ứng dụng mô hình capm đa biến để ước lượng tỷ suất sinh lời và rủi ro cho các công ty thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Ứng dụng mô hình CAPM đa biến vào việc ước
lượng tỷ suất sinh lời và rủi ro cho các công ty Thủy sản niêm yết trên thị trường chứng
khoán Việt Nam” là công trình nghiên cứu riêng của tôi được thực hiện dưới sự hướng
dẫn của Ths. Nguyễn Thành Cường. Luận văn là kết quả của việc nghiên cứu độc lập,
không sao chép trái phép toàn bộ hay một phần công trình của bất cứ ai khác. Các số
liệu trong luận văn được sử dụng trung thực, từ các nguồn hợp pháp và đáng tin cậy.

TP. Nha Trang, ngày tháng 07 năm 2012
Tác giả luận văn


Hà Duy Linh









NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

Họ và tên SV : Hà Duy Linh Lớp : 50TC - 2
Ngành : Tài Chính MSSV : 50130741
Tên đề tài: Ứng dụng mô hình CAPM đa biến để ước lượng tỷ suất sinh lời và rủi ro
cho các công ty Thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Số trang:… Số chương: 4

Nha Trang, ngày…. tháng …. năm 2012,
Cán bộ hướng dẫn



.
i
MỤC LỤC
MỤC LỤC I
DANH MỤC CÁC BẢNG V
DANH MỤC BIỂU ĐỒ V
DANH MỤC PHỤ LỤC VI
PHẦN MỞ ĐẦU VII
CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỢI, MÔ HÌNH CAPM ĐƠN
BIẾN VÀ MÔ HÌNH CAPM MỞ RỘNG 1
1.1.Định nghĩa về tỷ suất sinh lợi, phương sai (hay độ lệch chuẩn) của một tài sản 1
1.1.1. Các yếu tố cấu thành suất sinh lời 1

1.1.2. Đo lường suất sinh lời 2
1.1.3. Trung bình cộng và trung bình nhân của suất sinh lời 2
1.1.4. Suất sinh lời kỳ vọng 3
1.1.5. Phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi đối với một khoản đầu tư
cụ thể. 4
1.1.6. Hiệp phương sai của những tỷ suất sinh lợi. 5
1.1.7. Hệ số tương quan 5
1.2.Tổng quan về mô hình CAPM 6
1.2.1. Sơ lược về quá trình ra đời 6
1.2.2.Các giả định của mô hình CAPM 7
1.2.3. Nội dung của mô hình CAPM. 7
1.2.3.1. Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường - Đường đặc
thù chứng khoán (The security characteristic line). 7
.
ii
1.2.3.2. Ước lượng hệ số β trên thực tế. 10
1.2.3.3.Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi 11
1.3. Mô hình CAPM mở rộng (đa biến) 14
1.3.1.Những hạn chế của mô hình CAPM 14
1.3.2.Xây dựng mô hình dự kiến 16
1.3.2.1.Bêta của cổ phiếu i tại thời điểm t (β
i
) 16
1.3.2.2.Suất sinh lời của thị trường (R
Mit
) 17
1.3.2.3.Tỷ số giá trên thu nhập –P/E
t
(Earning-Price ratio) 18
1.3.2.4. Đòn bẩy tài chính –Debt to Equity ratio (D/E

t
) 18
1.3.2.5.Giá thị trường trên giá trị sổ sách (Price to Book ratio –P/B
t
) 19
1.3.2.6.Chỉ số lợi nhuận ròng trên vốn cổ đông (ROE
t
) 20
1.4.Hồi quy và dự báo bằng hồi quy 20
1.4.1.Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính 20
1.4.2.Kiểm định sự phù hợp của mô hình 21
1.4.3.Dự báo bằng hồi quy tuyến tính 21
Kết luận chương 1 24
CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ THỰC TRẠNG
CỔ PHIẾU NGÀNH THỦY SẢN VIỆT NAM 25
2.1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam 25
2.1.1. Quá trình ra đời 25
2.1.2. Vai trò của thị trường chứng khoán. 26
2.1.3. Các loại rủi ro liên qua đến đầu tư cổ phiếu 29
2.2.Thực trạng cổ phiếu ngành thủy sản 30
2.2.1.Tổng quan về ngành thủy sản tại Việt Nam hiện nay 30
2.2.1.1.Đặc điểm ngành thủy sản tại Việt Nam 30
2.2.1.2.Sản lượng sản xuất 31
.
iii
2.2.1.3.Kim ngạch xuất khẩu và thị trường xuất khẩu: 31
2.2.2.Phân tích thực trạng cổ phiếu ngành thủy sản hiện nay 35
Kết luận chương 2 39
CHƯƠNG 3

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM ĐA BIẾN TRONG DỰ BÁO TỶ SUẤT
SINH LỢI VẦ RỦI RO CHO TOÀN NGÀNH THỦY SẢN VIỆT NAM 41
3.1. Ước lượng các tham số của mô hình CAPM đa biến 41
3.1.1.Xác định tỷ trọng ảnh hưởng của các công ty trong ngành thủy sản. 42
3.1.2.Ước lượng Hệ số Beta của toàn ngành thủy sản. 42
3.1.3.Tính toán chỉ số
ành
i
ng Mi
R


49
3.1.4.Ước lượng chuỗi giá trị P/E, P/B, D/E, ROE của toàn ngành thủy sản. 49
3.2.Thiết lập mô hình tương quan giữa tỷ suất sinh lợi của ngành thủy sản với các
biến nhân tố 50
3.2.1.Phân tích thống kê mô tả 50
3.2.2.Phân tích tương quan giữa các biến độc lập 52
3.2.3.Kiểm định mô hình tương quan giữa TSSL của ngành Thủy sản và các nhân
tố ảnh hưởng 52
3.3.Áp dụng mô hình CAPM đa biến để ước lượng chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu
cho toàn ngành thủy sản 56
Kết luận chương 3 56
CHƯƠNG 4
MỘT SỐ KIẾN NGHỊ VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TỶ SUẤT LỢI
NHUẬN VÀ RỦI RO KHI ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 59
4.1.Một số đề suất trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu 59
4.2. Các đề xuất về thị trường chứng khoán 60
.

iv
4.2.1.Nâng cao tính minh bạch thông tin trên thị trường chứng khoán 60
4.2.2.Sự ra đời của trung tâm dữ liệu và một chỉ số chuẩn hóa là cần thiết 61
4.2.3.Nâng cao trình độ nhận thức và phân tích cho các nhà đầu tư 62
4.3. Kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng trong dự báo 63
4.4. Hướng đề suất mở rộng mô hình dự báo: Kết hợp CAPM đa biến và APT trong
dự báo 63
Kết luận chương 4 65
KẾT LUẬN 66
ĐÁNH GIÁ TỔNG THỂ LUẬN VĂN 68
TÀI LIỆU THAM KHẢO 70












.
v
 DANH MỤC CÁC BẢNG 
Bảng 1.1: Hệ số beta của một số ngành ở Mỹ 10
Bảng 2.1: Cơ cấu thị trường và các nhóm hàng Thủy sản xuất khẩu năm 2010 32
Bảng 2.2: Cơ cấu thị trường xuất khẩu Thủy sản năm 2011 33
Bảng 2.3: Các nhóm hàng Thủy sản xuất khẩu năm 2011 34

Bảng 2.4: Các chỉ tiêu cơ bản của các mã cổ phiếu trong ngành Thủy sản đang niêm
yết trên sàn HOSE và HNX 36
Bảng 3.1: Các công ty thủy sản niêm yết trên TTCK hiện nay 43
Bảng 3.2: Bảng kết quả hệ số beta các cổ phiếu tính toán được 47
Bảng 3.3: Bảng TKMT các nhân tố tác động đến TSSL và rủi ro của ngành TS 50
Bảng 3.4: Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập. 52
Bảng 3.5: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 1). 53
Bảng 3.6: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 2) 53

 DANH MỤC BIỂU ĐỒ 
Biểu đồ 1.1: Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và lợi nhuận thị trường 9
Biểu đồ 1.2 : Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và β 12
Biểu đồ 2.1: Chỉ số VN-Index từ 28-07-2000 đến 09-06-2011 26
Biểu đồ 2.2: Chỉ số HNX-Index từ 04-01-2006 đến 01-06-2011 26
Biểu đồ 2.3.Các loại rủi ro khi đầu tư chứng khoán 29
Biểu đồ 2.4: Sản lượng nuôi trồng TS năm 2010-11. 31
Biểu đồ 2.1: Tăng trưởng của các doanh nghiệp Thủy sản 9 tháng đầu năm 2011 35



.
vi
 DANH MỤC PHỤ LỤC 
Phụ lục 3.1: 24 cặp TSSL của từng chứng khoán và của danh mục thị trường tương
ứng qua 36 kỳ quan sát. 72
Phụ lục 3.2: TSSL theo quý của VN-Index qua 36 kỳ tính toán. 140
Phụ lục 3.3: Chuỗi dữ liệu tính toán của các chỉ số: hệ số Beta

, β*Rm, P/E, P/B, D/E,
ROE của toàn ngành Thủy sản từ Q1/2003 đến Q4/2012 141

 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 
CAPM: Capital asset pricing model- Mô hình định giá tài sản vốn.
CPSD VCSH: Chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu.
CTCP CK: Công ty cổ phần chứng khoán.
CPH: Cổ phần hóa.
DMĐT: Danh mục đầu tư.
EMH: Efficient Market Hyppothesis (Giả thuyết thị trường hiệu quả).
HASTC: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội.
HOSE: Sàn giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh.
NĐT: Nhà đầu tư.
NĐTNN: Nhà đầu tư nước ngoài
SCIC: Tổng công ty Quản lý và Kinh doanh vốn Nhà nước
SGDCK: Sở giao dịch chứng khoán.
SML: Stock Market Line-Đường thị trường chứng khoán.
TTCK: Thị trường chứng khoán.
TTGDCK: Trung tâm giao dịch chứng khoán.
TKMT: Thống kê mô tả.
TSSL: Tỷ suất sinh lời.
UBCKNN: Ủy ban chứng khoán nhà nước.
.
vii
PHẦN MỞ ĐẦU
1. SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Nói về kinh tế biển không thể không nhắc đến vai trò, vị trí của ngành thủy
sản. Những bước thăng trầm của ngành luôn gắn liền với nhịp sống chung của nền kinh
tế đất nước, nhất là công cuộc đổi mới toàn diện đất nước. Trong khoảng thời gian 12
năm từ năm 2001 – 2012, ngành Thủy Sản Việt Nam đã tạo ra những con số thật ấn
tượng : Nằm trong top 10 nước đạt tốc độ tăng trưởng cao nhất về nuôi trồng thủy sản
trên thế giới, là ngành sản xuất mang lại nguồn ngoại tệ lớn thứ 4 cho cả nước, có một

tốc độ tăng trưởng đáng kinh ngạc từ 1 tỉ USD xuất khẩu năm 2000 lên 6 tỉ năm 2011.
Điển hình như trong các năm 2009, 2010, 2011 Việt Nam là một trong năm quốc gia
xuất khẩu tôm đông lạnh lớn nhất vào thị trường Nhật Bản.
Việc đưa ra chiến lược của ngành là một khó khăn lớn nhưng việc thực hiện
như thế nào để đạt được mục tiêu của chiến lược lại càng khó khăn gấp bội. Trong đó,
chúng ta không thể không nói đến tầm ảnh hưởng, trách nhiệm to lớn của các doanh
nghiệp đang hoạt động trong ngành chế biến thủy sản tại Việt Nam.
Hiện nay, hầu hết các công ty lớn trong ngành chế biến thủy sản đều đã niêm
yết trên thị trường chúng khoán, điều này sẽ tạo cho nhà đầu tư có nhiều cơ hội hơn
nữa để lựa chọn trong danh mục đầu tư của mình. Sự đầu tư này tuy là rất hấp dẫn song
cũng tiềm ẩn rất nhiều rủi ro. Do vậy, việc tìm hiểu, phân tích nhằm giảm thiểu rủi ro
trong đầu tư và là rất cần thiết.
Ta biết rằng, có nhiều mô hình đo lường tương quan giữa rủi ro với lợi nhuận
khi đầu tư vào một tài sản có rủi ro nói chung và cổ phiếu nói riêng, một trong các mô
hình ngày nay được áp dụng nhiều nhất phải kể đến đó là các mô hình định giá tài sản
vốn_CAPM. Tuy nhiên, mô hình CAPM đơn biến đã bộc lộ những hạn chế và
khuyết điểm của nó. Bởi vì mô hình này được xây dựng dựa trên những giả thuyết
mà một số giả thuyết này đôi khi không có trong thực tế như: thị trường là hoàn
.
viii
hảo, các nhà đầu tư có thể vay hoặc cho vay không giới hạn tại mức lãi suất phi rủi
ro, không có thuế và phí giao dịch… Do đó mô hình này cũng còn có những hạn
chế vốn có như: ước lượng hệ số bêta của chứng khoán thường không ổn định theo
thời gian điều này làm giảm niềm tin của nhà đầu tư về bêta. Trong thực tế cho thấy
còn có các nhân tố khác ngoài lãi suất phi rủi ro và rủi ro hệ thống được sử dụng để
xác định tỷ suất sinh lợi mong đợi của hầu hết các chứng khoán.
Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những
nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng
chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập
(P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PBV). Đặc biệt trong thị trường các nước

mới nổi, sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ
sách (PVB) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét. Cùng với mô hình CAPM,
P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ
suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi. Điều này hàm ý một mô
hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV.
Có thể nói mô hình này là sự kết hợp giữa mô hình CAPM thuần túy và mô
hình đa nhân tố. Xuất phát từ quan điểm rủi ro và lợi nhuận của một chứng khoán
phụ thuộc vào hai thành tố: rủi ro thị trường do các biến vĩ mô tác động (mà chúng
ta gọi là Bêta của chứng khoán), thứ hai là rủi ro vốn có của chứng khoán (do hiệu
quả và các yếu tố nội tại của chứng khoán đó). Do đó, mô hình này đo lường tỷ suất
lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu ngoài dựa vào danh mục thị trường còn đưa vào các
biến số khác có ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận và rủi ro riêng của các chứng
khoán khác.
Vì những mặt còn tồn tại của thị trường chứng khoán nước ta, các nhà đầu tư
hiện tại cần có một công cụ phân tích-nhận dạng rủi ro cũng như tỷ suất lợi nhuận
các chứng khoán đã niêm yết trên thị trường. Trong phạm vi nghiên cứu đề tài, tác
.
ix
giả sẽ cố gắng đưa ra mô hình CAPM đa biến phù hợp khi dự báo các cổ phiếu tại
TTCK nước ta nhằm giúp các nhà đầu tư, các quỹ đầu tư, các công ty chứng khoán
đưa ra các dự đoán mang tính hợp lý , giúp các nhà đầu tư trên thị trường tìm kiếm
được lợi nhuận tối đa và tối thiểu hóa được rủi ro.
Chính vì lý do đó mà tác giả đã lựa chọn đề tài thực hiện luận văn là: “Ứng
dụng mô hình CAPM đa biến để dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro cho các công ty
thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, qua đó đóng góp một
phần nhỏ làm rõ thêm về vấn đề này.
2. TỔNG QUAN MỘT SỐ CÔNG TRÌNH CÓ LIÊN QUAN
 Quốc tế : Trong một nghiên cứu của Fama và French công bố năm 1992,
hai ông đưa ra giả thuyết rằng đường thị trường chứng khoán (SML) được chi phối
bởi ba nhân tố : thứ nhất là Bêta của cổ phiếu đo lường rủi ro thị trường của cổ

phiếu, thứ hai là quy mô công ty được đo lường bằng giá thị trường của vốn chủ sở
hữu (MVE-Market value of Equity), thứ ba là yếu tố giá trị sổ sách chia cho giá thị
trường của vốn chủ sở hữu (MVE), yếu tố này tính tỷ số giá trị sổ sách so giá thị
trường (B/M-Book to market ratio). Sau đó biến MVE được thay bằng biến E/P (thu
nhập mỗi cổ phiếu chia cho giá thị trường). Các kết quả kiểm định của Fama và
French cho thấy Bêta, P/B và E/P có mối tương quan giải thích khá chặt chẻ lên tỷ
suất lợi nhuận của chứng khoán. Hai ông đã đề nghị sử dụng mô hình CAPM ba
nhân tố trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro của chứng khóan.
Nghiên cứu của Bhandari bổ sung thêm nhân tố đòn bẩy tài chính (đo bằng
tỷ số nợ trên vốn cổ phần) ngoài các nhân tố kể trên. Như vậy, các nghiên cứu này
cho thấy mô hình CAPM đơn biến đã có những khuyết điểm nhất định và cần mở
rộng bằng mô hình CAPM đa biến trong dự báo và tính toán.
.
x
 Trong nước : về ứng dụng mô hình CAPM đơn biến (nguyên thủy) để
phân tích tác động giữa rủi ro và lợi nhuận trên thị trường chứng khoán nước ta vẫn
còn ở mức hạn chế , xin đơn cử một vài công trình lớn :
 Hồ Viết Tiến ,(2005), Phân tích khả năng sinh lợi và mức độ rủi ro của các
cổ phiếu niêm yết tại Trung Tâm Giao Dịch Chứng Khoán TP.HCM sau 4
năm hoạt động , Đề tài nghiên cứu khoa học trọng điểm cấp Bộ, Trường
ĐH Kinh Tế TP.HCM.
 Hồ Viết Tiến,(2005), đo lường rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống của thị
trường cổ phiếu, Tạp chí phát triển kinh tế 173
 Hồ Thái An (2007) ,Ứng dụng hồi quy tuyến tính để tính hệ số bêta của
các cổ phiếu niêm yết trên trung tâm giao dịch chứng khóan TP.HCM,
Luận văn Thạc Sỹ Kinh tế .
Các đề tài kể trên chủ yếu xem xét rủi ro và lợi nhuận các cổ phiếu dựa trên
xét đoán bêta, và sử dụng hồi quy đơn biến :



tMiiti
RR
,,

Trong đó :
+ R
i,t
: tỷ suất sinh lợi của tài sản i trong khoản thời gian t
+ R
M,t
: tỷ suất sinh lợi của danh mục M trong khoản thời gian t
+ α
i
: Hệ số tự do hay hệ số tung độ góc của phương trình hồi quy.
+ ε : phần sai số ngẫu nhiên
Về việc sử dụng mô hình CAPM đa biến hiện tại các tác giả trong nước hầu
hết chỉ đề cập đến mô hình chứ chưa có một công trình nào vận dụng mô hình này
vào thực tiển trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Do đó đề tài này sẽ tập trung
vận dụng mô hình này vào thực tiễn trong dự báo lợi nhuận và rủi ro cho các cổ
phiếu niêm yết, cụ thể ở đây sẽ là các công ty trong ngành thủy sản và toàn ngành
.
xi
thủy sản. Từ đó, xem các biến nào là phù hợp trong dự báo và đưa ra mô hình dự
báo tối ưu, đây là điểm mới và khác biệt so các công trình trước kia.
3. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU:
 Kiểm định sự phù hợp của mô hình CAPM đa biến trong dự báo tỷ suất lợi
nhuận và rủi ro cho cổ phiếu thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam.
 Xem xét các nhân tố nào ngoài ba nhân tố (Bêta, P/E và P/B) có ảnh hưởng
trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các chứng khoán theo như Fama và French

đã kiểm chứng trên các thị trường chứng khoán mới nổi. Kiểm chứng của hai ông
đưa ra bằng chứng là các nhân tố gồm bêta, P/E, PB có ảnh hưởng trong dự báo suất
sinh lời của một cổ phiếu. Thậm chí suất sinh lời không bị chi phối nhiều bởi nhân
tố Bêta. Liệu các kết quả này cũng đúng trên thị trường chứng khoán nước ta?
Ngoài các nhân tố kể trên còn có nhân tố nào ảnh hưởng đến suất sinh lời cổ phiếu?
Do vậy, ngoài kiểm định tính phù hợp, xem sự giống và khác từ kết quả của Fama
và French, đề tài còn xem xét thêm còn có các yếu tố nội tại nào khác ảnh hưởng
đến suất sinh lời của cổ phiếu như : tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ
nợ dài hạn trong cơ cấu vốn (D/E)
 Ước tính chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu cho toàn ngành thủy sản. Tìm ra
một phương pháp dự báo mới có thể áp dụng cho từng cổ phiếu, cho một ngành
nghề cụ thể.
4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
 Đối tượng nghiên cứu: Luận văn tập trung phân tích các nhân tố ảnh hưởng
đến suất sinh lời và rủi ro của cổ phiếu ngành thủy sản như : hệ số Bêta, giá thị
trường so với thu nhập mỗi cổ phiếu, giá thị trường so với giá trị sổ sách, chỉ số nợ
trên vốn cổ phần, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.

.
xii
 Phạm vi nghiên cứu :
 Phạm vi vi mô (khi tính toán, đánh giá kết quả của từng công ty).
 Phạm vi vĩ mô (khi tính toán, đánh giá cho toàn ngành).
5.2.Phương pháp nghiên cứu
 Phương pháp toán thống kê: thống kê tổng số lượng công ty thuộc nhóm
ngành thủy sản trong nước có niêm yết trên thị trường chứng khoán. Từ đó tính tỉ suất
sinh lời hàng kỳ của từng công ty, tỷ suất sinh lời hàng kỳ của thị trường ,hệ số beta ,
chỉ số P/E, chỉ số P/B, …
 Phương pháp so sánh: Với hệ số beta tính toán được tiến hành so sánh rủi
ro của từng công ty , của toàn ngành với rủi ro của thị trường.

 Phương pháp ước lượng: Ứng dụng mô hình hồi quy CAPM ước lượng chi
phí sử dụng vốn chủ sở hữu của công ty, của ngành thủy sản.
 Phương pháp hồi quy: Áp dụng phương pháp OLS để xử lý nguồn số liệu,
qua đó xác định các yếu tố ảnh hưởng suất sinh lời, ước lượng suất sinh lời theo
mô hình CAPM đa biến thông phần mềm SPSS 16.0 và Microsoft Excel.
 Phương pháp tổng hợp : Từ những kết quả tính toán, so sánh, phân tích,
tiến hành tổng kết để cho ra một kết luận cụ thể .








.
1
Khả năng sinh lời tổng thể của cổ phiếu = Thu nhập cổ tức ± Thay đổi giá (1.1)
CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỢI, MÔ HÌNH
CAPM ĐƠN BIẾN VÀ MÔ HÌNH CAPM MỞ RỘNG
1.1.Định nghĩa về tỷ suất sinh lợi, phương sai (hay độ lệch chuẩn) của một tài
sản.
1.1.1.Các yếu tố cấu thành suất sinh lời
Ta biết rằng, không phải nhà đầu tư nào cũng “e ngại” rủi ro. Một số nhà
đầu tư lại xem rủi ro là một “cơ hội” cho đầu tư vì họ cho rằng chấp nhận rủi ro sẽ
nhận được một khoản lợi nhuận cao hơn trong tương lai. Chính lợi nhuận là yếu tố
chi phối lớn trong quyết định đầu tư. Đối với cổ phiếu việc đo lường lợi nhuận là
một bài toán đôi khi trở nên khó khăn và phức tạp. Do đó, đo lường suất sinh lợi
trong quá khứ cho phép nhà đầu tư đánh giá khoản đầu tư của họ cũng như là cơ sở

để dự báo trong tương lai.
Đối với cổ phiếu các thu nhập mà cổ đông có thể nhận được bao gồm :
 Thu nhập từ giá cổ phiếu tăng
 Thu nhập do nhận được cổ tức bằng tiền
 Thu nhập từ các hình thức khác có thể quy đổi bằng tiền.
Tuy nhiên, trong đầu tư dài hạn, nhà đầu tư thường thực hiện chiến lược
mua và giữ (buy and hold strategy) thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm
hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu.


Trong đo lường về khả năng sinh lời người ta thường bỏ qua dữ liệu về thuế
và chi phí giao dịch, mặc dù những chi phí này đôi khi rất quan trọng và có thể tác
động lớn làm giảm thu nhập của nhà đầu tư.
.
2
_
1
(1.4)
n
t
t
R
R
n



1/
1
(1 ) 1 (1.5)

n
n
Gt
t
RR


  



1.1.2. Đo lường suất sinh lời



Hay :

Với : R
t
: Suất sinh lời cổ phiếu kỳ t.
P
t
: Giá cổ phiếu tại thời điểm t.
P
t-1
: Giá cổ phiếu tại thời điểm (t-1).
D
t
: Thu nhập trong kỳ t.
1.1.3.Trung bình cộng và trung bình nhân của suất sinh lời

Để tính toán suất sinh lời của một chứng khóan qua nhiều kỳ, người ta
thường dụng đến công thức trung bình cộng :



Trong một số trường hợp khi sử dụng tính trung bình cộng sẽ không chính
xác, người ta sẽ thay thế tính bằng trung bình nhân. Trung bình nhân mô tả suất sinh
lời gộp theo chiều thời gian, đo lường suất sinh lợi qua nhiều kỳ . Trung bình nhân
của suất sinh lời sau n kỳ là căn bậc n của tích các suất sinh lời qua các năm :



Với :
G
R
: trung bình nhân suất sinh lời
R
t
: suất sinh lời tổng thể năm t
n : số kỳ tính toán

Suất sinh lợi tổng thể = (1.2)
Thu nhập bằng tiền mặt trong kỳ ± Thay đổi giá trong kỳ
Giá cuối kỳ trước
)3.1(
1
1





t
ttt
t
P
DPP
R



.
3
)6.1( )(
1
2211



n
k
kknn
RpRpRpRprE
 Trung bình cộng thường dùng để ước lượng suất sinh lời kỳ vọng của một
chứng khoán dựa vào dữ liệu lịch sử, dùng để tính phương sai và độ lệch chuẩn.
 Để đo lường hiệu quả đầu tư theo thời gian thì trung bình nhân thường
chính xác và đáng tin cậy hơn.
1.1.4.Suất sinh lời kỳ vọng
Trong đầu tư nhất là trong lĩnh vực tài chính chúng ta cần phân biệt hai
khái niệm cơ bản về suất sinh lời: đó là suất sinh lời thực tế và suất sinh lời kỳ
vọng. Suất sinh lời thực tế là mức sinh lời đã xảy ra và nhà đầu tư đã nhận được,

còn khi nói đến suất sinh lời kỳ vọng của một tài sản đầu tư chính là nói đến mức
sinh lời mong muốn của một nhà đầu tư. Hay nói cách khác đó là mức sinh lời dự
kiến của họ. Vì vậy mức sinh lời này có thể đạt được và cũng có thể không đạt
được. Như vậy để ước lượng được suất sinh lời kỳ vọng là một công việc tương đối
khó khăn, trong thực tế người ta thường sử dụng hai phương pháp sau :
 Phương pháp thứ nhất là dựa vào xác suất có thể xảy ra bằng cách ước
lượng các xác suất đã xảy ra trong quá khứ :


Với : E(r) : suất sinh lời kỳ vọng
R
k
: suất sinh lời đối với khả năng k
p
k
: xác suất xảy ra suất sinh lời R
k

Như vậy suất sinh lời kỳ vọng đối với một chứng khoán sẽ bằng trung bình
có trọng số của tấc cả những suất sinh lời có thể xảy ra (trọng số cũng chính là xác
suất của mỗi suất sinh lời có thể xảy ra)
 Phương pháp phổ biến trong thực tế đó là người ta dựa vào suất sinh lợi đã
xảy ra trong quá khứ và người ta kỳ vọng rằng nó có thể được lập lại trong tương
lai. Suất sinh lời kỳ vọng sẽ bằng trung bình cộng của suất sinh lời đã thực hiện
.
4
)7.1(

)(
1

21
n
R
n
RRR
RrE
n
t
t
n





trước đó. Khoảng thời gian thường sử dụng để ước lượng là 5 năm, tức là lấy trung
bình của 60 kỳ, mỗi kỳ là 1 tháng. Khi đó công thức tính suất sinh lời kỳ vọng là :



Với: E(r) : suất sinh lời kỳ vọng
R
: suất sinh lời trung bình
R
t
: suất sinh lời kỳ t
n : số kỳ ước lượng (thường là >=60)
1.1.5. Phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi đối với một khoản đầu
tư cụ thể.
Rủi ro xảy ra trong quá trình đầu tư chứng khoán là do có sự sai lệch giữa

suất sinh lời thực tế và suất sinh lời kỳ vọng của nhà đầu tư. Do đó trong đo lường
rủi ro chúng ta sẽ sử dụng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi như
một phương pháp ước lượng rủi ro.
Phương sai (σ2) hay độ lệch chuẩn (σ), là một phương pháp ước lượng chênh
lệch của những mức TSSL có thể có, Ri , so với TSSL mong đợi, E(Ri), sau đây:
 Phương sai :
22
1
[ ( )] .
n
i i i
i
R E R p




(1.8)
Trong đó: P
i
là khả năng xảy ra TSSL R
i
.
 Độ lệch chuẩn :
22
1
[ ( )] .
n
i i i
i

R E R p


  

(1.9)
Tuy nhiên, việc tính toán độ lệch chuẩn của các giá trị TSSL thực nghiệm thì
chúng ta có thể lấy tổng bình phương các khoản chênh lệch và chia cho N, với N là số
mẫu thực nghiệm:
.
5
 
2
1
1
()
n
ii
i
R E R
N





(1.10)

1.1.6. Hiệp phương sai của những tỷ suất sinh lợi.
Khi phân tích DMĐT, chúng ta thường quan tâm nhiều nhất đến hiệp phương

sai của TSSL. Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau “tiến lại gần
nhau” nhằm tạo thành một giá trị có ý nghĩa. Một giá trị hiệp phương sai dương có
nghĩa là TSSL đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một
hướng và ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra rằng TSSL đối với hai khoản
đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau so với mức trung bình
của chúng trong suốt một khoảng thời gian. Độ lớn của hiệp phương sai phụ thuộc vào
phương sai của những chuỗi TSSL cụ thể cũng như mối quan hệ giữa những chuỗi
TSSL.
Đối với hai tài sản A và B, hiệp phương sai của TSSL được định nghĩa là:
Cov
AB
= Giá trị kỳ vọng
  
 
( ) ( )
iA A iB B AB
R E R R E R

  
(1.11)
Đối với trường hợp phân phối xác suất TSSL của hai tài sản A và B thì hiệp
phương sai được xác định như sau:
1
[ ( )][ ( )]
n
AB i iA A iB B
i
Cov p R E R R E R

  


(1.12)
Trong trường hợp TSSL của hai tài sản A và B được tính toán dựa vào thực
nghiệm thì hiệp phương sai của chúng được xác định như sau:
1
1
[ ( )][ ( )]
n
AB iA A iB B
i
Cov R E R R E R
N

  

(1.13)
1.1.7. Hệ số tương quan
Hệ số tương quan là sự “chuẩn hóa” ước lượng hiệp phương sai do hiệp
phương sai bị ảnh hưởng bởi tính biến thiên của hai chuỗi TSSL riêng lẻ:
.
6
[ , ] [ , ]
*
AR[ ]* AR[ ]
AB
AB
COV A B COV A B
r
V A V B



(1.14)

Trong đó : R
AB
là hệ số tương quan của những TSSL.
σ
A
độ lệch chuẩn của RiA.
σ
B
độ lệch chuẩn của RiB.
Hệ số tương quan chỉ có thể thay đổi trong khoảng từ -1 đến +1. Giá trị +1 có
thể nhấn mạnh mối quan hệ tuyến tính xác định giữa RA và RB, nghĩa là TSSL đối với
hai cổ phiếu cùng thay đổi trong một kiểu tuyến tính xác định hoàn toàn. Giá trị -1 có
thể nhấn mạnh mối quan hệ phủ định hoàn toàn giữa hai chuỗi TSSL như khi TSSL
của một cổ phiếu cao hơn mức trung bình, TSSL của những cổ phiếu khác sẽ thấp hơn
mức trung bình bằng một số lượng lớn. Giá trị 0 có nghĩa là TSSL không có mối quan
hệ tuyến tính hay còn gọi là tương quan độc lập, qua thống kê chúng không có tương
quan với nhau.
1.2.Tổng quan về mô hình CAPM
1.2.1. Sơ lược về quá trình ra đời
Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) là mô
hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Trong mô hình này, 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. Còn
rủi ro không toàn hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể
xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này.
Mô hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã có
được nhiều ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải

thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái
niệm và có khả năng ứng dụng sát thực với thực tiễn. Cũng như bất kỳ mô hình nào
khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực bằng những giả định cần
thiết, nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích.
.
7
1.2.2.Các giả định của mô hình CAPM
Mô hình luôn bắt đầu bằng những giả định cần thiết. Những giả định có tác
dụng làm đơn giản hoá nhưng vẫn đảm bảo không thay đổi tính chất của vấn đề. Trong
mô hình CAPM, chúng ta lưu ý có những giả định sau:
 Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả markowitz, họ mong muốn
nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả.
 Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở LS phi rủi ro- r
f

 Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất, có nghĩa là họ luôn có cùng
suy nghĩ về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, phương sai, hiệp phương sai.
 Nhà đầu tư kỳ vọng nắm giữ chứng khoán trong thời kỳ 1 năm và có hai cơ
hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán không rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu
thường trên thị trường.
 Lợi nhuận đạt được phân phối theo phương thức phân phối chuẩn.
 Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghiã là các nhà đẩu tư có
thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào.
 Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản.
 Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất hay lạm phát được
phản ánh một cách đầy đủ.
 Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng. Điều này có nghĩa là chúng ta bắt
đầu với tất cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng.
1.2.3. Nội dung của mô hình CAPM.
1.2.3.1. Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường - Đường đặc

thù chứng khoán (The security characteristic line).
Đường đặc thù chứng khoán là đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận
của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Danh mục
đầu tư thị trường được lựa chọn theo từng loại thị trường, ví dụ ở Mỹ người ta chọn
.
8
-15%-5%Suy thoái4
-5%-5%Suy thoái3
15%15%Tăng trưởng2
25%15%Tăng trưởng1
LN Ngân hàng ACBLN thị
trường
Nền kinh tếTình huống
-15%-5%Suy thoái4
-5%-5%Suy thoái3
15%15%Tăng trưởng2
25%15%Tăng trưởng1
LN Ngân hàng ACBLN thị
trường
Nền kinh tếTình huống
S&P 500 Index (S&P 500) trong khi ở Canada người ta chọn Toronto Stock Exchange
300 Index (TSE 300). Ở đây lấy ví dụ minh hoạ đường đặc thù chứng khoán giữa cổ
phiếu của ACB so với danh mục thị trường VN_Index. Giả sử lợi nhuận của cổ phiếu
ACB (NH TMCP á Châu) và danh mục thị trường VN_Index ứng với bốn tình huống
khác nhau tùy theo hai tình trạng nền kinh tế như sau:

Trong ví dụ này ứng với hai tình huống của nền kinh tế tăng trưởng và suy
thoái lợi nhuận thị trường lần lượt là 15 và 5% nhưng lợi nhuận của Remico có thể xảy
ra bốn trường hợp 25, 15, – 5 và – 15%. Giả sử xác suất xảy ra tình trạng nền kinh tế
tăng trưởng và suy thoái bằng nhau, chúng ta có:
(-5%*0,5)+(-15%*0,5)=-10%-5%Suy thoái
(25%*0,5)+(15%*0,5)=20%15%Tăng trưởng
LN kỳ vọng của Ngân Hàng ACBLN thị trườngTình trạng kinh tế
(-5%*0,5)+(-15%*0,5)=-10%-5%Suy thoái
(25%*0,5)+(15%*0,5)=20%15%Tăng trưởng
LN kỳ vọng của Ngân Hàng ACBLN thị trườngTình trạng kinh tế


.
9
Lợi nhuận cổ
phiếu
Đường đặc thù chứng khoán
25
20
-15 15
-10
-20
.
.
.

.
.
I
II
III
IV
Lợi nhuận cổ
phiếu
Đường đặc thù chứng khoán
25
20
-15 15
-10
-20
.
.
.
.
.
I
II
III
IV
ββ
Lợi nhuận thị trường
Hệ số β được định nghĩa như là hệ số đo lường mức độ biến động lợi nhuận cổ
phiếu cá biệt so với mức độ biến động lợi nhuận danh mục cổ phiếu thị trường. Trong
ví dụ chúng ta đang xem xét hệ số β bằng tỷ số giữa mức độ biến động lợi nhuận cổ
phiếu ACB, và mức độ biến động lợi nhuận thị trường ứng với 2 tình trạng kinh tế tăng
trưởng và suy thoái:

20 ( 10) 30
1,5
15 ( 5) 20


  


Biểu đồ 1.1: Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu ACB và lợi nhuận thị trường











Hệ số β = 1,5 cho biết rằng lợi nhuận cổ phiếu cá biệt ACB biến động gấp 1,5
lần lợi nhuận thị trường, nghĩa là khi nền kinh tế tốt thì lợi nhuận cổ phiếu ACB tăng
nhanh hơn lợi nhuận thị trường nhưng khi nền kinh tế xấu thì lợi nhuận cổ phiếu ACB
giảm nhanh hơn lợi nhuận thị trường. Trong phần trước rủi ro được định nghĩa như là
sự biến động của lợi nhuận. Ở đây β được định nghĩa là hệ số đo lường sự biến động
của lợi nhuận. Cho nên, β được xem như là hệ số đo lường rủi ro của chứng khoán. Hệ
số β =1 được định nghĩa như là hệ số β của danh mục thị trường.

.
10

1.2.3.2. Ước lượng hệ số β trên thực tế.
Trên thực tế các nhà kinh doanh chứng khoán sử dụng mô hình hồi qui dựa
trên số liệu lịch sử để ước lượng β. Ở các nước có thị trường tài chính phát triển có một
số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số β. Chẳng hạn ở Mỹ người ta
có thể tìm thấy thông tin về β từ các nhà cung cấp dịch vụ là Value Line Investment
Survey, Market Guide (www.marketguide.com) và Standard & Poor’s Stock Reports.
Ở Canada thông tin về β do Burns Fry Limited cung cấp. Sau đây tôi xin giới thiệu về
hệ số beta của một số ngành ở Mỹ.
Bảng 1.1: Hệ số beta của một số ngành ở Mỹ
Industry Name
Number of
Firms
Unlevered Beta corrected for
cash
Advertising
28
1.55
Aerospace/Defense
63
1.07
Air Transport
40
0.95
Apparel
48
1.32
Auto Parts
47
1.58
Automotive

19
0.93
Bank
418
0.47
Bank (Canadian)
7
0.84
Bank (Midwest)
40
0.68
Beverage
34
0.86
Biotechnology
120
1.20
Building Materials
47
0.88
Cable TV
24
0.97
Canadian Energy
10
0.94
Chemical (Basic)
17
1.19
Chemical (Diversified)

31
1.39
Chemical (Specialty)
83
1.20
.
11
Nguồn: GS.Damodaran


Coal
25
1.45
Computer Software/Svcs
247
1.12
Computers/Peripherals
101
1.31
Diversified Co.
111
0.76
Drug
301
1.08
E-Commerce
52
1.19
Educational Services
37

0.84
Electric Util. (Central)
23
0.46
Electric Utility (East)
25
0.49
Electric Utility (West)
14
0.49
Electrical Equipment
79
1.29
Electronics
158
1.13
Engineering & Const
17
1.85
Entertainment
75
1.38
Entertainment Tech
31
1.55
Environmental
69
0.64
Financial Svcs. (Div.)
230

0.75
Food Processing
109
0.74

1.2.3.3.Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi
Tỷ suất sinh lợi (TSSL) của một chứng khoán có quan hệ đồng biến với rủi ro
của chứng khoán đó, nghĩa là nhà đầu tư kỳ vọng chứng khoán rủi ro cao có TSSL cao
và ngược lại. Hay nói khác đi, nhà đầu tư giữ chứng khoán có rủi ro cao chỉ khi nào lợi
nhuận kỳ vọng đủ lớn để bù đắp rủi ro. Phần trước chúng ta đã nói β là hệ số dùng để
đo lường rủi ro của một chứng khoán. Do đó, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán
có quan hệ đồng biến với hệ số β của nó.
Đường thị trường chứng khoán SML là đường thẳng thể hiện mối quan hệ
giữa rủi ro hệ thống và TSSL của bất kỳ tài sản nào. Phương trình của SML (xin xem