Tóm tắt chương 9 - Quản trị tài chính doanh nghiệp NEU

9.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ LỢI TỨC VÀ RỦI RO

9.1.1. Lợi tức tuyệt đối và lợi tức tương đối

Bất kỳ khoản đầu tư nào cũng tạo ra lợi tức cho nhà đầu tư, và lợi tức này được cấu thành từ hai bộ phận riêng biệt. Việc hiểu rõ hai thành phần này là nền tảng để đánh giá hiệu quả đầu tư. 
- Thu nhập từ tài sản (Income): Đây là dòng tiền mà tài sản tự nó tạo ra trong quá trình nhà đầu tư nắm giữ. Ví dụ điển hình là cổ tức nhận được từ việc nắm giữ cổ phiếu, hoặc lãi coupon nhận được từ việc nắm giữ trái phiếu. 
- Lãi hoặc Lỗ về vốn (Capital Gain/Loss): Đây là sự thay đổi trong giá trị thị trường của tài sản. Nó được xác định bằng cách lấy giá bán (hoặc giá trị cuối kỳ) trừ đi giá mua ban đầu. Nếu kết quả là dương, đó là lãi vốn; nếu âm, đó là lỗ vốn.

Công thức tính Lợi tức tuyệt đối: 
$Lợi \ tức = Thu \ nhập \ từ \ tài \ sản + (Giá \ trị \ cuối \ kỳ - Giá \ trị \ đầu \ kỳ)$ 
=> Suy ra: Cách tính này cho biết tổng số tiền thực tế mà nhà đầu tư kiếm được hoặc mất đi. Tuy nhiên, nó có một nhược điểm lớn là không cho biết hiệu quả sử dụng vốn. Ví dụ, kiếm được 10 triệu đồng từ khoản đầu tư 100 triệu sẽ khác hoàn toàn với việc kiếm được 10 triệu từ khoản đầu tư 1 tỷ.

Để khắc phục nhược điểm trên và tạo ra một thước đo chuẩn hóa để so sánh các cơ hội đầu tư khác nhau, người ta sử dụng Tỷ suất sinh lời (Rate of Return), hay còn gọi là lợi tức tương đối.

Công thức tính Tỷ suất sinh lời: 
$Tỷ \ suất \ sinh \ lời = \frac{Thu \ nhập \ trong \ kỳ + Lãi/Lỗ \ về \ vốn}{Giá \ trị \ đầu \ tư \ ban \ đầu}$ 
=> Suy ra: Tỷ suất sinh lời cho biết mỗi đồng vốn đầu tư ban đầu đã tạo ra bao nhiêu đồng lợi tức. Điều này giúp loại bỏ yếu tố quy mô vốn và tập trung hoàn toàn vào hiệu suất sinh lời của khoản đầu tư, từ đó giúp việc so sánh trở nên công bằng và chính xác hơn.

9.1.2. Tỷ suất sinh lời thực và tỷ suất sinh lời danh nghĩa

Khi đánh giá lợi tức, lạm phát là một yếu tố không thể bỏ qua vì nó làm xói mòn sức mua của đồng tiền.

Tỷ suất sinh lời danh nghĩa (Nominal Rate of Return - R): Là tỷ suất sinh lời được tính toán thông thường, chưa tính đến ảnh hưởng của lạm phát. Nó chỉ phản ánh sự gia tăng về số lượng tiền mà nhà đầu tư nhận được.

Tỷ suất sinh lời thực (Real Rate of Return - r): Là tỷ suất sinh lời đã được điều chỉnh để loại bỏ tác động của lạm phát (h). Nó cho biết sức mua của nhà đầu tư đã thực sự tăng lên bao nhiêu phần trăm.

Mối quan hệ chính xác giữa chúng được thể hiện qua công thức Fisher: 
$(1+R) = (1+r)(1+h)$ 
=> Suy ra: Công thức này có thể được khai triển thành $R = r + h + rh$. Mỗi thành phần có một ý nghĩa riêng: 
+ r: Phần bù đắp cho việc nhà đầu tư chấp nhận hy sinh tiêu dùng ở hiện tại (tỷ suất sinh lời thực). 
+ h: Phần bù đắp cho sự sụt giảm sức mua của số vốn gốc do lạm phát. 
+ rh: Phần bù đắp cho sự sụt giảm sức mua của chính phần lợi tức kiếm được, cũng do lạm phát.

+ Chú ý: Vì thành phần (rh) thường có giá trị rất nhỏ (ví dụ, r=5% và h=3% thì rh=0.15%), trong thực tế người ta thường dùng công thức xấp xỉ để tính toán nhanh: $R \approx r + h$.

9.1.3. Tỷ suất sinh lời bình quân

Để có cái nhìn tổng quan về hiệu suất của một loại tài sản qua nhiều thời kỳ hoặc của một nhóm tài sản trong một thời kỳ, ta sử dụng Tỷ suất sinh lời bình quân. Đây là giá trị trung bình số học của các tỷ suất sinh lời quan sát được.

Công thức tính Tỷ suất sinh lời bình quân (dựa trên dữ liệu lịch sử): 
$\bar{R} = \frac{\sum_{i=1}^{T} R_i}{T}$ 
Trong đó, $R_i$ là tỷ suất sinh lời của kỳ thứ i (ví dụ: năm i) và T là tổng số kỳ quan sát. 
=> Suy ra: Tỷ suất sinh lời bình quân giúp chúng ta có một con số đại diện cho hiệu suất "điển hình" trong quá khứ, thường được dùng làm cơ sở để hình thành kỳ vọng cho tương lai.

9.1.4. Rủi ro và mức bù đắp rủi ro

Rủi ro trong tài chính được định nghĩa là sự không chắc chắn (uncertainty) về kết quả thực tế, hay cụ thể hơn là sự biến động của tỷ suất sinh lời thực tế xoay quanh tỷ suất sinh lời kỳ vọng.

Một nguyên tắc nền tảng của tài chính là có sự đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận (Risk-Return Tradeoff): Rủi ro càng cao, tỷ suất sinh lời kỳ vọng (phần thưởng) càng lớn.

Tài sản phi rủi ro (Risk-free asset): Là một khái niệm lý thuyết về một tài sản có tỷ suất sinh lời hoàn toàn chắc chắn trong tương lai (độ lệch chuẩn bằng 0). Trong thực tế, tín phiếu Kho bạc Chính phủ ngắn hạn thường được xem là tài sản phi rủi ro.

Mức bù đắp rủi ro (Risk Premium): Là phần lợi nhuận dôi ra mà nhà đầu tư yêu cầu để bù đắp cho việc họ chấp nhận gánh chịu thêm rủi ro khi đầu tư vào một tài sản rủi ro thay vì tài sản phi rủi ro. 
$Mức \ bù \ đắp \ rủi \ ro = TSSL \ kỳ \ vọng \ của \ tài \ sản \ rủi \ ro - TSSL \ của \ tài \ sản \ phi \ rủi \ ro$ 
=> Suy ra: Mức bù đắp rủi ro chính là "giá" của rủi ro. Tài sản nào càng rủi ro, nhà đầu tư càng đòi hỏi mức bù đắp cao hơn.

9.1.5. Phương sai và độ lệch tiêu chuẩn về số liệu thống kê theo thời gian của tỷ suất sinh lời

Để lượng hóa rủi ro dựa trên dữ liệu quá khứ, hai thước đo thống kê phổ biến nhất là phương sai và độ lệch chuẩn. Cả hai đều đo lường mức độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình.

Phương sai (Variance - Var(R) hoặc $\sigma^2$): Là trung bình của tổng các bình phương độ lệch giữa tỷ suất sinh lời thực tế mỗi kỳ và tỷ suất sinh lời bình quân. 
$Var(R) = \sigma^2 = \frac{\sum_{i=1}^{T} (R_i - \bar{R})^2}{T-1}$ 
=> Suy ra: Việc bình phương các độ lệch có hai tác dụng: (1) loại bỏ các dấu âm, đảm bảo cả độ lệch dương và âm đều góp phần vào rủi ro; (2) khuếch đại các độ lệch lớn, phản ánh rằng những biến động bất thường là rủi ro hơn. Phương sai càng lớn, rủi ro càng cao.

Độ lệch chuẩn (Standard Deviation - SD(R) hoặc $\sigma$): Là căn bậc hai của phương sai. 
$SD(R) = \sigma = \sqrt{Var(R)}$ 
=> Suy ra: Ưu điểm chính của độ lệch chuẩn là nó có cùng đơn vị đo với tỷ suất sinh lời (ví dụ: %), giúp việc diễn giải trở nên trực quan hơn. Ví dụ, TSSL bình quân là 15% với độ lệch chuẩn 5% có nghĩa là TSSL thực tế thường dao động trong khoảng 10% đến 20%.

+ Lưu ý quan trọng: Khi tính toán phương sai từ dữ liệu mẫu (historical data), ta chia cho (T-1) thay vì T. Đây là một hiệu chỉnh thống kê (Bessel's correction) để ước tính phương sai của tổng thể được chính xác hơn.

9.2. TỶ SUẤT SINH LỜI, RỦI RO VÀ ĐƯỜNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

9.2.1. Tỷ suất sinh lời dự kiến

Khi ra quyết định đầu tư, chúng ta quan tâm đến tương lai chứ không phải quá khứ. Do đó, ta sử dụng Tỷ suất sinh lời dự kiến (Expected Return - E(R)). Đây là giá trị trung bình có trọng số của tất cả các tỷ suất sinh lời có thể xảy ra trong tương lai, với trọng số chính là xác suất xảy ra của mỗi kịch bản.

Công thức tính Tỷ suất sinh lời dự kiến: 
$E(R) = \sum_{i=1}^{n} P_i \times R_i = P_1R_1 + P_2R_2 + ... + P_nR_n$ 
Trong đó $P_i$ là xác suất của kịch bản i, và $R_i$ là tỷ suất sinh lời nếu kịch bản i xảy ra.

Mức bù đắp rủi ro dự kiến: 
$Mức \ bù \ đắp \ rủi \ ro \ dự \ kiến = E(R) - R_f$ 
=> Suy ra: Đây là phần thưởng kỳ vọng mà nhà đầu tư sẽ nhận được khi chấp nhận rủi ro của tài sản, dựa trên các dự báo về tương lai.

9.2.2. Tính toán phương sai của tỷ suất sinh lời dự kiến

Tương tự như TSSL, rủi ro cũng được đo lường dựa trên các dự báo về tương lai. Phương sai dự kiến đo lường mức độ phân tán của các kết quả có thể xảy ra xoay quanh giá trị dự kiến (E(R)).

Công thức tính Phương sai dự kiến: 
$Var(R) = \sigma^2 = \sum_{i=1}^{n} P_i \times [R_i - E(R)]^2$ 
=> Suy ra: Công thức này lấy bình phương độ lệch của mỗi kịch bản so với giá trị kỳ vọng, sau đó nhân với xác suất xảy ra của kịch bản đó. Phương sai càng lớn, sự không chắc chắn về kết quả càng cao, đồng nghĩa với rủi ro càng lớn.

Độ lệch chuẩn dự kiến: $SD(R) = \sigma = \sqrt{Var(R)}$

9.2.3. Danh mục đầu tư

Hiếm có nhà đầu tư nào "bỏ tất cả trứng vào một giỏ". Thay vào đó, họ nắm giữ một danh mục đầu tư (Portfolio) - là một tập hợp gồm nhiều tài sản khác nhau. Việc nghiên cứu rủi ro và lợi nhuận của cả danh mục là vô cùng quan trọng.

9.2.3.1. Trọng số của danh mục đầu tư

Trọng số ($X_i$) của một tài sản là tỷ lệ phần trăm giá trị của tài sản đó trong tổng giá trị của cả danh mục. 
$X_i = \frac{Giá \ trị \ đầu \ tư \ vào \ tài \ sản \ i}{Tổng \ giá \ trị \ danh \ mục}$ 
+ Lưu ý: Tổng các trọng số luôn luôn bằng 1 ($\sum X_i = 100\% = 1$).

9.2.3.2. Tỷ suất sinh lời dự kiến của danh mục đầu tư

TSSL dự kiến của một danh mục là một đại lượng tuyến tính, được tính bằng tổng có trọng số của các TSSL dự kiến của từng tài sản thành phần. 
$E(R_p) = \sum_{i=1}^{n} X_i \times E(R_i)$ 
=> Suy ra: Lợi nhuận của cả danh mục đơn giản là trung bình gia quyền của lợi nhuận từng tài sản.

9.2.3.3. Phương sai của danh mục đầu tư

Đây là một khái niệm cực kỳ quan trọng. Rủi ro của danh mục (đo bằng phương sai) KHÔNG phải là trung bình có trọng số của rủi ro các tài sản riêng lẻ. Nó phụ thuộc rất nhiều vào mối quan hệ tương quan (correlation) giữa các tài sản.

Khi kết hợp các tài sản không tương quan hoàn hảo với nhau, một số biến động tiêu cực của tài sản này sẽ được bù trừ bởi biến động tích cực của tài sản khác. 
=> Suy ra: Điều này dẫn đến một kết quả kỳ diệu: Rủi ro của danh mục thường sẽ nhỏ hơn rủi ro trung bình của các tài sản riêng lẻ. Đây chính là lợi ích cốt lõi của việc đa dạng hóa. Thậm chí, như trong ví dụ 9.11 của giáo trình, bằng cách kết hợp hai tài sản rủi ro (cổ phiếu X và Y) theo một tỷ trọng phù hợp, ta có thể tạo ra một danh mục hoàn toàn không có rủi ro (phương sai bằng 0).

9.2.4. Rủi ro, tỷ suất sinh lời có hệ thống và tỷ suất sinh lời không có hệ thống

Tổng rủi ro (đo bằng độ lệch chuẩn) của một tài sản được cấu thành từ hai loại rủi ro có bản chất hoàn toàn khác nhau.

9.2.4.1. Rủi ro có hệ thống và không có hệ thống

9.2.4.2. Các thành phần tỷ suất sinh lời có hệ thống và không có hệ thống

Tỷ suất sinh lời thực tế mà một tài sản đạt được có thể được phân tách thành phần dự kiến và phần không dự kiến (bất ngờ). 
$R_{thực \ tế} = R_{dự \ kiến} + U_{bất \ ngờ}$

Phần bất ngờ (U) lại do hai nguồn gây ra: 
$U = m + \epsilon$ 
- m (systematic component): Là phần bất ngờ do các tin tức vĩ mô, có tính hệ thống (ví dụ: lạm phát cao hơn dự kiến). 
- $\epsilon$ (unsystematic component): Là phần bất ngờ do các tin tức riêng của công ty, không có tính hệ thống (ví dụ: công ty bất ngờ thắng một hợp đồng lớn). 
=> Suy ra: Tỷ suất sinh lời đầy đủ có thể được viết là: $R = E(R) + m + \epsilon$. Việc phân tách này là chìa khóa để hiểu về đa dạng hóa.

9.2.5. Đa dạng hóa và rủi ro của danh mục đầu tư

Nguyên lý của đa dạng hóa: "Dàn trải việc đầu tư vào nhiều loại tài sản khác nhau sẽ loại trừ được một số rủi ro."

Khi ta thêm ngày càng nhiều tài sản vào danh mục, các phần rủi ro không có hệ thống ($\epsilon$) của các tài sản riêng lẻ sẽ có xu hướng triệt tiêu lẫn nhau. Tin tốt của công ty này sẽ bù trừ cho tin xấu của công ty khác. 
=> Suy ra: Khi danh mục đủ lớn (thường khoảng 20-30 cổ phiếu từ các ngành khác nhau), tổng rủi ro không có hệ thống của danh mục sẽ tiến dần về 0.

Tuy nhiên, rủi ro có hệ thống (m) không thể bị loại bỏ vì nó tác động đồng thời lên tất cả các tài sản. Do đó, dù danh mục lớn đến đâu, nó vẫn còn lại một mức rủi ro tối thiểu, đó chính là rủi ro có hệ thống.

9.2.6. Rủi ro có hệ thống và hệ số bêta

9.2.6.1. Nguyên lý của rủi ro có hệ thống

Đây là một trong những nguyên lý cốt lõi và mang tính cách mạng nhất trong tài chính hiện đại: 
"Tỷ suất sinh lời dự kiến (phần thưởng) của một tài sản chỉ phụ thuộc vào rủi ro có hệ thống của nó, chứ không phụ thuộc vào tổng rủi ro." 
=> Lý luận: Một nhà đầu tư hợp lý sẽ không chấp nhận gánh chịu rủi ro không có hệ thống, vì họ có thể loại bỏ nó một cách dễ dàng và miễn phí bằng cách đa dạng hóa. Do đó, thị trường sẽ không "trả công" (offer risk premium) cho một loại rủi ro mà nhà đầu tư không nhất thiết phải gánh chịu. Phần thưởng chỉ dành cho loại rủi ro duy nhất không thể tránh khỏi là rủi ro hệ thống.

9.2.6.2. Đo lường rủi ro có hệ thống

Để đo lường rủi ro có hệ thống của một tài sản, ta sử dụng hệ số bêta ($\beta$). 
- Beta đo lường mức độ nhạy cảm (sensitivity) của tỷ suất sinh lời của một tài sản so với tỷ suất sinh lời của toàn bộ thị trường. 
- Theo định nghĩa, beta của danh mục thị trường ($\beta_M$) luôn bằng 1. 
- $\beta > 1$: Tài sản "rủi ro hơn" thị trường. Khi thị trường tăng 1%, tài sản có xu hướng tăng hơn 1% và ngược lại. 
- $\beta < 1$: Tài sản "ít rủi ro hơn" thị trường. Khi thị trường tăng 1%, tài sản có xu hướng tăng ít hơn 1% và ngược lại. 
- $\beta = 0$: Tài sản phi rủi ro, TSSL không biến động theo thị trường.

9.2.6.3. Bêta của danh mục đầu tư

Giống như TSSL dự kiến, beta của một danh mục là trung bình có trọng số của beta của các tài sản thành phần. 
$\beta_p = \sum_{i=1}^{n} X_i \times \beta_i$ 
=> Suy ra: Nhà đầu tư có thể điều chỉnh mức độ rủi ro hệ thống của danh mục mình bằng cách lựa chọn các tài sản có hệ số beta khác nhau và phân bổ trọng số cho chúng.

9.2.7. Đường thị trường chứng khoán (Security Market Line - SML)

9.2.7.1. Bêta và mức bù đắp rủi ro

Trong một thị trường cạnh tranh và hiệu quả, phải có một mối quan hệ cân bằng giữa rủi ro (đo bằng beta) và phần thưởng (TSSL dự kiến). Cụ thể, tỷ lệ phần thưởng trên mỗi đơn vị rủi ro hệ thống phải bằng nhau cho tất cả các tài sản. 
$\frac{E(R_A) - R_f}{\beta_A} = \frac{E(R_B) - R_f}{\beta_B}$ 
=> Lý luận: Nếu tỷ lệ này của tài sản A cao hơn B, các nhà đầu tư sẽ đổ xô mua A và bán B. Hành động này làm giá A tăng lên (kéo E(R_A) giảm xuống) và giá B giảm xuống (đẩy E(R_B) tăng lên). Quá trình này tiếp diễn cho đến khi hai tỷ lệ này bằng nhau và trạng thái cân bằng được thiết lập.

9.2.7.2. Đường thị trường chứng khoán

Đường thị trường chứng khoán (SML) chính là đồ thị biểu diễn mối quan hệ cân bằng tuyến tính giữa TSSL dự kiến và rủi ro hệ thống (beta). Tất cả các tài sản và danh mục được định giá hợp lý đều phải nằm trên đường SML.

Phương trình của đường SML chính là công thức của Mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model - CAPM), một trong những mô hình quan trọng nhất trong tài chính. 
$E(R_i) = R_f + \beta_i [E(R_M) - R_f]$ 
Mô hình này cho thấy TSSL dự kiến của một tài sản được quyết định bởi 3 yếu tố: 
1. $R_f$ (TSSL phi rủi ro): Là phần thưởng cho việc chờ đợi (giá trị thời gian của tiền), ngay cả khi không có rủi ro. 
2. $[E(R_M) - R_f]$ (Mức bù đắp rủi ro thị trường): Là phần thưởng cho việc chấp nhận một đơn vị rủi ro hệ thống trung bình của thị trường. 
3. $\beta_i$ (Beta của tài sản): Là số đơn vị rủi ro hệ thống mà tài sản đó chứa đựng.

+ Chú ý: 
- Tài sản có TSSL dự kiến thực tế nằm trên đường SML: Đang bị định giá thấp (undervalued) -> Nên mua. 
- Tài sản có TSSL dự kiến thực tế nằm dưới đường SML: Đang bị định giá cao (overvalued) -> Nên bán.

9.2.7.3. Mối liên hệ giữa đường thị trường chứng khoán và chi phí của vốn

Từ góc độ của doanh nghiệp, khi xem xét một dự án đầu tư mới, họ cần một tỷ suất sinh lời tối thiểu để dự án đó được coi là đáng giá.

Mô hình CAPM cung cấp chính xác tỷ suất sinh lời đó. TSSL dự kiến $E(R_i)$ tính từ CAPM chính là tỷ suất sinh lời yêu cầu (required rate of return) mà thị trường đòi hỏi cho một khoản đầu tư có cùng mức rủi ro hệ thống ($\beta_i$). 
=> Suy ra: Tỷ suất sinh lời yêu cầu này được gọi là chi phí sử dụng vốn (cost of capital) của dự án. Đây là chi phí cơ hội của việc đầu tư vào dự án thay vì đầu tư vào các tài sản tài chính trên thị trường có cùng mức rủi ro. Doanh nghiệp chỉ nên chấp nhận các dự án có TSSL dự kiến cao hơn chi phí vốn của nó (tức là có NPV > 0).