GIỚI THIỆU
Lý do hình thành đề tài
Trong thập kỷ qua, nhiều nghiên cứu đã xác nhận sự bất thường theo mùa trên các thị trường phát triển như Mỹ và các thị trường chứng khoán toàn cầu Các nghiên cứu này còn mở rộng đến các thị trường tài chính khác như thị trường tương lai và thị trường trái phiếu tại Mỹ, theo Rozeff và Kinney (1976) và French.
Mặc dù đã có một số nghiên cứu về sự bất thường trên thị trường chứng khoán tại Việt Nam từ những năm 1980, nhưng số lượng nghiên cứu này vẫn rất hạn chế Khi nền kinh tế Việt Nam phát triển mạnh mẽ, thị trường chứng khoán Việt Nam đã trở thành một phần quan trọng trong bối cảnh toàn cầu Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến sự thiếu hụt kiến thức về các hiện tượng bất thường trong thị trường chứng khoán Việt Nam.
Lý thuyết tài chính truyền thống, như lý thuyết thị trường hiệu quả, nghiên cứu hành vi đầu tư dựa trên giả định rằng các nhà đầu tư hành động một cách lý trí và thị trường hoạt động hiệu quả Tuy nhiên, điều này dẫn đến một số hiện tượng bất thường trên thị trường tài chính thực tế, được gọi là “câu đố”, mà lý thuyết không thể giải thích.
Tài chính hành vi đã ra đời để giải thích các hiện tượng bất thường trên thị trường tài chính, bằng cách áp dụng kiến thức tâm lý và lý thuyết tập quán Điều này đã mang lại sự tiến bộ trong việc hiểu rõ hơn về hành vi của nhà đầu tư và các diễn biến thị trường.
Nghiên cứu về các hiện tượng bất thường giúp hiểu rõ hơn về đặc tính của thị trường tài chính và hỗ trợ phân tích cổ phiếu Các hiện tượng này, còn được gọi là hiệu ứng dương lịch, đã được nhiều nghiên cứu thực nghiệm khám phá, đặc biệt là các quy tắc bất thường theo mùa trên thị trường chứng khoán Một số nghiên cứu, như của Wong và Ho (1996) cùng với Ho (1990), đã so sánh mối tương quan giữa các hiện tượng bất thường theo mùa trên các thị trường chứng khoán quốc tế.
Các nghiên cứu cho thấy rằng nhà đầu tư có khả năng thu lợi nhuận bất thường từ các hiện tượng không theo quy luật và từ đó hiểu rõ hơn về các giả thuyết liên quan đến thị trường hiệu quả.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu và phân tích các yếu tố mùa vụ ảnh hưởng đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là hiệu ứng các ngày trong tuần và hiệu ứng tháng Giêng Nghiên cứu đặt ra câu hỏi về tác động của hiệu ứng các ngày trong tuần đối với chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam.
Việt Nam là một quốc gia có nền kinh tế đang phát triển mạnh mẽ, và thị trường chứng khoán Việt Nam cũng không phải là ngoại lệ Hiệu ứng tháng Giêng và các hiệu ứng hàng tháng có thể ảnh hưởng đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, tạo ra những biến động trong giao dịch Đặc biệt, Tết Nguyên Đán cũng có tác động đáng kể đến chỉ số thị trường, khi tâm lý nhà đầu tư và hoạt động kinh tế thường thay đổi trong thời gian này.
Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu yếu tố mùa vụ tác động đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam
Phạm vi nghiên cứu là giá đóng cửa của chỉ số chứng khoán VN-Index từ
01/03/2002 đến 31/03/2015 và chỉ số HNX-Index từ ngày 01/06/2006 đến 31/03/2015
Phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng ngày để áp dụng các mô hình hồi quy dựa trên giả định của Ordinary Least Square Nếu giá trị P (P-Value) Pearson không có ý nghĩa ở bất kỳ cấp độ nào, điều này cho thấy mối tương quan không được chấp nhận Nghiên cứu này cũng áp dụng kiểm nghiệm Dickey-Fuller để kiểm tra tính ổn định, kiểm nghiệm Durbin-Watson để xác định sự tự tương quan, và kiểm nghiệm White để kiểm tra hiệp phương sai không đồng nhất.
Ý nghĩa thực tiễn
Nghiên cứu này nhằm cung cấp bằng chứng về sự tồn tại của hiện tượng bất thường liên quan đến Tết Nguyên Đán Điểm khác biệt của nghiên cứu là tập trung vào tác động của Tết Nguyên Đán đối với chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Các nội dung chính của bài nghiên cứu được trình bày như sau:
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU: giải thích về các nguyên nhân lựa chọn chủ đề này, cũng như nói về mục đích nghiên cứu của bài viết, cung cấp một số nền tảng lý thuyết cho chủ đề Cuối cùng mô tả cấu trúc nội dung của bài viết.
KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Tổng quan về các nghiên cứu hiệu ứng theo mùa trước đây
Những sự bất thường trên thị trường chứng khoán là hiện tượng lâu dài, được Levy (2002) định nghĩa là sự kiện có thể khai thác để tạo ra lợi nhuận bất thường Ngược lại, Marcus, Kane và Bodie (2008) cho rằng đây là mô hình lợi nhuận trái ngược với giả thuyết thị trường hiệu quả Nghiên cứu về những bất thường này trên các thị trường phát triển đã dẫn đến nghi ngờ về tính hiệu quả của thị trường Một số nhà nghiên cứu cho rằng những bất thường chỉ ra sự không hiệu quả của thị trường, vì chúng không thực sự là bất thường trong các kiểm nghiệm hiệu quả, đặc biệt khi tồn tại lâu dài.
Schlichting (2008) đã chỉ ra rằng thị trường chứng khoán có thể bị ảnh hưởng bởi những bất thường do hành vi của các nhà đầu tư trong quá trình đầu tư Ông cung cấp một cái nhìn tổng quan về các hình thái bất thường quan trọng, bao gồm phản ứng thái quá, phản ứng kém, biến động quá mức, hiệu ứng thông báo, tính bầy đàn, giả thuyết xung lượng, sự phục hồi trung bình, hiệu ứng kẻ chiến thắng người thất bại và hiệu ứng tỉ số P/B Nhiều tài liệu, như của Carmerer (1995) và Starmer (2000), đã chứng minh sự tồn tại của những thách thức bất thường đối với lý thuyết cơ hội.
Nghiên cứu các bất thường trong thị trường nhằm nâng cao hiệu quả giao dịch đã chỉ ra bốn loại bất thường chính: bất thường theo công ty, bất thường theo sự kiện, bất thường kế toán và bất thường theo mùa Bài viết này tập trung phân tích yếu tố mùa vụ, đặc biệt là hiệu ứng tháng Giêng và hiệu ứng các ngày trong tuần, để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của chúng đến thị trường.
2.2.1 Những bất thường theo quy mô công ty
Các bất thường theo quy mô công ty chủ yếu xuất phát từ đặc tính của các công ty kinh doanh, đặc biệt là hiệu ứng từ các công ty quy mô nhỏ Nghiên cứu của Banz (1981) và Keim (1983) chỉ ra rằng các công ty nhỏ thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với các công ty lớn ở cùng mức rủi ro, với quy mô công ty được xác định qua giá trị thị trường về vốn và rủi ro được đo bằng hệ số beta Mặc dù danh mục đầu tư của các công ty nhỏ có thể rủi ro hơn, nhưng vẫn tồn tại một phần thưởng cho các nhà đầu tư trong danh mục này khi lợi nhuận được tính toán theo mô hình định giá thị trường vốn Các nghiên cứu tiếp theo như của Reinganum (1983) và Blume, Keim và Stambaugh cũng đã hỗ trợ những phát hiện này.
Nghiên cứu năm 1984 chỉ ra rằng hiệu ứng công ty nhỏ trở nên rõ rệt vào tháng Giêng, đặc biệt là trong hai tuần đầu của tháng, do hệ số beta cao hơn của các công ty nhỏ Hiệu ứng này được gọi là “công ty nhỏ vào tháng Giêng” Aby và Vaughn (1995, trang 283) đã xác nhận rằng kết quả này phù hợp với mô hình định giá tài sản vốn, cho thấy rằng hệ số beta cao thường dẫn đến lợi nhuận cao hơn.
Hiệu ứng các hãng bị bỏ quên, được nghiên cứu bởi Arbel và Strebel (1983), cho thấy rằng sự chú ý hạn chế từ các nhà phân tích dẫn đến lợi nhuận cao hơn cho các cổ phiếu ít được quan tâm Cụ thể, khi ít nhà phân tích chú ý tới cổ phiếu, giá trị của chúng có thể tăng lên do tác động từ sự quan tâm này (Levy, 2002) Các công ty nhỏ thường rơi vào tình trạng này do mức độ rủi ro cao hơn, khiến các tổ chức ưu tiên đầu tư vào các công ty lớn hơn Điều này dẫn đến việc các công ty nhỏ và bị bỏ quên có thể mang lại lợi nhuận bất ngờ (Strong, 2009) Nghiên cứu của Beard và Sias (1997) cho thấy không có bằng chứng về phần bù cho các công ty bị lãng quên khi xem xét theo mức vốn hóa.
Năm 1987, bài báo của Merton đã chỉ ra rằng phần bù cho các công ty bị lãng quên không phải do sự không hiệu quả của thị trường, mà thực chất là một loại phần bù rủi ro.
2.2.2 Những bất thường theo sự kiện
Theo Levy (2002), bất thường theo sự kiện thể hiện sự biến động giá cổ phiếu khi có các sự kiện quan trọng như thông báo từ công ty Những bất thường này có thể được kiểm chứng qua nghiên cứu sự kiện Ngoài độ lệch từ thông báo lợi nhuận, khuyến cáo từ các nhà phân tích cũng là một yếu tố quan trọng Càng nhiều khuyến cáo tích cực về một cổ phiếu, khả năng giảm giá trong tương lai gần càng cao Điều này xảy ra khi các nhà phân tích phát hiện cổ phiếu bị định giá thấp và khuyến nghị mua, dẫn đến việc giá cổ phiếu tăng khi nhiều nhà đầu tư tham gia Tuy nhiên, giá sẽ tiếp tục tăng cho đến khi khuyến nghị chuyển sang bán, lúc đó giá sẽ giảm, cho thấy các nhà đầu tư có thể thiếu kinh nghiệm.
Fama (1998) chỉ ra rằng có hai hiện tượng bất thường thách thức việc định giá tài sản và hiệu quả thị trường: độ lệch các thông báo lợi nhuận niêm yết và đà biến động trong thu nhập Những hiện tượng này đã bị nghi ngờ bởi giả thuyết thị trường hiệu quả trong nhiều thập kỷ qua, với các nghiên cứu kiểm chứng những bất thường này đều xem xét chi phí giao dịch Trong bối cảnh đà biến động, các danh mục có độ lệch thông báo giá cả - lợi nhuận, cùng với người chiến thắng và kẻ thất bại, cũng như các công ty có tin tốt và xấu, đều đại diện cho mức lợi nhuận bất thường cao nhất sau khi chúng được hình thành (Moskowitz và Grinblatt, 1999).
2.2.3 Những bất thường về mặt kế toán
Theo Levy (2002), bất thường kế toán là những biến động giá cổ phiếu xảy ra sau khi công bố thông tin kế toán, với các tỉ số B/M (giá trị sổ sách so với giá trị thị trường) và P/E là những ví dụ điển hình Stattman (1980) đã chỉ ra rằng lợi nhuận bình quân có mối quan hệ tích cực với tỉ số B/M tại thị trường Mỹ Fama và French (1992) khẳng định rằng B/M có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn lợi nhuận bình quân, và các công ty có tỉ số B/M thấp có khả năng dự đoán lợi nhuận tương lai Nghiên cứu của Rosenberg, Reid và Lanstein (1984) cùng Lakonishok và cộng sự (1994) đã xác nhận kết quả này Lakonishok, Shleifer và Vishny (1994) cũng chỉ ra rằng các nhà đầu tư thường dựa vào xu hướng quá khứ và có những kỳ vọng lạc quan hoặc bi quan thái quá, dẫn đến lỗi định giá trong chiến lược lợi nhuận dựa trên B/M.
Một bất thường kế toán đáng chú ý là tỉ số P/E, với nghiên cứu đầu tiên của Nicholson (1960, được trích dẫn bởi Dimson, 1988) cho thấy mối quan hệ giữa tỉ số P/E và tổng lợi nhuận, chỉ ra rằng các cổ phiếu có P/E thấp thường mang lại lợi nhuận cao hơn Nghiên cứu này đã được Basu (1977, trích dẫn bởi Das, 1993) kiểm nghiệm trên các cổ phiếu NYSE, dẫn đến câu hỏi liệu hiệu ứng tỉ số P/E có phải là một bất thường khác hay không Das (1993) cho rằng các công ty có tỉ số P/E thấp nhất thường là các công ty nhỏ, và hiệu ứng P/E có thể được xem như một biểu hiện của hiệu ứng kích thước Tuy nhiên, Banz và Breen (1986, trích dẫn bởi Das, 1993) lại ủng hộ quan điểm trái ngược.
Bất thường theo mùa và các hiệu ứng dương lịch khác biệt với hình thái theo tuần của thị trường hiệu quả, do lợi nhuận từ cổ phiếu không mang tính ngẫu nhiên và có thể dự đoán trước Những bất thường này, như hiệu ứng ngày nghỉ lễ, hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng theo thời gian và sự tuần hoàn theo tháng, đã được các chuyên gia thị trường chứng khoán nghiên cứu trong suốt ba mươi năm qua Chúng thường được sử dụng để giải thích các mô hình định giá tài sản và thách thức giả thuyết thị trường hiệu quả Nhiều nghiên cứu thành công đã được thực hiện trên các hình thái bất thường theo mùa tại các thị trường chứng khoán phát triển, trong đó hiệu ứng các ngày trong tuần đã được kiểm nghiệm tại Mỹ.
Nghiên cứu về thị trường chứng khoán đã được thực hiện bởi nhiều tác giả, bao gồm Westerfield (1985) tại các thị trường Úc, Anh, Nhật Bản và Canada, Ho (1990) tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương, cùng với Kato (1990) và Barrone (1990) tại thị trường chứng khoán Pháp và Ý.
2.2.4 Sự bất thường theo mùa
Bất thường theo mùa và các hiệu ứng dương lịch khác biệt với hình thái theo tuần của thị trường hiệu quả, cho thấy lợi nhuận từ cổ phiếu không mang tính ngẫu nhiên mà có thể dự đoán trước Những bất thường này đã được các chuyên gia thị trường chứng khoán thảo luận trong suốt ba mươi năm qua, bao gồm hiệu ứng ngày nghỉ lễ (Lakonishok và Smidt, 1988), hiệu ứng tháng Giêng (Rozeff và Kinney, 1976), hiệu ứng theo thời gian và hiệu ứng hàng tháng (Ariel, 1987), cùng sự tuần hoàn theo tháng (Cadsby và Ratner, 1992) Những hiện tượng này thường được sử dụng để giải thích các mô hình định giá tài sản và thách thức giả thuyết thị trường hiệu quả, với Rozeff và Kinney (1976) là những người đầu tiên ghi nhận bằng chứng về chúng.
Từ năm 1904 đến 1974, nghiên cứu trên các chứng khoán Mỹ cho thấy mức lợi nhuận cao nhất thường xảy ra vào tháng Giêng, vượt trội hơn so với các tháng khác Tiếp theo, các nhà nghiên cứu đã thực hiện các nghiên cứu thành công về những bất thường theo mùa trong các thị trường chứng khoán phát triển Một ví dụ điển hình là hiệu ứng các ngày trong tuần, đã được kiểm nghiệm tại Mỹ bởi các nhà nghiên cứu như French (1980), Gibbons và Hess (1981) cùng Harris.
(1986) Tại thị trường chứng khoán Úc, Anh, Nhật Bản và Canada bởi Westerfiled, (1985), tại thị trường chứng khoán châu Á – Thái Bình Dương bởi
Ho (1990) và tại thị trường chứng khoán Pháp, Ý bởi Kato (1990) và Barrone
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô tả dữ liệu
Nghiên cứu này tập trung vào thị trường chứng khoán Việt Nam, nhằm xác định sự tồn tại của bất thường theo mùa thông qua việc phân tích các chỉ số VN-Index và HNX-Index Dữ liệu nghiên cứu bao gồm giá hằng ngày của hai chỉ số này, được giao dịch bằng đồng Việt Nam (VNĐ), để phản ánh sự biến động giá cả và tình hình hoạt động của thị trường Việc lựa chọn hai chỉ số này là để cung cấp cái nhìn sâu sắc về thị trường chứng khoán Việt Nam, với dữ liệu thu thập từ Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (http://www.hsx.vn).
Hà Nội cung cấp giá hàng ngày cho hai chỉ số chứng khoán VN-Index và HNX-Index, cùng với dữ liệu giá hàng ngày liên quan đến VN-Index và HNX-Index.
Dữ liệu chỉ số được thu thập từ Kho dữ liệu Megastock tại địa chỉ http://www.cophieu68.com/export.php Sau đó, dữ liệu này được xử lý bằng phần mềm Excel và thực hiện phân tích hồi quy thông qua phần mềm Eviews 7.
Bảng 3 1.Tóm tắt thông tin nghiên cứu VN-Index và HNX-Index
Số thứ tự Chỉ số Thời gian nghiên cứu
Lưu ý: Ngày bắt đầu của tất cả các chỉ số khác nhau dựa trên dữ liệu sẵn có, nhƣng ngày kết thúc đều giống nhau
1) Chỉ số VN-Index đại diện cho giá hàng ngày của các cổ phiếu niêm yết ở SGDCK HCM Chỉ số này được ghi nhận vào ngày 28/07/2000
2) Chỉ số HNX-Index đại diện cho giá hàng ngày của các cổ phiếu niêm yết ở SGDCK HN Chỉ số này được ghi nhận vào ngày 01/06/2006.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH VÀ NHẬN ĐỊNH
Chỉ số tương quan giữa lợi nhuận của VN-Index và HNX-Index
Phương trình mà chúng ta sử dụng để tính lợi nhuận hàng ngày cho mỗi chỉ số được trình bày dưới đây được giải thích trong Chương 3:
R t = ln(I t /I t-1 )*100 Sau khi tính toán lợi nhuận hàng ngày, một bảng tóm tắt các số liệu thống kê mô tả từ Eviews cho hai chỉ số đã được trình bày dưới đây.
Bảng 4.1: các số liệu thống kê tóm tắt về lợi nhuận cho chỉ số VN-Index và HNX-Index
Nguồn: Descriptive Statistics về lợi nhuận VN-Index và HNX-Index từ Eviews7.0
Bảng 4.1 cho thấy cỡ mẫu khác nhau do ngày bắt đầu khác nhau của mỗi chỉ số, với dữ liệu được đo ở mức độ tin cậy 95% Trung bình của hai chỉ số gần với 0,01, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể từ con số không Độ lệch chuẩn của VN-Index nhỏ hơn so với HNX-Index, cho thấy dữ liệu gần với giá trị trung bình hơn, trong khi độ lệch chuẩn cao của HNX-Index có thể do kích thước mẫu nhỏ hơn, chỉ ra rằng HNX-Index có rủi ro cao hơn VN-Index có phân bổ lợi nhuận lệch bên trái, trong khi HNX-Index lệch bên phải Cả hai chỉ số đều có kurtosis dư thừa so với phân phối bình thường với giá trị 3 Hai chỉ số có phạm vi tương tự và sai số chuẩn gần như bằng không Để kiểm tra thêm mối quan hệ giữa hai chỉ số, mối tương quan giữa tất cả lợi nhuận được ước tính bằng Eview và kết quả được trình bày trong bảng 4.2.
Bảng 4.2: Mối quan hệ tương quan về lợi nhuận giữa chỉ số VN-Index và chỉ số HNX-Index
Nguồn: Correlations về lợi nhuận VN-Index và HNX-Index từ Eviews7.0
Theo bảng 4.2, lợi nhuận của VN-Index và HNX-Index có mối liên hệ chặt chẽ, với hệ số tương quan đạt 0.606780, lớn hơn 0.5 Mối tương quan này cho thấy sự khó khăn cho các nhà đầu tư khi giao dịch giữa Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội cùng một thời điểm.
Sự biến động bất thường của hai chỉ số chứng khoán VN-Index và HNX-Index được thể hiện rõ qua đồ thị 4.1 và 4.2 Đặc biệt, đồ thị 4.1 minh họa sự biến động lợi nhuận của chỉ số VN-Index trong khoảng thời gian từ 28/07/2000 đến 31/03/2015.
Phân tích đồ thị cho thấy, giai đoạn biến động mạnh nhất của lợi nhuận chỉ số VN-Index bắt đầu từ sau năm 2006, trong khi trước đó, chỉ có một số ít biến động đáng kể, chủ yếu xảy ra vào cuối năm 2003 và đầu năm 2004.
Từ năm 2004, đồ thị 2 cho thấy độ biến động lợi nhuận của chỉ số HNX-Index ít có sự biến động mạnh và liên tục so với đồ thị 1 của chỉ số VN-Index Đồ thị 4.2 minh họa sự biến động lợi nhuận của chỉ số HNX-Index trong khoảng thời gian từ 01/06/2006 đến 31/03/2015.
Tiếp theo chúng ta sẽ bắt đầu kiểm tra hiệu ứng ngày trong tuần cho hai chỉ số
4.2 Hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số VN-Index và HNX-Index
Lợi nhuận của chỉ số chứng khoán vào ngày thứ t được ký hiệu là Rt Chúng ta dự đoán rằng lợi nhuận của chỉ số sẽ khác nhau vào các ngày trong tuần.
Mô hình này muốn biết liệu R t có xu hướng đi lên hay đi xuống theo thời gian:
4.2.1 Hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số VN-Index
Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đã chính thức cho phép giao dịch tất cả các ngày trong tuần, trừ thứ Bảy và Chủ nhật, đối với hai chỉ số VN-Index từ ngày 01/03/2002 và HNX-Index từ ngày 01/06/2006 Trước đó, giao dịch chỉ diễn ra 3 buổi mỗi tuần vào thứ Hai, thứ Tư và thứ Sáu, do đó, khoảng thời gian này sẽ được nghiên cứu thêm về hiệu ứng giao dịch trong ba ngày đó.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index từ ngày 28/07/2000 – 27/02/2002
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared -0.001806 S.D dependent var 2.869299 S.E of regression 2.871888 Akaike info criterion 4.960341 Sum squared resid 1938.219 Schwarz criterion 5.004109 Log likelihood -587.2806 Hannan-Quinn criter 4.977981
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Ghi chú: Kết quả trong từng thời kỳ bao gồm cả ngày nghỉ lễ đã đƣợc bỏ qua ở mức ý nghĩa là 1%, 5%, 10% được ký hiệu tương ứng là ***, ** , *
Tự tương quan trong hồi quy đã được kiểm tra bởi Durbin-Watson
Mô hình hồi quy cho thấy rằng hệ số β0, β1 và β3 của ngày thứ Sáu, thứ Hai và thứ Tư không có ý nghĩa ở mức 5% trong giai đoạn nghiên cứu, điều này chỉ ra rằng không tồn tại hiệu ứng ngày trong tuần.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index từ ngày 01/03/2002 – 31/03/2015
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared 0.004312 S.D dependent var 1.495897 S.E of regression 1.492668 Akaike info criterion 3.640548 Sum squared resid 7216.683 Schwarz criterion 3.649926 Log likelihood -5899.969 Hannan-Quinn criter 3.643908
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Ghi chú: Kết quả trong từng thời kỳ bao gồm cả ngày nghỉ lễ đã đƣợc bỏ qua ở mức ý nghĩa là
1%, 5%, 10% được ký hiệu tương ứng là ***, ** , *
Tự tương quan trong hồi quy đã được kiểm tra bởi Durbin-Watson
Kết quả kiểm tra cho thấy không có hiện tượng tự tương quan và hiệp phương sai không đồng nhất, được xác nhận qua kiểm định White với giá trị chi-squared cao và giá trị xác suất thấp.
Bảng 4.5 Kiểm định White cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index từ ngày 01/03/2002 – 31/03/2015
Obs*R-squared 14.71123 Prob Chi-Square(4) 0.0053
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
S.E of regression 4.215080 Akaike info criterion 5.716754
Sum squared resid 57546.99 Schwarz criterion 5.726133
Log likelihood -9267.576 Hannan-Quinn criter 5.720114
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Kết quả chạy mô hình hồi quy:
Chúng ta tiến hành kiểm định mô hình hồi quy: Đặt giả thuyết: H0: βj = 0
P-value(Dj) 0.05
D5 : không ảnh hưởng vì P-value(D5) > 0.05
Beta : càng lớn càng ảnh hưởng
Mô hình hồi quy cho thấy các hệ số β0, β1, và β2 tương ứng với ngày thứ Sáu, thứ Hai và thứ Ba đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, chứng tỏ sự hiện diện của hiệu ứng ngày trong tuần Đặc biệt, hệ số β1 và β2 vào ngày thứ Hai và thứ Ba cao hơn so với các ngày thứ Tư, thứ Năm và thứ Sáu, mặc dù chúng có dấu âm, ngoại trừ hệ số β0 dương vào ngày thứ Sáu Điều này chỉ ra rằng có hiệu ứng cuối tuần, với hệ số β0 dương vào ngày thứ Sáu và hệ số β1 âm vào ngày thứ Hai.
Mô hình các biến D2, D3 chỉ giải thích 0,5540% sự thay đổi của lợi nhuận chỉ số chứng khoán VN-Index, trong khi các biến khác không được phân tích lại chiếm tới 99,446% sự thay đổi Do đó, cần tìm kiếm các biến độc lập khác để làm rõ hơn sự biến động trong lợi nhuận của chỉ số VN-Index.
4.2.2 Hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số HNX-Index
Kết quả chạy mô hình hồi quy thu được kết quả trong bảng 4.5:
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số HNX- Index
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared 0.006683 S.D dependent var 2.126215 S.E of regression 2.119098 Akaike info criterion 4.342143
Sum squared resid 9793.947 Schwarz criterion 4.355157 Log likelihood -4740.962 Hannan-Quinn criter 4.346900
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Ghi chú: Kết quả trong từng thời kỳ bao gồm cả ngày nghỉ lễ đã đƣợc bỏ qua ở mức ý nghĩa là
1%, 5%, 10% được ký hiệu tương ứng là ***, ** , *
Kiểm tra tự tương quan trong hồi quy được thực hiện bằng chỉ số Durbin-Watson, cho thấy giá trị nằm trong khoảng 1.696294, không phát hiện hiện tượng tự tương quan Đồng thời, hiệp phương sai không đồng nhất cũng đã được kiểm tra thông qua kiểm định White, với kết quả là giá trị chi-squared cao và giá trị xác suất thấp.
Kiểm định White cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số HNX-Index:
Obs*R-squared 7.959420 Prob Chi-Square(4) 0.0931
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared 0.001814 S.D dependent var 11.77893 S.E of regression 11.76825 Akaike info criterion 7.770971
Sum squared resid 302050.2 Schwarz criterion 7.783986
Log likelihood -8488.672 Hannan-Quinn criter 7.775729
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Kết quả chạy mô hình hồi quy:
Tiến hành kiểm định mô hình hồi quy: Đặt giả thuyết: H0: βj = 0
P-value(Dj) 0.05
D5 : không ảnh hưởng vì P-value(D5) > 0.05
Beta : càng lớn càng ảnh hưởng
Nghiên cứu cho thấy hệ số β1 và β2 vào ngày thứ Hai và thứ Ba đều mang dấu âm và có ý nghĩa ở mức 5%, chứng tỏ sự hiện diện của hiệu ứng ngày trong tuần Hơn nữa, các hệ số này cao hơn so với ba ngày còn lại là thứ Tư, thứ Năm và thứ Sáu, mặc dù vẫn âm, ngoại trừ hệ số β0 dương vào ngày thứ Sáu Điều này cho thấy có hiệu ứng cuối tuần, với β0 có ý nghĩa ở mức 10%, khẳng định sự tồn tại của hiệu ứng cuối tuần đối với chỉ số HNX Index trong giai đoạn nghiên cứu.
Mô hình các biến D2 và D3 chỉ giải thích 0,85% sự thay đổi của lợi nhuận chỉ số chứng khoán HNX-Index, trong khi 99,15% sự thay đổi còn lại được giải thích bởi các biến khác không nằm trong phân tích Do đó, cần tìm kiếm các biến độc lập khác để làm rõ hơn sự biến động trong lợi nhuận của chỉ số HNX-Index.
Hiệu ứng tháng Giêng lên chỉ số VN-Index và HNX-Index
5.1 Tóm tắt kết quả phân tích
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích hiệu ứng ngày trong tuần và hiệu ứng tháng Giêng đối với hai chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, VN-Index và HNX-Index, trong các khoảng thời gian khác nhau Trước khi khảo sát các bất thường trên thị trường, chúng tôi đã kiểm tra mối tương quan giữa hai chỉ số Kết quả cho thấy độ lệch (skewness) của VN-Index có ý nghĩa cao hơn so với HNX-Index, chỉ ra rằng có nhiều cơ hội hơn để đạt được lợi nhuận hoặc chịu lỗ.
Phân tích hiệu ứng ngày trong tuần cho thấy lợi nhuận cao nhất xuất hiện vào ngày thứ Ba trên cả VN-Index và HNX-Index Ngoài ra, có bằng chứng cho thấy hiệu ứng cuối tuần ảnh hưởng đến hai chỉ số này Theo nghiên cứu của French (1980), lợi nhuận cổ phiếu thường cao vào ngày giao dịch cuối cùng và thấp vào ngày giao dịch đầu tiên của tuần, phản ánh rõ ràng hiệu ứng các ngày trong tuần cũng như hiệu ứng ngày cuối tuần.
Hiệu ứng ngày trong tuần được xác nhận tồn tại ở cả VN-Index và HNX-Index trong suốt thời gian nghiên cứu Đặc biệt, lợi nhuận âm có ý nghĩa chủ yếu xuất hiện vào thứ Hai, trong khi lợi nhuận dương có ý nghĩa lại chủ yếu vào thứ Sáu.
Theo các nghiên cứu trước đây, sự bất thường này có thể được giải thích từ ba khía cạnh chính: quy trình thanh toán trên thị trường, như đã được Gibbons và các tác giả khác chỉ ra.
