xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

BỘ TÀI CHÍNH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING

------

TRỊNH THẾ NGỌC

XÁC ĐỊNH TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA
CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH
CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016


BỘ TÀI CHÍNH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING
--------------

TRỊNH THẾ NGỌC

XÁC ĐỊNH TỶ SUẤT SINH LỢI
CỦA CỔ PHIẾU NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO
DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số: 60340201

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. PHẠM HỮU HỒNG THÁI

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016


LỜI CAM ĐOAN
Lời cam đoan:”Tôi cam đoan luận văn này là công trình do chính tôi nghiên
cứu và soạn thảo. Tôi không sao chép từ bất kỳ một bài viết nào đã được công bố mà
không trích dẫn nguồn gốc. Nếu có bất kỳ một vi phạm nào, tôi hoàn toàn chịu trách
nhiệm”.
TP. Hồ Chí Minh, ngày

tháng 02 năm 2016

Tác giả luận văn

Trịnh Thế Ngọc

i


LỜI CẢM ƠN
Từ xa xưa ông cha ta đã nói: “Không thầy đố mày làm nên”, câu nói thể hiện
tinh thần hiếu học và tôn sư trọng đạo của dân tộc ta. Thật sự không ai có thể xây nhà
mà không có nền móng vững chắc. Mà muốn có nền móng vững chắc, đặc biệt là nền
móng trong lĩnh vực khoa học thì phải trên cơ sở kế thừa những thành tựu khoa học

của những người đi trước và từ đó mà nghiên cứu phát triển thêm.
Tôi có lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Thái, người đã hướng dẫn tôi hoàn thành
luận văn này và các thầy, cô đã giảng dạy và cung cấp cho tôi những kiến thức vô
cùng quí báu, cùng một số tác giả trên báo, tạp chí,... là chủ nhân của những tư liệu
quý để tôi tham khảo trong quá trình viết luận văn.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn đến bạn bè, đồng nghiệp đã tận tình tham gia
đóng góp ý kiến cho luận văn hoàn chỉnh.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng 02 năm 2016

Tác giả luận văn

Trịnh Thế Ngọc

ii


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

α:

Anpha chứng khoán

β:

Beta chứng khoán

ρij:

Hệ số tương quan giữa hai tài sản i và j

ơi:

Độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi tài sản i

ơi2:

Phương sai tỷ suất sinh lợi của tài sản i

covij:

Hiệp phương sai giữa hai tài sản i và j

ơp:

Độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục P

E(Ri):

Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản i

E(Rp): Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục P
R2 :

Hệ số xác định mô hình hồi qui

Rb:

Lãi suất đi vay

Rf:

Lãi suất phi rủi ro

Rm:

Tỷ suất sinh lợi của thị trường

iii


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮC
DMĐT

Danh mục đầu tư

DMTT

Danh mục thị trường

TSSL

Tỷ suất sinh lợi

SGDCK

Sở giao dịch chứng khoán

UNCKNN

Ủy ban chứng khoán Nhà nước

TTCK

Thị trường chứng khoán

Sàn HOSE

Sở giao dịch chứng khoán TP HCM

CTCK

Công ty chứng khoán

TPCP

Trái phiếu chính phủ

DNNN

Doanh nghiệp nhà nước


DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC

Phụ lục

Trang

Phụ lục 4.1. Danh sách công ty trên sàn HOSE

75

Phụ lục 4.2. Biểu giá chứng khoán

83

Phụ lục 4.3. Biểu lợi nhuận hàng tháng của chứng khoán

95

Phụ lục 4.4. Biểu lợi nhuận thị trường

107

Phụ lục 4.5. Biểu lãi suất phi rủi ro

109

Phụ lục 4.6. Biểu quy mô và tỷ số P/B của công ty

111

Phụ lục 4.7. Phân loại danh mục

139

Phụ lục 4.8. Biểu lợi nhuận của danh mục

151

Phụ lục 4.9. Biểu giá trị biến phụ thuộc

152

Phụ lục 4.10. Biểu giá trị biến độc lập

154

v


DANH MỤC BẢNG

Bảng

Trang

Bảng 2.1. Chuỗi dữ liệu trung bình hàng tháng

15

Bảng 2.2. Các nghiên cứu trước đây về mô hình

24

Bảng 3.1. Phân loại danh mục chứng khoán

38

Bảng 4.1. Kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu thời gian

48

Bảng 4.2. Mô tả thống kê

52

Bảng 4.3. Ma trận tương quan giữa các biến

53

Bảng 4.4. Kết quả chạy hồi quy theo OLS

54

Bảng 4.5. Ma trận tương quan giữa các biến theo Fama-French

57

Bảng 4.6. Hồi quy phụ

57

Bảng 4.7. Kiểm định tương quan phần dư với độ trễ = 1

57

Bảng 4.8. Kiểm định tương quan phần dư với độ trễ = 2

58

Bảng 4.9. Kiểm định White về phương sai thay đổi của phần dư

60

Bảng 4.10. Ma trận tương quan giữa các biến theo Carhart

60

Bảng 4.11. Hồi quy phụ

61

Bảng 4.12. Kiểm định tương quan phần dư với độ trễ = 1

61

Bảng 4.13. Kiểm định tương quan phần dư với độ trễ = 2

61

Bảng 4.14. Kiểm định White về phương sai thay đổi của phần dư

63

Bảng 4.15. Kiểm định tự tương quan mô hình sai phân tổng quát

64

vi


DANH MỤC HÌNH
Hình
Đồ thị 2.1. Đường thị trường chứng khoán SML với rủi ro hệ

Trang
5

thống được chuẩn hoá
Đồ thị 4.1. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục SL

49

Đồ thị 4.2. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục SM

49

Đồ thị 4.3. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục SH

49

Đồ thị 4.4. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục BL

49

Đồ thị 4.5. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục BM

50

Đồ thị 4.6. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục BH

50

Đồ thị 4.7. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục W

50

Đồ thị 4.8. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục M

50

Đồ thị 4.9. Tỷ suất sinh lợi vượt mức của danh mục L

50

Đồ thị 4.10. Phần bù rủi ro thị trường RMRF

51

Đồ thị 4.11. Phần bù quy mô SMB

51

Đồ thị 4.12. Phần bù giá trị HML

51

Đồ thị 4.13. Phần bù đà tăng trưởng WML

51

Đồ thị 4.14. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy

58

TSSL vượt mức của danh mục SL theo mô hình Fama-French
Đồ thị 4.15. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy

59

TSSL vượt mức của danh mục SM theo mô hình Fama-French
Đồ thị 4.16. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy

59

TSSL vượt mức của danh mục SH theo mô hình Fama-French
Đồ thị 4.17. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy

59

TSSL vượt mức của danh mục BL theo mô hình Fama-French
Đồ thị 4.18. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy

59

TSSL vượt mức của danh mục BM theo mô hình Fama-French
Đồ thị 4.19. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy TSSL

60

vượt mức của danh mục BH theo mô hình Fama-French
Đồ thị 4.20. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy TSSL

62


vượt mức của danh mục W theo mô hình Carhart
Đồ thị 4.21. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy TSSL

62

vượt mức của danh mục M theo mô hình Carhart
Đồ thị 4.22. Đồ thị phương sai thay đổi của phần dư khi hồi quy TSSL
vượt mức của danh mục L theo mô hình Carhart

viii

62


Trang

LỜI CAM ĐOAN.......................................................................................i
LỜI CẢM ƠN...........................................................................................ii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU.................................................................. iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT............................................................iv
DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC....................................................................v

DANH MỤC BẢNG.................................................................................vi
DANH MỤC HÌNH.................................................................................vii
MỤC LỤC...................................................................................................ix

ix



MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU .......................................................................... 1
1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI .............................1
1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU.................................2
1.3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU .......................2
1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU..............................2
1.5. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI ................3
1.6. BỐ CỤC NGHIÊN CỨU ...................................3
Tóm tắt chương 1: .........................................3
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN ............................................................................................. 4
2.1. LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH .........................4
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ CAPM, FAMA-FRENCH VÀ CARHART .. 16
2.3. THỰC TRẠNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM .......... 24
Tóm tắt chương 2: ........................................ 30
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.................................................................. 32
3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU................................. 32
3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU............................. 33
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ................................. 37
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY ........................... 41
Tóm tắt chương 3: ........................................ 46
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN................................................ 47
4.1. KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG VÀ ĐỒNG TÍCH HỢP .................. 47

4.2 KẾT QUẢ HỒI QUI .................................... 52
4.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH FAMA-FRENCH ....................... 56
4.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CARHART .......................... 60
4.5. KHẮC PHỤC TỰ TƯƠNG QUAN ........................... 63
4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ ................................. 64
Tóm tắt chương 4: ........................................ 66
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, GỢI Ý CHÍNH SÁCH.............................................................68
5.1. KẾT LUẬN ......................................... 68
5.2. GỢI Ý CHÍNH SÁCH ................................... 70
5.3. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO.......................71
TÀI LIỆU THAM KHẢO...................................................................................................... 73



CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
1.1 . TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Đối với các quốc gia có nền kinh tế vận hành theo cơ chế thị trường thì vai trò
của TTCK là vô cùng quan trọng. TTCK là kênh chủ yếu thu hút các nguồn vốn đầu tư
nhàn rỗi trung, dài hạn cho nền kinh tế. TTCK Việt Nam đã ra đời cách đây hơn 15
năm đã và đang trở nên hấp dẫn đối với nhà đầu tư trong nước cũng như nước ngoài
mặc dù thị trường đã trải qua những giai đoạn thăng trầm khác nhau. Một đặc điểm nổi
bật của TTCK Việt Nam là các nhà đầu tư nhỏ lẻ rất đông nhưng trình độ thì rất hạn
chế nên thường đầu tư theo cảm tính, tin đồn và có xu hướng bầy đàn. Đây cũng chính
là điểm mấu chốt để dẫn đến việc đầu cơ bằng cách tung tin đồn thất thiệt, đánh lên
hay đánh xuống thao túng thị trường. Cho nên tại Việt Nam xảy ra hiện tượng tưởng
chừng như nghịch lý là người hiểu biết lý thuyết, hiểu biết chứng khoán nhiều nhưng
đầu tư lại hỏng. Nhưng người không hiểu, đôi khi chỉ chơi liều lĩnh theo kiểu “bầy
đàn” có khi lại trúng. Đó là một điều không lành mạnh của TTCKVN. Tuy nhiên, các
nhà đầu tư nhỏ lẻ thường là những người bị thiệt hại nhiều hơn là chiến thắng trong
cuộc chơi không cân sức này.

Quan sát TTCK qua các thời kỳ từ khi hình thành đến hiện tại, chúng ta chứng
kiến không ít lần VN-Index giảm mạnh, mà nguyên nhân đều là tăng trưởng quá nóng
trong thời gian ngắn. Những nhà đầu tư không có kiến thức chuyên môn, đầu tư theo
hình thức bầy đàn, khi thì ào ạt mua vào, lúc đổ xô bán ra. Điều này khiến thị trường
biến động mạnh, gây ra hiện tượng “bong bóng”, người người đầu tư chứng khoán, các
công ty cũng đầu tư chứng khoán. Đến khi “bong bóng” quá lớn, chỉ cần một lực tác
động nhỏ, thế là nổ tung, điển hình thị trường đã xuống mức đáy 366.02 điểm vào
ngày 20/6/2008, trong khi chỉ mấy tháng trước đó, đang còn chênh vênh trên đỉnh cao
nhất 1,170.67 điểm vào 12/3/2007.
Nhà đầu tư không quan tâm đến những chỉ số tài chính. Điển hình, vào thời kỳ
VN-Index tăng mạnh nhất, chỉ số P/E bình quân của các doanh nghiệp niêm yết trên
thị trường chứng khoán Việt Nam hiện đang là 38.18 lần. So sánh với mức trung bình
của các thị trường khác, P/E chỉ dao động từ 10 đến 17 lần. Điều này cho thấy rằng giá

1


cổ phiếu có lúc đã vượt quá cao so với giá trị thực của nó.
Hiện nay, TTCK đang có dấu hiệu khởi sắc cùng với sự ổn định kinh tế vĩ mô, để
tiến hành đầu tư chứng khoán có hiệu quả thì chính bản thân các nhà đầu tư trong nước
cũng phải tự phát triển, hoàn thiện bản thân mình. Đặc biệt là trang bị kỹ năng định giá
chứng khoán, lựa chọn những cổ phiếu tốt trong danh mục. Điều này không những đòi
hỏi phải có kiến thức, kinh nghiệm mà còn phải có khả năng phân tích tình hình hoạt
động của các công ty niêm yết, những thông tin được công bố và những báo cáo, đánh
giá, dự báo của các tổ chức trong và ngoài nước.
Qua quá trình phát triển và những thăng trầm của thị trường, chúng ta nhận thấy
rằng, cần phải có một mô hình định giá phù hợp nhất cho TTCKVN, để hỗ trợ nhà đầu
tư trong quá trình lựa chọn cổ phiếu, quản lý danh mục đầu tư cũng như giúp TTCK
Việt Nam trở nên chuyên nghiệp và hiệu quả hơn. Và mô hình định giá chứng khoán
của đề tài nghiên cứu sử dụng chính là mô hình CAPM, Fama – French và Carhart.

Đề tài tiến hành kiểm định các mô hình CAPM, Fama-French và Carhart với dữ
liệu mới nhất để so sánh mức độ hiệu quả của mô hình trên TTCKVN, từ đó chọn ra
mô hình phù hợp nhất cho việc xác định tỷ suất sinh lợi của chứng khoán hay danh
mục đầu tư nhằm cung cấp cái nhìn khái quát nhất về thị trường cũng như hỗ trợ, định
hướng và là cơ sở tham chiếu để nhà đầu tư có được những quyết định sáng suốt và
hợp lý trên TTCKVN trong giai đoạn hiện nay. Vì những lý do cấp đó, tôi quyết định
nghiên cứu đề tài: “Xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch
chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh”.
1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Xác định tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết sử dụng các mô hình CAPM,
Fama-French và Carhart.
1.3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
- Đối tượng nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu niêm yết trên
TTCKVN từ 01/01/2010 đến 31/12/2014.
- Đề tài chỉ nghiên cứu các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP
Hồ Chí Minh với số liệu từ 01/01/2010 đến 31/12/2014.
1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài sử dụng phương pháp phân tích định lượng dựa trên dữ liệu chuỗi thời
2


gian: Phân tích thống kê dựa trên các bảng biểu, biểu đồ để kiểm tra, đánh giá và so
sánh dữ liệu đầu vào cũng như các kết quả thu được. Xây dựng mô hình hồi quy đơn
biến và đa biến để kiểm định mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu với các yếu
tố đầu vào tương ứng với mỗi mô hình.
1.5. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
- Về phương diện khoa học: cung cấp thêm một bằng chứng về mức độ phù hợp
của các mô hình đầu tư hiện đại trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Về phương diện thực tiễn: Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn quan trọng
trong việc giúp cho các nhà đầu tư chứng khoán cách thức xác định tỷ suất sinh lợi

chứng khoán và nhận biết được tầm ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố
đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, cũng như hỗ trợ nhà đầu tư trong quá trình lựa chọn
cổ phiếu, quản lý danh mục đầu tư, giúp cho hoạt động đầu tư trên thị trường chứng
khoán Việt Nam trở nên chuyên nghiệp và hiệu quả hơn.
1.6. BỐ CỤC NGHIÊN CỨU
Bố cục nghiên cứu có 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý luận
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận, gợi ý chính sách
Tóm tắt chương 1:
Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhà đầu tư khi tiến hành định giá chứng khoán
thì sử dụng mô hình nào, đây là lý do cơ bản hình thành mục tiêu nghiên cứu ? Thực
hiện phương pháp nghiên cứu định lượng, sau khi thu thập dữ liệu của 239 công ty
thời kỳ 2014 – 2014, phân loại danh mục và thu thập các dữ liệu liên quan khác như
lãi suất trái phiếu chính phủ, chỉ số VN-Index, giá trị sổ sách, giá trị thị trường của
công ty, chạy Eviews đưa ra kết quả, để thảo luận ý nghĩa của từng mô hình, từ đó kết
luận, gợi ý chính sách.

3


CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1. LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH
2.1.1. Khái niệm các mô hình
2.1.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model – CAPM)
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) của William Sharpe (1964) và John
Lintner (1965) đánh dấu sự ra đời của lý thuyết định giá tài sản và giúp Sharpe giành
giải Nobel năm 1990. Sau đó, Jack Treynor phát triển dựa trên mối quan hệ giữa rủi ro

và tỷ suất sinh lợi mong đợi, được diễn tả bởi công thức sau:
E(Ri) = Rf + βim[E(Rm) – Rf]
Đây là mô hình đơn giản nhưng có hiệu quả và ứng dụng thực tiễn khá cao. Mặc
dù mô hình vẫn còn khá nhiều khiếm khuyết và đã được nhiều nhà nghiên cứu chỉ ra
sau này nhưng cho đến ngày nay CAPM vẫn còn được sử dụng rộng rãi trong các ứng
dụng, chẳng hạn như ước lượng các chi phí cho dự án, ước lượng rủi ro dòng tiền cho
các dự án đầu tư tiềm năng và tỷ suất lợi nhuận mong đợi cho các nhà đầu tư.
Ý tưởng chung đằng sau mô hình CAPM là các nhà đầu tư khi tiến hành đầu tư
vốn của mình vào bất cứ tài sản gì thì cũng được bù đắp lại theo hai cách: giá trị tiền tệ
theo thời gian và rủi ro. Gía trị tiền tệ theo thời gian thể hiện thông qua lợi nhuận phi
rủi ro trong công thức và khi dùng tiền để đầu tư vào bất cứ hoạt động nào thì nhà đầu
tư sẽ được hưởng sự bù đắp này. Phần còn lại trong công thức thể hiện hệ số rủi ro β
cho các khoản khác mà nhà đầu tư được hưởng vì đã chấp nhận một tỷ lệ rủi ro cao
hơn. Khoản bù đắp này được sử dụng để so sánh thu nhập từ tài sản so với thu nhập thị
trường kỳ vọng qua một khoản thời gian (expected market return over a period of
time) với mức đền bù rủi ro thị trường market premium: E(Rm) – Rf. Và như vậy, nhà
đầu tư sẽ không thực hiện đầu tư nếu thu nhập kỳ vọng không đạt mức thu nhập kỳ
vọng tối thiểu yêu cầu.
Trong mô hình này, tỷ suất sinh lợi mong đợi bằng tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
(risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của
chứng khoán đó. Rủi ro không mang tính hệ thống không được xem xét trong mô hình
này do nhà đầu tư có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa để loại bỏ loại rủi ro

4


này. Nhà đầu tư sẽ dựa trên rủi ro và tỷ suất sinh lợi từ mô hình để thiết lập đường thị
trường chứng khoán SML, họ đầu tư những chứng khoán được định giá thấp (bên trên
đường SML) và bán khống (nếu thị trường cho phép) hoặc từ bỏ việc nắm giữ những
chứng khoán được định giá cao (bên dưới SML), thể hiện qua hình sau đây.

E(Ri)

SML
Chứng khoán bị
định giá thấp

E(RM)

C ●●●●
●●●●
A
●●●● D
●●●
B

Chứng khoán bị
định giá cao

Beta âm Rf
Gía thực tế
1

β

Đồ thị 2.1. Đường thị trường chứng khoán SML với
rủi ro hệ thống được chuẩn hóa
Như vậy, khi hệ số beta càng cao thì suất sinh lợi của chứng khoán càng cao và vì
vậy, cũng mang nhiều rủi ro nhiều hơn. Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng
khoán có beta bằng 0 chính là lợi nhuận phi rủi ro, Rf. Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng

của chứng khoán có beta bằng 1 chính là lợi nhuận trung bình của thị trường, E(Rm).
Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro beta của chứng khoán là quan hệ tuyến tính
được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(Rm) – Rf.
Ngoài ra, lý thuyết CAPM, đi lên từ lý thuyết danh mục của Markowitz, cho nên
nó cần một số giả định sau:
(1) Tất cả các nhà đầu tư đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowitz, họ mong
muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả. Vì vậy vị trí chính xác trên
đường biên hiệu quả và danh mục cụ thể được chọn sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng
rủi ro – tỷ suất sinh lợi của mỗi nhà đầu tư.
(2) Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro
– Rf.

5


(3) Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất: có nghĩa là, họ có ước
lượng các phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau. Vả lại, giả
định này có thể bỏ qua, lúc đó các khác biệt trong các giá trị mong đợi sẽ không lớn
nên các ảnh hưởng của chúng sẽ không đáng kể.
(4) Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau chẳng
hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm. Mô hình này sẽ được xây dựng cho một
khoảng thời gian giả định và kết quả của nó cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giả định
khác đi. Sự khác nhau trong phạm vi thời gian sẽ đòi hỏi các nhà đầu tư xác định ra
các thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với các phạm vi thời gian đầu tư
của họ.
(5) Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghĩa là các nhà đầu tư có
thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào. Giả thuyết
này cho phép chúng ta thảo luận các kết hợp đầu tư thành các đường cong liên tục.
Thay đổi giả thuyết này sẽ có một chút ảnh hưởng đến lý thuyết.
(6) Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản.

(7) Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được
phản ánh một cách đầy đủ. Đây là một giả định ban đầu hợp lý và có thể thay đổi
được.
(8) Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng. Điều này có nghĩa là chúng ta bắt
đầu với tất cả các tài sản được đánh giá đúng với mức độ rủi ro của chúng.
(i) Lý thuyết quá trình định giá
Quy trình thực hiện định giá danh mục đầu tư dựa trên cơ sở lý thuyết về định
giá. Như đã biết về mô hình định giá CAPM, nhà đầu tư sẽ nắm giữ, mua vào danh
mục bị định giá thấp và bán ra, từ bỏ danh mục đang bị định giá cao.
● Quyết định nắm giữ hay mua vào:
Nếu thiết lập danh mục đầu tư từ A, B, C và D, nhà đầu tư sẽ mua vào chứng
khoán C, vì C đang bị định giá thấp. Tỷ suất sinh lợi mong đợi (từ CAPM) nhỏ hơn tỷ
suất sinh lợi mà nhà đầu tư yêu cầu.
● Quyết định từ bỏ hay bán đi:
Nếu đang nắm giữ B, D nhà đầu tư sẽ từ bỏ, bởi vì tỷ suất sinh lợi yêu cầu của B
nhỏ hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi.

6


● Không quyết định:
Nếu đang nắm giữ A, nhà đầu tư có thể nắm giữ hoặc từ bỏ, vì tỷ suất sinh lợi
yêu cầu của A bằng tỷ suất sinh lợi mong đợi. Nhà đầu tư sẽ không có hành động nào
đối với A.
- Đa dạng hóa DMĐT và loại bỏ rủi ro phi hệ thống:
Tài liệu “Đầu tư tài chính” của tác giả Võ Thị Thuý Anh (2012), cho biết việc đa
dạng hóa DMĐT sẽ làm giảm độ lệch chuẩn của danh mục, đặc biệt nếu các chứng
khoán có tương quan không hoàn toàn với nhau thì hiệp phương sai trung bình của
danh mục sẽ giảm xuống đáng kể. Tuy nhiên, việc đa dạng hóa cũng không phải là nên
đưa vào càng nhiều chứng khoán càng tốt vì lúc đó sẽ nảy sinh vấn đề tự tương quan.

Ngoài ra, một điểm cần lưu ý nữa là cho dù DMĐT có được đa dạng hóa tốt đến mấy
thì nó thể chỉ loại ra được rủi ro phi hệ thống, còn rủi ro hệ thống thì không thể loại
trừ. Do đó, chỉ có phương sai hệ thống (σ2m) là đáng quan tâm vì nó không thể đa dạng
hóa được.
Như đã biết, danh mục thị trường bao gồm tất cả tài sản rủi ro nên nó là danh
mục đa dạng hóa hoàn toàn, nghĩa là tất cả các rủi ro đặc thù của mỗi tài sản trong
danh mục đều được đa dạng hóa. Hay nói cách khác, rủi ro đặc thù của một tài sản sẽ
được bù trừ bởi sự biến thiên đặc trưng của tất cả các tài sản khác trong danh mục.
Rủi ro đặc thù (rủi ro có thể đa dạng hóa) hay còn được gọi là rủi ro phi hệ thống.
Ngược lại, rủi ro hệ thống – được định nghĩa như là sự biến thiên trong tất cả tài sản
rủi ro do tác động của biến số kinh tế vĩ mô, tồn tại trong danh mục thị trường. Rủi ro
hệ thống được đo lường bằng độ lệch chuẩn của TSSL của danh mục thị trường, và có
thể thay đổi theo thời gian khi có những thay đổi trong các biến số kinh tế vĩ mô chẳng
hạn như sự thay đổi của tốc độ cung tiền, sự biến động lãi suất và sự biến động nhân
các nhân tố như sản xuất công nghiệp, thu nhập.
Làm sao để đo lường mức độ đa dạng hóa ? Một danh mục đa dạng hóa hoàn
toàn sẽ tương quan với danh mục thị trường là +1. Điều này là logic vì đa dạng hóa
hoàn toàn có nghĩa là đã loại bỏ tất cả những rủi ro phi hệ thống hay rủi ro riêng của
các tài sản. Một khi đã loại bỏ hết tất cả các rủi ro phi hệ thống chỉ còn lại rủi ro hệ
thống, là rủi ro không thể đa dạng hóa được. Vì vậy, các danh mục được đa dạng hóa
hoàn toàn sẽ tương quan hoàn hảo với danh mục thị trường.

7


Một vấn đề quan trọng là có bao nhiêu chứng khoán nên được đưa vào để đạt một
danh mục được đa dạng hóa hoàn toàn (không còn rủi ro đặc thù) ? Để tìm ra câu trả
lời, phải quan sát điều gì xảy ra khi gia tăng quy mô của danh mục bằng cách thêm vào
các chứng khoán có tương quan dương. Nhiều nghiên cứu đã kiểm tra độ lệch chuẩn
bình quân của các danh mục có quy mô khác nhau với các cổ phiếu được lựa chọn

ngẫu nhiên. Cụ thể, các tác giả đã tính toán độ lệch chuẩn của một danh mục với số
lượng cổ phiếu gia tăng dần đến 20 cổ phiếu. Các kết quả cho thấy, những cổ phiếu
ban đầu đưa vào danh mục có tác dụng đa dạng hóa rất nhanh. Đặc biệt khoảng 90%
lợi ích của đa dạng hóa có ở danh mục từ 12 đến 18 cổ phiếu.
Hệ số beta và ý nghĩa:
+Hệ số beta là một tham số phản ánh mối quan hệ giữa độ biến động của giá
chứng khoán mà ta quan tâm với sự biến động của mức giá chung trên thị trường. Nó
phản ánh độ nhạy cảm của giá chứng khoán đang xem xét với mức giá chung của thị
trường. Trên thế giới, đặc biệt là ở các thị trường tài chính hiệu quả, có những tham số
mà hầu hết các nhà kinh doanh chứng khoán luôn luôn phải xem xét trước khi quyết
định đặt tài sản của mình vào một loại chứng khoán nào đó. Trong đó câu hỏi mà
chúng ta thường gặp là: Hệ số beta của cổ phiếu đó là bao nhiêu ? làm sao tính được
hệ số beta đó ?
+ Hệ số beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm cách lượng hóa
rủi ro nhằm giảm bớt thiệt hại do rủi ro gây ra. Có rất nhiều khái niệm về rủi ro nhưng
trong đầu tư và kinh doanh thì rủi ro được định nghĩa là là sự khác biệt hay sai lệch
giữa TSSL thực tế đạt được so với TSSL dự kiến.
+ Nếu số lượng chứng khoán trong rổ đầu tư (n) tăng lên tức là đa dạng hóa đầu
tư tối đa thì rủi ro phi hệ thống (rủi ro đặc thù) sẽ bị triệt tiêu. Khi đó, đường rủi ro
tổng thể sẽ tiệm cận đường đường rủi ro hệ thống. Vì vậy, không có đầu tư nào là
không có rủi ro, rủi ro thấp nhất là rủi ro của nền kinh tế, tức rủi ro thị trường. Điều
này dẫn đến một kết luận quan trọng sau đây: rủi ro của một danh mục được đa dạng
hóa tốt phụ thuộc vào rủi ro hệ thống của các chứng khoán trong danh mục.
+ Nhiều cổ phiếu thuộc các ngành cung cấp dịch vụ công ích thường có beta nhỏ
hơn 1. Ngược lại hầu hết các cổ phiếu thuộc lĩnh vực kỹ thuật công nghệ cao có beta
lớn hơn 1, thể hiện khả năng tạo được một TSSL cao hơn, nhưng đồng thời cũng tiềm

8

ẩn rủi ro cao hơn.
+ Một số lưu ý khi ước lượng và sử dụng hệ số beta tại thị trường chứng khoán
Việt Nam: Do đặc thù của một thị trường chứng khoán mới, việc ước lượng và sử
dụng hệ số beta tại Việt Nam cần lưu ý những điểm sau:
. Thứ nhất là về mức giá. Mức giá giao dịch là chỉ số phản ánh mọi thông tin về
hoạt động của doanh nghiệp. Nhưng ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ
về doanh nghiệp, phần lớn là do sự tác động từ cung cầu về cổ phiếu của các nhà đầu
cơ. Đặc biệt, tâm lý đầu tư theo “bầy đàn”, hay “hiệu ứng đám đông” luôn chi phối
mạnh mẽ đến giá cổ phiếu. Do vậy, được tính toán từ các mức giá này không thể nói
lên hết rủi ro của doanh nghiệp.
. Thứ hai là danh mục thị trường. Hiện nay, ở Việt Nam có hai chỉ số chủ yếu
VN-Iindex và HNX-Index. Hai chỉ số này thực sự chưa đại diện đầy đủ được cho danh
mục thị trường, bởi danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành nghề trong nền
kinh tế và trong từng lĩnh vực, không bao gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực
đó, bởi vì còn thiếu các công ty lớn. Chính vì vậy, sự biến động của danh mục chưa
đánh giá chính xác sự biến động của nền kinh tế. Luận văn xem chỉ số VN-Index là chỉ
số thị trường.
. Thứ ba khoảng thời gian các công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng
khoán còn quá ngắn, nhiều công ty chủ yếu bắt đầu niêm yết từ cuối năm 2006, do đó
dữ liệu giá chưa đủ độ dài để có thể tiến hành hồi quy tìm ra hệ số beta chính xác. Với
những hạn chế nêu trên, beta không phản ánh chính xác mức độ rủi ro hệ thống. Tuy
nhiên, beta vẫn rất hữu ích nếu ta sử dụng đúng cách. Hãy trở về với bản chất đầu tiên
của beta, đó là công cụ thống kê đo lường khả năng biến động của cổ phiếu so với sự
biến động của thị trường. Chúng ta có thể sử dụng beta như như một chỉ báo trong
phân tích kỹ thuật. Theo đó, khi beta lớn hơn 1, nếu VN-Index có dấu hiệu tăng lên thì
sẽ là thời điểm mua vào, vì giá chứng khoán sẽ gia tăng lớn hơn theo sự gia tăng của
chỉ số thị trường. Ngược lại, nếu chỉ số thị trường giảm thì nên bán ra vì giá chứng
khoán sẽ giảm nhiều hơn theo sự giảm của chỉ số thị trường.
Danh mục thị trường:
Danh mục bao gồm tất cả các tài sản rủi ro được gọi là danh mục thị trường. Nó

không chỉ bao gồm những cổ phiếu thường mà chứa tất cả các tài sản rủi ro, chẳng hạn

9


như trái phiếu dài hạn, quyền chọn, bất động sản,…Vậy tại sao tất cả các nhà đầu tư
đều nắm giữ cùng danh mục thị trường (M) ? Từ các giả thiết ở phần trước, dễ dàng
nhận thấy rằng tất cả các nhà đầu tư sẽ nắm giữ cùng một DMĐT rủi ro tối ưu, với tỷ
trọng của mỗi tài sản rủi ro trong danh mục bằng với tỷ trọng của tài sản đó trong danh
mục thị trường M. Ví dụ nếu tỷ trọng của cổ phiếu A trong danh mục đầu tư của mỗi
nhà đầu tư là 1%, khi đó cổ phiếu A cũng chiếm 1% trong danh mục thị trường, từ đó
hình thành chiến lược đầu tư thụ động.
Chiến lược thụ động hiệu quả:
Chiến lượt này cho rằng danh mục thị trường là được thiết lập trên cơ sở một tập
hợp chứng khoán, và vì thế, hợp nhất được tất cả các thông tin về chứng khoán vào
trong danh mục. Điều này có nghĩa là nhà đầu tư có thể không quá chú trọng vào phân
tích tỉ mỉ từng loại chứng khoán. Thay vào đó họ chỉ cần nắm giữ danh mục thị
trường. Tất nhiên, nếu mọi nhà đầu tư đều đi theo chiến lược này thì không có ai tiến
hành phân tích chứng khoán.
(ii) Quy trình định giá trên thực tế
Khi dùng để định giá chứng khoán, mô hình CAPM được chuyển thể về dạng:
E(Ri) - Rf = αi + βim[E(Rm) – Rf]+ εi
Theo như CAPM:
● Tài sản đang được định giá đúng thì αi = 0
● αi đo lường tỷ suất sinh lợi tăng thêm bằng với tỷ suất sinh lợi yêu cầu trừ cho
tỷ suất sinh lợi mong đợi (định giá từ CAPM).
Như vậy, khi αi > 0, tức tài sản đang bị định giá thấp, mua cổ phiếu vào; tuy
nhiên, nhà đầu tư nên kiểm tra lại một số thông tin trước khi ra quyết định:
● Xem lại sai số ước lượng của mô hình
● Giá trị quá khứ của α chưa chắc là một dự báo tốt cho tương lai

● αi > 0 có thể đi cùng với những rủi ro nhất định.
Ngược lại khi α < 0, bán chứng khoán ra; trường hợp α = 0, nhiễu có giá trị
trung bình bằng không, đây là trường hợp kỳ vọng (cổ phiếu được định giá đúng
với thực tế), khi đó đồ thị mô hình định giá chứng khoán sẽ đi qua gốc toạ độ. Do
đó, α chính là nhân tố định giá chứng khoán.
Mặc dù CAPM đã được mở rộng nhưng có nhiều nhà phê bình đã đưa ra những

10


tình huống phản bác lại lý thuyết CAPM. Roll (1977) đã đưa ra tình huống điển hình
trong ngành thương mại điện tử, đây là một ngành năng động và thông tin luôn được
cập nhật liên tục với giá cả thay đổi bất ngờ. Kết quả cho thấy cổ phiếu trong ngành
thương mại điện tử có biên độ dao động lớn nhưng lại không được dự báo bởi mô hình
CAPM. Có nghĩa là mô hình CAPM không thể áp dụng cho những có nhiều biến động
lớn. Do đó cho thấy có thể sẽ có một vài tác nhân nữa ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi
chứng khoán chưa được xem xét đến.
2.1.1.2 Mô hình Fama – French:
(i) Những phát hiện của Fama – French
Mô hình CAPM khá đơn giản và dễ sử dụng. Tuy nhiên, một số thiếu sót của mô
hình CAPM bộc lộ khi so sánh với lợi nhuận thực tế. Eugene F. Fama và Kenneth R.
French (1992) tiến hành nghiên cứu cho thấy bình quân hệ số beta của danh mục đầu
tư chỉ giải thích khoảng 70% lợi nhuận thực tế của nó. Ví dụ, nếu lợi nhuận của danh
mục đầu tư tăng khoảng 10% đến ít hơn 70% có thể được giải thích bởi lợi nhuận của
tất cả các cổ phiếu và hơn 30% còn lại là do các yếu tố khác không liên quan đến hệ số
beta.
- Hệ số beta được dùng để đo lường mức độ đánh đổi được/mất tương ứng với
rủi ro/lợi nhuận của chứng khoán vẫn có một số hạn chế nhất định. Fama-French cho
thấy rằng tham số này không giải thích được tất cả lợi nhuận của các danh mục đầu tư
chứng khoán, mặc dù nó vẫn còn hữu ích trong việc giải thích lợi nhuận của danh mục

đầu tư.
- Lợi nhuận của bất kỳ danh mục đầu tư chứng khoán có thể được giải thích gần
như hoàn toàn bởi hai yếu tố: vốn hóa thị trường (quy mô) và tỷ lệ giá trị trường trên
giá trị sổ sách (P/B). Do đó, một danh mục đầu tư với vốn hóa thị trường nhỏ và tỷ lệ
P/B thấp sẽ có lợi nhuận cao hơn dự kiến so với một danh mục đầu tư với vốn hóa thị
trường lớn và tỷ lệ P/B cao.
Bên cạnh đó, một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số
điểm bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường.
Rủi ro thặng dư – Average risk premium, E(Ri) – Rf, của những danh mục có
Beta khác nhau thì thay đổi qua những thời kỳ khác nhau. Mối quan hệ giữa beta trong
mô hình và beta thực tế ngày càng trở nên yếu đi trong giai đoạn giữa những năm

11