11/24/2016 BÀI GIẢNG MƠ HÌNH PHÂN TÍCH VÀ ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN TÀI CHÍNH Bộ mơn Tốn Tài Khoa Tốn Kinh tế Website: www.mfe.edu.vn 11/24/2016 THƠNG TIN HỌC PHẦN o Tiếng Anh: THE MODELS FOR ANALYZING AND EVALUATING THE FINANCIAL ASSETS o Mã học phần: TOTC1108 o Số tín chỉ: 03 o Điểm đánh giá: • Điểm giảng viên đánh giá: 10% • Điểm kiểm tra kỳ- tập lớn: 30% • Điểm thi cuối kỳ: 60% 11/24/2016 BÀI GIẢNG MƠ HÌNH TCQT 11/24/2016 THƠNG TIN HỌC PHẦN o Trình độ: Cho sinh viên chun ngành Tốn tài tốn kinh tế năm thứ o Sinh viên trang bị kiến thức môn học: Kinh tế học, kinh tế lượng, Mơ hình Tốn kinh tế, Tối ưu hóa 11/24/2016 BÀI GIẢNG MƠ HÌNH TCQT THƠNG TIN HỌC PHẦN Nhiệm vụ ngƣời học Để môn học mang lại hiệu cao lý thuyết ứng dụng thực tế, yêu cầu ngƣời học cần phải đáp ứng yêu cầu sau: - Có kiến thức Giải tích ngẫu nhiên Kinh tế lượng - Tìm hiểu, nghiên cứu cập nhập thông tin biến số kinh tế - tài quan trọng: giá lợi suất tài sản, lãi suất tiền gửi cho vay, tỷ giá hối đoái, số thị trường, tỷ lệ lạm phát, cổ tức sách cổ tức, số tài cơng ty,… - Thái độ học tập nghiêm túc 11/24/2016 BÀI GIẢNG MƠ HÌNH TCQT 11/24/2016 THÔNG TIN HỌC PHẦN Mục tiêu học phần  Trang bị cho sinh viên công cụ tốn phân tích định giá tài sản tài  Các mơ hình định giá tài đại giới  Ứng dụng mơ hình điều kiện Việt Nam 11/24/2016 BÀI GIẢNG MƠ HÌNH TCQT THÔNG TIN HỌC PHẦN lĩnh vực nghiên cứu tài • Đầu tư tài chính: Nghiên cứu, phân tích, định giá tài sản tài chiến lược đầu tư • Quản lý tài chính: Nghiên cứu trình quản lý, quản trị hoạt động tài tầm vĩ mơ vi mơ • Quản lý rủi ro tài chính: Nghiên cứu phương pháp phát hiện, đo lường phòng ngừa yếu tố rủi ro hoạt động tài  Mơn học đề cập số nội dung cở đầu tư tài quản lý rủi ro tài 11/24/2016 THƠNG TIN HỌC PHẦN Nội dung môn học: gồm chƣơng Chương I: Khái niệm nguyên lý phân tích hoạt động thị trường tài Chương II: Mơ hình hóa hoạt động kinh tế có yếu tố rủi ro Chương III: Phân tích quản lý danh mục đầu tư Chương IV: Mơ hình định giá tài sản vốn (CAPM) THƠNG TIN HỌC PHẦN Tài liệu tham khảo Hoang Dinh Tuan (2010), The models for analyzing and evaluating the financial assets, Science & Technics Publishing house David Blake (2000), Financial Market Analysis, JohnWiley & Sons Ltd Paul Wilmott (1998), Derivatives – The Theory and Practice of Financial Engineering, John-Wiley & Sons Ltd John C Hull (1997), Options, Futures and other Derivatives, Prentice Hall 11/24/2016 BÀI GIẢNG MƠ HÌNH TCQT 11/24/2016 CHƢƠNG I: KHÁI NIỆM VÀ NGUYÊN LÝ CƠ BẢN TRONG PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG CỦA THỊ TRƢỜNG TÀI CHÍNH Nội dung Chương tập trung làm rõ vấn đề sau: Vai trị thị trường tài  Cấu trúc phương thức vận hành thị trường tài  Phương pháp tiếp cận mơ hình phân tích thị trường tài 11/24/2016 Sự hình thành chức thị trƣờng tài Sự tồn khách quan thị trường tài kinh tế 1.1 Mơ hình phân tích hành vi Tiêu dùng – Đầu tư 1.1.1 Tình Xét tác nhân X: - Nguồn lực ban đầu: y0 (phân bổ cho tiêu dùng tương lai) - Mục tiêu: Thực hoạt động kinh tế nhằm đáp ứng tốt nhu cầu tiêu dùng cuối thân - Xét trường hợp: + Không xuất hội sản xuất thị trường vốn + Xuất hội sản xuất + Tồn hoạt động thị trường vốn Sự hình thành chức thị trƣờng tài (tiếp) 1.1.2 Mơ hình Các giả thiết  Giả thiết tác nhân - Khối lượng nguồn ban đầu: y = (y0, y1) - Mức tiêu dùng tương ứng: C= (C0, C1) - Hàm lợi ích tác nhân lựa chọn phương án tiêu dùng C, kí hiệu U = U(C0, C1): U‟>0, U‟‟ 0, F‟‟(x) <  Giả thiết thị trường vốn: Trên thị trường này, tác nhân vay cho vay với mức lãi suất r 11/24/2016 Sự hình thành chức thị trƣờng tài (tiếp) Phân tích ban đầu  Phân tích chuyển đổi tiêu dùng theo thời gian - Vec tơ nguồn ban đầu: U0 = U(y0, y1) - Đường mức lợi ích U(C0, C1) = U0 - Hệ số (tỷ lệ) chuyển đổi tiêu dùng – tương lai: Kí hiệu: MRT, xác định sau MRT(C0, C1) = U‟co / U„c1 - Ý nghĩa: MRT cho biết với phương án tiêu dùng C, đơn vị nguồn dành cho tiêu dùng tương đương với đơn vị tiêu dùng cho tương lai Sự hình thành chức thị trƣờng tài (tiếp)  Phân tích hội sản xuất - Đường lực sản xuất xây dựng sau: Tại t=0: Tác nhân tiêu dùng C0 đầu tư vào sản xuất y0 –C0  Cuối kỳ có: C1 = y1 + F(y0 –C0) - Độ dốc đường lực sản xuất thể khả chuyển đổi tiêu dùng sang tương lai thông qua việc đầu tư cho sản xuất: dC1/dC2 = -F‟(y0 – C0)  Như F‟(x) coi hệ số chuyển đổi tiêu dùng thông qua sản xuất Nếu hệ số lớn hệ số chuyển đổi tiêu dùng theo thời gian tác nhân đầu tư cho sản xuất 11/24/2016 Sự hình thành chức thị trƣờng tài (tiếp)  Phân tích tiêu dùng tác nhân có thị trường vốn - KH W0 giá trị tài sản ban đầu tác nhân W0 = y0 + (y1/1+r) (đường thị trường vốn) - Xét trường hợp tiêu dùng: + Nếu C0 < y0 tác nhân cho vay khoản y0 - C0 thị trường vốn t = nhận khoản lãi (1+r)(y0 – C0) Vậy ta có C1 = y1 + (1+r)(y0 - C0) + Nếu C0 > y0 tác nhân vay khoản C0 - y0 thị trường vốn t = phải trả khoản lãi (1+r)(C0 - y0 ) Sự hình thành chức thị trƣờng tài (tiếp) Mơ hình phân tích hành vi tiêu dùng – đầu tư cho sản xuất (Mơ hình A)  Mục tiêu: Mô tả hành vi đầu tư trực tiếp tác nhân  Giả thiết: Tại t=0, tác nhân có hội sản xuất với lãi suất lớn MRT  Bài toán: Max(U(C0, C1) với điều kiện: C1 = y1 + F(y0 - C0) =0  Giải toán cực trị ta kết quả: F‟(x*) = (1+r) (đường thị trường vốn tiếp xúc đường lực sản xuất) Sự hình thành chức thị trƣờng tài (tiếp) Kết luận  Nếu kinh tế tồn hội sản xuất thị trường vốn ta rút lựa chọn tối ưu cho tác nhân sau: - Lập giải mơ hình C để có tài sản W* > W0 - Với tài sản W* lập giải mơ hình B để xác định phương án tiêu dùng tối ưu  Rõ ràng nhu cầu vay cho vay có thực kinh tế đáp ứng điều tác nhân nên kinh tế có lợi  Sự đời thị trường vốn nói riêng thị trường tài nói chung tất yếu khách quan trình phát triển kinh tế 10 11/24/2016 Phân tích đƣờng CML  r P - rf : “phần bù rủi ro” danh mục P, rM - rf : “phần bù rủi ro” danh mục thị trường M  M bao gồm tất tài sản rủi ro có thị trường:rM - rf : “phần bù rủi ro” thị trường, M: rủi ro thị trường  Các đại lượng xác định điều kiện cân thị trường nên nhà đầu tư chấp nhận  Đại lượng:  rM -rf     σM  “giá đơn vị rủi ro” thị trường  Từ phương trình CML: “Giá thị trường rủi ro danh mục P”:  ( r P - rf ) = “giá đơn vị rủi ro” x rủi ro danh mục (P)  Từ phương trình đường thị trường vốn, lấy đạo hàm hai vế: d rP d  P rM - r f  M Phân tích đƣờng CML d rP d P  rM - r f  M  Vế trái: tỷ lệ đánh đổi rủi ro lợi suất kỳ vọng theo đánh giá nhà đầu tư  Vế phải: tỷ lệ đánh đổi thị trường đánh giá  Tỷ lệ hợp lý nhà đầu tư chấp nhận: thị trường qui định  Theo CAPM, giá thị trường (giá cân giá hợp lý) danh mục tài sản xác định cho lợi suất danh mục tài sản thoả mãn phương trình CML 134 11/24/2016 Đƣờng thị trƣờng chứng khốn (SML) Phương trình SML: ri = r f + β i ( rM i  - rf ) C o v ( ri , rM )  M Phân tích đƣờng SML  Mỗi tài sản,danh mục có hệ số  riêng ri - rf : “phần bù rủi ro” tài sản i rM - rf : “phần bù rủi ro” thị trường  Phần bù rủi ro tài sản = Hệ số  tài sản x phần bù rủi ro thị trường  Mơ hình CAPM: độ rủi ro tài sản (hoặc danh mục) đo hệ số  tài sản danh mục →Tài sản có hệ số  lớn định giá cao  Danh mục Q (gồm S tài sản rủi ro): (w1, w2,…,ws) ?? hệ số  S Q:  Q   iw i i 1  Phương trình SML danh mục Q (bất kỳ): rQ  r f   Q ( rM  r f ) 135 11/24/2016 Dạng ngẫu nhiên mơ hình CAPM  Đối với tài sản rủi ro i: ri  r f   i ( rM  r f )   i Với E(i) = 0; Cov(ri,rM) =  Đối với danh mục Q: rQ  r f   Q ( rM  r f )   Q Với E(Q) = 0; Cov(rQ,rM) =  Dạng “Phần bù rủi ro dạng ngẫu nhiên tài sản”: ri  r f   i ( rM  r f )   i Ứng dụng CAPM Định giá tài sản, danh mục  CAPM định lượng rủi ro tài sản → sử dụng để định giá hợp lý (giá cân bằng)  Giá tài sản: thành phần “phi rủi ro” “phần bù rủi ro” giá  Từ phần bù rủi ro lợi suất tính theo CAPM ta tính “phần bù rủi ro” giá tính giá tài sản  Cơng thức định giá: t =0, t S0, St: thời điểm giá tài sản tại, tương lai E ( S t )  (1  r ) S E0: tốn tử kỳ vọng (tính t =0) r  r f   ( rM  r f ) 136 11/24/2016 Ứng dụng CAPM (Cont.) Công thức định giá ý nghĩa E ( S t )  (1  r ) S S0  E0 (St )  r f   ( rM  r f ) (* ) (* * )  Các công thức (*) (**) cho cách định giá tài sản tùy tình thực tế: • Nếu ta biết giá S0 sử dụng ước lượng r (từ CAPM) để ước lượng giá kỳ vọng tương lai (E0(St)) theo (*) • Nếu từ kết phân tích khác ta dự báo giá tài sản tương lai E0(St) giá hợp lý tài sản tính theo (**) • Có thể sử dụng cơng thức định giá tài sản để định giá danh mục với thông số thay đổi cho phù hợp Ứng dụng CAPM (Cont.) E ( S t )  (1  r ) S S0  E0 (St )  r f   ( rM  r f ) (* ) (* * ) (**): giá tài sản rủi ro kỳ vọng giá tương lai chiết khấu theo lãi suất có bù rủi ro (Risk Adjusted Discount Rate) Công thức định giá tương đương: E ( S t )  (1  r f ) S   ( rM  r f ) S  Giá (kỳ vọng) tài sản tương lai mức giá tương lai phi rủi ro (hạng tử thứ vế phải) cộng với mức bù rủi ro (hạng tử thứ hai) 137 11/24/2016 Ứng dụng CAPM (Cont.) E ( S t )  (1  r ) S S0  (* ) E0 (St )  r f   ( rM  r f ) (* * ) • Cơng thức định giá tương đương: S0  • • E ( S t )   ( rM  r f ) S (1  r f ) ( * * ') Theo (**): giá tài sản rủi ro kỳ vọng giá tương lai chiết khấu theo lãi suất có bù rủi ro Theo (**’): giá tài sản rủi ro kỳ vọng giá tương lai khấu trừ phần bù rủi ro sau chiết khấu theo lãi suất phi rủi ro Ứng dụng CAPM Ước lượng ma trận hiệp phương sai  Về hình thức, đặc biệt dạng ngẫu nhiên CAPM (dạng ngẫu nhiên đường SML), CAPM giống SIM, việc thay vai trò số I SIM danh mục thị trường M  Áp dụng công thức ước lượng phần ứng dụng SIM (chương 3) ta có ma trận hiệp phương sai sau: V  σ M  β β ' + V 138 11/24/2016 Ứng dụng CAPM Phân tích rủi ro tài sản, danh mục 2 2  i  i   M i   : tổng rủi ro tài sản i  i    i M : rủi ro thị trường (rủi ro hệ thống) : rủi ro riêng (rủi ro phi hệ thống) Ứng dụng CAPM Tính VaR danh mục  Danh mục P: N tài sản i (i=1†N)  Giả thiết Cov(εi, εj) = i ≠ j, phù hợp với thực tế sử dụng CAPM  Ma trận hiệp phương sai V tài sản: V   M *    '  V  Suy ra:  P   M *  w '    ' w   w 'V  w  P có dạng giá trị (các khoản tiền đầu tư vào N tài sản): X = (x1, x2, …., xN) 2 VaR(1 ngày, P&L, α*100% ) = N-1(α)*    M X '(   ') X  X ' V  X  1/  139 11/24/2016 Ƣớc lƣợng kiểm định CAPM Ước lượng tham số CAPM  Phương trình CAPM: ri  r f   i ( rM  r f )  Ước lượng tham số CAPM tương đương ước lượng đường SML  CAPM dạng ngẫu nhiên: ri t  r f   i ( rM t  r f )   i t Xác định danh mục thị trƣờng  Xác định danh mục thị trường theo định nghĩa: phải sử dụng số liệu giá trị tất tài sản rủi ro giao dịch thị trường  Ước lượng tỷ trọng: V w M i  i  Vi  Các tỷ trọng tính theo chu kỳ t: ngày, tuần, tháng…  Ký hiệu: wMit (i: tất tài sản rủi ro)  Tính đặc trưng M: rM t   w M it ri t ;  M  w M 'V w M i  Trong thực tế xác định theo cách → chọn danh mục đại diện cho danh mục thị trường (Market Proxy) thường dùng số thị trường 140 11/24/2016 Ƣớc lƣợng (xác định) lãi suất phi rủi ro  Cách 1: Nhiều thị trường tài giới dùng lãi suất trái phiếu phủ, lãi suất ngân hàng TW làm lãi suất phi rủi ro  Mỹ: lãi suất tín phiếu kho bạc Nhà nước (T-Bill) ngắn hạn làm lãi suất phi rủi ro  Anh: lãi suất liên ngân hàng (LIBOR: London Interbank Offered Rates)  ? Việt nam: lãi suất huy động liên ngân hàng, lãi suất trái phiếu Chính phủ  Cách 2: Ước lượng rf từ phương trình đường thị trường vốn CML  rM  r f  ri  r f     M   i Ƣớc lƣợng rf từ CML  Dạng ngẫu nhiên: ri  r f    i   i  Tương ứng với mơ hình hồi quy đơn: ri      i   i  Dùng phương pháp OLS (hoặc số phương pháp phù hợp khác) ước lượng hồi quy tài sản i ta thu ước lượng hệ số chặn   Sử dụng ước lượng làm ước lượng rf 141 11/24/2016 Ƣớc lƣợng rf từ CML  CAPM dạng ngẫu nhiên: ri t với     i rM t   it   (1   i ) r f  Phương trình trên: mơ hình hồi quy đơn  Chọn phương pháp thích hợp để ước lượng i tương tự ước lượng mơ hình SIM  Khi biết lãi suất phi rủi ro rf,ta ước lượng phương trình “phần bù rủi ro”: ri t  r f   i ( rM t  r f )   i t Ƣớc lƣợng hệ số  tài sản  CAPM dạng ngẫu nhiên: ri t với     i rM t   it   (1   i ) r f  Phương trình trên: mơ hình hồi quy đơn  Chọn phương pháp thích hợp để ước lượng i tương tự ước lượng mơ hình SIM  Khi biết lãi suất phi rủi ro rf,ta ước lượng phương trình “phần bù rủi ro”: ri t  r f   i ( rM t  r f )   i t 142 11/24/2016 Ví dụ: Ƣớc lƣợng CAPM cổ phiếu LAF  Sử dụng số liệu theo ngày giao dịch cổ phiếu LAF VnIndex để ước lượng hệ số LAF cổ phiếu LAF  Kết quả: Dependent Variable: LSLAF Method: Least Squares Sample(adjusted): 1/06/2004 11/25/2005 Included observations: 494 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C LS_VNINDEX -0.000405 0.550083 0.001615 0.147355 -0.251007 3.733052 0.8019 0.0002 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.027544 0.025568 0.035671 0.626022 946.7580 1.958804 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.000266 0.036136 -3.824931 -3.807917 13.93568 0.000211 Nhận xét kết  Thực kiểm định khuyết tật mơ hình: kết mơ hình khơng có khuyết tật định dạng (có thể bỏ hệ số cắt khỏi mơ hình ước lượng thay đổi không đáng kể)  Hệ số LAF: 0,550083 nhỏ so với cổ phiếu REE: REE = 1,101501 (theo Thí dụ chương 3)  Từ kết trên: giai đoạn 2004 – 2005 cổ phiếu REE có rủi ro cao LAF nhiên mức giá trung bình giai đoạn LAF: 29.580đ cịn REE: 26.255đ!  Theo CAPM: cổ phiếu LAF thị trường định giá cao REE bị định giá thấp  Bảy tháng đầu năm 2006 thị trường điều chỉnh mức giá phù hợp với CAPM, mức giá trung bình LAF giảm xuống 23.571đ REE tăng lên thành 69.685đ 143 11/24/2016 Độ xác ƣớc lƣợng  Về kỹ thuât, độ xác ước lượng hệ số  phụ thuộc:  Chọn danh mục thị trường, thị trường tài có nhiều số đại diện việc chọn số để có ước lượng tin cậy phụ thuộc vào kinh nghiệm thực tế: chọn số riêng cho nhóm, loại hình tài sản…  Số lượng chu kỳ quan sát: theo kinh nghiệm thực tế công ty: Merrill Lynch, Bloomberg, Value Line, BARRA… thường sử dụng số liệu theo tuần tháng năm gần để ước lượng Để tăng mức độ xác ước lượng Cơng ty Bloomberg đưa cách tính hệ số  có hiệu chỉnh theo cơng thức sau: Adjust = 0,66 uocluong + 0,34  Đối với Việt nam, thị trường chứng khoán hoạt động thời gian chưa dài nên, theo tác giả, ta sử dụng số liệu theo ngày để ước lượng  Nếu sử dụng công thức điều chỉnh Bloomberg hệ số  REE LAF:  REE(Adj): 1,0669  LAF(Adj): 0,7031  Việc sử dụng số liệu tuần tháng đòi hỏi sở liệu tương ứng phương pháp phân tích, tổng hợp liệu phù hợp  Sử dụng mơ hình GARCH biến thể để ước lượng Kiểm định CAPM Mơ hình kiểm định  Kiểm định CAPM (Test of the CAPM): kiểm định phù hợp đường SML (lý thuyết) với số liệu thực tế ri  r f   i ( rM  r f )  CAPM dạng ngẫu nhiên: ri  r f   i ( rM  r f )   i  Gọi ERi+ = ri – rf ERM: rM – rf: lợi suất trội (Excess Return) tài sản i, thị trường E Ri  E RM  E Ri   i   i (* )   1 i   i (* * ) 144 11/24/2016 Tiêu chuẩn phù hợp CAPM So sánh (*) với (**): CAPM phù hợp với thực tế (CAPM: đúng) sau ước lượng hồi quy (**) theo hệ số i tất tài sản thực kiểm định hệ số hồi quy 0 1 phải có kết luận:  Hệ số cắt 0 = 0  chứng tỏ hệ số  (rủi ro thị trường) cịn có yếu tố khác tác động tới lợi suất tài sản  Hồi quy (**) phù hợp (chỉ có hệ số  biến giải thích nhất)  Hệ số góc 1 =ERM (theo nghĩa thống kê)  1 > (theo nghĩa thống kê) 1 = ERM danh mục M có rủi ro Một số kết kiểm định thực tế  Friend – Blume (1970), Black – Jensen – Scholes (1972), Fama – Macbeth (1973):  Sử dụng số liệu theo tháng cổ phiếu giao dịch thị trường NYSE,danh mục thị trường: số SP 500 (có tác giả sử dụng danh mục tính theo tỷ trọng giá trị tất cổ phiếu thị trường) để ước lượng CAPM rút số nhận xét sau: - Đối với cổ phiếu có hệ số  thấp ( 1): lợi suất ước lượng theo CAPM lớn lợi suất thực tế; tức SML ước lượng dốc so với SML lý thuyết - Lợi suất danh mục thị trường khơng giải thích đầy đủ biến động lợi suất cổ phiếu (0 > 0) - 1 < ERM - Có số yếu tố khác ảnh hưởng đến lợi suất cổ phiếu, chẳng hạn như: Quy mơ vốn hố doanh nghiệp, lợi suất tháng trước cổ phiếu, tỷ số B/M, lĩnh vực hoạt động doanh nghiệp phát hành…(Hồi quy thiếu biến) 145 11/24/2016 Minh họa Đánh giá kiểm định CAPM Roll  R Roll: “ A Critique of the Asset Pricing Theory‟s Tests” (Journal of Financial Economics – March 1977):nhận định việc kiểm định CAPM: - Khó kiểm định mơ hình CAPM vấn đề mấu chốt chỗ danh mục M không quan sát - Các ước lượng tác giả phải sử dụng danh mục đại diện cho M  Roll lập luận: quan hệ tuyến tính phần bù rủi ro hệ số  tồn (theo kết chương III) rQ  r f   Q P ( rP  r f ) ( * )  Khi kiểm định CAPM dùng danh mục P thay M:  P hiệu quả: quan hệ (*) CAPM khơng (sai lầm loại kiểm định giả thuyết thống kê)  P phi hiệu quả, khơng có quan hệ (*) dẫn tới việc bác bỏ phù hợp (tính đắn CAPM) CAPM phù hợp (sai lầm loại kiểm định giả thuyết thống kê) 146 11/24/2016 Mở rộng CAPM Trường hợp lợi suất tài sản khơng có phân bố chuẩn  Ý nghĩa: Hệ số bất đối xứng (Skewness):  (r   )  S (r )  E       Hệ số nhọn (Kurtosis):  (r   )  K (r )  E       Đối với với phân phối chuẩn: S(r)=0 K(r)=3 Mở rộng CAPM  Phần “đuôi” đồ thị hàm mật độ gần với trục hồnh sang phải trái (“đi gầy” (Thin Tail))  Ý nghĩa: khả sau chu kỳ giá tài sản tăng (hoặc giảm) với biên độ lớn thấp  Tính chất đối xứng đồ thị hàm mật độ: tần suất tăng giảm giá tài sản 147 11/24/2016 Mở rộng CAPM  Đồ thị hàm mật độ không đối xứng, có “đi dầy” (Fat Tail)  Khả sau chu kỳ giá tài sản tăng (hoặc giảm) với biên độ lớn có với xác suất đáng kể  Nếu lệch trái (S(r) < 0): tần suất giảm giá tài sản cao,nếu lệch phải (S(r) > 0): tần suất tăng giá tài sản cao  E Fama (1965): Nếu lợi suất tài sản khơng có phân bố chuẩn có phân bố loga chuẩn, thuộc lớp phân bố “ổn định” (Stable) mơ hình CAPM 148 ... 05/03/2002 19 .40 14 .99 17 .29 16 .83 10 .78 17 .90 212 .95 05/06/2002 19 .72 14 .87 17 .63 16 .83 10 .78 18 .08 214 .23 05/07/2002 19 .40 14 .62 17 .36 16 .50 10 .57 17 .90 210 .43 05/08/2002 19 .19 14 .43 17 .09 16 .26 10 .39... 16 .26 10 .39 17 .72 207.05 05/09/2002 19 . 51 14.50 17 .09 16 .26 10 .26 17 .90 208.85 05 /10 /2002 19 .83 14 .74 17 .09 16 .26 10 .44 18 .08 211 .88 ……… …… …… …… …… …… 09/04/2008 30.5 27.4 14 .9 16 .8 33.6 51. 00 558.56... tiếp cận mơ hình phân tích thị trường tài 11 /24/2 016 Sự hình thành chức thị trƣờng tài Sự tồn khách quan thị trường tài kinh tế 1. 1 Mơ hình phân tích hành vi Tiêu dùng – Đầu tư 1. 1 .1 Tình Xét