Một số mô hình định giá các tài sản trên thị trường chứng khoán

nh từ rất lâu và đến nay có sự phát triển mạnh mẽ. Nó đã được thiết lập ở hầu hết các nước có nền kinh tế thị trường và có thể nói không một nước nào có nền kinh tế phát triển mà không có sự hoat động của thị trường chứng khoán. Nhận thức đươc tầm quan trọng của thị trường chứng khoán, Việt Nam đã chính thức đưa thị trường chứng khoán vào hoạt động với sự khai trương của trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh vào ngày 20/7/2000. Tính đến nay thị trường chứng khoán của Việt Nam đã hoạt động được 8 năm, đã có những bước tiến nhất định. Có những thời điểm chỉ số vnindex lên tới hơn 1000 điểm Với hơn hai trăm cổ phiếu của hơn hai trăm công ty cổ phần. Tuy vậy so với những nước phát triển thị trường chứng khoán của VN là một thị trường non trẻ, thiếu kinh nghiêm bởi vậy sự phát triển của thị trường chứng khoán là không ổn định và không thể tránh khỏi tình trạng "bong bóng". Minh chứng cho điều này là sự sụt giảm nhanh chóng của chỉ số vn trong thời điểm gần đây, cùng với nó là hoạt động trên thị trường chứng khoán không còn mạnh mẽ, giá của các cổ phiếu đồng loạt giảm mạnh, các nhà đầu tư thua lỗ… điều này đã đặt ra một cái nhìn mới về thị trường chứng khoán Việt Nam, cần phải có sự thay đổi trong cách phân tích đánh giá thị trường, đã đến lúc Việt Nam phải có cách tiếp cận có hệ thống, khoa học, và dựa trên kinh nghiêm của các nước đi trước về thị trường chứng khoán. Đây cũng là lý do em đã chọn đề tài này. Với việc đưa ra một số mô hình định giá các tài sản tài chính cụ thể hơn là định giá một số cổ phiếu trên thị trường Việt Nam, em hy vọng một phần nào đấy đưa ra được một cái nhìn mới về việc định giá giá trị của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán và tạo cơ sở tin cậy cho các phân tích và đánh giá trên thị trường chứng khoán. Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Hoàng Đình Tuấn đã giúp đỡ em hoàn thành đề án này. Chương I. Đặc trưng cơ bản chuỗi lợi suất chứng khoán I. Giới thiệu chuỗi lợi suất của 5 cổ phiếu trên thị trường Số liệu sử dụng trong đề án là chuỗi giá của 5 cổ phiếu được đánh giá là các cổ phiếu blue-chip trên thị trường, trong đó: FPT: mã cổ phiếu của công ty cổ phần phát triển đầu tư công nghệ FPT SSI : mã cổ phiếu công ty cổ phần chứng khoán Sài Gòn SAM: mã cổ phiếu công ty cổ phần cáp và vật liệu viễn thông REE: mã cổ phiếu công ty cổ phần cơ điện lạnh ACB: mã cổ phiếu ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu Dữ liệu giá sử dụng lấy từ ngày 13/06/2007 đến 29/08/2008 với 301 quan sát là chuỗi giá theo ngày của 5 cổ phiếu Ta kí hiệu St là giá theo ngày của các cổ phiếu và Rt là lợi suất của cổ phiếu được tính theo công thức loga tỉ số giá cổ phiếu ngày hôm nay và ngày hôm trước II. Đặc trưng của các chuỗi lợi suất a. Cổ phiếu FPT Đặc trưng chuỗi loga gia: Lợi suất trung bình của cổ phiếu FPT: -0.003845, ta có thể thấy trong giá cổ phiếu FPT là giảm trong năm 2007-2008, với trung vị là -0.004435 3 và hệ số bất đối xứng S=0.1624 >0 phân phỗi của lợi suất tương đối bẹt hơn phân phỗi chuẩn,hệ só Pro của thống kê JB nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 do đó nó không phân phỗi chuẩn. b. cổ phiếu SSI Đặc trưng: Pro của JB nhỏ hơn 0.05 chuỗi lợi suất không phân phỗi chuẩn c. Cổ phiếu SAM Đặc trưng: d. Cổ phiếu REE Đặc trưng: Pro của thống kê JB lớn hơn 0.05 phân phối của chuỗi lợi suất của cổ phiếu là chuẩn e. cổ phiếu LAF Đặc trưng: Chuỗi lợi suất của cổ phiếu LAF không phân phối chuẩn. Chương II. Một số mô hình định giá tài sản tài chính I. Xây dựng danh mục tối ưu 1. Danh muc biên duyên Ta xây dựng danh mục biên duyên từ bảy cổ phiếu là CAN, REE, HAP, LAF, SGH, TMS, SAM. Ta tính lợi suất trung bình của các cổ phiếu và sử dụng công thức : Ry=(1+Rd)250 R σ CAN 3.89 33.5416 REE 23.32 28.03388 SAM 19.68 1120207 HAP 19.39 35.37764 LAF 15.34 37.36419 SGH 31.51 40.986 TMS 12.15 35.27071 Ta có ma trận corelation của bay cổ phiếu: corelation matrix CAN REE SAM HAP LAF SGH TMS can 0.7161 0.2097 0.2100 0.47304 0.4541 0.28555 0.270256 ree 0.209708 0.466782 0.219184 0.574094 0.372893 0.182715 0.233884 sam 0.332966 0.583609 1 0.448579 0.358206 0.261703 0.360074 hap 0.314128 0.202606 53687092 0.982288 0.410604 0.154422 0.191917 laf 0.454139 0.372893 0.338151 0.452589 0.985295 0.278526 0.338483 sgh 0.285557 0.182715 0.091773 0.347475 0.278526 0.876733 0.174836 tms 0.270256 0.233884 0.181017 0.400258 0.338483 0.174836 0.881879 Sử dụng phần mềm eview ta xây dựng được ma trạn hiệp phương sai của bảy cổ phiếu. Đây chính là ma trận V trong bài toán trung bình- phương sai covarian matrix CAN REE SAM HAP LAF SGH TMS CAN 805.6505 197.1885 7892468 561.3202 569.1522 392.5655 319.723 REE 197.1885 366.8434 6883185 569.371 390.5916 209.9384 231.259 SAM 11802913 6362588 6.74E+19 38928365 17186075 7089963 7582717 HAP 372.7518 200.9391 2.13E+15 1229.41 542.7593 223.9105 239.4724 LAF 569.1522 390.5916 14153522 598.2584 1375.554 426.5373 446.0735 SGH 392.5655 209.9384 4213553 503.8351 426.5373 1472.781 252.7444 TMS 319.723 231.259 7152077 499.4394 446.0735 252.7444 1097.078 Ta xây dựng bài toán tối ưu : wVw min Rw = Ro w = [1] Trong đó w là ma trận tỉ trọng các cổ phiếu trong danh mục tối ưu R là lợi suất của cổ phiếu tính theo năm V là ma trận hiệp phương sai của các cổ phiếu Sử dụng thủ tục Solver với các lợi suất cho trước ta được danh mục tối ưu, với độ dao động và tỉ trọng như sau: Lợi suất R wcan wree wsam whap wlaf wsgh wtms σ 4 0.99 0 0 0 0 0.01 0 28.15901 6 0.92 0 0 0 0 0.08 0 27.40894 9 0.81 0 0 0 0 0.19 0 26.5313 10 0.78 0 0 0 0 0.23 0 26.38105 13 0.67 0 0 0 0 0.33 0 26.37442 15 0.4 0.12 0.1 0.1 0.07 0.16 0.05 26.73855 19 0.19 0.16 0.13 0.13 0.09 0.23 0.07 28.29488 23 0 0.23 0.15 0.15 0.1 0.29 0.07 30.80406 25 0.24 0 0 0 0 0.76 0 32.35012 27 0 0.21 0.11 0.1 0.02 0.56 0 33.96513 31 0 0.06 0 0 0 0.94 0 36.34556 Ứng với mỗi lợi suất cho trước ta nhận được một danh mục có độ dao động hay rủi ro là nhỏ nhất ứng với các vecto tỷ trọng xác định được là nghiệm của bài toán tối ưu. Ta có thể thầy danh mục có độ rủi ro nhỏ nhất là danh mục ứng với lợi suất là Ro = 23 và độ rủi ro là 26.37. 2. Danh muc MVP Ta có danh mục MVP là danh mục có tỷ trọng là (0.67, 0, 0, 0, 0, 0.33, 0) lợi suất là 13, phương sai là 26.3744. Như vậy ta có danh muc biên duyên là các danh mục có mức lợi suất lớn hơn 13: là danh mục có mức lợi suất : 15, 19, 23, 25, 27, 31. tập hợp các danh mục này cho ta một biên hiệu qủa R II. Mô hình chỉ số đơn 1. Xây dựng mô hình Mô hình có dạng: ri = βoi + β1i rI + εi Trong đó ri là lợi suất của cổ phiếu i rI là lợi suất của danh mục tiếp tuyến Danh mục tiếp tuyên là danh mục đại diện thị trường nếu ta xet tất cả các tài sản rủi ro trên thị trường, nhưng trên thực tế lượng cổ phiếu lưu hành trên thị trường rất lớn do đó ta sử dụng chỉ số Vn-Index làm thay thế. Sử dụng eview ước lượng mô hình hồi quy, thu được kết quả sau a) Cổ phiếu FPT Từ kết quả ước lượng ta có: RFPT = 0.7722934271*VNINDEX - 0.00216752061 Pro của hệ số gắn với biến vn-index nhỏ hơn 0.05, ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ hệ số này. Như vậy tồn tại mối liên hệ giữa hai biến này Tuy nhiên mô hình được xây dựng trên các giả thiết, vì vậy ta cần kiểm tra giả thiết của các mô hình này Tự tương quan: bằng trực quan ta vẽ đồ thị biểu diễn sự phụ thuộc của phân dư thời kì t vào phần dư thời kì (t-1). Ta có thể thấy chúng tăng giảm không theo cùng một xu hướng có thể dự đoán không có hiện tượng tự tương quan. Để chắc chắn hơn ta kiểm định BG. Nhìn vào kết quả kiểm định thấy F = 0.026001 < (n-1)R2 = 0.026267 và p của chúng đề lớn hơn 0.05 như vậy chưa thể bác bỏ giả thiết không có hiện tượng tự tương quan. Có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan Phương sai sai số thay đổi : Tự kết quả ước lượng ta thấy giá trị F = 1.09 0.05 Có thể kết luận sai số của mô hình không phụ thuộc vào biến độc lập Kiểm định dạng hàm: ta sử dụng kiểm định Ramsey xác định xem hàm sử dụng có hợp lý hay không Fqs = 0.717< Ftk= 0.723 như vậy chưa thể bác bỏ giả thiết dạng hàm đúng. Hàm được sử dụng là phù hợp Trên thực tế để cho các kết luận trên đây là chính xác ta phải kiểm định tính dừng của biến và tính phân phối chuẩn của phần dư. Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư Giá trị p < 0.05 ta bác bỏ giả thiết u phân phối chuẩn Kiểm định tính dừng của các biến: vì các biến ta sử dụng đều là các biến có xu hướng tăng giảm nhất định theo thời gian vì vậy để tránh hiện tượng hồi quy giả mao trong quá trình ước lượng ta thực hiện kiểm định tính dừng của của các chuỗi biên sử dụng: lợi suất FPT và chỉ số Vn-Index Ta thấy trị tuyệt đối của t quan sát của biến FPT đều lớn hơn trị tuyệt đối của giá trị t với các mức ý nghĩa 1% 5% 10%. Chuỗi lợi suất FPT là chuỗi dừng, ta có thể xét chuỗi có dừng xu thế hay không thông qua việc lựa chọn biến thêm biến thời gian Tương tự như chuỗi lợi suất FPT ta cũng kết luận chuỗi Vn-Index là chuỗi dừng. Như vậy sử dụng các kiểm định như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, dạng hàm, tính phân phối chuẩn của phương sai, tính dừng của các biến ta đều có những kết luận tốt. Mô hình SIM ta sử dụng đối với biến FPT và chỉ số Vn- Index là chấp nhận được ta có thể tham khảo để ứng dụng trong thực tế. Áp dụng mô hình SIM với các biến còn lại RLAF = 1.073153074*VNINDEX + 0.003641893304 RREE = 0.6474969856*VNINDEX + 0.001162466596 RSAM = 0.9908820076*VNINDEX - 0.002519809186 RSSI = 0.7485128995*VNINDEX - 0.001947580817 RFPT = 0.7722934271*VNINDEX - 0.00216752061 Ta thấy cổ phiếu LAF có β = 1.07 > 1 và lớn nhất trong các cổ phiếu do vậy nó là cổ phiếu tương đối năng động và năng động nhất trong nhom cổ phiếu ta xet 2. Ứng dụng Xác định tổng rủi ro, rủi ro hệ thống và phi hệ thống Cổ phiếu FPT: Rủi ro riêng = = = = 0.00068 Tổng rủi ro = =0.0295502 = 0.00088 = β2 + Rủi ro phi hệ thống là : = ( - )/β2 = 0.00033 III. Mô hình CAPM 1. Xây dựng mô hình - ý nghĩa: mô hình CAPM là mô hình cân bằng thị trường, biễu diễn phần lợi suất của tài sản theo lợi suất thị trường có tính đến tác động của rủi ro - mô hình : ri = rf + βi(rm - rf) Trong đó ri : lợi suất của cổ phiếu rf : lợi suất của tài sản phi rủi ro rm: lợi suất của danh mục thị trường - kiểm định: ta sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ làm lãi suất tài sản phi rủi ro, lãi suất trái phiếu chính phủ năm 2008 là 8.5% , lợi suất danh mục thị trường ta sử dụng chỉ số Vn-Idex Ước lượng mô hình: : ri - rf = βi (rvnindex - rf ) +εi - áp dụng với lợi suất cổ phiếu FPT, ước lượng OLS ta thu được kết quả Từ kết quả hồi quy ta thấy giá trị p < 0.05 như vậy mô hình với hệ số β là có ý nghĩ, hệ số β của FPT là khoảng gần 0.8 tương đối năng động. Ta có thể đưa hệ số C vào mô hình nhưng khi kiểm định hệ số này không có ý nghĩa vì vậy mô hình không có hệ số chặn Thực hiện các kiểm định tương tự ta thu được kết quả sau: RFPTRF = 0.7893299414*VNRF RLAFRF = 1.045312887*VNRF RREERF = 0.6395753026*VNRF SAMRF = 1.01004017*VNRF SSIRF = 0.7639714208*VNRF Ta thấy cổ phiếu LAF và cổ phiếu SAM là hai cổ phiếu rất năng đông đối với thị trường, các cổ phiếu còn lại cũng tương đối năng động. đấy là các cổ phiếu có khả năng dẫn dắt thị trường nên hệ số beta của chúng tương đối lớn là một điều hợp lý. Ta có thể quan sát cac diễn biến của các cổ phiếu này trên thị trường để thấy được diễn biến của thị trường. 2. Ứng dụng Từ mô hình CAPM ta xác định hệ số beta của mỗi tài sản, là căn cứ quan trọng để xác định tính năng động của cổ phiếu. thông qua mô hình CAPM ta xác định được sư phụ thuộc của cổ phiếu vào lợi suất của danh mục thị trường từ đó có được điều chỉnh hợp lý cho danh mục đầu tư. Ta có thể xác định được rủi ro của mỗi loại tài sản. Mô hình CAPM là mô hình đơn giản dễ áp dụng hiện đang được sử dụng rất nhiều trong các phân tích kĩ thuật để phục vụ cho việc đánh giá các cổ phiếu, các danh mục đầu tư và trong định giá tài sản tài chính Chương III: Phân tích động thái giá cổ phiếu I. Mô hình ARCH Áp dụng với cổ phiếu FPT: ước lượng OLS phương trình: Rfpt = βo + βRfpt(-1) + ε 1. Kiểm định hiệu ứng ARCH Giá trị F quan sát lớn hơn giá trị F thống kê như vậy ta bác bỏ giả thiêt phương sai sai số không đổi. Vậy mô hình có hiệu ứng ARCH Ta tiến hành kiểm định phần dư thu được từ ước lượng để xem có tự tương quan hay không: Thông qua các giá thị Q quan sát ta thay phần dư không có hiện tượng tự tương quan. Như vậy ta thu được nhiễu trắng, tiếp tục kiểm định phần dư bình phương, ta có Nhìn lược đồ tương quan ta thấy mô hình có thể là mô hình GARCH. 2. Mô hình GARCH Ta tiến hành ước lượng GARCH (1,1). Sử dụng eview ta thu được kết quả sau: Ta thấy các giá trị p của hệ số c, arch 1, garch 1 lần lượt là 0.0416, 0, 0 đều nhỏ hơn 0.05. Do đó các hệ số này đều khác 0 một cách có ý nghĩa 3. Dự báo giá trị của độ rủi ro Ta có thể sử dụng mô hình này để dự báo giá trị của phương sai cho thời kì sau: dbao dong dbao tinh thu te 292 0.028648 0.045008 0.028988 1.15285E-07 0.000257 293 0.027831 -0.01024 0.028171 1.15516E-07 0.001475 294 0.027059 -0.05137 0.027399 1.15582E-07 0.006205 295 0.026328 0.045704 0.026668 1.15768E-07 0.000362 296 0.025635 0.04845 0.025975 1.15931E-07 0.000505 297 0.024978 0.04618 0.025318 1.15469E-07 0.000435 298 0.04845 0.04845 0.04879 1.15712E-07 1.16E-07 299 0.04618 0.04618 0.04652 1.15611E-07 1.16E-07 300 0.044112 0.032183 0.044452 1.15439E-07 0.000151 301 0.047414 0.046544 0.047754 1.15893E-07 1.47E-06 tổng sai số 1.15621E-06 0.009392 Ta thấy dự báo động cho ta sai số nhỏ hơn dự báo tĩnh. II. Quá Trình GBM Ta sử dụng chuỗi loga giá của cổ phiếu FPT, sử dụng eview kiểm định tính dừng. Các trị tuyệt đối của t quan sát đều nhỏ hơn giá trị t ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Như vậy ta chưa có cơ sở để bác bỏ giả thiết chuỗi không dừng. do đó quá trình loga của giá cổ phiếu tuân theo quá trình GBM Ta tiến hành ước lượng OLS mô hình: lnfpt = βo + β1lnfpt(-1) + β2ma(1) trong đó lnfpt là loga của giá cổ phiếu FPT lnfpt(-1) là loga giá của cổ phiếu FPT thời kì trước ma(1) là phương sai của mô hình ở thời kì trước Ta thấy các hệ số của lnfpt(-1) và ma (1) đều có ý nghĩa thống kê. Do đó mô hình là tương đối tôt Ta kiểm định phần dư, thấy phần dư là nhiễu trắng như vậy loga giá cổ phiếu FPT là một bước ngẫu nhiên Ta có thể dự báo một số giá trị lnfpt và so sánh với thực tế để đánh giá hiêu quẩ của mô hình: du báo thực tế Sai lech 4.559834 4.248495 0.096932 4.55737 4.276666 0.078795 4.554914 4.304065 0.062925 4.552466 4.330733 0.049165 4.550025 4.356709 0.037371 4.547592 4.382027 0.027412 4.545167 4.430817 0.013076 4.542749 4.477337 0.004279 4.540338 4.521789 0.000344 4.537935 4.569543 0.000999 KẾT LUẬN Trong năm 2008 khủng hoảng kinh tế diễn ra trên phạm vi toàn cầu, nó kéo theo những biến động xấu trên thị trường tài chính và một bộ phận của thị trường tài chính là thị trường chứng khoán cũng không nằm ngoài xu hướng đó. Việt nam với sự phát triển của thị trường tài chính trong xu thế hội nhập kinh tế thế giới chắc chắn không tránh khỏi những ảnh hưởng xấu từ cuộc khủng hoảng này. Khi thị trường chứng khoán hoạt động kém hiệu quả là nguyên nhân gây ra thiệt hại nặng nề về kinh tế bởi thị trường chứng khoán là một kênh dẫn vốn quan trọng cho nền kinh tế. Vì thế hoạt động trên thị trường chứng khoán cần được đánh giá một cách nghiêm túc, khoa học và có hiệu quả. Với đề tài này em đưa ra một số mô hình định giá các tài sản trên thị trường chứng khoán. Thông qua đó xác định rủi ro và định giá của một số cổ phiếu dưới tác động của thị trường. Trong khi làm đề án này do chưa có nhiều kinh nghiệm và kiến thức nên không tránh khỏi sai sót. Em rất mong sự góp ý của thầy giáo để bài làm của em được hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Hoàng Đình Tuấn đã giúp em hoàn thành đề án này. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Bài giảng phân tích và định giá tài sản tài chính, PGS.TS. Hoàng Đình Tuấn. 2. Giáo trình thị trừơng chứng khoán, Đại Học Kinh Tế Quốc Dân. 3. Giáo trình kinh tế lượng, PGS.TS Trần Quang Dong. 4. Giáo trình tài chính công ty, TS. Nguyễn Minh Kiêu 5. Trang Web sử dụng ._.