Rủi Ro Hệ Thống Và Vấn đề Xác định Hệ Số Bê-ta Tại Việt Nam - Tài Chính

1. Thời sự

• 
• 

Hệ số bê-ta là một hệ số đo lường rủi ro hệ thống của một tài sản và rủi ro hệ thống này được định nghĩa là rủi ro do tài sản tồn tại trên thị trường. Ngược lại, rủi ro không hệ thống là rủi ro liên quan đến đặc trưng của tài sản có thể giảm được bằng cách đa dạng hóa đầu tư. Khác với rủi ro không hệ thống, rủi ro hệ thống không thể tránh được nhờ đa dạng hóa đầu tư.  Mặc cho những tranh cãi đang diễn ra xung quanh hệ số bê-ta, nhưng hiện nay mô hình CAPM vẫn đang được sử dụng rộng rãi như một công cụ tài chính đơn giản, dễ hiểu và dễ sử dụng nhất đối với các nhà quản lý và các nhà đầu tư sử dụng vào các mục tiêu định giá, đánh giá đầu tư để ra quyết định chọn lựa các cơ hội đầu tư khác nhau trong việc lập kế hoạch ngân sách vốn và trong quản lý danh mục đầu tư. Hệ số bê-ta thường được ước tính bằng cách hồi qui lợi nhuận cổ phiếu với lợi nhuận của chỉ số chứng khoán trong một khoảng thời gian. Do đó, khi định giá cổ phiếu hay định giá các doanh nghiệp đang được niêm yết trên TTCK, ta có thể dễ dàng xác định hệ số bê-ta của các doanh nghiệp này bằng việc sử dụng thông tin lịch sử giá cổ phiếu trên TTCK. Như vậy, trong trường hợp thông tin lịch sử giá cổ phiếu không đáng tin cậy hoặc phần lớn các doanh nghiệp Việt Nam không niêm yết trên TTCK không có thông tin lịch sử giá cổ phiếu thì có xác định được hệ số bê-ta không? Để trả lời cho câu hỏi này trước hết chúng ta cần điểm lại một số phương pháp xác định hệ số bê-ta. 

Các phương pháp xác định hệ số bê-ta Bê-ta truyền thống Phương pháp truyền thống để xác định hệ số bê-ta là hồi qui thu nhập của cổ phiếu với thu nhập của thị trường. Hệ số góc của phương trình hồi qui trên (b) chính là bê-ta của doanh nghiệp. Thu nhập của Cổ phiếu = a + b* Thu nhập của VN-Index Có ba yếu tố chính cần phải xác định khi ước tính hệ số bê-ta theo phương pháp này. Yếu tố thứ nhất là khoản thời gian để ước tính và thường được tính trên dãy số liệu của 5 năm (chẳng hạn: Value Line và Standard and Poor là các tổ chức chuyên tính hệ số bê-ta thường sử dụng số liệu 5 năm. Tuy nhiên, Bloomberg chỉ sử dụng số liệu 2 năm với quan điểm cho rằng doanh nghiệp có thể thay đổi những đặc trưng rủi ro của nó theo thời gian).    Yếu tố thứ hai cần xác định là khoảng cách của thu nhập. Thu nhập của cổ phiếu có thể là thu nhập hàng năm, hàng tháng, hàng tuần, hàng ngày hay thậm chí là trong ngày. Sử dụng thu nhập hàng ngày hay trong ngày sẽ giúp gia tăng năng lực thống kê nhưng có thể không chính xác trong trường hợp cổ phiếu không được giao dịch thường xuyên mà sử dụng thu nhập hàng ngày hay trong ngày có thể dẫn đến việc hệ số bê-ta được tính thấp hơn thực tế. Yếu tố thứ ba là việc chọn lựa chỉ số thị trường. Các dịch vụ tính bê-ta thường chọn chỉ số thị trường nơi mà cổ phiếu cần tính bê-ta được niêm yết. Theo đó, bê-ta của các cổ phiếu ở Thái Lan được tính theo chỉ số SET Index, cổ phiếu ở Nhật theo chỉ số Nikkei, cổ phiếu ở Việt Nam theo chỉ số VN-Index… Chẳng hạn, ta có thể áp dụng phương pháp truyền thống xác định bê-ta của cổ phiếu REE bằng cách hồi qui thu nhập của cổ phiếu với thu nhập của chỉ số VN-Index dựa trên khoảng thời gian giao dịch từ 8/2000 đến 6/2008 (Bảng 1).  

Giá cuối tháng của cổ phiếu REE là giá đã được hiệu chỉnh theo các sự kiện chia/tách cổ phiếu, trả cổ tức trong các ngày giao dịch không hưởng quyền.

Hiệp phương sai = (Thu nhập CP REE – Thu nhập trung bình CP REE) × (Thu nhập VN-Index – Thu nhập trung bình VN-Index) Phương sai = (Thu nhập VN-Index – Thu nhập trung bình VN-Index)2

Kết quả: Cov (REE, Vn-Index)    0,021488 Var(Vn-Index)    0,016118 Beta    1,333197

Như vậy, beta của REE trong ví dụ này được xác định là 1,33 (Việc xác định hệ số bê-ta của REE chỉ nhằm minh họa cho phương pháp tính). Bê-ta kế toán (Accounting beta) Theo Damodaran (1996), vì các doanh nghiệp không niêm yết trên TTCK không có giá cổ phiếu như các doanh nghiệp niêm yết nên có thể sử dụng số liệu kế toán là thu nhập doanh nghiệp để tính hệ số bê-ta. Theo phương pháp này, bê-ta có thể được tính tương tự như cách tính bê-ta truyền thống bằng cách hồi qui sự biến động của thu nhập doanh nghiệp theo sổ sách kế toán và biến động của tổng thu nhập của thị trường (chỉ số VN-Index). Thu nhập Doanh nghiệp = a + b* Thu nhập VN-Index Hệ số góc của phương trình hồi qui trên (b) chính là bê-ta của doanh nghiệp. Nếu sử dụng thu nhập từ hoạt động kinh doanh (operating income) để tính thì ta có được bê-ta không đòn bẩy tài chính (unlevered beta) và nếu sử dụng thu nhập thuần (net income) sẽ cho ra bê-ta có đòn bẩy tài chính (levered beta). Bê-ta cơ sở (Fundamental beta) Phương pháp này được xây dựng trên cơ sở quan hệ giữa hệ số bê-ta của các doanh nghiệp đang được niêm yết với các biến quan sát được như là tỷ lệ nợ, tỷ lệ tăng trưởng thu nhập, độ biến động của thu nhập, tỷ lệ chi trả cổ tức, tỷ lệ tăng trưởng tài sản, đòn cân nợ, mức độ thanh khoản, quy mô tài sản và cả hệ số bê-ta kế toán. Phương trình hồi qui sau đây do Damodaran (1996) thực hiện liên hệ bê-ta của các cổ phiếu niêm yết tại NYSE và AMEX năm 1996 với các biến là hệ số biến động của thu nhập hoạt động (CV), tỷ lệ nợ trên vốn (D/E), mức tăng trưởng quá khứ của thu nhập trên mỗi cổ phiếu (g) và giá trị tổng tài sản (TA). Trong đó, hệ số biến động của thu nhập hoạt động (CV) là tỷ số giữa độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động và thu nhập hoạt động bình quân.  Beta = 0.6507 + 0.25 CV + 0.09 D/E + 0.54 g - 0.000009 TA Bê-ta cơ sở có ưu điểm là có thể được sử dụng để xác định hệ số bê-ta của các doanh nghiệp không niêm yết bởi vì các biến giải thích bê-ta của doanh nghiệp không niêm yết có thể tính được dễ dàng. Tuy nhiên, theo Damodaran, phương pháp này có độ tin cậy thấp: trong nghiên cứu thực nghiệm nói trên phương trình hồi qui thu được có R2 = 0,18 nghĩa là khả năng các biến độc lập có thể giải thích cho hệ số bê-ta chỉ vào khoảng 18%. Bê-ta dựa trên bê-ta của các doanh nghiệp tương tự Một phương pháp khác để xác định hệ số bê-ta của các doanh nghiệp không niêm yết là phương pháp tính hệ số bê-ta dựa trên hệ số bê-ta của các doanh nghiệp có đặc trưng tương tự. Theo phương pháp này, một hệ số bê-ta bình quân của tất cả các doanh nghiệp được niêm yết trong cùng một ngành sẽ được sử dụng như bê-ta của một doanh nghiệp không niêm yết trong ngành đó. Tuy nhiên, có hai điều chỉnh cần quan tâm khi xác định hệ số bê-ta theo phương pháp này. Thứ nhất, vì bê-ta của các doanh nghiệp được niêm yết là bê-ta có đòn bẩy tài chính (L), nghĩa là tỷ lệ nợ trên vốn đã được phản ánh trong hệ số bê-ta của các doanh nghiệp này, nên bê-ta của các doanh nghiệp này phải được điều chỉnh thành bê-ta không đòn bẩy tài chính (U) bằng công thức sau: 

Điều chỉnh thứ hai cần phải quan tâm là phải điều chỉnh cho bê-ta bình quân không đòn bẩy tài chính này trở thành bê-ta có đòn bẩy của doanh nghiệp không niêm yết, nghĩa là làm cho nó thể hiện được đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp không niêm yết này. Tỷ lệ nợ trên vốn được hiểu là tỷ lệ nợ trên giá thị trường của vốn và đối với doanh nghiệp không niêm yết sẽ không có giá thị trường của vốn sẵn có để tính toán nên đây là một vấn đề khó khăn khi áp dụng phương pháp tính bê-ta này. Tuy nhiên, Damodaran (1996) cho rằng, một trong hai cách khác có thể sử dụng để tính bê-ta như sau: Cách thứ nhất, giả định rằng tỷ lệ nợ trên giá thị trường của vốn của một doanh nghiệp không niêm yết tương đương với tỷ lệ nợ trên vốn bình quân của ngành, bê-ta của một doanh nghiệp không niêm yết có thể được tính bằng công thức sau: βDN không niêm yết = βU [1+(1-Thuế suất)x(Tỷ lệ Nợ/Vốn bình quân ngành)] Cách thứ hai, nếu doanh nghiệp có một tỷ lệ nợ trên vốn mục tiêu hay doanh nghiệp có thể ước tính được tỷ lệ nợ trên vốn tối ưu thì tỷ lệ này có thể được sử dụng để tính bê-ta. Một tỷ lệ nợ trên vốn tối ưu có thể được xem như một sự kết hợp giữa nợ và vốn có thể tối đa hóa giá trị của doanh nghiệp hoặc tối thiểu hóa chi phí vốn của doanh nghiệp. Công thức tính: βDN không niêm yết =βU [1+(1-Thuế suất)x(Tỷ lệ Nợ/Vốn tối ưu)] Theo Kapland and Peterson (1997), bất cập của phương pháp tính bê-ta dựa trên bê-ta của các công ty tương tự là việc tính toán chi phí vốn bình quân của một ngành công nghiệp rất phức tạp bởi một thực tế là có nhiều doanh nghiệp hoạt động trong nhiều ngành. Có một phương pháp để khắc phục vấn đề này là phương pháp “pure play” không tính đến các tập đoàn hoạt động đa lĩnh vực. Các tập đoàn đa lĩnh vực là các tập đoàn lớn hoạt động trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau và thường chiếm được thị phần đáng kể trong nhiều phân khúc thị trường khác nhau. Chẳng hạn như Phillip Moris là một tập đoàn hoạt động trên cả hai lĩnh vực thực phẩm và thuốc lá. Cũng theo Kapland and Peterson (1997), bất cập của phương pháp “pure play” là hệ số bê-ta theo phương pháp này thường cao hơn thực tế khi không tính đến các tập đoàn hoạt động đa lĩnh vực vì chúng thường chiếm thị phần lớn và khi chúng không được tính đến thì việc tính toán chỉ dựa trên các doanh nghiệp nhỏ thường có rủi ro cao hơn. Sau đó Kapland and Peterson (1997) đã phát triển một phương pháp gọi là “full-information” tính đến các tập đoàn hoạt động đa lĩnh vực. Theo phương pháp này, bê-ta của một doanh nghiệp không niêm yết có thể được xác định bằng cách hồi qui hệ số bê-ta của doanh nghiệp và doanh thu của nó trong ngành công nghiệp mà nó hoạt động. Theo Damodaran (1996), để xác định hệ số bê-ta theo phương pháp này cần phải thực hiện bước chọn lựa một số các doanh nghiệp tương tự, đang niêm yết của cùng ngành nghề kinh doanh, cùng chịu tác động của những lực kinh tế như doanh nghiệp cần được tính bê-ta. Nếu doanh nghiệp cần xác định bê-ta hoạt động trong nhiều ngành thì có thể chọn các doanh nghiệp tương tự trong từng ngành kinh doanh; sau đó tính hệ số bê-ta bình quân của các doanh nghiệp này để có được hệ số bình quân ngành của doanh nghiệp. Cũng theo Damodaran (1996), một thử nghiệm đơn giản có thể dùng để thử xem các doanh nghiệp được chọn có thực sự tương đương với doanh nghiệp bạn đang quan tâm không là ước tính mối tương quan giữa doanh thu và lợi nhuận hoạt động của các doanh nghiệp được chọn với doanh nghiệp bạn quan tâm và nếu mối tương quan này là cao và dương thì bạn có thể xem như đã chọn đúng các doanh nghiệp tương đương. 

Năng lực của hệ số bê-ta Vào năm 1992, Fama và French qua nghiên cứu tính toán hệ số bê-ta giai đoạn 1963-1990 cho tất cả các cổ phiếu CRSP/COMPUSTAT đã công bố rằng, Mô hình Định giá Tài sản Vốn không thể hiện được lợi nhuận mong đợi của mẫu tiêu biểu và từ đó một vấn đề rất quan trọng được đặt ra tranh cãi dữ dội là: “Bê-ta có chết không?”. Nếu câu trả lời là “có” thì cái gì là bản chất thực sự và đo lường rủi ro? Fama và French (1992) đã lập luận rằng qui mô của doanh nghiệp và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá thị trường của doanh nghiệp có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của cổ phiếu và đưa ra một phương pháp thực tế hơn để ước tính rủi ro là mô hình đa chỉ số (Multi-index Model).   William Sharpe, tác giả của mô hình CAPM, đã bảo vệ cho mô hình của mình bằng một phát biểu rằng bê-ta không hề chết. Mô hình đa chỉ số của Fama và French không hề loại trừ bê-ta mà chỉ thêm vào một số biến khác. Ông đã đồng ý rằng mô hình CAPM không phản ảnh hết toàn bộ thực tế của thị trường nhưng nó là một hướng dẫn rất quan trọng cho các nhà đầu tư và mô hình CAPM không chết mà chỉ cần được chỉnh sửa mà thôi. Có ý kiến nghi ngờ năng lực của hệ số bê-ta như nghiên cứu của Campbell (1994) cho rằng, ở các TTCK của các nước đang phát triển ở châu Âu, châu Mỹ La tinh, châu Á, Trung Đông và châu Phi, bê-ta không có vai trò quan trọng trong việc giải thích lợi nhuận bình quân của mẫu tiêu biểu và so với các thị trường đã phát triển, lợi nhuận trên các thị trường đang phát triển có khả năng bị ảnh hưởng đáng kể bởi các thông tin trong nước hơn (local information). Các thông tin trong nước là các thông tin trong đó có bao gồm thông tin về thay đổi tỷ giá ngoại tệ so với đồng đô la Mỹ, sự thay đổi tỷ lệ lợi tức và tỷ lệ lãi suất ngắn hạn trong nước… Nghiên cứu của Heston, Rouwenhost và Wessels (1997) trên một mẫu gồm 2100 cổ phiếu thuộc 12 nước châu Âu giai đoạn 1980-1995 đã tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận bình quân và bê-ta. Cụ thể là trong mỗi nhóm cổ phiếu phân loại theo qui mô doanh nghiệp, mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận và bê-ta đều được tìm thấy và trong mỗi nhóm cổ phiếu phân loại theo hệ số bê-ta, cổ phiếu của các công ty qui mô nhỏ có lợi nhuận cao hơn cổ phiếu của các công ty lớn. Bê-ta và qui mô doanh nghiệp cũng được thấy là có vẻ không có mối tương quan với nhau. Do đó, Heston, Rouwenhost và Wessels (1997) đã kết luận rằng, bê-ta và qui mô doanh nghiệp là hai yếu tố độc lập cùng giải thích cho lợi nhuận bình quân của cổ phiếu trên thị trường quốc tế.  Cùng lúc đó, một nghiên cứu của Ibbotson, Kaplan và Peterson (1997) về hệ số bê-ta của tất cả các cổ phiếu thường NYSE/AMEX/NASDAQ giai đoạn 1931-1994 cho thấy, hệ số bê-ta của các công ty có qui mô nhỏ được tính theo phương pháp truyền thống quá thấp và không có liên hệ với lợi nhuận tương lai. Tuy nhiên, khi hệ số bê-ta được điều chỉnh thành “SUM” thì kết quả cho thấy bê-ta được điều chỉnh này thể hiện được sự cân bằng tích cực giữa rủi ro và lợi nhuận của mô hình CAPM. Hơn nữa, hệ số bê-ta được điều chỉnh có thể giải thích cho sự ảnh hưởng của qui mô doanh nghiệp đối với lợi nhuận của cổ phiếu.  

Việc điều chỉnh hệ số bê-ta trong nghiên cứu này được thực hiện bằng việc tính đến mối tương quan tự động chéo (cross-autocorrelations) của lợi nhuận thông qua việc kết hợp với các thông tin chứa đựng trong lợi nhuận thị trường quá khứ với quan điểm cho rằng một giai đoạn tính lợi nhuận cụ thể của doanh nghiệp có thể không đúng chính xác với giai đoạn tính lợi nhuận của thị trường vì giá cả có thể phản ứng chậm hơn với thông tin.           Trong nghiên cứu này, các cổ phiếu nghiên cứu được chia thành các danh mục từ 1 đến 10 theo qui mô doanh nghiệp, trong đó các doanh nghiệp có qui mô lớn nhất thuộc danh mục 1 và các doanh nghiệp có qui mô nhỏ nhất thuộc danh mục 10. Biểu đồ 1 thể hiện mối liên hệ giữa qui mô doanh nghiệp và hệ số bê-ta, trong đó doanh nghiệp có qui mô càng nhỏ thì hệ số bê-ta càng cao và hệ số bê-ta tính theo phương pháp truyền thống của doanh nghiệp có qui mô càng nhỏ thì càng bị đánh giá thấp so với bêta được điều chỉnh (SUM).

Vấn đề xác định hệ số bê-ta tại Việt Nam Phương pháp tính bê-ta truyền thống: Chưa áp dụng được cho số đông các doanh nghiệp TTCK Việt Nam mới thành lập từ giữa năm 2000, có quá ít doanh nghiệp được niêm yết. Khi thị trường mới thành lập, Trung tâm giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (nay là Sở giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh) chỉ có 4 doanh nghiệp niêm yết và tính đến thời điểm tháng 7/2008 chỉ có 156 doanh nghiệp đang được niêm yết, trong số đó có gần 85% doanh nghiệp (132 doanh nghiệp) có thời gian được niêm yết từ 4 năm trở xuống (từ tháng 7/2004 trở lại đây). Thêm vào đó, giá cả cổ phiếu đã biến động rất nhiều do thị trường mới đi vào hoạt động, các nhà đầu tư còn chưa có kinh nghiệm, và giá cả cũng đã từng bị can thiệp bởi chính sách hành chính. Do đó, nhìn chung thì thông tin từ TTCK Việt Nam không đủ về lượng lẫn về chất để ước tính hệ số bê-ta theo phương pháp truyền thống là phân tích hồi qui độ biến động lợi nhuận của cổ phiếu so với chỉ số VN-Index để định giá các doanh nghiệp và các cổ phiếu đang được niêm yết. Phương pháp bê-ta kế toán: Không đáng tin cậy Phương pháp này có hai hạn chế chủ yếu. Thứ nhất là thông tin lịch sử về thu nhập doanh nghiệp không nhiều, nhất là các doanh nghiệp khu vực tư nhân không niêm yết thường chỉ báo cáo thu nhập một năm một lần, làm cho năng lực thống kê bị giới hạn. Giới hạn thứ hai là kết quả kinh doanh theo báo cáo kế toán có thể phụ thuộc đáng kể vào các phương pháp hạch toán kế toán. Chẳng hạn như các phương pháp khấu hao tài sản khác nhau thường dẫn đến chi phí khấu hao được xác định khác nhau và do đó kết quả thu nhập của doanh nghiệp cũng khác nhau; hoặc các phương pháp hạch toán kế toán hàng tồn kho khác nhau như phương pháp nhập trước xuất trước, nhập sau xuất trước hay phương pháp bình quân có thể dẫn đến giá vốn hàng bán được xác định khác nhau một cách đáng kể và do đó dẫn đến kết quả thu nhập của doanh nghiệp cũng khác nhau đáng kể.  Phương pháp bê-ta cơ sở: Gặp khó khăn về dữ liệu cơ bản Khác với các thị trường tài chính phát triển, việc xây dựng phương trình hồi quy để tính bê-ta cơ sở gặp khó khăn về dữ liệu cơ bản của các công ty cần tính toán. Chẳng hạn, hệ số biến động thu nhập hoạt động (CV) được định nghĩa là tỷ số giữa độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động và thu nhập hoạt động bình quân. Lợi nhuận hoạt  động xác định theo năm. Công ty REE được xem là một trong những công ty được niêm yết đầu tiên trên TTCK Việt Nam nhưng đối với các nguồn thông tin đại chúng cũng chỉ có thể tiếp cận báo cáo tài chính của công ty trong vòng 5 năm trở lại đây. Như vậy không đủ để tính độ lệch chuẩn của thu nhập hoạt động vì khi tính độ lệch chuẩn thì số mẫu phải nhiều, và thực tế ở Việt Nam cũng chưa có ai tính giá trị của CV. Phương pháp dựa trên hệ số bê-ta của các doanh nghiệp tương tự: Có thể không chính xác  Để xác định hệ số bê-ta cho các doanh nghiệp Việt Nam theo phương pháp dựa trên hệ số bê-ta của các doanh nghiệp có đặc trưng tương tự có cùng ngành nghề kinh doanh được niêm yết trong hiện tại cần phải sử dụng một số các doanh nghiệp tương tự ở nước ngoài vì hiện chỉ mới có hơn 100 doanh nghiệp đang niêm yết trên mỗi sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HASTC thuộc nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các doanh nghiệp ở những thị trường khác nhau, hoạt động kinh doanh trong những môi trường khác nhau có thể không hoàn toàn so sánh được nên đây chính là hạn chế chủ yếu của việc xác định hệ số bê-ta tại Việt Nam theo phương pháp này. Hơn nữa, các doanh nghiệp tương tự còn phải được giao dịch thường xuyên để hệ số bê-ta của chúng mới có thể là cở sở tin cậy để ước tính hệ số bê-ta của doanh nghiệp cần xác định hệ số bê-ta. Ngoài ra, có một vấn đề nữa có lẽ chưa từng được các nhà lý thuyết và thực hành đề cập đến là một doanh nghiệp có thể có nhiều hệ số bê-ta khác nhau khi nó được niêm yết trên nhiều TTCK khác nhau.  Ví dụ như doanh nghiệp Autoliv Inc. là một doanh nghiệp sản xuất túi hơi cho ngành công nghiệp ô-tô được niêm yết trên TTCK New York (NYSE) có hệ số bê-ta là 1,09 và đồng thời được niêm yết trên TTCK Thụy Điển (SSE) có hệ số bê-ta thấp hơn là 0,54 (Nguồn http://www.nyse.com và http://www.stockholmborsen.se). Hệ số bê-ta trên hai thị trường khác nhau chính là vì hệ số bê-ta được xác định dựa trên sự biến động lợi nhuận của cổ phiếu đối với chỉ số chứng khoán. Chí số SSE Index của TTCK Thụy Điển có thể đã bị điều khiển chủ yếu bởi Ericsson, một doanh nghiệp trong ngành công nghệ thông tin, trong những năm vừa qua và có thể do đó chỉ số SSE Index có độ biến động rất lớn.

Một số kiến nghị Trong hiện tại, bên cạnh việc áp dụng phương pháp bê-ta truyền thống cho một số doanh nghiệp có thời gian niêm yết tương đối lâu với lưu ý về hạn chế của phương pháp như đã nêu, phương pháp tính hệ số bê-ta dựa trên bê-ta của các doanh nghiệp tương tự có thể được sử dụng đối với các doanh nghiệp vừa niêm yết hoặc chưa niêm yết. Các doanh nghiệp cùng ngành cùng đặc trưng được niêm yết trên những thị trường tương tự như Thái Lan, Indonesia hay Singapore… có thể là những doanh nghiệp tương tự được chọn lựa để so sánh. Tuy nhiên, điều quan trọng nhất vẫn là các doanh nghiệp so sánh phải thực sự có cùng đặc trưng với nhau. Các yếu tố để xác định đặc trưng của doanh nghiệp có thể là các yếu tố ngành nghề, qui mô, doanh số, thị phần, khách hàng …  Cần có những nghiên cứu sâu hơn về phương pháp tính bê-ta cơ sở bởi vì trong điều kiện thông tin thị trường và của nền kinh tế có thể còn hạn chế về số lượng cũng như chất lượng, hệ số bê-ta được ước tính dựa trên các yếu tố cơ sở của chính doanh nghiệp như hệ số biến động của thu nhập hoạt động, mức thu nhập cổ tức, tỷ lệ nợ trên vốn, mức tăng trưởng quá khứ của thu nhập trên mỗi cổ phiếu, giá trị tổng tài sản… có thể sẽ cho ra kết quả hệ số bê-ta chính xác hơn. Một lưu ý sau cùng là ngày càng có nhiều nghiên cứu cho thấy mối liên hệ trực tiếp giữa qui mô và rủi ro của doanh nghiệp. Theo những nghiên cứu này, qui mô doanh nghiệp càng hạn chế thì rủi ro của doanh nghiệp càng cao và ngược lại; tuy nhiên, hệ số bê-ta trong mô hình CAPM đã không thể hiện hết được mối liên hệ đó. Nghiên cứu kỹ thuật của Barad (2001) cho ra kết quả sơ bộ là đối với các doanh nghiệp nhỏ, phần rủi ro mà mô hình CAPM không thể hiện được là khoảng 2,62%. Vì thế, cần thiết phải quan tâm đến việc điều chỉnh có tính đến qui mô doanh nghiệp trong xác định mức độ rủi ro cũng như cần có những nghiên cứu sâu hơn về điều chỉnh có tính đến yếu tố qui mô (size premium) áp dụng cho những doanh nghiệp có qui mô khác nhau. Chỉ khi yếu tố quy mô được quan tâm và tính đến một cách đúng mức, hệ số bê-ta mới thực sự có thể có năng lực trong việc đo lường rủi ro của doanh nghiệp.

Tài liệu tham khảo chính: 1. Annin, M. và D. Falaschetti (Winter1998), “Is There Still A Size Premium”, CPA Expert. 2. Barad, M. (September 2001), “Technical Analysis of The Size Premium”, CCH Business Valuation Alert, Ibbotson Associates, Inc. 3. Damodaran, A. (1998), Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining The Value of Any Asset, John Wiley & Sons, New York. 4. Fama, Eugene F. và R. French Kenneth (1992), “The Cross-Section of Expected Stock Returns”, Journal of Finance, 67, 427-465. 5. Frank, F. (2003), “Going Private: Responding to The Small Cap Dilemma”, Report of SIA (Securities Industry Association), Volume IV, Number 8: 3-7. 6. Harvey, Campell R. (1994), “Predictable Risk and Returns in Emerging Markets”, NBER Working Paper no. 4621. 7. Kaplan, P.D. và J.D. Peterson (1997), “Full-information Industry Betas”, Financial Management, Ibbotson, 25-33. 8. Kaplan, P.D., Roger G. Ibbotson, và J.D. Peterson (1997), “Estimates of Small Stock Betas are Much Too Low”, Journal of Porfolio Management, Summer, 1-12. 8. Scott, David F., Jr., John D. Martin, J. William Petty và Arthur J Keown (1999), Basic Financial Management, 8th edition, Prentice Hall Inc.. 9. Steven, L. Heston, K. Geert Rouwenhorst và Roberto E. Wessels (1997), “The Role of Beta and Size in the Cross-Section of European Stock Returns”, Working paper, Yale School of Management.