52
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
thực trạng đầu tư trên TTCK hiện nay và
góp phần bổ sung cho các lý thuyết cũng
như kết quả các nghiên cứu thực nghiệm
trước đây trên thế giới về vấn đề quản
trị danh mục đầu tư chứng khoán. Tuy
nhiên, bài nghiên cứu vẫn còn hạn chế
về số liệu cũng như chưa xem xét được
nhiều yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến
quyết định này của NĐT. Các nghiên
cứu sau có thể tiếp tục bổ sung và hoàn
thiện để kết quả nghiên cứu của tác giả
đáng tin cậy hơn.
Dựa vào kết quả nghiên cứu, để NĐT
có cách nhìn đúng hơn trong việc quản
trị danh mục đầu tư khi tham gia TTCK, bài viết đề
xuất một số giải pháp như sau:
Thứ nhất,
NĐT cần chú ý rằng, chi phí của việc
quản trị danh mục năng động là khá lớn, NĐT cần
cân nhắc giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi từ việc đầu
tư và chi phí quản trị này để lựa chọn được phương
pháp và chiến lược đầu tư phù hợp. Tức là NĐT cần
xem xét đến lợi ích ròng mà đưa ra quyết định nên
thực hiện việc quản trị danh mục năng động hay tập
trung vào một chứng khoán riêng l hay chấp danh
mục có sẵn của thị trường.
Thứ hai,
việc quyết định quản trị danh mục đầu
tư cũng nên xem xét đến quy mô đầu tư mà m i
NĐT có được. NĐT nào có nguồn vốn lớn nên đầu
tư đa dạng hóa nhằm giảm thiểu rủi ro và tăng khả
năng đạt lợi nhuận cao. Những NĐT có nguồn lực
lớn có thể chấp nhận được chi phí quản trị danh
mục năng động. Ngược lại, những NĐT có quy mô
nhỏ hơn tùy theo quy mô nguồn vốn nên tập trung
vào một số ít chứng khoán có mức sinh lợi cao hoặc
tập trung vào danh mục có sẵn trên thị trường để
tối thiểu hóa chi phí và đạt được hiệu quả đầu tư
cao hơn.
Tài liệu tham khảo:
1. Allison (1999). Comparing logit and probit coefficients across groups.
Sociological Methods and Research 28 (2), 186–208;
2. Capon et al (1996), An Individual Level Analysis of the Mutual Fund
Investment Decision, Journal of Financial Services Research 10:59-82;
3. Hosmer and Lemeshow (1989). Applied Logistic Regression. Wiley &
Sons, New York. Hoyt, R.E., Khang, H., 2000. On the demand for cor-
porate property insurance. The Journal of Risk and Insurance 67 (1),
91–107;
4. Menard (2001). Applied Logistic Regression Analysis, 2nd ed. Sage
Publications, Thousand Oaks, CA, Series: Quantitative Applications in the
Social Sciences, No. 106;
5. Markowitz (1952), Portfolio Selection, the journal of finance, Volume 7,
Issue 1 March 1952, Pages 77–91.
mô hình nhân tố không phù hợp bị bác bỏ hay nói
khác hơn dữ liệu để phân tích nhân tố là hoàn toàn
phù hợp. Ngoài ra, kết quả cho thấy rằng, các giá trị
eigenvalue = 1.14 lớn hơn 1 và kiểm định phương
sai cộng dồn = 59.763% (lớn hơn 50%) chứng tỏ các
nhân tố này giải thích 59.763% biến thiên dữ liệu.
Giá trị phương sai cộng dồn đạt yêu cầu.
Với dữ liệu có được, bằng phương pháp hồi quy
nhị phân Logistic, bài viết có được kết quả thể hiện
qua bảng 2 như sau:
Mô hình hồi quy được xây dựng có ý nghĩa thống
kê vì kết quả kiểm định Chi bình phương có giá trị
sig = 0,000 < 0,05. Giá trị -2LL (-2 Log likelihood) là
giá trị thể hiện mức độ phù hợp của mô hình tổng
thể, giá trị này càng nhỏ càng thể hiện mức độ sai số
của mô hình càng ít. Trong nghiên cứu này, giá trị -2
Log likelihood = 163.247 là khá lớn.
Kết quả mô hình cho thấy, các yếu tố liên quan
đến công cụ h trợ, nhận định tính biến động thị
trường không có mối tương quan có ý nghĩa thống
kê với việc thực hiện quản trị danh mục năng động
của NĐT. Trong khi đó, bài nghiên cứu phát hiện
ra rằng quy mô đầu tư có mối tương quan dương
với việc quản trị danh mục năng động nghĩa là
NĐT nào đầu tư càng nhiều vào danh mục thì họ
càng có khả năng sẽ quản trị danh mục năng động.
Kết quả này rất phù hợp tình hình đầu tư chứng
khoán ở Việt Nam hiện nay. Các NĐT nhỏ thông
thường ít đầu tư theo danh mục mà chỉ tập trung
vào một ít cổ phiếu nào đó hoặc đầu tư danh mục
theo cách thụ động tức là mua các chỉ số, danh mục
có sẵn của thị trường. Tiếp theo, mức độ hiểu biết
của NĐT có mối tương quan dương với việc quản
trị danh mục năng động. Kết quả nghiên cứu phù
hợp với lập luận của Capon et al (1996)…
Đề xuất và kiến nghị
Kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với
BẢNG 2: KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY NHỊ PHÂN LOGISTIC
Biến
B
SE
Wald df
Sig
R
QAT
0.131 0.264 5.102 1 0.051 1.222
KNL
0.287 0.473 2.424 1 0.104 1.376
MRK
-3.783 0.456 1.545 1 0.563 0.783
FEE
-0,249 0.583 1.453 1 0.004 0.454
EQM
-1.722 0.351 0.654 1 0.437 1.328
Const
-0.972 0.428 0.655 1 1.473 1.117
Chi-square: sig
0.000
-2 Log likelihood
154.438
Cox and Snell – R2
0.517
Nguồn: Tính toán của tác giả