Lý thuyết trò chơi là một nhánh của Toán học ứng dụng, nghiên cứu các tình huống chiến thuật trong đó các đối thủ lựa chọn các hành động khác nhau để cố gắng làm tối đa kết quả nhận được.

Ý tưởng chính của Lý thuyết trò chơi chính là việc mô hình hóa sự không chắc chắn bằng các hành động duy lý hơn là các hành động mang tính ngẫu nhiên (chẳng hạn như tung một đồng xu). Hãy lấy một ví dụ thực tế, khi ta cân nhắc hay muốn tìm ra đáp án chính xác cho một chiến lược giao dịch song hành mạo hiểm (merger arbitrage).

Giả sử có một vụ sáp nhập, thâu tóm giữa hai công ty A và T, trong đó A là công ty thâu tóm (acquirer), T là công ty mục tiêu (target). Công ty A đưa ra đề xuất trao đổi với công ty T, một cổ phiếu công ty A (cổ phiếu A) đổi lấy hai cổ phiếu công ty T (cổ phiếu T), cổ phiếu A và T đang được giao dịch ở mức giá lần lượt là 50 USD và 20 USD/cp. Có thể thấy, cổ đông của công ty T nên chấp nhận đề xuất để cổ phiếu T có thể tăng lên mức 25 USD/cp. Cơ hội cho việc đầu tư song hành mạo hiểm đến khi giả sử giá cổ phiếu T chỉ tăng lên mức 24 USD/cp. Với kỳ vọng thu lợi từ chênh lệch giá, nhà đầu tư lúc này có thể bán khống (short) cổ phiếu A tại mức 50 USD/cp và mua 2 cổ phiếu T tại mức 24 USD/cp. Sau đấy lại trao đổi 2 cổ phiếu T lấy 1 cổ phiếu A, như vậy số lượng cổ phiếu không đổi mà còn bỏ túi được 2 USD lợi nhuận.

Tất nhiên, lợi nhuận không đến quá dễ dàng và không có rủi ro, đó là lý do tại sao chiến lược này được gọi là “rủi ro song hành mạo hiểm” (“risk arbitrage”). Tên gọi này vừa chỉ ra rằng, nếu được thực hiện một cách hợp lý thì đây có thể là một chiến lược có rủi ro thấp, tuy nhiên cũng chỉ ra rằng ta có thể mất tiền nhiều vào nó.

Rủi ro chính là khi vụ sáp nhập thất bại hoặc các điều khoản trao đổi được thỏa thuận lại. Trường hợp vụ thâu tóm thất bại, có thể hiểu rằng giá của T sẽ rơi về mức 20 USD/cp, thậm chí còn thấp hơn, do các thông tin xấu về công ty “mục tiêu” (thường là nguyên nhân thất bại chủ yếu của các vụ giao dịch) sẽ lấy khỏi túi bạn ít nhất 8 USD. Tệ nhất là trường hợp giá cổ phiếu T giảm, và giá cổ phiếu A lại tăng lên, ta sẽ mất nhiều tiền hơn nữa.

Vận dụng Lý thuyết trò chơi trong giao dịch song hành mạo hiểm cho ví dụ trên:

Phân tích lịch sử giao dịch nhằm xác định các yếu tố chính quyết định sự thành công hay thất bại của một vụ sáp nhập chính là phương pháp thống kê tiếp cận trong trường hợp này. Có rất nhiều yếu tố quan trọng như: tỉ lệ thưởng sáp nhập (trong ví dụ đề xuất 1 cổ phiếu 50 USD lấy 2 cổ phiếu có giá 20 USD/cp -> (50-40)/40=25%); độ chênh lệch (trong ví dụ (2 USD lợi nhuận)/(48 USD bỏ ra)=4.17%); hay sự chuyển động giá và khối lượng giao dịch của cổ phiếu A và T ngay trước khi có công bố sáp nhập; yếu tố loại hình giao dịch, có thể là về cổ phiếu hay tiền mặt; có thể là các yếu tố về tài chính, về cơ hội phát triển kinh doanh của công ty A; có thể là các yếu tố mâu thuẫn trong quy định; là triển vọng của các vụ thâu tóm, sáp nhập khác nữa… Phân tích này sẽ bao gồm một tập hợp các tiêu chuẩn để xác định vụ giao dịch (sáp nhập) nào nên theo đuổi, cần phân bổ vốn cho các giao dịch như thế nào, hay khi có thay đổi thì thoái vốn (bail-out) như thế nào.

Lý thuyết trò chơi bắt đầu bằng việc xác định ai là đối tượng ra quyết định. Có thể là ban giám đốc, quản trị của công ty A; ban quản trị, cổ đông hay các đối tác tiềm năng hơn, các công ty thâu tóm khác hay các đối tượng ra quy định của công ty T;… Không hẳn vụ giao dịch nào cũng phải cân nhắc tất cả các đối tượng ra quyết định này, nhưng trong những trường hợp phức tạp hơn thì có thể phải cân nhắc nhiều đối tượng hơn thế. Với mỗi đối tượng ra quyết định, chúng ta cần biết quyết định mà họ có khả năng đưa ra và mỗi đối tượng này đánh giá tổng kết quả tiềm năng như thế nào.

Một sai lầm thường gặp khi áp dụng lý thuyết trò chơi là quá phức tạp hóa dữ liệu. Điều này xảy ra tương tự với lỗi “khai thác dữ liệu” (data mining) trong khoa học thống kê, khi mà chúng ta cố gắng xây dựng một mô hình xảy ra trong quá khứ nhưng không thể ứng dụng vào hiện tại và tương lai. Tính hấp dẫn của cả khoa học thống kê lẫn lý thuyết trò chơi là ở các mô hình tuy đơn giản lại có thể đưa ra các kết quả hữu ích. Chúng ta không cần phải mô hình hóa hàng trăm đối tượng ra quyết định, mỗi đối tượng lại có hàng chục quyết định và các sự ưu tiên khác nhau với hàng triệu kết quả tiềm năng, sẽ là vô ích nếu cố gắng làm như vậy. Với ít nỗ lực hơn, giới hạn trong một vài đối tượng ra quyết định, các quyết định và khía cạnh ưu tiên quan trọng, chúng ta có thể thu được những kết quả hữu dụng hơn.

Sai lầm còn lại bắt nguồn từ thực tế các khóa học và các sách về Lý thuyết trò chơi cơ bản thường nhấn mạnh trò chơi tổng bằng không, khi lợi ích của đối tượng này chính là thiệt hại của đối tượng kia. Trong khi, những trò chơi giao dịch thú vị nhất lại có các yếu tố có tổng khác không nắm vai trò then chốt. Lợi nhuận bạn kiếm được với vai trò trader đến từ những người nắm giữ cổ phiếu A hoặc T, hoặc cả hai trước khi có thông tin sáp nhập. Trong phạm vi trò chơi tổng bằng không, các đối tượng này luôn luôn hành động ngược lại với lợi ích của bạn. Để tận dụng lợi thế của Lý thuyết trò chơi, ta nên tập trung quan tâm vào những điều họ muốn trước khi quan tâm đến túi tiền của mình.

Nguồn: Cafef, Monster Box

Có thể bạn quan tâm

Bộ sách Kiếm tiền bền vững từ thị trường chứng khoán

ĐẶT SÁCH NGAY