28 Tỷ số P/E

Việc phân tích có hệ thống định giá cổ phiếu ở các thị trường cận biên và mới nổi đòi hỏi sự tích hợp vững chắc giữa dữ liệu tài chính chất lượng cao, mô hình toán học chặt chẽ và hiểu biết sâu sắc về khuôn khổ pháp lý địa phương. Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam, tỷ số giá trên thu nhập (P/E) là công cụ chính để đánh giá kết quả hoạt động doanh nghiệp và tâm lý thị trường. Chương này trình bày các phương pháp định giá theo P/E, từ các thước đo trailing và forward theo từng doanh nghiệp đến các biến thể điều chỉnh theo chu kỳ và không đòn bẩy.

28.0.1 Lược đồ kỹ thuật và xây dựng biến

Mã định danh chính của cổ phiếu là symbol, thường là mã ba chữ cái viết hoa, tuy các chỉ số đặc biệt như E1VFVN30 (ETF) hay các chỉ số thị trường như HNX-INDEX và UPCOM-INDEX theo quy ước đặt tên riêng. Dữ liệu giá được phân loại theo kiểu OHLC, gồm giá ‘open’ (mở cửa), ‘high’ (cao nhất), ‘low’ (thấp nhất) và ‘close’ (đóng cửa). Cho mục đích định giá, ‘giá đóng cửa điều chỉnh’ được ưu tiên để tính đến các hành động doanh nghiệp như chia tách cổ phiếu và chi trả cổ tức.

Các biến kế toán trong sản phẩm Vietnam Fundamentals tuân theo một cách phân loại chuẩn hóa nhằm đối chiếu các chuẩn mực báo cáo khác nhau giữa các ngành. Việc đối chiếu này rất quan trọng vì các doanh nghiệp Việt Nam có thể có cách diễn giải khác nhau về doanh thu và lợi nhuận ròng theo Chuẩn mực Kế toán Việt Nam (VAS).

28.1 Các thước đo định giá P/E theo từng doanh nghiệp

Ở cấp độ từng doanh nghiệp, tỷ số P/E là thước đo cơ bản nhất cho biết nhà đầu tư sẵn sàng trả bao nhiêu cho mỗi đơn vị lợi nhuận hiện tại hoặc tương lai. Tuy nhiên, việc tính “E” (thu nhập) có thể có nhiều dạng, mỗi dạng cho một góc nhìn khác nhau về giá trị doanh nghiệp.

28.1.1 P/E trailing và phương pháp TTM

Tỷ số P/E trailing được tính bằng thu nhập đã báo cáo của bốn quý gần nhất, gọi là mười hai tháng gần nhất (Trailing Twelve Months, TTM). Trên thị trường Việt Nam, đây thường là thước đo mặc định do các sở giao dịch và báo chí tài chính công bố.

Biểu diễn toán học là:

\[ P/E_{Trailing} = \frac{P_t}{\sum_{i=0}^{3} EPS_{q-i}} \]

Trong đó $P_t$ là giá thị trường hiện tại và $EPS_{q-i}$ là thu nhập trên mỗi cổ phiếu của từng quý trong bốn quý gần nhất.

28.1.2 P/E forward và độ tin cậy của dự báo từ nhà phân tích

P/E forward chuyển trọng tâm từ kết quả quá khứ sang kỳ vọng tương lai bằng cách sử dụng dự báo thu nhập đồng thuận cho năm tài chính tới.

\[ P/E_{Forward} = \frac{P_t}{EPS_{forecasted, t+1}} \]

Ở Việt Nam, các dự báo này thường do bộ phận nghiên cứu của các công ty chứng khoán lớn như SSI, VCSC, MBS và FPTS lập ra. Các nhà phân tích này dựa vào báo cáo tài chính, các dự phóng, mô hình và đánh giá chủ quan về tâm lý thị trường để đưa ra ước tính. Tuy nhiên, độ chính xác của các dự báo này là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Đặc biệt, các nhà phân tích ở Việt Nam thường chịu ảnh hưởng của thiên lệch neo và điều chỉnh (anchoring and adjustment), trong đó họ dựa phần lớn vào số liệu quá khứ để dự báo tương lai rồi điều chỉnh không đủ.

Độ chính xác của dự báo thu nhập từ nhà phân tích ở Việt Nam chịu tác động đáng kể từ các đặc điểm quản trị công ty. Cụ thể, sở hữu nhà nước được phát hiện có tác động tiêu cực đến độ chính xác dự báo, trong khi sở hữu tổ chức có tác động tích cực. Điều này hàm ý rằng với các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước chi phối cao, vốn phổ biến trong các ngành chiến lược của Việt Nam, nhà nghiên cứu nên áp dụng mức chiết khấu cao hơn hoặc “hệ số điều chỉnh tùy ý” (fudge factor) cho các ước tính P/E forward từ nguồn đồng thuận.

28.1.3 Tỷ số giá trên thu nhập điều chỉnh theo chu kỳ (CAPE)

P/E Shiller, hay tỷ số CAPE, được thiết kế để làm mượt biến động của chu kỳ kinh doanh bằng cách dùng trung bình 10 năm của thu nhập đã điều chỉnh lạm phát. Với một thị trường như Việt Nam, từng trải qua những giai đoạn tăng trưởng cực mạnh rồi ổn định, tỷ số CAPE cho một cái nhìn về định giá ôn hòa hơn các thước đo trailing.

Việc tính toán đòi hỏi điều chỉnh thu nhập lịch sử theo Chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Dữ liệu CPI của Việt Nam được cập nhật hằng tháng và có từ tháng 1 năm 1996 đến đầu năm 2026, với tốc độ tăng trưởng trung bình theo năm xấp xỉ 12.2%.

\[ EPS_{real, t} = EPS_{nominal, t} \times \frac{CPI_{current}}{CPI_t} \]

\[ CAPE = \frac{P_t}{\frac{1}{10} \sum_{i=0}^{9} EPS_{real, t-i}} \]

Trong lịch sử, CPI của Việt Nam đạt mức cao nhất mọi thời đại là 28.3% so với cùng kỳ vào tháng 8 năm 2008 và mức thấp kỷ lục là -2.6% vào tháng 7 năm 2000. Những biến động cực đoan này có nghĩa là thu nhập danh nghĩa giữa thập niên 2000 không thể so sánh với thu nhập ngày nay nếu không có điều chỉnh Shiller. Nhà nghiên cứu phải lưu ý các năm gốc khác nhau mà Tổng cục Thống kê (GSO) sử dụng, như 2024=100, 2019=100 và 2014=100.

28.1.4 P/E không đòn bẩy và khung Leibowitz

Khái niệm tỷ số “P/E không đòn bẩy” cố gắng nhìn nhận định giá của một công ty độc lập với cơ cấu vốn của nó. Điều này đặc biệt phù hợp với thị trường Việt Nam, nơi mức nợ khác nhau đáng kể giữa các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và doanh nghiệp tư nhân. Nghiên cứu của Leibowitz (2002) nhấn mạnh rằng với nhà phân tích đầu tư, một công ty vốn đã có đòn bẩy, và nhiệm vụ là ước tính giá trị lý thuyết của nó bằng cách suy ra cấu trúc lợi nhuận cơ bản.

Theo Leibowitz, đòn bẩy luôn đẩy P/E về mức thấp hơn so với mức thu được từ công thức tăng trưởng Gordon tiêu chuẩn. Khi công ty vay thêm nợ, tỷ lệ chiết khấu thị trường dành cho vốn chủ sở hữu tăng lên để bù đắp rủi ro tăng thêm, và điều này làm nén bội số P/E. Ví dụ, một công ty không nợ có P/E lý thuyết bằng 30 có thể thấy P/E giảm xuống 23 khi tỷ lệ nợ là 40%, và xuống 20 khi tỷ lệ nợ là 50%.

P/E không đòn bẩy (thường được xấp xỉ bằng Giá trị doanh nghiệp trên EBIT hoặc EBITDA) có thể được tính từ các biến cơ bản:

\[ EV = (\text{Shares Outstanding} \times \text{Price}) + \text{Total Debt} - \text{Cash} \]

\[ P/E_{\text{Unlevered}} \approx \frac{EV}{EBIT \times (1 - \tau)} \]

Trong đó $\tau$ là thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp. Thuế suất CIT tiêu chuẩn ở Việt Nam là 20%, ổn định từ giữa thập niên 2010 nhưng sẽ chịu những sửa đổi mới theo Luật Thuế thu nhập doanh nghiệp được thông qua vào tháng 6 năm 2025.

28.2 Các kỹ thuật tổng hợp ở cấp thị trường

Tổng hợp các thước đo theo từng doanh nghiệp thành một P/E chỉ số cấp thị trường duy nhất là một việc phức tạp, đòi hỏi cân nhắc cẩn thận về trọng số và việc đưa vào các doanh nghiệp thua lỗ. Trên thị trường Việt Nam, hai chỉ số chính (tức là VN-Index và VN30) cung cấp các chuẩn tham chiếu cho kết quả hoạt động và định giá.

28.2.1 VN-Index: Tổng hợp theo trọng số vốn hóa

VN-Index là chỉ số trọng số theo vốn hóa của tất cả công ty niêm yết trên HOSE. Nó đóng vai trò chỉ báo rộng về sức khỏe thị trường, trong đó chỉ số tăng phản ánh sự tăng chung của giá cổ phiếu các công ty niêm yết.

Giá trị chỉ số được tính như sau:

\[ \text{VN-Index} = \frac{\sum (Price_i \times Shares_i)}{\text{Base Factor}} \times \text{Adjustment Factor} \]

Tương tự, P/E cấp chỉ số thường được tính bằng tổng vốn hóa thị trường chia cho tổng lợi nhuận ròng (thu nhập) của các thành phần.

\[ P/E_{Market} = \frac{\sum MarketCap_i}{\sum Earnings_i} \]

Tính đến đầu năm 2026, tổng vốn hóa thị trường của 701 công ty được theo dõi vào khoảng 8,629.8 nghìn tỷ VND, với tổng thu nhập là 588.9 nghìn tỷ VND, cho P/E trung vị xấp xỉ 14.7x.

28.2.2 VN30 và điều chỉnh tỷ lệ tự do chuyển nhượng

Chỉ số VN30 đại diện cho rổ 30 cổ phiếu lớn nhất và thanh khoản nhất trên HOSE, được sàng lọc qua các lớp tiêu chí về vốn hóa, tỷ lệ tự do chuyển nhượng (free-float) và khối lượng giao dịch. Khác với VN-Index rộng, VN30 áp dụng điều chỉnh free-float lên trọng số vốn hóa để bảo đảm chỉ những cổ phiếu có thể giao dịch tự do trên thị trường mới ảnh hưởng đến biến động của chỉ số.

Tỷ lệ free-float ($f$) được tính như sau:

$f = \frac{N - N_l}{N}$

Trong đó $N$ là tổng số cổ phiếu đang lưu hành và $N_l$ là số cổ phiếu bị hạn chế giao dịch (do nhà sáng lập, nhà nước hoặc đối tác chiến lược nắm giữ).

Khi tổng hợp P/E cho VN30, nhà nghiên cứu phải tính đến điều chỉnh này, vì nó phản ánh chính xác hơn định giá của tập hợp có thể đầu tư. Trên thị trường Việt Nam, một số ít cổ phiếu vốn hóa lớn có thể làm lệch đáng kể chỉ số rộng. Chẳng hạn, Vingroup (VIC) và các công ty liên quan đã có lúc chiếm gần một phần tư tổng trọng số của VN-Index, tạo ra thế lưỡng nan “closet indexing” cho các nhà quản lý quỹ. Loại bỏ các cổ phiếu có tác động lớn này có thể cho thấy một hồ sơ định giá khác hẳn; trong khi VN-Index có thể giao dịch ở mức 13x, thị trường không tính nhóm cổ phiếu liên quan đến VIC có thể gần 11x hơn.

28.2.3 Tổng hợp theo trung vị so với trung bình

Các nhà nghiên cứu định lượng thường ưu tiên P/E trung vị hơn P/E trung bình để giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai cực đoan (tức là các công ty có P/E cao bất thường do thu nhập thấp tạm thời hoặc các công ty “đắt” về mặt kỹ thuật vì kỳ vọng tăng trưởng cao). Bảng 28.1 trình bày các phương pháp tổng hợp khác nhau.

Bảng 28.1: Tổng hợp theo trung vị so với trung bình

Phương pháp tổng hợp	Định nghĩa toán học	Độ bền với giá trị ngoại lai
Trung bình đơn giản	$\frac{1}{n} \sum (P/E)_i$	Thấp (bị lệch mạnh bởi giá trị cực đoan)
Trung bình có trọng số	$\frac{\sum (Cap_i \times (P/E)_i)}{\sum Cap_i}$	Trung bình (bị lệch bởi định giá của cổ phiếu vốn hóa lớn)
Trung vị	$\text{Median}((P/E)_1, \dots, (P/E)_n)$	Cao (vững nhất cho tâm lý thị trường)
Tổng trên tổng	$\frac{\sum MarketCap_i}{\sum Earnings_i}$	Cao (chuẩn của các nhà cung cấp chỉ số)

Thị trường Việt Nam hiện đang giao dịch gần mức P/E trung bình 3 năm là 14.8x, cho thấy nhà đầu tư tương đối trung lập về các mức định giá hiện tại, kỳ vọng thu nhập tăng trưởng theo đúng tốc độ lịch sử.

28.3 Triển khai

28.3.1 Nạp và xử lý dữ liệu

28.3.2 Shiller CAPE

Shiller CAPE đòi hỏi một cách tiếp cận tinh vi hơn, bao gồm việc gộp dữ liệu thu nhập với chuỗi CPI hằng tháng.

28.4 Các yếu tố vĩ mô và quy định trong định giá

Tỷ số P/E không tồn tại trong chân không; nó chịu ảnh hưởng sâu sắc của môi trường kinh tế vĩ mô và khuôn khổ pháp lý mà các công ty hoạt động trong đó.

28.4.1 Vai trò của thuế thu nhập doanh nghiệp (CIT)

Thành phần thu nhập của tỷ số P/E là thước đo sau thuế. Ở Việt Nam, thuế suất CIT tiêu chuẩn là 20%. Tuy nhiên, đang có một thay đổi đáng kể với việc thông qua Luật Thuế thu nhập doanh nghiệp mới vào tháng 6 năm 2025, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 10 năm 2025. Luật này đưa ra:

Mức thuế suất 15% cho doanh nghiệp có doanh thu hằng năm không quá 3 tỷ VND.
Mức thuế suất 17% cho doanh nghiệp có doanh thu từ 3 đến 50 tỷ VND.
Duy trì các mức thuế suất cao hơn (lên đến 50%) cho các ngành dầu khí và tài nguyên khoáng sản.

Hơn nữa, Việt Nam đã áp dụng quy tắc Thuế tối thiểu toàn cầu (GMT) theo Trụ cột 2, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 2024, nhằm bảo vệ nguồn thu thuế khỏi các khoản đầu tư vào và ra nước ngoài. Những thay đổi này có nghĩa là P/E lịch sử có thể không so sánh trực tiếp được với các tỷ số trong tương lai đối với những công ty trước đây hưởng ưu đãi thuế hào phóng, vì thuế suất hiệu dụng có khả năng tăng đối với các công ty con đa quốc gia lớn hoạt động tại Việt Nam.

28.4.2 Các yếu tố vĩ mô quyết định: Lạm phát và lãi suất

Các chỉ số giá cổ phiếu, và mở rộng ra là tỷ số P/E, chịu ảnh hưởng mạnh của các yếu tố kinh tế vĩ mô cơ bản như lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất. Lãi suất đóng vai trò chi phí vốn của doanh nghiệp. Khi lãi suất giảm, chi phí vay giảm, làm tăng lợi nhuận doanh nghiệp và có thể nâng mức P/E mà nhà đầu tư sẵn sàng trả.

Tỷ giá hối đoái của đồng Việt Nam (VND) cũng đóng vai trò quan trọng. Đầu năm 2025, VND mất giá 1.33% từ đầu năm đến nay (YTD), phản ánh sự biến động về lộ trình cắt giảm lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang. Đồng nội tệ mất giá về bản chất có thể gây lạm phát, điều này có thể khiến Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thắt chặt chính sách tiền tệ, từ đó tạo áp lực giảm lên định giá cổ phiếu.

28.5 Tổng hợp các động lực định giá

Thị trường chứng khoán Việt Nam hiện đang trong trạng thái chuyển tiếp. Dù thị trường tăng trưởng mạnh mẽ—VN-Index tăng 38% trong một năm tính đến đầu năm 2026—nhà đầu tư vẫn trung lập về định giá chung, thể hiện qua việc thị trường tiệm cận mức P/E trung bình 3 năm là 14.8x. Sự trung lập này cho thấy nhà đầu tư kỳ vọng tăng trưởng thu nhập (dự báo 14% mỗi năm) theo kịp mức tăng giá.

Tuy nhiên, độ tin cậy của các định giá này vẫn phụ thuộc vào chất lượng công bố thông tin phi tài chính. Dù các công ty ngày càng bị luật pháp yêu cầu cung cấp thông tin phi tài chính, mức độ minh bạch vẫn ở mức trung bình (khoảng 58.5% các nội dung công bố bắt buộc). Do đó, nhà nghiên cứu phải cân bằng phân tích định lượng P/E với đánh giá định tính về quản trị công ty và các chiến lược bền vững. Các công ty tích hợp hiệu quả các nguyên tắc ESG được chỉ ra là chịu ít tác động tiêu cực hơn lên lợi nhuận bất thường của cổ phiếu trong những giai đoạn bất định, như đại dịch COVID-19.

28.6 Kết luận

Việc khảo sát định giá theo tỷ số P/E và cách tổng hợp trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy một bức tranh phức tạp, trong đó các thước đo truyền thống phải được điều chỉnh cho phù hợp với thực tế địa phương. Việc dựa vào các thước đo trailing, dù phổ biến, không tính đến tính chu kỳ và lịch sử lạm phát cao của nền kinh tế Việt Nam, một khoảng trống mà tỷ số Shiller CAPE lấp đầy hiệu quả thông qua chuẩn hóa điều chỉnh theo CPI. Hơn nữa, độ nhạy của P/E với cơ cấu vốn, như được xác định trong khung Leibowitz, nhấn mạnh sự cần thiết của các thước đo định giá không đòn bẩy trong một thị trường có các mô hình tài trợ doanh nghiệp đa dạng.

Việc tổng hợp các thước đo này thành các chỉ số cấp thị trường như VN-Index và VN30 đòi hỏi nhận thức về rủi ro tập trung và tầm quan trọng của điều chỉnh free-float. “Hiệu ứng Vingroup” cho thấy một hệ sinh thái doanh nghiệp đơn lẻ có thể làm lệch định giá toàn chỉ số như thế nào, đòi hỏi các nhà quản lý quỹ và nhà nghiên cứu phải có nhận thức về “closet indexing”.

Nhìn về phía trước, sự phát triển của môi trường pháp lý—cụ thể là luật CIT năm 2025 và Thuế tối thiểu toàn cầu—sẽ đưa thêm các biến số mới vào phương trình định giá. Xu hướng công bố thông tin phi tài chính chất lượng cao hơn và độ chính xác ngày càng tăng của dự báo từ nhà phân tích ở các doanh nghiệp có sở hữu tổ chức cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam đang dần trưởng thành, mang lại một môi trường minh bạch và dễ dự đoán hơn để áp dụng các kỹ thuật định giá định lượng nâng cao.

# Tỷ số P/E Việc phân tích có hệ thống định giá cổ phiếu ở các thị trường cận biên và mới nổi đòi hỏi sự tích hợp vững chắc giữa dữ liệu tài chính chất lượng cao, mô hình toán học chặt chẽ và hiểu biết sâu sắc về khuôn khổ pháp lý địa phương. Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam, tỷ số giá trên thu nhập (P/E) là công cụ chính để đánh giá kết quả hoạt động doanh nghiệp và tâm lý thị trường. Chương này trình bày các phương pháp định giá theo P/E, từ các thước đo trailing và forward theo từng doanh nghiệp đến các biến thể điều chỉnh theo chu kỳ và không đòn bẩy.  ### Lược đồ kỹ thuật và xây dựng biến Mã định danh chính của cổ phiếu là symbol, thường là mã ba chữ cái viết hoa, tuy các chỉ số đặc biệt như E1VFVN30 (ETF) hay các chỉ số thị trường như HNX-INDEX và UPCOM-INDEX theo quy ước đặt tên riêng. Dữ liệu giá được phân loại theo kiểu OHLC, gồm giá 'open' (mở cửa), 'high' (cao nhất), 'low' (thấp nhất) và 'close' (đóng cửa). Cho mục đích định giá, 'giá đóng cửa điều chỉnh' được ưu tiên để tính đến các hành động doanh nghiệp như chia tách cổ phiếu và chi trả cổ tức. Các biến kế toán trong sản phẩm Vietnam Fundamentals tuân theo một cách phân loại chuẩn hóa nhằm đối chiếu các chuẩn mực báo cáo khác nhau giữa các ngành. Việc đối chiếu này rất quan trọng vì các doanh nghiệp Việt Nam có thể có cách diễn giải khác nhau về doanh thu và lợi nhuận ròng theo Chuẩn mực Kế toán Việt Nam (VAS). ## Các thước đo định giá P/E theo từng doanh nghiệp Ở cấp độ từng doanh nghiệp, tỷ số P/E là thước đo cơ bản nhất cho biết nhà đầu tư sẵn sàng trả bao nhiêu cho mỗi đơn vị lợi nhuận hiện tại hoặc tương lai. Tuy nhiên, việc tính "E" (thu nhập) có thể có nhiều dạng, mỗi dạng cho một góc nhìn khác nhau về giá trị doanh nghiệp. ### P/E trailing và phương pháp TTM Tỷ số P/E trailing được tính bằng thu nhập đã báo cáo của bốn quý gần nhất, gọi là mười hai tháng gần nhất (Trailing Twelve Months, TTM). Trên thị trường Việt Nam, đây thường là thước đo mặc định do các sở giao dịch và báo chí tài chính công bố. Biểu diễn toán học là: $$ P/E_{Trailing} = \frac{P_t}{\sum_{i=0}^{3} EPS_{q-i}} $$ Trong đó $P_t$ là giá thị trường hiện tại và $EPS_{q-i}$ là thu nhập trên mỗi cổ phiếu của từng quý trong bốn quý gần nhất. ### P/E forward và độ tin cậy của dự báo từ nhà phân tích P/E forward chuyển trọng tâm từ kết quả quá khứ sang kỳ vọng tương lai bằng cách sử dụng dự báo thu nhập đồng thuận cho năm tài chính tới. $$ P/E_{Forward} = \frac{P_t}{EPS_{forecasted, t+1}} $$ Ở Việt Nam, các dự báo này thường do bộ phận nghiên cứu của các công ty chứng khoán lớn như SSI, VCSC, MBS và FPTS lập ra. Các nhà phân tích này dựa vào báo cáo tài chính, các dự phóng, mô hình và đánh giá chủ quan về tâm lý thị trường để đưa ra ước tính. Tuy nhiên, độ chính xác của các dự báo này là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Đặc biệt, các nhà phân tích ở Việt Nam thường chịu ảnh hưởng của thiên lệch neo và điều chỉnh (anchoring and adjustment), trong đó họ dựa phần lớn vào số liệu quá khứ để dự báo tương lai rồi điều chỉnh không đủ. Độ chính xác của dự báo thu nhập từ nhà phân tích ở Việt Nam chịu tác động đáng kể từ các đặc điểm quản trị công ty. Cụ thể, sở hữu nhà nước được phát hiện có tác động tiêu cực đến độ chính xác dự báo, trong khi sở hữu tổ chức có tác động tích cực. Điều này hàm ý rằng với các doanh nghiệp có tỷ lệ sở hữu nhà nước chi phối cao, vốn phổ biến trong các ngành chiến lược của Việt Nam, nhà nghiên cứu nên áp dụng mức chiết khấu cao hơn hoặc "hệ số điều chỉnh tùy ý" (fudge factor) cho các ước tính P/E forward từ nguồn đồng thuận. ### Tỷ số giá trên thu nhập điều chỉnh theo chu kỳ (CAPE) P/E Shiller, hay tỷ số CAPE, được thiết kế để làm mượt biến động của chu kỳ kinh doanh bằng cách dùng trung bình 10 năm của thu nhập đã điều chỉnh lạm phát. Với một thị trường như Việt Nam, từng trải qua những giai đoạn tăng trưởng cực mạnh rồi ổn định, tỷ số CAPE cho một cái nhìn về định giá ôn hòa hơn các thước đo trailing. Việc tính toán đòi hỏi điều chỉnh thu nhập lịch sử theo Chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Dữ liệu CPI của Việt Nam được cập nhật hằng tháng và có từ tháng 1 năm 1996 đến đầu năm 2026, với tốc độ tăng trưởng trung bình theo năm xấp xỉ 12.2%. $$ EPS_{real, t} = EPS_{nominal, t} \times \frac{CPI_{current}}{CPI_t} $$ $$ CAPE = \frac{P_t}{\frac{1}{10} \sum_{i=0}^{9} EPS_{real, t-i}} $$ Trong lịch sử, CPI của Việt Nam đạt mức cao nhất mọi thời đại là 28.3% so với cùng kỳ vào tháng 8 năm 2008 và mức thấp kỷ lục là -2.6% vào tháng 7 năm 2000. Những biến động cực đoan này có nghĩa là thu nhập danh nghĩa giữa thập niên 2000 không thể so sánh với thu nhập ngày nay nếu không có điều chỉnh Shiller. Nhà nghiên cứu phải lưu ý các năm gốc khác nhau mà Tổng cục Thống kê (GSO) sử dụng, như 2024=100, 2019=100 và 2014=100. ### P/E không đòn bẩy và khung Leibowitz Khái niệm tỷ số "P/E không đòn bẩy" cố gắng nhìn nhận định giá của một công ty độc lập với cơ cấu vốn của nó. Điều này đặc biệt phù hợp với thị trường Việt Nam, nơi mức nợ khác nhau đáng kể giữa các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và doanh nghiệp tư nhân. Nghiên cứu của @leibowitz2002levered nhấn mạnh rằng với nhà phân tích đầu tư, một công ty vốn đã có đòn bẩy, và nhiệm vụ là ước tính giá trị lý thuyết của nó bằng cách suy ra cấu trúc lợi nhuận cơ bản. Theo Leibowitz, đòn bẩy luôn đẩy P/E về mức thấp hơn so với mức thu được từ công thức tăng trưởng Gordon tiêu chuẩn. Khi công ty vay thêm nợ, tỷ lệ chiết khấu thị trường dành cho vốn chủ sở hữu tăng lên để bù đắp rủi ro tăng thêm, và điều này làm nén bội số P/E. Ví dụ, một công ty không nợ có P/E lý thuyết bằng 30 có thể thấy P/E giảm xuống 23 khi tỷ lệ nợ là 40%, và xuống 20 khi tỷ lệ nợ là 50%. P/E không đòn bẩy (thường được xấp xỉ bằng Giá trị doanh nghiệp trên EBIT hoặc EBITDA) có thể được tính từ các biến cơ bản: $$ EV = (\text{Shares Outstanding} \times \text{Price}) + \text{Total Debt} - \text{Cash} $$ $$ P/E_{\text{Unlevered}} \approx \frac{EV}{EBIT \times (1 - \tau)} $$ Trong đó $\tau$ là thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp. Thuế suất CIT tiêu chuẩn ở Việt Nam là 20%, ổn định từ giữa thập niên 2010 nhưng sẽ chịu những sửa đổi mới theo Luật Thuế thu nhập doanh nghiệp được thông qua vào tháng 6 năm 2025. ## Các kỹ thuật tổng hợp ở cấp thị trường Tổng hợp các thước đo theo từng doanh nghiệp thành một P/E chỉ số cấp thị trường duy nhất là một việc phức tạp, đòi hỏi cân nhắc cẩn thận về trọng số và việc đưa vào các doanh nghiệp thua lỗ. Trên thị trường Việt Nam, hai chỉ số chính (tức là VN-Index và VN30) cung cấp các chuẩn tham chiếu cho kết quả hoạt động và định giá. ### VN-Index: Tổng hợp theo trọng số vốn hóa VN-Index là chỉ số trọng số theo vốn hóa của tất cả công ty niêm yết trên HOSE. Nó đóng vai trò chỉ báo rộng về sức khỏe thị trường, trong đó chỉ số tăng phản ánh sự tăng chung của giá cổ phiếu các công ty niêm yết. Giá trị chỉ số được tính như sau: $$ \text{VN-Index} = \frac{\sum (Price_i \times Shares_i)}{\text{Base Factor}} \times \text{Adjustment Factor} $$ Tương tự, P/E cấp chỉ số thường được tính bằng tổng vốn hóa thị trường chia cho tổng lợi nhuận ròng (thu nhập) của các thành phần. $$ P/E_{Market} = \frac{\sum MarketCap_i}{\sum Earnings_i} $$ Tính đến đầu năm 2026, tổng vốn hóa thị trường của 701 công ty được theo dõi vào khoảng 8,629.8 nghìn tỷ VND, với tổng thu nhập là 588.9 nghìn tỷ VND, cho P/E trung vị xấp xỉ 14.7x. ### VN30 và điều chỉnh tỷ lệ tự do chuyển nhượng Chỉ số VN30 đại diện cho rổ 30 cổ phiếu lớn nhất và thanh khoản nhất trên HOSE, được sàng lọc qua các lớp tiêu chí về vốn hóa, tỷ lệ tự do chuyển nhượng (free-float) và khối lượng giao dịch. Khác với VN-Index rộng, VN30 áp dụng điều chỉnh free-float lên trọng số vốn hóa để bảo đảm chỉ những cổ phiếu có thể giao dịch tự do trên thị trường mới ảnh hưởng đến biến động của chỉ số. Tỷ lệ free-float ($f$) được tính như sau: $f = \frac{N - N_l}{N}$ Trong đó $N$ là tổng số cổ phiếu đang lưu hành và $N_l$ là số cổ phiếu bị hạn chế giao dịch (do nhà sáng lập, nhà nước hoặc đối tác chiến lược nắm giữ). Khi tổng hợp P/E cho VN30, nhà nghiên cứu phải tính đến điều chỉnh này, vì nó phản ánh chính xác hơn định giá của tập hợp có thể đầu tư. Trên thị trường Việt Nam, một số ít cổ phiếu vốn hóa lớn có thể làm lệch đáng kể chỉ số rộng. Chẳng hạn, Vingroup (VIC) và các công ty liên quan đã có lúc chiếm gần một phần tư tổng trọng số của VN-Index, tạo ra thế lưỡng nan "closet indexing" cho các nhà quản lý quỹ. Loại bỏ các cổ phiếu có tác động lớn này có thể cho thấy một hồ sơ định giá khác hẳn; trong khi VN-Index có thể giao dịch ở mức 13x, thị trường không tính nhóm cổ phiếu liên quan đến VIC có thể gần 11x hơn. ### Tổng hợp theo trung vị so với trung bình Các nhà nghiên cứu định lượng thường ưu tiên P/E trung vị hơn P/E trung bình để giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai cực đoan (tức là các công ty có P/E cao bất thường do thu nhập thấp tạm thời hoặc các công ty "đắt" về mặt kỹ thuật vì kỳ vọng tăng trưởng cao). @tbl-valuation-median-vs-mean-agg trình bày các phương pháp tổng hợp khác nhau. | | | | |---------------------|--------------------------|--------------------------| | **Phương pháp tổng hợp** | **Định nghĩa toán học** | **Độ bền với giá trị ngoại lai** | | Trung bình đơn giản | $\frac{1}{n} \sum (P/E)_i$ | Thấp (bị lệch mạnh bởi giá trị cực đoan) | | Trung bình có trọng số | $\frac{\sum (Cap_i \times (P/E)_i)}{\sum Cap_i}$ | Trung bình (bị lệch bởi định giá của cổ phiếu vốn hóa lớn) | | Trung vị | $\text{Median}((P/E)_1, \dots, (P/E)_n)$ | Cao (vững nhất cho tâm lý thị trường) | | Tổng trên tổng | $\frac{\sum MarketCap_i}{\sum Earnings_i}$ | Cao (chuẩn của các nhà cung cấp chỉ số) | : Tổng hợp theo trung vị so với trung bình {#tbl-valuation-median-vs-mean-agg} Thị trường Việt Nam hiện đang giao dịch gần mức P/E trung bình 3 năm là 14.8x, cho thấy nhà đầu tư tương đối trung lập về các mức định giá hiện tại, kỳ vọng thu nhập tăng trưởng theo đúng tốc độ lịch sử. ## Triển khai ### Nạp và xử lý dữ liệu ```{python} #| eval: false #| include: false import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Fetching fundamental data from Datacore.vn API def get_datacore_data(symbol, start_date, end_date): # This pseudocode represents a call to the Datacore # Returns a DataFrame with columns: ['date', 'close', 'eps', 'debt', 'equity'] pass # Calculation of Trailing P/E df['trailing_pe'] = df['close'] / df['eps_ttm'] ``` ### Shiller CAPE Shiller CAPE đòi hỏi một cách tiếp cận tinh vi hơn, bao gồm việc gộp dữ liệu thu nhập với chuỗi CPI hằng tháng. ```{python} #| eval: false #| include: false # Assuming cpi_df contains GSO monthly CPI data def calculate_cape(df, cpi_df): df = pd.merge(df, cpi_df, on='date', how='left') # Inflation adjust earnings latest_cpi = cpi_df['cpi'].iloc[-1] df['real_eps'] = df['eps'] * (latest_cpi / df['cpi']) # 10-year rolling average df['avg_eps_10y'] = df['real_eps'].rolling(window=120).mean() df['shiller_pe'] = df['close'] / df['avg_eps_10y'] return df ``` ```{python} #| eval: false #| include: false import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # Assuming your data is already loaded as dataframes: # df_pe: contains columns for date/year_quarter and the different P/E metrics # Expected columns: 'year_quarter', 'shiller_long_term_pe', 'pe_trailing_12m', # 'unlevered_pe_trailing_12m', 'forward_pe' # For sectors: 'year_quarter', 'median_pe_energy', 'median_pe_financials', 'median_pe_infotech' # ============================================================================ # PLOT 1: Various types of P/E Ratio for VNI ("P/E>0" method) # ============================================================================ fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7)) # Plot each P/E series ax.plot(df_pe['year_quarter'], df_pe['shiller_long_term_pe'], linewidth=2, color='#0047AB', label='Shiller Long-Term P/E') ax.plot(df_pe['year_quarter'], df_pe['pe_trailing_12m'], linewidth=2, color='#DC143C', label='P/E, Trailing 12 months') ax.plot(df_pe['year_quarter'], df_pe['unlevered_pe_trailing_12m'], linewidth=2, color='#20B2AA', label='Unlevered P/E, Trailing 12 month') ax.plot(df_pe['year_quarter'], df_pe['forward_pe'], linewidth=2, color='#8B7355', label='Forward P/E') # Formatting ax.set_xlabel('Year-Quarter', fontsize=11) ax.set_ylabel('Value of P/E', fontsize=11) ax.set_title('Various types of P/E Ratio for S&P 500 ("P/E>0" method)', fontsize=12, fontweight='bold') ax.legend(loc='upper left', fontsize=10, frameon=True) ax.grid(True, alpha=0.3) ax.set_ylim(bottom=0, top=50) # Rotate x-axis labels for readability plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.tight_layout() plt.savefig('pe_ratios_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # ============================================================================ # PLOT 2: Median Shiller's P/E Ratio for sample sectors # ============================================================================ fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7)) # Plot each sector ax.plot(df_sectors['year_quarter'], df_sectors['median_pe_energy'], linewidth=2, color='#0047AB', label='Median P/E for Energy') ax.plot(df_sectors['year_quarter'], df_sectors['median_pe_financials'], linewidth=2, color='#DC143C', label='Median P/E for Financials') ax.plot(df_sectors['year_quarter'], df_sectors['median_pe_infotech'], linewidth=2, color='#20B2AA', label='Median P/E for InformationTech') # Formatting ax.set_xlabel('Year-Quarter', fontsize=11) ax.set_ylabel('P/E Ratio', fontsize=11) ax.set_title("Median Shiller's P/E Ratio for sample S&P sectors", fontsize=12, fontweight='bold') ax.legend(loc='upper left', fontsize=10, frameon=True) ax.grid(True, alpha=0.3) ax.set_ylim(bottom=0, top=40) # Rotate x-axis labels for readability plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.tight_layout() plt.savefig('sector_pe_ratios.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # ============================================================================ # OPTIONAL: Helper function to calculate Shiller P/E from raw data # ============================================================================ def calculate_shiller_pe(df, price_col, earnings_col, window=10): """ Calculate Shiller P/E ratio (CAPE - Cyclically Adjusted P/E) Parameters: ----------- df : pandas DataFrame Input data with price and earnings columns price_col : str Column name for stock prices earnings_col : str Column name for earnings window : int Number of years for averaging earnings (default 10) Returns: -------- pandas Series Shiller P/E ratio """ # Calculate real earnings (inflation-adjusted, if needed) rolling_earnings = df[earnings_col].rolling(window=window*4).mean() # 4 quarters per year # Calculate Shiller P/E shiller_pe = df[price_col] / rolling_earnings return shiller_pe def calculate_pe_filtering_negatives(df, price_col, earnings_col, window=4): """ Calculate P/E ratio excluding negative earnings (method 2) Parameters: ----------- df : pandas DataFrame Input data price_col : str Column name for stock prices earnings_col : str Column name for earnings window : int Rolling window for averaging (in quarters) Returns: -------- pandas Series P/E ratio with negative earnings excluded """ # Create a copy to avoid modifying original df_calc = df.copy() # Set negative earnings to NaN df_calc.loc[df_calc[earnings_col] <= 0, earnings_col] = np.nan # Calculate rolling mean (excluding NaNs) rolling_earnings = df_calc[earnings_col].rolling(window=window, min_periods=1).mean() # Calculate P/E pe_ratio = df_calc[price_col] / rolling_earnings return pe_ratio # ============================================================================ # OPTIONAL: Example data structure and usage # ============================================================================ # If you need to load data from a CSV file: # df_pe = pd.read_csv('your_pe_data.csv', parse_dates=['year_quarter']) # df_sectors = pd.read_csv('your_sector_data.csv', parse_dates=['year_quarter']) # If you're calculating from raw price and earnings data: # df_pe['shiller_long_term_pe'] = calculate_shiller_pe(df_pe, 'vni_price', 'vni_earnings_10yr_avg') # df_pe['pe_trailing_12m'] = calculate_pe_filtering_negatives(df_pe, 'vni_price', 'vni_earnings_12m') ``` ## Các yếu tố vĩ mô và quy định trong định giá Tỷ số P/E không tồn tại trong chân không; nó chịu ảnh hưởng sâu sắc của môi trường kinh tế vĩ mô và khuôn khổ pháp lý mà các công ty hoạt động trong đó. ### Vai trò của thuế thu nhập doanh nghiệp (CIT) Thành phần thu nhập của tỷ số P/E là thước đo sau thuế. Ở Việt Nam, thuế suất CIT tiêu chuẩn là 20%. Tuy nhiên, đang có một thay đổi đáng kể với việc thông qua Luật Thuế thu nhập doanh nghiệp mới vào tháng 6 năm 2025, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 10 năm 2025. Luật này đưa ra: - Mức thuế suất 15% cho doanh nghiệp có doanh thu hằng năm không quá 3 tỷ VND. - Mức thuế suất 17% cho doanh nghiệp có doanh thu từ 3 đến 50 tỷ VND. - Duy trì các mức thuế suất cao hơn (lên đến 50%) cho các ngành dầu khí và tài nguyên khoáng sản. Hơn nữa, Việt Nam đã áp dụng quy tắc Thuế tối thiểu toàn cầu (GMT) theo Trụ cột 2, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 2024, nhằm bảo vệ nguồn thu thuế khỏi các khoản đầu tư vào và ra nước ngoài. Những thay đổi này có nghĩa là P/E lịch sử có thể không so sánh trực tiếp được với các tỷ số trong tương lai đối với những công ty trước đây hưởng ưu đãi thuế hào phóng, vì thuế suất hiệu dụng có khả năng tăng đối với các công ty con đa quốc gia lớn hoạt động tại Việt Nam. ### Các yếu tố vĩ mô quyết định: Lạm phát và lãi suất Các chỉ số giá cổ phiếu, và mở rộng ra là tỷ số P/E, chịu ảnh hưởng mạnh của các yếu tố kinh tế vĩ mô cơ bản như lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất. Lãi suất đóng vai trò chi phí vốn của doanh nghiệp. Khi lãi suất giảm, chi phí vay giảm, làm tăng lợi nhuận doanh nghiệp và có thể nâng mức P/E mà nhà đầu tư sẵn sàng trả. Tỷ giá hối đoái của đồng Việt Nam (VND) cũng đóng vai trò quan trọng. Đầu năm 2025, VND mất giá 1.33% từ đầu năm đến nay (YTD), phản ánh sự biến động về lộ trình cắt giảm lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang. Đồng nội tệ mất giá về bản chất có thể gây lạm phát, điều này có thể khiến Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thắt chặt chính sách tiền tệ, từ đó tạo áp lực giảm lên định giá cổ phiếu. ## Tổng hợp các động lực định giá Thị trường chứng khoán Việt Nam hiện đang trong trạng thái chuyển tiếp. Dù thị trường tăng trưởng mạnh mẽ—VN-Index tăng 38% trong một năm tính đến đầu năm 2026—nhà đầu tư vẫn trung lập về định giá chung, thể hiện qua việc thị trường tiệm cận mức P/E trung bình 3 năm là 14.8x. Sự trung lập này cho thấy nhà đầu tư kỳ vọng tăng trưởng thu nhập (dự báo 14% mỗi năm) theo kịp mức tăng giá. Tuy nhiên, độ tin cậy của các định giá này vẫn phụ thuộc vào chất lượng công bố thông tin phi tài chính. Dù các công ty ngày càng bị luật pháp yêu cầu cung cấp thông tin phi tài chính, mức độ minh bạch vẫn ở mức trung bình (khoảng 58.5% các nội dung công bố bắt buộc). Do đó, nhà nghiên cứu phải cân bằng phân tích định lượng P/E với đánh giá định tính về quản trị công ty và các chiến lược bền vững. Các công ty tích hợp hiệu quả các nguyên tắc ESG được chỉ ra là chịu ít tác động tiêu cực hơn lên lợi nhuận bất thường của cổ phiếu trong những giai đoạn bất định, như đại dịch COVID-19. ## Kết luận Việc khảo sát định giá theo tỷ số P/E và cách tổng hợp trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy một bức tranh phức tạp, trong đó các thước đo truyền thống phải được điều chỉnh cho phù hợp với thực tế địa phương. Việc dựa vào các thước đo trailing, dù phổ biến, không tính đến tính chu kỳ và lịch sử lạm phát cao của nền kinh tế Việt Nam, một khoảng trống mà tỷ số Shiller CAPE lấp đầy hiệu quả thông qua chuẩn hóa điều chỉnh theo CPI. Hơn nữa, độ nhạy của P/E với cơ cấu vốn, như được xác định trong khung Leibowitz, nhấn mạnh sự cần thiết của các thước đo định giá không đòn bẩy trong một thị trường có các mô hình tài trợ doanh nghiệp đa dạng. Việc tổng hợp các thước đo này thành các chỉ số cấp thị trường như VN-Index và VN30 đòi hỏi nhận thức về rủi ro tập trung và tầm quan trọng của điều chỉnh free-float. "Hiệu ứng Vingroup" cho thấy một hệ sinh thái doanh nghiệp đơn lẻ có thể làm lệch định giá toàn chỉ số như thế nào, đòi hỏi các nhà quản lý quỹ và nhà nghiên cứu phải có nhận thức về "closet indexing". Nhìn về phía trước, sự phát triển của môi trường pháp lý—cụ thể là luật CIT năm 2025 và Thuế tối thiểu toàn cầu—sẽ đưa thêm các biến số mới vào phương trình định giá. Xu hướng công bố thông tin phi tài chính chất lượng cao hơn và độ chính xác ngày càng tăng của dự báo từ nhà phân tích ở các doanh nghiệp có sở hữu tổ chức cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam đang dần trưởng thành, mang lại một môi trường minh bạch và dễ dự đoán hơn để áp dụng các kỹ thuật định giá định lượng nâng cao.