Portfolio Theory: Estimate Beta for All Companies Listed on Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE)

Introduction
Our Challenges
Data Processing and Calculate Beta
Results

Introduction

Giá trị beta của một tài sản tài chính một thước đo quan trọng và làm nền tảng cho nhiều mô hình tài chính và định giá tài sản tài chính. Mô tả về beta bạn đọc có thể tham khảo lí thuyết về danh mục đầu tư hoặc CAPM Model.

Có nhiều cách tiếp cận cho việc ước lượng beta và với bối cảnh về thị trường tài chính Việt Nam chúng ta có thể sử dụng cách tiếp cận được đề xuất của Gujatati (2009) để ước lượng beta cho các công ti niêm yết trên sàn HOSE. Chi tiết hơn về cách tiếp cận này bạn đọc có thể tham khảo ở chương 6, trang 168, Table 6.1 của cuốn Basic Economtrics.

Our Challenges

Hiện có hơn 1600 công ti đang niêm yết ở sàn HOSE. Tuy nhiên để các ước lượng cho beta đáng tin cậy hơn chúng ta chỉ lấy ra những công ti nào mà có thời gian niêm yết đủ lâu. Cụ thể khoảng thời gian chúng ta lấy dữ liệu là từ 01/01/2017 đến 01/07/2019. Về chỉ số đại diện cho lợi tức thị trường chúng ta có thể chọn chỉ số VNINDEX trong cùng khoảng thời gian trên.

Do vậy thách thức đầu tiên của chúng ta là phải trước hết lấy được dữ liệu giao dịch cho các công ti + chỉ số VNINDEX trong khoảng thời gian trên. Sau đó làm sạch dữ liệu và tính toán log return - là dữ liệu cần thiết sử dụng để ước lượng beta bằng hồi quy OLS như mô tả của Gujatati (2009).

Dưới đây là R codes lấy dữ liệu cho khoảng 500 công ti từ https://www.vndirect.com.vn:

# Clear work space: 
rm(list = ls())

# Load some R packages: 
library(rvest)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(stringi)
library(broom)

#===============================================================
#    Function collect all transaction data with inputs are: 
#    (1) ticker selected, (2) start date, and end date. 
#===============================================================


get_transData_VND <- function(symbol, from_Date, end_Date) {
  
  #-------------------------------------------------------------------------
  #  Stage 1: Create HTML form, send request and collect transaction data
  #  and collects stock transactions for a specific page selected
  #-------------------------------------------------------------------------
  
  url <- "https://www.vndirect.com.vn/portal/thong-ke-thi-truong-chung-khoan/lich-su-gia.shtml"
  page_session <- html_session(url)               
  pgform <- html_form(page_session) %>% .[[1]]
  
  
  get_transaction_data <- function(page_index) {
    
    filled_form <- set_values(form = pgform, 
                              pagingInfo.indexPage = page_index, 
                              searchMarketStatisticsView.symbol = symbol, 
                              strFromDate = from_Date, 
                              strToDate = end_Date)
    
    
    submit_form(page_session, filled_form) %>% 
      read_html() -> page_content
    
    page_content %>% 
      html_nodes(".lichsugia div") %>%
      html_text() %>% 
      matrix(ncol = 10, byrow = TRUE) %>% 
      data.frame() %>% 
      slice(-1) %>% 
      select(-2) %>% 
      mutate(X1 = as.character(X1)) %>% 
      mutate(X1 = str_replace_all(X1, "[^0-9]", "")) %>% 
      mutate(X1 = ymd(X1)) %>% 
      mutate_if(is.factor, function(x) {as.character(x)}) %>% 
      mutate_if(is.character, function(x) {as.numeric(x)}) -> df_price
    
    names(df_price) <- c("date", "open", "high", "low", "close", 
                         "average", "adjusted", "volume", "reconcile_volume")
    
    return(df_price)
    
  }
  
  #------------------------------------------------------------------
  #  Stage 2: Extract the last page and return all transaction data
  #------------------------------------------------------------------
  
  
  filled_form_for_pages <- set_values(form = pgform, 
                                      searchMarketStatisticsView.symbol = symbol, 
                                      strFromDate = from_Date, 
                                      strToDate = end_Date)
  
  
  submit_form(page_session, filled_form_for_pages) %>% 
    read_html() -> page_content_pages
  
  
  page_content_pages %>% 
    html_nodes(".paging") %>% 
    html_text() %>%  
    str_extract("/[0-9]{1,100}") %>% 
    str_replace_all("[^0-9]", "") %>% 
    as.numeric() -> n_pages
  
  
  if (is.na(n_pages)) {
    final_df <- get_transaction_data(page_index = 1) %>% 
      mutate(symbol = str_to_upper(symbol)) %>% 
      select(symbol, everything())
  } else {
    
    lapply(1:n_pages, get_transaction_data) -> all_data_list
    
    final_df <- do.call("bind_rows", all_data_list) %>% 
      mutate(symbol = str_to_upper(symbol)) %>% 
      select(symbol, everything())
  }
  
  return(final_df)
  
}


#====================================
#  Function gets all tickers listed
#====================================

get_ticker_listed <- function(link) {
  
  link %>% 
    read_html() %>% 
    html_table(fill = TRUE) %>% 
    .[[2]] %>% 
    slice(4:28) %>% 
    select(2:10) %>% 
    mutate_all(function(x) {stri_trans_general(x, "Latin-ASCII")}) -> my_df
  
  names(my_df) <- c("ticker", "firm_name", "fist_date_listed", "firs_volume", "price_listed", 
                    "current_volume", "treasure_volume", "listed_volume", "state_own")
  
  return(my_df)
  
  
}


# Get all tickers listed on HOSE: 

all_links <- paste0("https://www.cophieu68.vn/companylist.php?currentPage=", 1:65, "&o=s&ud=a")
lapply(all_links, get_ticker_listed) -> tickers_list
df_tickers <- do.call("bind_rows", tickers_list)


df_tickers %>% 
  mutate(fist_date_listed = dmy(fist_date_listed)) %>% 
  filter(fist_date_listed >= ymd("2017-01-01")) %>% 
  filter(str_count(ticker) == 3) %>% 
  pull(ticker) %>% 
  as.character() -> all_my_tickers


#================================
#  A function for getting data
#================================

get_transaction_data <- function(ticker_selected) {
  from_Date <- "01/01/2017"
  end_Date <- "01/07/2019"
  get_transData_VND(symbol = ticker_selected, from_Date = from_Date, end_Date = end_Date) -> df_final
  return(df_final)
  
}


# Collect data for tickers selected: 

lapply(all_my_tickers, get_transaction_data) -> transactions_data_list
df_transactions_data <- do.call("bind_rows", transactions_data_list)

# Collect VNINDEX indicator: 

df_vnindex <- get_transaction_data(ticker_selected = "VNINDEX") 

# Save our data for using later: 

# save.image(file = "my_work_space.RData")
save(df_transactions_data, file = "df_transactions_data.RData")
save(df_vnindex, file = "df_vnindex_2017_2019.RData")

Data Processing and Calculate Beta

Chỉ số VNINDEX:

# Load data: 
load("df_transactions_data.RData")
load("df_vnindex_2017_2019.RData")  

# Our plot: 
df_vnindex %>% 
  ggplot(aes(date, open)) + 
  geom_line() + 
  labs(x = "Date", y = "Value", 
       title = "VNINDEX Indicator from Jan-2017 to Jul-2019", 
       caption = "Data Source: https://www.vndirect.com.vn")

R Codes cho xử lí số liệu và ước lượng beta:

# Function calcualtes Log Return: 

cal_return <- function(x) {
  y <- log(x / lead(x, n = 1L))
  return(y)
}

# Calculate market return: 

df_vnindex %>% 
  mutate(r = cal_return(open)) %>% 
  filter(!is.na(r)) %>% 
  select(symbol, date, r) -> market_return

# Function calculates beta based on method proposed by Gujarati (2009): 

calculate_beta <- function(ticker_selected) {
  
  df_transactions_data %>% 
    filter(symbol == ticker_selected) %>% 
    mutate(r = cal_return(open)) %>% 
    filter(!is.na(r)) %>% 
    select(symbol, date, r) -> df_mini
  
  return_market <- market_return %>% 
    filter(date %in% df_mini$date) %>% 
    select(-symbol, market_return = r)
    
  right_join(df_mini, return_market, by = "date") -> df
  
  n <- nrow(df) 
  
  if (n >= 100) {
    df %>% 
      lm(r ~ 0 + market_return, data = .) %>% 
      summary() %>% 
      tidy() %>% 
      select(-1) %>% 
      mutate(ticker = ticker_selected, N = n) %>% 
      rename(beta = estimate) -> my_betas
    return(my_betas)
  }
  
}

Results

R Codes cho ước lượng beta:

# All companies listed on HOSE: 
all_my_tickers <- df_transactions_data$symbol %>% unique()

# Use the function for calculate betas: 
do.call("bind_rows", lapply(all_my_tickers, calculate_beta)) -> all_betas


all_betas %>% 
  select(ticker, everything()) %>% 
  filter(!is.nan(statistic)) %>% 
  mutate_if(is.numeric, function(x) {round(x, 3)}) %>% 
  arrange(-beta) -> beta_report

Beta của các công ti niêm yết theo chiều giảm dần:

beta_report %>% 
  knitr::kable()

ticker	beta	std.error	statistic	p.value	N
VPB	1.530	0.097	15.780	0.000	463
PLX	1.474	0.067	22.104	0.000	545
VRE	1.277	0.082	15.534	0.000	407
VCI	1.163	0.096	12.058	0.000	492
HVN	1.126	0.103	10.982	0.000	610
HDB	1.070	0.072	14.967	0.000	364
BSR	1.013	0.096	10.586	0.000	332
VGI	1.009	0.285	3.544	0.000	188
VTK	1.007	0.784	1.284	0.201	128
OIL	0.942	0.101	9.321	0.000	328
VHM	0.934	0.116	8.048	0.000	280
VGT	0.926	0.103	8.979	0.000	617
PLP	0.921	0.125	7.369	0.000	461
TCB	0.918	0.345	2.662	0.008	268
MSH	0.909	0.262	3.475	0.001	142
DVN	0.902	0.116	7.762	0.000	527
C4G	0.901	0.390	2.308	0.023	134
VJC	0.879	0.084	10.509	0.000	582
LPB	0.844	0.077	10.918	0.000	429
POW	0.803	0.091	8.831	0.000	320
HII	0.778	0.112	6.953	0.000	503
ATB	0.759	0.284	2.669	0.008	457
DPG	0.753	0.192	3.925	0.000	606
DSP	0.748	0.436	1.715	0.088	172
TPB	0.700	0.084	8.296	0.000	297
TGG	0.670	0.290	2.314	0.021	274
ART	0.638	0.234	2.732	0.007	470
YBM	0.638	0.275	2.324	0.021	212
VEA	0.628	0.169	3.719	0.000	248
FTS	0.622	0.078	7.998	0.000	609
SJF	0.621	0.135	4.603	0.000	494
EIN	0.602	0.227	2.651	0.008	570
VIB	0.593	0.099	6.006	0.000	613
NRC	0.590	0.136	4.334	0.000	307
DRI	0.582	0.161	3.608	0.000	525
DTG	0.549	0.192	2.860	0.004	582
TDG	0.524	0.153	3.435	0.001	508
SBH	0.507	0.353	1.437	0.152	265
TDT	0.505	0.127	3.973	0.000	236
BWE	0.499	0.090	5.530	0.000	483
VTP	0.495	0.375	1.318	0.190	145
VGR	0.492	0.175	2.807	0.005	302
TVH	0.490	0.992	0.493	0.623	108
CIA	0.481	0.130	3.700	0.000	390
M10	0.474	0.204	2.328	0.020	361
TNS	0.471	0.208	2.261	0.024	614
CRC	0.469	0.213	2.199	0.029	213
SCS	0.462	0.090	5.112	0.000	483
BMG	0.447	0.657	0.681	0.497	123
DSC	0.439	0.289	1.518	0.130	364
HTK	0.435	0.326	1.334	0.184	197
GVR	0.429	0.166	2.582	0.010	318
NQN	0.422	0.589	0.717	0.474	259
TA6	0.420	0.185	2.267	0.024	391
PMG	0.412	0.071	5.812	0.000	352
BCM	0.406	0.190	2.135	0.033	338
TLP	0.402	0.202	1.990	0.047	383
AMS	0.398	0.171	2.331	0.020	598
BDC	0.392	0.537	0.731	0.466	196
VET	0.379	0.245	1.549	0.122	380
TQN	0.373	0.134	2.781	0.006	596
VHD	0.368	0.227	1.621	0.106	503
VVN	0.363	0.234	1.549	0.122	421
HTM	0.361	0.177	2.045	0.042	289
NSS	0.361	0.371	0.972	0.332	163
BTD	0.354	0.184	1.926	0.055	580
NHT	0.342	0.212	1.609	0.108	388
HTN	0.338	0.233	1.449	0.150	154
HBW	0.335	0.279	1.200	0.231	236
HEJ	0.335	0.177	1.890	0.059	487
VEC	0.330	0.224	1.471	0.142	487
HWS	0.327	0.352	0.930	0.354	229
HTG	0.326	0.119	2.738	0.006	509
CET	0.324	0.205	1.579	0.115	477
AST	0.323	0.086	3.741	0.000	365
KDF	0.323	0.155	2.080	0.038	434
NAS	0.322	0.165	1.945	0.052	601
EVF	0.321	0.278	1.153	0.250	222
TVP	0.315	0.289	1.091	0.276	463
HTT	0.313	0.164	1.908	0.057	494
IDC	0.312	0.154	2.023	0.044	393
MIG	0.308	0.118	2.614	0.009	537
VPI	0.301	0.053	5.643	0.000	384
BHA	0.298	0.220	1.357	0.175	474
FRT	0.295	0.197	1.502	0.134	293
VAV	0.292	0.260	1.124	0.261	479
HNI	0.289	0.180	1.607	0.109	381
GKM	0.282	0.075	3.744	0.000	486
LMH	0.282	0.249	1.131	0.260	175
LTG	0.281	0.087	3.208	0.001	481
HVH	0.277	0.268	1.034	0.303	140
MQN	0.275	0.327	0.843	0.400	254
NSH	0.271	0.174	1.560	0.119	476
VIF	0.267	0.197	1.360	0.174	610
SNZ	0.266	0.188	1.412	0.159	397
MRF	0.262	0.198	1.328	0.185	381
C69	0.261	0.168	1.554	0.121	545
THI	0.260	0.127	2.042	0.042	508
PME	0.259	0.081	3.206	0.001	405
CEE	0.258	0.113	2.286	0.023	531
SKH	0.251	0.096	2.605	0.010	415
VDP	0.245	0.112	2.189	0.029	465
VHE	0.244	0.425	0.575	0.567	111
EVG	0.241	0.112	2.154	0.032	513
LMC	0.241	0.180	1.341	0.181	439
BSH	0.237	0.343	0.693	0.489	246
SID	0.237	0.180	1.319	0.188	613
TOT	0.236	0.274	0.860	0.390	486
CTR	0.233	0.133	1.752	0.081	411
YTC	0.233	0.216	1.078	0.282	473
AFC	0.230	0.127	1.809	0.071	511
CC4	0.225	0.233	0.965	0.335	477
DP1	0.218	0.281	0.776	0.438	262
BAL	0.216	0.206	1.051	0.294	359
HKT	0.215	0.198	1.091	0.276	610
FRM	0.213	0.169	1.257	0.209	393
DHN	0.211	0.214	0.983	0.326	297
GEG	0.207	0.093	2.232	0.026	567
HAV	0.206	0.223	0.926	0.355	389
CHS	0.204	0.244	0.835	0.404	610
TCW	0.202	0.154	1.310	0.191	501
TCI	0.201	0.454	0.443	0.658	202
KGU	0.200	0.284	0.703	0.482	501
PBT	0.199	0.891	0.223	0.824	107
TCK	0.197	0.123	1.600	0.110	413
PPH	0.196	0.161	1.221	0.223	459
X20	0.196	0.162	1.213	0.226	345
TNW	0.194	0.165	1.174	0.241	522
VPG	0.193	0.113	1.709	0.088	355
VDB	0.188	0.189	0.995	0.321	146
QTP	0.185	0.164	1.125	0.261	570
TTT	0.185	0.112	1.650	0.099	517
LLM	0.183	0.251	0.730	0.466	464
PVH	0.181	0.211	0.856	0.392	527
ABR	0.179	0.398	0.449	0.654	262
BSA	0.176	0.209	0.842	0.401	213
DNH	0.176	0.154	1.147	0.252	506
SBV	0.174	0.113	1.541	0.124	530
APF	0.166	0.124	1.345	0.179	513
DBD	0.166	0.078	2.115	0.035	603
FRC	0.165	0.259	0.639	0.524	230
TOW	0.165	0.155	1.066	0.289	102
VDM	0.165	0.147	1.122	0.263	293
CMN	0.163	0.207	0.788	0.431	491
QNU	0.159	0.068	2.327	0.020	582
MDN	0.158	0.068	2.330	0.021	150
PWS	0.157	0.131	1.196	0.232	497
TNI	0.156	0.108	1.442	0.150	521
TTN	0.155	0.209	0.741	0.459	547
DHD	0.153	0.278	0.553	0.580	537
PCM	0.152	0.146	1.040	0.299	468
X18	0.149	0.177	0.845	0.399	605
MH3	0.147	0.182	0.808	0.420	578
TVW	0.147	0.136	1.077	0.282	382
KOS	0.146	0.126	1.157	0.248	383
SBM	0.144	0.127	1.136	0.257	439
HHR	0.142	0.077	1.845	0.066	589
HPX	0.142	0.138	1.025	0.306	232
PSN	0.141	0.145	0.971	0.332	498
VSM	0.141	0.204	0.692	0.490	486
TVA	0.138	0.162	0.849	0.396	553
HNA	0.136	0.161	0.844	0.399	429
BWS	0.133	0.201	0.659	0.510	391
NHH	0.133	0.243	0.548	0.584	448
DS3	0.132	0.154	0.857	0.392	461
NUE	0.132	0.191	0.689	0.491	588
BAB	0.131	0.059	2.240	0.026	369
GLC	0.129	0.276	0.466	0.642	114
HIZ	0.128	0.360	0.355	0.723	229
TLI	0.123	0.676	0.183	0.855	102
NED	0.122	0.139	0.879	0.380	462
PNT	0.122	0.192	0.632	0.528	610
XLV	0.119	0.059	2.009	0.046	277
IKH	0.116	0.108	1.077	0.282	363
MCH	0.115	0.098	1.181	0.238	615
FHN	0.114	0.095	1.198	0.232	368
IDN	0.114	0.093	1.219	0.224	359
VGV	0.114	0.220	0.521	0.603	486
ACS	0.110	0.140	0.789	0.431	488
MKP	0.104	0.179	0.583	0.560	350
HNR	0.102	0.227	0.451	0.652	264
NAW	0.102	0.237	0.433	0.666	472
CCP	0.100	0.203	0.493	0.623	570
HC3	0.098	0.170	0.575	0.565	490
HSA	0.093	0.152	0.614	0.539	603
UPC	0.091	0.238	0.382	0.703	545
HFT	0.090	0.173	0.522	0.602	355
CBI	0.088	0.124	0.707	0.480	434
CCV	0.088	0.100	0.875	0.382	613
S72	0.086	0.098	0.876	0.382	277
DM7	0.083	0.063	1.318	0.189	174
TSG	0.083	0.074	1.130	0.259	548
ILS	0.082	0.286	0.287	0.774	320
BCB	0.080	0.147	0.544	0.587	164
PIA	0.076	0.185	0.411	0.681	586
MVC	0.075	0.145	0.519	0.604	566
LEC	0.074	0.121	0.615	0.539	509
TRT	0.073	0.104	0.705	0.481	570
PGV	0.072	0.203	0.355	0.723	318
EMS	0.071	0.204	0.348	0.728	364
HTR	0.070	0.043	1.617	0.107	586
PVY	0.070	0.165	0.424	0.672	368
SKV	0.070	0.171	0.407	0.684	408
BMD	0.069	0.119	0.576	0.565	509
DSS	0.069	0.081	0.852	0.395	544
DSG	0.068	0.059	1.152	0.250	467
FOX	0.068	0.119	0.573	0.567	609
KTU	0.067	0.059	1.134	0.257	338
PRT	0.064	0.232	0.276	0.783	288
THN	0.064	0.086	0.742	0.459	429
HFB	0.063	0.176	0.358	0.720	560
HGW	0.063	0.098	0.646	0.518	611
TEL	0.063	0.228	0.277	0.782	436
MTV	0.061	0.230	0.263	0.793	464
KHS	0.059	0.126	0.472	0.637	371
X26	0.059	0.581	0.101	0.920	243
TCJ	0.058	0.060	0.977	0.329	393
TCD	0.057	0.127	0.447	0.655	522
YEG	0.056	0.262	0.215	0.830	252
SUM	0.055	0.101	0.542	0.588	364
BRS	0.054	0.081	0.671	0.503	602
CDG	0.051	0.093	0.553	0.580	583
WTN	0.050	0.108	0.468	0.640	399
AMP	0.046	0.159	0.288	0.774	610
DCF	0.046	0.184	0.252	0.801	610
GLW	0.045	0.096	0.475	0.635	363
CPH	0.041	0.054	0.761	0.447	596
CPI	0.041	0.116	0.355	0.722	477
DCG	0.039	0.114	0.343	0.732	130
MVN	0.039	0.104	0.370	0.712	179
CRE	0.038	0.238	0.161	0.872	202
XDH	0.038	0.407	0.093	0.926	169
TA3	0.037	0.035	1.055	0.292	364
BSQ	0.035	0.121	0.291	0.771	582
FIR	0.034	0.179	0.190	0.849	171
KTC	0.032	0.153	0.209	0.835	254
BRR	0.029	0.188	0.153	0.879	507
HPI	0.029	0.265	0.111	0.912	429
BSD	0.028	0.032	0.884	0.377	540
BDT	0.027	0.140	0.192	0.848	450
TTS	0.027	0.064	0.426	0.670	529
BBM	0.025	0.124	0.200	0.842	364
ONW	0.025	0.068	0.362	0.718	589
PND	0.023	0.120	0.194	0.846	588
DTD	0.022	0.144	0.150	0.881	399
HDW	0.022	0.126	0.178	0.859	408
VNY	0.022	0.347	0.062	0.950	224
HAM	0.021	0.078	0.276	0.783	461
DNE	0.019	0.110	0.176	0.860	556
EMG	0.018	0.062	0.289	0.773	590
TBN	0.018	0.012	1.469	0.143	386
MEL	0.016	0.081	0.202	0.840	435
TLD	0.015	0.149	0.102	0.919	384
HBH	0.014	0.180	0.075	0.940	468
HHP	0.011	0.210	0.053	0.957	221
SEP	0.011	0.080	0.139	0.889	598
CHC	0.010	0.094	0.102	0.919	590
HDP	0.010	0.165	0.058	0.954	570
MCT	0.010	0.031	0.307	0.759	616
BGW	0.007	0.009	0.828	0.408	411
MDA	0.006	0.020	0.318	0.751	361
MLC	0.006	0.012	0.456	0.648	525
HEP	0.005	0.114	0.045	0.964	378
LWS	0.005	0.013	0.398	0.691	373
C36	0.004	0.011	0.376	0.707	519
L12	0.003	0.143	0.020	0.984	617
PCF	0.003	0.041	0.076	0.940	561
SVL	0.003	0.003	0.821	0.412	458
DX2	0.002	0.004	0.607	0.544	246
CDR	0.001	0.081	0.018	0.985	501
MC3	0.001	0.008	0.183	0.855	509
VSF	0.001	0.186	0.005	0.996	295
BAX	0.000	0.139	0.003	0.997	564
BNW	0.000	0.054	-0.003	0.998	120
EIC	-0.001	0.129	-0.004	0.997	582
AVC	-0.002	0.168	-0.014	0.989	363
BLW	-0.002	0.005	-0.357	0.722	170
MND	-0.002	0.015	-0.143	0.886	467
T12	-0.002	0.002	-1.242	0.215	407
DNN	-0.003	0.100	-0.025	0.980	486
NAU	-0.003	0.004	-0.753	0.452	249
PTX	-0.003	0.274	-0.009	0.993	228
RHN	-0.003	0.012	-0.226	0.821	570
MQB	-0.004	0.004	-1.132	0.259	405
PAI	-0.004	0.004	-0.905	0.366	603
PDV	-0.006	0.204	-0.030	0.976	546
CCH	-0.007	0.107	-0.069	0.945	454
MTS	-0.007	0.010	-0.695	0.488	540
QLT	-0.008	0.074	-0.107	0.915	558
RTH	-0.009	0.044	-0.209	0.834	581
VBG	-0.009	0.053	-0.162	0.871	564
HUG	-0.010	0.212	-0.047	0.962	377
MVY	-0.010	0.181	-0.058	0.954	601
AC4	-0.011	0.179	-0.062	0.950	596
LBC	-0.011	0.073	-0.148	0.883	464
LG9	-0.011	0.117	-0.098	0.922	377
NTT	-0.011	0.032	-0.358	0.721	370
TVT	-0.011	0.110	-0.098	0.922	486
UMC	-0.011	0.007	-1.522	0.129	456
CVH	-0.014	0.012	-1.200	0.231	505
HAF	-0.014	0.265	-0.052	0.959	481
LIC	-0.016	0.160	-0.103	0.918	516
MPY	-0.016	0.013	-1.250	0.212	531
FGL	-0.017	0.048	-0.353	0.724	195
NAC	-0.018	0.126	-0.142	0.887	567
VEE	-0.018	0.046	-0.399	0.690	613
MGG	-0.019	0.250	-0.075	0.940	407
SPV	-0.020	0.151	-0.132	0.895	592
HTE	-0.021	0.240	-0.090	0.929	481
HLE	-0.023	0.102	-0.226	0.821	401
CAG	-0.025	0.109	-0.230	0.818	387
FSO	-0.026	0.046	-0.564	0.573	598
CE1	-0.029	0.073	-0.396	0.692	554
CLX	-0.029	0.149	-0.193	0.847	581
DDG	-0.030	0.244	-0.121	0.904	128
HLB	-0.030	0.205	-0.145	0.884	596
TMB	-0.031	0.105	-0.297	0.767	608
DTI	-0.032	0.146	-0.218	0.828	364
NHV	-0.032	0.054	-0.598	0.550	509
TTJ	-0.032	0.200	-0.161	0.872	505
CEG	-0.035	0.089	-0.398	0.691	529
ILA	-0.035	0.253	-0.137	0.891	391
QLD	-0.036	0.097	-0.375	0.708	364
DCH	-0.039	0.137	-0.284	0.776	295
IST	-0.041	0.144	-0.287	0.774	615
FTM	-0.044	0.077	-0.567	0.571	598
GVT	-0.044	0.132	-0.335	0.738	610
SVH	-0.044	0.110	-0.403	0.687	369
KHW	-0.046	0.080	-0.570	0.569	588
SAL	-0.046	0.051	-0.893	0.372	418
IRC	-0.047	0.055	-0.850	0.396	353
NBE	-0.047	0.201	-0.233	0.816	461
HRB	-0.049	0.168	-0.288	0.773	407
FT1	-0.050	0.138	-0.362	0.717	435
HFS	-0.050	0.110	-0.451	0.652	358
PCC	-0.053	0.160	-0.331	0.741	401
DHB	-0.054	0.173	-0.312	0.755	479
AAV	-0.055	0.254	-0.218	0.828	253
HAB	-0.055	0.080	-0.683	0.495	364
CGV	-0.056	0.224	-0.250	0.803	504
RGC	-0.057	0.272	-0.209	0.834	506
MNB	-0.058	0.170	-0.342	0.732	294
MSC	-0.060	0.126	-0.477	0.633	596
CKH	-0.061	0.111	-0.550	0.583	610
FCS	-0.061	0.084	-0.725	0.469	579
BTB	-0.062	0.166	-0.373	0.709	610
HEM	-0.062	0.250	-0.250	0.803	617
CIP	-0.065	0.127	-0.515	0.607	435
BQB	-0.066	0.130	-0.510	0.610	362
DP2	-0.067	0.160	-0.416	0.678	527
SIV	-0.067	0.208	-0.324	0.746	525
CAT	-0.068	0.244	-0.278	0.781	316
SON	-0.071	0.115	-0.612	0.541	364
NDT	-0.074	0.449	-0.164	0.870	198
PKR	-0.075	0.164	-0.458	0.647	614
CTF	-0.079	0.146	-0.545	0.586	520
DVW	-0.079	0.333	-0.236	0.813	266
TDB	-0.080	0.094	-0.859	0.391	484
PLA	-0.081	0.195	-0.414	0.679	397
KGM	-0.082	0.125	-0.657	0.511	439
USC	-0.082	0.103	-0.795	0.427	598
BUD	-0.083	0.312	-0.266	0.791	253
HSM	-0.083	0.244	-0.341	0.733	297
LMI	-0.084	0.142	-0.592	0.554	483
BHK	-0.087	0.096	-0.910	0.364	307
THR	-0.089	0.094	-0.939	0.348	552
CC1	-0.091	0.173	-0.523	0.601	483
VIM	-0.093	0.194	-0.482	0.630	602
HPH	-0.098	0.158	-0.617	0.537	369
VWS	-0.098	0.250	-0.392	0.695	614
HPU	-0.099	0.123	-0.808	0.419	363
HCS	-0.100	0.103	-0.977	0.329	545
AG1	-0.101	0.148	-0.681	0.496	361
BDF	-0.105	0.087	-1.212	0.226	614
CH5	-0.109	0.152	-0.717	0.473	509
CKA	-0.110	0.584	-0.189	0.851	172
KLB	-0.111	0.138	-0.808	0.419	498
BSL	-0.115	0.149	-0.775	0.439	507
SHE	-0.118	0.415	-0.283	0.778	102
TTD	-0.118	0.128	-0.925	0.355	598
JOS	-0.120	0.106	-1.128	0.260	477
BLT	-0.123	0.199	-0.619	0.536	491
SKN	-0.125	0.490	-0.255	0.799	177
KSE	-0.128	0.102	-1.253	0.211	467
HLS	-0.133	0.126	-1.056	0.292	422
DAR	-0.135	0.169	-0.798	0.425	533
VLP	-0.135	0.121	-1.115	0.265	485
CBS	-0.136	0.111	-1.218	0.224	505
VLW	-0.136	0.156	-0.868	0.386	486
EPH	-0.140	0.155	-0.902	0.368	374
C22	-0.142	0.115	-1.232	0.219	275
CDP	-0.146	0.477	-0.306	0.760	239
NCP	-0.147	0.132	-1.111	0.267	437
DPH	-0.152	0.155	-0.981	0.327	604
A32	-0.168	0.254	-0.662	0.509	168
TTE	-0.168	0.621	-0.271	0.787	134
PTO	-0.169	0.173	-0.975	0.330	505
FBC	-0.170	0.092	-1.842	0.066	418
HSL	-0.171	0.181	-0.943	0.346	285
TDP	-0.171	0.435	-0.392	0.696	154
TSJ	-0.177	0.204	-0.868	0.386	475
FTI	-0.185	0.161	-1.150	0.251	413
CMW	-0.191	0.144	-1.324	0.186	554
HMS	-0.199	0.188	-1.059	0.290	516
SBL	-0.208	0.138	-1.504	0.133	603
POB	-0.209	0.100	-2.102	0.036	433
VTE	-0.210	0.309	-0.680	0.497	267
EVS	-0.211	0.446	-0.473	0.636	218
SJG	-0.211	0.236	-0.893	0.373	340
VIW	-0.214	0.228	-0.936	0.350	364
TTL	-0.215	0.150	-1.427	0.154	355
TMG	-0.218	0.198	-1.098	0.273	597
BTV	-0.219	0.199	-1.098	0.273	579
CEN	-0.248	0.543	-0.456	0.649	259
DFC	-0.255	0.172	-1.484	0.138	610
GND	-0.259	0.238	-1.087	0.277	587
BTN	-0.260	0.264	-0.985	0.325	364
DNA	-0.276	0.272	-1.016	0.310	419
BMF	-0.282	0.205	-1.377	0.170	300
FOC	-0.316	0.635	-0.497	0.620	134
FIC	-0.326	0.439	-0.743	0.459	225
VIH	-0.353	0.240	-1.467	0.143	544
STW	-0.364	0.238	-1.530	0.127	244
SBD	-0.407	0.185	-2.208	0.028	590
TUG	-0.416	0.215	-1.934	0.054	587
VSE	-0.435	0.360	-1.207	0.229	177
EME	-0.439	0.316	-1.389	0.166	456
DCI	-0.460	0.274	-1.677	0.094	576
SZC	-0.491	0.639	-0.768	0.444	110
BMS	-0.661	0.497	-1.330	0.185	221
TID	-1.307	0.676	-1.932	0.055	132
FHS	-1.427	0.805	-1.772	0.078	161
PDT	-1.436	0.642	-2.237	0.027	146

Thông thường căn cứ vào giá trị và cả dấu của beta chúng ta có thể xếp loại các công ti thành các nhóm:

beta_report %>% 
  mutate(type = case_when(beta > 1 ~ "Beta > 1", beta > 0 & beta <= 1 ~ "0 < Beta <= 1", TRUE ~ "Beta < 0")) %>% 
  group_by(type) %>% 
  count() %>% 
  ungroup() %>% 
  knitr::kable()

type	n
0 < Beta <= 1	263
Beta < 0	161
Beta > 1	9

Chẳng hạn kết quả trên chỉ ra rằng có 9 công ti có lợi tức biến động cùng chiều với lợi tức thị trường và mức độ nhạy cảm với các biến cố của thị trường là rất lớn. Danh sách các công ti này:

beta_report %>% 
  filter(beta > 1) %>% 
  knitr::kable()

ticker	beta	std.error	statistic	p.value	N
VPB	1.530	0.097	15.780	0.000	463
PLX	1.474	0.067	22.104	0.000	545
VRE	1.277	0.082	15.534	0.000	407
VCI	1.163	0.096	12.058	0.000	492
HVN	1.126	0.103	10.982	0.000	610
HDB	1.070	0.072	14.967	0.000	364
BSR	1.013	0.096	10.586	0.000	332
VGI	1.009	0.285	3.544	0.000	188
VTK	1.007	0.784	1.284	0.201	128

Portfolio Theory: Estimate Beta for All Companies Listed on Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE)

R for Pleasure

Portfolio Theory: Estimate Beta for All Companies Listed on Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE)

Introduction

Our Challenges

Data Processing and Calculate Beta

Results