GIỚI THIỆU
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Các câu hỏi đƣợc đề cập đến trong bài nghiên cứu là:
Có mối quan hệ giữa P/E và TSSL trong TTCK Việt Nam hay không ?
Từ đó, trả lời cho câu hỏi: Liệu lý thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình có tồn tại trên TTCK Việt Nam hay không ?
MỤC TIÊU CỦA BÀI NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này nhằm xác minh xem giá chứng khoán có phản ánh chính xác thông tin chỉ số P/E hay không, đồng thời xác định mức độ hiệu quả của thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện trong phạm vi 112 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ 01/04/2008 đến 31/03/2014
HOSE được lựa chọn do quy mô lớn hơn và thời gian hoạt động dài hơn so với Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), cung cấp cơ sở dữ liệu phong phú cho phân tích thống kê Do đó, HOSE là đại diện tối ưu cho thị trường chứng khoán Việt Nam.
KẾT CẤU CỦA BÀI NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu đƣợc trình bày theo thứ tự sau:
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN (CAPM)
Rủi ro được hiểu theo nhiều quan điểm khác nhau, nhưng một trong những cách tiếp cận phổ biến nhất là xem rủi ro như khả năng xảy ra các khoản thiệt hại tài chính Theo cách nhìn này, những chứng khoán có khả năng gây ra khoản lỗ lớn hơn được coi là có rủi ro cao hơn Khi đề cập đến "khả năng xuất hiện khoản lỗ", chúng ta đang so sánh xác suất của các khoản lỗ có độ lớn tương đương giữa hai chứng khoán.
Có thể so sánh rủi ro của hai chứng khoán thông qua việc đánh giá khoản lỗ trung bình kỳ vọng, dựa trên xác suất và mức độ nghiêm trọng của các khoản lỗ có thể xảy ra.
Khi danh mục đầu tư bao gồm nhiều loại chứng khoán, nhà đầu tư có thể thực hiện đa dạng hóa để giảm thiểu rủi ro Mặc dù có thể loại trừ hoàn toàn rủi ro không hệ thống, vẫn tồn tại một số rủi ro không thể loại bỏ Khi được đa dạng hóa, rủi ro còn lại trong danh mục chủ yếu là rủi ro thị trường, hay còn gọi là rủi ro hệ thống.
Rủi ro không hệ thống (non-systematic risk) là những rủi ro đặc thù liên quan đến từng cổ phần, phát sinh từ nguyên nhân nội tại của doanh nghiệp hoặc ngành Các yếu tố như năng lực quản trị yếu kém, khó khăn trong nguồn cung nguyên vật liệu, quy định kiểm soát môi trường nghiêm ngặt hơn từ chính phủ, và mức độ cạnh tranh nước ngoài cao đều góp phần làm tăng rủi ro Ngoài ra, mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính cũng ảnh hưởng đến rủi ro, với việc sử dụng nợ nhiều hơn dẫn đến rủi ro tài chính cao hơn.
Rủi ro hệ thống, hay còn gọi là rủi ro thị trường, là loại rủi ro liên quan đến biến động của thị trường, xuất phát từ các yếu tố bên ngoài doanh nghiệp hoặc ngành Những yếu tố này có thể bao gồm thiên tai, chiến tranh, thay đổi lãi suất, biến động sức mua và sự thay đổi trong kỳ vọng của nhà đầu tư về nền kinh tế.
TSSL của tài sản được xác định là tổng thu nhập hoặc lỗ của chủ sở hữu trong một khoảng thời gian nhất định Nó phản ánh sự thay đổi trong giá trị đầu tư cùng với tất cả các khoản thu nhập bằng tiền.
2.1.1.1 Đo lường TSSL và rủi ro của 1 chứng khoán
Giả định TSSL có phân phối chuẩn, gọi:
E(R i ): là TSSL mong đợi của chứng khoán i
i : là độ lệch chuẩn (đo lường rủi ro tổng thể) của chứng khoán
TSSL của chứng khoán i trong thời kỳ t: E(R i ) = ∑
Trong đó, p j là xác suất xảy ra TSSL R j ,
P j,t và P j,o tương ứng là giá chứng khoán i ở tình huống j đã điều chỉnh cổ tức thời kỳ t và t-1
D j,t là cổ tức chứng khoán i tại thời điểm t
Rủi ro của một chứng khoán được đánh giá qua phân tích độ nhạy, cho phép xác định xác suất của các khả năng sinh lợi khác nhau Khi hai chứng khoán có TSSL kỳ vọng trung bình giống nhau, rủi ro sẽ được so sánh dựa trên khoảng cách hoặc độ phân tán Chứng khoán nào có độ phân tán TSSL lớn hơn sẽ có mức rủi ro cao hơn.
Phương sai và độ lệch chuẩn là hai chỉ tiêu thống kê quan trọng để đo lường sự biến thiên và rủi ro của tỷ suất sinh lợi (TSSL) Phương sai được xác định bằng cách tính bình phương khoảng chênh lệch giữa TSSL thực tế và TSSL kỳ vọng của nhà đầu tư.
Phương sai: ∑ [ ] 2 x p j Độ lệch chuẩn: i = √
2.1.1.2 Đo lường TSSL và rủi ro của danh mục nhiều chứng khoán
Chúng tôi xây dựng một danh mục đầu tư bao gồm n chứng khoán, với các tỷ trọng đầu tư khác nhau Những tỷ trọng này sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời (TSSL) và độ lệch chuẩn của danh mục TSSL mong đợi của danh mục được tính toán bằng cách lấy trung bình gia quyền TSSL của các chứng khoán, trong đó quyền số là tỷ trọng tương ứng của từng chứng khoán.
E(R p ) = ∑ Trong đó: w i là tỷ trọng vốn đầu tƣ phân bổ cho chứng khoán i (i = 1, 2, 3,…n)
E(R i ) là TSSL của tài sản thứ i trong danh mục
Rủi ro của danh mục được đo bằng phương sai (độ lệch chuẩn) của danh mục theo phương trình: ∑ ∑ ∑
Phương sai danh mục được xác định bởi tỷ trọng đầu tư vào các chứng khoán khác nhau, trong đó wi và wj lần lượt là tỷ trọng đầu tư vào chứng khoán i và j Hiệp phương sai cov ij giữa lợi suất của chứng khoán i và j cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tính toán phương sai danh mục.
Rủi ro của danh mục đầu tư được xác định bởi phương sai của từng chứng khoán riêng lẻ và hiệp phương sai giữa các cặp chứng khoán Khi xem xét rủi ro trong một danh mục đầu tư lớn, hiệp phương sai thường có giá trị lớn hơn phương sai của các tài sản riêng lẻ Do đó, yếu tố quan trọng khi thêm một khoản đầu tư vào danh mục không chỉ là phương sai của khoản đầu tư đó mà còn là hiệp phương sai trung bình của nó với các khoản đầu tư khác Đây là điểm mấu chốt trong lý thuyết danh mục Markowitz.
2.1.2 Đường biên hiệu quả Markowitz
Markowitz đã chứng minh đƣợc rằng đa dạng hoá có thể làm giảm rủi ro danh mục
Danh mục gồm hai chứng khoán với các tỷ trọng kết hợp khác nhau tạo ra những kết hợp về TSSL và độ lệch chuẩn, được Markowitz gọi là vùng quả trứng vỡ Tất cả các kết hợp đều nằm trong vùng này, trong đó đường biên trên chính là đường biên hiệu quả, bao gồm các danh mục hiệu quả Những danh mục này đạt TSSL cao nhất cho một độ lệch chuẩn nhất định, hoặc độ lệch chuẩn thấp nhất cho một TSSL nhất định, với giả định rằng các nhà đầu tư luôn mong muốn tối đa hóa TSSL và giảm thiểu độ lệch chuẩn.
Hình 2.1: Đường biên hiệu quả
Mỗi dấu gạch chéo biểu thị tỷ suất sinh lợi (TSSL) và độ lệch chuẩn của một danh mục đầu tư Giả định rằng nhà đầu tư luôn mong muốn tối đa hóa TSSL và giảm thiểu độ lệch chuẩn, họ chỉ nên đầu tư vào những danh mục nằm trên đường biên hiệu quả Như vậy, việc thiết lập đường biên hiệu quả sẽ giúp nhà đầu tư lựa chọn danh mục đầu tư thay vì chỉ đầu tư vào các chứng khoán riêng lẻ Quyết định lựa chọn danh mục đầu tư sẽ phụ thuộc vào đường biên hiệu quả và mức độ ưa thích rủi ro của từng nhà đầu tư, tức là đường hữu dụng.
2.1.3 Kết hợp danh mục hiệu quả Markowitz và đường hữu dụng Đường hữu dụng cho thấy thái độ của nhà đầu tư đối với rủi ro Đường hữu dụng được thiết lập theo phương trình: U = E (R i ) – 0,5A
Trong đó: U là mức hữu dụng; A là hệ số ngại rủi ro
R i là TSSL chứng khoán; là phương sai TSSL chứng khoán
Hệ số ngại rủi ro của mỗi nhà đầu tư là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng danh mục đầu tư Bằng cách kết hợp giữa đường biên hiệu quả và đường hữu dụng, nhà đầu tư có thể xác định được danh mục cụ thể phù hợp với nhu cầu và mức độ rủi ro của mình.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
KIỂM ĐỊNH THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ DẠNG YẾU
Kiểm định chuỗi giá chứng khoán trong quá khứ nhằm dự đoán giá tương lai thông qua việc đo lường sự phụ thuộc thống kê của biến động giá Nếu không có sự phụ thuộc, điều này cho thấy thị trường hoạt động hiệu quả ở dạng yếu; ngược lại, nếu tồn tại sự phụ thuộc, thị trường được coi là không hiệu quả.
Kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu dựa trên lý thuyết bước ngẫu nhiên để xác định khả năng tìm ra mô hình hoặc quy luật dự báo TSSL và biến động giá cả dựa vào thông tin quá khứ.
Do đó, nếu tìm thấy bằng chứng ủng hộ thuyết ngẫu nhiên nghĩa là ủng hộ thị trường hiệu quả dạng yếu
Kiểm định lý thuyết bước ngẫu nhiên được chia thành hai nhóm chính Nhóm đầu tiên dựa vào dữ liệu thống kê để phân tích sự độc lập giữa các mức giá, TSSL và các yếu tố khác trong quá khứ.
Nhóm thứ hai đã tiến hành so sánh kết quả rủi ro – TSSL của các quy tắc giao dịch dựa trên thông tin trong quá khứ với quy tắc giao dịch theo chính sách mua và nắm giữ.
Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi (TSSL) từ chính sách mua và nắm giữ phản ánh TSSL kỳ vọng của thị trường Để chứng minh tính hiệu quả của thị trường, chỉ cần chỉ ra rằng không có chiến lược đầu tư nào có thể tạo ra TSSL vượt trội hơn so với chính sách này Tuy nhiên, nhóm chiến lược thứ hai ít được áp dụng do khó khăn trong việc thu thập dữ liệu giao dịch.
Nghiên cứu của Eugene F Fama (1965) về hành vi giá chứng khoán của 30 cổ phiếu trong chỉ số Dow-Jones từ năm 1957 đến 1962 cho thấy không có mối quan hệ tuyến tính rõ ràng giữa các thay đổi giá trong khoảng thời gian 1, 4, 9 và 16 ngày Kết quả này hỗ trợ lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu, khẳng định rằng thông tin hiện tại đã được phản ánh vào giá chứng khoán.
Nhóm thứ hai, có nghiên cứu tác giả Eugene F Fama và Marshall E Blume
Nghiên cứu năm 1966 đã so sánh tỷ suất sinh lợi (TSSL) của phương pháp bộ lọc và TSSL của chính sách mua và nắm giữ đối với các chỉ số trung bình công nghiệp Dow-Jones từ năm 1956 đến 1962, với 30 mẫu và từ 1.200 đến 1.700 quan sát cho mỗi mẫu Tác giả áp dụng phương pháp ALF của Alexander, dựa trên nguyên tắc bộ lọc nhằm nắm bắt các xu hướng chính và bỏ qua những xu hướng phụ trên thị trường Kết quả cho thấy cả hai phương pháp chỉ ra sự tồn tại rất nhỏ của các dấu hiệu có thể đại diện cho sự không hiệu quả của thị trường, với hệ số tương quan gần bằng 0 và chênh lệch trong TSSL Tuy nhiên, những dấu hiệu này quá nhỏ để có thể xem xét, do đó, thị trường được coi là hiệu quả ở dạng yếu.
Các nghiên cứu áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu, bao gồm cả phương pháp phi tham số như kiểm định Kolmogorov-Smirnov và kiểm định đoạn mạch, cũng như phương pháp tham số như kiểm định tự tương quan và mô hình ARIMA, GARCH Ngoài ra, một số nghiên cứu còn sử dụng phương pháp thống kê để kiểm định tính chính xác của dữ liệu, bao gồm kiểm định tự tương quan và kiểm định tính chuẩn, trong khi các phương pháp kỹ thuật như kiểm định trung bình trượt và bộ lọc cũng được áp dụng Tất cả các phương pháp này đều dựa trên lý thuyết bước ngẫu nhiên.
Nhìn chung, lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu đều được thỏa mãn ở các nước có TTCK phát triển
Kiểm định lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu tại các thị trường chứng khoán đang phát triển và mới nổi cho thấy những kết quả rất khác nhau Dưới đây là tóm tắt một số kết quả nghiên cứu liên quan.
Tác giả Gediminas Milieska (2004) đã kiểm định giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu tại TTCK Lithuanian (Nga) ở các giai đoạn 2000 – 2001, 2000 –
Năm 2004, thông qua các phương pháp kiểm định như kiểm định đoạn mạch, kiểm định hệ số tự tương quan, kiểm định tính chuẩn, kiểm định tính trung bình trượt và kiểm định bằng bộ lọc đối với ba chỉ số thị trường, đã đưa ra kết luận rằng thị trường hoạt động hiệu quả theo các phương pháp này.
Tác giả Asma Mobarek và Keavin Keasy (2000) đã kiểm định giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu tại Bangladesh trong giai đoạn từ tháng 1/1988 đến tháng 1/1997 Họ sử dụng phương pháp tự hồi quy và mô hình ARIMA (Auto-regressive-Integrated-Moving Average) để phân tích dữ liệu giá chứng khoán Kết quả nghiên cứu cho thấy lợi nhuận của cổ phiếu không tuân theo bước ngẫu nhiên, qua đó bác bỏ giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu tại thị trường chứng khoán Bangladesh.
Tác giả Lê Đạt Chí (2006) đã tiến hành kiểm định giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu tại trung tâm giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh, tập trung vào 10 cổ phiếu bluechip trong giai đoạn 2005 – 2006 Nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định tự tương quan và quy tắc giao dịch, cho thấy chỉ một số cổ phiếu tuân theo lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu.
Tác giả Abid Hameed, Hammad Ashraf và Rizwana Siddiqui (2006) đã tiến hành kiểm định lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu trên thị trường chứng khoán Pakistan (KSE) đối với các công ty trong chỉ số KSE-100, trong khoảng thời gian từ năm 1988 Nghiên cứu này nhằm đánh giá tính hiệu quả của thị trường chứng khoán và ảnh hưởng của thông tin đến giá cổ phiếu.
2006, tổng cộng có 1764 quan sát TSSL theo ngày bằng mô hình GARCH
Kết quả, thị trường hiệu quả dạng yếu bị bác bỏ ở TTCK Pakistan vì giá chứng khoán trong quá khứ có thể dự báo cho giá trong tương lai
Nghiên cứu của tác giả Lei Jiang (2011) về thị trường chứng khoán Trung Quốc từ năm 2000 đến 2008 đã chỉ ra sự hội tụ về hiệu quả thị trường dạng yếu thông qua việc phân tích thông tin bất cân xứng trong giao dịch cổ phiếu và TSSL quá khứ Tác giả áp dụng mô hình GJR-GARCH kết hợp với biến giả và mô hình hiệu ứng cố định để đánh giá tốc độ hội tụ này.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có bằng chứng về việc dự báo tỷ suất sinh lợi (TSSL) trong quá khứ và sự bất cân xứng trong giao dịch Điều này cho thấy lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu không áp dụng cho thị trường chứng khoán Trung Quốc.
KIỂM ĐỊNH THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ DẠNG TRUNG BÌNH
Kiểm tra xem giá cổ phiếu có phản ánh thông tin đã công bố hay không là cách đánh giá hiệu quả của thị trường Nếu nhà đầu tư có thể kiếm lợi nhuận vượt trội sau khi thông tin được công bố, điều này cho thấy sự tồn tại của hành vi kinh doanh chênh lệch giá, chỉ ra rằng thị trường không hiệu quả Các mô hình phân tích được xây dựng dựa trên các biến liên quan đến thông báo chính thức từ công ty niêm yết, như chia, tách, thưởng cổ phiếu, công bố kết quả hoạt động kinh doanh, và các sự kiện vĩ mô như thay đổi lãi suất, tỷ lệ dự trữ bắt buộc của ngân hàng, thông báo tỷ lệ lạm phát, và khủng hoảng kinh tế.
Nhiều tác giả đã áp dụng phương pháp đồng liên kết và quan hệ nhân quả Granger để kiểm định thị trường hiệu quả dạng trung bình, trong khi phần lớn các tác giả khác ưa chuộng phương pháp phân tích sự kiện, điển hình như phân tích sự thay đổi về thu nhập SRV (Security Return Variability) và mô hình thu nhập bất thường tích lũy CAR (Cumulative Abnormal Return).
Nghiên cứu của William H Beaver (1968) đã chỉ ra mối quan hệ giữa thu nhập cổ phiếu và thông tin tài chính công bố từ 143 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán New York trong giai đoạn 1961-1965 bằng mô hình Sharpe Kết quả cho thấy 67% biến động giá cổ phiếu tăng lên vào thời điểm công bố thông tin, điều này chứng minh rằng thị trường chứng khoán New York thỏa mãn lý thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình.
Tiếp theo là nghiên cứu của bốn tác giả: Eugene F Fama; Lawrence Fisher;
Nghiên cứu của Michael C Jensen và Richard Roll (1969) về sự điều chỉnh giá chứng khoán đối với thông tin mới đã phân tích 940 cổ phiếu bluechip niêm yết trên NYSE từ 1927 đến 1959, tập trung vào tác động của việc chia cổ phiếu Mặc dù lý thuyết cho rằng việc chia tách cổ phiếu không làm gia tăng giá trị cho cổ đông, nhưng nhà đầu tư thường kỳ vọng vào việc tăng cổ tức và giá trị công ty trong tương lai Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập của nhà đầu tư tăng ngay khi thông tin về chia tách cổ phiếu được công bố, mà không có bằng chứng về thu nhập bất thường do phản ứng thái quá đối với thông tin Cuối cùng, các tác giả kết luận rằng thị trường lúc bấy giờ là thị trường hiệu quả dạng trung bình.
Tác giả Sanjoy Basu (1977) đã kiểm định thị trường hiệu quả dạng trung bình bằng cách phân tích mối quan hệ giữa P/E và hiệu suất đầu tư vào cổ phiếu phổ thông trong giai đoạn 14 năm (1957 – 1971), khi các giả thiết về thị trường hiệu quả bác bỏ khả năng kiếm lợi nhuận vượt trội Ông áp dụng ba phương pháp đo lường hiệu suất là Jensen, Sharpe và Treynor dựa trên mô hình CAPM để đánh giá hiệu suất đầu tư theo yếu tố thị trường của các danh mục chứng khoán được phân loại theo P/E Dữ liệu nghiên cứu bao gồm giá chứng khoán và EPS của hơn 1400 doanh nghiệp công nghiệp niêm yết trên NYSE từ tháng 9/1956 đến tháng 8/1971.
Tác giả kết luận rằng trong giai đoạn từ tháng 4/1957 đến tháng 3/1971, danh mục có P/E thấp mang lại lợi nhuận sau khi điều chỉnh rủi ro cao hơn so với danh mục có P/E cao Thông tin về chỉ số P/E không phản ánh ngay lập tức vào giá chứng khoán, điều này trái ngược với giả thuyết của lý thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình Hành vi định giá chứng khoán trong 14 năm nghiên cứu có thể chưa được mô tả đầy đủ, cho thấy rằng thị trường hiệu quả dạng trung bình không tồn tại trên NYSE trong thời gian này.
Nghiên cứu của Simone Kelly, Jenna McClean và Ray McNamara (2008) đã chỉ ra rằng P/E thấp và TSSL bất thường có ảnh hưởng đáng kể đến các công ty công nghiệp tại Úc Sử dụng phương pháp OLS, các tác giả đã phân tích mối quan hệ giữa TSSL vượt trội theo từng danh mục P/E và TSSL thị trường cho 1.310 công ty trong giai đoạn 1997 – 2005 Kết quả cho thấy P/E thấp có tác động rõ rệt trong thị trường vốn Úc, hỗ trợ cho chiến lược kinh doanh dựa trên P/E và cho thấy sự vi phạm giả thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình.
Tác giả Đoàn Bảo Huy (2010) đã nghiên cứu hiệu quả thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2000 – 2010, sử dụng các phương pháp kiểm định như kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định hệ số tương quan, và mô hình hồi quy GARCH Kết quả cho thấy một số cổ phiếu như VNM và FPT tuân theo thị trường hiệu quả dạng yếu, nhưng tổng thể thị trường chưa đạt yêu cầu Đối với hiệu quả dạng trung bình, nghiên cứu chỉ ra rằng phản ứng của thị trường trước thông tin công bố lợi nhuận và mua lại cổ phiếu quỹ của VNM và FPT vẫn chưa phản ánh đúng như lý thuyết dự đoán, mặc dù có một số dấu hiệu của hiệu quả dạng trung bình trong ngắn hạn.
Tác giả Đỗ Thị Mỹ Dung (2014) đã kiểm định thị trường hiệu quả tại Việt Nam từ năm 2008 đến 2014 bằng cách nghiên cứu tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) đối với hiệu suất đầu tư Sử dụng phương pháp OLS và các chỉ số đo lường hiệu quả đầu tư như Jensen, Sharpe và Treynor dựa trên mô hình CAPM, kết quả cho thấy các danh mục có P/E thấp mang lại hiệu quả cao hơn so với danh mục có P/E cao, sau khi đã điều chỉnh rủi ro và so sánh với danh mục ngẫu nhiên có rủi ro tương đương Điều này chỉ ra rằng thông tin về P/E không được phản ánh nhanh chóng trong giá chứng khoán, trái ngược với giả thuyết của lý thuyết thị trường hiệu quả Do đó, lý thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình không được thỏa mãn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ DẠNG
HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
HẠN CHẾ KHÁCH QUAN
Thị trường chứng khoán Việt Nam, với hơn 13 năm hoạt động, vẫn còn non trẻ so với các thị trường lớn như Mỹ, Nhật Bản và Hong Kong Hệ thống pháp lý chưa hoàn thiện và việc công bố thông tin còn nhiều hạn chế, dẫn đến việc chỉ có thể quan sát trong khoảng thời gian ngắn 6 năm Do đó, các kết quả thu được có thể không phản ánh đầy đủ tình hình của toàn bộ thị trường.
Thông tin bất cân xứng vẫn tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam, dẫn đến sự biến động bất thường của giá cổ phiếu Tâm lý nhà đầu tư, do thiếu kiến thức và thông tin, thường phản ứng thái quá trước các yếu tố như tăng vốn, tăng tỷ lệ chia cổ tức hay chia, tách cổ phiếu Hệ quả là giá cổ phiếu không phản ánh đúng tình trạng thực tế của công ty, gây khó khăn trong việc xây dựng mô hình chính xác và giải thích các mối quan hệ trong thị trường.
Thông tin trong báo cáo tài chính phụ thuộc vào chế độ kế toán và việc tuân thủ nguyên tắc kế toán của doanh nghiệp Lợi nhuận được công bố không phản ánh chính xác giá trị gia tăng trong kỳ báo cáo do ảnh hưởng của dự phòng và chênh lệch đánh giá lại Hệ quả là EPS có thể không chính xác, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
HẠN CHẾ CHỦ QUAN 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO
Việt Nam hiện chưa có hệ thống thông tin chuẩn cho toàn bộ dữ liệu thị trường, dẫn đến việc dữ liệu trong bài cần phải xử lý thủ công, điều này có thể gây ra sai sót.
Nghiên cứu này chưa tổng hợp đầy đủ những thiếu sót của các nghiên cứu trước về thị trường hiệu quả tại Việt Nam, điều này mở ra cơ hội phát triển một hướng nghiên cứu mới tốt hơn.
Mặc dù nghiên cứu mô hình gặp phải một số hạn chế, nhưng nó vẫn mang lại giá trị trong việc đánh giá hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt:
1 Bradford D Jordan, Thomas W Miller JR, Steven D.Dolvin, 2008 Nền tảng đầu tư Dịch từ tiếng Anh Người dịch Lê Đạt Chí và cộng sự Đại học Kinh tế
Thành phố Hồ Chí Minh
2 Đoàn Bảo Huy, 2010, Tính hiệu quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam Công trình dự thi giải thưởng nghiên cứu khoa học sinh viên Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
3 Đỗ Thị Mĩ Dung, 2014, Nghiên cứu tác động của tỷ số giá trên thu nhập tại thị trường chứng khoán Việt Nam: Kiểm định thị trường hiệu quả Luận văn Thạc sĩ Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
4 Lê Đạt Chí, 2006 Kiểm định mức độ hiệu quả thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 189
5 Trần Ngọc Thơ, 2007 Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản Thống kê
6 Trần Thị Hải Lý, 2010 Nghiên cứu rủi ro và TSSL trên thị trường chứng khoán
Việt Nam Luận án Tiến sĩ Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Danh mục tài liệu tiếng Anh:
1 Abid Hameed, Hammad Ashraf and Rizwana Siddiqui, 2006 Stock Market Volatility and Weak-form Efficiency: Evidence from an Emerging Market, The Pakistan Development Review, 45: 1029-1040
2 Asma Mobarek and Keavin Keasy, 2000 Weak-form market efficiency of an emerging Market: Evidence from Dhaka Stock Market of Bangladesh [pdf]
3 Eugene F Fama and Marshall E Blume, 1966 Filter Rules and Stock-Market Trading, The Journal of Business, 39: 226-241
4 Eugene F Fama, 1965 The behavior of stock-market prices, The Journal of Business, 38: 34-105
5 Eugene F Fama; Lawrence Fisher; Michael C Jensen; Richard Roll, 1969 The Adjustment of Stock Prices to New Information, International Economic
6 Fischer Black and Myron Scholes, 1974 The Effects of Dividend Yield and Dividend Policy on Common Stock Prices and Returns, Journal of Financial Economics, 1: 1-22
7 Gediminas Milieska, 2004 The Evaluation of the Lithuanian Stock Market with the Weak-form Market Efficiency Hypothesis [pdf] Available at
8 Jeffrey F Jaffe, 1974 Special Information and Insider Trading, The Journal of
9 Lei Jiang, 2011 Order Imbalance, Liquidity, and Market Efficiency: Evidence from the Chinese Stock Market, Managerial and Decision Economics, 32: 469-480
10 Michael Jensen, 1968 The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-
11 Michael C Jensen, William H Meckling, and Myron Scholes, 1972 The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests, New York: Praeger: 79-121
12 Roy D Henriksson, 1984 Market Timing and Mutual Fund Performance: An Empirical Investigation, The Journal of Business, 57: 73-96
13 R Richardson Pettit and Randolph Westerfield, 1974 Using the Capital Asset Pricing Model and the Market Model to Predict Security Returns, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 9: 579 - 605
14 Sanjoy Basu, 1977, Investment Performance of Common Stocks In Relation To Their Price Earnings Ratios: A Test of The Efficient Market Hypothesis,
15 Simone Kelly, Jenna McClean, Ray McNamara, 2008 The low P/E effect and abnormal returns for Australian industrial firms, Australasian Finance and Banking Conference, 21: 1-38
16 William H Beaver, 1968 The Information Content of Annual Earnings Announcements, Journal of Accounting Research, 6: 67-92
Tài liệu điện tử - Website:
1 http://www.sbv.gov.vn: Trang web Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2 http://www.hsx.vn: Trang web Sở giao dịch chứng khoán TPHCM
3 https://www.hsc.com.vn: Trang web Công ty CP Chứng khoán TP Hồ Chí Minh
4 http://www.stockbiz.vn: Trang web Cổng thông tin tài chính, chứng khoán.