Luận văn tiến sĩ: Tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

1

Chương 1
MỞ ĐẦU
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Thị trường chứng khoán Việt Nam qua hơn mười năm hình thành và phát triển
đã thể hiện được những thành công của mình. Thứ nhất là khuyến khích dân chúng
tiết kiệm và thu hút nguồn vốn nhàn rỗi phục vụ cho đầu tư, kể cả vốn trong nước và
nước ngoài, tạo ra một kênh sinh lời cho tài sản của nhà đầu tư, giúp đa dạng hóa
danh mục đầu tư và giảm rủi ro. Thứ hai thị trường chứng khoán là công cụ có thể
giúp Nhà nước thực hiện những chương trình phát triển kinh tế xã hội và điều tiết vĩ
mô nền kinh tế nhất là công cụ trái phiếu chính phủ, chính phủ không phải thông qua
ngân hàng để phát hành thêm tiền vào lưu thông, do đó không tạo ra sức ép lạm phát.
Thứ ba: thị trường chứng khoán kích thích doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn: Nhờ
TTCK các doanh nghiệp có thể thu hút vốn bằng cách phát hành cổ phiếu; trái phiếu
doanh nghiệp, tuy nhiên TTCK chỉ chấp nhận những cổ phiếu, trái phiếu hợp lệ: như
kinh doanh hợp pháp, công khai những kế hoạch và chiến lược kinh doanh, tài chính
tốt, và nhà đầu tư cũng mua chỉ mua những cổ phiếu, trái phiếu của những công ty
hoạt động hiệu quả, sinh lời cao. Thị trường chứng khoán Việt Nam đã góp phần giải
quyết vốn dài hạn cho các doanh nghiệp phát triển, mở rộng sản xuất kinh doanh. Từ
hai công ty được niêm yết trên thị trường, hiện tại đã có hơn 700 các công ty và quỹ
đầu tư niêm yết trên cả hai sàn giao dịch tại TP.HCM và Hà Nội. Chỉ số chứng khoán
có lúc tăng nhanh, nhưng cũng có những lúc suy thoái, đặc biệt là thị trường cũng rơi
vào “khủng hoảng” dưới tác động của cuộc khủng hoảng tài chính xuất phát từ Hoa
Kỳ trong cuối năm 2007. Điều này chứng tỏ đầu tư trên thị trường chứng khoán bên
cạnh việc tạo ra suất sinh lời thì nó cũng luôn tồn tại những rủi ro tiềm ẩn. Tuy nhiên
để đánh giá được những yếu tố rủi ro nào là yếu tố đặc trưng tác động đến suất sinh
lời của chứng khoán là một bài toán khá phức tạp và đương nhiên không thể chỉ đánh
giá một cách đơn giản.
2

Việc đánh giá rủi ro và suất sinh lời của thị trường chứng khoán nói chung và
thị trường các cổ phiếu niêm yết nói riêng, là công việc khó khăn. Trong thập niên 60
của thế kỷ 20, Sharpe (1964) và Lintner (1965) đã định lượng mối tương quan đơn
giữa suất sinh lời và rủi ro của các cổ phiếu gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM
(Capital Asset Pricing Model), mô hình xét đoán lợi nhuận của một chứng khoán dựa
vào rủi ro của chứng khoán đó theo danh mục thị trường. Mô hình này ngày nay đang
có nhiều tranh cải vì những hạn chế của nó như: toàn bộ rủi ro đều được đưa vào
trong chỉ số bê-ta, thị trường phải hoàn hảo, việc chọn rổ đại diện phải đại diện cho
toàn thị trường, tồn tại lãi suất phi rủi ro, nhưng trong thực tế khó tồn tại một lãi suất
hoàn toàn không có rủi ro, Chính những hạn chế như vậy nên sau này có hàng loạt
các nghiên cứu khác nhau một phần chỉ trích, một phần bổ sung. Một số nghiên cứu
điển hình tiếp sau mô hình CAPM của Sharpe và Lintner như: Nghiên cứu của Basu
(1977), sắp xếp các cổ phiếu theo chỉ số E/P (earnings-price ratio), khám phá suất sinh
lời tương lai của cổ phiếu có chỉ số E/P cao dự báo tốt hơn CAPM. Nghiên cứu của
Banz (1981), chỉ ra yếu tố qui mô (size) được đo bằng mức vốn hóa thị trường
(market capitalization) giải thích suất sinh lời các cổ phiếu tốt hơn CAPM. Nghiên
cứu của Bhandari (1988) tìm thấy nhân tố đòn bẩy tài chính (leverage-đo bằng tỷ số
nợ trên vốn cổ phần-D/E) khi kết hợp với suất sinh lời có tương quan cao hơn so với
bêta thị trường. Nghiên cứu của Rosenberg, Reid và Lansten (1985) tìm thấy khi các
cổ phiếu có chỉ số BE/ME (book to market equity ratio) cao sẽ có suất sinh lời trung
bình cao. Nghiên cứu của Fama và French (1992) tìm thấy các yếu tố quy mô, thu
nhập cổ phiếu so với giá (E/P), BE/ME, giải thích suất sinh lời tốt hơn bê-ta thị
trường, thậm chí tác giả không tìm thấy mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận và bê-ta.
Nghiên cứu của Fama và French (1995) đưa ra mô hình ba nhân tố giải thích suất sinh
lời chứng khoán, ngoài ra còn cho rằng có các nhân tố khác cũng có tương quan đến
suất sinh lời cổ phiếu như chỉ số E/P, dòng tiền so giá (CF/P), tăng trưởng doanh thu.
Nghiên cứu của Carhart (1997) đưa ra mô hình 4 nhân tố (FF4), ngoài ba nhân tố theo
FF3 còn có nhân tố quán tính (momentum), chia thị trường thành 2 danh mục, sau đó
lấy suất sinh lời cao nhất của 30% cổ phiếu trừ cho 30% nhóm cổ phiếu có suất sinh
3

lời thấp nhất, kết quả là khi bổ sung thêm nhân tố quán tính, mô hình giải thích suất
sinh lời tốt hơn FF3…Chung quy lại các nghiên cứu này tập trung theo hướng: thứ
nhất là tìm ra các yếu tố đặc trưng mà các yếu tố này mang tính “bất thường” có tác
động đến suất sinh lời và rủi ro các cổ phiếu niêm yết (ngoài yếu tố rủi ro thị trường là
bêta theo CAPM), thứ hai là phân chia thành các danh mục khi xử lý số liệu để tránh
sai sót về độ lệch (bias) như mô hình CAPM.
Việc xác định quan hệ giữa các yếu tố rủi ro và suất sinh lời của chứng khoán
được thực hiện ở nhiều nước. Từ thị trường chứng khoán các nước phát triển như Hoa
Kỳ, Anh, Canada, Úc,…đến thị trường các quốc gia mới nổi như: Trung Quốc, Ấn
Độ, Hàn Quốc, Nga,…Trong các nghiên cứu thực chứng tại thị trường chứng khoán
các quốc gia phát triển cũng như thị trường các quốc gia mới nổi đã chứng minh, ủng
hộ cho nghiên cứu của Fama và French, bởi khi nghiên cứu thực nghiệm ở hầu hết các
thị trường thì mô hình FF3 đều có ý nghĩa. Như vậy chứng tỏ CAPM không còn phù
hợp trong dự báo hay định giá mà thay vào đó cần có một mô hình dùng để dự báo,
định giá phù hợp và tốt hơn. Hiện nay đã có khá nhiều công trình nghiên cứu thực
chứng áp dụng các lý thuyết hiện đại vào nghiên cứu tại TTCK nước ta. Tuy nhiên các
nghiên cứu này còn nhiều hạn chế như: (1) Nguồn số liệu thu thập khá ít, thường chỉ
lấy số liệu ở sàn GDCK TPHCM, một số nghiên cứu chỉ lấy số liệu của một ngành cụ
thể, do vậy các nghiên cứu này chưa mang tính bao quát; (2) Các nghiên cứu chủ yếu
dừng lại ở việc kiểm chứng tính phù hợp các mô hình thông qua R
2
hiệu chỉnh, mà
kiểm định như vậy chưa hợp lý trong mô hình định giá trong khi các phương pháp
hợp lý như FM, GRS hay GMM chưa được áp dụng; (3) Các nghiên cứu chưa đưa ra
một mô hình định giá phù hợp áp dụng cho TTCK Việt Nam để áp dụng trong định
giá cổ phiếu hay tính chi phí vốn chủ sở hữu. Các nghiên cứu hiện đại, nổi tiếng của
các tác giả như Fama-French hay Carhart tập trung vào bổ sung cho CAPM, các
nghiên cứu khác tập trung vào tính hợp lý các mô hình. Tất cả xuất phát từ mô hình
CAPM cho rằng cổ phiếu chỉ bị ảnh hưởng duy nhất bởi 1 yếu tố rủi ro, đó là rủi ro

thị trường, và do vậy suất sinh lời của chứng khoán dao động theo suất sinh lời của thị
trường được đo lường bằng hiệp phương sai của cổ phiếu i so với thị trường
4

Cov(R
i
,R
w
) chính vì chúng biến động theo thị trường nên kỳ vọng sai số trong mô
hình hồi quy bằng 0 (E(e
i
)=0). Các nghiên cứu hiện đại chứng minh rằng suất sinh lời
một nhóm cổ phiếu có thể dao động giống nhau nhưng khác với thị trường và do đó
khi kiểm chứng bằng mô hình kinh tế lượng thì hệ số anpha ≠ 0, do vậy CAPM không
đúng. Về nguyên tắc, người nghiên cứu có thể bổ sung thêm bất kỳ yếu tố rủi ro nào
với điều kiện xem xét biến động của suất sinh lời sao cho anpha=0. Vậy thì tại TTCK
Việt Nam ngoài yếu tố rủi ro thị trường còn yếu tố rủi ro nào khác? Và liệu các mô
hình định giá ở các thị trường phát triển vẫn hợp lý?
Vì những lý do như trên, để trả lời các câu hỏi nêu trên, nên tác giả chọn đề tài:
“Tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam” để thực hiện nghiên cứu luận án tiến sỹ chuyên ngành kinh tế tài chính
ngân hàng. Luận án này cũng góp phần ủng hộ hay bác bỏ các nghiên cứu ở các nước,
kết quả sẽ tìm ra những vấn đề mới trong định giá tài sản mà giới khoa học hiện nay
đang tranh cải.
1.2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
1.2.1 Các nghiên cứu quốc tế
Mô hình CAPM do Sharpe (1964) và Lintner (1965) trở nên nổi tiếng, phổ biến
trong giới tài chính, và nó được sử dụng trong định giá tài sản một thời gian dài. Tuy
nhiên bắt đầu từ thập niên 80 của thế kỷ XX bắt đầu có những nghiên cứu tranh luận
xung quanh mô hình CAPM cho thấy CAPM không còn đứng vững. Nghiên cứu của

Banz (1981) cho thấy quy mô và rủi ro của quy mô có ảnh hưởng đến suất sinh lời cổ
phiếu ngoài yếu tố rủi ro thị trường (bê-ta) theo mô hình CAPM. Kết quả cho thấy các
công ty có quy mô nhỏ thường có suất sinh lời trung bình cao hơn các công ty có quy
mô lớn, nghiên cứu cũng cho thấy CAPM chưa phù hợp [44]. Nghiên cứu của Basu
(1983) đo lường quan hệ giữa một số yếu tố đến suất sinh lời cổ phiếu niêm yết tại
NYSE. Kết quả cho thấy các cổ phiếu có quy mô nhỏ có suất sinh lời trung bình cao
hơn các cổ phiếu có quy mô lớn, đồng thời các cổ phiếu có chỉ số E/P cao có suất sinh
lời cao hơn nhóm cổ phiếu có chỉ số E/P thấp [45]. Amihud và Mendelson (1986)
5

đánh giá ảnh hưởng của thanh khoản và rủi ro thanh khoản đến suất sinh lời cổ phiếu.
Kết quả cho thấy tăng 1% tỷ lệ thanh khoản sẽ làm tăng 0,211% suất sinh lời vượt trội
điều chỉnh rủi ro. Nghiên cứu của Fama và French (1992) đánh giá tác động của bê-ta,
quy mô (đo bằng giá thị trường của chứng khoán), chỉ số giá trị sổ sách so với giá trị
thị trường BE/ME (book to market equity), biến đòn bẩy được sử dụng bao gồm tổng
tài sản so với giá trị thị trường (A/ME), tổng tài sản so với giá trị sổ sách (A/BE) và tỷ
số E/P đến suất sinh lời của cổ phiếu. Kết quả cho thấy biến quy mô và BE/ME có
tương quan khá chặt chẽ đến suất sinh lời, kể cả trường hợp kết hợp với các biến khác.
[67]. Nghiên cứu năm 1993, nhận diện 5 yếu tố rủi ro tác động đến suất sinh lời của
cổ phiếu và trái phiếu, đây là nghiên cứu rất nổi tiếng bởi mô hình ba nhân tố bao gồm
rủi ro thị trường, rủi ro quy mô và rủi ro do chỉ số BE/ME cao hay thấp thay cho
CAPM [68]. Nghiên cứu năm 1995 cũng khẳng định lại giá trị của mô hình ba nhân
tố. Carhart (1997) đã bổ sung vào mô hình FF3 biến quán tính và được xem là mô
hình bốn nhân tố khá nổi tiếng bởi kết quả trong mô hình 4 nhân tố giải thích tốt hơn
mô hình 3 nhân tố của Fama và French (1993). Daniel và Titman (1997) nghiên cứu
những đặc trưng của sự biến động đến suất sinh lời cổ phiếu, nhóm tác giả cho thấy sự
biến động suất sinh lời là do những đặc trưng của các công ty. Hay như Datar, Naik và
Radcliffe (1998) cho thấy giữa suất sinh lời và thanh khoản có mối tương quan âm, và
kết quả nghiên cứu đề xuất đưa biến thanh khoản vào trong mô hình định giá tài sản.
Paster and Stambaugh (2003) là nghiên cứu khá nổi tiếng về rủi ro thanh khoản đến

suất sinh lời cổ phiếu. Họ tìm thấy suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán có liên quan
đến độ nhạy của suất sinh lời và sự biến động của thanh khoản. Weimin Liu (2006) đã
nghiên cứu về thanh khoản trong mô hình định giá tài sản. Kết quả cho thấy mô hình
hai nhân tố kết hợp giữa thị trường với thanh khoản giải thích khá tốt đến biến động
suất sinh lời, trong khi biến BE/ME trong mô hình ba nhân tố của Fama và French
không có ý nghĩa giải thích trong mô hình định giá. Nghiên cứu của các tác giả
Yuenan Wang và Amalia Di Iorio (2007) xem xét các nghiên cứu hiện hành bằng
cách khám phá quan hệ giữa suất sinh lời với các đặc trưng công ty như quy mô, E/P,
BE/ME, D/P và thanh khoản tại TTCK Trung Quốc, không tìm thấy ý nghĩa tương
6

quan giữa suất sinh lời với thị trường. Tuy nhiên họ tìm thấy chứng cứ hỗ trợ ảnh
hưởng của các đặc trưng công ty, kết quả của họ chỉ ra rằng quy mô có ý nghĩa nhất
tác động đến suất sinh lời khi kết hợp các biến [98]. Fama và French (2008) xem xét
các yếu tố bất thường trong mô hình định giá tài sản. Kết quả cho thấy có sự tăng
trưởng tài sản bất thường ở nhóm nhỏ nhưng không thấy ở nhóm lớn, nhưng không có
bằng chứng cho thấy các công ty lợi nhuận ít thì có suất sinh lời thấp. Lam, K và Tam
Lewis (2011) xem xét sự hợp lý trong các mô hình định giá tài sản tại TTCK Hong
Kong giai đoạn 1981-2004, mô hình ba nhân tố của Fama và French kết hợp với thanh
khoản (thanh khoản đo bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch so với lượng
cổ phiếu đang lưu hành) là mô hình tốt giải thích suất sinh lời cổ phiếu niêm yết, trong
khi mô hình bốn nhân tố của Carhart (1997) thất bại. Fama và French (2012) xem xét
tính phù hợp của mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997) ở các thị trường chứng khoán
gồm: Bắc Mỹ (gồm Mỹ cà Canada), Nhật, châu Á Thái Bình Dương (gồm Úc,
Newzealand, HongKong và Singapore), Châu Âu (gồm Ý, Bỉ, Đức, Phần Lan, Pháp,
Đan Mạch, Hy Lạp, Ireland, Áo, Hà Lan, Na Uy, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Thụy
Điển, Thụy Sĩ, Anh quốc). Kết quả cho thấy mô hình 4 nhân tố của Carhart (1997)
không được ủng hộ từ các kết quả kiểm chứng.
1.2.2 Các nghiên cứu trong nước
Hiện tại cũng có khá nhiều các nghiên cứu áp dụng kiểm chứng các mô hình

định giá như CAPM hay FF3, FF4. Nghiên cứu của Vương Đức Hoàng Quân và Hồ
Thị Huệ (2008) áp dụng mô hình ba nhân tố của Fama và French (1993) gồm 28 công
ty niêm yết trên HoSe từ 1/2005 đến 3/2008, kết quả cho thấy có mối quan hệ nghịch
giữa biến quy mô và giá trị với tỷ suất sinh lời kỳ vọng tức là nhóm công ty có quy
mô nhỏ thì có tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn nhóm công ty có quy mô lớn và các
công ty có tỷ số BE/ME thấp lại cho giá trị suất sinh lợi cao hơn nhóm công ty có tỷ
số BE/ME cao. Hay Nguyễn Đăng Thanh (2011), áp dụng mô hình ba nhân tố đo
lường ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu doanh nghiệp ngành xây dựng. Kết quả
cho thấy mô hình FF3 không hoàn toàn đúng khi áp dụng với ngành xây dựng, nhân
tố thị trường trong CAPM là vẫn là nhân tố chính tác động tới suất sinh lời của cổ
7

phiếu ngành này. Nguyễn Thị Huỳnh Như (2012), kiểm định mô hình FF3 kết hợp với
biến VaR trên thị trường chứng khoán Việt Nam của 78 cổ phiếu niêm yết trên HSX
giai đoạn từ tháng 7/2007 đến tháng 12/2011. Kết quả cho thấy mô hình FF3 kết hợp
giải thích tốt hơn FF3. Nhóm tác giả Nguyễn Thị Cành và Lê Văn Huy (2013), xem
xét áp dụng mô hình 4 nhân tố của Carhart kết hợp với viến VaR và biến thanh khoản
đo lường các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết ngành
ngân hàng. Kết quả cho thấy mô hình 6 nhân tố giải thích tốt hơn mô hình 4 nhân tố
của Carhart.
Từ thống kê các nghiên cứu tiêu biểu nêu trên, tác giả rút ra một số nhận xét
quan trọng như sau:
Các nghiên cứu của Banz, Bhandari và các nghiên cứu của Rosenberg, Reid và
Lansten là các nghiên cứu tiêu biểu, chứng minh ngoài bê-ta còn có các yếu tố khác
tác động đến suất sinh lời của chứng khoán và cho thấy bê-ta giải thích suất sinh lời
cho chứng khoán không tốt hơn các yếu tố khác đưa vào. Nhắc lại là tất cả xuất phát
từ mô hình CAPM cho rằng cổ phiếu chỉ ảnh duy nhất bởi 1 yếu tố rủi ro, đó là rủi ro
thị trường, và do vậy suất sinh lời của chứng khoán dao động theo suất sinh lời của thị
trường được đo lường bằng hiệp phương sai của cổ phiếu i so với thị trường
Cov(R

i
,R
w
) chính vì chúng biến động theo thị trường nên kỳ vọng sai số trong mô
hình hồi quy bằng 0 (E(e
i
)=0). Các nghiên cứu hiện đại chứng minh rằng suất sinh lời
một nhóm cổ phiếu có thể dao động giống nhau nhưng khác với thị trường và do đó
anpha ≠ 0, do vậy CAPM không đúng. Như vậy về nguyên tắc, người nghiên cứu có
thể bổ sung thêm bất kỳ yếu tố rủi ro nào với điều kiện xem xét biến dộng của suất
sinh lời sao cho anpha=0.Và đây là vấn đề trọng tâm cho các nghiên cứu thực chứng
của Fama và French về sau. Bởi vì theo CAPM nếu chỉ có một loại rủi ro duy nhất
giải thích cho suất sinh lời của cổ phiếu là bê-ta thì hệ số anpha (hệ số chặn) phải
bằng không, E(e
i
)=0. Tuy nhiên một số nghiên cứu thực chứng cho thấy anpha không
bằng không, điều này chứng tỏ ngoài yếu tố rủi ro thị trường (thể hiện bằng chỉ số bê-
ta) còn có các yếu tố rủi ro khác cũng giải thích tốt đến suất sinh lời cho cổ phiếu
niêm yết. Nghiên cứu thực chứng của Fama và French cũng như một số nghiên cứu
8

thực chứng áp dụng các mô hình nghiên cứu của hai ông về sau ngoài xem xét yếu tố
quy mô, chỉ số BE/ME còn đưa vào xem xét các yếu tố về giá như: E/P, D/P. Bởi vì
nếu thị trường là tốt (hoàn hảo) thì tất cả các thông tin sẽ được phản ánh vào giá, thị
trường sẵn sàng trả giá cao cho sản phẩm tốt, tức là nhà đầu tư sẵn lòng trả giá cao
cho những cổ phiếu tốt, có tiềm năng tăng trưởng cao, sản xuất kinh doanh có hiệu
quả, đội ngũ quản trị giỏi,…Như vậy các công ty có chỉ số giá trị sổ sách so với giá
thị trường BE/ME (Book-to-market ratio)>1 là các công ty đang có vấn đề, hoặc là
môi trường kinh doanh không tốt, hoặc là thị trường đang suy giảm nhanh chóng do
tác động của tâm lý hoặc nền kinh tế đang có vấn đề,…và do vậy nhà đầu tư sẽ đòi

hỏi suất sinh lời cao ở nhóm này nhằm bù lại cho phần rủi ro cao có thể có. Tóm lại
các nghiên cứu kể trên tập trung theo hướng: thứ nhất là tìm ra các yếu tố đặc trưng
của công ty, các yếu tố bất thường ngoài yếu tố rủi ro thị trường như: quy mô, chỉ số
B/M, tính thanh khoản,…thứ hai là dùng phương pháp dữ liệu chéo (cross-section)
khi xử lý số liệu, điều này nhằm hạn chế của số liệu đơn theo CAPM và thứ ba là
trong phân tích và xử lý số liệu dùng danh mục chứ không đánh giá riêng lẻ từng cổ
phiếu, mục đích là để tránh độ lệch (bias) như mô hình CAPM khi xử lý số liệu riêng
biệt cho từng cổ phiếu. Các nghiên cứu trong nước thì còn một vài hạn chế như về
mẫu nghiên cứu, về phương pháp nghiên cứu hay tính ứng dụng đã được tác giả trình
bày bên trên.
1.3. MỤC TIÊU, CÂU HỎI, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.3.1 Các mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung: Đánh giá tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu
niêm yết trên TTCK Việt Nam từ đó gợi ý mô hình định giá và mô hình đầu tư hợp lý
Mục tiêu cụ thể của luận án bao gồm các mục tiêu sau:
(1) Đánh giá tác động của yếu tố quy mô và rủi ro về quy mô đến suất sinh lời các
cổ phiếu niêm yết.
(2) Đánh giá tác động của yếu tố giá trị (chỉ số BE/ME ) và rủi ro của nó đến suất
sinh lời các cổ phiếu niêm yết.
9

(3) Đánh giá tác động của yếu tố thanh khoản và rủi ro thanh khoản đến suất sinh
lời các cổ phiếu niêm yết.
(4) Cuối cùng là góp phần cũng cố lý thuyết và nghiên cứu thực chứng về định giá
tài sản trong nước cũng như quốc tế, đồng thời tìm ra mô hình định giá phù hợp, giúp
các tổ chức và cá nhân đầu tư, các công ty định giá tính toán chi phí vốn phù hợp,
giúp các nhà đầu tư có thể đưa ra chiến lược đầu tư nhằm tối đa hóa lợi ích tài sản cho
mình.
1.3.2 Các câu hỏi nghiên cứu
Để đáp ứng các mục tiêu nghiên cứu đã đề cập ở trên tác giả đặt ra các câu hỏi

nghiên cứu như sau:
(1) Theo các nghiên cứu nước ngoài tại nhiều thị trường phát triển cũng như mới
nổi thì yếu tố rủi ro thị trường (bê-ta) theo CAPM là chưa phù hợp, thậm chí bê-ta
không có mối tương quan đến suất sinh lời mà biến quy mô (rủi ro về quy mô) giải
thích khá hợp lý đến suất sinh lời cổ phiếu. Vậy tại TTCK nước ta thì yếu tố rủi ro về
quy mô có giải thích được quan hệ đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết hay không?
Và mối quan hệ đó có sự khác biệt gì so với TTCK các quốc gia khác?
(2) Nhiều nghiên cứu nước ngoài tại nhiều thị trường phát triển cũng như mới nổi
chỉ ra ngoài biến quy mô (rủi ro về quy mô) giải thích khá hợp lý đến suất sinh lời cổ
phiếu còn có biến rủi ro giá trị sổ sách so giá trị thị trường ( Book to market Equity
ratio- viết tắt là B/P hoặc BE/ME) cũng có mối quan hệ giải thích khá hợp lý đến suất
sinh lời cổ phiếu. Vậy tại TTCK nước ta thì yếu tố rủi ro này có giải thích được quan
hệ đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết hay không? Và mối quan hệ đó như thế
nào? Có sự khác biệt gì so với TTCK các quốc gia khác?
(3) Các nghiên cứu nước ngoài tại nhiều thị trường phát triển cũng như mới nổi
thì cũng chỉ ra rằng ngoài biến quy mô, BE/ME, thì yếu thanh khoản (Liquidity) cũng
giải thích tốt đến suất sinh lời cổ phiếu. Vậy tại TTCK nước ta thì yếu tố thanh khoản
có giải thích được mối quan hệ với suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết hay không? Và
mối quan hệ đó như thế nào? Có sự khác biệt gì so với TTCK các quốc gia khác?
10

(4) Mô hình định giá phù hợp cho TTCK Việt Nam là thế nào? Áp dụng nó ra sao
để tối đa hóa lợi nhuận giảm thiểu rủi ro cho nhà đầu tư?
1.3.3 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án là sự biến động giá và tỷ suất lợi nhuận các
công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam. Luận án tập trung phân tích ảnh hưởng các
nhân tố thị trường và các nhân tố khác mang tính “bất thường” thuộc về đặc trưng của
các công ty niêm yết tác động đến tỷ suất sinh lời và rủi ro như quy mô, chỉ số giá trị
sổ sách so với giá trị thị trường và thanh khoản.
1.3.4 Phạm vi nghiên cứu

Trong khuôn khổ của luận án sẽ vận dụng các mô hình để phân tích tác động của
các nhân tố đến tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu đã niêm yết tại Sở Giao Dịch
Chứng Khoán TP.HCM và Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội, các mẫu được lựa
chọn trong thời gian từ năm 2007 đến năm 2011. Để đảm bảo nguồn số liệu đáng tin
cậy, tác giả chọn lọc những công ty niêm yết liên tục ít nhất hai năm, trước năm xem
xét. Ví dụ chọn mẫu năm 2011 thì các công ty phải niêm yết liên tục từ năm 2009 và
2010.
1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nhằm phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu và trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu,
luận án sử dụng các phương pháp nghiên cứu như sau:
Một là sử dụng phương pháp định tính: trong phương pháp này, tác giả dùng
phương pháp phân tích, tổng hợp lịch sử nhằm xem xét xu thế tác động của các yếu tố
đến suất sinh lời và rủi ro cổ phiếu.
Hai là sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: nhằm đo lường suất sinh lời
dưới ảnh hưởng các nhân tố rủi ro, tìm ra các phần bù rủi ro và mô hình định giá phù
hợp.



11

1.5 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
● Luận án sử dụng phần mềm Microsoft Excell XP để tính toán các chỉ số về
suất sinh lời và rủi ro cho từng thời kỳ khác nhau, trong luận án này thời kỳ tính bằng
tháng.
● Để xác định các yếu tố ảnh hưởng suất sinh lời, ước lượng suất sinh lời theo
mô hình đa biến, luận án sử dụng phần mềm Stata, sử dụng phương pháp GRS và
GMM trong định lượng nhằm tìm mô hình định giá tối ưu.
Xem xét mô hình hồi quy như sau:




L
j
itjtijiftit
FRR
1
)(

(1.1)
Trong đó:
R
i
– R
f
là suất sinh lời vượt trội của cổ phiếu hay danh mục cổ phiếu
F
j
là suất sinh lời vượt trội của yếu tố rủi ro thứ j
α
i
là hệ số chặn
β
i
là độ nhạy của yếu tố rủi ro
ε
i
là phần dư (sai số ngẫu nhiên)
Nếu mô hình tối ưu nghĩa là hệ số chặn phải bằng 0 và phần dư cũng bằng 0 và
không có tương quan với các biến trong mô hình. Phương pháp GRS là phương pháp

kiểm chứng hệ số chặn (anpha) có bằng 0 hay không trong phương trình (1.1) và
phương pháp GMM là phương pháp tối ưu hóa mô hình trong trường hợp anpha bằng
0. Hai phương pháp này sẽ được trình bày chi tiết trong chương 2.
1.6 Khung phân tích nghiên cứu





12


Hình 1.1 Khung phân tích nghiên cứu
Để tiến hành nghiên cứu tác giả thực hiện theo trình tự sau: (xem hình 1.2)


Các lý thuyết và
Các nghiên cứu trước
Mô hình dự kiến
Thu thập số liệu
Mô hình
1
Mô hình
2
Mô hình
3
Quy
mô
Chỉ số
BE/ME

Thanh
khoản
Mục tiêu nghiên cứu
Các câu hỏi nghiên cứu
Mô hình
chuẩn
Phương
pháp
GRS
Phương
pháp
GMM
13

Hình 1.2 Trình tự tiến hành
Vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
(1) Đánh giá tác động của yếu tố quy mô và rủi ro về quy mô đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm
yết.
(2) Đánh giá tác động của yếu tố giá trị (chỉ số BE/ME ) và rủi ro của nó đến suất sinh lời các cổ
phiếu niêm yết.
(3) Đánh giá tác động của yếu tố thanh khoản và rủi ro thanh khoản đến suất sinh lời các cổ phiếu
niêm yết.
(4) Cuối cùng là góp phần cũng cố lý thuyết và nghiên cứu thực chứng về định giá tài sản trong
nước cũng như quốc tế

Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
●Vận dụng các lý thuyết về AP(Asset Pricing)
●Lý thuyết về lợi nhuận và rủi ro khi đầu tư chứng khoán.
●Lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận (trade-off theory)
●Lý thuyết về chi phí vốn

Nguồn số liệu
- Thu thập từ nguồn thứ cấp
- Chọn mẫu phân theo các danh mục sắp xếp dựa vào các yếu tố
Thiết kế nghiên cứu
- Phương pháp định lượng : phân tích, so sánh, hồi quy bội
-

Phương pháp phân tích dữ liệu chéo: cross-section, GRS, GMM
Kết quả và các đề xuất
- Các nhân tố ảnh hưởng suất sinh lời và rủi ro
- Đề suất mô hình định giá hợp lý cho TTCK Việt Nam
- Đề suất quản lý các công ty niêm yết, các công ty định giá
14

1.7 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN
Nghiên cứu này mang lại ý nghĩa khoa học lẫn thực tiễn ở các khía cạnh như
sau:
- Đánh giá tác động của các yếu tố đặc trưng bất thường ngoài yếu tố thị trường
đến suất sinh lời cổ phiếu niêm yết.
- Luận án đưa ra mô hình định giá phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt
Nam, qua đó giúp các công ty chứng khoán, các tổ chức định giá,…có mô hình định
giá hợp lý nhất trong tính toán suất sinh lời kỳ vọng, cũng như trong việc ước tính chi
phí vốn chủ sở hữu phục vụ cho công tác định giá chứng khoán, định giá công ty hợp
lý.
- Trong khuôn khổ phân tích từ mô hình và tổng hợp nhận định, đề tài sẽ đưa ra
những điểm bất cập trong chính sách quản lý, hạ tầng thông tin, tính bất ổn định của
thị trường,…từ đó có các giải pháp thích hợp nhằm phát triển ổn định và bền vững thị
trường chứng khoán Việt Nam nói riêng và thị trường vốn nói chung.
1.8

NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
- Một là luận án đã tổng hợp toàn bộ lý thuyết và nghiên cứu thực chứng cũng
như các phương pháp được áp dụng trong định giá tài sản nổi tiếng từ thập niên 60
đến nay (bao gồm các phương pháp nổi tiếng như FM, GRS và GMM);
- Hai là luận án lần đầu áp dụng và so sánh bằng hai phương pháp GRS và
GMM trong nghiên cứu thực nghiệm mô hình định giá tài sản tài chính tại Việt Nam;
- Ba là đề tài đã khám phá tại TTCK Việt Nam thì yếu tố thanh khoản có ảnh
hưởng mạnh đến suất sinh lời và rủi ro các cổ phiếu niêm yết và gợi ý mô hình định
giá hợp lý kết hợp giữa mô hình 3 nhân tố của Fama-French với thanh khoản, mô hình
kết hợp của tác giả có ý nghĩa thống kê cao hơn khi nghiên cứu tách biệt từng nhân tố;
- Cuối cùng là đề tài gợi ý mô hình đầu tư cũng như chính sách quản lý thị
trường hiệu quả. Trong đó mô hình LMSB kết hợp sàn lọc các cổ phiếu tạo danh mục
đầu tư tối ưu giảm rủi ro và tăng lợi nhuận cho nhà đầu tư.
15

1.9 KẾT CẤU CỦA LUẬN ÁN
Luận án được bố trí theo các chương, mục có quan hệ thống nhất, ngoài ra còn
có các phần mục lục, phụ lục, tài liệu tham khảo, danh mục bảng biểu, danh mục đồ
thị và chữ viết tắt. Luận án được bố trí thành 5 chương, mỗi chương đều có phần giới
thiệu và kết luận riêng.
Chương 1: Chương mở đầu, trình bày lý do chọn đề tài nghiên cứu, tổng quan
các nghiên cứu trong và ngoài nước và chỉ ra điểm mới cũng như tính cần thiết của đề
tài. Mô tả tổng quát số liệu thu thập, các phương pháp áp dụng, các mục tiêu, câu hỏi,
mô hình và khung nghiên cứu.
Chương 2: Tổng quan lý thuyết về tỷ suất sinh lời và rủi ro cổ phiếu. Chương
này sẽ trình bày nền tảng lý thuyết về định giá tài sản (Asset Pricing) và các yếu tố rủi
ro tác động đến suất sinh lời của cổ phiếu niêm yết.
Chương 3: Trình bày về nguồn dữ liệu, phương pháp nghiên cứu và các mô
hình nghiên cứu.

Chương 4: Các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lời và rủi ro các cổ phiếu niêm
yết tại TTCK Việt Nam. Chương này đi vào trình bảy tổng quan về TTCK và cổ phiếu
ở Việt Nam qua hơn 10 năm hình thành và phát triển. Các vấn đề trình bày như về quy
mô thị trường, tính thanh khoản của thị trường, các chỉ số giá cũng được trình bày làm
nền tảng cho phân tích định lượng. Chương này cũng sẽ trình bày, phân tích, định
lượng mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận và rủi ro các cổ phiếu niêm yết bằng các mô
hình định lượng, đánh giá mức độ phù hợp và lựa chọn mô hình định giá hợp lý.
Chương 5: Các kết luận và kiến nghị. Trên cơ sở phân tích chương 4, tác giả đề
xuất một số kiến nghị hoàn thiện mô hình định giá và phát triển thị trường cổ phiếu.
Kết luận chung: Tóm lược lại các vấn đề mà luận án đã đạt được về mặt thực
tiễn cũng như lý thuyết, những mặt hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu bổ sung
hoàn thiện.


16

Chương 2
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ TỶ SUẤT LỢI NHUẬN VÀ RỦI
RO CỔ PHIẾU
Chương này cung cấp lý thuyết nền tảng về giá tài sản, lý thuyết về tỷ suất lợi
nhuận và rủi ro khi đầu tư trên thị trường chứng khoán nói chung và thị trường cổ
phiếu nói riêng. Cuối cùng là tổng quan, hệ thống các nghiên cứu trong và ngoài nước
có liên quan đến chủ đề nghiên cứu về tỷ suất lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu.
2.1 LÝ THUYẾT VỀ GIÁ TÀI SẢN (ASSET PRICING)
2.1.1 Phương trình định giá cơ bản (basic pricing equation)
Đối với bất kỳ nhà đầu tư nào đều dựa vào mô hình tiêu dùng cơ bản như sau
(consumption based model): [70, tr14]










1
1
)('
)('
t
t
t
tt
x
cu
cu
Ep


(2.1)
Mục tiêu quan trọng nhất là làm sao tìm ra giá trị của dòng tiền không chắc
chắn. Để hiểu công thức trên hãy bắt đầu với trường hợp đơn giản, ví dụ nếu một
người mua cổ phiếu ngày hôm nay, lợi ích trong thời gian tới là giá cổ phiếu cộng với
cổ tức, nên ta có:
x
t+1
= p
t+1
+ d

t+1

(2.2)
Trong đó:
p
t
: là giá tài sản tại thời điểm t
p
t+1
: là giá tài sản tại thời điểm t+1
d
t+1
: là cổ tức nhận được tại thời điểm t+1
c
t
: là mức tiêu dùng tại thời điểm t
c
t+1
: là mức tiêu dùng tại thời điểm t+1
x
t+1
: là dòng tiền nhận được tại thời điểm t+1
β: là yếu tố chiết khấu chủ quan
17

Vì vậy x
t+1
là một biến ngẫu nhiên bởi nhà đầu tư không thể biết chính xác
mình sẽ nhận được bao nhiêu từ đầu tư trong tương lai, nhưng họ có thể ước lượng
được xác suất của những kết quả có thể xảy ra. Ở đây x

t+1
không phải là lợi nhuận hay
suất sinh lời mà nó là giá trị đầu tư tại thời điểm t+1. Để ước tính được nó, cần có một
công thức toán học thể hiện được những gì mà nhà đầu tư mong muốn. Công thức
được mô hình hóa bằng hàm hữu dụng được xác định qua những giá trị hiện tại và
tương lai của tiêu dùng.
U(c
t
,c
t+1
)= u(c
t
)+ β*E
t
[u(c
t+1
)]
(2.3)

Hay dạng rút gọn:





1
1
1
)(
tt

ccu

(2.4)
Trong đó giới hạn của γ → 1 là u(c)=ln(c)
Tiêu dùng c
t+1
là ngẫu nhiên vì nhà đầu tư không biết giá trị tài sản của mình
vào ngày mai, do đó họ quyết định tiêu dùng bao nhiêu cũng là ngẫu nhiên. Công thức
(2.3) còn cho biết sự thiếu kiên nhẫn và mức độ e ngại rủi ro của nhà đầu tư, vì vậy ta
có thể định lượng chính xác các rủi ro và sự chậm trễ của dòng tiền. Bê ta (β) được
gọi là yếu tố chiết khấu chủ quan bởi vì nó phản ánh sự thiếu kiên nhẫn và mức e ngại
rủi ro. Nếu giả định rằng nhà đầu tư có thể tự do mua hoặc bán càng nhiều tài sản như
họ mong muốn tại mức giá p
t
, họ sẽ mua hay bán bao nhiêu?
Gọi e các mức tiêu thụ ban đầu (nếu nhà đầu tư không có tài sản), và ξ là số
lượng các tài sản nhà đầu tư lựa chọn để mua. Mức tối ưu khi:
)]()([max
1
)(


ttt
cuEcu



(2.5)
Với : c
t

= e
t
− p
t
ξ và c
t+1
= e
t+1
+ x
t+1
ξ
Thay những ràng buộc trên vào hàm mục tiêu, và thiết lập các đạo hàm đối với
ξ bằng không, ta có được điều kiện đầu tiên cho mức tiêu dùng tối ưu và danh mục
cần lựa chọn là:
p
t
u’(c
t
) = E
t
[βu’(c
t+1
)x
t+1
]
(2.6)
18

Hoặc chuyển vế ta thu được phương trình (2.1) bên trên:










1
1
)('
)('
t
t
t
tt
x
cu
cu
Ep


Các nhà đầu tư mua nhiều hay ít tài sản cho đến khi thỏa mãn theo phương
trình (2.1). Phương trình (2.1) thể hiện các điều kiện biên tế để đạt tối ưu: p
t
u’(c
t
) là
sự mất mát trong hữu dụng nếu nhà đầu tư mua thêm một đơn vị tài sản khác;
E

t
[βu’(c
t+1
) x
t+1
] là sự gia tăng (chiết khấu, kỳ vọng) hữu dụng mà nhà đầu tư nhận
được từ dòng lợi ích tăng thêm tại thời điểm (t +1). Các nhà đầu tư tiếp tục mua hoặc
bán tài sản cho đến khi mất mát biên bằng với mức lợi ích biên. Phương trình (2.1)
cũng chính là công thức định giá tài sản trung tâm, nó cho thấy giá tài sản phụ thuộc
vào sự kỳ vọng tỷ lệ giữa mức gia tăng hữu dụng từ dòng lợi ích trong tương lai so
với mất mát hữu dụng hiện tại. Mà mức tăng hữu dụng trong tương lai phụ thuộc vào
dòng lợi ích nhận được (x
t+1
), và do vậy tài sản nào có khả năng mang lại dòng lợi ích
cao trong tương lai sẽ làm tăng hữu dụng cho nhà đầu tư. Chính vì thế các lý thuyết
định giá tài sản hiện tại thường đi sâu vào việc tìm phần bù (hay chênh lệch) giữa tài
sản sinh lời cao so với tài sản sinh lời thấp.
2.1.2 Tỷ lệ thay thế biên/yếu tố chiết khấu ngẫu nhiên (Marginal rate of
substitution/Stochatic discount factor)

Đặt m
t+1
=
)('
)('
1
t
t
cu
cu




Khi đó, công thức giá cơ bản (2.1) đơn giản có thể viết lại như sau:
p
t
= E
t
(m
t+1
x
t+1
) (2.7)
Nếu không cần thiết phải rõ ràng về kí hiệu thời gian hoặc sự khác biệt giữa kỳ vọng
có điều kiện và không điều kiện thì (2.1) chỉ cần viết p = E(mx). Các yếu tố chiết khấu
ngẫu nhiên m nhìn chung là các ý tưởng của yếu tố chiết khấu chuẩn. Nếu có sự
không chắc chắn, người ta có thể thể hiện giá thông qua công thức giá trị hiện tại
chuẩn sau:
19

p
t
=
f
R
1
x
t+1
(2.8)
Trong đó: R

f
là tỷ lệ rủi ro gộp và 1/R
f
là yếu tố chiết khấu. Vì lãi suất gộp
thường lớn hơn một, lợi ích x
t+1
bán tại mức chiết khấu nên tài sản rủi ro nhiều hơn sẽ
có giá thấp hơn so với các tài sản rủi ro tương đương, vì vậy (2.8) được viết lại bằng
cách sử dụng yếu tố chiết khấu có điều chỉnh rủi ro.
p
i
t
=
i
R
1
E
t
(x
i
t+1
) (2.9)
Công thức (2.9) đã thêm i để nhấn mạnh rằng các tài sản có rủi ro i phải được
chiết khấu bởi một yếu tố chiết khấu có điều chỉnh rủi ro 1/R
i
tương ứng. Hệ số tương
quan giữa các thành phần ngẫu nhiên của m và x
i
tạo mối quan hệ giữa các tài sản rủi
ro cụ thể. Trong phương trình (2.7), m

t+1
là tỷ lệ mà các nhà đầu tư sẵn sàng để thay
thế tiêu thụ tại thời điểm t+1 cho tiêu thụ tại thời điểm t, m
t+1
đôi khi cũng được gọi là
yếu tố then chốt giá (pricing kernel) và m
t+1
cũng thường được gọi là tỷ lệ thay thế cận
biên.
2.1.3 Tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro (Risk free rate)
Ta có p = E(mx), với mức giá tại thời điểm t thì suất sinh lời bằng 1 và dòng
tiền nhận được x = R
f
, do đó ta có 1= E(mR
f
) = E(m)R
f
. [70, tr20]
Từ đây suy ra: R
f
= 1/E(m) (2.10)
Nếu một chứng khoán không có rủi ro không được giao dịch thì R
f
= 1/E(m)
ngầm hiểu là tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro, trong một vài mô hình người ta còn gọi là
mô hình có bê-ta bằng 0 (zero-beta model). Tuy nhiên trong nền kinh tế nhà đầu tư lại
quan tâm đến lãi suất thực và trong tình huống đơn giản người ta sử dụng hàm hữu
dụng u’(c) = c
-y
, trong trường hợp này ta có:

y
t
t
f
c
c
R )(
1
1


(2.11)
20


Chúng ta có thể thấy ba ưu thế khi thể hiện dưới dạng công thức (2.11): Thứ
nhất: lãi suất thực sẽ cao khi người ta thiếu kiên nhẫn (bê-ta thấp). Nếu mọi người đều
muốn tiêu dùng bây giờ nó sẽ tạo cho lãi suất cao để thuyết phục người ta tiết kiệm.
Thứ hai: lãi suất thực sẽ cao nếu mức tăng trong tiêu dùng cũng cao. Nếu lãi suất cao
thì nhà đầu tư sẽ tiêu dùng ít đi lúc này để đầu tư và tiêu dùng nhiều hơn trong tương
lai. Thứ ba: lãi suất thực rất nhạy cảm với tốc độ tăng tiêu dùng, nếu biến y đủ lớn.
2.1.4 Đường biên hiệu quả-MVF (Mean-variance frontier)

Toàn bộ suất sinh lời và rủi ro của các tài sản đều nằm trên vùng bao quanh
đường biên MVF. Tài sản nằm trên đường biên sẽ hoàn hảo trong quan hệ với các tài
sản khác và với yếu tố chiết khấu. Suất sinh lời trên MVF có thể được tạo ra từ bất kỳ
hai tài sản. Chúng ta có thể xây dựng yếu tố chiết khấu từ bất kỳ suất sinh lời kỳ vọng
nào trên MVF (trừ R
f
). Lý thuyết giá tài sản tập trung vào ý nghĩa và phương sai của

suất sinh lời của các tài sản. Điều đáng nói là tập hợp suất sinh lời và rủi ro các tài sản
đều bị giới hạn. Tất cả giá các tài sản được chiết khấu bởi yếu tố m đều tuân theo bất
phương trình sau: [70, tr26]
)(
)(
)(
)(
ifi
R
mE
m
RRE



(2.12)
Từ công thức (2.12) ta viết lại với suất sinh lời của tài sản R
i
là:
)()()()()(1
,
mRREmEmRE
i
Rm
ii
i



Do đó:

)(
)(
)(
)(
,
i
Rm
fi
R
mE
m
RRE
i




(2.13)
Hệ số tương quan có thể không lớn hơn độ lớn của nó nên dẫn đến công thức (2.12).
Cách tính đơn giản này mang những ý nghĩa như sau:
● Suất sinh lời và rủi ro của các tài sản nằm trên vùng đệm được minh họa
bằng hình 2.1. Vùng ranh giới giữa suất sinh lời và rủi ro của các tài sản được gọi
là
21

đường MVF. Nó trả lời cho câu hỏi rất thú vị là “Ở mức rủi ro đó bạn nhận được suất
sinh lời là bao nhiêu?

Hình 2.1 Đường MVF (Mean-Variance Frontier) [70, tr28]
● Tất cả suất sinh lời nằm trên MVF có mối tương quan hoàn hảo với yếu tố

chiết khấu: đường biên nhìn chung được giới hạn bởi:
i
Rm,

=1. Suất sinh lời nằm trên
MVF chúng sẽ tối đa hóa rủi ro và nhận được suất sinh lời cao nhất.
● Tất cả suất sinh lời trên MVF cũng thể hiện mối tương quan hoàn hảo với các
suất sinh lời của tài sản khác, vì vậy tất cả chúng đều có mối tương quan hoàn hảo với
yếu tố chiết khấu. Việc này hàm ý rằng nhà đầu tư có thể kết hợp hai tài sản bất kỳ. Ví
dụ như nếu nhà đầu tư chọn suất sinh lời với R
m
khi đó tất cả các đường biên suất sinh
lời R
mv
sẽ được thể hiện là:
R
mv
= R
f
+ a(R
m
-R
f
)
● Từ bất kỳ điểm nào trên đường MVF, chúng ta chọn các hằng số a, b, d, e
chẳng hạn như:
m = a + bR
mv

R

mv
= d + em
Vì thế bất kỳ đường MVF hiệu quả nào đều cung cấp thông tin về giá.
)(R


E(R)

Đường MVF
(Mean-Variance Frontier)
R
i

Rủi ro riêng lẻ
R
f


Suất sinh lời một số tài sản
Hệ số
dốc
)(
)(
mE
m


22

● Cho một yếu tố chiết khấu bất kỳ, chúng ta cũng có thể xây dựng mô hình
bê-ta đơn, vì vậy suất sinh lời kỳ vọng có thể được thể hiện ở bê-ta đơn bằng bất kỳ
điểm nào trên đường hiệu quả MVF (trừ tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro)
])([)(
,
fmv
mvi
fi
RRERRE 

(2.14)

là yếu tố thiết yếu trong mô hình (2.14), nó tiếp cận với mọi suất sinh lời trong R
mv
,
người ta có thể xác định yếu tố phần bù rủi ro (risk premium) z =
fmv
RRE )(

2.2 MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN-CAPM
Mô hình CAPM có dạng: m
t+1
=a + bR
w
; R
w
là suất sinh lời toàn bộ danh mục tài
sản. CAPM là mô hình đầu tiên, nổi tiếng nhất và là mô hình phổ biến nhất trong định
giá tài sản, nó ràng buộc giữa yếu tố chiết khấu m với suất sinh lời của toàn bộ danh
mục tài sản. Mô hình dạng tuyến tính:

W
tt
bRam
11 

(2.15) [70], [112]
Trong đó a, b là hai tham số tự do, chúng ta có thể tìm ra a và b bằng cách chiết khấu
yếu tố m với hai tài sản bất kỳ, chẳng hạn như giữa suất sinh lời toàn bộ danh mục tài
sản với suất sinh lời phi rủi ro. Trong các nghiên cứu thực chứng, người ta tìm a, b
bằng hồi quy dữ liệu yếu tố m so với danh mục thị trường. Tuy nhiên chúng ta khó có
thể có được dữ liệu về danh mục thị trường, do vậy nghiên cứu thực nghiệm thường
dùng các chỉ số suất sinh lời của thị trường chứng khoán đại diện cho suất sinh lời
danh mục thị trường, ví dụ như ở Hoa Kỳ thường dùng NYSE hay S&P500 làm đại
diện.
Hàm hữu dụng của nhà đầu tư có dạng:
])[(
2
1
)(
2
1
),(
2*
1
2*
1
ccEccccU
tttt





Tỷ lệ thay thế biên tế của họ là:
)(
)(
)('
)('
*
*
11
1
cc
cc
cu
cu
m
t
t
t
t
t







23

Từ hàm hữu dụng tiêu dùng bậc 2, chúng ta chuyển sang hữu dụng biên bậc 1 tuyến
tính. Nhà đầu tư có thể đầu tư vào nhiều tài sản với mức giá p
i
t
và có dòng thu nhập là
x
i
t+1
, hay đơn giản họ nhận được suất sinh lời là
i
t
R
1
. Họ chọn tiêu dùng bao nhiêu tại
hai thời điểm c
t
và c
t+1
, và quyền số
i

(nếu họ đầu tư vào danh mục). Do ngân sách
được ràng buộc:
c
t+1
= W
t+1
1;
)(
11

11





N
i
i
N
i
i
i
W
tt
W
tt
RR
cWRW


W
tttt
W
t
t
tt
tt
tt
W

t
t
Rm
R
cc
cW
cc
c
cc
ccWR
m
11
1
**
*
*
*
1
1
)()(




















CAPM thường được đề cập phổ biến dưới dạng suất sinh lời kỳ vọng:
])([)(
,


W
Ri
i
RERE
W
(2.16)
Hay có thể nói suất sinh lời trên tài sản i là

(nó là suất sinh lời kỳ vọng không có rủi
ro R
f
) cộng với phần bù rủi ro của tài sản đó (bằng bê-ta nhân với chênh lệch suất sinh
lời của toàn bộ danh mục tài sản trừ cho suất sinh lời không có rủi ro). Phương trình
(2.16) có thể viết lại:
])([)(
,

fW
Ri
fi
RRERRE
W


(2.17)
Tuy nhiên mô hình CAPM dựa trên những giả định cho thị trường vốn như sau:
[112]
(1) Các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau được đại diện cho một sự
phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi mong đợi lên một vài thời kỳ nắm giữ.
(2) Các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kỳ nhất định
và đường cong hữu dụng của họ chứng tỏ việc thu nhỏ mức hữu dụng biên tế của sự
giàu có.
24

(3) Các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên cơ sở phương
sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi.
(4) Các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi và
rủi ro mong đợi. Do đó đường cong hữu dụng của họ là phương trình của tỷ suất
mong đợi và phương sai của tỷ suất sinh lời.
(5) Với một mức độ rủi ro cho trước các nhà đầu tư thích tỷ suất sinh lời cao
hơn là mức tỷ suất sinh lời thấp. Và với một mức tỷ suất sinh lời cho trước nhà đầu tư
sẽ thích rủi ro ít hơn là nhiều rủi ro.
Ngoài những giả định đã nêu ở trên, mô hình CAPM còn bổ sung thêm một số
giả định như sau:
(6) Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả. Họ mong muốn nắm giữ
danh mục nằm trên đường biên hiệu quả. Do đó vị trí trên đường biên hiệu quả và
danh mục cụ thể sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của

mỗi nhà đầu tư.
(7) Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở mức tỷ suất lợi
nhuận phi rủi ro (R
f
).
(8) Tất cả các nhà đầu tư đều mong muốn thuần nhất, nghĩa là họ ước lượng
các phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau.
(9) Tất cả các nhà đầu tư có phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau (chẳng
hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm). Sự khác nhau về phạm vi thời gian đòi
hỏi các nhà đầu tư phải xác định thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với
phạm vi thời gian đầu tư của họ.
(10) Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, nghĩa là các nhà đầu tư có
thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản nào hay danh mục nào mà họ
nắm giữ.
(11) Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan đến việc mua và bán các tài
sản.
(12) Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất hay lạm phát
được phản ánh một cách đầy đủ.
25

(13) Các thị trường vốn trong trạng thái cân bằng. Nghĩa là tài sản được định
giá đúng với mức độ rủi ro của nó.
Mô hình CAPM được biểu diễn theo phương trình (2.17):
])([)(
,
fW
Ri
fi
RRERRE
W




Với : E(R
i
) là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán i
R
f
: tỷ suất sinh lời phi rủi ro của thị trường
w
i
,

: hệ số bêta của chứng khoán i so với danh mục thị trường
R
w
: tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường
Xác định hệ số bê-ta (β) theo mô hình CAPM:
Thước đo rủi ro thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp phương sai của
nó với danh mục thị trường (Cov
i,W
). Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường R
w

sẽ
tương ứng với rủi ro của nó, đó là hiệp phương sai của thị trường với chính nó. Chúng
ta biết rằng Cov
i,i
=σ
2

i
, tương tự hiệp phương sai của thị trường với chính nó sẽ là
phương sai của tỷ suất sinh lợi của thị trường Cov
w,w
= σ
2
w
, ta có phương trình của
đường rủi ro - tỷ suất sinh lời là:



Chúng ta định nghĩa :
2
,
W
Wi
i
Cov



, phương trình trên trở thành:
])([)(
,
fW
Ri
fi
RRERRE
W




Hiệp phương sai Cov
i,W
là thước đo rủi ro hợp lý, do đó bê-ta là thước đo chuẩn
hóa của rủi ro, nó thiết lập quan hệ giữa hiệp phương sai một tài sản bất kỳ với
phương sai của danh mục thị trường. Kết quả là danh mục thị trường sẽ có bê-
ta =1.
)()(
2
,
,
2
f
W
W
Wi
f
Wi
w
fw
fi
RR
Cov
RCov
RR
RRE 




(2.18)