Tác động của lạm phát lên độ bất ổn suất sinh lợi của chỉ số VN - Index

VÕăTHăTHANHăLOAN


TÁCăNGăCAăLMăPHÁTăLểNăăBTăNă
SUTăSINHăLIăCAăCHăSăVN-INDEX



LUNăVNăTHCăSăKINHăT







TP.HăCHệăMINH,ăTHÁNGă12 NMă2012

BăGIÁOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăIăHCăKINHăTăTHÀNHăPHăHăCHệăMINH




VÕăTHăTHANHăLOAN


TÁCăNGăCAăLMăPHÁTăLểNăăBTăNă
SUTăSINHăLIăCAăCHăSăVN-INDEX

Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
Mã ngành: 60340201


LUNăVNăTHCăSăKINHăT


Ngiăhngădnăkhoaăhc:ăPGS.TS.ăNguynăThăNgcăTrang








TP.HăCHệăMINH,ăTHÁNGă12 NMă2012

BăGIÁOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăIăHCăKINHăTăTHÀNHăPHăHăCHệăMINH






LIăCMăN



Li cm n đu tiên tôi xin gi ti Quý thy cô trng H Kinh T TP.HCM đã
tn tâm truyn đt kin thc cho tôi cng nh các hc viên cao hc trong thi gian qua
đ tôi có nn tng tri thc và các k nng đ hoàn thành đc lun vn thc s kinh t.
Và hn ht tôi xin gi li tri ân sâu sc và chân thành ti ngi hng dn khoa
hc là PGS. TS. Nguyn Th Ngc Trang đã tn tình hng dn tôi trong sut quá trình
thc hin lun vn này.
Tôi xin cm n anh Nguyn Hu Tun – Chuyên viên P.KSNB – CTCP Chng
Khoán Sài Gòn, các anh ch em đng nghip, bn bè đã h tr giúp đ trong thi gian
qua đ tôi hoàn thành lun vn.
Do kh nng và điu kin nghiên cu còn hn ch nên lun vn này có nhiu thiu
sót. Kính mong các thy cô cng nh các bn đc thông cm và góp ý. Tôi xin chân
thành cm n.
Võ Th Thanh Loan

LIăCAM OAN



Tôi xin cam đoan rng đây là công trình nghiên cu ca tôi, có s hng dn h tr t
ngi hng dn khoa hc là PGS.TS.Nguyn Th Ngc Trang. Các ni dung nghiên
cu và kt qu trong đ tài này là trung thc và cha tng đc ai công b trong bt c
công trình nghiên cu khoa hc nào. Nhng s liu trong các bng biu phc v cho
vic phân tích, nhn xét, đánh giá đc chính tác gi thu thp t các ngun khác nhau
có ghi trong phn tài liu tham kho.

Nu có bt kì sai sót, gian ln nào tôi xin hoàn toàn chu trách nhim trc Hi đng
cng nh kt qu lun vn ca mình.

TP.H Chí Minh, ngày tháng 12 nm 2012
Tác gi



Võ Th Thanh Loan

MCăLC
TịMăTT
CHNGăI:ăGIIăTHIUăCHUNG 1
1.1 Bi cnh Vit σam và lí do chn đ tàiμ 1
1.2 Mc tiêu nghiên cuμ 5
1.3 Phng pháp nghiên cuμ 6
1.4 σgun d liu nghiên cuμ 6
1.5 B cc ca lun vnμ 6
CHNGăII:ăCÁCăLụăLUNăVăVAIăTRọăCAăLMăPHÁTăNăLIăSUTă
UăTăCHNGăKHOÁNăVÀăCÁCăNGHIểNăCUăTHCăNGHIMăTRCă
ỂY 7
2.1 Các lí lun v vai trò ca lm phát đn li sut đu t chng khoánμ 7
2.1.1 Gi thuyt Fisher: 7
2.1.2 Các tranh lun khác v vai trò ca lm phát đi vi chng khoán: 8
2.2 S ci tin phng pháp nghiên cu qua các mô hìnhμ 10
2.3 Các nghiên cu thc nghim trong ncμ 20
CHNGăIII:ăPHNGăPHÁPăVÀăDăLIUăNGHIểNăCU 22
3.1 Phng pháp nghiên cuμ 22
3.2 Mô hình nghiên cuμ 23
3.2.1 Mô hình GARCH(1,1): 23
3.2.2 Mô hình GARCH(1,1) m rng: 23
3.3 Mô t d liu nghiên cuμ 24
3.3.1 Ngun d liu: 24
3.3.2 X lý d liu: 25
CHNGăIV:ăKTăQUăNGHIểNăCUăVÀăCÁCăTHOăLUN 26
4.1 Kt qu nghiên cuμ 26
4.1.1 Kim đnh nghim đn vi: 26
4.1.2 Mô t thng kê: 26

4.1.3 c lng sut sinh li trung bình ca th trng: 28
4.1.4 Kim đnh nh hng ARCH: 29
4.1.5 c lng đ bt n sut sinh li th trng: 31
4.1.6 c lng tác đng ca lm phát lên đ bt n ca sut sinh li: 34
4.1.7 Kim đnh tính phù hp ca mô hình GARCH: 36
4.2 Phân tích c ch truyn ti scμ 38
4.2.1 Xác đnh đ tr ti u: 39
4.2.3 Kim đnh tính phù hp ca mô hình VAR: 41
4.2.4 Phân rã phng sai: 43
4.3 Kt lunμ 45
4.4 Hn ch đ tài nghiên cu và đ xut hng nghiên cu tip theoμ 46
DANHăMCăTÀIăLIUăTHAMăKHO 48
PHăLCă1 52
PHăLCă2 54
PHăLCă3 55
PHăLCă4 56
PHăLCă5 59
PHăLCă6 59
PHăLCă7 60

DANHăMCăT VITăTT
- ADF: Augmented Dickey-Fuller
- ARCH: Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model
- ARIMA: Autoregressive Integrated Moving Average model
- BE/ME: Book to Market Equity
- CAPM: Capital Asset Pricing Model
- CLP: Chênh lch ca t l lm phát kì này vi kì trc
- CPI: Ch S Giá Tiêu Dùng Vit σam
- CPI_SA: Ch S Giá Tiêu Dùng Vit σam đã điu chnh yu t mùa v
- ECM: Error Correction Model

- E/P: Earrnings/Price
- GARCH: Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model
- GOS: Tng Cc Thng Kê Vit σam
- HOSE: S Giao dch chng khoán TPHCM
- LP: t l lm phát
- R: Sut sinh li th trng
- TTCK: Th trng chng khoán
- VAR: Vector Auto Regression Model
- VECM: Vector Error Correction Model
- VN-Index hay VNI: Ch s giá chng khoán ti S Giao dch chng khoán
TPHCM
- VN: Vit Nam
- WTO: T Chc Thng Mi Th Gii





DANHăMCăCÁCăBNG
Bng 4.1μ Kt qu kim đnh nghim đn v
Bng 4.2μ Mô t thng kê t l lm phát và sut sinh li trung bình ca TTCK
Bng 4.3μ So sánh các phng trình c lng giá tr sut sinh li kì vng
Bng 4.4μ Kt qu c lng mô hình AR(1)
Bng 4.5μ Kt qu kim đnh nh hng ARCH
Bng 4.6μ Kt qu c lng mô hình GARCH(1,1)
Bng 4.7μ Kt qu c lng mô hình TGARCH
Bng 4.8μ Kt qu kim đnh mô hình GARCH(1,1) m rng vi LP
t-1

Bng 4.9μ Kt qu kim đnh mô hình GARCH(1,1) m rng vi CLP

t-1
Bng 4.10μ Kt qu kim đnh đ tr ti u
Bng 4.11μ Kt qu phân rã Cholesky
Bng 4.12μ Kt qu phân rã phng sai


DANHăMCăCÁCăHỊNHăV
Hình 1.1μ Ch s Vσ-Index ca th trng chng khoán t 07/2000-06/2012
Hình 1.2μ Din bin lm phát Vit σam t nm 2000-06/2012
Hình 4.1μ Bin đng ca t l lm phát và sut sinh li ca TTCK
Hình 4.2μ Gin đ t tng quan ca R
Hình 4.3μ Phng sai ca R theo mô hình ARCH(1)
Hình 4.4μ  th hàm phn ng xung
Hình 4.5μ  th nghim mô hình VAR

TịMăTT
Lm phát có tác đng đn s bin đng ca sut sinh li th trng chng khoán
hay không? Và làm cách nào lng hoá đc mc đ tác đng ca nó? Câu hi trên đã
đc rt nhiu nhà nghiên cu trên th gii đt ra đ tìm hiu và đã đa ra li gii đáp
cho tng tình hình ca các quc gia. Tuy nhiên  Vit σam phn ln các nghiên cu v
vn đ này ch dng li  mc phân tích đnh tính còn các phân tích đnh lng thì rt
khiêm tn. Trong bài nghiên cu này tác gi đã kim đnh t l lm phát có nh hng
đi vi bin đng ri ro trong sut sinh li th trng chng khoán trong giai đon
2000-2012. Và nghiên cu cng xác đnh đc mi tng quan cùng chiu ca t l
lm phát đi vi sut sinh li chng khoán và đã lng hoá đc mc đ nh hng
ca yu t lm phát đn đ bt n sut sinh li th trng trong giai đon này là tng
đi thp. Trong trng hp gp cú sc lm phát thì mi quan h gia t l lm phát và
sut sinh li ca ch s VN-Index đc xác đnh là ngc chiu.

T khoá: Sut sinh li, đ bt n, t l lm phát
1

CHNG I: GII THIU CHUNG
1.1 Bi cnh Vit Nam và lí do chn đ tài:
Lm phát là mt trong nhng ch báo kinh t v mô quan trng và thng xuyên
đc s dng trong phân tích kinh t. Tác đng ca lm phát din ra rt rng đi vi
nhiu lnh vc và th trng chng khoán cng không phi là ngoi l.
Th trng chng khoán Vit Nam có phiên giao dch đu tiên vào ngày
28/07/2000 và tri qua hn mi nm phát trin đã chng kin nhiu thay đi khá bt
thng. Nhìn hình 1.1 cho thy th trng chng khoán có nhng giai đon có sut
sinh li cao hp dn nhng cng đi kèm nhiu bin đng ri ro khó lng.
Hình 1.1: ChăsăVN-Indexăcaăthătrngăchngăkhoánătă07/2000-06/2012

(Ngun: HOSE)
2


Hình 1.2: Din bin lm phát Vit Nam tănm 2000-06/2012
0 . 79 %
3 . 0 1%
- 0 . 6 0 %
4 . 0 4 %
9 . 6 7%
2 . 52 %
8 . 71%
6 . 57%

12 .75%
19 .8 7%
6 . 52 %
11.75%
18 .13 %
-5.00%
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
T6/2012
CPI

(Ngun: GSO)
Quan sát bin đng ca t l lm phát vi sut sinh li th trng chng khoán
cho thy mi tng quan gia sut sinh li ch s VN-Index và t l lm phát nh sau:

Giai đon đu t nm 2000-2007: Bin đng ca t l lm phát và sut sinh li
th trng chng khoán Vit Nam là cùng chiu.
Ti hình 1.1 trong khong thi gian t nm 2000-2007, đây là thi gian đu tiên
th trng chng khoán bt đu hình thành và bùng n đnh cao. Din bin giao dch
trong thi gian này thì ngoài s tng đim t mc 100 ban đu lên mc 571.04 đim ti
ngày 25/06/2001 thì th trng giao dch st gim và trm lng trong 5 nm đu tiên
cho đn vào cui nm 2006 s m ca ca Vit Nam vi th gii khi Vit Nam gia
nhp WTO khin cho lung vn đu t gián tip nc ngoài đ vào Vit Nam, đy giá
chng khoán và giá tài sn lên rt cao. Dòng vn đ vào liên tc theo kì vng ca các
nhà đu t đã làm cho c phiu tr thành món hàng hoá có t sut sinh li cao ngt
3

ngng đã thu hút các nhà đu t hng hái s dng đòn by tài chính dn vn vào th
trng. Các nhà đu t tham gia th trng vi tâm lỦ quá lc quan, phn ng thái quá
chính là nguyên nhân dn đn th trng lp k lc 1170.67 đim vào ngày 12/03/2007.
Trong khi đó ti Hình 1.2 cung cp nhng tóm tt chính v tình hình lm phát
Vit Nam trong giai đon 2000-2007, qua biu đ chúng ta thy rng bin đng t l
lm phát đang theo chiu hng gia tng và kéo dài.
Mt cách trc quan hai hình này cho thy mi quan h trên là quan h cùng
chiu. Th trng chng khoán giai đon này đã có mi tng quan nht đnh vi các
bin đng ca nn kinh t v mô nhng do tâm lỦ by đàn làm méo mó các mi quan
h đó đã dn đn th trng tng trng quá nóng vt khi s kim soát.
Trc nhng cnh báo hin tng bong bóng t các nhà nghiên cu, Chính Ph
và c quan qun lỦ σhà nc đã phi vào cuc gim nhit th trng bng các bin
pháp kim soát th trng, ban hành các thit ch nh ch th 03, thu thu nhp cá nhân
đi vi nhà đu t trong lnh vc chng khoán cng nh ban hành các Thông t, σgh
đnh thi hành Lut Chng Khoán. Th trng giao dch điu chnh mnh vào nm tháng
đu nm 2007, tip đn phc hi và thoái trào cho nhng tháng cui nm 2007.
Giai đon sau t 2008 đn T6/2012: Bin đng ca t l lm phát và sut sinh
li th trng chng khoán Vit Nam là ngc chiu.

Sau đt điu chnh t gia và cui nm 2007 do tác đng chính sách ca c
quan qun lỦ σhà nc nhm hng th trng chng khoán đn s phát trin bn
vng thì đt gim giá mnh t nm 2008 bc l hu qu ca giai đon tng nóng thiu
kim soát ca th trng t 2006-2007. c đim chính ca giai đon này gm có
nhiu bin c cùng lúc tác đng c th nh sauμ
- Th trng chng khoán thi kì này có quá nhiu hàng hoá cung ng t nhng
doanh nghip nhà nc c phn hoá, đc bit là nhng doanh nghip có quy mô ln,
kinh doanh hiu qu đang tn dng thi c đ bán bt vn nhà nc
4

- Giá c phiu b đy lên quá cao, vt quá giá tr thc ca tài sn  giai đon
2007.
- Tác đng t tín hiu xu ca nn kinh t v mô nh s gia tng lm phát đã bt
buc σgân hàng σhà nc tht cht chính sách tin t, giá du và vàng trên th gii
tng đt bin, phá giá tin đng bng vic thay đi t giá, cán cân thng mi thâm
ht, cng thng ngoi t, sc ép thu hp tín dng cho vay mua bán chng khoán.
- Lí do ln nht đó là s lan truyn ca khng hong nn kinh t th gii đã làm
hàng lot các h thng ngân hàng và tin t ca nhiu nc trên th gii đ v.
Th giá st gim mnh, tính thanh khon kém, tâm lỦ m đm ca nhà đu t,
hành vi thái quá ca nhà đu t khi bán  t, kèm theo s thoái vn ca nhà đu t
nc ngoài do khng hong kinh t th gii cng nh nguy c lm phát quay tr li đã
đt ra nhiu thách thc mi cho vic qun lỦ kinh t v mô và đc bit trong vic kim
soát lm phát  Vit σam.
Th trng chng khoán trt dài không đim dng cho đn nm 200λ th
trng xác lp mc hi phc và đó cng là đáy 235.5 đim ca ch s Vσ-Index. σh
s hi phc ca nn kinh t th gii cng nh các chính sách kích cu ca Chính Ph,
th trng đo chiu bc lên tng mnh đn mc ch s Vσ-Index 4λ4.77 đim. Sang
nm 2010 đn T6/2012, th trng chng khoán đi ngang do tâm lỦ nhà đu t thn
trng và ch yu đu t mang tính ngn hn.
Trong thi gian 2008-T6/2012, lm phát có xu hng leo dc, đc bit trong giai

đon manh nha 2006-2007 đn khi bt đu xy ra khng hong kinh t toàn cu thì lm
phát Vit nam đã tng rt cao t 6.37% nm 2006 đn 18.13% nm 2011.
Mt cách trc quan hai biu đ giai đon này cho thy mi quan h gia t l lm
phát và sut sinh li ca th trng chng khoán là mi quan h ngc chiu đc bit
trong giai đon t 2008-T6/2012.
Phân tích chng khoán nói chung không th thiu nhng phân tích v nh hng
ca lm phát đn cung cu phát hành và giao dch chng khoán, nht là chng khoán
5

có c tc c đnh. ng thi, giá tr các khon đu t chng khoán luôn b nh hng
trc tip bi din bin ca lm phát và đây là mt trong nhng ri ro c bn trong đu
t chng khoán nói chung. Hot đng sn xut kinh doanh ca các doanh nghip niêm
yt cng chu tác đng trc tip và gián tip  các mc đ khác nhau bi lm phát; và
điu này đn lt nó s gây ra bin đng giá c phiu niêm yt trên th trng. ó ch
mi là nhng phân tích đnh tính v tác đng ca lm phát lên sut sinh li th trng
chng khoán, vy có cách nào kim đnh t l lm phát có tht s nh hng lên sut
sinh li hay không và có mô hình nào phân tích đnh lng đ đo lng mc đ tác
đng đó không? ó là lí do tác gi la chn nghiên cu đ tài này.
Ngoài ra nghiên cu tác đng ca các yu t kinh t v mô nh t l lm phát lên
đ bt n ca t sut sinh li th trng chng khoán có Ủ ngha quan trng cho các
nhà đu t, các công ty niêm yt và các nhà hoch đnh chính sách. Vì vy, s hiu bit
v tác đng ca nhân t ri ro lm phát lên sut sinh li ca ch s th trng chng
khoán VN-Index có th m rng s hiu bit ca chúng ta v nhng tác đng đó và có
th đa ra cho chúng ta các thông tin cn thit đ có th đu t hiu qu hn.
1.2 Mc tiêu nghiên cu:
Th nht, đo lng đ bt n ca sut sinh li th trng chng khoán ca ch s
VN-Index trong giai đon 2000-2012.
Th hai, xác đnh nhân t lm phát có nh hng ti sut sinh li th trng
chng khoán Vit σam trong thi gian đó hay không?
Th ba, lng hoá mc đ tác đng ca t l lm phát ti t sut sinh li th

trng chng khoán Vit σam
Th t, đo lng tác đng ca cú sc lm phát lên ri ro sut sinh li th trng
ca ch s VN-Index nhm đa ra các thông tin cn thit cho các nhà qun lỦ cng nh
các công ty niêm yt và các nhà đu t.
6

1.3 Phng pháp nghiên cu:
- ng dng mô hình GARCH đ đo lng đ bt n ca sut sinh li ch s
VN-Index và mô hình GARCH m rng đ đo lng tác đng ca lm phát đn sut
sinh li ca th trng.
- ng dng hàm phn ng xung và phân rã phng sai ca mô hình VAR đ
phân tích c ch truyn ti cú sc ca lm phát đn sut sinh li th trng.
1.4 Ngun d liu nghiên cu:
Trong lun vn này tác gi đã s dng s liu thng kê t các ngun d liuμ
Tng cc thng kê Vit σam (GSτ), S giao dch chng khoán TP.HCM (HτSE)
trong khong thi gian t 07/2000-06/2012.
1.5 B cc ca lun vn:
σgoài phn m đu và danh mc các tài liu tham kho, b cc ca lun vn bao
gm các phn sauμ
- Chng I: Gii thiu chung.
- Chng II: Các lý lun v vai trò ca lm phát đn li sut đu t chng
khoán và các nghiên cu thc nghim trc đây.
- Chng III: Phng pháp và d liu nghiên cu.
- Chng IV: Kt qu và tho lun nghiên cu.



7

CHNGăII: CÁC LÝ LUN V VAI TRÒ CA LM PHÁT

N LI SUT U T CHNG KHOÁN VÀ CÁC NGHIÊN
CU THC NGHIM TRC ỂY
2.1 Các lí lun v vai trò ca lm phát đn li sut đu t chng khoán:
2.1.1 Gi thuyt Fisher:
Theo ông, lm phát không nh hng đn sut sinh li thc ca c phiu. Gi
thuyt Fisher cho rng th trng chng khoán đóng vai trò nh là mt hàng rào lá
chn chng li lm phát. iu này ng Ủ rng các nhà đu t đc bi thng đy đ
bng s gia tng ca mc giá chung thông qua s gia tng tng ng sut sinh li danh
ngha t chng khoán đ ln đ bao gm t l lm phát và sut sinh li thc mà nhà
đu t yêu cu và do đó sut sinh li thc s vn không b nh hng. Theo gi thuyt
Fisher, khi nghiên cu nên s dng sut sinh li c phiu thc t hn là sut sinh li c
phiu danh ngha, và ông cho rng sut sinh li c phiu thc s phi là đc lp vi
lm phát.
 kim chng điu này, các nghiên cu thng s dng mô hình hi quy sut
sinh li chng khoán vi t l lm phát nh sau:
tt
R



)/(.
1

Trong công thc trên, h s  đi din cho sut sinh li thc, lm phát kì vng
đc xây dng da vào các thông tin trong quá kh t-1 và h s  là h s đo lng s
tác đng ca lm phát k vng lên sut sinh li danh ngha. Nu lí thuyt Fisher đc
ng h, thì kt qu hi quy s có mt giá tr  và  dng và có giá tr v mt thng kê.
Nu h s  không có giá tr v mt thng kê thì có ngha là bin đng ca lm phát
không tác đng lên sut sinh li c phiu hay nói cách khác đu t vào c phiu không
đm bo s nhn đc sut sinh li bù đp đc bin đng trong lm phát.

8

2.1.2 Các tranh lun khác v vai trò ca lm phát đi vi chng khoán:
Các nghiên cu kim chng lý thuyt Fisher đã liên tc đc thc hin t khi lí
thuyt này ra đi. Mc dù sc thuyt phc ca lý thuyt Fisher rt cao nhng các
nghiên cu s liu thc t v đu t chng khoán li không ng h lý thuyt này mt
cách mnh m và thng nht. C th nghiên cu ca Fama và Schwert (1977) thc hin
trên th trng chng khoán M cho giai đon t nm 1953 đn nm 1971 cho thy
trong khi trái phiu và tín phiu chính ph là lá chn lm phát an toàn thì c phiu ph
thông li không phi th và h s beta ca phng trình hi quy trên nhn giá tr âm
khi đc kim chng đi vi sut sinh li c phiu ph thông. Nghiên cu ca
Gultekin nm 1983 kim tra mi quan h gia t sut sinh li c phiu vi t l lm
phát  26 quc gia trên th gii (ngoi tr M và Anh) cho giai đon t 1947 đn 1979.
Kt qu ca nghiên cu này cho thy h s beta ca phng trình hi quy không thng
nht cho tng giai đon nh cng nh khác nhau gia các quc gia nhng trong đa
phn các trng hp thì h s beta này nhn giá tr âm.
Gii thích cho các kt qu trên có hai trng phái. Trng phái th nht là gi
thuyt hot đng kinh t thc (real activity hypothesis) cho rng hot đng kinh t thc
có nh hng tác đng lên t l lm phát. Trng phái th hai, gi thuyt cung tin
(monetary supply) cho rng chính lm phát và các chính sách kim soát lm phát ca
chính ph đã tác đng lên sut sinh li ca các c hi đu t trong đó có đu t chng
khoán.
Gi thuyt hot đng kinh t thc:
Tiên phong cho gi thuyt này là Fama trong nghiên cu ca ông nm 1981 và
nghiên cu ca ông cùng Gibbons nm 1982 trong đó cho rng khi các hot đng kinh
t thc din ra thun li sôi ni, đem li sut sinh li cao cho vn đu t đng thi to
ra khi hàng hoá và dch v ln cho nn kinh t, thì s làm cung hàng hoá dch v tng
cao hn tng đi so vi cung tin. Hay nói cách khác, hot đng trong nn kinh t
9

thc tng trng s làm gim lm phát. Chính vì th, t l lm phát và sut sinh li đu
t c phiu có quan h nghch bin.
Ông lp lun rng mi quan h ngc chiu gia sut sinh li chng khoán và
lm phát có c s theo lỦ thuyt cung tin và lỦ thuyt tin t. Gi thuyt Fama cho
rng t l lm phát tng cao làm gim hot đng kinh t và nhu cu thc s. Khi các
hot đng kinh t gim, nó nh hng tiêu cc đn li nhun ca công ty trong tng
lai và do đó, giá c phiu gim. Mi tng quan nghch gia lm phát và hiu qu đu
t vn có Ủ ngha rng s bt n ca lm phát s đc kt hp vi bin đng ca li
nhun biên, nó phn ánh nhng hu qu có hi ca lm phát đi vi hot đng kinh t
thc s. Theo Fama, mi quan h thng kê gia lm phát và sut sinh li chng khoán
s bin mt mt khi nh hng ca tng trng sn lng thc t đc kim soát.
ng h gi thuyt này có Geske và Roll (1983) cho là có mi quan h ngc
chiu gia lm phát và giá c phiu. Theo đó, hot đng kinh t gim không ch tác
đng bt li đn giá c phiu, mà còn dn đn gim ngun thu ca chính ph và gia
tng s thâm ht tài chính.
Gi thuyt cung tin:
Các c hi đu t trong nn kinh t cnh tranh vi nhau v ngun lc vn, ni
bt là s cnh tranh vn gia các th trng, bao gm th trng tin gi, th trng
chng khoán, th trng bt đng sn, th trng ngoi t. Khác bit c bn ca th
trng tin gi và các th trng đu t khác là mc đ ri ro trong đu t ca th
trng này thp. Chính vì vy lãi sut tin gi là thc đo kh nng sinh li c bn ca
các c hi đu t phi tin gi. Vn s chy t c hi đu t sinh li thp sang c hi
đu t sinh li cao. Vì vy, mt s thay đi lng cung vn trên th trng tin gi do
lãi sut s trc tip nh hng lên cung vn trên th trng đu t phi tin gi nói
chung và th trng chng khoán nói riêng (bao gm trái phiu, c phiu) vì th nh
hng lên cu chng khoán trên th trng chng khoán.
10

C th, mt s gia tng cung tin gi thng đi kèm mt s gim cu chng
khoán. Do vy, cung và cu trên th trng chng khoán là bc tranh phn ánh hình

nh ngc (mirror image) ca cu và cung trên th trng tin gi. Nu lãi sut ngân
hàng tng lên, trong khi t sut li nhun ca các công ty phát hành chng khoán không
tng lên kp, s thu hút nhà đu t gi tin ti ngân hàng và s làm tng cung vn trên
th trng tin gi, t đó hút vn ra khi th trng chng khoán, do vy làm giá chng
khoán cng nh sut sinh li đu t gim sút. Mt trong các nguyên nhân ch yu làm
tng cung tin gi và gim cung vn trên th trng chng khoán là các chính sách tht
cht tin t đt ngt nh tng lãi sut và tng d tr bt buc cng nh chính sách ct
gim chi tiêu và đu t công ca chính ph, do vy, có th gây nên nhng cú sc làm
gim cung vn cho th trng chng khoán, t đó làm gim giá c phiu và đem li
sut sinh li âm cho đu t chng khoán. Nhng nghiên cu gn đây đã khng đnh
điu này, nh nghiên cu ca Goodfriend (2003) và nghiên cu ca nhóm tác gi
Bordo, Ducker và Wheelock (2008) kim tra tác đng ca chính sách tin t ca chính
ph đi vi th trng chng khoán. C th, các nghiên cu này đã quan sát đc hin
tng các cú sc gim phát ti M đã đi cùng giai đon hng thnh ca th trng
chng khoán giai đon 1994-2000; cng nh thi kì lm phát đã đánh du cho giai
đon suy sp ca th trng chng khoán giai đon 1973-1974.
2.2 S ci tin phng pháp nghiên cu qua các mô hình:
V mt lỦ thuyt, mô hình hoàn ho là mô hình bao gm các bin đc lp có th
gii thích đc mi s thay đi ca bin ph thuc. Tuy nhiên, trên thc t, không có
mt mô hình nào là hoàn ho, mà vn đ là cn phi la chn mô hình nào đn gin mà
vn có th gii thích đc s thay đi ca bin ph thuc gn vi thc t nht. Qua các
kt qu nghiên cu thc nghim cho thy đ xác đnh ri ro và li nhun ca c phiu
có các mô hình di đây.
11

u tiên thông thng, đ lng hóa mi quan h gia ri ro và t sut sinh li,
ngi ta thng s dng mô hình đnh giá tài sn vn CAPM bi vì đây là mô hình
đn gin và có c s lỦ thuyt khá vng vàng. Tuy nhiên, vic áp dng mô hình này
trên thc t ca các nghiên cu thc nghim đã đt ra nhng vn đ cn phi quan tâm.
 Mô hình CAPM

Da trên nhng nghiên cu ca Harry Markowitz v lí thuyt danh mc và vic
phát minh ra danh mc th trng, William Sharpe tip tc nghiên cu, phát trin vào
nm 1λ64 ông đã đa ra mô hình đnh giá tài sn vn CAPM.
CAPM phân tích ri ro ca mt danh mc đu t bng ri ro h thng và ri ro
không h thng. Ri ro h thng là ri ro thuc v th trng, không có mt nhà đu t
nào tránh khi cho dù đã đa dng hoá đc danh mc đu t, ri ro không h thng là
ri ro có th đa dng hoá đc, có th đc loi b hoàn toàn bng cách đa dng hoá
danh mc đu t.
Mô hình này phát biu, t sut sinh li ca mt chng khoán s bng t sut sinh
li phi ri ro cng beta chng khoán nhân vi chênh lch gia t sut sinh li th
trng và t sut sinh li phi ri ro (phn bù ri ro th trng).
iMfMfi
RRERRE

])([)( 

Khi h s beta càng cao thì sut sinh li ca chng khoán càng cao và vì vy,
cng mang nhiu ri ro hn. Beta bng 0μ Li nhun k vng ca chng khoán có beta
bng 0 chính là li nhun không ri ro (R
f
). Beta bng 1μ Li nhun k vng ca chng
khoán có beta bng 1 chính là li nhun th trng (E(R
m
)). Quan h gia li nhun và
h s ri ro beta ca c phiu là quan h tuyn tính đc din t bi đng thng SML
(security market line).
T khi mô hình này xut hin, đã có nhiu nghiên cu thc nghim và tranh cãi
cho tính áp dng thc tin ca nó. Mt trong nhng nghiên cu thc nghim đu tiên
v t sut sinh li chng khoán da trên mô hình CAPM có th đc k đn là nghiên
cu ca Basu (1λ77). Bng cách s dng d liu trong khong thi gian t tháng

12

4/1λ57 cho đn tháng 3/1λ71 cho TTCK σYSE, AMEX và σASDAQ, Basu ch ra
rng c phiu nào có E/P cao thì t sut sinh li ca c phiu đó chc chn s cao hn
c phiu có E/P thp. σghiên cu tip theo ca ông vào nm 1λ83 còn khng đnh
thêm rng hiu ng ca h s E/P không ch áp dng cho các c phiu mc vn hóa th
trng nh (small cap) mà còn cho các c phiu có vn hóa th trng ln. Các nghiên
cu tip theo ca Jaffe, Keim và Westerfield (1λ8λ) cng đng Ủ vi nhn đnh này,
ngoài ra, h còn kt lun rng hiu ng E/P không ch đúng cho tháng Giêng nh các
bài nghiên cu trc đây tng kt lun mà còn đúng cho các tháng còn li trong nm.
σghiên cu ca Banz (1λ81) sau đó đi vi TTCK σew York (σYSE) cng
khám phá ra rng c phiu ca nhng công ty có vn hoá th trng nh s cho ra t
sut sinh li cao hn c phiu có vn hoá th trng ln. σghiên cu sau này ca Basu
(1λ83) cng đng Ủ vi kt qu này và ông cng kt lun rng hiu ng ca yu t kích
thc công ty (firm size) có th tách ri khi yu t E/P và các c phiu có kích thc
công ty nh có khuynh hng cho ra t sut sinh li cao hn c phiu có kích thc
công ty ln sau khi h s E/P đã đc điu chnh.
Bên cnh các nghiên cu vi d kin t TTCK ca Hoa K, các nhà nghiên cu
tài chính cng đã áp dng mô hình CAPM cho các nghiên cu ti các nc có nn kinh
t phát trin khác. Trong đó có th k đn nghiên cu ca Chan, Hamao and
Lakonishok (1λλ1) đi vi TTCK σht Bn đã cho kt lun rng vi h s BE/ME cao
s đem li li sut cao hn nhng c phiu có h s BE/ME thp. Các kt qu nghiên
cu thc nghim cho các TTCK cng ch ra rng yu t kích thc và t s BE/ME
đu có nh hng đn t sut sinh li c phiu.
σhìn chung, vi kt qu kim đnh nêu trên đu cho cùng kt lun rng s thay
đi ca mt mình h s trong mô hình CAPM không th gii thích đc ht s thay đi
ca t sut sinh li c phiu mà t sut sinh li c phiu còn b nh hng bi các yu
t khác. H đã tìm ra nhng yu t đó làμ yu t quy mô, yu t t s E/P
13

(Earnings/Price), yu t BE/ME (Book-to-Market Equity) và yu t h s đòn by tài
chính (Leverage).
Riêng ti Vit σam, mt vài tác gi đã nêu ra nhng khó khn và bt cp trong
vic áp dng mô hình CAPM vào th trng Vit σam.
Bin quan trng nht trong mô hình CAPM là beta. Tuy nhiên, trong sut nhiu
nm qua, nhiu nghiên cu lỦ thuyt cng nh thc nghim trên th gii tranh cãi rt
nhiu v vai trò cng nh cách xác đnh giá tr ca beta. Ti Vit σam, vai trò và vic
xác đnh giá tr beta cng gp nhng khó khn nht đnh. Theo nh mô hình CAPM thì
beta đo lng ri ro ca mt chng khoán so vi ri ro ca mt danh mc th trng.
Vi gi đnh th trng hiu qu thì giá c phiu phn ánh mi hot đng ca doanh
nghip và vì vy, beta còn đc xem là công c đo lng ri ro doanh nghip. Tuy
nhiên, ti Vit σam, đa phn các nhà đu t là nhà đu t cá nhân và thc hin đu t
theo chin lc ngn hn. Vì vy, trong ngn hn, giá c phiu không th phn ánh ht
đc ri ro ca doanh nghip. σh vy, vai trò ca beta trong vic đo lng ri ro
doanh nghip không còn tác dng. Bên cnh đó, khi nói đn danh mc th trng thì
danh mc này phi cha đy đ các lnh vc, ngành ngh trong nn kinh t mà TTCK
VN thì cha to ra mt danh mc th trng đy đ do có nhiu ngành vn b chi phi
bi doanh nghip nhà nc và mt s ngành mà các doanh nghip niêm yt cha th
đi din cho ngành đó. σgoài ra, theo phng pháp truyn thng thì beta đc xác đnh
thông qua vic tin hành hi quy bin đng giá c phiu và bin đng giá th trng.
Tuy nhiên, TTCK Vσ ch mi hot đng các nhà đu t cha có kinh nghim nên giá
c còn nhiu bin đng và đôi khi còn b can thip bi các chính sách nhà nc. Do đó,
thông tin t TTCK Vσ không đ v lng ln v cht đ xác đnh beta theo phng
pháp hi quy.
Mt khác, vic áp dng mô hình CAPM vào TTCK Vσ còn b hn ch bi nhng
gi thuyt không thc tin. Mô hình CAPM cho rng các nhà đu t có k vng tng
t nhau v mc sinh li ca tài sn, điu này rt khó xy ra trên thc t vì các nhà đu
14

t có s thích cng nh cách tip cn thông tin là khác nhau. σgoài ra, mô hình này

còn gi đnh rng th trng vn là th trng hoàn ho, điu này là hoàn toàn không
phù hp trong điu kin tình hình TTCK Vσ là th trng mi ni và có nhiu bin
đng.
 Môăhìnhă3ănhơnătăFama-French
Trong n lc ca các nhà nghiên cu tài chính, mt kt qu nghiên cu có sc
nh hng ln ca Fama và French đã đc công b vào nm 1λλ2 da trên mt mô
hình, trong đó tng hp tt c nhng yu t nh hng đn t sut sinh li nh kích
thc, đòn by tài chính, E/P, BE/ME và beta ca các c phiu ca σYSE, AMEX và
σASDAQ. Hai ông cho rng mi quan h gia beta và t sut sinh li trung bình là
không cao trong sut thi k 1λ63-1λλ0, ngay c ch dùng beta đ gii thích cho t sut
sinh li trung bình. Trong khi đó, các kim đnh ln lt gia t sut sinh li trung
bình vi quy mô, h s đòn by, E/P và BE/ME cho thy rng tt c các bin này đu
quan trng và có tín hiu mong đi. Kt qu cui cùng, hai ông ch ra rng BE/ME và
quy mô là nhng yu t có mi quan h mnh nht ti t sut sinh li c phiu và vai
trò ca các yu t còn li (đòn by, E/P) b che lp khi đa hai yu t này vào mô hình.
T nhng kt qu ca nghiên cu trên, khi xét đn tác dng ca beta trong vic
gii thích s tác đng ca t sut sinh li, Fama-French (1λλ2) đã đi đn kt lun rng
bin beta trong mô hình CAPM là cht. Sc nng ca nhng nghiên cu thc nghim
đã khin cho William Sharpe, tác gi ca mô hình CAPM, trong khi bo v cho mô
hình ca mình bng mt phát biu rng beta không h cht, nhng ông cng đã đng Ủ
rng bin beta trong mô hình CAPM không th phn ánh ht toàn b thc t thay đi
ca th trng và cn có thêm nhng bin khác vào mô hình.
Tip tc công trình nghiên cu này, vào nm 1λλ3 Fama và French đã công b
mô hình 3 nhân t ni ting ca mình. Trong mô hình này, Fama-French (1993) cho
rng t sut sinh li ca mt danh mc đu t hoc mt c phiu riêng bit ph thuc
15

vào 3 yu t đó làμ yu t th trng, yu t quy mô công ty và yu t t s giá tr s
sách trên giá tr th trng vn ch s hu - BE/ME.
E(Ri) = Rf + [(E(RM) - Rf ]beta + si E(SMB) + hi E(HML)

Trong đóμ
· E(Ri) là mc li nhun cho danh mc i .
· Rf là mc li nhun không ri ro.
· E(RM) là mc li nhun k vng ca toàn b th trng.
· SMB là bình quân chênh lch trong quá kh gia li nhun danh mc c phiu
công ty nh so vi li nhun danh mc c phiu công ty ln.
· HML là bình quân chênh lch trong quá kh gia li nhun danh mc c phiu
công ty có t s giá tr s sách trên giá th trng cao so vi công ty có giá tr này thp.
· beta là h s hi quy cho nhân t phn bù ri ro ca danh mc c phiu.
· si là h s hi quy cho nhân t SMB.
· hi là h s hi quy cho nhân t HML.
T khi mô hình ba nhân t Fama-French ra đi vào nm 1λλ3, hàng lot các
nghiên cu thc nghim đc thc hin đ kim đnh kh nng áp dng mô hình này
đ xem xét s thay đi t sut sinh li.
Tuy nhiên, chính mô hình ba bin này cng có nhng hn ch nht đnh. Các kt
qu nghiên cu ca nhiu tác gi trên th gii đã ch ra rng mô hình này ch tp trung
vào ngun gc ca li nhun hn là tng ri ro ca nó.
Mc khác, mô hình Fama-French cng nh bt k mô hình d báo khác ch đc
vn hành tt khi các nhà đu t có thông tin nh nhau, thông tin không đc rò r và
phi minh bch.
Các nhân t ca mô hình cha xem xét đn các yu t khác có th nh hng đn
t sut sinh li ti TTCK nh yu t v mô (khng hong kinh t, suy thoái, lm phát,
lut pháp, chính tr), yu t con ngi (tâm lỦ, mi quan h, thông tin hành lang), thông
tin trong nc (t giá hi đoái, t l lãi sut ngn hn trong nc).
16

 Mô hình dăbáoăchuiăthiăgianăARIMA,ăARCH/GARCH
Các mô hình d báo chui thi gian là d báo giá tr tng lai ca mt bin s
nào đó, bng cách phân tích s liu quá kh và hin ti ca nhng bin s đó. Gi đnh
ca d báo chui thi gian là s vn đng trong tng lai ca bin d báo s gi

nguyên xu th vn đng trong quá kh và hin ti. σh vy, ch có chui n đnh mi
đa ra đc nhng d báo đáng tin cy. Tính n đnh ca chui d liu th hin qua
tính dng.
Mô hình d báo chui thi gian thng đc s dng nht là mô hình ARIMA
(Autogressive Integrated Moving Average) đc George Box và Gwilym Jenkins
(1976) nghiên cu. Phng pháp d báo này có u đim là ch s dng s liu theo
chui thi gian nên khá phù hp cho d báo th trng chng khoán. Tuy nhiên, nhc
đim ca nó là không hiu qu trong vic d báo đc xu th dài hn ca th trng và
vic d báo đnh lng có th sai sót khi gp nhng cú sc ca các bin s ngoài mô
hình khin th trng đo chiu mt cách đt ngt.
Mô hình s dng đ d báo ri ro ARCH/GARCH. Mô hình này đc s dng
khá ph bin trong ngành tài chính đ d báo ri ro. Mô hình này dùng đ d báo đ
dao đng ca sut sinh li ca c phiu theo thi gian. Mô hình ARCH (Autogressive
Conditional Heteroskedasticity) do Robert Engle và Clive Granger phát trin nm
1982. Các mô hình ARCH là mt bc phát trin có tính b sung quan trng cho các
mô hình ARIMA. σói chung, sau khi thc hin các mô hình ARIMA cho các chui
thi gian có tính bin đng cao, nu phng sai ca phn d thay đi theo thi gian thì
s là hn ch nu ta không mô hình hoá các nh hng ARCH. Hn na, đi vi nhng
ai quan tâm đn qun lỦ ri ro, đc bit trong ngành tài chính thì các mô hình ARCH là
mt công c hu ích cho vic nhn dng các yu t ri ro đ các nhà qun lỦ có th tìm
ra các c ch chia s ri ro hp lỦ.
Tuy nhiên theo Engle (1λ85) mt trong nhng hn ch ca mô hình ARCH là nó
có v ging dng mô hình trung bình di đng hn là dng mô hình t hi quy. Vì vy