Tài liệu Tính Hệ Số Beta Theo Chỉ Số VN-Total Đại Diện Tổng Thể Thị Trường

Mô hình này ban đầu chỉ là xây dựng một tài sản với danh mục thị trường, rủi ro hệ thống hay “beta” có thể đo lường chính xác rủi ro của tài sản và quyết định tỷ suất sinh lợi của tài sả

  TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH  

- ω - 

HOÀNG THỊ ANH THƯ

TÍNH HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN TỔNG THỂ THỊ TRƯỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

- ω - 

HOÀNG THỊ ANH THƯ

TÍNH HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN TỔNG THỂ THỊ TRƯỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kinh tế Tài chính – Ngân hàng

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành chương trình cao học và luận văn này, tôi đã nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ và góp ý nhiệt tình của quý thầy cô trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, bạn bè, gia đình và các đồng nghiệp

Trước hết, tôi xin chân thành gởi lời cảm ơn đến PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang - người đã rất tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè và các anh chị trong công ty chứng khoán đã hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành luận văn này

TP.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2011 Học viên

Hoàng Thị Anh Thư

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi với sự giúp đỡ của Cô hướng dẫn và những người mà tôi đã cảm ơn; số liệu thống kê là trung thực, nội dung 

và kết quả nghiên cứu của luận văn này chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm hiện nay.  

Mục lục nội dung



MỞ ĐẦU 1 

1.  Lý do chọn đề tài   1 

2.  Tính cấp thiết của đề tài   1 

3.  Mục tiêu nghiên cứu   2 

4.  Đối tượng nghiên cứu   2 

5.  Phạm vi nghiên cứu   3 

6.  Phương pháp nghiên cứu   3 

7.  Dữ liệu nghiên cứu   4 

8.  Bố cục luận văn   4 

9.  Những đóng góp của luận văn   4 

CHƯƠNG 1: HỆ SỐ BETA VÀ NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 5 

1.1  Tìm hiểu beta và những ứng dụng của beta vào việc nghiên cứu thị trường vốn .       5 

1.2  Beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố   7 

1.3  Khảo sát thực nghiệm trước đây   9 

1.3.1  Những bằng chứng thực nghiệm từ thị trường Mỹ   11 

1.3.2  Bằng chứng từ thị trường Anh   13 

1.3.3  Bằng chứng thực nghiệm ở thị trường Nhật   15 

1.3.4  Bằng chứng từ thị trường mới nổi   16 

1.3.5  Bằng chứng từ thị trường Việt Nam   19 

1.4  Kết luận chương 1   22 

CHƯƠNG 2: KIỂM TRA TÍNH ỔN ĐỊNH VÀ NHỮNG HẠN CHẾ CỦA HỆ SỐ BETA TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM HIỆN NAY 24 

2.1.  Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam   24 

2.1.1 Số công ty niêm yết   24 

2.1.3 Giá trị vốn hóa thị trường   27 

2.2.  Kiểm tra tính ổn định của hệ số beta   31 

2.2.1. Phương pháp kiểm tra   31 

2.2.2 Kết quả   36 

2.3.  Kết luận chương 2   42 

CHƯƠNG 3: TÍNH CHỈ SỐ VN-TOTAL ĐẠI DIỆN CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ HỆ SỐ BETA THEO CHỈ SỐ VN-TOTAL 43  3.1    Tính chỉ số VN-Total đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam   43 

3.1.1 Phương pháp tính   43 

3.1.2 Kết quả   46 

3.2    Hệ số beta theo chỉ số VN-Total   50 

3.3    Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo   57 

3.4    Khuyến nghị sử dụng hệ số beta trong quyết định đầu tư   57 

3.5  Kết luận chung   58 

TÀI LIỆU THAM KHẢO   60 

PHỤ LỤC 1: Danh mục các công ty chứng khoán trong mẫu phân tích   62 

PHỤ LỤC 2: Bài nghiên cứu của Sromon Das (2008)   63 

PHỤ LỤC 3: Giả thuyết mô hình CAPM   79 

PHỤ LỤC 4: Giả thuyết của hồi quy tuyến tính   81

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2. 1 Số lượng công ty niêm yết trên sàn qua các năm 2000-2010   25

Bảng 2. 2 Khối lượng và giá trị giao dịch trên hai sàn từ 2000-2010   26

Bảng 2. 3 Giá trị beta của mỗi chứng khoán   36

Bảng 2. 4 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng thời gian như một biến số  38

Bảng 2. 5 Ước lượng phương trình hồi quy bằng biến giả   41 

Bảng 3. 1 Chỉ số VN-Total, VN-Index, HAX-Index giai đoạn 2006-2011   46

Bảng 3. 2 Chỉ số VN-Total theo cách tính VN-Index, theo trọng số khối lượng giao  dịch và theo trọng số khối lượng niêm yết   49

Bảng 3. 3 Giá trị beta của các chứng khoán   51

Bảng 3. 4 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng thời gian như một biến số  53

Bảng 3. 5 Ước tính phương trình hồi quy sử dụng biến giả với chỉ số VN-Total   55

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2. 1 Giá trị vốn hoá thị trường trên HOSE năm 2000-2010 (tỷ đồng)   28

Hình 2. 2 Giá trị vốn hoá trên cả hai sàn và Upcom (%GDP)  28

Hình 3. 1 Chỉ số VN-Total, VN-Index, HAX-Index giai đoạn 2006-2011   47

Hình 3. 2 Chỉ số VN-Total, VN-Total theo KLGD, VN-Total theo KLNY   50  

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Thị trường chứng  khoán là  một  khái niệm quen thuộc tại các nước có nền kinh tế phát triển. Trong những năm qua thị trường chứng khoán Việt Nam đã có sự phát triển mạnh mẽ, đáp ứng ngày càng đa dạng và phong phú của các nhà đầu tư. Bên cạnh đó thì thị trường chứng khoán cũng có những biến động lớn dẫn đến sự thua lỗ cũng như sụt giảm chỉ số VN-Index. Do đó, đầu tư chứng khoán cũng có rủi ro, rủi ro đó là sự 

bất  ổn,  sự  biến  thiên  có  khả  năng  của  lợi  nhuận  thực  tế  so  với  lợi  nhuận  kỳ  vọng. Thông thường để đo lường rủi ro người ta dùng phân phối xác suất với các tham số đo lường phổ biến là phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên và  đặc biệt là hệ số beta (β).  

Tuy nhiên bản thân hệ số beta (β) có thể giữ vai trò quyết định đầu tư hay không? 

Hệ số beta (β) liệu có ổn định theo thời gian hay không? Hệ số beta (β) phụ thuộc lớn vào chỉ số đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam VN-Index, trong khi chỉ số này đang bộc lộ một số hạn chế, liệu nên đưa ra chỉ số mới “VN-Total” khắc phục hạn chế đó hay không? 

Đây là những câu hỏi mà nhiều nhà kinh tế quan tâm. Và để trả lời những câu hỏi này, tác giả đã lựa chọn đề tài “Tính hệ số beta theo chỉ số VN-Total đại diện tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam” để  làm  đề  tài  nghiên  cứu  luận  văn  bảo  vệ khóa học Thạc sĩ của mình

2 Tính cấp thiết của đề tài

Việc cung cấp hệ số beta chứng khoán liệu có phản ánh đúng mức độ biến động lợi 

nhuận  cổ  phiếu  cá  biệt  so  với  mức  độ  biến  động  lợi  nhuận  danh  mục  cổ  phiếu  thị trường hay không rất được quan tâm và thực hiện trong nhiều nghiên cứu kinh tế ở các quốc gia khác nhau trên thế giới.  

Tuy nhiên tại Việt Nam, các nghiên cứu về việc tính toán hệ số beta cho thị trường chứng khoán Việt Nam còn khá mới mẻ, chưa có tổ chức chuyên nghiệp đứng ra công 

bố và xác nhận độ tin cậy của nó. Những năm gần đây, cùng với sự gia tăng mạnh của thị trường chứng khoán việc cung cấp thêm công cụ đo lường rủi ro đáng tin cậy là cần thiết. 

3 Mục tiêu nghiên cứu

4 Đối tượng nghiên cứu

Để đạt mục tiêu nghiên cứu như nêu trên, luận văn hướng đến các đối tượng nghiên cứu như sau: 

- Phân tích, so sánh kết hợp sử dụng bảng biểu, đồ thị nhằm làm rõ sự khác biệt của chỉ 

số VN-Total đại diện tổng thể thị trường Việt Nam so với VN-Index.  

- Công cụ: Sử dụng phần mềm Eview để tính toán hệ số beta, cũng như các hàm đặc biệt  của excel để lọc dữ liệu và tính toán chỉ số VN-Total.  

7 Dữ liệu nghiên cứu

Trong luận  văn tác  giả đã sử dụng số liệu thống  kê từ các nguồn dữ liệu:  Sở  giao dịch chứng  khoán Tp.HCM  và  Sở  giao dịch  chứng   khoán Hà Nội trong  khoảng thời gian từ năm 2000 đến 13/10/2011.  

8 Bố cục luận văn

Ngoài lời mở đầu, kết luận và danh mục các tài liệu tham khảo, luận văn chia làm 3 chương: 

 Thứ hai, luận văn là nghiên cứu định lượng để xây dựng một chỉ số VN-Total đại diện cho tổng thể thị trường chứng khoán Việt Nam thay cho chỉ số VN-Index hiện tại. 

 Thứ ba, từ kết quả mô hình, luận văn đã tính toán lại hệ số beta chứng khoán theo chỉ 

số VN-Total và kiểm tra tính ổn định của beta theo chỉ số VN-Total từ khi có sự ra đời của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

Góp  phần  của  chứng  khoán  vào  rủi  ro  của  một  danh  mục  đa  dạng  hoá  phụ  thuộc vào chứng  khoán đó bị tác động như thế nào  bởi  một sụt  giảm chung của thị trường. 

Độ nhạy cảm này đối với thị trường được gọi là hệ số beta. 

Beta đo lường mức độ mà các nhà đầu tư kỳ vọng giá cổ phần thay đổi đối với một phần trăm  thay đổi tăng thêm trên thị trường. Beta trung bình của tất cả các cổ phần bằng một. Một cổ phần có beta lớn hơn một thì có nhạy cảm cao đối với các biến động thị trường, một cổ phần có beta nhỏ hơn một thì không có nhạy cảm cao đối với các thị trường.  Độ lệch chuẩn của  một danh  mục đa  dạng hoá tỷ lệ  với  beta của chúng. Như vậy, một danh mục đa dạng hoá đầu tư vào cổ phần có beta bằng hai sẽ có gấp đôi rủi 

ro so với danh mục đa dạng hoá đầu tư vào cổ phần có beta bằng một.    

Tính  toán  beta  để  nắm  bắt  “rủi  ro  hệ  thống”  là  ý  nghĩa  quan  trọng  mà  công  trình nghiên cứu của Giáo sư Sharpe (1964), Lintner (1965) và Mossin (1966) đã thực hiện. 

Mô hình này dùng để nghiên cứu thị trường vốn, cụ thể là lựa chọn các chứng khoán riêng lẻ và một danh mục đầu tư. Mô hình này ban đầu chỉ là xây dựng một tài sản với danh mục thị trường, rủi ro hệ thống hay “beta” có thể đo lường chính xác rủi ro của tài sản và quyết định tỷ suất sinh lợi của tài sản đó. Tương tự, các công trình nghiên cứu 

thực nghiệm thực hiện bởi  G.S Black, Jense, Schole (1972) cũng dựa trên “phiên bản beta bằng 0” của G.S Black (1972). Tuy nhiên những nghiên cứu thực nghiệm sau đó 

đã  đi  ngược  lại  mô  hình  này  cụ  thể  nghiên  cứu  của  Banz  (1981),  Daniel  (1997)  cho thấy rằng quy mô công ty là nhân tố then chốt quyết định tỷ suất sinh lợi chứng khoán.  

Có rất nhiều phương pháp để ước lượng hệ số rủi ro beta cho các cổ phiếu trên thị trường  chứng  khoán.  Việc  sử  dụng  phương  pháp  nào  tùy  thuộc  vào  sự  phù  hợp  của phương  pháp  đó  với  thị  trường  đang  xét,  tùy  thuộc  vào  ý  muốn  chủ  quan  của  người đánh giá, cũng như phụ thuộc vào hiệu quả mà phương pháp đó mang lại. Các phương pháp thường được sử dụng  là:  

 Ước lượng beta thông qua các phương pháp đơn giản bằng đồ thị. 

 Ước lượng beta bằng mô hình chỉ số đơn (SIM) 

 Ước lượng beta bằng mô hình CAPM dựa trên số liệu lịch sử. 

Trong đó ước lượng beta qua mô hình CAPM là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất.  Theo mô hình CAPM, TSSL kỳ vọng của một tài sản được tính như sau: 

ra beta cũng đo lường độ biến động  và tính thanh khoản của chứng  khoán đó.  Rủi ro thứ hai là “alpha” (α) có thể đa dạng hóa bởi các nhà đầu tư hợp lý. Lý thuyết này cho rằng  những  nhà  đầu  tư  hợp  lý  sẽ  loại  bỏ  rủi  ro  phi  hệ  thống.  Tuy  nhiên  điều  đó  cho thấy rằng nhà đầu tư nhận thấy rủi ro hệ thống hay beta như là rủi ro vốn có của chứng khoán. 

Hệ số beta là hệ số rủi ro  không thể đa dạng hóa được ngay cả  trong  mô hình đa nhân tố. Ngày nay, nhà nghiên cứu cho rằng hệ số beta là một trong những nhân tố ảnh hưởng quyết định đầu tư. Tuy nhiên, việc sử dụng hệ số beta là hạn chế do yếu tố tính toán beta dựa trên dữ liệu trong quá khứ và sẽ khó để dự đoán sự thay đổi trong tương lại. 

Nhìn  vào  những  quan  điểm  khác  nhau  thể  hiện  trên  mô  hình,  công  thức  của  mô hình CAPM trước đây dự đoán chứng khoán nào có beta càng cao thì sẽ có tỷ suất sinh lợi càng cao khi mà tỷ suất sinh lợi thị trường cao hơn tỷ suất sinh lợi của tỷ suất phi rủi ro. Trong trường hợp tỷ suất sinh lợi thị trường thấp hơn lãi suất phi rủi ro, chứng khoán  có  beta  càng  cao  thì  tỷ  suất  sinh  lợi  càng  thấp.  G.S  Pettengill,  Sundaram  và Mathur (1995) gọi đây là mối quan hệ có điều kiện của beta và tỷ suất sinh lợi. Riêng đối  với  lý do này, họ xác định quy trình  kiểm tra của Fama  và Macbeth (1973) bằng cách loại bỏ yếu tố tự nhiên có điều  kiện  giữa beta  và tỷ suất sinh lợi. Phát hiện chủ yếu của họ là mối liên hệ xác định mang ý nghĩa thống kê giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Tuy nhiên, Bodie và cộng sự của ông (2008)  tranh luận rằng mô hình đa nhân tố ảnh hưởng  không  nhiều  lắm  so  với  những  mô  tả  nhân  tố  ảnh  hưởng  đến  tỷ  suất  sinh  lợi chứng khoán. 

Gooding, A., và O’Malley.F (1977) nghiên cứu sự biến động của beta qua các giai đoạn thị trường và nhận ra rằng hầu hết các danh mục đầu tư bị tác động của xu hướng thị trường và vì vậy beta cũng biến đổi theo. 

1.2 Beta phụ thuộc vào nhiều nhân tố

Một loạt các nghiên cứu đã xem xét tính ổn định của beta và rút ra kết luận chung rằng thước đo rủi ro này thì không ổn định đối với cổ phiếu cá thể nhưng tính ổn định của  beta  đối  với  danh  mục  các  cổ  phiếu  gia  tăng  mạnh.  Hơn  nữa,  danh  mục  các  cổ phiếu càng lớn  (trên 50 cổ phiếu) và có thời gian dài (trên 26 tuần) thì beta của danh mục càng ổn định. Ngoài ra, các beta cao có xu hướng ngược lại với mức trung bình. 

Cụ thể các danh mục có beta cao có xu hướng giảm theo thời  gian dần về một (1,00) trong  khi  các  danh  mục  có  beta  thấp  có  xu  hướng  tăng  theo  thời  gian  dần  về  một (1,00). 

Các nhân tố khác ảnh hưởng đến tính ổn định của beta là số tháng được sử dụng để ước lượng beta ban đầu và beta kiểm định. Roenfeldt, Griepemtrog và Pflamm (PGP) (2006) đã so sánh các beta được rút ra từ 48 tháng dữ liệu và beta sau đó của 12, 24, 

36, 48 tháng. Các beta 48 tháng thì không tốt để ước lượng cho beta 12 tháng sau đó nhưng khá tốt để ước lượng cho các beta 24, 36, 48 tháng. 

Chen (2005) đã kết luận rằng các beta danh mục sẽ bị sai lệch nếu các beta của các chứng khoán cá thể không ổn định, vì vậy ông đã đề xuất mô hình Bayes để ước lượng beta thay đổi theo thời gian. 

Carpemter  và Upton (2001) xem xét ảnh hưởng của  khối lượng  giao dịch lên tính 

ổn định của beta và kết luận rằng những tiên đoán về beta sẽ tốt hơn nếu sử dụng các beta đã điều chỉnh khối lượng giao dịch. Việc ảnh hưởng của khối lượng giao dịch lên 

các  ước  lượng  beta  có  liên  quan  đến  ảnh  hưởng  công  ty  nhỏ,  điều  này  cho  rằng  beta của các chứng khoán có khối lượng giao dịch nhỏ thì bị sai lệch đi xuống như xác định của Ibbotson,  Kaplan  và Peterson (1998). Trong nghiên cứu của  Sromon Dass (2008) tại thị trường Ấn Độ thì hầu hết kết quả beta ổn định qua các giai đoạn phân tích. Tuy nhiên các kết quả phụ thuộc vào lựa chọn thời điểm và dựa vào việc phân loại.  

Tóm lại, các beta cá thể nói chung bất ổn theo thời gian trong khi đó beta của các danh  mục  lớn  ổn  định.  Ngoài  ra,  nên  sử  dụng  ít  nhất  36  tháng  dữ  liệu  để  ước  lượng beta và tỉnh táo xem xét khối lượng và quy mô giao dịch của các cổ phiếu. 

1.3 Khảo sát thực nghiệm trước đây

Nhìn  vào  công trình nghiên cứu tiên phong  thực hiện trong quá  khứ  về ứng dụng của beta trong những thị trường khác nhau. 

Blume  (1975)  là  nhà  nghiên  cứu  đã  đóng  góp  to  lớn  trong  việc  ứng  dụng  beta  để nắm bắt rủi ro hệ thống mà trong những giai đoạn sau này mỗi nhà nghiên cứu đã trích dẫn mô hình của họ 

Fabbozzi và Francis (1977) đã áp dụng kiểm tra ý nghĩa kinh  tế chuẩn để xem xét tính  bền  vững  của  thị  trường  chứng  khoán  NewYork  (NYSE)  trong  cả  hai  giai  đoạn đầu cơ giá lên và giá xuống (bull and bear) để áp dụng mô hình hồi quy biến giả. Họ kết luận rằng giá trị của alpha và beta không bị ảnh hưởng bởi các thị trường khác nhau (thời  kỳ  giá lên  và  giá xuống – bull and bear phases), mà dựa  vào từng chứng  khoán riêng lẻ. 

Trong nghiên cứu của Gooding và O’Malley (1977) xem xét tính ổn định của beta qua các thời kỳ thị trường dựa trên beta danh mục. Họ đã đưa ra kết luận hầu hết danh mục đầu tư bị tác động bởi sự di chuyển (biến động) của giá chứng khoán và xu hướng của thị trường. Vì vậy beta không đứng yên. Họ cũng đưa ra quan điểm có thể những 

dự đoán này sẽ cải thiện nếu giai đoạn dự báo là giá tăng. 

Fstrada  (2000)  đã  phân  tích  14  Sở  giao  dịch  chứng  khoán  châu  Âu  và  ông  nhận thấy là sự gia tăng trong giá trị beta khi số lần xuất hiện (tần số) dữ liệu bị giảm. Ông cũng lưu ý rằng hệ số beta thấp nhất khi sử dụng giá cổ phiếu hàng ngày có yếu tố tâm 

lý hành  vi trong đó. Cũng  vậy,  giá trị beta ước  tính là càng thấp  khi sử dụng dữ liệu hàng tháng hơn  là dữ liệu hằng quý.  Một  vài nghiên cứu,  Scholes  và  William (1977) khuyến khích sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày để tính beta vì nó liên quan đến một vài câu hỏi kinh tế lượng quan trọng như là “biến nội sinh”. 

Faff (2001) trong công trình phân tích của mình cũng cho thấy sự khác nhau giữa beta qua chuỗi thời gian và phần bù rủi ro của mẫu phân tích trong điều kiện thị trường biến đổi. 

Woodward và Andeson (2003) một mặt sử dụng mô hình cho phép dịch chuyển nhẹ nhàng  giữa các tình trạng khác nhau phụ thuộc vào tỷ suất sinh lợi  trung bình của 12 tháng  trước  đó.  Những  nhà  nghiên  cứu  cũng  lưu  ý  một  số  hạn  chế  của  việc  sử  dụng beta. Mặc dù cho thấy những hạn chế khác nhau, Cochran (2005) gọi mô hình CAPM 

là mô hình “đầu tiên, nổi tiếng nhất” và hơn hết là sử dụng mô hình trong định giá tài sản. 

Nhìn dữ liệu sử dụng, vấn đề quan tâm cần lưu ý là các nhà nghiên cứu không thay đổi sử dụng dữ liệu hàng quý, hàng tháng, hàng tuần và hàng ngày để tính hệ số beta và lưu ý sự khác nhau trong kết quả của nhiều trường hợp. Tóm lại, nhiều nhà nghiên cứu cho thấy sự hạn chế của việc tính toán hệ số beta khi sử dụng dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên,  rủi  ro  hệ  thống  được  nắm  bắt  bởi  beta  và  xu  hướng  trong  tâm  lý  giá  cổ  phiếu trong các thời  điểm thị trường  khác nhau sẽ tiếp tục đóng  vai trò quan trọng để phân loại các công ty về rủi ro và đưa ra quyết định đầu tư thích hợp. 

 Việc tính toán beta dựa vào mô hình CAPM. Sau khi mô hình CAPM đưa ra, nhiều nhà nghiên cứu và các học giả đã thực hiện nhiều kiểm tra thực nghiệm khác nhau để 

- Thứ nhất, hệ số gốc (hệ số chặn) sẽ cân bằng lãi suất phi rủi ro. 

- Thứ hai, beta chỉ đại diện cho rủi ro chứng khoán, được tính toán dựa vào những phân tích biến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và mối quan hệ giữa beta- tỷ suất sinh lợi là quan hệ tuyến tính. 

- Cuối cùng, phần bù rủi ro là dương. 

Trong  phần  này,  nghiên  cứu  thực  nghiệm  trước  đây  về  mô  hình  CAPM  sẽ  được xem xét từ cả hai thị trường phát triển  và thị trường  mới  nổi.  Toàn bộ những nghiên cứu  thực  nghiệm  trước  đây  chưa  đưa  ra  kết  quả  thích  hợp.  Nói  chung  những  nghiên cứu gần đây ủng hộ mô hình CAPM. Ngược lại, những bằng chứng sau đó dường như không ủng hộ nhiều do beta được lựa chọn để xem như đại diện duy nhất cho rủi ro bị nghi ngờ. 

Black, Jense và Scholes (1972) kết luận rằng kết quả kiểm tra của họ đưa ra ủng hộ mạnh mẽ cho mô hình CAPM. Sau khi phân tích tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư chứng khoán tại các mức độ beta khác nhau từ thời  điểm 1926 đến 1966.  Họ nhận ra rằng nhìn chung có  mối quan hệ đơn  giản  giữa tỷ suất sinh lợi  trung bình  và beta thị trường khi sử dụng dữ liệu thị trường NYSE. Cả Blume và Friend (1973) và Fama và Macbeth (1973) đã chỉ ra đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh 

lợi của thị trường NYSE qua ba giai đoạn khác nhau sau cuộc chiến tranh thế giới thứ hai, sử dụng số liệu thị trường NYSE tương tự từ Trung tâm nghiên cứu giá cả chứng khoán (The Center for Research in Security Pric -SRSP) và COMPUSTAT trong suốt giai đoạn trước 1969. Fama và MacBeth (1973) đã phát hiện ra chênh lệch tỷ suất sinh lợi của thị trường trung bình là 1.3% mỗi tháng và đưa ra mỗi quan hệ giữa beta và tỷ suất  sinh  lợi  hàng  tháng  là  dương.  Họ  hiểu  rằng  kết  quả  không  phản  ánh  hết  hai  giả thuyết của mô hình SML, và có một đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi trong mô hình và quan trọng hơn, không có thước đó rủi ro nào ngoài beta 

hệ thống tác động lên tỷ suất sinh lợi trung bình. Thêm nữa, Fama và Macleth (19730) 

đã giới thiệu hai bước hồi quy (FM approach) cho lần đầu kiểm tra mô hình CAPM mà sau  này  phương  pháp  này  đã  trở  nên  vượt  trội  trong  việc  kiểm  tra  thực  nghiệm  lý thuyết CAPM. 

Tuy nhiên, mặc dù kết quả thực nghiệm xác định dương nhưng những bằng chứng phủ định chống lại mô hình CAPM vẫn còn. Ví dụ, những nhà nghiên cứu nhận thấy hệ 

số gốc ước tính chỉ ra tỷ suất sinh lợi phi rủi ro cao hơn lãi suất phi rủi ro được sử dụng khi đưa vào, và vì vậy nếu minh họa kết quả với đường thị trường chứng khoán, độ dốc của rủi ro – tỷ suất sinh lợi không hoàn toàn dốc đứng. Tuy nhiên, Black (1972) đưa ra 

2 lý do cho sự sai lệch này: một là vì sử dụng một đại diện thay vì danh mục đầu tư thị trường thực sự, và điều khác nữa là tỷ suất phi rủi ro thực sự không tồn tại và mô hình CAPM không thể dự đoán tại hệ số gốc bằng 0. 

 Bằng chứng chắc chắn sau thập niên 1970 ở thị trường Mỹ

Từ sau thập niên 1970, những kiểm tra thực nghiệm về mô hình CAPM đã đưa ra những kết quả pha trộn. Đặc biệt trong 30 năm gần đây, những bằng chứng nghiêng về 

xu hướng chung ít đi, nhiều nhà nghiên cứu đưa ra những tranh cãi khác nhau chống lại 

mô hình SML

lý danh mục đầu tư có thể sử dụng beta như là một công cụ nhưng không phải là công 

cụ duy nhất. Kothair (1995) cũng có một cuộc điều tra về mối quan hệ rủi ro - tỷ suất sinh lợi, sử dụng tiêu chuẩn đánh giá khoảng cách tỷ suất sinh lợi và số liệu thị trường xen kẽ - danh  mục công nghiệp  S&P dựa  vào nghiên cứu từ Fama  và French (1992). 

Họ đã đưa ra bằng chứng tỷ suất sinh lợi trung bình thực sự phản ánh các thành phần bên  trong  của  rủi  ro  beta,  đưa  ra  kết  luận  beta  được  đo  lường  với  khoảng  cách  hàng năm. Hơn nữa, Jogannathan và Wang (1996) cũng đồng ý mô hình SML, họ đã đưa ra một đề xuất về mối quan hệ xác định giữa beta và tỷ suất sinh lợi và họ giả định rằng việc  nắm  giữ  CAPM  trong  điều  kiện  nhạy  cảm  với  beta  và  phần  bù  rủi  ro  thị  trường khác nhau qua thời gian, và do đó cần xác định tính hiệu lực của CAPM. 

Theo hướng dẫn của Fama và French (1992), Strong và Xu (1997) nghiên cứu mẫu phân tích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phần tại Anh trong giai đoạn 1973-1992. Sau khi  kiểm tra  mối quan  hệ  giữa tỷ suất sinh lợi  kỳ  vọng  và  giá thị trường, tỷ số B/M, đòn bẩy, tỷ số E/P và hệ số beta, họ phát hiện ra rằng tỷ suất sinh lợi trung bình có mối quan hệ dương mang ý nghĩa với hệ số beta, tỷ số B/M và đòn bẩy thị trường, nhưng trái lại giá thị trường và đòn bẩy sổ sách có mối quan hệ âm mang ý nghĩa với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Tuy nhiên họ quan sát thấy rằng beta trở nên không có ý nghĩa trong hồi quy đa biến theo quy mô, hoặc tính toán dựa trên các biến số như đòn bẩy hoặc tỷ 

số B/M được tính đến. 

Mặt khác kết quả thực nghiệm ở  Anh, họ thấy rằng tỷ số B/M và biến số đòn bẩy chỉ là những biến cố định mang ý nghĩa trong việc giải thích mẫu phân tích tỷ suất sinh 

lợi  chứng  khoán  kỳ  vọng  ở  Anh,  trong  khi  ảnh  hưởng  quy  mô  của  mẫu  phân  tích  là không quan trọng. Tuy nhiên, họ cũng đưa ra giải thích bất kỳ sự kết hợp tính toán nào cũng đủ mạnh và biến số tỷ suất sinh lợi trung bình của thị trường là thấp, họ chỉ ra khả năng  áp  dụng  rất  thấp  với  biến  số  lưu  hành  (đang  phổ  biến)  ở  thị  trường  Mỹ  để  giải thích tỷ suất sinh lợi trung bình của mẫu phân tích tại thị trường Anh. Ngoài ra, nghiên cứu  của  họ  xác  định  tầm  quan  trọng  của  tỷ  số  B/M  như  khi  phát  hiện  ra  nó  tại  thị trường Mỹ trước đây. 

Theo Clare, Priestley và Thomas (1998), có một đường thẳng thể hiện mối quan hệ xác định giữa hệ số beta và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi chứng  khoán  hàng  tháng  từ  thị  trường  Anh  trong  thời  kỳ  1980-1993.  Ngược  lại  với những phát hiện ở Mỹ, kết quả của họ cho thấy hệ số rủi ro beta vẫn giữ vai trò quan trọng là  hằng số dương ở thị trường Anh. Xa hơn nữa Clare (1998) cũng đưa ra những nghiên cứu trước đó rằng tỷ số B/M giữ vai trò quan trọng trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của mẫu phân tích hơn hệ số beta mà kết quả từ giả thuyết ẩn (implicit) không thích hợp trong việc hồi quy với rủi ro phần dư (residual risk) là không tương quan. Họ 

đã lên tiếng chống lại về bảng báo cáo về cái chết của hệ số beta là một cái chết non. Theo hướng dẫn truyền thống của Pettengill, Jonathan Fletcher (1997) đã phân tích mối quan hệ tiêu chuẩn giữa beta- tỷ suất sinh lợi tại thị trường chứng khoán Anh. Giữ vững với lý luận của Strong và Xu (1997), họ thấy rằng không có bằng chứng nào về tầm quan trọng của phần bù rủi ro của beta khi mối quan hệ không có điều kiện giữa beta  và  tỷ  suất  sinh  lợi  được  nêu  ra.  Tuy  nhiên  sau  khi  chia  mẫu  phân  tích  thành  trị trường đi lên và thị trường đi xuống, quan sát thấy có mối quan hệ xác định có ý nghĩa giữa hệ số beta và tỷ suất sinh lợi khi mà tỷ suất sinh lợi thị trường vượt tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, và mối quan hệ phủ định (âm) giữa beta - tỷ suất sinh lợi có ý nghĩa khi tỷ suất sinh lợi phi rủi ro vượt qua tỷ suất sinh lợi thị trường. Điều đáng ngạc nhiên trong nghiên cứu của ông là  mối quan hệ  giữa beta và tỷ suất sinh lợi  là bền chặt trong  thị 

Hơn nữa, khi Tom và cộng sự (2001) dưới sự chỉ dẫn của giáo sư Xu (2001) họ đã kiểm  tra  mô  hình  ba  nhân  tố  của  Fama  và  French  về  cổ  phiếu  chứng  khoán  của  thị trường chứng khoán London (LSE) trong thời kỳ 1975-1999, và nhận xét mô hình ba nhân tố này đưa ra kết quả thực nghiệm tốt hơn mô hình CAPM khi hệ số gốc càng gần zero (0) hơn, mô hình CAPM và R bình phương được cải thiện nhờ mô hình FF (Fama 

và French). 

Nói chung thị trường Nhật đưa ra kết quả không ủng hộ mô hình CAPM, theo giáo 

sư Chan, Hamao và Lakonishok (1991) liên quan đến sự khác nhau về tỷ suất sinh lợi của mẫu phân tích, trong một ví dụ thiết lập chứng khoán Nhật Bản từ cả hai bộ phận của thị trường chứng khoán Tokyo (TSE) thành bốn biến số bao gồm: thu nhập mang lại, quy mô, tỷ số B/M và dòng tiền của thu nhập. Sau khi áp dụng kỹ thuật thống kê lựa chọn và phương pháp ước tính khác nhau với dữ liệu sử dụng từ thời điểm 1971-

1988, mối quan hệ có ý nghĩa giữa những biến số cơ bản được xem xét với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng được quan sát ở thị trường Nhật, biến số có ý nghĩa nhất là tỷ số B/M và dòng tiền của thu nhập mang lại, những biến số này tác động hoàn toàn đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Kết quả thực nghiệm của họ tự động loại bỏ giá trị của CAPM ở thị trường Nhật. 

Nimal (2006) cũng đưa ra những nghiên cứu gần đây nhất về CAPM tại thị trường Nhật. Trong bài nghiên cứu của ông, dữ liệu thị trường chứng khoán Tokyo được chia làm hai giai đoạn. Giai đoạn đầu từ tháng 7/1975 đến tháng 12/1989 và giai đoạn hai từ tháng 1/1990 đến tháng 12/2002. Ông đã đưa ra những bằng chứng thực nghiệm về mô hình CAPM tương tự những nghiên cứu trước đây đó là không ủng hộ đối với dự đoán chính là có sự tồn tại mối quan hệ beta - tỷ suất sinh lợi. Mặt khác, tác động của quy 

tỷ  suất  sinh  lợi  trong  thời  kỳ  giá  xuống  dường  như  dốc  đứng  phủ  định  (âm)  ở  thị trường TSE hơn khi thị trường đi lên. Do đó, ông kết luận rằng do mối quan hệ truyền thống của beta và tỷ suất sinh lợi, việc sử dụng beta xem như là công cụ đo lường rủi 

ro thị trường vẫn có giá trị. 

Trong  suốt hai thập  niên  gần đây, những nhà nghiên cứu đã bắt đầu  kiểm tra tính hiệu lực của CAPM ở các thị trường mới nổi, đặc biệt thị trường chứng khoán châu Á. Tuy nhiên, có quá ít những kiểm tra CAPM áp dụng thị trường mới nổi so với tại thị trường  phát  triển.  Quả  thật  mô  hình  CAPM  truyền  thống  không  thích  hợp  với  thị trường mới nổi vì nó được thiết kế dựa trên thị trường phát triển (theo giáo sư Hwang 

và Satchell, 1990). Theo giả định của CAPM thì thị trường vốn hoàn hảo, trong khi đó thị trường  mới  nổi là đạt quá  ít so  với  tiêu chuẩn cũng như cấu trúc  của định chế thị trường là đứng yên khi vận hành. Do đó, không mấy ngạc nhiên để thấy rằng kết quả chủ  yếu  của  mối  quan  hệ  giữa  beta  và  tỷ  suất  sinh  lợi  được  dự  đoán  bởi  mô  hình CAPM nói chung không được ủng hộ tại thị trường mới nổi. Lưu ý đối với thị trường mới  nổi  châu  Á,  ví  dụ  như  Trung  Quốc,  HongKong,  Đài  Loan  (Taiwan),  Hàn  Quốc, Singapore  và  Malaysia  vẫn  phát  triển  nhanh  chóng,  mặc  dù  thị  trường  chứng  khoán này là tương đối nhỏ so với những thị trường chứng khoán phát triển chính như NYSE 

và  LSE…  Theo  giáo  sư  Wang  và  Tan  (1991)  đã  kiểm  tra  thị  trường  Singapore  trong giai  đoạn  1980-1985  với  dữ  liệu  hàng  tuần,  phát  hiện  ra  mối  quan  hệ  phủ  định  (âm) giữa beta và tỷ suất sinh lợi cả những chứng khoán đơn lẻ và danh mục đầu tư. Giáo sư Bark (1991) đã nghiên cứu thị trường Hàn Quốc và nhận ra mối quan hệ giữa beta - tỷ 

suất sinh lợi (là) quá yếu. Giáo sư Lee (1988) đã xây dựng bài kiểm tra mô hình CAPM bằng  cách  sử  dụng  phương  pháp  FM  (1973).  Sau  khi  phân  tích  dữ  liệu  từ  giai  đoạn 1977-1987, ông ấy chỉ ra rằng xu hướng của thu nhập danh mục đầu tư có beta cao thì 

tỷ  suất  sinh  lợi  thấp  và  ngược  lại,  và  không  đứng  yên  so  với  dự  đoán  của  CAPM. Tương tự, kết quả quan sát của giáo sư Cheung (1993) khi kiểm tra thực nghiệm ở thị trường Hàn Quốc và Đài Loan giai đoạn 1980-1988 cũng phát hiện ra mối quan hệ yếu giữa  beta  và  tỷ  suất  sinh  lợi.  Xa  hơn  nữa  là  giáo  sư  Huang  (1997)  đã  kiểm  tra  thị trường Đài  Loan  giai đoạn 1971-1993 bằng cách sử dụng tỷ suất sinh lợi hàng ngày. Trái ngược với dự đoán của mô hình CAPM, kết quả chỉ ra mối quan hệ ngược lại giữa 

tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống tương ứng rủi ro cá thể và tổng rủi ro. Ông cũng cho rằng mối quan hệ phủ định giữa beta - tỷ suất sinh lợi không nên quy cho yếu tố mùa 

vụ hàng tháng. 

Aydogan và Gursoy (2000) đã đưa ra một nghiên cứu toàn diện với dữ liệu là 19 thị trường  mới  nổi đại diện cho tổng thể. Mặc dù mối quan hệ như nhau  giữa beta  và tỷ suất sinh lợi, kết quả của họ đã đưa ra cả hai chỉ số P/E và B/M có khả năng dự đoán chính  xác  tỷ  suất  sinh  lợi  tương  lai,  cụ  thể  qua  thời  gian  dài.  Ngoài  ra  Aydogan  và Gursoy, Drew và Veeraraghavan (2003) đã xem xét giả định của mô hình định giá đa nhân tố của Fama và French cho những thị trường mới nổi bao gồm HongKong, Hàn Quốc, Malaysia và Philippines. Họ cũng đề xuất quy mô công ty và giá trị sổ sách đến giá trị thị trường để có thể giúp giải thích biến số tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong khi  đó  chỉ  một  hệ  số  beta  không  đủ  để  mô  tả  tỷ  suất  sinh  lợi  kỳ  vọng  của  mẫu  phân tích. 

Tuy nhiên, mối quan hệ yếu giữa beta và tỷ suất sinh lợi quan sát ở thị trường mới nổi  có  thể  là  kết  quả  từ  đại  diện  tượng  trưng  của  những  thị  trường  như  vậy  hơn  là những vấn đề quyết định nền tảng của mô hình CAPM. Hệ số beta là ước tính truyền thống dựa vào dữ liệu lịch sử 5 năm mà theo FM (1973) sử dụng cho thị trường phát 

triển,  trong  khi  đó  những  nền  kinh  tế  đang  phát  triển  đã  trải  qua  sự  thay  đổi  nhanh chóng mà trong đó hệ số beta ít đứng yên. Vì vậy giống như nhiều nghiên cứu,  đưa ra mức tổn thất do rủi ro thay đổi theo thời gian là phù hợp và thích hợp hơn là sự tổn thất 

do rủi ro cố định cho thị trường mới nổi do thị trường mới nổi năng động hơn, đặc biệt 

là các quốc gia thuộc khu vực Thái Bình Dương. Nói chung những mô hình càng phức tạp cho phép mức tổn thất do rủi ro biến đổi theo thời gian hay nhân tố rủi ro bên ngoài 

có thể giải thích cho việc định giá cổ phần thị trường mới nổi. Tuy nhiên, mô hình như thế là khó để thực hiện bởi vì dữ liệu thị trường mới nổi nhỏ và hỗn tạp. 

Thị trường chứng khoán HongKong được đề cập do HongKong là một trung tâm tài chính và thương mại quốc tế, và nó được đánh giá là thị trường chứng khoán lớn thứ hai ở châu Á và đứng vị trí thứ bảy trên thế giới. Nó được xem như là một thị trường 

đã phát triển hơn là thị trường mới nổi. 

Tóm lại, các nhà nghiên cứu tập trung những kiểm tra sau này vào tính hiệu lực của 

mô  hình  CAPM  và  nhận  thấy  không  thể  áp  dụng  với  thị  trường  HongKong.  Mok  và cộng sự (1990) đã xem xét tỷ suất sinh lợi của chỉ số 37 HongKong và phát hiện ra mối quan  hệ  giữa  tỷ  suất  sinh  lợi  và  beta  là  âm  trong  giai  đoạn  1982-1983  dẫn  đến  mối quan hệ có ý nghĩa âm. Hơn nữa, thị trường chứng khoán không cân xứng cũng có thể nhận  ra  hướng  di  chuyển  của  giá  chứng  khoán  khi  thị  trường  đi  xuống  hơn  là  sự  di chuyển của giá chứng khoán trong thị trường đi lên. 

Cheugn và Wong (1992) đã phân tích mối quan hệ giữa beta - tỷ suất sinh lợi bằng cách sử dụng số liệu hàng tháng của 90 chứng khoán từ năm 1980-1989, và nhận thấy 

có mối quan hệ có hệ thống giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi tồn tại yếu trong cả giai đoạn, không  kể  phát  hiện  có  mối  quan  hệ  âm  giữa  beta  có  hệ  thống  trong  giai  đoạn  1982-

1983.  Họ  đã  đạt  được  kết  quả  tương  tự  khi  chia  90  chứng  khoán  thành  18  danh  mục đầu tư, khám phá ra ở đó tồn tại đường thẳng thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống 

và tỷ suất sinh lợi . 

Hơn nữa, bài viết của Lam (2001), mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi được nghiên cứu bằng cách sử dụng phương pháp có điều kiện dựa trên hướng dẫn có điều kiện  của  Pettengill  (1995).  Sau  khi  xem  xét  dữ  liệu  thị  trường  HongKong  giai  đoạn 1980-1995,  kết  quả  kiểm  tra  thực  nghiệm  đã  minh  họa  cho  mối  quan  hệ  xác  định  và không xác định có điều kiện giữa rủi ro - tỷ suất sinh lợi. Thêm nữa, mối quan hệ bất cân xứng đã phát hiện ra phần bù rủi ro ước tính trong cả hai thị trường, và ở thị trường 

đi xuống thì tầm quan trọng của phần bù thị trường đi xuống lớn hơn phần bù khi thị trường đi lên. Do đường thẳng thị trường chứng khoán ước tính (SML) ở thị trường đi xuống là dốc đứng âm hơn  độ dốc dương của đường  SML ước tính  khi thị trường đi lên với CAPM có điều kiện. Tuy nhiên, ông cũng kết luận CAPM truyền thống vẫn có giá trị thực tiễn ở thị tường chứng khoán HongKong mặc dù tác động âm (phủ định). 

Trên  thị  trường  chứng  khoán  ở  các  nước  có nền  kinh  tế  thị  trường  phát  triển,  các thông tin về Công ty niêm yết như tỷ suất sinh lợi, rủi ro và các thông tin quan trọng khác được tính toán và công bố hàng ngày trên thị trường để giúp các nhà đầu tư xem xét, cân nhắc khi ra quyết định đầu tư. Một trong những tham số quan trọng phản ánh rủi ro của cổ phiếu là hệ số beta (β). Hệ số này thường do các tổ chức nghiên cứu tài chính chuyên nghiệp cung cấp. Tuy nhiên, ở Việt Nam do thị trường chứng khoán ra đời chưa lâu, bản thân thị trường chưa được coi là thị trường hiệu quả nên việc áp dụng 

mô  hình  CAPM  để  tính  toán  hệ  số  beta  còn  hạn  chế.  Bên  cạnh  các  công  ty  chứng khoán  đã  cung  cấp  miễn  phí  hệ  số  beta    trên trang  Web  của  mình  có  một  vài  nghiên cứu tiêu biểu về beta như sau: 

Nghiên cứu của PGS.TS Trương Đông Lộc và Ths Trần Thị Hạnh Phúc (2011) về 

“Kiểm  định  mối  quan  hệ  giữa  lợi  nhuận  và  rủi  ro  của  các  cổ  phiếu  niêm  yết  trên  Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM”, bài viết này kiểm định mối quan hệ giữa lợi nhuận 

độ chính xác của việc ước lượng hệ số beta khi kiểm định mối quan hệ giữa lợi nhuận 

và  rủi  ro,  các  cổ  phiếu  trong  mẫu  nghiên  cứu  được  phân  thành  10  danh  mục  (8  cổ phiếu/danh  mục)  theo  thứ  tự  hệ  số  beta  của  các  cổ  phiếu  từ  thấp  đến  cao.  Kết  quả nghiên cứu thu được từ mô hình phân tích hồi quy cho thấy CAPM là phù hợp với các 

cổ phiếu niêm yết trên HOSE. Một cách cụ thể, các cổ phiếu có rủi ro càng cao thì lợi nhuận của nó càng cao. Tuy nhiên, dựa trên những bằng chứng thực nghiệm có được từ nghiên cứu này tác giả có thể kết luận rằng mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE là quan hệ phi tuyến tính chứ không phải là quan hệ tuyến tính như trong CAPM. 

Tiến  sĩ  Nguyễn  Ngọc  Vũ  –  Giảng  viên  Đại  học  Đà  Nẵng  với  “Hệ  số  beta  trong phân tích rủi ro khi đầu tư chứng khoán”, Tạp chí Chứng khoán Việt Nam (10/2010) đã trình bày phương pháp tính toán hệ số bêta và dựa trên cơ  sở dữ liệu về giá cổ phiếu giao dịch của một số Cty niêm yết tại Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ ngày 02/01/2007 đến ngày 30/09/2009 để tính hệ số bêta của các công ty này nhằm cung cấp thông tin  cho các nhà đầu tư tham  khảo  khi ra quyết định đầu tư sao cho có hiệu quả cao nhất. Tuy nhiên theo tác giả ở thị trường Việt Nam do bản thị trường  chứng  khoán  Việt  Nam  chưa  thể  được  coi  là  một  thị  trường  hiệu  quả.  Những vấn  đề tồn tại ở thị trường chứng khoán Việt Nam bao gồm:  Thứ nhất là về mức giá, 

ở Việt Nam, mức giá chỉ thể hiện một phần nhỏ về doanh nghiệp, phần lớn là do sự tác động từ cung cầu  về cổ phiếu của các nhà đầu cơ. Đặc biệt,  tâm  lý đầu tư theo  “bầy đàn”, hay “hiệu ứng đám đông” luôn chi phối mạnh mẽ đến giá cổ phiếu. Do vậy, beta được tính toán từ các mức giá này không thể nói lên rủi ro của doanh nghiệp.  Thứ hai 

là  danh  mục  thị  trường.  Hiện  nay,  ở  Việt  Nam  có  hai  chỉ  số  chính  là  VN-Index  và HNX-Index.  Hai  chỉ  số  này  chưa    đủ  sức    để  tạo  nên  một  danh  mục  thị  trường,  bởi 

danh mục này chưa có đầy đủ các lĩnh vực ngành nghề trong nền kinh tế và trong từng lĩnh vực  không bao  gồm các doanh nghiệp đại diện cho lĩnh vực đó; bởi  vì còn thiếu các công ty lớn. Chính vì vậy, sự biến động của danh mục chưa đánh giá chính xác sự biến động của nền kinh tế. Thứ ba khoảng thời gian các công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán còn quá ngắn, chủ yếu từ cuối năm 2006, do đó dữ liệu giá chưa 

đủ độ dài để có thể tiến hành hồi quy tìm ra hệ số beta chính xác. Với những hạn chế nêu trên, beta hầu như không có ý nghĩa nếu được tính toán trong giai  đoạn này. Tuy nhiên, beta vẫn rất hữu ích nếu chúng ta sử dụng nó  đúng cách 

Luận án tiến sĩ của Trần Thị Hải Lý về “Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam” (năm 2010), luận án nghiên cứu mối quan hệ giữa 

tỷ suất sinh lợi và các nhân tố rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó xác định nhân tố rủi ro chủ yếu tác động đến tỷ suất sinh lợi làm cơ sở cho việc đề xuất các giải  pháp  kiểm  soát  rủi  ro,  đối  tượng  nghiên  cứu  tập  trung  vào  thị  trường  cổ  phiếu chính thức, mẫu được chọn là các cổ phần niêm yết  trên Sở  giao  dịch  chứng  khoán 

TP.  Hồ  Chí  Minh    và  chỉ    số    thị   trường  VN-Index.  Kết  quả  nghiên  cứu  có  thể  tóm lược như sau:  

-  Nhân tố thị trường tác động mạnh nhất lên tỷ suất sinh lợi các chứng khoán.   

-  Đặc trưng sở  hữu của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường Việt Nam dẫn đến làm  đảo  ngược  hiệu  ứng  quy mô  so  với  các  nghiên cứu  trên nhiều  thị trường chứng khoán quốc  tế. Nhân  tố sở hữu nhà nước  là một nhân  tố  rủi  ro đáng quan tâm trên thị trường Việt Nam.   

-  Kiểm  định mối  quan  hệ  của  các  nhân  tố  kinh  tế  vĩ mô  với  tỷ  suất  sinh  lợi VN-Index cho thấy  tỷ suất sinh  lợi có  ít quan hệ với các nhân  tố này. Có thể thấy 

ở  trên toàn  giai đoạn  và trên  giai đoạn  khủng hoảng chỉ có nhân tố tăng trưởng cung tiền là có  tác  động bền  vững  lên tỷ   suất sinh  lợi,  vì thế các nhà hoạch định chính sách (cụ thể là Ngân hàng nhà nước) cần quan tâm tới nhân tố này như là một công cụ 

điều tiết thị trường. Trong giai đoạn nghiên cứu mở rộng, thị trường dường như quan tâm hơn đến nhân tố lạm phát, nhưng đổi lại nhân tố  sản  lượng  công  nghiệp  lại  bị  đảo  ngược  dấu  và không có ý nghĩa thống kê. Như vậy có thể nói rủi ro hệ thống của thị trường Việt Nam không phải  bắt  nguồn chủ yếu từ các  nhân tố vĩ mô. Kết quả từ phân  tích  định  lượng  cho  thấy  hành  vi  bầy  đàn  tồn  tại  rất  mạnh  trên  thị  trường  Việt Nam,  kết quả khảo sát đã củng cố thêm chứng cứ  thực nghiệm này. Như vậy có  thể nói hành vi bầy đàn tác động mạnh đến tỷ suất sinh lợi thị trường. Các nhân tố thuộc về 

vi mô của thị trường như hạn chế hàng hóa cơ sở, cơ chế giao dịch - thanh toán T+3, chưa triển  khai nghiệp  vụ bán  khống  là những  rào cản   lớn  đối  với  các chiến  lược kinh doanh chênh lệch giá, làm cho giá chứng khoán trên thị trường bị sai lệch kéo dài 

và mang tính hệ thống. Bên cạnh đó tính minh bạch của thông tin còn nhiều bất cập kết hợp  với  khả năng phân tích thông tin hạn chế của các nhà đầu tư cá nhân (lực lượng chủ yếu trên thị trường) góp phần làm sai niềm tin của họ. Thông qua việc kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi cho thị trường chứng khoán Việt Nam bằng các mô hình nhân tố, luận án phát hiện ra rằng rủi ro hệ thống là nhân tố chi phối rủi ro tổng thể trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nhưng rủi ro này không phải xuất phát 

từ sự thay đổi của các nhân tố vĩ mô cơ bản mà chủ yếu xuất phát  từ hành vi bầy đàn của các nhà đầu  tư  trên  thị  trường. 

1.4 Kết luận chương 1

Trong  chương  này  những  kiểm  tra  thực  nghiệm  về  mô  hình  CAPM  đã  được  xem xét  cả  trong  những  thị  trường  đã  phát  triển  và  thị  trường  mới  nổi.  Cụ  thể,  có  những tranh luận chống lại mô hình CAPM, có những biện hộ ủng hộ mô hình CAPM về mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi. Tất cả những điều này nhằm đưa ra những ý kiến chung về tính ứng dụng của mô hình CAPM vào thực tiễn. 

Nói chung, mô hình CAPM không có hiệu lực cả trong thị trường phát triển và thị trường mới nổi trong đó có ba thị trường quan trọng nhất là Mỹ, Anh và Nhật, khi hầu hết các nghiên cứu đưa ra những biến số khác là có ý nghĩa trong việc nắm bắt sự dao động của tỷ suất sinh lợi trung bình. Tuy nhiên, phương pháp truyền thống nhìn chung được  ủng  hộ.  Mặt  khác,  nó  dường  như  cần  một  mô  hình  phức  tạp  để  giải  thích  mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro trong thực tế. 

CHƯƠNG 2: KIỂM TRA TÍNH ỔN ĐỊNH VÀ NHỮNG HẠN CHẾ CỦA HỆ SỐ BETA TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

HIỆN NAY

2.1 Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.1 Số công ty niêm yết

Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.HCM chính thức giao dịch ngày 28/07/2000 với  chỉ  hai  mã  chứng  khoán.  Số  công  ty  niêm  yết  thêm  tăng  lên  khá  chậm  trong  các năm  tiếp  theo,  tính đến năm 2005,   trung bình mỗi năm chỉ có 5 công  ty niêm yết thêm.  Tuy  nhiên  năm  2006,    số  công    ty  niêm  yết    thêm  lên  tới  74  công    ty,  đưa   số lượng công ty niêm yết cuối năm 2006  lên 106 công  ty. Trong năm 2007 và 2008 mỗi năm có thêm 32 công ty niêm yết. Số công ty niêm yết trên thị trường vào cuối 2008  lên 170  công  ty,  trong  đó phần  lớn  là các doanh nghiệp nhà nước  cổ phần. Trong năm 2009, có 52 công ty niêm yết thêm, song có 24 công ty khác chuyển ra niêm yết  trên HNX do không đáp ứng nhu cầu vốn  (theo quy định  tại điều 8 NĐ 14/2007/NĐ-

CP,  vốn điều lệ tối thiểu để được niêm yết trên Sở  giao dịch là 80 tỷ), hai công ty bị hủy niêm yết là BTC (Công ty CP  Cơ  khí  và Xây dựng  Bình Triệu – ngày  giao dịch cuối  cùng  trên  HOSE  là  26/06/2009)  và  công  ty  BBT  (công  ty  cổ  phần  Bông  Bạch Tuyết – ngày hủy niêm yết là 07/08/2009), nên số công ty niêm yết tăng thêm thuần là 

26 công ty. Tính đến cuối tháng 12/2010 sở HOSE đã có 329 mã chứng khoán. 

Quỹ đầu  tư đại chúng chiếm một tỷ  lệ  rất nhỏ  trên thị  trường chính thức,  tính đến tháng 12/2010, cả  thị  trường chỉ có 4 chứng chỉ quỹ đầu  tư được niêm yết, đó  là chứng chỉ quỹ VFMVF1 của quỹ đầu tư chứng khoán Việt Nam (VF1) được niêm yết 

vào tháng  11/2004,  chứng chỉ quỹ  PRBF1 của quỹ đầu  tư cân bằng Prudential niêm yết  vào  tháng  12/2006,  chứng  chỉ  quỹ  MAFPF1  của  quỹ  đầu    tư    tăng    trưởng Manulife,  niêm  yết  vào  tháng  12/2007  và  cuối  cùng  là  chứng  chỉ  quỹ  VFMVF4  của quỹ đầu tư doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam niêm yết vào tháng 6/2008.   

Trung tâm giao dịch Hà Nội đi vào hoạt động từ năm 2005, với 5 công ty, số công 

ty  tăng  mạnh  qua  các  năm  và  chủ  yếu  là  các  công  ty  có  vốn  dưới  40  tỷ  đồng.  Năm 

2009 số công ty niêm yết thêm trên HNX tăng 95 công ty trong đó gồm có 24 công ty chuyển  từ HOSE   sang do   không đáp ứng đủ  yêu cầu    về    vốn. Tổng  số công   ty niêm yết trên cả hai sàn đến cuối năm 2010 là 701, cùng với 4 chứng chỉ quỹ.   

Bảng 2. 1 Số lượng công ty niêm yết trên sàn qua các năm 2000-2010 

HOSE HNX Cả hai sàn Niêm yết

thêm

Tích lũy

Chứng chỉ quỹ

Niêm yết thêm Tích lũy

Niêm yết thêm

Tích lũy

2.1.2 Khối lượng và giá trị giao dịch

Khối  lượng  cổ  phiếu  được  giao  dịch  khá  thấp  và  ít  biến  động  trong  giai  đoạn  từ năm  2001  đến  2004,  nhưng  kể  từ  năm  2005  trở  về  sau,  cùng  với  sự  ra  đời  của  trung tâm  giao  dịch  chứng  khoán  Hà  Nội  và  số  công  ty  niêm  yết  tăng  cao  trên  HOSE  nên khối lượng giao dịch trên toàn thị trường tăng khá mạnh. Trong năm 2009 có hơn 16,8 

tỷ cổ phiếu trên sàn niêm yết được chuyển nhượng giữa các nhà đầu tư, con số này còn tăng mạnh trong năm 2010 lên 20,6 tỷ cổ phiếu do tăng số lượng công ty niêm yết và nhà đầu tư bắt đầu lạc quan trở  lại,  thanh khoản thị trường được cải thiện hơn  so với năm 2009.  

Giá trị giao dịch  trên thị  trường chứng khoán Việt Nam  tăng ngoạn mục vào năm 

2006 lên tới  39 ngàn tỷ đồng,  năm 2007 tiếp  tục tăng lên tới  281 ngàn tỷ đồng. Điều này  một  mặt  do  khối  lượng  giao  dịch  tăng,  mặt  khác  do  giá  cổ  phiếu  trong  thời  gian này  tăng mạnh. Sang 2008,  giá  cổ phiếu  trên thị  trường  sụt  giảm  kéo  theo giá  trị giao dịch trên cả hai sàn đều sụt giảm mạnh, tổng giá trị giao dịch năm 2008 giảm gần 

100 ngàn tỷ đồng so với năm  trước đó,  tuy nhiên năm 2009  tăng mạnh  trở lại lên tới 

630 ngàn tỷ đồng, tăng gần 3,5 lần so với năm 2008. Tổng giá trị giao dịch năm 2010 lên tới 835 tỷ đồng. 

Bảng 2. 2 Khối lượng và giá trị giao dịch trên hai sàn từ 2000-2010 

Năm  Khối lượng giao dịch (Chứng khoán) Giá trị giao dịch (Tỷ đồng)

HOSE HASTC Tổng HOSE HASTC Tổng

Năm  Khối lượng giao dịch (Chứng khoán) Giá trị giao dịch (Tỷ đồng)

HOSE HASTC Tổng HOSE HASTC Tổng

2.1.3 Giá trị vốn hóa thị trường

Thị trường chứng khoán hoạt động năm đầu tiên với giá trị vốn hóa thị trường trên HOSE là 986 tỷ đồng,  từ năm 2001 đến 2004, giá trị  vốn hóa thị trường tăng trưởng chậm.  Giá  trị  vốn  hóa  thị  trường  tăng  ấn  tượng  trong  năm  2006  lên  tới  147  ngàn  tỷ đồng, gấp 20 lần so với năm 2005, năm 2007 vốn hóa thị trường đã ở mức 364 ngàn tỷ tăng xấp xỉ 2,5  lần của năm  liền  kề. Trong hai  năm  2006 và 2007 thị  trường chứng kiến sự chào sàn của các công ty nhà nước cổ phần hóa có mức vốn lớn như Công ty cổ phần  Sữa  Việt  Nam    (VNM),  Tổng  công  ty  phân  bón  và  hóa  chất  Dầu  Khí  (DPM), Tổng  công  ty  cổ  phần Khoan  và Dịch  vụ Dầu Khí  (PVD) , đã góp phần  làm mức vốn hóa  thị  trường  tăng mạnh, nhưng năm 2008 giá  trị vốn hóa  thị trường sụt giảm hơn 54%. Năm 2009, với sự gia tăng niêm yết và giá chứng khoán có phần phục hồi so với năm trước, đưa vốn hóa thị trường của HOSE lên tới 495 ngàn tỷ đồng, tăng gần 3 lần so với cuối năm 2008.  

Hình 2. 1 Giá trị vốn hóa thị trường trên HOSE năm 2000-2010 (tỷ đồng) Nguồn: Báo cáo thường niên HOSE  

Tính  trên  cả  hai  sàn,  giá  trị  vốn  hóa  thị  trường  tăng  mạnh  vào  năm  2007  lên  tới 43%  GDP,  tăng  gấp  đôi  so  với  2007,  nhưng  năm  2008,  cùng  với  sự  sụt  giảm  giá  cổ phiếu giá trị vốn hóa thị trường trên GDP đã giảm xuống chỉ còn 15,1% GDP.  

Giai đoạn 1: Thị trường tăng trưởng nóng trong giai đoạn 2006 – tháng 10/2007

Năm  2006  đã  chứng  kiến  sự  phát  triển  đầy  sôi  động  của  thị  trường  chứng  khoán Việt Nam với nhiều sự kiện đáng chú ý. Trong đó, ấn tượng nhất là sự mở rộng về quy 

mô  thị  trường  với  tổng  mức  vốn  hóa  của  toàn  thị  trường  chứng  khoán  Việt  Nam  đạt 220.000 tỷ đồng, tương đương 13,8 tỷ USD, tăng gấp hơn 20 lần so với cuối năm 2005 

và bằng khoảng 17% tổng sản phẩm quốc nội  

(GDP) năm 2006,  vượt xa so với  mục tiêu đạt 5% GDP mà các nhà quản lý đặt ra hồi  đầu  năm  đạt  mức  tăng  trưởng  cao  nhất  khu  vực  Châu  Á-  Thái  Bình  Dương  với 145% ,  thậm chí đứng trên thị trường chứng  khoán Thượng Hải  với  mức tăng  130%. 

Và đầu năm 2007  vẫn đang tăng 46% - cao nhất trên thế  giới. Thị trường tăng  mãnh liệt đã gây sốc cho không ít nhà đầu tư trong nước và các chuyên gia  

Chứng khoán kể cả những nhà quản lý thị trường Có thể giải thích hiện tượng này bằng các yếu tố trong tài chính hành  vi: phản ứng thái quá, tâm lý bầy đàn và quá tự tin. Quá trình phản ứng thái quá những thông tin tốt như: gia nhập WTO, Tổng thống 

Mỹ George W. Bush đã đến thăm trung tâm giao dịch chứng khoán TP. HCM và gặp 

gỡ với lãnh đạo nhiều Doanh nghiệp lớn của Việt Nam, luồng vốn đầu tư nước ngoài ồ ạt… đã làm dấy lên sự hưng phấn của giới đầu tư trong và ngoài nước   

Bản thân doanh nghiệp cũng tranh thủ có một lượng huy động cao, bằng mọi cách 

để  đưa  giá  lên  mà  chưa  đề  cao  sự  xứng  đáng  hay  không  với  giá  trị  thực  sự  của  nó. Thậm chí, có những hành vi phản ứng thái quá tiêu cực là lợi dụng thời cơ này để kiếm tiền “nóng”, bằng việc dành rất nhiều thời gian để “thổi giá” cổ phiếu, thay vì tập trung vào những tính toán mang tính chiến lược.  

Về phía các nhà đầu tư thì cứ thấy doanh nghiệp huy động vốn bằng phát hành cổ phiếu mới, chia cổ tức bằng cổ phiếu, có nhà đầu tư nước ngoài mua cổ phiếu thì tham 

“phản ứng thái quá” trên thị trường chứng khoán 

Giai đoạn 2: Từ tháng 11/2007 đến tháng 3/2009: thị trường suy giảm

Cuối 2007 diễn biến thị trường chứng khoán (TTCK) VN xấu nhất trong suốt hơn 8 năm  hoạt  động.  Chỉ  số  giá  chứng  khoán  của  cả  hai  sàn  giảm  mạnh:  HaSTC-Index  ở dưới mức 100 điểm vào ngày 27/11. So với thời điểm đầu năm 2008, HaSTC-Index và VN-Index  giảm tương ứng 67,2%  và 66,9%.  Việc huy động  vốn qua TTCK  giảm tới 

75 - 80% và cả 3 kênh: Phát hành tăng vốn của doanh nghiệp, cổ phần hóa, phát hành trái  phiếu  đều  sụt  giảm  mạnh  so  với  năm  trước;  Tính  thanh  khoản  -  khối  lượng  giao dịch giảm khoảng 70% so với năm trước… Ðể phục hồi thị trường, ngay từ đầu năm, 

cơ quan quản lý đã đưa ra nhiều giải pháp, trong đó, có những giải pháp khiến dư luận 

kỳ vọng nhiều rồi lại thất vọng không ít như: cho phép Tổng Cty Ðầu tư và kinh doanh vốn Nhà nước (SCIC) mua vào cổ phiếu, thu hẹp biên độ rồi lại nới rộng biên độ   

Thị trường chứng khoán sụt giảm trong những tháng qua chủ yếu xuất phát từ chính nội tại của nền kinh tế, bên cạnh đó là yếu tố bày đàn của các nhà đầu tư trong nước. 

Giai đoạn 3: Quý 2/2009 đến nay thị trường bắt đầu sự phục hồi tương đối ấn tượng  

Thị trường chứng khoán bắt đầu đi lên sau khi thiết lập mức đáy 235 điểm vào cuối tháng 2/2009. Tính đến ngày 8-6, chỉ số VN-Index đã tăng 113% so với mức đáy trên, trong khi giá nhiều cổ phiếu đã tăng gấp hai, gấp ba lần tốc độ tăng trung bình của thị trường. Dòng tiền lại ồ ạt chảy vào thị trường chứng khoán. Nếu trong năm 2008 giá trị giao dịch bình quân một phiên của cả hai thị  trường chỉ khoảng 500 tỉ đồng, thì hiện nay con số đó khoảng 1.500 tỉ đồng.  

TTCK tăng trưởng mạnh mẽ, nằm ngoài dự đoán của giới chuyên gia và trở thành điểm sáng ấn tượng  khi có tốc độ phục hồi nhanh nhất châu Á. Các nhà đầu tư trong 

tư nước ngoài bán ra mạnh thì khối lượng mua vẫn ở mức cao và giá chứng khoán vẫn tăng.  

Hầu  hết  các  chuyên  gia  đều  lắc  đầu  khi  nhắc  đến  lý  do  vì  sao  thị  trường  chứng khoán lại tăng mạnh mẽ trong vài tháng gần đây. Lý do chung nhất được đưa ra là nhà đầu tư đang trong trạng thái hưng phấn sau khi thị trường đã điều chỉnh quá sâu trong suốt năm 2008 và những tháng đầu năm 2009, đồng thời nền kinh tế trong nước đã có những dấu hiệu hồi phục sau khủng hoảng năm 2008.  

Nguyên nhân từ sự hồi phục của nền kinh tế thế giới cũng được nhắc đến nhiều như một yếu tố củng cố tâm lý của nhà đầu tư Việt Nam. Ngoài ra việc chia cổ tức đến sớm tạo hứng khởi cho các nhà đầu tư.   

Tuy  nhiên  từ  tháng  11  cho  tới  cuối  năm  các  chỉ  số  bắt  đầu  rơi  vào  chu  kỳ  giảm điểm do nửa cuối tháng 10-2009, Ngân hàng Nhà nước đã yêu cầu các ngân hàng phải chấm dứt cho vay chứng khoán và yếu tố tâm lý xu hướng điển hình - nhà đầu tư lao vào xả hàng vì lo sợ “lịch sử lặp lại” (chứng khoán có thể sẽ lập đáy như thời điểm đầu năm) 

2.2 Kiểm tra tính ổn định của hệ số beta

2.2.1 Phương pháp kiểm tra

Mục đích chính của chương này là kiểm tra tính ổn định của beta qua các giai đoạn. Ước tính beta chỉ là một vấn đề, nhưng vấn đề quan trọng hơn trong thực tế là liệu rằng việc duy trì tính ổn định của beta qua thời gian có quan trọng hay không? 

Trong phần này, tính ổn định của beta được kiểm tra bằng hai phương pháp: 

- Sử dụng thời gian như là biến số 

- Sử dụng biến số giả để đo lường sự thay đổi của beta qua thời gian.