Nghiên cứu và ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn cho thị trường chứng khoán việt nam

B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O
Đ I H C ĐÀ N NG

PH M VĂN SƠN

NGHIÊN C U VÀ

NG D NG

MƠ HÌNH Đ NH GIÁ TÀI S N V N CHO
TH TRƯ NG CH NG KHOÁN VI T NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã s : 60.34.20

TĨM T T LU N VĂN TH C SĨ QU N TR KINH DOANH

Đà N ng – Năm 2010


Cơng trình đư c hồn thành t i
Đ I H C ĐÀ N NG

Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. Võ Th Thúy Anh

Ph n bi n 1: PGS. TS. Nguy n Ng c Vũ
Ph n bi n 2: TS. Lê Cơng Tồn

Lu n văn đã đư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p
th c sĩ Tài chính – Ngân hàng h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày
20 tháng 10 năm 2010.

Có th tìm hi u Lu n văn t i:
- Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng
- Thư vi n trư ng Đ i h c Kinh t , Đ i h c Đà N ng


-1Ph n m đ u
1. Tính c p thi t c a ñ tài
Đã hơn 10 năm k t khi Trung tâm Giao d ch ch ng khoán TP. HCM
(nay là S Giao d ch ch ng khốn TP.HCM) đi vào ho t đ ng. T 2 mã
ch ng khốn niêm y t ban ñ u là REE và SAM, cho đ n nay (ngày
25/03/2010) tồn th trư ng đã có 278 lo i ch ng khốn đư c niêm y t,
trong đó có 216 c phi u v i t ng giá tr v n hóa đ t 106.088.905,90 tri u
đ ng, đ c bi t có 6 doanh nghi p có v n đ u tư nư c ngoài tham gia niêm
y t, 04 ch ng ch qu ñ u tư v i kh i lư ng 252,055 tri u ñơn v và 58
trái phi u các lo i.
Có th nói r ng ho t đ ng đ u tư vào các ch ng khoán v n t i Vi t
Nam hi n nay là khá ph bi n ñ i v i ngư i dân t i các đơ th . Tuy nhiên,
m t trong nh ng “th c tr ng” c a ho t ñ ng ñ u tư này là ph n ñông nhà
ñ u tư ch mua bán theo c m tính, quy t ñ nh ñ u tư ña ph n ch u nh
hư ng c a các thông tin ng n h n. Chính vì v y mà th trư ng ch ng
khốn Vi t Nam có tính đ t bi n cao v giá. Đi u này chưa h n là t t xét
v khía c nh n đ nh và phát tri n b n v ng TTCK.
Làm th nào ñ gi m thi u r i ro, ño lư ng r i ro và n đ nh TSLT
ln là câu h i thư ng tr c c a các nhà ñ u tư. Trên th gi i, các nhà
nghiên c u ñã v n d ng và phát tri n khá nhi u mơ hình đ nh giá tài s n
v n như CAPM, CAPM ña bi n, APT, … Trong các mơ hình này, m c
dù v n còn t n t i m t s như c đi m nhưng mơ hình CAPM v n là mơ
hình ñơn gi n, khá d dàng v n d ng nên ñư c s d ng khá ph bi n. Tuy
nhiên, k t qu c a mơ hình ph thu c vào quy lu t phân ph i c a TSLT,
nghĩa là n u khơng xác đ nh chính xác quy lu t phân ph i c a TSLT thì

mơ hình ư c lư ng đư c s khơng hi u qu . Trong khi t i các TTCK m i
như TTCK Vi t Nam, lu t phân ph i c a TSLT c a các ch ng khoán
thư ng không tuân th lu t phân ph i chu n trong khi quy lu t phân ph i
c a TSLT nh hư ng r t l n ñ n k t qu ư c lư ng và ki m ñ nh tính
hi u l c c a mơ hình CAPM.
Chính vì v y, vi c nghiên c u, ng d ng và ki m đ nh mơ hình
CAPM cho TTCK Vi t Nam là h t s c c n thi t nh m cung c p quy trình


-2và tiêu chu n ki m ñ nh cho vi c nghiên c u, ng d ng mơ hình CAPM
trong th c t .
2. M c đích nghiên c u
H th ng hóa các lý lu n cơ b n v mơ hình đ nh giá tài s n v n đ i
v i th trư ng ch ng khốn. Trên cơ s đó v n d ng mơ hình này cho
TTCK Vi t Nam.
Ki m ñ nh ñ tin c y c a mơ hình CAPM TTCK Vi t Nam. T đó
rút ra các k t lu n v phương pháp ư c lư ng, ki m ñ nh tính hi u l c c a
mơ hình và xác đ nh mơ hình CAPM phiên b n nào có th áp d ng cho
TTCK Vi t Nam.
3. Đ i tư ng và ph m vi nghiên c u
Đ tài t p trung vào vi c v n d ng và ki m đ nh mơ hình đ nh giá tài
s n v n cho th trư ng ch ng khốn Vi t Nam. Tuy nhiên, đ tài ch d ng
l i cách ti p c n chu i th i gian và s d ng các phương pháp ư c lư ng
hi u qu , n ñ nh và phù h p v i các ñ c thù c a th trư ng ch ng khoán
m i d a trên d li u chu i th i gian.
Đ tài ch t p trung xác ñ nh h s Beta c a các ch ng khoán v i danh
m c th trư ng là ch s VN Index.
Đ tài s d ng d li u hàng tháng c a 20 cơng ty niêm y t t i SGDCK
TP.HCM đáp ng ñ 60 quan sát (t tháng 6/2005 ñ n tháng 5/2010).
4. Phương pháp nghiên c u

Đ tài s d ng các phương pháp th ng kê; phương pháp phân tích và
t ng h p; phương pháp ư c lư ng thích h p c c đ i (FIML) và Mơ-men
t ng quát (GMM).
5. Ý nghĩa khoa h c và th c ti n c a ñ tài
M t là h th ng hóa các lý thuy t liên quan đ n mơ hình đ nh giá tài
s n v n (CAPM) cho c hai phiên b n Sharpe (1964) – Lintner (1965b)
và Black (1972).
Hai là h th ng hóa qui trình cùng v i các phương pháp ư c lư ng và
ki m đ nh mơ hình đ nh giá tài s n v n phù h p v i các ñ c thù c a th
trư ng ch ng khốn m i, đó là d li u có th khơng tn th gi đ nh
phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n.


-3Ba là trên cơ s ki m ñ nh s phù h p c a mơ hình đ i v i d li u c a
các công ty niêm y t trên th trư ng ch ng khoán Vi t Nam; Ư c lư ng
h s Beta cho m t s c phi u tiêu bi u ñ ngư i ñ u tư có th s d ng
xác ñ nh giá tr các c phi u khi ñ u tư vào th trư ng ch ng khoán Vi t
Nam; T o cơ s ban đ u cho q trình đ u tư c a nh ng ngư i ñ u tư lý
trí.
B n là đúc k t nh ng kinh nghi m trong quá trình nghiên c u th c
nghi m mơ hình t i th trư ng ch ng khốn Vi t Nam, t o đi u ki n
thu n l i cho các nghiên c u tương t trong tương lai.
6. C u trúc c a lu n văn
Ngồi ph n m đ u và ph n k t lu n, lu n văn g m có 3 chương:
Chương 1: T ng quan v mơ hình đ nh giá tài s n v n.
Trong chương này, ñ tài t ng h p các ki n th c lý lu n liên quan đ n
mơ hình và gi i thi u các phiên b n khác nhau c a mơ hình đ nh giá tài
s n v n như phiên b n Sharpe – Lintner, phiên b n Black cùng v i vi c
t ng h p các nghiên c u có liên quan Vi t Nam.
Chương 2: Ư c lư ng và ki m đ nh mơ hình CAPM.

N i dung ch y u c a chương 2 là v n d ng hai phương pháp (FIML
và GMM) ñ ư c lư ng và ki m ñ nh mơ hình CAPM và CAPM Beta
khơng (CAPM Beta zero). Trong đó, phương pháp ư c lư ng thích h p
c c đ i s d ng trong tình hu ng chu i d li u tuân th gi ñ nh v phân
ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n và phương pháp Mô-men t ng
quát s d ng trong trư ng h p d li u khơng đáp ng các gi đ nh phân
ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t và chu n.
Chương 3: V n d ng mơ hình CAPM t i TTCK Vi t Nam.
Trên cơ s c a các chương trư c, chương 3 t p trung vào vi c ư c
lư ng và ki m đ nh mơ hình CAPM đ i v i các ch ng khốn đáp ng đ
s lư ng quan sát t i th trư ng ch ng khoán Vi t Nam.


-4Chương 1. T ng quan v mơ hình đ nh giá tài s n v n.
1.1 Lý thuy t th trư ng v n (Capital Market Theory).
1.1.1 Các gi ñ nh c a lý thuy t th trư ng v n.
1.1.2 Tài s n phi r i ro.
1.1.3 Đư ng th trư ng v n (Capital Market Line).
1.1.4 Danh m c th trư ng.
1.1.5 Đa d ng danh m c đ u tư.
1.2 Mơ hình đ nh giá tài s n v n (CAPM).
1.2.1 Mơ hình CAPM phiên b n c a Sharpe – Lintner.
T phiên b n Sharpe - Lintner, chúng ta có thu nh p kỳ v ng c a tài
s n i:
E[Ri] = Rf + βim(E[Rm] – Rf),
Cov(Ri, Rm)
βim =
Var[Rm]
v i Rm là thu nh p c a danh m c th trư ng và Rf là thu nh p c a tài
s n phi r i ro.

Đ t Zi là thu nh p vư t tr i (ph n bù r i ro) c a tài s n th i so v i lãi
su t phi r i ro, Zi = Ri – Rf. Ta có mơ hình CAPM c a Sharpe và Lintner
như sau:
E[Zi] = βimE[Zm],
Cov(Zi, Zm)
βim =
Var[Zm]
v i Zm là thu nh p vư t tr i c a danh m c th trư ng.
1.2.2 Mơ hình CAPM Beta zero phiên b n c a Black.
Trong đi u ki n khơng t n t i tài s n phi r i ro, Black (1972) tìm th y
phiên b n t ng quát c a mơ hình CAPM. Thu nh p kỳ v ng c a tài s n i:
E[Ri] = E[R0m] + βim(E[Rm] – E[R0m])
Trong đó Rm là thu nh p c a danh m c th trư ng và R0m là thu nh p
c a danh m c có beta b ng 0 cùng đơi tương ng v i danh m c th trư ng
(m).
Cov(Ri, Rm)
βim =
Var[Rm]


-5Các phân tích xem kho n thu nh p c a danh m c có beta b ng 0 như
m t giá tr khơng th quan sát đư c. Đ i v i mơ hình này chúng ta có:
E[Ri] = αim + βimE[Rm]
Và ñ xu t c a phiên b n Black là
αim = E[R0m](1- βim) ∀i
1.2.3 Nh ng ng d ng c a mơ hình CAPM.
- H s beta c a mơ hình CAPM đư c s d ng ñ phân tích và d báo
r i ro c a các cơng ty trên TTCK. Khi đã xác đ nh ñư c h s beta cho
các công ty trên TTCK thì ngư i đ u tư và các bên liên quan có thêm m t
thư c đo đ đo lư ng và d báo r i ro c a các cơng ty này.

- Xác đ nh t su t l i t c yêu c u khi ñ u tư v n vào t ng công ty
b ng cách ư c lư ng E(Ri) c a công ty t d li u trên th trư ng.
- Xác ñ nh t su t l i t c kỳ v ng c a mơ hình CAPM và s d ng nó
làm lãi su t chi t kh u.
1.3 T ng quan v các nghiên c u có liên quan đ n vi c ư c lư ng và
ki m đ nh mơ hình CAPM.
1.3.1 T ng quan v các nghiên c u ch y u có liên quan đ n vi c
ư c lư ng và ki m đ nh mơ hình CAPM trên th gi i.
1.3.2 T ng quan v các nghiên c u có liên quan đ n vi c ư c lư ng
và ki m đ nh mơ hình CAPM t i Vi t Nam.
T ng k t các nghiên c u ñã th c hi n t i VN, chúng ta có các k t lu n
sau:
M t là t t c các nghiên c u này ch d ng l i mơ hình CAPM, phiên
b n c a Sharpe – Lintner, ư c lư ng mơ hình b ng phương pháp ư c
lư ng OLS và sau ñó ki m ñ nh các gi thi t c a mơ hình h i quy.
Hai là m c dù các chu i t su t l i t c không tuân th qui lu t phân
ph i chu n nhưng các tác gi ñ u s d ng lu t s l n ñ cho r ng chu i t
su t l i t c tuân th qui lu t phân ph i chu n khi gia tăng kích thư c m u.
Tuy nhiên qua th c t ki m đ nh, đi u này là khơng ch c ch n ñúng v i t
su t l i t c c a các ch ng khoán niêm y t t i SGDCK TP.HCM. Do đó,
các nghiên c u này b qua m t v n ñ khá nghiêm tr ng trong ki m ñ nh


-6các gi thuy t mơ hình h i quy là các ư c lư ng có th b ch ch và khơng
hi u qu .
Chính vì v y m c dù k t lu n c a các nghiên c u này là có t n t i mơ
hình CAPM SGDCK TP.HCM nhưng k t qu nghiên c u c a các đ tài
này khơng đ cơ s đ ch p nh n. Do đó chúng ta c n ph i th c hi n l i
vi c ư c lư ng và ki m đ nh mơ hình.
Chương 2. Ư c lư ng và ki m đ nh mơ hình CAPM

2.1 Khi d li u tuân th lu t phân ph i liên t c, ñ c l p, ñ ng nh t
và chu n
2.1.1 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng
phương pháp thích h p c c đ i (FIML)
2.1.1.1 Ư c lư ng mơ hình
Zt là vectơ (có kích thư c N x1) c a các kho n thu nh p vư t tr i c a
N tài s n (ho c danh m c các tài s n). Chúng ta có mơ hình
Zt = α+ β Zmt + εt,
v i β là vectơ có kích thư c N x 1 c a các beta, Zmt là thu nh p vư t
tr i c a danh m c th trư ng th i kỳ t và α, εt là các véctơ có kích thư c
N x 1 l n lư t là h s ch n c a thu nh p t tài s n và y u t nhi u. Trong
phiên b n c a Sharpe – Lintner, chúng ta đ nh nghĩa l i µ là thu nh p
vư t tr i kỳ v ng. H qu trong mơ hình CAPM c a Sharpe – Lintner là
t t c các ph n t c a véctơ α ñ u b ng 0.
Chúng ta dùng phương pháp thích h p c c ñ i ñ ư c lư ng các h s
trong mơ hình khơng ràng bu c v i gi ñ nh thu nh p vư t tr i có hàm
m t đ phân ph i xác su t chu n, liên t c.Chúng ta có th gi i ñư c các
tham s ư c lư ng thích h p c c đ i. Đó là
T
ˆ
ˆ
ˆ ˆ ˆˆ
α = µ − β µ , ˆ ∑ t = 1 (Z t − µ )(Z mt − µ m ) ,
m

1
ˆ
∑ =
T

∑ (Z

∑ (Z

t

)(

ˆ
− µm )

2

T

t =1

T

t =1

β =

mt

)

'
ˆ
ˆ

ˆ
ˆ
− α − β Z mt Z t − α − β Z mt .


-7V i
ˆ
µ =

1
T

T

∑Z
t =1

ˆ
µm =

và

t

1
T

T

∑Z

t =1

mt

Khi xu t hi n ràng bu c (α = 0) thì các tham s ư c lư ng β và Σ c a
mơ hình ràng bu c s là

∑
∑

T

ˆ
β* =

t =1
T

Z t Z mt

Z
t =1

2

∑ (Z

mt

)(

t =1

)

′
ˆ
ˆ
− β * Z mt Z t − β * Z mt ,

T

1
ˆ
∑* =
T

,

t

Phân ph i c a các tham s ư c lư ng ràng bu c theo gi thuy t H0 là








1
1
βˆ * ~ N  β ,  2
∑ ,

ˆ
ˆ2  
T µm + σ m  


ˆ
và T ∑* ~ WN (T − 1, ∑ ).

2.1.1.2 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM
S d ng các tham s ư c lư ng không ràng bu c, chúng ta có th thi t
l p th ng kê ki m ñ nh Wald v i c p gi thi t như sau :
Gi thi t H0: α = 0 và ñ i thi t H1: α ≠ 0.
−1


ˆ2 
Th ng kê Wald s là J 0 = α ′[Var[α ]]−1 α = T 1 + µ m  α ′ ∑ −1 α
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ2
 σm 
v i gi thi t H0, J0 s tuân th phân ph i Chi bình phương v i N b c t

do.
Khi m u nh , chúng ta s d ng tiêu chu n ki m đ nh
J1 =

(T

ˆ
µ2 
− N − 1) 
1+ m 

2
N
σˆ m 


−1

ˆ
α ′∑

−1

ˆ
α .

Theo gi thuy t 0, J1 là phân ph i vơ đi u ki n, trung tâm c a phân
ph i F v i N b c t do t s và (T-N-1) b c t do m u s .
Khi đã có c hai lo i tham s ư c lư ng thích h p c c đ i (ràng bu c

và khơng ràng bu c), chúng ta có th ki m đ nh các gi i h n c a mơ hình
Sharpe – Lintner b ng cách s d ng ki m ñ nh t l thích h p.
Ký hi u LR là t l logarit thích h p, chúng ta có :
LR = L* - L = − T log ∑ * − log ∑ .
ˆ
ˆ
2

[

]

Trong đó L* đ i đi n cho hàm logarit thích h p ph thu c.

[

ˆ
ˆ
J 2 = − 2 LR = T log ∑ * − log ∑

]~ χ
a

2
N

.


-8Theo gi thi t H0, lu t phân ph i các m u xác đ nh J2 có th khác bi t

so v i lu t phân ph i c a nó đ i v i m u l n hơn. Jobson và Korkie
(1982) ñã ñi u ch nh ñ i v i J2 có các đ c tính m u xác ñ nh t t hơn. Đ t
J3 là giá tr th ng kê ñã ñi u ch nh, chúng ta có:
N


− 2
T −
2

 J =  T − N − 2  log ∑ * − log ∑
ˆ
ˆ
J3 =


2
T
2



[

]

a

2
~ χN

.

2.1.2 Ư c lư ng mơ hình CAPM Beta zero phiên b n Black b ng
phương pháp thích h p c c ñ i (FIML)
2.1.2.1 Ư c lư ng mơ hình
Trong đi u ki n khơng có các tài s n phi r i ro, chúng ta xem xét mơ
hình c a Black. Thu nh p kỳ v ng c a danh m c beta zero, E[R0m] ñư c
xem là m t danh m c không th quan sát và vì th nó tr thành m t tham
s chưa đư c xác đ nh c a mơ hình. Ký hi u thu nh p kỳ v ng c a danh
m c beta zero là γ và mơ hình c a Black s là
E[Rt] = ιγ + β(E[Rmt] – γ) = (ι – β)γ + β.E[Rmt]
V i mơ hình Black, mơ hình khơng ràng bu c là mơ hình thu nh p
th c c a th trư ng. Đ nh nghĩa Rt là véctơ có kích thư c (N x 1) c a các
thu nh p th c t N tài s n ho c danh m c các tài s n. T các tài s n này,
mơ hình thu nh p th c c a th trư ng s là
Rt = α+ βRmt + εt ,
v i β là véctơ beta c a các tài s n có kích thư c (N x 1), Rmt là thu
nh p c a danh m c th trư ng th i kỳ t và α, εt các véctơ có kích thư c
(N x 1) l n lư t là h s ch n c a thu nh p và y u t nhi u.
Có th d dàng xác đ nh đư c h qu c a mơ hình Black b ng cách so
sánh các kỳ v ng khơng đi u ki n c a hai mơ hình. Đó là α = (ι – β)γ .
S d ng phương pháp thích h p c c đ i, chúng ta có các tham s ư c
lư ng như sau
ˆ
ˆ ˆˆ
α = µ − βµ m ,
βˆ =

∑

T
t =1

ˆ
ˆ
( R t − µ )( R mt − µ m )

∑

T
t =1

( R mt

ˆ
− µm)

2

,


-91
ˆ
∑ =
T

∑ (R
T

t =1

T

trong đó µ = 1
ˆ

∑

T

)(R

ˆ
ˆ
− α − β R mt

t

t =1

Rt

t

)

′
ˆ

ˆ
− α − β R mt ,

ˆ
µm =

và

ˆ
ˆ
Hi p phương sai c a α và β là

1
T

T

∑

t =1

R mt

[

]

µ 
ˆ
Cov αˆ , βˆ = −  m  ∑

2
σˆ m 




.

Đ i v i mơ hình ràng bu c trong phiên b n Black, chúng ta gi i đư c
các tham s ư c lư ng thích h p c c ñ i.
γˆ * =

ˆ
(t − βˆ )′ ∑ (µˆ − βˆ µˆ ) ,
ˆ
(t − βˆ )′ ∑ (t − βˆ )
*−1

*

m

*−1

*

βˆ * =

ˆ
∑

*

*

∑

(R

T
t =1

∑

1
=
T

T

∑

t =1

− γˆ * t

t

T
t =1

(R

t

(R

mt

)(R

*

mt

− γˆ

*

− γˆ *

)

),

2

− γˆ * ( t − βˆ * ) − βˆ * R mt

)(R

t

)

′
− γˆ * ( t − βˆ * ) − βˆ * R mt

Các phương trình này khơng cho chúng ta gi i rõ ràng các tham s ư c
lư ng thích h p c c đ i. Các tham s ư c lư ng thích h p c c đ i có th
đư c xác đ nh n u cho trư c các tham s ư c lư ng ban ñ u phù h p β, Σ
r i sau ñó thay th vào các cơng th c nói trên cho ñ n khi h i t . Các
ˆ
ˆ
tham s ư c lư ng không ràng bu c β và ∑ ñư c xem là các tham s ư c
lư ng ban ñ u phù h p c a β và Σ tương ng.
Đ i v i mơ hình khơng ràng bu c, chúng ta xem xét mơ hình th
trư ng trong ñi u ki n t su t sinh l i vư t tr i so v i t su t sinh l i kỳ
v ng beta 0 (γ).
Rt – γι = α + β(Rmt – γ) + εt .
Gi s γ đư c xác đ nh thì các tham s ư c lư ng thích h p c c đ i
đ i v i mơ hình khơng ràng bu c là
) )
)
)
α ( γ ) = µ − γι − β ( µ m − γ ) ,
)
)
( R t − µ )( R mt − µ m ) ,
T

)
∑ t =1 ( R mt − µ m ) 2
T
)
)
)
)
)
)
)
và ∑ = 1 ∑ R t − µ m − β ( R mt − µ m ) R t − µ m − β ( R mt − µ m ) ′ .
T t =1
)

β =

∑

T

t =1

[

][

]


- 10 Khi α d n v 0 thì các tham s ư c lư ng ràng bu c là

∑ T= 1 ( R t − γ t )(R mt − γ ) ,
t
βˆ * =
∑

1
ˆ
∑* =
T

T
t =1

∑ (R
T

t =1

t

(R mt

− γ

)2

)(

)

′
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
− γ ( t − β * ) − β * R mt R t − γ ( t − β * ) − β * R mt .

Thi t l p hàm logarit c a t l thích h p, ta có
LR ( γ ) = L * ( γ ) − L = −

[

)
)
T
log ∑ * ( γ ) − log ∑
2

].

Giá tr c a γ mà làm c c ti u hàm logarit c a t l thích h p s là giá
tr làm c c ñ i hàm logarit thích h p ph thu c. Do đó giá tr này chính là
ˆ
tham s ư c lư ng thích h p c c đ i c a γ. Chúng ta có th t γ * đ tính
*
ˆ *.
ˆ
đư c β và ∑
2.1.2.2 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM Beta zero
Khi đã có các tham s ư c lư ng thích h p c c đ i ràng bu c và

khơng ràng bu c chúng ta có th thi t l p th ng kê ki m ñ nh t l thích
h p ti m c n c a H0. Gi thi t H0 và các gi thi t khác ñư c xác ñ nh:
H0: α = ( ι- β )γ và H1: α ≠ (ι - β)γ .
Ki m đ nh t l thích h p J4 đư c xác ñ nh là giá tr th ng kê ki m
đ nh, chúng ta có
J

[

)
= T log ∑

*

)
− log ∑

]

~

χ

2
N −1

.
Chúng ta có tr th ng kê ki m ñ nh ñi u ch nh J5
4

[

)
)
J 5 = (T − N − 2 ) log ∑ * − log ∑

]

~

2
χ N −1

.
2.1.3 Ki m ñ nh các gi thi t th ng kê đ i v i mơ hình
Ngồi vi c ki m ñ nh các gi thi t th ng kê ñ i v i β, ñ tài cịn trình
bày phương pháp và tiêu chu n ki m ñ nh s n ñ nh c a β theo th i gian.
Thông qua vi c chia m u quan sát thanh 2 m u con. M t m u dùng đ
ư c lư ng và m u cịn l i dùng ñ ñ i chi u.
2.2 Khi d li u không tuân th lu t phân ph i chu n và ñ c l p,
ñ ng nh t
Trong phương pháp GMM, phân ph i c a chu i thu nh p ph thu c
vào thu nh p th trư ng có th t ng kỳ ph thu c và phương sai sai s
thay ñ i theo th i gian. Chúng ta ch c n gi l i gi ñ nh thu nh p vư t
tr i là d ng và suy thối v i Mơ-men b c b n h u h n.


- 11 2.2.1 Ư c lư ng mơ hình CAPM b ng phương pháp GMM
Chúng ta ti p t c v i T quan sát theo th i gian và N tài s n. Chúng ta
c n thi t l p vectơ Mơ-men đi u ki n v i kỳ v ng tốn b ng khơng. Mơmen đi u ki n này c n thi t l p t mô hình thu nh p vư t tr i th trư ng.

Vectơ ph n dư c a mơ hình s cung c p N Mơ-men đi u ki n và tích s
c a thu nh p vư t tr i th trư ng và vectơ ph n dư cung c p N Mơ-men
đi u ki n khác.
Chúng ta có ft(θ) = ht ⊗ εt.
Trong đó: h’t = [1 Zmt], εt= Zt - α - βZmt và θ’ = [α’β’].
)
Tham s ư c lư ng GMM θ ñư c xác ñ nh đ t i thi u phương trình
tồn phương QT(θ) = gT(θ)’WgT(θ). Các tham s ư c lư ng s b ng

ˆ ˆ ˆˆ
α = µ − βµ m , và

ˆ
∑ (Z − µˆ )(Z − µ ) .
∑ (Z − µˆ )
T

βˆ =

t =1

t

mt

m

2

T

t =1

mt

m

2.2.2 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình
Khi d li u không tuân th lu t phân ph i chu n, ñ c l p và ñ ng
nh t, n u chúng ta s d ng các phương pháp ư c lư ng như OLS hay
FIML thì ư c lư ng có th b ch ch và tham s ư c lư ng không ph i là
ư c lư ng hi u qu .
V n ñ quan tr ng trong cách ti p c n theo phương pháp GMM là ma
tr n hi p phương sai c a các ư c lư ng có th đư c xác đ nh không ch ch
)
)
và hi u qu . Phương sai c a α và β s khác v i phương sai c a các h
s này trong phương pháp thích h p c c ñ i. Ma tr n phương sai c a
)
tham s ư c lư ng θ trong phương pháp GMM s là V = [D0’S0-1D0]-1 .
Trong đó:
+∞
′
 ∂ g T ( θ )  và S =
D = E
∑ E  f t (θ ) f t − l (θ )  .
0



0




∂θ ′

l = −∞

)







Phân ph i ti m c n c a θ là phân ph i chu n.
)a
Do đó ta có θ ~ N (θ , 1 [D ′0 S 0 -1 D 0 ] -1 .
T
µm
.
v i D = − 1
o

µ
 m

(σ

2
m

)

2
+ µm 


)

[[

'
−
Tr th ng kê kia m ñ nh s là J 7 = Tα ′ R DT S T 1 DT
2
gi thi t H0 thì J 7 ~ χ N .

]

−1

]

−1 )
R′ α . V i

- 12 Ngồi ra, chúng cũng có th ki m các gi thi t ñ i v i α và β như
phương pháp FIML.
Chương 3. V n d ng mô hình CAPM t i TTCK Vi t Nam
3.1 Gi i thi u v TTCK Vi t Nam và d li u c a mơ hình
3.1.1 Gi i thi u v TTCK Vi t Nam
3.1.2 Mô t d li u và phương pháp thu th p, x lý d li u
3.1.2.1 D n nh p
T i SGDCK TP.HCM tính đ n h t tháng 5 năm 2010, ch có 20 ch ng
khốn đáp ng đư c đi u ki n v s quan sát 60 tháng. Do đó, đ tài thu
th p và s d ng d li u c a 20 ch ng khốn đ ư c lư ng và ki m đ nh.
3.1.2.2 Th ng kê mơ t các ch ng khốn s d ng đ ư c lư ng
3.2 V n d ng mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner
3.2.1 Ki m ñ nh vi c tuân th lu t phân ph i chu n c a chu i t
su t sinh l i vư t tr i
S d ng ñ ng th i c 4 tiêu chu n ki m ñ nh: Jarque – Bera, Cramer –
von, Watson, Anderson – Darling ñ ki m ñ nh phân ph i c a các chu i
TSLT có tuân th lu t phân ph i chu n hay không. Đ tài ch ch p nh n
TSLT c a các CK và c a danh m c th trư ng tuân th qui lu t phân ph i
chu n n u như c 4 tiêu chu n ki m ñ nh này ñ u ch p nh n.
Chúng ta th y trong các chu i TSLT c a các ch ng khốn, có 8 chu i
TSLT c a các ch ng khốn khơng tn th theo qui lu t phân ph i chu n
(BT6, DHA, HAS, KHA, MHC, REE, SAV và TRI) và cịn l i đ u tn
th qui lu t phân ph i chu n. Do đó khi s d ng phương pháp ư c lư ng
thích h p c c ñ i - FIML ñ i v i mơ hình CAPM phiên b n Sharpe –
Lintner thì chúng ta s khơng ư c lư ng đ i v i các ch ng khốn này đ
đ m b o tuân th các gi ñ nh c a phương pháp ư c lư ng.
3.2.2 Ki m ñ nh tính d ng đ i v i các chu i TSLT vư t tr i
Như đã trình bày trong k t lu n chương 2, ñ tránh trư ng h p h i qui
gi m o, khi th c hi n h i qui gi a hai bi n chu i th i gian thì chu i d
li u c a các bi n ph i có tính d ng. M t q trình ng u nhiên đư c xem

- 13 là có tính d ng n u như trung bình và phương sai c a q trình đó khơng
thay đ i theo th i gian và giá tr c a hi p phương sai gi a hai th i ño n
ch ph thu c vào kho ng cách hay ñ tr v th i gian gi a hai th i đo n
này ch khơng ph thu c vào th i ñi m th c t mà hi p phương sai đư c
tính.
Qua d li u trong b ng 3-3, chúng ta th y có đ n 15/21 chu i TSLT
có xác su t sai l m khi bác b gi thi t H0 cho r ng chu i d li u có tính
d ng x p x 1. Đ i v i 6 chu i còn l i g m Zm, ZNKD, ZREE, ZSAM,
ZSFC và ZTS4 xác su t này cũng ñ t m c khá l n (trên 99,9%). Do đó,
chúng ta có th kh ng đ nh toàn b 21 chu i d li u th i gian nói trên đ u
có tính d ng.
3.2.3 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng
phương pháp FIML
3.2.3.1 K t qu ư c lư ng đ i v i mơ hình khơng ràng bu c
Ư c lư ng mơ hình (2.1) Zt = α+ β Zmt + εt ñ i v i 12 ch ng khốn có
TSLT tn th lu t phân ph i chu n và d ng chúng ta thu đư c các chu i
ph n dư t mơ hình ñ ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i ph n dư c a mơ
hình khơng ràng bu c.
3.2.3.2 Ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i ph n dư c a mơ hình khơng
ràng bu c
- Ki m đ nh vi c tuân th qui lu t PP chu n.
- Ki m ñ nh hi n tư ng t tương quan gi a các ph n dư.
- Ki m ñ nh hi n tư ng phương sai khơng đ ng nh t ñ i v i các ph n
dư.
N u ph n dư c a mơ hình khơng tn th các gi ñ nh này các thanm
s ư c lư ng khơng cịn đ m b o là ư c lư ng BLUE do đó chúng ta lo i
b ch ng khốn đó ra kh i mơ hình và ư c lư ng l i mơ hình khơng ràng
bu c.

Qua q trình ki m tra các gi đ nh c a mơ hình h i qui, chúng ta có
th k t lu n r ng ph n dư c a mô hình khơng ràng bu c phiên b n Sharpe
- Lintner tuân th phân ph i chu n, ñ c l p và ñ ng nh t ñư c ñ m b o


- 14 ñ i v i các mã ch ng khoán: AGF, BBC, GIL, GMD, HAP, LAF, SAM,
SFC, SSC, TMS và TS4.
3.2.3.3 K t qu ư c lư ng ñ i v i mơ hình CAPM
Chúng ta ư c lư ng mơ hình CAPM: Zt = βZmt + εt. Sau đó thơng qua
ki m đ nh Student đ lo i b các CK có h s β=0 và ư c lư ng l i mơ
hình. K t qu như sau
B ng 3-9: Giá tr ư c lư ng các h s c a mơ hình CAPM phiên
b n Sharpe – Lintner theo phương pháp FIML
Ch ng khoán H s β Giá tr ư c lư ng Tr th ng kê T Prob.
AGF
C(2)
0,6009
5,7340
0
BBC
C(4)
0,7370
6,2741
0
GIL
C(10)
0,6296
4,6295
0
GMD

C(12)
0,6759
4,6073
0
HAP
C(14)
0,8433
8,1960
0
LAF
C(20)
0,9147
5,4413
0
SAM
C(28)
0,5012
5,4592
0
SFC
C(32)
0,6698
8,7307
0
SSC
C(34)
0,4042
4,3920
0
TMS

C(36)
0,8871
7,4891
0
3.2.3.4 Ki m ñ nh hi u l c mơ hình CAPM phiên b n Sharpe Lintner
Ki m đ nh Wald ñ i v i gi thi t α = 0 cho phép chúng ta k t lu n
r ng đ i v i các mã ch ng khốn nói trên, h s α c a mơ hình đ u b ng
0. Đi u này cũng có nghĩa là mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner
có hi u l c.
Ki m ñ nh b ng tiêu chu n t l thích h p chúng ta có k t qu . T
b ng 3-11, chúng ta th y các xác su t sai l m khi bác b gi thi t H0 (α
=0) và cho r ng mô hình CAPM khơng có hi u l c hay h s α ≠ 0 c a
các tr th ng kê J0, J1, J2 và J3 ñ u khá l n (trên 0.90). Chính vì v y, chúng
ta có th k t lu n mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner đ i v i các
mã ch ng khốn này có hi u l c. Như v y, mơ hình CAPM phiên b n
Sharpe – Lintner t n t i đ i v i các ch ng khốn nói trên.


- 15 B ng 3-11: Ki m ñ nh t l thích h p đ i v i mơ hình CAPM phiên
b n Shaper - Lintner
H phương trình 1 g m: AGF, BBC, GIL,
GMD và HAP
Tiêu chu n ki m ñ nh
Tr th ng kê
Prob
K t lu n
ki m ñ nh
0,997
Mơ hình có hi u
Ki m đ nh Wald - J0

0,305456
50
l có
0,988
Mơ hình c hi u
Ki m đ nh Fisher - J1
3,298925
90
l có
0,997
Mơ hình c hi u
Ki m đ nh ti m c n - J2
0,285306
l có
0,998
Mơ hình c hi u
Ki m ñ nh ñi u ch nh - J3
0,268663
l c
H phương trình 2 g m: LAF, SAM, SFC,
SSC, TMS và TS4
Tiêu chu n ki m ñ nh
Tr th ng kê
Prob
K t lu n
ki m đ nh
0,851
Mơ hình có hi u
Ki m đ nh Wald - J0
2,651061

20
l có
1,000
Mơ hình c hi u
Ki m đ nh Fisher - J1
23,41771
00
l có
0,985
Mơ hình c hi u
Ki m ñ nh ti m c n - J2
1,014421
l có
0,987
Mơ hình c hi u
Ki m đ nh ñi u ch nh - J3
0,955246
l c
3.2.3.5 Ki m ñ nh gi thi t ñ i v i h s β
Ki m ñ nh các gi thi t β = 1 b ng tiêu chu n ki m ñ nh Wald hay s
d ng ki m đ nh 1 phía ñ i v i gi thi t β <1 chúng ta có k t lu n: H s β
c a các CK này ñ u nh hơn 1.
3.2.3.4 Đánh giá
Qua q trình ư c lư ng và ki m đ nh, chúng ta có k t lu n:
- Trong t ng s 12 ch ng khốn, chúng ta xác đ nh đư c tính hi u l c
c a mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner đ i v i 10 ch ng khốn,
đ t t l 83,33%.
- Các h s Beta ñư c ư c lư ng ñ m b o tuân th ch t ch các gi
thi t c a mơ hình h i quy l n các gi đ nh c a mơ hình CAPM. M t khác,
ñ tin c y c a các ki m ñ nh h u h t ñ u khá l n trên 95%. Do đó, các h

s Beta c a các ch ng khốn này hồn tồn có th s d ng như là m t
thư c ño r i ro c a các cơng ty này hay có th s d ng các h s Beta này
đ tính lãi su t chi t kh u khi phân tích hay th m đ nh hi u qu tài chính
c a các cơng ty nói trên.


- 16 B ng 3-14: Giá tr ư c lư ng h s Beta c a mơ hình CAPM phiên
b n Sharpe – Lintner theo phương pháp FIML
Ch ng khoán
H s
Giá tr ư c lư ng
AGF
C(2)
0,6009
BBC
C(4)
0,7370
GIL
C(10)
0,6296
GMD
C(12)
0,6759
HAP
C(14)
0,8433
LAF
C(20)
0,9147
SAM

C(28)
0,5012
SFC
C(32)
0,6698
SSC
C(34)
0,4042
TMS
C(36)
0,8871
3.2.4 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Sharpe – Lintner b ng
phương pháp GMM
Ư c lư ng mơ hình khơng ràng bu c, lo i b các CK có h s α≠0
và ư c lư ng l i mơ hình.
Ư c lư ng mơ hình ràng bu c, mơ hình CAPM, ñ i v i các CK
ñ m b o tuân th α=0 chúng ta có k t qu
B ng 3-16: Giá tr ư c lư ng các h s Beta c a mơ hình CAPM
theo phương pháp GMM
Ch ng khốn
Giá tr ư c lư ng
H s β
DHA
C(8)
0,621253
HAS
C(16)
0,781763
KHA
C(18)

0,345638
MHC
C(22)
0,674448
REE
C(26)
1,285863
SAV
C(30)
0,358701
TS4
C(40)
0,487388
Ki m ñ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM b ng các tiêu chu n:
- Ki m ñ nh Wald ñ i v i gi thi t α=0. N u α=0 thì mơ hình
CAPM có hi u l c.
- Ki m ñ nh b ng tiêu chu n ki m đ nh t l thích h p chúng ta có k t
lu n mơ hình CAPM có hi u l c, v i mơ hình CAPM ư c lư ng theo
phương pháp GMM đư c trình bày trong b ng 3-16, cùng v i vi c th c


- 17 hi n ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i h s β, chúng ta có m t s k t lu n
như sau ñây
B ng 3-18: Ki m ñ nh hi u l c c a mơ hình CAPM ư c lư ng theo
PP GMM b ng tiêu chu n ki m ñ nh t l thích h p
Giá tr ki m
df
đ nh J7

Prob

K t lu n

H PT g m các CK: REE,
0,112259
3 0,990327 Mơ hình
có hi u
SAV và TS4
l c
Mơ hình
H PT g m các CK: DHA,
0,204471
4 0,995117
có hi u
HAS, KHA và MHC
Do s d ng phương pháp GMM ñ ư c lư ng nên các tham sl c c
ư
lư ng luôn là ư c lư ng hi u qu . B i trong phương pháp này, chúng ta
không c n quan tâm đ n các gi đ nh c a mơ hình h i qui nên khơng c n
th c hi n các ki m đ nh này.
Ngồi các ch ng khoán như: BT6, NKD và TRI t t c các ch ng
khốn cịn l i đ u xác đ nh đư c h s Beta c a mơ hình CAPM phiên
b n Sharpe - Lintner.
Trong 7/10 ch ng khoán mà mơ hình CAPM có hi u l c thì ch có h
s β c a ch ng khốn REE có giá tr l n hơn 1. Đi u này ñ ng nghĩa v i
r i ro h th ng c a cơng ty này bi n đ ng cùng chi u và l n hơn r i ro
c a danh m c th trư ng.
3.3 V n d ng mô hình CAPM phiên b n Black
3.3.1 Ki m đ nh vi c tuân th qui lu t phân ph i chu n c a chu i t
su t sinh l i th c t

Chúng ta th y trong các chu i t su t l i t c c a các ch ng khốn, có
8 chu i t su t l i t c c a các ch ng khoán không tuân th theo qui lu t
phân ph i chu n (BT6, DHA, KHA, MHC, REE, SAV và TRI) và cịn l i
đ u tn th qui lu t phân ph i chu n. Do đó khi s d ng phương pháp
ư c lư ng thích h p c c đ i đ i v i mơ hình CAPM phiên b n Sharpe –
Lintner thì chúng ta s khơng ư c lư ng ñ i v i các ch ng khốn này đ
đ m b o tn th các gi ñ nh c a phương pháp ư c lư ng.


- 18 3.3.2 Ki m đ nh tính d ng ñ i v i các chu i TSLT th c t
Chúng ta có th kh ng đ nh tồn b 21 chu i d li u th i gian nói trên
đ u có tính d ng. Như v y, khi chúng ta th c hi n h i qui gi a chu i
TSLT c a các ch ng khoán v i chu i TSLT c a danh m c th trư ng, n u
tìm th y m i quan h h i qui thì m i quan h này ln xác th c.
3.3.3 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Black b ng phương
pháp FIML
3.3.3.1 K t qu ư c lư ng đ i v i mơ hình khơng ràng bu c
Chúng ta có mơ hình h i quy Rt = α+ βRmt + εt
Sau khi ư c lư ng, chúng ta ti n hành l y ph n dư c a mơ hình đ có
th th c hi n các ki m ñ nh gi thi t c a mơ hình h i qui.
3.3.3.2 Ki m ñ nh các gi thi t ñ i v i ph n dư c a mơ hình khơng
ràng bu c
Ki m ñ nh vi c tuân th qui lu t PP chu n.
Ki m ñ nh gi ñ nh t tương quan chu i.
Ki m ñ nh phương sai c a các ph n dư.
Qua quá trình ki m tra các gi đ nh c a mơ hình h i qui, chúng ta có
th k t lu n ph n dư c a mơ hình khơng ràng bu c phiên b n Black tuân
th phân ph i chu n, ñ c l p và ñ ng nh t ñư c ñ m b o ñ i v i các mã
ch ng khoán: AGF, BBC, GIL, GMD, HAP, HAS, LAF, SAM, SFC,
SSC, TMS và TS4. Chúng ta s ti p t c ư c lư ng mơ hình khơng ràng

bu c ñ i v i các ch ng khoán này trong ph n ti p theo.
3.3.3.3 K t qu ư c lư ng đ i v i mơ hình ràng bu c (Mơ hình
CAPM)
Trong chương 2, chúng ta có mơ hình ràng bu c ñ i v i phiên b n
Black như sau: E[Rt] = ιγ + β(E[Rmt] – γ) = (ι – β)γ + β.E[Rmt].
Thơng qua q trình l p: Ư c lư ng, lo i b các CK có h s β = 0
theo ki m ñ nh Student ra kh i h phương trình và ư c lư ng l i mơ hình.
3.3.3.4 Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình
Chúng ta s d ng các tiêu chu n ki m ñ nh này ñ ki m ñ nh ñ i v i
c p gi thi t dư i ñây:
H0: α = ( ι- β)γ , nghĩa là mơ hình có hi u l c.
H1: α ≠ (ι - β)γ , nghĩa là mơ hình khơng có hi u l c.


- 19 T mơ hình chúng ta tính đư c các tiêu chu n ki m ñ nh trong b ng
dư i ñây:
B ng 3-28: Ki m ñ nh t l thích h p đ i v i phiên b n Black
Mơ hình
J4 Prob J5 Prob
H phương trình g m các CK: AGF, BBC và
0 1
0 1
H phương trình g m các CK: NKD, SAM,
0 1
0 1
Như v y, c hai tiêu chu n ki m ñ nh J4 và tiêu chu n kiêm ñ nh ñi u
ch nh J5 đ u cho thây mơ hình CAPM phiên b n Black có hi u l c đ i
v i các ch ng khoán: AGF, BBC, HAP, NKD, SAM, SFC, SSC, TMS
và TS4 vì xác su t sai l m khi bac tính hi u l c c a mơ hình ñ u x p x 1.
Chúng ta có th s d ng các tham s ư c lư ng t mơ hình nàycũng như

th c hi n ki m đ nh các gi thi t th ng kê ñ i v i các h s ư c lư ng
c a mơ hình này.
3.3.3.5 Ki m đ nh các gi thi t th ng kê ñ i v i các h s ư c lư ng
3.3.3.6 Đánh giá
Thơng q q trình ư c lư ng và ki m ñ nh các gi đ nh c a mơ hình
h i quy và c a mơ hình CAPM, chúng ta th y phiên b n Black ch t n t i
ñ i v i các ch ng khốn dư i đây.
Trong mơ hình CAPM phiên b n Black, do s d ng k thu t ư c
lư ng b ng h phương trình nên dù s d ng phương pháp FIML ñ ư c
lư ng chúng ta ñ u xác ñ nh ñư c h s Beta c a các ch ng khoán v i ñ
tin c y cao b i k t qu cu i cùng là k t qu c a quá trình l p “ư c lư ng
h phương trình– ki m ñ nh – lo i b các ch ng khoán vi ph m gi thi t –
ư c lư ng h phương trình –ki m đ nh”.
B ng 3-31: Giá tr ư c lư ng c a mô hình CAPM phiên b n Black
theo phương pháp FIML
Ch ng khoán
H s
Giá tr ư c lư ng
C(1)
1,3554
AGF
C(2)
0,5950
C(3)
6,1040
BBC
C(4)
0,7432
C(13)
3,1698

HAP
C(14)
0,8434
C(23)
16,0951
NKD
C(24)
0,8874
SAM
C(27)
1,3773


- 20 C(28)
0,4983
C(31)
3,0967
SFC
C(32)
0,6737
C(33)
0,4548
SSC
C(34)
0,3966
C(35)
26,5620
TMS
C(36)
0,9059

3.3.3 Ư c lư ng mơ hình CAPM phiên b n Black b ng phương
pháp GMM
Trong các ph n trên, chúng ta th y trong các chu i t su t l i t c c a
các ch ng khốn, có 7 chu i t su t l i t c c a các ch ng khốn khơng
tn th theo qui lu t phân ph i chu n (BT6, DHA, KHA, MHC, REE,
SAV và TRI), 4 ch ng khốn (GIL, GMD, HAS và LAF) có ph n dư
khơng tuân th lu t phân ph i chu n, ch ng khốn TS4 có β = 0 và ch ng
khốn NKD có phương sai sai s khơng đ ng nh t. Đ i v i các ch ng
khoán này, chúng ta s s d ng phương pháp GMM ñ v n d ng mơ
hình.
3.3.3.1 K t qu ư c lư ng mơ hình
Phương pháp GMM ch c n gi đ nh TSLT c a các ch ng khốn có
tính d ng nên sau khi ư c lư ng các h s c a mơ hình khơng ràng bu c
(Xem b ng A-5, ph l c), chúng ta ti p t c ư c lư ng mơ hình ràng bu c
và ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình
3.3.3.2 Ki m đ nh hi u l c c a mơ hình
Trong chương 2, chúng ta đã trình bày v tiêu chu n ki m đ nh t l
thích h p đ i v i mơ hình CAPM ñư c ư c lư ng b ng phương pháp
GMM.
Chúng
ta
có
tiêu
chu n
ki m
đ nh
−1 )
−1
)
'

−1
J 7 = Tα ′ R DT S T DT R ′ α . ñ ki m ñ nh ñ i v i c p gi thi t:
H0: α = ( ι- β)γ (nghĩa là mô hình có hi u l c) và H1: α ≠ (ι - β)γ (nghĩa là
mơ hình khơng có hi u l c).

[[

]

]


- 21 B ng 3-33: Ki m đ nh tính hi u l c c a mơ hình CAPM phiên b n
Black ư c lư ng b ng phương pháp GMM
Giá tr
df
Prob
K t lu n
ki m
ñ nh J7
H PT g m các CK: BT6,
Mơ hình có
0,248709 5 0,99849
DHA, KHA, MHC và SAV
hi u l c
H PT g m các CK: GIL,
Mơ hình có
0,246279 7 0,99994
HAP, HAS, GMD, LAF,
hi u l c

NKD và TS4 u trong b ng, xác su t sai l m khi bác b gi thi t H cho
V i d li
0

r ng mơ hình có hi u l c là khá cao (x p x 1). Do ñó , chúng ta có th
kh ng ñ nh r ng mơ hình CAPM phiên b n Black có hi u l c đ i v i các
ch ng khốn nói trên khi s d ng phương pháp GMM đ ư c lư ng.
3.3.3.3 Ki m ñ nh các gi thi t th ng kê ñ i v i h s β
Ki m đ nh m t phía đ i v i gi thi t β <1, chúng ta th y trong 13
ch ng khoán, h s Beta c a 11 ch ng khốn đ u bé hơn 1. Đ i v i hai
ch ng khốn cịn l i là REE và LAF v i m c ý nghĩa 5%, chúng ta khơng
đ cơ s đ k t lu n Beta c a chúng bé hơn 1. Tuy nhiên d th y r ng giá
tr th ng kê t c a hai ch ng khoán này l n lư t là 1,4073 và 2,6649 ñ u
l n hơn giá tr t(0,95;58) = 0,0630 nên có th k t lu n h s Beta c a hai
ch ng khốn này đ u l n hơn 1.
3.3.3.4 Đánh giá
Như v y qua quá trình ư c lư ng b ng phương pháp GMM và ki m
đ nh đ i v i tính hi u l c c a mơ hình CAPM phiên b n Black, chúng ta
có k t qu như sau.
B ng 3-35: Giá tr ư c lư ng các h s Beta phiên b n Black theo
phương pháp GMM
Ch ng khoán
H s
Giá tr ư c lư ng
C(10)
0,7658
BT6
C(9)
4,5877
C(12)

0,7875
DHA
C(11)
5,8513
C(16)
0,9680
KHA
C(15)
-1,1911
C(20)
0,8367
MHC
C(19)
2,6600


- 22 C(24)
1,0807
C(23)
-25,0788
C(40)
0,4354
SAV
C(39)
-1,0599
C(6)
0,2602
TRI
C(5)
2,1322

C(8)
0,5770
GIL
C(7)
2,3464
C(18)
0,3775
GMD
C(17)
0,6191
C(22)
0,7971
HAS
C(21)
5,0920
C(26)
1,0689
LAF
C(25)
-8,3321
C(30)
0,5163
NKD
C(29)
3,5835
C(38)
0,3145
TS4
C(37)
-1,8994

M t là phương pháp GMM có th s d ng ñ ư c lư ng ñ i v i các
ch ng khốn có TSLT khơng theo phân ph i chu n ho c các ch ng
khoán vi ph m các gi đ nh c a mơ hình h i qui mà các phương pháp ph
bi n như OLS hay FIML không th ư c lư ng hi u qu .
Hai là mơ hình CAPM phiên b n Black có hi u l c t i th trư ng
ch ng khoán Vi t Nam. Qua b ng 3- 35, chúng ta th y mơ hình Black có
hi u l c cho tồn b 13 ch ng khốn.
Qua s li u trong b ng, ta th y h s Beta c a các ch ng khốn đ u
l n hơn 0 và nh hơn 1 tr h s beta c a ch ng khoán LAF và REE.
Như v y r i ro h th ng c a hai ch ng khoán l n hơn r i ro c a danh m c
Beta zero, m t danh m c không th quan sát ñư c s d ng ñ thay th
danh m c th trư ng trongg mơ hình.
REE

K t lu n chương 3
Các phiên b n c a mô hình CAPM đ u có tính hi u l c t i SGDCK
TP.HCM. M c d u có s khác bi t r t nh gi a h s beta c a cùng m t
ch ng khoán khi ư c lư ng b ng hai phương pháp khác nhau nhưng tính


- 23 hi u l c c a mơ hình v n r t cao. Đi u này th hi n rõ nét qua xác su t sai
l m khi bác b gi thi t mơ hình có hi u l c.
Thông qua so sánh h s Beta c a cùng m t ch ng khoán gi a hai
phiên b n Black và Sharpe - Lintner, chúng ta th y trung bình chênh l ch
c a các h s Beta ñư c ư c lư ng b ng phương pháp FIML là 0,0018.
Trong khi trung bình chênh l ch c a h s Beta ñư c ư c lư ng b ng
phương pháp GMM là 0,0831. Nghĩa là sai l nh h s Beta ư c lư ng
b ng phương pháp GMM cao g p 46,16 l n phương pháp FIML (Xem
b ng A-6 và A-7 trong ph l c).
Vi c t n t i hi n tư ng ña c ng tuy n hoàn h o gi a TSLT c a các

ch ng khốn khi n cho q trình xác đ nh mơ hình g p nhi u khó khăn.
Trong đ tài, tác gi ph i chia nhóm các ch ng khốn đ th c hi n vi c
ư c lư ng.
Mơ hình CAPM phiên b n Black ư c lư ng b ng phương pháp GMM
xác ñ nh ñư c cho 100% các ch ng khoán v n không th ư c lư ng b ng
các phương pháp khác như OLS, hay th m chí là FIML. Đi u này cho
th y kh năng ng d ng c a mơ hình này trong th c t là r t cao.

K t lu n
Sau quá trình ư c lư ng và ki m đ nh mơ hình CAPM t i th trư ng,
ñ tài ñã xác ñ nh ñư c mơ hình CAPM phiên b n Sharpe và phiên b n
Black cho các ch ng khốn. Các mơ hình ñư c xác ñ nh ñ u ñ m b o
tuân th ch t ch c gi ñ nh c a mơ hình h i quy tuy n tính l n các gi
đ nh c a mơ hình CAPM.
Tuy nhiên vi c t n t i hi n tư ng ña c ng tuy n g n hoàn h o gi a các
chu i t su t l i t c c a ch ng khoán khi n cho quá trình ư c lư ng b ng
h phương trình khơng th th c hi n ñư c b i ma tr n phương sai b suy
bi n. Chính vì v y mà đ tài ph i chia nhóm các ch ng khốn đ kh c
ph c hi n tư ng này và s d ng giá giao d ch bình quân ñi u ch nh trong
ngày ñ ư c lư ng thay vì giá đóng c a đi u ch nh.
Sau khi v n d ng mơ hình CAPM vào d li u c a SGDCK TP.HCM,
chúng ta có th rút ra m t s k t lu n như sau: