TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH HIỆU ỨNG MOMENTUM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ĐỀ TÀI KHOA HỌC CẤP CƠ SỞ Người thực hiện Nguyễn Thị Yến Bùi Thị Thiện Mỹ Lê Thị Kim Anh TP HỒ CHÍ MINH – 2021 i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC NHỮNG CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC BẢNG BIỂU v DANH MỤC HÌNH vi PHẦN MỞ ĐẦU 1 1 Lý do chọn đề tài 1 2 Mục đích nghiên cứu 3 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3 4 Khái quát phương pháp nghiên cứu 3 5 Những đóng góp mới của đề tài 4 6 Kết cấu của đề tài 5 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ.
Mục đích nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là cung cấp bằng chứng về hiệu ứng động, các yếu tố tác động và nguồn gốc gây ra những hiệu ứng này trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu sẽ làm rõ các khía cạnh cụ thể liên quan đến những yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của thị trường.
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào việc kiểm tra sự xuất hiện của hiệu ứng momentum bằng cách phân tích lợi nhuận và lợi nhuận bất thường từ nhiều chiến lược đầu tư khác nhau.
Thứ hai, đề tài nghiên cứu tác động của các nhân tố yếu tố ảnh hưởng tới hiệu ứng momentum
Dựa trên những phân tích trước đó, có thể kết luận rằng thị trường Việt Nam có thể xuất hiện hiệu ứng momentum do các yếu tố rủi ro, điều này cho thấy thị trường có thể không đạt được hiệu quả theo dạng yếu.
Khái quát phương pháp nghiên cứu
Phương pháp thống kê, mô hình hóa biểu đồ, đồ thị, phương pháp tổng hợp và phân tích, phương pháp so sánh và đánh giá
Phân tích danh mục, bao gồm phân tích đơn biến và đa biến, là những phương pháp hiệu quả nhất để đánh giá lợi nhuận từ các chiến lược đầu tư.
Phương pháp định lượng như hồi quy mô hình, hồi quy Fama – MacBeth, thống kê t và thống kê F được sử dụng để ước lượng, kiểm định và phân tích hiệu suất của các chiến lược đầu tư.
Phân tích dữ liệu, hình thành các danh mục và chiến lược đầu tư, ước lượng và kiểm định được thực hiện trên ngôn ngữ lập trình Python.
Những đóng góp mới của đề tài
Hiệu ứng momentum là một chủ đề thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu toàn cầu Tại Việt Nam, các nghiên cứu tiêu biểu bao gồm nghiên cứu của Truong và cộng sự (2007) với dữ liệu từ tháng 8/2000 đến tháng 11/2006, và nghiên cứu của Aphonse và Nguyễn (2013) khảo sát số liệu trên Sở Giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 1/2007 đến tháng 6/2012.
Nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Võ Văn Phong (2019a, 2019b) chỉ ra rằng thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ với số liệu hạn chế, do số lượng cổ phiếu ít ỏi và cơ sở pháp lý chưa hoàn thiện Mặc dù có nhiều nghiên cứu gần đây về hiệu ứng momentum, nhưng kết quả vẫn còn trái chiều và chưa phong phú Dựa trên lý thuyết tài chính chuẩn tắc như lý thuyết thị trường hiệu quả, các mô hình định giá và lý thuyết tài chính hành vi, nghiên cứu này nhằm khám phá hiệu ứng momentum với những đóng góp mới.
Thị trường chứng khoán Việt Nam, mới chỉ hoạt động khoảng 20 năm, vẫn còn non trẻ so với các thị trường phát triển khác trong khu vực và trên thế giới Khác với các nghiên cứu trước đây thường sử dụng số liệu tần suất tháng, nghiên cứu này áp dụng bộ dữ liệu tần suất tuần, giúp tăng số lượng quan sát và nâng cao độ tin cậy của kết quả.
Đề tài nghiên cứu này là công trình đầu tiên áp dụng đồng thời nhiều chiến lược đầu tư momentum, bao gồm cả chiến lược đơn biến và đa biến, cũng như chiến lược theo trạng thái thị trường Nghiên cứu tập trung vào hàng trăm chiến lược khác nhau nhằm cung cấp phân tích chi tiết, cụ thể và chính xác hơn về hiệu quả của các phương pháp đầu tư này.
Nghiên cứu này khảo sát tác động của nhiều yếu tố rủi ro khác nhau đến hiệu ứng momentum, mở rộng hơn so với các nghiên cứu trước chỉ tập trung vào yếu tố quy mô.
Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin quý giá cho nhà đầu tư và nhà quản lý, giúp nhà đầu tư phát triển chiến lược đầu tư hiệu quả Đồng thời, nhà quản lý có thể xây dựng các chính sách điều tiết thị trường hợp lý, như hoàn thiện cơ chế giao dịch, đa dạng hóa thành phần nhà đầu tư, và tăng cường tính hiệu quả cũng như minh bạch trong giao dịch chứng khoán, nhằm đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững cho thị trường chứng khoán.
Kết cấu của đề tài
Ngoài các phần mở đầu, phần phụ lục, đề tài được cấu trúc thành bốn chương, bao gồm:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu về hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Chương 4: Kết luận và khuyến nghị
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Lý thuyết tài chính chuẩn tắc
Trong mô hình hóa thị trường tài chính, lý thuyết tài chính chuẩn tắc dựa vào giả định về hành vi của nhà đầu tư và điều kiện giao dịch Nhà đầu tư được cho là xem xét tất cả thông tin liên quan đến cổ phiếu, giúp giá cổ phiếu phản ánh thông tin hiện có Mức độ chính xác và tốc độ tích hợp thông tin vào giá kỳ vọng quyết định hiệu quả của thị trường Các giả định này cũng đảm bảo sự cân bằng giá cả chứng khoán, duy trì hiệu quả của thị trường Nhờ vào những giả định này, các nhà nghiên cứu có thể xây dựng khung toán học để định giá tài sản trong điều kiện không chắc chắn.
1.1.1 Các mô hình định giá
1.1.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn (The Capital Asset Pricing Model)
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) ra đời từ lý thuyết tối ưu hóa danh mục đầu tư của Markowitz và được phát triển độc lập bởi Sharpe, Lintner và Mossin vào những năm 1960.
Mô hình được xây dựng dựa trên hai giả thuyết về hành vi của nhà đầu tư và cấu trúc thị trường (Bodie và cộng sự, 2017) Các nhà đầu tư được coi là có hiểu biết và họ đưa ra quyết định nhằm tối ưu hóa mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro trong giai đoạn đầu tư Họ cũng thiết lập danh mục đầu tư từ nhiều loại tài sản tài chính công khai như cổ phiếu và trái phiếu, đồng thời giả định rằng các thỏa thuận cho vay và đi vay là không có rủi ro, không chịu thuế và không phát sinh chi phí giao dịch.
Các nhà đầu tư thường nắm giữ danh mục thị trường, với các cổ phiếu có tỷ trọng tương ứng với giá trị tài sản của chúng trong tổng giá trị thị trường Sharpe, Lintner và Mossin cho rằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư giúp loại bỏ rủi ro riêng (rủi ro phi hệ thống) của từng cổ phiếu Họ cũng chỉ ra rằng để tối đa hóa mức độ thỏa dụng dựa trên trung bình và phương sai, tỷ suất sinh lời kỳ vọng sẽ tỷ lệ thuận với mức rủi ro Tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một cổ phiếu được tính bằng lãi suất phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro, phản ánh rủi ro không thể loại bỏ qua đa dạng hóa Phần bù rủi ro này tỷ lệ với phần bù rủi ro của danh mục thị trường thông qua hệ số beta, được coi là thước đo rủi ro của chứng khoán so với toàn bộ thị trường (Bodie và cộng sự, 2017) Mô hình định giá được thể hiện như sau:
R t là lợi suất của cổ phiếu hoặc danh mục tại thời điểm t;
R M t là lợi suất thị trường tại thời điểm t;
R f t là lợi suất phi rủi ro tại thời điểm t;
là hệ số beta của cổ phiếu hoặc danh mục
Chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời thực và tỷ suất sinh lời kỳ vọng tại thời điểm t, ký hiệu là t, là yếu tố đặc thù ảnh hưởng riêng đến cổ phiếu hoặc danh mục đầu tư tương ứng Yếu tố này có thể được giảm thiểu hoàn toàn thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu tư.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và beta trong mô hình CAPM được thể hiện qua đường thị trường chứng khoán (SML) Đường SML cho thấy rằng một khoản đầu tư với mức rủi ro nhất định, được đo bằng beta, sẽ tương ứng với một tỷ suất sinh lời kỳ vọng cụ thể Tất cả các chứng khoán được định giá đúng sẽ nằm trên đường SML, trong khi cổ phiếu định giá thấp sẽ nằm trên đường này do tỷ suất sinh lời kỳ vọng thực tế cao hơn tỷ suất sinh lời cân bằng Ngược lại, cổ phiếu định giá cao sẽ nằm dưới đường SML khi tỷ suất sinh lời kỳ vọng thực tế thấp hơn mức quy định của CAPM Chênh lệch giữa lợi suất kỳ vọng thực tế và lợi suất kỳ vọng theo CAPM được gọi là hệ số alpha, ký hiệu là α, phản ánh việc cổ phiếu hoặc danh mục đang bị định giá sai trên thị trường.
Hệ số alpha đo lường tỷ suất sinh lời bất thường của cổ phiếu hoặc danh mục đầu tư Nếu mô hình CAPM dự đoán chính xác tỷ suất sinh lời theo rủi ro, thì alpha sẽ bằng 0 Alpha dương chỉ ra rằng cổ phiếu hoặc danh mục đã tạo ra tỷ suất sinh lời vượt trội so với kỳ vọng từ beta.
Hình 1.1 Đường thị trường chứng khoán
Nguồn: Bodie và cộng sự (2017)
Quyết định tối đa hóa mối quan hệ giữa kỳ vọng và rủi ro dẫn đến việc nhà đầu tư có xu hướng mua chứng khoán bị định giá thấp và bán chứng khoán định giá cao Hành động này giúp điều chỉnh giá chứng khoán về mức cân bằng theo mô hình CAPM.
1.1.1.2 Lý thuyết kinh doanh chêch lệch giá (Arbitrage Pricing Theory)
Mặc dù mô hình CAPM được chấp nhận rộng rãi, nhưng các giả định nghiêm ngặt của nó khó có thể thỏa mãn, dẫn đến việc nhiều nhà nghiên cứu tìm kiếm các phương pháp định giá tài sản tài chính khác Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) dựa trên giả định rằng thị trường hoạt động hiệu quả, không có cơ hội kinh doanh chênh lệch giá, tỷ suất sinh lợi của chứng khoán chịu ảnh hưởng từ nhiều nhân tố rủi ro, và nhà đầu tư luôn ưu tiên lợi nhuận cao hơn trong khi chấp nhận ít rủi ro.
R t là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu hoặc danh mục ở thời điểm t;
E R là lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu hoặc danh mục nếu các nhân tố rủi ro không thay đổi;
F k t là giá trị của nhân tố rủi ro thứ k tác động đến lợi nhuận của cổ phiếu hoặc danh mục ở thời điểm t;
k là độ nhạy của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hoặc danh mục với nhân tố rủi ro thứ k;
Yếu tố đặc thù tại thời điểm t chỉ ảnh hưởng đến một cổ phiếu hoặc danh mục cụ thể và có thể được giảm thiểu hoàn toàn thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu tư.
Trong APT, giá trị các chỉ số được coi là đồng nhất cho tất cả cổ phiếu hoặc danh mục tại mỗi thời điểm, trong khi độ nhạy với từng chỉ số lại khác nhau Một số nhà nghiên cứu đã tìm kiếm bộ chỉ số phù hợp, trong đó mô hình của Fama và French (1993) được biết đến rộng rãi.
Hai ông nhận định rằng không chỉ beta mà còn quy mô và giá trị có thể đại diện cho rủi ro trong đầu tư Cụ thể, cổ phiếu có quy mô nhỏ thường rủi ro hơn do xác suất phá sản cao hơn, trong khi cổ phiếu có hệ số BE/ME cao cũng tiềm ẩn rủi ro tài chính lớn hơn Do đó, họ cho rằng tỷ lệ lợi suất kỳ vọng vượt trội của một cổ phiếu hoặc danh mục được giải thích tốt hơn bởi ba yếu tố: tỷ suất sinh lời vượt trội của danh mục thị trường, yếu tố quy mô và yếu tố giá trị.
Yếu tố quy mô và yếu tố giá trị là hai thành phần quan trọng trong mô hình ba nhân tố Fama – French Yếu tố quy mô được xác định từ sự chênh lệch tỷ suất sinh lời giữa danh mục cổ phiếu nhỏ và cổ phiếu lớn, trong khi yếu tố giá trị dựa trên sự chênh lệch giữa lợi suất của danh mục cổ phiếu giá trị (có BE/ME cao) và cổ phiếu tăng trưởng (có BE/ME thấp) Mô hình này giúp phân tích và dự đoán hiệu suất của các danh mục đầu tư.
R t R f t , R M t , R f t , SMB SMB t HML HML t t , (1.4) trong đó:
R t là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu hoặc danh mục ở thời điểm t;
R f t là lợi suất phi rủi ro tại thời điểm t;
R M t là lợi suất thị trường tại thời điểm t;
SMB t là nhân tố quy mô ở thời điểm t;
HML t là nhân tố giá trị ở thời điểm t;
Hệ số đại diện độ nhạy của cổ phiếu hoặc danh mục tới tỷ suất sinh lợi của thị trường, nhân tố quy mô và nhân tố giá trị là cơ sở của mô hình ba nhân tố, tương tự như CAPM, trong đó cổ phiếu được định giá theo rủi ro hệ thống Thị trường hoạt động theo cơ chế hiệu quả, tức là nếu hai tài sản có thuộc tính giống hệt nhau nhưng giao dịch ở hai thị trường khác nhau, chúng sẽ có cùng một mức giá Sự chênh lệch giá giữa các thị trường sẽ tạo ra cơ hội kiếm lợi nhuận, khi nhà đầu tư mua tài sản giá rẻ và bán giá cao Những cơ hội này sẽ nhanh chóng được khai thác bởi các nhà đầu tư thông minh, dẫn đến việc giá chứng khoán được thiết lập lại ở điểm cân bằng Nếu một cổ phiếu hoặc danh mục bị định giá sai, tỷ suất sinh lợi của nó sẽ phản ánh điều này.
Hệ số alpha là chỉ số đo lường tỷ suất sinh lợi bất thường của cổ phiếu hoặc danh mục đầu tư Khi mô hình tài chính giải thích chính xác tỷ suất sinh lời theo rủi ro hệ thống, giá trị alpha sẽ bằng 0 Alpha dương cho thấy cổ phiếu hoặc danh mục đầu tư có tỷ suất sinh lời thực tế cao hơn giá trị cân bằng, trong khi alpha âm chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời thực tế thấp hơn giá trị cân bằng.
1.1.2 Lý thuyết thị trường hiệu quả
Lý thuyết tài chính hành vi
Lý thuyết tài chính chuẩn tắc dựa trên các mô hình định giá và lý thuyết thị trường hiệu quả, nhưng thực tế cho thấy nhiều giả thiết không được thỏa mãn Nghiên cứu nổi tiếng của Jegadeesh và Titman (1993) đã chỉ ra sự tồn tại của hiệu ứng momentum, cho thấy chiến thuật giao dịch theo hiệu ứng này có thể mang lại lợi nhuận bất thường với mức rủi ro thấp, điều này thách thức lý thuyết tài chính chuẩn tắc Những hiệu ứng này không thể được giải thích bằng các mô hình định giá hiện tại và làm suy yếu lý thuyết thị trường hiệu quả Tuy nhiên, lý thuyết tài chính hành vi có thể giúp giải thích những băn khoăn này.
Lý thuyết tài chính hành vi kết hợp tâm lý học với tài chính để giải thích cách thị trường phản ánh cảm xúc và hành động của nhà đầu tư thực tế, thay vì những nhà đầu tư lý tưởng Lập luận chủ chốt của lý thuyết này cho rằng nhà đầu tư thường phi hợp lý và không luôn xử lý thông tin một cách chính xác, dẫn đến quyết định không tối ưu Tuy nhiên, sự hiện diện của những nhà đầu tư phi hợp lý không nhất thiết làm cho thị trường trở nên kém hiệu quả Nếu những bất hợp lý này ảnh hưởng đến giá cả, các nhà kinh doanh chênh lệch giá nhanh nhạy sẽ tận dụng cơ hội để điều chỉnh giá trở về giá trị hợp lý Do đó, một khía cạnh quan trọng trong lý thuyết tài chính hành vi là sự hạn chế của cơ chế kinh doanh chênh lệch giá.
1.2.1 Tâm lý nhà đầu tư
Khác với lý thuyết tài chính chuẩn tắc, lý thuyết tài chính hành vi cho rằng nhà đầu tư thường không hợp lý trong việc xử lý thông tin và đưa ra quyết định.
Các sai sót trong xử lý thông tin có thể dẫn đến việc nhà đầu tư đánh giá sai xác suất xảy ra các sự kiện và tỷ lệ lợi nhuận của cổ phiếu Theo Bodie và cộng sự (2017), có một số sai lầm phổ biến mà nhà đầu tư thường mắc phải.
Nhà đầu tư thường ưu tiên trải nghiệm gần đây hơn là niềm tin đã hình thành trước đó, điều này được gọi là lỗi thiên vị trí nhớ Họ cũng có xu hướng đưa ra những dự đoán quá mức đối với các sự kiện không chắc chắn.
Nhà đầu tư thường có xu hướng đánh giá quá cao khả năng của bản thân, dẫn đến việc họ cũng đánh giá quá cao độ chính xác của niềm tin và dự báo của mình.
Nhà đầu tư chậm cập nhật, chậm thay đổi niềm tin khi đáp lại bằng chứng mới
Bỏ qua kích thước mẫu và thiên vị đại diện
Nhà đầu tư thường hành động như một mẫu nhỏ đại diện cho toàn bộ thị trường, dẫn đến việc họ dựa vào các hình mẫu để dự đoán các xu hướng trong tương lai một cách quá mức.
1.2.1.2 Hành vi nhà đầu tư
Theo Bodie và cộng sự (2017), mặc dù quá trình xử lý thông tin có thể hợp lý, nhưng con người thường đưa ra quyết định kém hợp lý do những sai sót trong hành vi Các thiên lệch hành vi này có thể ảnh hưởng đến cách mà cá nhân phản ứng với thông tin.
Đóng khung các quyết định
Hành vi không hợp lý của nhà đầu tư thường bị ảnh hưởng bởi các lựa chọn khuôn mẫu, tiêu chuẩn và thói quen Ví dụ, nhà đầu tư có thể từ chối đầu tư vào những cơ hội rủi ro có lợi nhuận, trong khi lại sẵn sàng chấp nhận rủi ro trong các khoản đầu tư đang lỗ Điều này cho thấy họ không muốn đối mặt với rủi ro tiềm ẩn trong các khoản lợi nhuận, nhưng lại tìm kiếm rủi ro trong các khoản lỗ tương đương.
Tính toán bất hợp lý
Tính toán bất hợp lý là xu hướng mà con người tách biệt các quyết định tài chính, dẫn đến việc tối đa hóa lợi ích trong các tài khoản tưởng tượng thay vì kết hợp chúng Hành vi này giải thích nhiều hiện tượng như sự đảo ngược sở thích, nỗi sợ thua lỗ và hiệu ứng phân bổ tài khoản Một ví dụ điển hình là nhà đầu tư thường chốt lời sớm với các khoản lợi nhuận nhỏ, nhưng lại trì hoãn việc cắt lỗ khi gặp thua lỗ Họ phân chia rõ ràng giữa “tài khoản lời” và “tài khoản lỗ”, dẫn đến việc cố gắng tối đa hóa lợi nhuận và tối thiểu hóa thua lỗ Kết quả là, khi giá tăng nhẹ, họ bán ra, trong khi giá giảm thì họ giữ lại, coi như chưa bị lỗ Hành vi này có thể khiến khối lượng giao dịch tăng cao hơn khi thị trường đang lên so với khi thị trường xuống.
Các nhà tâm lý học đã chỉ ra rằng những quyết định đầu tư kém thường gây ra nhiều hối tiếc hơn khi khoản đầu tư đó không theo thông lệ Chẳng hạn, các nhà đầu tư trải qua thua lỗ tương tự nhưng đầu tư vào danh mục blue-chip sẽ cảm thấy ít đau đớn hơn so với việc đầu tư vào một doanh nghiệp khởi nghiệp không tên tuổi Mọi tổn thất từ cổ phiếu blue-chip thường được xem là do vận rủi, dẫn đến ít hối tiếc hơn De Bondt và Thaler (1987) cho rằng hành vi né tránh hối tiếc có thể lý giải cho hiệu ứng quy mô và hiệu ứng giá trị Các công ty có hệ số BE/ME cao thường gặp khó khăn trong việc thu hút đầu tư do ít được ưa chuộng và tình trạng tài chính không ổn định, tương tự như các công ty nhỏ, vì ít nổi tiếng nên cũng gặp khó khăn trong việc thu hút vốn đầu tư.
Ảnh hưởng của cảm xúc đối với công ty
Hành vi của nhà đầu tư thường bị tác động bởi cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực đối với một công ty Nhà đầu tư có xu hướng chọn cổ phiếu của những công ty có danh tiếng, đặc biệt là những công ty thực hiện các chính sách trách nhiệm xã hội, cung cấp điều kiện làm việc hấp dẫn, hoặc sản xuất các sản phẩm được ưa chuộng.
Lý thuyết triển vọng, được nghiên cứu bởi Kahneman và Tversky vào năm 2013, chỉ ra rằng nhà đầu tư thường xuyên phải đối mặt với nỗi sợ thua lỗ (loss- aversion) Điều này khác biệt so với giả định của lý thuyết độ thỏa dụng kỳ vọng, nơi con người được cho là ghét rủi ro (risk-aversion), dẫn đến việc hình thành các mô hình định giá theo rủi ro trong lý thuyết tài chính chuẩn tắc.
Hình 1.5 Đồ thị hàm thỏa dụng theo lý thuyết tài chính chuẩn tắc
Nguồn: Bodie và cộng sự (2017)
Lý thuyết truyền thống cho rằng hàm thỏa dụng là hàm lõm, với việc đầu tư cho lợi nhuận cao hơn mang lại mức thỏa dụng cao hơn, nhưng mức gia tăng thỏa dụng lại giảm dần Để nhà đầu tư chấp nhận rủi ro, họ cần được bù đắp thêm lợi nhuận, được gọi là phần bù rủi ro Ngược lại, lý thuyết triển vọng chỉ ra rằng nhà đầu tư lo sợ rủi ro hơn khi có lợi nhuận và liều lĩnh hơn khi đối mặt với thua lỗ Hàm thỏa dụng trong lý thuyết này có hình chữ S, với phần lõm trong vùng lợi nhuận và phần lồi trong vùng tổn thất Thực tế cho thấy, khoản thua lỗ khiến con người cảm thấy mất mát nhiều hơn niềm vui từ lợi nhuận, mặc dù giá trị của chúng là tương đương.
Hình 1.6 Đồ thị hàm thỏa dụng theo lý thuyết triển vọng
Nguồn: Bodie và cộng sự (2017)
Nhà đầu tư thường bị ảnh hưởng bởi hành vi của người khác thay vì dựa vào tín hiệu phân tích riêng, dẫn đến những quyết định không hợp lý Theo lý thuyết thị trường hiệu quả, khả năng hạn chế trong việc xử lý thông tin có thể khiến nhà đầu tư cá nhân hành động ngẫu nhiên, nhưng những hành động này thường triệt tiêu lẫn nhau, tạo ra hiệu ứng ròng bằng không Tuy nhiên, để hành động trở nên ngẫu nhiên, các nhà đầu tư cần có kỳ vọng và quyết định độc lập Nghiên cứu theo lý thuyết hành vi cho thấy hành vi đầu tư có thể bị ảnh hưởng bởi hành động của người khác, dẫn đến những sai lầm chung và ưa thích rủi ro không hợp lý, từ đó gây ra sự đánh giá sai lệch đáng kể về tài sản tài chính trên thị trường (Chan và cộng sự, 2000).
1.2.2 Giới hạn giao dịch chênh lệch giá
Bất thường trên thị trường tài chính
Lý thuyết thị trường hiệu quả khẳng định rằng thị trường hoạt động một cách hợp lý và giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ mọi thông tin có sẵn (Fama, 1970; 1991) Theo Fama (1991), việc kiểm chứng hiệu quả của thị trường là điều không thể, mà chỉ có thể xác định liệu thông tin đã được phản ánh trong giá cổ phiếu hay không, dựa trên tính chính xác của mô hình định giá Do đó, các bất thường trên thị trường chứng khoán cho thấy tỷ suất sinh lời của cổ phiếu hoặc danh mục có thể phản ánh sự không hiệu quả của thị trường hoặc sự không phù hợp của mô hình định giá (Fama, 1970, 1991; Schwert, 2003).
Trong thực tế, chi phí thông tin và hạn chế giao dịch khiến việc tồn tại một thị trường hiệu quả lý tưởng trở nên khó khăn Fama (1991) đề xuất rằng thị trường vẫn có thể gần gũi với giả thuyết hiệu quả, nhờ vào các bằng chứng đã được điều chỉnh theo chi phí thông tin và giao dịch Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng những hiện tượng bất thường xuất phát từ sự thiếu hụt các mô hình định giá thích hợp để kiểm tra hiệu quả thị trường, thay vì do thị trường không hiệu quả (Bowman và Buchanan, 1995).
Hiệu ứng mùa vụ và bất thường theo niên lịch thường liên quan đến thời điểm chuyển giao giữa các tuần, tháng và năm Những bất thường này có thể phát sinh từ lợi nhuận theo mùa, dẫn đến những biến động trong thị trường Một số bất thường phổ biến bao gồm sự thay đổi trong hành vi đầu tư và xu hướng tiêu dùng.
Hiệu ứng tháng Giêng là hiện tượng mà giá cổ phiếu thường tăng vào một số ngày giao dịch cuối tháng 12 và đầu tháng 1, theo nghiên cứu của Haugen và Jorion (1996).
Hiệu ứng tháng năm là hiện tượng cho thấy lợi nhuận từ đầu tư cổ phiếu trong tháng 5 đến tháng 10 thường thấp hơn so với lợi nhuận trong các tháng khác của năm (Bouman và Jacobsen, 2002).
Hiệu ứng ngày trong tuần là hiện tượng cho thấy cổ phiếu thường có tỷ suất sinh lợi thấp hơn vào ngày thứ Hai so với ngày thứ Sáu, theo nghiên cứu của French (1980).
Hiệu ứng tuần trong tháng là hiện tượng mà cổ phiếu thường có tỷ suất sinh lời cao hơn trong tuần đầu tiên của tháng so với ba tuần cuối cùng của tháng, theo nghiên cứu của French (1980).
Hiệu ứng kì nghỉ là hiện tượng cổ phiếu có tỷ suất sinh lời bất thường cao hơn trước kỳ nghỉ (Pettengill, 1989)
Bất thường cơ bản đề cập đến những yếu tố liên quan đến giá trị nội tại của công ty, khi phân tích khả năng sinh lời, triển vọng tăng trưởng và rủi ro Một số loại bất thường cơ bản bao gồm các yếu tố tài chính và hoạt động có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của công ty trong tương lai.
Hiệu ứng giá trị là hiện tượng mà cổ phiếu giá trị thường mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn so với cổ phiếu tăng trưởng, như đã được nghiên cứu bởi Fama và French (1998) cũng như Wang (2004).
Hiệu ứng quy mô là hiện tượng cho thấy cổ phiếu có vốn hóa thị trường nhỏ thường mang lại tỷ suất sinh lời cao hơn so với cổ phiếu có vốn hóa thị trường lớn, theo nghiên cứu của Banz (1981).
Hiệu ứng chi trả cổ tức là hiện tượng cổ phiếu có tỷ suất chi trả cổ tức cao có tỷ suất sinh lời cao (Fama and French, 1988)
Hiệu ứng giá trên lợi nhuận (P/E) cho thấy rằng các cổ phiếu có tỉ số P/E thấp thường mang lại tỷ lệ lợi nhuận cao hơn mức trung bình của thị trường, trong khi các cổ phiếu có tỉ số P/E cao lại có tỷ lệ lợi nhuận thấp hơn trung bình (Basu, 1983).
Hiệu ứng cổ phiếu bị lãng quên là hiện tượng khi những cổ phiếu ít được chú ý trong quá khứ lại mang lại lợi nhuận cao hơn trong tương lai, trong khi những cổ phiếu có hiệu suất tốt trước đó thường giảm hiệu suất trong giai đoạn tiếp theo (De Bondt và Thaler, 1985).
Bất thường kỹ thuật là những hiện tượng trên thị trường chứng khoán được xác định thông qua phân tích kỹ thuật, một phương pháp dựa vào giá lịch sử của chứng khoán để nhận diện xu hướng tương lai Một số ví dụ về bất thường kỹ thuật bao gồm:
Hiệu ứng momentum là hiện tượng mà cổ phiếu hoặc danh mục đầu tư có tỷ lệ lợi nhuận tương quan dương, tức là cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong quá khứ thường tiếp tục có tỷ suất sinh lợi cao trong tương lai, và ngược lại Hiệu ứng này thường diễn ra trong khoảng thời gian từ 1 tuần đến 12 tháng, theo nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993).
Hiệu ứng đảo ngược là hiện tượng mà lợi suất của cổ phiếu hoặc danh mục đầu tư có mối tương quan chuỗi âm, trong đó những cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao hơn trong quá khứ thường có tỷ suất sinh lợi thấp hơn trong tương lai, và ngược lại Hiện tượng này thường diễn ra trong khoảng thời gian từ vài tuần đến 3-5 năm (De Bondt và Thaler, 1985; Wang).
Tổng quan về hiệu ứng momentum
Hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán cho thấy rằng việc mua cổ phiếu có tỷ suất sinh lời cao và bán các cổ phiếu có tỷ suất sinh lời thấp có thể mang lại lợi nhuận Chiến lược này được gọi là chiến lược momentum, với lợi nhuận từ nó được gọi là lợi nhuận hiệu ứng momentum Bên cạnh đó, hiệu ứng đảo ngược cũng có mối liên hệ chặt chẽ với hiệu ứng momentum Khi thị trường xuất hiện hiệu ứng đảo ngược, việc mua cổ phiếu có tỷ suất sinh lời thấp và bán cổ phiếu có tỷ suất sinh lời cao sẽ tạo ra lợi nhuận Chiến lược này được gọi là chiến lược đảo ngược, và lợi nhuận từ nó được gọi là lợi nhuận đảo ngược.
1.4.1 Bằng chứng về hiệu ứng momentum trên thị trường các nước
Trong suốt nhiều thập kỷ qua, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra hiệu ứng momentum trên các thị trường khác nhau, bao gồm cả thị trường tổng hợp toàn cầu Bằng chứng về hiệu ứng này được phân tích trên bốn loại thị trường: thị trường các nước phát triển, thị trường các nước mới nổi, thị trường các nước Châu Á và thị trường chứng khoán Việt Nam.
Năm 1993, Jegadeesh và Titman đã phân tích cổ phiếu trên Sở Giao dịch chứng khoán New York (NYSE) và Sở Giao dịch chứng khoán Mỹ (AMEX) từ năm 1965 đến 1989, phát hiện rằng 32 chiến lược đầu tư từ ba tháng đến 12 tháng đều đạt lợi nhuận dương, ngay cả sau khi điều chỉnh rủi ro theo mô hình Fama – French Các chiến lược momentum vẫn thành công khi áp dụng trong các khoảng thời gian và nhóm cổ phiếu khác nhau, mặc dù chịu lỗ trong tháng Giêng, nhưng trung bình các tháng còn lại có lợi nhuận dương Vào năm 2001, Jegadeesh và Titman khẳng định lại kết quả nghiên cứu trước đó, bác bỏ khả năng hiệu ứng momentum là do khai thác số liệu Nhiều nghiên cứu khác cũng đồng thuận rằng hiệu ứng này tồn tại trên thị trường chứng khoán.
Research by Grundy and Martin (2001), Chan et al (1996), Lee and Swaminathan (2000), George and Hwang (2004), and Hammani (2013) highlights the momentum effect in financial returns However, Lesmond et al (2004) argue that the profitability of the momentum effect, as studied by Jegadeesh and Titman, warrants further examination.
(1993) bị triệt tiêu ngay khi tính chi phí giao dịch
Dựa trên bản chất của hiệu ứng momentum, chiến lược đầu tư khác với việc phân chia thị trường thành nhiều danh mục theo tỷ suất sinh lời tích lũy như đề xuất của Jegadeesh và Titman (1993), Lehmann (1990) và Lo và MacKinlay.
Vào năm 1990, chiến lược sức mạnh tương đối có trọng số (WRSS) được xây dựng và được thực hiện bởi Conrad và Kaul (1998) cho các cổ phiếu niêm yết trên NYSE và AMEX từ năm 1926 đến 1989 Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các chiến lược có thời gian hình thành và đầu tư một tuần hoặc trên hai năm mang lại lợi nhuận âm, trong khi các chiến lược có thời gian hình thành và đầu tư từ ba tháng đến 18 tháng lại có lợi nhuận dương Điều này cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán Mỹ.
Năm 1998, Conrad và Kaul đã không đồng thuận với quan điểm của Jegadeesh và Titman (1993, 2001) về nguyên nhân chính của hiệu ứng momentum Trong khi Jegadeesh và Titman cho rằng tương quan chuỗi trong lợi suất cổ phiếu là yếu tố quyết định, Conrad và Kaul lại khẳng định rằng phần lớn lợi nhuận đến từ biến động chéo trong lợi nhuận trung bình giữa các cổ phiếu, cho thấy rằng lợi nhuận từ hiệu ứng momentum thực chất chỉ là phần bù cho các yếu tố rủi ro.
Nghiên cứu đã chỉ ra sự tồn tại của hiệu ứng momentum trên thị trường chứng khoán tại nhiều quốc gia, bao gồm Anh (Liu và cộng sự, 1999; Hon và Tonk, 2003; Chelley-Steely và Signos, 2006; Galariotis và cộng sự, 2007) và Đức, với hiệu ứng đặc biệt ở các cổ phiếu có tỉ lệ quay vòng vốn cao trong giai đoạn 1988-2001 (Glaser và Weber, 2003) Tại thị trường chứng khoán Ailen, O’Keeffe và Gallangher (2014) nhận thấy hiệu ứng momentum mạnh mẽ hơn trước khủng hoảng năm 2007, nhưng đã suy yếu sau đó Tương tự, Rey và Schid (2007) phát hiện hiệu ứng này trên thị trường Thụy Sĩ, đặc biệt ở các cổ phiếu blue chip Ngoài ra, bằng chứng về xu hướng momentum cũng được ghi nhận tại thị trường Tây Ban Nha (Muga và Santamaria, 2007; Forner và Joaquin, 2003).
Rouwenthorst (1998) đã nghiên cứu hiện tượng momentum trên 12 thị trường châu Âu từ năm 1980 đến 1995, cho thấy các chiến lược momentum dựa trên tỷ suất sinh lời trong 6 tháng đều mang lại lợi nhuận dương, ngoại trừ Thụy Điển Các nghiên cứu của Van Dijk và Huibers (2002) cũng như Doukas và McKnight (2005) xác nhận hiệu ứng momentum xuất hiện ở một số nước châu Âu, dựa trên dữ liệu từ các thị trường riêng lẻ hoặc tổng hợp.
Rouwenhorst (1999) đã tiến hành nghiên cứu trên 1705 công ty từ 20 nền kinh tế mới nổi trong giai đoạn 1982-1997 và phát hiện rằng chiến lược momentum mang lại lợi nhuận dương ở 17 trên 20 quốc gia Mặc dù lợi nhuận từ hiệu ứng momentum ở các thị trường mới nổi thấp hơn so với các thị trường phát triển, nhưng vẫn xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng này với ý nghĩa thống kê sau khi điều chỉnh rủi ro Rouwenhorst cũng chia thị trường các nước mới nổi theo tỉ lệ 30%, 40% và 30% do số lượng cổ phiếu ít hơn, điều này khác với phương pháp phân chia thành 10 danh mục như trong các nghiên cứu về các nước phát triển Các nghiên cứu tiếp theo (Chui và cộng sự, 2000; Griffin và cộng sự, 2003; Swinkles, 2004) cũng chỉ ra rằng hiệu ứng momentum yếu hơn ở các thị trường mới nổi, có thể do nhà đầu tư ở đây có thiên kiến nhận thức khác, như ít tự tin hơn (Chui và cộng sự, 2006) hoặc do quản lý và công bố thông tin kém minh bạch hơn (Chan và Hameed, 2006).
Naranjo và Porter (2007) đã sử dụng dữ liệu từ gần 16,000 công ty ở 22 thị trường phát triển và 18 thị trường mới nổi trong giai đoạn 1900–2004 để xác nhận khả năng sinh lợi của chiến lược momentum, đồng thời ghi nhận lợi ích của đa dạng hóa trong chiến lược đầu tư này Nghiên cứu của Van der Hart và cộng sự (2003) về 32 thị trường mới nổi trong giai đoạn 1985–1999 cho thấy chiến lược momentum tạo ra lợi nhuận vượt trội so với các chiến lược dựa trên quy mô, thanh khoản và chiến lược đảo ngược, đặc biệt là trong bối cảnh các thị trường Châu Á.
Trên thị trường Châu Á, nghiên cứu về hiệu ứng momentum chưa thống nhất Chui và cộng sự (2000) khẳng định rằng hiệu ứng này không xuất hiện ở Hàn Quốc và Indonesia, yếu ở Nhật Bản, Malaysia, Singapore, Đài Loan và Thái Lan, chỉ có ý nghĩa thống kê tại Hồng Kông Ngược lại, Cheng và Wu (2010) cho rằng lợi nhuận từ chiến lược momentum không có ý nghĩa tại Hồng Kông Ryan và Curtin (2006) cũng đồng tình rằng hiệu ứng momentum ở Châu Á là yếu, tương tự như tại Đài Loan (Du và cộng sự, 2009) Lin và cộng sự (2016) chỉ ra rằng có hiệu ứng momentum tại Đài Loan nếu thị trường ổn định, nhưng trong giai đoạn chuyển đổi lại xuất hiện hiệu ứng đảo chiều Liu và Lee (2001) không phát hiện hiệu ứng momentum ở Nhật Bản, trong khi thị trường Trung Quốc có hiệu ứng đảo chiều ngắn hạn hoặc trung hạn nhưng rất ít bằng chứng về momentum (Kang và cộng sự, 2002; Reddy và cộng sự, 2019) Maheshwari và Dhankar (2015) phát hiện hiệu ứng đảo chiều dài hạn tại Ấn Độ, và thị trường Indonesia có hiệu ứng momentum trung hạn, nhưng lợi nhuận đảo ngược dài hạn lại vượt trội hơn (Rafik và cộng sự, 2017) Teplova và Mikova (2015) cho rằng các yếu tố như phương pháp xây dựng danh mục, đo lường hiệu ứng momentum, mẫu nghiên cứu và trạng thái thị trường có thể dẫn đến các kết quả khác nhau.
1.4.2 Nguyên nhân xảy ra hiệu ứng momentum
Mặc dù hiệu ứng momentum và hiệu ứng reversal xuất hiện trên nhiều thị trường và khu vực kinh tế, nguyên nhân gây ra chúng vẫn còn nhiều tranh cãi Các giải thích thường dựa vào lý thuyết tài chính chuẩn tắc và lý thuyết hành vi Hình 1.7 minh họa nguyên nhân của các hiệu ứng này.
1.4.2.1 Giải thích theo lý thuyết tài chính chuẩn tắc
Lý thuyết hợp lý cho rằng các khoản đầu tư có rủi ro cao thì đạt lợi nhuận cao
Lợi nhuận từ các chiến lược momentum chủ yếu nhằm bù đắp cho nhà đầu tư trước mức rủi ro cao Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của hiệu ứng momentum bao gồm các nhân tố vĩ mô và yếu tố doanh nghiệp như rủi ro quy mô, giá trị, và hệ số rủi ro thị trường.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng lợi nhuận từ hiệu ứng momentum có thể được xem như phần bù cho rủi ro từ các yếu tố vĩ mô Chordia và Shivakumar (2002) cho rằng lợi nhuận này có thể được giải thích bởi các biến vĩ mô trễ như lợi tức thị trường và chênh lệch lãi suất giữa các loại trái phiếu Chelley-Steeley và Siganos (2004) kết luận rằng sức mạnh của nền kinh tế và điều kiện kinh doanh, cùng với lãi suất phi rủi ro và dòng vốn đầu tư ra nước ngoài, ảnh hưởng đến lợi suất của các danh mục đầu tư Ngoài ra, Karolyi và Kho (2004) cũng cho rằng khoảng 75% – 80% lợi nhuận từ chiến lược momentum có thể được giải thích bởi các yếu tố vĩ mô và độ mở của thị trường.
Hình 1.7 Nguyên nhân gây ra hiệu ứng momentum
Nguồn: Các tác giả tổng hợp
Theo lý thuyết tài chính hành vi
Phản ứng chậm và phản ứng thái quá
Bỏ qua quan sát nhỏ, tính đại diện
Mô hình thông tin lan truyền chậm
Giao dịch phản hồi tích cực
Theo lý thuyết tài chính chuẩn tắc
Các nhân tố vĩ mô Đặc trưng của doanh nghiệp
Rủi ro thị trường ii Các yếu tố rủi ro đặc trưng doanh nghiệp
Quy mô của doanh nghiệp
