Vận dụng mô hình Fama French 3 nhân tố vào thị trường chứng khoán Việt Nam

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH




VÕ NGC N











Chuyên ngành : Kinh t tài chính ngân hàng
Mã s : 60.31.12

LUN VN THC S KINH T




NGI HNG DN KHOA HC: PGS.TS NGUYN VN S


TP. H CHÍ MINH - NM 2011
VN DNG MÔ HÌNH FAMA FRENCH 3 NHÂN T
VÀO TH TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM

LI CAM OAN


Tôi xin cam đoan lun vn nƠy lƠ công trình nghiên cu ca riêng tôi di s
hng dn ca PGS. TS. Nguyn Vn S. Nhng ni dung đc trình bƠy trong lun
vn là trung thc. S liu đc tác gi thu thp t các ngun khác nhau có ghi trong
phn tƠi liu tham kho. NgoƠi ra, trong lun vn còn s dng mt s nhn xét, đánh
giá ca các tác gi khác, ngi vit đu có ghi rõ ngun gc trong phn tƠi liu tham
kho.

Tác gi




VÕ NGC N
MC LC
Trang

Trang ph bìa
Li cam đoan
Mc lc
Danh mc bng
Danh mc hình
Danh mc t vit tt
M đu
1. LỦ do chn đ tƠi
2. Mc tiêu nghiên cu
3. i tng vƠ phm vi nghiên cu
4. Phng pháp nghiên cu
5.ụ ngha khoa hc thc tin
CHNG 1 Lụ THUYT CÁC MÔ HỊNH U T TÀI CHệNH HIN I VÀ
CHNG C THC NGHIM TRểN TH GII
1.1 LỦ thuyt danh mc……… …………………………………………… …………1
1.1.1 T sut sinh li vƠ ri ro ca mt tƠi sn………………………………….…… 1
1.1.2 T sut sinh li vƠ ri ro ca danh mc………………………………………… 2
1.1.3 ng biên hiu qu………………………………………………… ………….3
1.1.4 ng biên hiu qu vƠ li ích ca nhƠ đu t……………………………….… 4
1.2 Mô hình CAPM vƠ thc nghim trên các th trng………………………….…….5
1.2.1 Mô hình CAPM………………………………………………………… ……….5
1.2.2 Thc nghim ca mô hình CAPM………………………………………… … 10
1.3 LỦ thuyt kinh doanh chênh lch giá – APT (Arbitrage Pricing Theory)…………12
1.3.1 Mô hình APT…………………………………………………………… … …12
1.3.2 Thc nghim ca mô hình APT………………………………………… …….13
1.4 Mô hình Fama French 3 nhơn t vƠ thc nghim trên các th trng….………….15
1.4.1 Mô hình Fama French 3 nhơn t………………………………… ……………17
1.4.2 Thc nghim ca mô hình Fama French 3 nhơn t……………………… …….19
1.5 Mô hình nƠo cho th trng chng khoán Vit Nam……………………….…… 21
CHNG 2 KIM NH MÔ HỊNH FAMA FRENCH 3 NHÂN T TRểN TH

TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM
2.1 Tng quan th trng chng khoán Vit Nam………… ………… ………….….25
2.1.1 Quá trình hình thƠnh vƠ phát trin………… ………… ………………… ……25
2.1.2 c đim th trng…………………………………………… …… ……….26
2.1.2.1 Qui mô……………………………………… ………………………………26
2.1.2.2 Niêm yt vƠ giao dch chng khoán………………………………… ………27
2.1.2.3 NhƠ đu t…………………………………………………………… ………28
2.1.2.4 Th trng không hiu qu…………………………………………………….28
2.1.2.5 Th trng bt n hƠm cha ri ro cao……………………………… ……….31
2.1.2.6 Th trng có nhiu gii hn………………………………………………… 33
2.2 Kim đnh mô hình Fama French 3 nhơn t trên TTCK Vit Nam….…… …….38
2.2.1 D liu………………………………………………………………………… 38
2.2.1.1 Mu nghiên cu……………………………………………………….………38
2.2.1.2 T sut sinh li chng khoán……………………………………… ……… 39
2.2.1.3 Lãi sut phi ri ro……………………………………………… ……………39
2.2.1.4 T sut sinh li th trng……………………… …………….… …………40
2.2.1.5 Qui mô (size)……………………………………………………….………….40
2.2.1.6 T s giá tr s sách trên giá th trng vn c phn (BE/ME)……… …… 40
2.2.2 Xơy dng các danh mc theo qui mô vƠ BE/ME………………………….…….41
2.2.3 Xác đnh các bin cho mô hình………………………………………… …… 43
2.2.3.1 Bin ph thuc……………………………………………………….……… 43
2.2.3.2 Bin đc lp……………………………………………………….………… 45
2.2.4 Kt qu kim đnh…………………………………………………… ……… 47
2.2.4.1 Phng pháp kim đnh…………………………………………… ……… 47
2.2.4.2 Kt qu kim đnh mô hình CAPM………………………………………… 48
2.2.4.3 Kt qu kim đnh mô hình Fama French 3 nhơn t………………… ………51
2.2.5 Mô hình Fama French trong điu kin th trng Vit Nam………… ……….57
CHNG 3 NG DNG MÔ HỊNH FAMA FRENCH VÀO TH TRNG
CHNG KHOÁN VIT NAM
3.1 Kim tra hiu ng trong t sut sinh li chng khoán…… ……………… ……68

3.1.1 Hiu ng momentum………………………………………………… ……… 68
3.1.2 Hiu ng mùa…………………………………………………………… …… 74
3.2 ánh giá hiu qu hot đng ca danh mc đu t……… ……………… ……81
3.3 nh giá c phiu………………………………………………………….………84
3.4 iu kin và cách thc vn dng mô hình đi vi các nhà đu t ……….………93
3.4.1 iu kin vn dng mô hình………………………………… ……….………93
3.4.2 Cách thc vn dng mô hình…….……………………………. ……….………94
KT LUN
1. Tóm tt kt qu nghiên cu
2. Hn ch ca nghiên cu
TƠi liu tham kho
Ph lc

DANH MC BNG
Trang
Bng 2.1 T sut sinh li trung bình tháng vƠ ri ro các th trng 33
Bng 2.2 S lng c phiu trong mu qua các nm 39
Bng 2.3 S lng c phn trong mi danh mc 42
Bng 2.4 T sut sinh li vt tri trung bình ca 4 danh mc 44
Bng 2.5 T sut sinh li vt tri trung bình ca 4 danh mc theo qui mô 44
Bng 2.6 T sut sinh li vt tri trung bình ca 4 danh mc theo BE/ME 45
Bng 2.7 T sut sinh li vt tri ca 3 nhơn t 46
Bng 2.8 H s tng quan gia các bin đc lp 47
Bng 2.9 Kt qu kim đnh mô hình CAPM ca 4 danh mc 48
Bng 2.10 Kim đnh Kolmogorov – Smirnov ca 4 danh mc mô hình CAPM 50
Bng 2.11 Kim đnh Park ca 4 danh mc mô hình CAPM 50
Bng 2.12 Kim đnh Durbin - Watson ca 4 danh mc mô hình CAPM 51
Bng 2.13 Kim đnh mô hình CAPM b sung nhơn t SMB ca 4 danh mc 51
Bng 2.14 Kim đnh mô hình CAPM b sung nhơn t HML ca 4 danh mc 52
Bng 2.15 So sánh mô hình CAPM-SMB và CAPM-HML ca 4 danh mc 53

Bng 2.16 Kim đnh mô hình Fama French 3 nhơn t ca 4 danh mc 54
Bng 2.17 Kim đnh Kolmogorov-Smirnov ca 4 danh mc mô hình F.F 55
Bng 2.18 Kim đnh Park ca 4 danh mc mô hình Fama French 55
Bng 2.19 Kim đnh Durbin - Watson ca 4 danh mc mô hình Fama French 55
Bng 2.20 Kim đnh đa cng tuyn ca 4 danh mc mô hình Fama French 56
Bng 2.21 Phn bù ri ro các nhơn t trong mô hình Fama French 57
Bng 2.22 Kt qu kim đnh mô hình Fama French riêng vi 4 danh mc 59
Bng 2.23 Kim đnh Kolmogorov-Smirnov ca 4 danh mc mô hình riêng 60
Bng 2.24 Kim đnh Park ca 4 danh mc mô hình riêng 61
Bng 2.25 Kim đnh Durbin - Watson ca 4 danh mc mô hình riêng 61
Bng 2.26 Kim đnh đa cng tuyn ca 4 danh mc mô hình riêng 62
Bng 2.27 T sut sinh li vt tri trung bình ca 4 DM theo thanh khon 62
Bng 2.28 Phn bù ri ro các nhơn t mô hình riêng 63
Bng 2.29 Kt qu kim đnh mô hình 4 nhơn t 64
Bng 2.30 Kim đnh Kolmogorov-Smirnov 4 danh mc mô hình 4 nhơn t 65
Bng 2.31 Kim đnh Park ca 4 danh mc mô hình 4 nhơn t 65
Bng 2.32 Kim đnh Durbin - Watson ca 4 danh mc mô hình 4 nhơn t 66
Bng 2.33 Kim đnh đa cng tuyn ca 4 danh mc mô hình 4 nhơn t 66
Bng 3.1 Kim tra hiu ng momentum 11 tháng vi mô hình 4 nhơn t 70
Bng 3.2 Kim tra hiu ng momentum 6 tháng vi mô hình 4 nhân t 71
Bng 3.3 Kim tra hiu ng momentum 3 tháng vi mô hình 4 nhơn t 72
Bng 3.4 Kt qu kim đnh mô hình 4 nhơn t vi 4 danh mc momentum 73
Bng 3.5 Phn bù momentum 74
Bng 3.6 Hi qui t sut sinh li 4 danh mc theo bin gi (dummy) 76
Bng 3.7 Hi qui t sut sinh li 3 nhơn t theo bin gi (dummy) 77
Bng 3.8 T sut sinh li bình quơn ca tng tháng so vi 11 tháng còn li 77
Bng 3.9 Hi qui t sut sinh li 4 danh mc theo bin gi - hiu ng tháng 8 79
Bng 3.10 Hi qui t sut sinh li 3 nhơn t theo bin gi - hiu ng tháng 8 80
Bng 3.11 Hi qui t sut sinh li 4 danh mc qui mô theo bin gi 80
Bng 3.12 Hi qui t sut sinh li 4 danh mc BE/ME theo bin gi 81

Bng 3.13 Hiu qu hot đng ca danh mc BU 82
Bng 3.14 Hiu qu hot đng ca danh mc BD 83
Bng 3.15 Hiu qu hot đng ca danh mc SU 83
Bng 3.16 Hiu qu hot đng ca danh mc SD 84
Bng 3.17 Kt qu kim đnh mô hình 4 nhơn t vi 5 CP qui mô ln nht 85
Bng 3.18 Kt qu kim đnh mô hình 4 nhơn t vi 5 CP qui mô trung bình 86
Bng 3.19 Kt qu kim đnh mô hình 4 nhơn t vi 5 CP qui mô nh nht 86
Bng 3.20 Kim đnh mô hình Fama French quc t vi top 5 big size 87
Bng 3.21 Kim đnh mô hình Fama French quc t vi top 5 medium 87
Bng 3.22 Kim đnh mô hình Fama French quc t vi top 5 small size 88
Bng 3.23 Kim đnh mô hình CAPM vi top 5 big size 88
Bng 3.24 Kim đnh mô hình CAPM vi top 5 medium 89
Bng 3.25 Kim đnh mô hình CAPM vi top 5 small size 89
Bng 3.26 So sánh mc đ phù hp ca 3 mô hình - top 5 big size 90
Bng 3.27 So sánh mc đ phù hp ca 3 mô hình - top 5 medium 90
Bng 3.28 So sánh mc đ phù hp ca 3 mô hình - top 5 small size 91
Bng 3.29 nh giá theo 3 mô hình - top 5 big size 92
Bng 3.30 nh giá theo 3 mô hình - top 5 medium size 92
Bng 3.31 nh giá theo 3 mô hình - top 5 small size 93

DANH MC HỊNH
Trang
Hình 1.1 ng biên hiu qu ca Markowitz 4
Hình 1.2 Kt hp gia đng biên hiu qu vƠ li ích nhƠ đu t 5
Hình 1.3 Kt hp gia tƠi sn ri ro vƠ danh mc trên đng biên hiu qu 6
Hình 1.4 La chn danh mc trên đng CML theo khu v nhƠ đu t 7
Hình 1.5 Quan h gia ri ro vƠ t sut sinh li ca mt tƠi sn – đng SML 9
Hình 1.6 ng th trng chng khoán (SML) vi ri ro h thng Beta 9

DANH MC T VIT TT

APT : Arbitrage Pricing Theory – LỦ thuyt kinh doanh chênh lch giá
CAPM : Capital Asset Pricing Model – Mô hình đnh giá tƠi sn vn
BE/ME : Book - to - Market Equity – Giá tr s sách trên giá th trng
SMB : Small Minus Big – Nhơn t qui mô
HML : High Minus Low – Nhơn t giá tr s sách trên giá th trng (nhơn t giá tr)
HOSE : S giao dch chng khoán TP H Chí Minh
HNX : S giao dch chng khoán HƠ Ni
UMD : Up Minus Down – Nhơn t thanh khon
WML : Winner Minus Loser – Nhơn t Momentum
BE : Book Equity – Giá tr s sách vn c phn
ME : Market Equity – Giá tr th trng vn c phn
HOSTC : Trung tơm giao dch chng khoán TP H Chí Minh
HASTC : Trung tơm giao dch chng khoán HƠ Ni
CML : Capital Market Line – đng th trng vn
SML : Security Market Line - đng th trng chng khoán
CCAPM : Conditional Capital Asset Pricing Model – Mô hình CAPM có điu kin
UpCom : Th trng giao dch chng khoán công ty đi chúng cha niêm yt
E/P : Earnings yield – Thu nhp mi c phn chia cho giá mi c phn
EPS : Earning per Share - Thu nhp mi c phn
D/P : Dividend yield – c tc mi c phn chia cho giá mi c phn
M U
1. Lý do chn đ tƠi
u t tƠi chính cng ging nh các loi hình đu t khác luôn gn lin vi
mt mc đ ri ro nht đnh, nói cách khác ri ro lƠ cái giá phi tr đ đt đc mc
li nhun mong mun. Trong lỦ thuyt danh mc, Markowitz ln đu tiên đã lng
hóa đc đi lng t sut sinh li vƠ ri ro, lỦ thuyt danh mc đã đt nn tng cho
các mô hình đu t tƠi chính hin đi ra đi sau đó góp phn thúc đy hot đng đu
t tƠi chính trên th gii phát trin mnh m.

T lúc ra đi cho đn nay, các mô hình đnh giá tƠi sn ni ting nh: mô hình
CAPM, mô hình APT, mô hình Fama French 3 nhơn t đã đc vn dng rng rãi
trên các th trng chng khoán th gii. Các nhƠ nghiên cu đã đa ra nhng kt
qu thc nghim vƠ nhng tranh lun sôi ni v hiu qu s dng ca các mô hình.
Kt qu thc nghim trên th gii cho thy mô hình ba nhơn t ca Fama French
tuy bt ngun t thc nghim, không có c s lỦ thuyt vng chc nh mô hình
CAPM hay mô hình APT nhng li có hiu qu ng dng trong thc tin khá cao.
 Vit Nam, k t nm 2006 khi hot đng đu t chng khoán din ra sôi
ni, th trng chng khoán đã thu hút rt nhiu nhƠ đu t trong nc vƠ nc
ngoƠi tham gia. Chng khoán đã tr thƠnh mt kênh đu t hp dn vƠ quen thuc
đi vi mi ngi. Theo s liu thng kê có khong 90% các nhƠ đu t trên th
trng lƠ nhƠ đu t cá nhơn. Thc trng cho thy, đa s các nhƠ đu t nƠy không
có kin thc v đu t chng khoán, h ch yu đu t ngn hn theo kiu lt
sóng đ tìm kim li nhun. Vic ra quyt đnh đu t hoƠn toƠn da vào cm tính
và chy theo tơm lỦ đám đông, cha chú trng đn vic ng dng các mô hình đu
t tƠi chính hin đi vƠo hot đng mua bán chng khoán. Tuy nhiên, trong tng
lai khi th trng chng khoán đi vƠo giai đon phát trin n đnh, các nhƠ đu t
mun tn ti trên th trng cn phi chuyên nghip hn trong hot đng mua bán
chng khoán, khi đó hiu bit v ri ro vƠ t sut sinh li cng nh vn dng các
mô hình đu t tƠi chính hin đi vƠo hot đng đu t lƠ mt yêu cu thit thc.
Ngoài ra, vic la chn mô hình nƠo cho phù hp vi th trng chng khoán Vit
Nam vi nhng nét đc thù riêng bit ca mt th trng mi ni cng là mt vn
đ cn đt ra.
Xut phát t nhng vn đ trên, tác gi chn đ tƠi “Vn dng mô hình Fama
French 3 nhơn t vƠo th trng chng khoán Vit Nam” đ góp phn trong vic
ng dng các mô hình đu t tƠi chính hin đi vƠo thc tin nhm nơng cao hiu
qu ca hot đng đu t trên th trng chng khoán Vit Nam.
2. Mc tiêu nghiên cu
Thông qua kim đnh mô hình Fama French 3 nhơn t trên th trng chng
khoán Vit Nam nhm xác đnh các mc tiêu sau:

 Xác đnh xem nhơn t qui mô vƠ nhơn t giá tr s sách trên giá th trng
vn c phn có thc s nh hng đn t sut sinh li c phiu trên th
trng chng khoán Vit Nam không ?
 Mô hình Fama French 3 nhơn t có hiu qu hn mô hình CAPM trong vic
gii thích s bin thiên ca t sut sinh li chng khoán không ?
 Mô hình Fama French vi đc thù riêng có tt hn mô hình Fama French
quc t khi ng dng vƠo mi nc ? t đó xơy dng mô hình Fama French
riêng phù hp vi nhng đc trng ca th trng chng khoán Vit Nam.
 Vn dng mô hình Fama French vào hot đng đu t trên th trng chng
khoán Vit Nam.
3. i tng vƠ phm vi nghiên cu
i tng nghiên cu lƠ mô hình CAPM vƠ mô hình Fama French da trên c
s kho sát các c phiu niêm yt ti S giao dch chng khoán TP.HCM (HOSE),
thi gian kho sát t 01/01/2005 đn 30/06/2010.
4. Phng pháp nghiên cu
 Nghiên cu đnh lng kt hp vi nghiên cu đnh tính vƠ các phng pháp
thng kê (phơn tích, so sánh …).
 S dng phng pháp hi qui OLS chui thi gian đ đánh giá tác đng ca
tng nhơn t đn t sut sinh li chng khoán.
 Nghiên cu dùng Excel đ xơy dng các danh mc vƠ xác đnh các bin đu
vào cho mô hình, sau đó s dng phn mm SPSS hi qui các chui t sut
sinh li đ kim đnh các mô hình.
5. ụ ngha khoa hc thc tin
 H thng hóa c s lỦ thuyt các mô hình đu t tƠi chính hin đi vƠ các
nghiên cu thc nghim trên th trng quc t lƠm c s vn dng vƠo th
trng chng khoán Vit Nam.
 a ra bng chng thc nghim ca mô hình CAPM vƠ mô hình Fama
French trên th trng chng khoán Vit Nam.
 Xơy dng mô hình riêng phù hp vi điu kin ca th trng chng khoán
Vit Nam lƠm c s giúp các nhƠ đu t đánh giá ri ro, đnh giá vƠ la chn

c phiu phc v hot đng đu t …
 Kt qu nghiên cu bng phng pháp đnh lng mang tính khách quan và
có Ủ ngha khoa hc cao.



1
CHNG 1 Lụ THUYT CÁC MÔ HỊNH U T TÀI CHệNH HIN I
VÀ CHNG C THC NGHIM TRểN TH GII
1.1 Lý thuyt danh mc
LỦ thuyt danh mc ra đi nm 1952 do Harry Markowitz đ xut. Trong lý
thuyt nƠy, Markowitz ln đu tiên đã lng hóa đc ri ro bng đi lng đ lch
chun vƠ đa ra khái nim danh mc tƠi sn vi đc tính quan trng lƠ khi kt hp
các tƠi sn riêng l vi nhau thì ri ro (đo lng bng đ lch chun) ca danh mc
s thp hn ri ro ca các tƠi sn do t sut sinh li ca các tƠi sn không đng thi
bin đng cùng chiu. LỦ thuyt danh mc đã xơy dng đng biên hiu qu lƠ tp
hp các kt hp tƠi sn (danh mc) có hiu qu cao nht, nhƠ đu t s la chn cho
mình mt danh mc trên đng biên nƠy da vƠo nguyên tc đánh đi gia ri ro và
t sut sinh li. Có th nói, lỦ thuyt danh mc đã đt nn móng cho s ra đi ca
các mô hình đu t tƠi chính hin đi sau nƠy.
1.1.1 T sut sinh li vƠ ri ro ca mt tƠi sn
Ri ro vƠ t sut sinh li lƠ hai khái nim gn lin vi nhau vƠ quan h cùng
chiu, t sut sinh li cƠng cao thì ri ro cƠng ln. T sut sinh li (thc t) ca mt
tƠi sn đc tính bng công thc sau:


Trong đó:
R
i
là t sut sinh li ca tƠi sn i

P
t
là giá cui k t ca tƠi sn i
P
t-1
lƠ giá đu k t ca tƠi sn i
D
t
là thu nhp trong thi k t ca tƠi sn i
T sut sinh li mong đi và ri ro theo phng pháp xác sut
T sut sinh li mong đi (hay còn gi lƠ t sut sinh li yêu cu) ca tƠi sn i:

n
j = 1
∑
E(R
i
) =
p
j
R
j

P
t
– P
t-1
+ D
t

P
t-1

R
i
=
2
Trong đó:
E(R
i
) lƠ t sut sinh li mong đi ca tƠi sn i
R
j
lƠ t sut sinh li ca tƠi sn i trong tình hung j
p
j
lƠ xác sut xy ra tình hung j
Vi gi đnh t sut sinh li phơn phi chun, phng sai ca t sut sinh li đc
xác đnh bng công thc sau:


 lch chun - đi lng đo lng ri ro tng th đc xác đnh bng công thc:

i
= ạ
i
2

T sut sinh li mong đi và ri ro theo phng pháp thc nghim
T sut sinh li mong đi ca tƠi sn i:

Trong đó:
N là s mu thc nghim
Phng sai ca t sut sinh li đc xác đnh bng công thc sau:


 lch chun:

i
= ạ
i
2

1.1.2 T sut sinh li vƠ ri ro ca danh mc
T sut sinh li mong đi ca danh mc gm n tƠi sn:

Trong đó:
E(R
p
) lƠ t sut sinh li mong đi ca danh mc p
E(R
i
) lƠ t sut sinh li mong đi ca tƠi sn i
w
i
lƠ t trng vn đu t ca tƠi sn i trong danh mc p
n
i = 1
∑


i
2
=
[R
i
– E(R
i
)]
2
p
i

n
j = 1
∑
E(R
p
) =
w
i
E(R
i
)
N
i = 1
∑

i
2
=

[R
i
– E(R
i
)]
2

1
N
N
j = 1
∑
E(R
i
) =
R
j

1
N
3
Phng sai ca danh mc gm n tƠi sn (đo lng ri ro danh mc) đc tính
bng công thc:

Trong đó:

2
p
lƠ phng sai ca danh mc p
w

i
là t trng đu t vƠo tƠi sn i

2
i
lƠ phng sai t sut sinh li ca tƠi sn i
cov
ij
lƠ hip phng sai gia t sut sinh li ca tƠi sn i vƠ tƠi sn j trong đó
cov
ij
= 
ij

i

j
(
ij
lƠ h s tng quan ca tƠi sn i vƠ tƠi sn j)
Công thc trên cho thy phng sai ca danh mc không ch bao gm phng
sai ca tng tƠi sn riêng l mà còn bao gm hip phng sai ca tng cp tƠi sn
trong danh mc, do đó khi thêm vƠo danh mc mt tƠi sn thì ri ro ca danh mc
ph thuc rt nhiu vƠo hip phng sai ca tƠi sn đó vi tt c các tƠi sn khác
trong danh mc. ơy lƠ đim ni bt ca lỦ thuyt danh mc lƠm c s cho vic xây
dng đng biên hiu qu, đt nn móng cho s ra đi ca mô hình CAPM sau đó.
1.1.3 ng biên hiu qu
ng biên hiu qu lƠ tp hp các danh mc đu t có t sut sinh li cao
nht tng ng vi mi mc ri ro cho trc hoc có ri ro thp nht tng ng vi
mi mc t sut sinh li xác đnh. Không mt danh mc đu t nƠo trên đng biên

hiu qu có u th hn bt k danh mc đu t còn li trên đng biên hiu qu, vì
danh mc có t sut sinh li cƠng cao thì mc ri ro gánh chu cƠng ln.










n
i = 1
∑

2
p
=
w
2
i

2
i
+
∑
n
i = 1
∑

n
j = 1
w
i
w
j
cov
ij

4








Hình 1.1 cho thy các danh mc nm trên đng biên hiu qu lƠ các kt hp
tƠi sn ti u vì ng vi mt mc ri ro xác đnh, danh mc nm trên đng biên
hiu qu s có t sut sinh li cao nht (B và C có cùng mc ri ro nhng t sut
sinh li ca B cao hn C) vƠ ng vi mt mc t sut sinh li xác đnh, danh mc
nm trên đng biên hiu qu s có ri ro thp nht (A vƠ C có cùng t sut sinh li
nhng mc ri ro ca A thp hn C).
1.1.4 ng biên hiu qu vƠ li ích ca nhƠ đu t
ng cong hu dng th hin li ích ca nhƠ đu t, nó ch rõ s đánh đi
gia t sut sinh li mong đi vƠ ri ro mƠ nhƠ đu t phi gánh chu. Mt kt hp
gia đng biên hiu qu vƠ đng cong hu dng s xác đnh danh mc thích hp
nht cho nhƠ đu t.
Hình 1.2 th hin s kt hp gia đng biên hiu qu vƠ đng cong hu

dng ca hai nhƠ đu t. Tp hp đng hu dng (U
1
, U
2
, U
3
) cho thy nhƠ đu t
nƠy rt ngi ri ro (đng cong dc đng cho thy ri ro gia tng rt ít theo t sut
sinh li), danh mc mang li li ích cao nht cho nhƠ đu t nƠy đc xác đnh ti
đim tip xúc ca đng cong hu dng U
2
vi đng biên hiu qu. Tp hp
đng hu dng (U
1’
, U
2’
, U
3’
) cho thy nhƠ đu t nƠy chp nhn ri ro đ đt
đc mc sinh li cao hn, danh mc mang li li ích cao nht cho nhƠ đu t nƠy

Hình 1.1 ng biên hiu qu ca Markowitz
5
đc xác đnh ti đim tip xúc ca đng cong hu dng U
2’
vi đng biên hiu
qu.

1.2 Mô hình CAPM vƠ thc nghim trên các th trng
1.2.1 Mô hình CAPM
Mô hình CAPM đc xơy dng da trên nn tng ca lỦ thuyt th trng vn
do William Sharpe đ xut vƠo nm 1964, ông đã đt gii thng Nobel nh cng
hin nƠy nhng Lintner vƠ Mossin cng đã nghiên cu vƠ rút ra các kt qu tng
t. im ch yu đ lỦ thuyt danh mc phát trin thƠnh lỦ thuyt th trng vn là
Ủ tng v mt tƠi sn phi ri ro vi t sut sinh li R
f
vƠ nhƠ đu t có th cho vay
hoc đi vay không gii hn  mc lãi sut phi ri ro nƠy. Khi kt hp mt tƠi sn
phi ri ro (t trng đu t w
f
) vi mt danh mc các tƠi sn ri ro nm trên đng
cong hiu qu Markowitz (danh mc A) ta s đc mt danh mc mi có t sut
sinh li mong đi đc xác đnh bi phng trình E(R
p
) = w
f
R
f
+ (1 - w
f
) E(R
A

)
trong đó E(R
A
) lƠ t sut sinh li mong đi ca danh mc A. Phng sai ca danh
mc mi đc xác đnh:

2
p
= w
2
f

2
f
+ (1 - w
f
)
2

2
A
+ 2 w
f
(1 - w
f
) 
f

A


fA

Hình 1.2 Kt hp gia đng biên hiu qu vƠ li ích nhƠ đu t

 lch chun
T
sut
sinh
li
ng cong hiu qu
ng cong hu dng
U
1

U
2

U
3

U
1’

U
2’

U
3’

6
Vì tƠi sn phi ri ro có phng sai = 0 nên 
2
p
= (1 - w
f
)
2

2
A

Hay đ lch chun 
p
= (1 - w
f
) 
A

Thay th các t trng đu t vƠo E(R
p
) ta có:

Nh vy quan h gia t sut sinh li vƠ ri ro ca danh mc mi lƠ quan h tuyn
tính vi h s gc lƠ . Quan h nƠy đc th hin trong hình 1.3

Chúng ta có th đt đc bt k đim nƠo dc theo đng thng ni t R
f
đn
A bng vic đu t mt t l w
f
vƠo tƠi sn phi ri ro vƠ phn còn li (1 – w
f
) vào
danh mc ti đim A trên đng cong hiu qu. Các tp hp có th ca danh mc
kt hp nm trên đng thng nƠy đu có u th hn tt c các danh mc tƠi sn ri
ro trên đng cong hiu qu bên di đim A vì danh mc nm trên đng thng có
cùng ri ro nhng có t sut sinh li cao hn danh mc nm trên đng cong hiu
qu tng ng bên di. Tng t, đng thng ni t R
f
đn B có h s gc ln
hn s hiu qu hn đng thng R
f
-A. ng thng t R
f
tip xúc vi đng cong
hiu qu ti đim M lƠ đng thng có h s gc ln nht trong tt c các đng


p


A

E(R
p
) = R
f
+ (E(R
A
) - R
f
)
E(R
A
) - R
f

A

Hình 1.3 Kt hp gia tƠi sn ri ro vƠ danh mc trên đng biên hiu qu
7
thng xut phát t R
f
đn đng biên hiu qu đc gi lƠ đng th trng vn
(CML – Capital Market Line). Vi mc tiêu hiu qu v li nhun vƠ ri ro, các nhƠ
đu t s chn các danh mc nm trên đng th trng vn tu thuc vƠo mc đ
chp nhn ri ro ca mình.

Hình 1.4 cho thy ti M nhƠ đu t không quan tơm đn ri ro và s đu t
100% vn ca mình vƠo danh mc M. NhƠ đu t ngi ri ro s cho vay mt phn
vƠo tƠi sn phi ri ro vƠ đu t phn còn li vƠo danh mc M to thƠnh danh mc
nm trên đng CML đon gia R
f
vƠ M, ngc li nhƠ đu t thích ri ro s đi vay
thêm vƠ đu t nhiu hn vƠo danh mc M to thƠnh danh mc nm trên đng
CML đon phía trên đim M. Vì danh mc M nm trên tip tuyn nên nó có đng
kh nng kt hp ca các danh mc cao nht vƠ tt c nhƠ đu t đu mun đu t
vƠo danh mc M bng cách đi vay hoc cho vay đ đt mt đim nƠo đó trên đng
CML, do đó danh mc M phi bao gm tt c các tƠi sn ri ro, danh mc đc bit
nƠy đc gi lƠ danh mc th trng.

M  lch chun

Hình 1.4 La chn danh mc trên đng CML theo khu v nhƠ đu t
8
LỦ thuyt danh mc Markowitz lu Ủ rng thc đo đáng tin cy đ xem xét
khi đa thêm mt chng khoán vƠo trong danh mc lƠ hip phng sai trung bình
ca nó vi tt c các tƠi sn khác trong danh mc, lỦ thuyt th trng vn cng cho
thy rng danh mc đáng tin cy nht lƠ danh mc th trng. Hai ni dung nƠy nói
lên rng s cơn nhc quan trng duy nht đi vi bt k tƠi sn ri ro nƠo chính lƠ
hip phng sai trung bình ca nó vi tt c các tƠi sn khác trong danh mc th
trng hay đn gin hn lƠ hip phng sai ca tƠi sn đó đi vi danh mc th
trng.
Nh vy t s đc thay th bng vi Cov
i,M
đi din cho ri
ro ca tƠi sn i vƠ Cov
M,M
đi din cho ri ro ca danh mc th trng. Vì hip
phng sai ca bt k tƠi sn nƠo vi chính nó cng lƠ phng sai ca nó nên
Cov
M,M
= 
2
M
. Phng trình th hin mi quan h gia ri ro vƠ t sut sinh li k
vng ca mt tƠi sn đc vit li t phng trình ca đng CML nh sau:

ng thng biu din mi quan h nƠy đc gi lƠ đng th trng chng
khoán (SML – Security Market Line). Phng trình ca đng th trng chng
khoán cùng vi các c lng trên tƠi sn phi ri ro vƠ trên danh mc th trng có
th to ra t sut sinh li mong đi ca bt k tƠi sn nƠo da trên ri ro h thng
ca nó.

Hình 1.5 th hin quan h gia ri ro vƠ t sut sinh li ca mt tƠi sn trong
đó thc đo ri ro hp lỦ lƠ hip phng sai ca tƠi sn vi danh mc th trng.






p

A

Cov
i,M
Cov
M,M

(R
M
- R
f
)

2
M

E(R
i
) = R
f

+
Cov
i,M
9









t phng trình ca đng SML s lƠ:
i lng  lƠ thc đo chun hóa ca ri ro vì nó thit lp quan h gia hip
phng sai ca tƠi sn vi danh mc th trng và phng sai ca danh mc th
trng, kt qu lƠ danh mc th trng có  = 1. Vì th, nu  ca mt tƠi sn ln
hn 1 thì tƠi sn nƠy có ri ro h thng ln hn th trng ngha lƠ tƠi sn đó có tính
kh bin cao hn danh mc th trng.








Phng trình ca đng SML và hình 1.6 cho thy t sut sinh li mong đi
ca mt tƠi sn ri ro đc xác đnh bi t sut sinh li phi ri ro cng vi phn bù


M
2

E(Ri)
E(R
i
) = R
f
+ 
i
(R
M
- R
f
)
Cov
i,M

2
M


i
=


E(Ri
)
1

Hình 1.5 Quan h gia ri ro vƠ t sut sinh li ca mt tƠi sn – đng SML
Hình 1.6 ng th trng chng khoán (SML) vi ri ro h thng Beta
10
ri ro ca tƠi sn đó. Phn bù ri ro đc xác đnh bng ri ro h thng ca tƠi sn

i
nhơn vi phn bù ri ro th trng R
M
- R
f
. Phng trình nƠy chính lƠ mô hình
CAPM (Capital Asset Pricing Model) hay còn gi lƠ mô hình đnh giá tƠi sn vn.
Nu ta c lng đc t sut sinh li ca mt tƠi sn thì ta có th so sánh t sut
sinh li c lng nƠy vi t sut sinh li yêu cu t mô hình CAPM vƠ xác đnh
xem tƠi sn nƠy đang b đnh giá thp, đnh giá cao hay đnh giá đúng. S khác bit
gia t sut sinh li c lng vƠ t sut sinh li yêu cu đôi khi đc gi lƠ Anpha
ca c phiu. Nu Anpha bng 0 c phiu nƠy s nm trên đng SML khi đó tƠi
sn đc đnh giá đúng tng ng vi ri ro h thng ca nó. Nu Anpha ơm c
phiu b đnh giá cao khi đó nó s nm bên di đng SML. Nu Anpha dng c
phiu b đnh giá thp và nó s nm phía trên đng SML.
1.2.2 Thc nghim ca mô hình CAPM
Mô hình CAPM do Sharpe đ xut liên kt gia ri ro vƠ t sut sinh li, s
dng beta, lãi sut phi ri ro và t sut sinh li th trng đ c lng t sut sinh
li mong đi ca tƠi sn, beta trong mô hình nguyên thu này đc gi đnh là
không thay đi theo thi gian. Mô hình vi beta không đi còn đc gi là mô hình
CAPM không điu kin. Mt trong nhng nghiên cu thc nghim đu tiên ng
dng CAPM là nghiên cu ca Fama và Macbeth vào nm 1973, hai ông đã phát
hin ra s tn ti mi quan h cùng chiu gia ri ro và t sut sinh li trung bình
ca c phiu thng  th trng chng khoán NewYork (NYSE) s dng t sut
sinh li tháng giai đon 1926 – 1968, h thy rng ngoài beta không có ri ro h

thng nào khác nh hng đn t sut sinh li trung bình ca c phiu. Ball et al.
(1976) nghiên cu thc nghim cng cho thy có bng chng v mi quan h tuyn
tính gia ri ro và t sut sinh li trung bình  th trng c phiu ca ngành công
nghip Úc giai đon 1958 – 1970. Ariff và Johnson (1990) tìm thy mi quan h
tuyn tính gia ri ro và t sut sinh li  th trng chng khoán Singapore giai
đon 1973 – 1988. Chen (2003) cng công b có bng chng thc nghim ng h
mô hình CAPM  th trng chng khoán Ơi Loan. Các nghiên cu này cho thy
có mi quan h gia ri ro và t sut sinh li có Ủ ngha thng kê và h s hi qui
11
beta cao trong các mu nghiên cu. Ngc li, mt s nghiên cu cho thy beta ca
c phiu thay đi theo thi gian ch không phi là mt hng s và h đ xut mô
hình CAPM có beta thay đi hay còn gi là mô hình CAPM có điu kin
(CCAPM). Jagannathan và Wang (1996) kim đnh CCAPM  th trng chng
khoán NYSE đã phát hin thy rng CCAPM hiu qu hn CAPM khi c lng t
sut sinh li chng khoán. Durack et al. (2004) thc hin kim đnh CCAPM  th
trng chng khoán Úc cng kt lun CCAPM gii thích tt hn mi quan h gia
t sut sinh li và ri ro so vi CAPM. Elsas et al. (2003) phân tích beta và t sut
sinh li th trng chng khoán c cng công nhn rng CCAPM u th hn
CAPM trong vic c lng t sut sinh li chng khoán. Tuy nhiên, vic đánh giá
tính hiu qu ca mô hình CAPM đã dn đn nhng tranh lun vì có mt s nghiên
cu thc nghim không ng h mô hình CAPM và phát hin ra nhiu nhân t mi
giúp gii thích tt hn s bin thiên trong t sut sinh li chng khoán ngoài nhân
t th trng. Banz (1981) nhn thy qui mô công ty (tính theo giá th trng) có
nh hng đn t sut sinh li mong đi ca chng khoán, trong đó các công ty qui
mô nh thng có t sut sinh li trung bình cao hn t sut sinh li c lng bi
mô hình CAPM và ngc li. Bhandary (1988) phát hin thy t sut sinh li mong
đi ca chng khoán có quan h cùng chiu vi t s n trên vn c phn trên th
trng chng khoán NYSE. Chan et al. (1991) ghi nhn rng có mi quan h có ý
ngha thng kê gia t sut sinh li mong đi ca c phiu vi bn nhơn t bao
gm: E/P, qui mô, t l giá tr s sách trên giá th trng và CF/P (cash flow yield)

trên th trng chng khoán Tokyo giai đon 1971 – 1988. Fama và French (1992)
khi nghiên cu các nhơn t nh hng đn t sut sinh li c phiu trên các th
trng chng khoán NYSE, AMEX, và NASDAQ đã kt lun không tn ti mi
quan h gia beta vƠ t sut sinh li trong sut thi k t 1963 - 1990. Gonzalez
(2001) đã ghi nhn không có bng chng thc nghim cho tính hiu qu ca CAPM
trên th trng chng khoán Caracas giai đon 1992 – 1998. Drew et al. (2004) s
dng mô hình CAPM và mt mô hình đa nhơn t đ phân tích t sut sinh li trên
th trng chng khoán Thng Hi đã nhn thy mô hình đa nhơn t hot đng