Chuyên đề Ước lượng phần bù rủi ro cho thị trường và áp dụng đối với các cổ phiếu Ngành vận tải trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Mô hình chỉ số đơn (Single index model) - SIM 1.Giới thiệu Mô hình chỉ số đơn hay còn gọi là mô hình chỉ số thị trường được W.Sharpe đưa ra nhằm tính toán hệ số Beta của các tài sản tài chính dựa trên mối quan hệ của chúng với chỉ số thị trường.Mô hình chỉ số (Single index model) của một thị trường phân loại các nguồn góc 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 tuy 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 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 này chính là hệ số Beta (β) của một tài sản trong khi số hạng tự do là chỉ số anpha (α) của chứng khoán. Đường hồi quy tính được còn được gọi là “đường đặc trưng chứng khoán” (Security Characterític Line). Hệ số Beta của hồi quy tương ứng với hệ số Beta 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 của các chứng khoán tính được qua Mô hình chỉ số đơn bằng 0. 2. Mô hình chỉ số đơn (SIM) 2.1. Các giả thiết của mô hình Hàm số mô tả Mô hình chỉ số đơn ở dạng tuyến tính như sau: Rit = αi t + βitIit + εit Các giả thiết cơ sở của mô hình E(εit) = E(εjt) Giả thiết: Cov(Rit , Rjt) = 0 i j Cov(Rit , εit) = 0 i 2.2. Hàm số mô tả SIM Hàm số mô tả SIM ở dạng tuyến tính : Rit = αi t + βitIit + εit Trong đó: Rit : Lợi suất của chứng khoán i αi t : Hệ số α của tài sản i, biểu thị một bộ phận lợi suất cố định gắn liền của chứng khoán i và không có quan hệ phụ thuộc gì vào tập chỉ số Iit Iit : Chỉ số thị trường εit : Đại diện cho phần lợi suất đặc thù của tài sản đang xét, không có tương quan với chỉ số Iit cũng như mức lợi suất của các tài sản khác đang tồn tại trên thị trường. CHƯƠNG II ƯỚC LƯỢNG PHẦN BÙ RỦI RO CHO CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH VẬN TẢI TRÊN TTCK VIỆT NAM I. Tổng quan về Ngành vận tải 1. Giới thiệu về Ngành vận tải Theo thông tin niêm yết theo Ngành thì Ngành vận tải (Transport) bao gồm 9 công ty có cổ phiếu đang hoạt động giao dịch tại trung tâm giao dịch Thành phố Hồ Chí Minh như sau: Công ty Vốn điều lệ(VNĐ) % 1 GMD Công ty Cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển 347,953,150,000 50.2302 2 HAX Công ty Cổ phần Dịch vụ Ô tô Hàng Xanh 16,257,300,000 2.34690 3 HTV Công ty Cổ phần Vận tải Hà Tiên 48,000,000,000 6.92920 4 MHC Công ty Cổ phần Hàng Hải Hà Nội 120,000,000,000 17.3231 5 PJT Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu Đường Thủy Petrolimex 35,000,000,000 5.05260 6 SFI Công ty Cổ phần Đại lý vận tải SAFI 11,850,000,000 1.71070 7 SHC Công ty Cổ phần Hàng hải Sài Gòn 15,000,000,000 2.16540 8 TMS Công ty Cổ phần Transimex - Saigon 42,900,000,000 6.19300 9 VFC Công ty Cổ phần VINAFCO 55,756,270,000 8.04890 692,716,720,000 100.000 2. Các lĩnh vực kinh doanh Ngành, nghề kinh doanh và các sản phẩm chính của Ngành vận tải: Kinh doanh vận tải đường thuỷ, vận tải đường bộ; kinh doanh tổng hợp vật tư, thiết bị phương tiện vận tải, khai thác bến bãi và kinh doanh các ngành nghề khác theo phạm vi cho phép của pháp luật cụ thể như sau: + Tổ chức kinh doanh vận tải đa phương thức, vận chuyển container bằng đường thủy nội địa đến Cảng cạn (ICD) và ngược lại; + Tổ chức xếp dỡ, sang mạn container và các loại hàng hóa khác từ tàu xuống sà lan và ngược lại trong khu vực các cảng; + Tổ chức kinh doanh dịch vụ giao nhận hàng hóa bằng đường biển và hàng không, kinh doanh khai thác bến bãi container và các dịch vụ có liên quan; + Mua bán, cho thuê tàu và container để kinh doanh trong lĩnh vực vận tải biển; + Xây dựng môi giới và gọi đối tác đầu tư vào hạ tầng cơ sở giao thông vận tải, công trình bến bãi, cầu tàu, văn phòng phục vụ vận tải đa phương thức; + Kinh doanh văn phòng làm việc. + Đại lý hàng hải; + Dịch vụ giao nhận kho vận hàng hoá; + Buôn bán xuất nhập khẩu và nhập khẩu tư liệu sản xuất, tư liệu tiêu dùng; + Đóng mới, sửa chữa các loại rờ moóc, container, tàu thuyền, xà lan; + Đại lý mua, đại lý bán, ký gửi hàng hoá; + Dịch vụ cho thuê văn phòng và khu siêu thị. 3. Các nhân tố rủi ro ảnh hưởng đến giá chứng khoán của Ngành vận tải 3.1 Rủi ro về kinh tế - Giao nhận vận chuyển hàng hóa là một lĩnh vực hoạt động thiết yếu, phục vụ cho nhiều ngành nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là phục vụ cho hoạt động xuất nhập khẩu. Hàng năm tỷ trọng sản lượng hàng hóa xuất nhập khẩu bằng đường biển chiếm khoảng 80% toàn bộ lượng hàng hóa xuất nhập khẩu. Do đó sự thay đổi về khối lượng hàng hóa xuất nhập khẩu sẽ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của Ngành vận tải; - Sự tăng trưởng về xuất nhập khẩu luôn gắn liền với những chính sách phát triển kinh tế. Khi chính sách xuất nhập khẩu thay đổi, đặc biệt là về cơ cấu ngành hàng thì sẽ có tác động trực tiếp đến kim ngạch xuất nhập khẩu và ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của Ngành vận tải. Khi khối lượng những mặt hàng xuất khẩu như thủy sản, dệt may, giày dép, thủ công mỹ nghệ và các mặt hàng nhập khẩu như nguyên liệu gia công, thiết bị máy móc biến đổi thì sẽ ảnh hưởng đến sản lượng của Ngành vận tải. Bởi vì đây là nguồn hàng chính của các loại dịch vụ mà Ngành vận tải đang cung cấp. Ngược lại nếu khối lượng hàng hóa như dầu thô (xuất khẩu); xăng dầu, phân bón (nhập khẩu)... thay đổi sẽ không tác động đến Ngành vận tải (hàng hóa này qua các cảng và tàu chuyên dụng). 3.2 Rủi ro kinh doanh - Hoạt động của Ngành vận tải gắn chặt với hoạt động của các hãng tàu lớn mà Công ty có quan hệ đối tác. Do đó, sự biến động của thị trường hàng hải thế giới nói chung và biến động kinh doanh của các hãng tàu này sẽ ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất và kinh doanh của Ngành vận tải. - Theo xu hướng toàn cầu hóa và Việt Nam tham gia vào các tổ chức kinh tế quốc tế và khu vực, nhất là việc tham gia lộ trình gia nhập AFTA (từ năm 2003 đến năm 2006), các hãng tàu nước ngoài có thể mở chi nhánh và đảm nhận công việc khai thác tàu. Điều này có nghĩa là các hãng tàu nước ngoài sẽ trực tiếp thực hiện các loại dịch vụ mà Ngành vận tải đang thực hiện. Như vậy, Ngành vận tải có thể sẽ phải chịu thêm sự cạnh tranh về phía các hãng tàu nước ngoài. - Hiện nay theo quy hoạch tổng thể hệ thống cảng biển Việt Nam (đến năm 2010) là tập trung xây dựng một số cảng tổng hợp giữ vai trò chủ đạo ở các vùng kinh tế trọng điểm cho các tàu có trọng tải lớn (2.000 - 3.000 TEU). Chú trọng tới các cảng hoặc khu bến chuyên dùng cho hàng container và cảng trung chuyển container quốc tế, đặc biệt là khu vực TP.HCM - Đồng Nai - Vũng Tàu (ví dụ, hệ thống liên hợp Cảng Thị Vải - Vũng Tàu). Khi các cảng mới này ra đời (dự kiến vào khoảng năm 2006 - 2008) sẽ thu hút một lượng hàng hoá và ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của Ngành vận tải. 3.3 Rủi ro về tỷ giá - Khách hàng của Ngành vận tải có các đối tác nước ngoài, nên doanh thu tính bằng ngoại tệ của Ngành rất lớn (chiếm hơn 80% tổng doanh thu). Vì thế nên mọi biến động về tỷ giá sẽ có ảnh hưởng rất đáng kể đến Ngành vận tải. 3.4 Rủi ro khác Một số rủi ro mang tính bất khả kháng ít có khả năng xảy ra nhưng nếu xảy ra sẽ tác động đến tình hình kinh doanh của Ngành vận tải. Đó là những hiện tượng thiên tai (hạn hán, bão lụt, động đất... ), chiến tranh hay dịch bệnh hiểm nghèo. Ngoài ra do lĩnh vực hoạt động đặc trưng của mình nên Ngành vận tải còn gặp một số rủi ro khác về bảo hiểm, lãi suất... II. Ước lượng phần bù rủi ro cho cổ phiếu 1. Số liệu sử dụng Để ước lượng phần bù rủi cho cổ phiếu của Ngành giao thông vận tải, trong chuyên đề này số liệu sử dụng là giá các cổ phiếu được công bố trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ phiên khi cổ phiếu này xuất hiện đến phiên ngày 04/04/2007. Chuỗi số liệu dùng để phân tích là chuỗi lợi suất của các cổ phiếu được tính bằng công thức: t > 1 i = 1, 2, 3 ,..., n Trong đó: : lợi suất của cổ phiếu từ thời điểm t-1 đến thời điểm t : giá cổ phiếu tại thời điểm t : giá cổ phiếu tại thời điểm t-1 Ta phân tích động thái của chuỗi giá chứng khoán thông qua việc phân tích chuỗi lợi suất () 1.1. Các quan sát về chuỗi lợi suất TMS Thống kê mô tả đối với chuỗi lợi suất của cổ phiếu TMS Biếu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu TMS Nhìn vào biểu đồ chuỗi lợi suất của cổ phiếu TMS ta thấy lợi suất các thời kỳ khác nhau dao động tương đối đều quanh mức 0 và có độ dao động thay đổi theo thời gian có nhiều thời kỳ là biến động rất lớn và lại có những thời kỳ biến động rất nhỏ. Mặc dù biến động theo thời gian nhưng sự biến thiên của RTMS luôn ở trong một khoảng như vậy đây có thể là chuỗi dừng. Ta sẽ kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test). 1.2. Kiểm định nghiệm đơn vị Với kết quả ước lượng trên ta có: = 31.86599 > = 2.5671 = 31.86599 > = 1.9396 = 31.86599 > = 1.6157 Như vậy theo tiêu chuẩn ADF chuỗi trên là chuỗi dừng tại các giá trị tới hạn là 1%, 5%, 10%. 1.3. Lược đồ tương quan và mô hình ARMA Từ lược đồ tương quan nhận được ta thấy có sự thay đổi trong lợi suất trung bình giữa các phiên giao dịch của cổ phiếu và gắn với sự thay đổi của các phiên trước đó (hệ số tương quan trễ một thời kỳ là khác 0). Phân tích cụ thể ta sẽ có 0, từ k = 2 trở đi các giảm. Ước lượng mô hình ARMA(1,0,0) ta được kết quả sau: Mô hình không có hệ số chặn: Từ kết quả ước lượng trên ta thấy lợi suất của TMS trong một phiên giao dịch thực sự chịu ảnh hưởng của lợi suất trong phiên giao dịch trước do hệ số của AR(1) thực sự khác 0 (Pvalue của kiểm định T với hệ số AR(1) = 0.000 0 nói lên rằng lợi suất của một cổ phiếu trong một phiên giao dịch ngày hôm nay chịu ảnh hưởng thực sự cùng chiều của lợi suất phiên giao dịch hôm trước. Vậy mô hình ARMA đối với chuỗi RTMS là: RTMS = 0.189899*RTMS + εt Vậy, mức giao động trong lợi suất khác nhau trong các phiên phụ thuộc vào sự thay đổi lợi suất trong quá khứ nhưng nó có phụ thuộc vào mức độ giao động của sự thay đổi này hay không ?. Chúng ta sẽ tiếp tục ước lượng các mô hình tiếp theo để trả lời câu hỏi này. 1.4. Các mô hình tiếp theo Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong dao động của cổ phiếu TMS. Sử dụng mô hình ARCH(1) Như vậy mức độ dao động của lợi suất trung bình trong các phiên có khác nhau, nó chịu ảnh hưởng dương cảu sự thay đổi rong lợi suất của cổ phiếu do hệ số ARCH(1) dương thực sự ( Pvalue của kiểm định T với hệ số ARCH (1) = 0.0000 < 0.05). Kiểm định sự thay đổi trong lợi suất và trong dao động của cổ phiếu TMS. Sử dụng mô hình GARCH(1,1) Mô hình GARCH(r,m): yt = + yt-1 + + với ~ N(0, ) = E[/I] = + + Mô hình GARCH(1,1): RTMS = 0.170291*RTMS + = 0.000139 + 0.580511* + 0.183202* Từ kết qủa ước lượng mô hình AR(1) và GARCH(1,1) cho thấy lợi suất trung bình của cổ phiếu trong một phiên doa dịch có liên hệ dương với sự thay đổi trong lợi suất của phiên trước đó (do hệ số của biến AR(1) dương thực sự) vừa phụ thuộc vào sự thay đổi của lợi suất (do hệ số của biến ARCH(1) dương thực sự) vừa phụ thuộc vào mức dao động của sự thay đổi này ( do hệ số của biến GARCH(1,1) dương thực sự). Do các hệ số ước lượng được đều dương nên nếu sự thay đổi trong giá cổ phiếu càng lớn thì xu hướng này còn kéo dài cho đến khi có tác động bất tường làm thay đổi xu thế. Kiểm định Wald-Test cho các giả thiết của mô hình GARCH(1,1): + Kiểm định giả thiết H0 : c = 0 ; H1 : c > 0 Kết quả cho thấy C > 0 do: kiểm định F có Pvalue 0 < 0.05 kiểm định 2 có Pvalue 0 < 0.05 + Kiểm định giả thiết H0 : c(3) + c(4) = 1 ; H1 : c(3) +c(4) < 1 Kết quả cho thấy c(3) +c(4) < 1 do: kiểm định F có Pvalue 0 < 0.05 kiểm định 2 có Pvalue 0 < 0.05 Như vậy, các giả thiết của mô hình GARCH(1,1) đối với chuỗi RTMS đều được đảm bảo, mô hình không còn ARCH, thêm vào đó c(3) +c(4) < 1 cụ thể là : 0.183202 + 0.580511 = 0.763713 tương đối nhỏ so với 1, điều này nói lên tốc độ hội tụ là tương đối nhanh. Mô hình vừa ước lượng được là một mô hình tốt. Kiểm định hiệu ứng đòn bẩy với chuỗi lợi suất của cổ phiếu TMS. Sử dụng mô hình T-GARCH Khi chúng ta mong muốn có sự khác biệt giữa các cú sốc âm và các cú sốc dương chúng ta thêm vào biến sau: It-1 = 1 khi < 0 It-1 = 0 khi 0 Phương sai trong mô hình GARCH(1,1) được hiệu chỉnh thành: = + + + Kỹ thuật này đưa ra một sự tác động bất cân đối từ những cú sốc = + + nếu < 0 = + + nếu 0 Kết quả ước lượng mô hình như sau: Từ kết quả ước lượng trên ta thấy hệ số của biến (RESID<0)*ARCH(1) khác 0 (do kiểm định T với hệ số này có Pvalue = 0.0312 < 0.05) nên như vậy có thể kết luận rằng: ảnh hưởng của các cú sốc âm lên lợi suất của cổ phiếu TMS là có đáng kể hay ta nói có biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy. Mô hình GARCH-M kiểm định sự phụ thuộc của lợi suất cổ phiếu TMS vào độ rủi ro của bản thân nó Về mặt lý thuyết, độ rủi ro càng lớn có thể mang lại lợi suất kỳ vọng càng cao. Ước lượng bằng Eviews cho ta kết quả sau: Và: Trong hai kết quả ước lượng trên ta đều có thể chấp nhận sự tồn tại thực sự của các biến ARCH và SQR(GARCH) do theo tiêu chuẩn của kiểm định T thì 2 hệ số của 2 biến này khác 0 có ý nghĩa về mặt thống kê ( do Pvalue = 0.0007 < 0.05 và Pvalue = 0.0000 < 0.05 ). Như vậy lợi suất của cổ phiếu TMS có phụ thuộc vào độ rủi ro của bản thân cổ phiếu này. Kiểm định mô hình cơ cấu GARCH(The compnent GARCH) Phương sai có điều kiện trong mô hình GARCH(1,1) = + + chỉ ra giá trị trung bình thu được là không thay đổi theo thời gian. Bằng cách ngược lại mô hình cơ cấu cho phép trung bình nhận được ở mức biến đổi như mô hình sau: - qt = + + qt = + + Ước lượng bằng Eviews cho ta kết quả sau: Kết luận : Qua các bước thực hiện ước lượng và kiểm định các mô hình như trên ta sẽ chọn được mô hình tôt nhất cho chuỗi lợi suất của mỗi cổ phiếu và từ đó hiẹu chỉnh để chọn được chuỗi số liệu tốt nhất đưa vào phân tích cho các bước tiếp theo. 2. Chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam Chỉ số thị trường là các con số tiêu biểu cho các giá trị nghiêng về thành tố nào đó tạo nên chỉ số. Thí dụ, chỉ số thị trường chứng khoán thì nghiêng về phần giá cả và số cổ phần đang hiện hành( do cổ đông và người mua giữ) của các loại chứng khoán. Chỉ số chứng khoán Việt Nam ký hiệu là VN-index được xây dựng căn cứ vào giá trị thị trường của tất cả các loại cổ phiếu được niêm yết. Với hệ thống chỉ số này, nhà đầu tư có thể đánh giá và phân tích thị trường một cách tổng quát. Chỉ số VN-index được tính toán dựa trên phương pháp Passcher. Phương pháp Passcher cho ta loại chỉ số giá cổ phiếu thông dụng nhất và nó là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị với squyền số là số lượng chứng khoán niêm yết thời kỳ tính toán. Kết qủa tính toán sẽ phụ thuộc vào cơ cấu quyền số(cơ cấu chứng khoán niêm yết) thời kỳ tính toán. Như vậy, chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam_Vn-index được tính theo công thức sau : VN-index = Trong đó: Pit: Giá khớp lệnh tại thời điểm t Qit: Khối lượng chứng khoán niêm yết tại thời điểm t Pio: Giá khớp lệnh của ngày đầu tiên lên sàn Qio: Khối lượng chứng khoán tại thời điểm ban đầu Như vậy tại thời kỳ gốc ngày 28/7/2000 thì VN-index là 100 điểm. Khi thị trường xảy ra trường hợp niêm yết mới hay tổ chức niêm yết tiến hành tăng vốn, hệ số chia sẽ được điều chỉnh như sau: D0 = Trong đó: D0: Hệ số chia cũ( D0 = ) D1: Hệ số chia mới V1: Tổng giá trị hiện hành của các cổ phiếu niêm yết( V1 = ) AV: Hệ số điều chỉnh Khi huỷ niêm yết hay tổ chức niêm yết tiến hành giảm vốn. hệ số chia mới sẽ được tính như sau: D1 = 3. Ước lượng phần bù rủi ro cho các cổ phiếu Ngành vận tải Sử dụng thông tin niêm yết theo ngành ta chọn các cổ phiếu của ngành Giao thông vận tải (Transport) gồm các cổ phiếu sau: GMD, HAX, HTV, MHC, PJT, SFI, SHC, TMS, VFC. Sử dụng lợi suất kỳ vọng của chỉ số thị trường VN-index làm đại diện thay thế cho lợi suất kỳ vọng của danh mục thị trường hiệu quả M nên theo công thức CAPM ta có: E(Ri) = Rf + [E(RM) – Rf)]βi Trong đó: E(Ri): Lợi nhuận ước tính của tài sản i Rf : Lãi suất phi rủi ro βi : Mức độ rủi ro hệ thống của tài sản i (βi = ) E(RM): Lợi nhuận ước tính của danh mục thị trường Theo thông báo về việc niêm yết trái phiếu chính phủ TP4A2205 của Trung tâm giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh kỳ hạn 10 năm với lãi suất 8,95%/năm - cố định và trả sau hằng năm. Theo quy định của Thông tư 126 thì Rf được xác định là khoản thu từ đầu tư không rủi ro được tính bằng lãi suất trả trước của Trái phiếu chính phủ có kỳ hạn từ 10 năm trở lên tại thời điểm gần nhất. Như vậy quy đổi lãi suất trả sau của Trái phiếu chính phủ về lãi suất trả trước ta được: Rf = 0.0821(8.21%/năm) Dựa vào mô hình CAPM và chuỗi số liệu của các cổ phiếu của Ngành vận tải ta tính được: Cổ phiếu Var(Rm) Cov(Ri,Rm) Beta(i) E(Rm) E(Ri) E(Ri)-E(Rf) GMD 0.0001814 0.0001539 0.8479964 0.00134751 0.29815149 0.216051486 HAX 0.0005114 0.0001001 0.1957859 0.0053162 0.32623766 0.244137658 HTV 0.0004326 0.0002865 0.6622849 0.00401139 0.69189872 0.609798723 MHC 0.0002860 0.0002333 0.8157332 0.0028918 0.60486618 0.522766176 PJT 0.0005271 0.0002478 0.4702576 0.0053590 0.67352688 0.591426878 SFI 0.0005400 0.0002607 0.4827300 0.0054913 0.70517672 0.623076722 SHC 0.0003873 0.0003137 0.8100532 0.0052242 1.07358169 0.991481688 TMS 0.0002808 0.0002543 0.9053643 0.0015374 0.35575410 0.273654095 VFC 0.0004330 0.0002436 0.5627057 0.00473964 0.70265850 0.620558497 Với Rvni hay RM là lợi suất của danh mục thị trường mà trong trường hợp này chính là VN-index. Trung bình trong một năm có khoảng 250 ngày có giao dịch, bảng kết quả cho ta thấy: Cổ phiếu GMD HAX HTV MHC PJT SFI SHC TMS VFC E(Rm) %/năm E(Ri) %/năm E(Ri)-E(Rf) %/năm 0.134751 250 = 33.68787770 29.8151490 21.6051486 0.531620 250 = 132.9062155 32.6237660 24.4137658 0.401139 250 = 100.2849791 69.1898720 60.9798723 0.289180 250 = 72.29543170 60.4866180 52.2766176 0.535900 250 = 133.9765613 67.3526880 59.1426878 0.549130 250 = 137.2835216 70.5176720 62.3076722 0.522420 250 = 130.6071000 107.358169 99.1481688 0.153740 250 = 38.43585370 35.5754100 27.3654095 0.473964 250 = 118.4911724 70.2658500 62.0558497 Với cổ phiếu GMD sử dụng phương trình CAPM: E(RGMD) = 0.0821 + 0.8479964[0.336878777 – 0.0821] = 0.29815149 (29.815149%/năm). Như vậy phần bù rủi ro cho cổ phiếu GMD là 21.6051486%/năm Nhận xét: Phương trình CAPM thể hiện mối quan tương quan cân bằng giữa mức lợi suất kỳ vọng của danh mục thị trường E(Rm) với mức lợi suất kỳ vọng của cổ phiếu i, E(Ri). Như vậy, nếu kết quả lợi suất “Thực tế” của danh mục thị trường và cổ phiếu i cũng thoả mãn phương trình CAPM thì có nghĩa nhà quản lý cổ phiếu i đạt được kết quả trung bình, xếp ngang với danh mục thị trường. Tuy nhiên cần lưu ý rằng khi nói cổ phiếu i có kết quả xếp ngang với danh mục thị trường không có nghĩa là lợi suất của chúng được đánh giá ngang bằng nhau mà chỉ có nghĩa là được đánh giá ngang nhau. Hai mức lợi suất này có thể rất khác nhau do độ chấp nhận rủi ro là khác nhau. Rõ ràng, nếu cổ phiếu i có độ rủi ro lớn hơn danh mục thị trường tức là βi > 1 thì lợi suất yêu cầu đạt được của cổ phiếu i cũng phải lớn hơn lợi suất của danh mục thị trường và lợi suất này được tính tương ứng theo phương trình CAPM và ngược lại. Chỉ khi, βi = 1 thì lợi suất của cổ phiếu này mới bằng lợi suất của danh mục thị trường. Trong trường hợp lợi suất thực tế của cổ phiếu i và danh mục thị trường không tuân theo mô hình CAPM thì có nghĩa là cổ phiếu này và danh mục thị trường được xếp hạng khác nhau, cụ thể như sau: - Nếu Ri* > Rf + βi[Rm - Rf] thì chứng tỏ cổ phiếu i hoạt động tốt hơn danh mục thị trường hay tốt hơn mức trung bình của thị trường - Nếu Ri* < Rf + βi[Rm - Rf] thì chứng tỏ cổ phiếu i hoạt động kém hơn danh mục thị trường hay kém hơn mức trung bình của thị trường. 3. Ước lượng hệ số Beta cho các cổ phiếu Ngành vận tải Kết hợp chỉ số thị trường chứng khoán Việt nam và mô hình chỉ số đơn để ước lượng hệ số Beta của các cổ phiếu Ngành vận tải. Mô hình sử dụng cho mỗi chuỗi lợi suất của mỗi cổ phiếu như sau: Rit = αi + βi*Rvni + εit Trong đó i là cổ phiếu được niêm yết trên thị trường Sử dụng phương pháp ước lượng mô hình kinh tế lượng áp dụng cho mô hình có chuỗi thòi gian trong tài chính ARCH, GARCH, Thực hiện ước lượng bằng phần mềm Eviews ta có được kết qủ về hệ số Beta cho các cổ phiếu của Ngành vận tải như sau: + Cổ phiếu GMD Nhận thấy c(2) = 0 do Pvalue = 0.0585 > 0.05 nên sử dụng kiểm định Wald-test ta được: Kết quả kiểm định F có Pvalue = 0.058767 > 0.05 và kiểm định có Pvalue = 0.058530 > 0.05 nên chấp nhận giả thiết H0 : c(2) =0 Ước lượng lại mô hình trên ta được: Với kết quả ước lượng này cho ta thấy hệ số Beta của cổ phiếu GMD dương thực sự (do Pvalue của kiểm định T đối với hệ số này bằng 0) và hệ số này đạt giá trị 1.14 > 1. Điều này có nghĩa là cổ phiếu GMD là cổ phiếu năng động vì giá trị của cổ phiếu này biến động lớn hơn mức biến động của chỉ số thị trường. Như vậy hệ số Beta = 1.14 cho biết mức độ biến động lợi nhuận của cổ phiếu GMD sẽ gấp 1.14 lần mức biến động lợi nhuận của thị trường khi nền kinh tế tốt. Và sẽ giảm nhanh hơn mức giảm lợi nhuận của thị trường 1.14 lần khi nền kinh tế xấu. Ước lượng tương tự với các cổ phiếu còn lại trong Ngành vận tải ta nhận được kết quả theo bảng sau đây: Mã CK Tên công ty của Ngành vận tải Hệ số Beta GMD Công ty cổ phần Đại lý liên hiệp vận chuyển 1.14 HAX Công ty Cổ phần Dịch vụ Ô tô Hàng Xanh 0.52 HTV Công ty Cổ phần Vận tải Hà Tiên 0.66 MHC Công ty Cổ phần Hàng Hải Hà Nội 0.89 PJT Công ty Cổ phần Vận tải Xăng dầu Đường Thủy Petrolimex 0.56 SFI Công ty cổ phần Đại lý vận tải SAFI 0.68 SHC Công ty cổ phần Hàng hải Sài Gòn 0.50 TMS Công ty cổ phần Transimex - Saigon 0.89 VFC Công ty Cổ phần VINAFCO 0.55 Nhận xét : Hệ số Beta cũng được xem như là một yếu tố “đòn bẩy” đối với lợi nhuận của tài sản tài chính. Khi phần bù rủi ro thị trường thay đổi 1% thì lợi nhuận kỳ vọng của tài sản tài chính sẽ thay đổi Beta %.Trên thị trường đầu tư , hệ số Beta được tính toán và sử dụng rất rộng rãi trong việc tạo ra các quyết định đầu tư và đánh giá hoạt động của các nhà quản lý đầu tư, trong phân tích cũng như hoạch định chiến lược đầu tư.Do hệ số Beta là hệ số đo lường mức độ rủi ro, khi xác định được hệ số Beta của công ty mình, các nhà quản lý đồng thời ước lượng được rủi ro mà công ty mình đành gánh chịu, trên cơ sở đó họ có thể đưa ra những đối sách hợp lý trong chiến lược phát triển của công ty. Mặc dù Beta có thể không là biến tốt dự báo lợi nhuận cổ phiếu nhưng nó vẫn là biến phù hợp để đo lường rủi ro. Đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro, Beta cung cấp cho họ thông tin làm cơ sở cho việc kỳ vọng một mức lợi nhuận tối thiểu. Mặc dù không phải nhà đầu tư nào cúng có thể chấp nhận mức lợi nhuận này nhưng với mục đích của tài chính công ty nó vẫn hữu ích để hướng dẫn công ty phân bổ vốn vào các dự án đầu tư. CHƯƠNG III ĐÁNH GIÁ VIỆC ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH TRÊN TTCK VIỆT NAM I. Đôi nét thị trường chứng khoán Việt Nam Thị trường chứng khoán nước ta tuy mới được hình thành và đi vào hoạt động 7 năm (2000-2007) nhưng đã có bước phát triển đáng khích lệ, điều đó khẳng định sự nghiệp đổi mới của Đảng và Nhà nước ta là đúng đắn. Sự phát triển nhanh của thị trường chứng khoán vừa qua thể hiện về tiềm năng phát triển kinh tế của đất nước, của doanh nghiệp cũng như tiềm năng phát triển thị trường vốn dài hạn cho nền kinh tế. Về tổ chức và phát triển thị trường: thị trường chứng khoán (TTCK) có tổ chức phát triển nhanh về qui mô; tổng mức vốn hoá đến nay đã đạt mức 38% GDP, khoảng 22 tỷ USD, nếu kể cả trái phiếu đạt mức 46% GDP;  doanh nghiệp và Chính phủ đã sử dụng TTCK như một kênh huy động vốn đầu tư dài hạn cho nền kinh tế; tổng mức vốn huy động qua cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ, đấu giá cổ phần hoá trên 2 Trung tâm giao dịch chứng khoán là khoảng 27,9 nghìn tỷ đồng năm 2006 tăng 3,93 lần so với năm 2005.Hệ thống tổ chức trung gian đã hình thành và phát triển, cho đến nay đã có 55 công ty chứng khoán, 18 công ty quản lý quỹ, 6 ngân hàng hoạt động lưu ký chứng khoán Tuy nhiên, tình hình vừa qua cũng đang đặt ra lo ngại về việc tăng giá quá cao so với giá trị thực của một số cổ phiếu hay còn gọi là "giá bong bóng" đòi hỏi phải tiếp tục theo dõi, bám sát để bảo đảm cho thị trường phát triển phù hợp với chủ trương đổi mới của Đảng và Nhà nước, phù hợp với quy luật của phát triển kinh tế. II. Đánh giá việc áp dụng các mô hình định giá 1. Những ưu nhược điểm của mô hình CAPM Trong quá trình áp dụng mô hình CAPM để xác định phần bù rủi ro và hệ số Beta cho các cổ phiêu của Ngành vận tải chúng ta thấy rằng có những ưu điểm và nhược điểm đối với mô hình CAPM như sau: Mô hình CAPM có ưu điểm là đơn giản và có thể ứng dụng được trên thực tế. Tuy nhiên cũng như các mô hình khác, CAPM cũng không tránh khỏi những hạn chế và khuyết điểm.