Luận văn
Ứng dụng mô hình Barra cho
thị trường chứng khoán
Việt Nam
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Trang
PHẦN MỞ ĐẦU 1
Lý do chọn đề tài 1
Mục tiêu nghiên cứu 2

Phương pháp nghiên cứu 2
Kết cấu đề tài 2
PHẦN I: CƠ SỞ LÝ LUẬN CƠ BẢN MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ
1.1. Khái quát về rủi ro và tỷ suất sinh lợi ( TSSL) 3
1.1.1. Khái quát về rủi ro 3
Cái nhìn tổng quan 3
Đo lường rủi ro 3
1.1.2. Tỷ suất sinh lợi và phân tích tỷ suất sinh lợi 4
Sơ lược về mô hình cấu trúc rủi ro 7
1.2.1. Ý tưởng 7
1.2.2. Động lực thúc đẩy 8
1.2.3. Tỷ suất sinh lợi hệ thống và việc đa dang hoá 8
1.2.4. Những nền tảng của các mô hình đa nhân tố 9
1.3. Các mô hình cấu trúc rủi ro 10

2.1. Ước lượng và kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô với Vnindex 33
2.2. Kiểm định Giá trị giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài với Vnindex 38
2.3. Kiểm định mối quan hệ CPI của các ngành với Vnidex 39
2.4. Kiểm định mối quan hệ giữa GDP các ngành với Vnindex 41
2.5. Kiểm định mối quan hệ của từng nhân tố đối với Vnindex 42
2.5.1. Mối quan hệ của các yếu tố vĩ mô:
CPI, GDP, cung tiền, lãi suất, tỉ giá và Vn-Index 42
2.5.2. CPI của các ngành và Vnindex 43
2.5.3. Kiểm định mối quan hệ giữa GDP các ngành và Vnindex 45
PHẦN III: KIẾN NGHỊ CHO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 47
PHỤ LỤC i
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO xv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TSSL Tỷ suất sinh lợi
TTCK Thị trường chứng khoán
NĐT Nhà đầu tư
DMĐT Danh mục đầu tư
DM Danh mục
NĐT Nhà đầu tư
GPD Tổng sản phẩm quốc nội
CPI Chỉ số giá tiêu dùng
CK Chứng khoán
R-squared Hệ số xác định R
2

F-statistic Thống kê F
Β Độ nhạy cảm chứng khoán với biến động thị trường

và liên quan đến rủi ro. Như vậy, việc ứng dụng mô hình đa nhân tố trong quản lý DMĐT
như là một nghiệp vụ quan trọng trong kinh doanh chứng khoán và là công cụ hữu hiệu để
kiểm soát rủi ro và đáp ứng nhu cầu tối đa hóa TSSL của NĐT.
Trên thực tế, những mô hình đã ra đời trước đây, như lý thuyết danh mục do Harry Markowit
đề xướng vào năm 1960. Đây là một khám phá đầu tiên về việc đa dạng hóa làm giảm thiểu
rủi ro như thế nào và đề xuất sử dụng độ lệch chuẩn và phương sai để đo lường rủi ro của
từng chứng khoán và DMĐT. Lý thuyết thị trường vốn đã mở rộng lý thuyết danh mục và
phát triển một mô hình định giá các tài sản rủi ro. Kết quả là mô hình định giá tài sản vốn
CAPM (Capital Asset Pricing Model) có một số hạn chế về mặt kỹ thuật. Đó là mô hình này
dựa trên ý tưởng danh mục thị trường là danh mục không chỉ có giá trị trung bình / phương
sai hiệu quả mà còn là một danh mục được đầu tư hoàn toàn với tỷ số của TSSL vượt trội
mong đợi so với độ lệch chuẩn là lớn nhất. Sau đó, vào giữa những năm 1970, Ross đã đề
xuất một cách khác để xem xét các TSSL của cổ phiếu đó là mô hình chênh lệch giá APT
(Arbitrage Pricing Theory) nhưng APT cũng có những giới hạn của nó. Trong khi diễn tả
một mô hình phân tích rủi ro đa nhân tố nhưng lại không chỉ rõ những nhân tố được sử dụng.
Hơn nữa, APT không xác định được tỷ trọng của những nhân tố khác nhau hoặc không đưa
ra được phương pháp để tính toán những biểu hiện. Chính vì điều đó mà các nhà đầu tư phải
dựa vào một mô hình đa nhân tố thiết thực và phải thuộc về trực giác.
Và đề tài nhằm giới thiệu một mô hình tiến bộ hơn và có thể cũng giống như những mô hình
đa nhân tố khác là phân tích biểu hiện của rủi ro dựa trên các nhân tố được nhận biết bởi
BARRA. Chính vì vậy mà mô hình được lấy tên là mô hình BARRA. Những nhân tố chung
này phân loại các biểu hiện của một danh mục thông qua những nhân tố thuộc về “phong cách” (như quy mô và thành công) hay còn gọi là nhân tố trực giác, thị trường nội địa và
phân loại ngành. Chúng cung cấp những thông tin hữu dụng về cơ cấu của danh mục. Tuy
nhiên, mô hình cũng có nét riêng biệt là phân tích rủi ro theo nhân tố tiền tệ. Mô hình rủi ro
đa nhân tố dựa trên ý tưởng rằng TSSL của một cổ phiếu có thể được giải thích bởi một tập
hợp nhiều nhân tố chung cộng với một nhân tố đặc trưng gắn với cổ phiếu đó. Các nhân tố có
thể là những nhân tố tác động ảnh hưởng đến toàn bộ nhóm cổ phiếu. Đi vào phân tích từng

Var
[
r
˜]=E[(
r
˜
-
r
)] PHẦN 1: LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ MÔ HÌNH BARRA
1.1. Khái quát về rủi ro và tỷ suất sinh lợi ( TSSL)
Những khái niệm về rủi ro và TSSL là trọng tâm của việc thảo luận về vấn đề đầu tư tài
chính. Đó là mối quan tâm hàng đầu của các NĐT. Để đổi lấy việc phải sống chung với rủi
ro, các NĐT đòi hỏi một TSSL cao hơn. Trong lĩnh vực tài chính, điều này được gọi là sự
đánh đổi giữa rủi ro và TSSL và các nhà đầu tư lựa chọn sự kết hợp giữa rủi ro và TSSL dựa
trên thái độ của họ đối với rủi ro.
1.1.1. Khái quát về rủi ro
Cái nhìn tổng quan
Trong một môi trường đầu tư không ổn định, các NĐT thường không sống chung với rủi ro
Theo quan điểm truyền thống
Rủi ro làm cho kết quả đạt được thấp hơn so với mong đợi. Tuy nhiên, trong quá trình đầu tư,
chúng là công cụ để đo lường sự bất ổn. Nó mô tả TSSL của kết quả theo hai hướng: tích cực
và tiêu cực cũng giống như tính chất của sự không chắc chắn. Chúng ta thấy vấn đề này tuy
nhỏ nhưng lại là một đặc điểm rất quan trọng. Khoản đầu tư tốt nhất và có mức độ rủi ro
thích hợp phụ thuộc vào khẩu vị của NĐT đối với rủi ro như thế nào, đặc biệt là tổng thể về
rủi ro và lợi nhuận.
Theo quan điểm hiện đại
Rủi ro được xem như là độ biến động hoặc sự bất ổn về TSSL của một CK hoặc một danh
Độ lệch chuẩn có một vài đặc điểm cần xem xét, đó là:
 Độ lệch chuẩn không có thuộc tính danh mục
 Độ lệch chuẩn DMĐT không phải là bình quân gia quyền của các thành phần hợp lại vì ta
có độ lệch chuẩn chính là phương sai của TSSL.
1/6

1/62/3

Giá tr mong
i-

2% -1Std.dev +1 Std.dev
Hì

Lợi nhuận theo đồng bản tệ: là viễn cảnh về tiền tệ của NĐT. Trong hầu hết các trường hợp
thì nó là đồng bản tệ của NĐT. Ví dụ, lợi nhuận theo đồng bản tệ của một NĐT Mỹ là đôla
Mỹ.
Mặc dù TSSL phi rủi ro bị tác động bởi toàn bộ hành vi của các NĐT, nhưng các nhà quản trị
danh mục riêng lẻ vẫn kiểm soát tốt mức TSSL vượt trội so với mong đợi của một danh mục.
Các NĐT có thể điều chỉnh chiến lược đầu tư hoặc cơ cấu danh mục của mình để thay đổi rủi
ro của một danh mục và cả TSSL của nó. Với những tài sản không có ở thị trường nội địa
hoặc nằm ngoài mong đợi của NĐT thì TSSL vượt trội sẽ bao gồm TSSL vượt trội nội địa và
TSSL tiền tệ. Sơ đồ phân chia TSSL: (Hình 1-2) Tng TSSL
TSSL phi ri roTSSL vt tri ni
a

TSSL vt tri

TSSL c
trng

TSSL tin

của thị trường nội địa.
Sự lựa chọn lợi nhuận theo đồng bản tệ của NĐT sẽ cung cấp nền tảng cho việc đánh giá
TSSL tiền tệ. Lợi nhuận theo đồng bản tệ là viễn cảnh mà theo đó các NĐT đánh giá DM.
Thường thì lợi nhuận của NĐT được phản ánh theo đồng bản tệ. Công thức TSSL vượt trội đã được đơn giản hóa này sẽ trình bày TSSL tiền tệ liên quan đến
TSSL hối đoái và TSSL vượt trội nội địa như thế nào:
1+r = [1+rx]*[1+r]
1+r = 1 + rx + ( rx *rl ) + rl
1+r = 1+rx + rl
Và rl = rle + rfl
rc = rfl + rx + (rfl * rx)
1+r = 1 + rle + rc
Trong đó: r : Tỷ suất sinh lợi
rx : TSSL tỷ giá hối đoái
rl : TSSL tài sản nội địa
rle : TSSL vượt trội tài sản nội địa
rc : TSSL tiền tệ
rfl : TSSL phi rủi ro nội địa
Để tuyến tính hóa những chức năng này cho các mục đích tính toán, Mô hình vốn toàn cầu
loại trừ các sản phẩm thuộc tính (rx*rl) và (rfl*rx) vì trong hầu hết các trường hợp, những
khoản mục này thì không đáng kể.
Sơ lược về mô hình cấu trúc rủi ro
Trải qua một thời gian dài từ lý thuyết đầu tư cổ điển nhất cho đến những phân tích quan
trọng với kỹ thuật tính toán phức tạp về những công cụ tài chính hiện đại. Với những khái
niệm chính xác hơn về rủi ro và TSSL, các mô hình đã thay đổi để phản ứng với những thay
đổi của môi trường đầu tư.
1.2.1. Ý tưởng
Mô hình rủi ro cấu trúc xuất phát từ việc phân chia TSSL của một tài sản. Mô hình rủi ro đa

này hoặc bằng 0 hoặc bằng 1, điều này cho thấy cổ phiếu này có thuộc về ngành đó hay
không. Đối với những nhân tố chung khác, độ nhạy cảm được chuẩn hoá để độ nhạy cảm
trung bình của tất cả các cổ phiếu bằng 0 và độ lệch chuẩn của các cổ phiếu bằng 1.
 Bk(t): là TSSL nhân tố theo nhân tố k trong suốt thời kỳ t đến (t+1).
 Un(t): là TSSL đặc trưng của cổ phiếu n k trong suốt thời kỳ t đến (t+1). Đôi khi TSSL
đặc trưng của cổ phiếu này được gọi là TSSL đặc tính đối với cổ phiếu: TSSL này không thể
giải thích bằng mô hình rủi ro hình. Tuy nhiên mô hình rủi ro sẽ giải thích rủi ro đặc trưng.
Vì vậy việc dự đoán rủi ro sẽ được xem xét rõ ràng rủi ro TSSL đặc trưng (Un).
1.2.2. Động lực thúc đẩy
Tối ưu hoá DMĐT đòi hỏi rủi ro phải thấp nhất với TSSL mong đợi chắc chắn. Cấu trúc rủi
ro của các CK như là những biểu hiện của chúng đối với các nhân tố ngành, hoặc hàng hoá
/nhân tố phải được phân loại và sau đó cơ cấu của DM tối ưu được đưa ra để tối thiểu hoá
bất kỳ nhân tố rủi ro đặc trưng nào trong DM.
Điển hình, những nhân tố rủi ro phụ thuộc nhau, ví dụ như: ngành y tế và ngành dược có mối
tương quan với nhau. Ngoài ra TSSL mong đợi của một CK thì cũng liên quan đến những tổn
thất của chúng với những nhân tố rủi ro chắc chắn. Vì vậy tối ưu hoá DMĐT, hoặc quản trị
rủi ro không thể nào thực hiện được bằng việc giảm tổn thất của DM đối với từng nhân tố rủi
ro đơn lẻ một cách độc lập. Thay vào đó, một danh mục hiệu quả có thể xây dựng dựa trên lý thuyết Markowit. Mặc dù vậy, những đòi hỏi số liệu được lý thuyết Markovit áp dụng trong
một DMĐT lớn là cần thiết. Đặc biệt là, chúng ta chỉ ước lượng TSSL mong đợi và ma trận
hiệp phương sai, điều này thật sự rất khó cho một danh mục lớn hoặc mô hình đa nhân tố và
cũng là cái rất cần thiết để đạt đến mục tiêu này. Vì thế, những mục tiêu của việc phát triển
các mô hình nhân tố rủi ro gồm 2 phần:
 Giúp chúng ta hiểu và kiểm soát được những tổn thất của danh mục đối với bất cứ nhân
tố rủi ro đặc trưng nào.
 Phương thức tối ưu hoá danh mục hoặc quản trị rủi ro.
1.2.3. Tỷ suất sinh lợi hệ thống và việc đa dang hoá
Trước những năm 50, không hề có khái niệm về TSSL hệ thống. TSSL là một sự tăng lên về

(Độ
lệch
chuẩn
và
TSSL
R
ủi
ro

th
ặ
ng d
ư

Tổng rủi ro
Rủi ro hệ thống
Số chứng khoán trong danh mục
) Những lý thuyết của các nhà lý luận tài chính mang tính khoa học và thống kê hơn vào đầu
những năm 50. Cũng vào lúc đó, chiến lược đầu tư được xem như là vấn đề nan giải. Để hạn
chế những TSSL không mong đợi, các nhà đầu tư đã đa dạng hoá DMĐT của mình bằng
cách dùng những tài sản có TSSL cao để bù trừ cho những tài sản có TSSL thấp.
Chúng ta biết đa dạng hóa tác động đến biểu hiện của rủi ro như thế nào. Nó tính toán mức
trung bình của rủi ro liên quan đến nhân tố và giảm đáng kể rủi ro đặc trưng của CK. Tuy
nhiên, việc đa dạng hóa không loại bỏ hoàn toàn rủi ro, vì các CK có khuynh hướng lên
Trong đó:
n

: TSSL thặng dư của cổ phiếu n

n

: Rủi ro thặng dư của cổ phiếu n

n

: beta của cổ phiếu n

m

: beta của cổ phiếu m

n
r
:TSSL của cổ phiếu n

m
r
: TSSL của cổ phiếu m
Khi nhà quản trị đầu tư vào tiền tệ hiểu biết hơn, điều này sẽ dẫn đến việc nhận biết được

 .

0

2

1

TSSL

thị trường
DM thị trường

TSSL

Beta

TSSL

Phi rủi ro
Mô hình định giá tài sản vốn: Giả định rằng TSSL vượt trội mong đợi của các CK tỷ lệ với
hệ số rủi ro hệ thống, hay Beta. Danh mục thị trường được mô tả bởi Beta đơn nhất.
Thước đo biểu hiện rủi ro hệ thống của danh mục được gọi là Beta (β). Beta là độ biến động
hay độ nhạy cảm của một CK hay danh mục đối với những biến động của thị trường. Đơn


CAPM dễ sử dụng và bắt đầu phân chia thành những thành phần của rủi ro. Tuy nhiên, mô
hình đơn nhân tố đơn giản này không hoàn chỉnh. Nó loại trừ rủi ro mà phát sinh từ những
nguồn nhân tố chung.
1.3.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá
Trước những năm 70, các NĐT nhận ra rằng những tài sản có những đặc tính tương tự nhau
thì có khuynh hướng phản ứng theo những cách giống nhau. Nhận xét này được tìm thấy
trong Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT). APT giả định rằng TSSL mong đợi của
CK và danh mục gần như liên quan đến những TSSL của một số các nhân tố hệ thống cơ sở
chưa biết .
APT có những giới hạn của riêng. Trong khi nó diễn tả một mô hình phân tích rủi ro đa nhân
tố nhưng lại không chỉ rõ những nhân tố được sử dụng. Hơn nữa, APT không xác định được
tỷ trọng của những nhân tố khác nhau hoặc không đưa ra được phương pháp để tính toán
những biểu hiện. Chính vì điều đó mà các NĐT phải dựa vào một mô hìmh đa nhân tố thiết
thực và thuộc về trực giác. “Mô hình chênh lệch giá đưa ra một sự thay thế đối với biến đổi trung bình của mô hình
định giá tài sản vốn”. (Stephen A. Ross, 1976 Arbitrage Pricing Theory).
Các công ty có những đặc tính tương tự nhau trong thời gian 1 tháng tạo ra những TSSL khác
hẳn với các công ty khác. Nền tảng của sự khác nhau này cho thấy sự liên quan đến các nhân
tố Barra Rosenberg, 1974 Multiple Factor Models.
1.3.3. Các mô hình đa nhân tố
Mô hình đa nhân tố là gì?
Sự phát triển của mô hình đa nhân tố song song cùng với sự phát triển của lý thuyết APT.
Các mô hình đa nhân tố giúp chia rủi ro thặng dư thành rủi ro đặc trưng và rủi ro nhân tố
chung, phát triển theo hướng chọn và ước tính những nhân tố mà tác động đến các TSSL
mong đợi và rủi ro của một CK hoặc danh mục, điều này APT không mô tả được. Những mô
hình này cung cấp một sơ đồ để phát triển các công cụ đo lường rủi ro, cơ cấu danh mục và
những thuộc tính biểu hiện.

thống phân tích hoàn chỉnh biểu hiện của rủi ro sẽ được hình thành.
 Vì nền kinh tế phát triển một cách có logic nên các mô hình đa nhân tố sẽ không đơn
thuần là những phân tích thuộc về lịch sử.
 Các mô hình đa nhân tố là những mô hình mà có thể phản ứng với những tác nhân kinh tế
bên ngoài.
 Khi nền kinh tế và các công ty thay đổi thì các mô hình đa nhân tố sẽ thích ứng bằng cách
phản ứng với những thay đổi.
 Các mô hình đa nhân tố tách biệt tác động của những nhân tố riêng lẻ, cung cấp quá trình
phân tích phân khúc giúp đưa ra những quyết định đầu tư tốt hơn.
 Từ việc xem xét những ứng dụng, ta thấy các mô hình đa nhân tố đúng, dễ sử dụng và dễ
hiểu đối với các NĐT.
 Cuối cùng, các mô hình đa nhân tố là những mô hình linh động cho phép một số lượng
lớn các NĐT tham khảo và sử dụng.
Dĩ nhiên, các mô hình đa nhân tố có những hạn chế nhất định. Mặc dù chúng dự báo được
một tỷ lệ lớn về rủi ro nhưng chúng không thể giải thích được tất cả. Thực tế là mô hình sẽ
không đưa ra được việc lựa chọn cụ thể những CK nào mà chính các NĐT sẽ là người đưa ra
những chiến lược lựa chọn riêng cho mình.
Những công thức tính toán mô hình r˜
j
= X
j
* f˜ + u˜

Những mô hình đa nhân tố xây dựng dựa trên những mô hình đơn nhân tố bằng cách tính
tóan và mô tả mối tương quan giữa các nhân tố. Với những mô hình đơn nhân tố thì việc tính
toán mà mô tả mức vượt trội của tỷ suất sinh lợi là:


,…., h
pn
phản ánh các tỷ lệ của N CK trong
danh mục P thì chúng ta biểu diễn TSSL vượt trội theo công thức sau: Trong đó: r˜
j
=


K
k
jk
X
1
f˜
k
+ u˜
j

r˜
P
=


K
Công thức này bao gồm rủi ro từ tất cả các nguồn và đặt nền tảng cho việc phân tích các mô
hình đa nhân tố.
Dự báo rủi ro bằng các mô hình đa nhân tố
Các NĐT nhìn vào phương sai của toàn bộ danh mục để đưa ra một sự đánh giá tổng quát về
rủi ro. Để tính toán phương sai của một DM, ta cần phải tính toán tất cả hiệp phương sai của
những thành phần tạo nên nó.
Ngoài cái cốt lõi của mô hình đa nhân nhân tố, việc ước tính hiệp phương sai của mỗi tài sản
với mỗi tài sản khác rất phức tạp và gây ra những sai số đáng kể trong quá trình ước tính. Ví
dụ, việc sử dụng một tập hợp ước tính của 1.600 tài sản sẽ có 1.280.800 hiệp phương sai và
phương sai phải tính toán (xem Hình 3-2):
(Hình 3-2)

Một mô hình đa nhân tố đơn giản hóa những tính toán này một cách đáng kể. Điều này có
được là do việc sử dụng những đặc điểm chung (nhân tố) để thay thế cho những đặc tính của
các công ty riêng lẻ thông qua các cách phân loại. Vì rủi ro đặc trưng được giả định là không
tương quan giữa các tài sản nên chỉ có những phương sai và hiệp phương sai của các nhân tố
mới cần được tính toán trong suốt quá trình ước tính mô hình.
( Hình 3-3)


…

v(3,n)v(n,1)

v(n,2)

…

v(n,n)

V =

V(i,j)= covar( ri,rj)
V(i,j) : Ma trn hip
phng sai và (
i
,j)

các tài sn
Vector ca các TSSL c trng

Vector ca các TSSL nhân t

Ma trn t trng ca các nhân
Vector ca các TSSL vt tri

Vector ca các TSSL

Các ch s

Th trng ni
a
Các ch s
Ma trn hip phng sai ca các
Các nhân t chung
: Nghịch đảo của ma trận X, và
 : Ma trận nghịch đảo của những phương sai đặc trưng
Đây là công thức tính toán cơ bản xác định những tính toán bằng ma trận được sử dụng trong
việc phân tích rủi ro trong Mô hình vốn toàn cầu. 1.4. Mô hình GEM
Những chức năng chính của mô hình GEM là dự báo rủi ro và giải thích TSSL. Mô hình này
cũng giống như những mô hình đa nhân tố khác là phân tích biểu hiện của rủi ro dựa trên các
nhân tố được nhận biết bởi BARRA. Những nhân tố chung này phân loại các biểu hiện của
một DM thông qua những nhân tố thuộc về “phong cách” (như quy mô và thành công) hay
còn gọi là nhân tố trực giác, thị trường nội địa và phân loại ngành, cung cấp những thông tin
hữu dụng về cơ cấu của danh mục. GEM chứa đựng một mô hình riêng biệt mà phân tích rủi
ro theo nhân tố tiền tệ.
1.4.1. Phát triển mô hình ( Mô hình Barra)
Phát triển mô hình là cả một nghệ thuật và khoa học. Nghệ thuật chính là sự chọn lựa những
nhân tố chung mà sẽ phản ánh một cách rõ ràng những biểu hiện của rủi ro trong danh mục.
Quá trình chọn lựa này phải kết hợp giữa kinh nghiệm, phán đoán và cả kiểm định nữa.
Còn tính khoa học của việc phát triển mô hình chính là quá trình tính toán các TSSL nhân tố.
Các hiệp phương sai của những TSSL này là tập hợp của những ma trận hiệp phương sai
được sử dung trong quá trình phân tích rủi ro, được giải thích trong phần “Quá trình phát
triển của các mô hình rủi ro”.
Công thức của mô hình vốn toàn cầu có nguồn gốc từ công thức mô hình đa nhân tố cơ bản
và biến đổi bao gồm các nhân tố BARRA (90 nhân tố và 46 loại tiền tệ theo phiên bản MSCI,
và 93 nhân tố và 51 loại tiền theo phiên bản FT của tháng 3 năm 1998)
Rl(n)- Rfl(n) =



4
z(n,i): Biểu hiện của n tài sản đối với i chỉ số rủi ro
h(k) : TSSL đối với k nhân tố quốc gia,
g(j) : TSSL đối với j nhân tố ngành
q(i) : TSSL đối với i chỉ số rủi ro
e(n) : TSSL đặc trưng của n tài sản
Các chỉ số rủi ro
Mô hình GEM bao gồm 4 chỉ số rủi ro mà xác định những thuộc tính tiêu biểu chung giữa
các công ty trong việc phân tích danh mục. Chúng cung cấp thông tin so sánh đã đựơc nghiên
cứu về các nguồn của rủi ro một cách dễ dàng. Giá trị tuyệt đối của chỉ số càng cao thì sự ảnh
hưởng đối với toàn bộ rủi ro danh mục của nhân tố càng lớn.
Dưới đây là những chỉ số rủi ro mà chúng ta cần tìm hiểu:
1. Quy mô: chỉ số này giúp đánh giá công ty dựa trên sự vốn hoá thị trường để phân biệt sự
khác nhau giữa những công ty lớn và công ty nhỏ. Chỉ số rủi ro này là một yếu tố điển
hình về tình hình qua các năm và cũng chính là một nguồn quan trọng về rủi ro.
2. Đà phát triển (Thành công): sẽ xác định những CK tốt nhất gần đây thông qua những
biểu hiện về giá thị trường được đánh giá bởi cường độ tương đối. Cường độ tương đối
của một CK quan trọng trong việc giải thích độ biến động của nó.
3. Giá trị: đánh giá mức độ mà một CK được định giá thấp hơn so với thị trường, điều này
liên quan đến chỉ tiêu cơ bản nhưng cụ thể như cổ tức,dòng tiền, giá trị sổ sách…
4. Sự biến động của thị trường: dự báo độ biến động của một công ty, trừ thị trường, dựa
trên những ứng xử của nó trong quá khứ.
Các thị trường nội địa
Khi đánh giá những DM quốc tế, một nhà quản lý phải xem xét những tác động của các
ngành và thị trường nội địa. Trong Mô hình vốn toàn cầu, những tác động của thị trường nội
địa giải thích rủi ro của DM nhiều hơn là các phân loại ngành.
Với một loạt các thị trường nội địa được trình bày vào tháng 3 năm 1998, gồm bảng 4-1
(GEM-MSCI) và bảng 4-2 (GEM-FT).
Bảng 4-1:

AUT Austria MOR Morocco
BEL Belgium NET Netherlands
BRA Brazil NZE New Zealand
CAN Canada NIG Nigeria
CHI Chile NOR Norway
CHN China PAK Pakistan
COL Colombia PER Peru
CZE Czech Republic PHI Philippines