(LUẬN văn THẠC sĩ) giá chứng khoán và lý thuyết thị trường hiệu quả bằng chứng từ kiểm định tính dừng dữ liệu bảng có xét đến điểm gãy cấu trúc

GIỚI THIỆU

Lý do của nghiên cứu

Giả thuyết thị trường chứng khoán hiệu quả của Fama (1970) cho rằng khi thị trường ở trạng thái hiệu quả dạng yếu, giá cổ phiếu sẽ di chuyển theo mô hình bước đi ngẫu nhiên, dẫn đến việc không tồn tại hiện tượng chênh lệch giá Ngược lại, nếu giá cổ phiếu có xu hướng hội tụ về giá trị trung bình, điều này cho thấy có thể dự đoán biến động giá trong tương lai dựa trên hành vi quá khứ, từ đó cho phép phát triển các chiến lược đầu tư nhằm đạt lợi nhuận cao hơn mức trung bình.

Trước đây, nhiều nghiên cứu về tính dừng trong giá cổ phiếu đã được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau, nhưng không có sự đồng thuận do kết quả không thuyết phục Một vấn đề đáng chú ý là rất ít nghiên cứu về thị trường hiệu quả xem xét mức độ phát triển kinh tế khác nhau giữa các thị trường chứng khoán Ở các thị trường phát triển, việc nới lỏng lãi suất, linh hoạt tỷ giá hối đoái và tư nhân hóa ngân hàng diễn ra tự do hơn so với các thị trường mới nổi Hơn nữa, thị trường mới nổi thường tương đối cô lập với thị trường vốn toàn cầu và có mối tương quan thấp với các thị trường phát triển mạnh, đặc biệt là Hoa Kỳ.

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về hành vi giá cổ phiếu, nhưng kết quả thường chỉ ra rằng đặc điểm biến động của chỉ số giá là không thay đổi theo thời gian Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng chỉ số giá cổ phiếu có xu hướng được xác định như một quá trình tạo dữ liệu phi tuyến tính, điều này chỉ ra rằng biến động không phải là bất biến theo thời gian Do đó, độ tin cậy của kết quả từ các nghiên cứu hiện tại cần được xem xét lại.

Phần lớn các nghiên cứu hiện nay sử dụng phương pháp truyền thống để kiểm định giả thuyết về sự tồn tại nghiệm đơn vị của giá cổ phiếu, nhưng kết quả thường không mạnh mẽ khi dữ liệu có điểm gãy cấu trúc Các chuỗi giá cổ phiếu thường bị ảnh hưởng bởi nhiều điểm gãy này, liên quan đến các sự kiện như tự do hóa thị trường tài chính, hội nhập, quy định mới và toàn cầu hóa Việc xem xét các điểm gãy cấu trúc giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi của giá cổ phiếu.

Nhiều tài liệu về kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng dữ liệu bảng đã chỉ ra rằng không có sự rõ ràng trong việc xác định sự phụ thuộc chéo giữa các chuỗi dữ liệu, dẫn đến hiện tượng thiếu sót trong kết quả, hay còn gọi là large size distortion (Banerjee và cộng sự, 2005; Maddala và Wu, 1999; O'Connell, 1998).

Vì vậy để khắc phục những hạn chế của những nghiên cứu trước đây tôi thực hiện đề tài nghiên cứu này.

Mục tiêu của nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm tra giả thuyết thị trường hiệu quả của thị trường chứng khoán thông qua phương pháp kiểm định tính dừng dữ liệu bảng, xem xét nhiều điểm gãy cấu trúc ở các thị trường có mức độ phát triển khác nhau Vấn đề này rất quan trọng do mối liên hệ chặt chẽ giữa thị trường chứng khoán và nền kinh tế Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng sự thay đổi cấu trúc trong chuỗi dữ liệu kinh tế và sự phụ thuộc chéo là yếu tố quyết định đến kết quả kiểm định thị trường hiệu quả Tuy nhiên, vẫn còn rất ít nghiên cứu tập trung vào việc phân tích điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu bảng, cho phép xem xét sự phụ thuộc chéo giữa các quốc gia.

Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào chỉ số giá chứng khoán của 32 quốc gia phát triển, bao gồm Australia, Áo, Bỉ, Canada, Croatia, Cộng hòa Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Hungary, Iceland, Ireland, Ý, Nhật Bản, Luxembourg, Hà Lan, New Zealand, Na Uy, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Liên bang Nga, Cộng hòa Slovakia, Nam Phi, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Ukraine, Anh và Hoa Kỳ Ngoài ra, nghiên cứu cũng xem xét chỉ số giá chứng khoán của 26 quốc gia đang phát triển, bao gồm Argentina, Bangladesh, Botswana, Brazil, Chile, Trung Quốc, Hungary, Colombia, Ai Cập, Ấn Độ, Indonesia, Jamaica, Kenya, Ecuador, Mexico, Malaysia, Mauritius, Pakistan, Peru, Philippines, Saudi Arabia, Việt Nam, Thái Lan, Trinidad và Tobago, Thổ Nhĩ Kỳ, và Zambia.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp kiểm định tính dừng dữ liệu bảng của Carrion-i-Silvestre và cộng sự (2005) để kiểm tra tính dừng của dữ liệu bảng và chuỗi thời gian đơn lẻ với đa điểm gãy cấu trúc cho 26 nước đang phát triển và 32 nước phát triển Đối với chuỗi dữ liệu của từng nước, giá trị ý nghĩa hữu hạn mẫu được xác định thông qua mô phỏng Monte Carlo với 20.000 lần chọn mẫu Đối với dữ liệu bảng, phương pháp chọn mẫu có hoàn lại bootstrap được sử dụng để cho phép sự phụ thuộc chéo.

Bố cục luận văn được chia thành các chương rõ ràng: Chương hai tập trung vào lý thuyết về thị trường hiệu quả, trong khi Chương ba tiến hành kiểm định tính dừng dữ liệu bảng cho chuỗi chỉ số cổ phiếu của 32 nước phát triển và 26 nước đang phát triển Chương này bao gồm các mục như tổng quan nghiên cứu trước đây, mô hình nghiên cứu, kết quả thực nghiệm, so sánh với nghiên cứu trước, thảo luận về điểm gãy cấu trúc và gợi ý chính sách Cuối cùng, luận văn kết thúc bằng phần kết luận tổng hợp những điểm chính đã được trình bày.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ

Khái niệm thị trường hiệu quả

Thị trường chứng khoán được xem là hiệu quả khi thị trường đồng thời thỏa mãn các điều kiện của một thị trường hiệu quả hoàn hảo

Thị trường chứng khoán hiệu quả trong phân phối là thị trường có khả năng tối ưu hóa việc phân bổ nguồn vốn đầu tư từ các nhà đầu tư đến những người sử dụng, từ đó mang lại lợi nhuận cao nhất.

Thị trường chứng khoán đạt hiệu quả cao về chi phí giao dịch khi các tác nhân như nhà môi giới và nhà tiếp thị chứng khoán hoạt động trong môi trường cạnh tranh Điều này giúp giảm thiểu chi phí giao dịch xuống mức tối thiểu, thậm chí bằng 0, nhằm tối ưu hóa lợi nhuận cho các bên liên quan.

Thị trường chứng khoán được coi là hiệu quả về mặt thông tin khi giá chứng khoán phản ánh chính xác và đầy đủ mọi thông tin liên quan trên thị trường.

Thị trường chứng khoán được coi là hiệu quả về mặt thông tin, điều này rất quan trọng và quyết định cho sự thành công của toàn thị trường Mặc dù ba mặt cấu thành của thị trường hiệu quả có sự gắn bó và phụ thuộc lẫn nhau, nhưng giả định về tính hiệu quả thông tin vẫn là yếu tố then chốt trong lý thuyết thị trường hiệu quả.

Thị trường hiệu quả được định nghĩa là nơi mà giá chứng khoán phản ánh đầy đủ và kịp thời tất cả thông tin có sẵn Khi giả thuyết này đúng, giá chứng khoán đạt mức cân bằng và phản ánh chính xác thông tin hiện có; sự tăng giảm giá chỉ xảy ra khi có thông tin mới được công bố.

Nghiên cứu học thuyết Hiệu quả Thị trường (EMH) nhằm giải thích lý do tại sao các thị trường tài chính hoạt động hiệu quả có khả năng loại bỏ tình trạng lợi nhuận quá cao kéo dài.

Các giả thuyết của thị trường hiệu quả

Thị trường hiệu quả yêu cầu có nhiều đối thủ cạnh tranh tham gia, tất cả đều hướng đến việc tối đa hóa lợi nhuận Các nhà đầu tư thực hiện phân tích và định giá chứng khoán một cách độc lập, tạo ra một môi trường cạnh tranh mạnh mẽ.

Thông tin mới về chứng khoán được công bố trên thị trường một cách ngẫu nhiên và tự động, với quyết định về thời điểm công bố thông tin diễn ra độc lập và không liên quan đến nhau.

Các nhà đầu tư thường điều chỉnh giá chứng khoán nhanh chóng để phản ánh chính xác thông tin mới Mặc dù sự điều chỉnh giá có thể không hoàn hảo và đôi khi quá mức hoặc dưới mức cần thiết, nhưng không thể dự đoán chính xác diễn biến tại mỗi thời điểm Sự nhanh chóng trong điều chỉnh giá chứng khoán xuất phát từ sự cạnh tranh giữa nhiều nhà đầu tư nhằm tối đa hóa lợi nhuận.

Vào thứ tư, giá chứng khoán điều chỉnh dựa trên tất cả thông tin mới, do đó nó sẽ phản ánh đầy đủ các thông tin hiện có và được công bố rộng rãi tại mọi thời điểm Điều này có nghĩa là giá chứng khoán không thiên lệch và đã bao gồm rủi ro liên quan đến việc nắm giữ chúng.

Trong một thị trường vốn hiệu quả, việc một nhà đầu tư có thể đánh bại thị trường và duy trì tỷ suất sinh lợi lâu dài là rất khó khăn Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng từ giá chứng khoán hiện tại phản ánh rủi ro tương ứng, có nghĩa là các nhà đầu tư sẽ nhận được tỷ suất sinh lợi phù hợp với mức rủi ro mà họ chấp nhận khi mua chứng khoán ở mức giá thông tin hiệu quả.

Đặc điểm của thị trường hiệu quả

Thị trường hiệu quả có một số đặc điểm chủ yếu sau:

Mọi thông tin trên thị trường đều nhanh và chính xác, mọi nhà đầu tư đều thu nhận ngay lập tức các thông tin này

Trong một thị trường hiệu quả, giá chứng khoán phản ánh chính xác mọi thông tin liên quan đến loại chứng khoán đó.

Trong một thị trường hiệu quả, mọi nỗ lực nhằm tăng thu nhập từ việc khai thác thông tin sẽ không mang lại lợi nhuận cao hơn chi phí đầu tư Các chứng khoán được giao dịch với giá trị ngang nhau trên các sàn giao dịch, do đó không tồn tại cơ hội hệ thống cho việc thao túng giá cổ phiếu hay kiếm lời từ chênh lệch giá thông qua arbitrage Người tham gia thị trường luôn có niềm tin rằng mọi người đều được đối xử công bằng.

Giá chứng khoán biến động chủ yếu do phản ứng với thông tin mới trên thị trường, và sự xuất hiện của những thông tin này thường mang tính ngẫu nhiên, khiến cho giá cả trở nên khó dự đoán trong một thị trường hiệu quả Tuy nhiên, cần phân biệt giữa sự ngẫu nhiên của giá và sự bất hợp lý về mức giá; nếu giá cả được thiết lập hợp lý, chỉ có thông tin mới mới có khả năng tác động đến sự thay đổi của giá.

Những hình thái của thị trường

2.4.1 Các mức độ thông tin:

Thị trường thu thập thông tin tại một thời điểm nhất định và có thể phân loại chúng thành ba mức độ chính.

Tập hợp thông tin dạng yếu là tập hợp thông tin chỉ bao hàm các dữ liệu lịch sử về loại chứng khoán đang phân tích

Tập hợp thông tin dạng trung bình là tổng hợp tất cả dữ liệu liên quan đã được công bố trong quá khứ và hiện tại.

Tập hợp thông tin dạng mạnh là tập hợp toàn bộ dữ liệu đã biết, không phân biệt việc các dữ liệu này có được công bố hay không.

Eugene Fama (1970) là người đầu tiên phân loại các dạng hiệu quả của thị trường thành ba giả thuyết, tương ứng với ba loại thông tin: thị trường hiệu quả dạng yếu, thị trường hiệu quả dạng trung bình và thị trường hiệu quả dạng mạnh.

2.4.2 Các mức độ thị trường

2.4.2.1 Mức độ thứ nhất: Thị trường hiệu quả dạng yếu (weak - form)

Giá cả chứng khoán hiện tại phản ánh toàn bộ thông tin từ hồ sơ giá quá khứ, bao gồm tỷ suất sinh lợi, khối lượng giao dịch, và các xu hướng giá Thông tin chung như giao dịch lô lẻ và hoạt động của các chuyên gia cũng được xem xét Giả thuyết cho rằng mức giá thị trường đã phản ánh tất cả thu nhập trong quá khứ, nên tỷ suất thu nhập trong quá khứ không ảnh hưởng đến tỷ suất thu nhập tương lai Do đó, việc ra quyết định mua hoặc bán chứng khoán chỉ có thể mang lại một chút lợi nhuận, và không thể duy trì siêu tỷ suất sinh lợi liên tục Giá cả di chuyển theo kiểu ngẫu nhiên (Random Walk).

2.4.2.2 Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình (semi- strong)

Giá cả không chỉ phản ánh lịch sử mà còn nhanh chóng điều chỉnh theo thông tin công khai như thu nhập, cổ tức, tỷ lệ P/E, và các đề nghị sáp nhập Các nhà đầu tư sẽ không đạt được tỷ suất sinh lợi vượt trội so với mức trung bình khi ra quyết định dựa trên thông tin đã công bố, vì giá chứng khoán đã bao hàm tất cả những dữ liệu này.

2.4.2.3 Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh (strong - form)

Giá cả phản ánh thông tin từ việc phân tích sâu sắc về công ty và nền kinh tế, bao gồm cả sự kiện đã xảy ra và kỳ vọng trong tương lai Giá thực tế của chứng khoán là dấu hiệu chính xác về giá trị thực của nó Trong thị trường này, mặc dù có nhà đầu tư may mắn và không may, không có siêu giám đốc đầu tư nào có thể liên tục vượt qua thị trường Việc mua bán cổ phiếu để "vượt mặt" thị trường thường giống như trò chơi may rủi hơn là một cuộc thi kỹ năng Ba dạng hiệu quả của thị trường có thể được minh họa bằng hình vẽ.

Hình 2.1: Các dạng thị trường hiệu quả

HÌNH THÁI YẾU Thông tin quá khứ

HÌNH THÁI TRUNG BÌNH Thông tin đại chúng

HÌNH THÁI MẠNH Tất cả thông tin (kể cả thông tin nội bộ)

Các công cụ phân tích trong thị trường hiệu quả

2.5.1 Mức độ thứ nhất: Thị trường hiệu quả dạng yếu:

Khi thị trường ở trong trạng thái yếu, các nhà phân tích kỹ thuật trở nên không hiệu quả Họ theo dõi sự biến động giá cổ phiếu theo thời gian và dự đoán rằng những xu hướng này sẽ lặp lại trong tương lai Để thực hiện điều này, họ phân tích dữ liệu giá cổ phiếu trong quá khứ để dự đoán giá tương lai Tuy nhiên, trong một thị trường yếu, thông tin quá khứ không còn giá trị để dự đoán tương lai, vì tất cả thông tin đã được phân tích bởi nhiều chuyên gia khác và phản ánh ngay lập tức vào giá cổ phiếu Nếu thông tin chứa đựng dấu hiệu về tương lai, tất cả nhà đầu tư sẽ cố gắng khai thác nó, dẫn đến việc giá cổ phiếu sẽ nhanh chóng được điều chỉnh lại khi thông tin trở nên phổ biến.

Trong thị trường hiệu quả dạng yếu, nhà đầu tư có thể sử dụng phân tích cơ bản để xác định giá trị thực của cổ phiếu, từ đó tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch Thị trường thường bỏ qua hoặc đánh giá không chính xác một số thông tin quan trọng liên quan đến hoạt động của công ty, dẫn đến việc giá chứng khoán không phản ánh đúng giá trị thực Một nhà phân tích cơ bản có kỹ năng có thể dự đoán kết quả hoạt động tương lai của công ty dựa trên dữ liệu hiện tại, từ đó tìm ra những cơ hội đầu tư vào chứng khoán mà thị trường đang định giá sai, giúp họ đạt được lợi nhuận tăng thêm.

2.5.2 Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình:

Trong một thị trường yếu, việc phân tích dựa vào số liệu công khai khó lòng mang lại lợi nhuận siêu ngạch cho nhà đầu tư, vì thông tin đã được phản ánh ngay lập tức trong giá chứng khoán Lợi nhuận siêu ngạch chỉ có thể xảy ra trong ngắn hạn khi một số chứng khoán phản ứng chậm sau sự kiện liên quan đến công ty Các nhà phân tích không thể đạt kết quả mong muốn chỉ bằng cách sử dụng bảng tổng kết tài sản, vì thông tin này đã được nhiều người khác khai thác Do đó, cả phân tích cơ bản và kỹ thuật đều trở nên vô hiệu Để đạt được lợi nhuận cao hơn thị trường, nhà đầu tư cần phải có khả năng nhận diện và lựa chọn những chứng khoán bị định giá sai Trong dài hạn, thị trường sẽ nhanh chóng điều chỉnh và loại bỏ các định giá sai Do đó, để tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch, nhà đầu tư cần đa dạng hóa danh mục đầu tư vào cổ phiếu, trái phiếu hoặc bất động sản, và những nhà đầu tư thành công trong việc này phải thực sự xuất sắc.

2.5.3 Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh

Trong thị trường hiệu quả, việc kiếm lợi nhuận siêu ngạch từ phân tích cơ bản và kỹ thuật là rất khó khăn Có nhiều quan điểm trái chiều về vấn đề này; một số người cho rằng những cá nhân nắm giữ thông tin quan trọng trước khi công bố có thể đạt được lợi nhuận vượt trội Tuy nhiên, thực tế cho thấy rằng hành vi này bị coi là vi phạm pháp luật ở hầu hết các quốc gia.

Các tranh luận về giải thuyết thị trường hiệu quả(EMH)

Giả thuyết Thị Trường Hiệu Quả (EMH) cho rằng tất cả các nhà đầu tư đều tiếp nhận thông tin sẵn có một cách đồng nhất Tuy nhiên, sự tồn tại của nhiều phương pháp phân tích và đánh giá cổ phiếu khác nhau đã đặt ra nghi vấn về tính đúng đắn của giả định này Khi một nhà đầu tư tìm kiếm cơ hội đầu tư bị định giá thấp hơn, trong khi một nhà đầu tư khác lại dựa vào tiềm năng tăng trưởng của cổ phiếu, họ sẽ có những kết luận trái ngược về giá trị thị trường công bằng của cổ phiếu đó Do đó, lập luận phản bác quan điểm thị trường hiệu quả chỉ ra rằng sự khác biệt trong cách đánh giá cổ phiếu giữa các nhà đầu tư khiến cho việc xác định giá trị chính xác của một cổ phiếu trong một thị trường hiệu quả trở nên không khả thi.

Theo Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (EMH), không một nhà đầu tư nào có thể đạt được lợi nhuận cao hơn người khác với cùng một khoản đầu tư, vì tất cả đều có thông tin cân bằng Tuy nhiên, thực tế cho thấy có sự chênh lệch lớn trong lợi nhuận giữa các nhà đầu tư và quỹ đầu tư, với một số quỹ thua lỗ nghiêm trọng trong khi những quỹ khác đạt lợi nhuận cao Điều này cho thấy không phải tất cả nhà đầu tư đều có thể thu lợi đồng đều Theo EMH, nếu một nhà đầu tư có lợi nhuận, điều đó đồng nghĩa là toàn bộ thị trường cũng có lợi, nhưng thực tế không phải lúc nào cũng như vậy Một chiến lược đầu tư hiệu quả là đầu tư vào quỹ chỉ số như S&P 500, nhưng vẫn có nhiều ví dụ về những nhà đầu tư vượt trội, như Warren Buffett, người đã liên tục đánh bại thị trường qua các năm.

Giả thuyết thị trường hiệu quả chỉ đúng với một số loại chứng khoán cụ thể, không áp dụng cho toàn bộ thị trường Nhiều nhà kinh tế học cho rằng sự biến động tự đảo ngược trên thị trường chứng khoán thường xuất phát từ tâm lý chung của các nhà đầu tư, thay vì từ các thông tin công khai sẵn có.

Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (EMH) mặc dù còn nhiều thiếu sót, nhưng một số yếu tố trong đó vẫn đúng và ngày càng được mở rộng Sự phát triển của hệ thống máy tính hóa trong phân tích đầu tư đã giúp tự động hóa quy trình này, với khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và thực hiện giao dịch ngay lập tức Tuy nhiên, phân tích máy tính vẫn tồn tại sai sót và chưa phổ biến, khiến các nhà đầu tư chủ yếu dựa vào kỹ năng cá nhân và tìm kiếm các công cụ đáng tin cậy hơn để đạt lợi nhuận cao hơn mức trung bình của thị trường.

Giả thuyết EMH, mô hình trò chơi trung thực và những bước đi ngẫu nhiên: 15 2.8 Kiểm chứng thị trường hiệu quả

Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) cho rằng giá cả chứng khoán trên thị trường phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả các thông tin khả dĩ thích hợp, dẫn đến giá trị thị trường luôn bằng giá trị đích thực của chứng khoán Điều này có nghĩa là các thị trường chứng khoán sẽ luôn cân bằng và không có sự chênh lệch đáng kể giữa giá trị thực tế và giá trị mong đợi của chứng khoán Mô hình trò chơi trung thực là cách mô tả EMH tốt nhất, trong đó không có sự khác biệt hệ thống giữa kết quả thực tế và kết quả mong đợi Đối với chứng khoán, điều này có thể được biểu diễn bằng phương trình toán học: ri,t+1 = E(ri,t+1/ t) + i,t+1, trong đó ri,t+1 là thu nhập thực tế của chứng khoán i trong giai đoạn t+1.

E(ri,t+1/ t) = thu nhập mong đợi của chứng khoán i trong giai đoạn t+1, với điều kiện t là một tập hợp thông tin khả dĩ có trong giai đoạn t+1

Trong dự đoán kết quả thực tế, sai số i,t+1 cần phải là một sai số không hệ thống nếu thị trường chứng khoán hoạt động công bằng Một sai số không hệ thống có ba đặc điểm thống kê quan trọng: tính không thay đổi (không bị thiên lệch), tính độc lập và tính hiệu quả.

Sai số dự tính sẽ không đổi (hoặc không bị thiên lệch) nếu thu nhập mong đợi của nó, trong điều kiện t là zero

Kết quả của phương trình E(ri,t+1/ t) - E(ri,t+1/ t) = 0 cho thấy rằng khi tính bình quân dựa trên các mẫu quan sát rộng, sai số dự tính sẽ bằng không Điều này đồng nghĩa với việc sai số dự tính sẽ độc lập nếu không có sự tương quan với thu nhập mong đợi.

Sai số dự đoán sẽ có hiệu lực khi không có sự tương liên cả về mặt đồng thời lẫn về mặt thứ tự Về mặt toán học, điều này đòi hỏi phải tuân thủ ba đẳng thức ràng buộc sau đây.

Đẳng thức (4) chỉ ra rằng sai số dự tính của chứng khoán thứ i không có mối liên hệ với sai số dự đoán của chứng khoán thứ j Thêm vào đó, các đẳng thức (5) và (6) khẳng định rằng sai số dự tính của chứng khoán i không tương liên với sai số dự tính từ các giai đoạn trước đó, cho cả chứng khoán i và j.

Nếu một đẳng thức trong các đẳng thức từ (2) đến (6) không còn đúng, có thể cải thiện dự đoán về ri,t+1 trong (1) bằng một nguyên lý cơ học đơn giản Giả sử rằng i,t+1 có mối quan hệ thứ tự như sau: i,t+1 = i it + e i,t+1 (7), trong đó it là sai số không hệ thống Điều này dẫn đến việc vi phạm đẳng thức (5).

Trong đó i 2 là sự biến động tình huống của eit Dự đoán tối ưu về ri,t+1 bây giờ là (tham chiếu (1):

Bằng cách thêm một lượng tỷ lệ bậc nhất với sai số dự tính của giai đoạn trước, chúng ta có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán Chúng tôi nhấn mạnh các công thức về khả năng, như đã nêu ở (9), để giả định rằng các đẳng thức từ (2) đến (6) vẫn giữ nguyên tính đúng đắn.

Một trò chơi trung thực được xác định qua các phương trình từ (1) đến (6) Ví dụ, việc tung đồng xu với xác suất 55% cho mặt ngửa và 45% cho mặt sấp minh chứng cho trò chơi trung thực Nếu thông tin của bạn cho thấy xác suất mặt phải là 55%, trò chơi này được coi là trung thực Tương tự, nếu lãi suất chứng khoán dự kiến là 15% và lãi suất thực tế cũng là 15%, thì thị trường chứng khoán cũng được xem là một trò chơi trung thực, khẳng định giả thuyết thị trường hiệu quả.

Chúng ta đã nghiên cứu về sai số dự tính và giờ đây chuyển sang xem xét sự hình thành các khả năng E(ri,t+1/ t) Theo giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH), nếu đúng, các thị trường chứng khoán sẽ duy trì trạng thái công bằng thường xuyên, với giá cả luôn phản ánh giá trị cơ sở trung thực Mọi thay đổi về giá trị cơ sở sẽ ngay lập tức được phản ánh trong giá cả thị trường, và điều duy nhất có thể làm thay đổi các giá trị cơ sở là thông tin mới Tuy nhiên, thông tin mới, hay "tin tức", là không thể dự đoán được; nếu có thể dự đoán, nó sẽ không còn được coi là "tin tức".

Chúng ta sẽ chờ đợi sự thay đổi của lãi chứng khoán dựa trên thông tin mới, và cách xác định lãi chứng khoán ngày mai hiệu quả nhất là dựa vào lãi hôm nay Mặc dù lãi ngày mai gần như chắc chắn sẽ khác lãi hôm nay, sự khác biệt này lại không thể đoán trước Vì vậy, nếu giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) là đúng, lãi suất hôm nay sẽ là chỉ báo tốt nhất cho lãi suất ngày mai.

Thay vào (1) ta được: ri,t+1 =rit + i,t+1 (11)

Phương trình (1) mô tả một bước đi ngẫu nhiên, hay còn gọi là chuyển động mù quáng, cho thấy rằng lãi suất của một chứng khoán vào ngày mai phụ thuộc vào lãi suất hôm nay cộng với một yếu tố không thể dự đoán, liên quan đến thông tin mới xuất hiện giữa hai thời điểm Phương trình (11) xác định bước ngẫu nhiên trong việc dự đoán lợi nhuận từ chứng khoán, bao gồm cả lợi nhuận từ vốn và các khoản thanh toán thu nhập, đồng thời tồn tại một phương trình tương đương liên quan đến giá chứng khoán.

Trong phương trình Pi,t+1 = gi,t+1 + pit + ’i,t+1, gi,t+1 được xác định là ri,t+1, với lãi suất chứng khoán mong đợi luôn dương, dẫn đến gi,t+1 là một giá trị dương đã được dự đoán Theo thời gian, giá chứng khoán có xu hướng tăng, do đó phương trình (12) được coi là một bước ngẫu nhiên với xu hướng dương Ngược lại, nếu gi,t+1 có khả năng âm, phương trình (12) sẽ được định nghĩa là một bước đi ngẫu nhiên với xu hướng âm.

2.8 Kiểm chứng thị trường hiệu quả:

2.8.1 Khái niệm kiểm chứng thị trường hiệu quả:

Lý thuyết thị trường hiệu quả là một trong những nền tảng chính của ngành tài chính, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của thị trường chứng khoán Lý thuyết này không chỉ khẳng định sức mạnh của nó mà còn trở thành kim chỉ nam cho nhiều nhà đầu tư và chuyên gia tài chính.

Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) khẳng định rằng mọi cổ phiếu đều được định giá chính xác dựa trên các tài sản ẩn chứa và thông tin mà tất cả các thành viên trong thị trường đều có quyền truy cập như nhau.

Thị trường chứng khoán đang gây ra nhiều tranh cãi về tính hiệu quả của nó, với câu hỏi liệu thị trường có phản ánh đầy đủ mọi thông tin sẵn có tại bất kỳ thời điểm nào hay không Để giải quyết vấn đề này, cần phải tiến hành kiểm chứng tính hiệu quả của thị trường nhằm làm sáng tỏ các quan điểm khác nhau giữa các nhà đầu tư.

Vậy kiểm chứng thị trường hiệu quả là xem xét, đánh giá mức độ hiệu quả của thị trường

Mô hình

3.2.1 Mô hình Carrion-i-Silvestre và cộng sự năm 2005:

Mô hình Carrion-i-Silvestre và cộng sự (2005) cung cấp phương pháp kiểm định tính dừng cho dữ liệu bảng, cho phép kiểm tra giả thuyết nghiệm đơn vị và phát hiện đa điểm gãy cấu trúc Mô hình này được thiết lập nhằm nâng cao độ chính xác trong việc phân tích dữ liệu bảng.

Chỉ số giá chứng khoán P i,t tại quốc gia i trong thời gian t được xác định qua các kỳ quan sát từ t=1 đến T, với i đại diện cho các thành viên trong bảng dữ liệu từ 1 đến N Sai số được ký hiệu là ԑi,t.

DU i,k,t và DT * i,k,t được xác định là DU i,k,t = 1 với t > T i b,k và ngược lại bằng 0, trong khi DT * i,k,t có giá trị t - T i b,k với t > T i b,k và ngược lại bằng 0 T i b,k biểu thị ngày thứ k của điểm gãy của quốc gia i, với k = 1, , m i và m i ≥ 1 Phương trình (1) cho phép hệ số chặn đơn vị đặc trưng, xu hướng thời gian, trung bình đơn vị đặc trưng và thay đổi độ dốc Kiểm định giả thuyết không của tính dừng dữ liệu bảng theo Hadri (2000) sử dụng thống kê kiểm định là trung bình của các kiểm định tính dừng đơn biến của Kwiatkowski và cộng sự (1992), gọi tắt là KPSS CBL tính toán kiểm định tính dừng dữ liệu bảng bằng cách lấy trung bình kiểm định KPSS đơn biến.

Với 𝐿𝑀 𝑖 (𝜆̂ 𝑖 ) = (𝜓̂ 𝑖 −2 𝑇 −2 ∑ 𝑇 𝑡=1 𝑆̂ 𝑖,𝑡 2 ) là kiểm định đơn biến cho từng quốc gia i Và 𝑆̂ 𝑖,𝑡 = ∑ 𝑡 𝑗=1 𝜀̂ 𝑖,𝑗 là tổng các sai số thành phần được lấy từ sử dụng phần dư OLS ước

Giả thuyết không trong kiểm định tính dừng dữ liệu bảng của CBL (2005) cho rằng dữ liệu là dừng ở tất cả các quốc gia Phương trình 1 sử dụng 𝜓̂ 𝑖 2 để ước lượng không chệch phương sai dài hạn của phần dư 𝜀 𝑖,𝑡.

3.2.2 Mô hình xác định vị trí điểm gãy:

Xem xét mô hình hồi quy với m điểm gãy (m+1 thời kỳ): y t = βt + u t t = T j−1 + 1, … T j Với j = 1,…,m+1 với quy ước T o = 0 và T m+1 = T y t là biến độc lập cần xác định điểm gãy

(T 1 , T 2 ,…, T m ) là các điểm gãy cần xác định

Với mỗi cách phân chia (T 1 , T 2 ,…, T m ) có thể dễ dàng ước lượng hệ số β theo phương pháp bình phương bé nhất

Kết quả của tổng các phần dư cho mỗi sự phân chia là:

Để xác định vị trí điểm gãy, chúng ta cần tính tổng bình phương của phần dư ở thời kỳ j, được ký hiệu là rss(T j−1 + 1, … T j ) Mục tiêu là tìm sự phân chia (T 1 , T 2 ,…, T m ) sao cho tổng các phần dư của tất cả các thời kỳ được tối thiểu hóa.

Khi ước lượng ngày cho tất cả khả năng m i ≤ m max cho mỗi i, với m max là số lượng điểm gãy tối đa, tôi lựa chọn một số lượng điểm gãy phù hợp dựa trên tiêu chuẩn thông tin Schwarz điều chỉnh của Liu và cộng sự (1997), được áp dụng cho trường hợp có biến xu hướng.

Dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong bài này là giá cổ phiếu hàng tháng 32 nước phát triển và

26 nước đang phát triển như được nhìn thấy trong bảng đồ 1 và 2 với năm cơ sở là

2010 bằng 100 (tôi chọn năm gốc là năm 2010 để số liệu ít chênh lệch thuận lợi cho việc kiểm định):

Chỉ số giá trung bình trong 12 tháng của năm 2010 được xác định là 100 Để tính chỉ số giá cho các tháng còn lại, ta lấy chỉ số giá của tháng đó chia cho chỉ số giá trung bình 12 tháng của năm 2010, sau đó nhân với 100.

Dữ liệu được lấy từ OECD và International Financial Statistics và Yahoo Finance Giai đoạn dữ liệu mẫu từ 01/2006 đến 5/2014 32 nước phát triển là:Australia, Áo,

Bỉ, Canada, Croatia, Cộng hòa Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Hungary, Iceland, Ireland, Ý, Nhật Bản, Luxembourg, Hà Lan, New Zealand,

Na Uy, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Liên bang Nga, Cộng hòa Slovakia, Nam Phi, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Ukraine, Anh và Hoa Kỳ là 12 quốc gia phát triển, trong khi 26 quốc gia đang phát triển bao gồm Argentina, Bangladesh, Botswana, Brazil, Chile, Trung Quốc, Hồng Kông, Colombia, Ai Cập, Ấn Độ, Indonesia, Jamaica, Kenya, Hàn Quốc, Mexico, Malaysia, Mauritius, Pakistan, Peru, Philippines, Saudi Arabia, Việt Nam, Thái Lan, Trinidad và Tobago, Thổ Nhĩ Kỳ, và Zambia Việc lựa chọn các quốc gia này nhằm đại diện cho cả hai nhóm phát triển và đang phát triển, không bị giới hạn trong một khu vực địa lý cụ thể Hình 3.1 và 3.2 cho thấy toàn bộ chuỗi có xu hướng hỗn hợp, đồng thời dữ liệu cũng chỉ ra sự hiện diện của một hoặc nhiều điểm cấu trúc Tuy nhiên, các kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng truyền thống thường bỏ qua các điểm gãy cấu trúc, dẫn đến kết quả không được mạnh mẽ.

Hình 3.1: Chỉ số giá chứng khoán tại 26 nước đang phát triển

Hình3.2 Chỉ số giáchứng khoán thựctại 32 quốc giađang phát triển.

Kết quả thực nghiệm

Trong nghiên cứu này, tôi áp dụng các kiểm định nghiệm đơn vị cho dữ liệu bảng truyền thống mà không xem xét điểm gãy cấu trúc, dựa trên các phương pháp của Levin et al (2002), Breitung (2000), Im et al (2003) và Hadri (2000), cũng như các kiểm định Fisher-ADF và Fisher-PP do Maddala và Wu (1999) đề xuất Các bảng 3.2 và 3.3 trình bày các kiểm định thống kê cho nghiệm đơn vị và tính dừng của dữ liệu bảng, không cho phép sự hiện diện của điểm gãy cấu trúc Mô hình bao gồm xu hướng thời gian và hệ số chặn, với chiều dài độ trễ tối ưu được lựa chọn theo tiêu chuẩn thông tin Schwartz Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các thị trường chứng khoán, cả phát triển và đang phát triển, đều tồn tại nghiệm đơn vị.

Bảng 3.2: Kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng dữ liệu bảng không xét đến điểm gãy cấu trúc cho 32 nước phát triển

Hình 3.3: Phương pháp LLC cho 32 nước phát triển

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)

Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends

Automatic selection of maximum lags

Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1

Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel

** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Hình 3.4: Phương pháp Breitung cho 32 nước phát triển

Hình 3.5: Phương pháp IPS cho 32 nước phát triển

Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)

Im, Pesaran and Shin W-stat 5.39137 1.0000

Section t-Stat Prob E(t) E(Var) Lag Lag Obs

Hình 3.6: Phương pháp ADF cho 32 nước phát triển

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi

-square distribution All other tests assume asymptotic normality

Intermediate ADF test results PRICE

Cross section Prob Lag Max Lag Obs

Hình 3.7: Phương pháp PP cho 32 nước phát triển

Exogenous variables: Individual effects, individual linear

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi-square distribution All other tests assume asymptotic normality

Intermediate Phillips-Perron test results PRICE

Cross Section Prob Bandwidth Obs

Hình 3.8: Phương pháp Hadri cho 32 nước phát triển

Cross Variance section LM HAC Bandwidth Obs

Bảng 3.3:Kiểm định tính dừng và kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng không có điểm gãy cho 26 nước đang phát triển:

Trong bảng 3.2 và 3.3, các phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị được đề cập bao gồm LLC và IPS, tương ứng với nghiên cứu của Levin và cộng sự (2002) cùng Im và cộng sự (2003) Các kiểm định Fisher-ADF và Fisher-PP, được phát triển bởi Maddala và Wu (1999), sử dụng phân phối 𝑥² tiệm cận để tính toán xác suất Tất cả các kiểm định này đều có tính chất tiệm cận bình thường Trong khi LLC, Breitung, IPS, Fisher-ADF và Fisher-PP kiểm định giả thuyết về tính không dừng, thì Hadri kiểm định giả thuyết về tính dừng.

Hình 3.9: Phương pháp LLC cho 26 nước đang phát triển

Cross 2nd Stage Variance HAC of Max Band- section Coefficient of Reg Dep Lag Lag width Obs

Coefficient t-Stat SE Reg mu* sig* Obs

Hình 3.10: Phương pháp Breitung cho 26 nước đang phát triển

Intermediate regression results on PRICE

Section Regression Lag Max Lag Obs

Coefficient t-Stat SE Reg Obs

Hình 3.11: Phương pháp IPS cho 26 nước đang phát triển

Im, Pesaran and Shin W-stat 0.46154 0.6778

Cross Max section t-Stat Prob E(t) E(Var) Lag Lag Obs

Hình 3.12: Phương pháp ADF cho 26 nước đang phát triển

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi

-square distribution All other tests assume asymptotic normality

Intermediate ADF test results PRICE

Cross section Prob Lag Max Lag Obs

Hình 3.13: Phương pháp PP cho 26 nước đang phát triển

Exogenous variables: Individual effects, individual linear

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi-square distribution All other tests assume asymptotic normality

Intermediate Phillips-Perron test results PRICE

Cross section Prob Bandwidth Obs

Hình 3.14: Phương pháp Hadri cho 26 nước đang phát triển

* Note: High autocorrelation leads to severe size distortion in Hadri test, leading to over-rejection of the null

Section LM HAC Bandwidth Obs

Đến nay, có sự đồng thuận rằng điểm gãy cấu trúc làm giảm khả năng từ chối giả thuyết nghiệm đơn vị Để làm rõ vấn đề này, tôi trình bày kết quả của kiểm định KPSS cá thể với nhiều điểm gãy, cho phép tối đa 5 thay đổi về trung bình và độ dốc Đây là cơ sở cho việc tính toán kiểm định KPSS dữ liệu bảng của Carrion-i-Silvestre và các cộng sự.

Năm 2005, tôi đã tính toán giá trị ý nghĩa cho kiểm định KPSS đơn biến với nhiều điểm gãy bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo, sử dụng 20.000 lần chọn mẫu Ngoài ra, theo ghi nhận của Christiano năm 1992, việc xác định nội sinh số lượng và vị trí của các điểm gãy cấu trúc từ dữ liệu giúp tôi khắc phục thiên lệch trước kiểm định có thể xảy ra khi kiểm tra nghiệm đơn vị trong sự hiện diện của điểm gãy cấu trúc trong hàm xu hướng.

Bảng 3.4: Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với điểm gãy cấu trúc cho 32 nước phát triển:

Quốc gia KPSS m i 𝑇̂ 𝑏,1 𝑇̂ 𝑏,2 𝑇̂ 𝑏,3 𝑇̂ 𝑏,4 𝑇̂ 𝑏,5 Finite-sample critical values

Phần A: Kiểm định cho từng quốc gia

Australia 0.013 4 Sep-07 Jan-09 Apr-10 Jul-11 0.063 0.075 0.088 0.104

Belgium 0.035 4 Apr-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.062 0.073 0.086 0.105 Canada 0.027 4 Mar-07 Sep-08 May-

Croatia 0.028 4 Apr-07 Sep-08 Aug-10 Jan-12 0.056 0.065 0.074 0.085 Czech Republic 0.022 4 Mar-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.062 0.074 0.086 0.103 Denmark 0.018 4 Jun-07 Sep-08 Jul-11 Feb-13 0.064 0.076 0.089 0.108 Estonia 0.016 4 Jul-07 Oct-08 Jul-11 Feb-13 0.062 0.074 0.087 0.103 Finland 0.045 4 Sep-07 Mar-

France 0.019 4 Apr-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.062 0.074 0.088 0.104

Hungary 0.017 4 Jun-07 Oct-08 Apr-10 Jul-11 0.063 0.076 0.088 0.106

Italy 0.024 4 Jun-07 Apr-09 Jul-11 Feb-13 0.056 0.064 0.072 0.084 Japan 0.028 4 Jun-07 Sep-08 Jul-11 Jan-13 0.062 0.076 0.088 0.104 Luxembourg 0.022 4 Mar-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.062 0.075 0.088 0.105 Netherlands 0.021 4 May-

New Zealand 0.023 3 Jul-07 Apr-09 Oct-11 0.073 0.086 0.098 0.115

Russia 0.026 4 Jun-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.062 0.075 0.088 0.106 Slovak Republic 0.024 5 Jul-07 Oct-08 Apr-10 Jul-11 Feb-13 0.043 0.049 0.054 0.060 South Africa 0.015 3 Mar-07 Sep-08 Jul-11 0.081 0.096 0.112 0.133 Spain 0.032 4 Jul-07 Oct-08 Jan-10 Mar-12 0.057 0.066 0.075 0.087 Sweden 0.017 4 Mar-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.063 0.076 0.089 0.108 Switzerland 0.012 5 Jun-07 Jan-09 Apr-10 Jul-11 Dec-12 0.063 0.075 0.088 0.106 Ukraina 0.038 4 Nov-07 Feb-09 Apr-11 Jul-12 0.056 0.065 0.073 0.083 United

United States 0.015 4 Jun-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.063 0.077 0.090 0.107 KPSS Test Test statistics Giá trị ý nghĩa bootstrap (Bootstrap critical values)

10 percent 5 percent 2.5 percent Phần B Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng

Bảng 3.5: Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với điểm gãy cấu trúc cho 26 nước đang phát triển:

Quốc gia KPSS m i T̂ b,1 T̂ b,2 T̂ b,3 T̂ b,4 T̂ b,5 Giá trị ý nghĩa hữu hạn mẫu

Phần A: Kiểm định cho từng quốc gia

Argentina 0.019 3 Sep-08 Oct-10 Oct-12 0.072 0.084 0.096 0.115 Bangladesh 0.030 4 Mar-07 Apr-09 Jul-10 Aug-12 0.056 0.065 0.074 0.085 Botswana 0.019 3 Apr-07 Jul-09 Feb-12 0.072 0.085 0.097 0.112 Brazil 0.021 3 Jun-07 Sep-08 Dec-09 0.113 0.144 0.178 0.219 Chile 0.023 4 Apr-08 Sep-09 Aug-11 Feb-13 0.057 0.066 0.076 0.088 China 0.038 3 Apr-10 Jul-11 Oct-12 0.109 0.140 0.171 0.211 Hungary 0.020 3 Aug-07 Mar-09 Jul-11 0.074 0.088 0.101 0.120 Colombia 0.016 3 Sep-08 Sep-10 Dec-11 0.075 0.088 0.102 0.119 Egypt 0.029 4 Dec-07 Mar-09 Jan-11 Feb-13 0.056 0.065 0.073 0.084 India 0.022 4 Sep-07 Mar-09 Aug-10 Dec-11 0.057 0.066 0.076 0.089 Indonesia 0.015 4 Nov-07 Mar-09 Jul-11 Jan-13 0.057 0.066 0.076 0.090 Jamaica 0.029 4 Jun-07 Sep-08 Feb-10 Jul-11 0.062 0.075 0.089 0.107 Kenya 0.022 5 Mar-07 Sep-08 Feb-10 Jul-11 Feb-13 0.043 0.049 0.054 0.060 Ecuador 0.017 4 Jun-07 Sep-08 Dec-09 Jul-11 0.063 0.076 0.089 0.107 Mexico 0.012 5 Apr-07 Sep-08 Dec-09 Apr-11 Nov-12 0.043 0.049 0.054 0.060 Malaysia 0.016 3 Dec-07 Mar-09 Jul-11 0.076 0.090 0.103 0.120 Mauritius 0.039 4 Dec-07 Apr-09 Jul-11 Dec-12 0.056 0.065 0.074 0.086 Pakistan 0.033 4 Dec-07 Mar-09 Jul-11 Nov-12 0.058 0.068 0.076 0.090 Peru 0.016 4 May-07 Feb-09 Sep-10 Dec-11 0.057 0.067 0.076 0.089 Philippines 0.018 4 Oct-07 Feb-09 Aug-11 Jan-13 0.059 0.069 0.080 0.094 Saudi Arabia 0.051 3 Mar-07 Aug-08 Oct-12 0.105 0.133 0.158 0.197 Việt Nam 0.018 4 Jun-07 Sep-08 Dec-09 Jul-11 0.063 0.076 0.090 0.110 Thailand 0.011 4 Jun-07 Sep-08 Aug-11 Dec-12 0.064 0.078 0.093 0.111 Trinidad and

Turkey 0.060 5 Jun-07 Mar-09 Aug-10 Nov-11 Feb-13 0.058 0.069 0.079 0.093 Zambia 0.034 3 Jan-08 Apr-09 Jan-11 Oct-12 0.055 0.063 0.070 0.080 KPSS Test Test statistics Giá trị ý nghĩa bootstrap (Bootstrap critical values)

10 percent 5 percent 2.5 percent Part B Panel KPSS test with multiple breaks

Bảng 3.4 trình bày kết quả kiểm định cho từng quốc gia và dữ liệu giá cổ phiếu tại các thị trường phát triển, cho thấy giả thuyết tính dừng không bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1% Kết quả không ổn định, do đó, số liệu thống kê KPSS được tính toán cho cả trường hợp đồng nhất và không đồng nhất dưới ước lượng phương sai dài hạn Sử dụng các giá trị ý nghĩa bootstrap, tôi không thể bác bỏ giả thuyết tính dừng chung với mức ý nghĩa 1% Kết quả này chỉ ra rằng lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) không tồn tại tại các thị trường phát triển.

Kết quả từ Bảng 3.5 cho thấy giá cổ phiếu thực tại các thị trường đang phát triển tương tự như thị trường phát triển, với giả thuyết H0 không bị từ chối ở mức ý nghĩa 1% Kiểm định LM bảng cũng xác nhận rằng giả thuyết H0 về tính dừng không thể bị bác bỏ, bất kể quy định đồng nhất hay không, ở mức ý nghĩa 1% Điều này chỉ ra rằng giá chứng khoán thực tại các thị trường đang phát triển không phản ứng ngay lập tức với thông tin liên quan, đồng thời không thể hiện giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH).

So sánh kết quả với các tài liệu

Nghiên cứu này áp dụng kỹ thuật bảng mới để giải quyết vấn đề độ mạnh thấp trong kiểm định nghiệm đơn vị đơn biến, khác với các nghiên cứu trước đó sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian ngắn và không đáng tin cậy Kết quả từ các kiểm định nghiệm đơn vị truyền thống cho thấy giá cổ phiếu có thể được mô tả như một quá trình bước đi ngẫu nhiên, phù hợp với Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (EMH) Kết quả của nghiên cứu này tương đồng với Narayan và Narayan (2007) cũng như Narayan và Prasad (2007), nhưng lại khác với phát hiện của Chaudhuri và Wu (2004).

Hiện nay, xu hướng nghiên cứu kiểm định nghiệm đơn vị đang chuyển hướng sang việc xem xét các điểm gãy cấu trúc Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu áp dụng phương pháp này cho dữ liệu bảng với nhiều điểm gãy Hầu hết các công trình trước đây chỉ tập trung vào hai điểm gãy để kiểm định giả thuyết về thị trường hiệu quả, mặc dù cho phép tồn tại các điểm gãy cấu trúc Điều này là một hạn chế lớn, vì có nhiều sự kiện tài chính toàn cầu đã gây ra các điểm gãy cấu trúc đáng kể.

Bài nghiên cứu này mở rộng khoảng thời gian nghiên cứu đến năm 2014, khắc phục hạn chế của các nghiên cứu trước đây chỉ kéo dài đến năm 2008 Kết quả cho thấy rằng giá cổ phiếu không tuân theo quá trình nghiệm đơn vị, ngay cả khi có sự phụ thuộc chéo So với các nghiên cứu gần đây sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị có xét đến điểm gãy, kết quả của tôi không phù hợp với Narayan và Smyth (2005), nhưng lại tương đồng với Lean và Smyth (2007) cũng như Narayan (2008), trong đó cho phép hai điểm gãy cấu trúc Sự không nhất quán này xuất phát từ việc các nghiên cứu trước không xem xét ảnh hưởng của nhiều điểm gãy cấu trúc, dẫn đến khả năng kết quả bị bóp méo.

Nghiên cứu này mở ra một hướng mới khi so sánh kết quả từ các nước phát triển và đang phát triển, điều mà các nghiên cứu trước đây chưa thực hiện Sự khác biệt trong trình độ phát triển kinh tế có thể ảnh hưởng đến giả thuyết Hiệu quả Thị trường (EMH), vì thị trường chứng khoán có mối liên hệ chặt chẽ với nền kinh tế thực Kết quả cho thấy giả thuyết H0 bị từ chối ở cả thị trường chứng khoán đang phát triển và phát triển, chỉ ra rằng giá chứng khoán có tính dừng xu hướng Từ đó, tôi kết luận rằng thị trường chứng khoán không hiệu quả, điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đó của Lean và Smyth (2007) cho các nước châu Á cũng như Narayan (2008) cho các nước G7.

Thảo luận thêm về các điểm gãy ước tính

Hàm xu hướng linh hoạt kết hợp nhiều điểm gãy cấu trúc, giúp cung cấp thông tin về những thay đổi quan trọng trong giá chứng khoán của từng quốc gia Các biến động của cổ phiếu lớn theo thời gian cho thấy nhiều điểm gãy đáng chú ý Sự khác biệt về vị trí của các điểm gãy giữa các nước đã được thể hiện, với một số điểm gãy gắn liền với các sự kiện toàn cầu Đặc biệt, 23 trong số 32 nước phát triển và 11 trong 26 nước đang phát triển có điểm gãy cấu trúc chủ yếu diễn ra xung quanh cuộc suy thoái kinh tế toàn cầu năm 2008, bắt nguồn từ cuộc khủng hoảng tài chính ở Mỹ do các khoản vay mua nhà "dưới chuẩn" Thêm vào đó, các điểm gãy cấu trúc cũng xuất hiện tại một số quốc gia vào tháng 7 và tháng 8 năm 2011, liên quan đến lo ngại về cuộc khủng hoảng nợ công tại châu Âu, việc hạ bậc tín nhiệm đối với Pháp và sự tăng trưởng chậm của nền kinh tế Hoa Kỳ.

Điểm gãy khác nhau giữa các quốc gia thường liên quan đến các sự kiện đặc biệt của từng quốc gia Ví dụ, Nhật Bản đã trải qua điểm gãy thứ ba vào năm 2011, trùng với thảm họa động đất sóng thần Những sự kiện kinh tế, xã hội lớn, thay đổi chính sách trong nước và cải cách tài chính có thể dẫn đến điểm gãy cấu trúc trên thị trường chứng khoán Để phân tích chính xác các cú sốc từ bên ngoài, phương pháp đa điểm gãy đa cấu trúc là rất hữu ích.

Gợi ý chính sách

Nghiên cứu về kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng với nhiều điểm gãy cấu trúc đã chỉ ra một số chính sách quan trọng Đầu tiên, hiện tượng trả về giá trị trung bình và chuỗi dừng xu hướng cho thấy rằng các chính sách can thiệp vào thị trường chứng khoán có thể hoạt động hiệu quả ở cả các nước phát triển và đang phát triển Khi chính phủ thực hiện một phần chính sách tài chính, họ không cần quá lo lắng về biến động giá cổ phiếu Việc nhắm mục tiêu vào việc không tăng giá cổ phiếu có thể trở thành một phần khả thi và mong muốn trong một chiến lược phát triển bền vững.

Nếu dữ liệu gặp phải sai lầm loại I và các kiểm định quan hệ nhân quả giữa giá chứng khoán và kinh tế vĩ mô được áp dụng cho sai phân bậc 1, thì kết quả sẽ dẫn đến quan hệ nhân quả giả Nghiên cứu của tôi cho thấy rằng trong bảng dữ liệu của các nước phát triển và đang phát triển, kiểm định đồng liên kết liên quan đến giá cổ phiếu có thể không khả thi khi giá chứng khoán là dừng.

Bằng chứng mạnh mẽ hỗ trợ giả thuyết dừng cho thấy rằng giá cổ phiếu không phản ánh một thị trường hiệu quả, điều này chỉ ra sự tồn tại của cơ hội kinh doanh chênh lệch giá giữa các cổ phiếu.

Năm 1997, nghiên cứu cho thấy các nhà đầu tư nước ngoài thường định giá cao hơn so với nhà đầu tư trong nước khi có tin tức thuận lợi trên thị trường nội địa Điều này xảy ra vì nhà đầu tư trong nước nắm bắt thông tin chi tiết và có thể nhận được tin tức sớm hơn Kết quả là, nhà đầu tư nước ngoài mua cổ phiếu trong nước với giá cao, trong khi nhà đầu tư trong nước giữ ít cổ phiếu hơn, cho phép họ đa dạng hóa danh mục đầu tư và chấp nhận lợi nhuận thấp hơn Hệ quả là giá chứng khoán trong nước ban đầu tăng nhưng sau đó sẽ điều chỉnh lại theo thời gian do sự giảm lợi nhuận kỳ vọng của nhà đầu tư.

Thứ tư, kết quả của tôi cho thấy rằng những cú sốc đến giá cổ phiếu là tạm thời

Kết quả này cho thấy sau khi có sự thay đổi lớn trong cấu trúc thị trường tài chính toàn cầu, giá cổ phiếu sẽ điều chỉnh trở lại mức cân bằng ban đầu trong một khoảng thời gian nhất định Tính dừng của cổ phiếu cho thấy khả năng dự đoán và phân tích biến động giá trong tương lai.

Nghiên cứu này kiểm định tính dừng của chuỗi giá cổ phiếu thực cho 32 nước phát triển và 26 nước đang phát triển trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2006 đến tháng 5 năm 2014 Mục tiêu chính là chỉ ra sự thiếu sót trong các nghiên cứu trước đó khi không kiểm soát các điểm gãy cấu trúc và sự phụ thuộc, dẫn đến kết quả không mạnh mẽ Để đạt được điều này, tôi áp dụng kiểm định tính dừng dữ liệu bảng của Carrion-i-Silvestre (2005), dựa trên phiên bản dữ liệu bảng của kiểm định đơn biến KPSS do Hadri (2000) phát triển, với việc xem xét nhiều điểm gãy cấu trúc tại các thời điểm khác nhau cho từng quốc gia Các giá trị quan trọng được mô phỏng dựa trên kích thước của bảng điều khiển và giai đoạn tương ứng.

Tôi giải quyết vấn đề phụ thuộc chéo và thiên vị mẫu hữu hạn bằng một thủ tục bootstrap dựa trên phương pháp tái lấy mẫu Việc đưa vào mô hình điểm gãy cấu trúc và mối tương quan chéo cho thấy chỉ số giá chứng khoán thực sự dừng lại ở cả các nước phát triển và đang phát triển Những điểm gãy cấu trúc này xác định nguyên nhân gây ra những thay đổi lớn trong thị trường chứng khoán trong quá khứ, cho thấy sự tồn tại của thị trường chứng khoán không hiệu quả Các nghiên cứu của Chaudhuri và Wu (2004), Lean và Smyth (2007), cùng Narayan (2008) cũng cung cấp bằng chứng tương tự.

Có một số lý do giải thích tính dừng của giá cổ phiếu Đầu tiên, Chan (1988) cùng với Ball và Kothari (1989) đã đề xuất vai trò quan trọng của đòn bẩy Thứ hai, Zarowin (1990) và Richards (1997) nhấn mạnh tầm quan trọng của quy mô thị trường chứng khoán cũng như các yếu tố rủi ro liên quan Cuối cùng, De Bondt và Thaler cũng đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về hiện tượng này.

Nghiên cứu của Shefrin và Statman (1985) đã chứng minh giả thuyết 'phản ứng thị trường chứng khoán quá mức', cho thấy giá cổ phiếu có thể biến động tạm thời so với giá trị thực do tâm lý lạc quan hoặc bi quan của nhà đầu tư Khi phân tích giá cổ phiếu trong tương lai và mối quan hệ với các yếu tố kinh tế vĩ mô, việc xem xét các điểm gãy cấu trúc là cần thiết, vì chúng có thể phản ánh tình trạng hiện tại của thị trường Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc xác định chính xác các sự kiện gây ra điểm gãy cấu trúc, cũng như khảo sát sự phổ biến của những điểm gãy này trong giá chứng khoán và các chỉ số kinh tế vĩ mô.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Bai, J., Perron, P., 1988 Ước lượng và kiểm định mô hình tuyến tính với đa điểm gãy cấu trúc Econometrica 66, 47–78

Bài viết của Ball và Kothari (1989) trong Tạp chí Kinh tế Tài chính trình bày về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng không dừng, thông qua việc kiểm định tính dừng và phân tích hệ số tương quan chuỗi trong tỷ suất sinh lợi Nghiên cứu này đóng góp vào việc hiểu rõ hơn về hành vi của tỷ suất sinh lợi trên thị trường tài chính và những yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của chúng.

Ball, R., Kothari, S.P., Shanken, J., 1995.Vấn đề trong việc đo lường hiệu quả danh mục Journal of Finance 38, 79–107

Banerjee, A., Marcellino, M., Osbat, C., 2004 Một vài chú ý trong việc sử dụng phương pháp bảng trong chuỗi thống nhất của dữ liệu kinh tế vĩ mô Econometrics Journal 7, 322–340

Banerjee, A., Massimiliano, M., Osbat, C., 2005 Kiểm đinh giả thuyết PPP: chúng ta có nên sử dụng phương pháp bảng Empirical Economics 30, 77–91

Bose, N., 2005.Tăng trưởng nội sinh và sự nổi lên của tài chính vốn Journal of Econometrics 77, 173–188

Breitung, J., 2000 Sức mạnh của một vài kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng JAI, Amsterdam, pp 161–178

Brennan, M.J., Cao, H.H., 1997 Dòng đầu tư danh mục quốc tế Journal of Finance

Caner, M., Hansen, B.E., 2001 Sự tự tương quan ngưỡng của một nghiệm đơn vị Econometrica 69, 1555–1596

Carrion-i-Silvestre, J.L., Barrio-Castro, T.D., Lo´ pez-Bazo, E., 2005 Điểm gãy trong dữ liệu bảng: áp dụng cho dữ liệu GDP bình quân đầu người Econometrics Journal 8, 159–175

Chan, K.C., 1988 Về chiến lược đầu tư trái ngược Journal of Business 61,147–163

Choudhry, K., 1997.Xu hướng ngẫu nhiên trong giá chứng khoán Bằng chứng từ thị trường châu Mỹ Latinh Journal of Macroeconomics 19, 285–304

Chaudhuri, K., Wu, Y., 2003 Nghiệm đơn vị loại trừ điểm gãy trong giá chứng khoán: bằng chứng từ thị trường mới nổi Journal of Banking and Finance 27,

Chaudhuri, K., Wu, Y., 2004 Đảo chiều trung bình của giá cổ phiếu: bằng chứng từ thị trường mới nổi Managerial Finance 30, 22–31

Christiano, L.J., 1992 Tìm kiếm điểm gãy trong GNP Journal of Business and Economics Statistics 10, 237–250

Conrad, J., Kaul, G., 1993 Phản ứng thái quá của thị trường trong dài hạn hoặc những thiên lệch trong lợi nhuận tính toán Journal of Finance 48, 39–63

De Bondt, W.F.M., Thaler, R., 1985 Liệu thị trường chứng khoán có phản ứng thái quá? Journal of Finance 40, 793–805

Fama, E.F., 1970 Thị trường vốn hiệu quả: tổng quan lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm Journal of Finance 25, 383–417

Hadri, K., 2000 Kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng không đồn nhất Econometrics Journal 3, 148–161

Harris, R.D.F., Tzavalis, E., 1999 Suy luận nghiệm đơn vị trong bảng năng động với kích thước thời gian là cố định Journal of Econometrics 91, 201–226

Im, K.S., Lee, J., Tieslau, M., 2002 Kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng LM với sự thay đổi trong mức độ Department of Economics, University of Central Florida, Orlando, FL, Mimeo

Im, K.S., Lee, J., Tieslau, M., 2005 Kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng LM với sự thay đổi trong mức độ Oxford Bulletin of Economics and Statistics 67, 393–419

Im, K.S., Pesaran, M.H., Shin, Y., 2003 Kiểm định nghiệm đơn vị bảng không đồng nhất Journal of Econometrics 115, 53–74

Kanas, A., 2001 Dự báo mạng tuyến tính cho lợi nhuận cổ phiếu International Journal of Finance and Economics 6, 245–254

Kawakatsu và Morey (1999) đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm nhằm đánh giá tác động của sự tự do hóa tài chính đối với hiệu quả giá cổ phiếu tại các thị trường mới nổi Nghiên cứu được công bố trong Tạp chí Nghiên cứu Tài chính, số 22, trang 358-411 Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa tự do hóa tài chính và sự phát triển của thị trường chứng khoán ở các nền kinh tế đang nổi.

Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P., Shin, Y., 1992 Kiểm định giả thuyết không của tính dừng Chúng ta chắc chắc chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị bao nhiêu? Journal of Econometrics 54, 159–178

Nghiên cứu của Lean và Smyth (2007) khám phá liệu thị trường chứng khoán châu Á có tồn tại nghiệm đơn vị hay không, sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị LM với một điểm gãy Bài viết được đăng trên Tạp chí Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, cung cấp những bằng chứng quan trọng cho vấn đề này trong khoảng thời gian từ trang 15 đến 31.

Lee, C.C., Chen, P.F., Wong, S.Y., 2008 Bất đối xứng trong lợi nhuận cổ phiếu và tăng trưởng sản lượng International Research Journal of Finance and Economics

Lee, J., Strazicich, M.C., 2003 Tối thiểu kiểm định nghiệm đơn vị LM với 2 điểm gãy The Review of Economics and Statistics 85, 1082–1089

Levin, A., Lin, C.F., James Chu, C.S., 2002 Kiểm định nghiệm đơn vị trong dữ liệu bảng: tính chất tiệm cận và hữu hạn mẫu Journal of Econometrics 108, 1–24

Liu, J., Wu, S., Zidek, J.V., 1997 Mô hình hồi quy đa biến phân đoạn Statistica Sinica 7, 497–525

Lumsdaine, R.L., Papell, D.H., 1997 Điểm gãy nhiều xu hướng và lý thuyết nghiệm đơn vị The Review of Economics and Statistics 79, 212–218

Maddala, G.S., Wu, S., 1999 Một nghiên cứu so sánh kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu bảng và một thử nghiệm đơn giản mới.Oxford Bulletin of Economics and Statistics 61, 631–652

Mauro, P., 2003 Tỷ suất sinh lợi chứng khoán và tăng trưởng sản lượng trong những nền kinh tế mới nổi và nền kinh tế phát triển Journal of Development Economics 71, 129–153

Narayan, P.K., 2005 Có phải chỉ số giá ở New Zeland và Úc là phi tuyến và tồn tại nghiệm đơn vị Applied Economics 37, 2161–2166

Narayan, P.K., 2006 Hành vi của giá chứng khoán Mỹ: Bằng chứng từ mô hình hồi quy ngưỡng Mathematics and Computers in Simulation 71, 103–108

Narayan, P.K., 2008 Có phải giá chứng khoán các nước G7 có hiệu ứng vĩnh viễn? Mathematics and Computers in Simulation 77, 369–373

Narayan, P.K., Narayan, S., 2007 Hội tụ về trung bình trong giá chứng khoán: bằng chứng mới từ kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng Studies in Economics and Finance 24 (3), 233–244

Nghiên cứu của Narayan và Smyth (2005) khám phá đặc tính bước đi ngẫu nhiên của giá chứng khoán ở các nước OECD Bằng cách sử dụng điểm gãy xu hướng và mô hình dữ liệu bảng, bài viết cung cấp bằng chứng cho thấy giá chứng khoán không hoàn toàn tuân theo lý thuyết bước đi ngẫu nhiên Kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về hành vi của thị trường tài chính và các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu.

Narayan and Smyth (2007) explore the concept of mean reversion in the stock prices of G7 countries, utilizing unit root tests with multiple structural breaks Their research, published in the Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, provides evidence supporting the presence of mean reversion in these markets, highlighting the significance of structural breaks in financial analysis This study contributes to the understanding of stock price behavior in developed economies, emphasizing the implications for investors and policymakers.

O’Connell, P., 1998 Định giá quá cao của ngang giá sức mua Journal ofInternational Economics 44, 1–19

Perron, P., 1989 Các vụ phá sản lớn, các cú sốc giá dầu, và các giả thuyết nghiệm đơn vị Econometrica 57, 1361–1401

Qi, M., 1999 Khả năng dự đoán phi tuyến tính của lợi nhuận cổ phiếu sử dụng các biến tài chính và kinh tế Journal of Business and Economic Statistics 17, 419–429.

Tiêu đề	Giá Chứng Khoán Và Lý Thuyết Thị Trường Hiệu Quả Bằng Chứng Từ Kiểm Định Tính Dừng Dữ Liệu Bảng Có Xét Đến Điểm Gãy Cấu Trúc
Tác giả	Ngô Thúc Ngân
Người hướng dẫn	TS. Lê Đạt Chí
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Kinh Tế
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2015
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	69
Dung lượng	2,64 MB