Hơn 30 năm qua, các nhà nghiên cứu lý thuyết cũng như các nhà thực
hành trên khắp thế giới đã tranh cãi rất nhiều về giá trị của Mô hình
Định giá tài sản Vốn (CAPM) và họ đã đặc biệt quan tâm đến hệ số bê-ta
– biến số quan trọng trong mô hình CAPM. Câu hỏi được đặt ra là hệ số
bê-ta có phải là chìa khóa đo lường rủi ro hệ thống của tài sản hay không
và vấn đề xác định hệ số này tại Việt Nam hiện nay như thế nào?
15 trang |
Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 1781 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem nội dung tài liệu Rủi ro hệ thống và vấn đề xác định hệ số bê-Ta tại Việt Nam, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Rủi ro hệ thống và vấn đề xác định hệ số bê-ta tại Việt Nam
Hơn 30 năm qua, các nhà nghiên cứu lý thuyết cũng như các nhà thực
hành trên khắp thế giới đã tranh cãi rất nhiều về giá trị của Mô hình
Định giá tài sản Vốn (CAPM) và họ đã đặc biệt quan tâm đến hệ số bê-ta
– biến số quan trọng trong mô hình CAPM. Câu hỏi được đặt ra là hệ số
bê-ta có phải là chìa khóa đo lường rủi ro hệ thống của tài sản hay không
và vấn đề xác định hệ số này tại Việt Nam hiện nay như thế nào?
Hệ số bê-ta là một hệ số đo lường rủi ro hệ thống của một tài sản và rủi ro hệ
thống này được định nghĩa là rủi ro do tài sản tồn tại trên thị trường. Ngược
lại, rủi ro không hệ thống là rủi ro liên quan đến đặc trưng của tài sản có thể
giảm được bằng cách đa dạng hóa đầu tư. Khác với rủi ro không hệ thống, rủi
ro hệ thống không thể tránh được nhờ đa dạng hóa đầu tư.
Mặc cho những tranh cãi đang diễn ra xung quanh hệ số bê-ta, nhưng hiện
nay mô hình CAPM vẫn đang được sử dụng rộng rãi như một công cụ tài
chính đơn giản, dễ hiểu và dễ sử dụng nhất đối với các nhà quản lý và các
nhà đầu tư sử dụng vào các mục tiêu định giá, đánh giá đầu tư để ra quyết
định chọn lựa các cơ hội đầu tư khác nhau trong việc lập kế hoạch ngân sách
vốn và trong quản lý danh mục đầu tư.
Hệ số bê-ta thường được ước tính bằng cách hồi qui lợi nhuận cổ phiếu với
lợi nhuận của chỉ số chứng khoán trong một khoảng thời gian. Do đó, khi
định giá cổ phiếu hay định giá các doanh nghiệp đang được niêm yết trên
TTCK, ta có thể dễ dàng xác định hệ số bê-ta của các doanh nghiệp này bằng
việc sử dụng thông tin lịch sử giá cổ phiếu trên TTCK. Như vậy, trong trường
hợp thông tin lịch sử giá cổ phiếu không đáng tin cậy hoặc phần lớn các
doanh nghiệp Việt Nam không niêm yết trên TTCK không có thông tin lịch
sử giá cổ phiếu thì có xác định được hệ số bê-ta không? Để trả lời cho câu hỏi
này trước hết chúng ta cần điểm lại một số phương pháp xác định hệ số bê-ta.
Các phương pháp xác định hệ số bê-ta
Bê-ta truyền thống
Phương pháp truyền thống để xác định hệ số bê-ta là hồi qui thu nhập của cổ
phiếu với thu nhập của thị trường. Hệ số góc của phương trình hồi qui trên
(b) chính là bê-ta của doanh nghiệp.
Thu nhập của Cổ phiếu = a + b* Thu nhập của VN-Index
Có ba yếu tố chính cần phải xác định khi ước tính hệ số bê-ta theo phương
pháp này. Yếu tố thứ nhất là khoản thời gian để ước tính và thường được tính
trên dãy số liệu của 5 năm (chẳng hạn: Value Line và Standard and Poor là
các tổ chức chuyên tính hệ số bê-ta thường sử dụng số liệu 5 năm. Tuy nhiên,
Bloomberg chỉ sử dụng số liệu 2 năm với quan điểm cho rằng doanh nghiệp
có thể thay đổi những đặc trưng rủi ro của nó theo thời gian).
Yếu tố thứ hai cần xác định là khoảng cách của thu nhập. Thu nhập của cổ
phiếu có thể là thu nhập hàng năm, hàng tháng, hàng tuần, hàng ngày hay
thậm chí là trong ngày. Sử dụng thu nhập hàng ngày hay trong ngày sẽ giúp
gia tăng năng lực thống kê nhưng có thể không chính xác trong trường hợp
cổ phiếu không được giao dịch thường xuyên mà sử dụng thu nhập hàng ngày
hay trong ngày có thể dẫn đến việc hệ số bê-ta được tính thấp hơn thực tế.
Yếu tố thứ ba là việc chọn lựa chỉ số thị trường. Các dịch vụ tính bê-ta
thường chọn chỉ số thị trường nơi mà cổ phiếu cần tính bê-ta được niêm yết.
Theo đó, bê-ta của các cổ phiếu ở Thái Lan được tính theo chỉ số SET Index,
cổ phiếu ở Nhật theo chỉ số Nikkei, cổ phiếu ở Việt Nam theo chỉ số VN-
Index…
Chẳng hạn, ta có thể áp dụng phương pháp truyền thống xác định bê-ta của
cổ phiếu REE bằng cách hồi qui thu nhập của cổ phiếu với thu nhập của chỉ
số VN-Index dựa trên khoảng thời gian giao dịch từ 8/2000 đến 6/2008 (Bảng
1).
Giá cuối tháng của cổ phiếu REE là giá đã được hiệu chỉnh theo các sự kiện
chia/tách cổ phiếu, trả cổ tức trong các ngày giao dịch không hưởng quyền.
Hiệp phương sai = (Thu nhập CP REE – Thu nhập trung bình CP REE) ×
(Thu nhập VN-Index – Thu nhập trung bình VN-Index)
Phương sai = (Thu nhập VN-Index – Thu nhập trung bình VN-Index)2
Kết quả:
Cov (REE, Vn-Index) 0,021488
Var(Vn-Index) 0,016118
Beta 1,333197
Như vậy, beta của REE trong ví dụ này được xác định là 1,33 (Việc xác định
hệ số bê-ta của REE chỉ nhằm minh họa cho phương pháp tính).
Bê-ta kế toán (Accounting beta)
Theo Damodaran (1996), vì các doanh nghiệp không niêm yết trên TTCK
không có giá cổ phiếu như các doanh nghiệp niêm yết nên có thể sử dụng số
liệu kế toán là thu nhập doanh nghiệp để tính hệ số bê-ta. Theo phương pháp
này, bê-ta có thể được tính tương tự như cách tính bê-ta truyền thống bằng
cách hồi qui sự biến động của thu nhập doanh nghiệp theo sổ sách kế toán và
biến động của tổng thu nhập của thị trường (chỉ số VN-Index).
Thu nhập Doanh nghiệp = a + b* Thu nhập VN-Index
Hệ số góc của phương trình hồi qui trên (b) chính là bê-ta của doanh nghiệp.
Nếu sử dụng thu nhập từ hoạt động kinh doanh (operating income) để tính thì
ta có được bê-ta không đòn bẩy tài chính (unlevered beta) và nếu sử dụng thu
nhập thuần (net income) sẽ cho ra bê-ta có đòn bẩy tài chính (levered beta).
Bê-ta cơ sở (Fundamental beta)
Phương pháp này được xây dựng trên cơ sở quan hệ giữa hệ số bê-ta của các
doanh nghiệp đang được niêm yết với các biến quan sát được như là tỷ lệ nợ,
tỷ lệ tăng trưởng thu nhập, độ biến động của thu nhập, tỷ lệ chi trả cổ tức, tỷ
lệ tăng trưởng tài sản, đòn cân nợ, mức độ thanh khoản, quy mô tài sản và cả
hệ số bê-ta kế toán. Phương trình hồi qui sau đây do Damodaran (1996) thực
hiện liên hệ bê-ta của các cổ phiếu niêm yết tại NYSE và AMEX năm 1996
với các biến là hệ số biến động của thu nhập hoạt động (CV), tỷ lệ nợ trên
vốn (D/E), mức tăng trưởng quá khứ của thu nhập trên mỗi cổ phiếu (g) và
giá trị tổng tài sản (TA). Trong đó, hệ số biến động của thu nhập hoạt động
(CV) là tỷ số giữa độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động và thu nhập hoạt
động bình quân.
Beta = 0.6507 + 0.25 CV + 0.09 D/E + 0.54 g – 0.000009 TA
Bê-ta cơ sở có ưu điểm là có thể được sử dụng để xác định hệ số bê-ta của
các doanh nghiệp không niêm yết bởi vì các biến giải thích bê-ta của doanh
nghiệp không niêm yết có thể tính được dễ dàng. Tuy nhiên, theo
Damodaran, phương pháp này có độ tin cậy thấp: trong nghiên cứu thực
nghiệm nói trên phương trình hồi qui thu được có R2 = 0,18 nghĩa là khả
năng các biến độc lập có thể giải thích cho hệ số bê-ta chỉ vào khoảng 18%.
Bê-ta dựa trên bê-ta của các doanh nghiệp tương tự
Một phương pháp khác để xác định hệ số bê-ta của các doanh nghiệp không
niêm yết là phương pháp tính hệ số bê-ta dựa trên hệ số bê-ta của các doanh
nghiệp có đặc trưng tương tự. Theo phương pháp này, một hệ số bê-ta bình
quân của tất cả các doanh nghiệp được niêm yết trong cùng một ngành sẽ
được sử dụng như bê-ta của một doanh nghiệp không niêm yết trong ngành
đó. Tuy nhiên, có hai điều chỉnh cần quan tâm khi xác định hệ số bê-ta theo
phương pháp này. Thứ nhất, vì bê-ta của các doanh nghiệp được niêm yết là
bê-ta có đòn bẩy tài chính (L), nghĩa là tỷ lệ nợ trên vốn đã được phản ánh
trong hệ số bê-ta của các doanh nghiệp này, nên bê-ta của các doanh nghiệp
này phải được điều chỉnh thành bê-ta không đòn bẩy tài chính (U) bằng công
thức sau:
Điều chỉnh thứ hai cần phải quan tâm là phải điều chỉnh cho bê-ta bình quân
không đòn bẩy tài chính này trở thành bê-ta có đòn bẩy của doanh nghiệp
không niêm yết, nghĩa là làm cho nó thể hiện được đòn bẩy tài chính của
doanh nghiệp không niêm yết này. Tỷ lệ nợ trên vốn được hiểu là tỷ lệ nợ
trên giá thị trường của vốn và đối với doanh nghiệp không niêm yết sẽ không
có giá thị trường của vốn sẵn có để tính toán nên đây là một vấn đề khó khăn
khi áp dụng phương pháp tính bê-ta này. Tuy nhiên, Damodaran (1996) cho
rằng, một trong hai cách khác có thể sử dụng để tính bê-ta như sau:
Cách thứ nhất, giả định rằng tỷ lệ nợ trên giá thị trường của vốn của một
doanh nghiệp không niêm yết tương đương với tỷ lệ nợ trên vốn bình quân
của ngành, bê-ta của một doanh nghiệp không niêm yết có thể được tính bằng
công thức sau:
βDN không niêm yết = βU [1+(1-Thuế suất)x(Tỷ lệ Nợ/Vốn bình quân
ngành)]
Cách thứ hai, nếu doanh nghiệp có một tỷ lệ nợ trên vốn mục tiêu hay doanh
nghiệp có thể ước tính được tỷ lệ nợ trên vốn tối ưu thì tỷ lệ này có thể được
sử dụng để tính bê-ta. Một tỷ lệ nợ trên vốn tối ưu có thể được xem như một
sự kết hợp giữa nợ và vốn có thể tối đa hóa giá trị của doanh nghiệp hoặc tối
thiểu hóa chi phí vốn của doanh nghiệp. Công thức tính:
βDN không niêm yết =βU [1+(1-Thuế suất)x(Tỷ lệ Nợ/Vốn tối ưu)]
Theo Kapland and Peterson (1997), bất cập của phương pháp tính bê-ta dựa
trên bê-ta của các công ty tương tự là việc tính toán chi phí vốn bình quân của
một ngành công nghiệp rất phức tạp bởi một thực tế là có nhiều doanh nghiệp
hoạt động trong nhiều ngành. Có một phương pháp để khắc phục vấn đề này
là phương pháp “pure play” không tính đến các tập đoàn hoạt động đa lĩnh
vực. Các tập đoàn đa lĩnh vực là các tập đoàn lớn hoạt động trong nhiều
ngành công nghiệp khác nhau và thường chiếm được thị phần đáng kể trong
nhiều phân khúc thị trường khác nhau. Chẳng hạn như Phillip Moris là một
tập đoàn hoạt động trên cả hai lĩnh vực thực phẩm và thuốc lá.
Cũng theo Kapland and Peterson (1997), bất cập của phương pháp “pure
play” là hệ số bê-ta theo phương pháp này thường cao hơn thực tế khi không
tính đến các tập đoàn hoạt động đa lĩnh vực vì chúng thường chiếm thị phần
lớn và khi chúng không được tính đến thì việc tính toán chỉ dựa trên các
doanh nghiệp nhỏ thường có rủi ro cao hơn. Sau đó Kapland and Peterson
(1997) đã phát triển một phương pháp gọi là “full-information” tính đến các
tập đoàn hoạt động đa lĩnh vực. Theo phương pháp này, bê-ta của một doanh
nghiệp không niêm yết có thể được xác định bằng cách hồi qui hệ số bê-ta
của doanh nghiệp và doanh thu của nó trong ngành công nghiệp mà nó hoạt
động.
Theo Damodaran (1996), để xác định hệ số bê-ta theo phương pháp này cần
phải thực hiện bước chọn lựa một số các doanh nghiệp tương tự, đang niêm
yết của cùng ngành nghề kinh doanh, cùng chịu tác động của những lực kinh
tế như doanh nghiệp cần được tính bê-ta. Nếu doanh nghiệp cần xác định bê-
ta hoạt động trong nhiều ngành thì có thể chọn các doanh nghiệp tương tự
trong từng ngành kinh doanh; sau đó tính hệ số bê-ta bình quân của các
doanh nghiệp này để có được hệ số bình quân ngành của doanh nghiệp.
Cũng theo Damodaran (1996), một thử nghiệm đơn giản có thể dùng để thử
xem các doanh nghiệp được chọn có thực sự tương đương với doanh nghiệp
bạn đang quan tâm không là ước tính mối tương quan giữa doanh thu và lợi
nhuận hoạt động của các doanh nghiệp được chọn với doanh nghiệp bạn quan
tâm và nếu mối tương quan này là cao và dương thì bạn có thể xem như đã
chọn đúng các doanh nghiệp tương đương.
Năng lực của hệ số bê-ta
Vào năm 1992, Fama và French qua nghiên cứu tính toán hệ số bê-ta giai
đoạn 1963-1990 cho tất cả các cổ phiếu CRSP/COMPUSTAT đã công bố
rằng, Mô hình Định giá Tài sản Vốn không thể hiện được lợi nhuận mong đợi
của mẫu tiêu biểu và từ đó một vấn đề rất quan trọng được đặt ra tranh cãi dữ
dội là: “Bê-ta có chết không?”. Nếu câu trả lời là “có” thì cái gì là bản chất
thực sự và đo lường rủi ro? Fama và French (1992) đã lập luận rằng qui mô
của doanh nghiệp và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường của doanh nghiệp
có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của cổ phiếu và đưa ra một phương pháp
thực tế hơn để ước tính rủi ro là mô hình đa chỉ số (Multi-index Model).
William Sharpe, tác giả của mô hình CAPM, đã bảo vệ cho mô hình của
mình bằng một phát biểu rằng bê-ta không hề chết. Mô hình đa chỉ số của
Fama và French không hề loại trừ bê-ta mà chỉ thêm vào một số biến khác.
Ông đã đồng ý rằng mô hình CAPM không phản ảnh hết toàn bộ thực tế của
thị trường nhưng nó là một hướng dẫn rất quan trọng cho các nhà đầu tư và
mô hình CAPM không chết mà chỉ cần được chỉnh sửa mà thôi.
Có ý kiến nghi ngờ năng lực của hệ số bê-ta như nghiên cứu của Campbell
(1994) cho rằng, ở các TTCK của các nước đang phát triển ở châu Âu, châu
Mỹ La tinh, châu Á, Trung Đông và châu Phi, bê-ta không có vai trò quan
trọng trong việc giải thích lợi nhuận bình quân của mẫu tiêu biểu và so với
các thị trường đã phát triển, lợi nhuận trên các thị trường đang phát triển có
khả năng bị ảnh hưởng đáng kể bởi các thông tin trong nước hơn (local
information). Các thông tin trong nước là các thông tin trong đó có bao gồm
thông tin về thay đổi tỷ giá ngoại tệ so với đồng đô la Mỹ, sự thay đổi tỷ lệ
lợi tức và tỷ lệ lãi suất ngắn hạn trong nước…
Nghiên cứu của Heston, Rouwenhost và Wessels (1997) trên một mẫu gồm
2100 cổ phiếu thuộc 12 nước châu Âu giai đoạn 1980-1995 đã tìm thấy mối
quan hệ tích cực giữa lợi nhuận bình quân và bê-ta. Cụ thể là trong mỗi nhóm
cổ phiếu phân loại theo qui mô doanh nghiệp, mối quan hệ tích cực giữa lợi
nhuận và bê-ta đều được tìm thấy và trong mỗi nhóm cổ phiếu phân loại theo
hệ số bê-ta, cổ phiếu của các công ty qui mô nhỏ có lợi nhuận cao hơn cổ
phiếu của các công ty lớn. Bê-ta và qui mô doanh nghiệp cũng được thấy là
có vẻ không có mối tương quan với nhau. Do đó, Heston, Rouwenhost và
Wessels (1997) đã kết luận rằng, bê-ta và qui mô doanh nghiệp là hai yếu tố
độc lập cùng giải thích cho lợi nhuận bình quân của cổ phiếu trên thị trường
quốc tế.
Cùng lúc đó, một nghiên cứu của Ibbotson, Kaplan và Peterson (1997) về hệ
số bê-ta của tất cả các cổ phiếu thường NYSE/AMEX/NASDAQ giai đoạn
1931-1994 cho thấy, hệ số bê-ta 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 bê-ta được điều chỉnh thành “SUM” thì kết
quả cho thấy bê-ta 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 bê-ta được điều
chỉnh có thể giải thích cho sự ảnh hưởng của qui mô doanh nghiệp đối với lợi
nhuận của cổ phiếu.
Việc điều chỉnh hệ số bê-ta trong nghiên cứu này
được thực hiện bằng việc tính đến mối tương quan tự
động chéo (cross-autocorrelations) của lợi nhuận thông qua việc kết hợp với
các thông tin chứa đựng trong lợi nhuận thị trường quá khứ với quan điểm
cho rằng một giai đoạn tính lợi nhuận cụ thể của doanh nghiệp có thể không
đúng chính xác với giai đoạn tính lợi nhuận của thị trường vì giá cả có thể
phản ứng chậm hơn với thông tin.
Trong nghiên cứu này, các cổ phiếu nghiên cứu được chia thành các danh
mục từ 1 đến 10 theo qui mô doanh nghiệp, trong đó các doanh nghiệp có qui
mô lớn nhất thuộc danh mục 1 và các doanh nghiệp có qui mô nhỏ nhất thuộc
danh mục 10. Biểu đồ 1 thể hiện mối liên hệ giữa qui mô doanh nghiệp và hệ
số bê-ta, trong đó doanh nghiệp có qui mô càng nhỏ thì hệ số bê-ta càng cao
và hệ số bê-ta tính theo phương pháp truyền thống của doanh nghiệp có qui
mô càng nhỏ thì càng bị đánh giá thấp so với bêta được điều chỉnh (SUM).
Vấn đề xác định hệ số bê-ta tại Việt Nam
Phương pháp tính bê-ta truyền thống: Chưa áp dụng được cho số đông các
doanh nghiệp
TTCK Việt Nam mới thành lập từ giữa năm 2000, có quá ít doanh nghiệp
được niêm yết. Khi thị trường mới thành lập, Trung tâm giao dịch Chứng
khoán Thành phố Hồ Chí Minh (nay là Sở giao dịch Chứng khoán Thành phố
Hồ Chí Minh) chỉ có 4 doanh nghiệp niêm yết và tính đến thời điểm tháng
7/2008 chỉ có 156 doanh nghiệp đang được niêm yết, trong số đó có gần 85%
doanh nghiệp (132 doanh nghiệp) có thời gian được niêm yết từ 4 năm trở
xuống (từ tháng 7/2004 trở lại đây). Thêm vào đó, giá cả cổ phiếu đã biến
động rất nhiều do thị trường mới đi vào hoạt động, các nhà đầu tư còn chưa
có kinh nghiệm, và giá cả cũng đã từng bị can thiệp bởi chính sách hành
chính. Do đó, nhìn chung thì thông tin từ TTCK Việt Nam không đủ về lượng
lẫn về chất để ước tính hệ số bê-ta theo phương pháp truyền thống là phân
tích hồi qui độ biến động lợi nhuận của cổ phiếu so với chỉ số VN-Index để
định giá các doanh nghiệp và các cổ phiếu đang được niêm yết.
Phương pháp bê-ta kế toán: Không đáng tin cậy
Phương pháp này có hai hạn chế chủ yếu. Thứ nhất là thông tin lịch sử về thu
nhập doanh nghiệp không nhiều, nhất là các doanh nghiệp khu vực tư nhân
không niêm yết thường chỉ báo cáo thu nhập một năm một lần, làm cho năng
lực thống kê bị giới hạn. Giới hạn thứ hai là kết quả kinh doanh theo báo cáo
kế toán có thể phụ thuộc đáng kể vào các phương pháp hạch toán kế toán.
Chẳng hạn như các phương pháp khấu hao tài sản khác nhau thường dẫn đến
chi phí khấu hao được xác định khác nhau và do đó kết quả thu nhập của
doanh nghiệp cũng khác nhau; hoặc các phương pháp hạch toán kế toán hàng
tồn kho khác nhau như phương pháp nhập trước xuất trước, nhập sau xuất
trước hay phương pháp bình quân có thể dẫn đến giá vốn hàng bán được xác
định khác nhau một cách đáng kể và do đó dẫn đến kết quả thu nhập của
doanh nghiệp cũng khác nhau đáng kể.
Phương pháp bê-ta cơ sở: Gặp khó khăn về dữ liệu cơ bản
Khác với các thị trường tài chính phát triển, việc xây dựng phương trình hồi
quy để tính bê-ta cơ sở gặp khó khăn về dữ liệu cơ bản của các công ty cần
tính toán. Chẳng hạn, hệ số biến động thu nhập hoạt động (CV) được định
nghĩa là tỷ số giữa độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động và thu nhập hoạt
động bình quân. Lợi nhuận hoạt động xác định theo năm. Công ty REE được
xem là một trong những công ty được niêm yết đầu tiên trên TTCK Việt Nam
nhưng đối với các nguồn thông tin đại chúng cũng chỉ có thể tiếp cận báo cáo
tài chính của công ty trong vòng 5 năm trở lại đây. Như vậy không đủ để tính
độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động vì khi tính độ lệch chuẩn thì số mẫu
phải nhiều, và thực tế ở Việt Nam cũng chưa có ai tính giá trị của CV.
Phương pháp dựa trên hệ số bê-ta của các doanh nghiệp tương tự: Có thể
không chính xác
Để xác định hệ số bê-ta cho các doanh nghiệp Việt Nam theo phương pháp
dựa trên hệ số bê-ta của các doanh nghiệp có đặc trưng tương tự có cùng
ngành nghề kinh doanh được niêm yết trong hiện tại cần phải sử dụng một số
các doanh nghiệp tương tự ở nước ngoài vì hiện chỉ mới có hơn 100 doanh
nghiệp đang niêm yết trên mỗi sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HASTC
thuộc nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các doanh nghiệp ở những thị
trường khác nhau, hoạt động kinh doanh trong những môi trường khác nhau
có thể không hoàn toàn so sánh được nên đây chính là hạn chế chủ yếu của
việc xác định hệ số bê-ta tại Việt Nam theo phương pháp này. Hơn nữa, các
doanh nghiệp tương tự còn phải được giao dịch thường xuyên để hệ số bê-ta
của chúng mới có thể là cở sở tin cậy để ước tính hệ số bê-ta của doanh
nghiệp cần xác định hệ số bê-ta.
Ngoài ra, có một vấn đề nữa có lẽ chưa từng được các nhà lý thuyết và thực
hành đề cập đến là một doanh nghiệp có thể có nhiều hệ số bê-ta khác nhau
khi nó được niêm yết trên nhiều TTCK khác nhau. Ví dụ như doanh nghiệp
Autoliv Inc. là một doanh nghiệp sản xuất túi hơi cho ngành công nghiệp ô-tô
được niêm yết trên TTCK New York (NYSE) có hệ số bê-ta là 1,09 và đồng
thời được niêm yết trên TTCK Thụy Điển (SSE) có hệ số bê-ta thấp hơn là
0,54 (Nguồn và Hệ
số bê-ta trên hai thị trường khác nhau chính là vì hệ số bê-ta được xác định
dựa trên sự biến động lợi nhuận của cổ phiếu đối với chỉ số chứng khoán. Chí
số SSE Index của TTCK Thụy Điển có thể đã bị điều khiển chủ yếu bởi
Ericsson, một doanh nghiệp trong ngành công nghệ thông tin, trong những
năm vừa qua và có thể do đó chỉ số SSE Index có độ biến động rất lớn.
Một số kiến nghị
Trong hiện tại, bên cạnh việc áp dụng phương pháp bê-ta truyền thống cho
một số doanh nghiệp có thời gian niêm yết tương đối lâu với lưu ý về hạn chế
của phương pháp như đã nêu, phương pháp tính hệ số bê-ta dựa trên bê-ta của
các doanh nghiệp tương tự có