Áp dụng hệ số tương quan để đa dạng hóa danh mục

Điểm nhấn chính: 

- Hệ số tương quan tuyến tính có thể hữu ích trong việc xác định mối quan hệ giữa một khoản đầu tư và thị trường tổng thể hoặc giữa các chứng khoán khác với nhau. 

- Tuy nhiên, hệ số này cũng có không ích các hạn chế mà nhà đầu tư cần chú ý khi áp dụng nó vào phương pháp phân tích của mình.    

Hệ số tương quan là thước đo thống kê về mối quan hệ giữa hai biến. Biện pháp này được sử dụng tốt nhất trong các biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau. 

Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn về hệ số tương quan và cách áp dụng để đa dạng hóa danh mục đầu tư của mình cũng như những hạn chế của nó.   

Danh mục đầu tư đa dạng 

Đa dạng hóa danh mục đầu tư vốn thu hút không chỉ những nhà đầu tư e ngại rủi ro và những nhà đầu tư F0 mới tham gia vào thị trường. Giả sử họ đầu tư tất cả số tiền của mình vào chỉ một loại chứng khoán hay tài sản thì nghe có vẻ rủi ro hơn việc chia đều tiền cược đó vào các loại hình khác nhau như bất động sản, hàng hóa, chứng khoán, ngân hàng, v.v. Bởi nếu loại tài sản hay chứng khoán đó mất giá thì họ sẽ chịu một khoản lỗ khá lớn và không có một khoản đầu tư thay thế nào có thể bù đắp được. Nhưng làm thế nào để có thể chọn được các loại hình đó một cách hiệu quả? Đầu tiên và đơn giản nhất là bạn có thể sử dụng trực giác của mình và chọn ngẫu nhiên nhưng điều đó sẽ giống như chơi một trò chơi may rủi. Thông thường, các nhà đầu tư chuyên nghiệp sẽ sử dụng các kỹ thuật để tìm ra cái gọi là "tài sản không tương quan" bởi nó có thể giúp đa dạng hóa danh mục đầu tư  và quản lý rủi ro tốt nhất tránh trường hợp nếu một loại tài sản này mất giá kéo theo đà giảm của tài sản kia. Ví dụ, giá bất động sản giảm do lượng cung cầu trong nước sẽ không ảnh hưởng đến giá vàng tăng bởi tác động của giá quốc tế.   

Hệ số tương quan 

Hệ số tương quan là một giá trị thống kê biểu thị mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa hai biến khác nhau. Hệ số có thể nhận bất kỳ giá trị nào từ -1 đến 1. Nếu hệ số cho giá trị -1, điều đó có nghĩa là đây là mối tương quan âm hoàn hảo. Các biến có xu hướng di chuyển theo hướng ngược nhau (tức là khi một biến tăng thì biến kia giảm). Nếu hệ số cho giá trị 0 thì các biến sẽ không có mối quan hệ với nhau. Nếu hệ số cho giá trị 1 biểu thị đây là mối tương quan dương hoàn hảo. Các biến có xu hướng di chuyển theo cùng một hướng (tức là khi một biến tăng thì biến kia cũng tăng). Một trong những ứng dụng chính của khái niệm này trong tài chính là quản lý danh mục đầu tư. Sự hiểu biết thấu đáo về khái niệm thống kê này là điều cần thiết để tối ưu hóa danh mục đầu tư thành công. 

Cụ thể là khi các nhà đầu tư muốn giảm thiểu rủi ro, họ có thể đầu tư vào các tài sản có mối tương quan âm hoặc thấp. Ví dụ, hãy xem xét một nhà đầu tư sở hữu cổ phiếu hàng không. Nếu ngành hàng không được cho là có mối tương quan thấp với ngành truyền thông xã hội, nhà đầu tư có thể chọn đầu tư vào cổ phiếu truyền thông xã hội vì hiểu rằng tác động tiêu cực đến một ngành có thể không ảnh hưởng đến ngành kia. Vậy hệ số tương quan càng thấp sẽ càng được chú ý hơn.   

Tiến hành phân tích hệ số tương quan 

Giả sử, lấy giá cổ phiếu theo ngày của bốn doanh nghiệp từ 27/12/2022 - 27/12/2023 thuộc các ngành khác nhau bao gồm Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB), CTCP Đầu tư Thế giới Di động (MWG), CTCP Hàng không Việt Nam (HVN), CTCP Tập đoàn Đầu tư Địa ốc No Va (NVL). Tính toán được hệ số tương quan và thu được kết quả như bảng sau:    

Dựa vào kết quả trên, ta thấy rằng mối tương quan giữa VCB với MWG và NVL là rất yếu ở khoảng 0.063 và -0.025, trong khi VCB với HVN mang lại mối tương quan dương mạnh hơn khoảng 0.421. Tuy nhiên, mối tương quan mạnh nhất là giữa NVL với MWG ở mức 0.672. Các nhà đầu tư khi nhìn vào kết quả này thường sẽ quyết định đa dạng hóa danh mục đầu tư của mình bằng cách phân bỏ nguồn vốn vào ngành hàng không (HVN) với ngành bất động sản (NVL) vì hệ số tương quan của hai ngành này không những rất thấp và còn có dấu hiệu âm.   

Giới hạn của hệ số tương quan 

Giống như các khía cạnh khác của phân tích thống kê, mối tương quan có thể bị hiểu sai vì một số lí do như sau. Cỡ mẫu nhỏ có thể mang lại kết quả không đáng tin cậy, ngay cả khi có vẻ như mối tương quan giữa hai biến số rất mạnh hoặc có có thể mang lại kết quả không tương quan khi hai biến trên thực tế có mối liên hệ với nhau. Bên cạnh đó, hệ số này chỉ cho thấy cách một biến được kết nối với một biến khác chứ không thể hiện được kết quả khi nhiều hơn hai biến kết hợp với nhau. Cuối cùng là mối tương quan cũng có thể bị hiểu sai nếu mối quan hệ giữa hai biến là phi tuyến tính.