Đang tải... (xem toàn văn)
Hiểu về rủi ro và lợi nhuận, mô hình CAPM và Mô hình ba nhân tố FamaFrench RỦI RO VÀ LỢI NHUẬN Khái niệm tổng quát: lợi nhuận kỳ vọng cao hơn yêu cầu nhận lấy rủi ro cao hơn. Hầu hết các nhà đầu tư cảm thấy thoải mái với khái niệm rằng việc nhận rủi ro cao hơn là cần thiết để hy vọng sẽ kiếm được lợi nhuận cao hơn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi giải thích hai mô hình quan trọng đã được phát triển để làm rõ ràng mối quan hệ này. Sau đó, chúng tôi giải thích làm thế nào các công cụ này có thể được các nhà đầu tư sử dụng để đánh giá các tài sản như các quỹ tương hỗ. Tại sao các công ty có rủi ro cao hơn có lợi nhuận cao hơn? Bằng trực giác, một nhà đầu tư sẽ yêu cầu lợi nhuận kỳ vọng cao hơn để đổi lấy chấp nhận rủi ro lớn hơn. Và, chúng tôi nghiên cứu, quan sát thực tế mối quan hệ này khi chúng tôi nhìn lại lịch sử lợi nhuận dài hạn của các cổ phiếu, trái phiếu, và những chứng khoán ít rủi ro như trong biểu đồ đầu tiên. Để hiểu rõ vấn đề này, hãy tưởng tượng một khoản đầu tư dự kiến tạo ra 1 triệu USD vĩnh viễn mỗi năm. Một người có khả năng chi trả bao nhiêu cho tài sản như thế ? Câu trả lời phụ thuộc vào sự không chắc chắn hoặc rủi ro của dòng tiền. Với việc hoàn toàn chắc chắn rằng dòng tiền sẽ được thanh toán tất cả khi tới hạn, một nhà đầu tư sẽ chiết khấu tài sản với mức lãi suất phi rủi ro. Khi mức độ không chắc chắn tăng lên, lợi nhuận yêu cầu để đảm bảo cho rủi ro sẽ cao hơn nhiều, kết quả trong trường hợp giá thấp hơn nhiều thì nhà đầu tư sẽ sẵn sàng trả, đơn giản chỉ vì suất chiết khấu yêu cầu cao hơn. Hơn nữa, các nhà kinh tế đã giả định rằng các nhà đầu tư không thích rủi ro, điều đó có nghĩa là họ sẵn sàng hy sinh một phần lợi nhuận (và thậm chí còn chấp nhận lợi nhuận thấp hơn hiện giá của các khoản lợi nhuận trong tương lai được mong đợi) để giảm thiểu rủi ro. Nếu giả định này là đúng, chúng tôi mong muốn các nhà đầu tư yêu cầu lợi nhuận cao hơn để đảm bảo cho rủi ro tăng thêm mà nó được chấp nhận bởi những người nắm giữ các tài sản rủi ro hơn. Độ bất ổn như đại diện cho rủi ro Một tiêu chuẩn để do lường rủi ro được chấp nhận rộng rãi là độ bất ổn, giá trị mà lợi nhuận của tài sản thay đổi qua các khoảng thời gian liên tục, và được trích dẫn phổ biến nhất dưới dạng độ lệch chuẩn của lợi nhuận. Một tài sản có lợi nhuận thay đổi một cách đột ngột cho thấy có rủi ro lớn hơn, bởi vì giá trị của tài sản tại thời điểm mà nhà đầu tư muốn bán nó là khó dự đoán được. Ngoài ra, theo quan điểm thống kê độ bất ổn lớn hơn có nghĩa là giá trị tương lai tiềm tàng của tài sản có nhiều biến động, trải dài trong một khoảng rộng hơn. Sự đa dạng hoá và rủi ro hệ thống Mặc dù có một chút khác thường, sự bất ổn của từng cổ phiếu không phải là yếu tố quan trọng nhất khi đánh giá rủi ro. Hãy xem xét một tình huống trong đó một nhà đầu tư có thể không gánh chịu thêm chi phí để giảm sự bất ổn trong danh mục tài sản của mình. Điều này thường được thực hiện thông qua sự đa dạng hoá. Xem xét việc nắm giữ hai cổ phiếu có cùng lợi nhuận kỳ vọng, thay vì một cổ phiếu. Vì lợi nhuận từ cổ phiếu sẽ không tương quan hoàn toàn với nhau, không chắc rằng cả hai cổ phiếu sẽ trải qua những biến động (dương hoặc âm) đồng thời với nhau, làm giảm độ bất ổn của tổng thể danh mục đầu tư một cách hiệu quả. Miễn là tài sản không di chuyển theo một hướng với nhau (ít hơn tương quan hoàn toàn), độ bất ổn tổng thể có thể được giảm, mà không làm giảm lợi nhuận kỳ vọng, bằng việc phân bổ cùng một lượng tiền trên nhiều tài sản. Khái niệm đa dạng hoá này là một trong những nguyên lý chính của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại – sự bất ổn được giảm thiểu thông qua việc bổ sung thêm tài sản vào danh mục đầu tư. Tuy nhiên, cần lưu ý là tỷ lệ giảm bất ổn từ việc thêm tài sản giảm dần khi số lượng tài sản trong danh mục tăng lên. Như biểu đồ dưới đây thể hiện cho trường hợp quan trọng (20% bất ổn trên mỗi tài sản và hiệp phương sai bằng 0 giữa các tài sản). Nhìn chung quy luật của ngón tay cái là một danh mục đầu tư có chứa 30 hoặc nhiều hơn các tài sản được xem là đa dạng hoá tốt.
Hiểu về rủi ro và lợi nhuận, mô hình CAPM và Mô hình ba nhân tố Fama-French RỦI RO VÀ LỢI NHUẬN Khái niệm tổng quát: lợi nhuận kỳ vọng cao hơn yêu cầu nhận lấy rủi ro cao hơn. Hầu hết các nhà đầu tư cảm thấy thoải mái với khái niệm rằng việc nhận rủi ro cao hơn là cần thiết để hy vọng sẽ kiếm được lợi nhuận cao hơn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi giải thích hai mô hình quan trọng đã được phát triển để làm rõ ràng mối quan hệ này. Sau đó, chúng tôi giải thích làm thế nào các công cụ này có thể được các nhà đầu tư sử dụng để đánh giá các tài sản như các quỹ tương hỗ. Tại sao các công ty có rủi ro cao hơn có lợi nhuận cao hơn? Bằng trực giác, một nhà đầu tư sẽ yêu cầu lợi nhuận kỳ vọng cao hơn để đổi lấy chấp nhận rủi ro lớn hơn. Và, chúng tôi nghiên cứu, quan sát thực tế mối quan hệ này khi chúng tôi nhìn lại lịch sử lợi nhuận dài hạn của các cổ phiếu, trái phiếu, và những chứng khoán ít rủi ro như trong biểu đồ đầu tiên. Để hiểu rõ vấn đề này, hãy tưởng tượng một khoản đầu tư dự kiến tạo ra 1 triệu USD vĩnh viễn mỗi năm. Một người có khả năng chi trả bao nhiêu cho tài sản như thế ? Câu trả lời phụ thuộc vào sự không chắc chắn hoặc rủi ro của dòng tiền. Với việc hoàn toàn chắc chắn rằng dòng tiền sẽ được thanh toán tất cả khi tới hạn, một nhà đầu tư sẽ chiết khấu tài sản với mức lãi suất phi rủi ro. Khi mức độ không chắc chắn tăng lên, lợi nhuận yêu cầu để đảm bảo cho rủi ro sẽ cao hơn nhiều, kết quả trong trường hợp giá thấp hơn nhiều thì nhà đầu tư sẽ sẵn sàng trả, đơn giản chỉ vì suất chiết khấu yêu cầu cao hơn. Hơn nữa, các nhà kinh tế đã giả định rằng các nhà đầu tư không thích rủi ro, điều đó có nghĩa là họ sẵn sàng hy sinh một phần lợi nhuận (và thậm chí còn chấp nhận lợi nhuận thấp hơn hiện giá của các khoản lợi nhuận trong tương lai được mong đợi) để giảm thiểu rủi ro. Nếu giả định này là đúng, chúng tôi mong muốn các nhà đầu tư yêu cầu lợi nhuận cao hơn để đảm bảo cho rủi ro tăng thêm mà nó được chấp nhận bởi những người nắm giữ các tài sản rủi ro hơn. Độ bất ổn như đại diện cho rủi ro Một tiêu chuẩn để do lường rủi ro được chấp nhận rộng rãi là độ bất ổn, giá trị mà lợi nhuận của tài sản thay đổi qua các khoảng thời gian liên tục, và được trích dẫn phổ biến nhất dưới dạng độ lệch chuẩn của lợi nhuận. Một tài sản có lợi nhuận thay đổi một cách đột ngột cho thấy có rủi ro lớn hơn, bởi vì giá trị của tài sản tại thời điểm mà nhà đầu tư muốn bán nó là khó dự đoán được. Ngoài ra, theo quan điểm thống kê độ bất ổn lớn hơn có nghĩa là giá trị tương lai tiềm tàng của tài sản có nhiều biến động, trải dài trong một khoảng rộng hơn. Sự đa dạng hoá và rủi ro hệ thống Mặc dù có một chút khác thường, sự bất ổn của từng cổ phiếu không phải là yếu tố quan trọng nhất khi đánh giá rủi ro. Hãy xem xét một tình huống trong đó một nhà đầu tư có thể không gánh chịu thêm chi phí để giảm sự bất ổn trong danh mục tài sản của mình. Điều này thường được thực hiện thông qua sự đa dạng hoá. Xem xét việc nắm giữ hai cổ phiếu có cùng lợi nhuận kỳ vọng, thay vì một cổ phiếu. Vì lợi nhuận từ cổ phiếu sẽ không tương quan hoàn toàn với nhau, không chắc rằng cả hai cổ phiếu sẽ trải qua những biến động (dương hoặc âm) đồng thời với nhau, làm giảm độ bất ổn của tổng thể danh mục đầu tư một cách hiệu quả. Miễn là tài sản không di chuyển theo một hướng với nhau (ít hơn tương quan hoàn toàn), độ bất ổn tổng thể có thể được giảm, mà không làm giảm lợi nhuận kỳ vọng, bằng việc phân bổ cùng một lượng tiền trên nhiều tài sản. Khái niệm đa dạng hoá này là một trong những nguyên lý chính của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại – sự bất ổn được giảm thiểu thông qua việc bổ sung thêm tài sản vào danh mục đầu tư. Tuy nhiên, cần lưu ý là tỷ lệ giảm bất ổn từ việc thêm tài sản giảm dần khi số lượng tài sản trong danh mục tăng lên. Như biểu đồ dưới đây thể hiện cho trường hợp quan trọng (20% bất ổn trên mỗi tài sản và hiệp phương sai bằng 0 giữa các tài sản). Nhìn chung quy luật của ngón tay cái là một danh mục đầu tư có chứa 30 hoặc nhiều hơn các tài sản được xem là đa dạng hoá tốt. Độ bất ổn có thể được giảm một cách hiệu quả mà không tốn chi phí đáng kể bằng cách đa dạng hoá, vì vậy có nghĩa là các nhà đầu tư sẽ không được bù đắp một phần của biến động mà chỉ đơn thuần là đặc trưng riêng cổ phiếu và không có tác động đến một danh mục đầu tư đa dạng tốt. Loại bất ổn này được gọi là rủi ro không có tính hệ thống trong các nghiên cứu tài chính. Bởi vì, nó không tác động đến toàn bộ thị trường, nhưng chỉ đơn thuần là sự hiện diện thêm "nhiễu” ngẫu nhiên trong lợi nhuận của một tài sản cụ thể nào đó. Vì, nhiễu ngẫu nhiên này có lợi nhuận kỳ vọng bằng không, nó có thể được đa dạng hoá bằng cách thêm chứng khoán cho danh mục đầu tư. Giá trị rung bình của nó sẽ bằng không, và độ lệch chuẩn của nó sẽ giảm khi nhiều tài sản được thêm vào. Phần mở rộng hợp lý của lập luận này là có đủ tài sản trong một danh mục đầu tư, độ bất ổn của danh mục đầu tư phù hợp với toàn thị trường. Như vậy, nhà đầu tư chỉ nên mong đợi được bù đắp cho rủi ro mà không thể được đa dạng hoá (tức là rủi ro hệ thống). Beta như là một biện pháp đo lường rủi ro hệ thống Như đã đề cập ở trên, một tài sản thể hiện cả hai rủi ro hệ thống và không hệ thống. Phần bất ổn của nó được xem là hệ thống được đo lường bằng mức độ mà lợi nhuận của nó thay đổi liên quan đến toàn thị trường. Để xác định mức độ bất ổn này, một tham số được gọi là beta đã được hình thành như là một công cụ đo lường sự đóng góp rủi ro của một chứng khoán riêng lẻ đối với danh mục đầu tư được đa dạng hoá tốt: Trong đó: : là lợi nhuận của tài sản. : là lợi nhuận của thị trường. : là phương sai của lợi nhuận thị trường. : là hiệp phương sai giữa lợi nhuận thị trường và lợi nhuận tài sản. Trong thực tế, beta được tính toán bằng cách sử dụng tỷ suất sinh lợi trong quá khứ đối với tài sản và thị trường, với danh mục đầu tư thị trường được đại diện bởi một chỉ số rộng như S&P 500 hoặc Russell 2000. Loại dữ liệu này được phổ biến rộng rãi từ các cơ sở dữ liệu tài chính và có thể được tải vào các gói phần mềm như Excel hay SPSS cho thao tác dễ dàng. Để xác định beta của một danh mục đầu tư, chúng tôi chỉ đơn giản là tính trung bình betas của những chứng khoán riêng lẻ, xác định tỷ trọng bởi vốn hoá thị trường của mỗi chứng khoán. Phần tiếp theo mô tả một phương pháp đo lường rủi ro có thể được sử dụng như thế nào trong mô hình đểmô tả mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và lợi nhuận kỳ vọng. CAPM Những giả thiết quan trọng trong việc xây dựng mô hình: Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) cố gắng để định lượng các mối quan hệ giữa beta của một tài sản và lợi nhuận kỳ vọng tương ứng của nó. Mô hình CAPM làm đơn giản hoá các giả định, mà nó phù hợp nhất đối với những chú thích về hành vi của các nhà đầu tư và sự hiện diện của một yếu tố rủi ro chung duy nhất. Giả định đầu tiên là các nhà đầu tư chỉ quan tâm đến lợi nhuận kỳ vọng và độ bất ổn. Do đó, khi người tiêu dùng hợp lý, họ sẽ luôn luôn tối đa hóa lợi nhuận kỳ vọng cho bất kỳ mức độ bất ổn dự kiến nào. Thứ hai, tất cả các nhà đầu tư có niềm tin đồng nhất về việc điều hòa giữa rủi ro / phần thưởng trên thị trường. Giả định thứ ba là chỉ có một yếu tố rủi ro là phổ biến đối với một danh mục đầu tư thị trường trên nhiều lĩnh vực. Yếu tố rủi ro này là rủi ro thị trường có hệ thống mà nó khiến cho các bất ổn không thể đa dạng hóa được. Các nhà đầu tư đã cho rằng việc nắm giữ danh mục đầu tư đa dạng, khi đó thị trường không thưởng các nhà đầu tư cho việc nắm giữ rủi ro có thể đa dạng hóa. Kết quả là, mô hình CAPM chỉ ra rằng nếu beta của một chứng khoán được biết trước thì có thể tính toán được lợi nhuận kỳ vọng tương ứng. Lý luận của mô hình: Phát triển từ trực giác Để xây dựng nền móng cho mô hình này, đầu tiên xem xét một tài sản không có biến động, và do đó, không có rủi ro, do đó, lợi nhuận của nó không thay đổi theo thị trường. Kết quả là, tài sản có beta bằng không và lợi nhuận kỳ vọng sẽ bằng lãi suất phi rủi ro. Tiếp theo, hãy xem xét một tài sản biến động theo sát với thị trường, hoặc có beta là một. Kết quả của mối tương quan hoàn hảo với thị trường, tài sản này, theo định nghĩa, sẽ mang lại lợi nhuận bằng mức lợi nhuận trên thị trường, E(r A ) = E(r M ). Cuối cùng, suy nghĩ về một tài sản mà trải qua những dao động lớn hơn trong chu kỳ lợi nhuận so với thị trường, hoặc có beta lớn hơn một. Chúng tôi hi vọng tài sản này mang lại lợi nhuận vượt trội hơn so với thị trường như là sự đền bù cho rủi ro đặc biệt này. Nếu chúng ta khái quát mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng của tài sản và những tổn thất dễ xảy ra đối với rủi ro thị trường, chúng tôi đã đưa đến phương trình CAPM: trong đó: r f là lãi suất phi rủi ro, và (E (r M ) – r f ) là lợi nhuận vượt trội kỳ vọng của danh mục thị trường so với lãi suất phi rủi ro, thường được gọi là phần bù rủi ro vốn cổ phần. Về cơ bản, mô hình CAPM chỉ ra rằng một tài sản được mong chờ sẽ mang lại lợi nhuận bằng lãi suất phi rủi ro cộng với một phần thưởng cho việc nắm giữ rủi ro mà nó được đo lường bởi beta của tài sản đó. Đồ thị dưới đây giải thích mối quan hệ được dự đoán giữa beta và lợi nhuận kỳ vọng, được gọi là đường biểu diễn của thị trường chứng khoán (Security Market Line). Trong tiếng Anh, beta là tỷ lệ giữa lợi nhuận vượt trội kỳ vọng của một tài sản liên quan với lợi nhuận vượt trội của toàn thể thị trường, lợi nhuận vượt trội kỳ vọng được định nghĩa là lợi nhuận trên bất kỳ những gì mà tài sản mang lại không bằng lợi nhuận của tài sản phi rủi ro. Ví dụ, một cổ phiếu với beta là 1.5 sẽ được được kỳ vọng mang lại lợi nhuận vượt trội 15% trong suốt khoảng thời gian, khi mà mức lợi nhuận từ thị trường khi nắm giữ tài sản phi rủi ro chỉ là 10%. Thực tế, beta là một cách để thể hiện ý tưởng rằng lợi nhuận kỳ vọng nhạy cảm hơn đối với những dao động của thị trường cho những tài sản có sự tương quan cao so với thị trường. Mô hình CAPM như một công cụ để đánh giá các nhà quản lý Quỹ Mô hình CAPM dự đoán rằng một tài sản cụ thể hoặc lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư có liên quan như thế nào đến rủi ro và lợi nhuận của thị trường, mô hình CAPM cũng được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của các nhà quản lý quỹ. Những nhà hoạt động quản lý quỹ cố gắng thực hiện tốt hơn thị trường bằng cách lựa chọn các cổ phiếu trong danh mục đầu tư dựa trên nghiên cứu và các quan điểm được đưa ra. Một trong những câu hỏi quan trọng xung quanh lợi nhuận thu được là cho dù nhà quản lý quỹ thực sự đạt được lợi nhuận cao hơn so với những gì được nhà quản lý đã dự báo về rủi ro. Mô hình CAPM cho chúng ta một ước tính lợi nhuận cần có được, chấp nhận một mức beta rủi ro của danh mục đầu tư. Nếu lợi nhuận thực lớn hơn so với lợi nhuận dự báo từ các mô hình CAPM, những điều này hướng đến "giá trị gia tăng”; nếu nhà quản lý đạt được lợi nhuận bằng hoặc thấp hơn, anh ta có thể là "chỉ thu hồi phí" nhưng không gia tăng thêm giá trị đầu tư. Dựa vào thảo luận trước đây của chúng tôi về sự cân bằng rủi ro / lợi nhuận, chúng ta có thể thấy rằng một cách để một người quản lý tăng lợi nhuận kỳ vọng vào một quỹ nào là đầu tư ở những trường hợp có thể có sự rủi ro hệ thống lớn hơn. Trong thực tế, bằng cách chấp nhận thêm sai lệch, nhà quản lý có thể làm tăng độ nhạy cảm beta (vì do rủi ro danh mục đầu tư) của quỹ và do đó tăng lợi nhuận kỳ vọng. Trong khi một vài nhà đầu tư có thể lựa chọn để chấp nhận rủi ro lớn hơn để tăng lợi nhuận kỳ vọng, giá trị thực tế bắt nguồn từ một nhà quản lý quỹ tương hỗ, người mà có thể phân phối lợi nhuận cao hơn tại mức độ rủi ro giống nhau hoặc mức độ rủi ro được giảm thiểu. Về cơ bản, chúng tôi đang đòi hỏi liệu xem nhà quản lý có thể tạo ra một danh mục đầu tư mà sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn so với dự đoán của mô hình CAPM. So sánh lợi nhuận thu được từ một danh mục đầu tư với lợi nhuận kỳ vọng của nó được dự báo bởi mô hình CAPM. Sự khác biệt là "lợi nhuận vượt trội”, mà thường được gọi là "α" (hoặc, alpha). Bằng đồ thị, nếu α là lớn hơn không, danh mục đầu tư này sẽ nằm bên trên đường biểu diễn rủi ro của thị trường chứng khoán (Security Market Line). Việc có hiện diện hoặc không hiện diện của một alpha dương có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của nhà quản lý. Phân tích Hồi quy : một công cụ để sử dụng mô hình CAPM Để phân biệt liệu xem một nhà quản lý có làm tăng thêm giá trị, chúng ta có thể phân tích danh mục đầu tư nhà quản lý bằng cách sử dụng mô hình CAPM và phân tích hồi quy. Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi muốn biết lợi nhuận trên một tài sản cụ thể hoặc danh mục đầu tư thay đổi liên quan đến lợi nhuận của thị trường như thế nào. Chúng tôi cần ba chuỗi dữ liệu thời gian để chạy hồi quy. Trước tiên, chúng tôi cần lợi nhuận (thường là hàng tháng) cho cổ phiếu mà chúng tôi đang tính toán beta trong một khoảng thời gian có ý nghĩa (thường là 3 hoặc 5 năm). Thứ hai, chúng tôi cần lợi nhuận theo chỉ số chung của thị trường trong cùng giai đoạn. Cuối cùng, chúng ta cần lợi nhuận phi rủi ro trong giai đoạn tương ứng. Không có gì đáng ngạc nhiên, phương trình có vẻ rất giống với phương trình CAPM đã được giới thiệu ở trên: Lưu ý thêm về alpha, được dùng để thể hiện giá trị gia tăng tiềm năng của một nhà quản lý quỹ. Hơn nữa, chú ý rằng thuật ngữ beta trong công thức hồi quy là tương đương với thuật ngữ beta đã được giới thiệu trước đó, và được tính theo cách tương tự. Bằng việc sắp xếp lại các thuật ngữ đôi chút, chúng ta sẽ có thể chạy một hồi quy và xác định liệu xem α dương có thực sự tin cậy hay không. Để kiểm tra, chúng tôi thiết lập dữ liệu như lợi nhuận vướt mức (excess returns), trừ thuật ngữ r f từ cả hai phía của phương trình. Bây giờ phương trình có dạng quen thuộc của một mô hình tuyến tính và chúng tôi có thể quay ngược về quá khứ để nhận ra lợi nhuận vượt trội quỹ (hoặc chứng khoáng cá biệt) trái ngược với quan sát quá khứ về lợi nhuận vượt trội thị trường. Một cách có hiệu quả, kết quả hồi quy đưa đến một tập hợp các điểm phân tán trên đồ thị và xác định đường thẳng gần nhất phù hợp với những điểm này. Beta là độ dốc của đường thẳng này. Alpha, hệ số cắt trên trục tung, cho thấy quỹ đã tốt hơn bao nhiêu so với dự báo từ mô hình CAPM. Điều này được thể hiện trên đồ thị như sau: Đường hồi quy dự kiến sẽ đi qua gốc tọa độ nếu alpha bằng không, và alpha có thể là số âm trong một số trường hợp. P hê bình về mô hình CAPM Trong khi mô hình CAPM là một công cụ vô cùng đơn giản và hữu ích thì cũng có những mối quan tân đến tính hiệu quả chung của mô hình. Một vài lời chỉ trích từ những nghiên cứu hàn lâm nổi bật trong những năm gần đây: Khả năng dự đoán đúng của mô hình CAPM có vấn đề. Khi lợi nhuận thật sự được so sánh với lợi nhuận từ mô hình CAPM kỳ vọng đạt được, chúng tôi thấy rằng mô hình thường không chính xác. Chúng tôi tìm ra rằng mô hình CAPM thường đạt được một số đo R 2 chỉ khoảng 0,85. Trong khi giá trị R 2 tương đối cao là một trong những lý do chính cho sự phổ biến của mô hình CAPM, nó cũng làm nổi bật thực tế khoảng 15% thay đổi trong lợi nhuận quan sát vẫn không giải thích được. Ngoài ra, nhiều nhà nghiên cứu tin rằng những yếu tố rủi ro khác có tác động đáng kể đến lợi nhuận kỳ vọng trên thị trường. Kết quả là, sự đơn giản của giả định trong mô hình CAPM chỉ có một yếu tố rủi ro duy nhất được đưa vào để giải thích lợi nhuận kỳ vọng. Những ý kiến phê phán trong nhiều trường hợp tương quan với nhau, những cải tiến trong bất kỳ một trong những lĩnh vực này chắc chắn sẽ có ảnh hưởng đến những ý kiến khác. Bởi vì khả năng dự đoán và giải thích của mô hình CAPM bị ràng buộc bởi cấu trúc của mô hình, giả định của một yếu tố rủi ro duy nhất đã thúc đẩy nhiều nghiên cứu hàn lâm gần đây đưa vào phân tích giá chứng khoán. Những yếu tố bổ sung để làm tăng khả năng dự đoán: Rõ ràng rằng hiện nay có vô số các yếu tố rủi ro công ty phải đối mặt. Một vài yếu tố trong số đó là rủi ro thị trường, rủi ro phá sản, rủi ro tiền tệ, rủi ro nhà cung cấp,….; và mô hình CAPM sử dụng một yếu tố duy nhất để mô tả rủi ro tổng thể, điều này dường như hợp lý rằng một mô hình bao gồm nhiều yếu tố phụ mà có thể cung cấp thêm mô hình mô tả và dự báo hơn. Các yếu tố bổ sung cho phép góp phần nhiều rủi ro cụ thể mà một công ty dễ bị tổn thất . Một cách hiệu quả, yếu tố rủi ro duy nhất có thể được phân tích theo nhiều khía cạnh. Hơn nữa, từ quan điểm thống kê, việc bổ sung thêm các biến độc lập vào phương trình hồi quy thường cải thiện khả năng giải thích của mô hình. Vì những lý do này, những mô hình đa biến nới lỏng giả định và sự hạn chế của một yếu tố rủi ro duy nhất và tìm kiếm các yếu tố khác có ảnh hưởng đến lợi nhuận kỳ vọng đối với các tài sản. Kết quả của nhiều giả thuyết liên quan đến các yếu tố rủi ro khác nhau và sự phong phú của dữ liệu có sẵn liên quan đến cổ phiếu được giao dịch công khai, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện với mục tiêu nhận dạng các yếu tố rủi ro bổ sung mà nó có khả năng dự báo mạnh. Mô hình ba nhân tố của FAMA AND FRENCH Giải thích biến động của lợi nhuận bằng biến quy mô và biến tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách Hai nhà nghiên cứu nổi tiếng Eugene Fama và Ken French đã thực hiện nghiên cứu sâu và rộng trong lĩnh vực này và đã tìm thấy rằng ngoài rủi ro thị trường thì các biến mô tả khác là "tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách" và "quy mô" là các biến quan trọng nhất để giải thích cho biến động của lợi nhuận thực các cổ phiếu được giao dịch công khai. Để đại diện cho những rủi ro này, họ xây dựng hai biến: SMB để giải quyết vấn đề rủi ro về quy mô và HML để giải quyết vấn đề rủi ro về giá trị thị trường. Fama và French lần đầu tiên công bố phát hiện của họ về các biến này vào năm 1992 và họ đã tiếp tục hoàn thiện công việc sau đó. Các biến SMB và HML Biến quy mô – SMB: đại diện cho phí bảo hiểm rủi ro qui mô SMB là viết tắt cho nhỏ trừ lớn, nó được thiết kế để đo lường cho lợi nhuận của các nhà đầu tư nhận được bằng cách đầu tư vào cổ phiếu của các công ty có vốn hóa thị trường tương đối nhỏ. Lợi nhuận này thường được gọi là "chi phí bảo hiểm qui mô". Trong thực tế, các biến SMB hàng tháng được tính bằng lợi nhuận trung bình của 30% cổ phiếu nhỏ nhất trừ đi lợi nhuận trung bình của 30% các cổ phiếu lớn nhất trong tháng đó. Một SMB dương (>0) trong một tháng cho thấy các cổ phiếu vốn hóa nhỏ đã vượt trội so với các cổ phiếu vốn hóa lớn trong tháng đó. Một SMB âm (<0) trong một tháng cho thấy hiệu quả tốt hơn các công ty có vốn hoá lớn. Với CAPM, khi thực hiện phân tích hiệu quả cụ thể, chúng tôi sử dụng biến SMB tính toán cho từng giai đoạn thời gian, phổ biến nhất là hàng tháng, và nhằm mục đích là dự đoán (lợi nhuận vượt mức được tính bằng phần bù rủi ro "alpha"), chúng tôi sử dụng dữ liệu quá khứ của các biến hoặc dự đoán phí bảo hiểm qui mô cho hiện tại. Tham chiếu tại các số liệu trung bình trong lịch sử thời điểm từ tháng 7 năm 1926 đến tháng 7 năm 2002, biến SMB hàng năm khoảng 3,3% 1 , và trong một bài nghiên cứu gần đây, Ken French nói rằng ông tin rằng mức phí bảo hiểm SMB ngày hôm nay là trong phạm vi từ 1,5-2,0% 2 . Biến giá trị sổ sách trên giá thị trường – HML HML là viết tắt cho cao trừ thấp, được xây dựng để đo lường "chi phí bảo hiểm cho giá trị thị trường", cung cấp cho các nhà đầu tư đầu tư vào các công ty có giá trị thị trường thị trường trên giá trị thị trường sổ sách cao (bản chất của giá trị thị trường của công ty được tính toán như tỷ lệ tương đối giữa trị thị trường và giá trị thị trường công ty, thường được thể hiện bằng chỉ số B/M). Xây dựng một mô hình tương tự như SMB, HML được tính bằng lợi nhuận trung bình cho 50% cổ phiếu với tỷ lệ B/M cao nhất trừ đi lợi nhuận trung bình của 50% cổ phiếu với tỷ lệ B/M thấp nhất mỗi tháng. HML dương (>0) trong một tháng cho thấy cổ phiếu giá trị vượt trội so với cổ phiếu tăng trưởng trong tháng đó. HML âm (<0) trong một tháng cho thấy các cổ phiếu tăng trưởng tốt hơn cổ phiếu giá trị. Trong khoảng thời gian từ 1926 đến 2002, phí bảo hiểm cho giá trị thị trường của những cổ phiếu này hàng năm trung bình khoảng 5,1% 3 và gần đây khoảng 3,5-4,0% 4 được trích dẫn bởi một bài viết của Ken French. Giải thích các biến Trong thực tế, các biến SMB và HML lần đầu tiên đã thu hút sự chú ý và tiếp tục được sử dụng phổ biến nhất đơn giản chỉ vì nó có khả năng dự đoán cao hơn bằng việc bổ sung thêm hai biến mà các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm bằng một giá trị khoảng 0,95. Điều đó giải thích 1 Lecture note "The cross-section of expected returns", Investments Course Fall 2003, Ken French 2 Investments Course Fall 2003 Review Session, November 3, 2003 3 Lecture note "The cross-section of expected returns", Investments Course Fall 2003, Ken French 4 Investments Course Fall 2003 Review Session, November 3, 2003 [...]... với ba biến rủi ro Cuối cùng, lợi ích của hồi quy với mô hình ba nhân tố gấp hai lần khi so sánh với mô hình CAPM giản đơn Đầu tiên, mô hình ba nhân tố giải thích nhiều hơn các biến lợi nhuận đạt được, thể hiện giá trị R2 là 0,95 và cao hơn.Thứ hai, trên thực tế mô hình ba nhân tố thường cho rằng một alpha dương được tìm thấy trong hồi quy CAPM chỉ là một kết quả của rủi ro đối với cả biến HML hoặc SMB,... đến ba biến rủi ro: rủi ro thị trường, rủi ro qui mô, và rủi ro "giá trị" Các hệ số trong mô hình này có cách giải thích tương tự như phiên bản beta trong CAPM ở trên là một hệ số đo lường ảnh hưởng của rủi ro thị trường lên một tài sản (mặc dù phiên bản beta này sẽ có một giá trị thị trường khác nhau từ phiên bản beta trong mô hình CAPM do các biến được thêm vào), sA đo lường mức độ ảnh hưởng của rủi. .. tôi cần dữ liệu về lợi nhuận trên toàn bộ chỉ số thị trường trong cùng kỳ Thứ ba, chúng tôi cần lợi nhuận phi rủi ro trong cùng khoảng thời gian tương tự Thứ tư và thứ năm, chúng ta cần tính toán các biến SMB và HML trong mỗi tháng Chúng tôi kết hợp mô hình ba nhân tố trong cùng một đẳng thức, trừ lãi suất phi rủi ro từ mỗi bên của phương trình và giới thiệu khái niệm alpha (tức là, lợi nhuận vượt... được mô tả bởi mô hình ba biến Hồi quy đa biến và đánh giá quản lý với mô hình ba nhân tố Bây giờ chúng ta có thể thấy được khả năng của mô hình ba nhân tố trong việc phân loại quỹ tương hỗ và chứng minh khả năng lựa chọn của các nhà đầu tư khi đối diện với các biến rủi ro chắc chắn, phần mở rộng hợp lý được áp dụng cho những kết luận từ hiệu quả hoạt động trong quá khứ của các nhà quản lý quỹ và cải... gặp phải khó khăn trong ngắn hạn, thì có vẻ như rằng họ sẽ đương đầu với nguy cơ phá sản hay các khó khăn tài chính khác hơn là rủi ro từ phía các đối tác có giá trị thị trường cao hơn Xây dựng mô hình ba nhân tố: Bằng cách kết hợp các biến rủi ro thị trường ban đầu và các biến mới được phát triển, chúng tôi sử dụng mô hình ba biến Fama French Tương tự như CAPM, mô hình này mô tả lợi nhuận kỳ vọng dựa... khả năng giải thích và dự đoán lợi nhuận thực tế Mô hình 3 nhân tố của Fama-French mở rộng khả năng của mô hình này bằng cách thêm hai biến rủi ro đặc biệt - SMB và HML Ba biến phối hợp giải thích hầu hết độ nhạy cảm của lợi nhuận đối với rủi ro Cả hai mô hình này có nhiều công dụng quan trọng Hai công dụng được thảo luận trong phần này là khả năng để phân loại đầu tư phụ thuộc vào lợi nhuận của họ biến... ảnh hưởng của rủi ro qui mô và hA đo lường mức mức độ tác động của các rủi ro giá trị thị trường SMB và HML cung cấp thêm mô tả qui mô của rủi ro Một ngụ ý chính của mô hình ba biến là nhà đầu tư có thể lựa chọn tỷ trọng danh mục đầu tư của họ bằng độ nhạy cảm nhiều hơn hoặc ít hơn đối với mỗi biến rủi ro cụ thể, và do đó có thể nhắm đến mục tiêu chính xác hơn đối với các mức độ lợi nhuận kỳ vọng khác... công cụ để giúp nhà đầu tư hiểu sự đánh đổi giữa rủi ro / lợi ích mà họ phải đối mặt khi thực hiện đầu tư Chúng tôi lần đầu tiên giới thiệu CAPM, với sự đơn giản vốn có của nó, liên kết hiệp phương sai của rủi ro thị trường với lợi nhuận mong đợi Sự đơn giản của nó giúp xây dựng các khái niệm trực quan của mô hình lợi nhuận như một hàm của rủi ro Sự đơn giản của mô hình CAPM cũng là nhược điểm lớn... vọng khác nhau Phân loại Quỹ với mô hình ba biến Một trong những tính năng hấp dẫn của mô hình ba biến là nó cung cấp cách để phân loại quỹ tương hỗ theo những rủi ro qui mô và rủi ro giá trị thị trường mà danh mục đầu tư của mình dễ gặp phải, và do đó phí bảo hiểm lợi nhuận được kỳ vọng như là kết quả việc nắm giữ tài sản Bằng cách sử dụng phân loại này cung cấp hai lợi ích chính Phân loại Quỹ thành... quản lý thực tế Đánh giá quỹ trong thực tiễn (1) - Legg Mason (bằng cách sử dụng mô hình CAPM) Quỹ Legg Mason Value Prim đạt lợi nhuận hàng năm là 27,3% từ tháng 9/1982 đến tháng 12/1986, trong khi tỷ suất sinh lợi trên thị trường chỉ đạt mức 21,6% Người quản lý quỹ có thể tuyên bố lợi nhuận vượt quá là do khả năng đặc biệt của họ trong việc lựa chọn cổ phiếu Với mô hình CAPM và hồi quy, chúng tôi có thể . Hiểu về rủi ro và lợi nhuận, mô hình CAPM và Mô hình ba nhân tố Fama-French RỦI RO VÀ LỢI NHUẬN Khái niệm tổng quát: lợi nhuận kỳ vọng cao hơn yêu cầu nhận lấy rủi ro cao hơn. Hầu. các mức độ rủi ro khác nhau với ba biến rủi ro. Cuối cùng, lợi ích của hồi quy với mô hình ba nhân tố gấp hai lần khi so sánh với mô hình CAPM giản đơn. Đầu tiên, mô hình ba nhân tố giải thích. mô hình ba nhân tố: Bằng cách kết hợp các biến rủi ro thị trường ban đầu và các biến mới được phát triển, chúng tôi sử dụng mô hình ba biến Fama French. Tương tự như CAPM, mô hình này mô tả lợi