Bài giảng Phân tích đầu tư chứng khoán - Tuần 1: Các khái niệm cơ bản trong đầu tư - Lê Văn Lâm

CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN TRONG ĐẦU TƯ Lê Văn Lâm 1 Nội dung · Đầu tư . Lãi & lãi suất . Thời giá của tiền tệ . NPV & IRR . Đo lường lợi nhuận quá khứ . Rủi ro . Tỷ suất sinh lợi đòi hỏi 2 Đầu tư Đầu tư là việc bỏ ra một khoản tiền ở hiện tại nhằm đạt được những khoản thanh toán trong tương lai, thứ mà bù đắp cho nhà đầu tư: (1) Khoảng thời gian bỏ ra đầu tư (2) Tỷ lệ lạm phát kỳ vọng trong khoảng thời gian đầu tư (3) Tình trạng không chắc chắn về những khoản thanh toán trong tương lai 3 Đầu tư . Nhà đầu tư (investors) có thể là cá nhân, chính phủ, quỹ đầu tư, doanh nghiệp, . Đối tượng đầu tư có thể là các dự án, thiết bị máy móc, cổ phiếu, trái phiếu, bất động sản, . Khi đầu tư, nhà đầu tư sẽ kỳ vọng đạt được một tỷ suất sinh lợi đòi hỏi (required rate of return) 4 Các khái niệm có liên quan . Lãi và lãi suất . Thời giá của tiền tệ . NPV & IRR . Đo lường lợi nhuận quá khứ . Lợi nhuận trong tình trạng không chắc chắn & rủi ro . Tỷ suất sinh lợi đòi hỏi 5 Lãi và lãi suất 6 Định nghĩa lãi (interest) và lãi suất (interest rate): . Lãi là chi phí mà người vay mượn tài sản phải thanh toán cho người chủ sở hữu tài sản như một sự đền bù về việc sử dụng tài sản. . Lãi suất là tỷ suất mà tại đó tiền lãi được người đi vay thanh toán cho người cho vay. Lãi và lãi suất 7 Phân loại: . Lãi suất danh nghĩa & lãi suất thực . Lãi đơn & lãi kép . Lãi suất tỷ lệ & lãi suất tương đương Lãi đơn 8 · Tiền lãi chỉ sinh ra trên vốn gốc . Cách tính: I là tiền lãi sinh ra trên vốn gốc A, lãi suất r trong thời gian n I A r n   Lãi kép 9 · Tiền lãi sinh ra trên cả vốn gốc lẫn lãi . Cách tính: I là tiền lãi sinh ra trên vốn gốc A, lãi suất r trong thời gian n (1 )nI A r A    Lãi kép 10 · Vốn gốc: A . Kỳ ghép lãi đầu tiên: . Kỳ ghép lãi thứ hai: . Kỳ ghép lãi thứ n: . Lãi sau n kỳ: 2(1 ) (1 ) (1 )A r A r r A r         (1 )A A r A r     (1 )nA r  (1 )nI A r A    Lãi kép – Ghép lãi nhiều lần 11 · Vốn gốc A, lãi suất r (%/năm), thời gian n (năm) và ghép lãi m lần: .Gốc lẫn lãi: .Lãi: 1 n m r A m         1 n m r I A A m           Lãi kép – Ghép lãi liên tục Với 12 rnI A e A   1 lim 1 s s e s        1 1 1 m n r r n m r A A mm r                      1 1 s r n A s           m s r  Lãi suất tỷ lệ 13 · Quy đổi lãi suất theo đơn vị thời gian t1 (vd: năm) sang lãi suất theo đơn vị thời gian t2 (vd: tháng); trong đó một đơn vị t1 tương đương m đơn vị t2. . Ví dụ: Lãi suất công bố 12%/năm. r tháng = 12%/12 = 1%/tháng 2 1t tr r m  Lãi suất tương đương 14 · Sử dụng trong trường hợp muốn quy đổi lãi suất theo đơn vị thời gian t1 thành lãi suất theo đơn vị thời gian t2 cho cùng một số tiền bằng nhau. 2 1(1 ) (1 ) m t tr r   Thời giá tiền tệ 15 · Giá trị tương lai (Future value) . FV cho một khoản tiền . FV cho một chuỗi tiền đều . Giá trị hiện tại (Present value) . PV cho một khoản tiền . PV cho một chuỗi tiền đều Giá trị tương lai cho một khoản tiền 16 Ví dụ: Gửi ngân hàng 1 tỷ đồng trong vòng 10 năm. Lãi suất công bố 14%/năm, ghép lãi theo năm. Tính số tiền nhận được 10 năm sau? Riêng tiền lãi là bao nhiêu? Tính lại nếu ghép lãi theo tháng? (1 )nFV PV r   Giá trị tương lai cho một chuỗi tiền đều 17 . Thế nào là chuỗi tiền đều? Ví dụ: lương cơ bản hằng tháng, tiền học phí mỗi kỳ, . Hai thuộc tính: số tiền bằng nhau & phát sinh định kỳ . Chuỗi tiền đều có thể phát sinh đầu kỳ hoặc cuối kỳ. Giá trị tương lai cho một chuỗi tiền đều 18 . Nguyên tắc: . Công thức tính tổng một cấp số nhân gồm n số hạng, công bội q 1 2( ) ( ) ... ( )nFV FV C FV C FV C    1(1 ) 1 n n a q S q     Giá trị tương lai cho một chuỗi tiền đều 19 . Cuối kỳ: . Đầu kỳ: (1 ) 1nr FV C r         (1 ) 1 (1 ) nr FV C r r           Giá trị tương lai cho một chuỗi tiền đều 20 Mỗi tháng thu nhập của bạn trung bình là 10 triệu. Mang thu nhập ấy gửi định kỳ ngân hàng với lãi suất 14%/năm. 20 năm sau giá nhà là 20 tỷ đồng. Bạn có cơ hội mua nhà không? Nếu muốn mua nhà 20 năm sau thì mỗi tháng bạn phải có thu nhập bao nhiêu? Hàm Excel: FV, Rate, Pmt, PV, Nper. Giá trị hiện tại cho một khoản tiền 21 Ví dụ: Bạn muốn có 10 tỷ sau 5 năm.Trung bình mỗi năm, lợi suất trên thị trường chứng khoán là 15%. Hiện tại bạn phải đầu tư bao nhiêu? (1 ) nPV FV r    Giá trị hiện tại cho một chuỗi tiền đều 22 . Nguyên tắc: . Công thức tính tổng một cấp số nhân gồm n số hạng, công bội q 1(1 ) 1 n n a q S q     1 2( ) ( ) ... ( )nPV PV C PV C PV C    Giá trị hiện tại cho một chuỗi tiền đều 23 . Cuối kỳ: . Đầu kỳ: 1 (1 ) nr PV C r         1 (1 ) (1 ) nr PV C r r           NPV và IRR 24 Hiện giá thuần (Net Present Value – NPV): FCFt: dòng tiền tại thời gian t, t = 1, 2,, N r: lãi suất chiết khấu (sử dụng WACC) N: số năm của dự án đầu tư I0: Chi phí đầu tư ban đầu Tiêu chuẩn để chấp nhận 1 dự án dựa vào NPV? 0 1 (1 ) N t tt FCF NPV I r      NPV và IRR 25 Tỷ suất sinh lời nội bộ (Interest rate of return – IRR): Là suất chiết khấu mà tại đó hiện giá thuần của dự án bằng không Tiêu chuẩn để chấp nhận dự án dựa vào IRR? Excel: Hàm NPV và IRR 0 1 0 (1 ) N t tt FCF NPV I IRR       NPV và IRR Cần lưu ý dự án có thể có nhiều hơn một IRR. Điều này dẫn đến khó khăn khi căn cứ vào IRR để quyết định đầu tư dự án. Dự án A có chi phí đầu tư $1,600. Dòng tiền tại năm thứ nhất là $ 10,000 và tại năm thứ hai là -$10,000. a. Tính hiện giá thuần với chi phí sử dụng vốn 30%? b. Tính IRR của dự án? Căn cứ IRR, nên đầu tư dự án hay không? 26 Đo lường lợi nhuận quá khứ 27 . Khái niệm . Lợi nhuận tuyệt đối vs. lợi nhuận tương đối (tỷ suất sinh lợi) . Tỷ suất sinh lợi bình quân số học vs. tỷ suất sinh lợi bình quân hình học Khái niệm 28 · Lợi nhuận quá khứ (historical returns) Là mức lợi nhuận được tính toán dựa trên dữ liệu quá khứ của một chứng khoán hay một chỉ số chứng khoán. 1. Vì sao nhà đầu tư quan tâm đến lợi nhuận quá khứ? 2. Lợi nhuận này mang tính chắc chắn hay không chắc chắn? Lợi nhuận tuyệt đối 29 · Là lợi nhuận tính theo giá trị tuyệt đối của tiền tệ (VND, USD,) . Bao gồm: - Cổ tức, coupon trái phiếu - Chênh lệch giá Lợi nhuận tuyệt đối 30 · Ông A mua 2000 cổ phiếu AAA vào đầu năm, giá 37,000 đồng và bán vào cuối năm, giá 52,000 đồng. Cổ tức trong năm là 1,000 đồng/ CP. Lợi nhuận mà ông A nhận được là bao nhiêu? Lợi nhuận tương đối 31 · Là mức sinh lời được tính bằng % trên số vốn gốc ban đầu Pt – Pt-1: Chênh lệch giá Dt: Cổ tức trong kỳ, hoặc Ct nếu đầu tư vào trái phiếu 1 1 t t t t t P P D r P      Lợi nhuận tương đối 32 · : tỷ suất lãi vốn : tỷ lệ cổ tức 1 1 t t t P P P    1 1 1 1 1 t t t t t t t t t t P P D P P D r P P P            1 t t D P Lợi nhuận tương đối 33 · Ông A mua 2000 cổ phiếu AAA vào đầu năm, giá 37,000 đồng và bán vào cuối năm, giá 52,000 đồng. Cổ tức trong năm là 1,000 đồng/ CP. Tính mức sinh lời mà ông A nhận được? Tính tỷ suất lãi vốn và tỷ lệ cổ tức? . Khi mô hình hóa bằng Excel, có thể sử dụng hàm Ln để tính lợi nhuận tương đối và bỏ qua cổ tức kể từ khi phần lợi nhuận này không đáng kể và khó để thu thập dữ liệu khi công ty chưa trở thành công ty đại chúng. Lợi nhuận bình quân 34 Nếu đầu tư qua nhiều năm, làm sao để tính lợi nhuận bình quân mỗi năm? . Ví dụ đầu tư trong 3 năm, bình quân sẽ lời bao nhiêu mỗi năm với mức lợi nhuận lần lượt là r1, r2, r3? Lợi nhuận bình quân số học Nhược điểm của cách tính lợi nhuận bình quân này là gì? 35 1 1 2 ... n t t n r r r r r n n       Lợi nhuận bình quân số học 36 Công ty A mua cổ phiếu AAA tại giá $50 vào năm 2009. Sau đây là dữ liệu về giá của cổ phiếu trên: Không xét cổ tức, nếu bạn là giám đốc tài chính, bạn sẽ báo cáo như thế nào với tổng giám đốc về lợi nhuận khi đầu tư vào cổ phiếu này? Năm 2010 2011 2012 Giá $100 $150 $50 Lợi nhuận bình quân hình học Lưu ý: một tên gọi khác là mức lợi nhuận lũy kế từng năm 37 1 2 1 0 12 1 0 1 1 1 2 0 1 1 0 (1 )(1 )...(1 ) 1 1 1 ... 1 1 ... 1 1 n n n n n n n n n n n r r r r P P P PP P P P P P PP P P P P P                                               Lợi nhuận trong trường hợp không chắc chắn & rủi ro 38 · Nhà đầu tư quan tâm đến lợi nhuận quá khứ, nhưng: đầu tư là sự mong đợi lợi nhuận ở tương lai! Đây là lợi nhuận không chắc chắn (uncertainty) → Rủi ro! . Rủi ro (risk) là khả năng mà lợi nhuận thực tế của một khoản đầu tư có thể khác biệt với giá trị kỳ vọng về lợi nhuận của khoản đầu tư đó. . Để ước tính lợi nhuận trong trường hợp này, chúng ta giả định rằng lợi nhuận khi đầu tư chứng khoán trong tương lai sẽ lặp lại phân phối xác suất của lợi nhuận quá khứ. Ôn tập về phân phối xác suất 39 · Mô tả dãy số sau đây: 0; 2; 4; 2; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 6; 5; 4; 5; 5; 5; 4; 5; 7; 6; 7; 5; 6; 7; 8; 10; 0; 1; 3; 5; 6; 6; 7; 7; 7; 8; 8; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 7; 8; 7; 7; 7; 7; 6; 5; 5; 5; 5; 4; 5; 5; 5; 0; 10; 9 Xác suất là gì? 40 · Kết cục (outcome): Là kết quả có thể xảy ra của một quá trình ngẫu nhiên, mang tính loại trừ lẫn nhau. . Xác suất (probability): Là tỷ lệ thời gian một kết cục xảy ra trong dài hạn. . Biến cố (event): Là tập hợp của một hay nhiều kết cục. . Biến ngẫu nhiên (random variable): Là một hàm toán học với đặc điểm gán một giá trị bằng số cho kết cục của một phép thử ngẫu nhiên. Biến ngẫu nhiên rời rạc 41 · Hàm phân phối xác suất (pdf) f: ( ) Pr( )Xf x X x  Biến ngẫu nhiên X -10 -9 9 10 Xác suất phân phối 1/21 1/21 1/21 1/21 Biến ngẫu nhiên rời rạc 42 · Đồ thị: Biến ngẫu nhiên rời rạc 43 · Hàm phân phối xác suất tích lũy (cdf) F ( ) Pr( ) ( )X y x F x X x f y     Biến ngẫu nhiên X -10 -9 9 10 Xác suất phân phối 1/21 1/21 1/21 1/21 Xác suất phân phối tích lũy 1/21 2/21 20/21 21/21 Biến ngẫu nhiên rời rạc 44 · Đồ thị: Biến ngẫu nhiên liên tục 45 · Hàm mật độ xác suất (pdf) f: . Hàm phân phối xác suất tích lũy (cdf) F: ( ) Pr( )Xf x x X x    ( ) Pr( ) ( ) x XF x X x f y dy      Biến ngẫu nhiên liên tục 46 · Đồ thị: Mômen (Moments) 47 · Giá trị kỳ vọng (Expected Value) hay Mean: . Phương sai (Variance): Độ lệch chuẩn (standard deviation): Căn bậc hai của phương sai   Pr( ) X x E X x X x      2 2 2 ( [ ]) ( ) Pr( )X X x Var X E X E X x X x          Mômen (Moments) 48 · Tính chất: a là hằng số, X và Y là biến ngẫu nhiên                 2 . . . . 0 . ( ) E a a E aX aE X E X Y E X E Y Var a Var aX a Var X        Lưu ý: trong trường hợp tính cho mẫu thay vì tổng thể 49 · Giá trị kỳ vọng chính là giá trị trung bình: . Phương sai mẫu (Variance): Độ lệch chuẩn: Căn bậc hai của phương sai   1 1 M i i E X X M        2 1 1 [ ] 1 M i i Var X X E X M      Phân phối chuẩn (Normal distribution) 50 Lợi nhuận trong trường hợp không chắc chắn & rủi ro 51 .Lợi nhuận từ việc đầu tư chứng khoán được giả định có dạng phân phối chuẩn (có đúng với thực tế?) . Nhà đầu tư quan tâm đến: - Giá trị kỳ vọng của lợi nhuận - Độ lệch tiêu chuẩn của lợi nhuận (rủi ro!) Lợi nhuận & rủi ro trong trường hợp không chắc chắn 52 Giá chứng khoán A hiện nay là $37. Trong năm tiếp theo, dự báo giá chứng khoán sẽ là: Xác định lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro khi đầu tư vào chứng khoán A? Giá 36 40 66 20 Xác suất 50% 20% 5% 25% So sánh mức độ rủi ro của hai tài sản 53 . Hai tài sản có cùng giá trị lợi nhuận kỳ vọng, tài sản có độ lệch chuẩn về lợi nhuận cao hơn là tài sản rủi ro hơn . Nếu giá trị lợi nhuận kỳ vọng của hai tài sản khác nhau, tài sản có hệ số biến động cao hơn là tài sản rủi ro hơn với hệ số biến động được định nghĩa như sau: ( ) CV E R   Tỷ suất sinh lợi đòi hỏi 54 . Là tỷ suất sinh lợi tối thiểu mà nhà đầu tư chấp nhận nhằm bù đắp cho việc cắt giảm chi tiêu ở hiện tại để đầu tư . Các thành phần: (1) Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro thực tế (2) Các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi phi rủi ro danh nghĩa (3) Phần bù rủi ro: rủi ro kinh doanh; rủi ro tài chính; rủi ro thanh khoản; rủi ro tỷ giá; rủi ro thể chế Đọc thêm: Nhắc lại kiến thức có liên quan 55 · Đạo hàm . Ma trận . Hồi quy tuyến tính Đạo hàm 56 Cho hàm số biến số thực y = f(x), xác định trên khoảng (a;b). Xét x = x0 thuộc (a;b). Đặt Δx = x − x0 Đặt Δy = f(x)-f(x0) Đạo hàm của hàm số y tại x0 được định nghĩa là: ' 0 0 0 0 ( ) ( ) ( ) lim lim y x x x x f x x f xdy f x dx              Ma trận 57 Ma trận A gồm m hàng và n cột: 11 12 1 21 22 2 1 2 ... ... ( ) ... ... ... ... ... 1, 2,..., 1, 2,..., n n mn ij m m mn a a a a a a A a a a a i m j n                Ma trận 58 ( ) ( )ij ijA A a a          . Cộng một số với ma trận: . Nhân một số với ma trận: . Cộng hai ma trận (cùng số cột và số hàng) ( ) ( )ij ijA A a a        ( ) ( ) ( )ij ij ij ijA B a b a b     Ma trận 59 .Nhân hai ma trận: columnj( ) ( ) ( ) ; ; ij rowi m n m p p n C AB c A B C A B       Ma trận 60 . Ma trận hoán vị: 11 12 1 11 21 1 21 22 2 12 22 2' 1 2 1 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... nm n m n m mn m m mn n n mn a a a a a a a a a a a a A A a a a a a a                           Ma trận 61 . Ngoài ra sinh viên có thể tìm hiểu thêm các khái niệm về ma trận vuông, ma trận chéo, ma trận đơn vị, ma trận nghịch đảo, Phân tích hồi quy tuyến tính . Đặt vấn đề: Mối quan hệ giữa chiều cao và cân nặng? . Mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến bằng cách sử dụng hàm số. . Chiều cao = f(cân nặng), ví dụ: chiều cao = α + β*cân nặng; hoặc: chiều cao = β*cân nặng . Phân tích hồi quy tuyến tính là phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập bằng cách sử dụng hàm tuyến tính. 62 Phân tích hồi quy tuyến tính . . Có T quan sát theo thời gian t = 1, 2, , T . Yt: Giá trị ở thời gian t của biến mà bạn muốn giải thích (biến phụ thuộc) . Xkt: Giá trị ở thời gian t của biến thứ k giải thích cho Yt, k = 1, 2, , K (biến độc lập hoặc biến giải thích) . Ut: sai số ở thời gian t (vì sao cần có sai số trong mô hình?) 0 1 1 2 2 ...t t t K Kt tY X X X u         63 Phân tích hồi quy tuyến tính . Sử dụng ma trận để biểu diễn mối quan hệ giữa Y và X: Y = Xβ + u . Với: 11 1 0 1 1 12 2 1 2 2 1 1 ... 1 ... ; ; ; ... ... ... ... ... ... ... 1 ... K K T KT K T T X X u Y X X u Y Y X u X X u Y                                                     64 Phân tích hồi quy tuyến tính . Mô hình tuyến tính: Y = Xβ + u . Không biết vector β chính xác là bao nhiêu. Cần phải ước lượng! . Hàm hồi quy tuyến tính: . Phương pháp ước lượng đơn giản và phổ biến nhất là sử dụng βOLS (ước lượng bình phương tối thiểu) để: . Có thể áp dụng các phần mềm thống kê (SPSS, Stata, Eview, Excel,) để tìm βOLS 65 Phân tích hồi quy tuyến tính . . Nếu: . Vậy trong ma trận X, cột đầu tiên nhằm giải thích cho trung bình của Y 66   1 ' 'OLS X X X Y   ' 1 ' 1 1 1 1 (11) 1 ... 1 T OLS t t X Y Y Y T                     Phân tích hồi quy tuyến tính . R- squared và R-squared hiệu chỉnh để đo lường sức mạnh giải thích của các biến độc lập: 67 ^ ^ Y Y X u Y X e       T-statistic và standard error . Standard error (sai số tiêu chuẩn): là ước lượng mẫu của độ lệch chuẩn của ma trận phương sai-hiệp phương sai βOLS – β . Hệ số t-statistic: 68 (0,1) OLS k k k k t statistic N se      Kiểm định t (t-test) . Thực hiện kiểm định t (t-test): Giả thiết: β = 0 . Nếu giả thiết đúng, với xác suất trong 95% của tất cả các mẫu, chúng ta được giá trị tuyệt đối của t-statistic < 1.96 (-1.96 < t <1.96) . Nếu t-statistic nhỏ hơn -1.96 hoặc lớn hơn 1.96, cả 2 điều sau đây đều đúng: 1.Giả thiết trên đúng (β = 0) nhưng mẫu chúng ta chọn rơi vào 5% còn lại (rất hiếm xảy ra!) 2. Giả thiết sai. Như vậy chúng ta bác bỏ giả thiết, nghĩa là chấp nhận β khác 0, nói cách khác tham số có ý nghĩa về mặt thống kê. 69 Kiểm định t (t-test) 70 Vậy bác bỏ giả thiết β = 0 khi t 1.96 cũng tương đương như khi p-value <5% Xử lý hồi quy trong Excel Cài đặt công cụ Data Analysis trên Excel 2007: . Nhấn vào biểu tượng Excel phía bên tay trái bảng tính . Chọn Excel options . Chọn Add-Ins/ Analysis Toolpak/ Manage: Excel Add-Ins/ Go . Check vào Analysis Toolpak/OK . Chọn Yes khi Excel hỏi bạn có muốn cài đặt để chạy add-ins này không 71 Xử lý hồi quy trong Excel . Bước 1: Có bảng dữ liệu như sau, với Y là biến phụ thuộc, X1 và X2 là các biến độc lập 72 Xử lý hồi quy trong Excel . Bước 2: Data/ Data Analysis/ Regression/OK . Bước 3: Chọn vùng dữ liệu cho các biến, chọn nơi để truy xuất kết quả hồi quy, và các options khác 73 Xử lý hồi quy trong Excel 74 Xử lý hồi quy trong Excel 75