Dành cho những người bắt đầu tự học Thẩm định giá

Trong truyện kiếm hiệp Kim Dung, "tẩu hỏa nhập ma" là trạng thái mà người luyện võ không đúng phương pháp dẫn đến hiện tượng tâm thần hoang tưởng dần dần sẽ trở nên điên dại. Người luyện công bị lâm vào trạng thái khủng hoảng tinh thần và đảo lộn hết các trạng thái sinh lý, không chỉ điên loạn mà còn có thể mất mạng, nó là điều đại kỵ của võ lâm. 

Là một người thích tự học, ngày trước tôi phải trả giá bằng rất nhiều năm tự mày mò, download, đi mua đủ thứ tài liệu trên đời (miễn thấy tên hay hay), và khóa học nào cũng nhảy vô xem. Vì không có kiến thức nền, tôi không phân biệt được cuốn sách nào nên đọc, cuốn nào chỉ trùng lặp mất thời gian, video nào đáng xem hay chỉ tào lao câu view giật tít còn nội dung sơ sài, câu giờ, sáo rỗng. Thế rồi tôi bị tẩu hỏa nhập ma khi tự đưa chân vào ma trận hàng triệu cuốn sách, tài liệu, nghiên cứu, bài giảng, hàng trăm nghìn video của đủ mọi tác giả. Tôi còn nghĩ mình không thể học nổi bộ môn này, sao ai cũng pro quá vậy mà mình đọc sách hoài vẫn chưa hiểu, hoặc tưởng mình hiểu cái thực ra không hiểu. Thời gian có hạn mà sách tải về tới vài chục GB, đọc chắc hết đời quá. Mỗi cuốn sách ngày đó, tôi chỉ đọc được vài trang đầu là bỏ. Tôi cũng biết nhiều bạn có thú vui sưu tầm sách, sách gì cũng có, tài liệu gì cũng đi xin, nhưng rồi chẳng bao giờ đọc quá được 2 chương (vì chương 3 trở đi thường khó đọc hơn 😅). Nhiều người cố ép bản thân phải đọc thì bắt đầu có dấu hiệu "tẩu hỏa nhập ma" - tinh thần bấn loạn hoang mang, sốt ruột vì càng đọc càng rối, khó hiểu, tự thất vọng, chán nản thậm chí tức giận với chính bản thân mình và người khác, cuộc sống mất cân bằng do dành quá nhiều thời gian đọc không có kết quả (có một bộ phận khác thì đổ lỗi cho sách chỉ lý thuyết suông, không áp dụng được, không đáng đọc/không thèm đọc để né tránh thực tế là đọc không hiểu). Tất nhiên sách mà tôi nói ở đây không phải sách self-help, những quyển dạng tự sự, hồi ký hay sách truyền cảm hứng - những thể loại sách rất dễ đọc vì có cốt truyện và nút thắt nút mở gay cấn ly kỳ. Những loại sách này không phải sách chuyên ngành và kiến thức trong những cuốn đó bị sai rất nhiều, do vậy nó mới được phân loại là sách self-help, vì mục đích là truyền cảm hứng, thôi thúc người đọc mà thôi. Nhưng đáng sợ nhất là một bộ phận không nhỏ coi kiến thức kinh tế, tài chính trong đó là chuẩn mực và áp dụng.

Sau này tôi mới biết, cũng như tập võ không thể chỉ chăm chăm tìm kiếm tài liệu có tiêu đề chứa từ khóa "Võ/luyện võ" để tập mỗi đấm, đá, đỡ mà phải tập cả các bài bổ trợ từ độ bền (nhảy dây, chạy), chịu đòn, phản xạ, tốc độ (đấm bóng, mộc nhân, buộc cao su vào tay, đeo tạ vào chân), luyện cổ tay (dùng chày đập vào lốp xe cont). Học TĐG cũng không thể cứ chăm chăm đi tìm các tài liệu có từ khóa "thẩm định giá" hay "valuation". Đây là một lỗi sai rất phổ biến khi các bạn đi tìm tài liệu hay tìm khóa học, và cả đi học. Thẩm định giá là ngành tổng hợp, bạn không thể học và hiểu TĐG mà không học các môn bổ trợ. Nhiều bạn chỉ tìm những từ khóa có chữ thẩm định giá, nên chẳng bao giờ tìm đúng những cái các bạn cần, thành ra toàn nhờ tôi tìm tài liệu hộ, rồi bảo "thầy đúng là thư viện di động chạy cơm" 😒. Có những bạn khi học excel thì cũng đòi hỏi tên khóa học phải có chữ "excel cho thẩm định giá" hoặc liên quan tới thẩm định giá mới học cơ 😆 (chắc nhảy dây cũng phải có nhánh nhảy dây cho dân boxing thì dân boxing mới tập). Những bạn thẩm định viên từng học lớp Excel cơ bản của tôi chắc sẽ hiểu lợi ích của những gì tôi chọn lọc và đưa vào khóa học, chứ nó không nằm ở cái tên. 

Nhiều bạn hay tự tin rằng chỉ cần học thẳng các video của chuyên gia hàng đầu, đọc các giáo trình hàng đầu, đọc các tài liệu bằng cách google dịch là có thể từ zero to hero. Điều này đúng, nếu bạn là thiên tài hoặc thần đồng, hoặc lĩnh vực bạn tìm hiểu quá đơn giản. Còn nếu bạn không phải thiên tài, và nếu đây là một lĩnh vực phức tạp thì bạn sẽ phải có một nền tảng cơ bản nhất định mới có thể đọc hiểu. Bạn cứ thử tìm 1 video dạy sơn bàn ghế gỗ trên youtube và thử mua giấy nhám, aceton, chổi, lăn, sơn về sơn thử, bạn sẽ thấy ngay việc học từ những nguồn như vậy khác học bài bản từ giáo viên kèm cặp thế nào. Không ai thành nghề mộc từ việc xem youtube và làm theo (nếu là nữ, bạn thử tìm 1 video dạy nấu ăn và làm theo xem sản phẩm thế nào, lại bảo là sao làm y trên mạng mà ăn dở quá 😅. Thường chỉ những bạn đã có nền tảng cơ bản về nấu nướng và có chút tay nghề, lên mạng học món mới nâng cao thì phù hợp).

Tôi chưa nói tới các tài liệu textbook nổi tiếng, nghiên cứu đạt giải Nobel, hay các bài giảng từ giáo sư nổi tiếng có phụ đề tiếng Anh và được google translate sang tiếng Việt có đúng hay không.

Hãy tưởng tượng bạn là một người chưa có nền tảng tài chính vững chắc (hoặc chưa từng học tài chính), hoặc từng học nhưng chỉ quen đọc, học tài liệu tiếng Việt có sẵn được người khác dịch/viết lại. Giả sử bạn tìm thấy một tài liệu rất hay là “Hướng dẫn đầu tư điện gió: Tài chính và định giá điện gió” của GIZ, do các chuyên gia Bộ Công thương dịch (đừng vội chê, các công chức đều được du học ở các trường ĐH hàng đầu tại các quốc gia nói tiếng Anh). GIZ thì nổi tiếng quá rồi, tài liệu rất chi tiết. Bạn quyết định dành thời gian tự đọc và nghiên cứu tài liệu này. Bạn sẽ hiểu thế nào khi đọc tới đoạn sau:

(Trang 135, Phần 4 – Định giá điện gió, Hướng dẫn đầu tư điện gió, GIZ)

Hãy chú ý tài liệu ký hiệu Rd = tỷ lệ nợ, Re = tỷ lệ vốn (tất nhiên mỗi tài liệu có cách ký hiệu khác nhau, chẳng hạn ở đây Rt là thuế suất, không phải Tc, nên bạn không suy đoán ý nghĩa dựa vào ký hiệu Re, Rd mà phải dựa vào giải thích ký hiệu). Là một người không chuyên sâu về tài chính, bạn sẽ nghĩ, ồ có gì mà khó hiểu, họ đã viết rất cụ thể là tỷ lệ nợ mà. Chẳng phải học Đại học, trong tiêu chuẩn, người ta vẫn hay nói tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E), tỷ lệ nợ trong tổng nguồn vốn (D/V) đó sao. Ở đây nguồn vốn có vốn chủ sở hữu và vốn vay, như vậy Rd là tỷ lệ nợ, còn Re là tỷ lệ vốn cổ phần. Có gì mà phải chú ý. Tư duy dẫn dắt hành động. Cái sai của bạn nảy sinh khi ứng dụng dựa trên cách hiểu sơ sài như vậy.

Hãy xem bản gốc tiếng Anh

Nguyên bản Rd = Debt rate và Re = Equity Rate. Từ Rate bị dịch kiểu word by word dịch thành “tỷ lệ”, nhưng trong văn cảnh này, ta phải dịch Rd là lãi suất nợ vay còn Re là tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu, chứ không thể hiểu là “tỷ lệ” theo nghĩa tỷ trọng của nợ (hoặc vốn chủ sở hữu) trong số tổng nào đó. Vì "rate" được dịch là "tỷ lệ" nên Rc trong bản tiếng Việt được giải thích là tỷ lệ doanh nghiệp - nghe rất vô nghĩa, và cũng không ai biết cách xác định "tỷ lệ doanh nghiệp" kiểu gì. Những ai đọc tài liệu tài chính bằng tiếng Anh đều hiểu risk-free rate là lãi suất phi rủi ro hoặc tỷ suất sinh lời phi rủi ro, chẳng ai lại dịch là tỷ lệ phi rủi ro cả. Tương tự, tax rate bạn nên dịch là “thuế suất” thay vì “tỷ lệ thuế”; DSCR (Debt-Service Coverage Ratio) không phải là tỷ suất khả năng trả nợ (nghe rất tối nghĩa), mà phải là tỷ số (hoặc chỉ số) khả năng trả nợ.

Thật tai hại nếu đọc hiểu theo kiểu nghĩa đen từ google dịch và tự học khi không có nền tảng cơ bản vững chắc. Nó giống như bạn đang cố mặc bộ quần áo không vừa với mình. Đó là lý do tại sao người ta cần kiểm tra đầu vào, test trình độ của bạn để xếp lớp cho phù hợp. Đừng vội nghĩ rằng mình không đủ khả năng thi vào Harvard, nhưng chỉ cần nghe giảng viên Harvard dạy cho sinh viên Harvard thì bạn cũng hiểu ngay và hiểu đúng không khác gì một sinh viên Harvard thực sự. Nếu dễ vậy thì Harvard cần gì thi đầu vào. Và nếu khóa học free của chuyên gia trên youtube cũng hiệu quả y như họ dạy cho sinh viên trả phí thì ai sẽ là người chịu học khóa trả phí (khóa học trả phí ngắn hạn của Damodaran khoảng 2.200 USD cho 16 buổi học, có điều kiện tiên quyết về đầu vào [1])

Là bậc thầy về tài chính và định giá, họ thừa biết định giá khóa học của mình sao cho phù hợp với giá trị. 

Một thực trạng phổ biến của những người học/làm TĐG từ ngọn (thiếu nền tảng cơ bản) đó là hay vin vào nghĩa đen câu chữ chứ ko đi từ thuật ngữ chuyên ngành, nên hiểu sai kể cả là văn bản pháp luật, cho tới đọc các tài liệu chuyên ngành. Điều này xảy ra kể cả với những người làm luật hoặc dịch sách không thuộc chuyên môn vốn có của họ. Nếu bạn hiểu Nợ - Có theo nghĩa đen tiếng Việt thay vì nghĩa thuật ngữ Debit (Nợ) và Credit (Có) của tiếng Anh, thì không bao giờ bạn hiểu được tại sao tiền mặt tăng tức là bạn có nhiều tiền hơn, mà lại ghi nhận Nợ chứ không phải ghi Có.

Quá trình giảng dạy, tôi thấy một trong những thuật ngữ hay bị dân TĐG hiểu sai nhất là “tài sản hoạt động” và “tài sản phi hoạt động”. Ngay cả khi bám vào quy định, thì vẫn hiểu sai “tài sản phi hoạt động” do vin vào nghĩa đen của câu chữ “phi hoạt động – không hoạt động” này. Không ít bạn đi làm cả chục năm vẫn đang hiểu tài sản phi hoạt động là không hoạt động, không tạo ra lợi nhuận, không đóng góp vào dòng tiền doanh nghiệp.

Thuật ngữ hay bị hiểu sai (và cả dịch sai) thứ hai là phần bù rủi ro (risk premium), có tài liệu, văn bản thì dịch là “phụ phí rủi ro”, “phí bảo hiểm rủi ro”,…Nhiều bạn không hiểu bản chất nên cứ cái gì có chữ phần bù, phí bảo hiểm là lấy hết.

Thuật ngữ tiếp theo trong bảng xếp hạng là hệ số beta thường đươc giải thích là hệ số rủi ro, nhiều bạn không hiểu bản chất nên cứ thấy cái gì có chữ hệ số rủi ro là ốp vào làm hệ số beta (xem dòng 13 báo cáo thẩm định giá dưới đây):

Nguồn: Internet

Một từ hay bị hiểu sai do lỗi dịch sai phổ biến nữa là IRR (internal rate of return), thường được dịch là tỷ suất hoàn vốn nội bộ. Từ return hay bị dịch là hoàn vốn, nhưng thực ra chẳng có vốn nào hoàn ở đây cả. Rate of return đúng nghĩa là tỷ suất sinh lời. Chẳng hạn Return on equity (ROE) là tỷ suất sinh lời trên VCSH, Return on Assets (ROA) là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Tương tự, IRR phải dịch là tỷ suất sinh lời nội tại. Vì không hiểu thuật ngữ rate, return, đã có trường hợp, một thẩm định viên tranh luận với tôi rằng, tỷ suất lợi nhuận phi rủi ro phải được tính bằng (lãi suất TPCP kỳ này - lãi suất TPCP kỳ trước)/lãi suất TPCP kỳ trước (?!). 

Một từ khác không bị dịch sai nhưng hay bị TĐV hiểu sai, đó là earnings (lợi nhuận). Nhiều người cứ thấy earning thì nghĩ ngay tới lợi nhuận sau thuế trên Báo cáo kết quả kinh doanh. Vẫn có những bạn không phân biệt được và không biết khi nào dùng loại earnings nào. Ngay cả dòng tiền (cash flows) cũng vậy, bạn có chắc là bạn đã biết phân biệt dòng tiền – dòng tiền thuần – dòng tiền tự do. Tôi thấy một thời gian dài, từ sách giáo trình, tài liệu giảng dạy, cho tới Tiêu chuẩn TĐG từng gọi FCFE (Free cash flows to equity) là dòng tiền THUẦN vốn chủ sở hữu. Có chữ “thuần (net)” nào trong từ FCFE sao ?

Và một từ nữa hay dịch sai và hiểu sai đó là residual method (được dịch thành phương pháp thặng dư). Gọi tên là thặng dư nhưng không phải là thặng dư (surplus). Trong bài viết của tôi hôm trước, tác giả vốn là thạc sĩ luật, nhưng hiểu theo nghĩa đen từ thặng dư, dẫn tới việc hiểu kết quả của phương pháp thặng dư (residual method) là giá trị thặng dư (surplus value). Ngày trước và cả đến giờ cũng có nhiều TĐV và nhiều đơn vị hiểu nhầm phương pháp thặng dư là tính giá trị thặng dư của dự án tạo ra. Thậm chí, họ cho rằng kết quả tính NPV giống phương pháp thặng dư [2]. 

Liên quan tới thuật ngữ kinh tế chính trị khiến tôi nhớ lại câu chuyện hồi đi học Đại học. Hầu như thế hệ sinh viên nào cũng có cảm giác Triết học Marx-Lenin là môn học rối rắm, khó hiểu, thi lại, học lại đông như hội. Trong ảnh là một câu (được xem là của Marx) nổi tiếng thường được đem ra dọa sinh viên.

Thực ra đây là câu dịch sai cứ bị lôi ra suốt thời gian dài để đánh đố sinh viên, ra vẻ môn Triết khó học lắm. Dịch mà câu trước câu sau đá nhau chan chát, phi logic, phi triết học. Tôi thấy đọc bộ Tư bản của Marx bản tiếng anh còn dễ hiểu hơn, nó y như đọc cuốn sách về kinh tế vậy, logic dễ hiểu (Marx vốn là nhà khoa học có tầm ảnh hưởng chứ không chỉ là một nhà tư tưởng).

Phiên bản dịch bằng tiếng Anh (Bộ Tư Bản (Capital) Tập 1 [3])

It is therefore impossible for capital to be produced by circulation, and it is equally impossible for it to originate apart from circulation. It must have its origin both in circulation and yet not in circulation.

Nếu bạn nào có chút nền tảng tiếng Anh đọc hiểu cơ bản, đều có thể thấy câu bằng tiếng Anh dễ hiểu và logic hơn nhiều so với câu dịch ra bằng tiếng Việt. Triết học là phải logic. Vậy mà một thời gian dài, người ta cứ mải mê mổ xẻ câu dịch sai rồi diễn giải đủ thứ trên đời. Đọc mấy bản dịch hoặc 1 số bài giảng được diễn giải theo hướng...khó lường, sai hẳn bản chất. Có những nội dung nghe giải thích mà lú hết cả người. Do vậy, các bạn nên lựa chọn kỹ trước khi tham gia khóa học nào đó dù mất phí hay miễn phí; để tiết kiệm thời gian.

Trên là một số ví dụ phổ biến cho việc học/làm việc mà không có gốc, không đi từ bản chất. Bản chất thì không bao giờ đến từ việc cày văn bản pháp luật. Văn bản pháp luật hay tiêu chuẩn không phải sách giáo trình để phải đi giải thích cặn kẽ bản chất cho người đi làm. Do vậy, đừng quá ỷ vào việc đọc tiêu chuẩn và xem mấy ví dụ trong tiêu chuẩn mà đã nghĩ rằng đủ để hành nghề. 

Nếu bạn chưa có nền tảng, nhưng muốn tự học thẩm định giá thì làm thế nào ?

Thứ nhất, mục tiêu cần rõ ràng. Một số bạn nói với tôi rằng, mục tiêu của bạn muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực. Nhưng qua đào tạo, tôi nhận thấy bạn không thực sự muốn trở thành chuyên gia, bạn chỉ thích vẻ hào nhoáng, phong cách, thần thái của một chuyên gia, nhưng bạn không hề thích làm công việc của một chuyên gia. Cũng giống như những bạn nói rằng thích làm bác sĩ, nhân viên ngân hàng, giám đốc doanh nghiệp; nhưng thực ra bạn chỉ thích nhiều tiền và quyền lực như giám đốc, sang chảnh như nhân viên ngân hàng, được kính trọng như bác sĩ chứ không hề thích làm công việc của giám đốc hay nhân viên ngân hàng, hay của bác sĩ. Mấy đứa trẻ con nhà tôi cũng nói chúng thích sau này trở thành đầu bếp, nhưng thực ra nó chỉ thích ăn ngon, chứ không thích công việc rửa rau, cọ nồi, giết mổ, thái gọt, xào nấu,.... Nếu bạn không có sự trăn trở thường trực trước những câu hỏi, vấn đề chuyên môn chưa được giải đáp thỏa đáng, nếu bạn không thực sự nghĩ về nó mọi lúc mọi nơi, tìm kiếm người giỏi khắp nơi để thảo luận và tìm câu trả lời, nếu bạn thấy tài liệu chuyên môn nhiều chữ là ngại đọc, thấy nhiều số là ngại nghĩ... thì có lẽ bạn không thực sự muốn làm một chuyên gia đâu. Tôi cho rằng việc trước tiên là phải xác định mục tiêu rõ ràng đã. Nhưng cũng đừng đặt mục tiêu là bằng cấp hay chứng chỉ. Hãy học kiến thức vì bạn cần nó để đạt được mục tiêu, chứ đừng coi kiến thức hay bằng cấp, chứng chỉ là mục tiêu. Tôi nói thật.

Thứ hai, bạn nên có mentor hoặc hỏi kinh nghiệm người đi trước để tiết kiệm thời gian. Lưu ý hãy hỏi những người thực sự am hiểu chứ đừng lựa chọn theo chức vụ hay thâm niên vì càng chức vụ cao, học vị cao, thâm niên nhiều họ càng bảo thủ và bám chấp chặt lấy cái sai của mình. Câu thần chú chung là "theo kinh nghiệm" hoặc "ai cũng làm vậy", hoặc "từ xưa tới giờ, tôi làm cả nghìn bộ chưa 1 ai nói tôi sai đâu" hay "hội đồng đã phê duyệt cách tính này". 

Cá nhân tôi may mắn tìm được đúng thầy. Trong khoảng thời gian ngắn, tôi đã được "fixed" tất cả các lỗi sai trước đây, đồng thời trang bị cho mình kiến thức nền tảng và kỹ năng tự tìm hiểu - những yếu tố này giúp tôi tiết kiệm được phải 10 năm so với tự mày mò (có khi 10 năm cũng chưa tự mò được). Giờ đây tôi đang tiếp tục công viêc nghiên cứu, phổ biến, truyền đạt, hướng dẫn lại các thẩm định viên và những người làm công tác thẩm định giá - những người thực sự mong muốn hiểu bản chất và hướng tới chuẩn mực cao hơn. Tôi thường thích dạy cho người đi làm hơn là sinh viên chưa ra trường. Nhiều bạn học viên của tôi, có những bạn đã học xong thạc sỹ, có thẻ Thẩm định viên, cũng có chức vụ cao trong công ty TĐG độc lập và ngân hàng, từng làm nhiều dự án lớn. Các bạn tâm sự với tôi rằng, khi đã đi làm một thời gian dài sẽ nảy sinh rất nhiều câu hỏi do chưa hiểu bản chất, trước kia cũng đã từng tham gia đủ các hội thảo, khóa học, lân la hỏi khắp nơi nhưng không tìm được lời giải đáp thỏa đáng. Qua đào tạo các khóa học, tôi nhận thấy mọi người đi làm dù nhiều năm, nhưng vẫn vấp phải nhiều lỗi sai cơ bản. Vì lý do này, tôi nghĩ những người đã đi làm và có kinh nghiệm, đã từng trăn trở, day dứt với những câu hỏi chưa được giải đáp và đang nhiều lỗi sai cơ bản sẽ phù hợp nhất và nhận được nhiều giá trị nhất từ khóa học của tôi. 

Thẩm định giá sử dụng kiến thức và kỹ thuật tổng hợp của nhiều chuyên ngành khác nhau, do vậy, đừng nên quá kỳ vọng một sư phụ hay mentor nào đó như một bách khoa toàn thư cung cấp cho bạn mọi thông tin, giải đáp tất tần tật mọi thắc mắc của bạn. Hãy tưởng tượng giống như việc bạn tìm học một môn võ thực chiến (và thực dụng) hiện đại thì võ tổng hợp (MMA - Mixed Martial Arts) là gợi ý tốt nhất cho bạn. Ở đó, bạn không học võ từ một thầy hay một môn phái. Bạn phải học kỹ thuật đấm như dân boxing và karatedo, học đá từ võ sư Taekwondo, học kỹ thuật di chuyển, cùi trỏ, phá trụ của Muay Thai, học vật, khóa, siết của chuyên gia về nhu thuật Brazil (Brazilian Jiu-Jitsu),... Mỗi mentor, mỗi giảng viên sẽ đóng vai trò nào đó và đem lại cho bạn những giá trị nào đó. Hãy tận dụng kinh nghiệm và kiến thức của họ, việc đứng trên vai người khổng lồ sẽ giúp bạn tiết kiệm nhiều năm, tránh lặp lại sai lầm của người đi trước, tiết kiệm được vô số chi phí tiền bạc, công sức so với việc bạn tự tìm tòi. 

Thứ ba, hãy trang bị thật tốt, thật vững những kiến thức nền tảng của môn học khác và các môn bổ trợ. Nếu không, bạn sẽ dễ dàng đóng quyển sách khi đọc đến chương 2 thôi, cho dù cuốn sách viết bằng Tiếng Việt thì bạn đọc cũng chẳng hiểu gì (hoặc bạn tưởng hiểu nhưng thực ra không hiểu). Chẳng hạn bạn đọc đến đoạn này trong tài liệu Định giá điện gió (GIZ - Bộ Công thương dịch):

Nội dung tài liệu này đề cập là lý thuyết danh mục đầu tư của Harry Markowitz - đạt giải Nobel kinh tế 1990. Không dễ để hiểu đúng bản chất nếu bạn chưa trang bị đủ tốt. Ngay cả khi hiểu đúng, bạn cũng cần thực hành để liên hệ được và hiểu được lý thuyết này hoạt động thế nào trong thực tiễn. 

Học kiến thức nền tảng là học từ gốc, nếu không biết cách học sẽ gây nhàm chán và chóng nản hơn học từ ngọn. Các bạn nên tham khảo những nguồn uy tín để tự học hoặc tìm nơi dạy chuẩn mực ngay từ đầu. Vì gốc học sai sẽ ảnh hưởng đến cả quá trình học và tư duy về sau. Một số bạn có tâm lý tự học gốc, tự học cơ bản đã rồi đi học trường lớp sẽ hiệu quả hơn (?!). Tôi thì nghĩ ngược lại, cũng như người mới học võ hay học lái xe, bạn chỉ cần học gốc cho đúng từ đầu rồi mới tự phát triển lên không cần thầy; với thẩm định giá, học gốc rồi đi làm thực tế vận dụng thôi. Nhiều bạn tự học cơ bản rồi mãi mãi không bao giờ học xong (vì không có hệ thống) và phần lớn bỏ cuộc (vì tự nghĩ mình không có khả năng) trước khi cho bản thân có cơ hội học tập bài bản. 

Thứ tư, hãy kỷ luật. Thông thường những người tự học thường tự thua chính bản thân mình. Bản tính của con người là thích trì hoãn, ai cũng vậy thôi. Ngay cả những học viên của tôi luôn được tôi giám sát hàng ngày, thúc ép, gây áp lực để học, vẫn có những người tự đưa ra nhiều lý do để trì hoãn. Khi bạn đã qua 35 tuổi, có gia đình và công việc, có nhiều mối quan hệ bạn bè, nhiều thú vui và các mối quan tâm khác gây phân tán, xao nhãng; việc tập trung học thôi đã là thành công lớn rồi. Chính vì ai cũng có tâm lý như vậy nên cơ hội dành cho những người chăm chỉ vượt lên trước luôn còn nguyên. Những người tự học thì càng khó khăn hơn nhiều, vì họ phải đủ kiên trì, bền bỉ tự tìm tài liệu, tự đọc và ngẫm từng từ, tự lục lại kiến thức cũ để củng cố (vì tự học là tự khám phá, nên thường không theo một hệ thống bài bản xây dựng trước). Những người tự học khó duy trì được nhiệt huyết ban đầu và nhanh chóng bỏ cuộc với hàng trăm lý do. Do đó, tính kỷ luật rất quan trọng. Nếu lý do là thiếu thời gian, có thể bài viết này sẽ hữu ích cho bạn (Xem tại ĐÂY). Hãy tự chia thành nhiều mục tiêu nhỏ nhưng khả thi, step-by-step để bản thân đạt được, sau đó hẵng chinh phục những mục tiêu lớn hơn. 

Vài dòng chia sẻ, chúc các bạn tự học một cách hiệu quả.

Tham gia nhóm HỌC TẬP và TRAO ĐỔI KIẾN THỨC Thẩm định giá tại ĐÂY

-----

[1] https://execed.stern.nyu.edu/products/advanced-valuation-with-aswath-damodaran

[2] https://vietnamnet.vn/chenh-lech-dia-to-tu-ly-thuyet-den-thuc-tien-2102373.html

[3] https://www.marxists.org/archive/marx/works/1867-c1/ch05.htm

Phí dịch vụ Thẩm định giá cao hay thấp – một góc nhìn khác (Kỳ 2)

Tác giả: Admin Group Tôi học Thẩm định giá 

Bạn đọc có thể xem lại bài viết trước: Phí dịch vụ Thẩm định giá cao hay thấp – một góc nhìn khác (Kỳ 1)

III.  Thủ phạm thực sự - Bất cân xứng thông tin: Điều gì đã xảy ra và tại sao

Trong bài viết này, tôi sẽ tiếp cận với giả định mức phí TĐG hiện nay là thấp, ứng với khách hàng có nhu cầu cần một kết quả TĐG thực sự (chứ không phải chỉ cần 1 thủ tục để “được việc” – như đã nói ở bài viết trước), từ đó thử trả lời câu hỏi, thông tin bất cân xứng khiến những thẩm định viên có chất lượng tốt bị đẩy ra khỏi ngành như thế nào.

1.    Một trong các vai trò của thẩm định viên là giúp giảm bất cân xứng thông tin cho khách hàng

Thông tin bất cân xứng (Asymmetric information) là tình trạng trong một giao dịch, một bên có thông tin đầy đủ hơn và chính xác hơn so với (các) bên còn lại và có những hành động khiến bên còn lại bị thiệt hại và có thể tạo ra tổn thất cho xã hội. Ở các quốc gia có nền kinh tế thị trường chưa phát triển, tính minh bạch chưa cao, khả năng tiếp cận thông tin thấp và cơ sở hạ tầng thông tin yếu kém thì tình trạng thông tin bất cân xứng càng trở nên trầm trọng hơn. Điều này càng đúng với các thị trường hàng hóa đặc thù như bất động sản và các thiết bị chuyên dụng, không có giao dịch phổ biến như thiết bị y tế.

Trong những thị trường non trẻ đó, giá cả thị trường của các hàng hóa, tài sản gần gũi (tôi nghĩ dùng từ này chính xác hơn là tương đồng) là cái có thể quan sát được, nhưng giá trị thị trường thì không. Giá trị thị trường là một khái niệm mang tính trừu tượng hơn, phải trải qua hàng trăm, hàng ngàn giá cả thị trường, người ta mới có thể lần mò ra dấu vết của giá trị. Vì vậy, giá cả trên thị trường sẽ có thể quá thấp hoặc quá cao so với giá trị thị trường hợp lý của tài sản hay giá trị thị trường cân bằng. Đây là một vấn đề khó khăn trong hoạt động thu thập thông tin thẩm định giá. Điều đáng lưu ý, cũng chính vấn đề này là nguyên nhân của những sai phạm trong lĩnh vực thẩm định giá khiến nhiều người sa vào vòng lao lý trong thời gian qua. Trong đó, nguyên nhân từ các chính sách cũng không phải vô can.

Vì các tài sản, hàng hóa có tính đặc thù, chuyên dụng, thông tin kém minh bạch, không sẵn có, giao dịch không phổ biến, việc ước tính, xác định giá cả của tài sản, hàng hóa để ra quyết định mua bán, vay vốn, … là khó khăn. Thông tin bất cân xứng tạo nên thất bại thị trường, giá cả không còn là cơ chế phân bổ nguồn lực xã hội hiệu quả. Cách thức thường được sử dụng để giảm thiểu tình trạng này là bên mua, bên bán, ngân hàng phải tiến hành quá trình tìm kiếm thông tin giá cả.  Tuy nhiên, tìm kiếm thông tin là một loại hoạt động tốn kém. Sự tương tác của hành vi cơ hội, khả năng con người hạn chế (hiểu biết chuyên sâu về một tài sản, hàng hóa hay thị trường mua bán tài sản đặc thù) trong môi trường bất định và điều kiện thông tin không cân xứng tạo ra chi phí giao dịch (transaction cost). Nhưng chính nhờ vậy mà vai trò của thẩm định viên – doanh nghiệp thẩm định giá trở nên có giá trị. Bên mua, bên bán, ngân hàng có thể giảm chi phí giao dịch bằng cách ủy quyền cho một tổ chức chuyên môn hóa như doanh nghiệp TĐG thực hiện các công việc khảo sát, thu thập, đánh giá, sàng lọc thông tin, ước tính, xác định giá trị thị trường bằng các biện pháp nghiệp vụ. Thẩm định viên mang sứ mệnh củng cố niềm tin của công chúng, thúc đẩy sự minh bạch và giảm chi phí giao dịch, qua đó nâng cao tính hiệu quả của thị trường. Giảm chi phí giao dịch chính là nguyên lý tồn tại của tổ chức mà Ronald Coase (Nobel Kinh tế 1991) khởi xướng và được phát triển bởi Oliver E. Williamson (Nobel Kinh tế 2009).

2.    Thẩm định viên đang tạo thêm bất cân xứng thông tin ?

Tuy nhiên, chính hoạt động của các doanh nghiệp TĐG và thẩm định viên cũng hình thành một lớp thông tin nữa không cân xứng. Thẩm định viên, doanh nghiệp TĐG có thể sẽ có những động cơ cá nhân khi đưa ra các mức giá ước tính. Nguyên nhân chính là do rủi ro đạo đức (moral hazard) – một trong những hậu quả do thông tin bất cân xứng gây ra. Rủi ro đạo đức là hiện tượng bên có nhiều thông tin hơn che đậy hành vi, gian dối, không trung thực và có những hành động trục lợi cho cá nhân gây tổn hại lợi ích các bên còn lại. Có thể dễ dàng thấy hành vi này qua các vụ án liên quan tới TĐG trong thời gian gần đây như “nâng khống giá cây xanh” tại công ty TNHH MTV Cây xanh Hà Nội [1], vụ nâng khống giá gói thầu mua sắm thiết bị y tế xảy ra ở hàng loạt bệnh viện như BV Bạch Mai, BV Tim Hà Nội, BV Mắt TP.HCM…

Vẽ người thì khó, vẽ ma thì dễ hơn rất nhiều vì không ai biết hình thù con ma thế nào nên vẽ sao cũng đúng. Câu nói đùa này rất giống với câu chuyện thẩm định giá. Trong khi Giá cả có thể quan sát trên thị trường thì Giá trị lại mang tính trừu tượng và ngầm ẩn bên trong giá cả. Đối với những hàng hóa, tài sản đặc thù đặc chủng, thông tin không công khai, giao dịch không phổ biến, rất khó để nhận biết được giá trị nếu như không phải người có chuyên môn sâu sắc. Vì không ai biết giá trị thế nào, nên hành vi cố ý làm trái, câu kết giá trở nên khó bị phát hiện, nhất là trong bối cảnh số lượng lớn hồ sơ thẩm định giá được thực hiện mỗi ngày bởi 2352 thẩm định viên từ 411 doanh nghiệp TĐG. 

Có ý kiến lập luận rằng ngành nghề nào cũng có người chân chính, kẻ làm bậy. Lập luận này được xem là đúng như thể đây là lời giải thích hay sự chấp nhận được cho những sai phạm mang tính hệ thống trong ngành hiện nay ? Liệu còn bao nhiêu sai phạm nghiêm trọng vẫn chưa được phát hiện ? Trong số đó, có bao nhiêu thẩm định viên và lãnh đạo công ty TĐG nữa sắp vương vào vòng lao lý ngay cả khi họ không thực tâm làm như vậy ? Cần nhìn thẳng vào sự thật, những sai phạm này dường như có tính hệ thống.  

Như đã nói ở trên, hoạt động của các doanh nghiệp TĐG và thẩm định viên cũng hình thành một lớp thông tin nữa không cân xứng và hệ quả của nó là lựa chọn ngược (adverse selection) dẫn đến kết cục trên thị trường toàn hàng hóa, dịch vụ kém chất lượng với mức phí ngày càng thấp, làm nản lòng những thẩm định viên có chuyên môn cao và chính trực.

Lựa chọn ngược xảy ra khi trong một thị trường, người bán (người cung cấp dịch vụ) hoặc người mua biết rõ hơn về tính chất sản phẩm, chất lượng dịch vụ mà người kia không biết. Ý tưởng về thông tin bất cân xứng được chuẩn hóa do 3 nhà kinh tế George Akerlof, Michael Spence, và Joseph Stigliz đoạt giải Nobel kinh tế năm 2001. Kết luận của Akerlof lần đầu tiên đưa ra khiến nhiều người sửng sốt. Rõ ràng là với thông tin bất cân xứng, thị trường có thể thất bại thảm hại tới mức chỉ còn toàn hàng xấu, hoặc tệ hơn, thị trường đó sẽ không còn tồn tại. Liên hệ dễ hình dung nhất là tình trạng “hàng xấu đẩy hàng tốt ra khỏi thị trường”, tôi sẽ lấy ví dụ về thị trường ô tô cũ.

Giả sử xe ô tô đã qua sử dụng trên thị trường được phân làm 2 nhóm: xe cũ chất lượng cao của những người cẩn thận, giữ gìn (gọi tắt là xe tốt – ký hiệu H) và xe cũ chất lượng kém của những người bán sử dụng cẩu thả, đã sửa chữa nhiều lần, hoạt động liên tục nên nhanh “tã” (gọi tắt là xe xấu – ký hiệu L, xuất phát từ tiếng Anh “lemons”-vô dụng, còn tiếng Việt là "Lởm"), cho dù nhìn bên ngoài có thể không khác nhau.

Trên thị trường này, người bán am hiểu về chất lượng của chiếc xe chính họ đã sử dụng nhiều hơn so với người mua; người mua trên thị trường này không thể biết chắc chắn liệu chiếc xe họ mua có phải là xe tốt hay xe xấu. Trong thuật ngữ kinh tế, đây chính là tình trạng thông tin bất cân xứng, ngôn ngữ bà ngoại chúng ta vẫn hay nói “người bán không bao giờ nhầm, chỉ người mua mới nhầm”.

Để tôi tóm tắt ngắn gọn những gì sắp diễn giải dưới đây bằng ngôn ngữ bà ngoại: Nếu có thông tin đầy đủ, xe tốt có giá 500 triệu đồng và xe xấu chỉ 300 triệu đồng. Do không phân biệt được từ vẻ ngoài nên người mua thận trọng chỉ trả giá bình quân trên thị trường là 400 triệu đồng. Như vậy, họ sẽ có lợi khi mua được xe tốt giá hời, và trường hợp không may vớ phải xe xấu (lởm) thì cũng không quá đau xót (so với việc mua xe xấu với giá xe tốt từ những người bán giả vờ như xe tốt).

Mức giá này sẽ chỉ thu hút những người có xe chất lượng dưới 400 triệu mới đem ra bán. Và một lần nữa, do không phân biệt được chất lượng xe từ vẻ ngoài nên giá bình quân trên thị trường của những chiếc xe “xấu vừa” lại bị kéo về phía những chiếc xe “rất xấu”. Người có xe còn tốt sẽ không muốn bán và quá trình sàng lọc trên thị trường chỉ còn lại xe “rất xấu” mà thôi.

Nếu bạn đủ kiên nhẫn, hãy hình dung một cách trừu tượng hơn như sau:

Giả sử mọi người đều biết xác suất mua được xe tốt là q, và xe xấu là (1 – q). Ta có thể hiểu một cách nôm na (mặc dù không chặt chẽ lắm về mặt thống kê), tỷ trọng xe tốt trong thị trường ô tô cũ là q % còn xe xấu là (1-q). Bạn có thể mua trúng xe tốt hoặc xe xấu với xác suất như trên, nhưng tại thời điểm mua, bạn không thể biết chắc chắn. Chỉ biết sau khi đã sở hữu và đem về sử dụng một thời gian, bạn mới có thể đánh giá chính xác hơn về chất lượng của chiếc xe này.

Một lẽ hiển nhiên rằng, xe đã qua sử dụng còn tốt sẽ được bán với giá cao hơn xe đã qua sử dụng nhưng chất lượng tệ, xuống cấp, hay nói khác, P_H > P_L (với P_H là giá của xe tốt, P_L là giá của xe xấu).

Nhưng vì bất cân xứng thông tin, những người bán xe xấu cũng ra vẻ như xe của họ là chiếc xe tốt (sơn sửa bóng loáng, quảng cáo hung hồn chẳng hạn), người mua không thể kiểm chứng và phân biệt được xe tốt và xe xấu, Nên chiến lược tốt nhất của người mua là sẽ trả cùng một giá bán như nhau cho xe cũ có chất lượng trung bình. Như vậy, họ sẽ có lợi khi mua được xe tốt giá hời (nếu may mắn mua được xe tốt với xác suất q), và trường hợp không may vớ phải xe xấu (lởm) thì cũng không quá đau xót.

Giá mà người mua sẽ trả trong điều kiện không chắc chắn sẽ là bình quân gia quyền giá của các loại xe với trọng số là xác suất:

Giá kỳ vọng = q.P_H + (1-q) P_L

Vì P_H > P_L nên  P_L < q.P_H + (1-q) P_L < P_H

Nếu như thông tin là cân xứng, người mua có đầy đủ thông tin như người bán, họ có thể phân biệt một cách chính xác chất lượng của từng chiếc xe thì rõ ràng một chiếc ô tô đã qua sử dụng chất lượng kém không thể bằng chiếc ô tô đã qua sử dụng chất lượng tốt, hiển nhiên những người bán xe xấu (và đang cố gắng ra vẻ như họ đang bán xe tốt) sẽ có lợi khi bán một chiếc xe tồi với mức giá của xe tốt.

Như vậy, những người chủ của chiếc xe tốt sẽ lâm vào tình thế bất lợi khi muốn bán xe. Vì người mua không thể phân biệt được xe tốt – xe xấu nên trả mức giá chung cho cả 2 loại xe, những người bán xe xấu cũng ra sức quảng cáo họ đang bán xe tốt, làm cho những người bán xe tốt thực sự không thể nhận được giá trị thật của chiếc xe của mình, vì vậy họ có thể không còn muốn bán nữa. Nếu ta cho dải chất lượng xe rộng hơn thì kết quả cũng sẽ tương tự:

Ban đầu, những chiếc xe tốt vừa sẽ lấn át những chiếc xe tốt. Vì người bán xe tốt sẽ không chịu bán ở mức giá trung bình của xe tốt và xe tốt vừa.

Rồi những chiếc xe trung bình lấn át những chiếc xe tốt vừa. Vì người bán xe tốt vừa sẽ không chịu bán ở mức giá trung bình của xe tốt vừa và xe trung bình.

Cứ như vậy, những chiếc xe xấu vừa lại lấn át những chiếc xe trung bình. Và cuối cùng những chiếc xe xấu lại lấn át những chiếc xe xấu vừa. Một chuỗi liên tục sẽ lăp lại cho đến khi thị trường chỉ còn lại những chiếc xe xấu. Điều này giống với định luật Gresham (tiền xấu đuổi tiền tốt), ta nói rằng, những chiếc xe xấu đánh bật xe tốt ra khỏi thị trường (tôi tạm bỏ qua phần chứng minh tổng quát, vì sẽ khiến bài viết bị dài và lan man khó hiểu với những bạn không quen đọc bài viết hàn lâm, các bạn xem thêm George Akerlof's model of the used car market).

Điều này chính xác là những gì đang diễn ra trên thị trường dịch vụ Thẩm định giá. Giai đoạn 2015-2019 là giai đoạn tăng trưởng rất nóng của ngành Thẩm định giá. Các công ty liên tục tuyển dụng mới để giải quyết khối lượng công việc không xuể, họ chấp nhận cả những nhân viên, trợ lý TĐG chưa từng được đào tạo chuyên môn. Lãnh đạo doanh nghiệp TĐG ép chỉ tiêu. Thẩm định viên cũng vì chỉ tiêu mà phát hành chứng thư, cá biệt có những người phát hành 10 chứng thư/ngày. Bộ Tài chính thừa nhận: “phát triển nóng nhưng chất lượng yếu kém, xuất hiện tình trạng cạnh tranh không lành mạnh về giá dịch vụ, nhiều vụ việc thẩm định giá chất lượng dịch vụ thấp ảnh hưởng đến lợi ích của khách hàng và người sử dụng kết quả thẩm định giá, gây bức xúc trong dư luận và xã hội”[2].  Nhiều công ty TĐG đã “vẽ giá”, “thổi giá”, tiếp tay cho tham nhũng. Đơn cử có những câu chuyện mà tôi được nghe những người trong ngành kể lại, kết quả TĐG được thỏa thuận sẵn, chẳng tốn kém chi phí để thu thập thông tin hay định giá nên các doanh nghiệp đua nhau hạ thấp phí dịch vụ để cạnh tranh, thậm chí trích lại cho khách hàng, hào phóng chi hoa hồng cho người giới thiệu.

Tôi cũng tin rằng ngành nghề nào cũng có người chân chính và kẻ làm bậy. Nhưng điều gì xảy ra với những thẩm định viên chân chính ? Với sự tỉ mỉ, tâm huyết, chặt chẽ, vài ngày thậm chí một vài tuần mới xong một bộ hồ sơ; không nhượng bộ với mức giá vô lý của khách hàng, sẵn sàng từ chối những hợp đồng chưa đủ điều kiện TĐG, họ có đủ thu nhập và có chỗ đứng trong doanh nghiệp để yên tâm làm việc trong bối cảnh cạnh tranh xuống đáy về phí dịch vụ ? 

Giống như câu chuyện “xe xấu đẩy xe tốt ra khỏi thị trường”, những khách hàng không có chuyên môn về thẩm định giá chỉ có thể quan sát được những biểu hiện bên ngoài và kết quả tính toán cuối cùng, không phân biệt được kết quả thẩm định giá tốt hay kém. Như tôi đã nói ở trên, vẽ người thì khó, vẽ ma thì dễ vì không ai biết con ma như thế nào nên vẽ (chém gió) sao cũng đúng. Vì không ai biết giá trị thị trường - một khái niệm trừu tượng và còn chưa được định nghĩa chi tiết - chính xác là bao nhiêu, nên một SV mới ra trường, một trợ lý TĐV hay một TĐV chuyên nghiệp thâm niên đều có thể ra 1 con số. Ngay cả khi khách hàng có kiến thức chuyên môn thì kết quả thẩm định giá thường chênh lệch lớn giữa các phương pháp, quan điểm TĐV khác nhau xuất phát từ những thông tin có thể tiếp cận khác nhau và giá trị về cơ bản là không quan sát trực tiếp được – hệ quả của thông tin bất cân xứng. Thẩm định viên chân chính chỉ có hai lựa chọn: hoặc rời khỏi ngành và chuyển sang lĩnh vực khác, hoặc tiếp tục ở lại và trở thành một phần của hệ thống. Tôi đã biết rất nhiều những thẩm định viên có thâm niên lâu năm, thực sự quyết liệt trong công tác và có tâm huyết, trăn trở với nghề – đã rời ngành như vậy.

Như vậy, bài toán của chúng ta không phải là chúng ta thiếu luật hay thiếu quy định hay dư thừa TĐV. Những giải pháp như tuyên truyền, hô hào dừng cạnh tranh về phí, hoặc bổ sung quy định, hoặc yêu cầu công ty TĐG chuyển sang mô hình công ty TNHH, đều chỉ là những lời giải đúng cho 1 bài toán sai ngay từ đầu. Bài toán ở đây là thông tin bất cân xứng, và không lời giải nào ở trên hướng tới giải quyết vấn đề này. Chừng nào vai trò của người điều phối không giúp giảm thông tin bất cân xứng (cả về giá cả thị trường lẫn giúp khách hàng nhận biết, đánh giá được chất lượng dịch vụ TĐG) thì tình trạng còn kéo dài mãi.

Vậy giải pháp gợi ý cho tình trạng trên là gì ? Mời các bạn đón đọc kỳ sau.

---

[1] https://vov.vn/phap-luat/tham-dinh-gia-lech-lac-ke-ho-cho-tham-nhung-lang-phi-879718.vov

[2] https://vneconomy.vn/nhuc-nhoi-tham-dinh-gia-bo-tai-chinh-quyet-ra-tay.htm

Learn to Earn: Những cuốn sách về thẩm định giá tốt nhất hiện nay

 

Ngày 31 tháng 8 năm 2021 | Được đăng bởi Joseph Castaneda

Nghề thẩm định giá bất động sản là một nghề đòi hỏi một nền tảng kiến thức tốt về mua bán nhà, các thủ tục bất động sản và các thông tin hữu ích khác. Vì vậy, cho dù bạn là đại lý BĐS, người học nghề thẩm định giá bất động sản; chủ nhà hoặc người bán muốn tìm hiểu sâu hơn về lĩnh vực này, hãy xem xét một trong những lựa chọn sách tốt nhất hiện nay để tìm hiểu cặn kẽ về lĩnh vực này.

Thứ tự sắp xếp các cuốn sách không thể hiện mức độ ưu tiên:

1. Fundamentals of Real Estate Appraisal by William L. Ventolo, Martha R. Williams.

Đây là đánh giá trên Amazon về cuốn sách của một độc giả:

"Tôi là một người thực tế (Realtor), không phải thẩm định viên. Tôi mua cuốn sách này để giúp mình hiểu rõ hơn về cách các thẩm định viên đi đến kết luận của họ để định giá tài sản tốt hơn hoặc xác định xem liệu danh sách mà tôi đang theo đuổi có bị định giá quá cao và không đáng để tôi bỏ thời gian hay không. Như tất cả các cuốn sách khác, tôi đã học được những điều tôi chưa biết. Rất đáng tiền."

2. The Appraisal of Real Estate, 15th Edition by Appraisal Institute.

Cuốn sách này hướng đến học viên trong các trường đào tạo về thẩm định nhiều hơn, tuy nhiên, nó cũng có thể giúp những người tự học. Đây là nhận xét từ một giáo sư dành cho cuốn sách:

"Tôi đang sử dụng nó để dạy một lớp đại học. Học viên thích nó. Tôi cũng vậy. Không thể tìm thấy bất cứ điều gì tốt hơn."

Các bạn cũng có thể tìm bản 14th.

3. The Appraisal of Rural Property, Second Edition by Appraisal Institute.

Cuốn sách hướng tới một thị trường ngách, tuy nhiên, đây là một góc nhìn thú vị về cách định giá bất động sản nông thôn như trang trại. Dưới đây là là mô tả của nhà xuất bản về cuốn sách:

"Cuốn sách này là một công trình tham khảo toàn diện bao gồm tất cả các khía cạnh của việc định giá tài sản nông thôn từ cả khía cạnh lý thuyết đến thực tiễn. Cuốn sách khám phá các thành phần của giá trị bất động sản nông thôn và các yếu tố cần thiết của việc kiểm tra tài sản, thu thập và phân tích dữ liệu cũng như việc áp dụng phương pháp định giá. Các chi tiết cụ thể liên quan đến trang trại bò sữa, trang trại chăn nuôi và vườn cây ăn quả cũng như bao gồm cả thông tin về các quy định và nguồn lực của chính phủ."

4. Appraising the Appraisal: The Art of Appraisal Review by Richard C. Sorenson.

Cuốn sách này tập trung đặc biệt vào cách viết một báo cáo thẩm định rõ ràng và ngắn gọn, điều mà mọi thẩm định viên phải biết cách làm! Đây là ghi chú của nhà xuất bản về cuốn sách:

Appraising the Appraisal: The Art of Appraisal Review cung cấp nhiều thông tin thực tế cho người viết và người xem xét báo cáo thẩm định, những người muốn đảm bảo rằng các đánh giá đáng tin cậy, đúng đắn được truyền đạt trong các báo cáo logic, súc tích. Bản thân tác giả là một người đánh giá thẩm định (appraisal reviewer) dày dạn kinh nghiệm, đã liệt kê nhiều cạm bẫy tiềm ẩn của quá trình đánh giá và đưa ra lời khuyên về năng lực của thẩm định viên, hướng dẫn của người đánh giá và nêu ra những hạn chế phổ biến của báo cáo.

5. Dictionary of Real Estate Terms (Barron’s Business Guides) by Jack P. Friedman, Jack C. Harris and J. Bruce Lindeman.

Đây là cuốn sách bắt buộc phải có đối với tất cả các đại lý bất động sản, thẩm định viên và những ai quan tâm. Cuốn sách là hướng dẫn cơ bản về tất cả các thuật ngữ bất động sản và cách chúng được sử dụng. Vâng, trong nhiều trường hợp, bạn sẽ ước mình có cuốn sách này khi đọc hoặc viết một vài báo cáo thẩm định đầu tiên của mình!

Tham gia nhóm HỌC TẬP về Thẩm định giá tại ĐÂY

Kế hoạch tự học để trở thành một nhà phân tích định lượng

KẾ HOẠCH TỰ HỌC ĐỂ CÓ THỂ TRỞ THÀNH MỘT NHÀ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG

Nguồn: QuantStart

Tác giả: Mike

Dịch: Vnquant

Đây là phần 2 trong loạt bài 3 phần hướng dẫn cách tự học để có thể làm việc trong ngành tài chính định lượng. Chúng ta đã xem xét qua cách tự học để có thể trở thành một nhà phát triển định lượng. Trong bài này, chúng ta sẽ xem xét kế hoạch tự học để có thể trở thành một nhà phân tích định lượng/một kỹ sư tài chính.

Những nhà phân tích định lượng và kỹ sư tài chính dành thời gian của mình để xác định giá trị hợp lý của các sản phẩm phái sinh. Việc này đòi hỏi kiến thức sâu về lý thuyết toán: xác suất, lý thuyết độ đo, giải tích ngẫu nhiên và phương trình đạo hàm riêng. Do đó, để trở thành một nhà phân tích định lượng, ta cần phải có một nền tảng vững vàng về toán, thường thì việc có một bằng đại học về toán, vật lý hay kỹ thuật là phù hợp.

Tự học để trở thành một nhà phân tích định lượng không phải là nhiệm vụ đơn giản. Tùy thuộc vào nền tảng, năng lực cũng như thời gian biểu, bạn có thể mất khoảng từ 6 tháng đến 2 năm để nắm được các kiến thức cần thiết mới có thể nộp đơn vào một vị trí trong ngành. Tuy nhiên, phần thưởng bạn nhận được sẽ rất xứng đáng. Một môi trường trí tuệ đầy thử thách cùng với một mức lương hấp dẫn sẽ cung cấp động lực mạnh mẽ để học tập và trở thành một nhà phân tích định lượng.

Nền tảng toán

Hiện tại có rất nguồn tư liệu rõ ràng về lãnh vực tài chính định lượng. Và tôi cũng đã viết nhiều bài về những quyển sách nên đọc khi bắt đầu học tài chính định lượng nhưng trong bài này tôi sẽ cung cấp nhiều chi tiết hơn về việc lập một kế hoạch học tập chứ không chỉ là một danh sách sách cần đọc!

• Nếu bạn chưa biết về thị trường tài chính cũng như sản phẩm phái sinh, quyển sách đầu tiên bạn nên đọc là Options, Futures, and Other Derivatives của John Hull. Quyển sách này không bàn nhiều về toán, thay vào đó, nó tập trung vào các thị trường khác nhau và các sản phẩm như Hợp đồng tương lai, Quyền chọn, Hợp đồng hoán đổi và các công cụ phái sinh lãi suất. Bạn nên lần lượt đọc tất cả các chương trong quyển sách, đồng thời đọc thêm một ít về toán. Hãy cố gắng làm quen với các thị trường tương lai, thị trường quyền chọn, mô hình cây nhị thức, quá trình Wiener và mô hình Black-Scholes-Merton. Sau đó, bạn có thể đọc đến “Greeks” và độ biến động. Đây là một quyển sách thích hợp để đọc lúc rảnh rỗi, nhưng bạn sẽ cần đến những tài liệu nặng về toán hơn để có thể thật sự nắm được các cách định giá quyền chọn.
• Tiếp theo là The Concepts and Practice of Mathematical Finance của Mark Joshi, quyển sách này chứa hàm lượng kiến thức toán ngang với năm thứ 3 đại học. Bạn cần phải đọc và hiểu rõ từ chương 1 đến chương 7. Chương 6, Sự Trung Hòa Rủi Ro (Risk Neutrality), gần như là chương khó nhất. Sau đó, bạn sẽ nắm được cách định giá quyền chọn, cả trong lý thuyết lẫn thực tế. Chương 8 đến chương 12 tập trung vào các quyền-chọn-lai-tạp và quyền-chọn-thực-thi-sớm. Để có thể trở thành một nhà phân tích định lượng, bạn cần phải biết các khái niệm này, chúng cũng cho thấy cách áp dụng lý thuyết của chương 1 đến chương 7. Phần còn lại của cuốn sách tập trung vào các hợp đồng phái sinh lãi suất cũng như các mô hình nâng cao cho đường giá tài sản. Bạn nên hiểu rõ các phần cơ bản trước rồi mới đọc đến những phần này.
• Quyển sách tiếp theo là Financial Calculus: An Introduction to Derivative Pricing của Martin Baxter và Andrew Rennie, quyển sách này có thể đọc đồng thời với quyển sách trước. Chương 3 trình bày phương pháp định giá trung hòa rủi ro rất kỹ. Phần còn lại tập trung vào lãi suất và các mô hình nâng cao. Hãy chắc chắn là bạn hiểu rõ các phần cơ bản, đặc biệt là mô hình Black-Scholes, các kiểu quyền chọn khác nhau và các kỹ thuật định giá cũng như các phương pháp định giá thực tiễn như Monte Carlo, và cách chúng vận hành.

Các quyển sách này sẽ cung cấp kiến thức tương đổi đầy đủ để bạn có thể hiểu được việc định giá quyền chọn. Nếu bạn xác định mình sẽ là một nhà phân tích định lượng về các sản phẩm thu nhập cố định, rõ ràng bạn cần phải cực kỳ vững vàng về các công cụ phái sinh lãi suất cũng như các mô hình Heath-Jarrow-Morton (HJM) và Hull-White.

Nếu bạn thật sự muốn trở thành một chuyên gia về toán trong tài chính, như tốt nghiệp chương trình cao học hàng đầu về tài chính định lượng (Masters in Financial Engineering MFE) hay có bằng Tiến sỹ (PhD) Toán Tài Chính, bạn cần phải nắm sâu hơn về giải tích ngẫu nhiên. Steve Shreve có viết một bộ 2 tập sách trong cả hai trường hợp rời rạc (Stochastic Caculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model) và liên tục (Stochastic Caculus for Finance II: Continous-Time Models). Đây là những quyển sách rất phức tạp, nếu chỉ dành một khoảng thời gian giới hạn để đọc, bạn sẽ nhận thấy kiến thức chúng mang đến rất sâu và thường thì thích hợp với các buổi phỏng vấn cho vị trí định lượng trong bộ phận front office.

Chuẩn bị cho việc nghiên cứu

Với một số người, việc nhận được một vị trí trong ngành tài chính không phải là mục tiêu của họ – có thể họ muốn theo đuổi việc nghiên cứu về một số chủ đề nào đó trong lãnh vực tài chính định lượng ở mức tiến sỹ hay sau tiến sỹ (post-doctoral). Những quyển sách sau đây sẽ cho họ một hiểu biết sâu sắc hơn về việc định giá quyền chọn cũng như các sản phẩm phái sinh khác. Những quyển sách này sẽ tập trung hơn vào từng phần riêng biệt như sản phẩm thu nhập cố định hay phái sinh tín dụng. Độc giả sẽ có thể nắm được lãnh vực nghiên cứu của mình một cách tương đối trước khi bắt đầu một nghiên cứu nào đó. Tôi sẽ cố gắng đưa ra một hướng dẫn rõ ràng, vững chắc về các lãnh vực riêng biệt này. Bằng các tài liệu tham khảo, độc giả có thể tự tìm hiểu thêm.

Nếu bạn chỉ muốn tìm một công việc trong ngành tài chính định lượng hoặc bạn chỉ muốn tìm hiểu ở mức độ khái quát, hãy bỏ qua phần này và xem tiếp phần Kỹ năng lập trình bên dưới.

Toán tài chính nâng cao

Toán tài chính nâng cao tập trung vào giải tích ngẫu nhiên và việc định giá trung hòa rủi ro. Đây là 2 lãnh vực nghiên cứu mở rộng trong toán học. Những quyển sách sau đây sẽ cho ta một nhận thức sâu sắc hơn về bản chất của tài chính định lượng.

• Quyển sách More Mathematical Finance của Mark Joshi, về cơ bản, là phần tiếp theo của quyển The Concepts and Practice of Mathematical Finance. Những phần đầu của quyển sách tập trung vào lý thuyết và thực hành của việc định giá các công cụ phái sinh tín dụng. Trong những phần sau, phương pháp Monte Carlo và các phương pháp định giá phức tạp hơn sẽ được đề cập. Nếu lãnh vực nghiên cứu của bạn có thể bao gồm việc lập trình thực tiễn, đây sẽ là một quyển sách thích hợp để đọc.
• Để hiểu sâu hơn về giải tích ngẫu nhiên, 2 quyển sách Brownian Motion an Stochastic Calculus của Karatzas và Shreve cũng như Stochastic Differential Equations của Oksendal sẽ là sự lựa chọn tốt. Cả 2 quyển sách này đều đào sâu vào lãnh vực này và đều rất cần thiết cho những ai bắt đầu nghiên cứu về giải tích ngẫu nhiên.

Các lãnh vực (Sản phẩm thu nhập cố định/Tín dụng)Nếu lãnh vực nghiên cứu của bạn thiên về một sản phẩm riêng biệt nào đó, đặc biệt là về các sản phẩm thu nhập cố định và tín dụng, bạn nên quan tâm đến những quyển sách sau:

• Cho việc mô hình lãi suất và cấu trúc kỳ hạn, quyển sách Interest Rate Models – Theory and Practice sẽ cung cấp nền tảng cần thiết để đọc quyển Term – Structure Models của Filipovic.
• Nếu lãnh vực nghiên cứu của bạn hướng về rủi ro tín dụng, bạn nên nghiên cứu 2 quyển sách sau Credit Risk Pricing Models và Modelling, Pricing, and Hedging Counterparty Credit Exposure.

Đáng tiếc là tôi không thể đánh giá tất cả các lãnh vực nghiên cứu thú vị trong tài chính định lượng, vì vậy ta sẽ dừng ở đây!

Kỹ năng lập trình

Mặc dù bạn sẽ không cần đến một nền tảng kiến thức lập trình to lớn như các nhà phát triển định lượng nhưng bạn vẫn cần phải có những kỹ năng lập trình vững vàng, đặc biệt là đối với ngôn ngữ lập trình C++.Là một kỹ sư tài chính, bạn sẽ dành 50% thời gian để lập trình và bổ sung các mô hình. Do đó bạn phải nắm được cú pháp, vấn đề và đã thực hành C++ (hay C#/Java). Bạn cũng phải cực kỳ thành thạo việc xây dựng một ứng dụng hướng đối tượng - dựa trên một thuật toán nào đó – có thể bảo trì, tái sử dụng cũng như tối ưu hóa. Đây là những kỹ năng rất khó học, trừ khi bạn thật sự bắt tay vào làm việc với các mô hình. Tuy nhiên, trước khi bàn về các thuật toán số, ta sẽ nói qua về cách học một ngôn ngữ hướng đối tượng, như C++, để có thể thực hiện tốt công việc của một nhà phân tích định lượng (và cũng để vượt qua cuộc phỏng vấn!).Bạn có thể tham khảo thêm trong phần về nhà phát triển định lượng.

• Để có thể phát triển ứng dụng về định lượng, cách tốt nhất để bắt đầu học C++ là đọc quyển Accelerated C++ của Andrew Koenig. Nếu bạn đã có kinh nghiệm về lập trình, quyển sách này sẽ cho bạn một cái nhìn sơ lược về một số phần đặc trưng của C++ như việc quản lý bộ nhớ, con trỏ/tham chiếu cũng như các phương pháp tiếp cận hướng đối tượng: tràn toán tử, tính kế thừa và tính đa hình. Nó cũng đề cập đến Thư viện mẫu chuẩn (STL).
• Một quyển sách khác bạn nên đọc là quyển Effective C++ của Scott Meyer. Nội dung quyển sách này gần như là một phần bắt buộc trong các bài phỏng vấn cho vị trí phân tích định lượng ngày nay, nó nói nhiều về những đặc tính của C++ và điều này sẽ cho thấy liệu bạn có chuyên tâm vào C++ hay không. Tốt nhất là nên đọc quyển sách này vài lần trước khi vào phỏng vấn.
• Sau khi bạn đã đọc 2 quyển sách trên, tôi khuyên bạn nên xem qua quyển sách của tôi, C++ for Quantitative Finance. Trong quyển sách này, tôi sẽ đưa ra một số kiến thức về C++ cấp trung và cách kết hợp chúng với kiến thức về mẫu thiết kế nhằm giải quyết một số vấn đề mà một nhà phân tích định lượng phải đối mặt. Quyển sách trang bị nhiều về phần ứng dụng thực tiễn hơn là lý thuyết mở rộng, bạn sẽ có nhiều thứ để trình bày trong buổi phỏng vấn của mình.

Nếu muốn đi sâu hơn, bạn có thể tham khảo thêm trong phần về nhà phát triển định lượng.

Phương pháp số

Trong lãnh vực kỹ thuật tài chính, đây luôn là phần yêu thích nhất của tôi. Hơn nữa, đây cũng là phần quan trọng nhất. Có nền tảng vững chắc về toán và giải tích ngẫu nhiên cũng chẳng giúp được gì nếu bạn không thể ứng dụng chúng vào thực tiễn định giá các sản phẩm phái sinh. Kiến thức phù hợp nhất cho phần này là kiến thức sau đại học về tính toán khoa học (scientific computing), một phần của chương trình Tiến sỹ tính toán/số học. Với những người không có nền tảng về phương pháp số, sẽ rất khó cho họ khi làm việc với khối kiến thức này.

Danh sách các quyển sách cần đọc:

• Trong khi giải tích và đại số tuyến tính là những môn học không thể thiếu trong chương trình toán đại học, đại số tuyến tính số (Numerical Linear Algebra - NLA) không được đề cập nhiều. Đây là hướng nghiên cứu về các thuật toán giải các phương trình ma trận (dạng Ax = b) và việc tối ưu hóa chúng. Đây là một phần cực kỳ quan trọng của tài chính định lượng, cho cả vị trí kỹ sư tài chính lẫn chuyên viên giao dịch định lượng. Bạn không cần phải nắm hết các thuật toán NLA, hãy đọc qua quyển Numerical Linear Algebra của Lloyd Trefethen một cách cẩn thận và bạn sẽ có một nền tảng vững chắc cho phần này. Một quyển sách khác là Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, viết về nhiều về thuật toán được sử dụng trong lãnh vực tài chính định lượng ngày nay, bao gồm các kỹ thuật Monte Carlo, NLA và Biến đổi Fourier nhanh. Lập trình các phương pháp này (bằng C++) sẽ giúp bạn hiểu được quá trình tính toán khoa học và giúp bạn trả lời các câu hỏi trong buổi phỏng vấn dễ dàng hơn.
• Phương pháp Monte Carlo là công cụ định giá được sử dụng nhiều nhất trong kỹ thuật tài chính ngày nay. Mặc dù gần như chắc chắn những người phỏng vấn sẽ không yêu cầu bạn trả lời một cách chi tiết về quá trình phát sinh ra các con số ngẫu nhiên, bạn cũng nên biết vê nó. Cách tốt nhất để bắt đầu nghiên cứu về Monte Carlo là đọc quyển sách C++ Design Patterns and Derivatives Pricing của Mark Joshi. Quyển sách bắt đầu bằng việc đưa ra quá trình phát sinh số ngẫu nhiên và định giá các quyền chọn cơ bản rồi đến các mô hình lãi suất và các mẫu thiết kế hữu ích. Nội dung tương tự như quyển C++ for Quantitative Finance của tôi. Sau khi đã hiểu cách lập trình định lượng trong quyển sách của Joshi, bạn có thể tìm hiểu Monte Carlo ở mức độ sâu hơn với quyển Monte Carlo Methods in Financial Engineering của Paul Glasserman.
• Phương pháp sai phân hữu hạn (FDM) không còn quan trọng như một vài năm trước nữa. Quyển sách Financial Instrument Pricing Using C++ giới thiệu khá rõ về việc định giá các công cụ phái sinh tài chính bằng FDM và đưa ra các chi tiết mở rộng về cách dùng STL trong tài chính. Nếu bạn xác định rằng mình sẽ làm việc trong với quyền chọn, vốn sử dụng FDM nhiều, đây sẽ là một quyển sách đáng đọc.

Bạn có thể giảm bớt khối lượng kiến thức phải đọc bằng cách bỏ qua các thuật toán không cần thiết. Tập trung vào NLA, Monte Carlo và một số phương pháp sai phân hữu hạn cũng như một số kỹ thuật chặt cụt (cutting edge). Hãy nhớ rằng bạn chỉ thật sự nắm được kỹ năng thông qua việc bắt tay vào lập trình các mô hình này, hãy cố gắng lập trình càng nhiều càng tốt.

---

Mời các bạn cùng vào nhóm để trao đổi, học hỏi, giao lưu