MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN - CAPM

1. MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN - CAPM

2. 1. 2. 3. 4. TÀI SẢN PHI RỦI RO ĐƯỜNG THỊ TRƯỜNG VỐN HỆ SỐ BETA KIỂM CHỨNG CAPM NỘI DUNG

3. CÁC GIẢ THIẾT CỦA MÔ HÌNH • Tất cả các nhà đầu tư đều là đều là các nhà đầu tư hiệu quả Markowitz. • Các nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro rf . • Tất cả các nhà đầu tư đều có các mong đợi thuần nhất • Tất cả các nhà đầu tư đều có một phạm vi thời gian trong một kỳ như nhau.

4. CÁC GIẢ THIẾT CỦA MÔ HÌNH • Tất cả các khỏan đầu tư có thể phân chia tùy ý. • Không có thuế và chi phí giao dịch liên quan tới việc mua và bán các tài sản • Không có lạm phát hay bất kỳ thay đổi nào trong lãi suất, hoặc lạm phát được phản ánh đầy đủ. • Các thị trường vốn ở trạng thái cân bằng

5. TÀI SẢN PHI RỦI RO? • Như chúng ta đã định nghĩa tài sản rủi ro là tài sản có tỷ suất sinh lợi không chắc chắn trong tương lai • Tài sản phi rủi ro là tài sản có tỷ suất sinh lợi chắc chắn, độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi mong đợi của tài sản này sẻ bằng không (f=0) • Tỷ suất sinh lợi có được trên tài sản đó sẽ là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro

6. KẾT HỢP TÀI SẢN PHI RỦI RO VỚIDANH MỤC TÀI SẢN RỦI RO • Hiệp phương sai với tài sản Phi rủi ro: • Hiệp phương sai giữa hai tập hợp tỷ suất sinh lợi: Covab = • Vì tỷ suất sinh lợi trên tài sản phi rủi ro là chắc chắn, nên độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lơi mong đợi của tài sản này sẽ bằng không • Và hiệp phương sai giữa tài sản phi rủi ro với tài sản rủi ro luôn bằng không.

7. KẾT HỢP TÀI SẢN PHI RỦI RO VỚIDANH MỤC TÀI SẢN RỦI RO • Tỷ suất sinh lợi mong đợi của danh mục bao gồm cả một tài sản phi rủi ro là bình quân tỷ trọng của hai tỷ suất sinh lợi: • E(Rp) = wf.rf + (1-wf).E(Ri) • Trong đó: • wf: tỷ trọng của tài sản phi rủi ro • rf: tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro • E(Ri): tỷ suất sinh lợi mong đợi danh mục i của các tài sản rủi ro

8. KẾT HỢP TÀI SẢN PHI RỦI RO VỚIDANH MỤC TÀI SẢN RỦI RO • Độ lệch chuẩn • Phương sai của một danh mục gồm 2 tài sản: σ2p = wf2df2 + (1- wf)2 σi2 + 2wf(1-wf)pfi σf σi • Do mối tương quan giữa tài sản phi rủi ro với bất kỳ một tài sản rủi ro i nào đều bằng không, nên pfi sẽ bằng không, lúc đó: σ2p = (1- wf)2 σi2 • Độ lệch chuẩn sẽ là: σp = (1- wf)σi • Như vậy, độ lệch chuẩn của danh mục giữa tài sản phi rủi ro với tài sản rủi ro là tỷ lệ tuyến tính của độ lệch chuẩn danh mục tài sản rủi ro

9. Tỷ suất sinh lợi mong đợi Tỷ suất sinh lợi mong đợi D M C B A Độ lệch chuẩn Độ lệch chuẩn KẾT HỢP DANH MỤC TRÊN ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ MARKOWITZ • Kết hợp rủi ro – tỷ suất sinh lợi • Đồ thị tỷ suất sinh lợi và rủi ro có thể có của danh mục kết hợp giữa hai tài sản sẽ có dạng đường thẳng D M C B rf A

10. KẾT HỢP DANH MỤC TRÊN ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ MARKOWITZ • Trường hợp sử dụng đòn bẩy • Để đạt được một tỷ suất sinh lợi cao hơn tại điểm M nhưng phải chấp nhận mực độ rủi ro cao hơn. Ta sử dụng đòn bẩy tài chính bằng cách đi vay ở lãi suất phi rủi ro và đầu tư số tiền này vào danh mục tài sản rủi ro M • Nếu vay một số tiền bằng 50% số tiền bạn có với lãi suất phi rũi ro rf lúc này wf sẽ không còn là một tỷ lệ dương nữa mà là một tỷ lệ âm là -50% (wf = -0,50)

11. KẾT HỢP DANH MỤC TRÊN ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ MARKOWITZ • Điều này ảnh hưởng lên rủi ro và tỷ suất sinh lợi của danh mục như sau: • E(Rp) = wf.rf + (1- wf).E(RM) = = -0,50.rf + [1-(-0,50)].E(RM) = = -0,50.rf +1,50.E(RM) • Tỷ suất sinh lợi sẽ gia tăng tuyến tính dọc theo đường rf- M vì tỷ suất sinh lợi gộp tăng 50% nhưng bạn phải trả lãi ở tỷ lệ phi rủi ro trên khoản tiền mà bạn vay mượn

12. KẾT HỢP DANH MỤC TRÊN ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ MARKOWITZ • Chẳng hạn như, giả sử rf = 6,0% và E(RM) = 12,0% • Tỷ suất sinh lợi trên danh mục có sử dụng đòn bẩy sẽ là: E(Rp) = -0,50(6,0) + 1,5(12,0) = 0,15 • Độ lệch chuẩn của danh mục có đòn bẩy là : σp = (1-wf). σM = [1 – (-0,50)]. σM = 1,5 σM • Như vậy cả tỷ suất sinh lợi và rủi ro đều tăng theo đường thẳng tuyến tính rf – M ban đầu và mở rộng về phía bên phải

13. KẾT HỢP DANH MỤC TRÊN ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ MARKOWITZ • Các điểm trên đường mở rộng này có ưu điểm hơn mọi điểm nằm trên đường hiệu quả Markowitz. • Do đó có một đường hiệu quả mới: đó là đường thẳng từ rf tiếp xúc với điểm M. • Đường thẳng này được xem là đường thị trường vốn (CML) và được thể hiện trong hình sau:

14. CML Tỷ suất sinh lợi mong đợi Đi vay Cho vay M TSSL Phi rủi ro Độ lệch chuẩn KẾT HỢP DANH MỤC TRÊN ĐƯỜNG BIÊN HIỆU QUẢ MARKOWITZ • Đường thị trường vốn CML với giả định vay hoặc cho vay ở lãi suất phi rủi ro

15. Thước đo rủi ro của tài sản rủi ro là gì? • Thước đo rủi ro đáng tin cậy của các tài sản rủi ro là hiệp phương sai của chúng với danh mục thị trường • Tầm quan trọng của hiệp phương sai được bày tỏ qua hai quan điểm: • Thứ nhất:Trong thảo luận về mô hình danh mục Markowitz, thước đo rủi ro đáng tin cậy để xem xét khi đưa thêm một chứng khoán vào trong danh mục là hiệp phương sai trung bình của nó với tất cả các tài sản khác trong danh mục

16. Thước đo rủi ro của tài sản rủi ro là gì? • Thứ Hai:Vì mỗi tài sản rủi ro là một phần của danh mục M. Có một cách có thể diễn tả mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của mỗi tài sản này với tỷ suất sinh lợi của danh mục M là sử dụng mô hình hồi qui tuyến tính • Ri,t = ai + bi RM,t + ε • Ri,t: Tỷ suất sinh lợi của tài sản i trong khỏang thời gian t. • ai : Tỷ suất sinh lợi cố định của tài sản i • bi : Hệ số độ dốc của tài sản i • RM,t: Tỷ suất sinh lợi của M trong khỏang thời gian t • ε : Phần sai số ngẫu nhiên

17. Thước đo rủi ro của tài sản rủi ro là gì? • Phương sai tỷ suất sinh lợi của các tài sản rủi ro • Var(Ri,t) = Var(ai+bi RM,t + ε) • Var(Ri,t) =0+Var(bi RM,t)+Var(ε) • Var(bi RM,t) là phương sai tỷ suất sinh lợi của một tài sản so với phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường (phương sai hệ thống) • Var(ε) là phương sai thặng dư tỷ suất sinh lợi của tài sản đó, phương sai thặng dư này là tính bất ổn (phương sai không hệ thống). • Var(Ri,t) = Phương sai hệ thống + phương sai không hệ thống

18. RỦI RO HỆ THỐNG VÀ KHÔNG HỆ THỐNG • Do tỷ suất sinh lời hoặc giá của các chứng khoán biến động không cùng chiều với nhau, cho nên có một cơ hội để làm giảm rủi ro cho các nhà đầu tư bằng cách đa dạng hoá danh mục có nhiều loại chứng khoán • Rủi ro có thể loại bỏ hoàn toàn gọi là rủi ro không hệ thống • Rủi ro không thể tránh được cho dù ta đa dạng hoá như thế nào đi chăng nữa là rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống

19. Độ lệch chuẩn của danh mục đầu tư Rủi ro không hệ thống Rủi ro thị trường 10 RỦI RO HỆ THỐNG VÀ KHÔNG HỆ THỐNG

20. Một số nguyên nhân dẫn đến rủi ro • Rủi ro hệ thống do: • Thay đổi trong lãi suất • Thay đổi trong sức mua (lạm phát) • Những thay đổi trong kỳ vọng của nhà đầu tư về triển vọng của nền kinh tế • Rủi ro không hệ thống do: • Năng lực và quyết định quản trị • Đình công • Nguồn cung ứng nguyên vật liệu • Những qui định của chính phủ về kiểm soát môi trường • Những tác động cạnh tranh nước ngoài • Mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính và đòn bẩy kinh doanh

21. RỦI RO HỆ THỐNG VÀ KHÔNG HỆ THỐNG • Các chứng khoán riêng lẻ tác động như thế nào đến rủi ro danh mục • Rủi ro của một danh mục đa dạng hoá tốt phụ thuộc vào rủi ro thị trường của các chứng khoán trong danh mục • Rủi ro thị trường được đo lường bằng Beta • Nếu muốn biết một chứng khoán riêng lẻ góp phần vào danh mục đa dạng hoá thì cần phải đo lường rủi ro thị trường của chứng khoán bằng cách đo lường độ nhạy cảm của chứng khoán đó (ß) đối vói biến động của thị trường

22. RỦI RO HỆ THỐNG VÀ KHÔNG HỆ THỐNG • β lớn hơn 1,0: có khuynh hướng khuyếch đại các thay đổi tổng thể thị trường. • β nằm giữa 0 và 1,0: có khuynh hướng di chuyển cùng với rủi ro thị trường nhưng không lệch nhiều. • Cổ phần trung bình có β bằng 1

23. RỦI RO HỆ THỐNG VÀ KHÔNG HỆ THỐNG • Tại sao β của chứng khoán lại xác định rủi ro danh mục? • β lớn hơn 1,0: có khuynh hướng khuyếch đại các thay đổi tổng thể thị trường. • β nằm giữa 0 và 1,0: có khuynh hướng di chuyển cùng với rủi ro thị trường nhưng không lệch nhiều. • Cổ phần trung bình có β bằng 1

24. β Cov(i,m) Hiệp phương sai với thị trường σ2m Phương sai của thị trường RỦI RO HỆ THỐNG VÀ KHÔNG HỆ THỐNG • Có hai điểm quan trọng về rủi ro chứng khoán và rủi ro danh mục: • Rủi ro thị trường chiếm phần lớn rủi ro của danh mục đa dạng hoá tốt • Beta của một chứng khoán đo lường độ nhạy cảm đối với biến động của thị trường

25. NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM • SỰ KHÁC BIỆT GIỮA LÃI SUẤT ĐI VAY VÀ CHO VAY • Giả định ban đầu là nhà đầu tư có thể đi vay và cho vay bất kỳ số tiền nào ở lãi suất phi rủi ro. Các nhà đầu tư có thể cho vay tiền không giới hạn ở lãi suất phi rủi ro bằng cách mua Trái phiếu CP. Ngược lại, người ta có thể nghi ngờ khi đi vay một số tiền không giới hạn ở lãi suất phi rủi ro vì hầu hết các nhà đầu tư phải trả một phần bù liên quan đến lãi suất cơ bản khi vay tiền

26. G E(R) K F Rb rf Rủi ro (độ lệch chuẩn) NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM Vì sự khác biệt này, nên sẽ có 2 đường thẳng đi đến hiệu quả Markowitz như hình sau:

27. NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM • Đoạn rf – F đại diện cho các cơ hội đầu tư có sẳn khi nhà đầu tư kết hợp giữa cho vay với lãi suất phi rủi ro với danh mục F trên đường hiệu quả Markowitz. • Tuy nhiên chúng ta không thể mở rộng đường rf – F về phía phải nếu như chúng ta không thể đi vay với lãi suất phi rủi ro. • Nếu lãi suất đi vay là Rb (rủi ro hơn rf), lúc đó điểm tiếp xúc của đường thẳng xuất phát từ Rb đến đường hiệu quả xảy ra tại điểm K. • Như vậy đường CML được tạo thành bởi rf – F – K – G. Điều này nói lên chúng ta có thể đi vay hay cho vay, nhưng danh mục đầu tư khi chúng ta đi vay KHÔNG CÓ LN nhiều như khi chúng ta giả định là chúng ta có thể vay với lãi suất phi rủi ro.

28. NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM • MÔ HÌNH BETA BẰNG KHÔNG • Danh mục có BETA bằng không tức là danh mục tồn tại mà ở đó các tỷ suất sinh lợi hoàn toàn không tương quan với danh mục thị trường. • Từ danh mục có BETA bằng không chọn ra danh mục có phương sai nhỏ nhất. (Danh mục này không có rủi ro hệ thống, nhưng có một ít rủi ro không hệ thống). Danh mục này sẽ không ảnh hưởng đến đường CML, nhưng nó cho phép xây dựng một đường SML tuyến tính như hình vẽ sau:

29. E(R) M E(Rm) E(Rm)-E(Rz) E(Rz) M 1,0 0,0 NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM - Giả sử tỷ suất sinh lợi có =0> tỷ suất sinh lợi của tài sản phi rủi ro, lúc đó độ dốc của đường thẳng đi qua danh mục thị trường sẽ ít dốc hơn; nghĩa là phần bù rủi ro thị trường sẽ nhỏ hơn

30. NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM - Phần bù rủi ro thị trường là tích số của  với phần bù rủi ro thị trường [E(Rm)-E(Rz)]. - Như vậy phương trình của CAPM với =0 sẽ là: E(Ri)=E(Rz)+ i [E(Rm)-E(Rz)] • CHI PHÍ GIAO DỊCH • Với sự hiện diện của chi phí giao dịch, các nhà đầu tư sẽ không điều chỉnh tất cả các sai lệch giá cả, vì trong một số trường hợp chi phí mua và bán các chứng khoán bị định giá sai sẽ bù trừ tất cả tỷ suất sinh lợi vượt trội tiềm năng. • Như vậy, các chứng khoán sẽ nằm rất gần với đường SML nhưng không phải nằm đúng trên đó, đường SML sẽ là một dãi tập hợp các chứng khoán hơn là một đường thẳng đơn nhất.

31. NỚI LỎNG CÁC GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CAPM • NHỮNG GIÁ TRỊ MONG ĐỢI VÀ CÁC KHOẢNG THỜI GIAN HOẠCH ĐỊNH KHÔNG ĐỒNG NHẤT • Nếu các nhà đầu tư có các giá trị mong đợi không đồng nhất về rủi ro và tỷ suất sinh lợi thì mỗi nhà đầu tư sẽ có CML riêng của mình. • Đồ thị tổng hợp là tập hợp nhiều đường với phạm vi của dải được xác định bởi sự khác biệt của các giá trị mong đợi. Nếu các NĐT có thông tin như nhau và bối cảnh như nhau thì dãi này khá hẹp. • Thời gian khác nhau sẽ làm cho đường CML và SML sẽ khác nhau ở từng thời điểm.

32. Kiểm chứng thực nghiệm mô hình CAPM • Có hai vấn đề cốt lõi: • Thứ nhất: Thước đo rủi ro hệ thống (beta) ổn định như thế nào? Và các ước lượng beta được công bố khác nhau được so sánh như thế nào? • Thứ hai: Giữa beta và tỷ suất sinh lợi trên các tài sản rủi ro có mối quan hệ tính đồng thuận hay không?

33. Tính ổn định của thước đo rủi ro hệ thống • Danh mục các cổ phiếu càng lớn và có thời gian càng dài thì beta của danh mục càng ổn định • 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 • Các beta danh mục sẽ bị sai lệch nếu các beta của từng chứng khoán cá thể không ổn định.

34. Tính ổn định của thước đo rủi ro hệ thống • Hai nhà nghiên cứu Carpenter và Upton kết luận rằng các tiên đoán của beta sẽ tốt hơn nếu sử dụng các beta đã điều chỉnh khối lượng giao dịch. • Danh mục các cổ phiếu càng lớn và có thời gian càng dài thì beta của danh mục càng ổn định.

35. Mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi • Mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi là mối quan hệ cùng chiều, mặc dù mối quan hệ này không tuyến tính hoàn toàn. • Tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng và beta của danh mục có mối quan hệ tuyến tính dương, mặc dù điểm chặn cao hơn giá trị không như mong đợi. • Hầu hết các đường SML được đo lường có độ dốc dương. • Các độ dốc thay đổi giữa các thời kỳ. • Các điểm cắt không bằng không. • Các điểm cắt này cũng không thay đổi giữa các thời kỳ

36. Ảnh hưởng của phân phối không đối xứng lên mối quan hệ • Sự mất đối xứng có thể giải thích cho kết quả mà ở đó: • Định giá thấp các cổ phiếu có beta thấp. Vì vậy, các nhà đầu tư nhận được tỷ suất sinh lợi cao hơn giá trị mong đợi. • Định giá cao các cổ phiếu có beta cao. Vì vậy, các nhà đầu tư nhận được tỷ suất sinh lợi thấp hơn giá trị mong đợi. • Tuy nhiên, các cổ phiếu có beta mất đối xứng dương cao cho cơ hội về tỷ suất lợi rất lớn. do đó các nhà đầu tư sẵn sàng trả cho bất đối xứng dương cao.

37. Tóm lược kết quả thực nghiệm về rủi ro và tỷ suất sinh lợi của mô hình CAPM • Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống của một danh mục hỗ trợ cho mô hình CAPM • Các điểm chặn nói chung cao hơn rf thông thường. • Sự phân bố không đối xứng dương và các beta cao hơn thì tương quan nhau. • Trên thị trường hiệu quả ngòai beta có các biến như quy mô, tỷ số P/E, đòn bẩy tài chính , B/P cũng có khả năng giải thích cho tỷ suất sinh lợi.

38. DANH SÁCH NHÓM • Trần Ngọc Hùng • Nguyễn Thị Ngọc Khuyên • Nguyễn Thị Ngọc Duyên • Nguyễn Dương Hoàng Mỹ Anh • Nguyễn Thị Lệ Hoa • Nguyễn Thanh Hồng • Võ Thị Hiền • Lê Thị Hương • Nguyễn Đại Hải • Lê Thi Kim Anh

39. Cảm ơn!