XÁC ĐỊNH DANH MỤC ĐẦU TƯ

XÁC ĐỊNH DANH MỤC ĐẦU TƯ

ĐẦU TƯ TÀI CHÍNH

XÁC ĐỊNH DANH MỤC ĐẦU TƯ

Nhóm 2

Company Logo

Rủi ro là những điều không chắc chắn của kết quả trong tương lai hay là những khả năng của kết quả bất lợi

Các giả định của thuyết Markowitz

3

• Các nhà đầu tư đánh đổi rủi ro của danh mục đầu tư dựa trên

cơ sở phương sai của tỷ suất sinh lợi mong đợi.

2

• Các nhà đầu tư luôn tối đa hóa lợi ích mong đợi trong một thời

kỳ nhất định, và đường cong hữu dụng của họ chứng tỏ việc thu nhỏ mức hữu dụng biên của sự giàu có.

1

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

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

5

• Với một mức độ rủi ro cho trước, các nhà đầu tư ưa thích tỷ

suất sinh lợi cao hơn là một tỷ suất sinh lợi mong đợi cho trước, các nhà đầu tư lại thích rủi ro ít hơn là nhiều rủi ro.

Một tài sản riêng lẻ hay danh mục của những tài sản được xem như có hiệu quả nếu:

không có tài sản nào khác hoặc danh mục của những tài sản khác đem lại tỷ suất sinh lợi mong đợi cao hơn với cùng mức độ (hoặc ít) rủi ro, hoặc ít rủi ro hơn với cùng (hoặc cao hơn) tỷ suất sinh lợi mong đợi

Những phương pháp ước lượng rủi ro

1 Phương sai hay độ lệch chuẩn.

4

3

Dùng phương sai và độ lệch chuẩn để ước

lượng rủi ro của tỷ suất sinh lợi vì:

Pt: giá trị cuối

Po: giá trị ban đầu

CFt: dòng tiền cổ tức trong suốt thời kỳ

Tỷ suất sinh lợi của tài sản rủi ro

Po

CFt Po

Pt

Tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản rủi ro

Rj : tỷ suất sinh lợi của tài sản rủi ro trong tình huống j

pj : khả năng xảy ra mức tỷ suất sinh lợi Rj

∑

=

1j

j

j R p

) R ( E

∑ p = 1

Phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi đối với một tài sản rủi ro

Phương sai(độ lệch chuẩn) là một phương pháp ước lượng chênh lệch của những mức tỷ suất sinh lợi có thể có Ri, so với tỷ suất sinh lợi mong đợi [E(Ri)]

2 i i

2 ∑ R E ( R ) p

=

−

= σ

1

2

.)

n i

i

R

Khi tính toán trong mẫu thực nghiệm

2 i i

N 1

1 1

σ

Đối với danh mục đầu tư

Tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục:là trung bình trọng

của tỷ suất sinh lợi mong đợi đối với những khoản đầu tư

(

Phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất sinh lợi

Đối với danh mục đầu tư

covariance

Correlation

Hiệp phương sai

Hiệp phương sai

Đối với hai t ài sản A & B, hiệp phương sai của tssl là:

CovAB = Giá trị kỳ vọng {[RiA – E(RA)]x[RiB – E(RB)]}

Tính toán dựa vào thực nghiệm:

( )

[ ] [ iB ( )B ]

N i

A iA

A iA

Âm: tỷ suất sinh lợi đối với hai khoản đầu

tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau.

dương : tỷ suất

sinh lợi đối với hai

khoản đầu tư có

Hệ số tương quan là sự “chuẩn hóa” ước lượng hiệp phương sai

chỉ thay đổi trong khoảng từ -1 đến 1

j i

ij ij

Cov

σ σ

ρ =

ij

ρ

Phương sai danh mục

Xét danh mục gồm 2 tài sản A,B

Phương sai của danh mục là tổng của 4 hộp

Phương sai danh mục:

2

2

B B

x σ

AB B

A B A AB

x σ

AB B

A B A AB

B

Ax Cov x x

AB B

A B A B

B A

A

p x σ x σ x x σ σ ρ

σ 2 = 2 2 + 2 2 + 2

Độ lệch chuẩn của danh mục

Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư

Wi tỷ trọng đầu tư của tài sản trong danh mục

Phương sai của TSSL đối với tài sản i

n i

n i

ij j i j i i

i p

2 2

σ σ

Qua công thức độ lệch chuẩn, có 2 ảnh hưởng

khi quản lý danh mục đầu tư chúng ta nên quan tâm đến:

Nhân tố quan trọng được xem xét khi thêm một khoản đầu tư vào danh mục không phải là phương sai của chính khoản đầu tư đó mà lại là hiệp phương sai trung bình với tất cả những khoản đầu tư khác trong danh mục

1σ

x

2 2

2

2σ

x

2 3

2

3σ

x

12 2

1x Cov x

2

2

N N

12 2

1x Cov

x

13 3

1x Cov x

13 3

1x Cov

x

N

NCov x

N

NCov x

23 3

2x Cov x

23 3

2x Cov x

N

NCov x

N

NCov x

N

NCov x

N

NCov x

Đường biên hiệu quả

miêu tả tập hợp những dan h mục đầu tư có tỷ suất sinh lợ i lớn nhất cho mỗi mức độ rủ i

ro, hoặc rủi ro thấp nhất ch o mỗi mức tỷ suất sinh lợi.

Đường biên hiệu quả với những danh mục đầu tư khác nhau

Mỗi danh mục đầu tư nằm trên đường biên hiệu quả có TSSL cao đối với mức độ rủi

ro bằng nhau hoặc rủi ro thấp hơn với một TSSL bằng nhau

Đường biên hiệu quả và lợi ích của nhà đầu tư

 Đường cong hữu dụng của mỗi nhà đầu tư riêng lẻ chỉ rõ

sự đánh đổi giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi và rủi ro mà nhà đầu tư đó đạt được

Đường biên hiệu quả

Đường hữu dụng của nhà đầu tư

Danh mục đầu tư hiệu quả

Hạn chế của lý thuyết Markowitz

Mô hình chỉ đưa vào trong danh mục những tài sản có rủi ro chứ chưa đề cập đến tài sản phi rủi ro

Mô hình định giá tài sản vốn

Company Logo

II Lý thuyết thị trường vốn

Đơn giản về mặt khái niệm

và có khả năng áp dụng sát với thực tiễn

Là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro

và lợi nhuận kỳ vọng Được xây dựng dựa trên lý thuyết danh mục của Markowitz

1 Các giả định:

Tất cả các nhà đầu tư đều là nhà đầu tư hiệu quả Markowitz 1

Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ

số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro – rf 2

3 Tất cả các nhà đầu tư đều có mong đợi thuần nhất

4 Tất cả các nhà đầu tư có một phạm vi

thời gian trong một kỳ như nhau

6 Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan

tới việc mua và bán các tài sản

8 Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng

2 Sự phát triển của lý thuyết thị trường vốn

Tài sản phi rủi ro

 Là tài sản có tỷ suất sinh lợi hoàn toàn chắc chắn

( [

1

1

A iA

f if

N I

R R

R E

R

=

Kết hợp một tài sản phi rủi ro với một

danh mục tài sản rủi ro

E(Rp )=wf rf + (1- wf ) E(Ri)

E(Rp )= E(Ri) rf + wf [ rf -E(Ri)] (1)

σ2p= w2f *σ2f +(1- wf )2 *σ2i + 2wf(1- wf )*ρf,i *σfσi

p i

f i

f p

r R

E r

+

=

Đồ thị tỷ suất sinh lợi và rủi ro

Kết hợp tài sản phi rủi ro

với danh mục thị trường M

p M

f i

f p

r R

E r

+

=

Đồ thị tỷ suất sinh lợi và rủi ro

Sử dụng đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng gì

đến rủi ro và tỷ suât sinh lợi?

tssl sẽ tăng tuyến tính theo đường

rf -M và mở rộng về phía bên

Đường thị trường vốn

Khi kết hợp tài sản phi rủi ro

f i

f p

r R

E r

+

=

Nguyên lý phân cách

Vì thị trường cân bằng nên phải đưa tất cả các tài sản vào trong danh mục này với tỷ trọng được đánh giá theo giá trị thị trường của chúng

Tính rủi ro của danh mục

phần rủi ro còn lại của danh mục thị trường và không thể đa dạng hóa

Rủi ro riêng của các tài sản có thể

 Danh mục được đa dạng hóa hoàn toàn đã loại

bỏ rủi ro riêng lẻ của từng chứng khoán riêng lẻ chỉ còn lại rủi ro hệ thống, đó là sự tương tác giữa các loại chứng khoán

f i

f p

r R

E r

+

=

2 Mô hình định giá tài sản vốn

Thước đo rủi ro

tỷ suất sinh lợi thị trường

COVM,M = σ2M

a Nội dung của mô hình

Phương sai của đường rủi ro – tỷ suất sinh lợi

cov )

(

2,

,2

f

M M

M

i f

M

i M

f

M f

i

r R

COV r

r

R r

R E

− +

=

− +

= σ

COV

σ

Company Logo

Hệ số beta

Beta của một chứng khoán là thước đo hợp lý phần rủi ro

của chứng khoán này trong danh mục thị trường

Beta < 1 có nghĩa là lợi nhuận của chứng khoán dao động ít hơn so với lợi nhuận của

thị trường

tư hiệu quả

• Chỉ có danh mục hiệu quả

SML&CML

b Ứng dụng của mô hình

Ở trạng thái cân bằng, tất

cả các tài sản

và tất cả các danh mục sẽ nằm trên

đường SML

Chứng khoán nào có tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm trên SML được xem

là bị định giá thấp

Các tài sản có

tỷ suất sinh lợi ước lượng nằm dưới

SML sẽ được xem là đánh giá cao

so sánh tỷ suất sinh lợi yêu cầu với tỷ suất sinh lợi ước lượng

Những giá trị mong đợi và các khoảng thời gian hoạch định không thuần nhất Chi phí giao dịch

Mô hình beta bằng không

Sự khác biệt giữa lãi suất đi vay và cho vay

3.Nới lỏng các giả định

a Sự khác biệt giữa lãi suất đi vay và cho vay

Add Your Text

Add Your Text

Add Your Text

có thể cho vay không giới hạn ở mức lãi suất phi rủi ro nhưng không

thể đi vay ở mức lãi suất này

Có hai đường thẳng khác nhau

đi đến đường hiệu quả của Markowitz

Đi vay với lãi suất Rb thì điểm tiếp xúc của đường thẳng xuất phát từ đường hiệu quả xảy ra tại điểm K để

mở rộng đường CML

CML gồm đoạn thẳng rf –M, đoạn cong M-K và

đoạn thẳng K-G

Company Logo

b Mô hình beta bằng không

Trong một tập hợp các danh mục có thể lựa chọn khả thi, tồn tại một vài danh mục mà tỷ suất sinh lợi hoàn toàn không tương quan với danh mục thị trường

c Chi phí giao dịch

d Giá trị hoạch định và khoảng thời gian không đồng nhất

d Thuế

 Thuế suất khác nhau sẽ tạo ra sự khác biệt trong

CML và SML giữa các nhà đầu tư

b

i cg

b

e i

P

T Div

T P

P AT

R

3 Tầm quan trọng của CAPM

Giúp nhà đầu tư

có cái nhìn sâu sắc về rủi ro

4 Nhược điểm của mô

mong đợi

Dựa vào nhiều giả định không

có trong thực tế

Các nhà đầu tư không hoàn toàn bỏ qua rủi ro

không hệ thống

Một vài hạn chế nổi bật của

CAPM

Những phát hiện bất thường khi áp dụng CAPM

Ảnh hưởng của tỷ

số P/Evà M/ B

Ảnh hưởng của qui mô công ty

Add Your Text

Ảnh hưởng tháng Giêng

Những nghiên cứu và phát hiện của Fama và French

Biến qui mô và tỷ số B/P là những biến

ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận cổ phiếu

Dựa trên số liệu cổ phiếu của NYSE,

Xem vai trò kết hợp của β,

quy mô, E/P, đòn bẩy, B/P

Những phê phán từ các nhà nghiên cứu mô hình đa yếu tố

Lợi nhuận cổ phiếu biến động phụ thuộc vào nhiều yếu tố

tố kinh tế vĩ mô

Các giả định của lý thuyết

3 Có một lượng chứng khoán đủ lớn để có thể xây

dựng một danh mục đầu tư đa dạng hóa

4 Không có các bất hoàn hảo của thị trường

Lý thuyết định giá kinh doanh chênh lệch

hàm số tuyến tính của tập hợp các yếu tố kinh tế tác động đến tất cả các chứng

 Lạm phát,

 Chu kỳ kinh doanh (rủi ro suy thoái),

 Tăng trưởng kinh tế GNP,

 Chênh lệch giữa lãi suất ngắn hạn và lãi suất

dài hạn,

 Chênh lệch lãi suất giữa trái phiếu chính phủ và

trái phiếu công ty,

 Tỉ giá hối đoái

 …

Những yếu tố rủi ro hệ thống thường được nhắc đến trong lý thuyết APT:

Ưu điểm của lý thuyết APT

Mức độ thích hợp với những nền kinh tế đặc

thù và vào những giai đoạn cụ thể cao

Không đòi hỏi nhiều giả định và có thể lựa chọn trong số các biến quan sát được

Hệ số R2 cao thể hiện sự hợp lý hơn của mô hình này so với CAPM

Đối với các tập hợp chứng khoán đa dạng hóa, APT có

thể cho thấy trên 90% dao động được giải thích bởi các yếu tố rủi ro Phần còn lại (dưới 10%) là do tác động

của các rủi ro phi hệ thống và do các yếu tố không

được đưa vào mô hình

Ưu điểm của lý thuyết APT

Đối với một cổ phiếu riêng biệt, APT cho thấy các yếu tố rủi ro chỉ giải thích được khoảng 25% dao động của cổ phiếu Lý do là có đến 75% dao động được giải thích bởi các yếu tố rủi ro phi hệ thống

độ chính xác khác nhau

Kiểm định CAPM

Testing the Capital Asset Pricing Model

(CAPM): The Case of the Emerging Greek Securities Market

Grigoris Michailidis University of Macedonia, Economic and Social Sciences

Department of Applied Informatics

Thessaloniki, Greece

Kiểm định CAPM

Kết quả nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu

Các nghiên cứu có liên quan

Mục tiêu nghiên cứu

Kết luận

Kiểm định CAPM

Mục tiêu nghiên cứu

Kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro của các

cổ phiếu trên thị trường chứng

khoán Hy Lạp

Kiểm định CAPM

Các nghiên cứu có liên quan

Kiểm định CAPM

Các tranh luận học thuật

Kiểm định CAPM

Chọn mẫu và dữ liệu

Kiểm định CAPM

Phương pháp nghiên cứu

Bước 1 Ước lượng hệ số Beta cho mỗi cổ phiếu

Rit : tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i (i=1…100) trong thời gian t

Rft : tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro trong thời gian t

Rmt : tỷ suất sinh lợi của thị trường trong thời gian t

βi: beta ước tính cho cổ phiếu i

eit : sai số ngẫu nhiên trong phương trình hồi quy Đối với các cổ

phiếu trong mẫu nghiên cứu tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì tác giả dùng mô hình EGARCH để ước lượng hệ số beta.

Phương trình hồi quy:

Rit – Rft = ai + βi (Rmt – Rft ) + eit

Kiểm định CAPM

k: số lượng mỗi cổ phiếu trong mỗi danh mục đầu tư (k=1…10)

p: số danh mục đầu tư (p=1…10)rit : tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu hình thành nên mỗi danh mục đầu tư bao gồm k cổ phiếurpt : tỷ suất sinh lợi trung bình của mỗi danh mục đầu tư ở tuần thứ t

Kiểm định CAPM

Bước 3 xác định hệ số beta của mỗi danh mục

đầu tư

βp : beta tính toán của danh mục đầu tư

rpt : tỷ suất sinh lợi trung bình của mỗi danh

mục đầu tư ở tuần thứ t

rpt = ap + βp rmt + e p t

Kiểm định CAPM

Bước 4 xác định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh

lợi và rủi ro thị trường của danh mục

rp = γ0 + βp γp+

ep

ep : sai số ngẫu nhiên

rp : lợi nhuận trung bình của danh mục

βp: hệ số beta của mỗi danh mục

Kiểm định CAPM

Bước 5 kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ suất

sinh lợi và rủi ro thị trường của danh mục

Để kiểm định liệu phương sai thặng dư có tác động lên tỷ suất sinh lợi danh mục

Nếu:

γ2 =0 tỷ suất sinh lợi và rủi ro có quan hệ tuyến tính với nhau.

γ3 =0 các rủi ro còn lại không ảnh đến tỷ suất sinh lợi

Kiểm định CAPM

Kết quả:

Kiểm định CAPM

Beta cao không nhất thiết đi kèm với một tỷ suất sinh lợi cao

Kiểm định CAPM

γ0 khác “0” Bằng chứng chống lại CAPM

Bảng 3: thống kê ước tính của SML

Kiểm định CAPM

mối quan hệ tỷ suất sinh lợi và beta ước tính là tuyến tính.

Kiểm định CAPM

γ3 là nhỏ và không có sự khác biệt đáng kể với “0” Do đó khá

an toàn để kết luận rằng rủi ro còn lại không có ảnh hưởng đến

tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của một chứng khoán

Kiểm định CAPM

Kết luận:

bằng phương pháp phân tích hồi quy các cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Hy Lạp, các tác giả cho rằng:

Click to edit company slogan Cảm ơn cô và các bạn đã lắng nghe! ^^