INNER POST ADS

Cách tính Giá đấu hợp lý trong Đấu giá trên Thị trường chứng khoán (P2- Mô hình đấu giá tính giá đấu hợp lý)


(tải ứng dụng tính giá đấu hợp lý- Cân bằng Nash- KentDO Model tại đây)

III- MÔ HÌNH ĐẤU GIÁ

III.1- Mô hình Hồi quy

III.1.a- Xây dựng mô hình đấu giá

Như nhận định các yếu tố đầu vào có thể tác động đến mức giá trúng và tỷ lệ thành công của đợt đấu giá ở phần trước, tiếp tục thu thập và xem xét mối tương quan của các biến với nhau là bước đầu tiên tìm sự hợp lý của mô hình định giá trong đấu giá.

Các biến đầu vào:

Loaidaugia: Là biến định danh phân biệt hình thức đấu giá. Trong đó : IPO -1, Chào bán -2, Thoái vốn - 3.

SLCB: Số lượng cổ phần chào bán trong đợt đấu giá

KLDKM: Khối lượng cổ phần đăng ký mua trong đợt đấu giá

TC: Số lượng Nhà đầu tư Tổ chức, CN: Số lượng Nhà đầu tư Cá nhân, TSNDT : Tổng số Nhà đầu tư

GKD: Mức giá khởi điểm

PE: Giá trị PE VN-index trung bình 20 phiên tại thời điểm của đợt chào bán

Per20: Hiệu suất thị trường đại diện bởi chỉ số VN-index trong 20 trở lại thời điểm của đợt chào bán

Các biến đầu ra:

GBQ: Mức giá trúng bình quân

GTN: Mức giá trúng thấp nhất

GCN: Mức giá trúng cao nhất

SLTC: Khối lượng cổ phiếu bán được

TGT: Tổng giá trị đợt chào bán

- SLCB tương quan cao với SLTC, TGT:  Thực tế số lượng đấu giá thành công hầu như tiến gần về số lượng chào bán, và Tổng giá trị giao dịch là một hàm số của số lượng đấu giá thành công 

- KLDKM tương quan cao với số TC, TGT:  Thực tế các nhiều đầu tư tổ chức tham gia thì khối lượng đăng ký mua sẽ càng lớn.

- TC tương quan cao với TSNDT, SLTC, TGT: Tổng số nhà đầu tư là tổng của số nhà đầu tư Tổ chức và các nhân, Số tổ chức lớn có thể ảnh hưởng tích cực đến số lượng cổ phần thành công

- CN tương quan cao với TSNDT: Tổng số nhà đầu tư là tổng của số nhà đầu tư Tổ chức và các nhân

- GKD tương quan cao với GTN, GBQ

- GTN tương quan cao với GKD, GBQ

- GBQ tương quan cao với GKD, GTN

Thực tế Giá trúng thấp nhất, Giá Bình quân đều lớn hơn giá khởi điểm và phụ thuộc giá khởi điểm.

- SLTC tương quan cao với  SLCB, TC, TGT

- TGT tương quan cao với SLCB, KLDKM, TC, SLTC

- PE ít có sự tương quan với các biến còn lại

- Per20 ít có sự tương quan, ngược chiều với các biến còn lại.

III.1.b- Ước lượng, Kiểm định, Dự báo giá đấu và tỷ lệ thành công

Các mô hình giản đơn: 

GBQ = Alpha + Beta1* Loaidaugia + Beta2*SLCB+Beta3*TC/ TSNDT +Beta4*GKD +Beta5*PE+ Beta6*Per20 + u ; (1)

GTN = Alpha + Beta1* Loaidaugia + Beta2*SLCB+Beta3*TC/ TSNDT +Beta4*GKD +Beta5*PE+ Beta6*Per20 + u ; (2)

GCN = Alpha + Beta1* Loaidaugia + Beta2*SLCB+Beta3*TC/ TSNDT +Beta4*GKD +Beta5*PE+ Beta6*Per20 + u ;(3)

SLTC = Alpha + Beta1* Loaidaugia + Beta2*SLCB+Beta3*TC/ TSNDT +Beta4*GKD +Beta5*PE+ Beta6*Per20 + u ;(4)

TGT = Alpha + Beta1* Loaidaugia + Beta2*SLCB+Beta3*TC/ TSNDT +Beta4*GKD +Beta5*PE+ Beta6*Per20 + u ; (4)

Sinh biến và Cải tiến mô hình:

Các mô hình giản đơn là khởi đầu tìm kiếm sự ràng buộc của các biến số đầu ra đối với các biến số đầu vào. Tùy vào mức độ hợp lý của của mô hình và mức ý nghĩa của tham số ước lượng cho các biến độc lập, dần loại bỏ các biến này hướng đến một ràng buộc mang ý nghĩa tốt hơn. Tuy nhiên,  các mô hình (1), (2), (3), (4) thực tế lại chưa thể phản ánh được những tác  động từ việc xác định mức giá khởi điểm cao hay thấp ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ thành công trong đợt chào bán. Sẽ có sự thay đối các biến số đầu vào mới cũng là các biến số tương đối ( không kèm đơn vị), chẳng hạn tyledk ( tỷ lệ đăng ký = KLDKM/SLCB), tyleTC( tỷ lệ thành công = SLTC/ TSNDT), log(PE) ~ (PEt/Pet-1)-1 ( biến số tương đối), Per20 (biến số tương đối), tyletrung ( tỷ lệ trúng = SLTC/ KLDKM / TSNDT)

GBQ = Alpha +Beta1*GKD+ Beta2*log(tyledk) + Beta3*log(tyleTC)+ Beta4*log(PE) + Beta5*Per20 +u; (5)

GTN = Alpha +Beta1*GKD+ Beta2*log(tyledk) + Beta3*log(tyleTC)+ Beta4*log(PE) + Beta5*Per20 +u; (6)

tyletrung = Alpha +Beta1*GKD+ Beta2*log(tyledk) + Beta3*log(tyleTC)+ Beta4*log(PE) + Beta5*Per20 +u; (7)

Thu thập dữ liệu và Lựa chọn mô hình

Số liệu được thu thập qua các đợt đấu giá IPO trong giai đoạn 2010-2017 trong đó trên sàn HSX tổng dố 190 đợt, HNX và UPCOM 257 đợt, Tổng số đợt đấu giá thực hiện nghiên cứu trong giai đoạn 447 đợt. 

Quá trình ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính thực hiện trên phần mềm R bằng việc kiểm tra khả năng có mặt của các biến tương đối mới được sinh dưới dạng tỷ lệ hoặc tỷ số ( không đi kèm đơn vị), mức độ giải thích từ mô hình, mức độ tương quan của các biến đầu vào và kiểm định các giả thiết mô hình và tham số, tiến hành loại bỏ dần các biến số không phù hợp và tìm khuôn mẫu mô hình hồi quy có khả năng giải thích và thực hiện dự báo đối với mức giá đấu bình quân, giá thấp nhất, giá cao nhất cũng như tỷ lệ trúng đối với mỗi đợt đấu giá.



III.2- Lý thuyết Cân bằng Nash

Giả sử có n (n>1) người (A1, A2, …,An) tham gia vào một cuộc bán đấu giá. Cách đánh giá của họ về giá trị vật đem bán là độc lập: người thứ nhất cho rằng giá trị là V1, người thứ hai đánh giá là V2, …, người thứ n đánh giá là Vn. V1, V2, …, Vn đều lớn hơn 0 và cùng bé hơn một giá trị M nào đó. SA1, SA2, …, San là các chiến lược tương ứng của họ. X[SA1(V1)]( chơi chiến lược SA1 trong việc tính đến V1 với giới hạn M sẽ cho kết quả là X[SA1(V1)], X[SA2(V2)],…, X[SAn(Vn)] lần lượt là giá đề nghị mua của từng người. Tất cả các giá được bỏ trong phong bì dán kín. Chúng ta sẽ quan sát xem người tham gia đấu giá của chúng ta, giả sử là A1, với suy nghĩ hợp lý là tìm cách tối đa hóa lợi ích của mình, sẽ quyết định ra sao trước khi chiếc phong bì của anh ta được dán kín và gửi đi. Nói cách khác, cần tìm ra En, ở đó, X[SA1(V1)] sẽ là câu trả lời tối ưu cho tất cả các chiến lược được chơi bở (n-1) đối thủ còn lại của A1.

Nếu mọi lựa chọn trong (n-1) lựa chọn thuộc tập {X[SA2(V2)], X[SA3(V3)],…, X[SA1(Vn)]}< X[SA1(V1)] thì A1 thắng; ngược lại, nếu chỉ cần bất kỳ một lựa chọn nào thuộc tập này > X[SA1(V1)] thì A1 thua. Do vậy, xác suất thắng cuộc (P) của A = [X[SA1(V1)]/M]^(n-1), IA1 = {V1- X[SA1(V1)]}*P, I’A1= [(-n/M^(n-1))*X^(n-1)[ SA1(V1)]]+[(V1/M^(n-1))*(n-1)*X^(n-2)[SA1(V1)]] -> I’A1=0 khi X[SA1(V1)]=V1*(n-1)/n, tức là IA1 đạt cực trị tại điểm này.

Do (n-1) đối thủ của A1 cũng đều có khả năng suy luân như A1 về chiến lược mà các đối thủ của họ sẽ sử dụng, suy ra:

EN=[X[SA1(V1)]=V1*(n-1)/n,X[SA2(V2)]=V2*(n-1)/n,…,X[SA(n-1)V(n-1))]=V(n-1)*(n-1)/n, , X[SA(n)(Vn)]=Vn*(n-1)/n]

Ở phần trước khi tiếp cận mô hình hồi quy thực hiện dự báo giá đấu bình quân và giá đấu thấp nhất, chúng ta có quan tâm rằng, giá ước tính là phụ thuộc vào một tỷ lệ đăng ký (tyledk) điều này tương đương với giá trị tương đối để xác định số đối thủ trên một đơn vị cổ phần. N đối thủ trong trường hợp này sẽ tương đương với tyledk = KLDKM/SLCB (Khối lượng đăng ký mua/ Số lượng chào bán), Giá trị M là mức chênh lệch cao nhất là người tham gia đấu giá có thể chấp nhận, mức chênh lệch bằng 0 tương ứng với mức giá khởi điểm, như vây M= Max(Giadau1)- GKD, và V1= Giadau1-GKD. Từ đây, có thể xác định được xác suất trúng tương ứng với mỗi mức giá đấu mà nhà đầu tư có thể trả. 

Cho ví dụ áp dụng việc sử dụng lý thuyết cân bằng Nash cho việc tính xác suất trúng đấu giá cho đợt đấu giá gần nhất của Tổng công ty Viglacere-CTCP, sàn HNX-UPCOM, ngày đấu 29/05/2017 như sau:

B1: Xác định khung giá đấu

Giá khởi điểm: 12.3

Giá định giá theo các phương pháp : M1=  11.739, M2 =15.680, M3=18.3 => M = Max(M1, M2,M3) = 18.3

B2: Giả định tỷ lệ tham gia đấu giá

Khối lượng đăng ký mua = 311 triệu, Số lượng chào bán = 120 triệu

N= Tyledk = 311/120=2.59

B3: Tính xác suất trúng

Giả định P(M) = 100%,  P(12.3)=0%.

Khi đó P(12.3)= (0/(18.3-12.3))^(2.59-1) = 0%

Giá đấu bình quân = (12.3+18.3)/2=15.3. Khi đó P(15.3)= ((15.3-12.3)/(18.3-12.3))^(2.59-1) = 33%

Để xác suất trúng tối thiểu đạt trên 50%, thì giá đấu sẽ tương ứng mức X= X= 0.5^(1/(2.59-1))*(18.3-12.3) +12.3 = 16.18

Tìm Giá đấu X để P(X)=80%. Khi đó X= 0.8^(1/(2.59-1))*(18.3-12.3) +12.3 =17.5.

Tương tự nếu P(X)=84.5%. Khi đó X = 17.7

B4: Khung giá đấu


Kết quả đấu giá cho giá trị bình quân đạt 16.175, Giá thấp nhất 15.4, phương pháp đơn giản tuy nhiên trả về mức giá bình quân trúng tương đối chính xác, tuy nhiên việc xác định M tức là khoảng chênh lệch đầu tiên và lớn nhất mà người tham gia đấu chấp nhận được là hết sức cần thiết.Tiến hành kiểm tra phương pháp tính cho hoạt động đấu giá trên sàn HNX&UPCOM trong năm 2017, giả định ban đầu chênh lệch M không vượt quá 50% GKD.

(tải ứng dụng tính giá đấu hợp lý- Cân bằng Nash- KentDO Model tại đây)

Post a Comment

0 Comments