Ứng dụng mô hình CAPM và mô hình Fama-French để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán ngành Công nghệ viễn thông

CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG B: Danh mục có vốn hóa lớn Big BE : Giá trị sổ sách vốn cổ phần thường CAPM : Mô hình định giá tài sản vốn CNVT: Công nghệ viễn thông FF3FM : Mô hình ba nhân tố F

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH o0o

ĐÀO THỊ THÚY PHƯƠNG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH

FAMA – FRENCH ĐỂ DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN NGÀNH CÔNG NGHỆ VIỄN THÔNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

Đặt vấn đề

Mục đích nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Hướng phát triển của đề tài

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ RỦI RO,

MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA-FRENCH 1

1.1 Lý thuyết về tỷ suất sinh lợi và rủi ro 1

1.1.1 Tỷ suất sinh lợi 1

1.1.2 Tỷ suất sinh lợi mong đợi 1

1.1.3 Phương pháp ước lượng rủi ro 2

1.1.4 Hiệp phương sai 3

1.1.5 Hệ số tương quan 3

1.2 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM 4

1.2.1 Các giả định của mô hình CAPM 4

1.2.2 Mô hình CAPM với nhân tố phần bù rủi ro thị trường 6

1.3 Mô hình Fama French ba nhân tố 7

1.3.1 Những phát hiện mới của Fama-French 7

1.3.2 Xây dựng mô hình 9

1.3.3 Kết quả mô hình trên mẫu của Fama – French 11

1.4 Thực tiễn áp dụng CAPM và Fama French ở một số nước trên thế giới 12

1.4.1 Tại các nước phát triển 12

1.4.2 Tại các nước đang phát triển 13

1.5 Tình hình vận dụng các mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi để kinh

doanh chứng khoán ở Việt Nam hiện nay 15

Kết luận chương 1 18

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ THỰC TRẠNG NGÀNH CÔNG NGHỆ VIỄN THÔNG 20 2.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam 20

2.1.1 Quá trình ra đời 20

2.1.2 Thực trạng TTCK Việt Nam trong những năm qua 21

2.2 Thực trạng của ngành công nghệ viễn thông Việt Nam 23

2.2.1 Vị thế trên thế giới 23

2.2.2 Hiện trạng ngành công nghệ viễn thông Việt Nam 24

2.2.3 Phân tích thực trạng cổ phiếu ngành viễn thông hiện nay 30

Kết luận chương 2 34

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA-FRENCH VÀO NGÀNH CÔNG NGHỆ VIỄN THÔNG VIỆT NAM 35 3.1 Phương pháp xử lý số liệu 35

3.2 Kiểm định mô hình CAPM 41

3.2.1 Mô hình hồi quy 41

3.2.2 Kiểm định các giả thiết thống kê 43

3.3 Ước lượng TSSL kỳ vọng bằng mô hình 3 nhân tố Fama-French 48

3.3.1 Mô hình hồi quy 48

3.3.2 Kiểm định các giả thiết thống kê 52

3.4 So sánh kết quả của mô hình FF3FM và CAPM 64

3.4.1 So sánh kết quả kiểm định 63

3.4.2 Phân tích ý nghĩa của việc thêm 2 nhân tố vào mô hình 65

Kết luận chương 3 69

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH

FAMA-FRENCH- ĐƯA RA KIẾN NGHỊ ĐẦU TƯ NGÀNH CNVT

4.1 Nhận xét về kết quả áp dụng hai mô hình CAPM và Fama-French vào

ngành CNVT Việt Nam 70

4.1.1 Kết quả mô hình CAPM 70

4.1.2 Kết quả mô hình Fama-French 71

4.2 Khuyến nghị đầu tư chứng khoán ngành CNVT 74

4.2.1 Dựa vào sự so sánh giữa kết quả thống kê và kết quả hồi quy 74

4.2.2 Dựa vào kết quả ứng dụng phương pháp dự báo san bằng mũ đơn giản và phân tích hồi quy 74

4.3 Khuyến nghị đầu tư 83

Kết luận chương 4 84

KẾT LUẬN

ĐÁNH GIÁ TỔNG THỂ KHÓA LUẬN 87

TÀI LIỆU THAM KHẢO 89

DANH MỤC CÁC BẢNG ◦◦◦◦◦◦◦◦۩◦◦◦◦◦◦◦◦ Bảng 1.1: Kết quả áp dụng CAPM và FF3FM tại các nước phát triển 13

Bảng 1.2: Kết quả áp dụng mô hình CAPM và Fama French tại các nước đang phát triển 15

Bảng 2.1: Kim ngạch xuất khẩu CNTT-TT giai đoạn 2008-2011 25

Bảng 2.2: Tổng số lao động lĩnh vực bưu chính giai đoạn 2008-2011 29

Bảng 2.3: Các chỉ số tài chính cơ bản của các công ty ngành CNVT 30

Bảng 3.1: Các cổ phiếu được niêm yết trên TTCK thuộc ngành CNVT 35

Bảng 3.2: Phân loại danh mục theo ME và B/P 40

Bảng 3.3: Bảng kiểm định Unit Root Test trên nhân tố thị trường 42

Bảng 3.4: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số α mô hình CAPM 43 Bảng 3.5: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số β mô hình CAPM 44 Bảng 3.6: Kết quả kiểm định Breusch – Godfrey với các độ trễ 1, 2, 3 45

Bảng 3.7: Kết quả kiểm định White của mô hình CAPM 46

Bảng 3.8: Bảng giá trị hệ số xác định mô hình CAPM 47

Bảng 3.9: Bảng tóm tắt các giá trị thống kê mô hình FF3FM 48

Bảng 3.10: Bảng kiểm định Unit Root Test trên chuỗi SMB 49

Bảng 3.11: Bảng kiểm định Unit Root Test trên chuỗi HML 49

Bảng 3.12: Bảng tóm tắt các hệ số mô hình FF3FM 51

Bảng 3.13: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với các hệ số mô hình FF3FM 52

Bảng 3.14: Kiểm định Wald đối với nhân tố HML trong danh mục B/M 54

Bảng 3.15 : Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân t 55

Bảng 3.16: Kết quả hồi quy nhân tố quy mô theo nhân tố thị trường 55

Bảng 3.17: Kết quả hồi quy nhân tố giá trị theo nhân tố thị trường 56

Bảng 3.18: Kết quả hồi quy nhân tố giá trị theo nhân tố quy mô 56

Bảng 3.19 Tóm tắt kết quả các mô hình hồi quy phụ 57

Bảng 3.20: Kết quả kiểm định BG trên phần dư mô hình FF3FM 60

Bảng 3.21: Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất mô hình FF3FM 61

Bảng 3.22: Bảng giá trị hệ số xác định mô hình FF3FM 62

Bảng 3.23: So sánh hệ số β của mô hình CAPM và FF3FM 63

Bảng 3.24: So sánh hệ số xác định mô hình CAPM và FF3FM 64

Bảng 3.25: Kết quả hồi quy theo nhân tố thị trường và quy mô 64

Bảng 3.26: Kết quả hồi quy theo nhân tố thị trường và nhân tố giá trị 66

Bảng 3.27 : Kết quả hồi quy theo nhân tố quy mô và giá trị 67

Bảng 4.1: Tỷ suất sinh lợi thực tế (Rtt) của 6 danh mục tháng 1/2013 75

Bảng 4.2: Phân loại danh mục và tỷ trọng thành phần tháng 1/2013 77

Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi thị trường tháng 1/2013 77

Bảng 4.4: Kết quả dự báo nhân tố SMB 79

Bảng 4.5: Kết quả dự báo nhân tố HML 81

Bảng 4.6: Khuyến nghị đầu tư các danh mục tháng 1/2013 82

DANH MỤC BIỂU ĐỒ ◦◦◦◦◦◦◦◦۩◦◦◦◦◦◦◦◦ Biểu đồ 2.1: Chỉ số VN-index và khối lượng giao dịch 22

Biểu đồ 2.1: Chỉ sô HNX-index và khối lượng giao dịch 22

Biểu đồ 2.3: Tỷ trọng doanh thu ngành CNVT 24

Biểu đồ 2.4: Doanh thu phần cứng-điện tử giai đoạn năm 2008-2011 25

Biểu đồ 2.5: Doanh thu phần mềm giai đoạn năm 2008-2011 26

Biểu đồ 2.6: Doanh thu phần CN nội dung số giai đoạn năm 2008-2011 27

Biểu đồ 2.7: Doanh thu và cơ cấu viễn thông giai đoạn 2008-2011 27

Biểu đồ 2.8: Doanh thu bưu chính giai đoạn 2008-2011 28

Biểu đồ 2.9: ROE của một số ngành quý II năm 2013 32

Biểu đồ 3.1: Thị phần trúng thầu TPCP 38

DANH MỤC PHỤ LỤC

◦◦◦◦◦◦◦◦۩◦◦◦◦◦◦◦◦

PHỤ LỤC 1: Giá và tỷ suất sinh lợi chứng khoán theo tháng 90

PHỤ LỤC 2: Lãi suất trúng thầu lãi suất TPCP kỳ hạn 5 năm 102

PHỤ LỤC 3: Số liệu của Rm theo tháng 103

PHỤ LỤC 4: Vốn hóa thị trường của các cổ phiếu 106

PHỤ LỤC 5: Chỉ số BE/ME của cổ phiếu 111

PHỤ LỤC 6: Phân loại danh mục theo ME và BE/ME 116

PHỤ LỤC 7: Chuỗi dữ liệu về TSSL của danh mục, Rm, Rf 118

PHỤ LỤC 8: Chuỗi dữ liệu hồi quy 120

PHỤ LỤC 9: Kết quả hồi quy mô hình CAPM của 6 danh mục 123

PHỤ LỤC 10: Kết quả hồi quy mô hình Fama-French 126

PHỤ LỤC 11: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey của mô hình CAPM 129

PHỤ LỤC12: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey của mô hình Fama –French 130

PHỤ LỤC 13: Kết quả kiểm định White của mô hình CAPM 131

PHỤ LỤC 14: Kết quả kiểm định White của mô hình Fama-French 132

PHỤ LỤC 15: Xữ lý dữ liệu cho dự báo 133

CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG

B: Danh mục có vốn hóa lớn (Big)

BE : Giá trị sổ sách vốn cổ phần thường

CAPM : Mô hình định giá tài sản vốn

CNVT: Công nghệ viễn thông

FF3FM : Mô hình ba nhân tố Fama-French

H: Danh mục có giá trị sổ sách/ giá trị thị trường cao (High)

L: Danh mục có giá trị sổ sách/ giá trị thị trường thấp (Low)

M: Danh mục có giá trị sổ sách/ giá trị thị trường trung bình (Medium)

ME : Giá trị thị trường

NĐT : Nhà đầu tư

NHNN : Ngân hàng Nhà nước

S: Danh mục có vốn hóa nhỏ (Small)

SML : Đường thị trường chứng khoán

SGDCK : Sở giao dịch chứng khoán

TSSL : Tỷ suất sinh lợi

TTCK : Thị trường chứng khoán

TTGDCK : Trung tâm giao dịch chứng khoán

UBCK : Ủy ban chứng khoán

LỜI MỞ ĐẦU

Đặt vấn đề

Trong mười năm qua, công nghệ thông tin và viễn thông (CNVT) Việt Nam

đã và đang có những bước phát triển mạnh mẽ, đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nền kinh tế quốc dân Không ai có thể phủ nhận CNVT là một trong những công cụ hỗ trợ hữu hiệu nhất, là động lực cho sự phát triển của mọi ngành nghề kinh tế cũng như sự phát triển chung của toàn xã hội Chính

vì vậy, mặc dù nền kinh tế thế giới nói chung và kinh tế Việt Nam nói riêng đang bị tác động mạnh bởi sự suy thoái của nền kinh tế toàn cầu nhưng nhu cầu về ứng dụng CNVT trong sản xuất và kinh doanh không bị ảnh hưởng nhiều, thậm chí còn có thuận lợi hơn bởi CNVT chính là một trong những giải pháp hữu hiệu để cắt giảm chi phí, nâng cao hiệu quả của hoạt động sản xuất và kinh doanh

Trong suốt thập kỷ qua, tốc độ tăng trưởng trung bình của ngành là 20 –25%, Ngay cả trong 2 năm 2008 – 2009, trong điều kiện khủng hoảng kinh tế toàn cầu, ngành CNVT Việt Nam vẫn duy trì được tốc độ tăng trưởng xấp xỉ 20% Vậy có thể nói CNV T là một trong những ngành đạt được tốc độ tăng trưởng cao nhất trong nền kinh tế Việt Nam Bên cạnh đó, môi trường pháp lý, chính sách của nhà nước cùng với sự vận động của các doanh nghiệp đã tạo dựng nên một diện mạo mới cho ngành CNTT-VT Việt Nam với những tiềm năng tăng trưởng và phát triển mạnh mẽ

Ngày nay đối với các quốc gia có nền kinh tế vận hành theo cơ chế thị trường thì vai trò của thị trường chứng khoán là vô cùng quan trọng Thị trường chứng khoán là kênh thu hút các nguồn vốn đầu tư nhàn rỗi trung dài hạn trong nền kinh tế, là tiền đề cho công cuộc cổ phần hoá doanh nghiệp Nhà nước ở nước ta Thị trường chứng khoán vừa là một kênh chuyển tải vốn cho nền kinh tế, vừa như một hàn thử biểu để đo sức khỏe của nền kinh tế

Đã có nhiều nghiên cứu phân tích nguyên nhân tác động đến thị trường chứng

khoán trong đó có ảnh hưởng của chu kỳ kinh tế, các biến động của kinh tế thế giới, thị trường bất động sản, lãi suất và các rào cản tác động đến thị trường tài chính của Chính phủ,… Trong đó một nguyên nhân quan trọng không thể phủ nhận là kiến thức và tâm lý của nhà đầu tư Khi một nhà đầu

tư thiếu kiến thức về đầu tư chứng khoán, một mặt sẽ thấy lúng túng trước những thông tin và báo cáo của các công ty công bố cũng như thông tin về thị trường, mặt khác sẽ càng lúng túng hơn khi đọc các báo cáo, dự báo, dự đoán của các tổ chức tài chính lớn trên thế giới nhận định về thị trường chứng khoán Việt Nam Có bao giờ chúng ta tự hỏi vì sao từ những công trình nghiên cứu khoa học, từ những lý thuyết đã được công bố trên thế giới mà chúng ta không thể ứng dụng để đưa ra những nhận định và dự báo mà chỉ dựa vào những báo cáo của các tổ chức tài chính nước ngoài.Từ đâu mà họ

có được những dự báo, dự đoán như vậy và mức độ tin cậy của các dự báo ấy tới đâu Trên thực tế đã có không ít nhà đầu tư phải trả giá cho sự quá tin cậy vào các bản báo cáo này

Trên thế giới cũng đã có những nghiên cứu về các mô hình đầu tư tài chính như CAPM, Fama – French trên nhiều thị trường chứng khoán, đặc biệt là các thị trường chứng khoán mới nổi như : Ấn Độ, Nam Mỹ, Ucraina, Đài Loan đã cho những kết quả có ý nghĩa vô cùng thiết thực Thế nhưng chưa có nhiều nghiên cứu về vấn đề này ở Việt Nam Do vậy việc nghiên cứu về các

mô hình CAPM, Fama – French vào thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn hiện nay là một việc hết sức quan trọng Thấy được sự cần thiết của việc vận dụng lý thuyết đầu tư tài chính hiện đại để dự đoán tỷ suất sinh lợi và rủi ro, tác giả quyết định nghiên cứu đề tài “Ứng dụng mô hình CAPM

và Fama French dự báo tỷ suất sinh lợi ngành Công nghệ viễn thông Việt

Nam”

Mục đích nghiên cứu

Hiện nay ở Việt Nam chưa thấy ứng dụng một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi nào, tuy nhiên thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay cho thấy cần thiết phải ứng dụng các mô hình kinh tế-tài chính, nhất là vào những ngành mũi nhọn như ngành CNTT-VT Bài nghiên cứu sẽ đứng trên quan điểm nhà đầu tư nhằm mục đích kiểm định khả năng ứng dụng hai mô hình CAPM và FF3FM vào thực tế TTCKVN, mà cụ thể là vào ngành CNTT-VT Việt Nam

Phạm vi nghiên cứu

Với mục đích nghiên cứu như trên thì đề tài chỉ chú trọng vào việc phân tích

và xử lý dữ liệu để đưa ra kết quả của các mô hình và theo đó khuyến nghị nhà đầu tư, chứ không đi sâu vào viêc nghiên cứu thị trường để đưa ra quyết định đầu tư

Nghiên cứu dựa trên mẫu dữ liệu quan sát là những dữ liệu của các công ty niêm yết thuộc ngành CNTT-VT từ tháng 1/2008 đến tháng tháng 12/2012 bao gồm: giá đóng cửa ngày đầu tháng, chỉ số VN-Index, chỉ số HNX-index, lãi suất phi rủi ro và các dữ liệu cần thiết khác

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu: phân tích hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương bé nhất, phân tích tương quan, kết hợp các kiến thức về thống kê, kinh tế lượng… để đưa ra kết quả

Hướng phát triển của đề tài

Trong tương lai với khoảng thời gian dài hơn và chuỗi dữ liệu đầy đủ hơn, việc nghiên cứu sẽ cho một kết quả với độ tin cậy cao hơn Không dừng ở một ngành, chúng ta có thực hiện dự báo cho toàn thị trường Ngoài ra, trên

thế giới hiện nay giới học thuật tài chính đã và đang có thêm những tranh luận về các mô hình mới như: Mô hình bốn nhân tố của Carhart(1997) và Mô hình ba nhân tố của Lu Zhang và Long Chen(2010) Các mô hình này đã được kiểm định ở các thị trường chứng khoán trên thế giới Chính vì điều đó, bài nghiên cứu có thể tiếp tục tiến hành kiểm định những mô hình này đưa ra những giải pháp, điều chỉnh để lượng hóa đúng rủi ro trên TTCK Việt Nam

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TỶ SUẤT SINH LỢI

VÀ RỦI RO, MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH

FAMA-FRENCH

1.1 Lý thuyết về tỷ suất sinh lợi và rủi ro:

1.1.1 Tỷ suất sinh lợi:

Tỷ suất sinh lợi của một chứng khoán được đo lường như là tổng các khoản thu nhập hay lỗ của chủ sở hữu trong một thời kỳ Nói chung, nó chính là sự thay đổi trong giá trị của đầu tư cộng thêm với tất cả thu nhập bằng tiền

Trong đó : P t : Giá đóng cửa của chứng khoán kỳ thứ t

P t+1 : Gía đóng cửa của chứng khoán kỳ t+1

D t+1: Cổ tức bằng tiền của chứng khoán kỳ t+1

1.1.2 Tỷ suất sinh lợi mong đợi:

- Tỷ suất sinh lợi mong đợi ( kỳ vọng) đối với một chứng khoán sẽ bằng trung bình có trọng số của tất cả những suất sinh lời có thể xảy ra

Trong đó: Rj: Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong tình huống j

Pj: Khả năng xảy ra mức tỷ suất sinh lợi Rj

(1.1)

t

t t

t

P

D P

P



j n

j

p R

 21

1.1.3 Phương pháp ước lượng rủi ro:

Độ lệnh chuẩn là phương pháp đo lường độ rộng của sự phân tán so với giá trị trung bình Độ lệch chuẩn đo lường sự không chắc chắn của tỷ suất sinh lợi Phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi của một khoảng đầu tư cụ thể

Trong đó:  : phương sai 2

r i: giá trị tỷ suất sinh lợi thực tế

r : giá trị tỷ suất sinh lợi kì vọng của nhà đầu tư

p i : khả năng xảy ra tỷ suất sinh lợi

Độ lệch chuẩn

Tuy nhiên việc tính toán độ lệch chuẩn của các giá trị tỷ suất sinh lợi thực nghiệm thì chúng ta có thể lấy tổng bình phương các khoảng chênh lệch và chia cho N

Với N là số mẫu thực nghiệm

Phương sai của DMĐT gồm nhiều chứng khoán:

1.1.4 Hiệp phương sai:

Đối với hai tài sản i và j, hiệp phương sai của tỷ suất sinh lợi được định nghĩa là:

 Một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau

 Độ lớn của hiệp phương sai phụ thuộc vào phương sai và mối quan hệ giữa những chuỗi tỷ suất sinh lợi

1.1.5 Hệ số tương quan:

Hệ số tương quan là một khái niệm nói lên mối quan hệ cùng hướng hay ngược hướng của tỷ suất sinh lợi hai chứng koán theo thời gian Hệ số tương quan của những tỷ suất sinh lợi:

Ý nghĩa:

 Hệ số tương quan này chỉ có thể thay đổi trong khoảng từ -1 đến +1

 Giá trị +1 nghĩa là tỷ suất sinh lợi đối với hai cổ phiếu cùng thay đổi trong một kiểu tuyến tính xác định hoàn toàn

j i

ij ij

 Giá trị -1 khi tỷ suất sinh lợi của một cổ phiếu cao hơn mức trung bình,

tỷ suất sinh lợi của những cổ phiếu khác sẽ thấp hơn mức trung bình bằng một số lượng lớn

Phương sai của DMĐT gồm nhiều chứng khoán:

1.2 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM:

1.2.1 Các giả định của mô hình CAPM

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model - CAPM) là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi mong đợi Trong

mô hình này, tỷ suất sinh lợi mong đợi bằng tỷ suất sinh lợi phi rủi ro (risk-free)cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó

Mô hình CAPM do ba nhà kinh tế William Sharpe, John Lintnet và Jack Treynor phát triển từ những năm 1960 và đã có được nhiều ứng dụng từ

đó đến nay Mặc dù cũng có một số mô hình khác ra đời để giải thích động thái thị trường nhưng mô hình CAPM là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và có khả năng ứng dụng sát với thực tiễn Cũng như bất kỳ

mô hình nào khác, mô hình này cũng chỉ là một sự đơn giản hoá hiện thực nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng dụng hữu ích

Vì lý thuyết thị trường vốn xây dựng trên lý thuyết danh mục của Markowitz cho nên nó sẽ cần các giả định tương tự, ngoài ra còn thêm một

số giả định sau:

 Tất cả các 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

 Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro - rf

 Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất: có nghĩa là, họ

có ước lượng các phân phối xác suất tỷ suất sinh lợi trong tương lai giống hệt nhau Vả lại, giả định này có thể bỏ qua, lúc đó các khác biệt trong các giá trị mong đợi sẽ không lớn nên các ảnh hưởng của chúng sẽ không đáng kể

 Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau chẳng hạn như một tháng, sáu tháng hay một năm Mô hình này sẽ được xây dựng cho một khoảng thời gian giả định và kết quả của nó cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giả định khác đi 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

 Tất cả các khoản đầu tư có thể phân chia tùy ý, có nghĩa là các nhà đầu tư có thể mua và bán các tỷ lệ phần trăm của bất kỳ tài sản hay danh mục nào Giả thuyết này cho phép chúng ta thảo luận các kết hợp đầu tư thành các đường cong liên tục Thay đổi giả thuyết này

 Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng Điều này có nghĩa là

chúng ta bắt đầu với tất cả các tài sản được định giá đúng với mức

độ rủi ro của chúng

1.2.2 Mô hình CAPM với nhân tố phần bù rủi ro thị trường

Mô hình này phát biểu rằng lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro (risk-free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó Rủi ro không mang tính hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư

có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này Trong mô hình CAPM, mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro được diễn tả bởi công thức

E(R i ) = R f +[E(R M )  - Rf ]*β iM

Trong đó: E(Ri) : Suất sinh lời kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

Rf : Lợi nhuận không rủi ro

E(Rm): Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường

ΒiM : Hệ số beta thị trường của danh mục tài sản i

Về mặt hình học, mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng chứng khoán và hệ

số rủi ro beta được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường chứng khoán SML (security market line)

Hình 1.1: Mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và β

(1.10)

Nhìn vào hình vẽ ta thấy rằng: Khi hệ số beta càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn Beta bằng 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 0 chính là lợi nhuận không rủi ro, Rf Beta bằng 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có beta bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(Rm) Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro beta của chứng khoán là quan hệ tuyến tính được diễn tả bởi đường thẳng SML có hệ số góc là E(Rm) - Rf

1.3 Mô hình Fama French ba nhân tố

1.3.1 Những phát hiện mới của Fama-French

Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM

Một số học giả khi áp dụng mô hình CAPM đã phát hiện ra một số điểm bất thường khiến CAPM không còn đúng như trường hợp bình thường Những điểm bất thường bao gồm:

-Ảnh hưởng của qui mô công ty: Người ta phát hiện rằng chứng khoán của công ty có giá trị thị trường nhỏ (giá trị vốn hóa thị trường = giá mỗi cổ phiếu x số lượng cổ phiếu) đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của công

ty có giá trị thị trường lớn, nếu những yếu tố khác như nhau

-Ảnh hưởng của tỷ số P/E và ME/BE – Người ta cũng thấy rằng cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E( số nhân thu nhập) và tỷ số ME/BE (giá trị thị trường/giá trị sổ sách) thấp đem lại lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của những công ty có tỷ số P/E và ME/BE cao

-Ảnh hưởng tháng Giêng – Những người nào nắm giữ cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 1 thường có lợi nhuận cao hơn so với những tháng khác Tuy vậy, người ta cũng lưu ý mặc dù ảnh hưởng tháng Giêng được tìm thấy trong nhiều năm nhưng không phải năm nào cũng xảy ra

Những phát hiện của Fama French

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM sử dụng nhân tố đơn là beta để so sánh một danh mục với danh mục thị trường Hệ số R2 đo sự phù hợp của hàm hồi quy trong mô hình CAPM đo lường tỷ lệ toàn bộ sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi chứng khoán do beta chứng khoán đó gây ra Tuy nhiên, Gene Fama và Ken French đã nhận thấy rằng hệ số xác định đã hiệu chỉnh còn tăng lên và đồng nghĩa với việc cần thêm biến số giải thích vào mô hình để R2 phù hợp hơn Những nhân tố khác không có trong CAPM lại có sức giải thích đối với TSSL trung bình, bao gồm các nhân tố quy mô (ME), đòn bẩy, thu nhập/giá (E/P), và giá sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) [theo Banz (1981),Bhandari (1988), Basu (1983) và Rosenberg, Reid và Lanstein (1985)] Fama và French nghiên cứu sự liên hệ của các nhân tố này và thấy rằng khi kết hợp với nhau, nhân tố ME và BE/ME có sức giải thích hơn hẳn nhân tố đòn bẩy và E/P Kết quả là, hai nhân tố ME và BE/ME đã giải thích tốt TSSL trung bình theo nghiên cứu của Fama và French trên NYSE, Amex và NASDAQ giai đoạn 1963-1990

Những danh mục mô phỏng các nhân tố quy mô và BE/ME khác nhau nhiều trong TSSL Điều này cho thấy nhân tố quy mô và BE/ME thật sự là đại diện

cho độ nhạy cảm đối với các nhân tố rủi ro phổ biến trong TSSL chứng khoán Tuy nhiên chỉ hai nhân tố này thì không giải thích được sự chênh lệch lớn giữa TSSL trung bình và lãi suất phi rủi ro Phần còn lại được giải thích bởi nhân tố thị trường Với mẫu của Fama và French, chênh lệch α của TSSL ước tính và TSSL kỳ vọng theo hồi quy ba nhân tố (TSSL vượt trội thị trường, TSSL danh mục mô phỏng quy mô và BE/ME) gần bằng 0, có nghĩa là ba nhân tố này đã giải thích tốt cho TSSL chứng khoán

1.3.2 Xây dựng mô hình:

Vào tháng 6 mỗi năm t từ 1963 đến 1991, tất cả chứng khoán được xếp theo quy mô và chia thành 2 nhóm: quy mô nhỏ (small-S) và quy mô lớn (big-B) với tỷ lệ 50% - 50% Quy mô ở đây chính là giá trị vốn hoá thị trường, được tính bằng số cổ phần phổ thông nhân với giá trị hiện tại, do đó cũng chính là

ME Sở dĩ khi tính vốn hoá thị trường ta chỉ tính cổ phần phổ thông vì vốn hoá thị trường là số tiền bỏ ra để mua lại công ty trong thời điểm hiện tại, và

cổ phần ưu đãi không cho người nắm giữ quyền tham gia quản lý công ty Những chứng khoán này cũng được chia theo giá trị số sách trên giá trị thị trường (BE/ME) thành 3 nhóm: thấp (low-L), trung bình (medium-M) và cao (high-H) với các điểm gãy là 30% - 40% - 30% BE/ME được tính là giá trị sổ sách cổ phần thường/giá trị thị trường vào cuối tháng 12 của năm (t-1) Fama

và French chia các chứng khoán theo quy mô thành 2 nhóm và theo BE/ME thành 3 nhóm vì theo bài nghiên cứu của hai ông năm 1992 thì nhân tố BE/ME có vai trò quan trọng hơn quy mô trong việc tác động lên TSSL trung bình

Trên cơ sở phân chia đó, 6 danh mục được hình thành: S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H Ví dụ danh mục B/L bao gồm những chứng khoán của công ty có quy mô lớn và BE/ME thấp Fama French sử dụng kỳ quan sát là tháng trong

29 năm TSSL trung bình hàng tháng của mỗi danh mục được tính với trọng

số là % giá trị vốn hoá của mỗi chứng khoán trong tổng giá trị danh mục Fama và French sử dụng cách tiếp cận hồi quy chuỗi thời gian của Black, Jensen và Scholes (1972), đưa ra mô hình:

Ri(t) – RF(t) = αi + bi.[RM(t) – RF(t)] + si.SMB(t) + hi.HML(t) + e(t)

 HML (High minus Low): phần bù giá trị Danh mục HML (high minus low) mô phỏng nhân tố BE/ME, là TSSL bình quân hàng tháng của hai danh mục có BE/ME cao (S/H và B/H) trừ cho TSSL bình quân của hai danh mục có BE/ME thấp (S/L và B/L) HML >0 có nghĩa là chứng khoán có BE/ME cao (cổ phiếu giá trị) thì có TSSL cao hơn chứng khoán có BE/ME thấp (cổ phiếu tăng trưởng)

 b, s, h: các biến phản ánh độ nhạy của các nhân tố b - biến phản ánh độ nhạy của nhân tố thị trường được gọi là beta chứng khoán 3 nhân tố (để phân biệt với beta chứng khoán trong mô hình CAPM)

 α là hệ số chặn của mô hình, cũng chính là chênh lệch giữa TSSL thực

tế và TSSL kỳ vọng theo mô hình ba nhân tố, e(t) là sai số ngẫu nhiên của mô hình

(1.11)

1.3.3 Kết quả mô hình trên mẫu của Fama – French:

- Fama và French xây dựng 25 danh mục chứng khoán dựa trên việc phân loại theo quy mô (5 nhóm) và BE/ME (5 nhóm) Hai ông tách ra từng cặp nhân tố

để hồi quy để tìm ra mô hình lý giải tốt nhất TSSL chứng khoán Quá trình xây dựng mô hình gồm ba bước: Hồi quy TSSL theo RM-RF, hồi quy theo HML và SMB, và kết hợp hồi quy RM-RF, SMB, HML Với mô hình gồm cả

ba nhân tố thì có 21/25 danh mục có R2 > 0.9 và giá trị R2 nhỏ nhất là 0.83 Fama và French cũng nghiên cứu hai nhân tố của thị trường trái phiếu có liên quan đến TSSL chứng khoán, đó là kỳ hạn và rủ ro vỡ nợ (Danh mục mô phỏng TERM: Chênh lệch giữa TSSL trái phiếu - kỳ hạn dài và TSSL tín phiếu - kỳ hạn ngắn; và danh mục mô phỏng DEF: Chênh lệch TSSL trái phiếu doanh nghiệp và TSSL trái phiếu kho bạc) Kết quả là mô hình 5 nhân

tố cũng cho ra cùng giá trị R2 và cùng một α (hệ số chặn-intercept) như mô hình 3 nhân tố; chứng tỏ mô hình 3 nhân tố là phù hợp để giải thích TSSL chứng khoán

- Mô hình trên mẫu của Fama-French ở thị trường Mỹ thời gian 1963-1991 đã cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và TSSL trung bình, và một mối tương quan cùng chiều mạnh hơn của BE/ME với TSSL trung bình,

có nghĩa là BE/ME có tác dụng giải thích TSSL chứng khoán nhất quán hơn

so với nhân tố quy mô Với cùng một nhóm danh mục con BE/ME (ngoại trừ nhóm danh mục con có BE/ME thấp nhất), TSSL giảm khi quy mô tăng, điều này cũng có nghĩa là hệ số của nhân tố SMB là dương Với cùng một nhóm danh mục con theo quy mô, TSSL trung bình có xu hướng tăng cùng với BE/ME, tức hệ số của nhân tố HML là dương

- Fama-French giải thích hệ số của SMB dương là do những doanh nghiệp có quy mô nhỏ thường chứa đựng rủi ro cao, hoạt động kém hiệu quả hơn, chi phí đại diện cao hơn, do đó NĐT đòi hòi một phần bù rủi ro > 0

Cũng theo Fama-French, những công ty có BE/ME cao thường rơi vào kiệt quệ tài chính nhiều hơn, gây rủi ro cho NĐT, do đó NĐT được phần bù giá trị dương

1.4 Thực tiễn áp dụng CAPM và Fama French ở một số nước trên thế giới:

1.4.1 Tại các nước phát triển:

- Hầu hết ở các nước phát triển việc áp dụng mô hình CAPM và mô hình Fama French đều có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Trong đó mô hình Fama French có ý nghĩa nhiều hơn so với

mô hình CAPM Việc áp dụng thành công hai mô hình này để giải thích tỷ suất sinh lợi ở các thị trường phát triển này là do thị trường chứng khoán ở các nước này đa số đều phát triển trong một thời gian dài, đạt được độ

ổn định cao, là một kênh huy động vốn hữu hiệu cho các doanh nghiệp và

là một phong vũ biểu phản ánh trung thực, kịp thời tình trạng của nền kinh

tế Đồng thời cũng thu hút rất nhiều nhà đầu tư tham gia, sử dụng những phân tích chuyên nghiệp để đưa ra quyết định đầu tư chứ không còn đầu tư nhỏ lẻ mang tính chất bầy đàn nữa Ngoài ra, mẫu nghiên cứu ở các quốc gia này đều rất lớn, số chứng khoán quan sát chiếm tỷ lệ lớn so với số chứng khoán giao dịch trên thị trường, và thời gian quan sát là khá dài Bảng 1.1: Kết quả áp dụng CAPM và FF3FM tại các nước phát triển

1.4.2 Tại các nước đang phát triển:

Nghiên cứu ở các nước này cho thấy, việc chạy mô hình hồi qui tuyến tính

của mô hình Fa ma French thích hợp hơn mô CAPM Nhưng tùy vào đặc

điểm của tưng nước mà việc áp dụng có thể không được như mong đợi như ở

các nước phát triển

-Tại Ấn Độ, Fama French có thể giải thích và dự đoán được tỷ suất sinh

lợi của các chứng khoán, nhà đầu tư có thể cân nhắc và vận dụng hai mô

hình này để việc kinh doanh chứng khoán một cách hiệu quả

-Nhưng tại H à n Q u ố c nghiên cứu cho thấy mô hình Fama French chỉ phù

hợp để dự báo tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán trong khoảng

thời gian ngắn nhưng không phù hợp trong khoảng thời gian dài Với

Kết quả Quốc

gia Cách thu thập dữ liệu Tác giả CAPM FF3FM

khoảng thời gian nghiên cứu là 26.5 năm cho thấy biến thị trường, qui mô và giá trị không giải thích và dự báo được tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và danh mục của nó Thêm vào đó, nhân tố chính ảnh hưởng đến mô hình để giải thích tỷ suất sinh lợi là tính thanh khoản, sự công bố thông tin và sự lan rộng của việc cấp tín dụng

- Ở Thái Lan, mặc dù mô hình Fa ma French thích hợp hơn mô hình CAPM nhưng mô hình Fama French lại không là lý thuyết tài chính hỗ trợ tốt cho việc giải thích tầm ảnh hưởng của các biến đến tỷ suất sinh lợi

- Còn tại Đài Loan, mô hình Fama French thì chỉ có 2 biến rủi ro thị trường và quy mô là có nghĩa thống kê, còn biến giá trị thì tỏ ra ít có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi Do đó, mô hình ba nhân tố Fama French không thể áp dụng hoàn toàn tại thị trường chứng khoán nước này.Thị trường chứng khoán Đài Loan tuy ra đ ời cách đây 47 năm nhưng vẫn là một thị trường còn nông cạn và chủ yếu là nhà đầu tư cá nhân, nên việc đầu tư tiền vào chứng khoán còn tập trung vào một số mục tiêu đặc thù và theo khuynh hướng tâm lý bầy đàn, do đó gây ra bẫy thanh khoản

và hiện tượng doanh thu bất thường Thêm vào đó, do một số chính sách như giới hạn mức biến động giá chứng khoán trong một ngày là 7% hoặc nếu như chỉ số index rớt điểm trầm trọng thì chính phủ sẽ đầu tư vào thị trường chứng khoán để kéo điểm tăng lại Điều này sẽ làm cho chỉ số index cao tuy nhiên không phản ánh trung thực vị thế của thị trường Ngoài

ra, có hiện tượng “window dressing” ở Đài Loan, các công ty cố gắng làm đẹp Báo cáo tài chính vì thế giá chứng khoán không phản ánh giá trị thực của công ty và có rất nhiều nhà đầu tư cá nhân, vì thế họ có xu hướng tin vào các phân tích kỹ thuật hơn là phân tích cơ bản và quen với việc mua chứng khoán có giá cao và bán chứng khoán giá thấp

Bảng 1.2: Kết quả áp dụng mô hình CAPM và Fama French tại các nước đang phát triển

Kết quả Quốc gia Cách thu thập dữ

liệu Tác giả CAPM FF3FM

Ấn Độ 364 cổ phiếu

(6/1989-3/1999)

Gregory Connor, Sanjay Sehgal (2001) 75% 84.22% Hàn

Quốc

868 cổ phiếu (7/1981-12/2007)

Kyong Shik Eom, Jong‐Ho Park (2008)

4.16% 2.52%

Thái Lan 421 cổ phiếu

(7/2002-5/2007)

Wasunsakul, Sirina Phuangnark, Jitwatthana Joongpong (2009)

để ước lượng ri trước khi hiện giá các dòng thu nhập tương lai Tuy nhiên, từ trước đến nay tại Việt Nam vẫn chưa có một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi nào được áp dụng, nguyên nhân là vì thị trường Việt Nam còn non trẻ, còn chịu nhiều ảnh hưởng từ các chính sách kiểm soát của Nhà nước, thị trường vẫn chưa hoạt động thật hiệu quả nên không thể tìm được những nhân tố có ảnh hưởng rõ rệt đến sự thay đổi tỷ suất sinh lợi,

do đó vẫn chưa thể xây dựng một mô hình đáng tin cậy nào Vì thực tế đó,

nên khi tiến hành định giá chứng khoán, các nhà đầu tư Việt Nam vẫn thường bỏ qua bước dự báo tỷ suất sinh lợi Điều này dễ dẫn đến các ước tính mang tính chủ quan và không phản ánh hết những thay đổi trong quá khứ của chứng khoán đó Ngoài ra, các tổ chức định giá đưa ra khuyến nghị đầu tư có thể dễ dàng điều khiển thị trường cho những mục đích riêng thông qua việc định giá dựa những trên tỷ suất sinh lợi khác nhau Điều này sẽ tác động đến tâm lý của các nhà đầu tư cá nhân, do họ tin tưởng vào tính chuyên nghiệp của các tổ chức định giá, khi đó giả cả thị trường

sẽ có thể bị thao túng và cổ phiếu không còn ở mức giá trị thực của nó nữa

- Thị trường Việt Nam hiện vẫn còn có sự tham gia rất động của các nhà đầu tư cá nhân Trong đó, cách lựa chọn phương pháp đầu tư của từng nhà đầu tư cũng khác nhau, có nhà đầu tư thì chọn đầu tư chứng khoán theo phương pháp phân tích kỹ thuật, một số đầu tư dựa trên tin tức, một

số khác thì đầu tư dựa vào tâm lý đám đông và theo các xu hướng thị trường Cũng có nhà đầu tư tham khảo các phân tích cơ bản của các công

ty chứng khoán phát hành đ ể thực hiện kinh doanh Ưu điểm của phương pháp này có độ rủi ro thấp vì họ rất hiểu và nắm vững hoạt động công ty,

sự biến động theo xu hướng chung của nền kinh tế và nếu đầu tư theo trường phái giá trị của Warren Buffet có thể đạt được lợi nhuận rất cao, vì bằng phương pháp phân tích cơ bản có thể phát hiện ra những cổ phiếu tốt được thị trường định giá thấp và khi thị trường nhận ra giá trị thực sự của cổ phiếu này thì giá của nó sẽ tăng cao và nhà đầu tư thu được lợi nhuận lớn

- Yếu tố đầu tư tâm lý bầy đàn và theo xu hướng của thị trường chứng khoán việt nam cũng có xu hướng giảm trong những năm gần đây, vì các nhà đầu tư nhận ra rằng sẽ rất rủi ro khi những nhà đầu tư chiếm vốn lớn

trên thị trường gặp rủi ro và cũng không dễ để có thông tin chính xác hiện các nhà đầu tư lớn này đang dự định sẽ mua cổ phiếu nào, giá được sẽ được đẩy tới bao nhiêu Nếu thông tin nhận được quá trễ hay không chính xác thì nhà đầu tư có thể phải chịu thua lỗ

- Còn đối với phương pháp đầu tư theo phương pháp kỹ thuật thì cũng có nhược điểm là rất dễ bị đánh lừa nếu một nhà đầu tư nào đó đang kiểm soát một cổ phiếu nhất định và thực hiện mua bán để tạo cung ảo, cầu ảo Các nhà đầu tư khác nếu chỉ dựa vào các chỉ báo kỹ thuật mà không có các phân tích khác thì sẽ lầm tưởng đây là cổ phiếu tốt được nhiều người quan tâm Thêm vào đó, kiến thức về chứng khoán của các nhà đầu tư còn hạn chế nên việc phân tích các đồ thị gây rất nhiều khó khăn và bất lợi cho các nhà đầu tư Không những thế, do phân tích kỹ thuật chủ yếu là dùng đồ thị,

sử dụng các mô hình và công thức toán học nên việc này sẽ được giao cho máy móc làm sẽ thích hợp hơn con người Chúng ta cũng thấy lỗ hổng trong phương pháp đầu tư này, việc lập trình cho máy tính tự ra quyết định theo trường phái phân tích kỹ thuật đã tạo ra ra ngày “đen tối” trong lịch sử chứng khoán thế giới, DowJones đã giảm 1000 điểm trong vòng chưa đầy 1 tiếng đồng hồ, có tới 60% lệnh đặt mua bán chứng khoán là do máy tính tự động thực hiện và nhiều tổ chức cũng như nhà đầu tư trắng tay vì đã quá tin tưởng vào các mô hình phân tích k ỹ thuật mà không sử dụng các công cụ và biện pháp phân tích khá

-Ngoài ra, theo nguồn dữ liệu tổng hợp từ thực tế của các công ty định giá hiện nay thì ta thấy rằng trong các phương pháp định giá theo phân tích cơ bản thì các nhà định giá chủ yếu dựa vào phương pháp định giá giá trên thu nhập (P/E) và giá trên giá trị sổ sách (P/BV) Và nếu việc định giá dựa trên kỹ thuật chiết khấu dòng tiền thì họ chủ yếu dùng phương pháp hiện giá dòng tiền hoạt động (OFCF) và hiện giá dòng tiền vốn cổ phần

(FCFE) kết hợp với việc định giá theo phương pháp P/E và P/BV Tuy nhiên, chúng rất phụ thuộc vào việc xữ lý và ước đoán các dữ liệu đầu vào, đặc biệt là trong thị trường không hiệu quả, của yếu tố tỷ lệ tăng trưởng của dòng tiền (cả tỷ lệ tăng trưởng và khoảng thời gian tăng trưởng) và ước lượng tỷ lệ chiết khấu Đến đây, chúng ta lại có nhiều nghi vấn liệu rằng phương pháp định giá theo mô hình chiết khấu dòng tiền và mô hình định giá tương đối có thể là công cụ hữu ích cho nhà đầu tư chứng khoán để kiếm lời hay không

Kết luận chương 1:

Như vậy Chương 1 đã cho chúng ta những nền tảng lý thuyết về rủi ro và tỷ suất sinh lợi Đồng thời Chương 1 cung cấp những lý thuyết về mô hình định giá tài sản vốn CAPM, mô hình ba nhân tố Fam-French, cho thấy ảnh hưởng của các nhân tố thị trường, quy mô, giá trị lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Các nước phát triển cũng như thị trường mới nổi đa số đã áp dụng mô hình CAPM và Fama French để dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và đều khẳng định khả năng áp dụng của 2 mô hình đó và chứng minh rằng các nhân tố phần bù rủi ro thị trường, quy mô và giá trị thực sự có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Thị trường chứng khoán ở Việt Nam vẫn chưa hoạt động có hiệu quả, làm cho nguồn vốn đầu tư thông qua kênh này vẫn chưa đáp ứng đủ yêu cầu phát triển của nền kinh tế, thậm chí là bị lệch hướng Trong tình hình cả thế giới bị khủng hoảng thì CNVT chính là một trong những giải pháp hữu hiệu

để cắt giảm chi phí, nâng cao hiệu quả của hoạt động sản xuất và kinh doanh

CNVT là một trong những công cụ hỗ trợ, là động lực cho sự phát triển của mọi ngành nghề kinh tế cũng như sự phát triển chung của toàn xã hội Tuy nhiên, các NĐT vẫn ngần ngại khi đầu tư vào ngành CNVT, mức tín nhiệm của NĐT vào cổ phiếu CNVT luôn ở mức dưới trung bình Một trong những nguyên nhân là do NĐT vẫn thiếu đi một công cụ để ước lượng tỷ suất sinh lợi, sự thiếu chuyên nghiệp trong đầu tư đã làm cho tình hình thực tế chứng khoán ngành vẫn không phản ánh đúng tiềm năng của ngành, kéo theo sự ảm đạm ngày càng kéo dài là một hậu quả đáng tiếc

Đây là cơ sở để tác giả thực hiện kiểm định tính hiệu quả hai mô hình của lý thuyết đầu tư hiện đại ( CAPM và Fama-French) vào thị trường chứng khoán Việt Nam, mà cụ thể là các chứng khoán ngành công nghệ viễn thông

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ THỰC TRẠNG NGÀNH CÔNG

Cùng ngày, Chính phủ cũng ký quyết định thành lập Trung tâm Giao dịch Chứng khoán đặt tại TP.HCM và Hà Nội Việc chuẩn bị cho TTCKVN thực

ra đã do Uỷ Ban Chứng khoán Việt Nam ra đời bằng Nghị định 75/CP ngày 28-11-1996

- Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (TTGDCK TP.HCM) được thành lập theo Quyết định số 127/1998/QĐ-TTg ngày 11-7-1998 và chính thức đi vào hoạt động thực hiện phiên giao dịch đầu tiên vào ngày 28-7-2000 với hai chứng khoán đầu tiên là REE và SAM

- Trung tâm Giao dịch chứng khoán Hà Nội đã chính thức chào đời vào ngày 8/3/2005 Khác với TTGDCK TP.HCM (vốn là nơi niêm yết và giao dịch chứng khoán của các công ty lớn), TTGDCK Hà Nội sẽ là “sân chơi” cho các

DN nhỏ và vừa (với vốn điều lệ từ 5 đến 30 tỷ đồng)

- Sau 7 năm với sự tăng trưởng của thị trường và hội nhập với TTCK thế giới, TTGDCK TPHCM đã chính thức được chính phủ ký Quyết định số 599/QĐ-TTg ngày 11/05/2007 chuyển đổi thành Sở giao dịch Chứng khoán (SGDCK) TPHCM và chính thức khai trương vao ngày 08/08/2007

2.1.2 Thực trạng TTCK Việt Nam trong những năm qua:

Trong những năm 2006-2007, TTCK Việt Nam phát triển khá mạnh Cả hai chỉ số VnIndex và HnxIndex đều đã đạt đỉnh vào đầu năm 2007 với các mức lần lượt là 1.158,3 điểm và 459,4 điểm Giai đoạn tiếp theo, do chịu ảnh hưởng từ khủng hoảng kinh tế thế giới cũng như những bất ổn từ kinh tế vĩ

mô trong nước, thị trường đi xuống mạnh trong năm 2008 và nửa đầu năm

2009 Những dấu hiệu phục hồi được xác lập vào nửa cuối của năm 2009 với mức tăng khá cả về chỉ số cũng như khối lượng giao dịch, nhưng sau đó thị trường trở lại với sự giằng co với xu thế giảm trong suốt năm 2010 và giảm

mạnh trong 2011

Những điểm đáng chú ý của TTCK năm 2011 bao gồm:

TTCK sụt giảm mạnh, thậm chí thiết lập mức đáy lịch sử mới Tính chung cả

năm 2011, chỉ số VnIndex và HnxIndex giảm lần lượt 27,6% (từ mức 485,97 điểm xuống còn 351,6 điểm) và 49,9% (từ mức 113,4 điểm xuống còn 56,8 điểm) so với đầu năm Giá trị vốn hóa của TTCK chỉ còn tương đương hơn 20% GDP Nhiều công ty chứng khoán thua lỗ và thậm chí đã có một số công

ty lâm vào tình trạng mất thanh khoản Tính đến 9/2011, 65 CTCK thua lỗ và

71 CTCK có lỗ lũy kế Nhà đầu tư nước ngoài trong thời gian gần đây đã hầu

như không quan tâm đến TTCK Việt Nam (http://vietnameconomicforum.org)

Những điểm đáng chú ý của TTCK năm 2012 bao gồm:

Ngay từ những tháng đầu năm, VN-Index đã tăng gần 40%, HNX-Index tăng 44% so với cuối năm 2011, đưa thị trường chứng khoán Việt Nam trở thành một trong những thị trường có mức tăng ấn tượng trên thế giới.Tuy nhiên, sang đến tháng 6/2012, khi những bất ổn kinh tế phát sinh, chứng khoán Việt Nam rơi vào giai đoạn khó khăn Đỉnh điểm là trong tháng 8/2012, sau biến

cố liên quan đến ông Nguyễn Đức Kiên, cổ phiếu ngành ngân hàng liên tục ép sàn đẩy thị trường lao dốc không phanh Chỉ trong vòng 6 ngày sau biến cố, chỉ số giá chứng khoán trên HOSE giảm tới 11,8% và trên sàn Hà Nội giảm tới 15,4% Quy mô giao dịch bình quân mỗi phiên trong năm 2012 đạt 1.316

tỷ đồng, tăng 28% so với năm 2011 nhờ kéo dài thời gian giao dịch buổi

chiều

Biểu đồ 2.1: Chỉ số Vn-Index và khối lượng giao dịch

Biểu đồ 2.2: Chỉ số Hnx-index và khối lượng giao dịch

2.2 Thực trạng của ngành công nghệ viễn thông Việt Nam:

2.2.1 Vị thế trên thế giới:

Việt Nam là nước có sự cải thiện rất đáng kể về vị thế trên bản đồ

CNTT-VT thế giới Trong vài năm qua, ngành Công nghệ thông tin – Viễn thông Việt Nam đã có một sự phát triển nhanh chóng vượt bậc với mức phát triển nhanh

hơn mức trung bình toàn cầu

-Năm 2009, lần đầu tiên Việt Nam có mặt trong Top 10 quốc gia hấp dẫn nhất trong số 50 quốc gia về gia công phần mềm và có tên trong xếp hạng toàn cầu Năm 2009 cũng là năm đầu tiên Việt Nam ra khỏi Top 10 thế giới

về vi phạm bản quyền phần mềm Về chỉ số phát triển CNTT, Việt Nam xếp hạng thứ 92/154, tăng 15 bậc so với 5 năm trước Lĩnh vực viễn thông cũng

có sự phát triển vượt bậc, vào năm này viễn thông Việt Nam lọt vào Top 30 thế giới

- Tính đến năm 2010, cả nước đã có khoảng trên 1.000 doanh nghiệp, tăng gấp 2,5 lần so với năm 2005 Năm 2010, công nghiệp phần cứng, điện tử cũng đạt doanh số trên 5,6 tỷ USD, tăng gấp 5 lần so với năm 2005.Theo báo cáo

do Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) Việt Nam đã lọt vào nhóm 10 nước

có tốc độ phát triển ICT nhanh nhất thế giới Riêng về lĩnh vực Internet, Việt Nam đứng thứ 3 tại Châu Á và số 1 Đông Nam Á

-Năm 2011, theo công bố của tập đoàn A.T Kearney, Việt Nam được xếp hạng thứ 8 trong số các nước hấp dẫn nhất về gia công phần mềm Số lượng doanh nghiệp phần mềm, dịch vụ CNTT tăng nhanh-Định hướng đến năm

2015, Việt Nam sẽ nằm trong số 15 nước dẫn đầu về cung cấp dịch vụ gia công phần mềm và nội dung số và sẽ đứng vị trí số 10 về lĩnh vực này vào năm 2020

2.2.2 Hiện trạng ngành công nghệ viễn thông Việt Nam:

Công nghiệp công nghệ thông tin

Tổng doanh thu công nghiệp CNTT năm 2011 đạt 13,7 tỷ USD, tăng ngoạn mục 79% so với năm 2010.Biểu đồ 2.3: Doanh thu công nghiệp CNTT giai đoạn năm 2008-2011

Biểu đồ 2.3: Tỷ trọng doanh thu ngành công nghệ viễn thông

Nguyên nhân chủ yếu là do sự tăng trưởng cao của lĩnh vực công nghiệp phần cứng, điện tử với doanh thu chiếm tới 82 % tổng doanh thu của ngành công nghiệp CNTT Công nghiệp phần mềm và công nghiệp nội dung số cũng tăng trưởng nhưng tốc độ chậm lại Năm 2011, tổng số lao động trong lĩnh vực trên 300.000 lao động, tăng trưởng hơn 50.000 lao động so với năm 2010

Công nghiệp phần cứng điện tử:

Biểu đồ 2.4: Doanh thu phần cứng-điện tử giai đoạn năm 2008-2011

(Số liệu lấy từ Sách trắng 2012)

(Số liệu lấy từ Sách trắng 2012)

-Năm 2011, công nghiệp phần cứng điện tử đạt doanh số trên 11,3 tỷ USD,

tăng ngoạn mục 101% so với năm 2010 Nguyên nhân là doanh thu xuất khẩu

phần cứng, điện tử tăng đáng kể

Bảng 2.1: Kim ngạch xuất nhập khẩu giai đoạn 2008-2011

-Điều này thể hiện rõ khi tổng kim ngạch xuất khẩu máy vi tính, sản phẩm

điện tử và linh kiện và thiết bị viễn thông đạt trên 10,89 tỷ USD tăng trên

92,2% so với năm 2010, và đặc biệt tổng kim ngạch xuất khẩu đã cao hơn

nhập khẩu 428 triệu USD Doanh thu xuất khẩu cao nhất thuộc nhóm mặt

hàng điện thoại di động (chiếm 60%)

- Tổng số lao động trong lĩnh vực phần cứng đạt trên 167.000 người

Công nghệ phần mềm

(Trích từ sách trắng 2012)

(Số liệu lấy từ Sách trắng 2012)

Biểu đồ 2.5: Doanh thu phần mềm giai đoạn năm 2008-2011

Do ảnh hưởng của suy thoái kinh tế nên lĩnh vực công nghiệp phần mềm không còn giữ được tốc độ tăng trưởng cao như trước Năm 2011, doanh thu công nghiệp phần mềm chỉ đạt 1,17 tỷ USD tăng trưởng khiêm tốn 10% Nguyên nhân là thị trường tiêu thụ trong nước và xuất khẩu bị ảnh hưởng bởi suy thoái

Số lao động của lĩnh vực này năm 2011 đạt gần 79.000 và đang có xu hướng chững lại Năng suất lĩnh vực chỉ đạt 18.855USD/người/năm, tăng không đáng kể Đặc biệt, do suy thoái kinh tế và tỷ giá USD/VND tăng, nên mức lương bình quân của lĩnh vực phần mềm giảm đi chút ít chỉ đạt 5.034 USD/người/năm

Công nghiệp nội dung số

Biểu đồ 2.6: Doanh thu phần công nghiệp nội dung số giai đoạn năm

2008-2011

(Số liệu lấy từ Sách trắng 2012)

Lĩnh vực nội dung số mặc dù vẫn chịu ảnh hưởng của suy thoái kinh tế, song tốc độ tăng trưởng vẫn rất ấn tượng Năm 2011, doanh thu lĩnh vực này đạt 1,16 tỷ USD tăng 25% so với năm 2010 thấp hơn so với tăng trưởng năm

2010 là 39% Sự tăng trưởng này phần nhiều là do doanh thu dịch vụ giá trị gia tăng và games online vẫn tăng trưởng ổn định Lĩnh vực nội dung số vẫn thu hút được đông đảo lực lượng lao động với trên 60.000 tăng gần 9.000 lao động trong năm 2011 Đây cũng là lĩnh vực vẫn đạt được tăng trưởng mạnh

về năng suất (19.352 USD/người/năm) và mức lương bình quân (5.267 USD/người/năm)

Viễn thông

Biểu đồ 2.7: Doanh thu và cơ cấu DT viễn thông giai đoạn năm 2008-2011

(Trích từ sách trắng 2012)

- Năm 2011, do tác động của suy giảm kinh tế và chênh lệch tỷ giá USD/VND, tổng doanh thu viễn thông chỉ gần 7 tỷ USD giảm gần 26% so với năm 2010 Một điều đáng quan tâm là doanh thu dịch vụ di động giảm từ 5,7

tỷ xuống còn 5,4 tỷ USD song vẫn áp đảo trong cơ cấu doanh thu với 77,5% Trong khi đó, doanh thu dịch vụ cố định và Internet đều tăng với số liệu lần lượt là 361,8 triệu USD (tăng 70%) và 468,12 triệu USD (tăng 20%)

- Trong giai đoạn 2011-2012, thị trường viễn thông không có sự biến động về

số lượng nhà cung cấp dịch vụ với số lượng nhà cung cấp thực tế là: 06 (đối với dịch vụ cố định), 07 ( đối với dịch vụ di động) và 50 (đối với dịch vụ Internet) Ngoại trừ 02 thay đổi: EVN sáp nhập vào Viettel và Gtel mua lại thương hiệu Beeline

Bưu chính

Biểu đồ 2.8: Tổng doanh thu bưu chính giai đoạn năm 2008-2011

Tổng doanh thu bưu chính (Trích từ sách trắng 2012)