Ứng dụng mô hình CAPM và mô hình Fama-French để dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán ngành Dầu khí

CÁC TỪ VIẾT TẮT ĐƯỢC SỬ DỤNG B: Danh mục có vốn hóa thị trường lớn Big BE: Giá trị sổ sách vốn cổ phần thường CAPM: Mô hình định giá tài sản vốn FF3FM: Mô hình ba nhân tố Fama-French H:

KHOA KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH

-o0o -

BÙI TÔ CHUNG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA – FRENCH ĐỂ DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỜI

CHỨNG KHOÁN NGÀNH DẦU KHÍ

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Nha Trang, tháng 06 năm 2014

KHOA KẾ TOÁN – TÀI CHÍNH

-o0o -

BÙI TÔ CHUNG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA – FRENCH ĐỂ DỰ BÁO TỶ SUẤT SINH LỜI

CHỨNG KHOÁN NGÀNH DẦU KHÍ

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

GVHD: CHU THỊ LÊ DUNG

Nha Trang, tháng 06 năm 2014

rất nhiều sự đóng góp ý kiến, động viên, giúp đỡ từ phía gia đình, người thân, thầy cô, bạn bè Chính vì thế, trong trang đầu tiên của luận văn này, em xin được gửi lời cảm

ơn trân trọng và chân thành nhất đến tất cả mọi người

Đầu tiên, em xin được gửi lời cảm ơn đến Quý thầy cô khoa Kế toán – Tài chính trường Đại học Nha Trang, Quý thầy cô từng dạy lớp 52TC-3, đã truyền đạt những kiến thức cơ bản và bổ ích trong suốt quá trình học tập tại trường

Tiếp đến, em xin chân thành cảm ơn cô Chu Thị Lê Dung - giảng viên hướng dẫn với lòng nhiệt tâm, sự tận tụy đầy trách nhiệm đã giúp em thực hiện luận văn của mình

Xin chân thành cảm ơn các bạn sinh viên lớp 52TC-3 đã cùng sát cánh, chia sẻ và giúp đỡ mình trong suốt quá trình học tập cũng như thực hiện luận văn

Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, người thân đã giúp đỡ, động viên

em rất nhiều trong suốt quá trình học tập và làm luận văn

Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn !

Ngày……Tháng……Năm……

Ký tên

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

DANH MỤC BẢNG iv

DANH MỤC HÌNH vi

DANH SÁCH PHỤ LỤC vii

CÁC TỪ VIẾT TẮT ĐƯỢC SỬ DỤNG viii

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TỶ SUẤT SINH LỢI 4

VÀ RỦI RO, MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA- 4

1.1 Lý thuyết về tỷ suất sinh lợi và rủi ro: 4

1.1.1 Tỷ suất sinh lợi: 4

1.2 Mô hình định giá tài sản vốn CAPM: 6

1.2.1 Các giả định của mô hình CAPM 6

1.2.2 Mô hình CAPM với nhân tố phần bù rủi ro thị trường 8

1.3.2 Xây dựng mô hình: 10

1.3.3 Kết quả mô hình trên mẫu của Fama – French: 12

1.4 Thực tiễn áp dụng CAPM và Fama French ở một số nước trên thế giới………… 13

1.4.1 Tại các nước phát triển: 13

1.4.2 Tại các nước đang phát triển: 14

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

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ THỰC TRẠNG NGÀNH DẦU KHÍ 18

2.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam 18

2.1.1 Quá trình ra đời 18

2.1.2 Thực trạng TTCK Việt Nam trong những năm qua: 18

2.2 Thực trạng của ngành dầu khí Việt Nam: 21

2.2.1 Vị thế trên thế giới: 21

2.2.2 Hiện trạng ngành dầu khí Việt Nam: 22

2.2.3 Phân tích thực trạng cổ phiếu ngành dầu khí hiện nay 24

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA-FRENCH VÀO NGÀNH DẦU KHÍ VIỆT NAM 28

3.1 Phương pháp xử lý số liệu: 28

3.1.1 Số lượng công ty thuộc ngành Dầu khí niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam: 28

3.1.2 Số kỳ tính toán cho mỗi chứng khoán 29

3.1.3 Thu thập lãi suất phi rủi ro (Rf): 30

3.1.4 Phân loại danh mục 30

3.1.5 Thu thập tỷ suất sinh lợi thị trường 31

3.2 Kiểm định mô hình CAPM 32

3.2.1 Mô hình hồi quy: 32

3.2.1.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu: 32

3.2.1.2 Ước lượng mô hình hồi quy: 33

3.2.2 Kiểm định các giả thiết thống kê 34

3.2.2.1 Kiểm định giả thiết đối với các hệ số hồi quy: 34

3.2.2.2 Kiểm định tự tương quan 35

3.2.2.3 Kiểm định phương sai thay đổi: 37

3.2.2.4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy 37

3.3 Ước lượng TSSL kỳ vọng bằng mô hình 3 nhân tố Fama-French 38

3.3.1 Mô hình hồi quy 38

3.3.1.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu: 38

3.3.1.2 Ước lượng mô hình hồi quy: 40

3.3.2 Kiểm định các giả thiết thống kê: 41

3.3.2.1 Kiểm địnhgiẩ thiết đối với hệ số hồi quy: 41

3.3.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến: 44

3.3.2.3 Kiểm định tự tương quan: 46

3.3.2.4 Kiểm định phương sai thay đổi: 47

3.3.2.5 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy: 48

3.4 So sánh kết quả của mô hình Fama-French và mô hình CAPM 48

3.4.1 So sánh kết quả kiểm định 48

3.4.2 Phân tích ý nghĩa của việc thêm 2 nhân tố vào mô hình: 49

3.4.2.1 Hồi quy với nhân tố thị trường và nhân tố quy mô 50

3.4.2.2 Hồi quy với nhân tố thị trường và nhân tố giá trị 51

3.4.2.3 Hồi quy với nhân tố quy mô và nhân tố giá trị 52

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA-FRENCH – ĐƯA RA KIẾN NGHỊ ĐẦU TƯ NGÀNH DẦU KHÍ 53

4.1 Nhận xét về kết quả áp dụng hai mô hình CAPM và Fama-French vào ngành Dầu khí Việt Nam 53

4.1.1 Kết quả mô hình CAPM 53

4.1.2 Kết quả mô hình Fama-French 54

4.2 Khuyến nghị đầu tư chứng khoán ngành Dầu Khí 56

4.2.1 Khuyến nghị dựa vào so sánh giữa kết quả thống kê và kết quả hồi quy:……… 56

4.2.2 Khuyến nghị dựa vào kết quả ứng dụng phương pháp dự báo san bằng mũ đơn giản và phân tích hồi quy: 56

4.2.2.1 Xử lý số liệu 56

4.2.2.2 Kết quả phân tích: 63

4.3 Khuyến nghị đầu tư: 63

KẾT LUẬN 64

ĐÁNH GIÁ TỔNG THỂ KHOA LUẬN 65

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 67

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1: Kết quả áp dụng CAPM và FF3FM tại các nước phát triển 14

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

Bảng 2.1: Các chỉ số tài chính cơ bản của các công ty ngành dầu khí 24

Bảng 2.2: Chỉ số ROE và P/E của một số ngành năm 2013 25

Bảng 3.1: Các cổ phiếu được niêm yết trên TTCKVN thuộc ngành Dầu Khí 28 Bảng 3.2: Phân loại danh mục theo ME và B/P 32

Bảng 3.3: Kiểu định Unit Root Test trên nhân tố thị trường 33

Bảng 3.4: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số 𝛼 mô hình CAPM 35 Bảng 3.5: Bảng kết quả kiểm định giả thiết đối với hệ số 𝛽 mô hình CAPM 35 Bảng 3.6: Bảng kết quả kiểm định Breusch – Godfrey với các độ trễ 1, 2, 3 36 Bảng 3.7: Bảng kết quả kiểm định White của mô hình CAPM 37

Bảng 3.8: Bảng giá trị hệ số xác định mô hình CAPM 38

Bảng 3.9: kiểm định Unit Root Test trên chuỗi SMB 39

Bảng 3.10: kiểm định Unit Root Test trên chuỗi HML 39

Bảng 3.11: Bảng tóm tắt các hệ số mô hình Fama-French 40

Bảng 3.12: kết quả kiểm định giả thiết đối với các hệ số mô hình Fama-French 42

Bảng 3.13: ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố 44

Bảng 3.14: kết quả hồi quy nhân tố quy mô theo nhân tố thị trường 44

Bảng 3.15: kết quả hồi quy nhân tố giá trị theo nhân tố thị trường 45

Bảng 3.17: Bảng tóm tắt kết quả các mô hình hồi quy phụ 46

Bảng 3.18: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey trên phần dư mô hình Fama-French 46

Bảng 3.19: Bảng kết quả kiểm định phương sai đồng nhất mô hình Fama-French 47

Bảng 3.20: Bảng giá trị hệ số xác định mô hình Fama-French 48

Bảng 3.21: Bảng so sánh hệ số 𝛽 của mô hình CAPM và mô hình Fama-French 48

Bảng 3.22: Bảng so sánh hệ số xác định mô hình CAPM và Fama-French 49

Bảng 3.23 : Bảng kết quả hồi quy theo nhân tố thị trường và nhân tố quy mô 50

Bảng 3.24: Bảng kết quả hồi quy theo nhân tố thị trường và nhân tố giá trị 51

Bảng 3.25 : Bảng kết quả hồi quy theo nhân tố quy mô và nhân tố giá trị 52

Bảng 4.1: Bảng phân loại danh mục và tỷ trọng thành phần tháng 1/2014 57

Bảng 4.2: Bảng tỷ suất sinh lợi thực tế (Rtt) của 3 danh mục tháng 1/2014 57

Bảng 4.3: Bảng tỷ suất sinh lời thị trường tháng 1/2014 58

Bảng 4.4: Bảng kết quả dự báo SMB 60

Bảng 4.5: Bảng kết quả dự báo HML 62

Bảng 4.6: Bảng khuyến nghị đầu tư các danh mục tháng 1/2014 63

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 2.1: Chỉ số Vn-Index và khối lượng giao dịch 21

Biểu đồ 2.2: Chỉ số Hnx-Index và khối lượng giao dịch 21

Biểu đồ 2.3: ROE của một số ngành năm 2013 26

Biểu đồ 2.4: P/E của một số ngành năm 2013 26

DANH SÁCH PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: GIÁ VÀ TSSL CỦA CHỨNG KHOÁN THEO THÁNG 68

PHỤ LỤC 2: LÃI SUẤT TRÚNG THẦU TPCP KỲ HẠN 5 NĂM 82

PHỤ LỤC 3: VỐN HÓA THỊ TRƯỜNG CỦA CỔ PHIẾU 84

PHỤ LỤC 4: DỮ LIỆU CHỈ SỐ INDEX VÀ RM 90

PHỤ LỤC 5: CHỈ SỐ BE/ME (B/P) CỦA CỔ PHIẾU NGÀNH DẦU KHÍ 92 PHỤ LỤC 6: PHÂN LOẠI DANH MỤC CHỨNG KHOÁN 97

PHỤ LỤC 7: TSSL CỦA CÁC DANH MỤC VÀ TSSL CÁC NHÂN TỐ 100 PHỤ LỤC 8: KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH CAPM CỦA 6 DANH MỤC 105

PHỤ LỤC 10: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH BREUSCH-GODFREY MÔ HÌNH CAPM 111

PHỤ LỤC 11: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH BREUSCH-GODFREY MÔ HÌNH FF3FM 114

PHỤ LỤC 12: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH WHITE CỦA MÔ HÌNH CAPM 117 PHỤ LỤC 13: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH WHITE CỦA MÔ HÌNH FF3FM 118 PHỤ LỤC 14: KẾT QUẢ HỒI QUY VỚI NHÂN TỐ THỊ TRƯỜNG VÀ NHÂN TỐ QUY MÔ 119

PHỤ LỤC 15: KẾT QUẢ HỒI QUY VỚI NHÂN TỐ THỊ TRƯỜNG VÀ NHÂN TỐ GIÁ TRỊ 122

PHỤ LỤC 16: KẾT QUẢ HỒI QUY VỚI NHÂN TỐ QUY MÔ VÀ NHÂN TỐ GIÁ TRỊ 125

PHỤ LỤC 17: XỬ LÝ SỐ LIỆU DỰ BÁO 128

CÁC TỪ VIẾT TẮT ĐƯỢC SỬ DỤNG

B: Danh mục có vốn hóa thị trường lớn (Big)

BE: Giá trị sổ sách vốn cổ phần thường

CAPM: Mô hình định giá tài sản vốn

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 số 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 thị trường 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

tư vào thăm dò dầu khí với số vốn lên đến trên 7 tỷ USD, phát hiện nhiều mỏ dầu khí mới, sản lượng khai thác dầu khí tăng nhanh, đảm bảo an ninh năng lượng quốc gia, góp phần đưa đất nước ra khỏi khủng hoảng kinh tế cuối thập niên 80 của thế kỷ 20

và đưa Việt Nam vào danh sách các nước xuất khẩu dầu trên thế giới Tuy nhiên để phát triển ngành dầu khí đòi hỏi vốn đầu tư rất lớn, mức độ rủi ro cao, trình độ khoa học công nghệ hiện đại, tính quốc tế hóa rộng rãi… Đây chính là một thách thức lớn đối với ngành dầu khí Việt Nam

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 và dài hạn trong nền kinh tế, là tiền

đề cho công cuộc cổ phần hóa 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 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 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 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 này là một việc hết sức quan trọng Thấy được sự cần thiết của việc vận dụng lý thuyết đầu tư tài chính hiện nay

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 Dầu Khí 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 Dầu Khí Bài nghiên cứu sẽ đứng trên quan điểm nhà đầu tư nhằm mục đích kiểm định khả năm ứng dụng hai mô hình CAPM và Fama-French vào thực tế TTCKVN, mà cụ thể là vào ngành Dầu Khí 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 việc 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 Dầu Khí từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2013 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 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 thể 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 thế giới Chính vì điều đó, bài nghiên cứu có thể tiếp tục tiến hành kiểm định những mô hình này và 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

r = P t+1 - P t + D t+1

P t

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

P t+1: Giá đóng cửa của chứng khoán kỳ thứ 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

𝐸(𝑅) = ∑ 𝑃𝑗 ∗ 𝑅𝑗

𝑛

𝑗=1Trong đó: Rj: Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong tình huống j

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

Hoặc suất sinh lời kỳ vọng sẽ bằng trung bình cộng của suất sinh lời đã thực hiện trước đó

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:

𝜎2 = ∑(𝑟𝑖 − 𝑟̅)2∗ 𝑃𝑖

𝑛

𝑖=1

Trong đó: 𝜎2: phương sai

𝑟𝑖: giá trị tỷ suất sinh lợi thực tế 𝑟̅: giá trị tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của nhà đầu tư

𝑃𝑖: khả năng xảy ra tỷ suất sinh lợi

Độ lệch chuẩn:

𝜎 = √∑(𝑟𝑖− 𝑟̅)2∗ 𝑃𝑖

𝑛

𝑖=1Tuy 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

𝜎 = √1

𝑁∑(𝑟𝑖 − 𝑟̅)2

𝑁

𝑖=1Với 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

 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

 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 NĐT có thể 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 sẽ có một chút ảnh hưởng đến lý thuyết

• Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản

• Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được phản ánh một cách đầy đủ Đây là một giả định ban đầu hợp lý và có thể thay đổi được

• 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(𝑅𝑖) = 𝑅𝑓 + [𝐸(𝑅𝑀) − 𝑅𝑓] ∗ 𝛽𝑖𝑀Trong đó: E(Ri): Suất sinh lời kỳ vọng của một danh mục tài sản i bất kỳ

Rf: Lợi nhuận phi rủi ro

E(RM): Lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thịt trường

BiM: 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

Nhìn vào hình vẽ ta thấy rằng: Khi hệ số 𝛽 càng cao thì suất sinh lời của chứng khoán càng cao và vì vậy, cũng mang nhiều rủi ro hơn

𝛽 = 0: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có 𝛽 bằng 0 chính là lợi nhuận không rủi ro (Rf)

𝛽 = 1: Lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có 𝛽 bằng 1 chính là lợi nhuận thị trường, E(RM)

Quan hệ giữa lợi nhuận và hệ số rủi ro 𝛽 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:

• 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

1.3.3 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

Quốc gia Cách thu thập dữ liệu Tác giả Kết quả

CAPM FF3FM

Mỹ

Ba thị trường chứng khoán lớn ở Mỹ:

NYSE, AMEX, NASDAQ (1926-2003)

6/2001) Souad Ajili (2005) 11,12% 34,22%

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 Fama French thích hợp hơn mô CAPM Nhưng tùy vào đặc điểm của từng 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 Hàn Quốc 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 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 Fama 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 đời 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

Quốc gia Cách thu thập dữ liệu Tác giả Kết quả

(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)

29,47% 62,42%

Đài Loan 90 cổ phiếu

(7/2006-6/2009) Chun-Wei Huang (2010) 55,80% 69,90%

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:

Thị trường chứng khoán việt nam đã trải qua biết bao nhiêu thăng trầm từ khi mới ra đời cho đến nay Ở các nước trên thế giới thì việc định giá trước hết được phải

có một mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi đáng tin cậy 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 để 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 kỹ thuật mà không sử dụng các công cụ và biện pháp phân tích khác

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

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

2.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.1 Quá trình ra đời

Sau nhiều năm chuẩn bị và chờ đợi, ngày 11/7/1998 Chính phủ đã ký Nghị định

số 48/CP ban hành về chứng khoán và TTCK chính thức khai sinh cho thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời

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 Ủy 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 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 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 TP.HCM đã chính thức được chính phủ ký Quyết định số 599/QĐTTg ngày 11/5/2007 chuyển đổi thành Sở giao dịch Chứng khoán (SGDCK) TP HCM và chính thức khai trương vào ngày 8/8/2007

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

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

Những điểm đáng chú ý của TTCK năm 2013 bao gồm:

VN-Index duy trì trên 500 điểm; thanh khoản trên 2 sàn niêm yết đạt cao nhất 3 năm trở lại đây VN-Index đóng cửa phiên giao dịch cuối cùng năm 2013 ở mức 504,63 điểm, tức tăng 21,97% so với hồi đầu năm 2012 Ngày 21/11/2013, thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam vọt lên gần 3.200 tỷ đồng, cao nhất trong 3 năm trở lại đây (kể từ 14/12/2010) Trong đó, tổng khối lượng giao dịch trên sàn HOSE đạt 173,935 triệu đơn vị, trị giá lên tới 2.425,71 tỷ đồng Còn tại sàn HNX, tổng khối lượng giao dịch đạt 100,271 triệu đơn vị, trị giá 755,81 tỷ đồng

Đáng chú ý, đến ngày 20/12, thanh khoản 2 sàn tiếp tục đạt hơn 3.650 tỷ, tương đương tổng khối lượng giao dịch là 233,43 triệu đơn vị

Trong năm 2013, cả hai Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) đều thực hiện kéo dài thời gian giao dịch đến 15 giờ hàng ngày nhằm mục đích tiến gần hơn với thời gian giao dịch của các thị trường quốc tế và thúc đẩy giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam HOSE đã áp dụng thời gian này từ ngày 22/7/2013 trong khi HNX cũng áp dụng thời gian giao dịch mới ngay sau đó một tuần, vào ngày 29/7/2013

Ngoài việc kéo dài thời gian, HNX cũng bổ sung đợt khớp lệnh định kỳ xác định giá đóng cửa (ATC) giống như sàn HOSE và 3 lệnh thị trường MTL, MOK và MAK Theo số liệu từ Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, các chỉ số giá chứng khoán đều tăng so với cuối năm 2012, VN-Index tăng trên 22%, HNX-Index tăng 13% Sự gia tăng của các chỉ số đã đưa Việt Nam trở thành 1 trong 10 nước có mức độ phục hồi mạnh nhất thế giới

Mức vốn hoá thị trường năm 2013 cũng tăng so với năm 2012, đạt khoảng 964 nghìn tỷ đồng (tăng 199 nghìn tỷ đồng so với cuối năm 2012), tương đương mức 31% GDP

Quy mô giao dịch bình quân mỗi phiên đạt 2.578 tỷ đồng, tăng 31% so với năm

2012, chủ yếu là nhờ giao dịch trái phiếu chính phủ, bình quân giao dịch trái phiếu Chính phủ đạt 1.257 tỷ đồng/phiên (tăng 90%) và bình quân giao dịch cổ phiếu, chứng chỉ quỹ đạt 1.322 tỷ đồng/phiên, tăng nhẹ 1,5% so với năm 2012

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 dầu khí Việt Nam:

2.2.1 Vị thế trên thế giới:

Việc xuất khẩu dầu thô đã thực sự thúc đẩy sự phát triển kinh tế nhanh chóng của Việt Nam và trở thành mặt hàng xuất khẩu số một của nước này Chính phủ Việt Nam đang tiến hành mở cửa nhiều mỏ dầu mới cho các công ty nước ngoài tiến hành thăm dò

Với sản lượng dầu thô 360.000 thùng/ngày, Việt Nam hiện là nước sản xuất dầu lớn thứ 3 ở khu vực Đông Nam Á, chỉ sau Malaysia và Indonesia Do chưa có nhà máy lọc dầu, Việt Nam cũng là một trong những nước xuất khẩu dầu thô lớn nhất

trong khu vực Việt Nam muốn giảm sự phụ thuộc vào các công ty nước ngoài trong việc phát triển nền công nghiệp trong nước Do đó, Chính phủ Việt Nam đang thúc đẩy cải cách và hiện đại hóa nhiều công ty Nhà nước lớn, đưa những công ty này trở thành những công ty có khả năng cạnh tranh trên thị trường thế giới

Các công ty Nhà nước của Việt Nam đang được khuyến khích thu hút vốn nước ngoài thông qua cổ phiếu và trái phiếu trên thị trường chứng khoán đang phát triển nhanh của Việt Nam Nhiều công ty con của Petro Vietnam đã được niêm yết trên thị trường chứng khoán trong nước, đồng thời, việc niêm yết ở nước ngoài cũng đã được bàn đến Trong khi đó, việc xếp hạng tín dụng quốc tế của Việt Nam được cải thiện cũng thúc đẩy những khoản đầu tư mới vào ngành dầu khí của Việt Nam

2.2.2 Hiện trạng ngành dầu khí Việt Nam:

Sau gần 40 năm xây dựng và trưởng thành, ngành dầu khí Việt Nam đã trải qua một chặng đường đầy khó khăn, nhưng đã đạt được những thành tựu đáng

kể, trở thành “đầu tàu kinh tế” quốc dân và đi đầu trong kinh tế biển của đất nước Đã phát hiện và đưa vào khai thác nhiều mỏ dầu khí, đưa Việt Nam vào hàng ngũ các nước xuất khẩu dầu thô, góp phần rất quan trọng cho sự ổn định và phát riển nền kinh

tế quốc dân thời gian qua

Ngoài việc phát triển công nghiệp khai thác dầu khí, ngành dầu khí đã phát triển nhiều lĩnh vực quan trọng khác như: chế biến lọc hóa dầu, kinh doanh sản phẩm dầu khí, dịch vụ kỹ thuật dầu khí và cung cấp vật tư thiết bị cho ngành dầu khí, xây dựng các nhà máy điện với doanh thu hàng trăm ngàn tỷ đồng mỗi năm, góp phần thúc đẩy

sự phát triển các ngành công nghiệp và dịch vụ khác của đất nước

Theo Chiến lược phát triển ngành dầu khí Việt Nam đến năm 2015, định hướng đến 2025, tổng trữ lượng dầu khí của Việt nam được đánh giá đạt khoảng (3,8÷4,2).109 tấn dầu quy đổi, trong đó khoảng (1,4÷1,5).109 dầu khí ngưng tụ và (2,4:2,7).1012 m3 khí thiên nhiên Tiềm năng dầu khí chưa phát hiện còn lại tập trung chủ yếu ở vùng sâu, xa bờ như: bể Phú Khánh, vùng Tư Chính - Vũng Mây

Hiện trạng và quy hoạch phát triển nguồn khí

Cho đến nay, tổng lượng khí có thể khai thác ở thềm lục địa Việt Nam đưa vào

sử dụng là 150.109 m3 khí Dự kiến có thể phát hiện thêm khoảng (100÷160).109 m3khí nữa, nâng trữ lượng khí khu vực thềm lục địa lên (200÷250).109 m3 khí

Hiện nay, mới chỉ có 2 vùng trữ lượng khí có thể khai thác từ 2000-2015 đó là bể Cửu Long với (30÷40).109 m3 khí và bể Nam Côn Sơn: (95÷100).109 m3 khí, hàng năm có thể cấp khoảng (15÷16).109 m3 khí cho phát điện Lượng khí phục vụ cho các ngành khác chiếm dưới 20% tổng nhu cầu sản phẩm khí

Dự kiến trong thời gian tới năm 2020, trữ lượng và khả năng khai thác khí tự nhiên của Việt Nam có thể đáp ứng được các nhu cầu sử dụng trong nước, nếu phải nhập khẩu thì lượng nhập khẩu không lớn và có thể nhập từ một số nước trong khu vực Đông Nam Á khi có đường ống khí đốt liên kết trong khối ASEAN

Hiện trạng và quy hoạch phát triển nguồn dầu

Theo “chiến lược phát triển ngành dầu khí Việt Nam đến năm 2015 và định hướng đến năm 2025” và một số tài liệu đã xác định các mỏ phát hiện dầu khí được tìm thấy

ở Việt Nam được tập trung ở 3 bể trầm tích lớn là: Cửu Long, Nam Côn Sơn, Malay

- Thổ Chu, Phú Khánh Trong đó, dầu thô được tìm thấy chủ yếu ở bể Cửu Long Theo kết quả đánh giá cuối năm 2010, tổng tiềm năng thu hồi dầu dự kiến khoảng

440 triệu tấn Về khả năng khai thác dầu, năm 2004 sản lượng khai thác trong nước được 20,35.106 tấn và năm 2009 duy trì ở mức trên 16,0.106 tấn Nếu không tìm ra được các nguồn dầu mới và không tính các nguồn dầu khai thác ở nước ngoài, thì sản lượng dầu mỏ khai thác được của Việt Nam được dự báo sẽ liên tục suy giảm và chỉ

có khoảng 3.106 tấn/năm vào năm 2025

Thời gian qua, dầu thô khai thác của Việt Nam chỉ phục vụ cho xuất khẩu do Việt Nam chưa có các nhà máy lọc dầu Từ cuối năm 2009, Nhà máy lọc dầu Dung Quất

- nhà máy lọc dầu đầu tiên của Việt Nam đã đi vào vận hành với công suất 6,5.106

tấn/năm, có thể đáp ứng 30% các sản phẩm xăng dầu trong nước Hiện nay Việt Nam cũng đang có kế hoạch đầu tư 2 dự án nhà máy lọc dầu mới là Nghi Sơn (công suất

10 triệu thùng/năm) và Long Sơn (công suất 10 triệu thùng/năm và có thể mở rộng lên công suất 20 triệu thùng/năm vào năm 2025)

Như vậy, nếu các nhà máy đúng tiến độ thì tới 2020, Việt Nam có thể không phải phụ thuộc vào các sản phẩm xăng, dầu nhập khẩu Năm 2015 do nhu cầu dầu thô cho các nhà máy lọc dầu dự kiến xây dựng thì Việt Nam sẽ phải nhập khẩu dầu thô Dự kiến nguồn nguyên liệu cho các nhà máy lọc dầu của Việt Nam trong giai đoạn 2012-

2025 là từ các nước: Kuweit, Venezuela và Liên bang Nga

2.2.3 Phân tích thực trạng cổ phiếu ngành dầu khí hiện nay

Bảng 2.1: Các chỉ số tài chính cơ bản của các công ty ngành dầu khí

ROE (%)

LNST/

DT

Nợ/TTS (%)

Số liệu tính dựa theo năm 2012 và 2013 (Theo cafef.vn)

Hiện số lượng các doanh nghiệp trong ngành niêm yết trên sàn chứng khoán chiếm khá lớn, xếp thứ 2 trong các ngành với 32 công ty trong đó 12 mã niêm yết tại HOSE và 20 mã niêm yết tại HNX Riêng các công ty niêm yết sàn HOSE thì đặc biệt nổi trội về lượng vốn hóa, công ty dẫn đầu là PVD, lượng vốn hóa đạt 22709 tỷ chiếm 31,52% lượng vốn hóa toàn ngành, DPM đứng vị trí thứ hai với lượng vốn hóa đạt 16565 tỷ chiếm 22,99% lượng vốn toàn ngành

Theo báo cáo cuối năm 2013, có 16 công ty tăng trưởng doanh thu âm, nổi bật là PVR với -95,77% Bên cạnh đó có 16 công ty tăng trưởng so với cuối năm 2012, nổi bật là PPE tăng trưởng 79,49%

Bảng 2.2: Chỉ số ROE và P/E của một số ngành năm 2013

Biểu đồ 2.3: ROE của một số ngành năm 2013

Biểu đồ 2.4: P/E của một số ngành năm 2013

Thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ về thời gian cũng như về chất lượng hoạt động so với thế giới Qua các giai đoạn thăng trầm, NĐT vẫn chưa tìm được một quy luật, cách đi nào cho con đường đầu tư của mình, họ chịu tác động quá nhiều vào động thái đám đông Việc vận dụng lý thuyết đầu tư hiện đại vẫn còn là vấn đề mới mẻ Vì vậy, cần có những công ty chuyên cung cấp các kết quả kiểm định

và đo lường các chỉ tiêu về rủi ro và lợi nhuận của chứng khoán Điều này giúp mang lại thuận lợi cho các NĐT cá nhân (thành phần chủ yếu tham gia hoạt động trên thị trường chứng khoán Việt Nam) trong việc đầu tư một cách hiệu quả và chuyên nghiệp hơn Để giúp nhà đầu tư có cái nhìn toàn diện hơn về triển vọng khi đầu tư vào ngành Dầu Khí, tác giả sẽ tiến hành ứng dụng hai mô hình CAPM và Fama-French vào chương sau

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM VÀ MÔ HÌNH FAMA-FRENCH VÀO NGÀNH DẦU KHÍ VIỆT NAM

3.1 Phương pháp xử lý số liệu:

3.1.1 Số lượng công ty thuộc ngành Dầu khí niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam:

Tính đến thời điểm ngày 31/12/2013, có 32 công ty trong ngành tham gia niêm yết trên sàn HOSE và HNX Nội dung về tên công ty, mã chứng khoán và sàn giao dịch được thể hiện trong bảng dưới đây:

Bảng 3.1: Các cổ phiếu được niêm yết trên TTCKVN thuộc ngành Dầu Khí

3 CCL Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Đô

thị Dầu khí Cửu Long

9 PLC Tổng công ty Hóa dầu Petrolimex -

11 PPS Công ty cổ phần Dịch vụ kỹ thuật Điện

lực Dầu khí Việt Nam

07/01/2011 HNX

12 PSG Công ty cổ phần Đầu tư và Xây lắp Dầu

khí Sài Gòn

15/03/2011 HNX

13 PSI Công ty cổ phần Chứng khoán Dầu khí 21/07/2011 HNX

14 PTL Công ty cổ phần Đầu tư Hạ tầng và Đô

thị Dầu khí PVC

22/09/2011 HOSE