Link bộ dữ liệu: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1h4BYoZXaZJDtWfRIz7XA7Gip8PqNYx3w/edit#gid=589992220

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Trường Đại học Tài chính - Marketing đã đưa môn học Mô phỏng ngẫu nhiên vào trương trình giảng dạy. Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên bộ môn - Thầy Trần Mạnh Tường đã dạy dỗ, truyền đạt những kiến thức quý báu cho em trong suốt thời gian học tập vừa qua. Trong thời gian tham gia lớp học Mô phỏng ngẫu nhiên của thầy, em đã có thêm cho mình nhiều kiến thức bổ ích, tinh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc. Đây chắc chắn sẽ là những kiến thức quý báu, là hành trang để em có thể vững bước sau này.

Bộ môn Mô phỏng ngẫu nhiên là môn học thú vị, vô cùng bổ ích và có tính thực tế cao. Đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn của sinh viên. Tuy nhiên, do vốn kiến thức còn nhiều hạn chế và khả năng tiếp thu thực tế còn nhiều bỡ ngỡ. Mặc dù em đã cố gắng hết sức nhưng chắc chắn bài tiểu luận khó có thể tránh khỏi những thiếu sót và nhiều chỗ còn chưa chính xác, kính mong thầy xem xét và góp ý để bài tiểu luận của em được hoàn thiện hơn.

Em xin chân thành cảm ơn.

LỜI MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

Ở thị trường Việt Nam, ngân hàng chính là ngành lớn nhất với mức triển vọng tăng trưởng đáng mong đợi. Trong số các nhóm cổ phiếu niêm yết và giao dịch tập trung trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhóm cổ phiếu ngân hàng tuy chỉ hoạt động với số lượng cổ phiếu khiêm tốn song lại chiếm tỷ trọng vốn hóa rất lớn trên thị trường. Nhóm cổ phiếu ngân hàng cũng được đánh giá là nhóm ngành cơ bản, quan trọng, gắn liền với sự tăng trưởng của nền kinh tế.

Về cổ phiếu ngân hàng TMCP, có thể hiểu đây là một loại chứng khoán vốn được phát hành bởi các ngân hàng. Các nhà đầu tư mua cổ phiếu của ngân hàng nào sẽ trở thành cổ đông của ngân hàng đó. Giống như các mã cổ phiếu khác, giá cổ phiếu của các ngân hàng TMCP cũng bị tác động bởi nhiều nhân tố khác nhau trong và ngoài thị trường như: diễn biến nền kinh tế quốc dân và nền kinh tế thế giới; yếu tố tài chính: kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, lợi nhuận, tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, …; yếu tố kĩ thuật, yếu tố chính trị, pháp lí, … và còn phụ thuộc ảnh hưởng bởi rất nhiều tiêu chí khác nữa.

Cổ phiếu ngân hàng thương mại cổ phần được coi là nhóm cổ phiếu “chính yếu” và trụ cột của thị trường, dành được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu, các tổ chức và cá nhân tại Việt Nam. Không chỉ vậy cổ phiếu ngân hàng TMCP là loại cổ phiếu có độ nhạy cảm khá cao và có vai trò quan trọng trong việc dẫn dắt thị trường chứng khoán. Sự biến động của nhóm cổ phiếu này sẽ quyết định rất lớn đến xu hướng của thị trường, ít nhất là biến động của chỉ số chung. Hơn nữa, do vai trò quan trọng của ngành ngân hàng đối với sự phát triển của nền kinh tế nên sự biến động của cổ phiếu ngân hàng cũng gây ra những tác động gián tiếp tới các nhóm ngành khác. Như vậy, sự biến động giá hàng ngày của các cổ phiếu ngân hàng sẽ không chỉ có tác động không nhỏ tới chỉ số của thị trường mà còn tới xu hướng của thị trường chứng khoán. Cũng giống với các nhóm cổ phiếu khác, mặc dù đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng TMCP ít rủi ro vì có tính minh bạch cao thế nhưng dù ít hay nhiều nó cũng tiềm tàng, ẩn chứa nhiều khó khăn, thách thức đòi hỏi nhà đầu tư không chỉ có kiến thức mà còn phải có tâm lí vững chắc và cái nhìn sắc bén bởi xung quanh luôn có những thông tin bất cân xứng nhưng nếu biết nắm bắt được thời điểm tốt nhà đầu tư sẽ thu được lợinhuận lớn khi thị trường sôi động trở lại.

Dù là khoảng thời gian trước đây hay trong những năm gần đây và kể cả hiện nay nhóm cổ phiếu ngân hàng TMCP Việt Nam vẫn luôn là tâm điểm chú ý, thu hút được sự quan tâm của rất nhiều của các nhà đầu tư tham gia vào thị trường chứng khoán. Cổ phiếu ngân hàng trở thành một trong những kênh hấp dẫn để đầu tư đối với các nhà đầu tư trong và ngoài nước không chỉ bởi lợi nhuận cao, độ rủi ro thấp, an toàn mà còn là sự khó đoán, thay đổi bất ngờ mà nó mang lại. Sau thời kỳ được sự chào đón nồng nhiệt của giới đầu tư lúc mới lên sàn, cổ phiếu ngân hàng đã rơi vào thời kỳ trầm lắng và đi xuống. Từ thời kỳ bắt đầu tái cấu trúc đến nay, các ngân hàng thương mại dần dần đi vào hoạt động ổn định góp phần giúp cho cổ phiếu ngân hàng lấy lại phong độ trong thời gian gần đây. Thế nhưng, sự phục hồi này vẫn chưa thực sự bền vững vì những yếu tố rủi ro vẫn còn luôn tiềm ẩn. Điều này khiến cho các nhà đầu tư cảm thấy bối rối và khó xử khi quyết định có nên đầu tư vào cổ phiếu ngành Ngân hàng hay không.

Từ đó thấy được thị trường cổ phiếu ngân hàng vẫn là một dấu chấm hỏi lớn, luôn tiềm tàng rủi ro bí ẩn bởi tính khó đoán và độ biến động giá bất ngờ của nó. Tuy vậy, đây lại một ngành được đánh giá là tiềm năng, có sức hút, an toàn và cơ hội tăng trưởng tốt giúp nhà đầu tư gia tăng lợi nhuận nếu như có kiến thức, biết xem xét, chọn lọc nhìn nhận thông tin, thị trường chính xác và khách quan. Nhưng việc tìm ra những cơ hội đầu tư lại là một vấn đề không hề dễ dàng bởi giá cổ phiếu ngân hàng chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau, ngoài những nhân tố chung thì còn có các nhân tố thuộc về đặc thù hoạt động ngân hàng. Thực tiễn cũng cho thấy biến động giá cổ phiếu ảnh hưởng trực tiếp đến các nhà đầu tư, nhà phát hành và sự ổn định của thị trường chứng khoán làm ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của nhà đầu tư. Trong mỗi phiên giao dịch giá cổ phiếu luôn biến động không ngừng do chịu nhiều ảnh hưởng từ những yếu tố vi mô và vĩ mô. Không có một công thức rõ ràng nào cho chúng ta biết chính xác xu hướng giá của cổ phiếu sẽ chuyển biến như thế nào. Bên cạnh đó, không phải mã nào cũng mang lại một lợi nhuận tốt nên nhà đầu tư cần đánh giá, tính toán kỹ trước khi đầu tư cổ phiếu thuộc lĩnh vực ngân hàng này. Tuy nhiên, việc biết được những yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngân hàng sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn. Với những kiến thức đã được học tập tôi xin được chọn ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu một trong những ngân hàng thương mại cổ phần lớn nhất ở nước ta để nghiên cứu đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu” nhằm làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu nói riêng và các ngân hàng thương mại cổ phần nói chung với hy vọng sẽ đề xuất một số giải pháp, góp phần nâng cao khả năng tiếp cận và nắm bắt cơ hội đầu tư cổ phiếu ngân hàng TMCP tại sàn chứng khoán Việt Nam

2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung:

Làm rõ cơ sở lý luận, thực tiễn của hoạt động nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)

Mục tiêu cụ thể

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

Phân tích và đánh giá thực trạng, tìm ra những thuận lợi và khó khăn trong quá trình thực hiện nghiên cứu giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) đứng trên quan điểm nhà tư vấn đầu tư chứng khoán.

Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao khả năng tiếp cận và nắm bắt cơ hội đầu tư cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

Gợi ý một số hàm ý chính sách nâng cao hiệu quả hoạt động cho ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

3. Phạm vi đối tượng nghiên cứu:

Phạm vi nghiên cứu: Ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn từ năm 2015 đến 2022.
Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

4. Phương pháp nghiên cứu

Bộ dữ liệu dược sử dụng để phân tích là dữ liệu được thu thập từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu. Riêng các nhân tố vĩ mô được lấy từ số liệu thống kê của Vietstock và Investing được niêm yết và đăng ký giao dịch cổ phiếu trong giai đoạn 2015 đến 2022 và sử dụng phần mềm R để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Trước tiên sẽ phân tích tương quan các biến để nhận thấy tác động qua lại của các biến độc lập, các biến phụ thuộc trong mô hình. Tiếp theo phân tích hồi quy mô hình và kiểm định mô hình được đề xuất để từ đó đưa ra kết luận và gợi ý chính sách.

5. Ý nghĩa của đề tài:

Ý nghĩa khoa học: Bài nghiên cứu góp phần bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu. Ý nghĩa thực tiễn: Kết luận giúp cho các nhà quản trị ngân hàng, cổ đông, nhà đầu tư đánh giá, có cái nhìn chiến lược hơn khi phân tích, dự báo giá cổ phiếu ACB, từ đó đưa ra những chính sách để phát huy yếu tố tích cực, khắc phục hay loại bỏ các yêu tố tiêu cực và đưa ra những quyết định đúng đắn phát triển ngân hàng ngày càng một lớn mạnh và tìm kiếm được lợi nhuận. Đề tài này cũng có thể là tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu trong tương lai về các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu nói chung và giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu nói riêng.

6. Kết cấu đề tài:

Chương 1: Giới thiệu sơ lược về Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan.

Nội dung chương này sẽ trình bày các lý thuyết cơ sở liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Nội dung chương 3 trình bày: Phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu.

Nội dung chương này trình bày kết quả về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.

Từ những kết quả nghiên cứu đã giới thiệu tổng quan các vấn đề của bài nghiên cứu đặt ra. Từ những mục tiêu đó tiến hành thu thập và phân tích số liệu thực tế về tình hình hoạt động của Ngân hàng TMCP Á Châu để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU

1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

Ngân hàng ACB có tên đầy đủ là Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu. Tên giao dịch bằng tiếng Anh của ngân hàng là Asia Commercial Joint Bank được tắt là ACB. Ngân hàng chính thức được đi vào hoạt động kinh doanh từ ngày 4 tháng 6 năm 1993.

Ngân hàng Á Châu thuộc nhóm ngân hàng thương mại cổ phần lớn tại Việt Nam. Tính đến thời điểm hiện tại, ngân hàng đã có 350 chi nhánh và phòng giao dịch tại 47 tỉnh thành trên cả nước. Bên cạnh đó, các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng rất đa dạng, đáp ứng nhu cầu sử dụng dịch vụ của khách hàng.

Ngân hàng được thành lập vào ngày 24/04/1993, chính thức đi vào hoạt động từ ngày 04/06/1993. Đây là giai đoạn khởi đầu cho sự phát triển của ngân hàng Á Châu. Giai đoạn này ngân hàng ACB chủ yếu tập trung hướng đến những khách hàng cá nhân và doanh nghiệp tư nhân vừa và nhỏ.

Trong những năm 1996 đến 2000, ngân hàng đã đánh dấu mốc lịch sử khi trở thành ngân hàng thương mại cổ phần đầu tiên phát hành thẻ tín dụng quốc tế MasterCard và Visa tại Việt Nam. Để làm được điều này, ngân hàng đã nhận được sự tài trợ của tổ chức IFC – công ty con của World Bank.

Tháng 6 năm 2000, ngân hàng ACB thành lập Công ty TNHH Chứng khoán ACB (ACBS), bắt đầu chiến lược đa dạng hóa hoạt động. Đến năm 2003, ACB quyết định xây dựng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001:2000 trong lĩnh vực huy động vốn, vay ngắn hạn, thanh toán quốc tế, cung ứng nguồn lực Hội sở.

Công ty Quản lý nợ và khai thác tài sản Ngân hàng Á Châu (ACBA) được thành lập vào năm 2004. Tính đến thời điểm 31/4/2004, số vốn điều lệ của ngân hàng Á Châu đạt mức 481,138 tỷ đồng. Với sự kiện trả vốn cổ tức vào năm 2004, ngày 21/03/2005 số vốn điều lệ của ACB đã tăng lên 600 tỷ đồng.

Ngày 31/10/2006, đánh dấu sự kiện cổ phiếu của ngân hàng Á Châu chính thức được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Đến ngày 21/11/2006 cổ phiếu ACB chính thức được giao dịch trên thị trường.

Đến năm 2017, vốn điều lệ của ACB là 11.259.140.250.000 đồng. Năm 2018, số vốn điều lệ tiếp tục tăng và đạt mức 12.885.877.380.000 đồng.

Trải qua hơn 31 năm hình thành và phát triển từ một ngân hàng tư nhân nhỏ, ít tên tuổi, ngân hàng Á Châu đã vươn tầm phát triển. Cho đến thời điểm hiện tại số vốn điều lệ của ngân hàng đã đạt mức 38 nghìn tỷ đồng. Bên cạnh đó, ngân hàng còn được xếp vào top những ngân hàng tư nhân hàng đầu Việt Nam.

1.2. Tầm nhìn và sứ mệnh – giá trị cốt lõi

Với tầm nhìn được xác định ngay từ đầu là trở thành một trong những ngân hàng thương mại cổ phần bán lẻ hàng đầu tại Việt Nam, ACB với hơn 200 sản phẩm và dịch vụ đang được nhận định là một trong những ngân hàng cung cấp các dịch phụ phong phú nhất tại nước ta dựa trên một nền tảng công nghệ vô cùng hiện đại.

Về mặt quản lí rủi ro thì ACb luôn cố gắng duy trì tỉ lệ an toàn vốn lên đến 8% và tỷ lệ nợ quá hạn hằng năm luôn dưới 1% đã góp phần phản ánh được những hiệu quả trong quá trình hoạt động của ACB

Kế hoạch đưa ra hằng năm của ACB luôn có chỉ tiêu rất cao như: tỷ lệ ROE luôn phải đạt trên 30%, tốc độ tăng tưởng lợi nhuận trước thuế đạt mức trên 25%.

Ý nghĩa thương hiệu

A: Attitude (Thái độ).

B: Behaviour (Hành vi).

C: Capability (Năng lực).

Năng lực: ACB cung ứng đầy đủ nguồn vật chất, tài chính và nhân sự để đảm bảo quá trình cung ứng sản phẩm dịch vụ và các tiện nghi giao dịch được thuận lợi an toàn.

1.3. Những lĩnh vực kinh doanh chính của ngân hàng ACB

Những sản phẩm dịch vụ chính mà ngân hàng Á Châu cung cấp đến khách hàng có thể kể đến như:

Huy động vốn bằng đồng Việt Nam, ngoại tệ và vàng.
Sử dụng vốn, cung cấp tín dụng, đầu tư, hùn vốn liên doanh bằng đồng Việt Nam, ngoại tệ và vàng.
Các dịch vụ trung gian như: thanh toán trong nước và quốc tế, thực hiện dịch vụ ngân quỹ, chuyển tiền kiều hối và chuyển tiền nhanh, bảo hiểm nhân thọ qua ngân hàng.
Kinh doanh ngoại tệ và vàng.
Phát hành và thanh toán thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ.
Các dịch vụ quản lý tiền mặt, các hoạt động tư vấn tài chính và ngân hàng.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN

2.1. Cổ phiếu và giá của cổ phiếu Ngân hàng thương mại cổ phần

2.1.1. Khái niệm Ngân hàng thương mại cổ phần

Khái niệm về NHTM và NHTMCP được hệ thống hóa tại các giáo trình, văn bản pháp luật bao gồm giáo trình Quản trị ngân hàng 7 thương mại của Peter S. Rose (2001), Quản trị ngân hàng thương mại của Nguyễn Thị Mùi (2007), Luật các TCTD số 47/2010/QH12 ban ngày 16/06/2010 của Quốc hội nước CHXHCN Việt Nam. Trên cơ sở đó, khái niệm NHTM CP được hiểu là “Ngân hàng thương mại cổ phần là ngân hàng thương mại được thành lập, tổ chức dưới hình thức công ty cổ phần”.

2.1.2. Khái niệm về cổ phiếu ngân hàng TMCP

Cổ phiếu được hệ thống hóa từ một số giáo trình và theo các văn bản luật, bao gồm Giáo trình Thị trường tài chính (2015) do PGS.TS. Hoàng Văn Quỳnh và PGS.TS. Nguyễn Thị Hoài Lê đồng chủ biên “Cổ phiếu là loại chứng khoán xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với một phần vốn cổ phần của tổ chức phát hành” [trang 167]. Ngoài ra, quy định chung về Cổ phiếu được trích dẫn từ Điều 121 Luật Doanh nghiệp số 59/2020/QH14; Điều 4, khoản 2 Luật Chứng khoán số 54/2019/QH14 có hiệu lực từ ngày 01/01/2021 và các văn bản quy phạm phát luật có liên quan quy định về Cổ phiếu.

Được hệ thống hóa từ nhiều cách tiếp cận khác nhau. Trong phạm vi nghiên cứu, giá cổ phiếu của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết được hiểu là các mức giá thị trường của từng mã cổ phiếu ngân hàng hoặc tổ hợp chỉ số giá CP ngân hàng niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán được xác định theo quy định hiện hành của cơ quan quản lí nhà nước về thị trường chứng khoán.

2.1.3. Những điểm nổi bật liên quan đến hoạt động thị trường ngân hàng nói chung và NHTMCP nói riêng

Hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần ngày một phát triển nhanh và vững chắc, hiệu quả, mở rộng thị phần, nâng cao sức mạnh cạnh tranh trong xu hướng hội nhập.
Mạng lưới hoạt động của các ngân hàng thương mại được cơ cấu lại và tiếp tục phát triển nhanh.
Hợp tác quốc tế trong lĩnh vực tiền tệ, ngân hàng tiếp tục đạt được nhiều kết quả nổi bật quan trọng, góp phần nâng cao vai trò, vị thế của Việt Nam trên trường quốc tế.
Sự cạnh tranh của các ngân hàng trong các dự án chuyển đổi số và đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ. Trong bối cảnh hội nhập và sự phát triển của công nghệ, áp lực cạnh tranh của ngành Ngân hàng ngày càng khốc liệt. Không chỉ là cuộc cạnh tranh của ngân hàng với nhau, giữa các ngân hàng với các công ty tài chính mà còn là giữa ngân hàng với fintech và bigtech, nhất là trong lĩnh vực dịch vụ thanh toán và cho vay nhỏ lẻ, tiêu dùng.
Ra đời chính sách mới cùng với sự quan tâm, chỉ đạo sát sao của Ngân hàng nhà nước (NHNN).
Cùng với sự phát triển của công nghệ, nhiều mô hình kinh doanh mới trong lĩnh vực tài chính ra đời như mô hình ngân hàng số 100%, tiền kỹ thuật số, cho vay ngang hàng… và đang cạnh tranh trực tiếp với các ngân hàng truyền thống.
Rủi ro về an ninh mạng, thông tin dữ liệu an toàn. Ngoài ra, ngân hàng cũng gặp phải những rủi ro về đạo đức liên quan đến khách hàng, và nhân viên ngân hàng.

2.1.4. Tình hình biến động giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Ngân hàng ACB được thành lập vào năm 1993, sau hơn 10 năm cổ phiếu ACB lần đầu tiên được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội vào 10/2006. Tuy nhiên, cũng hơn 1 thập kỷ sau đó, ngân hàng ACB đã hủy niêm yết trên sàn HNX và tiến hành niêm yết cổ phiếu ACB trên sàn HOSE.

Việc chuyển sàn niêm yết từ HNX sang HOSE đã được tiến hành từ tháng 6/2020 với lộ trình bao gồm 2 bước là chia cổ tức và thực hiện chuyển sàn trong tháng 11 hoặc 12 năm 2020. Tháng 09/2020, cổ phiếu ACB được thông báo chính thức niêm yết trên sàn HOSE với mức giá tham chiếu là 26.400/ cổ phiếu.

Năm 2015 đã đánh dấu sự trở lại mạnh mẽ của cổ phiếu ngân hàng nói chung và cổ phiếu ACB nói riêng. Trong bối cảnh các trụ cột cũ của thị trường như GAS, VNM, VIC đang suy yếu thì nhóm ngân hàng bao gồm cả ACB đã tăng mạnh về vốn hóa và trở thành trụ cột dẫn dắt thị trường.

Năm 2016 sau một thời gian khó khăn, dường như ngân hàng Á Châu (ACB) đang trở mình để vươn lên. Thời điểm đó giá cổ phiếu ACB đang giao dịch quanh mức 19.000 đồng/cổ phiếu, đứng ở mức cao thứ 2 trên sàn chứng khoán (so với các ngân hàng) chỉ sau VCB của Vietcombank. Kế hoạch phát hành 2.000 tỷ đồng trái phiếu trong năm này của nhà băng được xem là một trong những cách để ACB củng cố hệ số an toàn vốn (CAR), nhằm đẩy mạnh xử lý nợ xấu và thúc đẩy tăng trưởng tín dụng.

Giá cổ phiếu ACB tiếp tục tăng và đà tăng giá đã kéo dài trong suốt từ năm 2017 đến năm 2018. Thế nhưng trong đợt dịch Covid 19 đã tạo ra sự tàn phá nghiêm trọng trong hoạt động kinh tế toàn cầu cũng như trên thị trường tài chính, nhiều mã cổ phiếu nói riêng và đặc biệt là cổ phiếu ngân hàng nói chung và cổ phiếu ACB nói riêng ở Việt Nam đều bị tác động, trở nên suy thoái và giảm kịch sàn do thiếu tiềm lực kinh tế khiến cho thị trường chứng khoán ngân hàng chững lại.

Bước ra khỏi đại dịch COVID-19, thị trường chứng khoán ngân hàng năm 2022 đã có nhiều cơ hội để hồi phục và phát triển. Năm 2022, cổ phiếu ngân hàng đã trải qua thời kỳ sóng gió hậu covid, 25/27 mã giảm giá, có mã giảm tới hơn 50%. Ở nhóm ngân hàng có vốn hóa lớn như ACB, TCB, MBB, HDB, STB, … mức giảm cũng đều trên 20%. Mặc dù vậy, năm 2023, cổ phiếu ngân hàng ACB được kỳ vọng cùng với nhóm cổ phiếu ngân hàng sẽ dẫn sóng trở lại sau khi định giá ngành ở mức thấp nhất 10 năm qua. Tuy nhiên, nhiều khả năng, thị trường sẽ có thử thách trong nửa đầu năm 2023, trước khi tăng trưởng theo chiều hướng tích cực vào nửa cuối năm.

Qua đó rút ra được rằng giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu nói riêng và giá cổ phiếu NHTMCP nói chung biến động qua từng giai đoạn chủ yếu là do các nguyên nhân sau: Sự biến động chung của TTCK; Sự ảnh hưởng bởi thị trường ngân hàng qua các giai đoạn (thách thức, trầm lắng, giải pháp,…); Các yếu tố nội tại từ bên trong ngân hàng (Hiệu quả hoạt động kinh doanh, khả năng thanh toán,…); Tác động bởi các yếu tố kinh tế xã hội từ trong và ngoài nước; Sự kiểm soát và các chính sách từ chính phủ và Nhà nước; Ảnh hưởng bởi dịch Covid 19; Nguồn vốn huy động, dòng tiền từcác nguồn đầu tư; Sự tác động của các yếu tố vĩ mô( lãi xuất, lạm phát, vay vốn,…);Hiệu ứng lan tỏa bởi các công ty, ông lớn đầu nghành ngân hàng,…

2.2. Đo lường các biến và giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu

Biến phụ thuộc

P (Giá cổ phiếu): Cổ phiếu mang trong mình rất nhiều loại giá (Mệnh giá, thị giá, thời giá, giá trị nội tại). Trong mô hình này, giá cổ phiếu chính là giá trị thị trường của cổ phiếu. Giá thị trường của cổ phiếu hay thị giá là giá trị hiện hành của cổ phiếu đƣợc giao dịch trên thị trường tại một thời điểm nhất định. Cụ thể trong mô hình xây dựng, tác giả xử dụng giá đóng cửa ngày 31/12 hàng năm. Cách đo lường này cũng phù hợp với mô hình của Muhammad Numan Khan & Amanullah (2012), Taimur Sharif et al (2015) và Zeeshan Arshad et al (2015). Giá thị trường của cổ phiếu phụ thuộc vào quan hệ cung cầu trên thị trƣờng. Quan hệ cung cầu của cổ phiếu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kết quả hoạt động kinh doanh, chính sách cổ tức, tâm lý nhà đầu tư, tình hình kinh tế vĩ mô…Trong phạm vi của nghiên cứu này, tác giả xác định mối quan hệ giữa giá cổ phiếu với các biến độc lập sau:

2.2.1. Chỉ số B/M

Trong mô hình nghiên cứu của tác giả, B/M được tính theo nghiên cứu của Muhammad Numan Khan & Amanullah (2012) như công thức sau:

B/M = Giá trị sổ sách của cổ phiếu/Giá trị thị trường của cổ phiếu

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị truờng (B/M) là chỉ tiêu để xác định giá trị thực sự của một công ty bằng cách so sánh giá trị kế toán (giá trị ghi sổ) với giá trị thị trường của công ty đó.

Trong đó:

Giá trị sổ sách của cổ phiếu hay chính là giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu, viết tắt là BVPS (Book Value Per Share). Có thể hiểu, BVPS là tỷ lệ vốn chủ sở hữu dành cho cổ đông phổ thông chia cho số lượng cổ phiếu đang lưu hành. Con số này đại diện cho giá trị tối thiểu của vốn chủ sở hữu của một công ty và đo lường giá trị sổ sách của một công ty trên cơ sở mỗi cổ phiếu.
Giá thị trường của cổ phiếu là giá đóng cửa tại phiên gần nhất của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Giá trị sổ sách của một công ty thường được coi là một dấu hiệu tốt về giá trị nội tại của công ty đó vì hầu hết các tài sản của nó, như trái phiếu và các khoản cho vay thương mại, có giá trị tương đương với giá trị sổ sách. Không chỉ thế, B/M cũng được ưa chuộng nhờ vào ưu điểm của chỉ số này (Vì B/M thường ổn định hơn EPS, B/M sẽ là một chỉ số tốt khi EPS âm hoặc quá biến động).

Nếu B/M < 1, có nghĩa là giá trị sổ sách của cổ phiếu bé hơn giá trị thị trường của cổ phiếu, hay nói cách khác, NĐT đang đánh giá cao giá trị của doanh nghiệp. Nên chỉ số B/M càng thấp, thì giá cổ phiếu càng cao. Kết luận của nghiên cứu Khan và Amanullah (2012) cho thấy tỷ số B/M có tác động ngược chiều đến giá cổ phiếu. Một nghiên cứu khác của Arshad và cộng sự (2015) cho thấy thu nhập trên mỗi cổ phần có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa với giá cổ phiếu trong khi tỷ số B/M và lãi suất có mối quan hệ ngược chiều đáng kể với giá cổ phiếu. Trong nghiên cứu của Mehr-un-Nisa và Nishat (2012) và Phan Thị Huyền Trang (2018) đồng thời đưa ra kết quả giá trị sổ sách so với giá trị thị trường có mối quan hệ nghịch biến với giá cổ phiếu.

2.2.2. Chỉ số P/E

Trong mô hình bài nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng công thức tính P/E theo nghiên cứu của Shafiqul Alam (2016) như sau: P/E = Giá thị trường của cổ phiếu (Price)/Thu nhập trên cổ phiếu (EPS) Theo Shafiqul Alam (2016) là chỉ số đánh giá mối quan hệ giữa giá thị trường của cổ phiếu (Price) với thu nhập trên một cổ phiếu (EPS). Trong đó:

Giá thị trường của cổ phiếu là giá đóng cửa tại phiên gần nhất của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.
EPS (Earnings per share), là lợi nhuận sau thuế của công ty phân bổ trên một cổ phiếu thông thường đang được lưu hành ở trên thị trường.

Chỉ số P/E cao chưa hẳn là tốt. Việc chỉ số P/E cao không đồng nghĩa với việc công ty tăng, mà có thể là do: Doanh thu của doanh nghiệp tăng, tăng một cách bất thường còn nếu tăng bình thường thì không sao; Cổ phiếu đang định giá cao; … Với chỉ số P/E thấp thì theo nhiều người là cổ phiếu đang được định giá đúng hoặc là thị trường định không xem trọng cổ phiếu của doanh nghiệp đó. Lợi thế đó là P/E thấp nghĩa là bạn chỉ cần bỏ số tiền ít có thể mua được 1 đồng lợi nhuận của công ty, như vậy khi bán ra sẽ có lời nhiều hơn. Khan và Amanullah (2012) đã thấy rằng tỷ P/E dẫn đến việc tăng giá cổ phiếu và ngược lại. Một nghiên cứu khác của Almumani (2014) đã chỉ ra rằng tỷ số P/E có tác động cùng chiều đến giá cổ phiếu.

2.2.3. Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Công thức:

ROE = Lợi nhuận sau thuế/Tổng nguồn vốn

ROE (Return On Equyty) gọi là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Đây là chỉ số thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp. Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là thước đo khả năng kiếm tiền của công ty bằng cách đánh giá số tiền mà một công ty kiếm được qua các khoản đầu tư của cổ đông.

Trong đó:

Lợi nhuận sau thuế là tổng số tiền công ty nhận được sau khi trừ đi các chi phí liên quan.
Tổng nguồn vốn chính là toàn bộ vốn của công ty dùng để kinh doanh, gồm cả vốn đi vay và vốn chủ sở hữu. Dựa vào chỉ số ROE, nhà đầu tư sẽ biết được liệu họ có nhận được cổ tức tốt từ số tiền đã góp thông qua hình thức sở hữu cổ phiếu của doanh nghiệp hay không. Trên thực tế, cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao, ROE cao thường thu hút các nhà đầu tư. Khi đó giá cổ phiếu cũng có xu hướng tăng và khả năng nhận được lợi nhuận đầu tư cũng tăng tương ứng. Thông thường, để đánh giá khả năng tạo giá trị cho cổ đông, nhà đầu tư sẽ so sánh chỉ số ROE với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi mua cổ phần công ty (chi phí sử dụng vốn cổ phần). Liu và Hu (2005), Raaballe và Hedensted (2008), Ling và cEXR (2008) cũng đã sử dụng lợi nhuận vốn chủ sở hữu trong nghiên cứu của mình và thấy mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và giá cổ phiếu.

2.2.4. Tỷ giá hối đoái

Tỷ giá hối đoái hay còn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2 loại tiền tệ. Theo Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (năm 1997), tỷ giá hối đoái là tỷ lệ giá trị của đồng Việt Nam với giá trị đồng tiền nước ngoài. Tỷ giá này được hình thành dựa trên cơ sở cung cầu ngoại tệ, dưới sự điều tiết của Nhà Nước, do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xác định. Trương Đông Lộc (2014) đã chứng minh trong công trình nghiên cứu là tỷ giá hối đoái có mối tương quan thuận với sự thay đổi của giá cổ phiếu.

2.2.5. Tỷ lệ lạm phát CPI

Lạm phát đƣợc định nghĩa là sự gia tăng liên tục trong mức giá chung (Phan Nữ Thanh Thủy & cộng sự (2007). Để đo lƣờng mức độ lạm phát mà nền kinh tế trải qua trong một thời kỳ nhất định, các nhà thống kê kinh tế sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ lạm phát đƣợc tính bằng phần trăm thay đổi của mức giá chung. Chỉ số lạm phát trong mô hình được thu thập từ dữ liệu tính toán của World Bank. Đối với các NĐT, lạm phát là một chỉ tiêu quan trọng thể hiện “sức khỏe” của nền kinh tế, vì vậy CPI có tác động trực tiếp đến giá của các cổ phiếu trên thị trường. Lạm phát tăng là một trong những biểu hiện bất ổn của nền kinh tế gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tâm lý của NĐT trên TTCK. Để an toàn, nhiều NĐT sẽ rút vốn ra khỏi thị trƣờng và đầu tƣ vào những kênh khác có rủi ro thấp hơn. Hệ quả là giá cổ phiếu sẽ giảm khi lạm phát tăng. Kết quả trong nghiên cứu của Faris Nasif Al-Shubiri et al (2010), Shafiqul Alam et al (2016), Lê Tấn Phƣớc (2016) cũng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa giá cổ phiếu và tỷ lệ lạm phát CPI, đó cũng là kỳ vọng của tác giả trong mô hình nghiên cứu của mình.

2.2.6. Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng (SIZE) có thể được hiểu là mức doanh thu, mức tài sản, nguồn vốn, số công nhân. DN có quy mô lớn sẽ có điều kiện thuận lợi về uy tín, thương hiệu, thị phần, sức mạnh tài chính nên có khả năng tiếp cận với nguồn vốn tốt hơn. Đối với các ngân hàng TMCP, việc tiếp cận nguồn vốn vay cực kì quan trọng và cần thiết vì đặc thù của sản phẩm ngành ngân hàng có giá trị lớn, nếu chỉ sử dụng vốn tự có thì rất khó khăn trong việc quay vòng vốn kinh doanh. Các doanh nghiệp có quy mô càng lớn thì khả năng huy động vốn càng cao, doanh nghiệp sẽ có đủ vốn để đầu tư cho các dự án mới trong khi tồn kho lớn vẫn chưa bán được. Hầu hết các nghiên cứu của Zeitun & Tian (2007), Margaritis & Psillaki (2007), K.Mathur &I.Mathur, (2000) đều nhận thấy quy mô DN có tác động tích cực và đáng kể đến hiệu quả của DN, tức quy mô càng lớn thì DN càng được hiệu quả kinh doanh cao. Ngược lại, nhiều nhà nghiên cứu khác nhau Durand & Coeuderoy (2001), và Tzelepis & Skuras (2004) lại nhận thấy không có ảnh hưởng đáng kể giữa quy mô với hiệu quả của DN.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.2. Mô hình đề xuất nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu nên tác giả tham khảo mô hình Pooled OLS, FEM, REM của Mehr-un Nisa và Mohammad Nishat (2012) để nghiên cứu. Bên cạnh đó, kế thừa từ kết quả nghiên cứu của Abdulllah, A. M. (2014) và Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013), tác giả bổ sung vào mô hình biến thu nhập trên mỗi cổ phiếu (P/E) và tỷ giá hối đoái (EXR). Vì đây là mô hình nghiên cứu tại quốc gia đang phát triển, có dữ liệu nghiên cứu phù hợp với cơ sở dữ liệu có thể thu thập được tại Việt Nam. Mô hình nghiên cứu có dạng như sau:

    P2 = α + β1ROE2(t)+ β2SIZE2(t) + β3EXR2(t) + β4PE2(t) + β5CPI2(t) + β6B/M(t)

Trong đó:

Biến phụ thuộc: P2

Biến độc lập: B/M, SIZE2, ROE2, P/E2, CPI2, EXR2

β0: là hằng số của mô hình.

β1,…,β6: là hệ số hồi quy cho các biến tương ứng trong mô hình.

t: năm nghiên cứu từ 2015 – 2022.

3.2. Dữ liệu nghiên cứu

Bộ dữ liệu được sử dụng trong phân tích được lấy từ website của vietstock.vn và gso.gov.vn của ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn quý 1 năm 2015 đến quý 4 năm 2022. Tôi thu thập dữ liệu về các chỉ số tài chính bao gồm 6 biến và 32 quan sát.

Trong đó:

SIZE2: Quy mô ngân hàng = Log(Tổng tài sản)
B/M (Price-to-Book ratio): là tỷ lệ được sử dụng để so sánh giá trị sổ sách của cổ phiếu so với giá của một cổ phiếu đó. Tỷ lệ này được tính toán bằng cách lấy giá trị ghi sổ tại quý gần nhất của cổ phiếu đó chia cho giá đóng cửa hiện tại của cổ phiếu.
P/E2 (Price to Earning ratio): là chỉ số đánh giá mối quan hệ giữa giá thị trường của cổ phiếu (Price) với thu nhập trên một cổ phiếu (EPS).
EXR2: hay còn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2 loại tiền tệ, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ. Ở đây tác giả sử dụng tỷ giá USD/VND
ROE2: tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (Return on common equyty), là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường.
CPI2: là chỉ tiêu tương đối (tính bằng %) phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung theo thời gian của các loại hàng hoá và dịch vụ tiêu dùng hàng ngày của người dân.

library(readxl)
SL2 <- read_excel("C:/Users/Abc/Downloads/SL2.xlsx")
View(SL2)

SL2

## # A tibble: 32 × 7
##     ROE2   EXR2  CPI2 SIZE2   PE2    BM    P2
##    <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1  3.62 21555   0.15  8.27  15.5 0.810 16700
##  2  4.48 21840.  0.35  8.28  19.6 0.642 20500
##  3  2.93 22519  -0.21  8.29  18.0 0.693 19400
##  4  1.95 22485   0.02  8.30  17.3 0.689 19800
##  5  2.99 22325   0.57  8.32  15.5 0.764 18300
##  6  3.29 22322.  0.46  8.35  15.2 0.752 19000
##  7  2.83 22296.  0.54  8.36  14.0 0.800 18300
##  8  2.66 22771   0.23  8.37  11.9 0.810 17600
##  9  3.36 22755   0.21  8.40  15.1 0.603 24500
## 10  4.13 22725  -0.17  8.42  14.8 0.583 25900
## # ℹ 22 more rows

ROE2<-SL2$ROE2
SIZE2<-SL2$SIZE2
EXR2<-SL2$EXR2
PE2<-SL2$PE2
BM<-SL2$BM
CPI2<-SL2$CPI2
P2<-SL2$P2

3.3. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo

Phương pháp Monte Carlo (Monte Carlo simulation) là phương pháp xử lý những bài toán phân bổ nguồn lực phức tạp không thể giải một cách chính xác bằng giải tích toán học. Phương pháp này gắn với việc tạo ra một lịch sử tồn tại điển hình của hệ thống biểu thị bài toán cần giải và các quy tắc vận hành của nó. Việc lặp lại nhiều lần sự mô phỏng, mỗi lần thay đổi quy tắc vận hành một chút, cho phép chúng ta tiến hành thực nghiệm với mục đích khám phá ra phương pháp cải thiện kết quả hoạt động của hệ thống. Những phương pháp mô phỏng như thế thường được sử dụng trong các bài toán về nắm giữ cổ phiếu và xếp hàng.

(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân)

Mô phỏng Monte Carlo cung cấp nhiều kết quả có thể xảy ra và xác suất của mỗi kết quả từ một tập lớn các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên. Phương pháp này cung cấp một kết quả rõ ràng hơn so với dự báo tất định. Ví dụ: hoạt động dự báo rủi ro tài chính đòi hỏi phân tích hàng chục hoặc hàng trăm yếu tố rủi ro. Các nhà phân tích tài chính sử dụng mô phỏng Monte Carlo để đưa ra xác suất của mọi kết quả có thể xảy ra.

Nguyên lý cơ bản của mô phỏng Monte Carlo nằm ở tính chất ergodic, trong đó mô tả hành vi thống kê của điểm chuyển động trong hệ thống theo đó. Điểm chuyển động sau cùng sẽ đi qua mọi vị trí có thể đi trong hệ thống ergodic. Điều này trở thành nền tảng của mô phỏng Monte Carlo, trong đó máy tính sẽ chạy đủ mô phỏng để cho ra kết quả cuối cùng của các đầu vào khác nhau.

Các bước thực hiện mô phỏng Monte Carlo

Thiết lập mô hình toán học: Xác định một phương trình liên kết các biến đầu ra và đầu vào với nhau. Các mô hình toán học có thể là từ các công thức kinh doanh cơ bản cho đến các phương trình khoa học phức tạp.

Xác định giá trị đầu vào: Chọn từ các hàm phân phối xác suất khác nhau để biểu diễn các giá trị đầu vào. Ví dụ: nhiệt độ hoạt động của điện thoại di động có thể trông như một đường cong hình chuông do thiết bị này hầu hết thời gian đều chạy ở mức nhiệt độ phòng.

Tạo một tập dữ liệu mẫu: Tạo một tập dữ liệu lớn chứa nhiều mẫu ngẫu nhiên dựa trên hàm phân phối xác suất đã chọn. Kích thước mẫu phải nằm trong khoảng 100.000 để có thể cho ra kết quả chính xác.

Thiết lập phần mềm mô phỏng Monte Carlo: Sử dụng các mẫu đầu vào và mô hình toán học để cấu hình và chạy phần mềm mô phỏng Monte Carlo. Thời gian cho ra kết quả có thể khác nhau tùy thuộc vào số lượng biến đầu vào và có khả năng bạn sẽ phải chờ để nhận kết quả.

Phân tích kết quả: Kiểm tra các kết quả mô phỏng để tìm cách phân bổ đầu ra trên biểu đồ tần suất. Sử dụng công cụ thống kê để tính toán các tham số, chẳng hạn như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và biến, để xác định xem kết quả có như mong đợi của bạn hay không.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Thống kê mô tả các biến

4.1.1 Thống kê mô tả biến ROE2

summary(ROE2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.030   3.555   4.605   4.518   5.317   7.020

Độ lệch chuẩn của ROE2

sd(ROE2)

## [1] 1.433937

Biến ROE2 có giá trị trung bình là 4.518 và giá trị trung vị là 4.518, với độ lệch chuẩn là 1.433937 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến ROE2 đạt giá trị lớn nhất là 7.020 và nhỏ nhất là 1.030.

4.1.2 Thống kê mô tả biến SIZE2

summary(SIZE2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   8.273   8.393   8.522   8.519   8.649   8.784

Độ lệch chuẩn của SIZE2

sd(SIZE2)

## [1] 0.1544561

Biến SIZE2 có giá trị trung bình là 8.519 và giá trị trung vị là 8.522, với độ lệch chuẩn là 0.1544561 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến SIZE2 đạt giá trị lớn nhất là 8.784 và nhỏ nhất là 8.273.

4.1.3 Thống kê mô tả biến EXR2

summary(EXR2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   21555   22662   22832   22859   23197   23855

Độ lệch chuẩn của EXR2

sd(EXR2)

## [1] 493.2179

Biến EXR2 có giá trị trung bình là 22859 USD/VND và giá trị trung vị là 22832 USD/VND, với độ lệch chuẩn là 493.2179 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến EXR2 đạt giá trị lớn nhất là 23855 USD/VND và nhỏ nhất là 21555 USD/VND.

4.1.4 Thống kê mô tả biến P/E2

summary(PE2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   4.280   6.152   8.150  10.363  15.245  19.550

Độ lệch chuẩn của PE2

sd(PE2)

## [1] 4.925193

Biến P/E2 có giá trị trung bình là 10.363 và giá trị trung vị là 8.150, với độ lệch chuẩn là 4.925193 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến P/E2 đạt giá trị lớn nhất là 19.550 và nhỏ nhất là 19.550.

4.1.5 Thống kê mô tả biến B/M

summary(BM)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.3731  0.5276  0.6422  0.6378  0.7454  0.9975

Độ lệch chuẩn của BM

sd(BM)

## [1] 0.1412498

Biến B/M có giá trị trung bình là 0.6378 và giá trị trung vị là 0.6422, với độ lệch chuẩn là 0.1412498 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến B/M đạt giá trị lớn nhất là 0.9975 và nhỏ nhất là 0.3731.

4.1.6 Thống kê mô tả biến CPI2

summary(CPI2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## -0.7200 -0.1725  0.1900  0.1903  0.5475  1.4000

Độ lệch chuẩn của CPI2

sd(CPI2)

## [1] 0.4388437

Biến CPI2 có giá trị trung bình là 0.1903 và giá trị trung vị là 0.1900, với độ lệch chuẩn là 0.4388437 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến CPI2 đạt giá trị lớn nhất là 1.4000 và nhỏ nhất là -0.7200.

4.1.7 Thống kê mô tả biến P2

summary(P2)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   16700   20325   24250   26447   31925   46700

Độ lệch chuẩn của P2

sd(P2)

## [1] 7285.347

Biến P2 có giá trị trung bình là 26447 đ/cp và giá trị trung vị là 24250 đ/cp, với độ lệch chuẩn là 7285.347 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến P2 đạt giá trị lớn nhất là 46700 đ/cp và nhỏ nhất là 16700 đ/cp.

4.2. Xác định phân phối cho các biến ngẫu nhiên đầu vào

4.2.1 Biến ROE2

Vẽ đồ thị histogram

hist(SL2$ROE2)

Kiểm định phân phối chuẩn: Kiểm định SHapiro-Wilk Test

Giả thuyết:

H0: ROE2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: ROE2 không tuân theo phân phối chuẩn

shapiro.test(SL2$ROE2)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  SL2$ROE2
## W = 0.98095, p-value = 0.8266

Nhìn vào p-value = 0.8266 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến ROE2 tuân theo luật phân bố chuẩn.

4.2.2 Biến SIZE2

Vẽ đồ thị histogram

hist(SL2$SIZE2)

Kiểm định phân phối chuẩn:

Kiểm định SHapiro-Wilk Test

Giả thuyết:

H0: SIZE2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: SIZE2 không tuân theo phân phối chuẩn

shapiro.test(SL2$SIZE2)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  SL2$SIZE2
## W = 0.95645, p-value = 0.2192

Nhìn vào p-value = 0.2192 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến SIZE2 tuân theo luật phân bố chuẩn.

4.2.3 Biến EXR2

Vẽ đồ thị histogram

hist(SL2$EXR2)

Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: EXR2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: EXR2 không tuân theo phân phối chuẩn

shapiro.test(SL2$EXR2)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  SL2$EXR2
## W = 0.96599, p-value = 0.3967

Nhìn vào p-value = 0.3967 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến EXR2 tuân theo luật phân bố chuẩn.

4.2.4 Biến P/E2

hist(SL2$PE2)

Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: P/E2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: P/E2 không tuân theo phân phối chuẩn

shapiro.test(SL2$PE2)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  SL2$PE2
## W = 0.8718, p-value = 0.001278

Nhìn vào p-value = 0.001278 < 0.05.Nên ta đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến P/E2 không tuân theo luật phân bố chuẩn.

Kiểm định phân phối Lognomal

Giả thuyết:

H0: P/E2 tuân theo phân phối Lognormal

H1: P/E2 không tuân theo phân phối Lognormal

ks.test(SL2$PE2, "plnorm", meanlog = mean(log(SL2$PE2)), sdlog = sd(log(SL2$PE2)))

## 
##  Exact one-sample Kolmogorov-Smirnov test
## 
## data:  SL2$PE2
## D = 0.17735, p-value = 0.2368
## alternative hypothesis: two-sided

Vì p_value = 0.2368 > 0.05 nên ta chưa đủ cớ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Nghĩa là chỉ số P/E2 có phân phối Lognormal.

4.2.5 Biến B/M

Vẽ đồ thị histogram

hist(SL2$BM)

Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: B/M tuân theo phân phối chuẩn

H1: B/M không tuân theo phân phối chuẩn

shapiro.test(SL2$BM)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  SL2$BM
## W = 0.97888, p-value = 0.7663

Nhìn vào p-value = 0.7663 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến B/M tuân theo phân phối chuẩn.

4.2.6 Biến CPI2

Vẽ đồ thị histogram

hist(SL2$CPI2)

Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: CPI2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: CPI2 không tuân theo phân phối chuẩn

shapiro.test(SL2$CPI2)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  SL2$CPI2
## W = 0.96924, p-value = 0.4787

Nhìn vào p-value = 0.4787 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến CPI2 tuân theo phân phối chuẩn.

4.3. Mô phỏng cho các biến ngẫu nhiên đầu vào

4.3.1 Biến ROE2

Mô phỏng biến ROE2 theo phân phối chuẩn

n <- 32
ROE2 <- rnorm(n, mean = 4.518, sd = 1.433937) ; ROE2

##  [1] 4.011657 4.516921 3.221133 5.819272 4.353762 2.473644 8.120916 5.528656
##  [9] 4.658479 4.946179 2.521438 4.662201 1.462790 5.417318 6.712276 2.726478
## [17] 3.365578 3.997305 6.239119 6.012458 2.724399 5.245879 2.374673 3.910847
## [25] 4.091746 2.664764 2.361999 5.008060 3.230710 3.736854 3.076097 2.035623

4.3.2 Biến SIZE2

Mô phỏng biến SIZE2 theo phân phối chuẩn

n <- 32
SIZE2 <- rnorm(n, mean = 8.519, sd = 0.1544561) ; SIZE2

##  [1] 8.502842 8.630607 8.325349 8.234555 8.679703 8.636627 8.471335 8.523154
##  [9] 8.255791 8.323883 8.536512 8.643008 8.442541 8.468945 8.588061 8.478191
## [17] 8.483825 8.484002 8.820692 8.677400 8.616330 8.350251 8.308229 8.581233
## [25] 8.736319 8.388585 8.403197 8.692118 8.559798 8.613298 8.492257 8.688356

4.3.3 Biến EXR2

Mô phỏng biến EXR2 theo phân phối chuẩn

n <- 32
EXR <- rnorm(n, mean = 22859, sd = 493.2179) ; EXR

##  [1] 23406.19 23258.77 22878.26 23014.67 23124.66 23405.75 23318.11 21524.12
##  [9] 23538.67 23458.12 23493.44 22019.89 23283.93 23510.20 22892.63 23373.35
## [17] 22871.16 22420.67 22858.02 22571.94 22994.81 23003.78 21701.79 23564.78
## [25] 22538.83 22520.82 21833.46 22430.76 22010.38 22508.46 24043.58 22989.99

4.3.4 Biến P/E2

Mô phỏng biến PE2 theo phân phối lognormal

n <- 32
PE2 <- rlnorm(n, mean = 10.363, sd = 4.925193) ; PE2

##  [1] 9.752276e+01 1.530727e+04 5.077594e+03 2.952057e+04 6.054207e+05
##  [6] 3.489639e+05 7.998405e+05 8.870851e+03 3.805937e+06 1.840398e+04
## [11] 4.668685e+01 6.404221e+01 2.344472e+04 1.528424e+02 3.356816e+04
## [16] 2.175059e+04 2.418290e+07 4.688747e+04 7.996842e+02 2.032445e+02
## [21] 7.275470e+02 1.430281e+07 7.608578e+04 8.366582e+04 2.302908e+04
## [26] 7.681907e+01 1.690356e+03 8.991501e+06 1.133764e+08 1.876284e+03
## [31] 1.339854e+08 4.618204e+01

4.3.5 Biến B/M

Mô phỏng biến BM theo phân phối chuẩn

n <- 32
BM <- rnorm(n, mean = 0.6378, sd = 0.1412498) ; BM

##  [1] 0.8730064 0.5857451 0.7891768 0.8465012 0.4585880 0.5822416 0.5801019
##  [8] 0.8484026 0.6552041 0.7215550 0.6427936 0.5536748 0.6883280 0.8178096
## [15] 0.4714479 0.6083104 0.5324675 0.6180379 0.6145898 0.7864846 0.7622534
## [22] 0.7735058 0.6946531 0.6824053 0.5904638 0.7608769 0.9140912 0.6829022
## [29] 0.5306110 0.6486554 0.6141585 0.8476839

4.3.6 Biến CPI2

Mô phỏng biến CPI2 theo phân phối chuẩn

n <- 32
CPI2 <- rnorm(n, mean = 0.1903, sd = 0.4388437) ; CPI2

##  [1]  0.83688476 -0.20612621  0.34796151  0.58656128  0.98959967  0.81210751
##  [7]  0.02217807  0.11433187 -0.03355913  0.28417760  1.14236448 -0.26188593
## [13]  0.39862959  0.35291020 -0.61964338  1.08493872  0.38855667  0.05198105
## [19]  0.48323232  0.39334392  0.01391486 -0.01737231 -0.52573972  0.46435136
## [25]  0.41564272  0.15376457  0.58245778  0.19241667  0.44506584  0.10290148
## [31] -0.44475405  0.87782517

4.4. Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu ACB

Chạy mô hình theo các biến đầu vào

mh1 <- lm(SL2$P2 ~ SL2$ROE2 + SL2$SIZE2 + SL2$EXR2 + SL2$PE2 + SL2$BM + SL2$CPI2)
summary(mh1)

## 
## Call:
## lm(formula = SL2$P2 ~ SL2$ROE2 + SL2$SIZE2 + SL2$EXR2 + SL2$PE2 + 
##     SL2$BM + SL2$CPI2)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3483.2 -2487.5   -43.6  1576.1  8162.1 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  14874.851  72198.396   0.206    0.838    
## SL2$ROE2       143.594    590.718   0.243    0.810    
## SL2$SIZE2     -245.021   8558.372  -0.029    0.977    
## SL2$EXR2         1.942      2.013   0.965    0.344    
## SL2$PE2       -123.804    263.686  -0.470    0.643    
## SL2$BM      -46883.451   4842.420  -9.682 6.13e-10 ***
## SL2$CPI2     -1028.936   1281.687  -0.803    0.430    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3032 on 25 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8603, Adjusted R-squared:  0.8268 
## F-statistic: 25.67 on 6 and 25 DF,  p-value: 1.528e-09

Do các biến ROE2, SIZE2, EXR2, P/E2, CPI2 không có ý nghĩa và không tác động đến biến giá cổ phiếu ACB nên ta sẽ loại chúng ra và chạy lại mô hình với biến B/M

mh2 <- lm(SL2$P2 ~ SL2$BM)
summary(mh2)

## 
## Call:
## lm(formula = SL2$P2 ~ SL2$BM)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -5749.5 -2148.6  -742.1  1720.2  8025.0 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    56011       2696   20.77  < 2e-16 ***
## SL2$BM        -46351       4131  -11.22 2.93e-12 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3248 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8076, Adjusted R-squared:  0.8012 
## F-statistic: 125.9 on 1 and 30 DF,  p-value: 2.926e-12

MH2: P = 56011 - 46351*B/M

Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu ACB

P2 <- 56011 - 46351*BM
hist(P2, main = "Mô phỏng giá cổ phiếu ACB", ylab = "Quy")

Quy ước về Giá cổ phiếu ACB

Ta quy ước:

tại mức lớn hơn hoặc bằng 15.000 VNĐ là giá cổ phiếu ACB cao (cao >= 15.000)

tại mức nhỏ hơn 15.000 VNĐ là giá cổ phiếu ACB thấp (thấp < 15.000)

P2thap <- P2[P2 < 15000]
P2cao <- P2[P2 >= 15000]
table(cut(P2,breaks = 2, labels = c("thap","cao")))

## 
## thap  cao 
##   14   18

Xác suất để giá cổ phiếu ACB thấp và có thể bị lỗ:

length(P2thap)/length(P2)

## [1] 0.03125

Từ kết quả trên ta có xác suất để giá cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là 3,125%, tức là trong 32 quý nữa xác suất để giá của cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là 3,125% cho thấy giá cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là khá thấp.

Xác suất để giá cổ phiếu ACB cao và có thể có lợi cho nhà đầu tư:

length(P2cao)/length(P2)

## [1] 0.96875

Từ kết quả trên ta có xác suất để giá cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp là 96,875%, tức là trong 32 quý nữa xác suất để giá của cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp là 96,875% cho thấy giá cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp là khá cao.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

1. KẾT LUẬN

Từ các kết quả trên thông qua việc mô phỏng ngẫu nhiên các yếu tố như chỉ số ROE, SIZE, EXR, P/E, B/M, CPI có tác động đến giá cổ phiếu ACB thì ta thấy trong 32 quý nữa xác suất để giá cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là khá thấp nên xác suất giá cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp cao. Điều này cho thấy trong tương lai giá cổ phiếu ACB sẽ tăng có lợi cho nhà đầu tư. Ngoài ra, khi dự báo được giá cổ phiếu ACB có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra lựa chọn chính sách đầu tư phù hợp để tìm kiếm lợi nhuận trong hiện tại và kế hoạc đầu tư dài hạn trong tương lai.

2. KHUYẾN NGHỊ

Tôi cho rằng triển vọng lợi nhuận của Cổ phiếu ACB trong năm 2023 sẽ tích cực dựa trên những yếu tố sau: NIM của ACB duy trì đà ổn định, ước tính cả năm 2023 ACB vẫn giữ được tỷ lệ NIM ở mức trên 4%. Chất lượng tài sản ổn định, nợ xấu dù tăng vẫn được kiểm soát tốt. Đây là một cổ phiếu trong nhóm ngân hàng mà các nhà đầu tư có thể tìm hiểu và đáng để đầu tư với triển vọng lớn. Tuy nhiên đầu tư nhóm ngành cổ phiếu nào cũng vậy cần phải có sự tính toán hợp lí, trang bị kiến thức đầy đủ, đầu tư có kỷ luật để có thể tối ưu hóa lợi nhuận.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Trần Lộc Hùng và Trần Mạnh Tường (2017), Bài giảng Mô phỏng ngẫu nhiên, Trường Đại học Tài chính - Marketing.

---
title: "TIỂU LUẬN MÔ PHỎNG NGẪU NHIÊN"
author: "Nguyễn Thị Lan Anh"
date: "2023-07-19"
output:
   html_document:
     toc: true
     toc_float: true
     code_folding: hide
     code_download: true
---

Link bộ dữ liệu: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1h4BYoZXaZJDtWfRIz7XA7Gip8PqNYx3w/edit#gid=589992220

# LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Trường Đại học Tài chính - Marketing đã đưa môn học Mô phỏng ngẫu nhiên vào trương trình giảng dạy. Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên bộ môn - Thầy Trần Mạnh Tường đã dạy dỗ, truyền đạt những kiến thức quý báu cho em trong suốt thời gian học tập vừa qua. Trong thời gian tham gia lớp học Mô phỏng ngẫu nhiên của thầy, em đã có thêm cho mình nhiều kiến thức bổ ích, tinh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc. Đây chắc chắn sẽ là những kiến thức quý báu, là hành trang để em có thể vững bước sau này.

Bộ môn Mô phỏng ngẫu nhiên là môn học thú vị, vô cùng bổ ích và có tính thực tế cao. Đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn của sinh viên. Tuy nhiên, do vốn kiến thức còn nhiều hạn chế và khả năng tiếp thu thực tế còn nhiều bỡ ngỡ. Mặc dù em đã cố gắng hết sức nhưng chắc chắn bài tiểu luận khó có thể tránh khỏi những thiếu sót và nhiều chỗ còn chưa chính xác, kính mong thầy xem xét và góp ý để bài tiểu luận của em được hoàn thiện hơn. 

Em xin chân thành cảm ơn.

# LỜI MỞ ĐẦU

## 1. Lý do chọn đề tài

Ở thị trường Việt Nam, ngân hàng chính là ngành lớn nhất với mức triển vọng tăng trưởng đáng mong đợi. Trong số các nhóm cổ phiếu niêm yết và giao dịch tập trung trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhóm cổ phiếu ngân hàng tuy chỉ hoạt động với số lượng cổ phiếu khiêm tốn song lại chiếm tỷ trọng vốn hóa rất lớn trên thị trường. Nhóm cổ phiếu ngân hàng cũng được đánh giá là nhóm ngành cơ bản, quan trọng, gắn liền với sự tăng trưởng của nền kinh tế.

Về cổ phiếu ngân hàng TMCP, có thể hiểu đây là một loại chứng khoán vốn được phát hành bởi các ngân hàng. Các nhà đầu tư mua cổ phiếu của ngân hàng nào sẽ trở thành cổ đông của ngân hàng đó. Giống như các mã cổ phiếu khác, giá cổ phiếu của các ngân hàng TMCP cũng bị tác động bởi nhiều nhân tố khác nhau trong và ngoài thị trường như: diễn biến nền kinh tế quốc dân và nền kinh tế thế giới; yếu tố tài chính: kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, lợi nhuận, tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, ...; yếu tố kĩ thuật, yếu tố chính trị, pháp lí, ... và còn phụ thuộc ảnh 
hưởng bởi rất nhiều tiêu chí khác nữa. 

Cổ phiếu ngân hàng thương mại cổ phần được coi là nhóm cổ phiếu “chính yếu” và trụ cột của thị trường, dành được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu, các tổ chức và cá nhân tại Việt Nam. Không chỉ vậy cổ phiếu ngân hàng TMCP là loại cổ phiếu có độ nhạy cảm khá cao và có vai trò quan trọng trong việc dẫn dắt thị trường chứng khoán. Sự biến động của nhóm cổ phiếu này sẽ quyết định rất lớn đến xu hướng của thị trường, ít nhất là biến động của chỉ số chung. Hơn nữa, do vai trò quan trọng của ngành ngân hàng đối với sự phát triển của nền kinh tế nên sự biến động của cổ phiếu ngân hàng cũng gây ra những tác động gián tiếp tới các nhóm ngành khác. Như vậy, sự biến động giá hàng ngày của các cổ phiếu ngân hàng sẽ không chỉ có tác động không nhỏ tới chỉ số của thị trường mà còn tới xu hướng của thị trường chứng khoán. Cũng giống với các nhóm cổ phiếu khác, mặc dù đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng TMCP ít rủi ro vì có tính minh bạch cao thế nhưng dù ít hay nhiều nó cũng tiềm tàng, ẩn chứa nhiều khó khăn, thách thức đòi hỏi nhà đầu tư không chỉ có kiến thức mà còn phải có tâm lí vững chắc và cái nhìn sắc bén bởi xung quanh luôn có những thông tin bất cân xứng nhưng nếu biết nắm bắt được thời điểm tốt nhà đầu tư sẽ thu được lợinhuận lớn khi thị trường sôi động trở lại.

Dù là khoảng thời gian trước đây hay trong những năm gần đây và kể cả hiện nay nhóm cổ phiếu ngân hàng TMCP Việt Nam vẫn luôn là tâm điểm chú ý, thu hút được sự quan tâm của rất nhiều của các nhà đầu tư tham gia vào thị trường chứng khoán. Cổ phiếu ngân hàng trở thành một trong những kênh hấp dẫn để đầu tư đối với các nhà đầu tư trong và ngoài nước không chỉ bởi lợi nhuận cao, độ rủi ro thấp, an toàn mà còn là sự khó đoán, thay đổi bất ngờ mà nó mang lại. Sau thời kỳ được sự chào đón nồng nhiệt của giới đầu tư lúc mới lên sàn, cổ phiếu ngân hàng đã rơi vào thời kỳ trầm lắng và đi xuống. Từ thời kỳ bắt đầu tái cấu trúc đến nay, các ngân hàng thương mại dần dần đi vào hoạt động ổn định góp phần giúp cho cổ phiếu ngân hàng lấy lại phong độ trong thời gian gần đây. Thế nhưng, sự phục hồi này vẫn chưa thực sự bền vững vì những yếu tố rủi ro vẫn còn luôn tiềm ẩn. Điều này khiến cho các nhà đầu tư cảm thấy bối rối và khó xử khi quyết định có nên đầu tư vào cổ phiếu ngành Ngân hàng hay không.

Từ đó thấy được thị trường cổ phiếu ngân hàng vẫn là một dấu chấm hỏi lớn, luôn tiềm tàng rủi ro bí ẩn bởi tính khó đoán và độ biến động giá bất ngờ của nó. Tuy vậy, đây lại một ngành được đánh giá là tiềm năng, có sức hút, an toàn và cơ hội tăng trưởng tốt giúp nhà đầu tư gia tăng lợi nhuận nếu như có kiến thức, biết xem xét, chọn lọc nhìn nhận thông tin, thị trường chính xác và khách quan. Nhưng việc tìm ra những cơ hội đầu tư lại là một vấn đề không hề dễ dàng bởi giá cổ phiếu ngân hàng chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau, ngoài những nhân tố chung thì còn có các nhân tố thuộc về đặc thù hoạt động ngân hàng. Thực tiễn cũng cho thấy biến động giá cổ
phiếu ảnh hưởng trực tiếp đến các nhà đầu tư, nhà phát hành và sự ổn định của thị trường chứng khoán làm ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của nhà đầu tư. Trong mỗi phiên giao dịch giá cổ phiếu luôn biến động không ngừng do chịu nhiều ảnh hưởng từ những yếu tố vi mô và vĩ mô. Không có một công thức rõ ràng nào cho chúng ta biết chính xác xu hướng giá của cổ phiếu sẽ chuyển biến như thế nào. Bên cạnh đó, không phải mã nào cũng mang lại một lợi nhuận tốt nên nhà đầu tư cần đánh giá, tính toán kỹ trước khi đầu tư cổ phiếu thuộc lĩnh vực ngân hàng này. Tuy nhiên, việc biết được những yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngân hàng sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn. Với những kiến thức đã được học tập tôi xin được chọn ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu một trong những ngân hàng thương mại cổ phần lớn nhất ở nước ta để nghiên cứu đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu” nhằm làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu nói riêng và các ngân hàng thương mại cổ phần nói chung với hy vọng sẽ đề xuất một số giải pháp, góp phần nâng cao khả năng tiếp cận và nắm bắt cơ hội đầu tư cổ phiếu ngân hàng TMCP tại sàn chứng khoán Việt Nam

## 2. Mục tiêu nghiên cứu

* Mục tiêu chung: 

Làm rõ cơ sở lý luận, thực tiễn của hoạt động nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)

* Mục tiêu cụ thể

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

Phân tích và đánh giá thực trạng, tìm ra những thuận lợi và khó khăn trong quá trình thực hiện nghiên cứu giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) đứng trên quan điểm nhà tư vấn đầu tư chứng khoán.

Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao khả năng tiếp cận và nắm bắt cơ hội đầu tư cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

Gợi ý một số hàm ý chính sách nâng cao hiệu quả hoạt động cho ngân hàng TMCP Á Châu (ACB).

## 3. Phạm vi đối tượng nghiên cứu:

- Phạm vi nghiên cứu: Ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn từ năm 2015 đến 2022.

- Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

## 4. Phương pháp nghiên cứu 

Bộ dữ liệu dược sử dụng để phân tích là dữ liệu được thu thập từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu. Riêng các nhân tố vĩ mô được lấy từ số liệu thống kê của Vietstock và Investing được niêm yết và đăng ký giao dịch cổ phiếu trong giai đoạn 2015 đến 2022 và sử dụng phần mềm R để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Trước tiên sẽ phân tích tương quan các biến để nhận thấy tác động qua lại của các biến độc lập, các biến phụ thuộc trong mô hình. Tiếp theo phân tích hồi quy mô hình và kiểm định mô hình được đề xuất để từ đó đưa ra kết luận và gợi ý chính sách.

## 5. Ý nghĩa của đề tài: 

Ý nghĩa khoa học: Bài nghiên cứu góp phần bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.
Ý nghĩa thực tiễn: Kết luận giúp cho các nhà quản trị ngân hàng, cổ đông, nhà đầu tư đánh giá, có cái nhìn chiến lược hơn khi phân tích, dự báo giá cổ phiếu ACB, từ đó đưa ra những chính sách để phát huy yếu tố tích cực, khắc phục hay loại bỏ các yêu tố tiêu cực và đưa ra những quyết định đúng đắn phát triển ngân hàng ngày càng một lớn mạnh và tìm kiếm được lợi nhuận. Đề tài này cũng có thể là tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu trong tương lai về các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu nói chung và giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu nói riêng.

## 6. Kết cấu đề tài: 

Chương 1: Giới thiệu sơ lược về Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan.

Nội dung chương này sẽ trình bày các lý thuyết cơ sở liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Nội dung chương 3 trình bày: Phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. 

Chương 4: Kết quả nghiên cứu.

Nội dung chương này trình bày kết quả về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị. 

Từ những kết quả nghiên cứu đã giới thiệu tổng quan các vấn đề của bài nghiên cứu đặt ra. Từ những mục tiêu đó tiến hành thu thập và phân tích số liệu thực tế về tình hình hoạt động của Ngân hàng TMCP Á Châu để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu.

# CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU

## 1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

Ngân hàng ACB có tên đầy đủ là Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu. Tên giao dịch bằng tiếng Anh của ngân hàng là Asia Commercial Joint Bank được tắt là ACB. Ngân hàng chính thức được đi vào hoạt động kinh doanh từ ngày 4 tháng 6 năm 1993.

Ngân hàng Á Châu thuộc nhóm ngân hàng thương mại cổ phần lớn tại Việt Nam. Tính đến thời điểm hiện tại, ngân hàng đã có 350 chi nhánh và phòng giao dịch tại 47 tỉnh thành trên cả nước. Bên cạnh đó, các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng rất đa dạng, đáp ứng nhu cầu sử dụng dịch vụ của khách hàng.

Ngân hàng được thành lập vào ngày 24/04/1993, chính thức đi vào hoạt động từ ngày 04/06/1993. Đây là giai đoạn khởi đầu cho sự phát triển của ngân hàng Á Châu. Giai đoạn này ngân hàng ACB chủ yếu tập trung hướng đến những khách hàng cá nhân và doanh nghiệp tư nhân vừa và nhỏ.

Trong những năm 1996 đến 2000, ngân hàng đã đánh dấu mốc lịch sử khi trở thành ngân hàng thương mại cổ phần đầu tiên phát hành thẻ tín dụng quốc tế MasterCard và Visa tại Việt Nam. Để làm được điều này, ngân hàng đã nhận được sự tài trợ của tổ chức IFC – công ty con của World Bank.

Tháng 6 năm 2000, ngân hàng ACB thành lập Công ty TNHH Chứng khoán ACB (ACBS), bắt đầu chiến lược đa dạng hóa hoạt động. Đến năm 2003, ACB quyết định xây dựng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001:2000 trong lĩnh vực huy động vốn, vay ngắn hạn, thanh toán quốc tế, cung ứng nguồn lực Hội sở.

Công ty Quản lý nợ và khai thác tài sản Ngân hàng Á Châu (ACBA) được thành lập vào năm 2004. Tính đến thời điểm 31/4/2004, số vốn điều lệ của ngân hàng Á Châu đạt mức 481,138 tỷ đồng. Với sự kiện trả vốn cổ tức vào năm 2004, ngày 21/03/2005 số vốn điều lệ của ACB đã tăng lên 600 tỷ đồng.

Ngày 31/10/2006, đánh dấu sự kiện cổ phiếu của ngân hàng Á Châu chính thức được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Đến ngày 21/11/2006 cổ phiếu ACB chính thức được giao dịch trên thị trường.

Đến năm 2017, vốn điều lệ của ACB là 11.259.140.250.000 đồng. Năm 2018, số vốn điều lệ tiếp tục tăng và đạt mức 12.885.877.380.000 đồng.

Trải qua hơn 31 năm hình thành và phát triển từ một ngân hàng tư nhân nhỏ, ít tên tuổi, ngân hàng Á Châu đã vươn tầm phát triển. Cho đến thời điểm hiện tại số vốn điều lệ của ngân hàng đã đạt mức 38 nghìn tỷ đồng. Bên cạnh đó, ngân hàng còn được xếp vào top những ngân hàng tư nhân hàng đầu Việt Nam.

## 1.2. Tầm nhìn và sứ mệnh – giá trị cốt lõi

Với tầm nhìn được xác định ngay từ đầu là trở thành một trong những ngân hàng thương mại cổ phần bán lẻ hàng đầu tại Việt Nam, ACB với hơn 200 sản phẩm và dịch vụ đang được nhận định là một trong những ngân hàng cung cấp các dịch phụ phong phú nhất tại nước ta dựa trên một nền tảng công nghệ vô cùng hiện đại.

Về mặt quản lí rủi ro thì ACb luôn cố gắng duy trì tỉ lệ an toàn vốn lên đến 8% và tỷ lệ nợ quá hạn hằng năm luôn dưới 1% đã góp phần phản ánh được những hiệu quả trong quá trình hoạt động của ACB

Kế hoạch đưa ra hằng năm của ACB luôn có chỉ tiêu rất cao như: tỷ lệ ROE luôn phải đạt trên 30%, tốc độ tăng tưởng lợi nhuận trước thuế đạt mức trên 25%.

* Ý nghĩa thương hiệu

  A: Attitude (Thái độ). 

  B: Behaviour (Hành vi).

  C: Capability (Năng lực). 

Năng lực: ACB cung ứng đầy đủ nguồn vật chất, tài chính và nhân sự để đảm bảo quá trình cung ứng sản phẩm dịch vụ và các tiện nghi giao dịch được thuận lợi an toàn.

## 1.3. Những lĩnh vực kinh doanh chính của ngân hàng ACB

Những sản phẩm dịch vụ chính mà ngân hàng Á Châu cung cấp đến khách hàng có thể kể đến như:

- Huy động vốn bằng đồng Việt Nam, ngoại tệ và vàng.

- Sử dụng vốn, cung cấp tín dụng, đầu tư, hùn vốn liên doanh bằng đồng Việt Nam, ngoại tệ và vàng.

- Các dịch vụ trung gian như: thanh toán trong nước và quốc tế, thực hiện dịch vụ ngân quỹ, chuyển tiền kiều hối và chuyển tiền nhanh, bảo hiểm nhân thọ qua ngân hàng.

- Kinh doanh ngoại tệ và vàng.

- Phát hành và thanh toán thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ.

- Các dịch vụ quản lý tiền mặt, các hoạt động tư vấn tài chính và ngân hàng.

# CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN 

## 2.1. Cổ phiếu và giá của cổ phiếu Ngân hàng thương mại cổ phần

### 2.1.1. Khái niệm Ngân hàng thương mại cổ phần

Khái niệm về NHTM và NHTMCP được hệ thống hóa tại các giáo trình, văn bản pháp luật bao gồm giáo trình Quản trị ngân hàng 7 thương mại của Peter S. Rose (2001), Quản trị ngân hàng thương mại của Nguyễn Thị Mùi (2007), Luật các TCTD số 47/2010/QH12 ban ngày 16/06/2010 của Quốc hội nước CHXHCN Việt Nam. Trên cơ sở đó, khái niệm NHTM CP được hiểu là “Ngân hàng thương mại cổ phần là ngân hàng thương mại được thành lập, tổ chức dưới hình thức công ty cổ phần”.

### 2.1.2. Khái niệm về cổ phiếu ngân hàng TMCP

Cổ phiếu được hệ thống hóa từ một số giáo trình và theo các văn bản luật, bao gồm Giáo trình Thị trường tài chính (2015) do PGS.TS. Hoàng Văn Quỳnh và PGS.TS. Nguyễn Thị Hoài Lê đồng chủ biên "Cổ phiếu là loại chứng khoán xác nhận quyền và lợi ích hợp pháp của người sở hữu đối với một phần vốn cổ phần của tổ chức phát hành" [trang 167]. Ngoài ra, quy định chung về Cổ phiếu được trích dẫn từ Điều 121 Luật Doanh nghiệp số 59/2020/QH14; Điều 4, khoản 2 Luật Chứng khoán số 54/2019/QH14 có hiệu lực từ ngày 01/01/2021 và các văn bản quy phạm phát luật có liên quan quy định về Cổ phiếu.

Được hệ thống hóa từ nhiều cách tiếp cận khác nhau. Trong phạm vi nghiên cứu, giá cổ phiếu của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết được hiểu là các mức giá thị trường của từng mã cổ phiếu ngân hàng hoặc tổ hợp chỉ số giá CP ngân hàng niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán được xác định theo quy định hiện hành của cơ quan quản lí nhà nước về thị trường chứng khoán.

### 2.1.3. Những điểm nổi bật liên quan đến hoạt động thị trường ngân hàng nói chung và NHTMCP nói riêng

- Hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần ngày một phát triển nhanh và vững chắc, hiệu quả, mở rộng thị phần, nâng cao sức mạnh cạnh tranh trong xu hướng hội nhập.

- Mạng lưới hoạt động của các ngân hàng thương mại được cơ cấu lại và tiếp tục phát triển nhanh. 

- Hợp tác quốc tế trong lĩnh vực tiền tệ, ngân hàng tiếp tục đạt được nhiều kết quả nổi bật quan trọng, góp phần nâng cao vai trò, vị thế của Việt Nam trên trường quốc tế.

- Sự cạnh tranh của các ngân hàng trong các dự án chuyển đổi số và đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ. Trong bối cảnh hội nhập và sự phát triển của công nghệ, áp lực cạnh tranh của ngành Ngân hàng ngày càng khốc liệt. Không chỉ là cuộc cạnh tranh của ngân hàng với nhau, giữa các ngân hàng với các công ty tài chính mà còn là giữa ngân hàng với fintech và bigtech, nhất là trong lĩnh vực dịch vụ thanh toán và cho vay nhỏ lẻ, tiêu dùng.

- Ra đời chính sách mới cùng với sự quan tâm, chỉ đạo sát sao của Ngân hàng nhà nước (NHNN).

- Cùng với sự phát triển của công nghệ, nhiều mô hình kinh doanh mới trong lĩnh vực tài chính ra đời như mô hình ngân hàng số 100%, tiền kỹ thuật số, cho vay ngang hàng… và đang cạnh tranh trực tiếp với các ngân hàng truyền thống.

- Rủi ro về an ninh mạng, thông tin dữ liệu an toàn. Ngoài ra, ngân hàng cũng gặp phải những rủi ro về đạo đức liên quan đến khách hàng, và nhân viên ngân hàng.

### 2.1.4. Tình hình biến động giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Ngân hàng ACB được thành lập vào năm 1993, sau hơn 10 năm cổ phiếu ACB lần đầu tiên được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội vào 10/2006. Tuy nhiên, cũng hơn 1 thập kỷ sau đó, ngân hàng ACB đã hủy niêm yết trên sàn HNX và tiến hành niêm yết cổ phiếu ACB trên sàn HOSE.

Việc chuyển sàn niêm yết từ HNX sang HOSE đã được tiến hành từ tháng 6/2020 với lộ trình bao gồm 2 bước là chia cổ tức và thực hiện chuyển sàn trong tháng 11 hoặc 12 năm 2020. Tháng 09/2020, cổ phiếu ACB được thông báo chính thức niêm yết trên sàn HOSE với mức giá tham chiếu là 26.400/ cổ phiếu.

Năm 2015 đã đánh dấu sự trở lại mạnh mẽ của cổ phiếu ngân hàng nói chung và cổ phiếu ACB nói riêng. Trong bối cảnh các trụ cột cũ của thị trường như GAS, VNM, VIC đang suy yếu thì nhóm ngân hàng bao gồm cả ACB đã tăng mạnh về vốn hóa và trở thành trụ cột dẫn dắt thị trường. 

Năm 2016 sau một thời gian khó khăn, dường như ngân hàng Á Châu (ACB) đang trở mình để vươn lên. Thời điểm đó giá cổ phiếu ACB đang giao dịch quanh mức 19.000 đồng/cổ phiếu, đứng ở mức cao thứ 2 trên sàn chứng khoán (so với các ngân hàng) chỉ sau VCB của Vietcombank. Kế hoạch phát hành 2.000 tỷ đồng trái phiếu trong năm này của nhà băng được xem là một trong những cách để ACB củng cố hệ số an toàn vốn (CAR), nhằm đẩy mạnh xử lý nợ xấu và thúc đẩy tăng trưởng tín dụng.

Giá cổ phiếu ACB tiếp tục tăng và đà tăng giá đã kéo dài trong suốt từ năm 2017 đến năm 2018.
Thế nhưng trong đợt dịch Covid 19 đã tạo ra sự tàn phá nghiêm trọng trong hoạt động kinh tế toàn cầu cũng như trên thị trường tài chính, nhiều mã cổ phiếu nói riêng và đặc biệt là cổ phiếu ngân hàng nói chung và cổ phiếu ACB nói riêng ở Việt Nam đều bị tác động, trở nên suy thoái và giảm kịch sàn do thiếu tiềm lực kinh tế khiến cho thị trường chứng khoán ngân hàng chững lại.

Bước ra khỏi đại dịch COVID-19, thị trường chứng khoán ngân hàng năm 2022 đã có nhiều cơ hội để hồi phục và phát triển. Năm 2022, cổ phiếu ngân hàng đã trải qua thời kỳ sóng gió hậu covid, 25/27 mã giảm giá, có mã giảm tới hơn 50%. Ở nhóm ngân hàng có vốn hóa lớn như ACB, TCB, MBB, HDB, STB, … mức giảm cũng đều trên 20%. 
Mặc dù vậy, năm 2023, cổ phiếu ngân hàng ACB được kỳ vọng cùng với nhóm cổ phiếu ngân hàng sẽ dẫn sóng trở lại sau khi định giá ngành ở mức thấp nhất 10 năm qua. Tuy nhiên, nhiều khả năng, thị trường sẽ có thử thách trong nửa đầu năm 2023, trước khi tăng trưởng theo chiều hướng tích cực vào nửa cuối năm. 

Qua đó rút ra được rằng giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu nói riêng và giá cổ phiếu NHTMCP nói chung biến động qua từng giai đoạn chủ yếu là do các nguyên nhân sau: Sự biến động chung của TTCK; Sự ảnh hưởng bởi thị trường ngân hàng qua các giai đoạn (thách thức, trầm lắng, giải pháp,…); Các yếu tố nội tại từ bên trong ngân hàng (Hiệu quả hoạt động kinh doanh, khả năng thanh toán,…); Tác động bởi các yếu tố kinh tế xã hội từ trong và ngoài nước; Sự kiểm soát và các chính sách từ chính phủ và Nhà nước; Ảnh hưởng bởi dịch Covid 19; Nguồn vốn huy động, dòng tiền từcác nguồn đầu tư; Sự tác động của các yếu tố vĩ mô( lãi xuất, lạm phát, vay vốn,...);Hiệu ứng lan tỏa bởi các công ty, ông lớn đầu nghành ngân hàng,…

## 2.2. Đo lường các biến và giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu

* Biến phụ thuộc

P (Giá cổ phiếu): Cổ phiếu mang trong mình rất nhiều loại giá (Mệnh giá, thị giá, thời giá, giá trị nội tại). Trong mô hình này, giá cổ phiếu chính là giá trị thị trường của cổ phiếu. Giá thị trường của cổ phiếu hay thị giá là giá trị hiện hành của cổ phiếu đƣợc giao dịch trên thị trường tại một thời điểm nhất định. Cụ thể trong mô hình xây dựng, tác giả xử dụng giá đóng cửa ngày 31/12 hàng năm. Cách đo lường này cũng phù hợp với mô hình của Muhammad Numan Khan & Amanullah (2012), Taimur Sharif et al (2015) và Zeeshan Arshad et al (2015). Giá thị trường của cổ phiếu phụ thuộc vào quan hệ cung cầu trên thị trƣờng. Quan hệ cung cầu của cổ phiếu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kết quả hoạt động kinh doanh, chính sách cổ tức, tâm lý nhà đầu tư, tình hình kinh tế vĩ mô…Trong phạm vi của nghiên cứu này, tác giả xác định mối quan hệ giữa giá cổ phiếu với các biến độc lập sau:

### 2.2.1. Chỉ số B/M

Trong mô hình nghiên cứu của tác giả, B/M được tính theo nghiên cứu của Muhammad Numan Khan & Amanullah (2012) như công thức sau: 

B/M = Giá trị sổ sách của cổ phiếu/Giá trị thị trường của cổ phiếu

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị truờng (B/M) là chỉ tiêu để xác định giá trị thực sự của một công ty bằng cách so sánh giá trị kế toán (giá trị ghi sổ) với giá trị thị trường của công ty đó.

Trong đó:

- Giá trị sổ sách của cổ phiếu hay chính là giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu, viết tắt là BVPS (Book Value Per Share). Có thể hiểu, BVPS là tỷ lệ vốn chủ sở hữu dành cho cổ đông phổ thông chia cho số lượng cổ phiếu đang lưu hành. Con số này đại diện cho giá trị tối thiểu của vốn chủ sở hữu của một công ty và đo lường giá trị sổ sách của một công ty trên cơ sở mỗi cổ phiếu.

- Giá thị trường của cổ phiếu là giá đóng cửa tại phiên gần nhất của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Giá trị sổ sách của một công ty thường được coi là một dấu hiệu tốt về giá trị nội tại của công ty đó vì hầu hết các tài sản của nó, như trái phiếu và các khoản cho vay thương mại, có giá trị tương đương với giá trị sổ sách. Không chỉ thế, B/M cũng được ưa chuộng nhờ vào ưu điểm của chỉ số này (Vì B/M thường ổn định hơn EPS, B/M sẽ là một chỉ số tốt khi EPS âm hoặc quá biến động). 

Nếu B/M < 1, có nghĩa là giá trị sổ sách của cổ phiếu bé hơn giá trị thị trường của cổ phiếu, hay nói cách khác, NĐT đang đánh giá cao giá trị của doanh nghiệp. Nên chỉ số B/M càng thấp, thì giá cổ phiếu càng cao. Kết luận của nghiên cứu Khan và Amanullah (2012) cho thấy tỷ số B/M có tác động ngược chiều đến giá cổ phiếu. Một nghiên cứu khác của Arshad và cộng sự (2015) cho thấy thu nhập trên mỗi cổ phần có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa với giá cổ phiếu trong khi tỷ số B/M và lãi suất có mối quan hệ ngược chiều đáng kể với giá cổ phiếu. Trong nghiên cứu của Mehr-un-Nisa và Nishat (2012) và Phan Thị Huyền Trang (2018) đồng thời đưa ra kết quả giá trị sổ sách so với giá trị thị trường có mối quan hệ nghịch biến với giá cổ phiếu. 

### 2.2.2. Chỉ số P/E

Trong mô hình bài nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng công thức tính P/E theo nghiên cứu của Shafiqul Alam (2016) như sau: 
P/E = Giá thị trường của cổ phiếu (Price)/Thu nhập trên cổ phiếu (EPS)
Theo Shafiqul Alam (2016) là chỉ số đánh giá mối quan hệ giữa giá thị trường của cổ phiếu (Price) với thu nhập trên một cổ phiếu (EPS).
Trong đó:

- Giá thị trường của cổ phiếu là giá đóng cửa tại phiên gần nhất của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.

- EPS (Earnings per share), là lợi nhuận sau thuế của công ty phân bổ trên một cổ phiếu thông thường đang được lưu hành ở trên thị trường. 

Chỉ số P/E cao chưa hẳn là tốt. Việc chỉ số P/E cao không đồng nghĩa với việc công ty tăng, mà có thể là do: Doanh thu của doanh nghiệp tăng, tăng một cách bất thường còn nếu tăng bình thường thì không sao; Cổ phiếu đang định giá cao; ... Với chỉ số P/E thấp thì theo nhiều người là cổ phiếu đang được định giá đúng hoặc là thị trường định không xem trọng cổ phiếu của doanh nghiệp đó. Lợi thế đó là P/E thấp nghĩa là bạn chỉ cần bỏ số tiền ít có thể mua được 1 đồng lợi nhuận của công ty, như vậy khi bán ra sẽ có lời nhiều hơn. Khan và Amanullah (2012) đã thấy rằng tỷ P/E dẫn đến việc tăng giá cổ phiếu và ngược lại. Một nghiên cứu khác của Almumani (2014) đã chỉ ra rằng tỷ số P/E có tác động cùng chiều đến giá cổ phiếu.
  
### 2.2.3. Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Công thức:

ROE = Lợi nhuận sau thuế/Tổng nguồn vốn

ROE (Return On Equyty) gọi là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Đây là chỉ số thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp. Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là thước đo khả năng kiếm tiền của công ty bằng cách đánh giá số tiền mà một công ty kiếm được qua các khoản đầu tư của cổ đông.

Trong đó:

- Lợi nhuận sau thuế là tổng số tiền công ty nhận được sau khi trừ đi các chi phí liên quan. 

- Tổng nguồn vốn chính là toàn bộ vốn của công ty dùng để kinh doanh, gồm cả vốn đi vay và vốn chủ sở hữu. Dựa vào chỉ số ROE, nhà đầu tư sẽ biết được liệu họ có nhận được cổ tức tốt từ số tiền đã góp thông qua hình thức sở hữu cổ phiếu của doanh nghiệp hay không. Trên thực tế, cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao, ROE cao thường thu hút các nhà đầu tư. Khi đó giá cổ phiếu cũng có xu hướng tăng và khả năng nhận được lợi nhuận đầu tư cũng tăng tương ứng.
Thông thường, để đánh giá khả năng tạo giá trị cho cổ đông, nhà đầu tư sẽ so sánh chỉ số ROE với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng khi mua cổ phần công ty (chi phí sử
dụng vốn cổ phần). Liu và Hu (2005), Raaballe và Hedensted (2008), Ling và cEXR (2008) cũng đã sử dụng lợi nhuận vốn chủ sở hữu trong nghiên cứu của mình và thấy mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và giá cổ phiếu.

### 2.2.4. Tỷ giá hối đoái 

Tỷ giá hối đoái hay còn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2 loại tiền tệ. Theo Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (năm 1997), tỷ giá hối đoái là tỷ lệ giá trị của đồng Việt Nam với giá trị đồng tiền nước ngoài. Tỷ giá này được hình thành dựa trên cơ sở cung cầu ngoại tệ, dưới sự điều tiết của Nhà Nước, do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xác định. Trương Đông Lộc (2014) đã chứng minh trong công trình nghiên cứu là tỷ giá hối đoái có mối tương quan thuận với sự thay đổi của giá cổ phiếu.

### 2.2.5. Tỷ lệ lạm phát CPI 

Lạm phát đƣợc định nghĩa là sự gia tăng liên tục trong mức giá chung (Phan Nữ Thanh Thủy & cộng sự (2007). Để đo lƣờng mức độ lạm phát mà nền kinh tế trải qua trong một thời kỳ nhất định, các nhà thống kê kinh tế sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ lạm phát đƣợc tính bằng phần trăm thay đổi của mức giá chung. Chỉ số lạm phát trong mô hình được thu thập từ dữ liệu tính toán của World Bank. Đối với các NĐT, lạm phát là một chỉ tiêu quan trọng thể hiện “sức khỏe” của nền kinh tế, vì vậy CPI có tác động trực tiếp đến giá của các cổ phiếu trên thị trường. Lạm phát tăng là một trong những biểu hiện bất ổn của nền kinh tế gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tâm lý của NĐT trên TTCK. Để an toàn, nhiều NĐT sẽ rút vốn ra khỏi thị trƣờng và đầu tƣ vào những kênh khác có rủi ro thấp hơn. Hệ quả là giá cổ phiếu sẽ giảm khi lạm phát tăng. Kết quả trong nghiên cứu của Faris Nasif Al-Shubiri et al (2010), Shafiqul Alam et al (2016), Lê Tấn Phƣớc (2016) cũng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa giá cổ phiếu và tỷ lệ lạm phát CPI, đó cũng là kỳ vọng của tác giả trong mô hình nghiên cứu của mình.
  
### 2.2.6. Quy mô ngân hàng (SIZE) 

Quy mô ngân hàng (SIZE) có thể được hiểu là mức doanh thu, mức tài sản, nguồn vốn, số công nhân. DN có quy mô lớn sẽ có điều kiện thuận lợi về uy tín, thương hiệu, thị phần, sức mạnh tài chính nên có khả năng tiếp cận với nguồn vốn tốt hơn. 
Đối với các ngân hàng TMCP, việc tiếp cận nguồn vốn vay cực kì quan trọng và cần thiết vì đặc thù của sản phẩm ngành ngân hàng có giá trị lớn, nếu chỉ sử dụng vốn tự có thì rất khó khăn trong việc quay vòng vốn kinh doanh. Các doanh nghiệp có quy mô càng lớn thì khả năng huy động vốn càng cao, doanh nghiệp sẽ có đủ vốn để đầu tư cho các dự án mới trong khi tồn kho lớn vẫn chưa bán được. Hầu hết các nghiên cứu của Zeitun & Tian (2007), Margaritis & Psillaki (2007), K.Mathur 
&I.Mathur, (2000) đều nhận thấy quy mô DN có tác động tích cực và đáng kể đến hiệu quả của DN, tức quy mô càng lớn thì DN càng được hiệu quả kinh doanh cao. Ngược lại, nhiều nhà nghiên cứu khác nhau Durand & Coeuderoy (2001), và Tzelepis & Skuras (2004) lại nhận thấy không có ảnh hưởng đáng kể giữa quy mô với hiệu quả của DN.

# CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

## 3.2. Mô hình đề xuất nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến giá cổ phiếu của ngân hàng TMCP Á Châu nên tác giả tham khảo mô hình Pooled OLS, FEM, REM của Mehr-un Nisa và Mohammad Nishat (2012) để nghiên cứu. Bên cạnh đó, kế thừa từ kết quả nghiên cứu của Abdulllah, A. M. (2014) và Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013), tác giả bổ sung vào mô hình biến thu nhập trên mỗi cổ phiếu (P/E) và tỷ giá hối đoái (EXR). Vì đây là mô hình nghiên cứu tại quốc gia đang phát triển, có dữ liệu nghiên cứu phù hợp với cơ sở dữ liệu có thể thu thập được tại Việt Nam. Mô hình nghiên cứu có dạng như sau:

        P2 = α + β1ROE2(t)+ β2SIZE2(t) + β3EXR2(t) + β4PE2(t) + β5CPI2(t) + β6B/M(t)
    
Trong đó:

Biến phụ thuộc: P2

Biến độc lập: B/M, SIZE2, ROE2, P/E2, CPI2, EXR2

β0: là hằng số của mô hình.

β1,…,β6: là hệ số hồi quy cho các biến tương ứng trong mô hình.

t: năm nghiên cứu từ 2015 – 2022.

## 3.2. Dữ liệu nghiên cứu

Bộ dữ liệu được sử dụng trong phân tích được lấy từ website của vietstock.vn và gso.gov.vn của ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn quý 1 năm 2015 đến quý 4 năm 2022. Tôi thu thập dữ liệu về các chỉ số tài chính bao gồm 6 biến và 32 quan sát.

Trong đó:

  + SIZE2: Quy mô ngân hàng = Log(Tổng tài sản)

  + B/M (Price-to-Book ratio): là tỷ lệ được sử dụng để so sánh giá trị sổ sách của cổ phiếu so với giá của một cổ phiếu đó. Tỷ lệ này được tính toán bằng cách lấy giá trị ghi sổ tại quý gần nhất của cổ phiếu đó chia cho giá đóng cửa hiện tại của cổ phiếu. 

  + P/E2 (Price to Earning ratio): là chỉ số đánh giá mối quan hệ giữa giá thị trường của cổ phiếu (Price) với thu nhập trên một cổ phiếu (EPS).

  + EXR2: hay còn gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ. Được hiểu là tỷ giá của một đồng tiền này có thể được quy đổi cho một đồng tiền khác, tỷ giá giữa 2 loại tiền tệ, là số lượng đơn vị tiền tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ. Ở đây tác giả sử dụng tỷ giá USD/VND

  + ROE2: tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (Return on common equyty), là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường.
  
  + CPI2: là chỉ tiêu tương đối (tính bằng %) phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá cả chung theo thời gian của các loại hàng hoá và dịch vụ tiêu dùng hàng ngày của người dân.
  
```{r}
library(readxl)
SL2 <- read_excel("C:/Users/Abc/Downloads/SL2.xlsx")
View(SL2)
```

```{r}
SL2
```

```{r}
ROE2<-SL2$ROE2
SIZE2<-SL2$SIZE2
EXR2<-SL2$EXR2
PE2<-SL2$PE2
BM<-SL2$BM
CPI2<-SL2$CPI2
P2<-SL2$P2
```

## 3.3. Phương pháp nghiên cứu

  * Phương pháp mô phỏng Monte Carlo

Phương pháp Monte Carlo (Monte Carlo simulation) là phương pháp xử lý những bài toán phân bổ nguồn lực phức tạp không thể giải một cách chính xác bằng giải tích toán học. Phương pháp này gắn với việc tạo ra một lịch sử tồn tại điển hình của hệ thống biểu thị bài toán cần giải và các quy tắc vận hành của nó. Việc lặp lại nhiều lần sự mô phỏng, mỗi lần thay đổi quy tắc vận hành một chút, cho phép chúng ta tiến hành thực nghiệm với mục đích khám phá ra phương pháp cải thiện kết quả hoạt động của hệ thống. Những phương pháp mô phỏng như thế thường được sử dụng trong các bài toán về nắm giữ cổ phiếu và xếp hàng. 

(Tài liệu tham khảo: Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân)

Mô phỏng Monte Carlo cung cấp nhiều kết quả có thể xảy ra và xác suất của mỗi kết quả từ một tập lớn các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên. Phương pháp này cung cấp một kết quả rõ ràng hơn so với dự báo tất định. Ví dụ: hoạt động dự báo rủi ro tài chính đòi hỏi phân tích hàng chục hoặc hàng trăm yếu tố rủi ro. Các nhà phân tích tài chính sử dụng mô phỏng Monte Carlo để đưa ra xác suất của mọi kết quả có thể xảy ra. 

Nguyên lý cơ bản của mô phỏng Monte Carlo nằm ở tính chất ergodic, trong đó mô tả hành vi thống kê của điểm chuyển động trong hệ thống theo đó. Điểm chuyển động sau cùng sẽ đi qua mọi vị trí có thể đi trong hệ thống ergodic. Điều này trở thành nền tảng của mô phỏng Monte Carlo, trong đó máy tính sẽ chạy đủ mô phỏng để cho ra kết quả cuối cùng của các đầu vào khác nhau.

  * Các bước thực hiện mô phỏng Monte Carlo

 Thiết lập mô hình toán học: Xác định một phương trình liên kết các biến đầu ra và đầu vào với nhau. Các mô hình toán học có thể là từ các công thức kinh doanh cơ bản cho đến các phương trình khoa học phức tạp. 

 Xác định giá trị đầu vào: Chọn từ các hàm phân phối xác suất khác nhau để biểu diễn các giá trị đầu vào. Ví dụ: nhiệt độ hoạt động của điện thoại di động có thể trông như một đường cong hình chuông do thiết bị này hầu hết thời gian đều chạy ở mức nhiệt độ phòng. 

 Tạo một tập dữ liệu mẫu: Tạo một tập dữ liệu lớn chứa nhiều mẫu ngẫu nhiên dựa trên hàm phân phối xác suất đã chọn. Kích thước mẫu phải nằm trong khoảng 100.000 để có thể cho ra kết quả chính xác. 

 Thiết lập phần mềm mô phỏng Monte Carlo: Sử dụng các mẫu đầu vào và mô hình toán học để cấu hình và chạy phần mềm mô phỏng Monte Carlo. Thời gian cho ra kết quả có thể khác nhau tùy thuộc vào số lượng biến đầu vào và có khả năng bạn sẽ phải chờ để nhận kết quả.

 Phân tích kết quả: Kiểm tra các kết quả mô phỏng để tìm cách phân bổ đầu ra trên biểu đồ tần suất. Sử dụng công cụ thống kê để tính toán các tham số, chẳng hạn như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và biến, để xác định xem kết quả có như mong đợi của bạn hay không.

# CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

## 4.1. Thống kê mô tả các biến

### 4.1.1 Thống kê mô tả biến ROE2

```{r}
summary(ROE2)
```
Độ lệch chuẩn của ROE2

```{r}
sd(ROE2)
```

Biến ROE2 có giá trị trung bình là 4.518 và giá trị trung vị là 4.518, với độ lệch chuẩn là 1.433937 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến ROE2 đạt giá trị lớn nhất là 7.020 và nhỏ nhất là 1.030.

### 4.1.2 Thống kê mô tả biến SIZE2

```{r}
summary(SIZE2)
```
Độ lệch chuẩn của SIZE2

```{r}
sd(SIZE2)
```

Biến SIZE2 có giá trị trung bình là 8.519 và giá trị trung vị là 8.522, với độ lệch chuẩn là 0.1544561 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến SIZE2 đạt giá trị lớn nhất là 8.784 và nhỏ nhất là 8.273.

### 4.1.3 Thống kê mô tả biến EXR2

```{r}
summary(EXR2)
```
Độ lệch chuẩn của EXR2

```{r}
sd(EXR2)
```

Biến EXR2 có giá trị trung bình là 22859 USD/VND và giá trị trung vị là 22832 USD/VND, với độ lệch chuẩn là 493.2179 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến EXR2 đạt giá trị lớn nhất là 23855 USD/VND và nhỏ nhất là 21555 USD/VND.

### 4.1.4 Thống kê mô tả biến P/E2

```{r}
summary(PE2)
```
Độ lệch chuẩn của PE2

```{r}
sd(PE2)
```

Biến P/E2 có giá trị trung bình là 10.363 và giá trị trung vị là 8.150, với độ lệch chuẩn là 4.925193 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến P/E2 đạt giá trị lớn nhất là 19.550 và nhỏ nhất là 19.550.

### 4.1.5 Thống kê mô tả biến B/M

```{r}
summary(BM)
```
Độ lệch chuẩn của BM

```{r}
sd(BM)
```

Biến B/M có giá trị trung bình là 0.6378 và giá trị trung vị là 0.6422, với độ lệch chuẩn là 0.1412498 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến B/M đạt giá trị lớn nhất là 0.9975 và nhỏ nhất là 0.3731.

### 4.1.6 Thống kê mô tả biến CPI2

```{r}
summary(CPI2)
```
Độ lệch chuẩn của CPI2

```{r}
sd(CPI2)
```

Biến CPI2 có giá trị trung bình là 0.1903 và giá trị trung vị là 0.1900, với độ lệch chuẩn là 0.4388437 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến CPI2 đạt giá trị lớn nhất là 1.4000 và nhỏ nhất là -0.7200.

### 4.1.7 Thống kê mô tả biến P2

```{r}
summary(P2)
```
Độ lệch chuẩn của P2

```{r}
sd(P2)
```

Biến P2 có giá trị trung bình là 26447 đ/cp và giá trị trung vị là 24250 đ/cp, với độ lệch chuẩn là 7285.347 trong giai đoạn 2015 – 2022. Biến P2 đạt giá trị lớn nhất là 46700 đ/cp và nhỏ nhất là 16700 đ/cp.

## 4.2. Xác định phân phối cho các biến ngẫu nhiên đầu vào

### 4.2.1 Biến ROE2
  
Vẽ đồ thị histogram

```{r}
hist(SL2$ROE2)
```

  * Kiểm định phân phối chuẩn: Kiểm định SHapiro-Wilk Test

Giả thuyết:

H0: ROE2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: ROE2 không tuân theo phân phối chuẩn

```{r}  
shapiro.test(SL2$ROE2)
```

Nhìn vào p-value = 0.8266 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến ROE2 tuân theo luật phân bố chuẩn.

 
### 4.2.2 Biến SIZE2
  
Vẽ đồ thị histogram

```{r}  
hist(SL2$SIZE2)
```

  * Kiểm định phân phối chuẩn:

Kiểm định SHapiro-Wilk Test

Giả thuyết:

H0: SIZE2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: SIZE2 không tuân theo phân phối chuẩn
  
```{r}
shapiro.test(SL2$SIZE2)
```

Nhìn vào p-value = 0.2192 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến SIZE2 tuân theo luật phân bố chuẩn.

### 4.2.3 Biến EXR2
  
Vẽ đồ thị histogram

```{r}  
hist(SL2$EXR2)
```

  * Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: EXR2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: EXR2 không tuân theo phân phối chuẩn
  
```{r}
shapiro.test(SL2$EXR2)
```

Nhìn vào p-value = 0.3967 > 0.05.Nên ta không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến EXR2 tuân theo luật phân bố chuẩn.

### 4.2.4 Biến P/E2
  
```{r}
hist(SL2$PE2)
```

  * Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: P/E2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: P/E2 không tuân theo phân phối chuẩn

```{r}
shapiro.test(SL2$PE2)
```

Nhìn vào p-value = 0.001278 < 0.05.Nên ta đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến P/E2 không tuân theo luật phân bố chuẩn.

  * Kiểm định phân phối Lognomal

Giả thuyết:

H0: P/E2 tuân theo phân phối Lognormal

H1: P/E2 không tuân theo phân phối Lognormal

```{r}
ks.test(SL2$PE2, "plnorm", meanlog = mean(log(SL2$PE2)), sdlog = sd(log(SL2$PE2)))
```

Vì p_value = 0.2368 > 0.05 nên ta chưa đủ cớ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Nghĩa là chỉ số P/E2 có phân phối Lognormal.

### 4.2.5 Biến B/M
 
Vẽ đồ thị histogram

```{r}  
hist(SL2$BM)
```

  * Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: B/M tuân theo phân phối chuẩn

H1: B/M không tuân theo phân phối chuẩn

```{r}
shapiro.test(SL2$BM)
```

Nhìn vào p-value = 0.7663 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến B/M tuân theo phân phối chuẩn.

### 4.2.6 Biến CPI2
 
Vẽ đồ thị histogram

```{r}  
hist(SL2$CPI2)
```

  * Kiểm định phân phối chuẩn:

Giả thuyết:

H0: CPI2 tuân theo phân phối chuẩn

H1: CPI2 không tuân theo phân phối chuẩn

```{r}
shapiro.test(SL2$CPI2)
```

Nhìn vào p-value = 0.4787 > 0.05.Nên ta chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 hay biến CPI2 tuân theo phân phối chuẩn.


## 4.3. Mô phỏng cho các biến ngẫu nhiên đầu vào

### 4.3.1 Biến ROE2

Mô phỏng biến ROE2 theo phân phối chuẩn

```{r}
n <- 32
ROE2 <- rnorm(n, mean = 4.518, sd = 1.433937) ; ROE2
```

### 4.3.2 Biến SIZE2

Mô phỏng biến SIZE2 theo phân phối chuẩn
  
```{r}
n <- 32
SIZE2 <- rnorm(n, mean = 8.519, sd = 0.1544561) ; SIZE2
```

### 4.3.3 Biến EXR2

Mô phỏng biến EXR2 theo phân phối chuẩn
  
```{r}
n <- 32
EXR <- rnorm(n, mean = 22859, sd = 493.2179) ; EXR
```

### 4.3.4 Biến P/E2

Mô phỏng biến PE2 theo phân phối lognormal

```{r}
n <- 32
PE2 <- rlnorm(n, mean = 10.363, sd = 4.925193) ; PE2
```

### 4.3.5 Biến B/M

Mô phỏng biến BM theo phân phối chuẩn
 
```{r}
n <- 32
BM <- rnorm(n, mean = 0.6378, sd = 0.1412498) ; BM
```

### 4.3.6 Biến CPI2

Mô phỏng biến CPI2 theo phân phối chuẩn
 
```{r}
n <- 32
CPI2 <- rnorm(n, mean = 0.1903, sd = 0.4388437) ; CPI2
```

## 4.4. Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu ACB

Chạy mô hình theo các biến đầu vào

```{r}
mh1 <- lm(SL2$P2 ~ SL2$ROE2 + SL2$SIZE2 + SL2$EXR2 + SL2$PE2 + SL2$BM + SL2$CPI2)
summary(mh1)
```

Do các biến ROE2, SIZE2, EXR2, P/E2, CPI2 không có ý nghĩa và không tác động đến biến giá cổ phiếu ACB nên ta sẽ loại chúng ra và chạy lại mô hình với biến B/M

```{r}
mh2 <- lm(SL2$P2 ~ SL2$BM)
summary(mh2)
```

MH2: P = 56011 - 46351*B/M
  
  * Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu ACB

```{r}
P2 <- 56011 - 46351*BM
hist(P2, main = "Mô phỏng giá cổ phiếu ACB", ylab = "Quy")
```

  * Quy ước về Giá cổ phiếu ACB

Ta quy ước:

tại mức lớn hơn hoặc bằng 15.000 VNĐ là giá cổ phiếu ACB cao (cao >= 15.000)

tại mức nhỏ hơn 15.000 VNĐ là giá cổ phiếu ACB thấp (thấp < 15.000)

```{r}
P2thap <- P2[P2 < 15000]
P2cao <- P2[P2 >= 15000]
table(cut(P2,breaks = 2, labels = c("thap","cao")))
```
  * Xác suất để giá cổ phiếu ACB thấp và có thể bị lỗ:

```{r}
length(P2thap)/length(P2)
```

Từ kết quả trên ta có xác suất để giá cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là 3,125%, tức là trong 32 quý nữa xác suất để giá của cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là 3,125% cho thấy giá cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là khá thấp.

  * Xác suất để giá cổ phiếu ACB cao và có thể có lợi cho nhà đầu tư:

```{r}
length(P2cao)/length(P2)
```

Từ kết quả trên ta có xác suất để giá cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp là 96,875%, tức là trong 32 quý nữa xác suất để giá của cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp là 96,875% cho thấy giá cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp là khá cao.

# CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

## 1. KẾT LUẬN

Từ các kết quả trên thông qua việc mô phỏng ngẫu nhiên các yếu tố như chỉ số ROE, SIZE, EXR, P/E, B/M, CPI có tác động đến giá cổ phiếu ACB thì ta thấy trong 32 quý nữa xác suất để giá cổ phiếu ACB có giá dưới 15000 đ/cp là khá thấp nên xác suất giá cổ phiếu ACB có giá trên 15000 đ/cp cao. Điều này cho thấy trong tương lai giá cổ phiếu ACB sẽ tăng có lợi cho nhà đầu tư. Ngoài ra, khi dự báo được giá cổ phiếu ACB có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra lựa chọn chính sách đầu tư phù hợp để tìm kiếm lợi nhuận trong hiện tại và kế hoạc đầu tư dài hạn trong tương lai.

## 2. KHUYẾN NGHỊ

Tôi cho rằng triển vọng lợi nhuận của Cổ phiếu ACB trong năm 2023 sẽ tích cực dựa trên những yếu tố sau: NIM của ACB duy trì đà ổn định, ước tính cả năm 2023 ACB vẫn giữ được tỷ lệ NIM ở mức trên 4%. Chất lượng tài sản ổn định, nợ xấu dù tăng vẫn được kiểm soát tốt. Đây là một cổ phiếu trong nhóm ngân hàng mà các nhà đầu tư có thể tìm hiểu và đáng để đầu tư với triển vọng lớn. Tuy nhiên đầu tư nhóm ngành cổ phiếu nào cũng vậy cần phải có sự tính toán hợp lí, trang bị kiến thức đầy đủ, đầu tư có kỷ luật để có thể tối ưu hóa lợi nhuận.

# TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Trần Lộc Hùng và Trần Mạnh Tường (2017), Bài giảng Mô phỏng ngẫu nhiên, Trường Đại học Tài chính - Marketing.




TIỂU LUẬN MÔ PHỎNG NGẪU NHIÊN

Nguyễn Thị Lan Anh

2023-07-19

LỜI CẢM ƠN

LỜI MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

2. Mục tiêu nghiên cứu

3. Phạm vi đối tượng nghiên cứu:

4. Phương pháp nghiên cứu

5. Ý nghĩa của đề tài:

6. Kết cấu đề tài:

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU

1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

1.2. Tầm nhìn và sứ mệnh – giá trị cốt lõi

1.3. Những lĩnh vực kinh doanh chính của ngân hàng ACB

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN

2.1. Cổ phiếu và giá của cổ phiếu Ngân hàng thương mại cổ phần

2.1.1. Khái niệm Ngân hàng thương mại cổ phần

2.1.2. Khái niệm về cổ phiếu ngân hàng TMCP

2.1.3. Những điểm nổi bật liên quan đến hoạt động thị trường ngân hàng nói chung và NHTMCP nói riêng

2.1.4. Tình hình biến động giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) trên thị trường chứng khoán Việt Nam

2.2. Đo lường các biến và giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngân hàng TMCP Á Châu

2.2.1. Chỉ số B/M

2.2.2. Chỉ số P/E

2.2.3. Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)

2.2.4. Tỷ giá hối đoái

2.2.5. Tỷ lệ lạm phát CPI

2.2.6. Quy mô ngân hàng (SIZE)

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.2. Mô hình đề xuất nghiên cứu

3.2. Dữ liệu nghiên cứu

3.3. Phương pháp nghiên cứu

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Thống kê mô tả các biến

4.1.1 Thống kê mô tả biến ROE2

4.1.2 Thống kê mô tả biến SIZE2

4.1.3 Thống kê mô tả biến EXR2

4.1.4 Thống kê mô tả biến P/E2

4.1.5 Thống kê mô tả biến B/M

4.1.6 Thống kê mô tả biến CPI2

4.1.7 Thống kê mô tả biến P2

4.2. Xác định phân phối cho các biến ngẫu nhiên đầu vào

4.2.1 Biến ROE2

4.2.2 Biến SIZE2

4.2.3 Biến EXR2

4.2.4 Biến P/E2

4.2.5 Biến B/M

4.2.6 Biến CPI2

4.3. Mô phỏng cho các biến ngẫu nhiên đầu vào

4.3.1 Biến ROE2

4.3.2 Biến SIZE2

4.3.3 Biến EXR2

4.3.4 Biến P/E2

4.3.5 Biến B/M

4.3.6 Biến CPI2

4.4. Mô phỏng mô hình giá cổ phiếu ACB

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

1. KẾT LUẬN

2. KHUYẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO