LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Ứng dụng mô hình CAPM đa biến vào việc ước
lượng tỷ suất sinh lời và rủi ro cho các công ty Thủy sản niêm yết trên thị trường chứng
khoán Việt Nam” là công trình nghiên cứu riêng của tôi được thực hiện dưới sự hướng
dẫn của Ths. Nguyễn Thành Cường. Luận văn là kết quả của việc nghiên cứu độc lập,
không sao chép trái phép toàn bộ hay một phần công trình của bất cứ ai khác. Các số
liệu trong luận văn được sử dụng trung thực, từ các nguồn hợp pháp và đáng tin cậy.

TP. Nha Trang, ngày tháng 07 năm 2012
Tác giả luận văn Hà Duy Linh
NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

Họ và tên SV : Hà Duy Linh Lớp : 50TC - 2
Ngành : Tài Chính MSSV : 50130741
Tên đề tài: Ứng dụng mô hình CAPM đa biến để ước lượng tỷ suất sinh lời và rủi ro
cho các công ty Thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Số trang:… Số chương: 4
1.1.2. Đo lường suất sinh lời 2
1.1.3. Trung bình cộng và trung bình nhân của suất sinh lời 2
1.1.4. Suất sinh lời kỳ vọng 3
1.1.5. Phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi đối với một khoản đầu tư
cụ thể. 4
1.1.6. Hiệp phương sai của những tỷ suất sinh lợi. 5
1.1.7. Hệ số tương quan 5
1.2.Tổng quan về mô hình CAPM 6
1.2.1. Sơ lược về quá trình ra đời 6
1.2.2.Các giả định của mô hình CAPM 7
1.2.3. Nội dung của mô hình CAPM. 7
1.2.3.1. Quan hệ giữa lợi nhuận cá biệt và lợi nhuận thị trường - Đường đặc
thù chứng khoán (The security characteristic line). 7
.
ii
1.2.3.2. Ước lượng hệ số β trên thực tế. 10
1.2.3.3.Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi 11
1.3. Mô hình CAPM mở rộng (đa biến) 14
1.3.1.Những hạn chế của mô hình CAPM 14
1.3.2.Xây dựng mô hình dự kiến 16
1.3.2.1.Bêta của cổ phiếu i tại thời điểm t (β
i
) 16
1.3.2.2.Suất sinh lời của thị trường (R
Mit
) 17
1.3.2.3.Tỷ số giá trên thu nhập –P/E
t
(Earning-Price ratio) 18
1.3.2.4. Đòn bẩy tài chính –Debt to Equity ratio (D/E

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CAPM ĐA BIẾN TRONG DỰ BÁO TỶ SUẤT
SINH LỢI VẦ RỦI RO CHO TOÀN NGÀNH THỦY SẢN VIỆT NAM 41
3.1. Ước lượng các tham số của mô hình CAPM đa biến 41
3.1.1.Xác định tỷ trọng ảnh hưởng của các công ty trong ngành thủy sản. 42
3.1.2.Ước lượng Hệ số Beta của toàn ngành thủy sản. 42
3.1.3.Tính toán chỉ số
ành
i
ng Mi
R


49
3.1.4.Ước lượng chuỗi giá trị P/E, P/B, D/E, ROE của toàn ngành thủy sản. 49
3.2.Thiết lập mô hình tương quan giữa tỷ suất sinh lợi của ngành thủy sản với các
biến nhân tố 50
3.2.1.Phân tích thống kê mô tả 50
3.2.2.Phân tích tương quan giữa các biến độc lập 52
3.2.3.Kiểm định mô hình tương quan giữa TSSL của ngành Thủy sản và các nhân
tố ảnh hưởng 52
3.3.Áp dụng mô hình CAPM đa biến để ước lượng chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu
cho toàn ngành thủy sản 56
Kết luận chương 3 56
CHƯƠNG 4
MỘT SỐ KIẾN NGHỊ VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TỶ SUẤT LỢI
NHUẬN VÀ RỦI RO KHI ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 59
4.1.Một số đề suất trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu 59
4.2. Các đề xuất về thị trường chứng khoán 60
.

Bảng 2.4: Các chỉ tiêu cơ bản của các mã cổ phiếu trong ngành Thủy sản đang niêm
yết trên sàn HOSE và HNX 36
Bảng 3.1: Các công ty thủy sản niêm yết trên TTCK hiện nay 43
Bảng 3.2: Bảng kết quả hệ số beta các cổ phiếu tính toán được 47
Bảng 3.3: Bảng TKMT các nhân tố tác động đến TSSL và rủi ro của ngành TS 50
Bảng 3.4: Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập. 52
Bảng 3.5: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 1). 53
Bảng 3.6: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 2) 53

 DANH MỤC BIỂU ĐỒ 
Biểu đồ 1.1: Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và lợi nhuận thị trường 9
Biểu đồ 1.2 : Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và β 12
Biểu đồ 2.1: Chỉ số VN-Index từ 28-07-2000 đến 09-06-2011 26
Biểu đồ 2.2: Chỉ số HNX-Index từ 04-01-2006 đến 01-06-2011 26
Biểu đồ 2.3.Các loại rủi ro khi đầu tư chứng khoán 29
Biểu đồ 2.4: Sản lượng nuôi trồng TS năm 2010-11. 31
Biểu đồ 2.1: Tăng trưởng của các doanh nghiệp Thủy sản 9 tháng đầu năm 2011 35
.
vi
 DANH MỤC PHỤ LỤC 
Phụ lục 3.1: 24 cặp TSSL của từng chứng khoán và của danh mục thị trường tương
ứng qua 36 kỳ quan sát. 72
Phụ lục 3.2: TSSL theo quý của VN-Index qua 36 kỳ tính toán. 140
Phụ lục 3.3: Chuỗi dữ liệu tính toán của các chỉ số: hệ số Beta

, β*Rm, P/E, P/B, D/E,
ROE của toàn ngành Thủy sản từ Q1/2003 đến Q4/2012 141

tốc độ tăng trưởng đáng kinh ngạc từ 1 tỉ USD xuất khẩu năm 2000 lên 6 tỉ năm 2011.
Điển hình như trong các năm 2009, 2010, 2011 Việt Nam là một trong năm quốc gia
xuất khẩu tôm đông lạnh lớn nhất vào thị trường Nhật Bản.
Việc đưa ra chiến lược của ngành là một khó khăn lớn nhưng việc thực hiện
như thế nào để đạt được mục tiêu của chiến lược lại càng khó khăn gấp bội. Trong đó,
chúng ta không thể không nói đến tầm ảnh hưởng, trách nhiệm to lớn của các doanh
nghiệp đang hoạt động trong ngành chế biến thủy sản tại Việt Nam.
Hiện nay, hầu hết các công ty lớn trong ngành chế biến thủy sản đều đã niêm
yết trên thị trường chúng khoán, điều này sẽ tạo cho nhà đầu tư có nhiều cơ hội hơn
nữa để lựa chọn trong danh mục đầu tư của mình. Sự đầu tư này tuy là rất hấp dẫn song
cũng tiềm ẩn rất nhiều rủi ro. Do vậy, việc tìm hiểu, phân tích nhằm giảm thiểu rủi ro
trong đầu tư và là rất cần thiết.
Ta biết rằng, có nhiều mô hình đo lường tương quan giữa rủi ro với lợi nhuận
khi đầu tư vào một tài sản có rủi ro nói chung và cổ phiếu nói riêng, một trong các mô
hình ngày nay được áp dụng nhiều nhất phải kể đến đó là các mô hình định giá tài sản
vốn_CAPM. Tuy nhiên, mô hình CAPM đơn biến đã bộc lộ những hạn chế và
khuyết điểm của nó. Bởi vì mô hình này được xây dựng dựa trên những giả thuyết
mà một số giả thuyết này đôi khi không có trong thực tế như: thị trường là hoàn
.
viii
hảo, các nhà đầu tư có thể vay hoặc cho vay không giới hạn tại mức lãi suất phi rủi
ro, không có thuế và phí giao dịch… Do đó mô hình này cũng còn có những hạn
chế vốn có như: ước lượng hệ số bêta của chứng khoán thường không ổn định theo
thời gian điều này làm giảm niềm tin của nhà đầu tư về bêta. Trong thực tế cho thấy
còn có các nhân tố khác ngoài lãi suất phi rủi ro và rủi ro hệ thống được sử dụng để
xác định tỷ suất sinh lợi mong đợi của hầu hết các chứng khoán.
Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những
nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn. Những bằng
chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập
(P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PBV). Đặc biệt trong thị trường các nước

phiếu, thứ hai là quy mô công ty được đo lường bằng giá thị trường của vốn chủ sở
hữu (MVE-Market value of Equity), thứ ba là yếu tố giá trị sổ sách chia cho giá thị
trường của vốn chủ sở hữu (MVE), yếu tố này tính tỷ số giá trị sổ sách so giá thị
trường (B/M-Book to market ratio). Sau đó biến MVE được thay bằng biến E/P (thu
nhập mỗi cổ phiếu chia cho giá thị trường). Các kết quả kiểm định của Fama và
French cho thấy Bêta, P/B và E/P có mối tương quan giải thích khá chặt chẻ lên tỷ
suất lợi nhuận của chứng khoán. Hai ông đã đề nghị sử dụng mô hình CAPM ba
nhân tố trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro của chứng khóan.
Nghiên cứu của Bhandari bổ sung thêm nhân tố đòn bẩy tài chính (đo bằng
tỷ số nợ trên vốn cổ phần) ngoài các nhân tố kể trên. Như vậy, các nghiên cứu này
cho thấy mô hình CAPM đơn biến đã có những khuyết điểm nhất định và cần mở
rộng bằng mô hình CAPM đa biến trong dự báo và tính toán.
.
x
 Trong nước : về ứng dụng mô hình CAPM đơn biến (nguyên thủy) để
phân tích tác động giữa rủi ro và lợi nhuận trên thị trường chứng khoán nước ta vẫn
còn ở mức hạn chế , xin đơn cử một vài công trình lớn :
 Hồ Viết Tiến ,(2005), Phân tích khả năng sinh lợi và mức độ rủi ro của các
cổ phiếu niêm yết tại Trung Tâm Giao Dịch Chứng Khoán TP.HCM sau 4
năm hoạt động , Đề tài nghiên cứu khoa học trọng điểm cấp Bộ, Trường
ĐH Kinh Tế TP.HCM.
 Hồ Viết Tiến,(2005), đo lường rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống của thị
trường cổ phiếu, Tạp chí phát triển kinh tế 173
 Hồ Thái An (2007) ,Ứng dụng hồi quy tuyến tính để tính hệ số bêta của
các cổ phiếu niêm yết trên trung tâm giao dịch chứng khóan TP.HCM,
Luận văn Thạc Sỹ Kinh tế .
Các đề tài kể trên chủ yếu xem xét rủi ro và lợi nhuận các cổ phiếu dựa trên
xét đoán bêta, và sử dụng hồi quy đơn biến :



đã kiểm chứng trên các thị trường chứng khoán mới nổi. Kiểm chứng của hai ông
đưa ra bằng chứng là các nhân tố gồm bêta, P/E, PB có ảnh hưởng trong dự báo suất
sinh lời của một cổ phiếu. Thậm chí suất sinh lời không bị chi phối nhiều bởi nhân
tố Bêta. Liệu các kết quả này cũng đúng trên thị trường chứng khoán nước ta?
Ngoài các nhân tố kể trên còn có nhân tố nào ảnh hưởng đến suất sinh lời cổ phiếu?
Do vậy, ngoài kiểm định tính phù hợp, xem sự giống và khác từ kết quả của Fama
và French, đề tài còn xem xét thêm còn có các yếu tố nội tại nào khác ảnh hưởng
đến suất sinh lời của cổ phiếu như : tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ
nợ dài hạn trong cơ cấu vốn (D/E)
 Ước tính chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu cho toàn ngành thủy sản. Tìm ra
một phương pháp dự báo mới có thể áp dụng cho từng cổ phiếu, cho một ngành
nghề cụ thể.
4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
 Đối tượng nghiên cứu: Luận văn tập trung phân tích các nhân tố ảnh hưởng
đến suất sinh lời và rủi ro của cổ phiếu ngành thủy sản như : hệ số Bêta, giá thị
trường so với thu nhập mỗi cổ phiếu, giá thị trường so với giá trị sổ sách, chỉ số nợ
trên vốn cổ phần, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.

.
xii
 Phạm vi nghiên cứu :
 Phạm vi vi mô (khi tính toán, đánh giá kết quả của từng công ty).
 Phạm vi vĩ mô (khi tính toán, đánh giá cho toàn ngành).
5.2.Phương pháp nghiên cứu
 Phương pháp toán thống kê: thống kê tổng số lượng công ty thuộc nhóm
ngành thủy sản trong nước có niêm yết trên thị trường chứng khoán. Từ đó tính tỉ suất
sinh lời hàng kỳ của từng công ty, tỷ suất sinh lời hàng kỳ của thị trường ,hệ số beta ,
chỉ số P/E, chỉ số P/B, …
 Phương pháp so sánh: Với hệ số beta tính toán được tiến hành so sánh rủi
ro của từng công ty , của toàn ngành với rủi ro của thị trường.

để dự báo trong tương lai.
Đối với cổ phiếu các thu nhập mà cổ đông có thể nhận được bao gồm :
 Thu nhập từ giá cổ phiếu tăng
 Thu nhập do nhận được cổ tức bằng tiền
 Thu nhập từ các hình thức khác có thể quy đổi bằng tiền.
Tuy nhiên, trong đầu tư dài hạn, nhà đầu tư thường thực hiện chiến lược
mua và giữ (buy and hold strategy) thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm
hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu. Trong đo lường về khả năng sinh lời người ta thường bỏ qua dữ liệu về thuế
và chi phí giao dịch, mặc dù những chi phí này đôi khi rất quan trọng và có thể tác
động lớn làm giảm thu nhập của nhà đầu tư.
.
2
_
1
(1.4)
n
t
t
R
R
n



1/
1
(1 ) 1 (1.5)

Để tính toán suất sinh lời của một chứng khóan qua nhiều kỳ, người ta
thường dụng đến công thức trung bình cộng :
Trong một số trường hợp khi sử dụng tính trung bình cộng sẽ không chính
xác, người ta sẽ thay thế tính bằng trung bình nhân. Trung bình nhân mô tả suất sinh
lời gộp theo chiều thời gian, đo lường suất sinh lợi qua nhiều kỳ . Trung bình nhân
của suất sinh lời sau n kỳ là căn bậc n của tích các suất sinh lời qua các năm :
Với :
G
R
: trung bình nhân suất sinh lời
R
t
: suất sinh lời tổng thể năm t
n : số kỳ tính toán

Suất sinh lợi tổng thể = (1.2)
Thu nhập bằng tiền mặt trong kỳ ± Thay đổi giá trong kỳ
Giá cuối kỳ trước
)3.1(
1
1




còn khi nói đến suất sinh lời kỳ vọng của một tài sản đầu tư chính là nói đến mức
sinh lời mong muốn của một nhà đầu tư. Hay nói cách khác đó là mức sinh lời dự
kiến của họ. Vì vậy mức sinh lời này có thể đạt được và cũng có thể không đạt
được. Như vậy để ước lượng được suất sinh lời kỳ vọng là một công việc tương đối
khó khăn, trong thực tế người ta thường sử dụng hai phương pháp sau :
 Phương pháp thứ nhất là dựa vào xác suất có thể xảy ra bằng cách ước
lượng các xác suất đã xảy ra trong quá khứ : Với : E(r) : suất sinh lời kỳ vọng
R
k
: suất sinh lời đối với khả năng k
p
k
: xác suất xảy ra suất sinh lời R
k

Như vậy suất sinh lời kỳ vọng đối với một chứng khoán sẽ bằng trung bình
có trọng số của tấc cả những suất sinh lời có thể xảy ra (trọng số cũng chính là xác
suất của mỗi suất sinh lời có thể xảy ra)
 Phương pháp phổ biến trong thực tế đó là người ta dựa vào suất sinh lợi đã
xảy ra trong quá khứ và người ta kỳ vọng rằng nó có thể được lập lại trong tương
lai. Suất sinh lời kỳ vọng sẽ bằng trung bình cộng của suất sinh lời đã thực hiện
.
4
)7.1(

)(
1

suất sinh lời thực tế và suất sinh lời kỳ vọng của nhà đầu tư. Do đó trong đo lường
rủi ro chúng ta sẽ sử dụng phương sai hay độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi như
một phương pháp ước lượng rủi ro.
Phương sai (σ2) hay độ lệch chuẩn (σ), là một phương pháp ước lượng chênh
lệch của những mức TSSL có thể có, Ri , so với TSSL mong đợi, E(Ri), sau đây:
 Phương sai :
22
1
[ ( )] .
n
i i i
i
R E R p




(1.8)
Trong đó: P
i
là khả năng xảy ra TSSL R
i
.
 Độ lệch chuẩn :
22
1
[ ( )] .
n
i i i
i

sai của TSSL. Hiệp phương sai là một ước lượng để hai mức độ khác nhau “tiến lại gần
nhau” nhằm tạo thành một giá trị có ý nghĩa. Một giá trị hiệp phương sai dương có
nghĩa là TSSL đối với hai khoản đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về cùng một
hướng và ngược lại, một giá trị hiệp phương sai âm chỉ ra rằng TSSL đối với hai khoản
đầu tư có khuynh hướng dịch chuyển về hai hướng khác nhau so với mức trung bình
của chúng trong suốt một khoảng thời gian. Độ lớn của hiệp phương sai phụ thuộc vào
phương sai của những chuỗi TSSL cụ thể cũng như mối quan hệ giữa những chuỗi
TSSL.
Đối với hai tài sản A và B, hiệp phương sai của TSSL được định nghĩa là:
Cov
AB
= Giá trị kỳ vọng
  
 
( ) ( )
iA A iB B AB
R E R R E R

  
(1.11)
Đối với trường hợp phân phối xác suất TSSL của hai tài sản A và B thì hiệp
phương sai được xác định như sau:
1
[ ( )][ ( )]
n
AB i iA A iB B
i
Cov p R E R R E R

  


(1.14)

Trong đó : R
AB
là hệ số tương quan của những TSSL.
σ
A
độ lệch chuẩn của RiA.
σ
B
độ lệch chuẩn của RiB.
Hệ số tương quan chỉ có thể thay đổi trong khoảng từ -1 đến +1. Giá trị +1 có
thể nhấn mạnh mối quan hệ tuyến tính xác định giữa RA và RB, nghĩa là TSSL đối với
hai cổ phiếu cùng thay đổi trong một kiểu tuyến tính xác định hoàn toàn. Giá trị -1 có
thể nhấn mạnh mối quan hệ phủ định hoàn toàn giữa hai chuỗi TSSL như khi TSSL
của một cổ phiếu cao hơn mức trung bình, TSSL của những cổ phiếu khác sẽ thấp hơn
mức trung bình bằng một số lượng lớn. Giá trị 0 có nghĩa là TSSL không có mối quan
hệ tuyến tính hay còn gọi là tương quan độc lập, qua thống kê chúng không có tương
quan với nhau.
1.2.Tổng quan về mô hình CAPM
1.2.1. Sơ lược về quá trình ra đời
Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) là mô
hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Trong mô hình này, lợi
nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận không rủi ro (risk-free) cộng với
một khoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Còn
rủi ro không toàn hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể
xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này.
Mô hình CAPM do William Sharpe phát triển từ những năm 1960 và đã có
được nhiều ứng dụng từ đó đến nay. Mặc dù còn có một số mô hình khác nỗ lực giải

thù chứng khoán (The security characteristic line).
Đường đặc thù chứng khoán là đường thẳng mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận
của một chứng khoán cá biệt với lợi nhuận của danh mục đầu tư thị trường. Danh mục
đầu tư thị trường được lựa chọn theo từng loại thị trường, ví dụ ở Mỹ người ta chọn
.
8
-15%-5%Suy thoái4
-5%-5%Suy thoái3
15%15%Tăng trưởng2
25%15%Tăng trưởng1
LN Ngân hàng ACBLN thị
trường
Nền kinh tếTình huống
-15%-5%Suy thoái4
-5%-5%Suy thoái3
15%15%Tăng trưởng2
25%15%Tăng trưởng1
LN Ngân hàng ACBLN thị
trường
Nền kinh tếTình huống
S&P 500 Index (S&P 500) trong khi ở Canada người ta chọn Toronto Stock Exchange
300 Index (TSE 300). Ở đây lấy ví dụ minh hoạ đường đặc thù chứng khoán giữa cổ
phiếu của ACB so với danh mục thị trường VN_Index. Giả sử lợi nhuận của cổ phiếu
ACB (NH TMCP á Châu) và danh mục thị trường VN_Index ứng với bốn tình huống
khác nhau tùy theo hai tình trạng nền kinh tế như sau:
.
.
I
II
III
IV
Lợi nhuận cổ
phiếu
Đường đặc thù chứng khoán
25
20
-15 15
-10
-20
.
.
.
.
.
I
II
III
IV
ββ
Lợi nhuận thị trường
Hệ số β được định nghĩa như là hệ số đo lường mức độ biến động lợi nhuận cổ
phiếu cá biệt so với mức độ biến động lợi nhuận danh mục cổ phiếu thị trường. Trong
ví dụ chúng ta đang xem xét hệ số β bằng tỷ số giữa mức độ biến động lợi nhuận cổ
phiếu ACB, và mức độ biến động lợi nhuận thị trường ứng với 2 tình trạng kinh tế tăng
trưởng và suy thoái:

1.2.3.2. Ước lượng hệ số β trên thực tế.
Trên thực tế các nhà kinh doanh chứng khoán sử dụng mô hình hồi qui dựa
trên số liệu lịch sử để ước lượng β. Ở các nước có thị trường tài chính phát triển có một
số công ty chuyên xác định và cung cấp thông tin về hệ số β. Chẳng hạn ở Mỹ người ta
có thể tìm thấy thông tin về β từ các nhà cung cấp dịch vụ là Value Line Investment
Survey, Market Guide (www.marketguide.com) và Standard & Poor’s Stock Reports.
Ở Canada thông tin về β do Burns Fry Limited cung cấp. Sau đây tôi xin giới thiệu về
hệ số beta của một số ngành ở Mỹ.
Bảng 1.1: Hệ số beta của một số ngành ở Mỹ
Industry Name
Number of
Firms
Unlevered Beta corrected for
cash
Advertising
28
1.55
Aerospace/Defense
63
1.07
Air Transport
40
0.95
Apparel
48
1.32
Auto Parts
47
1.58
Automotive

31
1.39
Chemical (Specialty)
83
1.20
.
11
Nguồn: GS.Damodaran Coal
25
1.45
Computer Software/Svcs
247
1.12
Computers/Peripherals
101
1.31
Diversified Co.
111
0.76
Drug
301
1.08
E-Commerce
52
1.19
Educational Services
37

0.75
Food Processing
109
0.74

1.2.3.3.Mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi
Tỷ suất sinh lợi (TSSL) của một chứng khoán có quan hệ đồng biến với rủi ro
của chứng khoán đó, nghĩa là nhà đầu tư kỳ vọng chứng khoán rủi ro cao có TSSL cao
và ngược lại. Hay nói khác đi, nhà đầu tư giữ chứng khoán có rủi ro cao chỉ khi nào lợi
nhuận kỳ vọng đủ lớn để bù đắp rủi ro. Phần trước chúng ta đã nói β là hệ số dùng để
đo lường rủi ro của một chứng khoán. Do đó, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán
có quan hệ đồng biến với hệ số β của nó.
Đường thị trường chứng khoán SML là đường thẳng thể hiện mối quan hệ
giữa rủi ro hệ thống và TSSL của bất kỳ tài sản nào. Phương trình của SML (xin xem

Trích đoạn Ước lượng các tham số của mô hình CAPM đa biến Các đề xuất về thị trường chứng khoán Hướng đề suất mở rộng mô hình dự báo: Kết hợp CAPM đa biến và APT trong

---