Vận dụng mô hình capm trong đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên hose (tt)

24

1

(3) Cổ phiếu ngành ngân hàng nằm ở nhóm rủi ro trung bình và rủi
ro thấp, trong đó cổ phiếu CTG và VCB có mức rủi ro nằm ở nhóm trung
bình và cổ phiếu STB, EIB là nhóm có mức rủi ro thấp.

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài:
Cùng với sự phát triển và hội nhập của nên kinh tế là sự phát

(4) Qua kết quả đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành Ngân

triển của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Các ngân hàng liên tục

hàng và từ đó đưa ra các khuyến cáo đối với nhà đầu tư như: Rủi ro hệ thống

ra đời, mở rộng chi nhánh, nâng cấp dịch vụ truyền thống, tăng vốn điều

ngành ngân hàng có hệ số beta nhỏ hơn 1 hay nói cách khác là rủi ro hệ thống

lệ và cho ra đời nhiều dịch vụ mới. Bên cạnh đó nhiều ngân hàng

nhỏ hơn rủi ro hệ thống của toàn bộ thị trường; Các cổ phiếu ngành ngân hàng

thương mại Nhà nước bắt đầu cổ phần hoá, phát hành cổ phiếu, niêm

không thích hợp với các NĐT lướt sóng chỉ thích hợp với các NĐT trung hạn và

yết trên thị trường chứng khoán. Tại các thị trường chứng khoán phát

dài hạn; Trong 4 cổ phiếu ngành ngân hàng thì cổ phiếu đáng để đầu tư nhất là

triển, nhà đầu tư trước khi quyết định bỏ tiền vào bất kỳ tài sản nào, họ

CTG tuy hệ số beta cao nhất nhưng với tỷ suất lợi tức đứng đầu ngành ngân

cũng đều có những phân tích kỹ lưỡng về rủi ro và tỷ suất lợi tức. Hệ số

hàng và là một trong ba doang nghiệp đứng đầu thị trường chứng khoán, cùng

beta là một trong những công cụ hữu ích thường được sử dụng nhất để

với sự hậu thuẫn của Chính phủ thì CTG là cổ phiếu an toàn hàng đầu.

đánh giá tài sản đó. Hệ số này dựa trên nền tảng lý thuyết tài chính hiện

Trong đề tài, tác giả chủ yếu đi sâu vào vận dụng mô hình CAPM các

đại như Lý thuyết danh mục đầu tư của Harry Markowitz, mô hình định

phiên bản khác nhau (ước lượng và kiểm định mô hình) để tính toán hệ số đối

giá tài sản vốn (CAPM), lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT).

với các cổ phiếu ngành ngân hàng trên TTCK Việt Nam đồng thời chỉ mới nhận

Trong các mô hình trên, mô hình CAPM vẫn là mô hình đơn giản, khá

diện các nhân tố tác động đến rủi ro hệ thống ngành ngân hàng một cách cảm

dễ dàng vận dụng nên được sử dụng khá phổ biến.

tính qua phân tích biến động giá các cổ phiếu trước các sự kiện lớn, đây là một

Chính vì vậy, tác giả muốn thông qua Đề tài: “Vận dụng mô

trong những nhược điểm của đề tài. Ngoài ra, do tác giả không công tác trong

hình CAPM trong đo lường rủi ro hệ thống các cổ phiếu ngành ngân

ngành ngân hàng cũng như ngành Chứng khoán nên vẫn còn nhiều vấn đề chưa

hàng niêm yết trên HOSE” nhằm giúp các nhà đầu tư quan tâm tới cổ

thực sự hiểu sâu, chưa nắm bặt được thực tế của TTCK để phân tích kết quả

phiếu ngành ngân hàng thấy được rủi ro hệ thống của ngành đồng thời

nghiên cứu và đưa ra các dự báo, khuyến cáo hữu ích hơn nữa cho các nhà đầu

cung cấp quy trình, tiêu chuẩn kiểm định cho việc nghiên cứu, ứng

tư./.

dụng mô hình CAPM trong thực tế của ngành ngân hàng cũng như từng
ngành riêng biệt.
2. Mục tiêu nghiên cứu:
Hệ thống hoá các vấn đề lý thuyết về rủi ro trong đầu tư cổ
phiếu và đo lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM.

Tìm hiểu Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống các cổ
phiếu ngành ngân hàng giai đoạn 2009-2011.


2

23

Ước lượng và kiểm định các phiên bản khác nhau của mô hình

quả này ta có thể thấy rằng có thể sử dụng Mô hình CAPM phiên bản

CAPM đối với hệ thống các cổ phiếu ngành Ngân hàng niêm yết trên

Black với phương pháp ước lượng GMM để tính toán hệ số beta cho tất

HOSE.

cả các cổ phiếu trên TTCK Việt Nam.
Rút ra các khuyến cáo đối với các nhà đầu tư từ kết quả nghiên

Với hệ số beta ước lượng trong chương 4 của các cổ phiếu

cứu của đề tài.

ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE, các nhà đầu tư có thể đưa ra các

3. Câu hỏi nghiên cứu:

quyết định đầu tư cụ thể đối với 4 cổ phiếu này cho phù hợp mục tiêu

(1) Phương pháp ước lượng mô hình CAPM bằng phương pháp

đặt ra. Qua giá trị beta của các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên

thích hợp cực đại và phương pháp Mô-men tổng quát khác nhau như thế

HOSE ước lượng được thì các cổ phiếu ngành ngân hàng có rủi ro hệ

nào? Trong trường hợp dữ liệu như thế nào thì sử dụng Phương pháp thích

thống không cao và thích hợp cho các nhà đầu tư dài hạn hơn là các nhà

hợp cực đại và phương pháp Mô-ment tổng quát? Phương pháp nào phù

đầu tư lướt sóng.

hợp với thị trường Chứng khoán Việt Nam?
(2) Mô hình CAPM có hiệu lực đối với cổ phiếu ngành Ngân
hàng của Việt Nam hay không?
(3) Rủi ro hệ thống của ngành cổ Phiếu ngành Ngân hàng qua
kết quả ước lượng cao hay thấp?

Các nhà đầu tư chiến lược, lớn, dài hạn nên đầu tư vào các cổ
phiếu ngành ngân hàng và thứ tự ưu tiên đầu tư sẽ là: CTG, VCB, EIB,
STB. Các NĐT nhỏ, mạo hiểm ở mức trung bình thì bạn nên ưu tiên chọn
STB, EIB, VCB, STB. Và các cổ phiếu ngành ngân hàng không thực sự
thích hợp đối với các NĐT mạo hiểm hay các NĐT lướt sóng.

(4) Có thể rút ra những kết luận gì từ kết quả đo lường rủi ro hệ

thống của cổ phiếu ngành Ngân hàng và từ đó đưa ra các khuyến cáo
đối với nhà đầu tư?
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

KẾT LUẬN
Quy quá trình nghiên cứu, phân tích từ chương 01 tới chương 4,
quay trở lại trả lời các câu hỏi đã đặt ra trong phần mở đầu:
(1) Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) được sử

4.1. Đối tượng nghiên cứu: Thông qua các phiên bản khác nhau của Mô

dụng khi dữ liệu tuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và

hình CAPM, ước lượng rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành ngân

chuẩn. Phương pháp Mô - men tổng quát (GMM) được sử dụng khi dữ liệu

hàng niêm yết trên HOSE với danh mục thị trường là chỉ số VN Index

không tuân thủ luật phân phối chuẩn và độc lập đồng nhất. Do dữ liệu đầu

và Kiểm định độ tin cậy của mô hình CAPM cho các cổ phiếu ngành

vào của TTCK ngắn và chưa ổn định, nên các chứng khoán chưa tuân thủ

ngân hàng.

luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và chuẩn, nên việc vận dụng

4.2. Phạm vi nghiên cứu: Đề tài sử dụng dữ liệu ngày của của 4 ngân

Phương pháp Mô - men tổng quát (GMM) phù hợp hơn với thị trường

hàng Niêm yết trên HOSE và chỉ số VN-Index để thực hiện (từ tháng

Chứng khoán Việt Nam.

11/2009 đến 10/2011).
5. Phương pháp nghiên cứu:

(2) Mô hình CAPM có hiệu lực đối với cổ phiếu ngành Ngân hàng
của Việt Nam.


22

3

biến động mạnh, còn ngành ngân hàng vẫn trụ vững và ít biến động;

Đề tài sử dụng phương pháp thống kê, phương pháp phân tích và

Thứ ba, là nội lực phát triển ngành ngân hàng mạnh; Cuối cùng, chính

tổng hợp, Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại, phương pháp Mô-

là sự hẫu thuẫn mãnh mẽ của Ngân hàng Nhà nước.

men tổng quát, mô hình CAPM, mô hình CAPM beta-zero.

Sau thời gian đầu lên sàn có nhiều bất ổn, tăng trưởng nóng thì

6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài:

thời gian này các cổ phiếu ngành ngân hàng dần đi vào ổn định với mức

Hệ thống hoá các lý thuyết liên quan đến mô hình định giá tài sản

lợi tức tương đối cao so với thị trường. Do đó, cổ phiếu ngành ngân

vốn (CAPM), phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình này. Cách đo

hàng là một trong những cổ phiếu rất được các nhà đầu tư quan tâm.

lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM; Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi

Tuy nhiên, cũng do đặc điểm nêu trên nên các cổ phiếu ngành ngân

ro hệ thống các cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE giai đoạn

hàng thực sự không thích hợp với các nhà đầu tư lướt sóng chỉ thích

2009-2011; Kết quả đo lường rủi ro của cổ phiếu ngành ngân hàng; Các

hợp với các nhà đầu tư dài hạn. Ta cũng thấy rằng trong giai đoạn 2009-

khuyến cáo đối với nhà đầu tư.

2011, tỷ suất lợi tức trung bình của các chứng khoán ngành ngân hàng

7. Cấu trúc của luận văn: Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn gồm

có giá trị âm, các nhà đầu tư mua cổ phiếu ngành ngân hàng trên HOSE

có 4 chương.

chủ yếu nhận được lợi tức từ chia cổ tức do sở hữu cổ phiếu.
Trong 4 cổ phiếu niêm yết trên HOSE, nên đầu tư vào cổ phiếu
nào đó là câu hỏi mà các nhà đầu tư quan tâm. Qua quá trình phân tích

Chương 1: Cơ sở lý luận về đo lường rủi ro hệ thống cổ phiếu
ngành ngân hàng bằng mô hình CAPM
Trong chương 1 đề cập đến 4 vấn đề chính:

hệ số beta và thực tế của từng ngân hàng, trong 4 cổ phiếu niêm yết trên

1. Đo lường Tỷ suất lợi tức và Rủi ro.

HOSE, ta thấy rằng CTG là một ngân hàng có mức tỷ suất lợi tức cao

2. Rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngành ngân hàng

và ổn định. Các nhà đầu tư lớn và dài hạn nên đầu tư vào cổ phiếu CTG

3. Mô hình CAPM

vì CTG cổ phiếu sẽ đảm bảo cho bạn sự an toàn tuyệt đối và một khoản

4. Tình hình nghiên cứu có liên quan đến đề tài.

cổ tức ổn định hàng năm và VCB là cổ phiếu ưu tiên thứ 2.
Các nhà đầu tư mạo hiểm có thể chọn STB, tuy STB là một
ngân hàng có hệ số beta thấp hơn CTG và VCB, nhưng cùng với sự

Chương 2: Phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM
Chương 2 gồm các nội dung cơ bản:
- Ước lượng, kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của

thoái lui vốn của các đối tác lớn và sự thay đổi các chủ sở hữu trong

Sharpe và Lintner và Mô hình CAPM phiên bản của Black bằng

năm 2011 sẽ mang lại nhiều bất ngờ cho các NĐT trong năm 2012.

phương pháp thích hợp cực đại (FIML).

Kết luận chương 4
Từ kết quả ở chương 4 ta thấy rằng, giá trị ước lượng hệ số beta
của mô hình CAPM phiên bản Black với phương pháp ước lượng GMM
là có ý nghĩa nhất và tuân thủ chặt chẽ tính hiệu lực của mô hình. Từ kết

- Ước lượng, kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe
và Lintner và Mô hình CAPM phiên bản của Black bằng phương pháp
Moment tổng quát (GMM).


4

21

Chương 3: Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống ngành ngân
hàng giai đoạn 2009-2011.

GMM là có ý nghĩa nhất và tuân thủ chặt chẽ tính hiệu lực của mô hình.
Như vậy, ta có thể sử dụng giá trị hệ số beta mô hình CAPM phiên bản

Trong chương này tác giả đi vào 3 nội dung chính:
1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam.

Black tại bảng 4.6 để phân tích rủi ro hệ thống của 4 cổ phiếu ngành
ngân hàng, cụ thể như sau:

2. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống ngành ngân hàng
Việt Nam giai đoạn 2009-2011.

Cổ phiếu

CTG

EIB

STB

VCB

Giá trị beta (β)

0,861

0,627

0,698

0,837

3. Mức độ tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến các cổ
phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE giai đoạn 2009-2011.

Từ hệ số beta của 4 cổ phiếu trên chúng ta thấy rằng, cổ phiếu
CTG có rủi ro lớn nhất và lần lượt là VCB, STB và cuối cùng là EIB.

Chương 4: Kết quả đo lường rủi ro hệ thống của các cổ

Trong quá trình phân tích các nhân tổ ảnh hưởng rủi ro ở chương 3, ta

phiếu ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE bằng mô hình CAPM

thấy trước thay đổi nhân tố thị trường thì các cổ phiếu phản ứng ít hơn

và các khuyến cáo đối với nhà đầu tư.

Vnindex và cổ phiếu CTG có phản ứng mạnh nhất và tiếp đến là VCB,

Trong chương 4, chú trọng vào các vấn đề sau:

STB, EIB là phù hợp với hệ số beta chúng ta đã ước lượng.

1. Mô tả dữ liệu và phương pháp thu thập, xử lý dữ liệu.

Theo cách phân chia mức độ rủi ro cổ phiếu: Nhóm cổ phiếu có

2. Kết quả kiểm định chuỗi tỷ suất lợi tức thực tế.

mức rủi ro cao là cổ phiếu có hệ số beta lớn hơn 1,2; nhóm cổ phiếu có

3. Kết quả kiểm định mô hình CAPM.

mức rủi ro trung bình là cổ phiếu có hệ số beta lớn hơn 0,8 và nhỏ hơn

4. Kết quả ước lượng hệ số beta.

1,2 và nhóm cổ phiếu có mức rủi ro thấp là cổ phiếu có hệ số beta nhỏ

5. Phân tích kết quả.

hơn 0,8. Như vậy, theo tiêu chí này thì cổ phiếu CTG và VCB có mức

6. Các khuyến cáo đối với nhà đầu tư.

rủi ro nằm ở nhóm trung bình và cổ phiếu STB, EIB là nhóm có mức rủi

Chương 1 - CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG
CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG BẰNG MÔ HÌNH CAPM
1.1 ĐO LƯỜNG TỶ SUẤT LỢI TỨC VÀ RỦI RO:
1.1.1 Tỷ suất lợi tức và Đo lường tỷ suất lợi tức
Tỷ suất lợi tức thường được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm giữa
các khoản thu nhập và giá trị các khoản đầu tư bỏ ra.
Đo lường tỷ suất lợi tức: R = D t + Pt - Pt -1
Pt -1

Trong đó: R là tỷ suất lợi tức thực (hoặc kỳ vọng); Dt là cổ tức; Pt
là giá cổ phiếu ở thời điểm t; Pt-1 là giá cổ phiếu ở thời điểm t-1.

ro thấp.
4.6. CÁC KHUYẾN CÁO ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ:
Trong thời gian qua thị trường chứng khoán Việt Nam có nhiều
biến động, sụt giảm nhưng ngành ngân hàng vẫn giữ vững được mức
tăng trưởng cao trong nền kinh tế, điều này không ngẫu nhiên xảy ra mà
do: Thứ nhất, hệ số beta của cổ phiếu ngành ngân hàng nhỏ hơn 1, do
đó giá các cổ phiếu ngành ngân hàng ít rủi ro hệ thống hơn thị trường;
Thứ hai, là ngành ngân hàng là ngành có vốn thị trường dẫn đầu ngành
thị trường chứng khoán nên việc biến động trên thị trường chứng khoán
tác động đến các ngành nhỏ có nguồn vốn ít làm các chứng khoán này


20

5

chứng khoán HOSE.

1.1.2 Rủi ro và Đo lường rủi ro:

4.4. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ BETA:

1.1.2.1 Khái niệm rủi ro:

4.4.1 Kết quả ước lượng hệ số beta với PP ước lượng FIML
Bảng 4.5 Kết quả ước lượng hệ số beta với PP ước lượng FIML

phiếu

MH Sharpe và Lintner
Giá trị β

Độ lệch
Prob

trung lại có thể chia thành hai trường phái lớn:

MH Black
Giá trị β

chuẩn

trường phái khác nhau, các tác giả khác nhau đưa ra những khái niệm rủi ro
khác nhau. Những định nghĩa này rất phong phú và đa dạng, nhưng tập

Phương pháp ước lượng FIML
Cổ

Cho đến nay chưa có được khái niệm thống nhất về rủi ro. Những

Theo trường phái truyền thống, rủi ro là những thiệt hại, mất

Độ lệch
Prob
chuẩn

mát, nguy hiểm hoặc các yếu tố liên quan đến nguy hiểm, khó khăn

hoặc điều không chắc chắn có thể xảy ra cho con người.

CTG

0,838185

0,056692

0,0000

0,840682

0,056896

0,0000

EIB

0,611980

0,033078

0,0000

0,609518

0,033059

0,0000

Theo trường phái hiện đại, rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường

STB

0,703087

0,044384

0,0000

0,697755

0,044676

0,0000

được, vừa mang tính tích cực, vừa mang tính tiêu cực. Rủi ro có thể

VCB

0,887182

0,056100

0,0000

0,886116

0,056203

0,0000

mang đến những tổn thất mất mát cho con người nhưng cũng có thể

4.4.2 Kết quả ước lượng hệ số beta với PP ước lượng GMM
Bảng 4.6 Kết quả ước lượng hệ số beta PP GMM
Phương pháp ước lượng GMM
Cổ
phiếu

MH Sharpe và Lintner
Giá trị β

Độ lệch
Prob

Giá trị β

1.1.2.2 Phân loại rủi ro:
Xét về mặt định tính, thì rủi ro tổng thể của một công ty (hay cổ
phiếu) là một tổng của hai thành phần cơ bản:

MH Black

chuẩn

mang lại những lợi ích, những cơ hội.

Rủi ro phi hệ thống (unsystematic risk) là những yếu tố tác

Độ lệch
Prob
chuẩn

động gắn liền với từng công ty riêng biệt như rủi ro kinh doanh hay rủi
ro tài chính của công ty đó, mà không ảnh hưởng đến các công ty khác

CTG

0,852202

0,060153

0,0000

0,816066

0,057012

0,0000

EIB

0,615709

0,044651

0,0000

0,627490

0,043152

0,0000

Rủi ro hệ thống (systematic risk) là các yếu tố tác động lên tất

STB

0,696642

0,056946

0,0000

0,697998

0,054301

0,0000

cả các công ty trên thị trường, tất cả các công ty đều bị chi phối bởi rủi

VCB

0,886346

0,054727

0,0000

0,836613

0,054739

0,0000

ro hệ thống.

4.5. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ:
Đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, ta thấy mô hình

(trừ các công ty lớn).

1.1.2.3 Đo lường rủi ro:
Phương sai và độ lệch chuẩn (của lợi tức cổ phiếu đó so với giá

CAPM phiên bản Black có giá trị trực tế hơn mô hình CAPM phiên bản

trị trung bình của nó) là hai phép đo rủi ro phổ biến nhất.

Sharpe-Lintner. Như vậy ta có thể thấy rằng, giá trị ước lượng hệ số

1.1.3 Rủi ro hệ thống:

beta của mô hình CAPM phiên bản Black với phương pháp ước lượng

Khái niệm beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm

6

19

cách lượng hoá rủi ro hệ thống. Beta được xác định với đầu vào là các tỷ

không tuân thủ quy luật phân phối chuẩn.

suất lợi tức, mà tỷ suất này được tính toán dựa trên các mức giá của cổ

4.3. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM:

phiếu theo thời gian.

4.3.1 Kết quả kiểm định MH CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner

1.2 RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG

Bảng 4. 3 Kết quả kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM phiên bản

1.2.1 Đặc điểm của ngành ngân hàng:

của Sharpe và Lintner
PP FIML

Đặc điểm của ngành ngân hàng là hoạt động chứa nhiều rủi ro,
bởi lẽ nó tổng hợp tất cả các rủi ro của khách hàng, do đó, trong quá
trình hoạt động các ngân hàng phải thường xuyên cảnh giác, nghiên

J1

PP GMM

J2

J3

J7

GT

Prob

GT

Prob

GT

Prob

ro có hiệu quả.

0,549

0,300

3,223

0,548

0,992

0,089

1.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành ngân

MH có hiệu lực

cứu, phân tích, đánh giá, dự báo và có những biện pháp phòng ngừa rủi

hàng:
Các nhân tố ảnh hướng tới rủi ro hệ thống có tác động mạnh tới
ngành ngân hàng và ngân hàng thường xuyên phải đối mặt với các rủi
ro hệ thống như: Rủi ro về lãi suất hay chính xác hơn là sự biến động
ngoài dự kiến của lãi suất; Rủi ro về lạm phát hay sự biến động ngoài
dự kiến của lạm phát; Rủi ro do chính sách tiền tệ của Chính phủ; Rủi
ro từ tăng trưởng kinh tế (GDP); Rủi ro từ khủng hoảng kinh tế và

MH có hiệu lực

Nam là 10 điểm. Rủi ro ngành ngân hàng của Việt Nam được đánh giá

0,3629

MH có hiệu lực

Điều này có nghĩa là có thể sử dụng mô hình CAPM phiên bản của
Sharpe và Lintner để ước lượng hệ số beta cho các cổ phiếu ngành ngân
hàng niêm yết trên HOSE.

4.3.2 Kết quả kiểm định Mô hình CAPM phiên bản của Black
Bảng 4.4 KQ kiểm định hiệu lực của MH CAPM phiên bản của Black
Phương pháp FIML
J4

1.2.3. Mức độ rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng Việt Nam:
mức độ rủi ro kinh tế mà S&P xếp hạng cho toàn bộ nến kinh tế Việt

3,1969

Prob

Mô hình CAPM phiên bản Sharpe và Lintner đều có hiệu lực.

khủng hoảng tài chính,...
“Theo đánh giá của tổ chức xếp hạng Standard & Poor's (S&P),

MH có hiệu lực

GT

J5

GT

Prob

GT

Prob

3,11331

0,6415

0,636388

0,888054

Mô hình có hiệu lực

Mô hình có hiệu lực

8 điểm, cũng thể hiện mức độ “rủi ro cực cao” về khung chính sách thể

Xác suất sai lầm các trị thống kê từ J4 và J5 của mô hình CAPM

chế, "rủi ro rất cao" trong động lực cạnh tranh và "rủi ro trung bình" về

phiên bản của Black với phương pháp ước lượng thích hợp cực đại đều

gây vốn hệ thống. Như vậy ta thấy mức rủi ro của ngành ngân hàng

lớn hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình CAPM phiên bản Black đều có

Việt Nam khá cao nhưng vẫn thấp hơn so với rủi ro của toàn bộ nền

hiệu lực. Điều này có nghĩa là có thể sử dụng mô hình CAPM phiên bản

kinh tế

của Black để ước lượng hệ số beta cho ngành ngân hàng trên thị trường


18

7

đánh giá mức độ “rủi ro cực cao” về khung chính sách thể chế trong việc

1.3 MÔ HÌNH CAPM

đánh giá rủi ro hệ thống ngành ngân hàng Việt Nam.

1.3.1 Khái quát về CAPM

Chương 4 - KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ THỐNG

Với sự phát triển của Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), các

CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN

nhà kinh tế học có thể định lượng rủi ro và phần thưởng cho việc chấp

HOSE BẰNG MÔ HÌNH CAPM VÀ CÁC KHUYẾN CÁO ĐỐI
VỚI NHÀ ĐẦU TƯ

nhận rủi ro.
1.3.2. Mô hình CAPM dựa trên giả định như những giả định của

4.1. MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU:

thị trường vốn:

Trong chương 4 này, tác giả lấy dữ liệu hàng ngày của 4 cổ

Các nhà đầu tư cá nhân đều là các nhà chấp nhận giá; Tất cả các

phiếu đại diện cho ngành ngân hàng niêm yết trên HOSE từ ngày

tài sản đều có thể mua, bán và có thể chia nhỏ không hạn chế; Đầu tư

01/11/2009 đến 30/10/2011

trong một thời kỳ đơn; Hoạt động đầu tư chỉ giới hạn với những tài sản tài

Bảng 4. 2 Kết quả kiểm định chuổi tỷ suất lợi tức thực tế
Cổ phiếu

CTG

EIB

STB

VCB

Vn-index

Trung bình

-0,000524 -0,001205

-0,001812

-0,001064 -0,001042

Trung vị

-0,000933 -0,000641

-0,001532

-0,001774 -0,000421

GT lớn nhất
GT nhỏ nhất

0,01069

0,008052

0,005209

-0,008744 -0,008207

-0,007776

0,010871

0,003428

-0,011151 -0,008636

Độ lệch chuẩn

0,004844

0,00346

0,00374

Skewness

0,569634

0,075108

0,219215

3,308

4,122

2,213

3,179

3,033

497

497

497

497

497

Kurtosis
Số quan sát

0,005152

0,003204

0,525705 -0,716115

Từ bảng trên ta thấy tỷ suất lợi thực tế tức trung bình của chỉ số
VN-Index trong giai đoạn này nhỏ hơn 0, có giá trị là -0,001042. Đây là
kết quả của xu hướng thị trường chứng khoán trong 2 năm 2010 và
2011, giá chứng khoán có biến động tương đối ổn định và giảm so với
năm 2009
4.2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CHUỖI TỶ SUẤT LỢI TỨC THỰC TẾ:
Qua kết quả kiểm định chuổi tỷ suất lợi tức thực tế với 4 tiêu
chuẩn kiểm định, ta thấy rằng cả 4 chứng khoán và chỉ số Vn-index đều

chính được kinh doanh,….
1.3.3 Mô hình CAPM

1.3.3.1 Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe và Lintner
Phiên bản CAPM của Sharpe và Lintner với giả định tồn tại
các khoản cho vay và đi vay với lãi suất phi rủi ro:
E [R i ] = R f + b im (E [R m ] - R f

b im =

)

cov (R i , R m )
Var [R m ]

Với Ri là tỷ suất lợi tức của tài sản i, Rm là thu nhập của danh
mục thị trường và Rf là thu nhập của tài sản phi rủi ro, i=1,2,….n.
1.3.3.2 Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black:
Trong điều kiện không tồn tại tài sản phi rủi ro, Black (1972)
tìm thấy phiên bản tổng quát của mô hình CAPM beta-zero.
Cov ( R i , R m )
E [R i ] = E [R Z ( m ) ] + (E [R m ] - E [R Z ( m ) ])
Var [R m ]
1.4. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
1.4.1. Tổng quan về các nghiên cứu chủ yếu có liên quan đến việc ước
lượng và kiểm định mô hình CAPM trên thế giới:


8

17

Công trình nghiên cứu về mô hình CAPM và kiểm định hiệu lực

trên HOSE và Vnindex thì Vnindex sẽ bị tác động mạnh nhất và tiếp

của mô hình đã được thực hiện trên nhiều nước mà tiêu biểu nhất là các

đến CTG, VCB, EIB, STB. Từ đó ta có thể dự đoàn rằng hệ số beta của

công trình sau đây: Công tác điều hành của Quỹ đầu tư trong giai đoạn

các ngân hàng sẽ nhỏ hơn Vnindex và có thứ tự CTG, VCB, EIB, STB.

1945-1964 của Michael C.Jensen; Fisher Black (1972); Một số kiểm định

Chúng ta sẽ kiểm chứng lại vấn đề này trong chương 4.

thực nghiệm của các tác giả Fisher Black, Michael C.Jensen và Myron

Kết luận chương 3

scholes đã kiểm định hiệu lực của mô hình này đối với các chứng khoán tại

Trong chương 3, ngoài việc tìm hiểu tổng quan về TTCK Việt

thị trường chứng khoán NewYork. Sau đó các công trình phản biện:

Nam và các cổ phiếu niêm yết trên TTCK thì chủ yếu đi vào phân tích

Richard Roll (1977) với “Phản biện đối với kiểm định lý thuyết định giá tài

các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống mà ngành ngân hàng Việt

sản hay Eugene F. Fama và Kenneth R. French (1992) với công trình dữ

Nam đang phải đối mặt. Trước hết, là sự biến động ngoài dự kiến của

liệu chéo đối với thu nhập kỳ vọng của các chứng khoán...

lãi suất, nguyên nhân chính do rủi ro trong chính sách huy động và cho

1.4.2. Tổng quan về các nghiên cứu chủ yếu có liên quan đến việc ước

vay của ngân hàng, chính sách của Chính phủ làm lãi suất liên tục thay

lượng và kiểm định mô hình CAPM tại Việt Nam:

đổi và nằm ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng và gây rủi ro rất lớn cho

Cho đến nay đã có một số nghiên cứu thực nghiệm về mô hình

toàn ngành; Thứ hai, là trong thời gian qua, lạm phát có xu hướng tăng

CAPM và mô hình Fama – French 3 nhân tố trên TTCK Việt Nam của các

cao, làm đồng tiền mất giá, chính phủ cố gắng kiềm chế lạm phát làm

học viên cao học cũng như sinh viên đại học Việt Nam. Trong đó có 3 đề

ảnh hướng đến ngành ngân hàng và gây rủi ro cho ngành; Thứ ba, là

tài có nội dung chính liên quan đến mô hình CAPM đều là luận văn thạc sỹ

chính sách tiền tệ của chính phủ, để đạt được mục tiêu kinh tế vĩ mô đã

của tác giả Đinh Trọng Hưng, Trần Minh Ngọc Diễm thực hiện tại Đại học

đề ra, Chính phủ sử dụng các chính sách tiền tệ thông qua ngành ngân

Kinh tế TP Hồ Chí Minh và Phạm Văn Sơn thực hiện tại Đại Học Đà

hàng bằng các quy định hành chính mà ngân hàng không thể kháng cự

Nẵng.

hay né tránh mà phải đối mặt và thực hiện; Ngoài ra các nhân tố ảnh
hưởng đến rủi ro hệ thống khác như tăng trưởng kinh tế, khủng hoảng
kinh tế và khủng hoảng tài chính hay rủi ro từ sở giao dịch chứng
khoán, rủi ro từ tổ chức lưu ký, rủi ro do thiên nhiên,…. cũng tác động
đến toàn bộ thị trường cũng như các cổ phiếu ngành ngân hàng mà
không thể lường trước và các nhân tố này tác động lẫn nhau, đan xen nhau
rất khó tách biệt. Tuy nhiên, trong các nhân tố nêu trên thì chính sách tiền tệ
của chính phủ có tác động mạnh mẽ nhất đến rủi ro hệ thống của các cổ
phiếu giai đoạn 2009-2011. Điều này đúng với việc tổ chức xếp hạng S&P


16

9

lạm phát tăng cao, tác động của Lạm phát đến giá các cổ phiếu ngành

Kết luận chương 1

ngân hàng trên HOSE trong giai đoạn 2009-2011 thực sự không theo xu

Trong chương 1, đề cập đến các khái niệm cơ bản về tỷ suất lợi

hướng mà các chuyên gia nhận định (trừ cổ phiếu STB). Tuy nhiên, xét

tức, cách đo lường tỷ suất lợi tức; Rủi ro và đo lường rủi ro; khái niệm về rủi

tổng quan thì ta có thể thấy rằng Vnindex có biến động nhiều nhất, và

ro hệ thống, tại sao beta được giao nhiệm vụ đo lường rủi ro hệ thống của

theo thứ tự giảm dần CTG, EIB, STB và cuối cùng là VCB.

thị trường; các phiên bản khác nhau của mô hình CAPM; tình hình các

3.3.3. Chính sách tiền tệ của Chính phủ:

nghiên cứu có liên quan đến mô hình CAPM trên thế giới và trong nước thì

Trong giai đoạn 2009-2011, Chính phủ đã sử dụng rất nhiều các

còn đề cập đến các đặc điểm cơ bản của ngành ngân hàng mà với các đặc

chính sách tiền tệ để điều hành nền kinh tế và các cổ phiếu ngành ngân

điểm của ngành này làm cho các nhân tố rủi ro hệ thống tác động lên ngành

hàng bị ảnh hưởng rất lớn và đây là nhân tố gây ảnh hưởng nhiều nhất

một cách mạnh nhất. Trong các nhân tố rủi ro hệ thống tác động lên ngành

đến biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng cũng như Vnindex. Trong

ngân hàng như sự biến động ngoài dự kiến của lãi suất, lạm phát; chính sách

các ngân hàng thì STB bị ảnh hưởng nhiều và mạnh nhất, tiếp đến CTG,

tiền tệ của Chính phủ; tăng trưởng kinh tế (GDP); khủng hoảng kinh tế và

EIB và cuối cùng là VCB.

khủng hoảng tài chính … thì chúng đều có tác động qua lại lẫn nhau, rất khó

3.3.4. Tăng trưởng kinh tế (GDP):

phân biệt một cách riêng lẽ. Trong các loại rủi ro này, thì ngành ngân hàng

Ta thấy với dự đoán về tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn

phải chịu sự tác động mãnh mẽ nhất của chính sách tiền tệ của Chính phủ.

2009-2011 thì VCB có phản ứng mạnh nhất, tiếp theo là CTG, STB và

Theo tổ chức xếp hạng S&P thì nền kinh tế Việt Nam có mức độ rủi ro cực

cuối cùng là EIB.

kỳ cao với mức 10 điểm là mức cao nhất; rủi ro hệ thống ngành ngân hàng

3.3.5 Khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính:

Việt Nam là 8 điểm, mức rủi ro thấp hơn nền kinh tế. Điều này cũng giúp

Cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu đã

chúng ta thấy được hệ số beta của các cổ phiếu ngành ngân hàng sẽ nhỏ hơn

ảnh hưởng đến một số hoạt động của kinh tế nước ta, nhưng mức độ tác

Vn-Index. Chúng ta sẽ kiểm chứng trong chương 4 khi đi vào đo lường ro

động lan tỏa đến toàn bộ nền kinh tế, Chính phủ sẽ sử dụng tất cả các

hệ thống của các cổ phiếu ngành ngân hàng trên HOSE.

công cụ để điều hành nền kinh tế vượt qua giai đoạn khủng hoảng, trong

Chương 2 - PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ

phần này tác giả không phân tích được nhân tố này.
Tóm lại, ta thấy trong các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ
thống của ngành ngân hàng thì rủi ro chính sách là có tác động lớn nhất

HÌNH CAPM
2.1 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THÍCH HỢP CỰC ĐẠI :
2.1.1 Điều kiện vận dụng:

đến ngành ngân hàng. Chúng ta có thể nhận dạng nhưng không thể tách

Điều kiện để vận dụng Phương pháp ước lượng thích hợp cực

rời các nhân tố này một cách riêng lẽ. Tuy nhiên qua phân tích các nhân

đại (FIML) là dữ liệu tuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng

tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành ngân hàng và tổng hợp tất

nhất và chuẩn.

cả các nhân tố ta thấy rằng, giữa các cổ phiếu ngành ngân hàng niên yết


10

15

2.1.2 c lng Mụ hỡnh CAPM phiờn bn ca Sharpe v Lintner

3.2.3.4. Tng trng kinh t (GDP): Ta thy rng, tng trng kinh t cú

bng phng phỏp thớch hp cc i (FIML):

mc nh hng rt ln n ngnh ngõn hng v ngnh ngõn hng gỏnh

Ta cú mụ hỡnh kinh t lng: Z t = a + b Z mt + e t

chu ri ro khụng nh do s thay i chớnh sỏch ca chớnh ph thc hin

Chỳng ta dựng phng phỏp c lng thớch hp cc i

cỏc d bỏo tng trng kinh t cng nh s dng ngnh ngõn hng nh mt

c lng cỏc h s trong mụ hỡnh khụng rng buc.

cụng c thc hin mc tiờu ca kinh t v mụ ca chớnh ph.

2.1.3 c lng Mụ hỡnh CAPM beta-zero phiờn bn ca Black

3.2.3.5. Khng hong kinh t v khng hong ti chớnh: l mt trong

bng phng phỏp thớch hp cc i (FIML):

nhng nhõn t nguy him nh hng n ri ro h thng, nu xy ra tn

Trong iu kin khụng cú cỏc ti sn phi ri ro, chỳng ta xem
xột mụ hỡnh ca Black: Rt = a + bRmt + e t

tht thỡ mc nh hng sõu rng v trm trng nht i vi ngõn
hng.

Trong ú l vộct beta ca cỏc ti sn cú kớch thc (Nx1),

3.2.3.6. Cỏc nhõn t ri ro h thng khỏc: Ri ro t nhng bỏo cỏo thi

Rmt thu nhp ca danh mc th trng thi k t v , t l cỏc vộct cú

trng ca cỏc t chc phõn tớch, ỏnh giỏ tớn nhim, ri ro do cht

kớch thc (Nx1) ln lt l h s chn ca thu nhp v yu t nhiu,

lng dch v ca cỏc cụng ty chng khoỏn lm nh hng n th

a = (i - b )g

trng hay ri ro t s giao dch Chng khoỏn, ri ro t t chc lu ký,

Kim nh h qu ny phc tp hn so vi kim nh rng buc

ri ro do thiờn nhiờn,. cng tỏc ng n ton b th trng cng nh

h s chn bng 0 ca mụ hỡnh Sharpe-Lintner bi vỡ tham s v

cỏc c phiu ngnh ngõn hng m khụng th lng trc.

tham gia vo mụ hỡnh phi tuyn.

3.3. MC TC NG CA CC NHN T RI RO H

i vi mụ hỡnh khụng rng buc, chỳng ta xem xột mụ hỡnh

THNG N C PHIU NGNH NGN HNG NIấM YT

th trng trong iu kin t sut sinh li vt tri so vi t sut sinh

TRấN HOSE GIAI ON 2009-2011:

li k vng Beta 0 (). R t - gi = a + b (R mt - g ) + e t

Gi s c xỏc nh thỡ cỏc tham s c lng thớch hp cc i i

3.3.1 S bin ng ngoi d kin ca lói sut:

vi vi mụ hỡnh khụng rng buc l:

thi im thỡ mc thay i cú khỏc nhau. Tuy nhiờn, xột tng quan thỡ ta



^





cú th thy rng Vnindex cú bin ng nhiu nht, v theo th t gim dn

a (g ) = m - gi - b ( m - g )


b =



ồ

CTG, VCB, EIB v cui cựng l STB. Bin ng ca mó c phiu STB

^

ổ
ử
( R t - m ) ỗ R mt - m m ữ
t =1
ố
ứ
2

T ổ
ử
ồ t = 1 ỗố R mt - m m ữứ

T







1 T ộ
ổ
ửự ộ
ổ
ửự
ồ=Tồ
ờ Rt - m m - b ỗ Rmt - m m ữ ỳ ờ Rt - m m - b ỗ Rmt - m m ữỳ
ố
ứỷ ở

ố
ứỷ
t =1 ở

Ti cỏc thi im lói sut thay trong giai on 2009-2011, tuy mi

trong giai on ny cú s bin ng khụng cựng xu hng vi cỏc c phiu
cựng ngnh nh thi im 10/2010 v 3/2011.
'

3.3.2 S bin ng ngoi d kin ca lm phỏt:
Lm phỏt tng cao ó tỏc ng n tt c cỏc lnh vc kinh t
xó hi, trong ú cú hot ng ca cỏc NHTM. Ta thy ti cỏc thi im


14

Trong giai on 2009-2011, ngnh ngõn hng Vit Nam cú cỏc c

11

2.1.4 Kim nh tớnh hiu lc ca mụ hỡnh:

im c th sau: Nhiu ngõn hng cú qui mụ nh v tớn dng tng trng

2.1.4.1 Kim nh tớnh hiu lc ca mụ hỡnh CAPM phiờn bn ca

núng; Qui mụ vn cũn nh so vi cỏc Ngõn hng trong khu vc; Tc tng

Sharpe-Lintner:

trng nhanh; Duy trỡ tng trng li nhun v kh nng sinh li tt bt chp

Gi thit H0: =0 (ngha l mụ hỡnh cú hiu lc)

khng hong ti chớnh; Tng trng tớn dng luụn cao hn tng trng huy

i thit H1: 0 (ngha l mụ hỡnh khụng cú hiu lc)

ng v GDP.

(1) Kim nh Wald thng kờ kim nh Jo

3.2.2 Cỏc nhõn t nh hng n ri ro h thng ca ngnh ngõn
hng Vit Nam giai on 2009-2011:
3.2.2.1. S bin ng ngoi d kin ca lói sut: Trong xu th t do hoỏ
ti chớnh hin nay, lói sut ó bc u c t do hoỏ vi vic NHNN b c
ch khng ch lói sut cho vay ngoi t vi cỏc NHTM, iu ny dn n
nhng bin ng thng xuyờn ca lói sut th trng, NHTM ó phi chu
thit hi v b suy gim kh nng sinh li vỡ khụng th d oỏn s bin ng
ca lói sut.
3.2.2.2. S bin ng ngoi d kin ca lm phỏt:Lm phỏt tng cao

J0

phỏt tng cao, sc mua ng tin gim xung, ó nh hng xu n hot
ng huy ng vn, cho vay, u t v thc hin cỏc dch v ngõn hng.
3.2.3.3. Chớnh sỏch tin t ca chớnh ph: Chớnh sỏch tin t (CSTT) l
phng thc m NHNN s dng nhm tỏc ng n lng tin cung ng
t c cỏc mc tiờu kinh t, xó hi t nc trong thi k nht

nh. Trong thi gian qua, s iu hnh chớnh sỏch kiu hnh chớnh li cú
thiờn hng b lm dng quỏ mc, thm chớ NHNN cú nhng can thip
sõu vo t chc v hot ng ca ngõn hng. Chớnh iu ny gõy ri ro
rt ln cho cỏc ngõn hng khi luụn phi chy theo v chp hnh mnh
lnh.

ự
ỳ
ỳ
ỷỳ

-1


a 'ồ

-1



a

(2)Tiờu chun kim nh Fisher-Thng kờ kim nh J1
J1 =

(T

2
ộ
- N - 1) ờ

m
1 + m2

ờ
N
sm
ởờ

ự
ỳ
ỳ
ỷỳ

-1




a ' ồ ' a ~ F ( N , T - N - 1)

(3) Kim nh t l thớch hp - Thng kờ kim nh J2 v J3:
J

2

ó tỏc ng n tt c cỏc lnh vc kinh t xó hi, trong ú cú hot ng
ca cỏc NHTM. i vi cỏc NHTM, kinh doanh trong lnh vc tin t, lm


ộ

m m2
ộ ựự
'ộ
ờ
= a ờ Var ờ a ỳ ỳ = T 1 +
ờ
ở ỷỷ
ở
s m2
ởờ


J

3

= - 2 RL

=

(T -

ộ
= T ờ log
ở

N
- 2)
2
J

T

2



ồ

*

- log

ự
ồ ỳ
ỷ

a

~

c

2
N


ự
N
ổ
ửộ

= ỗT - 2 ữ ờ log ồ * - log ồ ỳ ~
2
ố
ứở
ỷ

c

2
N

2.1.4.2 Kim nh tớnh hiu lc ca mụ hỡnh CAPM Beta zero:
H0: = ( ) (ngha l mụ hỡnh cú hiu lc),
H1: ( ) (ngha l mụ hỡnh khụng cú hiu lc).
Kim nh t l thớch hp cú th c thit lp ging vi kim
nh ca mụ hỡnh Sharpe-Lintner. Chỳng ta cú:

ự
ộ
J 4 = T ờ log ồ * - log ồ ỳ ~ c N2 - 1
ở
ỷ


12

ổ
ộ
J 5 = ỗ ( T - N - 2 ) ờ Log
ỗ

ở
ố

J6 =



ồ

*

ộ
ổ
ử ự
ỗm-g ữ ỳ
ờ
- N - 1) ờ
ố
ứ ỳ
1+
2
N
ờ
ỳ
s
m
ờ
ỳ
ở
ỷ

(T

13

2

ử
ữ ~ c
ữ
ứ

ự
- log ồ ỳ
ỷ

Kt lun chng 2

2
N -1

Trong chng ny, ngoi vic trỡnh by mụ hỡnh CAPM vi cỏc

-1


a (g

)

-1



-1

ồ

a (g

phiờn bn c lng Sharpe-Lintner v phiờn bn ca Black, ng thi
)~

F N ,T - N -1

tng hp cỏc kim nh tớnh hiu lc i vi mụ hỡnh CAPM. Ngoi ra
trong chng ny cũn cung cp cho chỳng ta quy trỡnh c lng v

2.2 PHNG PHP Mễ - MEN TNG QUT (GMM).

kim nh mụ hỡnh CAPM mt cỏch chi tit v c th, t ú lm nn

2.2.1 iu kin vn dng: iu kin vn dng Phng phỏp Mụ -

tng lý thuyt thc hin vic c lng v kim nh cho bt k c

men tng quỏt (GMM) l khi d liu khụng tuõn th lut phõn phi

phiu no cng nh cỏc ngnh trờn th trng mt cỏch d dng v

chun v c lp ng nht.

thun li.
Chng 3 - CC NHN T NH HNG N RI RO H

2.2.2 c lng mụ hỡnh CAPM bng PP GMM.
Ta cú ft() = ht x t

[

Trong ú: ht' = [1Z mt ], e t = Z t - a - b Z mt vq ' = a ' b '

]

Cỏc tham s c lng s bng








b =

ồ

T
t =1

TRấN HOSE GIAI ON 2009-2011
3.1. TNG QUAN V TH TRNG CHNG KHON VN:
3.1.1. Quỏ trỡnh hỡnh thnh v phỏt trin ca TTCK:

a = m - b mm


THNG CC C PHIU NGNH NGN HNG NIấM YT

TTCK Vit Nam ra i chm hn so vi cỏc nc trong khu vc v

ổ
ửổ
ỗ Z t - m ữ ỗ Z mt
ố
ứố

ổ
ồ Tt = 1 ỗ Z mt - m m
ố


ử
- mm ữ
ứ
2
ử
ữ
ứ

th gii, song nú ang dn th hin ỳng bn cht ca mt th trng l ni
m cỏc ch th kinh doanh huy ng vn nhanh nht v hiu qu nht nhm
ỏp ng cỏc nhu cu kinh doanh kp thi thụng qua vic phỏt hnh cỏc loi

2.2.3 Kim nh tớnh hiu lc i vi mụ hỡnh

chng khoỏn.

Tr thng kờ kim nh s l J 7 = T a ' R [DT ' ST-1 DT ]-1 R ' a
Vi gi thuyt H0 l = 0 thỡ J7 ~ cN2

3.1.2. TTCK Vit Nam giai on 2009-2011:

Mackinlay v Richardson (1991) chng minh s khụng chch

gia ny u cho sn thnh cụng, ỏp ng c mong i ca nh u t.



[

]

-1



ca tr thng kờ kim nh i vi CAPM. Cỏc giỏ tr ny l kt qu ca

quỏ trỡnh vi phm gi nh phõn phi chun. c bit h quan tõm n
trng hp phng sai ca sai s thay i theo thi gian.
Tng t nh vy, chỳng ta cng cú th c lng v kim
nh i vi mụ hỡnh CAPM phiờn bn Black.

Giai oan 2009-2011 cng ỏnh du s lờn sn ca hng lot doanh
nghip ln nh Eximbank, Bo Vit, Vietcombank v vietinbank... Cỏc i
TTCK Vit Nam trong giai oan 2009-2011 ó cú s phc hi n tng v
thỡ Vn-index tng i n nh.
3.2. CC NHN T NH HNG N RI RO H THNG CA
NGNH NGN HNG VIT NAM GIAI ON 2009-2011:
3.2.1. c im ngnh ngõn hng Vit Nam: