LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được
ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tác giả

NGUYỄN THỊ TIẾN


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu
APT
CAPM
CNH - HĐH
FIML
GDP
GMM
HOSE
OLS

Giải thích
Arbitrage Pricing Theory, Lý thuyết định giá chênh lệch

2.1

Danh mục phương sai tối thiểu của tài sản phi rủi ro

32

3.1

Diễn biến chỉ số CPI các tháng năm 2010 - 2011

59

3.2

Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2000 - 2011

61

4.1

Tăng trưởng lợi nhuận của HBC 2010 - 2011

80


DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu
bảng
3.1


4.9

Sharpe - Lintner và CAPM Beta zero của Black theo
phương pháp GMM
Giá trị ước lượng các hệ số β của mô hình CAPM
phiên bản Sharpe - Lintner theo phương pháp FIML
Giá trị các hệ số ước lượng mô hình CAPM Beta
Zero của Black theo phương pháp ước lượng FIML
Giá trị ước lượng của hệ số γ mô hình CAPM Beta
Zero của Black theo phương pháp ước lượng FIML.
Kết quả ước lượng hệ số Beta của mô hình ràng buộc
phiên bản Sharpe - Lintner theo phương pháp GMM
Kết quả ước lượng hệ số beta theo phương pháp
GMM
Kết quả ước lượng hệ số γ theo phương pháp GMM

70

71
73
74
74
76
76


4.10
4.11

Báo cáo tài chính năm 2010-2011 công ty cổ phần

giá tài sản vốn) để giải thích mối quan hệ giữa rủi ro và lợi tức kỳ vọng của
tài sản vốn cụ thể là của một chứng khoán hay của một danh mục đầu tư. Bên
cạnh đó, mô hình APT - lý thuyết định giá chênh lệch là mô hình bổ sung.
CAPM và APT là cơ sở quan trọng để chứng minh rằng nếu một danh mục
đầu tư có độ đa dạng hóa cao thì rủi ro phi hệ thống gần như bị triệt tiêu và
chỉ còn lại rủi ro hệ thống.


2

Rủi ro hệ thống là rủi ro tác động đến toàn bộ hoặc hầu hết chứng
khoán. Sự bấp bênh của môi trường kinh tế nói chung như GDP sụt giảm, lãi
suất biến động, tốc độ lạm phát thay đổi, ... là những ví dụ về rủi ro hệ thống,
những biến đổi này tác động đến sự dao động giá của các chứng khoán trên
thị trường và điều đó sẽ làm ảnh hưởng đến sự biến động rủi ro hệ thống của
các cổ phiếu.
Nhằm tiếp tục phát triển những đề tài nghiên cứu về mô hình CAPM
trước đây, những đề tài này chỉ dừng lại ở việc đưa ra kết quả ước lượng và
kiểm định mô hình cho thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa nghiên cứu
sâu về việc đo lường rủi ro hệ thống cổ phiếu ngành xây dựng.
Vì vậy, việc nghiên cứu vận dụng mô hình CAPM trong đo lường rủi
ro hệ thống cổ phiếu ngành xây dựng niêm yết trên HOSE đang là vấn đề
hết sức cấp thiết, kết quả của đề tài sẽ là cơ sở quan trọng để các nhà đầu tư
có những quyết định hợp lý khi đầu tư vào ngành xây dựng.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Thứ nhất, hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro hệ thống và đo lường rủi
ro hệ thống bằng mô hình CAPM của Sharpe - Lintner và CAPM Beta Zero
của Black.
Thứ hai, làm rõ phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM
của Sharpe - Lintner và CAPM Beta Zero của Black.

Tổng quan về các nghiên cứu có liên quan đến việc ước lượng và kiểm
định CAPM trên thế giới:
Cho đến nay có rất nhiều công trình nghiên cứu về mô hình CAPM,
một trong những công trình đầu tiên nghiên cứu về mô hình này là "Giá của
tài sản vốn - Lý thuyết thị trường cân bằng trong điều kiện rủi ro" của
William Sharpe (1964) và "Giá trị của tài sản rủi ro và sự lựa chọn danh mục
đầu tư và ngân sách vốn" của John Lintner (1965b). Kết quả của hai mô hình
này đã cho ra đời mô hình định giá tài sản vốn - CAPM.


4

Sau đó có rất nhiều công trình nghiên cứu về mô hình CAPM và kiểm
định hiệu lực của mô hình đã được thực hiện trên nhiều nước mà tiêu biểu
nhất là các công trình dưới đây:
- Đầu tiên là công trình "Công tác điều hành của Quỹ đầu tư trong giai
đoạn 1945 - 1964 của Michael C. Jensen. Trong công trình này, chính Jensen
đã đề xuất về việc kiểm định hàm ý "hệ số α = 0 " để kiểm định hiệu lực của
mô hình CAPM.
- Tiếp đến là Fisher Black (1972) đã đề xuất mô hình CAPM Beta Zero
trong công trình "Sự cân bằng của thị trường vốn khi có sự hạn chế của việc
vay mượn". Cũng trong nắm 1972, công trình mô hình định giá tài sản vốn
"Một số kiểm định thực nghiệm" của tác giả Fisher Black, Michael C. Jensen
và Myron Scholes đã kiểm định hiệu lực của mô hình này đối với các chứng
khoán tại thị trường chứng khoán New York.
- Sau đó là các công trình phản biện mô hình CAPM của các tác giả
Richard Roll (1977) trong công trình "Phản biện đối với kiểm định lý thuyết
định giá tài sản" hay Eugene F. Fama và Kenneth R. French (1992) với công
trình "Dữ liệu chéo đối với thu nhập kỳ vọng của các chứng khoán" đã đưa ra
bằng chứng thực nghiệm bác bỏ hiệu lực của mô hình CAPM lý thuyết.

Cùng lúc đó, một nghiên cứu của Ibbotson, Kaplan và Peterson (1997)
về hệ số beta của tất cả các cổ phiếu thường NYSE/AMEX/NASDAQ giai
đoạn 1931-1994 cho thấy, hệ số beta của các công ty có qui mô nhỏ được tính
theo phương pháp truyền thống quá thấp và không có liên hệ với lợi nhuận
tương lai. Tuy nhiên, khi hệ số beta được điều chỉnh thành “SUM” thì kết quả
cho thấy beta được điều chỉnh này thể hiện được sự cân bằng tích cực giữa rủi
ro và lợi nhuận của mô hình CAPM. Hơn nữa, hệ số beta được điều chỉnh có
thể giải thích cho sự ảnh hưởng của qui mô doanh nghiệp đối với lợi nhuận
của cổ phiếu.


6

Tổng quan về các nghiên cứu có liên quan đến việc ước lượng và kiểm
định CAPM tại Việt Nam:
Cho đến nay đã có một số nghiên cứu thực nghiệm về mô hình CAPM
và mô hình Fama - French 3 nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam
của các học viên cao học cũng như sinh viên đại học ở Việt Nam. Trong đó,
có đề tài thạc sỹ của tác giả Đinh Trọng Hưng và Trần Minh Ngọc Diễm thực
hiện tại đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
Trong luận văn thạc sỹ "Ứng dụng một số mô hình đầu tư tài chính
hiện đại vào thị trường chứng khoán Việt Nam" của tác giả Đinh Trọng Hưng
dưới sự hướng dẫn của tiến sỹ Lãi Tiến Dĩnh. Trong đề tài này, tác giả nghiên
cứu các mô hình đầu tư tài chính bao gồm: Lý thuyết danh mục Markowitz, lý
thuyết thị trường vốn, mô hình định giá tài sản vốn CAPM và Fama French 3
nhân tố. Trên cơ sở các mô hình đó, tác giả áp dụng cho 26 công ty niêm yết
trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh từ 01/01/2005 đến
30/6/2008. Khi sử dụng mô hình CAPM phiên bản Sharpe - Lintner, tác giả
ước lượng hệ số Beta tương ứng với hai trường hợp danh mục thị trường là
chỉ số VN Index và danh mục thị trường là danh mục tối ưu từ 26 chứng

đó kiểm định giả thiết của mô hình hồi quy.
Hai là, mặc dù các chuỗi tỷ suất lợi tức không tuân thủ quy luật phân
phối chuẩn nhưng các tác giả đều sử dụng luật số lớn để cho rằng chuỗi tỷ
suất lợi tức tuân thủ quy luật phân phối chuẩn khi gia tăng kích thước mẫu.
Tuy nhiên, qua thực tế kiểm định, điều này không chắc chắn đúng với tỷ suất
lợi tức của các chứng khoán niêm yết tại HOSE. Do đó, các nghiên cứu này
bỏ qua một vấn đề khá nghiêm trọng trong kiểm định các giả thiết mô hình
hồi quy là khi các ước lượng có thể bị chệch và không hiệu quả.
Chính vì vậy, mặc dù kết luận của các nghiên cứu này là có tồn tại mô
hình CAPM ở HOSE nhưng kết quả nghiên cứu của các đề tài này không đủ
cơ sở chấp nhận. Do đó, chúng ta cần phải thực hiện lại việc ước lượng và


8

kiểm định mô hình. Trong đề tài đã kế thừa một số nghiên cứu của những tác
giả trước đó đo lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM áp dụng cho các
cổ phiếu ngành xây dựng. Dữ liệu được thu thập có đặc điểm chung là giá các
cổ phiếu không tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Do đó, trong đề tài sẽ
trình bày rõ ràng phương pháp chứng minh dữ liệu không tuân theo phân phối
chuẩn dự vào phần mềm Eviews 5. Sau khi ước lượng hệ số beta, để tài tiến
hành kiểm định rủi ro hệ thống (hệ số beta) và beta zero bằng phương pháp
FIML và GMM. Riêng phương pháp kiểm định GMM áp dụng cho dữ liệu
không tuân theo phân phối chuẩn và sẽ được sử dụng để kiểm định hệ số beta
theo mô hình CAPM.


9

CHƯƠNG 1

1.1.2. Các loại rủi ro cổ phiếu
Khái niệm rủi ro của chứng khoán được đề cập trong các phần trên là
rủi ro toàn bộ. Lý thuyết đầu tư hiện đại phân chia rủi ro toàn bộ thành hai
loại: rủi ro hệ thống (systematic risk) và rủi ro phi hệ thống (nonsystematic
risk).
a. Rủi ro phi hệ thống
Rủi ro phi hệ thống (nonsystematic risk): rủi ro xuất phát từ chính công
ty phát hành chứng khoán đó, do vậy nó có thể được tránh bằng cách đa dạng
hóa danh mục đầu tư.
Hay rủi ro phi hệ thống là một phần của rủi ro đầu tư. Loại rủi ro này là
kết quả của những biến cố ngẫu nhiên và chỉ ảnh hưởng đến một công ty hay
một ngành công nghiệp nào đó. Các yếu tố này có thể là biến động về lực
lượng lao động, năng lực quản trị, kiện tụng hay chính sách điều tiết của
Chính phủ. Rủi ro phi hệ thống có thể phân tán được bằng cách nắm giữ một
danh mục đầu tư có đủ nhiều loại tài sản rủi ro.
b. Rủi ro hệ thống
Rủi ro hệ thống là những sự cố xảy ra trong quá trình vận hành của hệ
thống (nền kinh tế) và/hoặc những sự cố xảy ra ngoài hệ thống nhưng có tác
động đến phần lớn hệ thống. Những rủi ro này gây ảnh hưởng đến giá hầu hết
các chứng khoán và không thể đa dạng hóa được.
Đến đây, chúng ta có thể định nghĩa rủi ro hệ thống như sau: rủi ro hệ
thống là phần rủi ro còn lại của danh mục thị trường không thể đa dạng hóa.
[8, Tr. 52].
Rủi ro toàn bộ = Rủi ro hệ thống + Rủi ro phi hệ thống


11

Độ lệch chuẩn
(

động mạnh về giá của chứng khoán. Và ngược lại, sự thay đổi trong chính
sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước tạo tác động mạnh trên toàn thị trường
và ảnh hưởng đến giá hầu hết các chứng khoán.
Tăng trưởng kinh tế: Chu kỳ tăng trưởng kinh tế cũng là một trong
những nhân tố rủi ro hệ thống. Thực nghiệm đã chứng minh chu kỳ kinh tế có
mối tương quan mạnh đến giá chứng khoán. Trong giai đoạn tăng trưởng kinh
tế mạnh, giá chứng khoán có xu hướng tăng lên và ngược lại, khi nền kinh tế
chuyển sang giai đoạn suy thoái, giá chứng khoán có xu hướng giảm.
Dấu hiệu của khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính: Dấu hiệu
của khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính là nhân tố tác động mạnh
mẽ đến thị trường chứng khoán theo chiều hướng tiêu cực. Giá chứng khoán
của hầu hết các mã chứng khoán giảm mạnh và có thể giảm liên tục trong một
khoản thời gian. Khủng hoảng kinh tế và khủng hoảng tài chính thường được
thể hiện thông qua đồng thời các dấu hiệu tỷ giá hối đoái tăng, lạm phát cao,
thâm hụt cán cân thanh toán quốc tế nghiêm trọng. Khi những dấu hiệu này
diễn ra đồng thời, người dân mất lòng tin vào hệ thống tài chính và rút vốn ra
khỏi thị trường chứng khoán nói riêng và thị trường tài chính nói chung.
Biến động chính trị và kinh tế khu vực: Đối với những nền kinh tế mở,
sự biến động mạnh của chính trị và kinh tế khu vực có thể tạo ra sự biến động
giá chứng khoán trên diện rộng. Tuy nhiên, đối với những thị trường chứng
khoán mới hoặc những quốc gia có thương mại quốc tế kém phát triển, hoặc
áp dụng chính sách khống chế tỷ lệ chứng khoán bán cho nhà đầu tư nước


13

ngoài, tác động của những biến động chính trị và kinh tế khu vực đến thị
trường chứng khoán là không đáng kể.
Biến động chính trị trong nước: Có thể nói biến động chính trị trong
nước có tác động đến giá chứng khoán của hầu hết các chứng khoán và những


Trong đó: - D: Dòng thu nhập từ chứng khoán.
- P1: Giá bán chứng khoán vào cuối thời gian nắm giữ
- P0: Giá mua chứng khoán ban đầu
Việc tính toán HPY theo công thức trên giả định rằng cổ tức được
thanh toán vào cuối thời gian nắm giữ chứng khoán. Nếu cổ tức nhận được
sớm hơn, công thức tính HPY ở trên chưa tính đến việc tái đầu tư cổ tức trong
khoản thời gian kể từ lúc nhận được cổ tức cho đến hết thời hạn đầu tư (tuy
nhiên trong các phần phân tích tỷ suất lợi tức này, chúng ta giả định rằng cổ
tức đã được tái đầu tư).
Để có thể dễ dàng so sánh các chứng khoán khác nhau, với giá cả khác
nhau và có thời gian tồn tại khác nhau, tỷ suất lợi tức thường được quy đổi
thành tỷ suất phần trăm trên năm. Việc quy đổi được thực hiện như sau:
Nếu gọi AHPY (annual HPY) là tỷ suất lợi tức/năm.
Khi đó:

(1.2)

AHPY = n (1 + HPY ) −1

Trong đó: n: thời gian nắm giữ chứng khoán (tính theo năm).
Lợi tức trung bình của một chứng khoán
Khi nhà đầu tư nắm giữ một chứng khoán qua nhiều năm, lợi tức mà
chứng khoán đó có thể mang lại thường là khác nhau (ví dụ: một vài năm có
lợi tức cao, một vài năm có lợi tức thấp). Bên cạnh việc xem xét lợi tức trong
một năm cụ thể, nhà đầu tư còn quan tâm đến lợi tức trung bình hàng năm của
chứng khoán đó trong toàn bộ thời gian đầu tư. Có hai cách tính tỷ suất lợi tức
trung bình hàng năm của chứng khoán: trung bình cộng (Arithmetic Mean AM) và trung bình nhân (Geometric Mean - GM).
n


Tỷ suất lợi tức trung bình cộng là chỉ tiêu phản ánh xu hướng trung tâm
của một phân phối bao gồm nhiều tỷ suất lợi tức được tính trong một khoảng
thời gian cụ thể. Nó thể hiện thành quả tiêu biểu (mang tính đại diện) cho một
năm cụ thể. Do vậy, tỷ suất lợi tức trung bình cộng thường được sử dụng để
ước lượng kỳ vọng ở một năm cụ thể trong tương lai. Tuy nhiên, tỷ suất lợi
tức trung bình cộng không phải là chỉ tiêu chính xác nếu như chúng ta muốn
ước lượng thành quả đầu tư qua khoảng thời gian dài (lớn hơn 1 năm).
Tỷ suất lợi tức trung bình nhân được xem là tỷ suất lợi tức chính xác để
đánh giá một chứng khoán được đầu tư qua nhiều năm. Nó chính là tỷ lệ tăng
trưởng của giá trị chứng khoán theo thời gian. Do vậy, tỷ suất lợi tức trung
bình nhân thường được sử dụng để đánh giá thành quả đầu tư trong một thời
kỳ đã qua.
Lợi tức kỳ vọng của một chứng khoán
Khi cân nhắc quyết định đầu tư, các nhà đầu tư luôn cố gắng ước tính
lợi tức mà họ có thể nhận được. Tuy nhiên, không có gì đảm bảo rằng nhà đầu
tư chắc chắn nhận được lợi tức này. Thông thường, các nhà đầu tư xác định
lợi tức kỳ vọng dựa vào những giá trị lợi tức ước tính có thể và xác suất của
mỗi lợi tức đó. Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một chứng khoán được xác định
như sau:
n

E ( R ) = ∑ pi Ri
i

Trong đó: - E(R): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng.
- Tỷ suất lợi tức có thể nhận được trong tình huống i.

(1.5)




σ 2 = ∑ pi [ Ri − E ( R )]

2

(1.7)

i

+ Độ lệch chuẩn của tỷ suất lợi tức ( σ )
σ=

n

∑ p [R
i

i

− E ( R )]

2

(1.8)

i

Trong các phần trên, tỷ suất lợi tức kỳ vọng và rủi ro của chứng khoán
được xác định trên cơ sở phân tích những tình huống nhất định trong tương



R

: Tỉ suất lợi tức trung bình cộng.

- n: Số lượng tỉ suất lợi tức từ mẫu được quan sát trong quá khứ.
- Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro khác: Ngoài chỉ tiêu phương sai (hoặc
độ lệch chuẩn) được trình bày ở phần trên, các nhà đầu tư còn có thể sử dụng
thêm một số chỉ tiêu khác để đo lường rủi ro, gồm một số chỉ tiêu như:
+ Bán phương sai: Chỉ tiêu này được tính toán từ những giá trị lợi tức
có thể thấp hơn lợi tức kỳ vọng.
+ Một số chỉ tiêu khác (được mở rộng từ chỉ tiêu bán phương sai) là chỉ
tiêu được tính toán từ những giá trị lợi tức thấp hơn giá trị zero (lợi tức âm),
hoặc có thể được tính từ những giá trị lợi tức thấp hơn một giá chuẩn nào đó.
Mặc dù có một số chỉ tiêu đo lường rủi ro khác nhau, chỉ tiêu phương
sai (hoặc độ lệch chuẩn) vẫn là chỉ tiêu được sử dụng phổ biến nhất trong thực
tế đầu tư cũng như các nghiên cứu về lý thuyết đầu tư.
c. Đo lường lợi tức và rủi ro của danh mục đầu tư
Khi phân tích lợi tức và rủi ro trong danh mục đầu tư, vấn đề mà nhà
đầu tư quan tâm nhất là lợi tức và rủi ro của toàn bộ danh mục đầu tư mà họ
đanh nắm giữ (chứ không phải lợi tức và rủi ro của từng chứng khoán riêng
lẻ, mặc dù các chỉ tiêu này cũng quan trọng). Các cơ hội đầu tư mong muốn
(với lợi tức và rủi ro khác nhau) có thể tạo lập bằng cách kết hợp các chứng
khoán riêng lẻ.


18

Lợi tức kỳ vọng của một danh mục đầu tư
Lợi tức kỳ vọng của một danh mục đầu tư được xác định như sau:

σ AB = ∑ pi [ R A,i − E ( R A )][ RB ,i − E ( RB )]
n

(1.11)

i

Trong đó:
- σAB : Hiệp phương sai giữa tài sản A và B.
- RA,i: Tỷ suất lợi tức có thể nhận được trên tài sản A trong tình huống i.
- RB,i: Tỷ suất lợi tức có thể nhận được trên tài sản B trong tình huống i.
- E(RA): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng trên tài sản A.
- E(RB): Tỷ suất lợi tức kỳ vọng trên tài sản B.
- pi: Xác suất xảy ra tình huống i.


19

Hiệp phương sai của hai tài sản có thể âm (-), dương (+) hoặc bằng
không (0).
+ Hiệp phương sai dương: Lợi tức trên hai tài sản có mối quan hệ cùng
chiều với nhau. Khi lợi tức trên tài sản này tăng thì lợi tức trên tài sản kia
cũng tăng và ngược lại.
+ Hiệp phương sai âm: Lợi tức trên hai tài sản có mối quan hệ ngược
chiều với nhau. Khi lợi tức trên tài sản này tăng thì lợi tức trên tài sản kia
giảm và ngược lại,
Chúng ta biết rằng tỷ suất lợi tức trên hai chứng khoán biến động
ngược chiều nhau (hiệp phương sai âm), nhưng không thể biết được quan hệ
nghịch này là mạnh hay yếu. Để giải quyết vấn đề trên, chúng ta sử dụng hệ
số tương quan (correlation coefficient).