MÔ HÌNH CAPM TRONG R STUDIO

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG
-----------------o0o-----------------

BÁO CÁO NHÓM
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG TÀI CHÍNH
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀO TÍNH LỢI NHUẬN SAU
THUẾ CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Nhóm lớp: 1
STT nhóm: 18

TP.HCM, tháng 11 năm 2018



NỘI DUNG
PHẦN GIỚI THIỆU MÔ HÌNH CAPM
1. MÔ HÌNH CAPM
1.1. LỊCH SỬ
Mô hình CAPM được ba nhà kinh tế học William sharpe, John Lintern và Jack
Treynor đưa ra vào những năm giữa Thập Niên 60. CAPM là mô hình mô tả mối
tương quan giữa rủi ro và thu nhập kỳ vọng,được sử dụng để định giá các chứng
khoán có mức độ rủi ro cao.Mặc dù cũng có một số mô hình khác ra đời để 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 với thực tiễn. Cũng như bất kỳ mô hình nào
khác, mô hình này cũng chỉ là một đơn giản hóa hiện thực nhưng nó vẫn cho phép
chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích.
1.2 TẦM QUAN TRỌNG CỦA CAPM
CAPM giúp các nhà đầu tư nhận dạng rủi ro của mỗi loại chứng khoán riêng lẻ và
từng danh mục đầu tư. Trong đó, hệ số beta là yếu tố quan trọng mô tả cụ thể về rủi
ro của chứng khoán, quyết định quan trọng tỷ suất sinh lời. Là một công cụ hiệu

quả để ước tính tỷ suất sinh lời hiệu quả.
1.3. ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA MÔ HÌNH CAPM
1.3.1. ƯU ĐIỂM
- Giúp cho các nhà đầu tư nhân dạng rủi ro của mỗi loại chứng khoán riêng lẻ cũng
như trong từng danh mục đầu tư đã được đa dạng hoá tốt.
- Hệ số beta: yếu tố quan trọng mô tả cụ thể về rủi ro của chứng khoán, quyết định
quan trọng về tỷ suất sinh lời.


- Là một công cụ hữu hiệu để ước tính tỷ suất sinh lời mong đợi của các nhà đầu tư
mới.
1.3.2. NHƯỢC ĐIỂM
- Sự thiếu vắng hệ số beta trong việc phân tích rủi ro của các chứng khoán. Nói
cách khác, các nhà đầu tư chưa chú trọng đến hệ số beta trong việc đánh giá chứng
khoán. Hiện nay, trên website các công ty chứng khoán có liệt kê những tỷ số cơ
bản về tài chính. và so sánh với tỷ số trung bình thị trường. Một số trang web cũng
đề cập đến hệ số beta trong danh mục khái niệm các chỉ số tài chính cần phân tích
(ví dụ công ty chứng khoán VN-DIRECT), nhưng chưa thực sự có ý định sử dụng
nó. Phần lớn chỉ là nêu những chỉ số tài chính chung có liên quan đến danh lợi như
chỉ số lợi nhuận/vốn (ROE), lợi nhuận thuần/doanh thu, lợi nhuận/tài sản, hoặc liên
quan đến tình hình vay nợ như tổng vay nợ trên vốn hoặc liên quan đến giá chứng
khoán và lợi nhuận như P/E, ngoài ra không thấy những chỉ số như tỷ số giá thị
trường so với giá sổ sách (P/B), beta
- Do sự tác động của nhiều nhân tố phi thị trường nên vai trò của beta còn tương
đối hạn chế. Tuy nhiên, khi danh mục thị trường ngày càng hoàn thiện, beta sẽ phát
huy tác dụng và theo kịp với sự phát triển của thị trường. Thông qua hệ số beta và
các tỷ số thị trường khác như (P/B)... doanh nghiệp sẽ nhìn nhận rõ hơn về rủi ro
và năng lực cạnh tranh của chính bản thân mình.
- Các mô hình dự báo chỉ được vận hành tốt khi các nhà đầu tư có được thông tin
ngang bằng nhau, thông tin không bị rò rỉ và vì thế minh bạch hóa thông tin là điều

kiện tiên quyết để phát triển thị trường chứng khoán.
2. MỤC TIÊU CỦA MÔ HÌNH CAPM
Trong tài chính, mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) được sử dụng để xác định tỷ
suất sinh lợi yêu cầu của một tài sản khi tài sản đó được thêm vào một danh mục
đã được đa dạng hóa tốt, với rủi ro không thể đa dạng hóa của tài sản đó được cho
trước. Mô hình này đo lường độ nhạy cảm của tài sản với rủi ro không thể đa dạng


hóa (cũng được gọi là rủi ro hệ thống hay rủi ro thị trường) mà thường được đại
diện bởi hệ số beta (β) trong ngành tài chính, cũng như với lợi tức kỳ vọng của thị
trường và lợi tức kỳ vọng của một tài sản lý thuyết phi rủi ro.
- Nắm được các giả định, kết quả và ý nghĩa của mô hình định giá tài sản tài chính
CAPM; Phân biệt được đường SML và CML
- Vận dụng mô hình định giá tài sản tài chính CAPM trong việc xác định hệ số beta
- Vận dụng các lý thuyết tài chính được học để xác định tỷ lệ lợi tức yêu cầu của
nhà đầu
3. ỨNG DỤNG
Mô hình CAPM được sử dụng rộng rải chủ yếu để ứng dụng vào 1 số các vấn đề
sau:
- Định giá tài sản tài chính
- Dự báo tỷ suất sinh lời
- Xác định chi phí vốn chủ sở hữu
- Phân tích rủi ri của chứng khoán
- Quản lý các danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán
- Các nhà quản lý có thể sử dụng mô hình CAPM để có được tỷ suất hoàn vốn nội
bộ (IRR).
PHẦN 2: LÝ THUYẾT MÔ HÌNH CAPM
I/ NỀN TẢNG LÝ THUYẾT
Được xây dựng dựa trên lý thuyết danh mục Markowits gồm các giả định sau:
- Nhà đầu tư mong muốn tối đa hoá tỷ suất sinh lời với một mức độ rủi ro cho

phép. Nhà đầu tư luôn từ chối rủi ro
- Nhà đầu tư đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowits, họ mong muốn nắm giữ
danh mục nằm trên đường biên hiệu quả.
- Nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay ở lãi suất phi rủi ro.
- Các nhà đầu tư mua và bán chứng khoán có phạm vi thời gian như nhau.


- Không có thuế, lạm phát hay bất kì thay đổi nào trong lãi suất, không có chi phí
giao dịch liên quan đến việc mua bán tài sản.
- Thị trường vốn cân bằng.
- Thị trường cạnh tranh hoàn hảo.
II/ NỘI DUNG
Tài sản phi rủi ro: tỷ suất sinh lời trên tài sản phi rủi ro là hoàn toàn chắc chắn nên
độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lời của tài sản này sẽ bằng 0. Tỷ suất sinh lời có được
trên tài sản đó sẽ là tỷ suất sinh lời phi rủi ro (Rf)
- Kết hợp một tài sản phi rủi ro với danh mục đầu tư hiệu quả. Mô hình định giá tài
sản vốn (Capital Asset Pricing Model – CAPM) được sử dụng để do lường lợi
nhuận kỳ vọng của các cổ phiếu.
- Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) là mô hình
mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi mong đợi. 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.
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).
- Suất sinh lợi kỳ vọng: E (Ri) = rf + beta( RM – rf )
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 gianvà rủi ro. Giá trị tiền tệ theo thời gian thể hiện
thông qua tỉ lệ phi rủi ro (rf) 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 tỉ lệ rủi ro và tính toán các khoản khác mà nhà đầu tư được hưởng vì
đã chấp nhận một tỉ lệ rủi ro cao hơn. Khoản bù đắp được tính toán thông qua tỉ lệ
rủi ro (beta) được sử dụng để so sánh tu nhập từ tài sản so với thu nhập thị trường
kì vọng qua một khoảng thời gian (expected market return over a period of time)
và với mức đền bù rủi ro thị trường (market premium) : (Rm-rf).
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 (beta)
Trong đó:
+ E (Ri): Tỷ suât sinh lời kỳ vọng của danh mục i.
+ Rf: Tỷ suất sinh lời (lãi suất) phi rủi ro.
+ Βi 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; là các hệ số hồi quy và được kỳ vọng là dương.
+ Rm là thu nhập thị trường kỳ vọng qua thời gian, thường được tính toán hoặc sẵn
- Hệ số beta: độ nhạy của chứng khoán đối với thay đổi trên thị trường
+ β =1: biến thiên bằng thị trường, rủi ro bằng mức thị trường
+ β > 1: rủi ro cao hơn mức trung bình của thị trường
+ β <1: rủi ro thấp hơn mức trung bình của thị trường (biến thiên vàđộ lệch chuẩn
thấp hơn thị trường)
+ Beta0 = Covar (Ri, Rm)/Var(Rm)
Trong đó:

+ Ri : Tỷ suất sinh lời của chứng khoán.
+ Rm: Tỷ suất sinh lời của thị trường Var (Rm): Phương sai của tỷ suất sinh lời
của thị trường.


+ Covar (Ri, Rm): Hiệp phương sai của tỷ suất sinh lời của chứng khoán và tỷ suất
sinh lời của thị trường.
- Rm = (p1-p0)/p0
Trong đó:
+ P1: giá đóng cửa điều chỉnh phiên đang xét.
+ P0: giá đóng cửa điều chỉnh phiên trước đó.
PHẦN 3: DỮ LIỆU
1. Khái quát về dữ liệu
- Phương pháp: Mô hình CAPM
- Thị trường: Chứng khoán Việt Nam
- Thời gian: 2010 – 2014
- Theo: Tháng, năm
2. Giả thiết
Ho: beta0=0, H1: beta0 <> 0,kỳ vọng: chấp nhận Ho and bác bỏ H1
Ho: beta1 = 0, H1: beta1 <> 0,kỳ vọng: bác bỏ Ho and chấp nhận H1
PHẦN 4: KẾT QUẢ
HỒI QUY THEO INCOME
Danh mục
Danh mục 1

Min
-0.16463

Median
-0.1253

Danh mục 2

-0.1837

-0.00692
0.00478

Danh mục 3
Danh mục 4

Max
0.17618
0.16292

-0.17577

Beta 0
-0.01233

Beta 1
0.0054

-0.0461

-0.00879

0.00598

-0.0371

-0.01007

0.00596

-0.02942

-0.0045

0.00498

5
0.16073

-0.15832
7
0.00243

Trung vị
-0.045

2
0.10965


Danh mục 5

-0.12465

0.00309

Danh mục 6

-0.13685

0.00844

Danh mục 7
Danh mục 8
Danh mục 9
Danh mục 10

-0.08975
-0.12855
-0.09534
-0.09688

0.00383
0.00723
0.00291
0.00081

5
0.11888
0.09633
4
0.08423
0.1184
0.12266
0.07626

-0.03316

-0.0041

0.0048

-0.04714

-0.0017

0.0045

-0.02692
-0.0395
-0.0347
-0.02695

-0.00493
-0.00744
-0.00081
-0.00506

0.00492
0.00509
0.00564
0.00642

NHẬN XÉT:
- DANH MỤC 1:

Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Như đã đặt giả
thuyết ở mục 2, chúng tôi có kết quả hồi quy đối với danh mục 1 trên 320
quan sát như sau: Đối với biến intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value
= 0.04 > 1%, vì vậy theo như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý
nghĩa là 1%. Phương trình: Rp= -0.01233 + 0.0054 ( rm-rf.). Từ đó danh mục
1 phù hợp với mô hình CAPM
- DANH MỤC 2:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0156 > 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00879 + 0.00598 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 2 phù hợp với mô
hình CAPM
- DANH MỤC 3:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0053 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.01007 + 0.00596 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 3 không phù hợp
với mô hình CAPM


- DANH MỤC 4:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0027 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0045 + 0.00498 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 4 không phù hợp với
mô hình CAPM
- DANH MỤC 5:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0027 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương

trình: Rp= -0.0041 + 0.0048 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 5 không phù hợp với
mô hình CAPM
- DANH MỤC 6:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.00844 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0017 + 0.0045 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 6 không phù hợp với
mô hình CAPM
- DANH MỤC 7:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.00037 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00493 + 0.00492 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 7 không phù hợp
với mô hình CAPM
- DANH MỤC 8:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.00273 < 1%, vì vậy theo


như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00744 + 0.00509 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 8 không phù hợp
với mô hình CAPM
- DANH MỤC 9:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0008 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00081 + 0.00564 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 9 không phù hợp
với mô hình CAPM
- DANH MỤC 10:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến

intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0000067 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00506 + 0.00642 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 10 không phù hợp
với mô hình CAPM
HỒI QUY THEO EBIT
Danh mục
Danh mục 1
Danh mục 2
Danh mục 3
Danh mục 4
Danh mục 5
Danh mục 6
Danh mục 7
Danh mục 8

Min
-0.1635
-0.1879
-0.1401
-0.16832
-0.1332
-0.11497
-0.11252
-0.12667

Danh mục 9

-0.0948

Danhmục 10 -0.10585

NHẬN XÉT:
- DANH MỤC 1:

Median
-0.01452
-0.01012
0.00547
0.00691
0.01201
- 0.2114
0.00919
0.0078
0.00430
6
0.0027

Max
0.1781
0.1693
0.12116
0.12894
0.10409
0.11859
0.09001
0.1226

Trung vị
-0.04705
-0.04077
-0.04046

-0.03482
-0.03954
-0.04051
-0.02923
-0.0427

Beta 0
-0.01176
-0.01019
-0.0091
-0.00373
-0.00834
-0.0177
-0.0048
-0.0052

Beta 1
0.0054
0.0058
0.006
0.00538
0.00454
0.2279
0.0049
0.00489

0.1219

-0.03786

-0.0019

0.00559

0.07325

-0.02666

-0.0054

0.000688


Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Như đã đặt giả
thuyết ở mục 2, chúng tôi có kết quả hồi quy đối với danh mục 1 trên 320
quan sát như sau: Đối với biến intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value
= 0.057 > 1%, vì vậy theo như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý
nghĩa là 1%. Phương trình: Rp= -0.01176 + 0.0054 ( rm-rf.). Từ đó danh mục
1 phù hợp với mô hình CAPM
- DANH MỤC 2:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0233 > 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.01019 + 0.0058 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 2 phù hợp với mô
hình CAPM
- DANH MỤC 3:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.00195 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0091 + 0.006 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 3 không phù hợp với

mô hình CAPM
- DANH MỤC 4:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0067 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00373 + 0.00538 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 4 không phù hợp
với mô hình CAPM
- DANH MỤC 5:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0027 < 1%, vì vậy theo


như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.00834 + 0.00454 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 5 không phù hợp
với mô hình CAPM
- DANH MỤC 6:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.01152 > 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0177 + 0.2279 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 6 phù hợp với mô hình
CAPM
- DANH MỤC 7:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0013 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0048 + 0.0049 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 7 không phù hợp với
mô hình CAPM
- DANH MỤC 8:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.007 < 1%, vì vậy theo như

kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương trình:
Rp= -0.0052 + 0.00489 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 8 không phù hợp với mô
hình CAPM
- DANH MỤC 9:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.00046 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0019 + 0.00559 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 9 không phù hợp với
mô hình CAPM


- DANH MỤC 10:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể: rp=beta0+beta1(rm- rf) +u. Đối với biến
intercept, từ kết quả hồi quy ta thấy: p -value = 0.0000036 < 1%, vì vậy theo
như kỳ vọng ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 tại mức ý nghĩa là 1%. Phương
trình: Rp= -0.0054 + 0.000688 ( rm-rf.). Từ đó danh mục 10 không phù hợp
với mô hình CAPM
PHẦN 5: KẾT LUẬN
Nhóm đã đưa ra mô hình hồi quy tổng thể: rp= beta0 + beta1(rm-rf) + u
trong đó có 3 nhân tố: rm,rf và rp.
Phần bù rủi ro có thể giải thích sự thay đổi trong tỷ suất sinh lời của chứng
khoán theo R-square. Mô hình CAPM ra đời với mục đích nhằm dự báo tỷ suất
sinh lợi của một chứng khoán thông qua chỉ số beta của chứng khoán đó. Dựa
vào những kết quả phân tích ở trên ta đã dễ dang thấy được thông qua các chỉ số
và đặc biệt là chỉ số beta đã cho thấy mô hình CAPM hoàn toàn phù hợp trong
việc dự đoán được tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán
Việt Nam. Đây có thể coi là mô hình khá thành công trong việc thừa kế và tổng
hợp lại kết quả của các nghiên cứu trước đó. Với những gì đã xem mô hình
CAPM hứa hẹn sẽ đem lại sự giải thích tốt cho TTCK Việt Nam.
Việc ứng dụng mô hình CAPM phần nào giúp các nhà đầu tư lường trước và

giảm thiểu được rủi ro không mong đợi và ước lượng phần lợi nhuận trên mỗi
loại cổ phiếu nào là tốt nhất và đầu tư chắc chắn có hiệu quả hơn. Bên cạnh đó
thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung sẽ có cái nhìn
tổng quan hơn về những danh mục đầu tư với những loại cổ phiếu riêng lẻ, từ
đó thị trường chứng khoán sẽ trở nên năng động hơn và thu hút các nhà đầu tư
hơn.


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. />%C4%91%E1%BB%8Bnh _gi%C3%A1_t%C3%A0i_s%E1%BA
%A3n_v%E1%BB%91n
2. />3. />4. />