Thuyết trình môn đầu tư tài chính chủ đề ChenRollRoss 1986.docx

Có một sự dịch chuyển đồng thời của giá tài sản đã cho thấy sự hiện diện của những ảnh hưởng ngoại sinh trong nó, nhưng chúng tôi vẫn chưa xác định được các biến kinh tế nào đã gây ra hi

Nai-Fu Chen Richard Roll Stephen A.Ross

ECONOMICS FORCE

AND THE STOCK

MARKET

TÓM TẮT:

Bài nghiên cứu này kiểm định có hay không sự biến đổi trong các biến kinh tế vĩ mô như là những rủi ro mà mang lại được lợi nhuận trong thị trường chứng khoán Lý thuyết tài chính cho thấy rằng các biến kinh tế vĩ mô sau đây ảnh hưởng mang tính hệ thống đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán: chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và lãi suất ngắn hạn, lạm phát

kỳ vọng và lạm phát ngoài kỳ vọng, sản lượng công nghiệp, và chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa trái phiếu xếp hạng cao và trái phiếu xếp hạng thấp Chúng tôi thấy rằng các dạng rủi ro trên

có ảnh hưởng đáng kể tới giá chứng khoán Hơn nữa, danh

mục thị trường và mức tiêu dùng tổng hợp đều không được

định giá riêng biệt Chúng tôi cũng thấy rằng rủi ro về giá dầu thì không tách biệt với lợi nhuận trong thị trường chứngkhoán.

TỐ KINH TẾ

KẾT LUẬ N

V

CÁC BIẾN TRẠN

G THÁI KINH

TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Giá tài sản thường được cho là phản ứng nhạy cảm với thông tin kinh tế Kinh nghiệm

hàng ngày dường như ủng hộ quan điểm cho rằng giá tài sản riêng lẻ bị ảnh hưởng bởi hàng loạt các sự kiện ngoài kỳ vọng và một số sự kiện có ảnh hưởng lan rộng đến giá tài sản.

Kết luận chung của lý thuyết là bất cứ khi nào một tài sản cụ thể bị ảnh hưởng bởi thông tin kinh tế có tính hệ thống và không có lợi nhuận thêm nào khi đối mặt với rủi ro đa dạng hoá, thì một phần bổ sung của tỷ suất sinh lợi dài hạn được yêu cầu và đạt được

I – GiỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Có một sự khác biệt giữa việc bỏ qua tầm quan trọng của các biến trạng thái mang tính hệ thống và sự không hiểu biết đầy đủ về các biến đó.

Có một sự dịch chuyển đồng thời của giá tài sản đã cho thấy sự hiện diện của những ảnh hưởng ngoại sinh trong nó, nhưng chúng tôi vẫn chưa xác định được các biến kinh tế nào đã gây ra hiện tượng đó.

Bài nghiên cứu của chúng tôi là một sự khám phá trong việc nhận diện được hiện tượng này.

I – GiỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Trong Phần II , chúng tôi sử dụng một khung lý thuyết đơn giản để lựa chọn các biến trạng thái mang tính hệ thống Tại Phần III chúng tôi giới thiệu các dữ liệu và giải thích các phương pháp kỹ thuật được sử dụng để đo lường biến động ngoài kỳ vọng của các biến trạng thái được lựa chọn Phần IV chúng tôi xem xét các biến trạng thái có giải thích được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng hay không phần IV xem xét trọng số theo giá trị và trọng số cân bằng của chỉ số thị trường, chỉ số tiêu dùng thực tế, chỉ số giá dầu Những chỉ số đó là không quan trọng tới việc định giá tài sản khi so sánh với các biến trạng thái được xác định Phần V tóm tắt những phát hiện của chúng tôi và gợi ý một số hướng nghiên cứu trong tương lai.

I – GiỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Giá chứng khoán được xem như phản ứng với các thành phần bên

ngoài (thậm chí giá chứng khoán có thể phản ứng lại với các biến

khác) Một số quan điểm cho rằng tất cả các biến số kinh tế đều nội sinh Chỉ có các hiện tượng tự nhiên, chẳng hạn như sao băng, động đất… là những hiện tượng ngoại sinh thật sự cho nền kinh tế thế giới, nhưng căn cứ vào mô hình định giá tài sản thì những nhân tố hệ thống như trên là vượt quá khả năng hiện tại của chúng tôi Mục tiêu hiện tại của chúng tôi chỉ đơn thuần là mô hình hóa tỷ suất sinh lợi vốn cổ

phần như là một hàm của các biến vĩ mô và tỷ suất sinh lợi của tài sản không phải vốn cổ phần Do đó bài nghiên cứu này sẽ xem thị trường chứng khoán là nội sinh, liên quan đến các thị trường khác

II – TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

Giá chứng khoán có thể được viết dưới

dạng chiết khấu cổ tức kỳ vọng:

trong đó c là dòng cổ tức và k là lãi suất chiết khấu.

Điều này cho thấy tỷ suất sinh lợi thực tế trong bất kỳ

khoảng thời gian nào được cho bởi:

II – TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

A Sản lượng công nghiệp

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

Những chuỗi cơ bản là tỷ lệ tăng trưởng trong sản

xuất công nghiệp của Mỹ Nó được chọn ra từ Survey

of Current Business Nếu IP(t ) – Industrial

Production biểu thị tỷ lệ sản xuất công nghiệp trong tháng t, khi đó tốc độ tăng trưởng hàng tháng là:

và tốc độ tăng trưởng hàng năm là

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

A Sản lượng công nghiệp

Lạm phát ngoài kỳ vọng được định nghĩa

I(t) được nhận diện hàng tháng, lấy sai phân bậc nhất

trong logarit của chỉ số giá tiêu dùng trong giai đoạn t Chuỗi lạm phát kỳ vọng cho giai đoạn 1953-78, tìm thấy trong nghiên cứu của Fama và Gibbons (1984) Nếu RHO(t) được biểu thị bởi tỷ lệ lãi suất thực trong khoảng giai đoạn t

và TB(t-1) được biểu thị là lãi suất T-bill được lấy vào cuối của giai đoạn t-1 và áp dụng trong giai đoạn t, phương trình Fisher có dạng như sau:

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

B Lạm phát

Vì vậy, TB(t-1) – I(t) đo lường tỷ suất sinh lợi thực

của T-bill Từ phân tích dữ liệu chuỗi thời gian của biến này, Fama và Gibbons (1984) xây dựng dữ

liệu thời gian cho E[RHO(t)|t- 1] Biến lạm phát

kỳ vọng được xác định bằng TB(t-1) trừ cho lãi

suất thực kỳ vọng của chuỗi thời gian

Biến lạm phát khác là không kỳ vọng và có ảnh hưởngtách biệt từ UI là sự thay đổi trong lạm phát kỳ vọng

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

B Lạm phát

Để xác định tác động của sự thay đổi ngoài kỳ vọng trong phần bù rủi ro lên tỷ suất sinh lợi, chúng tôi sử dụng một biến khác từ thị trường tiền tệ.

Biến này được định nghĩa như sau:

(Baa & under bond porfolio return: tỷ suất sinh lợi của danh mục trái phiếu xếp hạng Baa và thấp hơn) LGB(t) là tỷ suất sinh lợi của danh mục trái phiếu chính phủ dài hạn lấy từ nghiên cứu của Ibbotson và Sinquefield (1982) cho giai đoạn 1953-78 Từ 1979 đến 1983, LGB(t) được lấy từ dữ liệu nghiên cứu của CRSP

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

C Phần bù rủi ro

Để đo lường sự tác động của cấu trúc kỳ hạn, chúng tôi sử dụng một biến lãi suất khác:

Một lần nữa, dưới giả định bàng quan với rủi

ro thì:

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

D Cấu trúc kỳ hạn

Để kiểm tra mối quan hệ tác động giữa việc định giá

và chỉ số thị trường, chúng tôi sử dụng các biến sau:EWNY(t) = return on the equally weighted NYSE index ( tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư có tỷ

trọng bằng nhau trên sàn NewYork

VWNY(t) = return on the value-weighted NYSE

index ( tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư theo giá trị vốn hóa thị trường trên sàn NewYork

Các biến này sẽ phản ảnh thông tin thực đối với

chuỗi dữ liệu sản lượng công nghiệp và ảnh hưởng danh nghĩa với lạm phát

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

E Chỉ số thị trường

Thêm vào những biến vĩ mô đã được thảo luận phía trước, chúng tôi cũng kiểm tra phần trăm thay đổi trong việc chi tiêu thực tế Dữ liệu tính toán trên thu nhập thực trên đầu người và bao gồm cả chi tiêu cho dịch vụ Nó được xây dựng bằng việc chia dữ liệu CITIBASE cho hệ số điều chỉnh theo mùa của việc chi tiêu thực Phần trăm thay đổi trong chi tiêu thực

tế được mở rộng từ tháng 1/1959 đến tháng 12/1983

và nó như là phần mở rộng cho dữ liệu có được từ Lars Hansen (Cho đến năm 1979 Mô tả chi tiết của việc thu thập này có thể tìm thấy trong bài nghiên cứu của Hansen và Singleton năm 1983

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

F Chỉ số tiêu dùng

Người ta cho rằng giá dầu sẽ phải được bao gồm

trong danh sách của những yếu tố mang tính chất hệ thống có tác động đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán và việc định giá Để kiểm định lập luận này và để kiểm tra những thay thế khác cho các biến

vĩ mô đã được thảo luận trước đây, chúng tôi tạo ra chuỗi dữ liệu OG hàng tháng của sai phân bậc nhất của Log(PPI/ giá dầu thô) (Giá dầu thô thu thập được

từ Bureau of Labor Statistics, U.S Department of

Labor, DRI series no 3884 Bảng 1 tóm tắt những chú thích của các biến này

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

G Giá dầu

Bảng 2 trình bày ma trận tương quan cho các biến

trạng thái Ma trận tương quan được tính toán cho một vài giai đoạn khác nhau: Phần A thể hiện 371 mẫu dữ liệu theo tháng từ 1/1953 cho đến 11/1983 Và phần còn lại thể hiện cho 3 giai đoạn nhỏ, được tách ra tại thời điểm năm tháng 12/1977 và tại tháng 1/1973

Chúng tôi tách mẫu tại những thời điểm này bởi vì

người ta cho rằng giá dầu tăng lên trong năm 1973 đã

dự báo cấu trúc chu kì của các biến vĩ mô (nghiên cứu của Litterman và Weiss năm 1983 hỗ trợ cho điểm

này, mặc dù chúng tôi không có kiểm nghiệm lại một cách chính thức nhưng ma trận tương quan không có điểm khác biệt nhiều cho các giai đoạn nhỏ)

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

H Đặc tính thống kê của các biến vĩ mô

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

Bảng 3 trình bày hiện tượng tự tương quan giữa các biến trạng thái cho toàn bộ thời kỳ từ 1/1953 cho đến 11/1983 Không có gì đáng ngạc nhiên bởi vì như kỳ vọng thì YP tự tương quan cao Một cách tổng thể các biến cho thấy một hiện tượng tự tương quan yếu, và rất nhiều biến trong đó có độ trễ mùa vụ 12 tháng Với chuỗi dữ liệu MP, đặc biệt là có độ trễ cao nhất là 12 tháng (lặp lại sau 24 tháng) cảnh báo rằng biến này thì

có tính mùa vụ rất cao Như đã đề cập phía trên, hiện tượng tự tương quan trong các biến trạng thái dẫn đến vấn đề sai số trong các biến; điều này làm lệch việc tính toán tỷ suất sinh lợi chứng khoán và làm giảm

mức ý nghĩa thống kê của ước lượng

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

H Đặc tính thống kê của các biến vĩ mô

III – XÂY DỰNG CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ:

B

A Các kết quả cơ bản

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

C

Biến chi tiêu và định giá tài sản

Dầu mỏ và định giá tài sản

A Các kết quả cơ bản

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Biến trạng thái ở trên hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi của từng chứng khoán riêng lẻ thì theo mô hình sau:

Trong đó, beta là hệ số của các biến trạng thái, a là

hằng số, và e là sai số đặc trưng Để xác định xem liệu các biến trình trạng nền kinh tế có liên quan đến các nhân tố tiềm tàng, nhân tố giải thích cho việc

định giá trong thị trường chứng khoán, một phiên bản của Fama- MacBeth (1973) được sử dụng

A Các kết quả cơ bản

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Quy trình được tiến hành như sau: (a) Chọn mẫu các tài sản (b)

Ước lượng độ nhạy cảm của tài sản với các biến trạng thái nền kinh

tế bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của chúng với các thay đổi không kỳ vọng của các biến kinh tế qua các giai đoạn ước lượng

(chúng tôi sử dụng dữ liệu trong 5 năm) (c) Kết quả ước lượng độ

nhạy cảm (beta) được sử dụng như biến độc lập trong 12 hồi quy chéo (cross-section), mỗi hồi quy cho từng tháng của 12 tháng tiếp theo, với tỷ suất sinh lợi của tài sản cho mỗi tháng là biến phụ

thuộc Mỗi hệ số từ hồi quy chéo cung cấp một ước lượng của tổng phần bù rủi ro, nếu có, kết hợp với biến trạng thái và biến động

không kỳ vọng của biến trạng thái hàng tháng (d) bước b và c sau

đó được lặp lại cho từng năm trong mẫu nghiên cứu, lợi nhuận đạt được của các biến vĩ mô qua chuỗi thời gian ước lượng thì liên quan đến phần bù rủi ro Sau đó trung bình của chuỗi thời gian của những ước lượng này được kiểm định bằng kiểm định t với mức ý nghĩa khác 0

A Các kết quả cơ bản

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Bảng 4 báo cáo kết quả của các kiểm định trên

20 danh mục có trọng số bằng nhau, lập nhóm theo tổng giá trị thị trường của các thành phần chứng khoán tại thời điểm bắt đầu của mỗi giai đoạn kiểm định Mỗi phần của bảng 4 được

chia thành 4 giai đoạn nhỏ bắt đầu từ tháng 1/1958, là tháng đầu tiên của dữ liệu gồm 60 tháng được dùng để ước lượng độ nhạy cảm

A Các kết quả cơ bản

III – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

A Các kết quả cơ bản

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Trái với các báo cáo kiểm định trong bảng 4, bảng 5 được thiết lập với mục đích tăng cường tác động của các chỉ số thị trường Các kiểm định được thảo luận ở trên thì như nhau trong trường hợp mà hồi quy chuỗi dữ liệu thời gian

để đo lường hệ số beta và tiếp theo, hồi quy chéo ước lượng sự thay đổi của giá cả, và đưa ra mỗi biến một cơ hội bằng nhau để có ý nghĩa thống kê, đó là sự sắp xếp các biến trong mô hình cân xứng Báo cáo kiểm định ở bảng 5 là bất cân xứng có tỷ trọng ưu tiên theo các chỉ số thị trường

A Các kết quả cơ bản

III – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

B Biến chi tiêu và định giá tài sản:

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Vì lãi suất hiện tại mô hình định giá tài sản dựa trên chi tiêu, chúng tôi cũng xem xét ảnh hưởng của chuỗi tiêu dùng thực Trong mô hình định giá tài sản qua thời gian đủ tốt, tài sản sẽ được định giá theo hiệp phương sai của chúng với tổng (lợi ích biên) (xem Lucas 1978; Breeden 1980; hoặc Cox và cộng sự năm 1985) Lý thuyết này dự đoán rằng, khi các nhân tố đại diện cho biến trạng thái mà bao gồm chi tiêu, những giả thuyết H0 của biến trạng thái đều

bị loại, cho nên những biến trạng thái này vẫn ảnh hưởng đến giá cả

Một cách tổng quát, lý thuyết beta chi tiêu cho rằng

B Biến chi tiêu và định giá tài sản:

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

trong đó E - r là vector của tỷ suất sinh lợi vượt trội,

k là phần bù rủi ro, và bc là vector củabeta chi tiêu Theo lý thuyết này thì các cá nhân sẽ điều chỉnh dòng chi tiêu theo thời gian để phòng ngừa trước những thay đổi trong các cơ hội được thiết lập Trong trạng thái cân bằng, tài sản di

chuyển với mức chi tiêu, có nghĩa là, tài sản bc > 0,

sẽ ít có giá trị hơn những tài sản có thể bảo đảm chống lại biến động bất lợi trong chi tiêu, vì vậy những tài sản này sẽ có bc <0 Vì sự e ngại rủi ro nên phần bù rủi ro được đo lường, k >0

Những lý thuyết thay thế mà chúng ta sẽ xem xét theo công thức

B Biến chi tiêu và định giá tài sản:

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Bảng 6 báo cáo kết quả của các thử nghiệm bằng cách sử dụng chuỗi CG tăng trưởng tiêu thụ bình quân đầu người thực tế được mô tả trong mục III Vì

dữ liệu thu thập theo thời gian, chuỗi CG, như loạt sản xuất hàng tháng ,giống MP, đo lường những thay đổi chi tiêu với độ trễ Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sử dụng chuỗi dữ liệu CG tiến tới trước 1 tháng Kết quả với chuỗi CG là ít thống nhất cho ảnh hưởng của nó đến giá cả và không được báo cáo

B Biến chi tiêu và định giá tài sản:

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

C Dầu mỏ và định giá tài sản.

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Giá dầu thường được nhắc đến như là một yếu tố kinh tế quan trọng , mặc dù không có một lý do

để tin rằng ưu tiên đổi mới cú sốc giá dầu nên có cùng một mức độ ảnh hưởng , ví dụ, các biến lãi suất hoặc sản lượng công nghiệp Để kiểm tra ảnh hưởng độc lập của giá dầu đến định giá tài sản , chúng tôi sử dụng phương pháp mô tả ở trên

để kiểm tra tác động của chuỗi OG của sự thay đổi giá dầu

C Dầu mỏ và định giá tài sản.

IV – CÁC BIẾN TRẠNG THÁI KINH TẾ VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN

Bảng 7 báo cáo về những kiểm tra này Như kiểm định chi tiêu, chuỗi OG được tăng 1 tháng

để làm tăng ảnh hưởng của nó Các beta oil là không có ý nghĩa cho giá cả trong toàn bộ thời gian và trong hai giai đoạn Khi so sánh với phần

B của bảng 4 cho thấy, bao gồm tăng trưởng dầu

đã làm giảm ý nghĩa của sản lượng công nghiệp , nhưng nó làm tăng ý nghĩa của biến phần bù rủi

ro ( UPR ) và biến cấu trúc kỳ hạn( UTS ) Rủi ro liên quan với những thay đổi giá dầu không được định giá trong thị trường chứng khoán trong thời gian 1968-1977, khi OPEC trở nên quan trọng (hoặc trong subperiods sau )