Từ rủi ro đến Beta

Từ rủi ro đến Beta

`

tit Z

oy Ñ

ie 122 7 9 2/00

athe 1 Ã til

fi %

55/0/2000 ga ý” HE

wi g

Trên thế giới, đặc biệt là các thị trường tài chính hiệu quả, có những khái niệm mà hầu hết các nhà kinh doanh cỗ phiếu luôn

luôn xem xét kỹ lưỡng trước khi quyết định đặt tài sản của mình vào một loại tài sản nào đó Họ thường đặt câu hỏi: Cổ phiếu này

có rủi ro không? Hệ số beta của cổ phiếu đó là bao nhiêu?

Dĩ nhiên mọi người đều biết beta là một thước đo khả năng biến động của một cỗ phiếu (hay một danh mục) trong mối quan hệ với phần còn lại của thị trường Beta được tính cho từng doanh nghiệp riêng biệt bằng phương pháp phân tích hồi quy (theo

wikipedia) Thế nhưng làm thé nào lượng hoá rủi ro? Vì sao beta

được giao cho "sứ mệnh” đo lường rủi ro của doanh nghiệp?

Ứng dụng của beta trên thế giới và Việt Nam như thế nào?

Câu hỏi 1: Làm thế nào lượng hoá rủi ro?

Khái niệm beta được hình thành trong quá trình giới tái chính tìm cách lượng hoá rủi ro trong kinh doanh rủi ro đuợc định nghĩa là

sự khác biệt hay sai lệch giữa tỷ suất lợi nhuận thực tế và so với

tỷ suất lợi nhuận dự kiến Xét về mặt định tính, thì rủi ro tổng thể

của một công ty (hay cô phiếu) là một tổng của hai thành phần cơ bản:

* Hủi ro phi hệ thống (unsystematic risk) là những yếu tố tác động

gắn liền với từng công ty riêng biệt như rủi ro kinh doanh hay rủi

ro tài chính của công ty đó, mà không ảnh hưởng đến các công ty

khác (trừ các công ty lớn) Đề giảm thiểu rủi ro loại này, nhà đầu

tư thường đa dạng hoá danh mục của mình Do vậy rủi ro phi hệ

thô`ng còn được gọi là Rủi ro có thể đa dạng hoá (diversifiable risks)

* Rui ro hé thong (systematic risk) lA cac yếu tố tác động lên tất

cả caá công ty trên thị trường tất cả các công ty đều bị chỉ phối

bởi rủi ro hệ thống Như vậy các nhà đầu tư không thé da dang

hoá để giảm thiểu rủi ro hệ thống Do đó rủi ro này còn được gọi

là Rủi ro không thé da dang hoa (non-diversifiable risks)

Đầu tiên, người ta sử dụng một công cũ của ngành thống kê để

lượng hoá rủi ro Đó chính là đại lượng Sigma Theo đó sigma đại diện cho sự biến động của các tỷ suất lợi nhuận mà một cổ phiếu

đạt được trong quá khứ Đại lượng này là một thước đo của rủi ro tổng thể được thể hiện thông qua sự biến động của tỷ suất lợi nhuận Chỉ tiêu sigma đã hoàn thành tốt nhiệm vụ của mình cho

đến khi lý thuyết về danh mục tôi ưu của Harry Markowitz ra đời Harry cho rằng nắm giữ một danh mục thị trường là điều khôn ngoan, vì khi đó rủi ro phi hệ thống của từng cổ phiếu sẽ được

triệt tiều gần như hoàn toàn với điều kiện danh mục thị trường phải đủ lớn Ông gọi đó là lợi ích từ đa dạng hoá Trước khi lý

thuyết này ra đời, người ta cho rằng rủi ro của một danh mục

chính là bình quân rủi ro theo tỷ trọng của từng cổ phiếu trong

danh mục Tức là:

Tuy nhiên với những nghiên cứu thực nghiệm, cho thay rủi ro của

một danh mục phải nhỏ hơn bình quân rủi ro theo tỷ trọng của

từng cổ phiếu, chứ không phải là một dấu bằng giữa hai vé Dé

giải thích điểm khác biệt này, ta xem lại công thức tính phương

sai của một danh mục - bao gồm hai cổ phiếu A và B - như sau:

© Oy, Ơp là độ lệch chuẩn của À và B

® D¿p là hệ số tưởng quan gifa chứng khoán À và B Công thứ (1) có thể được viết lại như sau:

—WA'ƠA” + Wp Op” + 2WAWpOAOp + 2WAWppOAOg(Ðas - Ì)

=(WAƠA + WpOp)”- 2WAWpOAOn(Ì - Pap)

=G*- Ao?

Trong công thức (2), phương sai của một danh mục bằng bình

quân rủi ro theo tỷ trọng của từng cổ phiếu trừ cho một phần rủi

ro được giảm thiểu Đó chính là lợi ích của đa dạng hoá Khái

quát danh mục ban đầu lên thành danh mục thị trường, thỉ phần

lợi ích của đa dạng hoá được viết thành công thức như sau:

quần

danh 48H aS Rủi ro hệ

thống

Lợi ích của đa dạng hoá

Như vậy nguyên nhân của việc giảm thiểu rủi ro khi đa dạng hoá

chính là sự tác động qua lại giữa các chứng khoán Hay nói cách khác đó là mức độ tương quan giữa các chứng khoán (ri,j) hệ số này mang giá trị trong khoảng (-1;1), do đó lợi ích từ đa dạng hoá

luôn luôn là một số dương và khi tương quan giữa các chứng

khoán càng nhỏ thì lợi ích của đa dạng hoá càng cao

Sau công trình của Harry, người ta nhận thấy sigma không còn là một thước đo hoàn hảo Vì đại lượng này chỉ đo lường được rủi

ro tổng thể mà rủi ro tổng thê lại bao gồm rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống.Như vậy, nếu rủi ro phi hệ thống có thé được triệt tiêu bằng con đường đa dạng hoá, thì việc đòi hỏi một thước đo mới của rủi ro là đều tất yếu Thước đo mới phải liên quan chỉ riêng lẻ đến loại rủi ro thứ hai - Rủi ro hệ thống

Cau hỏi 2: Vì sao beta được giao cho ”sứ mệnh” đo lường rủi ro của doanh nghiệp 2

Khi nói rủi ro phi hệ thống có thể bị triệt tiêu bằng cách đa dạng hoá, điều này không có nghĩa là tất cả mọi nhà đầu tư đều nắm giữ danh mục thị trường và bỏ qua việc xác định rủi ro phi hệ

thống của từng công ty

Tuy nhiên việc xác định loại rủi ro thứ nhất, được xem là một

nghệ thuật, bởi vì mỗi ngành, mỗi công ty đêề có những rủi ro

riêng của nó Do vậy loại rủi ro này không có bát cứ một cơ sở chung nào giữa các doanh nghiệp đề có thể mô hình hoá nó

thaàh một công thức Do vậy người ta chỉ có thể llàm điều này

với rủi ro hệ thông dựa trên cơ sở chung là sự biến động tỷ suất

lợi nhuận của từng cổ phiếu so với sự biến động tỷ suất lợi nhuận

của toàn bộ thị trường Và như thế hệ khái niệm hệ số beta đã ra

đời dé thực hiện nhiệm vụ đo lường rủi ro và có khả năng so

sánh giữa các doanh nghiệp khác nhau

Rủi ro hệ thống của mỗi cổ phiếu được xem như tỷ phần đóng

góp rủi ro của từng cổ phiếu vào rủi ro của toàn bộ thị trường Chúng ta sẽ xem xét lại công thức tính phương sai của danh mục

thị truờng - được đơn giản hoá chỉ bao gồm 2 cổ phiếu A và B -

và đuợc biểu diễn duới dạng ma trận như sau:

Trong ma trận này, dòng đầu tiên chính là sự đóng góp rủi ro của

chứng khoán A vào danh mục thị trường Điều này cũng tương tự

cho chứng khoán B Và phần đóng góp náy được viết lại như

Sau:

Hình này đã được thu nhỏ lại kích thước Một số trình duyệt web

a% thé lam hình thu nhỏ không rõ nét so với nguyên bản, bạn có thê ấn vào hình để xem với kích thước nguyên bản (762x84 px)

Ta có thể chứng minh hiệp phương sai bình quân chính là hiệp

phương sai giữa tỷ suất lợi nhuận của chứng khoán A và tỷ suất

lợi nhuận của thị trường như sau:

“1 / Y / 1 / ' LỀ a Ing

COY(Tx.1„)= Coyx w;)= 3 W;Coy,.) 4đ— Hiệp phương

sai bình quân

Như vậy tỷ phần đóng góp rủi ro của cổ phiếu A vào danh mục thị

trường được thê hiện như sau:

Hình này đã được thu nhỏ lại kích thước Một số trình duyệt web

a thé lam hình thu nhỏ không rõ nét so với nguyên bản, bạn có thê ấn vào hình để xem với kích thước nguyên bản (692x128 px)

f[11 trường

Như vậy, mức độ đóng góp rủi ro của một chứng khoán vào rủi ro

danh mục thị trường phụ thuộc vào phân thứ nhất là tỷ trọng của

nó trên thị trường và phần thứ hai là sự tác động của chứng

khoán vào danh mục thị trường Phần thứ hai được định nghĩa là

hệ số beta của chứng khoán khi đó:

Ta nhận thấy beta so sánh sự đồng biến động của chứng khoán

và thị trường với sự biến động riêng biệt của thị trường Hệ số

này càng lớn chứng tỏ sự biến động của chứng khoán càng lớn

so với sự biến động của thị trường

Beta được xác định với đầu vào là các tỷ suất lợi nhuận, mà tỷ

suất này được tính toán dựa trên các mức giá của cổ phiếu theo thời gian Hoá ra xét về mặt toán học beta chỉ là một công cụ đo lường khả năng biến động giá của các cổ phiếu so với sự biến

động của chỉ số thị trường như vậy tại sao nói beta là một đại diện cho rủi ro của doanh nghiệp Tat nhiên chỉ có thể giải thích

vân đề này bằng EMH (Efficient Market Hyppothesis - Giả thuyết thị trường hiệu quả), theo thuyết này giá cả chứng khoán sẽ phản

ánh tất cả mọi hoạt động của doanh nghiệp Và như vậy beta đo

lường rủi ro trong sự thay đổi mức giá của cỗ phiếu, cũng chính

là đo lường rủi ro của doanh nghiệp

Trên thế giới, các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường hiệu quả Hệ số beta ở các thị trường này là một thước

đo hiệu quả của rủi ro hệ thống

Câu hỏi 3: Ứng dụng của beta trên thế giới và Việt Nam như

thế nào?

Khi khái niệm beta ra đời, một nhà kinh tế học nỗi tiếng khác là William Sharpe da phat minh ra m6 hình CAPM, chính mô hình

này sẽ trả lời câu hỏi số 3 Chúng ta vẫn thường nghe câu châm

ngôn của giới tài chính là high risk, high return Điều này có nghĩa

là beta của một cổ phiếu càng cao - hay rủi ro càng cao - thì lợi

nhuận cũng phải cao dé bù đắp cho sự sẵn lòng chấp nhận sự rủi

ro đó Trở lại với CAPM, ông Sharpe đã sử dụng hệ số beta để tìm mức phí bù đắp rủi ro khi đầu tư vào một cổ phiếu Theo ông

phí rủi ro của cỗ phiếu bang beta lan phí rủi ro của thị trường

Tạ~T r=B(Tm~T r)

Beta được xác định bằng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính - bình phương nhỏ nhất - với biến độc lập là 7s” và biến

phụ thuộc là 7?z~”7 Tuy nhiên, một số nơi để đơn giản hoá

người ta giả định rf ít thay đổi và xem nó như một hằng só Khi đó người ta thực hiện hồi quy với hai biến độc lập và phụ thuộc mới lần lượt là <d>r_,,</b>ya <b>r_,</b>,

Sau khi tìm ra hệ số beta được tính toán dựa vào các công ty chuyên cung cấp dịch vụ tính toán như Bloomberg, Baseline,

Valueline hoặc do tự mỗi nhà đầu tư tính toán, dựa vào CAPM

chúng ta sẽ tìm ra mức phí bù đắp rủi ro tương ứng với mức rủi

ro mà chúng ta chấp nhận tuy nhiên kết quả được xác định từ

CAPM chỉ đủ để bù đắp rủi ro hệ thống mà không tính đến rủi ro của từng công ty Do vậy chúng ta phải tiếp tục điều chỉnh mức phí này dễ có thể bù đắp cho rủi ro tổng thé Cach lam don giản

nhất là cộng thêm vào mức phí được tính từ CAPM giá trị trung

bình đơn giản của các sai số ngẫu nhiên khi chúng ta tiến hành

hồi quy các dữ liệu quá khứ các giá trị sai số ngẫu nhiên này đại

diện cho các rủi ro phi hệ thống, và một giá trị trugn bình đơn giản

của chúng là một thước đo phù hợp cho loại rủi ro này

Ở các thị trường phát triển, beta được dùng để đánh giá một mức phí rủi ro chuẩn cho các nhà đầu tư nếu mức phí thực tế của một

cổ phiếu cao hơn mức phí chuẩn của chính cổ phiếu đó, thì đây

là một cơ hội tốt đề mua vào Vì lúc này cổ phiếu đang bị định giá

thấp hơn giá trị thật của nó Và dĩ nhiên khi thị trường nhận ra sự

hớ hênh của mình trong việc định giá cổ phiếu, thì khi đó giá của

cổ phiếu sẽ được điều chỉnh tăng lên đề mức phí rủi ro trở về

mức chuẩn Và ngược lại khi mức phí rủi ro thấp hơn mức chuẩn,

thì lại là một cơ hội bán ra trước khi mức giá rơi xuống trở lại.

Undervalue CAPM

Overvalue

Ra ~ R¢

Ty suat sinh loi chuan

Chính EMH đã tước bỏ cái nhiệm vụ mà người ta giao cho beta ở

thị trường Việt Nam Thật vậy với sự hình thành và hoạt động trong hơn 7 năm, thì chưa thé nói TTCK Việt Nam là một thị

trường hiệu quả Những vấn đề tồn tại ở TTCK Việt Nam bao

gồm:

* Thứ nhất đó là mức giá, EMH cho rằng mức giá phản ánh mọi

hoạt động của doanh nghiệp Nhưng ở Việt Nam mức giá chỉ thể

hiện một phần mà thôi, phần lớn là do sự tác động từ cung cầu

của các nhà đầu cơ Do vậy beta được tính từ các mức giá này

không thể nói lên rủi ro của doanh nghiệp

* Thứ hai đó là danh mục thị trường Hiện nay ở Việt Nam có hai chỉ số chính là VN-Index và Hastc-lndex hai chỉ số này chưa đủ sức đề tạo nên một danh mục thị trường, dựa trên hai phương

diện Một là danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành

nghề trong nền kinh tế Hai là trong từng lĩnh vực không bao gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực đó Chính vì vậy sự biến

động của danh mục chưa đánh giá chính xác sự biến động của

nên kinh tế.

* Thứ ba khoảng thời gian các công ty được niêm yết còn quá

ngắn Chủ yếu được lên sàn từ cuối năm 2006, do đó dữ liệu giá chưa đủ độ dài để có thể tiền hành hồi quy tìm ra hệ sé beta

Sau những hạn chế vừa nêu của TTCK Việt Nam, vẫn biết beta hầu như không có ý nghĩa gì nếu được tính toán trong giai đoạn

này Nhưng có một ứng dụng mà tôi nghĩ sẽ là hữu ích nêu

chúng ta sử dụng nó đúng cách hãy trở về với bản chất đầu tiên

của beta, đó là một công cụ thống kê đo lường khả năng biến động của cổ phiếu so với sự biến động của thị trường

Vậy tại sao không sử dụng beta như một chỉ báo (Indicator) trong

phân tích kỹ thuật Theo đó khi beta bắt đầu vượt qua mốc 1, ta

sẽ quan sát chỉ số VN-lndex, nêu nó có dâu hiệu tăng lên thì sẽ là

thời điểm nên mua vào, vì giá chứng khoán sẽ gia tăng theo sự

gia tăng của chỉ số ngược lại nếu chỉ số giảm thì nên bán ra vì

giá chứng khoán sẽ giảm theo sự giảm của chi sé.