185 Ứng dụng hồi quy tuyến tính để tính hệ số Beta của các cổ phiếu niêm yết trên Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.HCM

185 Ứng dụng hồi quy tuyến tính để tính hệ số Beta của các cổ phiếu niêm yết trên Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.HCM

LỜI MỞ ĐẦU

Trong bối cảnh nền kinh tế thế giới phát triển mạnh mẽ và tiến trình toàn cầu hoá diễn ra nhanh chóng thì Chính phủ Việt Nam xác định đây là cơ hội to lớn để đưa đất nước phát triển về mọi mặt mạnh mẽ hơn, vì thế trong năm 2006 đánh dấu sự thành công về mặt ngoại giao và kinh tế của Việt Nam được minh chứng bằng sự kiện nổi bật như Việt Nam chính thức trở thành thành viên chính thức thứ 150 của tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), sự kiện Chính phủ Mỹ đã thông qua quy chế thương mại bình thường vĩnh viễn (PNTR) với Việt Nam và Việt Nam tổ chức thành công hội nghị APEC Với những sự kiện trên đã cho thấy Việt Nam là một phần không tách rời của Thế giới và nền kinh tế Việt Nam đang hội nhập một cách sâu sắc và tích cực vào nền kinh tế Thế giới Cùng với việc hội nhập thì những lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế Việt Nam như công nghệ thông tin, tài chính ngân hàng, bảo hiểm, vận tải, viển thông, điện lực, dầu khí.…đang hấp dẫn các tập đoàn, công ty hàng đầu thế giới đến tìm kiếm cơ hội đầu tư Sự kiện Tổng thống Mỹ Goerge Bush đánh chiêng khai trương hoạt động giao dịch tại Trung tâm giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh vào ngày 20/11/2006 như là tiếng chiêng đánh thức các quốc gia, các tổ chức đầu tư thế giới quan tâm đến thị trường chứng khoán Việt Nam tuy nhỏ bé nhưng còn nhiều tiềm năng phát triển Trước bối cảnh Việt Nam tăng cường cổ phần hoá doanh nghiệp, tập đoàn nhà nước có quy mô lớn và nhiều tổ chức, định chế tài chính nước ngoài…đến tìm hiểu và đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam thì các nhà đầu tư chứng khoán Việt Nam sẽ có nhiều thách thức nhưng cũng nhiều cơ hội để làm giàu, vấn đề đặt ra các nhà đầu tư chứng khoán Việt Nam sẽ phải làm gì để tận dụng cơ hội và phòng ngừa rủi ro hiệu quả khi bước vào sân chơi khắc nghiệt to lớn hơn Với mục tiêu của luận văn tính hệ số

beta bằng phương pháp hồi quy tuyến tính cho các cổ phiếu niêm yết trên Trung tâm giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh để có thể ứng dụng mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model- CAPM) một mô hình tài chính hiện đại của ba nhà kinh tế là người Mỹ là Ông William Sharpe, Ông John Lintner và Ông Jack Treynor vào thị trường chứng khoán non trẻ Việt Nam nhằm phát triển thêm một công cụ phòng ngừa rủi ro khi đầu tư chứng khoán để có thể góp phần bé nhỏ hỗ trợ các nhà đầu tư chứng khoán Việt Nam và thúc đẩy tính minh bạch của thị trường chứng khoán Việt Nam trong tương lai

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH CAPM, HỆ SỐ BETA VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Các khái niệm:

Rủi ro và tỷ suất sinh lời

Lợi nhuận là thu nhập có được từ khoản đầu tư, thường được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tư bỏ ra Ví dụ nhà đầu tư bỏ

ra 100$ để mua một cổ phiếu, được hưởng cổ tức là 7$ một năm và sau 1 năm giá thị trường của một cổ phiếu đó là 106$ Lợi nhuận nhà đầu tư có được khi đầu tư cổ phiếu này là: (7$+6 $)/100$=13% Như vậy lợi nhuận đầu tư của nhà đầu tư có được khi đầu tư cổ phiếu từ 2 nguồn:

a Cổ tức được hưởng từ cổ phiếu

b Lợi vốn-tức là lợi tức có được do chứng khoán tăng giá

Pt : giá cổ phiếu ở thời điểm t

Pt-1 : giá cổ phiếu ở thời điểm t-1

Nếu lấy cổ tức và giá cổ phiếu theo giá trị thực tế thì ta có lợi nhuận thực, nếu lấy cổ tức và giá cổ phiếu theo số lượng kỳ vọng thì ta có lợi nhuận kỳ vọng

Rủi ro được định nghĩa là sự sai biệt của lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng Giả sử nhà đầu tư mua trái phiếu kho bạc để có được lợi nhuận là 8% Nếu nhà đầu tư này giữ trái phiếu này đến cuối năm thì nhà đầu tư sẽ nhận được

8% trên khoản đầu tư của mình Nếu nhà đầu tư không mua trái phiếu mà dùng số tiền đó để mua cổ phiếu mà giữ đến hết năm, nhà đầu tư có thể có hoặc có thể không có được cổ tức như kỳ vọng Hơn nữa, cuối năm giá cổ phiếu có thể lên và nhà đầu tư được lợi cũng như giá có thể xuống khiến nhà đầu tư bị lỗ Kết quả là lợi nhuận thực tế có thể khác xa so với lợi nhuận nhà đầu tư kỳ vọng

Nếu rủi ro được định nghĩa là sự sai biệt giữa lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng thì trong trường hợp trên rõ ràng đầu tư vào trái phiếu có thể xem như không có rủi ro trong khi đầu tư vào cổ phiếu rủi ro hơn nhiều vì xác suất hay khả năng sai biệt giữa lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng trong trường hợp mua trái phiếu thấp hơn mua cổ phiếu

Hiệp phương sai và hệ số tương quan:

Hiệp phương sai là một con số được tính toán cho hai ước lượng khác nhau “tiến lại gần nhau” nhằm tạo thành một giá trị có ý nghĩa Một giá trị hiệp phương sai dương có nghĩa là tỷ suất sinh lời đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một hướng so với mức trung bình của nó trong suốt một khoảng thời gian Ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất sinh lời 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 trong khoảng thời gian Độ lớn của hiệp phương sai phụ thuộc vào phương sai của những chuỗi tỷ suất sinh lời cụ thể, cũng như mối quan hệ giữa những chuỗi tỷ suất sinh lời Công thức tính hiệp phương sai của hai tài sản A và B như sau:

n

COVAB =∑pi {[R IA –E (RA)]} {[R IB –E (RB)]} (1.2)

i=1

Trong đó: COVAB :Hiệp phương sai của tài sản A và B

R IA : Tỷ suất sinh lời tài sản A tại thời điểm I

E (RA): Tỷ suất sinh lời trung bình tài sản A

R IB : Tỷ suất sinh lời tài sản B tại thời điểm I

E (RB): Tỷ suất sinh lời trung bình tài sản B Pi: Xác suất xảy ra

Trong trường hợp tỷ suất sinh lời của hai cổ phiếu A và B được tính toán dựa vào thực nghiệm thì hiệp phương sai của chúng được xác định như sau:

1 N

COVAB = ─ ∑ {[R IA –E (RA)]} {[R IB –E (RB)]} (1.3)

N i=1

Trong đó: COVAB : Hiệp phương sai của tài sản A và B

R IA : Tỷ suất sinh lời tài sản A tại thời điểm I

E (RA): Tỷ suất sinh lời trung bình tài sản A

R IB : Tỷ suất sinh lời tài sản B tại thời điểm I

E (RB): Tỷ suất sinh lời trung bình tài sản B N: Số thời kỳ tính toán

Nguồn: Đầu tư tài chính, Ts Phan Thị Bích Nguyệt, NXB Thống Kê 2006, trang 17

Nếu tỷ suất sinh lời đối với một cổ phiếu là cao (thấp) so với tỷ suất sinh lời trung bình trong suốt thời kỳ đã cho và tỷ suất sinh lời cổ phiếu khác cũng cao (thấp) so với tỷ suất sinh lời trung bình trong cùng thời kỳ này, vì vậy kết quả của độ lệch từ giá trị trung bình này là dương Nếu điều này diễn ra là phù hợp, thì hiệp phương sai của tỷ suất sinh lời giữa 2 cổ phiếu sẽ trở thành giá trị dương lớn

Hiệp phương sai bị ảnh hưởng bởi tính biến thiên của 2 chuỗi tỷ suất sinh lời riêng lẻ Vì vậy, hiệp phương sai khi tính toán ra sẽ là một con số nhấn mạnh mối quan hệ mờ nhạt nếu 2 chuỗi tỷ suất sinh lời riêng lẻ không ổn định nhưng lại phản ánh mối quan hệ bền vững nếu 2 chuỗi rất ổn định Hiển nhiên, nếu

muốn chuẩn hóa ước lượng hiệp phương sai này để đưa vào xem xét tính biến thiên của hai chuỗi tỷ suất sinh lời riêng lẻ như công thức sau:

COVAB (1.4)

β AB =

σAσB

Trong đó : β AB : Hệ số tương quan của những tỷ suất sinh lời

σA : Độ lệch chuẩn của RiA

σB : Độ lệch chuẩn của RiB

Chuẩn hóa hiệp phương sai bởi những độ lệch chuẩn riêng lẻ sẽ mang lại hệ số tương quan (βAB ), hệ số tương quan này có thể thay đổi trong khoảng từ -1 đến +1 Giá trị +1 nhấn mạnh mối quan hệ tuyến tính xác định giữa RAvà RB, nghĩa là tỷ suất sinh lời đối với 2 cổ phiếu cùng thay đổi theo một kiểu tuyến tính xác định hoàn toàn Giá trị -1 có thể nhấn mạnh mối quan hệ phủ định hoàn toàn giữa hai chuỗi tỷ suất sinh lời như khi tỷ suất sinh lời của một cổ phiếu cao hơn mức trung bình, tỷ suất sinh lời của những cổ phiếu khác sẽ thấp hơn mức trung bình bằng một số lượng

Định nghĩa về tỷ suất sinh lợi mong đợi:

Tỷ suất sinh lợi mong đợi đối với một tài sản rủi ro cụ thể là tập hợp tỷ suất sinh lợi tiềm năng và một giả định các khả năng xảy ra các mức tỷ suất sinh lời dự kiến n

Tỷ suất sinh lời mong đợi của một tài sản rủi ro = ∑pj Rj (1.5)

i=1

Trong đó : Rj : là tỷ suất sinh lời của tài sản rủi ro trong tình huống j

pj : là khả năng xảy ra mức tỷ suất sinh lời Rj

Tỷ suất sinh lời mong đợi đối với một danh mục của những khoản đầu tư đơn giản là giá trị trung bình theo tỷ trọng của tỷ suất sinh lời mong đợi đối với

những khoản đầu tư cụ thể trong danh mục Tỷ trọng này là sự cân đối tổng giá trị đối với các khoản đầu tư Việc tính toán tỷ suất sinh lời mong đợi này đối với danh mục đầu tư E(Rp) có thể tính toán theo phương trình sau:

N

E(Rp) = ∑ wi E(Ri) (1.6)

i=1

Trong đó : wi : Tỷ trọng đầu tư tài sản i trong danh mục

E(Ri) : Tỷ suất sinh lời mong đợi của tài sản i

1.2 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM

1.2.1 Những giả thuyết kinh tế cho thị trường vốn:

Mô hình danh mục đầu tư cơ bản được ông Harry Markowitz phát triển, ông đã phát hiện tỷ suất sinh lời mong đợi đối với danh mục của các tài sản và một ước lượng rủi ro mong đợi Ông cũng đã tính toán phương sai danh mục đầu tư và chỉ ra sự quan trọng của việc đa dạng hoá đầu tư để giảm thiểu rủi ro tổng thể Tuy nhiên nhược điểm mô hình này là sử dụng mô hình đòi hỏi một khối lượng tính toán quá nhiều và trong trường hợp nhà đầu tư khảo sát thị trường 100 chứng khoán thì sẽ phải ước lượng suất sinh lời kỳ vọng và phương sai suất sinh lời (200 dữ liệu), chưa hết nhà đầu tư sẽ tính hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lời của từng cặp chứng khoán là 100*(100-1)= 4950 dữ liệu

Trước tình hình đó, W.F Sharpe đề xuất mô hình thị trường dựa trên nguyên tắc (giả định) rằng tỷ suất sinh lời của các chứng khoán tương quan với nhau chỉ khi chúng cùng phụ thuộc vào biến động của thị trường chứng khoán Theo mô hình này thì khi chỉ số tăng thì đa số các chứng khoán tăng giá, ngược lại khi chỉ số giảm đa số chứng khoán giảm giá Và mô hình định giá tài sản vốn CAPM được xây dựng trên mô hình thị trường của ông W.F Sharpe

Lý thuyết danh mục của Markowitz xây dựng trên các giả định của như sau:

a) Các nhà đầu tư xem mỗi khoản đầu tư khác nhau được đại diện cho một sự phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi mong đợi lên một vài thời kỳ nắm giữ

b) Các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời kỳ nhất định, và đường cong hữu dụng của họ chứng tỏ việc thu nhỏ mức hữu dụng biên tế của sự giàu có

c) 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

d) Các nhà đầu tư căn cứ trên những quyết định độc lập của tỷ suất sinh lời và rủi ro mong đợi, vì vậy đường cong hữu dụng của họ là một phương trình của tỷ suất sinh lời mong đợi và phương sai (hoặc độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lời

e) Với một mức độ rủi ro cho trước, các nhà đầu tư ưa thích tỷ suất sinh lời cao hơn là mức tỷ suất sinh lời thấp Tương tự, với một mức độ tỷ suất sinh lời mong đợi cho trước, các nhà đầu tư lại ưa thích ít rủi ro hơn là nhiều rủi ro Với những giả định này, một tài sản riêng lẻ hay danh mục của những tài sản được xem như có hiệu quả nếu không có tài sản nào khác hoặc danh mục của những tài sản đem lại tỷ suất sinh lời hơn với cùng (hoặc cao hơn) tỷ suất sinh lợi mong đợi

Ngoài những giả định trên, mô hình CAPM còn có thêm một số giả định: a) Tất cả nhà đầu tư đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowitz, họ mong muốn nắm giữ danh mục nằm trên đường biên hiệu quả Vì vậy vị trí chính xác trên đường biên hiệu quả và danh mục cụ thể được chọn sẽ phụ thuộc vào hàm hữu dụng rủi ro –tỷ suất sinh lợi của mỗi nhà đầu tư

b) Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi

ro ký hiệu rf

c) Tất cả các nhà đầu tư đều có các mong muốn thuần nhất: có nghĩa là họ ước lượng các phân phối xác xuất tỷ suất sinh lời trong tương lai giống hệt nhau

d) Tất cả các nhà đầu tư có phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau chẳng hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm Sự khác nhau trong phạm vi thời gian sẽ đòi hỏi các nhà đầu tư xác định ra các thước đo rủi ro và các tài sản phi rủi ro phù hợp với các phạm vi thời gian đầu tư của họ

e) Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghĩa các nhà đầu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào f) Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán tài sản g) Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ

h) Các thị trường vốn trong trạng thái cân bằng Điều này có nghĩa tài sản được định giá đúng với mức độ rủi ro của nó

1.2.2 Đa dạng hóa và loại bỏ rủi ro không hệ thống

Mục đích việc đa dạng hóa hoàn toàn là giảm độ lệch chuẩn của danh mục Điều này giả sử các chứng khoán có tương quan không hoàn toàn với nhau Một cách lý tưởng là thêm vào danh mục các chứng khoán và hiệp phương sai trung bình của danh mục sẽ giảm xuống

Để giảm thiểu rủi ro khi đầu tư vào một danh mục đầu tư bao gồm nhiều tài sản rủi ro, các nhà đầu tư đã tăng cường thêm số lượng cổ phiếu trong danh mục được lựa chọn ngẫu nhiên Hình vẽ sau mô tả ảnh hưởng số lượng cổ phiếu lên việc đa dạng hoá rủi ro

Hình 1.1 Đa dạng hóa danh mục đầu tư

Độ lệch chuẩn

Số lượng cổ phiếu trong danh mục

Độ lệch chuẩn của danh mục thị trường Rủi ro hệ thống

Tổng rủi ro

Rủi ro không hệ thống

Một nghiên cứu sau đó đã so sánh các lợi ích do rủi ro thấp hơn từ việc đa dạng hóa với chi phí giao dịch tăng thêm do đưa vào danh mục nhiều chứng khoán hơn, Nghiên cứu này đã kết luận rằng một danh mục cổ phiếu được đa dạng hóa tốt nhất phải có 30 cổ phiếu đối với nhà đầu tư đi vay và 40 cổ phiếu đối với nhà đầu tư cho vay

Một điểm quan trọng cần nhớ là, bằng việc đưa thêm các cổ phiếu có tương quan không hoàn toàn với các cổ phiếu trong danh mục vào danh mục, thì có thể giảm thiểu độ lệch chuẩn của toàn danh mục nhưng không hoàn toàn loại bỏ hết sự biến thiên Cuối cùng độ lệch chuẩn của danh mục sẽ đạt đến mức của danh mục thị trường, ở đó sẽ đa dạng hóa tất cả các rủi ro không hệ thống nhưng vẫn còn rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống như là các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến tất cả các tài sản rủi ro

1.2.3 Đường thị trường vốn (The Capital Market Line –CML)

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 Sau sự phát triển của mô hình

ùi nhau Vì CML

iểm tiếp tuyến nên nó có đường khả năng kết nhất và mọi nhà đầu tư đều muốn đầu tư vào danh mục

owitz, một vài tác giả quan tâm đến việc ứng dụng giả định tồn tại một tài sản phi rủi ro, có nghĩa là một tài sản có phương sai bằng không Tài sản như thế sẽ không tương quan với tất cả tài sản rủi ro khác và có một tỷ suất sinh lời phi rủi ro rf Vì tỷ suất sinh lời trên tài sản phi rủi ro là hoàn toàn chắc chắn, nên độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi mong đợi sẽ bằng không (σ =0) Tỷ suất sinh lợi có được trên tài sản đó sẽ là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro và bằng với tỷ lệ tăng trưởng dài hạn của nền kinh tế với sự điều chỉnh tính thanh khoản ngắn hạn

Tậâp hợp các kết hợp giữa tài sản phi rủi ro và danh mục tài sản rủi ro thể hiện qua đường CML khi mà hai tài sản có tương quan hoàn toàn vơ

là một đường thẳng vì thế nó hàm ý rằng tất cả các danh mục nằm trên CML có tương quan dương hoàn toàn với nhau Nhà đầu tư có thể đầu tư một phần vào tài sản phi rủi ro (có nghĩa là cho vay với lãi suất phi rủi ro rf ) và đầu

tư phần tiền này vào danh mục tài sản rủi ro, hoặc đi vay với với lãi suất phi rủi

ro rf ,và đầu tư phần tiền này vào danh mục danh mục tài sản rủi ro Trong cả hai trường hợp, tất cả tính khả biến của danh mục bắt nguồn từ danh mục tài sản rủi

ro Sự khác biệt duy nhất giữa danh mục khác nhau trên đường CML là độ lớn của tính khả biến, tính khả biến này do tỷ lệ phần trăm danh mục tài sản phi rủi

ro trong danh mục kết hợp gây ra

1.2.4 Danh mục thị trường

Vì danh mục M nằm tại tiếp đ

hợp của các danh mục cao

M và đi vay hoặc cho vay để đạt được một điểm nào đó trên đường CML

Vì thế danh mục M phải bao gồm tất cả các tài sản rủi ro Nếu có một tài sản rủi

ro nào đó không được đưa vào danh mục này (danh mục mà tất cả các nhà đầu

tư muốn đầu tư), có lẽ sẽ không có nhu cầu đối với tài sản đó và vì thế nó không có giá trị

Nếu một tài sản nào đó chiếm tỷ trọng cao trong danh mục M hơn là tỷ trọng được đánh giá theo giá thị trường, lúc đó nhu cầu tăng cao đối với tài sản này s

mà chứa tất cả các tài sản rủi ro, chẳn

, được định nghĩa như là tính khả biến trong tất cả tài sản r

Thước đo rủi ro

của no rường Covi,M Vì thế chúng ta có thể phác thảo mối quan

phương sai của thị trường với chính nó Tương tự, hiệp phương

ẽ làm tăng giá của nó lên cho đến khi giá trị thị trường tương đối trở nên phù hợp tỷ trọng của nó trong danh mục M

Danh mục bao gồm tất cả các tài sản rủi ro này gọi là danh mục thị trường Nó không chỉ bao gồm các cổ phần thường

g hạn như, các cổ phiếu, các trái phiếu, quyền chọn, bất động sản, tranh nghệ thuật, đồ cổ Vì danh mục thị trường bao gồm tất cả các tài sản rủi ro nên nó là danh mục đa dạng hóa hoàn toàn có nghĩa là tất cả các rủi ro riêng của mỗi tài sản trong danh mục đều được đa dạng hóa Nói cụ thể hơn, tính khả biến riêng của bất kỳ tài sản nào sẽ được bù trừ bởi tính khả biến riêng của tất cả tài sản khác trong danh mục

Rủi ro riêng của các tài sản (có thể đa dạng hóa) được gọi là rủi ro không hệ thống Rủi ro hệ thống

ủi ro do tác động của các biến kinh tế vĩ mô Rủi ro hệ thống được đo lường bằng độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường và có thể thay đổi theo thời gian khi có những thay đổi trong các biến vĩ mô tác động đến giá trị của tất cả các tài sản rủi ro

1.2.5 Xác định beta (β) theo mô hình CAPM và đường thị trường

chứng khoán SML

thích hợp của một tài sản riêng lẻ chính là hiệp phương sai

ù với danh mục thị t

hệ giữa rủi ro – tỷ suất sinh lời với biến hiệp phương sai hệ thống Covi,M là thước đo rủi ro

Tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường RM sẽ tương ứng với rủi ro của nó, đó chính là hiệp

ất si yêu cầu của cổ phiếu tính toán

øi phi rủi ro của thị trường

g

Nguồn: Đ ống Kê 2006, trang 58

Hiệp phương sai của bất kỳ cổ phiếu i nào với danh mục thị trường, Covi,M

Trong đó: E(R) là tỷ su nh lời

rf : tỷ suất sinh lơ

βi : hệ số beta rủi ro của từng cổ phiếu i

RM : tỷ suất sinh lời của danh mục thị trườn

ầu tư tài chính của TS Phan Thị Bích Nguyệt, NXB Th

ước đo rủi ro hợp lý Beta là thước đó chuẩn hóa của rủi ro vì nó thiết la hệ giữa hiệp phương sai này so với phương sai của danh mục thị trường Kết quả là, danh mục thị trường có beta bằng 1 Vì thế, nếu beta của một cổ phiếu lớn hơn 1 thì cổ phiếu này có rủi ro hệ thống lớn hơn thị trường, có nghĩa là cổ phiếu đó có tính khả biến hơn danh mục thị trường và ngược lại Vậy hệ số

beta đo lường rủi ro không thể phân tán được- rủi ro hệ thống và beta cho thấy cách tỷ suất sinh lời cổ phiếu phản ứng trước những nhân tố của thị trường

Hình 1.2 Đường thị trường chứng khoán SML

.3 Thực nghiệm của CAPM

1.3.1 Tính ổn định của beta

Một loạt các nghiên cứu

rằng thước đo rủi ro này thì không ổn định đối với cổ phiếu cá thể nhưng tính ổn định của beta đối với danh mục các cổ phiếu gia tăng mạnh Hơn nữa, danh mục các cổ phiếu càng lớn (trên 50 cổ phiếu) và có thời gian càng dài (trên 26 tuần) thì beta của danh mục càng ổn định Ngoài ra, các beta có xu hướng ngược lại với mức trung bình Cụ thể các danh mục có beta cao có xu hướng giảm theo thời gian dần về một (1,00) Trong khi các danh mục có beta thấp có xu hướng tăng thời gian dần về một (1,00)

Các nhân tố khác ảnh hưởng đến tính ổn định của beta là số tháng được sử dụng để ước lượng beta ban đầu và beta kiểm định Roenfeldt, Griepentrog và Pflamm (PGP) đã so sánh các beta được rút ra từ 48 tháng dữ liệu và beta sau đó của 12, 24, 36, 48 tháng Các beta 48 tháng thì không tốt để ước lượng cho beta

12 tháng sau đó nhưng khá tốt để ước lượng cho các beta 24, 36, 48 tháng

Chen đã kết luận rằng các beta danh mục sẽ bị sai lệch nếu các beta của các chứng khoán cá thể không ổn định, vì vậy ông đã đề xuất mô hình Bayes để ước lượng beta thay đổi theo thời gian này

Carpenter và Upton xem xét ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên tính ổn định của beta và kết luận rằng những tiên đoán beta sẽ tốt hơn nếu sử dụng các beta đã điều chỉnh khối lượng giao dịch Việc ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên các ước lượng beta có liên quan đến ảnh hưởng công ty nhỏ, điều này cho rằng beta của các chứng khoán có khối lượng giao dịch nhỏ thì bị sai lệch đi xuống như xác định của Ibbotson, Kaplan và Peterson

Tóm lại, các beta cá thể nói chung bất ổn theo thời gian trong khi đó beta của các danh mục lớn ổn định Ngoài ra, nên sử dụng ít nhất 36 tháng dữ liệu để ước lượng beta và tỉnh táo xem xét khối lượng và quy mô giao dịch của các cổ phiếu

1.3.2 Sự so sánh beta (β) được công bố và beta (β) ước tính

Tại Mỹ các nhà đầu tư sử dụng nguồn thông tin từ báo cáo định giá rủi ro chứng khoán (Security Risk Evaluation Report) của Merrill Lynch (được phát hành hàng tháng) và khảo sát đầu tư (Value Line Investment Survey) ra hằng tuần Cả hai dịch vụ này sử dụng phương trình mô hình thị trường sau:

Ri,t= αi + βi RM,t + εt

Các dịch vụ này sử dụng các dữ liệu khác nhau Cụ thể, Merrill Lynch sử dụng các quan sát của 60 tháng và sử dụng S&P 500 làm đại diện thị trường,

trong khi đó Value Line ước lượng beta bằng cách sử dụng các quan sát của 260 tuần và lấy NYSE làm đại diện thị trường Cả hai đều sử dụng một quy trình hiệu chỉnh xu hướng hồi quy

Dựa vào các sai biệt tương đối thứ yếu này, một người có thể cho rằng các beta công bố có thể so sánh được Thực chất, Statman đã tìm thấy một sai biệt nhỏ nhưng khá quan trọng giữa beta của cả cổ phiếu riêng lẻ và cả danh mục các cổ phiếu

Reilly và Wright đã kiểm tra trên 1.100 chứng khoán ở ba khoảng thời gian không trùng nhau và đã khẳng định sự khác biệt trong beta mà Statman đã tìm

ra Họ cũng cho thấy rằng, nguyên do các khác biệt này là các khoảng thời gian khác nhau (chẳng hạn như các quan sát tuần so với tháng) và giá trị chứng khoán ảnh hưởng bởi cả quy mô và chiều hướng ảnh hưởng của khoảng thời gian

1.3.3 Mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi:

Sharpe và Cooper đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro và tỷ suất sinh lời mặc dù mối quan hệ này không tuyến tính hoàn toàn

Douglas đã kiểm tra mối quan hệ này và các kết quả ông tìm thấy chỉ ra rằng các điểm chặn thì lớn hơn tỷ suất sinh lời phi rủi ro thông thường và các hệ số của các biến rủi ro hệ thống thì quả thật không đáng kể

Vì các vấn đề thống kê với các cổ phiếu riêng lẻ Black, Jensen và Scholes đã xem xét rủi ro và tỷ suất sinh lợi của các danh mục cổ phiếu và nhận thấy mối quan hệ tuyến tính dương giữa tỷ suất sinh lời vượt trội hàng tháng và beta của danh mục, mặc dù điểm chặn cao hơn giá trị không như mong đợi Từ nghiên cứu rút ra như sau:

(1) Hầu hết các đường SML được đo lường có độ dốc dương

(2) Các độ dốc thay đổi giữa các thời kỳ

(3) Các điểm cắt không bằng không

(4) Các điểm cắt này cũng thay đổi giữa các thời kỳ

1.3.4 Ảnh hưởng của phân phối không đối xứng lên mối quan hệ

Dựa vào phân tích tỷ suất sinh lời và beta, một vài nhà nghiên cứu cũng đã xem xét ảnh hưởng của sự không đối xứng lên tỷ suất sinh lời mong đợi Phân phối chuẩn thì đối xứng có nghĩa là tồn tại sự cân bằng giữa quan sát dương và âm Trái lại không đối xứng dương thể hiện một 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 một cách có thể giải thích cho các kết quả mà ở đó mô hình xem ra định giá thấp các cổ phiếu có beta thấp (vì vậy các nhà đầu tư nhận được tỷ suất sinh lời cao hơn giá trị mong đợi) Và định giá cao các cổ phiếu có beta cao (vì vậy các nhà đầu tư nhận được tỷ suất sinh lời thấp hơn giá trị mong đợi) Một vài kết quả ban đầu khẳng định các giá trị mong đợi này, nhưng cũng tìm thấy rằng các cổ phiếu có beta cao mất đối xứng dương cao, điều này muốn nói rằng các nhà đầu tư thích cổ phiếu có bất đối xứng dương cao, chúng cho cơ hội tỷ suất sinh lời rất lớn

Kraus và Litzenberger đã kiểm định mô hình CAPM đối với sự bất đối xứng và khẳng định rằng nhà đầu tư sẵn sàng trả cho bất đối xứng dương Họ kết luận rằng các hiệu chỉnh ba mô hình CAPM hiện tại của họ đúng với việc đánh giá sai về các cổ phiếu có rủi ro cao và thấp mâu thuẫn với mô hình CAPM chuẩn Tầm quan trọng của bất đối xứng được Sears, Wei và Lim ủng hộ qua các nghiên cứu của họ

1.3.5 Ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp , tỷ số P/E và đòn bẩy

Khi đề cập đến các phân tích mở rộng về ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp và chỉ số P/E (chỉ số giá thị trường trên thu nhập mỗi cổ phiếu) cho thấy cả hai biến này có ảnh hưởng ngược lên tỷ suất sinh lợi sau khi xem xét mô hình CAPM Các kết quả này hàm ý rằng các biến quy mô doanh nghiệp và P/E là

các nhân tố rủi ro bổ sung cần được xem xét với beta (tương tự như các tranh luận về sự phân phối không đối xứng) Cụ thể, tỷ suất sinh lời mong đợi là một phương trình dương của beta nhưng các nhà đầu tư cũng đòi hỏi tỷ suất sinh lời cao hơn từ các doanh nghiệp tương đối nhỏ và các cổ phiếu có tỷ số P/E tương đối thấp

Bhandari tìm thấy rằng đòn bẩy tài chính (được đo lường bằng tỷ số nợ/ vốn cổ phần) cũng giúp giải thích bộ phận tiêu biểu của tỷ suất sinh lợi trung bình sau khi xem xét cả beta và quy mô doanh nghiệp Điều này hàm ý rằng mô hình CAPM đa biến với ba biến rủi ro: beta, quy mô doanh nghiệp, và đòn bẩy tài chính

1.3.6 Hiệu quả của giá trị sổ sách – giá thị trường, nghiên cứu của Fama

French

Một nghiên cứu được thực hiện bởi Fama và French đã cố gắng đánh giá các vai trò kết hợp của beta thị trường, quy mô, đòn bẩy tài chính, và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trong mẫu tiêu biểu của tỷ suất sinh lợi trung bình trên các cổ phiếu của NYSE, AMEX, và Nasdaq Trong khi một số nghiên cứu trước đây tìm thấy mối quan hệ dương đáng kể giữa tỷ suất sinh lời và beta, thì nghiên cứu này tìm thấy rằng mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lời trung bình không tồn tại trong suốt thời kỳ từ 1963-1990, ngay cả khi dùng beta để giải thích cho tỷ suất sinh lời trung bình Trái lại, các kiểm định lần lượt giữa tỷ suất sinh lời trung bình với quy mô, đòn bẩy và tỷ số giá trị sổ sách so với giá trị thị trường của vốn cổ phần (B/P) cho thấy rằng tất cả các biến này đều quan trọng và có tín hiệu mong đợi

Theo các kết luận này, Fama-French đã đề xuất sử dụng mô hình CAPM

ba nhân tố và đã sử dụng mô hình này trong một nghiên cứu sau đó để giải thích con số không bình thường của các nghiên cứu trước đó

1.3.7 Tóm lược kết quả thực nghiệm về rủi ro và tỷ suất sinh lời của mô hình CAPM

Hầu hết các chứng cứ ban đầu về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời và rủi

ro hệ thống của một danh mục hỗ trợ cho mô hình CAPM; có một bằng chứng là các điểm chặn nói chung cao hơn rf thông thường, điều này phù hợp với mô hình beta bằng không hay sự tồn tại lãi suất đi vay cao hơn Trong một nghiên cứu các biến khác mà có thể giải thích cho các tỷ suất sinh lời bất thường, các biến bổ sung được xem xét bao gồm khoản thời gian ngắn của phân phối (không đối xứng) Các kết quả này cho thấy rằng sự phân bổ không đối xứng dương và các beta cao hơn thì tương đương nhau

Lý thuyết thị trường hiệu quả cung cấp chứng cứ mở rộng rằng ngoài beta có các biến như quy mô, tỷ số P/E, đòn bẩy tài chính, B/P cũng có khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi

Một nghiên cứu sau đó được thực hiện bởi Dennis, Perfect, Snow và Wiles khẳng định lại các kết quả của Fama French và cho thấy sự vượt trội của mô hình ba nhân tố sau khi giả định 1% chi phí giao dịch và tái điều chỉnh hằng năm (kết quả tối ưu được rút ra từ việc tái điều chỉnh hàng 4 năm) Trong khi Fama-French đo lường beta bằng tỷ suất sinh lợi hàng tháng thì Kothari, Shanken và Sloan đã đo lường beta bằng tỷ suất sinh lời hằng năm để né tránh các vấn đề về giao dịch và nhận thấy một phần bù đắp đáng kể cho rủi ro beta Họ đề xuất là các kết quả của Fama-French chắc hẳn định kỳ đối với phạm vi thời gian này và có thể không đáng kể trên khoảng thời gian dài hơn Pettengill, Dundaram và Matthur lưu ý rằng các nghiên cứu thực nghiệm đặc biệt sử dụng tỷ suất sinh lời thực tế để kiểm định mô hình CAPM trong khi lý thuyết lại chuyển vào tỷ suất sinh lợi mong đợi Khi các nhà nghiên cứu điều chỉnh đối với tỷ suất sinh lời vượt trội thị trường âm, họ nhận thấy có mối quan hệ phù hợp và đáng kể giữa

beta và tỷ suất sinh lời Khi Jaganathan và Wang dùng một mô hình CAPM có điều kiện cho phép thay đổi trong beta và phần bù rủi ro thị trường, mô hình này đã hoạt động tốt trong việc giải thích mẫu tiêu biểu của các tỷ suất sinh lời Grundy và Malkiel cũng tranh cãi rằng beta là một thước đo hữu dụng của rủi ro trong suốt thời kỳ thị trường đi xuống

1.3.8 Danh mục thị trường: Lý thuyết và thực tiễn

Trong mô hình CAPM danh mục thị trường bao gồm tất cả các tài sản rủi

ro trong nền kinh tế vì thế danh mục thị trường không chỉ bao gồm các cổ phiếu và trái phiếu Mỹ mà còn bao gồm cả bất động sản, quyền chọn, tranh nghệ thuật, nhãn hiệu, trái phiếu và cổ phiếu nước ngoài…., với tỷ trọng bằng với giá trị thị trường tương đối của chúng

Mặc dù khái niệm về danh mục thị trường phù hợp về mặt lý thuyết nhưng thật khó - nếu muốn nói là không thể – để áp dụng khi kiểm định hoặc sử dụng mô hình CAPM Dễ nhất là sử dụng một chuỗi các cổ phiếu của NYSE, AMEX, và các thị trường chứng khoán quốc tế chủ chốt như Tokyo, London, và Đức Cũng có một chuỗi chứng khoán của thị trường OTC, nhưng các chuỗi chứng khoán này nói chung không hoàn hảo Hơn nữa có một sự gia tăng trong số lượng các chỉ số chứng khoán Cũng có một chuỗi trái phiếu Mỹ được biết đến (chẳng hạn như một chuỗi trái phiếu từ J.P Morgan, Slomo Brothers, và Merrill Lynch) Vì sự khó khăn trong việc lấy các chuỗi sẵn có hàng tháng trong mô hình theo thời gian đối với số lớn các tài sản khác được đề cập, hầu beta các nghiên cứu đã tự giới hạn bằng cách sử dụng một chuỗi cổ phiếu hoặc trái phiếu Thật ra, phần lớn các nghiên cứu đã chọn S&P 500 hoặc một vài chuỗi cổ phiếu khác của NYSE, rõ ràng các chuỗi nay chỉ giới hạn trong cổ phiếu Mỹ, các chuỗi này chiếm chưa đến 20% danh mục của tài sản rủi ro quốc tế Đại bộ phận giả sử các chuỗi này được sử dụng như là đại diện danh mục thị trường có tương quan cao với danh mục thị trường đúng nghĩa

Các nghiên cứu của Roll cho thấy nếu như danh mục thị trường chuẩn được xác định sai thì không thể đo lường chính xác thành quả của nhà quản lý danh mục Một danh mục thị trường được xác định sai có thể có hai ảnh hưởng: Thứ nhất: beta được tính toán cho các danh mục khác nhau có thể sai vì danh mục thị trường được sử dụng tính toán rủi ro hệ thống của danh mục không phù hợp Thứ hai đường SML được rút ra có thể sai vì nó xuất phát từ rf đến một danh mục M

bị xác định sai và điều này cho thấy thành quả của nhà quản trị kém hơn

Roll chắc rằng việc kiểm định mô hình CAPM đòi hỏi phải phân tích xem danh mục được dùng làm đại diện cho danh mục thị trường có hiệu quả về giá trị trung bình/phương sai (tức nằm trên đường hiệu quả Markowitz) hay không và nó có phải là danh mục thị trường tối ưu không Rollcho thấy nếu danh mục đại diện thị trường (chẳng hạn như chỉ số S&P 500) là hiệu quả về mặt toán học nó có thể thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lời và beta rút ra cho danh mục này Chẳng may, nay không phải là một kiểm định đúng cho CAPM vì không kiểm định với đường SML đúng

Tóm lại, một đại diện thị trường không chính xác sẽ ảnh hưởng đến cả thước đo rủi ro beta, và cả vị trí lẫn độ dốc của đường SML được sử dụng để đánh giá thành quả danh mục Nói chung, các sai sót sẽ dẫn đến ước lượng cao hơn thành quả của các nhà quản lý danh mục vì đại diện cho thị trường có thể hiệu quả bằng một danh mục thị trường đúng nghĩa, vì vậy độ dốc của đường SML sẽ bị ước lượng thấp hơn Ngoài ra, thước đo beta nói chung sẽ bị ước lượng thấp vì danh mục thị trường đúng nghĩa sẽ có một phương sai thấp hơn cho đại diện thị trường cụ thể nào đó vì tính đa dạng hóa của danh mục thị trường đúng nghĩa hơn

1.4 Kinh nghiệm của các nước về tính toán hệ số beta

Ở các nước có thị trường tài chính phát triển, các nhà đầu tư chứng khoán sử dụng mô hình hồi quy dựa trên số liệu lịch sử để ước tính hệ số beta (β) vì

vậy có một số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số β Chẳng hạn ở Mỹ người ta có thể tìm thấy thông tin về β từ các nhà cung cấp dịch vụ là Value Line Investment Survey, Standard&Poor’s Stock Reports Ở Canada thông tin về β do Burns Fly Limited cung cấp Với các chỉ số beta của các công ty hàng đầu tại Mỹ cho cung cấp thông tin cần thiết cho các nhà đầu tư xác định được một cách tương đối chứng khoán được định giá cao hay thấp và từ đó có quyết định mua hay bán tài sản đó

Những bảng sau cung cấp hệ số β tại Mỹ và Canada:

Bảng 1.1 : Hệ số β của một số cổ phiếu Mỹ

DD E.I Du Pont De Nemours & Co (Dupont) 0,894

IBM International Business Machines Corp 1,598

Nguồn: http://screen.yahoo.com/stocks.html, tham khảo ngày 19/01/2005

Bảng 1.2 : Hệ số β của một số cổ phiếu Canada

Stt Tên cổ phiếu Hệ số β

Nguồn: Burns Fry Limited, Toronto 1993

Một ví dụ phân tích về CAPM, xem xét các hoạt động của một trong những thành phần của chỉ số Major Market, Ngân hàng American Express được so với chỉ số S&P 500 trong thời hạn 60 tháng từ tháng 01/1988 đến tháng 12/1992 thể hiện qua các chấm nhỏ

Hình 1.3 Đồ thị về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời American Express và chỉ số S&P 500

Tỷ suất sinh lời vượt trội American

Các công ty tư vấn tính toán chỉ số hồi quy của một chứng khoán bất kỳ trong một thời gian dài và từ đó đánh giá mức độ ổn định của chỉ số beta Trong bảng liệt kê sau thể hiện chỉ số beta và alpha của chứng khoán IBM được Ông Campell R Harvey tính toán từ năm 1926 đến năm 1994, tỷ suất sinh lời tính hàng tháng và nguồn số liệu được lấy từ Trung tâm nghiên cứu giá chứng khoán

(Center for Research in Security Prices) Chỉ số thị trường được sử dụng là chỉ số chứng khoán NYSE, và kết quả như sau:

Bảng 1.3: Hệ số beta của Tập đoàn IBM

Nguồn: Finance- Asset Pricing and Risk Management : Campell R Harvey

1.5 Tổng quan về hồi quy

1.5.1 Kiểm tra mức độ của hệ số tương quan:

Mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ suất sinh lời của chứng khoán i và tỷ suất của danh mục thị trường M thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

Ri,t = αi + βi RM, t+ε (1.8)

Trong đó:

Ri,t : tỷ suất sinh lời của tài sản i trong thời gian t

RM, t : tỷ sinh lời của danh mục M trong thời gian t

αi : thành phần cố định huy tung độ của phương trình hồi quy và bằng với Ri, - βi RM

βi :rủi ro hệ thống (beta) của tài sản/chứng khoán/cổ phiếu i,

βi = Cov iM/δ2

M

ε:phần sai số ngẫu nhiên

Khi dùng phương pháp hồi quy để ước lượng hệ số góc beta của phương trình trên ta cần xác định mối tương quan (r) giữa tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường RM và tỷ suất sinh lời của cổ phiếu i là Ri và r dao động từ -1 đến +1 được tính theo công thức sau:

(1.9)

Trong đó : N là số quan sát và δ i δ M là độ lệch chuẩn của của biến Ri và RM

- Giá trị r cho biết không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến chưa hẳn có nghĩa là 2 biến đó không có mối liên hệ Do đó hệ số tương quan tuyến tính chỉ nên được sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến tính

Khi xác định r cần cảnh giác với những mối quan hệ gọi là tương quan giả,

2 biến định lượng có thể có hệ số tương quan rất r cao nhưng thực tế chẳng có quan hệ gì, giá trị r cao tính được chỉ do một sự ngẫu nhiên trong mẫu và là một sản phẩm chế tác của kỹ thuật thống kê đang được sử dụng Giá trị r cao đó có thể là vô nghĩa khi kiểm định độ phù hợp tổng thể của nó

N ∑ (Ri – Ri)(RM –RM)

r = i=1 (N-1) δ i δ M

-

- Hệ số tương quan là một thước đo mang tính đối xứng, bởi vì nếu thay đổi vai trò của hai biến Ri và RMcho nhau trong công thức thì kết quả không thay đổi Hệ số tương quan tuyến tính không có đơn vị đo lường, và nó không bị ảnh hưởng bởi những phép biến đổi tuyến tính như cộng trừ nhân hoặc chia tất cả các giá trị của một biến bởi một hằng số

1.5.2 Các giả định đối với phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được Từ các kết quả quan sát trong mẫu, thì cần suy luận giữa các biến trong tổng thể Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó Nếu các giả định bị vi phạm thì kết quả ước lượng không đáng tin cậy Suy rộng các kết quả của mẫu cho các giả trị của tổng thể phải trên cơ sở của giả định cần thiết sau:

Phân phối chuẩn và phương sai bằng nhau: đối với bất kỳ giá trị nào của của biến độc lập RM thì phân phối của biến phụ thuộc Ri là phân phối chuẩn với trung bình của Ri tại một giá trị RM cụ thể là μ(Ri / RM)và phương sai không đổi

δ2 Giả thuyết này cho rằng không phải tất cả các tỷ suất sinh lời của chứng khoán bằng nhau cũng có tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường bằng nhau Mà thay vì vậy sẽ có một phân phối chuẩn của tỷ suất sinh lời chứng khoán tại mỗi mức tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường Mặc dù các phân phối này có trung bình khác nhau Chúng đều có phương sai bằng nhau

Độc lập: các giá trị Ri độc lập thống kê đối với nhau, tức là quan sát này không bị ảnh hưởng bởi các quan sát khác Cụ thể là tỷ suất sinh lời của chứng khoán ở thời điểm này này sẽ không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của chứng khoán ở thời điểm khác

Tuyến tính: Tất cả các giá trị trung bình μ(Ri / RM) đều nằm trên một đường thẳng, đường hồi quy của tổng thể Nói cách khác giả định cho rằng mô

hình hồi quy tuyến tính ta lựa chọn là đúng nên các giá trị Ri trung bình ước lượng được từ mô hình tại một giá trị cụ thể RM đều nằm trên đường hồi quy tổng thể

Khi chỉ có một biến độc lập, thì mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể của chúng ta có thể mô tả bằng

Ri,t = αi + βi RM, t+ε

Độ lớn của độ dốc và hằng số của tổng thể được ký hiệu là βi và αi Thành phần ε được gọi là sai số thực, là chênh lệch giữa giá trị thực Ri quan sát được và giá trị dự báo (trung bình của các giá trị của biến Ri tại điểm RM tức là:

1.5.3 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Trong mô hình hồi quy tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa một biến độc lập- tỷ suất sinh lời của danh mục M và biến phụ thuộc - tỷ suất sinh lời của biến phu thuộc- tỷ suất sinh lời của chứng khoán i theo công thức Ri,t = αi + βi RM, t+ε thì công việc quan trọng của thủ tục thống kê xây dựng mô hình từ dữ liệu đều chứng minh tính phù hợp của mô hình Bởi vì hầu như không có một đường thẳng nào có thể phù hợp hoàn toàn với tập dữ liệu, vẫn luôn có sự sai lệch giữa các giá trị dự báo được cho bởi đường thẳng và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần

dư) Để biết mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu thì phải dùng một thước đo về tính phù hợp của mô hình

Một thước đo sự phù hợp của mô hình tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2 (coefficient of determination) Công thức tính R2 xuất phát từ ý tưởng: toàn bộ biến thiên quan sát được của biến phụ thuộc được chia thành 2 phần – phần biến thiên do hồi quy và phần biến thiên không do hồi quy (hay còn gọi là phần dư) Như vậy giá trị R2 làm thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy theo nguyên tắc R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, R2

càng gần 0 thì mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu

Rõ ràng nếu tất cả các tỷ suất sinh lời chứng khoán i quan sát được đều nằm ngay trên đường hồi quy tuyến tính thì hệ số tương quan giữa giá trị thực tế và giá trị R2 =1 thể hiện mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là phù hợp 100% với tập dữ liệu mẫu Và đây là tình huống không tưởng vì mô hình có tốt nhất cũng không thể đạt được giá trị R2 này vì còn có những nhân tố tác động khác mà không thể nhận biết được hết, hay có nhận biết cũng khó có thể mô hình hoá được, và nếu mô hình hoá được cũng chưa chắc đã thu thập được dữ liệu về nó

1.5.4 Độ chính xác khi ước lượng các tham số của tổng thể từ hệ số hồi quy mẫu

Một giá trị thống kê tính toán từ mẫu cho chúng ta mọât ước lượng điểm về tham số chưa biết của tổng thể Một ước lượng điểm có thể được xem như là phỏng đoán tốt nhất về giá trị của tổng thể Do không biết được các tham số αi,

βi của tổng thể, nên phải ước lượng chúng từ các hệ số hồi quy tính toán được bằng phương pháp OLS (Ordinary least square) – phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường từ mẫu Các hệ số αi, βi được dùng để ước lượng các tham số này của tổng thể

Tuy nhiên, độ dốc và hằng số (giao điểm giữa trục tung và đường thẳng) tính từ mẫu cụ thể sẽ khác với các giá trị của tổng thể và khác nhau với độ dốc và hằng số tính từ mẫu khác bởi vì mẫu được chọn ngẫu nhiên từ tổng thể, do đó hai tham số này cũng có một phân phối mẫu Khi các giả định cần thiết để thực hiện hồi quy tuyến tính được thoả mãn thì phân phối của αi và βi là phân phối chuẩn với trung bình chính là giá trị αi, βi của tổng thể

1.5.5 Kiểm định các giả thuyết

Trong mô hình hồi quy tuyến tính ta phải thực hiện 2 kiểm định là giả thuyết về độ phù hợp của mô hình (phân tích phương sai) và kiểm định giả thuyết mức ý nghĩa của hệ số hồi quy

a Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình (Phân tích phương sai)

Khi xây dựng xong mô hình hồi quy tuyến tính, vấn đề đặt ra là xem xét độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị Rsquares Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể chúng ta đặt giả thuyết hệ số Rsquare của tổng thể =0 Nếu sau khi tiến hành bài toán kiểm định và có đủ bằng chứng bác bỏ giả thuyết Ho: R2

pop =0 thì đây là thành công bước đầu của mô hình hồi quy tuyến tính

Đại lượng F được sử dụng cho kiểm định này Nếu xác suất F nhỏ thì giả thuyết R2

pop =0 bị bác bỏ Các số liệu tính toán F thường được lấy từ phân tích phương sai ANOVA mà trong đó meansquare là độ lệch bình phương bình quân hay độ lệch quân phương bằng tổng các độ lệch bình phương chia cho bậc tự do tương ứng df F được tính trực tiếp từ tỷ số giữa độ lệch quân phương hồi quy và độ lệch quân phương phần dư:

(1.10)

meansquare regression F=

meansquare residual

b Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy

Một giả thuyết thường được kiểm định là độ dốc của mô hình tổng thể (βi) bằng 0 Mặc dù mô hình hồi quy tuyến tính mẫu được xây dựng có giá trị hệ số độ dốc βi = 0 nhưng chưa thể chắc là hệ số độ dốc của mô hình tổng thể đã khác

0, vì vậy cần phải thực hiện kiểm định để có kết luận về βi Giả thuyết dùng để kiểm định giả thuyết này là Ho: βi =0 , nếu giả thuyết này đúng thì tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường không có quan hệ với tỷ suất sinh lời của chứng khoán i, hay nói cách khác là giá trị RM độc lập và không có ảnh hưởng giá trị Ri

1.5.6 Dự đoán bằng mô hình hồi quy

Một trong những ứng dụng của mô hình hồi quy tuyến tính là để dự báo, thông qua phương trình hồi quy tuyến tính Ri,t = αi + βi RM, t+ε thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời RM của danh mục M và tỷ suất sinh lời Ri của chứng khoán i thì ứng với mỗi giá trị tỷ suất sinh lời của thị trường ta có thể dự đoán được tỷ suất sinh lời của chứng khoán i

1.5.7 Giới hạn của phương trình hồi quy đơn biến

Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến Ri,t = αi + βi RM, t+ε là lấy yếu tố tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường M giải thích sự biến thiên của tỷ suất sinh lời chứng khoán i trong thời gian t là phương trình đã giản lược đi các yếu tố khác tác động đến tỷ suất sinh lời của chứng khoán i Trên thực tế tỷ suất sinh lời của chứng khoán i còn có thể tác động bởi nhiều yếu tố như chỉ số P/E, tốc độ tăng trưởng EPS, hệ số ROE, quy mô của công ty ….vì thế phương trình đơn biến này chưa giải thích chính xác lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán cụ thể Mặc dù trên thực tế tỷ suất suất sinh lời của danh mục thị trường M tăng trước và sau đó kéo theo tỷ suất sinh lời các chứng khoán trong danh mục thị trường M tăng theo nhưng để tăng tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường M thì tỷ suất sinh lời của các chứng khoán “blue chip” có tỷ trọng cao trong danh mục thị trường M sẽ tăng trước để kéo tỷ suất sinh lời danh mục thị trường M tăng, vì

vậy yếu tố nào tác động vào tỷ suất sinh lời của các chứng khoán “blue chip”, và đó có thể là do công ty kinh doanh hiệu quả, niềm tin và lạc quan của nhà đầu tư vào triển vọng công ty, tình hình kinh tế phát triển tốt…sẽ có rất nhiều yếu tố tác động vào tỷ suất sinh lời của các chứng khoán “blue chip“ này Vì thế mô hình hồi quy đơn biến sẽ không giải thích được tỷ suất sinh lời của một số cổ phiếu có biến thiên không hệ thống cao hơn mức trung bình so với biến thiên tổng thể

Kết luận chương 1

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM-The Capiatal Asset Pricing Model) đã chỉ ra rằng rủi ro hệ thống là mối quan tâm của nhà đầu tư vì chúng không thể loại bỏ được những biện pháp đa dạng hoá danh mục đầu tư Điều đặc biệt, CAPM cho chúng ta biết thu nhập kỳ vọng của một chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư được tính tương đương với thu nhập của một chứng khoán không có rủi ro cộng thêm một phụ phí rủi ro Trong mô hình CAPM phần bù rủi ro chứng khoán là kết quả tính toán của mức độ rủi ro chứng khoán nhân với tỷ suất sinh lợi vượt trội (bằng tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường trừ đi tỷ suất sinh lời phi rủi ro)

Hệ số beta của một chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư là một chỉ số của rủi ro hệ thống của tài sản đó được xác định bằng phương pháp toán hồi quy tuyến tính Hệ số beta được tính toán dựa trên số liệu quá khứ giữa thu nhập của tài sản rủi ro đó và thu nhập của danh mục thị trường Tuy nhiên cần thực hiện kiểm định sự phù hợp mô hình và ý nghĩa hệ số hồi quy khi tính toán beta

Hệ số beta thay đổi theo thời gian và tùy từng thời kỳ của thị trường mà hệ số beta được tính toán sẽ khác nhau nhưng sẽ có ý nghĩa cho nhà đầu tư tại từng thời điểm, họ đánh giá được cổ phiếu có mức độ rủi ro như thế nào so thị trường

CHƯƠNG 2: TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM TRONG THỜI GIAN QUA

VÀ THỰC TRẠNG VIỆC TÍNH HỆ SỐ BETA

2.1 Tình hình phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua

2.1.1 Qui mô thị trường chứng khoán có tổ chức đã phát triển khá nhanh

+ Thị trường cổ phiếu: Đến 31/12/2006 đã có 193 công ty niêm yết /đăng ký giao dịch tại các Trung tâm giao dịch chứng khoán, tổng giá trị vốn hóa thị trường cổ phiếu đạt 221.156 tỷ đồng (tương đương 14 tỷ USD), chiếm 22,7% GDP 2006 (tăng gần 20 lần so với cuối năm 2005) Sự phát triển nhanh về quy mô thị trường cổ phiếu là do tăng nhanh tổng khối lượng cổ phiếu lưu hành (khoảng 8 lần), tăng số lượng và quy mô công ty niêm yết/đăng ký giao dịch (từ

41 công ty vào cuối năm 2005 tăng lên 193 công ty), đặc biệt là sự có mặt của các công ty lớn; thêm nữa do có sự tăng về giá cổ phiếu; mức tăng giá cổ phiếu bình quân toàn thị trường khoảng 2,5 lần do chỉ số giá cổ phiếu bình quân thị trường, đặc biệt tăng giá cổ phiếu của các công ty trong ngành ngân hàng, điện lực, hàng không, công nghệ thông tin mới đưa vào niêm yết trên thị trường

+ Về thị trường trái phiếu: Nhìn chung hoạt động đầu thầu trái phiếu Chính phủ trong thời gian qua tăng trưởng khá tốt Hiện nay có gần 400 loại trái phiếu Chính phủ, trái phiếu đô thị và trái phiếu ngân hàng niêm yết với tổng trị giá trên 70.000 tỷ đồng, bằng 7,7% GDP 2006 Ngày 20/06/2006 Bộ Tài Chính đã ký quyết định 2276/QĐ-BTC về việc tập trung đấu thầu trái phiếu Chính phủ tại Trung Tâm giao dịch chứng khoán (TTGDCK) Hà Nội và tính từ đó đến nay TTGDCK Hà Nội tổ chức được 18 đợt đấu thầu trái phiếu Sau một thời gian thực hiện quyết định 2276/QĐ-BTC đã cho thấy hiệu quả của việc tổ chức đầu

thầu trái phiếu Chính phủ tại TTGDCK Hà Nội thể hiện ở chỗ tỷ lệ thành công cao hơn và lãi suất huy động thấp hơn, số thành viên đầu thầu có xu hướng tăng + Bên cạnh việc niêm yết cổ phiếu, trái phiếu Chính phủ, thị trường đón nhận công cụ tài chính mới đó là chứng chỉ quỹ đầu tư chứng khoán VF1 (500 tỷ đồng); quỹ đầu tư Prudential (500 tỷ đồng) và 3.550 tỷ đồng trái phiếu của các Ngân hàng Vietcombank và BIDV

- Số lượng nhà đầu tư trong và ngoài nước tham gia thị trường chứng khoán ngày càng đông đảo

+ Tính đến tháng 12/2006, số lượng tài khoản giao dịch của nhà đầu tư vào khoảng trên 100.000 (tăng 3 lần so với cuối năm 2005 và trên 30 lần so với năm đầu mới mở thị trường); nhà đầu tư nước ngoài có khoảng 1.700 và hiện đang nắm giữ khoảng 25%-30% số lượng cổ phiếu của các công ty niêm yết, trong đó có một số nhà đầu tư chứng khoán quốc tế như: JP Morgan; Merryll Lynch; Citigroup…

+ Sự phát triển thị trường chứng khoán đã thu hút các nhà đầu tư nước ngoài tại Việt Nam thông qua các quỹ đầu tư chứng khoán Đến cuối năm 2006 có 23 quỹ với quy mô đầu tư ước đạt 2,3 tỷ USD và gần 50 tổ chức đầu tư nước ngoài mở tài khoản hoặc ủy thác đầu tư trên thị trường chứng khoán

2.1.2 Hoạt động của các công ty chứng khoán, quỹ đầu tư

Trong năm 2006, Ủy Ban Chứng Khoán đã cấp phép hoạt động kinh doanh chứng khoán cho 41 công ty chứng khoán, 12 công ty quản lý quỹ; 03 quỹ đầu tư chứng khoán Như vậy đến cuối tháng 12/2006 đã có 55 công ty chứng khoán (03 công ty đã đang ký giao dịch cổ phiếu trên Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội), 18 công ty quản lý quỹ; 06 ngân hàng hoạt động lưu ký (02 ngân hàng trong nước và 04 ngân hàng nước ngoài)

Các công ty niêm yết đã có tiến bộ trong việc thực hiện công bố thông tin, quản trị doanh nghiệp và huy động vốn qua thị trường chứng khoán

Các công ty niêm yết thực hiện ngày càng tốt hơn quy định về công bố thông tin; hầu hết các công ty niêm yết đã thực hiện công bố thông tin định kỳ đúng hạn và thực hiện nghiêm túc quy chế quản trị thông tin theo thông lệ tốt nhất

Các công ty niêm yết đã huy động vốn qua thị trường chứng khoán ngày càng nhiều Trong năm 2006 có 27 doanh nghiệp niêm yết huy động vốn qua thị trường chứng khoán (vốn cổ phần và trái phiếu) trên 1.300 tỷ đồng; có 15 công

ty cổ phần phát hành 250 tỷ đồng ra công chúng để huy động vốn Các ngân hàng, Tổng Công ty cũng tham gia phát hành trái phiếu (Vietcombank và BIDV có 3.550 tỷ đồng) và đã đưa vào niêm yết trên thị trường chứng khoán Tổng công ty điện lực (EVN) phát hành 2.600 tỷ đồng; Công ty chứng khoán Sài Gòn đã phát hành 500 tỷ đồng trái phiếu chuyển đổi

Trong thời gian gần đây, nhiều quỹ đầu tư nước ngoài đã thâm nhập và tích cực triển khai các hoạt động đầu tư kinh doanh tại Việt Nam, trở thành kênh đầu

tư vào Việt Nam khá hiệu quả Sau đây là một số quỹ đầu tư:

Vietnam Opportunity Fund (VOF) của Vinacapital bắt đầu hoạt động tại Việt Nam từ tháng 9/2003, đến nay quỹ có quy mô vốn gần 250 triệu USD, đứng đầu về quy mô vốn đầu tư tại Việt Nam

VOF hiện đã đầu tư hơn 100 triệu USD vào Việt Nam, trong đó đầu tư 54 triệu USD vào sàn giao dịch thứ cấp phi tập trung (OTC), 17 triệu USD vào khu vực kinh tế tư nhân, 11,9 triệu USD vào bất động sản và 16,9 triệu USD vào 13 công ty niêm yết chứng khoán VOF hiện còn dành hơn 86,1 triệu USD cho những khoản đầu tư mới

Vietnam Emerging Equity Fund (VEEF) vào thị trường Việt Nam từ tháng 11/2005 với quy mô vốn khoảng 15,9 triệu USD VEEF tập trung đầu tư vào những công ty niêm yết hoặc chuẩn bị niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Đến giữa quý 3/2006, VEEF đã đầu tư vào 28 công ty Việt Nam

Mekong Enterprise Fund (MEF) ra đời từ tháng 4/2002 với quy mô vốn 18,5 triệu USD và do Công ty Mekong Capital quản lý Đối tượng đầu tư của MEF là những công ty gia đình vừa và nhỏ, có kết quả kinh doanh tốt và có khuynh hướng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Đến nay, MEF đã đầu

tư vào 10 doanh nghiệp với tổng vốn khoảng 14 triệu USD

Với quy mô 100 triệu USD, IDG Ventures Vietnam (IDGVV) đầu tư vào những doanh nghiệp có tiềm năng phát triển cao thuộc các ngành công nghệ thông tin, viễn thông, Internet, truyền thông và công nghệ sinh học Đến nay, IDGVV đã đầu tư 5 triệu USD vào 4 doanh nghiệp là PeaceSoft, Isphere, VinaGame và VietnamWorks.com

2.1.3 Hệ thống các tổ chức trung gian ngày càng phát triển

Trong năm 2006, Ủy Ban Chứng Khoán đã cấp phép hoạt động kinh doanh chứng khoán cho 41 công ty chứng khoán, 12 công ty quản lý quỹ, 03 quỹ đầu tư chứng khoán Như vậy đến cuối tháng 12/2006 đã có 55 công ty chứng khoán (03 công ty đã đăng ký giao dịch cổ phiếu trên Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội), 18 công ty quản lý quỹ, 06 ngân hàng hoạt động lưu ký (02 ngân hàng trong nước và 04 ngân hàng nước ngoài)

Các công ty chứng khoán đã triển khai tốt các mảng hoạt động nghiệp vụ, đặc biệt công tác tư vấn cổ phần hóa; Năng lực tài chính của các công ty chứng khoán đã được nâng cao, vốn điều lệ đạt khoảng 77 tỷ đồng/công ty, tăng 26%

so với cuối năm 2005

2.1.4 Hệ thống các thành viên lưu ký chứng khoán, ngân hàng chỉ định thanh toán và ngân hàng giám sát phục vụ tốt cho thanh toán giao dịch chứng khoán

Từ ngày 1/5/2006, Trung tâm lưu ký chứng khoán (TTLKCK) bắt đầu đi vào hoạt động trên cơ sở tiếp nhận nhiệm vụ đăng ký, lưu ký và bù trừ thanh toán chứng khoán từ các Trung tâm giao dịch chứng khoán Đến nay, TTLKCK đã có 41 tổ chức tham gia hoạt động lưu ký chứng khoán TTLKCK đã nhận lưu ký trên 1.206 triệu cổ phiếu của các công ty cổ phần, chiếm 45,15% tổng số cổ phiếu đăng ký niêm yết; trên 700 triệu trái phiếu chiếm 98% trái phiếu niêm yết và trên 87 triệu chứng chỉ quỹ chiếm 88% chứng chỉ quỹ niêm yết

Ngân hàng chỉ định thanh toán và các ngân hàng giám sát đã thực hiện tốt chức năng thanh toán, bù trừ và giám sát hoạt động của các công ty quản lý quỹ, quỹ đầu tư chứng khoán

2.1.5 Các Trung tâm giao dịch chứng khoán đã vận hành hệ thống giao dịch thông suốt, cơ bản đáp ứng được yêu cầu giao dịch của thị trường

Trong năm 2006, Trung tâm giao dịch chứng khoán TP HCM đã tổ chức được 250 phiên giao dịch an toàn, suôn sẽ, chỉ số VN Index tăng từ 305,28 điểm (31/12/2005) lên 751 điểm ngày 29/12/2006; Hiện nay Trung tâm đang triển khai dự án nâng cấp hệ thống giao dịch của Trung tâm để phục vụ cho việc mở rộng và phát triển thị trường trong thời gian tới; Ủy Ban chứng khoán đã xây dựng, trình Bộ Tài chính gửi lấy ý kiến các Bộ, ngành liên quan về đề án chuyển Trung tâm giao dịch chứng khoán Tp HCM thành Sở giao dịch chứng khoán theo tinh thần của Luật chứng khoán

Trong năm 2006 hệ thống giao dịch báo giá và thỏa thuận tại Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội đã hoạt động ổn định, thông suốt Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội đã thực hiện được 250 phiên giao dịch; Chỉ số Hastc-

Index 237,điểm vào phiên giao dịch ngày 29/12/2006 tăng 146,65 điểm so với phiên giao dịch đầu năm Hiện nay, Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội đang triển khai xây dựng hệ thống giao dịch từ xa (bỏ sàn giao dịch) và xây dựng thị trường trái phiếu chuyên biệt

- Hoạt động đấu giá cổ phần hóa đã được đẩy mạnh

Tính đến nay, 2 Trung tâm giao dịch chứng khoán đã tổ chức được 177 phiên đấu giá (năm 2005 là 64 phiên) với hơn 768 triệu cổ phiếu chào bán; bán được hơn 645 triệu cổ phiếu đạt 84% tổng số lượng chào bán, thu được hơn 12.880 tỷ đồng Giá đầu bình quân tăng gần 2 lần so với mệnh giá Các phiên đấu giá tổ chức qua 2 trung tâm giao dịch đảm bảo đúng các quy định hiện hành, đảm bảo công khai, minh bạch hơn trong quá trình cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước Đây là một thành công hết sức to lớn trong tiến trình thực hiện cổ phần hóa các doanh nghiệp của Việt Nam theo hướng công khai minh bạch hơn, thu hút được sự tham gia của đông đảo công chúng đầu tư Ngoài ra, từ việc đấu giá cổ phần hóa đã tạo điều kiện phát triển hàng hóa cho Trung tâm chứng khoán tốt hơn

2.1.6 Về quản lý hoạt động thị trường chứng khoán: Đã từng bước hoàn thiện cơ bản khung pháp lý, chính sách cho hoạt động và phát triển thị trường chứng khoán, nâng cao tính công khai minh bạch và năng lực giám sát thị trường

- Trong năm 2006, đã tập trung vào công tác xây dựng Luật chứng khoán; Luật chứng khoán được Quốc hội thông qua tháng 6/2006 và có hiệu lực từ 1/1/2007 là một bước hoàn thiện cơ bản khung pháp lý cũng như tạo tin tưởng cho giới đầu tư, kinh doanh chứng khoán trong và ngoài nước, thúc đẩy sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam gia nhập WTO Hiện nay Ủy ban chứng khoán Nhà nước đang khẩn trương xây dựng các văn bản hướng dẫn thi hành Luật để đưa Luật vào thực thi

- Trong năm 2006, Ủy ban chứng khoán Nhà nước đã trình Bộ Tài chính ký ban hành Quyết định 898/QĐ-BTC ngày 20/2/2006 về việc ban hành Kế hoạch phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam 2006-2010 trên cơ sở kế hoạch này, Ủy ban chứng khoán đang xây dựng kế hoạch cụ thể để thực hiện, như ban hành Kế hoạch phát triển hoạt động công ty chứng khoán giai đoạn 2006-2010

- Trong năm 2006, Bộ Tài chính đã ban hành Thông tư 11/2006/TT-BTC sửa đổi, bổ sung Thông tư 110 ngày 12/12/2004 hướng dẫn chế độ thu nộp, quản lý và sử dụng phí, lệ phí trong lĩnh vực Ngân hàng, chứng khoán và bảo hiểm, trình Bộ Tài chính Quyết định về việc áp dụng chính sách thuế đối với các tổ chức tham gia thị trường từ tháng 1/2007

- Công tác giám sát thị trường luôn được chú trọng nhằm đảm bảo thị trường hoạt động minh bạch, tuân thủ pháp luật và bảo vệ lợi ích hợp pháp của các bên tham gia Ủy ban chứng khoán Nhà nước thường xuyên đánh giá hoạt động của các công ty chứng khoán, công ty niêm yết thông qua báo cáo định kỳ và xử lý các vấn đề thực tiễn phát sinh, qua đó đã kịp thời giúp các công ty chứng khoán, công ty niêm yết khắc phục thiếu sót và hoàn chỉnh quy trình nghiệp vụ Ủy ban chứng khoán Nhà nước đã chỉ đạo các Trung tâm giao dịch chứng khoán tăng cường công bố thông tin về tình hình hoạt động của các công

ty niêm yết, kiểm tra chặt chẽ việc cầm cố và giải tỏa cầm cố chứng khoán thông qua các tài khoản lưu ký chứng khoán, giám sát chặt chẽ khâu đặt lệnh giao dịch nhằm ngăn ngừa và phát hiện các giao dịch bất thường

- Trong năm qua, Ủy ban chứng khoán Nhà nước đã tổ chức các đoàn đi kiểm tra hoạt động của các công ty chứng khoán, công ty niêm yết, nắm tình hình giao dịch cổ phiếu ngân hàng trên thị trường tự do, hoạt động giao dịch Repo của một số công ty chứng khoán, hoạt động giao dịch chứng khoán chưa

niêm yết Bên cạnh đó, Ủy ban chứng khoán Nhà nước cũng tổ chức xem xét xử lý một số vụ việc vi phạm

- Từ khi Trung tâm lưu ký chứng khoán đi vào hoạt động, công tác giám sát hoạt động của các thành viên lưu ký cũng được chú trọng, thông qua các hoạt động giám sát này, trung tâm lưu ký chứng khoán cũng đã phát hiện một số hiện tượng vi phạm về thời gian chuyển tiền, ký quỹ chứng khoán để thanh toán giao dịch chứng khoán, vi phạm về việc quản lý thông tin tài khoản lưu ký của khách hàng, vi phạm việc nhà đầu tư mở nhiều tài khoản tại các công ty chứng khoán Các vi phạm này khi được phát hiện đã kịp thời chấn chỉnh, có các hình thức nhắc nhở, xử phạt, đề nghị các thành viên nghiêm chỉnh tuân thủ

2.1.7 Những hạn chế tồn tại

Một là, tuy qui mô thị trường đã tăng cao, song quan hệ cung và cầu chứng

khoán nhiều lúc mất cân đối gây nên những biến động cho thị trường, do vậy thị trường chứng khoán hoạt động chưa thực sự ổn định vững chắc Sự lên giá của các loại cổ phiếu trong tháng 3 và tháng 4/2006 và sự xuống giá cổ phiếu trong tháng 7/2006 và sự lên giá trong tháng 11, 12 vẫn thể hiện sự không ổn định trong hoạt động giao dịch của thị trường mà nguyên nhân chính phụ thuộc vào tâm lý đầu tư ngắn hạn và quy mô thị trường vẫn còn nhỏ

Hai là, mặc dù mức vốn hóa thị trường tăng nhanh vào những tháng cuối

năm, nhưng nhìn chung quy mô thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn nhỏ

so với các nước Mức tăng vốn hóa thị trường trong thời gian qua ngoài yếu tố do đưa thêm một lượng cổ phiếu niêm yết mới như Vinamilk, Sacombank, Thủy điện Vĩnh Sơn Sinh Hinh, ACB, Bảo Minh… còn có yếu tố tăng giá của các công

ty niêm yết và công ty chuẩn bị đưa vào niêm yết Nhìn chung ngoại trừ một số công ty lớn, lĩnh vực kinh doanh tương đối ổn định, có mức tăng trường đều qua các năm, còn lại phần lớn các công ty vẫn chưa phải là những công ty mạnh nhất