Đề tài Phân tích sự biến động và xây dựng một danh mục đầu tư cho các cổ phiếu của cùng một ngành

Lời nói đầu Sở giao dịch chứng khoán đầu tiên trên thế giới được thành lập năm 1531 tại Thành phố Anvers (thuộc nước Bỉ). Toà nhà của Sở giao dịch Anvers có ghi dòng chữ rất ấn tượng “Phục vụ khách hàng thuộc mọi dân tộc và tiếng nói khác nhau”. Có thể coi đó là lời tuyên ngôn đầu tiên của sự ra đời và phát triển của thị trường chứng khoán trên thế giới với nội dung hàm chứa như sau: Mọi người đều có thể tham gia vào thị trường chứng khoán với những cách thức toan tính khác nhau và thị trường chứng khoán hoạt động không chỉ bó hẹp trong phạm vi một quốc gia mà có tính chất quốc tế. Từ thời điểm lịch sử đó, thị trường chứng khoán lần lượt được thiết lập và phát triển ở các nước Châu Âu như: Hà Lan, Anh, Đức, Pháp và mãi đến thế kỷ 19 thị trường chứng khoán mới ra đời ở nước Mỹ với sự khai trương của Sở Giao dịch chứng khoán New York (Sở giao dịch chứng khoán lớn nhất thế giới hiện nay với chỉ số Dow – Jone nổi tiếng). Đến nay, thị trường chứng khoán đã được thiết lập ở hầu hết các nước có nền kinh tế thị trường và có thể nói thị trường chứng khoán gắn liền với sự phát triển của nền kinh tế thị trường, không có một nước nào có nền kinh tế phát triển mà không có sự hoạt động của thị trường chứng khoán. Nhận thức được vấn đề đó, ngay từ khi chuyển từ nền kinh tế kế hoạch hoá tập trung sang nền kinh tế thị trường và thực hiện quá trình “Đổi mới” Việt Nam đã bắt đầu nghiên cứu lý luận và kinh nghiệm của các nước trong việc thiết lập, vận hành và phát triển thị trường chứng khoán. Thị trường chứng khoán là một bộ phận của thị trường tài chính ra đời như một tất yếu khách quan để cơ chế đó được thực hiện. Xây dựng và phát triển thị trường chứng khoán (TTCK) là mục tiêu đã được Đảng và Chính phủ Việt Nam định hướng từ những năm đầu thập kỷ 90 – thế kỷ 20 nhằm huy động một kênh vốn mới cho đầu tư và phát triển, tạo ra một bước phát triển mới cho thị trường tài chính Việt Nam nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng. Trong thị trường chứng khoán, các công ty chứng khoán với vai trò rất quan trọng là một định chế tài chính trung gian nhằm thực hiện các nghiệp vụ trên thị trường chứng khoán, nơi mà nghiệp vụ chuyên môn cao, đội ngũ nhân viên hành nghề và bộ máy tổ chức phù hợp để thực hiện vai trò trung gian môi giới mua – bán chứng khoán, tư vấn đầu tư vào thực hiện một số dịch vụ khác cho cả người đầu tư lẫn tổ chức phát hành, đã - đang và sẽ tích cực thực hiện nhiệm vụ của mình trong thị trường chứng khoán. Nhờ có họ mà chứng khoán được lưu thông từ nhà phát hành đến nhà đầu tư và có tính thanh khoản, qua đó thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế nói chung và của thị trường chứng khoán nói riêng. Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức đi vào hoạt động ngày 20/7/2000 với sự khai trương của Trung tâm giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Trước đó để chuẩn bị cho sự ra đời của thị trường UBCKNN (SSC) được thành lập theo nghị định 75/CP ngày 28/11/1996 của Thủ tướng Chính phủ SSC là cơ quan trực thuộc chính phủ có nhiệm vụ chuẩn bị các điều kiện về pháp lý, hàng hoá, con người và cơ sở vật chất cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Chứng khoán là các tài sản tài chính vì vậy đầu tư chứng khoán là một loại hình đầu tư tài chính trong hoạt động này, các nhà đầu tư mua các chứng khoán theo một danh mục đầu tư rất đa dạng, bao gồm cả các công cụ trên thị trường tiền và các công cụ trên thị trường vốn. Vì vậy tôi đề cập đến hoạt động phân tích và đầu tư các loại chứng khoán trên thị trường vốn cụ thể là các cổ phiếu. Phân tích chứng khoán là hoạt động quan trọng nhằm hỗ trợ cho việc ra quyết định đầu tư. Trong hoạt động đầu tư chứng khoán có hai phương pháp phân tích chủ yếu được sử dụng là phương pháp phân tích cơ bản (phân tích tài chính) và phân tích kỹ thuật. Phân tích cơ bản giúp cho doanh nghiệp có thể lựa chọn được kết cấu danh mục đầu tư phù hợp. Phân tích kỹ thuật giúp cho các nhà quản lý có thể lựa chọn được thời điểm và chiến lược mua bán chứng khoán tuỳ theo diễn biến của thị trường. Ngoài những việc phân tích chúng ta còn phải chú ý đến những nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư. Nghiệp vụ quản lý đầu tư chứng khoán là một trong những nghiệp vụ quan trọng của thị trường chứng khoán. Nghiệp vụ này không chỉ được áp dụng ở những tổ chức kinh doanh chứng khoán như công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ và quỹ đầu tư mà còn là bộ phận không thể thiếu trong hoạt động đầu tư tại các tổ chức tài chính như công ty bảo hiểm, quỹ hưu trí, quỹ bảo hiểm xã hội. Để phát triển ổn định, hiệu quả và thanh khoản cao, hoạt động quản lý danh mục đầu tư chứng khoán chuyên nghiệp của các tổ chức đầu tư tài chính trên là cần thiết. Kinh nghiệm thế giới và kinh nghiệm thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian vừa qua đã cho thấy sự thiếu vắng của các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp sẽ tạo ra một thị trường hỗn loạn, thanh khoản thấp, biến động đồng chiều và giá cả không phản ánh giá trị. Nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư chứng khoán là cốt lõi của hoạt động đầu tư chuyên nghiệp. Lý thuyết và thực tiễn của việc phân tích và quản lý danh mục đầu tư đã được đúc kết qua nhiều năm phát triển của thị trường chứng khoán tại nhiều nước. Việc nghiên cứu khai thác những kiến thức này nhằm áp dụng có chọn lọc vào thị trường chứng khoán non trẻ của Việt Nam sẽ bước đầu giúp ích cho việc đẩy mạnh phát triển loại nghiệp vụ này, góp phần vào sự phát triển một thị trường chứng khoán Việt Nam ổn định và hiệu quả. Đó chính là lý do để tôi lựa chọn đề tài “Phân tích sự biến động và xây dựng một danh mục đầu tư cho các cổ phiếu của cùng một ngành” làm đề tài nghiên cứu thực tập tốt nghiệp. Trong quá trình học tập tại trường kết hợp với thời gian thực tập tại Công ty Chứng khoán Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, được sự giúp đỡ hết sức tận tình của các thầy cô và của công ty nói chung, Phòng Nghiệp vụ môi giới nói riêng, em đã hoàn thành chuyên đề thực tập tốt nghiệp này. Em xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc công ty cùng tập thể cán bộ, nhân viên toàn công ty và đặc biệt cảm ơn các cán bộ, chuyên viên phòng nghiệp vụ môi giới đã tạo điều kiện thuận lợi cho em trong quá trình thực tập để em có thể tìm hiểu về các nghiệp vụ của công ty, được tiếp cận với thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam. Em cũng xin chân thành cảm ơn PGS. TS. Nguyễn Quang Dong – khoa Toán Kinh tế đã hướng dẫn nhiệt tình để giúp em hoàn thành chuyên đề này. Chương I: lý thuyết về quản lý danh mục đầu tư I/ tổng quan về thị trường chứng khoán và nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư 1. Khái niệm về thị trường chứng khoán Thị trường chứng khoán trong điều kiện của nền kinh tế hiện đại, được quan niệm là nơi diễn ra các hoạt động giao dịch mua bán chứng khoán trung và dài hạn. Việc mua bán này được tiến hành ở thị trường sơ cấp khi người mua mua được chứng khoán lần đầu từ những người phát hành và ở những thị trường thứ cấp khi có sự mua đi bán lại các chứng khoán đó được phát hành ở thị trường sơ cấp. Xét về mặt hình thức, thị trường chứng khoán chỉ là nơi diễn ra các hoạt động trao đổi, mua bán, chuyển nhượng chứng khoán, qua đó thay đổi chủ thể nắm giữ chứng khoán. 2. Lịch sử hình thành thị trường chứng khoán Việt Nam Xây dựng và phát triển thị trường chứng khoán (TTCK) là mục tiêu đã được Đảng và Chính phủ Việt Nam định hướng từ những năm đầu thập kỷ 90 (thế kỷ 20) nhằm xác lập một kênh huy động vốn mới cho đầu tư phát triển. Việc nghiên cứu, xây dựng đề án thành lập TTCK đã được nhiều cơ quan Nhà nước, các Viện nghiên cứu phối hợp đề xuất với Chính phủ. Một trong những bước đi đầu tiên có ý nghĩa khởi đầu cho việc xây dựng TTCK ở Việt Nam là việc thành lập Ban nghiên cứu xây dựng và phát triển thị trường vốn thuộc Ngân hàng Nhà nước (Quyết định số 207/QĐ-TCCB ngày 6/11/1993 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước) với nhiệm vụ nghiên cứu, xây dựng đề án và chuẩn bị các điều kiện để thành lập TTCK theo bước đi thích hợp. Theo sự uỷ quyền của Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã phối hợp với Bộ Tài chính tổ chức nghiên cứu về các lĩnh vực liên quan đến hoạt động của TTCK, đề xuất với Chính phủ về mô hình TTCK Việt Nam, đào tạo kiến thức cơ bản về chứng khoán và TTCK cho một bộ phận nhân lực quản lý và vận hành thị trường trong tương lai; nghiên cứu, khảo sát thực tế một số TTCK trong khu vực và trên thế giới... Tuy nhiên, với tư cách là một tổ chức thuộc NHNN nên phạm vi nghiên cứu, xây dựng đề án và mô hình TTCK khó phát triển trong khi TTCK là một lĩnh vực cần có sự phối hợp liên kết của nhiều ngành, nhiều tổ chức. Vì vậy, tháng 9/1994, Chính phủ quyết định thành lập Ban soạn thảo Pháp lệnh về chứng khoán và TTCK do một đồng chí Thứ trưởng Bộ Tài chính làm trưởng ban, với các thành viên là Phó Thống đốc NHNN, Thứ trưởng Bộ Tư pháp. Trên cơ sở đề án của Ban soạn thảo kết hợp với đề án của NHNN và ý kiến của các Bộ, ngành liên quan ngày 29/6/1995, Thủ tướng Chính phủ đã có Quyết định số 316/QĐ-TTg thành lập Ban Chuẩn bị tổ chức TTCK giúp Thủ tướng Chính phủ chỉ đạo chuẩn bị các điều kiện cần thiết cho việc xây dựng TTCK ở Việt Nam. Trong khoảng 5 năm từ năm 1995 đến năm 2000, Chính phủ, Thủ tướng chính phủ, Uỷ ban chứng khoán Nhà nước đã ban hành các nghị đinh, quyết định liên quan đến việc tổ chức và hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán và thị trường chứng khoán, tạo điều kịên thuận lợi cho việc thành lập Trung tâm giao dịch chứng khoán đầu tiên ở nước ta. Ngày 11/7/1998, Chính phủ ban hành nghị định số 48/1998/NĐ-CP quy định việc phát hành chứng khoán ra công chúng, giao dịch chứng khoán và các dịch vụ liên quan đến chứng khoán và thị trường chứng khoán trên nước ta. Thủ tướng chính phủ ra quyết định số 127/1998/QĐ-TTg về việc thành lập Trung tâm giao dịch chứng khoán, 2 trung tâm giao dịch chứng khoán dự kiến thành lập là Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội và Trung tâm giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên vào thời điểm này quyết định của Thủ tướng chính phủ mới chỉ là trên giấy tờ vì lúc đó chưa hội có đủ những điều cần thiết để có thể tiến hành lập Trung tâm giao dịch chứng khoán. Ngày 1/8/1998, Chủ tịch Uỷ ban chứng khoán ra quyết định số 128/1998/QĐ-UBCK ban hành Quy chế tổ chức và hoạt động của Trung tâm giao dịch chứng khoán khẳng định Trung tâm giao dịch chứng khoán là đơn vị sự nghiệp có thu, trực thuộc Uỷ ban chứng khoán Nhà nước, có tư cách pháp nhân, có trụ sở, con dấu và tài khoản riêng; kinh phí hoạt động của Trung tâm giao dịch chứng khoán do ngân sách Nhà nước cấp. Ngày 13/10/1998, UBCKNN ra thông tư số 01/1998/TT-UBCK hướng dẫn nghị định số 48/1998/NĐ-CP ngày 11/7/1998 về việc phát hành cổ phiếu, trái phiếu ra công chúng... Đến ngày 28/7/2000 Trung tâm giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh đã đi vào hoạt động, đánh dấu sự phát triển vược bậc của nền kinh tế nước ta. 3. Chức năng của thị trường chứng khoán - Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế: Khi các nhà đầu tư mua chứng khoán do các công ty phát hành, số tiền nhàn rỗi của họ được đưa vào hoạt động sản xuất kinh doanh và qua đó góp phần mở rộng sản xuất xã hội. Thông qua TTCK, Chính phủ và chính quyền ở các địa phương cũng huy động được các nguồn vốn cho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế, phục vụ các nhu cầu chung của xã hội. - Cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng: TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với các cơ hội lựa chọn phong phú. Các loai chứng khoán trên thị trường rất khác nhau về tính chất, thời hạn và độ rủi ro, cho phép các nhà đầu tư có thể lựa chọn loại hàng hoá phù hợp với khả năng mục tiêu và sở thích của mình. - Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán: Nhờ có TTCK các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các chứng khoán của họ sở hữu thành tiền mặt hoặc các loại chứng khoán khác khi họ muốn. Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán đối với người đầu tư. Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của vốn đầu tư. TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của các chứng khoán giao dịch trên thị trường càng cao. - Đánh giá hoạt động của doanh nghiệp: Thông qua chứng khoán, hoạt động của các doanh nghiệp được phản ánh một cách tổng hợp và chính xác, giúp cho việc đánh giá và so sánh hoạt động của doanh nghiệp được nhanh chóng và thuận tiện, từ đó cũng tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm. - Tạo môi trường giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô. Các chỉ báo của TTCK phản ánh động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và chính xác. Giá các chứng khoán tăng lên cho thấy đầu tư đang mở rộng, nền kinh tế tăng trưởng; ngược lại giá chứng khoán giảm sẽ cho thấy các dấu hiệu tiêu cực của nền kinh tế. Vì thế, TTCK được gọi là phong vũ biểu của nền kinh tế và là một công cụ quan trọng giúp Chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô. Thông qua TTCK, Chính phủ có thể mua và bán trái phiếu chính phủ để tạo ra nguồn thu bù đắp thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử dụng một số chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư đảm bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế. 4. Nguyên tắc hoạt động của thị trường chứng khoán 4.1. Nguyên tắc cạnh tranh Theo nguyên tắc này giá cả trên thị trường chứng khoán phản ánh quan hệ cung cầu về chứng khoán và thể hiện tương quan cạnh tranh giữa các công ty. Trên thị trường thứ cấp, các nhà phát hành cạnh tranh với nhau để bán chứng khoán theo các mục tiêu của mình. Trên thị trường thứ cấp, các nhà đầu tư cũng cạnh tranh tự do để tìm kiếm một lợi nhuận cao nhất, và giá cả được hình thành theo phương thức đấu giá. 4.2. Nguyên tắc công bằng Nguyên tắc này nhằm đảm bảo lợi ích cho tất cả những người tham gia thị trường. Công bằng có nghĩa là mọi người tham gia thị trường đều phải tuan thủ những quy định của chung, được bình đẳng trong việc chia sẻ thông tin và trong việc gánh chịu các hình thức xử phạt nếu vi phạm những quy định đó. 4.3. Nguyên tắc công khai Chứng khoán là các hàng hoá trừu tượng, người đầu tư không thể kiểm tra trực tiếp được các thông tin có liên quan. Vì vậy thị trường chứng khoán phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công bố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo các chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các thông tin có liên quan. Vì vậy thị trường chứng khoán phải được xây dựng trên cơ sở hệ thống công ố thông tin tốt. Theo luật định, các bên phát hành chứng khoán có nghĩa vụ cung cấp đầy đủ, trung thực và kịp thời những thông tin có liên quan tới tổ chức phát hành, tới đợt phát hành. Công bố thông tin được tiến hành khi phát hành lần đầu cũng như theo các chế độ thường xuyên và đột xuất, thông qua các phương tiện thông tin đại chúng, Sở giao dịch, các công ty chứng khoán và các tổ chức có liên quan khác. Nguyên tắc này nhằm bảo vệ người đầu tư, song đồng thời nó cũng hàm nghĩa rằng một khi đã được cung cấp thông tin đầy đủ, kịp thời và chính xác thì người đầu tư phải chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của mình. 4.4. Nguyên tắc trung gian Thị trường chứng khoán, các giao dịch được thực hiện thông qua tổ chức trung gian là các công ty chứng khoán. Trên thị trường chứng khoán sơ cấp các nhà đầu tư thường không mua trực tiếp của nhà phát hành mà mua từ các nhà bảo lãnh phát hành. Trên thị trường thứ cấp, các nhà môi giới mua, bán chứng khoán giúp các khách hàng. 4.5. Nguyên tắc tập trung Các giao dịch chứng khoán chỉ diễn ra trên cơ sở giao dịch và trên thị trường OTC, có sự kiểm tra giám sát của cơ quan quản lý Nhà nước. 5. Các thành phần tham gia thị trường chứng khoán 5.1. Nhà phát hành Nhà phát hành là các tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán. Nhà phát hành là người tổ chức thực hiện huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, Nhà phát hành là người cung cấp các chứng khoán – hàng hoá của thị trường chứng khoán. - Chính phủ và chính quyền địa phương là nhà phát hành các trái phiếu Chính phủ và trái phiếu địa phương. - Công ty là nhà phát hành các cổ phiếu và trái phiếu công ty. - Các tổ chức tài chính là nhà phát hành các công cụ tài chính như các trái phiếu... 5.2. Nhà đầu tư - Các nha đầu tư cá nhân là những người có vốn nhàn rỗi tạm thời, tham gia mua, bán trên thị trường chứng khoán với mục đích kiếm lợi nhuận. Tuy nhiên, trong đầu tư thì lợi nhuận luôn gắn với rủi ro, lợi nhuận càng cao thì rủi ro càng lớn và ngược lại. - Các nhà đầu tư có tổ chức thường xuyên mua và bán chứng khoán với số lượng lớn trên thị trường. Các tổ chức này thường có các bộ phận gồm nhiều chuyên gia có kinh nghiệm để nghiên cứu thị trường và đưa ra các quyết định đầu tư. 5.3. Các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng khoán - Công ty chứng khoán là những công ty hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán, có thể đảm nhận một hoặc nhiều trong số các nghiệp vụ chính là bảo lãnh phát hành, môi giới, quản lý quỹ đầu tư, tư vấn chứng khoán. - Các ngân hàng thương mại có thể sử dụng vốn tự có để tăng và đa dạng hoá lợi nhuận thông qua đầu tư vào các chứng khoán. 5.4. Các tổ chức có liên quan đến thị trường chứng khoán - Cơ quan quản lý Nhà nước - Sở giao dịch chứng khoán. - Hiệp hội các nhà kinh doanh chứng khoán... 6. Hàng hoá tham gia thị trường chứng khoán 6.1. Cổ phiếu Cổ phiếu là một loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu và lợi ích hợp pháp đối với thu nhập và tài sản của một công ty cổ phần. - Cổ phiếu thường Nếu một công ty chỉ được phép phát hành một loại cổ phiếu, nó sẽ phát hành cổ phiếu thường. Cổ phiếu thường mang lại cho cổ đông các quyền sau: + Quyền hưởng cổ tức Cổ phiếu thường không quy định cổ tức tối thiểu hay tối đa mà cổ đông được nhận. Tỷ lệ cũng như hình thức chi trả cổ tức cho cổ đông tuỳ thuộc vào kết quả hoạt động kinh doanh và vào chính sách của công ty. Khi công ty phải thanh lý tài sản, cổ đông thường chỉ được nhận những gì còn lại sau khi công ty trang trải xong tất cả các nghĩa vụ như thuế, nợ và cổ phiếu ưu đãi. + Quyền mua cổ phiếu mới + Quyền bỏ phiếu - Cổ phiếu ưu đãi Cổ phiếu ưu đãi thường không cho cổ đông quyền bỏ phiếu, song lại định một tỷ lệ cổ tức tối đa so với mệnh giá. Trong điều kiện bình thường, cổ đông ưu đãi sẽ nhận được lượng cổ tức cố định theo tỷ lệ đã định. Trong trường hợp công ty không có đủ lợi nhuận để trả theo tỷ lệ đó, nó sẽ trả theo khả năng có thể, nhưng một khi cổ đông ưu đãi chưa được trả cổ tức thì cổ đông thường cũng chưa được trả. 6.2. Trái phiếu Trái phiếu là một loại chứng khoán quy định nghĩa vụ của người phát hành (người vay tiền) phải trả cho người nắm giữ chứng khoán (người cho vay) một khoản tiền xác định, thường là trong những khoản thời gian cụ thể, và phải hoàn trả khoản cho vay ban đầu khi nó đáo hạn. - Trái phiếu công ty là trái phiếu do công ty phát hành để vay vốn dài hạn. - Trái phiếu chính phủ là những trái phiếu do chính phủ phát hành nhằm làm công cụ điều tiết tiền tệ. - Trái phiếu công trình là những trái phiếu do chính phủ trung ương hoặc chính quyền địa phương phát hành để huy động vốn cho những mục đích cụ thể, thường là để xây dựng những công trình cơ sở hạ tầng hay công trình phúc lợi công cộng. 6.3. Chứng khoán có thể chuyển đổi Chứng khoán có thể chuyển đổi là loại chứng khoán cho phép người nắm giữ chứng nó, tuỳ theo lựa chọn và trong những điều kiện nhất định, có thể đổi nó lấy một chứng khoán khác. Thông thường cổ phiếu ưu đãi được chuyển đổi thành cổ phiếu thường và trái phiếu cũng được chuyển đổi thành cổ phiếu thường. 6.4. Các công cụ phái sinh Các công cụ phái sinh là những công cụ được phát hành trên cơ sở những công cụ đã có như cổ phiếu, trái phiếu..., nhằm nhiều mục tiêu khác nhau, như phân tán rủi ro, bảo vệ lợi nhuận hoặc tạo lợi nhuận. - Quyền lựa chọn. - Quyền mua trước. - Chứng quyền. - Hợp đồng kỳ hạn. - Hợp đồng tương lai. II/ Quản lý danh mục đầu tư 1. Khái niệm quản lý danh mục đầu tư Danh mục đầu tư chứng khoán: Là các khoản đầu tư của một cá nhân hoặc tổ chức vào việc nắm giữ một hoặc nhiều loại cổ phiếu, trái phiếu, hàng hoá, đầu tư bất động sản, tài sản tương đương tiền hoặc các tài sản khác. Mục đích của danh mục đầu tư là giảm rủi ro bằng việc đa dạng hoá danh mục đầu tư. Quản lý danh mục đầu tư chứng khoán (gọi tắt là quản lý danh mục đầu tư) là xây dựng một danh mục đầu tư các loại chứng khoán, tài sản đầu tư đáp ứng tốt nhất nhu cầu của chủ đầu tư và sau đó thực hiện theo dõi điều chỉnh các danh mục này nhằm đạt được những mục tiêu đầu tư đề ra. Yếu tố quan trọng đầu tiên mà chủ đầu tư quan tâm đó là mức độ rủi ro mà họ chấp nhận, và đây là cơ sở để công ty thực hiện quản lý danh mục đầu tư/ quản lý quỹ xác định danh mục đầu tư sao cho lợi tức thu được là tối ưu với rủi ro không vượt quá mức chấp nhận đã định trước. Công ty (người) quản lý danh mục đầu tư (portfolio manager): là công ty chuyên nghiệp chịu trách nhiệm đối với danh mục đầu tư chứng khoán của các cá nhân hoặc tổ chức đầu tư. Công ty được hưởng phí quản lý danh mục đầu tư và có quyền tự quyết định việc lập danh mục đầu tư cho khách hàng trong khuôn khổ và hạn chế thoả thuận với khách hàng. Rủi ro, lợi nhuận cũng như thua lỗ của danh mục đầu tư đều do khách hàng được hưởng hoặc gánh chịu trong phạm vi đã thoả thuận với công ty quản lý danh mục đầu tư. Bản chất của quản lý danh mục đầu tư chứng khoán là định lượng mối quan hệ giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng thu được từ danh mục đó. Tóm lại, nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư chứng khoán là: “Quá trình quản lý tài sản của một định chế hoặc của một cá nhân đầu tư bao gồm từ việc định giá, phân tích chứng khoán, lựa chọn đầu tư, theo dõi các kết quả đầu tư và phân bổ vốn đầu tư, và đánh giá kết quả đầu tư”. Việc phân bổ tài sản là việc lựa chọn một tỷ lệ đầu tư trong danh mục phân bổ cho các loại tài sản chính nhằm đạt được mức lợi nhuận dài hạn cao nahát với một mức rủi ro thấp nhất có thể. Tuy nhiên trong quá trình đầu tư, người quản lý có thể thay đổi các tỷ lệ đã định này nhằm tận dụng cơ hội xuất hiện tại thời điểm đó nhằm đạt được mức lợi tức cao hơn nữa. Ví dụ, nếu người quản lý nhận định rằng triển vọng đối với cổ phiếu là khả quan hơn đối với trái phếu trong thời gian tới, người quản lý có thể tăng đầu tư cổ phiếu và giảm đầu tư trái phiếu trong thời gian tới, người quản lý có thể tăng đầu tư cổ phiếu và giảm đầu tư trái phiếu trong danh mục của mình. Đồng thời, trong cùng một loại tài sản, người quản lý có thể lựa chọn các chứng khoán có lợi tức mong đợi lớn hơn mức trung bình của loại tài sản đó. 2. Vai trò của nghiệp vụ quản lý danh mục đầu tư đối với nhà đầu tư Nếu thị trường là hiệu quả thì câu hỏi đặt ra là tại sao các nhà đầu tư trong thực tế phải tốn công sức trong việc lựa chọn cổ phiếu cho danh mục đầu tư cho họ? Tại sao họ không thiết kế một danh mục đầu tư theo đúng các chỉ số có trên thị trường? Một số các lý do sau đây giải thích vai trò cần thiết của quan lý danh mục đầu tư: ã Sự cần thiết trong việc tạo lập một danh mục đầu tư được đa dạng hoá theo đúng yêu cầu của các nhà đầu tư. Thậm chí trường hợp giá cả của mọi chứng khoán được định giá đúng với giá trị của nó nhưng mỗi chứng khoán này vẫn chứa đựng rủi ro mang tính chất cá biệt của công ty. Những rủi ro này chỉ có thể loại bỏ thông qua việc đa dạng hoá danh mục đầu tư. Vai trò quản lý sẽ phát huy tác dụng để tạo ra một danh mục đầu tư phù hợp với mức rủi ro hệ thống mà nhà đầu tư mong muốn. ã Quản lý danh mục đầu tư còn chịu tác động của tâm lý nhà đầu tư đối với rủi ro. Ví dụ một nhà lãnh đạo công ty A được thưởng công xứng đáng hàng năm tuỳ thuộc vào lợi nhuận tạo ra của A sẽ không đầu tư tiền của mình vào cổ phiếu khác trong cùng ngành. ã Việc chọn lựa các chứng khoán để đầu tư phải tính đến ảnh hưởng của thuế. Những nhà đầu tư phải chịu mức thuế cao thường không muốn trong danh mục của mình những chứng khoán giống như các nhà đầu tư chịu thuế suất thấp. ã Các nhà đầu tư ở các lứa tuổi khác nhau sẽ có những nhu cầu riêng trong chính sách lựa chọn danh mục đầu tư liên quan đến mức rủi ro phải gánh chịu. Ví dụ: người già thường tránh đầu tư vào các trái phiếu có thời gian đáo hạn dài. Ngược lại, nhà đầu tư trẻ thường thích mạo hiểm hơn và thường có khuynh hướng thiên về những trái phiếu có thời hạn dài. III/ xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán 1. Quản lý danh mục đầu tư trái phiếu 1.1. Chiến lược thụ động Quản lý thụ động là chiến lược mua và nắm giữ trái phiếu cho đến khi đáo hạn mà không cần quan tâm đến các biến động lãi suất. Đối với chiến lược này, về cơ bản không có sự phải phân tích dự báo tình hình biến động lãi suất, song người đầu tư vẫn cần có sự phân tích để đa dạng hoá danh mục đầu tư nhằm giảm thiểu rủi ro và xác định số lượng trái phiếu cần đưa vào danh mục phù hợp với độ lớn của danh mục đầu tư. Theo phương pháp này, tốt nhất là đầu tư vào các danh mục có thành phần trái phiếu tương tự như các chỉ số trên thị trường nhằm thu được kết quả tương tự như của chỉ số đó. Các bước tiến hành khi thực hiện chiến lược đầu tư thụ động ã Lựa chọn chỉ số trái phiếu Trên thị trường có nhiều loại chỉ số trái phiếu với các mức rủi ro khác nhau, do vậy trước hết người quản lý danh mục đầu tư thụ động cũng cần phải xem xét 2 yếu tố để quyết định nên đầu tư theo danh mục loại nào. Thứ nhất là xác định mức độ rủi ro thanh toán mà người đầu tư có thể chấp nhận. Nếu chọn danh mục trên chỉ số gồm toàn trái phiếu công ty thì sẽ gặp nhiều rủi ro tín nhiệm hơn chỉ số trái phiếu chính phủ. Nếu mức rủi ro đó là quá cao không thể chấp nhận được thì tốt nhất không nên dựa vào chỉ số đó để lập danh mục. Thứ hai là phải tuân theo mục tiêu của người đầu tư đề ra. Chẳng hạn, lợi suất đầu tư của các chỉ số có thể khá đồng đều, song độ biến thiên của chúng lại khác nhau mỗi khi có biến động lãi suất. Do vậy, nếu mục tiêu của người đầu tư là chọn những danh mục có độ biến thiên lợi suất thấp thì cần phải đầu tư dựa theo các chỉ số có thời gian đáo hạn bình quân (duration) rất ngắn. Ví dụ một số loại trái phiếu trên thị trường chứng khoán Mỹ: chỉ số thị trường tổng thể: Merrill Lynch Domestic Market Index (5000); chỉ số thị trường chuyên ngành: Gov. Bond Index, Yankee Bond Index,... ã Phương pháp đầu tư Một khi người quản lý danh mục đã quyết định được nên đầu tư dựa theo chỉ số nào thì bước tiếp theo là phải xây dựng danh mục đầu tư theo phiên bản của chỉ số đó. Để thực hiện công việc này, người quản lý có thể thực hiện một số phương pháp sau: Phương pháp thứ nhất, mua tất cả các trái phiếu có chứng chỉ số chuẩn dự kiến đã chọn với tỷ trọng đầu tư vào mỗi trái phiếu bằng tỷ trọng trái phiếu đó chiếm trong chỉ số chuẩn. Tuy nhiên, làm như vậy thì đòi hỏi phải có số vốn rất lớn và trong trường hợp phí giao dịch theo món thì sẽ phải chịu phí giao dịch rất lớn. Phương pháp thứ hai, chỉ mua chọn lọc một lượng nhất định các trái phiếu trong chỉ số. Theo cách này thì vốn ít vẫn có thể thực hiện được với phí giao dịch thấp nhưng có một hạn chế là mức đa dạng hoá không cao và danh mục hoàn toàn tuân theo chỉ số chuẩn. Do vậy phương pháp này có thể sẽ cho ra kết quả không hoàn toàn giống với kết quả của chỉ số chuẩn. a/ Phương pháp chia nhỏ Là phương pháp phân chia chỉ số theo các nhóm nhỏ đại diện cho những đặc tính khác nhau của chỉ số. Cách chia thường theo các đặc tính sau: - Thời gian đáo hạn bình quân - Lãi suất coupon; - Thời gian đáo hạn - Lĩnh vực, ngành nghề (trái phiếu Chính phủ, công ty hay trái phiếu có bảo đảm...) - Mức độ tín nhiệm. - Đặc điểm trái phiếu (trái phiếu có thể mua lại trước hạn, trái phiếu có lãi suất thả nổi...). b/ Phương pháp tối ưu hoá Nhà quản lý danh mục phải xây dựng một danh mục vừa phải khớp với các nhóm chia nhỏ như trên, vừa phải tuân theo một số điều kiện và đồng thời phải tối ưu một số mục tiêu đề ra. Điều kiện đặt ra là hạn chế đầu tư vào một loại trái phiếu hoặc một nhóm các trái phiếu hay rộng hơn là một lĩnh vực ngành nghề. Các mục tiêu đặt ra có thể là tối đa hoá lợi suất đầu tư của từng danh mục riêng lẻ hoặc tối đa hoá độ lồi hay tối đa hoá lợi suất đầu tư của toàn bộ danh mục đầu tư.v.v... Đây là phương pháp rất phức tạp, chỉ có các nhà quản lý đầu tư chuyên nghiệp mới có thể thực hiện được. 1.2.Quản lý bán chủ động Trên thực tế thường ít khi các nhà quản lý danh mục đầu tư theo hướng thụ động đơn thuần như phương pháp nêu trên đây mà thường là hướng danh mục đầu tư thụ động theo một số mục tiêu nhất định. Phương pháp quản lý thụ động đơn thuần chỉ có tác dụng đa dạng hoá danh mục, giúp giảm thiểu phần rủi ro không hệ thống của danh mục và đạt được kết quả tương tự mức bình quân của thị trường mà không có tác dụng phòng tránh rủi ro hệ thống. Để danh mục đạt được các mục tiêu đề ra và phòng tránh được cả rủi ro hệ thống, các nhà quản lý danh mục một mặt thiết lập danh mục theo phương pháp thụ động, một mặt quản lý danh mục mang tính chủ động. Phương pháp này được gọi là quản lý bán chủ động. 1.2.1. Các loại rủi ro đầu tư trái phiếu Đối với trái phiếu cũng tồn tại 2 loại rủi ro là rủi ro phi hệ thống và rủi ro hệ thống.Rủi ro phi hệ thống là rủi ro của từng công ty riêng lẻ phát hành trái phiếu như rủi ro thanh toán, rủi ro kinh doanh... Đơn vị phát hành có mức tín nhiệm càng thấp thì độ rủi ro càng cao. Tuy nhiên, đây là loại rủi ro có thể hạn chế hoặc loại bỏ hoàn toàn thông qua đa dạng hoá. Rủi ro hệ thống là rủi ro thị trường gây ra, như rủi ro biến động lãi suất, lạm phát hoặc thay đổi chính sách kinh tế vĩ mô… Không thể xoá bỏ rủi ro này bằng đa dạng hoá được, do vậy nhà quản lý danh mục cần phải có các biện pháp quản lý danh mục nhằm giảm thiểu được loại rủi ro này. Đây chính là nhiệm vụ quan trọng của nhà quản lý danh mục đầu tư. 1.3. Chiến lược đầu tư chủ động Chiến lược chủ động là phương pháp mà nhà quản lý danh mục sử dụng khả năng dự đoán và thủ thuật đầu tư của mình để xây dựng các danh mục đầu tư đạt mức sinh lời cao hơn mức sinh lời chung của thị trường. Các yếu tố chủ yếu mà nhà quản lý danh mục phải theo dõi và dự đoán là: - Thay đổi mặt bằng lãi suất; - Thay đổi cơ cấu kỳ hạn lãi suất (hay đường cong lãi suất); - Thay đổi mức chênh lệch lãi suất giữa các loại trái phiếu khác nhau. Một số phương pháp chủ yếu được áp dụng: ã Chiến lược hoán đổi (hay còn gọi là lựa chọn chứng khoán riêng lẻ) Nguyên tắc thực hiện chiến lược này là: - Đánh giá hai loại trái phiếu tương đương chất lượng và thời gian đáo hạn, chuyển từ loại có coupon thấp sang loại có coupon cao với giá lại không cao hơn nhiều để hy vọng thu được lợi suất cao hơn. Phương pháp này gọi là hoán đổi lợi suất đơn thuần. - Khai thác các định giá sai tạm thời của thị trường về trị giá chứng khoán. Chẳng hạn, có hai loại trái phiếu tương đương về chất lượng (độ rủi ro), lĩnh vực hoạt động, coupon và thời gian đáo hạn, nhưng lãi suất đáo hạn lại khác nhau (tức giá khác nhau) thì người ta sẽ thay thế trái phiếu có lợi suất thấp (giá cao) để đổi lấy trái phiếu lợi suất cao (giá thấp). Đây là phương pháp hoán đổi thay thế. - Dưới dự đoán mức độ tín nhiệm của một công ty có xu hướng tăng lên, tức lợi suất đầu tư vào trái phiếu do công ty này phát hành sẽ giảm (giá trái phiếu sẽ tăng), do vậy ngay từ bây giờ phải mua loại trái phiếu này và bán loại tương đương không có triển vọng. Tuy nhiên, các chiến lược hoán đổi trên đây có một số rủi ro mà nhà quản lý danh mục cần biết. Đó là việc trái phiếu được hoán đổi chưa chắc đã hoàn toàn tương đồng về mặt chất lượng với trái phiếu ban đầu. Hơn nữa, các loại trái phiếu thường có thời gian đáo hạn và coupon tương tự chứ chưa hẳn giống nhau hoàn toàn. Điều đó dẫn đến sự khác nhau về độ lồi, do vậy sự chênh lệch lợi suất trên đây có thể là sự trả giá cho độ lồi khác nhau chứ chưa hẳn là do thị trường định giá sai. ã Chiến lược dự đoán lãi suất Đây là phương pháp đơn giản nhất của chiến lược đầu tư chủ động. Điểm trọng yếu của phương pháp này là phải dự đoán được xu hướng biến động của lãi suất trong tương lai làm căn cứ xây dựng một danh mục nhạy cảm với sự biến động đó. Vì thời gian đáo hạn bình quân (viết tắt là TGĐHBQ) là đơn vị đo mức nhạy cảm của danh mục tới sự biến động lãi suất nên khi người quản lý dự đoán lãi suất sẽ giảm thì cần phải xây dựng danh mục đầu tư có TGĐHBQ dài và ngược lại. Trong quá trình đầu tư, cũng bằng cách dự đoán lãi suất này, nhà quản lý có thể thay đổi TGĐHBQ của danh mục bằng cách hoán đổi một trái phiếu trong danh mục có TGĐHBQ thấp để lấy một trái phiếu khác có TGĐHBQ cao hơn để điều chỉnh TGĐHBQ của danh mục. ã Chiến lược dự đoán chênh lệch đường cong lãi suất Dự đoán xu hướng lãi suất như phương pháp trên đây là vấn đề rất khó khăn, do vậy nhà quản lý thường sử dụng tài dự đoán chênh lệch đường cong lãi suất, tức dự đoán sự khác nhau trong xu hướng biến động của lãi suất hai kỳ hạn khác nhau của một loại trái phiếu (hoặc hai trái phiếu tương đương về ngành nghề, chất lượng coupon…) với hy vọng thu về khoản lợi nhuận chắc chắn. Nếu tại một thời điểm nào đó lãi suất của hai loại kỳ hạn biến động bất thường (vượt xa ngoài mức biến động bình quân thường có trong quá khứ) thì người ta dự đoán nó sẽ đổi chiều vào một thời điểm nào đó trong tương lai, từ đó có chiến lược đầu tư thích hợp. Tuy nhiên, một điểm cần lưu ý trong chiến lược này là nếu chỉ tập trung khai thác yếu tố chênh lệch lãi suất không thôi thì vẫn chưa đủ. Nếu dự đoán của nhà đầu tư về sự thay đổi của chênh lệch lãi suất là đúng thì vẫn có nguy cơ thua lỗ vì nhà đầu tư chưa đề phòng trường hợp rủi ro biến động lãi suất. Do vậy cần kết hợp cả phương pháp trung hoà rủi ro lãi suất. Nguyên tắc chung của chiến lược này : khi dự đoán mức chênh lệch sẽ giảm thì mua trái phiếu dài hạn và bán trái phiếu ngắn hạn và ngược lại. Cần lựa chọn số lượng trái phiếu sao cho khớp giá trị của hai loại trái phiếu mua và bán để tránh rủi ro lãi suất (khung lãi suất thay đổi). ã Chiến lược dự đoán mức biến động lãi suất hay còn gọi chiến lược đường cong lãi suất Nếu như trong chiến lược dự đoán sự thay đổi lãi suất trên đây nhà quản ly danh mục phải dự đoán xu hướng lãi suất (tăng hay giảm) thì ở phương pháp này không cần dự đoán về xu hướng lãi suất mà chỉ cần dự đoán về mức biến động của lãi suất, tức lãi suất sẽ biến động nhiều hay ít (nhưng là biến động song song). Ví dụ, một nhà quản lý dự đoán rằng trong thời gian tới lãi suất sẽ biến động mạnh do nền kinh tế không ổn định. Sự biến động mạnh như vậy có thể dẫn đến lãi suất tăng rất cao hoặc giảm xuống rất thấp. Trong trường hợp này, phải lựa chọn danh mục đầu tư sao cho khai thác được lợi thế của tình hình này. Nguyên tắc chung của chiến lược này là: Nếu nhà quản lý dự đoán lãi suất sẽ biến động mạnh thì chọn đầu tư vào danh mục có độ lồi cao hơn, nếu dự đoán lãi suất ổn định thì chọn danh mục có độ lồi thấp. 2. Quản lý danh mục đầu tư rủi ro (cổ phiếu) Danh mục đầu tư rủi ro là danh mục chứa đựng tất cả các loại chứng khoán rủi ro (kể cả cổ phiếu và trái phiếu). Tuy nhiên, để đơn giản hoá về mặt lý thuyết, khi đề cập đến danh mục rủi ro người ta thường nói đến danh mục cổ phiếu. Không giống như quản lý danh mục trái phiếu đơn thuần, ở đây chỉ có hai chiến lược quản lý chủ động và thụ động mà không có chiến lược kết hợp giữa thụ động và chủ động. Tuy rằng trên thực tế tồn tại một dạng kết hợp như vậy, song thực chất nó vẫn mang nội dung của quản lý chủ động vì mục đích của chiến lược này là tìm ra những lĩnh vực hoặc chứng khoán bị đánh giá thấp. 2.1. Chiến lược quản lý thụ động Cũng như đối với danh mục trái phiếu, đây là chiến lược mua cổ phiếu dựa theo một chỉ số chuẩn nào đó và nắm giữ lâu dài khoản đầu tư. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa chỉ đơn thuần mua và nắm giữ cổ phiếu lâu dài mà đôi khi danh mục cũng cần được cơ cấu lại khi phải tái đầu tư các khoản cổ tức nhận về và do có một số cổ phiếu bị hợp nhất hoặc trượt khỏi danh sách trong chỉ số chuẩn. Song nhìn chung, mục đích của chiến lược này không phải để tạo ra danh mục “vượt trội” chỉ số chuẩn (chỉ số mục tiêu), mà tạo ra danh mục cổ phiếu có số lượng và chủng loại cổ phiếu tương đương với lợi suất của chỉ số đó. Hiệu quả của danh mục này được đánh giá dựa trên khả năng của nhà quản lý danh mục trong việc tuân theo chỉ số chuẩn, tức là khả năng giảm thiểu những sai lệch so với chỉ số chuẩn. Ví dụ một số loại chỉ số phổ biến nhất được áp dụng ở thị trường Mỹ là S&P 500, 400 và 200; Wilshine 5000; Russell 2000… Về mặt kỹ thuật có 3 phương pháp chính xây dựng danh mục cổ phiếu thụ động như sau: - Lặp lại hoàn toàn một chỉ số nào đó: Theo phương pháp này, tất cả các loại cổ phiếu nằm trong chỉ số được mua vào theo một tỷ lệ bằng tỷ trọng vốn mà cổ phiếu đó chiếm giữ trong chỉ số này. Phương pháp này giúp nhà quản lý chắc chắn thu được kết quả đầu tư gần giống với kết quả của chỉ số, nhưng có hai nhược điểm: + Vì phải mua nhiều cổ phiếu trên phải chi nhiều phí giao dịch (trong trường hợp phí giao dịch tính theo món), dẫn đến lợi suất đầu tư có thể giảm vì chi phí quá nhiều; + Trong quá trình nắm giữ danh mục đầu tư, nhà quản lý sẽ được nhận cổ tức từ việc sở hữu cổ phiếu. Tuy nhiên, mỗi công ty có một chiến lược chi trả cổ tức vào các thời điểm khác nhau nên luồng cổ tức nhận về rải rác dẫn đến việc tái đầu tư cổ tức bị phân tán, do vậy có thể bị lỡ những cơ hội đầu tư tốt và phí giao dịch cao. - Phương pháp chọn nhóm mẫu: Với phương pháp này, nhà quản lý chỉ cần chọn một nhóm các chứng khoán đại diện cho chỉ số chuẩn theo tỷ lệ tương ứng với tỷ trọng vốn của từng cổ phiếu đó trong chỉ số chuẩn. Phương pháp này có ưu điểm giảm chi phí giao dịch vì số lượng chứng khoán mua vào ít, nhưng không bảo đảm chắc chắn lợi suất đầu tư đạt được sẽ tương đương với lợi suất thu nhập của chỉ số chuẩn. - Phương pháp lập trình bậc 2: Phương pháp này khá phức tạp, thường chỉ có các nhà đầu tư chuyên nghiệp áp dụng. Trong phương pháp này, các thông tin quá khứ về tình hình biến động giá cổ phiếu và mối tương quan giữa các loại giá cổ phiếu khác nhau được đưa vào chương trình máy tính để chọn lọc và xác định thành phần của danh mục sao cho giảm thiểu chênh lệch lợi suất của danh mục so với chỉ số chuẩn. Tuy nhiên, phương pháp này cũng nảy sinh vấn đề là khi các dữ liệu đầu vào (thong tin quá khứ về giá cả và mối tương quan giữa chúng) có sự thay đổi thường xuyên thì lợi suất danh mục sẽ có chênh lệch lớn so với chỉ số. Thực tế, có nhiều lý do khiến nhiều Quỹ không đầu tư theo phương pháp lặp lại hoàn toàn chỉ số. Thứ nhất, khối lượng tiền đầu tư không lớn lắm nên không đủ để mua rải theo các chỉ số. Thứ hai, vì mua nhiều nên chi phí giao dịch cao. Còn phương pháp lập trình bậc hai lại rất phức tạp, cho nên phương án chọn mẫu thường được áp dụng nhiều. 2.2. Chiến lược quản lý chủ động Mục tiêu của chiến lược này là nhằm thu được lợi suất đầu tư cao hơn lợi suất của danh mục thụ động chuẩn hoặc thu được mức lợi nhuận trên trung bình ứng với một mức rủi ro nhất định. Quy trình quản lý danh mục đầu tư chủ động như sau: ã Xác định mục tiêu của khách hàng đặt ra: khách hàng đầu tư có thể đưa ra các yêu cầu cụ thể cho khoản đầu tư của mình, chẳng hạn đặt ra mục tiêu chỉ đầu tư vào loại cổ phiếu công ty nhỏ; với hệ số P/E thấp và ứng với một mức rủi ro nào đó, chẳng hạn cao hơn, bằng hoặc thấp hơn mức rủi ro của danh mục thị trường… ã Lập ra một danh mục chuẩn (hay còn gọi danh mục “thông thường”) để làm căn cứ so sánh cho danh mục chủ động trên đây. Chẳng hạn, ứng với các yêu cầu trên đây thì danh mục chuẩn bao gồm tất cả các loại cổ phiếu của công ty nhỏ (như trên thị trường Mỹ thì đó là những công ty có vốn tính theo giá thị trường dưới $500 triệu), với hệ số P/E thấp (dưới 80% hệ số P/E của các công ty thuộc chỉ số S&P), với tỷ trọng vốn đều nhau. ã Xây dựng một chiến lược và kết cấu danh mục đầu tư tối ưu thoả mãn nhu cầu người đầu tư theo quy trình sau: a/ Thực hiện phân tích những ngành và công ty riêng lẻ thoả mãn mục tiêu đặt ra, ( ví dụ những công ty nhỏ thuộc ngành viễn thông), để tìm ra những cơ hội đầu tư tốt nhất. Về mặt kỹ thuật, để thực hiện việc lựa chọn cổ phiếu, người ta có thể áp dụng một số biện pháp như lập danh sách theo chỉ tiêu hoặc đánh giá theo định lượng. Phương pháp lập danh sách đơn thuần là việc liệt kê tất cả các chỉ tiêu cần được thoả mãn (kể cả chỉ tiêu do người đầu tư đặt ra và chỉ tiêu phân tích) và đưa vào máy tính để lập nên danh sách những cổ phiếu thoả mãn các chỉ tiêu đó. Các chỉ tiêu đặt ra có thể là chỉ tiêu về vốn; hệ số P/E; ngành nghề; hệ số thu nhập trên vốn cổ đông (ROE); tỷ lệ chia cổ tức, cổ tức ổn định hay tăng trưởng…. Phương pháp định lượng thực hiện theo nhiều cách. Nhà quản lý xác định độ nhạy cảm của giá (hay thu nhập) của cổ phiếu tới các yếu tố kinh tế như tỷ giá ngoại hối, lạm phát, lãi suất hoặc mức chi tiêu của công chúng để làm căn cứ đầu tư. Nhà quản lý danh mục có thể dựa trên các thông tin đó cùng với sự phân tích và nhận định về diễn biến tình hình kinh tế để đưa ra các quyết định phù hợp. b/ Tính toán xác định số lượng cổ phiếu trong danh mục sao cho đạt mức đa dạng hoá cao nhất trong phạm vi giới hạn của khoản tiền đầu tư. c/ Sau khi xác định số lượng và chủng loại cổ phiếu cần mua, bước tiếp theo là phân bổ khoản đầu tư. Số tiền đầu tư được phân bổ theo nguyên tắc: những ngành nghề có xu hướng phát triển tốt thì được phân bổ một tỷ trọng lớn hơn, trong đó cần tập trung vào những cổ phiếu có tiềm năng hoặc cổ phiếu tạm thời bị định giá thấp. Tuy nhiên, đối với những nhà quản lý danh mục chuyên nghiệp thì có thể thực hiện phân bổ tiền vào các loại chứng khoán theo nguyên tắc tìm danh mục tối ưu của mô hình Markowitz. Phương pháp này được thực hiện thông qua phương pháp lập trình máy tính bậc hai. Trước hết, đưa các dữ liệu về các loại cổ phiếu lựa chọn được ở các bước trên đây vào máy tính để lập ra một tập hợp các danh mục hiệu quả (nằm trên đường cong hiệu quả). Tiếp theo, căn cứ theo mục tiêu của người đầu tư để xác định danh mục tối ưu ứng với mục tiêu đó. ã Theo dõi, đánh giá các biến động của cổ phiếu trong danh mục và tái cấu trúc danh mục: Có 3 lý do chính để tái cấu trúc danh mục đầu tư. Thứ nhất, các nhà quản lý dựa vào dự đoán tình hình kinh tế vĩ mô và các thay đổi tình hình hoạt động doanh nghiệp để đánh giá sự biến động gía tương quan giữa các loại cổ phiếu thuộc lĩnh vực ngành nghề khác nhau hoặc cùng một lĩnh vực để rút bớt vốn từ loại cổ phiếu có nguy cơ sụt giá chuyển sang cổ phiếu khác có tiềm năng hơn. Thứ hai, các nhà quản lý thấy cần phải chuyển cổ phiếu từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác nhằm đa dạng hoá và phòng ngừa rủi ro vì loại cổ phiếu đang nắm giữ ban đầu có nguy cơ tăng mức rủi ro. Thứ ba, trong quá trình đầu tư nhà quản lý phát hiện ra một số chứng khoán khác đang tạm thời bị định giá thấp hơn giá trị thực của nó, do vậy phải mua các cổ phiếu này để thay thế cho một số cổ phiếu tương đương (cùng lĩnh vực, cùng độ rủi ro .v.v…) hiện có trong danh mục, hoặc ngược lại nếu thấy cổ phiếu trong danh mục bị định giá cao thì có thể bán đi thay thế bằng loại tương đương khác không bị định giá cao. 3. Quản lý danh mục đầu tư hỗn hợp Danh mục đầu tư hỗn hợp được xây dựng trên cơ sở kết hợp danh mục chứng khoán rủi ro với danh mục chứng khoán phi rủi ro (tín phiếu kho bạc). Nguyên lý của danh mục đầu tư được xây dựng trên nguyên lý mô hình CAPM. Về cơ bản, phương pháp quản lý danh mục tổng thể đươc dựa trên nguyên tắc quản lý danh mục cổ phiếu, do vậy chúng cũng được chia làm hai phương pháp như quản lý danh mục cổ phiếu, đó là phương pháp thụ động và phương pháp chủ động. 3.1 Phương pháp thụ động Có thể áp dụng các phương pháp như đã nêu trong phần quản lý danh mục cổ phiếu thụ động. Ngoài ra, để bảo đảm độ chính xác cao người ta thường lập danh mục có mức đa dạng hoá tối đa và độ rủi ro tương đương rủi ro danh mục thị trường. Quy trình quản lý danh mục đầu tư thụ động: - Trước hết, cần thiết lập danh mục cổ phiếu thụ động theo nguyên tắc: + Rủi ro của danh mục này tương đương với rủi ro danh mục thị trường, tức là bs = 1. + Đa dạng hoá tối đa danh mục này: xác định số lượng cổ phiếu cần mua (dựa trên khối lượng đầu tư, chi phí giao dịch và yêu cầu của khách hàng). Đa dạng hoá được tiến hành theo cách đơn giản là lựa chọn cổ phiếu của các ngành nghề, lĩnh vực khác nhau chứ không cần phân tích cổ phiếu. - Xác định mục tiêu rủi ro của toàn bộ danh mục để có chiến lược đầu tư: nếu mục tiêu rủi ro khách hàng yêu cầu là bp = 1 thì đầu tư một phần tiền vào danh mục cổ phiếu, một phần vào tín phiếu; nếu mục tiêu bp 1 thì vay thêm tiền để đầu tư toàn bộ vào danh mục cổ phiếu. 3.2. Phương pháp chủ động Quy trình chung của chiến lược quản lý danh mục hỗn hợp chủ động cũng lặp lại những bước như trong quy trình quản lý danh mục rủi ro (cổ phiếu) chủ động. Tuy nhiên, trong các thao tác cụ thể cũng có thể cũng có một số điểm khác về mặt kỹ thuật. Đối với bước “xây dựng một chiến lược và kết cấu danh mục đầu tư tối ưu thoả mãn nhu cầu người đầu tư”, nguyên tắc xây dựng danh mục hỗn hợp chủ động được dựa trên nguyên lý mô hình CAPM nhưng có thể tiến hành theo một số cách, tuỳ theo khả năng chuyên nghiệp và trình độ ứng dụng kỹ thuật công nghệ của các nhà quản lý danh mục. Người ta có thể dùng phương pháp thủ công hoặc phương pháp áp dụng công nghệ phầm mềm tin học như đã miêu tả ở các phần trước. Đối với bước theo dõi và đánh giá các biến động của cổ phiếu trong danh mục và tái cấu trúc danh mục khi cần thiết, về cơ bản, phần này giống như phần quản lý danh mục cổ phiếu. Tuy nhiên ở đây phạm vi hoán đổi rộng hơn, người quản lý có thể hoán chuyển từ chứng khoán rủi ro sang chứng khoán phi rủi ro hoặc ngược lại, tuỳ theo diễn biến cụ thể (chẳng hạn từ cổ phiếu sang tín phiếu khi thấy tình hình lạm phát cao). CHƯƠNG II: MộT Số MÔ HìNH PHÂN TíCH Sự BIếN Động của lợi suất các cổ phiếu I/ Mô hình kinh tế lượng 1. Sự cần thiết sử dụng mô hình phân tích sự biến động của lợi suất một số cổ phiếu Nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán mục đích chính là để sinh lời vốn của mình bỏ ra đầu tư. Nếu lợi suất của chứng khoán càng cao thì khả năng sinh lời càng lớn và ngược lại. Bởi vậy nếu chúng ta phân tích đúng sự biến động của lợi suất của chứng khoán thì chúng ta sẽ có thể đầu tư hợp lý để đạt được lợi nhuận cao nhất. 2. Chuỗi thời gian 2.1 Khái niệm chuỗi thời gian Chuỗi thời gian là một biến số được quan sát theo một trình tự thời gian nào đó. Yt là giá trị quan sát của chuỗi ở thời kỳ (hoặc thời điểm) t. 2.2 Khái niệm chuỗi thời gian dừng và không dừng * Chuỗi Yt dừng nếu Var(Yt) = s2 với "t E(Yt) = m với "t COV(Yt , Yt-1) = g với "t Trong đó E(Yt), Var(Yt) là kỳ vọng và phương sai của Yt * Chuỗi Yt không dừng nếu nó vi phạm bất kỳ điều kiện nào nói ở trên. 2.3 Nhược điểm của chuỗi thời gian không dừng Một trong số các giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập là phi ngẫu nhiên, chúng có giá trị xác định. Nếu như chúng ta ước lượng một mô hình với chuỗi thời gian không dừng thì giả thiết của OLS bị vi phạm. Nếu như mô hình có ít nhất một biến độc lập không dừng, biến này thể hiện một xu thế tăng (giảm) và nếu có biến phụ thuộc cũng có xu thế như vậy, thì ước lượng mô hình sẽ thu được hệ số có ý nghĩa thống kê cao và R2 cao dẫn đến hồi quy giả tạo. 2.4 Kiểm định tính dừng chuỗi thời gian 2.1.4 Kiểm định tính dừng dựa trên lược đồ tương quan Theo định nghĩa tính dừng thì Yt dừng nếu: Var(Yt) = s2 với "t E(Yt) = m với "t COV(Yt , Yt-k) = gk với "t Để kiểm định tính dừng này, một trong các kiểm định là kiểm định dựa trên hàm tự tương quan Box – Pierce đã đưa ra kiểm định về sự bằng không đồng thời của các hệ số tương quan: Giả thiết H0: H1: Giả thiết H0 được kiểm định bằng thống kê: Trong đó n là kích thước mẫu, m là độ dài của trễ. Q có phân bố xấp xỉ H0 bị bác bỏ nếu Q nhận được từ mẫu lớn hơn 2.4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị Xét mô hình: Yt = Yt -1 + ut Trong đó ut nhiễu trắng tức là ut là yếu tố ngẫu nhiên có trung bình bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng không. Nếu = 1 thì Yt là một bước ngẫu nhiên và Yt là một chuỗi không dừng. Do đó để kiểm định tính dừng của Yt ta kiểm định giả thiết: H0: = 1 (chuỗi không dừng) H1: ≠ 1 (chuỗi dừng) D Yt = Yt – Yt-1 = ( - 1)Yt-1+ ut D Yt= Yt-1+ ut Bây giờ kiểm định giả thiết: H0: =0 Nếu H0 được chấp nhận thì DYt = Yt – Yt-1= ut, chuỗi DYt là chuỗi dừng. Dickey – Fuller (DF) đưa ra tiêu chuẩn kiểm định: H0: = 1 (chuỗi không dừng) H1: ≠ 1 (chuỗi dừng) Ước lượng mô hình: Yt = Yt-1 + ut có phân bố DF Nếu như: thì bác bỏ H0, chuỗi dừng Tiêu chuẩn DF được áp dụng cho các mô hình: D Yt= Yt-1+ ut DYt = b1 + dYr-1 + ut Đối với các mô hình trên H0: d = 0 (chuỗi không dừng hay có nghiệm đơn vị). Nếu các ut lại tự tương quan thì cải biên mô hình: Tiêu chuẩn DF áp dụng cho mô hình này được gọi là tiêu chuẩn ADF. 3. Mô hình AR, MA, ARMA và ARIMA mô hình hoá chuỗi thời gian trong kinh tế 3.1 Quá trình tự hồi quy AR Quá trình tự hồi quy bậc p có dạng: Yt = f0 + f1Yt=1 + f2Yt-2+ ... + fpYt-p + ut, ut là nhiễu trắng. Điều kiện để quá trình AR(p) dừnglà -1 < fi < 1, i = 1,2,...,p 3.2 Quá trình trung bình trượt MA Quá trình trung bình trượt MA(q) có dạng: Yt = q0 + q1ut-1 + q2ut-2 + ... + qqut-q + ut t = 1, 2, ...,n ut là nhiễu trắng. Điều kiện để quá trình dừng MA(q) là -1 < qi < 1, i = 1,2,...,q 3.3 Quá trình trung bình trượt và tự hồi quy ARMA Khi kết hợp cả hai yếu tố AR và MA chúng ta có quá trình gọi là quá trình trung bình trượt và tự hồi quy. Yt là quá trình ARMA(p,q) nếu Y có thể biểu diễn dưới dạng: Yt = q + f1Yt-1 + f2Yt-2 + ... + fpYt-p + ... q0ut + q1ut-1 + q2ut-2 + ... + qqut-q 3.4 Quá trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA Chuỗi thời gian có thể dừng hoặc không dừng. Chuỗi được gọi là đồng liên kết bậc 1, được ký hiệu là I (1) nếu sai phân bậc nhất là chuỗi dừng. AR(p) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q) khi d = 0, q = 0 MA(q) là trường hợp đặc biệt của ARIMA(p,d,q) khi d = 0, p = 0 ARIMA(2,1,2) là chuỗi có sai phân bậc 1 là chuỗi dừng, chuỗi sai phân dừng bậc 1 có thể biểu diễn dạng: DYt = q + a1 DYt - 1 + a2 DYt – 2 + b0u1 + b1ut-1 + b2ut-2 Trong đó ut là nhiễu trắng. 3.5 Kiểm định tính thích hợp của mô hình Để xem mô hình có phù hợp hay không chúng ta phải kiểm định tính dừng của các phần dư. Kết quả ước lượng mô hình ARIMA cho ta phần dư. Dùng DF để kiểm định xem et có phải là nhiễu trắng hay không. Nếu et không phải là nhiễu trắng thì phải định dạng lại mô hình. II/ Xây dựng mô hình quản lý danh mục đầu tư 1. Lợi suất và rủi ro của danh mục đầu tư a/ Lợi suất danh mục: Lợi suất đầu tư ước tính của một danh mục đầu tư là bình quân gia quyền (theo tỷ trọng vốn đầu tư vào từng loại tài sản, ký hiệu W) của lợi suất thu được từ mỗi chứng khoán trong danh mục đầu tư đó. Điều này đồng nghĩa với lợi suất ước tính của một danh mục đầu tư là trung bình trọng số của các lợi suất ước tính thu được từ mỗi loại chứng khoán trong danh mục đầu tư đó. E(rp) = W1E(r1) + W2E(r2) +....... + WnE(rn) = b/ Rủi ro danh mục đầu tư và đa dạng hoá danh mục đầu tư - Rủi ro của danh mục đầu tư Như ta đã biết, có rủi ro có nghĩa là có khả năng xuất hiện nhiều kết quả khác nhau từ một nguyên nhân ban đầu. Cũng như từ chứng khoán riêng lẻ, rủi ro tổng thể của danh mục là khả năng biến động trong tương lai về kết quả thu được của việc đầu tư. Tuy nhiên, khi phân tích một danh mục đầu tư, ta phải quan tâm đến rủi ro của cả danh mục chứ không chỉ đơn thuần quan tâm tới rủi ro của một loại chứng khoán. Thực tế cho thấy những chứng khoán có tính rủi ro có khả năng trở thành những thành tố làm ổn định cho cả một danh mục đầu tư, góp phần làm giảm rủi ro của toàn danh mục đầu tư. Chính vì vậy, nhà đầu tư quan tâm đến việc đa dạng hoá danh mục đầu tư và xác định phần rủi ro hệ thống (hay còn gọi là rủi ro thị trường hoặc rủi ro không đa dạng hoá được) của chứng khoán. - Đa dạng hoá danh mục đầu tư Một trong những phương pháp cơ bản kiểm soát rủi ro là “đa dạng hoá đầu tư”. Theo đó, việc đầu tư nên được thực hiện qua nhiều loại tài sản vốn khác nhau tạo thành một danh mục đầu tư sao cho tổng mức rủi ro trên toàn bộ danh mục sẽ được giới hạn nhỏ lại. Trong thực tế đã có rất nhiều trường hợp khi thêm một tài sản có tính rủi ro vào danh mục đầu tư lại sẽ làm giảm được rủi ro của toàn danh mục đầu tư. Về lý thuyết người ta đã chứng minh rằng: Các chứng khoán có xu hướng rủi ro trái ngược với xu hướng rủi ro ban đầu là những yếu tố làm giảm thiểu rủi ro có hiệu quả. Đây là cơ sở quan trọng cho việc xác định thước đo rủi ro của từng chứng khoán khi đưa chúng vào danh mục đầu tư và cũng là điểm mấu chốt để xây dựng lý thuyết mô hình CAPM. Mỗi một chứng khoán đều tiềm ẩn hai loại rủi ro: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống. Rủi ro hệ thống là yếu tố do thị trường gây ra làm ảnh hưởng đến tất cả các chứng khoán có trên thị trường. Do vậy, rủi ro hệ thống là yếu tố khó có thể tránh được một khi nó đã xảy ra. Ngược lại, rủi ro phi hệ thống xuất phát từ chính công ty phát hành chứng khoán đó, do vậy có thể lường tránh được bằng biện pháp đa dạng hoá danh mục đầu tư. Khi một chứng khoán được đưa vào một danh mục đầu tư thì rủi ro của nó sẽ tương tác với các chứng khoán khác trong danh mục để tạo nên rủi ro của cả danh mục. Mức độ rủi ro của toàn danh mục cao hay thấp sẽ tuỳ thuộc vào sự tương tác này. Nếu trong danh mục càng có nhiều chứng khoán thì sự tương tác bù trừ càng lớn và càng có nhiều khả năng giảm thiểu rủi ro. Rủi ro tổng thể của danh mục bằng tổng rủi ro hệ thống và phi hệ thống. Khi trong danh mục bổ sung thêm chứng khoán (n càng lớn) thì các chứng khoán càng có nhiều cơ hội tương tác với nhau làm giảm rủi ro phi hệ thống cho danh mục. Biện pháp này được gọi là đa dạng hoá danh mục đầu tư. Nếu danh mục càng đa dạng (có càng nhiều chứng khoán khác nhau) thì càng có nhiều khả năng giảm thiểu rủi ro phi hệ thống. Vì rủi ro hệ thống là rủi ro của cả thị trường nên không thể giảm thiểu được. Do vậy, đa dạng hoá đầu tư chỉ có tác dụng làm giảm rủi ro phi hệ thống mà thôi. Về mặt lý thuyết, khi một danh mục được đa dạng hoá tới mức triệt tiêu được phần rủi ro phi hệ thống thì danh mục đó được coi là đa dạng hoá hoàn toàn. Vì phần rủi ro hệ thống luôn tiềm ẩn nên bất kỳ một danh mục nào cũng đều chứa đựng rủi ro. 2. Các mô hình quản lý danh mục đầu tư Như đã phân tích ở trên, khái niệm danh mục đầu tư (portfolio) là khái niệm chỉ một tập hợp các tài sản tài chính của nhà đầu tư. Mối quan hệ của portfolio và các chứng khoán đơn lẻ là hiệu quả của từng chứng khoán sẽ phản ánh vào hiệu quả hoạt động nói chung của portfolio đang xét. Tuy nhiên, đối với nhà đầu tư chứng khoán, lợi suất tổng thể của cả portfolio mới là quan trọng bậc nhất. 2.1. Lý thuyết lựa chọn danh mục đầu tư theo mô hình Markowitz ý tưởng đa dạng hoá rủi ro là một ý tưởng đã tồn tại từ rất lâu. Tuy nhiên phải đến năm 1952, Harry Markowitz mới đưa ra một mô hình chính thức trong việc lựa chọn danh mục đầu tư, trong đó phản ánh nguyên tắc về đa dạng hoá rủi ro, từ đó mở đường để ông nhận giải Nobel về kinh tế vào năm 1990. Mô hình của ông chính là bước đầu tiên của quản lý danh mục đầu tư: xác định một hệ thống các danh mục đầu tư hiệu quả, tập hợp các danh mục này sẽ có một đường cong biên hiệu quả các danh mục chứng khoán rủi ro, thường gọi là đường cong biên hiệu quả. Danh mục P có N tài sản với tỷ trọng: w = (w1, w2,....,wn) Vectơ suất danh mục: RP = (quy ước: R, V, W,... là vectơ cột: R’, V’, W’,... là vectơ hàng) Phương sai của danh mục: Bản chất của việc xác định hệ thống các danh mục đầu tư hiệu quả là tại mỗi mức rủi ro nhất định, chỉ quan tâm đến các danh mục có lợi tức lớn nhất. Hoặc ngược lại, danh mục đầu tư quan tâm là danh mục có mức rủi ro thấp nhất đối với mối mức lợi tức dự tính. Trên thực tế hai phương pháp xác định này đều có kết quả như nhau. Bước đầu tiên là phải xác định các cơ hội rủi ro – lợi tức của nhà đầu tư, thông qua việc tổ hợp và tóm tắt việc xác định đường cong biên rủi ro tối thiểu (minimum-variance frontier) của các chứng khoán rủi ro. Đường cong biên này là kết quả sơ đồ hoá các danh mục có độ rủi ro tối thiểu với mỗi mức lợi tức dự tính. Nếu có được số liệu về lợi tức dự tính, phương sai, hệ số đồng phương sai, chúng ta có thể tính toán được một danh mục đầu tư có rủi ro tối thiểu cho mỗi một mức lợi tức dự tính. Để định lượng mức độ biến thiên của các chứng khoán trong danh mục đầu tư được đa dạng hoá, ta dùng công thức tính hệ số tương quan (correlation coefficient, ký hiệu là ): Công thức cho cặp 2 chứng khoán: : mối tương quan âm tuyệt đối. : mối tương quan dương tuyệt đối. Công thức cho cả danh mục đầu tư: Hệ số tương quan của cả hai danh mục P dương thể hiện lợi nhuận của các chứng khoán có trong danh mục có quan hệ cùng chiều nhau, và hệ số tương quan dương càng lớn thì các chứng khoán đó càng có dao động giống nhau. rP = +1 nghĩa là các chứng khoán trong danh mục hoàn toàn có dao động giống nhau. Hệ số tương quan rP càng lớn nghĩa là các chứng khoán trong danh mục có dao động ngược chiều nhau càng nhiều. Khi nó đạt giá trị -1, các chứng khoán trong danh mục quan hệ hoàn toàn ngược chiều nhau. Khi rP = 0 thì các chứng khoán trong danh mục P là không có tương quan với nhau. Nếu hệ số tương quan của các chứng khoán trong danh mục đầu tư (hay tương quan của danh mục đầu tư) nhỏ hơn 1 thì danh mục đầu tư sẽ đạt được hiệu quả đa dạng hoá. Sự phân biệt giữa đường thẳng và đường cong trên đồ thị chính là hệu quả của đa dạng hoá đầu tư trong danh mục. Khi hai tài sản có giao động hoàn toàn giống nhau, các danh mục gồm hai tài sản này không có hiệu quả đa dạng hoá mà chỉ đơn thuần là sự phân bổ vốn giữa các tài sản có rủi ro giống nhau. Người đầu tư không thể lựa chọn điểm nằm phía trên của đường cong, vì người đó không thể làm cho lợi nhuận ước tính của tài sản đầu tư tăng lên, cũng không thể làm cho rủi ro của tài sản đầu tư giảm xuống. Bên cạnh đó, người đầu tư cũng “không muốn” chọn danh mục đầu tư dưới đường cong – lựa chọn lợi nhuận thấp hơn, rủi ro cao hơn. Người đầu tư càng có mức ngại rủi ro cao thì sẽ càng có xu hướng chọn các danh mục gần MVP – danh mục có phương sai hay độ lệch chuẩn nhỏ nhất. Tìm danh mục MVP: giải hệ phương trình tuyến tính: V.x = [1] với V là ma trận covar của danh mục. Ta được nghiệm của hệ là: x = (x1, x2,.....,xN) Đặt : => Danh mục cần tìm: P*    Hiệu quả của đa dạng hoá danh mục thể hiện qua độ cong của đường hiệu quả. Độ cong càng tăng khi hệ số tương quan càng giảm. Đường hiệu quả cong nhất khi hệ số tương quan bằng – 1. Trên thực tế, hầu hết các cặp chứng khoán có hệ số tương quan dương, nghĩa là chúng dao động cùng chiều với nhau. Các danh mục đầu tư được chọn do chủ quan của từng người đầu tư, mỗi người có cách suy nghĩ khác nhau, cách lựa chọn khác nhau và có độ e ngại rủi ro khác nhau. Lựa chọn giữa các danh mục đầu tư khả thi thì các danh mục đầu tư tốt nhất luôn nằm trên đường cong biên hiệu quả. Phương pháp lựa chọn trên do Markowitz khởi xướng, do vậy được gọi là mô hình lựa chọn Markowitz. Các danh mục nằm trên đường còn biên hiệu quả này còn được coi là danh mục tối ưu Markowitz. ý nghĩa của đường biên này là: với bất cứ mức độ rủi ro nào, chúng ta luôn chọn những danh mục đầu tư trên đường biên mang đến lợi nhuận ước tính (hay lợi nhuận kỳ vọng) cao nhất có thể. Nói cách khác, đường biên hiệu quả chứa các danh mục có các phương sai thấp nhất với bất kỳ mức lợi nhuận ước tính nào. Như vậy, một nhà đầu tư muốn lựa chọn một danh mục cổ phiếu để đầu tư thì trước hết người đó phải lựa chọn trong số các danh mục nằm trên đường biên hiệu quả. Tiếp theo, tuỳ vào khả năng chấp nhận rủi ro (hay mức ngại rủi ro) của người đó để xác định danh mục cổ phiếu tối ưu nhất cho người đầu tư đó. Mỗi người đầu tư đều có một mức ngại rủi ro riêng và khả năng chấp nhận rủi ro của người đó phải thể hiện trong mối tương quan với lợi suất ước tính đạt được, diễn tả bằng đường bàng quan. Điểm tiếp xúc giữa đường bàng quan với biên hiệu quả chính là định vị của danh mục tối ưu của người đầu tư đó. Trên thực tế, các nhà quản lý quỹ sau khi tính toán các đầu vào để xây dựng đường cong biên hiệu quả cũng cần thêm vào những yếu tố hạn chế có nhiều nguồn gốc khác nhau. Các yếu tố đầu vào, như chúng ta đã nói ở trên là số liệu lợi tức kỳ vọng của các chứng khoán và một ma trận các hệ đồng tương quan giữa các chứng khoán. Các hạn chế cần phải đưa vào rất đa dạng, ví dụ như hạn chế việc bán khống ảnh hưởng rất nhiều đến đường cong biên hiệu quả, làm đường cong này dịch chuyển vào phía trong và trở lên “lồi hơn” đường cong biên ban đầu, có nghĩa là với mức rủi ro như trước thì nay chúng ta lại chỉ có được mức lợi tức thấp hơn. Cá cơ quan quản lý chứng khoán, đơn vị thực hiện nghiệp vụ tự doanh, quản lý danh mục đầu tư và các nhà đầu tư cần được biết rõ ảnh hưởng của những hạn chế này, trên cơ sở đó cân nhắc để đưa ra quyết định. Một lưu ý quan trọng về mặt toán học khi nhà đầu tư lựa chọn danh mục đầu tư sử dụng phương pháp Markowitz, đó là giả thiết lợi suất của tài sản phân phối chuẩn. Tuy nhiên, có thể thấy, giả thiết này trên thực tế là “giả thiết chặt”. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy phần lớn các tài sản có lợi suất không phân phối chuẩn. Ngoài ra, ta có thể mở rộng bằng kết hợp hai hay nhiều danh mục đầu tư các chứng khoán vào một danh mục lớn thay vì chỉ kết hợp chứng khoán riêng lẻ với nhau. Ví dụ: kết hợp danh mục đầu tư các chứng khoán trong nước với danh mục đầu tư các chứng khoán nước ngoài. Các quy luật của mô hình quản lý danh mục đầu tư đơn vẫn được áp dụng trong trường hợp danh mục dầu tư kép. 2.2. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) Mô hình định giá tài sản vốn (viết tắt là CAPM) là cốt lõi của lý thuyết kinh tế tài chính hiện đại. Harry Markowitz là người đầu tiên đặt nền móng cho lý thuyết đầu tư hiện đại vào năm 1952. Mười hai năm sau, Wiliam Sharpe, John Lintner và Jan Mosin đã phát triển mô hình CAPM. Mô hình CAPM cho phép dự đoán mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất kỳ vọng. Mô hình CAPM cung cấp một lãi suất chuẩn dùng để đánh giá và lựa chọn các phương án đầu tư, giúp phán đoán lợi suất kỳ vọng đối với những tài sản chưa được giao dịch trên thị trường. Trong phần này, sẽ đề cập đến dạng đơn giản nhất của mô hình định giá tài sản vốn. Những giả thuyết của mô hình CAPM Trong mô hình CAPM, các giả thuyết được chia làm 2 loại: các giả thuyết về tâm lý của các nhà đầu tư và các giả thuyết của thị trường vốn. Những giả thuyết về tâm lý của các nhà đầu tư: Thứ nhất: Các nhà đầu tư khi đưa ra quyết định của mình đều dựa trên việc phân tích 2 yếu tố: lợi suất ước tính và rủi ro của chứng khoán. Giả thuyết này cho biết những nhân tố dẫn tới quyết định đầu tư. Một nguyên tắc trong việc lựa chọn các phương án đầu tư là mức độ rủi ro càng cao thì lợi nhuận càng phải lớn để bù đắp cho các rủi ro phải gánh chịu. Thứ hai: Nhà đầu tư sẽ tìm cách giảm thiểu rủi ro bằng cách kết hợp nhiều chứng khoán khác nhau trong tập hợp danh mục đầu tư của mình. Thứ ba: Các quyết định đầu tư được đưa ra và kết thúc trong khoảng thời gian nhất định. Thứ tư: Các nhà đầu tư có chung các kỳ vọng về các thông số đầu vào sử dụng để tạo lập danh mục đầu tư hữu hiệu Markowitz. Đó là các thông số như: mức lợi suất, độ rủi ro hay các quan hệ tương hỗ. Những giả thuyết về thị trường vốn: Thứ nhất: Thị trường vốn là thị trường cạnh tranh hoàn hảo. Điều này có nghĩa là trên thị trường có rất nhiều người bán và người mua. Năng lực của một nhà đầu tư riêng lẻ thì rất nhỏ so với cả thị trường và vì vậy hoạt động của họ không làm ảnh hưởng đến thị trường. Giá cả trên thị trường chỉ chịu sự quyết định bởi mối quan hệ cung cầu. Thứ hai: Không tồn tại các loại phí giao dịch trên thị trường hay bất kỳ một sự cản trở nào trong cung và cầu của một loại chứng khoán. Thứ ba: Trên thị trường có loại chứng khoán không rủi ro mà nhà đầu tư có thể đầu tư. Đồng thời nhà đầu tư có thể vay với lãi suất đúng bằng lãi suất không rủi ro đó. Nói một cách khác, lãi suất vay và lãi suất cho vay bằng nhau và bằng lãi suất không rủi ro. Về cơ sở toán học: giả thiết quan trọng là lợi suất của tài sản có phân phối chuẩn. ri ~ Trước khi đi vào nghiên cứu mô hình CAPM, điều trước tiên cần phải đề cập đến là khái niệm danh mục đầu tư thị trường. 2.3. Danh mục đầu tư thị trường (Market Porfolio) Một danh mục đầu tư có thể bao gồm tất cả các chứng khoán đang được giao dịch trên thị trường, bao gồm cổ phiếu, trái phiếu, hay bất động sản... Danh mục đầu tư thị trường là một danh mục đầu tư bao gồm tất cả những tài sản có nguy cơ rủi ro trên thị trường và mỗi tài sản trong danh mục này chiếm một tỷ lệ đúng bằng giá trị thị trường của tài sản đó trong tổng giá trị của toàn bộ thị trường. Để đơn giản hoá: khi nói đến khái niệm tài sản có nguy cơ rủi ro thường ngầm định là cổ phiếu. Tỷ lệ của mỗi cổ phiếu trong danh mục đầu tư thị trường được xác định bằng cách lấy tổng giá trị thị trường của cổ phiếu đó chia cho tổng giá trị thị trường của tất cả các cổ phiếu đang được giao dịch trên thị trường. Ký hiệu: Vi là giá trị thị trường (hay thị giá) của tổng số tài sản i. Ta có: : tổng giá trị thị trường của tất cả các tài sản rủi ro có trên thị trường. => => Ta được danh mục hiệu quả gọi là danh mục thị trường. Xác định danh mục dựa trên trạng thái cân bằng của thị trường: Giả sử thị trường có K nhà đầu tư và nhà đầu tư k chọn danh mục tối ưu P: là điểm thuộc biên hiệu quả và là tiếp điểm giữa đường mức và đường thờ ơ (đường bàng quan). Gọi Vk là giá trị thị trường của tất cả tài sản của nhà đầu tư k. Vki là giá trị thị trường của tài sản i do nhà đầu tư k nắm giữ. Nếu danh mục có tài sản phi rủi ro thì: Ta có: 2.4.Đường thị vốn (The Capital Market Line – CML) Mô hình Markowitz đã đưa ra nguyên tắc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu cho mỗi nhà đầu tư căn cứ vào khả năng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư đó. Theo mô hình trên, nếu thị trường tồn tại loại chứng khoán phi rủi ro (với lãi suất rf) và giả thiết rằng cá nhân nhà đầu tư có thể vay và mượn không hạn chế trên cơ sở lãi suất này (giả thiết 3 của thị trường vốn) thì kết quả về lý thuyết lựa chọn danh mục đầu tư sẽ được mô tả như hình vẽ sau đây: Hình 1. Đường thị trường vốn Trên hình vẽ, đường thẳng xuất phát từ điểm Rf tiếp tuyến với đường cong hiệu quả Markowitz thể hiện mọi danh mục khả thi có thể tạo ra được từ sự kết hợp giữa chứng khoán phi rủi ro (tín phiếu kho bạc) với danh mục đầu tư có rủi ro (danh mục tối ưu Markowitz). Tiếp điểm của chúng được ký hiệu là M là danh mục thị trường, được coi là tối ưu nhất trong số các danh mục tối ưu. Phương trình: Trong đó: : risk premium of market ( phần bù rủi ro của danh mục thị trường) : Market risk ( rủi ro của thị trường ) : giá của rủi ro thị trường (được tính theo thị giá) Đây cũng chính là độ dốc của đường CML. Hệ số này được dùng để thể hiện đánh giá của thị trường về rủi ro. : tỷ lệ đánh đổi giữa và rủi ro của danh mục thị trường. Dựa vào hệ số này ta có thể tính toán được, khi tăng 1% rủi ro củ danh mục thì nhà đầu tư phải yêu cầu tăng một lượng trong lợi suất (của ). Biên hiệu quả lúc này chính là đường thị trường vốn CML. 2.5. Đường thị trường chứng khoán (SML) Trong mô hình CAPM, độ rủi ro của mỗi chứng khoán không được đo bằng độ lệch chuẩn đã bị triệt tiêu do đa dạng hoá danh mục đầu tư. Khi các chứng khoán tham gia vào danh mục đầu tư thì triệt tiêu bớt phần rủi ro phi hệ thống, danh mục thị trường được coi là đa dạng hoá hoàn hảo. Vì vậy rủi ro phi hệ thống của từng chứng khoán được triệt tiêu hết, chỉ còn lại phần rủi ro hệ thống được đo bằng tích sai của chứng khoán đó với danh mục M. Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất đối với mỗi chứng khoán riêng lẻ như trên được gọi là đường thị trường chứng khoán (Security Market Line – SML) được thể hiện dưới đây. Hình 2. Đồ thị biểu diễn đường SML Mô hình giá tài sản vốn (CAPM) như sau: E(Ri) = Rf + bi[(e (rm) – rf] Rf: lợi suất của tài sản phi rủi ro. RM: Lợi suất của danh mục thị trường. Đây chính là mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất ước tính của từng chứng khoán riêng lẻ được thể hiện dưới dạng phương trình. Phương trình này cho thấy: với những giả thiết về thị trường vốn nêu trên, lợi suất kỳ vọng của mỗi chứng khoán có quan hệ tỷ lệ thuận với hệ số rủi ro hệ số (b). Chứng khoán có hệ số beta càng cao thì yêu cầu lợi suất phải càng cao. Trong phương trình trên, bi[(e (rm) – rf] chính là phần bù rủi ro (risk premium). Từ điều kiện cân bằng thị trường, nếu một danh mục P là danh mục khả thi thì danh mục đó phải được định giá sao cho P phải nằm trên đường CML. Tuy nhiên trong thực tế, nếu có danh mục Q, tài sản i nào đó phi hiệu quả, có giá trên thị trường. Trường hợp này giá danh mục Q và tài sản i được xác định: Đây chính là chênh lệch lợi suất so với lợi suất phi rủi ro của danh mục Q bất kỳ. 2.6. ý nghĩa của CAPM - SML được coi là một tiêu chí chuẩn mực để đánh giá một phương án đầu tư. Với việc chấp nhận một độ rủi ro nhất định đối với một phương án đầu tư (được đo bằng hệ số beta), SML cho chúng ta biết lợi nhuận thu được của phương án đầu tư đó phải là bao nhiêu mới có thể bù đắp được rủi ro mà các nhà đầu tư phải gánh chịu. - Xuất phát từ ý nghĩa của đường SML, tất cả các chứng khoán nếu được định giá chính xác nhất thiết phải nằm trên đường SML. Với những điểm nằm phía trên hoặc dưới đường SML đều biểu hiện tình trạng giá không phản ánh đúng với giá trị cân bằng trên thị trường. Nếu là điểm nằm phía trên đường SML, chứng khoán đó được định giá thấp hơn giá trị thực sự của chúng. Trong trường hợp này, các nhà đầu tư nên mua loại chứng khoán đó. Ngược lại, nếu điểm đó nằm dưới đường SML, không nên mua loại chứng khoán này vì giá của chúng cao hơn giá trị thực sự của chúng. Hệ số a của tài sản hay của danh mục biểu thị sự chênh lệch giữa lợi suất thực hiện và lợi suất kỳ vọng (lợi suất mong đợi) của tài sản hay của danh mục. Raci: lợi suất thực hiện của tài sản i (actual return). RacP: lợi suất thực hiện của danh mục P. Định nghĩa: Từ mô hình CAPM suy ra: Dễ dàng chứng minh được: Các nhà quản lý danh mục có thể sử dụng hệ số a của danh mục hoặc tài sản để đánh giá việc thực hiện (hay thực thi) danh mục. Nếu tài sản i định giá đúng thì: ai = 0 Nếu: ai > 0: Tài sản i đang được định giá thấp (“under priced”) ai < 0: Tài sản i đang được định giá cao (“over priced”) Nếu hệ số aP càng lớn thì việc thực thi danh mục càng có hiệu quả. - Một ý nghĩa khác của CAPM là vai trò của nó trong việc ra quyết định đầu tư vốn. Đối với các công ty đang chuẩn bị cho một dự án đầu tư mới, CAPM đưa ra một mức lợi suất yêu cầu phải đạt được cho dự án đầu tư trên cơ sở những thông số của hệ số beta được các nhà đầu tư chấp nhận. Như vậy, đối với các phương án đầu tư khác nhau, CAPM sẽ quyết định phương án nào tối ưu để lựa chọn. Mô hình giá tài sản vốn (CAPM) là một học thuyết kinh tế mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất ước tính. Nói một cách khác, đây là mô hình định giá cho những chứng khoán có nguy cơ rủi ro. CAPM cho rằng rủi ro hệ thống là mối quan tâm đối với các nhà đầu tư vì chúng không thể loại bỏ được bằng biện pháp đa dạng hoá danh mục đầu tư. Điều đặc biệt, CAPM cho biết lợi suất ước tính của một chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư được xác định bằng lợi suất của chứng khoán không có rủi ro cộng với một phụ phí bù đắp rủi ro. Trong mô hình CAPM, phụ phí rủi ro được tính toán bằng cách nhân mức độ rủi ro (b) với giá thị trường của rủi ro đó (E(rM) – rf). Hệ số beta của một chứng khoán hoặc một danh mục đầu tư là một chỉ số rủi ro hệ thống của tài sản đó và được xác định bằng phương pháp thống kê. Hệ số beta được tính toán dựa trên số liệu quá khứ về lợi suất đầu tư của chứng khoán đó và lợi suất của danh mục thị trường. 3. Mô hình đơn chỉ số (mô hình chỉ số thị trường) Như chúng ta đã biết, lý thuyết CAPM xây dựng trên cơ sở các giả thiết và rất nhiều các giả thiết này không thực tế, đó là chưa nói đến khối lượng tính toán các yếu tố đầu vào rất phức tạp. Đó chính là khuyết điểm của lý thuyết này, làm ảnh hưởng lớn đến tính áp dụng của CAPM. Để khắc phục những khuyết điểm này trong khi vẫn tận dụng được các giá trị cơ bản của lý thuyết CAPM trong đầu tư trên thị trường chứng khoán, các nhà nghiên cứu đã xây dựng thêm rất nhiều lý thuyết mới gắn với thực tiễn hơn. Trong khuôn khổ nghiên cứu này, tôi xin được giới thiệu khái quát về Mô hình đơn chỉ số, Mô hình đa chỉ số và Mô hình định giá qua chênh lệch. Mô hình đơn chỉ số (Single Index Model) của một thị trường phân loại các nguồn gốc rủi ro thành các nhân tố hệ thống (vĩ mô) và các nhân tố riêng (vi mô). Mô hình chỉ số giả thiết rằng các nhân tố vĩ mô có thể được đại diện bằng chỉ số thị trường. Mô hình này giảm được công việc tính toán đầu vào trong quy trình lựa chọn chứng khoán vào danh mục đầu tư theo mô hình Markowitz, góp phần chuyên môn hoá lao động trong phân tích chứng khoán. Mô hình đơn chỉ số được tính toán bằng cách áp dụng phân tích hồi quy đối với chênh lệch lợi tức của một chứng khoán với lợi tức của thị trường. Hệ số hồi quy của phép hồi quy này chính là hệ số bê-ta (b) của một tài sản trong khi số hạng tự do là chỉ số alpha của chứng khoán. Đường hồi quy tính được còn gọi là Đường đặc trưng của chứng khoán (Security Charcteristic Line). Hệ số bê-ta của hồi quy tương ứng với hệ số bê-ta của Mô hình CAPM, chỉ khác là trường hợp hồi quy sử dụng lợi tức thực sự, còn CAPM sử dụng lợi tức kỳ vọng. Mô hình CAPM cũng coi tổng hệ số alpha (a) của các chứng khoán tính được qua mô hình đơn chỉ số sẽ bằng không. Mô hình đa chỉ số (Multi-factor Model) là sự mở rộng Mô hình đơn chỉ số bằng cách mô hình hoá nhân tố vĩ mô với nhiều chi tiết hơn. Các mô hình này sử dụng các chỉ số nhằm cố gắng đại diện cho nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô hơn và đôi khi sử dụng cả các chỉ số phản ánh tương quan doanh nghiệp. Mô hình định giá chênh lệch dựa trên giả thiết một cơ hội kiếm chênh lệch giá mà không hề chịu rủi ro nào xuất hiện khi giá của từ hai chứng khoán trở lên có thể tạo cơ hội cho nhà đầu tư xây dựng một danh mục đầu tư có tổng đầu tư bằng không mà chắc chắn có lợi nhuận. Các nhà đầu tư sẽ muốn có vị thế càng lớn càng tốt trên các danh mục này. Sự xuất hiện của các cơ hội chênh lệch này và số lượng lớn các nhà đầu tư muốn tận dụng cơ hội này sẽ dẫn đến một sức ép lên giá chứng khoán. Sức ép này sẽ tiếp tục cho đến khi giá chứng khoán trở về mức không tạo ra cơ hội đầu tư chênh lệch giá, chúng ta nói thị trường đã đạt đến điều kiện không chênh lệch. Các danh mục đầu tư được gọi là tốt nếu chúng chứa một lượng lớn các chứng khoán và tỷ trọng của mỗi chững khoán là nhỏ so với cả danh mục. Tỷ trọng của mỗi chứng khoán phải nhỏ đến mức bất kể thay đổi hợp lý nào trong lợi tức của một chứng khoán cũng chỉ có ảnh hưởng không đáng kể đến lợi tức của cả danh mục. Trong một thị trường chứng khoán tất cả các danh mục đầu tư được đa dạng hoá tốt cần phải thoả mãn điều kiện tương quan lợi tức – beta của đường thị trường chứng khoản mới có thể đáp ứng được điều kiện không chênh lệch. Giả thiết thị trường chứng khoán chỉ có một yếu tố tác động có thể tạo ra dạng thức đơn giản của lý thuyết định giá qua chênh lệch không đòi hỏi các giả định nghiêm ngặt của mô hình CAPM và danh mục thị trường. Lý thuyết định giá qua chênh lệch cũng có thể được mở rộng sang mô hình nhiều yếu tố để phản ánh được các nguồn gốc rủi ro khác nhau. 3.1. Mô hình đơn chỉ số Bằng quan sát thống kê và so sánh dữ liệu rất thông thường, người quan sát thường nhận thấy một xu hướng khá rõ là các mức lợi tức của chứng khoán trên thị trường bị một số nhân tố chung và phổ biến tác động, chẳng hạn như nhân tố potfolio thị trường. Trên quan điểm thống kê-toán thì các nhân tố phổ biến đó đại diện cho các đặc tính và giá trị của hiệp phương sai và quan hệ lệ thuộc của từng các cặp chứng khoán nhất định trong quá trình quan sát hành vi. Quay lại với mô hình quan hệ đơn chỉ số (SIM – Single Index Model), SIM là một mô hình đơn giản hoá và chỉ định nghĩa một nhân tố duy nhất là căn nguyên của giá trị hiệp phương sai giữa các mức lợi suất của một loại chứng khoán Rit, và giả thuyết các mức lợi suất của chứng khoán i là một phương trình tuyến tính của nhân tố đó, hoặc là chỉ số It. Hàm số mô tả SIM ở dạng tuyến tính: (2.3.1) Các giả định cơ sở của mô hình: ã Lợi suất của chứng khoán có dạng hàm tuyến tính như (2.3.1) định nghĩa. ã Các tham số của SIM như ai và bi được tính toán thông qua các bước hồi quy tuyến tính, sao cho mức rủi ro phụ trội chỉ là hàm số của chỉ số thị trường, chứ không bao hàm rủi ro đặc thù của chứng khoán i đang xét. Nói cách khác, E[eit] =0. ã Phần rủi ro đặc thù (eit) của chứng khoán i không có quan hệ hàm số với giá trị của chỉ số It, tức là: E[eit. It] =0. Cov(eit.It) =0; cov (ei, ej) = 0 "i ạ j. ã Chỉ số đại diện cho một tác nhân duy nhất ảnh hưởng đến hiệp phương sai giữa các mức lợi suất, nghĩa là E[eit. eit] = 0. 3.2 Mô hình SIM Hàm số mô tả SIM ở dạng tuyến tính: (2.3.1) Trong đó, số hạng ai biểu thị một bộ phận lợi suất cố định gắn liền của chứng khoán i. Theo nghĩa đó, ai là hằng số và không có quan hệ phụ thuộc gì vào tập chỉ số It. bi là hệ số đo mức độ nhạy cảm của lợi suất chứng khoán i đối với hành vi của tập chỉ số It. Nếu bi > 1 thì tài sản i tương ứng được gọi là năng động (Aggressive Asset). Nếu bi < 1 thì tài sản i là tài sản thụ động (Defensive Asset). Và cuối cùng, eit đại diện cho phần lợi suất đặc thù của chứng khoán i đang xét, không có tương quan với chỉ số It cũng như mức lợi suất của các loại chứng khoán khác đang tồn tại trên thị trường. Các mô hình đơn chỉ số dạng tương tự (2.3.1) xét về bản chất đơn thuần là các mô hình hồi quy, với giả định rằng các mức lợi suất quan sát của chứng khoán i nào đó chính là hàm tuyến tính của một chỉ số thị trường nhất định. Coi các mô hình quan hệ đơn chỉ số là đáng tin cậy trong công tác dự báo mức lợi suất, thì hệ quả trực tiếp là quá trình tính toán các thống kê phương sai và hiệp phương sai cho chứng khoán và chỉ số đang xét được giản lược đi đáng kể. Với ý nghĩa thực tiễn trên, các SIM có những tác dụng tích cực: Giảm bớt các thông số và tính toán đầu vào cho việc phân tích portfolio. Mô hình SIM rất hữu ích trong dự báo lợi suất và rủi ro portfolio hay chứng khoán đơn lẻ. ã SIM được dùng vào việc tạo nên và ứng dụng các mô hình trạng thái cân bằng, như CAPM hay APT. ã Điều chỉnh trong các nghiên cứu và chương trình kiểm định. Dựa trên mô hình SIM, có thể mô phỏng mức lợi suất kỳ vọng của chứng khoán i hay portfolio P như là: E[Ri] = ai + bi. E[I] Hoặc: E[Ri] = aP + bP. E[P] (2.3.2) Để tiện lợi và ngắn gọn, có thể sử dụng ký hiệu toán tử kỳ vọng E[.] để thay cho dấu sigma: Như vậy ta có: Biểu diễn phương sai chứng khoán như hàm số của chỉ số: Biểu thức được rút gọn lại thành: Từ (2.3.1) => Đối với việc đầu tư một chứng khoán i, rủi ro (phương sai) của chứng khoán bằng tổng của rủi ro chỉ số và rủi ro đặc thù của côngty. Như vậy một portfolio P được đa dạng hoá hợp lý (kết hợp khoa học nhiều loại chứng khoán) sẽ có tác dụng làm giảm số hạng rủi ro của các công ty cụ thể trong tổng rủi ro của P, tức là phương sai tiến tới 0, khi đó phương sai của cả danh mục sẽ có dạng tối ưu: Mô hình SIM cho phép giảm đáng kể khối lượng công việc tính toán cho các hiệp phương sai trong công tác quản lý rủi ro của danh mục. Nếu ta có n chứng khoán trong P, số lượng hiệp phương sai phải tính là n2. Ta có: Sau một thời gian phát triển, các chỉ số phản ánh mức giao dịch thị trường sẽ ngày càng đa dạng, và có thể sử dụng được cho mục đích tính phương sai chỉ số và rủi ro của danh mục. Thông thường, phương pháp tính b quá khứ là dựa trên các hiệp phương sai và phương sai được suy luận dựa trên một mẫu phân tích của mức lợi suất của chứng khoán đang xét trong một giai đoạn quá khứ khoảng 45 – 60 tháng. Thực tế là việc ước lượng b quá khứ đã tồn tại sai số do chọn mẫu và phương pháp đo. Một phương pháp hiệu chỉnh đã được nhà nghiên cứu Blume đề xuất năm 1975 theo công thức: Trong đó, bi,F là dự báo của b trong một giai đoạn tương lai 5 năm, và bi,H là b trong quá khứ được ước lượng dựa trên phương pháp tính b đã trình bày ở trên. Tuy vậy, hai hệ số mới xuất hiện là go, g1 được xác định thông qua việc tiến hành hồi quy các giá trị của b cho 5 năm dựa vào tập hợp giá trị của b quá khứ đã được ước lượng của một giai đoạn 5 năm ngay trước đó. Thường thì tổng của các hệ số điều chỉnh này có giá trị xung quanh 1. CHƯƠNG III PHÂN TíCH Sự BIếN Động của LợI SUấT các cổ phiếu Và XÂY DựNG, QUảN Lý MộT DANH MụC ĐầU TƯ trên thị trường chứng khoán việt nam I/ LựA CHọN CáC Cổ PHIếU PHÂN TíCH 1. Cơ sở lựa chọn một số cổ phiếu của một ngành Như đã biết, có rủi ro có nghĩa là có khả năng xuất hiện nhiều kết quả khác nhau từ một nguyên nhân ban đầu. Khi phân tích một danh mục đầu tư, ta phải quan tâm đến rủi ro của cả danh mục. Chính vì vậy Nhà đầu tư quan tâm đến việc đa dạng hoá danh mục đầu tư. Đó là một trong những phương pháp cơ bản kiểm soát rủi ro. Tuy nhiên ở đây chúng ta chỉ nghiên cứu các cổ phiếu của cùng một ngành hàng để phân tích sự ảnh hưởng của các cổ phiếu qua lại với nhau như thế nào, xem xét chúng ta có thể tạo dựng một danh mục hiệu quả hay không? Trong chuyên đề này tôi chọn những cổ phiếu của ngành thực phẩm như BBC, CAN, KDC, LAF, NKD, TRI đại diện cho các ngành khác, với số liệu được lấy từ đầu năm 2005 đến nay. BBC: Công ty CP Bánh kẹo Biên Hoà CAN: Công ty CP Đồ Hộp Hạ Long KDC: Công ty CP Kinh Đô Phổ Thông LAF: Công ty CP Chế Biến Thực Phẩm Xuất Nhập Khẩu Long An NKD: Công ty CP Chế Biến Thực Phẩm Kinh Đô Miền Bắc TRI: Công ty CP Nước Giải Khát Sài Gòn 2 .Các ký hiệu và cách tính lợi suất của cổ phiếu. a/ Ký hiệu Pt là giá của cổ phiếu tại thời điểm t P(t-1) là giá của cổ phiếu tại thời điểm t-1 Rt là lợi suất của cổ phiếu tại thời điểm t b/ Công thức tính lợi suất Chúng ta đã có số liệu giá cổ phiếu ,để tính lợi suất cổ phiếu ta có hai công thức. Rt =( Pt - P(t-1) )/Pt-1 (1) hoặc Rt =ln (Pt/P(t-1)) (2) Ta tính lợi suất cổ phiếu theo công thức (1). c/ Ký hiệu lợi suất của các cổ phiếu ; RBBC01 là lợi suất của cổ phiếu BBC RCAN là lợi suất của cổ phiếu CAN RKDC là lợi suất của cổ phiếu KDC RLAF là lợi suất của cổ phiếu LAF RNKD là lợi suất của cổ phiếu NKD RTRI là lợi suất của cổ phiếu TRI RVNINDEX là chỉ số thị trường VNINDEX II/ Mô hình ước lượng và phân tích kết quả 1. Kiểm định tính dừng của lợi suất từng cổ phiếu bằng EVIEW 1.1. Kiểm định tính dừng của lợi suất các cổ phiếu 1.1.1. Cổ phiếu BBC a/ Kiểm định nghiệm đơn vị của RBBC Nhìn vào đồ thị của chuỗi ta thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau: Bảng 1 ADF Test Statistic -20.62588 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation . trìnDependent Variable: D(R_BBC . tod: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 09:20 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_BBC01(-1) -0.783901 0.038006 -20.62588 0.0000 R-squared 0.391944 Mean dependent var -4.14E-06 Adjusted R-squared 0.391944 S.D. dependent var 0.026685 S.E. of regression 0.020808 Akaike info criterion -4.905415 Sum squared resid 0.285771 Schwarz criterion -4.898617 Log likelihood 1622.240 Durbin-Watson stat 1.984343 Kết quả ước lượng :DW =1.984343 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 20.62588 > |t0,01| =2.5688; |t0,05| = 1.9399 và |t0,1|=1.6159. Như vậy chuỗi RBBC là chuỗi dừng b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p). Muốn xem xét chuỗi này có phải là một quá trình ARIMA không ta làm như sau : Trước hết ta vẽ lược đồ tương quan ACF và PACF theo độ dài của trễ .Đồng thời cũng vẽ đường phân giải chỉ khoảng tin cậy 95% cho hệ số tương quan và hệ số tương quan riêng .Dựa trên lược đồ này ta biết được các hệ số tương quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(4) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1) ,AC(4) và AR(5).Ước lượng tham số này ta được: Bảng2 Dependent Variable: R_BBC01 Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 09:36 Sample(adjusted): 7 663 Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.202674 0.038017 5.331104 0.0000 AR(4) 0.108105 0.038762 2.788967 0.0054 AR(5) 0.102398 0.039804 2.572540 0.0103 R-squared 0.068750 Mean dependent var -0.001453 Adjusted R-squared 0.065902 S.D. dependent var 0.021263 S.E. of regression 0.020550 Akaike info criterion -4.927344 Sum squared resid 0.276189 Schwarz criterion -4.906852 Log likelihood 1621.632 Durbin-Watson stat 1.988889 Inverted AR Roots .76 .18 -.66i .18+.66i -.46 -.28i -.46+.28i Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần dư của mô hình này là EtBBC ta có kết quả sau: Bảng 3 ADF Test Statistic -25.45229 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_BBC) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 09:44 Sample(adjusted): 8 663 Included observations: 656 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E_BBC(-1) -0.994833 0.039086 -25.45229 0.0000 R-squared 0.497244 Mean dependent var -2.73E-05 Adjusted R-squared 0.497244 S.D. dependent var 0.028959 S.E. of regression 0.020534 Akaike info criterion -4.931979 Sum squared resid 0.276169 Schwarz criterion -4.925140 Log likelihood 1618.689 Durbin-Watson stat 1.995907 Vậy phần dư là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RBBC là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1, p=4 và p=5 . 1.1.2. Cổ phiếu CAN. a/ Kiểm định nghiệm đơn vị của RCAN Nhìn vào đồ thị của chuỗi ta thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau: Bảng 4 ADF Test Statistic -21.26277 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_CAN) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 09:56 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_CAN(-1) -0.813171 0.038244 -21.26277 0.0000 R-squared 0.406531 Mean dependent var -1.13E-05 Adjusted R-squared 0.406531 S.D. dependent var 0.025167 S.E. of regression 0.019388 Akaike info criterion -5.046789 Sum squared resid 0.248096 Schwarz criterion -5.039991 Log likelihood 1668.964 Durbin-Watson stat 1.977497 Kết quả ước lượng :DW =1,977497 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 21.26277 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159. Như vậy chuỗi RCAN là chuỗi dừng . b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p) Dựa trên lược đồ tương quan ta biết được các hệ số tương quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1)và AR(5).Ước lượng tham số này ta được: Bảng 5 Dependent Variable: R_CAN Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 10:05 Sample(adjusted): 7 663 Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.186168 0.038053 4.892399 0.0000 AR(5) 0.130169 0.038030 3.422754 0.0007 R-squared 0.050063 Mean dependent var -0.000682 Adjusted R-squared 0.048613 S.D. dependent var 0.019752 S.E. of regression 0.019266 Akaike info criterion -5.057929 Sum squared resid 0.243118 Schwarz criterion -5.044268 Log likelihood 1663.530 Durbin-Watson stat 1.975126 Inverted AR Roots .71 .24+.63i .24 -.63i -.50 -.39i -.50+.39i Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần dư của mô hình này là EtCAN ta có kết quả sau: Bảng 6 ADF Test Statistic -25.27707 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_CAN) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 18:44 Sample(adjusted): 8 663 Included observations: 656 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E_CAN(-1) -0.987889 0.039082 -25.27707 0.0000 R-squared 0.493790 Mean dependent var -2.28E-05 Adjusted R-squared 0.493790 S.D. dependent var 0.027076 S.E. of regression 0.019264 Akaike info criterion -5.059617 Sum squared resid 0.243076 Schwarz criterion -5.052778 Log likelihood 1660.554 Durbin-Watson stat 1.997421 Vậy phần dư là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RCAN là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1 và p=5. 1.1.3. Cổ phiếu KDC a/ Kiểm định nghiệm dơn vị của RKDC Nhìn vào đồ thị của chuỗi ta thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau: Bảng 7 ADF Test Statistic -23.46792 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_KDC) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 18:58 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_KDC(-1) -0.910514 0.038798 -23.46792 0.0000 R-squared 0.454880 Mean dependent var -4.52E-05 Adjusted R-squared 0.454880 S.D. dependent var 0.040394 S.E. of regression 0.029824 Akaike info criterion -4.185494 Sum squared resid 0.587051 Schwarz criterion -4.178696 Log likelihood 1384.306 Durbin-Watson stat 1.980633 Kết quả ước lượng :DW =1,980633 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 23.46792 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159. Như vậy chuỗi RKDC là chuỗi dừng . b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p) Trước hết ta vẽ lược đồ tương quan ACF và PACF theo độ dài của trễ. Đồng thời cũng vẽ đường phân giải chỉ khoảng tin cậy 95% cho hệ số tương quan và hệ số tương quan riêng .Dựa trên lược đồ này ta biết được các hệ số tương quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(2) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1), AR(2) và AR(5).Ước lượng tham số này ta được: Bảng 8 Dependent Variable: R_KDC Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:07 Sample(adjusted): 7 663 Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.091791 0.038952 2.356508 0.0187 AR(2) -0.078789 0.038962 -2.022197 0.0436 AR(5) 0.087080 0.038887 2.239301 0.0255 R-squared 0.022847 Mean dependent var 0.000239 Adjusted R-squared 0.019858 S.D. dependent var 0.029969 S.E. of regression 0.029670 Akaike info criterion -4.192808 Sum squared resid 0.575720 Schwarz criterion -4.172317 Log likelihood 1380.338 Durbin-Watson stat 2.012112 Inverted AR Roots .61 .20 -.61i .20+.61i -.46+.37i -.46 -.37i Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần dư của mô hình này là EtKDC ta có kết quả sau: Bảng 9 ADF Test Statistic -25.76411 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_KDC) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:11 Sample(adjusted): 8 663 Included observations: 656 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E_KDC(-1) -1.007031 0.039087 -25.76411 0.0000 R-squared 0.503331 Mean dependent var -7.05E-05 Adjusted R-squared 0.503331 S.D. dependent var 0.042054 S.E. of regression 0.029638 Akaike info criterion -4.198018 Sum squared resid 0.575346 Schwarz criterion -4.191179 Log likelihood 1377.950 Durbin-Watson stat 1.999091 Vậy phần dư là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RKDC là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1, p=2 và p=5. 1.1.4. Cổ phiếu LAF a/ Kiểm định nghiệm đơn vị Trước hết ta vẽ đồ thị xem RLAF có chứa biến xu thế và hệ số chặn không .Nhìn vào đồ thị thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau: Bảng 10 ADF Test Statistic -24.14765 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_LAF) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:18 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_LAF(-1) -0.938146 0.038850 -24.14765 0.0000 R-squared 0.469073 Mean dependent var -3.57E-19 Adjusted R-squared 0.469073 S.D. dependent var 0.060652 S.E. of regression 0.044194 Akaike info criterion -3.398956 Sum squared resid 1.289037 Schwarz criterion -3.392158 Log likelihood 1124.355 Durbin-Watson stat 2.000273 Kết quả ước lượng :DW =2.000273 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 24.14765 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159. Như vậy chuỗi RLAF là chuỗi dừng. b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p) Dựa trên lược đồ tương quan ta biết được các hệ số tương quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1) .Ước lượng tham số này ta được Bảng 11 Dependent Variable: R_LAF Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:24 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.061854 0.038850 1.592101 0.1118 R-squared 0.003592 Mean dependent var 0.000678 Adjusted R-squared 0.003592 S.D. dependent var 0.044273 S.E. of regression 0.044194 Akaike info criterion -3.398956 Sum squared resid 1.289037 Schwarz criterion -3.392158 Log likelihood 1124.355 Durbin-Watson stat 2.000273 Inverted AR Roots .06 Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần dư của mô hình này là EtLAF ta có kết quả sau: Bảng 12 ADF Test Statistic -25.67513 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_LAF) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:30 Sample(adjusted): 4 663 Included observations: 660 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E_LAF(-1) -1.000150 0.038954 -25.67513 0.0000 R-squared 0.500080 Mean dependent var 1.06E-05 Adjusted R-squared 0.500080 S.D. dependent var 0.062551 S.E. of regression 0.044227 Akaike info criterion -3.397462 Sum squared resid 1.289005 Schwarz criterion -3.390655 Log likelihood 1122.162 Durbin-Watson stat 1.998969 Vậy phần dư là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RLAF là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1. 1.1. 5. Cổ phiếu NKD. a/ Kiểm định nghiệm đơn vị Trước hết ta vẽ đồ thị xem RNKD có chứa biến xu thế và hệ số chặn không .Nhìn vào đồ thị thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn.Ta có bảng sau: Bảng 13 ADF Test Statistic -21.79019 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_NKD) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:35 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_NKD(-1) -0.837211 0.038421 -21.79019 0.0000 R-squared 0.418406 Mean dependent var -2.00E-05 Adjusted R-squared 0.418406 S.D. dependent var 0.023630 S.E. of regression 0.018021 Akaike info criterion -5.193035 Sum squared resid 0.214342 Schwarz criterion -5.186236 Log likelihood 1717.298 Durbin-Watson stat 1.985354 Kết quả ước lượng :DW =1.985354 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 21.79019 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159. Như vậy chuỗi RNKD là chuỗi dừng . b/ Qúa trình ARIMA(q,d,p). Dựa trên lược đồ tương quan này ta biết được các hệ số tương quan nằm trong khoảng tin cậy 95% là bằng không và hệ số tự tương quan nào nằm ngoài khoảng tin cậy là khác không .Ta nhận thấy PAC(1), PAC(4) và PAC(5) là khác không .Do vậy ta có thể có các quá trình AR(1), AR(4) và AR(5).Ước lượng tham số này ta được: Bảng 14 Dependent Variable: R_NKD Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:42 Sample(adjusted): 7 663 Included observations: 657 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.159212 0.038303 4.156676 0.0000 AR(4) 0.076753 0.038709 1.982813 0.0478 AR(5) 0.079655 0.038816 2.052105 0.0406 R-squared 0.033517 Mean dependent var -0.001614 Adjusted R-squared 0.030561 S.D. dependent var 0.018151 S.E. of regression 0.017871 Akaike info criterion -5.206688 Sum squared resid 0.208876 Schwarz criterion -5.186196 Log likelihood 1713.397 Durbin-Watson stat 1.984270 Inverted AR Roots .70 .17 -.62i .17+.62i -.44 -.28i -.44+.28i Bây giờ ta xem lại tính dừng của phần dư của mô hình này là EtNKD ta có kết quả sau: Bảng 15 ADF Test Statistic -25.39903 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E_NKD) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 19:59 Sample(adjusted): 8 663 Included observations: 656 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E_NKD(-1) -0.992751 0.039086 -25.39903 0.0000 R-squared 0.496197 Mean dependent var -1.05E-05 Adjusted R-squared 0.496197 S.D. dependent var 0.025155 S.E. of regression 0.017855 Akaike info criterion -5.211567 Sum squared resid 0.208810 Schwarz criterion -5.204728 Log likelihood 1710.394 Durbin-Watson stat 1.998566 Vậy phần dư là nhiễu trắng ,do vậy chuỗi RNKD là quá trình ARIMA(0,0,p) với p=1, p=4 và p=5. 1.1. 6. Cổ phiếu TRI a/ Kiểm định nghiệm đơn vị Trước hết ta vẽ đồ thị xem RTRI có chứa biến xu thế và hệ số chặn không. Nhìn vào đồ thị thấy mô hình không chứa biến xu thế và có hệ số chặn. Ta có bảng sau: Bảng 16 ADF Test Statistic -20.29838 1% Critical Value* -2.5688 5% Critical Value -1.9399 10% Critical Value -1.6159 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R_TRI) Method: Least Squares Date: 04/10/07 Time: 20:03 Sample(adjusted): 3 663 Included observations: 661 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R_TRI(-1) -0.768684 0.037869 -20.29838 0.0000 R-squared 0.384342 Mean dependent var 1.97E-20 Adjusted R-squared 0.384342 S.D. dependent var 0.027227 S.E. of regression 0.021364 Akaike info criterion -4.852739 Sum squared resid 0.301228 Schwarz criterion -4.845941 Log likelihood 1604.830 Durbin-Watson stat 1.975300 Kết quả ước lượng :DW =1,975300 cho biết ut không tự tương quan. Bằng tiêu chuẩn DF ta có |tqs | = 20.29838 > |t0,01| =2.5688;|t0,05|= 1,9399 và |t0,1|=1.6159. Như vậy chuỗi RTRI là chuỗi dừng