Vận dụng mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam

1

LỜI MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Việt Nam bước vào giai đoạn hội nhập với thị trường chứng khoán non trẻ, đầy
biến động. Nền kinh tế Việt Nam muốn được tăng trưởng bền vững, kiểm soát được
lạm phát thì trong đó vai trò của thị trường chứng khoán là vô cùng quan trọng. Thị
trường chứng khoán vừa là một kênh chuyển tải vốn trong nền kinh tế, vừa như một là
một thước đo sức khỏe của một nền kinh tế. Vì vậy việc ổn định và phát triển kinh tế
không thể tách rời với việc ổn định và phát triển thị trường chứng khoán.
Việc ứng dụng các mô hình phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật để dự báo tỷ
suất sinh lợi chứng khoán là rất cần thiết đối với các nhà đầu tư mang tính chuyên
nghiệp. Tuy nhiên, những diễn biến trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời
gian qua là bằng chứng hiển nhiên cho việc thiếu vắng các công cụ dự báo này. Đa số
các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay đều thực hiện quyết
định đầu tư một cách cảm tính.
Hơn nữa, đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới việc ứng dụng các lý thuyết đầu tư
vào thị trường chứng khoán, đặc biệt là các nghiên cứu thực tiễn trên các thị trường
chứng khoán cho những kết quả có ý nghĩa thiết thực. Dựa vào điều đó càng khẳng
định tính đúng đắn và tính thực nghiệm của các mô hình.
Mô hình CAPM là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E và PBV
để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời gian dài. Kiểm định mô hình
CAPM cho thấy β của chứng khoán riêng lẻ thì không ổn định nhưng β của danh mục
là ổn định với giả định khoản thời gian trong mẫu đủ dài và một số lượng giao dịch cổ
phiếu thích hợp. Có sự ủng hộ khác nhau do mối quan hệ tuyến tính dương giữa tỷ
suất sinh lợi và rủi ro hệ thống của danh mục, với một số chứng cứ mới cho thấy cần
thiết để xem xét các biến rủi ro bổ sung hay các đại diện rủi ro khác nhau.
Xuất phát từ quan điểm trên nhóm tác giả đã quyết định chọn đề tài “Vận dụng
mô hình CAPM để lựa chọn danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt
Nam” làm đề tài báo cáo nghiên cứu khoa học.
2. Tổng quan lịch sử nghiên cứu của đề tài :[5], [9], [10]

Mô hình CAPM được ba nhà nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và
Jack Treynor đưa ra vào những năm giữa thập niên 60. CAPM là mô hình mô tả mối


2
tương quan giữa rủi ro và thu nhập kì vọng, được sử dụng để định giá các chứng khoán
có mức độ rủi ro cao. Công thức tính toán như sau:
RE = Rf + Beta * (Rm - Rf)
Với: RE là lãi suất kỳ vọng trên cổ phiếu.
Trong đó:
- Beta là chỉ số phản ánh rủi ro thị trường của một cổ phiếu. Beta có thể được dự
đoán dựa trên các số liệu quá khứ
- Rf là tỷ lệ phi rủi ro, và thường là lãi suất trái phiếu chính phủ vì loại lãi suất này
được coi là không có rủi ro thanh toán (Rủi ro mặc định - default risk)
- Rm là thu nhập thị trường kỳ vọng qua thời gian (expected market return over a
period of time), thường được tính toán hoặc cho sẵn.
Giả định khi sử dụng mô hình CAPM:
- Thị trường hiệu quả
- Nhà đầu tư luôn sở hữu một danh mục đầu tư (portfolio) đa dạng hoá.
Ý tưởng chung đằng sau mô hình định giá tài sản vốn 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.
Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng
khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro
cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa. Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập
tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư. Các đường SML
(Security Market Line - đường biểu diễn rủi ro của thị trường chứng khoán) sẽ thể hiện
kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (các betas khác nhau).
Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố
khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng chứng

thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và
giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (P/B). Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi,
sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách
(P/B) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét. Cùng với mô hình CAPM, P/E và
giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh
lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi. Điều này hàm ý một mô hình
CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV.


3
Mô hình CAPM cải tiến là một nỗ lực để khám phá ra các công cụ như chỉ số P/E
và P/B để dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường trung bình trong thời kỳ dài. Tuy nhiên,
việc ứng dụng mô hình này vào dự báo tỷ suất sinh lợi trên thị trường các nước mới
nổi nói chung và vào thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng sẽ có những hạn chế
nhất định.
3. Mục tiêu nghiên cứu :
Đề tài nghiên cứu khoa học của nhóm tác giả giúp cho nhà đầu tư biết đầu tư
vào những chứng khoán nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành
lập và lựa chọn danh mục tối ưu.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu :
- Đối tượng : Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và ứng dụng của mô hình này
vào thực tiễn..
- Phạm vi nghiên cứu :
+ Thời gian nghiên cứu: số liệu giao dịch trên thị trường chứng khoán Tp. Hồ
Chí Minh từ tháng 01/2007 đến tháng 02/2011.
+ Không gian nghiên cứu: Dựa trên việc quan sát các dữ liệu các công ty niêm
yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh.
5. Phương pháp nghiên cứu :
- Phương pháp thu thập số liệu
+ Thu thập dữ liệu thông qua các giá chứng khoán, chỉ số VN-Index, lãi suất phi

rủi ro ( lãi suất tín phiếu), ….. .
+ Thu thập dữ liệu thông qua kênh thông tin báo chí, internet , tạp chí chuyên
ngành.
+ Tham khảo các đề tài nghiên cứu khoa học, luận văn, luận án khác có liên
quan.
- Phương pháp xử lý số liệu:
+ Phân tích , so sánh , thống kê các số liệu để đưa ra kết quả nghiên cứu.
+ Xử lý số liệu bằng các công cụ xử lý lập trình tính toán, kết hợp với các kiến
thức về xác suất, thống kế, kinh tế lượng để kết quả nghiên cứu tăng tính chính
xác và nhanh chóng .


4
6. Những đóng góp mới của đề tài:
Kết quả nghiên cứu của đề tài giúp nhà đầu tư biết đầu tư vào những chứng khoán
nào, việc kết hợp và đa dạng hóa danh mục ra sao để thành lập và lựa chọn danh mục
tối ưu. Xác định giá trị thực của tài sản, dự đoán xu hướng biến động giá của từng loại
chứng khoán để có quyết định mua hoặc bán chứng khoán đúng đắn và kịp thời.
7. Kết cấu của báo cáo nghiên cứu khoa học
Ngoài phần mở đầu và kết luận báo cáo nghiên cứu khoa học gồm 3 chương chính:
Chương 1: Cơ sở lý luận về việc xây dựng danh mục đầu tư.
Chương 2: Lựa chọn danh mục đầu tư thông qua việc vận dụng mô hình CAPM
trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Chương 3: Giải pháp nhằm vận dụng mô hình CAPM vào việc xây dựng danh
mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Ngoài ra báo cáo nghiên cứu khoa học còn có phần tài liệu tham khảo và phụ lục đính
kèm.


5

CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VIỆC XÂY DỰNG
DANH MỤC ĐẦU TƯ
1.1 Những nội dung cơ bản trong lý thuyết danh mục của Harry Markowitz.
1.1.1 Những giả định của lý thuyết.
Bất cứ một mô hình hay lý thuyết nào khi được hình thành cũng phải có những giả
định ban đầu. Lý thuyết danh mục của Markowitz cũng không phải là một ngoại lệ khi
ông đã đưa ra 5 giả định sau cho lý thuyết của mình :
− Một là, các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau đại diện cho một sự
phân phối xác suất của tỷ suất sinh lời mong đợi trong một thời kỳ nắm giữ.
− Hai là, các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kì nhất
định, và đường cong hữu dụng biên tế của sự giàu có.
− Ba là, các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên cơ sở
phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi.
− Bốn là, các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lợi
về rủi ro mong đợi, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một phương trình
của tỷ suất sinh lợi mong đợi và phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất
sinh lợi.
− Năm là, với một mức độ rủi ro cho trước, các nhà đầu tư ưa thích tỷ suất sinh
lợi cao hơn là một tỷ suất sinh lợi thấp. Tương tự, với một mức độ tỷ suất sinh
lợi mong đợi cho trước, các nhà đầu tư lại thích ít rủi ro hơn là nhiều rủi ro.
1.1.2 Rủi ro.
Rủi ro là những điều không chắc chắn của những kết qua trong tương lai hoặc
những sự cố xảy ra có kết quả sai khác giá trị kỳ vọng.
Thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro:
Ghét rủi ro là mức độ không sẵn lòng đầu tư nếu biết khả năng kết quả xấu sẽ xảy
ra. Trong lý thuyết danh mục, người ta thường giả định rằng những nhà đầu tư đều
ghét rủi ro. Điều này có nghĩa là cho một sự lựa chọn giữa hai tài sản có củng tỷ suất
sinh lợi, họ sẽ chọn tài sản nào có mức độ rủi ro thấp.

Phương pháp ước lượng rủi ro:


6
Bằng cách giả định tỷ suất sinh lợi là một đại lượng ngẫu nhiên được phân phối
theo quy luật phân phối xác suất nào đó, người ta đã đo lường rủi ro thông qua các
tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên này là phương sai hay độ lệch chuẩn. Nó
ước lượng độ phân tán của các tỷ sinh lợi quanh giá trị kỳ vọng. Bởi vậy, một phương
sai hay độ lệch chuẩn lớn chứng tỏ độ phân tán lớn. Mà độ phân tán đối với lợi nhuận
kỳ vọng lớn điều đó có nghĩa là một lợi nhuận trong tương lai càng không chắc chắn.
Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống:
Rủi ro được đo lường bằng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chính
là rủi ro tổng thể của một tài sản rủi ro, trong đó bao gồm:
Rủi ro có thể phân tán được bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư, được gọi là
rủi ro phi hệ thống. Rủi ro này chỉ ảnh hưởng đến một doanh nghiệp hay một ngành
do các nguyên nhân nội tại như lực lượng lao động, năng lực quản trị, chính sách điều
tiết của Chính phủ,…Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, nếu lựa chọn đúng đắn, một
danh mục chỉ khoảng 15 chứng khoán là có thể loại bỏ được rủi ro phi hệ thống này.
Rủi ro không thể phân tán được gọi là rủi ro hệ thống, là những rủi ro đến từ bên
ngoài một doanh nghiệp hay một ngành, chúng có thể ảnh hưởng rộng rãi như thiên
tai, chiến tranh, các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô,… được đo lường bằng hệ số beta.
1.1.3 Rủi ro của danh mục đầu tư được đa dạng hóa.
Ta có công thức tính phương sai của một cổ phần riêng lẻ:
−

σ 2 = ∑ (ri − r ) 2 ρ i
Trong đó:
ri là tỷ suất sinh lợi từng thơì kì
−

r là tỷ suất sinh lợi mong đợi

ρi là xác suất của tỷ suất sinh lợi ứng với từng thơì kì
Qua công thức trên ta thấy khi độ lệch của tỷ suất sinh lợi từng thời kì so với giá trị
mong đợi càng lớn thì phương sai càng lớn.
Khi đa dạng hóa đầu tư, phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi danh
mục còn phụ thuộc vào các yếu tố.
Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau tiến lại gần nhau tạo
thành một giá trị có ý nghĩa.
Ta có công thức của hiệp phương sai như sau:


7
−

−

COV(A,B)=Σρi (riA − r A )(riB − rB )
Một hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với 2 khoản đầu tư có
khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng so với mức trung bình của chúng trong
suốt một khoảng thời gian. Ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất
sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác
nhau liên quan đến mức trung bình vào từng thời điểm cụ thể, cũng như mối quan hệ
giữa chúng với tỷ suất sinh lợi.
Ta có thể thấy rõ hơn khi nhìn vào công thức trên: nếu tỷ suất sinh lợi từng thời kì
của một chứng khoán cao hay thấp hơn tỷ suất sinh lợi mong đợi của nó và điều tương
tự xảy ra ở chứng khoán còn lại thì hiệp phương sai có giá trị dương lớn. Nếu độ lệch
giữa tỷ suất sinh lợi từng thời kì của một chứng khoán lớn hay ngỏ hơn tỷ suất sinh lợi
mong đợi cuả nó và điều ngược lại xảy ra ở chứng khóan kia thì hiệp phương sai sẽ có
giá trị âm lớn.

Tuy nhiên, hiệp phương sai bị ảnh hưởng nhiều bởi tính biến thiên của tỷ suất sinh
lợi. Nếu sự biến thiên quá lớn sẽ không thấy rõ được mối quan hệ giữa hai chứng
khoán.
Để có thể thấy rõ hơn mối quan hệ này chúng ta phải dùng một đại lượng có tên là
hệ số tương quan.
Hệ số tương quan là đại lượng chuẩn hoá ước lượng hiệp phương sai. Giá trị của hệ
số tương quan chỉ thay đổi trong khoản từ -1 đến 1. Hệ số tương quan giúp chúng ta
thấy rõ hơn mối liên hệ giữa các chứng khoán khi đã loại bỏ sự biến thiên quá lớn
trong hiệp phương sai bằng cách chia hiệp phương sai cho tích các độ lệch chuẩn của
các chứng khoán đó.
-

Hệ số tương quan = -1 chỉ ra mối quan hệ phủ định hoàn toàn của hai chứng
khoán hay nói cách khác là tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyễn ngược chiều
hoàn toàn với nhau.

-

Hệ số tương quan = +1 chỉ ra mối quan hệ xác định hoàn toàn giữa hai chứng
khoán hay tỷ suất sinh lợi của chúng di chuyển cùng chiều hoàn toàn với nhau.

-

Hệ số tưong quan = 0 cho thấy mối quan hệ độc lập hoàn toàn giữa tỷ suất
sinh lợi của 2 chứng khoán.

Sau khi đã tìm hiểu các yếu tố trên chúng ta sẽ xem chúng có ảnh hưởng như thế
nào đến rủi ro danh mục.

8
Ta có công thức tính phương sai danh mục:
n

n

n

σdm2 = ∑ ωi2σi2 + ∑ ∑ ωiωjCOV(i,j)
i =1

i =1 j =1

Qua công thức này ta thấy rủi ro danh mục không chỉ bao gồm phương sai của từng
chứng khoán trong danh mục mà còn chịu ảnh hưởng của hiệp phương sai các tài sản
trong danh mục.
Nếu các chứng khoán có tương quan xác định hoàn toàn thì rủi ro của danh mục sẽ
không thể thay đổi.
Nếu các chứng khoán có tương quan phủ định hoàn toàn thì rủi ro không hệ thống
sẽ giảm xuống bằng 0.
Khi tương quan là phủ định không hoàn toàn hay xác định hoàn toàn thì rủi ro có
thể giảm nhưng giảm bao nhiêu còn tuỳ thuộc vào các yếu tố lhác trong công thức.
Vậy ta có thể thấy việc đa dạng hoá đầu tư đã làm giảm đi rủi ro so với khi chưa đa
dạng. Nếu ta biết cách chọn các chứng khoán đa dạng hóa phù hợp rủi ro không hệ
thống của danh mục có thể biến mất.
Harry Markowitz đã chỉ ra cho chúng ta thấy đâu là danh mục mang lại hiệu
quả tối ưu cũng như làm cách nào xây dựng nên danh mục tối ưu đó. Dựa trên lý
thuyết này mà các nhà đầu tư đã có thể rút ra cho mình một nguyên lý chung, trong đó
đề cập đến hai quyết định riêng biệt mà nhà đầu tư sẽ phải đưa ra quá trình đầu tư:
-

Lựa chọn danh mục gồm những cổ phiếu tốt nhất.

-

Xác định việc kết hợp danh mục (tài sản rủi ro) với tài sản phi rủi ro để nhận
được một độ nhạy cảm và rủi ro tương ứng.

Nguyên lý này có tên là nguyên lý phân cách. Để hiểu rõ hơn hai quyết định trên được
hình thành trên cơ sở nào cũng như bằng cách nào có thể thực hiện tốt hai quyết định
này chúng ta hãy tìm hiểu các phần tiếp theo trong lý thuyết danh mục của Markowitz
mà trước hết là cách kết hợp các cổ phần vào danh mục. [5], [7], [9], [10]
1.1.4 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư. Đường biên hiệu quả
(Efficient Frontier ).
1.1.4.1 Kết hợp các cổ phần vào danh mục đầu tư.
Bất kỳ một nhà đầu tư nào khi đa dạng hóa cũng đều muốn giảm thiểu rủi ro cho
danh mục đầu tư của mình. Nhưng có một vấn đề mà họ phải đối mặt ở đây chính là
việc khi họ lựa chọn những cổ phiếu có mức độ rủi ro thấp thì vô tình họ đã giới hạn
những khoản đầu tư của mình vào những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi không cao. Đơn


9
giản là vì rủi ro luôn đi đôi với tỷ suất sinh lợi. Vì vậy, điều mà những nhà đầu tư thực
sự muốn làm chính là với một mức tăng trưởng cao hơn, với những cổ phiếu có nhiếu
rủi ro hơn nhưng bằng một sự kết hợp hợp lý, những rủi ro này sẽ triệt tiêu lẫn nhau và
kết quả là mang lại cho họ một tỷ suất sinh lợi trung bình cao hơn nhưng với một mức
độ rủi ro thấp hơn.
Nhưng thế nào là một sự kết hợp đem lại hiệu quả? Trước hết, giả sử như bạn đang
xem xét đến hai cổ phiếu Bristol Myers và Ford Motor. Tỷ suất sinh lợi của Ford là
16% và Bristol là 12%, độ lệch chuẩn của Bristol là 10% và của Ford là 20%. Với tỷ

trọng 25% vốn vào Ford và 75% vốn vào Bristol, tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn
được thể hiện trên hình vẽ

Ford
25% vốn
vào Ford
Motor
9,01%,
13%

Bristol
Myers

Biểu đồ 1.1: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và rủi ro danh mục
(Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]
Qua tính toán chúng ta thấy được danh mục gồm hai cổ phần với tỷ trong như trên
đã giảm được độ lệch chuẩn xuống chỉ còn 9.01% và tăng tỷ suất sinh lợi lên 13% =>
Một kết hợp hiệu quả.
1.1.4.2 Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier.
Tiếp theo, chúng ta không chỉ xem xét đến hai cổ phiếu mà là một tập hợp những
cổ phiếu mà chúng ta muốn lựa chọn để đưa vào danh mục đầu tư của mình, chúng ta
xác định những giá trị của tỷ suất sinh lợi mong đợi và độ lệch chuẩn của tất cả những
sự kết hợp mà chúng ta chọn lựa, và tất cả những danh mục mà chúng ta có thể tạo
thành sẽ phân bố đều lên phần diện tích màu xanh của hình vẽ.


10

Biểu đồ 1.2: Đường biên hiệu quả - Efficient Frontier.
(Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Markowittz đã chỉ ra rằng vùng tập hợp những danh mục này được giới hạn bởi
một đường cong mà ông gọi là đường biên hiệu quả.
Rõ ràng rằng với bất cứ một giá trị nào của độ lệch tiêu chuẩn thì chúng ta luôn
muốn danh mục của mình đem lại một tỷ suất sinh lợi cao nhất có thể, và vì vậy,
chúng có xu hướng lựa chọn những sự kết hợp nằm trên đường biên hiệu quả hơn là
những điểm bên dưới nằm trong vùng diện tích màu xanh. Và đây chính là một ý
nghĩa hết sức quan trọng của đường biên hiệu quả, nó cho chúng ta thấy được những
sự kết hợp tối ưu nhất trong việc xây dựng danh mục đầu tư.
Ngoài ra, còn một đặc điểm quan trọng khác của đường biên hiệu quả là nó có
hình dạng đường cong chứ không phải đường thẳng. Điều này thực sự có ý nghĩa vì nó
chỉ ra cho chúng ta thấy được bằng cách nào mà sự đa dạng hóa có thể làm giảm thiểu
rủi ro cho những khỏan đầu tư của chúng ta.

Biểu đồ 1.3: Đường biên hiệu quả của danh mục 2 cổ phiếu.


11
(Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]
Để dễ hình dung, giả sử chúng ta chỉ nắm trong tay mình hai cổ phiếu 1 và 2 với tỷ
trọng đầu tư 50/50. Vì đường biên hiệu quả có dạng đường cong nên độ lệch chuẩn
của danh mục hai cổ phiếu trên thay vì là bình quân gia quyền của độ lệch chuẩn từng
cổ phiếu thì giá trị của nó đã được giảm đi nhờ điểm kết hợp đã di chuyển về phía bên
trái và nằm trên đường biên hiệu quả. Chúng ta có thể thấy không riêng gì tỷ trọng
50/50, mà với bất cứ một tỷ trọng đầu tư nào thì ta luôn đạt được một độ lệch chuẩn
thấp hơn nhờ đường biên hiệu quả là một đường cong. Kết quả là với cùng một mức tỷ
suất sinh lợi, sự đa dạng hóa đã mang lại cho ta một độ lệch chuẩn nhỏ hơn, đồng
nghĩa với một mức độ rủi ro thấp hơn khi chúng ta đầu tư riêng lẻ.

Biểu đồ 1.4: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời kỳ vọng và độ lệch chuẩn.
(Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]

Tuy nhiên chúng ta cũng cần lưu ý là tất cả những sự kết hợp chỉ có thể xảy ra
trong khu vực được giới hạn bởi đường biên hiệu quả. Không có sự kết hợp nào có thể
vượt ra khỏi sự giới hạn này. Điều này có nghĩa là không ai có khả năng lựa chọn một
danh mục có tỷ suất sinh lợi mong đợi vượt lên trên tỷ suất sinh lợi nằm trong tập hợp
giới hạn cũng như không ai có thể lựa chọn một danh mục với độ lệch chuẩn nằm dưới
độ lệch chuẩn của tập hợp giới hạn. Nhưng có lẽ đáng ngạc nhiên nhất là không ai có
thể chọn cho mình một tỷ suất sinh lợi thấp hơn những gì hiện hữu trong hình quả
trứng vỡ. Nói một cách khác, thị trường vốn thực sự ngăn ngừa một cá nhân tự hủy
hoại bản thân do gánh chịu các khỏan thiệt hại.


12
1.2 Cơ sở lý luận về mô hình định giá tài sản vốn –CAPM.
1.2.1 Nền tảng của lý thuyết thị trường vốn.
1.2.1.1 Các giả định của lý thuyết thị trường vốn.
Vì lý thuyết thị trường vốn xây dựng dựa trên lý thuyết danh mục của Markowitz
cho nên nó sẽ cần các giả định tương tự, ngoài ra còn thêm một số các giả định sau:
- Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả Msarkowitz, họ mong muốn nắm
giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả.
- Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro - rf
- Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất, có nghĩa là họ ước lượng các
phân phối xác tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau.
- Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau. Chẳng
hạn như 1 tháng, 6 tháng, 1 năm.
- Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghiã là các nhà đẩu tư có thể
mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào.
- Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản.
- Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất hay lạm phát được phản
ánh một cách đầy đủ.
- Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng. Điều này có nghĩa là chúng ta bắt đầu

với tất cả các tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của chúng.
1.2.1.2 Sự phát triển của lý thuyết thị trường vốn.
Nhân tố chủ yếu để lý thuyết danh mục phát triển thành lý thuyết thị trường vốn là
ý tưởng về một tài sản phi rủi ro
* Tài sản phi rủi ro: là tài sản có tỷ suất sinh lợi hoàn toàn chắc chắn và độ lệch
chuẩn tỷ suất sinh lợi trên tài sản này sẽ bằng không.
* Hiệp phương sai với tài sản phi rủi ro
Quy ước:
ri: tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản i
rp: tỷ suất sinh lợi của danh mục
Ta có:

COVAB

1 n
= ∑ [riA − rA ][riB − rB ]
n i=1

Vì tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro là chắc chắn Ö σf = 0


13
Ö rif = rf . Do đó hiệp phương sai của tài sản phi rủi ro với bất kỳ tài sản rủi ro
hay danh mục tài sản nào sẽ luôn = 0( COVf,i =0)
Tương tự, tương quan tỷ suất sinh lợi giữa bất kỳ tài sản i nào với tài sản phi rủi ro
cũng sẽ bằng không (ρf,i =0)
* Kết hợp một tài sản phi rủi ro với một danh mục tài sản rủi ro.
a) Tỷ suất sinh lợi mong đợi

rp = wf * rf + (1- wf ) * ri

Ta có:

Trong đó: wf : tỷ trọng của tài sản phi rủi ro trong danh mục
ri : tỷ suất sinh lợi mong đợi danh mục i của các tài sản rủi ro
b) Độ lệch chuẩn
Ta có: σ2p = w2f * σ2f + (1- wf )2 * σ2i + 2wf (1- wf ) * ρf,i * σf σi
Vì

ρf,i =0 , σ2f = 0
Ö σ2p = (1- wf )2 * σ2i

Do đó độ lệch chuẫn sẽ là: σp = (1- wf ) * σi
Như vậy, độ lệch chuẩn của danh mục kết hợp giữa một tài sản phi rủi ro với các
tài sản rủi ro là tỷ lệ tuyến tính của độ lệch chuẩn danh mục các tài sản rủi ro
c) Kết hợp rủi ro – tỷ suất sinh lợi
Vì cả tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục kết hợp giữa
một tài sản phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro là các kết hợp tuyến tính, nên đồ thị tỷ
suất sinh lợi và rủi ro có thể có của danh mục sẽ có dạng đường thẳng.

Biểu đồ 1.5: Biểu đồ kết hợp rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro và danh
mục tài sản rủi ro.
(Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003)[9]


14
Khi không có tài sản phi rủi ro thì danh mục nằm trên đường Markowitz là danh
mục tốt nhất. Bây giờ chúng ta giả sử nhà đầu tư có thể cho vay và đi vay tiền với lãi
suất phi rủi ro.
d) Sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ có ảnh hưởng gì lên rủi ro và tỉ suất sinh lợi

của danh mục
Một nhà đầu tư có thể muốn đạt được một tỷ suất sinh lợi cao hơn tại điểm M
nhưng phải chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn. Nhà đầu tư sẽ sử dụng đòn bẩy tài chính
bằng các đi vay ở lãi suất phi rủi ro và đầu tư số tiền này vào danh mục tài sản rủi ro
M.

Tỉ suất sinh lợi kì vọng(r),%
Đi vay
Cho vay

CML

M

rf

Độ lệch chuẩn( σ ),%
Biểu đồ 1.6: Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi của tài sản
phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro.
(Nguồn: Gs.Ts. Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, 2003) [9]
Ta thấy cả tỷ suất sinh lợi và rủi ro đều tăng theo đường thẳng tuyến tính rf đến M
ban đầu và mở rộng về phía bên phải. Các điểm trên đường mở rộng này có ưu thế hơn
mọi điểm nằm trên đường hiệu quả Markowitz. Danh mục nằm tại điểm mà đường
thẳng nối từ rf tiếp xúc với đường hiệu quả là danh mục tốt nhất trên tập hợp hiệu quả
đối với tất cả những ai nắm giữ nó dù khẩu vị rủi ro của họ như thế nào đi nữa. Lúc
này tập hợp hiệu quả trở thành đường thẳng đi từ rf qua danh mục M. Nói cách khác
đường thẳng này được xem như là tập hợp hiệu quả của tất cả tài sản rủi ro và phi rủi
ro (CML: đường thị trường vốn).

15
1.2.1.3 Danh mc th trng.
Danh mc bao gm tt c cỏc ti sn ri ro c gi l danh mc th trng. Nú
khụng ch bao gm cỏc c phn thng ca m m cha tt c cỏc ti sn ri ro, chng
hn cỏc c phiu khụng phi c phiu ca m, cỏc trỏi phiu, quyn chn, bt ng
sn.
Vỡ th trng cõn bng nờn cn thit phi a tt c cỏc ti sn vo trong danh mc
ny vi t trng giỏ tr th trng ca chỳng.
Danh mc th trng bao gm cỏc ti sn ri ro nờn nú l danh mc a dng húa
hon ton cú ngha l tt c cỏc ri ro riờng ca mi ti sn trong danh mc u c
a dng húa.
Ri ro riờng ca cỏc ti sn cú th a dng húa c gi l ri ro khụng h thng.
Ri ro h thng l phn ri ro cũn li ca danh mc th trng v khụng th a
dng húa. Ri ro h thng c o lng bi lch chun t sut sinh li ca danh
mc th trng v cú th thay i theo thi gian khi cú s thay i trong cỏc bin kinh
t v mụ tỏc ng n giỏ tr ca tt c cỏc ti sn ri ro.
1.2.2 ng th trng vn ( CML) v nguyờn lý phõn cỏch.
ng th trng vn - CML dn tt c cỏc nh u t u t vo mt danh mc
cỏc ti sn ri ro nh nhau, ú l danh mc th trng M. Cỏc nh u t ch khỏc
nhau cỏc v trớ trờn ng CML, v trớ ny tựy thuc vo s thớch ca cỏc nh u t
Mửực ngaùi ruỷi ro thaỏp

Mửực ngaùi ruỷi ro trung bỡnh

B
M

rf

A

Mửực ngaùi ruỷi ro cao

m

p

Biu 1.7: ng th trng vn ( CML) v nguyờn lý phõn cỏch.
(Ngun: Ts. Nguyn Minh Kiu, Ti chớnh doanh nghip cn bn, 2007) [5]


16
Trong cùng một mức độ ngại rủi ro chung, mỗi nhà đầu tư sẽ tối đa hóa lợi ích của
họ bằng cách nắm giữ một tập hợp bao gồm cả những tài sản phi rủi ro và danh mục
đầu tư M. Phương pháp này được gọi dưới cái tên nguyên lý phân cách (separation
principle). Nó được minh họa trong hình trên.
Theo nguyên lý phân cách nhà đầu tư phải thực hiện 2 quyết định riêng biệt: quyết
định tài trợ và quyết định đầu tư
- Lựa chọn danh mục các cổ phần tốt nhất (danh mục M). Điểm này được xác định
hoàn toàn sự đánh giá của nhà đầu tư về tỷ suất sinh lợi, phương sai và hiệp phương
sai. Không có những tình cảm cá nhân về thái độ không thích rủi ro xem xét trong
quyết định này
- Nhà đầu tư bây giờ phải xác định kết hợp điểm M là danh mục các tài sản có rủi
ro với tài sản phi rủi ro như thế nào để nhận được độ nhạy cảm đối với rủi ro tương
ứng với khẩu vị cụ thể của từng người.
Nếu nhà đầu tư không ưa thích rủi ro, anh ta sẽ cho vay một phần của danh mục ở
mức lãi suất rf và đầu tư phần còn lại vào danh mục thị trường các tài sản rủi ro, chẳng
hạn điểm A.
Ngược lại nếu nhà đầu tư thích rủi ro, anh ta có thể đi vay tiền với lãi suất rf và đầu
tư tất cả số tiền vào danh mục thị trường để tạo nên danh mục tại điểm B.
1.2.3 Mô hình định giá tài sản vốn – Capital Asset Pricing Model (CAPM).

1.2.3.1 Tổng quan mô hình CAPM.
Mô hình định giá tài sản vốn - CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và
lợi nhuận kỳ vọng, được sử dụng để định giá các chứng khóan có mức độ rủi ro cao.
Mô hình này do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã được ứng dụng từ
đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải thích động thái thị trường
nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng
dụng sát thực với thực tiễn.
Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng
khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro
cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa. Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập
tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư. Các đường SML của thị
trường chứng khoán sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau
(β). [5], [7], [9], [10]


17

- Những giả định của mô hình CAPM :
Mô hình luôn bắt đầu bằng những giả định cần thiết. Những giả định có tác dụng
làm đơn giản hoá vấn đề nghiên cứu nhưng vẫn đảm bảo không thay đổi tính chất của
vấn đề. Trong mô hình CAPM, chúng ta lưu ý có những giả định sau:
+ Thị trường vốn là hiệu quả ở chỗ nhà đầu tư được cung cấp thông tin đầy đủ, chi
phí giao dịch không đáng kể, không có những hạn chế đầu tư, và không có nhà đầu tư
nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó. Nói khác đi, giả
định thị trường vốn là thị trường hiệu quả và hoàn hảo.
+ Nhà đầu tư kỳ vọng nắm giữ chứng khoán trong thời kỳ một năm và có hai cơ
hội đầu tư: đầu tư vào chứng khoán phi rủi ro và đầu tư vào danh mục cổ phiếu thường
trên thị trường.
1.2.3.2 Nội dung mô hình.
a. Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường – đường đặc thù

chứng khoán (the security characteristic line).
Đường đặc thù chứng khoán là đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận của
một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Danh mục đầu
tư thị trường (market portfolio) là danh mục đại diện cho các cơ hội đầu tư trên thị
trường vốn.

Đường thị trường chứng khoán (SML)

ri

RM

rf
σ2 M
1

COVi,M

β

Biểu đồ 1.8: Mối quan hệ giữa rủi ro – tỷ suất sinh lợi với biến hiệp phương sai hệ
thống là thước đo rủi ro.
(Nguồn: Ts. Nguyễn Minh Kiều, Tài chính doanh nghiệp căn bản, 2007) [5]


18
Như chúng ta đã biết, thước đo thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp
phương sai của nó với danh mục thị trường.
Tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường sẽ tương ứng với rủi ro của nó, đó chính
là hiệp phương sai của thị trường với chính nó.

Ta có: hiệp phương sai của thị trường với chính nó là phương sai của tỷ suất sinh lợi
thị trường COVM,M = σ2M
Như vậy, phương sai của đường rủi ro – tỷ suất sinh lợi ở hình trên là:

ri = r f +
= rf +

RM − rf

σ

COV

Chúng ta định nghĩa :

σ

2
M

i,M
2
M

βi =

cov

i,M

(RM − rf )

COV i , M

σ M2

Phương trình trên sẽ trở thành
R = rf + β x (rM - rf)
Đường thị trường chứng khoán - SML là biểu thị bằng đồ thị của mô hình định
giá tài sản vốn CAPM. Vì thị trường chứng khoán là tuyến tính, nó có thể được biểu
diễn theo điểm chặn và độ nghiêng của nó.
Công thức trên được gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM. Vì tỷ suất sinh lợi
trung bình trên thị trường cao hơn lãi suất phi rủi ro tính trung bình trong một thời kỳ
dài nên rM – rf xem như là dương. Vì thế công thức trên hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi
của một chứng khoán có mối tương quan xác định với beta của nó.
b. Beta (β) – thước đo tiêu chuẩn hóa của rủi ro hệ thống.
Beta là thước đo chuẩn hóa của rủi ro vì nó thiết lập quan hệ giữa hiệp phương sai
này với phương sai của danh mục thị trường.
Danh mục thị trường có β = 1, do đó nếu một tài sản có β = 1 thì tài sản này có rủi
ro hệ thống lớn hơn thị trường
Hệ số bêta nói lên điều gì? Chúng ta giải thích nó như thế nào? Hệ số bêta = 1,5
cho biết rằng lợi nhuận cổ phiếu biến động gấp 1,5 lần lợi nhuận thị trường, nghĩa là


19
khi nền kinh tế tốt thi lợi nhuận cổ phiếu tăng nhanh hơn lợi nhuận thị trường, nhưng
khi nền kinh tế xấu thì lợi nhuận cổ phiếu giảm nhanh hơn lợi nhuận thị trường.
Chúng ta đã học, rủi ro được định nghĩa như là sự biến động của lợi nhuận . Ở đây
bêta được định nghĩa như là hệ số đo lường sự biến động của lợi nhuận. Cho nên, bêta
được xem như là hệ số đo lường sự rủi ro của chứng khóan.

Như đã nói bêta là hệ số đo lường rủi ro của chứng khóan. Trên thực tế các nhà
kinh doanh chứng khóan sử dụng mô hình hồi qui dựa trên số liệu thực tế để ước
lượng bêta. Ở các nước có thị trường tài chính phát triển có một số công ty chuyên xác
định và cung cấp thông tin về hệ số bêta. Chẳng hạn ở Mỹ người ta có thể tìm thấy
thông tin về bêta từ hai nhà cung cấp dịch vụ là Value Line Investment Survey, Market
Guide và Standard & Poor’s stock Reports.
Dưới đây giới thiệu hệ số beta của một số cổ phiếu của các công ty ở Mỹ.
Bảng 1.1: Hệ số β của một số cổ phiếu ở Mỹ
Tên cổ phiếu - Mỹ
Beta
Amazon.com (AMZN)
3,31
Apple computer (AAPL)
0,72
Boeing (BA)
0,96
Bristol-Myers Sqibb (BMY)
0,86
The Coca-Cola Company (KO)
0,96
Dow Chemical (DOW)
0,86
The Gap (GPS)
1,09
General Electric (GE)
1,13
Georgia-Pacific Group (GP)
1,11
Hewlett-Packard (HWP)
1,34

The Limited (LTD)
0,84
Microsoft (MSFT)
1,33
Nike (NKE)
1,01
Yahoo (YHOO)
3,32
(Nguồn: Market line (www.marketguide.com), 1999) [16]
c) So sánh SML và CML
- Đường CML:
+ Được vẽ trong mặt phẳng r và σ
+ Khi các nhà đầu tư được phép vay và cho vay với lãi suất phi rủi ro đường cml là
tuyến tính và có độ dốc dương
+ Chỉ có danh mục là ứng cử viên để các nhà đầu tư lựa chọn nắm giữ thì mới được
định vị trên đường CML
- Đường SML:


20
+ Được vẽ trong mặt phẳng r và β
+ Bất chấp các nhà đầu tư có thể vay hay cho vay với lãi suất phi rủi ro hay không
thì đường SML vẫn là tuyến tính và có độ dốc dương
+ Tất cả các chứng khoán cá thể và danh mục đều được định vị trên đường SML.
1.2.3.3 Xác định tài sản bị đánh giá thấp và đánh giá cao.
Ở trạng thái cân bằng, tất cả các tài sản và tất cả các danh mục sẽ nằm trên đường
SML. Bất cứ chứng khoán nào có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm trên SML sẽ được
xem là bị định giá thấp vì nó hàm ý rằng chúng ta đã ước lượng sẽ nhận được một tỷ
suất sinh lợi cao hơn tỷ suất sinh lợi yêu cầu trên chứng khoán đó tương ứng với mức
độ rủi ro của nó. Ngược lại, các tài sản có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm dưới SML sẽ

được xem là đánh giá cao.
Ta tính tỷ suất sinh lợi ước tính theo công thức sau

r=

Pt +1 − Pt + Dt +1
Pt

Bảng sau tóm lược mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi yêu cầu của mỗi cổ phiếu dựa
trên rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi ước tính
TSSL yêu

TSSL ước

cầu

tính

0.7

10.2

B

1

C

Cổ phiếu

Beta

Chênh lệch

Định giá

A

10

-0.2

Thích hợp

12

6.2

-5.8

Định giá cao

1.15

12.9

21.2

8.3

Định giá thấp

D

1.4

14.4

3.3

-11.1

Định giá cao

E

-0.3

4.2

8

3.8

Định giá thấp

Sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi ước lượng và tỷ suất sinh lợi yêu cầu đôi khi
được gọi là Alpha của cổ phiếu. Alpha này có thể dương (cổ phiếu bị định giá thấp) và
âm (cổ phiếu bị định giá cao).
1.2.3.4 Tính toán rủi ro hệ thống – đường đặc trưng.

Yếu tố đầu vào rủi ro của một tài sản riêng lẻ được gọi là đường đặc trưng của tài
sản với danh mục thị trường và được rút ra từ mô hình hồi quy sau đây

Ri,t = αi + βi* rM,t + ε
Trong đó:


21
Ri,t: tỷ suất sinh lợi của tài sản i trong khoảng thời gian t
Αi : tung độ của phương trình hồi quy, bằng R i − β i R M
RM,t : tỷ suất sinh lợi của danh mục m trong khoảng thời gian t
βi : rủi ro hệ thống của tài sản i
ε : phần sai số ngẫu nhiên
Đường đặc trưng là một đường hồi quy phù hợp nhất đi qua các tỷ suất sinh lợi
phân tán của một tài sản rủi ro và của danh mục thị trường các chứng khoán rủi ro trên
một khoảng thời gian trong quá khứ.
1.3 Kiểm định thực nghiệm về mô hình CAPM :
Ta xét phương trình cơ bản của mô hình :
E(Ri) = rf + β( rM - rf )
Để kiểm định tính chính xác của mô hình, ta sẽ lần lượt phân tích các yếu tố chính
trong mô hình trên.
1.3.1 Tính ổn định của β:
β danh mục thị trường thì ổn định hơn β của một chứng khoán cá thể. Hơn nữa,
danh mục các cổ phiếu càng lớn (có nghĩa là trên 50 cổ phiếu ) và có thời gian càng
dài (trên 26 tuần) thì β của danh mục càng ổn định.
Trên thực tế các nhà kinh doanh chứng khoán sử dụng mô hình hồi quy dựa trên số
liệu lịch sử để ước lượng β vì vậy có thể giải thích được lý do β của chứng khoán cá
thể lại biến động như vậy.
Mặc dù β không là biến tốt dự báo lợi nhuận cổ phiếu nhưng nó vẫn là biến phù
hợp để đo lường rủi ro.Đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro, β cung cấp cho họ thông tin

làm cơ sở cho việc kỳ vọng một mức lợi nhuận tối thiểu,hướng dẫn công ty phân bổ
vốn vào các dự án đầu tư.
Ở các nứớc có thị trường tài chính phát triển có một số công ty chuyên ty chuyên
xác định và cung cấp thông tin về hệ số β chẳng hạn có hai nhà cung cấp dịch vụ
thông tin về hệ số β là Value line Investment Survey,marketguide và Standard &
Poor’s Stock Reports. Tại Viẹt Nam hiện nay vẫn chưa có tổ chức nào tính toán,xác
định và công bố thông tin về hệ số β.
1.3.2 Mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi Ri (đường SML): [5], [7], [9], [10]


22
Mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi trên các
tài sản rủi ro.
Trước hết, ta quan tâm đến “điểm chặn” rf và độ dốc đường SML. Nếu ta lựa
chọn một tài sản phi rủi ro không đúng và danh mục thị trường không phù hợp thì sẽ
tạo nên đường SML sai lầm, dẫn đến việc kiểm định không chính xác.
1.3.3 Ảnh hưởng của phân phối không đối xứng lên mối quan hệ:
Dựa trên việc phân tích tỷ suất sinh lợi là β, một vài nhà nghiên cứu cũng đã xem
xét ảnh hưởng của sự không đối xứng lên TSSL mong đợi. Phân phối chuẩn thì đối
xứng nghĩa là tồn tại sự cân bằng giữa các quan sát dương và âm. Trái lại, không đối
xứng dương thể hiện 1 con số khác thường của các thay đổi dương lớn trong giá cả.
Các nhà nghiên cứu đã xem xét sự mất đối xứng như là 1 cách có thể giải thích
cho các kết quả mà ở đó mô hình xem ra định giá thấp các cổ phiếu có β thấp : các nhà
đầu tư nhận được TSSL cao hơn giá trị mong đợi; và định giá cao các cổ phiếu có β
cao : nhà đầu tư nhận được TSSL thấp hơn giá trị mong đợi
Kraus và Litzenberger đã kiểm định mô hình CAPM đối với sự bất đối xứng và
khẳng định các nhà đầu tư sẵn sàng trả cho bất đối xứng dương vì chúng cho cơ hội
TSSL rất lớn.
1.3.4 Ảnh hưởng của quy mô, tỷ số P/E và đòn bẩy:
Quy mô, P/E, đòn bẩy tài chính là các nhân tố rủi ro bổ sung cần được xem xét với

β. Khi phân tích, chúng ta thấy, quy mô và P/E có ảnh hưởng ngược lên TSSL. Cụ thể,
TSSL là 1 phương trình dương của β, nhưng nhà đầu tư cũng đòi hỏi TSSL cao hơn tử
các doanh nghiệp có quy mô tương đối nhỏ và các cổ phiếu có P/E thấp.
1.3.5 Ảnh hưởng của P/B: nghiên cứu của Fama-French:
Fama-French ( FF ) cho rằng mối quan hệ giữa β và TSSL trung bình không tồn tại
trong suốt thời kỳ từ 1963-1990. Trái lại, các kiểm định lần lượt giữa TSSL trung bình
với quy mô, đòn bẩy, P/E, P/B ( tỷ số của giá trị thị trường so với giá trị sổ sách) cho
thấy rằng tất cả các biến này đều quan trọng và có nhiều tín hiệu mong đợi. Quy mô và
P/B đi theo các biến đổi mẫu tiêu biểu trong TSSL các cổ phiếu trung bình được liên
kết bởi quy mô, P/E, P/B, đòn bẩy.
1.4 Những ưu điểm và hạn chế của việc vận dụng mô hình CAPM trong việc lựa
chọn danh mục đầu tư. [5], [7], [10]


23
Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng dể dàng được trên
thực tế. Tuy nhiên, cũng như nhiều mô hình khác, CAPM không tránh khỏi những hạn
chế và sự chỉ trích. Ở đây chỉ thảo luận vài hạn chế nổi bật của mô hình CAPM.
1.4.1 Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM
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. Những điểm bất
thường bao gồm :
¾ Ảnh hưởng của qui mô công ty – Người ta phát hiện rằng cổ phiếu của công ty
có giá trị thị trường nhỏ (market capitalization = price per share x number of
share) đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công ty có giá trị thị trường lớn,
nếu những yếu tố khác như nhau.
¾ Ảnh hưởng của tỷ số PE và MB – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những
công ty có tỷ số PE( price/earning ratio) và tỷ số MB (market-to-book value
ratio) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số PE và
MB cao.

¾ Ảnh hưởng tháng Giêng – Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời
gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng
khác. Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy
trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra.
1.4.2 Những nghiên cứu và phát hiện của Fama và French
Eugene Fama và Kenneth French tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về quan hệ
giữa lợi nhuận của cổ phiếu, qui mô công ty, tỷ số MB và hệ số beta. Kết quả kiểm
định dựa vào số liệu thời kỳ 1963 – 1990 cho thấy rằng các biến qui mô và tỷ số MB
là những biến ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận cổ phiếu. Khi những biến này được đưa
vào phân tích hồi qui trước rồi mới thêm biến beta vào thì kết quả cho thấy rằng biến
beta không mạnh bằng các biến kia trong việc giải thích lợi nhuận cổ phiếu. Điều này
khiến giáo sư Fama, một giáo sư có uy tín, đi đến kết luận rằng beta không phải là biến
duy nhất giải thích lợi nhuận. Ông phát động cuộc tấn công vào khả năng sử dụng mô
hình CAPM để giải thích lợi nhuận cổ phiếu và đề nghị rằng biến qui mô và biến tỷ số
MB thích hợp để giải thích lợi nhuận hơn là biến rủi ro. Các nhà nghiên cứu khác bình
luận gì?


24
Người ta cho rằng Fama và French giải thích lợi nhuận thị trường với hai biến
dựa vào giá trị thị trường cho nên không có gì ngạc nhiên khi thấy có sự tương quan
rất cao giữa các biến này. Fama và French đã quá tập trung vào biến lợi nhuận thay vì
tập trung vào biến rủi ro, cho nên cũng không có nền tảng lý thuyết cho những phát
hiện có tính phản bác của họ.
Mặc dù beta có thể không là biến tốt dự báo lợi nhuận cổ phiếu nhưng nó vẫn là
biến phù hợp để đo lường rủi ro. Đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro, beta cung cấp cho
họ thông tin làm cơ sở cho việc kỳ vọng một mức lợi nhuận tối thiểu. Mặc dù không
phải nhà đầu tư nào cũng có thể chấp nhận mức lợi nhuận này nhưng với mục đích của
tài chính công ty nó vẫn hữu ích để hướng dẫn công ty phân bổ vốn vào các dự án đầu
tư.

1.4.3 Những phê phán từ các nhà nghiên cứu mô hình đa yếu tố (Multifactor
model)
Những người ủng hộ mô hình đa yếu tố cho rằng mặc dù CAPM vẫn hữu ích cho mục
đích của tài chính công ty nhưng nó không đem lại sự đo lường chính xác lợi nhuận kỳ
vọng của một cổ phiếu cụ thể nào đó. Mô hình đa yếu tố (multifactor models) cho rằng
lợi nhuận cổ phiếu biến động phụ thuộc vào nhiều yếu tố chứ không phải chỉ có yếu tố
thay đổi của thị trường nói chung cho nên nếu đưa thêm những yếu tố khác vào yếu tố
rủi ro để giải thích lợi nhuận sẽ mạnh hơn là chỉ dựa vào một yếu tố duy nhất như mô
hình CAPM.
1.5 Các bước để xây dựng một danh mục đầu tư. [5], [7], [9], [10]
Hiểu một cách khái quát nhất thì danh mục đầu tư là một tập hợp gồm ít nhất hai
loại chứng khoán trở lên. Mục đích cơ bản nhất của việc xây dựng và quản lý một
danh mục đầu tư là đa dạng hoá nhằm tránh các khoản thua lỗ quá lớn.
Khi chúng ta đồng thời đầu tư vào nhiều loại chứng khoán khác nhau, sự thua lỗ
của một loại chứng khoán chỉ có tác động nhỏ đến toàn bộ danh mục, thậm chí nhiều
khi bạn có thể bù lỗ bằng lợi nhuận thu được từ các chứng khoán khác trong cùng một
danh mục đó.
Tuy nhiên, việc hạn chế thua lỗ bằng cách đa dạng hoá danh mục đầu tư cũng có
một cái giá của nó: chúng ta cũng không thể thu được các khoản lợi nhuận lớn. Rất ít
người đầu tư có thể thu được khoản lợi nhuận cao từ việc đầu tư tất cả số tiền của họ
vào một loại chứng khoán tốt nhất hiện có trên thị trường. Do đó, đại đa số công chúng


25
đầu tư chọn hình thức đầu tư thứ hai là giảm thiểu hoá thua lỗ bằng cách đa dạng hoá
đầu tư. Và suy cho cùng thì việc từ bỏ những món hời lớn, bằng lòng với những khoản
thu nhập vừa phải để tránh thua lỗ quá mức là một cái giá vừa phải và hoàn toàn hợp
lý.
Bước 1: Xác định người đầu tư tích cực hay thụ động
Khi bắt tay vào xây dựng danh mục đầu tư, điều quan trọng trước tiên mà

chúng ta phải xác định là xem mình thuộc dạng nào: tích cực hay thụ động? Đây là
một việc làm hết sức cần thiết, vì nó sẽ quyết định đến toàn bộ cách thức đầu tư của
bạn sau này. Người đầu tư tích cực là người luôn sẵn sàng bỏ ra rất nhiều thời gian và
công sức để quản lý danh mục đầu tư của mình. Còn người đầu tư thụ động thì chỉ
muốn bỏ ra một khoảng thời gian tối thiểu cần thiết để theo dõi các khoản đầu tư và
bằng lòng với các khoản lãi khiêm tốn có được. Cần lưu ý rằng quy mô đầu tư là
không quan trọng mà điều cốt yếu là bạn tiêu tốn bao nhiêu thời gian và công sức cho
danh mục đầu tư của mình. Chúng ta có thể thấy rằng đa số các nhà đầu tư đều thuộc
dạng thụ động, bởi vì họ là những người không chuyên nghiêp, thiếu kỹ năng chuyên
sâu cũng như đã bị các công việc hàng ngày chiếm mất quỹ thời gian.
Bước 2: Quyết định cơ cấu của danh mục đầu tư
Điều thứ hai cần tính đến là tỷ trọng cổ phiếu và trái phiếu trong danh mục đó.
Đây là một quyết định mang tính chất cá nhân và tuỳ theo quan điểm mỗi người. Một
số người không thích đầu tư quá nhiều vào cổ phiếu, còn một số khác lại không thích
sở hữu quá nhiều trái phiếu. Cho đến nay vẫn chưa có tiêu chuẩn cụ thể về tỷ lệ này.
Hiện nay, đa số ý kiến nghiêng về tỷ lệ 50/50, tức là 50% số tiền của danh mục được
sử dụng để đầu tư vào cổ phiếu, phần còn lại sẽ được sử dụng để mua trái phiếu. Nhiều
nhà tư vấn đề nghị tăng tỷ lệ trái phiếu trong danh mục khi chủ sở hữu sắp đến tuổi về
hưu. Tuy nhiên, một số cá nhân khác lại có quan điểm cho rằng, trước sức ép của lạm
phát cũng như khả năng kiếm tiền sẽ suy giảm khi về già, chủ sở hữu danh mục nên
tăng dần tỷ lệ cổ phiếu theo thời gian. Họ lập luận là không nên giảm tỷ lệ sở hữu cổ
phiếu trong danh mục đầu tư vì lương hưu và bảo hiểm xã hội sẽ không thể tăng như
lạm phát. Chính vì vậy mà cổ phiếu là một trong những lựa chọn được ưu tiên hàng
đầu để chống lại ảnh hưởng của lạm phát. Tuy nhiên, cũng có khi thu nhập do cổ phiếu
đem lại không theo kịp với tỷ suất lợi nhuận của trái phiếu chất lượng cao. Trong