Biên độ an toàn của Benjamin Graham là một khái niệm cốt lõi trong đầu tư, giúp bảo vệ nhà đầu tư trước sự biến động của thị trường và rủi ro không lường trước. Bài viết này giải thích tầm quan trọng của việc duy trì biên độ an toàn và cách nó giúp giảm thiểu rủi ro trong bối cảnh sự bất định luôn hiện hữu, từ đó đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt và bền vững hơn.
Hãy Thảo Luận Về Biên Độ An Toàn và Sự Bất Định
Một chủ đề thường được đề cập và tôi nghĩ rằng chưa được hiểu rõ là khái niệm “biên độ an toàn” trong đầu tư giá trị. Ý tưởng này xuất phát từ Benjamin Graham. Nhưng trước khi chúng ta đi sâu vào khái niệm này, tôi muốn giới thiệu qua về khái niệm sự bất định.
Trước khi tôi tiếp tục về biên độ an toàn, vui lòng nhấn nút tải xuống bên dưới để nhận phiên bản PDF của bài viết này mà bạn có thể mang theo.
Bạn Có Chắc Chắn Về Sự Bất Định Không?
Có một số khái niệm khác nhau liên quan đến sự bất định và một số trong số đó là ứng dụng trong đầu tư. Tôi sẽ tập trung vào sự bất định trong đo lường, điều này thường được sử dụng trong vật lý. Tôi sẽ tập trung vào nó vì liên quan đến độ chính xác trong đo lường và tôi nghĩ đây là một cách khá đơn giản để thảo luận về sự bất định và liên hệ nó với biên độ an toàn.
Tôi sẽ đưa ra định nghĩa sau về độ chính xác-Precision
Độ chính xác là phạm vi hoặc phân bố các giá trị thu được qua các lần đo lường lặp lại của cùng một thuộc tính.
Vì vậy, nếu tôi đo chiều dài của một cái bàn và tôi có một cái thước dây và tôi yêu cầu 100 người (những người biết cách sử dụng thước dây) đo, họ sẽ không nhận được kết quả chính xác giống nhau. Sẽ có một sự phân bố của các phép đo. Phạm vi hoặc phân bố của những phép đo này cho biết độ chính xác mà chúng ta có thể đạt được.
Nếu phạm vi nhỏ, chúng ta nói rằng nó chính xác hơn; nếu phạm vi lớn hơn, chúng ta nói rằng nó kém chính xác hơn. Mặc dù thước dây có thể có các vạch chia cách nhau 1/16 inch, điều đó không nhất thiết có nghĩa là mọi người sẽ đồng ý với nhau về việc đo chính xác trong phạm vi 1/16 inch. Nếu 100 người đo bàn, có thể có sự chênh lệch 1/16 inch, 1/8 inch hoặc thậm chí 3/16 inch về giá trị đo được. Nhưng tất cả đều sẽ đồng ý rằng kết quả đo của họ nằm trong một phạm vi giá trị nhất định.
Đó là độ chính xác!
Giả sử 100 người đo bàn và các kết quả đo được (chúng ta sẽ làm điều này dưới dạng số thập phân cho thuận tiện) nằm trong khoảng từ 59.8 đến 60.2 inch. Có nhiều cách để định nghĩa sự bất định.
Một cách là lấy toàn bộ phạm vi. Trong ví dụ của chúng ta, sự bất định sẽ là 0.4 inch (60.2-59.8). Một cách khác là lấy phạm vi từ giá trị trung bình (hoặc nửa giá trị trên), điều này sẽ là 0.2. Nói cách khác, chiều dài của cái bàn là 60.0 inch +/- 0.2 inch.
Một cách khác là tính độ lệch chuẩn của tất cả các phép đo. Điều này sẽ được so sánh với giá trị trung bình. (Thường giả định rằng các giá trị này tuân theo phân phối chuẩn, nhưng chúng ta sẽ bỏ qua vấn đề này.)
Bây giờ, thường thì bạn cần thực hiện một số phép tính với các phép đo của mình. Ví dụ, chúng ta có thể đo chiều dài và chiều rộng của bàn để xác định diện tích bề mặt. Nhưng độ chính xác của phép đo diện tích bề mặt của chúng ta là gì? Chà, nó chỉ có thể chính xác như các phép đo đã được đưa vào tính toán.
Hãy xem xét lại cái bàn của chúng ta và giả sử rằng đó là một cái bàn vuông và cả hai chiều đều được đo là 60 inch x 60 inch (+/- 0.2 inch mỗi chiều). Vậy diện tích bề mặt là bao nhiêu? Chà, 60 inch x 60 inch = 3600 inch vuông, phải không?
Nhưng thực tế, nó có thể chỉ là 59.8 inch ở cả hai chiều (hoặc 60.2 inch ở cả hai chiều), trong trường hợp này phạm vi diện tích bề mặt có thể là từ 3576.04 inch vuông đến 3624.04 inch vuông.
Có những cách để định lượng điều này một cách toán học (thường liên quan đến các phương trình vi phân) nhưng chúng ta không cần đến điều đó. Điểm mấu chốt là bất kỳ sự bất định nào trong phép đo cần được mang theo trong bất kỳ tính toán nào bạn thực hiện với phép đo đó.
Và đối với những ai nhớ đã dành thời gian trong lớp khoa học với số liệu có ý nghĩa (sig figs), điều này liên quan nhiều đến điều đó.
Điều Này Liên Quan Gì Đến Biên Độ An Toàn?
Vậy tất cả những điều về sự bất định này liên quan gì đến biên độ an toàn? Trước khi đi vào chi tiết, hãy xem qua khái niệm này.
Trong Chương 11 của cuốn “Nhà Đầu Tư Thông Minh”, Benjamin Graham trình bày công thức mà ông gọi là công thức “giá trị nội tại”. Công thức này được sử dụng như một mô hình sơ bộ để định giá cổ phiếu tăng trưởng. Công thức này như sau:
Trong đó, V là giá trị, E là thu nhập hiện tại (hoặc thu nhập bình quân) và G là tỷ lệ tăng trưởng dự kiến trong 7 đến 10 năm tới.
Ngay sau đó, ông giới thiệu khái niệm về biên độ an toàn.
Điều mà người định giá thực sự làm trong các trường hợp này là đưa ra một biên độ an toàn trong các tính toán của mình – tương tự như cách một kỹ sư thực hiện trong các thông số kỹ thuật cho một cấu trúc. Trên cơ sở này, việc mua bán sẽ đạt được mục tiêu đã đề ra của ông ấy (vào năm 1963, một lợi tức tổng thể tương lai là 7½% mỗi năm) ngay cả khi tỷ lệ tăng trưởng thực tế thấp hơn đáng kể so với dự báo trong công thức. Tất nhiên, nếu tỷ lệ này thực sự được thực hiện, nhà đầu tư sẽ chắc chắn tận hưởng một lợi tức bổ sung đáng kể.
Vậy điều này có nghĩa là gì?
Ý tưởng là bạn sẽ nhập vào một số con số trong công thức trên (cho thu nhập và tăng trưởng) và nó sẽ đưa ra một giá trị. Giả sử bạn nhập $1 cho thu nhập và 8% cho tăng trưởng:
V=$1×(8.5+2×8)=$24.50
Ý tưởng là mua ở mức giá thấp hơn $24.50. Bằng cách đó, nếu tỷ lệ tăng trưởng thấp hơn so với dự báo 8%, thì cũng không sao. Nếu tỷ lệ đó thực sự là 8% thì bạn sẽ có được một tỷ suất lợi tức tuyệt vời.
Nhưng tất cả điều này rất liên quan đến cuộc thảo luận về sự bất định của chúng ta ở trên. Độ chính xác của “đo lường” thu nhập hoặc tăng trưởng là gì? Trong tình huống của chúng ta, chúng ta đã giả định rằng tỷ lệ tăng trưởng là 8%. Thực tế, chúng ta không thể chính xác đến mức đó. Có thể khi chúng ta “đo lường” tỷ lệ tăng trưởng trong tương lai, nó thực sự là 8% +/- 1%. Trong trường hợp đó, giá trị là gì?
V=$1×(8.5+2×8±1)=$24.50±$2)
Vì vậy, nếu chúng ta rất tự tin rằng tỷ lệ tăng trưởng sẽ nằm trong khoảng từ 7-9%, chúng ta sẽ cần mua ở mức $22.50 để có một biên độ an toàn hợp lý.
Đáng tiếc là trong thế giới thực, chúng ta không thể chính xác đến mức đó. Thực tế là chúng ta không đo lường được tỷ lệ tăng trưởng!
Nhưng tôi nghĩ đây là ý tưởng mà Graham thực sự đã có trong đầu liên quan đến khái niệm biên độ an toàn của ông.
Hơn nữa, sự nhấn mạnh của Graham về bảng cân đối kế toán (đặc biệt là tài sản hiện tại) là bằng chứng cho điều này. Trong khi tăng trưởng thu nhập trong tương lai có thể rất bất định, giá trị của tiền mặt công ty đang nắm giữ, các khoản phải thu, và các tài sản tương tự khác thì được biết đến một cách chính xác hơn nhiều. Như Greenwald ghi chú trong cuốn “Đầu Tư Giá Trị: Từ Graham đến Buffett và Xa Hơn Nữa”:
Bắt đầu từ đầu bảng cân đối kế toán có một lợi thế khác. Khi chúng ta làm việc xuống danh sách tài sản từ tiền mặt ở trên cùng, mà giá trị của nó không thể nhầm lẫn, đến các tài sản vô hình như uy tín, mà giá trị của nó thường rất không chắc chắn, chúng ta tự nhiên nhận thức được sự giảm độ tin cậy của các giá trị được công bố. Bản thân Graham thích dựa hoàn toàn vào các tài sản hiện tại có thể được hiện thực hóa trong vòng một năm và giá trị kế toán của chúng không thay đổi nhiều so với số tiền thực tế có thể thu được khi bán chúng. Từ các tài sản hiện tại này, ông trừ đi tất cả các khoản nợ của công ty để đạt đến con số giá trị vốn lưu động nổi tiếng của mình.
Điều này thể hiện sự nhấn mạnh của Graham về tầm quan trọng của sự bất định trong việc định giá.
Một Số Điểm Tóm Tắt Nhanh
- Việc định giá không phải là một công việc quá chính xác. Chúng ta thậm chí không thực hiện các phép đo (như trong vật lý). Chúng ta làm những gì tôi thích gọi là “số liệu đoán mò” (luôn có mùi khó chịu).
- Mua ở mức giá có biên độ an toàn cho phép bạn có một chút linh hoạt trong trường hợp ước tính của bạn bị sai.
- Lượng biên độ an toàn bạn cần phụ thuộc vào mức độ chắc chắn (hoặc không chắc chắn) của định giá của bạn. Một số giao dịch là các giao dịch chênh lệch giá chính xác mà trong đó ít hoặc không cần biên độ. Ở phía bên kia là các cơ hội tăng trưởng cao mang tính đầu cơ. Việc định giá những thứ này rất nhạy cảm với các giả định ban đầu của bạn. Vì vậy, một biên độ an toàn cao hơn sẽ được yêu cầu.
Nguồn: somrh.blogspot.com/2013/06/uncertainty-and-margin-of-safety.html
