tiểu luận lý thuyết kinh doanh chênh lệnh giá -apt

Tiểu luận

Lý thuyết kinh doanh chênh lệnh giá -APT
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ĐẶC BIỆT
DANH SÁCH LIÊN QUÂN HAI NHÓM 6 9


1. BÙI BẢO
KHANG
2. LÝ THÀNH
LONG
3. PHẠM NGUYỄN TRANG

NGUYÊN
4. HUỲNH THỊ THANH
NHÂN
5. ĐOÀN THỊ HÀ
NHI
6. TRẦN THỊ NGỌC
PHƯỢNG
7. LÊ ANH
QUỲNH

8. BÙI THỊ MINH
THU
9. NGUYỄN HOÀNG
TIÊN
10. NGUYỄN XUÂN
TRÌNH

MỤC LỤC
1. Sự ra đời của lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá – APT……………………………… 3
1.1.Những hạn chế của mô hình CAPM 3
1.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá 3
1.2.1. Sự ra đời của APT 3
1.2.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá 3
1.2.3. Cơ chế thực hiện kinh doanh chênh lệch 4
2. Mô hình APT 5
2.1. Các giả định của mô hình 5
2.2. Mô hình APT 5
2.2.1. Mô hình một nhân tố 5
2.2.2. Mô hình hai nhân tố 6
2.2.3. Mô hình đa nhân tố 6
3. So sánh mô hình APT và mô hình CAPM 9
3.1. Ưu điểm của APT so với CAPM 10
3.2. Nhược điểm của APT 11
4. Ứng dụng của mô hình APT 12
4.1. Mục tiêu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu 12
4.2. Mô hình hồi quy đơn 12
4.2.1.VN Index và lãi suất 12
4.2.2. VN Index và chỉ số CPI 13
4.2.3. VN Index và giao dịch ròng của NĐT nước ngoài 14
4.2.4. VN Index và chỉ số giá vàng 14

4.2.5. VN Index và chỉ số giá USD 15
4.3. Mô hình hồi quy bội 16
4.3.1. Mô hình hồi quy 5 nhân tố 16
4.3.2. Mô hình hồi quy bội 4 biến (Loại biến chỉ số giá vàng) 18
4.3.3. Mô hình hồi quy bội 3 nhân tố (loại bỏ chỉ số giá vàng và giao dịch ròng của NĐT
NN) 19
5. Nguyên nhân kết quả hồi quy không phù hợp với lý luận định tính 19


1. Sự ra đời của lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá - APT
1.1.Những hạn chế của mô hình CAPM
Mô hình CAPM thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi kì vọng của chứng
khoán và một nhân tố duy nhất là tỷ suất sinh lợi thị trường. Như vậy, phải chăng chỉ có nhân
tố thị trường tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán? Trong thực tế, có rất nhiều nhân tố
ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán và mô hình CAPM dựa trên nhiều giả định khiến
cho một số nhà nghiên cứu vẫn còn nghi ngại độ chính xác khả năng dự báo của mô hình. Khi
áp dụng CAPM, nổi lên một số vấn đề cần xem xét như sau:
 Đánh giá tỷ suất sinh lợi thị trường trong tương lai
 Đánh giá phù hợp đối với lãi suất phi rủi ro
 Xác định đánh giá tốt nhất beta tương lai của tài sản
 Mâu thuẫn với các kiểm định thống kê cho thấy nhà đầu tư không hoàn toàn bỏ qua rủi
ro phi hệ thống như mô hình lý thuyết đề xuất
 Các ước lượng beta không ổn định theo thời gian, điều này làm giảm niềm tin của nhà
đầu tư vào beta.
Ngoài ra, còn có nhiều nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán như:
 Ảnh hưởng của qui mô công ty: Người ta phát hiện rằng cổ phiếu của công ty có giá trị thị
trường nhỏ (market capitalization = price per share x number of share) đem lại lợi nhuận
cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau.
 Ảnh hưởng của tỷ số PE va MB – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những công ty có tỷ
số P/E( price/earning ratio) và tỷ số MB (market-to-book value ratio) thấp đem lại lợi nhuận

cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E và MB cao.
Chính vì vậy mô hình CAPM không đem lại sự đo lường chính xác lợi nhuận kì vọng của
một cổ phiếu cụ thể nào đó. Thế nên cần phải đưa thêm những yếu tố khác vào yếu tố rủi ro để
giải thích lợi nhuận sẽ mạnh hơn là chỉ dựa vào một yếu tố duy nhất như mô hình CAPM.
1.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá
1.2.1. Sự ra đời của APT
Thập niên 1970 S.A. Ross đã triển khai một mô hình nổi tiếng gọi là kinh doanh chênh
lệch giá APT (Arbitrage pricing theory) bằng cách sử dụng các yếu tố đa rủi ro giải thích tỷ
suất sinh lợi của chứng khoán.
1.2.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá
Kinh doanh chêch lệch là việc thực hiện tìm kiếm lợi nhuận từ tình trạng mất cân bằng
giữa hai hoặc nhiều hơn hai thị trường và lợi nhuận kiếm được đó là lợi nhuận phi rủi ro. Bởi
vì rủi ro riêng có của doanh nghiệp không quan trọng với nhà đầu tư khi nhà đầu tư đã nắm giữ
một danh mục được đa dạng hóa tốt. Do đó, hầu hết các nhà đầu tư không chịu rủi ro riêng có
của doanh nghiệp bởi vì họ đã đa dạng hóa tốt. Nếu hai khoản đầu tư hoàn toàn giống nhau
nhưng lại có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khác nhau, thì sau đó, nếu không có chi phí giao dịch và
các bất hoàn hảo của thị trường thì một nhà đầu tư có thể kiếm lợi phi rủi ro bằng cách mua
một khoản đầu tư với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn và bán khống một khoản đầu tư có mức
tỷ suất sinh lợi thấp hơn. Điều này có thể giải thích nhưng cơ hội kinh doanh chênh lệch như
thế sẽ chỉ xuất hiện nếu tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán không thỏa mãn công thức trên
(tức là công thức thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán với các
hệ số beta nhân tố. Bởi vì điều này đã được lưu ý từ trước, do đó mối quan hệ giữ tỷ suất sinh
lợi kỳ vọng - rủi ro này được biết đến như là lý thuyết kinh doanh chênh lệch (APT).
Kinh doanh chênh lệch trong các kỳ vọng
APT mô tả cơ chế nhờ đó nhà đầu tư thực hiện kinh doanh chênh lệch sẽ mang một tài
sản từ chỗ bị định giá sai theo mô hình APT trở lại đúng trên đường thẳng APT với mức giá kỳ
vọng của nó. Chú ý rằng thông qua kinh doanh chênh lệch đúng nghĩa, nhà đầu tư đã có một
mức tưởng thưởng được bảo đảm, trong khi kinh doanh chênh lệch APT được mô tả bên dưới,
nhà đầu tư lại chỉ có mức tưởng thưởng kỳ vọng dương. Do đó, APT giả định rằng” kinh
doanh chênh lệch trong các kỳ vọng”. Ví dụ: Các nhà đầu tư thực hiện kinh doanh chênh lệch

sẽ mang giá tài sản trở về đúng đường thẳng của tỷ suất sinh lợi hợp lý theo mô hinh hình lý
thuyết danh mục đầu tư.
1.2.3. Cơ chế thực hiện kinh doanh chênh lệch
Trong nội dung của APT, kinh doanh chênh lệch bao gồm kinh doanh 2 tài sản, tối thiểu
là phải có một tài sản bị định giá sai. Các nhà kinh doanh chênh lệch bán tài sản đang quá đắt
và sử dụng số tiền đó để mua các tài sản đang quá rẻ. Theo APT, một tài sản bị định giá sai
nếu giá hiện tại của nó khác xa với mức giá được chỉ ra trước trong mô hình. Gía tài sản ngày
hôm nay nên bằng với tổng giá trị các dòng tiền trong tương lai chiết khấu về hiện tại với mức
chiết khấu của APT, khi mà tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản là một quan hệ tuyến tính với
các yếu tố khác nhau và sự rất nhạy cảm của tài sản với sự thay đổi trong mỗi yếu tố được đo
lường bằng hệ số beta xác định.
Một tài sản được định giá đúng ở đây trong thực tế có lẽ là một tài sản tổng hợp - tức là
một danh mục đầu tư bao gồm nhiều tài sản được định giá chính xác. Danh mục này có cùng
tình trạng với tài sản bị định giá sai đối với các yếu tố kinh tế vĩ mô. Các nhà kinh doanh
chênh lệch tạo nên danh mục bằng cách xác định số tài sản được định giá đúng (một trên một
nhân tố cộng một) và sau đó xác định tỷ trọng của các tài sản để cho beta của danh mục trên
mỗi yếu tố cũng giống như beta của mỗi yếu tố đối với tài sản bị định giá sai.
Khi nhà đầu tư nắm giữ tài sản và bán khống danh mục hoặc ngược lại, anh ta đang tạo
ra một vị thế có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng dương(chính là sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi tài
sản và tỷ suất sinh lợi danh mục). Nhà kinh doanh chênh lệch ở vào vị thế kiếm lợi nhuận phi
rủi ro.
Khi giá hôm nay là quá thấp: ám chỉ rằng vào cuối thời kỳ danh mục đầu tư sẽ được
đánh giá theo tỷ suất sinh lợi được chỉ ra trong mô hình APT, trong khi đó, tài sản bị định giá
sai sẽ được đánh giá cao với mức với tỷ suất sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi trên. Do đó nhà
kinh doanh chênh lệch có thể: Hôm nay: Bán khống danh mục đầu tư sau đó dùng tiền mua tài
sản bị định giá sai, vào cuối giai đoạn sẽ bán tài sản bị định giá sai, sử dụng tiền đó mua danh
mục trở lại, và bỏ túi phần chênh lệch.
Nếu giá hôm nay là quá cao: ám chỉ rằng vào cuối giai đoạn, danh mục sẽ được định giá
theo tỷ suất sinh lợi được chỉ ra trong APT, trong khi đó tài sản bị định giá sai sẽ bị đánh giá
theo mức tỷ suất sinh lợi thấp hơn mức trên. Do đó nhà kinh doanh chênh lệch có thể: Hôm

nay: bán khống tài sản bị định giá sai, dung tiền đó mua danh mục. Vào cuối giai đoạn sẽ bán
danh mục, dùng tiền đó mua lại tài sản bị định giá sai, bỏ túi phần chênh lệch.
2. Mô hình APT
2.1. Các giả định của mô hình
 Tỷ suất sinh lợi có thể được mô tả bằng một mô hình nhân tố.
 Không có các cơ hội kinh doanh chênh lêch.
 Tồn tại một số lượng chứng khoán đủ lớn để có thể xây dựng một danh mục đầu tư có
khả năng đa dạng hóa rủi ro đặc thù của công ty của từng loại chứng khoán riêng lẻ.
Giả định này cho phép chúng ta xác nhận rằng rủi ro đặc thù của công ty không tồn tại.
 Thị trường tài chính không có các bất hoàn hảo.
2.2. Mô hình APT
2.2.1. Mô hình một nhân tố
Mô hình đơn giản nhất là mô hình một nhân tố. Mô hình một nhân tố diễn tả tỷ suất sinh
lợi của chứng khoán I (r
i
) 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 hóa, với β
i
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:

r
i

= α
i

+ β
i
F + ε

i

Trong đó:
 α
i
là

tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán i
 ε
i
là nhân tố đặc trưng riêng có của chứng khoán i và có thể đa dạng hóa được
Thật ra mô hình này cũng tương tự như mô hình CAPM ở chỗ chỉ có một nhân tố β đó là
nhân tố thị trường.
2.2.2. Mô hình hai nhân tố
Theo mô hình hai yếu tố, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, r
i
, có thể giải thích bằng công
thức sau:

Trong đó:
 α
i
là tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán i hay khi hai nhân tố F
1
và F
2
bằng 0
 F
1
và F

2
lần lượt là giá trị của nhân tố 1 và nhân tố 2
 β
i1
và β
i2
lần lượt là mức độ nhạy cảm của chứng khoán I đối với nhân tố F hay hệ số chỉ sự
biến động của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán i khi yếu tố 1 hoặc 2 thay đổi 1 đơn vị.
 ε
i
là nhân tố đặc trưng riêng có của chứng khoán i hay còn gọi là sai số.
2.2.3. Mô hình đa nhân tố
Dựa theo nguyên tắc tương tự nhưng khi chúng ta đề cập đến nhiều hơn hai nhân tố bằng
cách thêm các yếu tố khác vào phương trình (*) chúng ta sẽ có được mô hình đa nhân tố. Mô
hình đa nhân tố cho rằng giá cả chứng khoán thay đổi tùy thuộc vào rất nhiều nhân tố chứ
không riêng gì một hoặc hai nhân tố.


Tuy nhiên, vấn đề ở đây là làm thế nào cô lập các nhân tố có liên quan với nhau thành
một nhân tố mạng tính chất đại diện cho cả nhóm các nhân tố. Vấn đề này có thể giải quyết
được nhờ công cụ phân tích nhân tố (factor analysis) mà các phần mềm thống kê hiện nay đều
có.
Cách tiếp cận khác là dựa vào lý thuyết và kết quả kiểm định của một số nhà nghiên cứu.
Chẳng hạn, Richard Roll và Stephen A. Ross nghiên cứu và cho rằng có 5 nhân tố quan trọng
quyết định lợi nhuận cổ phiếu là:
- Sự thay đổi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng
- Sự thay đổi bất ngờ của tỷ lệ lạm phát
- Sự thay đổi bất ngờ của tình hình sản xuất trong ngành
r
i

= α
i
+ β
i1
F
1
+ β
i2
F
2
+….+ β
ik
F
k
+ ε
i

r
i
= α
i
+ β
i1
F
1
+ β
i2
F
2
+ ε

i
(*)
- Sự thay đổi bất ngờ của chênh lệch lợi tức giữa trái phiếu xếp hạng thấp và trái phiếu
xếp hạng cao
- Sự thay đổi bất ngờ chênh lệch lợi tức giữa trái phiếu ngắn hạn và trái phiếu dài hạn.
Ba yếu tố đầu ảnh hưởng đến dòng tiền tệ thu nhập của công ty, do đó, ảnh hưởng đến cổ
tức và tốc độ gia tăng cổ tức. Hai yếu tố sau cùng ảnh hưởng đến giá trị thị trường hoặc tỷ suất
chiết khấu.
Tác động qua lại giữa các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu có thể tóm tắt ở hình
sau:


Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một tài sản rủi ro được mô tả thỏa mãn công thức sau:


Tỷ suất sinh lợi của một tài sản rủi ro thỏa mãn công thức sau:

Trong đó:
 E (r
j
) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản có rủi ro
 RP
k
là phần bù rủi ro nhân tố
 r
f
là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
 F
k
là nhân tố kinh tế vĩ mô

 b
ik
là mức nhạy cảm của tài sản với nhân tố k (gọi là bêta nhân tố)
E(r
j
) = r
f
+ b
j1
RP
1
+ b
j2
RP
2
+ …+ b
jn
RP
n

r
j

= E (r
j
) + b
j1
F
1

+ b
j2
F
2

+ …+
ε
j

 ε
j
là biến động ngẫu nhiên riêng có của tài sản rủi ro, có trung bình bằng 0. Đó là, tỷ suất
sinh lợi không chắn chắn của một tài sản j là một quan hệ tuyến tính với n nhân tố. Thêm
vào đó, mỗi nhân tố cũng được xem là biến ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng zero
 Cách xác định các nhân tố
Cũng giống như với CAPM, các bêta xác định nhân tố được tìm thấy thông qua hồi quy
tuyến tính của tỷ suất sinh lợi các chứng khoán trong lịch sử. Nhưng không giống CAPM, APT
tự nó không bộc lộ các nhân tố xác định giá của nó. Số lượng và tính tự nhiên của của các nhân
tố này thường thay đổi qua thời gian và giữa các nền kinh tế. Các yếu tố có thể ảnh hưởng đến
tỷ suất sinh lợi của tài sản:
- Ảnh hưởng của chúng lên các thay đổi không mong đợi trong giá tài sản là rõ ràng
- Chúng nên đại diện cho các ảnh hưởng không đa dạng hóa (đó là rõ ràng, đề cập đến
các yếu tố kinh tế vĩ mô hơn là các yếu tố riêng có của công ty)
- Đòi hỏi tính đều đặn và thông tin chính xác của các biến
- Mối quan hệ nên được xem xét trên nền tảng kinh tế
Chen, Roll và Ross đã xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô sau là rất quan trọng trong việc
giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán:
- Sự thay đổi trong lạm phát
- Sự thay đổi trong GNP được chỉ ra bởi chỉ số sản xuất công nghiệp
- Sự thay đổi trong lòng tin nhà đầu tư

- Sự thay đổi trong đường cong tỷ suất sinh lợi trái phiếu
Một số nhân tố khác có thể được sử dụng là :
- Lãi suất ngắn hạn
- Khác biệt giữa lãi suất ngắn hạn và lãi suất dài hạn
- Một chỉ số chứng khoán được đa dạng hóa ví dụ như S&P500 hoặc chỉ số Composite
NYSE
- Sự thay đổi trong giá vàng hoặc giá các kim loại quý khác
- Sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái.
 Một số nguyên tắc về chọn biến độc lập cho APT
Số lượng các yếu tố không được quá lớn, một phần làm cho mô hình phức tạp, một
phần khác là bản thân các biến số lại có sự tác động qua lại lẫn nhau nên mất tính độc lập.
Tổng hợp các biến độc lập phải giải thích được hầu hết các dao động của biến phụ
thuộc. Nếu trên 10% dao động không được giải thích, cần phải xem lại có thể một số yếu tố rủi
ro hệ thống đã bị bỏ sót.
Các yếu tố phải thể hiện gần toàn bộ mức đền bù rủi ro của tập hợp chứng khoán.
(Trong kết quả hồi qui, α phải gần bằng 0 với độ tin cậy thống kê thỏa đáng).
3. So sánh mô hình APT và mô hình CAPM

APT CAPM
Khái niệm
Lý thuyết này dựa trên ý tưởng
rằng trong thị trường tài chính cạnh
tranh kinh doanh chênh lệch giá
bảo đảm việc định giá cân bằng đối
với lợi nhuận và rủi ro. Kinh doanh
chênh lệch giá (arbitrage) đơn giản
là nếu có hai thứ giống nhau nhưng
giá cả khác nhau thì người ta sẽ
mua thứ nào rẽ để bán lại với giá
đắt và kiếm lợi nhuận

Đây là mô hình mô tả mối quan hệ
giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng.
Lợi nhuận kỳ vọng của một chứng
khoán bằng lợi nhuận không rủi ro
(risk-free) cộng với một khoản bù
đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn
hệ thống của chứng khoán đó. Rủi
ro không toàn hệ thống không được
xem xét trong mô hình này.
Công thức
r
i
= E(r
i
) + β
i1
F
1
+ β
i2
F
2
+ β
i3
F
3

+…+ β
in
F

k
+ ε
i

R = Rf + β (Rm – Rf)
Trong đó:
Rf: tỉ suất phi rủi ro
Rm: rủi ro thị trường
(Rm – Rf): phần bù rủi ro
Nguồn gốc
APT được phát triển bởi Stephen
A. Ross từ thập niên 1970
CAPM do William Sharpe phát triển
từ những năm 1960 và đã có được
nhiều ứng dụng từ đó đến nay
Giả định
Tỷ suất sinh lợi có thể được mô
tả bằng một mô hình nhân tố
- Không có các cơ hội kinh
doanh chênh lệch.
- Có một lượng chứng khoán đủ ớn
để có thể xây dựng một danh mục
đầu tư đa dạng hóa tốt, loại bỏ các
rủi ro riêng có của các chứng khoán
đơn lẻ. Thị trường tài chính không
- Các chứng khoán được trao đổi
tự do trong thị trường cạnh tranh
là thị trường mà các thông tin về
một công ty nào đó và triển vọng
của công ty này là công khai đối

với các nhà đầu tư.
- Các nhà đầu tư có thể vay nợ và
cho vay với lãi suất phi rủi ro và
lãi suất
có các bất hoàn hảo. này liên tục không đổi theo thời
gian.
- Không có chi phí cho việc mua
và bán chứng khoán.
- Không có thuế.
- Tất cả các nhà đầu tư thích lựa
chọn chứng khoán có tỷ suất sinh
lợi cao nhất tương ứng với mức
độ cho trước của rủi ro hoặc số
lượng rủi ro thấp nhất với mức
sinh lợi cho trước.
- Tất cả các nhà đầu tư có kỳ vọng
thuần nhất liên quan đến tỷ suất sinh
lợi kỳ vọng, phương sai và hiệp
phương sai

3.1. Ưu điểm của APT so với CAPM
Trong khi mô hình CAPM chỉ đưa ra xét một biến duy nhất là mức đền bù rủi ro cho tập
hợp chứng khoán thị trường (R
m
– R
f
), APT cho phép đưa vào nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô khác
nhau để tăng cường mức độ thích hợp với những nền kinh tế đặc thù và vào những giai đoạn
cụ thể.
CAPM đòi hỏi nhiều giả định chặt chẽ và đòi hỏi phải có một tập hợp chứng khoán thị

trường để có R
m
tuy trên thực tế không thể quan sát được tập hợp này. APT

không đòi hỏi
nhiều giả định và có thể lựa chọn trong số các biến quan sát được.
Độ thích hợp thể hiện ở chỉ số R
2
. Khi được xây dựng với các yếu tố thỏa đáng, APT luôn
có R
2
cao hơn CAPM.
Đối với một cổ phiếu riêng biệt, APT cho thấy các yếu tố rủi ro chỉ giải thích được
khoảng 25% dao động của cổ phiếu. Lý do là có đến 75% dao động được giải thích bởi các yếu
tố phi hệ thống.
Đối với các tập hợp chứng khoán đa dạng hóa, APT có thể cho thấy trên 90% dao động
được giải thích bởi các yếu tố rủi ro. Phần còn lại (dưới 10%) là do tác động của các rủi ro phi
hệ thống và do các yếu tố không được đưa vào mô hình.
3.2. Nhược điểm của APT
Một nhược điểm lớn nhất của APT là không xác định được đâu là các biến độc lập chuẩn
xác nhất mà chỉ để cho người dùng tùy ý lựa chọn các yếu tố rủi ro.
Tùy theo khả năng và ý định của người dùng, những tập hợp yếu tố khác nhau có thể cho
độ chính xác khác nhau. Trong khi mô hình CAPM xét một biến xác định và nhất quán.
APT là một nguồn thông tin đối với nhà quản trị năng động. Mô hình này có tính linh
hoạt. Nếu tất cả các nhà quản trị năng động có cùng thông tin như nhau thì APT sẽ không có
giá trị.
Mô hình APT có thể giúp dự báo tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán nhưng khó
khăn của mô hình này là không nói cho nhà quản trị biết cách nào để thực hiện các dự báo đó.
Chính nguyên nhân này mà mô hình được gọi là lý thuyết “kinh doanh chênh lệch” giá. Ngược
lại CAPM là mô hình chung cho mọi người sử dụng

 Nhận xét
Tuy CAPM và APT khác nhau về cách tiếp cận ban đầu, nhưng có thể nhận thấy CAPM
thực chất chỉ là một hình thức đặc biệt của APT khi chỉ sử dụng một biến duy nhất là mức đền
bù rủi ro thị trường.
Cả CAPM và APT đều sử dụng các yếu tố rủi ro hệ thống và không xét đến rủi ro phi hệ
thống.
Tuy có R
2
không cao bằng APT nhưng CAPM được sử dụng rộng rãi hơn ở các thị
trường phát triển do mô hình đã được phát triển một cách hoàn chỉnh và nhất quán.


4. Ứng dụng của mô hình APT
4.1. Mục tiêu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng mối tương quan giữa chỉ số VN Index và các yếu tố vĩ mô (rủi ro hệ thống).
Phạm vi nghiên cứu
 Chỉ số VN Index từ năm 2008 đến tháng 3/2012.
 Chỉ số CPI, lãi suất huy động của ngân hàng, chỉ số giá USD, chỉ số giá vàng và giao
dịch ròng của NĐT NN từ năm 2008 đến tháng 3/2012.
 Phương pháp nghiên cứu: Sử dụng phần mềm SPSS để xây dựng mô hình hồi quy
tuyến tính giữa chỉ số VN Index và các nhân tố nêu trên.
4.2. Mô hình hồi quy đơn
4.2.1.VN Index và lãi suất
Sử dụng mô hình hồi quy đơn nhân tố để kiểm định mối quan hệ giữa VN Index và lãi suất.
Kết quả:
- Mô hình hồi quy : VN Index=491.126 -235.876× (Lãi suất)
- Ý nghĩa:
 Khi lãi suất tăng 1% thì VN Index giảm 235.876 đơn vị. Ảnh hưởng của những nhân

tố khác khiến VN Index tăng 491.126 đơn vị.
 R Square = 0.004 => Lãi suất chỉ giải thích được 0.4% sự thay đổi của VN Index. Như
vậy, sự thay đổi của VN Index phụ thuộc hơn 90% vào sự thay đổi của các yếu tố khác
ngoài lãi suất.
 Sig. =0.67 > 0.05 (Độ tin cậy 95%) => Hệ số của nhân tố lãi suất trong mô hình không
có ý nghĩa thống kê.
 Hệ số Durbin- Watson =0.232 <0.5 => mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.1.Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted
R Square

Std. Error of the
Estimate
Durbin-
Watson
1 .061(a) .004 017 102.83311474 .232
a Predictors: (Constant), LAI_SUAT
b Dependent Variable: VNINDEX

Bảng 4.2. Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Stan
dardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

491.126

75.467



6.508

.000

339.469

642.783

LAI_SUAT -235.876 550.747 061 428 .670 -1342.644 870.891
a Dependent Variable: VNINDEX

4.2.2. VN Index và chỉ số CPI
Kết quả :
- Mô hình hồi quy: VN Index=416.849 +4210.324× (Lạm phát)
- Ý nghĩa:
 Khi lạm phát tăng 1% thì VN Index tăng 4210.324 đơn vị. Ảnh hưởng của các yếu tố
khác làm VN Index tăng 416.849 đơn vị
 R Square= 0.208. Nhân tố lạm phát chỉ giải thích được 20.8% sự thay đổi của VN
Index
 Sig. = 0.01 <0.05 => Hệ số góc có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5%.
 DW =0.442 <0.5 => mô hình có khả năng bị hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.3.Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted
R Square

Std. Error of
the Estimate
Durbin-
Watson
1 .456(a) .208 .192 92.60123717 .442
a Predictors: (Constant), LAM_PHAT
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.4.Coefficients(a)

Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B
Std.
Error
Beta Lower Bound Upper Bound
1 (Constant)
416.849
17.827
23.3
83
.000 381.005 452.692

LAM_PHAT 4210.324
1185.83
2
.456
3.55
1
.001 1826.050 6594.599
a Dependent Variable: VNINDEX


4.2.3. VN Index và giao dịch ròng của NĐT nước ngoài
- Mô hình hồi quy: VN Index=454.759 +1.488E-5× (Giao dịch ròng NĐT NN)
- Ý nghĩa:
 Khi GD ròng NĐT NN tăng 1 đơn vị, VN Index tăng 1.488E-5 đơn vị. Ảnh hưởng của
các yếu tố khác làm VN Index tăng 454.759 đơn vị.
 R Square: Khối lượng giao dịch ròng của NĐT NN chỉ giải thích được 5% sự thay đổi
của VN Index
 DW =0.327 <0.5 : Nhân tố có khả năng bị hiện tượng tự tương quan.
 Sig. =0.113 : Hệ số góc không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5%
Bảng 4.5. Model Summary(b)

Model R R Square

Adjusted
R Square

Std. Error of
the Estimate
Durbin-
Watson

1 .225(a) .050 .031 100.39492929 .327
a Predictors: (Constant), NDTNN
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.6. Coefficients(a)

Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B
Std.
Error
Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

454.759

14.349



31.692

.000

425.923

483.595

NDTNN
1.488E-05
.000 .225 1.613
.113
.000 .000
a Dependent Variable: VNINDEX
4.2.4. VN Index và chỉ số giá vàng
Mô hình hồi quy : VN Index=509.66-31.260x (Chỉ số giá vàng)
Ý nghĩa:
 Khi chỉ số giá vàng tăng 1% thì VN Index giảm 31.26 đơn vị. Những yếu tố khác làm
VN Index tăng 509.66 đơn vị.
 R Square: Chỉ số giá vàng chỉ giải thích được 2.2% sự thay đổi của VN Index.
 Sig. =0.304: Hệ số góc không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%
 DW =0.23 : Nhân tố chỉ số giá vàng có khả năng bị tự tương quan.

Bảng 4.7. Model Summary(b)
Model R
R
Square
Adjusted
R Square

Std. Error of the
Estimate
Durbin-
Watson

1 .148(a) .022 .002 102.90314117 .230
a Predictors: (Constant), CHISOVAN
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.8. Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

509.660

50.168



10.159

.000

408.790

610.530

CHISOVAN
G

-
31.260

30.097

-
.148

-
1.039

.304

-
91.775

29.255

a Dependent Variable: VNINDEX
4.2.5. VN Index và chỉ số giá USD
Mô hình hồi quy: VN Index= 684.466-189.277x(chỉ số giá USD)
Ý nghĩa:
 Khi chỉ số giá USD tăng 1% thì VN Index giảm 189.277 đơn vị, ảnh hưởng của những
yếu tố khác làm VN Index tăng 684.466 đơn vị.
 R Square: Chỉ số giá USD chỉ giải thích được 6.1% sự thay đổi của VN Index.
 Sig. =0.084 > 0.05 => Hệ số góc không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa là 5%

 DW =0.236 => Nhân tố có khả năng bị tự tương quan.
Bảng 4.9. Model Summary(b)

Model R
R
Square
Adjusted
R Square

Std. Error of
the Estimate
Durbin-
Watson
1 .247(a) .061 .041 100.83033147 .236
a Predictors: (Constant), CHISOUSD
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.10. Coefficients(a)

Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

684

.466

128.046



5.345

.000

427.013

941.920

CHISOUSD
-189.277
107.203 247 -1.766
.084
-404.823 26.268
a Dependent Variable: VNINDEX

4.3. Mô hình hồi quy bội
4.3.1. Mô hình hồi quy 5 nhân tố
Bảng 4.11. Correlations
VNINDEX CHISOUSD LAI_SUAT LAM_PHAT NDTNN CHISOVANG

Pearson
Correlation
VNINDEX 1.000 247 062 .456 .225 148
CHISOUSD

-
.247

1.000 089 035 143
.974



LAI_SUAT

-
.062

-
.089

1.000

.223

-
.108

-
.035

LAM_PHAT
.456

035 .223 1.000 .166 .082

NDTNN
.225

143 108 .166 1.000 094


CHISOVAN
G

-
.148

.974

-
.035

.082

-
.094

1.000

Sig. (1-tailed) VNINDEX . .042 .335 .000 .058 .152
CHISOUSD .042 . .270 .405 .161 .000


LAI_SUAT

.335

.270

.

.060

.227

.405

LAM_PHAT .000 .405 .060 . .124 .286
NDTNN .058 .161 .227 .124 . .259
CHISOVAN .152 .000 .405 .286 .259 .
N VNINDEX 50 50 50 50 50 50
CHISOUSD 50 50 50 50 50 50
LAI_SUAT 50 50 50 50 50 50


LAM_PHAT

50

50

50

50

50

50

NDTNN 50 50 50 50 50 50
CHISOVAN 50 50 50 50 50 50

Mối tương quan giữa VN Index và 5 nhân tố
 Chỉ số giá vàng, chỉ số giá USD và lãi suất: tương quan âm. Khi các nhân tố này tăng
thì VN Index giảm và ngược lại. Thực tế là khi giá vàng, USD hoặc lãi suất tăng, nhà
đầu tư có xu hướng thoái vốn khỏi chứng khoán và chuyển sang những kênh đầu tư
hấp dẫn hơn như vàng, USD hay gửi vào ngân hàng.
 CPI (lạm phát) và giao dịch ròng của NĐT NN: tương quan dương. VN Index được
tính dựa trên khối lượng giao dịch cũng như điểm của từng cổ phiếu trong rổ, nên khi
khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài tăng, VN Index cũng tăng tương ứng.
 Sự tương quan giữa giá vàng và giá USD: theo tính toán trên ma trận tương quan, chỉ
số giá vàng và chỉ số giá USD có tương quan chặt chẽ và đều nghịch biến với VN
Index, có nghĩa là hai chỉ số này sẽ tương quan dương với nhau. Tuy nhiên, trên thực
tế của thị trường vàng thế giới, khi giá vàng tăng thì giá USD giảm và ngược lại.

Bảng 4.12. Model Summary(b)
Model R
R
Square
Adjusted
R Square

Std. Error of the
Estimate
Durbin-

Watson
1 .594(a) .353
.280

87.39649763
.541

a Predictors: (Constant), CHISOVAN, LAI_SUAT, NDTNN, LAM_PHAT, CHISOUSD
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.13. Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

1389.298

394.011



3.526

.001

595.220

2183.375



CHISOUSD

-
1041.605

484.549

-
1.359

-
2.150

.037

-
2018.150

-
65.059



LAI_SUAT

-
833.516

495.380

-
.216

-
1.683

.100

-
1831.889

164.857



LAM_PHAT

3266.897

1316.043

.354

2.482

.017

614.587

5919.207



NDTNN

3.690E
-
06

.000

.056

.436

.665

.000

.000

CHISOVANG
241.100
132.754 1.143 1.816
.076

-26.448 508.648
a Dependent Variable: VNINDEX

Mô hình hồi quy:
VN Index =1389.298 - 1041.605 (chỉ số giá USD) - 833.516 (lãi suất) + 3266.897(lạm
phát) + 3.690E-6(GD ròng NĐT NN) + 241.1(chỉ số giá vàng)
Ý nghĩa:
 Khi chỉ số giá USD tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì VN Index giảm
1041.605 đơn vị.
 Khi lãi suất tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì VN Index giảm 833.516 đơn vị.
 Khi lạm phát tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì VN Index tăng 3266.897 đơn
vị.
 Khi GD ròng của NĐT NN tăng trong khi các yếu tố khác không đổi thì VN Index
tăng 3.690E-6 đơn vị.
 Khi chỉ số giá vàng tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì VN Index tăng 241.1
đơn vị.
 Ảnh hưởng của những yếu tố khác làm VN Index tăng 1389.298 đơn vị.
 Dấu hệ số gốc của nhân tố “chỉ số giá vàng” không phù hợp với lý thuyết kinh tế và
kết quả mô hình hồi quy đơn giữa VN Index và chỉ số giá vàng (bảng 5.8). Điều này
xảy ra là do hiện tượng đa cộng tuyến giữa chỉ số giá vàng và chỉ số giá USD (hệ số
tương quan giữa hai nhân tố trên là 0.974)
 Adjusted R Square = 0.28=> 5 nhân tố nêu trên chỉ giải thích được 28% sự thay đổi
của chỉ số VN Index
 Sig. của mỗi nhân tố:Dựa vào bảng Coefficients, ta thấy có ba nhân tố lần lượt là lãi
suất, GD ròng NĐTNN và chỉ số giá vàng không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa
là 5%. Các nhân tố còn lại có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%
 DW =0.541 => các nhân tố có khả năng bị tự tương quan. Do đó, tiến hành loại bỏ bớt
biến trong mô hình.
4.3.2. Mô hình hồi quy bội 4 biến (Loại biến chỉ số giá vàng)
Bảng 4.14. Model Summary(b)

Model R
R
Square
Adjusted
R Square

Std. Error of
the Estimate
Durbin-
Watson
1 .552(a) .305 .243 89.60058936 .514
a Predictors: (Constant), LAI_SUAT, CHISOUSD, NDTNN, LAM_PHAT
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.15. Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

717.626

139.322

5.151

.000

437.017

998.236



LAM_PHAT

4357.377

1200.620

.472

3.629

.001

1939.203

6775.550



NDTNN

6.220E
-
06

.000

.094

.727

.
471

.000

.000



CHISOUSD

-
178.464

96.805

-
.233

-
1.844

.072

-
373.439

16.510

LAI_SUAT -686.281 501.026 178 -1.370
.178
-1695.400 322.837
a Dependent Variable: VNINDEX

 Adjusted R Square =24.3%: 4 nhân tố nêu trên chỉ giải thích được 24.3% sự thay đổi của chỉ
số Vnindex
 DW =0.514 => Mô hình có khả năng bị tự tương quan. Do đó, tiến hành loại bỏ bớt biến
trong mô hình.

4.3.3. Mô hình hồi quy bội 3 nhân tố (loại bỏ chỉ số giá vàng và giao dịch ròng của
NĐT NN)
Bảng 4.16. Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted
R Square

Std. Error of
the Estimate
Durbin-

Watson
1 .545(a) .297 .251 89.14084881 .528
a Predictors: (Constant), LAI_SUAT, CHISOUSD, LAM_PHAT
b Dependent Variable: VNINDEX
Bảng 4.17. Coefficients(a)
Mod
el

Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. 95% Confidence Interval for B
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound
1

(Constant)

738.754

135.562



5.450

.000

465.881

1011.627



LAM_PHAT

4528.839

1171.215

.491

3.867

.000

2171.306

6886.373



CHISOUSD

-
189.291

95.163

-

.247

-
1.989

.053

-
380.844

2.262

LAI_SUAT
-746.399
491.628 193 -1.518
.136
-1735.994 243.196
a Dependent Variable: VNINDEX
 Adjusted R Square =25.1%: 3 nhân tố nêu trên chỉ giải thích được 25.1% sự thay đổi
của chỉ số Vnindex
 DW=0.528 => Mô hình có khả năng bị tự tương quan.
 Sig. : Trong 3 nhân tố của mô hình, chỉ có biến lãi suất có sig. >0.05, không có ý nghĩa
thống kê.
Kết luận: Việc ứng dụng mô hình đa nhân tố của APT với ba nhân tố là lãi suất, chỉ số USD và
lạm phát chỉ giải thích được 25.1% sự thay đổi của VN Index. Như vậy, chỉ số VN Index còn
chịu sự chi phối của những nhân tố hệ thống cũng như phi hệ thống khác.
5. Nguyên nhân kết quả hồi quy không phù hợp với lý luận định tính
Một là, giả định “thị trường tài chính không có các bất hoàn hảo” bị vi phạm vì thị trường
chứng khoán Việt Nam xét cho cùng vẫn là một thị trường tài chính không hoàn hảo. Chỉ số
VN Index đo lường những biến động của giá các cổ phiếu niêm yết trên sàn Tp.HCM. Đây là

một chỉ số còn khá non trẻ so với lịch sử lâu đời của thị trường tài chính thế giới nên còn nhiều
bất cập và hạn chế, đặc biệt là trong việc minh bạch hóa thông tin của các cổ phiếu niêm yết.
Hai là, bên cạnh những rủi ro hệ thống mang tính vĩ mô đã trình bày phía trên (lãi suất,
chỉ số giá USD, lạm phát, ), VN Index còn chịu tác động của nhiều yếu tố khác như chính
sách của Nhà nước, tâm lý đám đông của nhà đầu tư và cả những rủi ro phi hệ thống của
những chứng khoán riêng biệt trong VN Index.
Ba là, quy mô dữ liệu chưa đủ lớn và dữ liệu chưa chính xác.
Bốn là, thị trường chứng khoán Việt Nam chưa phản ánh chính xác tình trạng hoạt động
của các doanh nghiệp nói riêng, tổng thể nên kinh tế nói chung. Bên cạnh đó, các chính sách
như tiền tệ, tài chính, tỷ giá hối đoái, kiềm hãm lạm phát chưa thật sự tác động mạnh đến diễn
biến thị trường.
Năm là, nhà đầu tư Việt Nam hiện nay đa số là các nhà đầu tư nhỏ lẻ, kỹ thuật phân tích
thị trường còn kém nên tâm lý bầy đàn chi phối lớn đến hành vi tài chính của nhả đầu tư trong
nước.
Sáu là, hiện nay chúng ta vẫn chưa nhìn nhận một cách đúng đắn về những biến động thị
trường. Nguyên nhân là do chỉ sử dụng dữ liệu lịch sử để phân tích thị trường và chưa có được
một sự tổng quan về thị trường tốt nhất. Ví dụ điển hình là để hận định tình hình thị trường
trong năm 2012, nhà đầu tư chỉ có thể dùng dữ liệu của các năm từ 2011 trở về trước.
Như vậy, với sự tồn tại nhiều nhược điểm của thị trường chứng khoán Việt Nam hiện
nay, mô hình APT khó có thể được sử dụng một cách rộng rãi. Tuy nhiên, qua những phân tích
trên, có thể thấy được rằng, các nhân tố vẫn ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam,
dù chưa cao nhưng mô hình đã giúp các nhà đầu tư nhìn nhận thị trường một cách chính xác
hơn.