GIỚI THIỆU
Lý do của nghiên cứu
Giả thuyết thị trường chứng khoán hiệu quả được Fama đề xuất vào năm 1970, cho rằng khi thị trường hoạt động ở dạng yếu, giá cổ phiếu sẽ di chuyển theo mô hình bước đi ngẫu nhiên Điều này có nghĩa là nếu một chuỗi dữ liệu chỉ số chứng khoán tuân theo bước đi ngẫu nhiên, thì sẽ không xuất hiện hiện tượng kinh doanh chênh lệch giá trên thị trường.
Nếu giá cổ phiếu quay về giá trị trung bình, điều này cho thấy mức giá sẽ trở lại xu hướng theo thời gian Từ góc độ đầu tư, điều này cho phép dự đoán biến động giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên hành vi trong quá khứ, từ đó phát triển chiến lược kinh doanh nhằm tối ưu hóa lợi nhuận vượt trội hơn mức trung bình.
Nghiên cứu về tính dừng trong giá cổ phiếu đã được thực hiện rộng rãi, nhưng thiếu sự đồng thuận do kết quả không thuyết phục Một trong những vấn đề chính là sự thiếu hụt nghiên cứu về thị trường hiệu quả liên quan đến mức độ phát triển kinh tế khác nhau Ở các thị trường phát triển, các yếu tố như nới lỏng lãi suất, linh hoạt tỷ giá hối đoái và tư nhân hóa ngân hàng thường diễn ra tự do hơn so với các thị trường mới nổi Hơn nữa, thị trường mới nổi thường có sự cô lập tương đối so với thị trường vốn toàn cầu và mối tương quan thấp với các thị trường phát triển, 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, cho thấy rằng biến động không phải là bất biến theo thời gian Do đó, độ tin cậy của các kết quả từ các nghiên cứu hiện tại cần được xem xét lại.
Nhiều nghiên cứu hiện nay sử dụng các phương pháp truyền thống để kiểm định giả thuyết về sự tồn tại của nghiệm đơn vị trong giá cổ phiếu Tuy nhiên, kết quả từ các phương pháp này thường không đáng tin cậy nếu chuỗi dữ liệu có điểm gãy cấu trúc, như đã chỉ ra bởi Perron (1989) Hình 3.1 và 3.2 cho thấy rằng hầu hết các chuỗi giá cổ phiếu đều bị ảnh hưởng bởi nhiều điểm gãy cấu trúc, có thể liên quan đến các sự kiện trong nước và quốc tế như tự do hóa thị trường tài chính, hội nhập, quy định mới hoặc toàn cầu hóa Việc phân tích các điểm gãy cấu trúc giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hành vi của giá cổ phiếu.
Nhiều tài liệu về kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng chỉ ra rõ ràng sự phụ thuộc chéo giữa các chuỗi dữ liệu, dẫn đến hiện tượng thiếu sót trong kết quả (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 kiểm tra tính tuân thủ của thị trường chứng khoán đối với giả thuyết thị trường hiệu quả, sử dụng phương pháp kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với nhiều điểm gãy cấu trúc cho các thị trường có mức độ phát triển khác nhau Vấn đề này quan trọng do mối liên hệ chặt chẽ giữa thị trường chứng khoán và nền kinh tế Nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng việc xem xét sự thay đổi cấu trúc trong chuỗi dữ liệu kinh tế và sự phụ thuộc chéo giữa các quốc gia là yếu tố quyết định đến kết quả kiểm định thị trường hiệu quả, tuy nhiên, rất ít nghiên cứu đã khai thác điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu bảng để phân tích sự phụ thuộc chéo này.
Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là chỉ số giá chứng khoán của 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 những quốc gia phát triển tiêu biểu, trong khi 26 nước đang phát triển bao gồm Argentina, Bangladesh, Botswana, Brazil, Chile, Trung Quốc, 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 chỉ số chứng khoán của 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 tính toán bằng phương pháp 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 bao gồm các chương như sau: Chương hai tập trung vào lý thuyết về thị trường hiệu quả, trong khi Chương ba thực hiện kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng cho chuỗi chỉ số cổ phiếu từ 32 nước phát triển và 26 nước đang phát triển Cụ thể, mục 1 tổng quan nghiên cứu trước đây, mục 2 trình bày mô hình nghiên cứu, mục 3 nêu kết quả thực nghiệm, mục 4 so sánh với các nghiên cứu trước, mục 5 thảo luận về điểm gãy cấu trúc, và mục 6 đưa ra gợi ý chính sách Cuối cùng, luận văn kết thúc bằng phần kết luận.
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 việc 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, nhằm tạo ra lợi nhuận tối đa.
Thị trường chứng khoán đạt hiệu quả cao về chi phí giao dịch khi các nhà môi giới và nhà tiếp thị chứng khoán hoạt động trong môi trường cạnh tranh, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu chi phí giao dịch xuống mức 0.
Thị trường chứng khoán được coi là hiệu quả về mặt thông tin khi giá cổ phiếu phản ánh một cách chính xác và đầy đủ tất cả các thông tin liên quan có trên thị trường.
Thị trường chứng khoán hiệu quả về mặt thông tin là yếu tố quyết định cho sự thành công của toàn bộ thị trường, mặc dù ba mặt cấu thành của thị trường này có sự gắn bó và phụ thuộc lẫn nhau Điều kiện hiệu quả thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính hiệu quả của thị trường.
Thị trường hiệu quả là thị trường mà giá chứng khoán phản ánh đầy đủ và kịp thời mọi thông tin hiện có Khi giả thuyết này đúng, giá chứng khoán được xác định ở mức cân bằng, chỉ thay đổi khi có thông tin mới xuất hiện.
Mục đích của việc nghiên cứu học thuyết EMH là 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 trong một khoảng thời gian.
Các giả thuyết của thị trường hiệu quả
Thị trường hiệu quả yêu cầu sự tham gia của nhiều đối thủ cạnh tranh nhằm tối đa hóa lợi nhuận, trong đó mỗi đối thủ tiến hành phân tích và định giá chứng khoán một cách độc lập.
Thông tin mới về chứng khoán được công bố trên thị trường một cách ngẫu nhiên và tự động, và thời điểm công bố thông tin cũng diễn ra độc lập với nhau.
Vào thứ ba, các nhà đầu tư tìm cách điều chỉnh giá chứng khoán nhanh chóng để phản ánh chính xác tác động của thông tin Mặc dù sự điều chỉnh giá có thể không hoàn hảo và không ưu tiên cho bất kỳ mặt nào, nhưng có thể xảy ra tình trạng điều chỉnh quá mức hoặc dưới mức cần thiết Tuy nhiên, việc dự đoán diễn biến giá tại mỗi thời điểm cụ thể là điều không thể Sự điều chỉnh nhanh chóng của giá chứng khoán xuất phát từ sự cạnh tranh giữa một số lượng lớn các nhà đầu tư, tất cả đều hướng đến mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận.
Vào thứ tư, giá chứng khoán điều chỉnh theo tất cả thông tin mới, do đó nó sẽ phản ánh đầy đủ và không thiên lệch những thông tin có sẵn được công bố rộng rãi Điều này cho thấy giá chứng khoán đã bao gồm cả rủi ro liên quan đến việc nắm giữ chúng.
Trong một thị trường vốn hiệu quả, việc đánh bại thị trường và duy trì tỷ suất sinh lợi lâu dài là rất khó khăn cho các nhà đầu tư Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng từ giá chứng khoán hiện tại phản ánh mức độ rủi ro tương ứng, có nghĩa là các nhà đầu tư mua chứng khoán với thông tin hiệu quả sẽ nhận được tỷ suất sinh lợi phù hợp với rủi ro mà họ phải chịu.
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 và kịp thời tất cả 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 đều dẫn đến lợi nhuận thấp hơn chi phí đầu tư Các chứng khoán được giao dịch với giá ngang nhau trên các sàn, do đó không có cơ hội hệ thống cho việc thao túng giá cổ phiếu hay kiếm lời từ chênh lệch giá qua arbitrage Người tham gia thị trường có thể yên tâm rằng mọi người đều được đối xử công bằng.
Giá cả chứng khoán biến động tăng hoặc giảm chủ yếu do phản ứng trước các thông tin mới trên thị trường Những thông tin này xuất hiện một cách ngẫu nhiên và không thể dự đoán, dẫn đến sự thay đổi giá cả một cách khó lường trong môi trường thị trường hiệu quả Tuy nhiên, cần phân biệt giữa tính ngẫu nhiên của giá và sự bất hợp lý trong mức giá; nếu giá cả được xác định hợp lý, chỉ có thông tin mới mới có khả năng làm thay đổi giá.
Những hình thái của thị trường
2.4.1 Các mức độ thông tin:
Thông tin trên thị trường tại một thời điểm cụ thể được tập hợp theo nhiều mức độ khác nhau Các tập hợp thông tin này có thể được phân loại 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 bao gồm tất cả dữ liệu liên quan đã được công bố trong quá khứ và hiện tại, giúp cung cấp cái nhìn tổng quan và chính xác về các thông tin cần thiết.
Tập hợp thông tin dạng mạnh là một tập hợp dữ liệu toàn diện, bao gồm tất cả các thông tin đã được biết, bất kể liệu những thông tin đó có được công bố hay không.
Euge 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 Nó cũng chịu ảnh hưởng từ các yếu tố như mua bán lô lẻ và các thương vụ của chuyên gia Giả thuyết cho rằng giá thị trường hiện tại đã tích hợp tất cả thu nhập trong quá khứ, dẫn đến việc tỷ suất thu nhập trong quá khứ không liên quan đến tỷ suất thu nhập trong tương lai Do đó, việc ra quyết định mua hoặc bán chứng khoán chỉ có thể mang lại thu nhập bổ sung, nhưng khó có thể duy trì siêu tỷ suất sinh lợi liên tục, vì giá cả di chuyển một cách ngẫu nhiên.
2.4.2.2 Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình (semi- strong)
Giá cả không chỉ phản ánh giá trị trong quá khứ 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 dựa vào thông tin này để ra quyết định, nhưng sẽ không đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn mức trung bình, vì giá chứng khoán đã bao gồm tất cả thông tin công khai.
2.4.2.3 Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh (strong - form)
Giá cả phản ánh toàn bộ thông tin từ phân tích tỷ mỉ 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 chỉ báo chính xác về giá trị của nó Trong thị trường này, chúng ta thấy sự tồn tại của cả nhà đầu tư may mắn và không may, nhưng không có siêu giám đốc đầu tư nào có thể liên tục vượt qua thị trường Việc giao dịch cổ phiếu nhằm "vượt mặt" thị trường thường giống như trò chơi may rủi hơn là một cuộc thi đòi hỏi kỹ năng Ba dạng hiệu quả của thị trường sẽ được minh họa qua 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 trạng thái yếu, các nhà phân tích kỹ thuật trở nên không hiệu quả trong việc dự đoán giá cổ phiếu Họ thường theo dõi biến động giá qua thời gian và tin rằng những xu hướng nhất định sẽ lặp lại trong tương lai Tuy nhiên, trong một thị trường yếu, dữ liệu quá khứ không còn giá trị dự đoán, vì thông tin đã được phân tích và phản ánh bởi hàng nghìn nhà phân tích khác Nếu thông tin đó có giá trị, tất cả nhà đầu tư sẽ nhanh chóng khai thác, dẫn đến việc giá cổ phiếu sẽ được điều chỉnh lại một cách nhanh chóng.
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 và tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch Thị trường thường bỏ qua hoặc đánh giá sai một số thông tin có tính chất đại chúng liên quan đến hoạt động của công ty, dẫn đến giá chứng khoán không phản ánh đúng giá trị cơ bản 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 có khả năng tìm kiếm lợi nhuận tăng thêm bằng cách lựa chọn chứng khoán mà thị trường đang định giá sai.
2.5.2 Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình:
Trong thị trường hiện tại, không có hình thức phân tích nào có thể giúp nhà đầu tư đạt lợi nhuận siêu ngạch nếu chỉ dựa vào thông tin công khai, vì mọi dữ liệu cơ bản đã được phản ánh ngay lập tức trong giá chứng khoán Lợi nhuận siêu ngạch chỉ khả thi trong ngắn hạn khi thị trường phản ứng chậm với các sự kiện liên quan đến công ty Việc sử dụng bảng tổng kết tài sản để tìm kiếm lợi nhuận cao sẽ không mang lại kết quả như mong đợi, do thông tin này đã được nhiều nhà phân tích khác khai thác Do đó, cả phân tích cơ bản lẫn phân tích kỹ thuật đều trở nên kém hiệu quả Để đạt được thu nhập vượt trội, nhà đầu tư cần xác định và lựa chọn những chứng khoán mà thị trường đánh giá sai Trong dài hạn, thị trường sẽ nhanh chóng điều chỉnh và loại bỏ các định giá sai lệch Vì vậy, để tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch, nhà đầu tư nên đa dạng hóa danh mục đầu tư qua cổ phiếu, trái phiếu và bất động sản.
Những nhà đầu tư như vậy phải là người rất xuất sắc
2.5.3 Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh
Trong một thị trường hiệu quả và cạnh tranh, việc kiếm lợi nhuận siêu ngạch từ phân tích cơ bản và kỹ thuật là rất khó khăn Mặc dù có những quan điểm trái chiều, một số người tin rằng những cá nhân nắm giữ thông tin quan trọng trước khi công bố có thể đạt được lợi nhuận đáng kể Tuy nhiên, thực tế cho thấy rằng những hành động này thường bị coi là vi phạm pháp luật ở nhiều quốc gia.
Các tranh luận về giải thuyết thị trường hiệu quả(EMH)
Giả thuyết Thị Trường Hiệu Quả (EMH) cho rằng tất cả nhà đầu tư đều tiếp cận 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 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 và một nhà đầu tư khác đánh giá cổ phiếu dựa trên tiềm năng tăng trưởng, họ sẽ có những kết luận trái ngược về giá trị thị trường công bằng của cổ phiếu Điều này cho thấy rằng, do sự khác biệt trong cách đánh giá của các nhà đầu tư, việc xác định giá trị chính xác của một cổ phiếu trong một thị trường hiệu quả là điều không khả thi.
Theo Giả thuyết Hiệu quả Thị trường (EMH), không có nhà đầu tư nào có thể đạt lợi nhuận cao hơn người khác với cùng mức đầu tư, vì thông tin của họ là cân bằng Tuy nhiên, thực tế cho thấy có sự chênh lệch rõ rệt về lợi nhuận giữa các nhà đầu tư và quỹ đầu tư Nếu không ai có lợi thế, tại sao lại có quỹ thua lỗ nặng trong khi quỹ khác lại đạt lợi nhuận cao? Theo EMH, lợi nhuận của một nhà đầu tư đồng nghĩa với lợi ích cho toàn bộ thị trường, điều này không phản ánh đúng thực tế Không ai có thể liên tục đánh bại thị trường hay vượt qua mức lợi nhuận trung bình Một chiến lược đầu tư hiệu quả là đầu tư vào quỹ chỉ số như S&P 500, nhưng vẫn có nhiều nhà đầu tư, như Warren Buffett, đã chứng minh khả năng vượt trội của mình qua nhiều năm.
Giả thuyết thị trường hiệu quả chỉ đúng với một số loại chứng khoán nhất định, không áp dụng cho toàn bộ thị trường Thỉnh thoảng, thị trường chứng khoán trải qua những biến động tự đảo ngược, mà nhiều nhà kinh tế học cho rằng nguyên nhân chủ yếu là do tâm lý chung của các nhà đầu tư, không phải do ảnh hưởng của các thông tin đã công bố rộng rãi.
Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (EMH) mặc dù còn nhiều thiếu sót, nhưng một số yếu tố trong đó vẫn có giá trị và đang được mở rộng Sự phát triển của hệ thống máy tính trong phân tích đầu tư đã tự động hóa nhiều quy trình, cho phép máy tính xử lý thông tin nhanh chóng và thực hiện giao dịch ngay lập tức Tuy nhiên, phân tích bằng máy tính vẫn gặp sai sót và chưa phổ biến, khiến các nhà đầu tư vẫn phải dựa vào kỹ năng cá nhân và tìm kiếm các công cụ hiệu quả hơn để nâng cao lợi nhuận vượt trội so với 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
Mệnh đề thị giá phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả thông tin khả dĩ thích hợp là nền tảng của giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) Nếu EMH đúng, giá chứng khoán sẽ luôn phản ánh giá trị thực của chúng, với chênh lệch giữa giá và giá trị thực nhỏ đến mức không thể khai thác lợi nhuận sau khi trừ chi phí giao dịch Điều này có nghĩa là thị trường chứng khoán sẽ luôn ở trạng thái cân bằng Một cách mô tả EMH hiệu quả là thông qua mô hình trò chơi trung thực, nơi không có sự khác biệt hệ thống giữa kết quả thực tế và mong đợi Tương tự, thị trường chứng khoán sẽ công bằng nếu không có sự chênh lệch hệ thống giữa thu nhập thực tế và thu nhập mong đợi Về mặt toán học, điều này được thể hiện qua công thức: 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 Sai số không hệ thống có ba đặc điểm thống kê chính: tính không thay đổi, 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
Sai số dự tính sẽ bằng không khi tính bình quân dựa trên các mẫu quan sát rộng, tức là E(ri,t+1/ t) - E(ri,t+1/ t) = 0 Điều này cho thấy rằng sai số dự tính này sẽ độc lập nếu không có sự tương liên với thu nhập mong đợi.
Sai số dự đoán sẽ có hiệu lực khi không có sự tương liên đồng thời và thứ tự Về mặt toán học, điều này đòi hỏi phải có ba đẳng thức ràng buộc cụ thể.
Đẳng thức (4) chỉ ra rằng sai số dự tính cho chứng khoán thứ i không có mối liên hệ với sai số dự đoán của chứng khoán thứ j, tức là không tương liên theo thời gian Bên cạnh đó, các đẳng thức (5) và (6) khẳng định rằng sai số dự tính của chứng khoán i cũng không tương liên với sai số dự tính của 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 tính về ri,t+1 trong (1) bằng một nguyên lý cơ học đơn giản Giả sử rằng i,t+1 có tương quan 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 tính Chúng tôi nhấn mạnh các công thức về khả năng như 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 như việc tung đồng tiền với xác suất 55% cho mặt ngửa và 45% cho mặt sấp Nếu bạn biết rằng xác suất xuất hiện mặt ngửa là 55%, trò chơi này được coi là trung thực Tương tự, nếu thông tin cho thấy lãi suất chứng khoán là 15% và lãi suất thực tế cũng là 15%, thì thị trường chứng khoán cũng được xem là một trò chơi trung thực, chứng tỏ giả thuyết thị trường hiệu quả là hợp lý.
Chúng ta đã nghiên cứu về sai số dự tính và giờ đây sẽ xem xét sự hình thành khả năng E(ri,t+1/ t) Theo giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH), nếu nó đúng, các thị trường chứng khoán sẽ luôn ở trạng thái công bằng trong giao dịch Điều này có nghĩa là giá cả chứng khoán phản ánh chính xác giá trị cơ sở thực tế, và mọi thay đổi về giá trị cơ sở sẽ được cập nhật ngay lập tức trong giá thị trường.
Giá trị cơ sở của một chứng khoán chỉ thay đổi khi có thông tin mới xuất hiện Nếu không có thông tin mới, giá trị cơ bản sẽ không có sự thay đổi Tuy nhiên, thông tin mới, hay còn gọi là "tin tức", là điều không thể dự đoán trước, nếu không thì nó sẽ không được xem 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 tốt nhất chính là lãi hôm nay Mặc dù lãi ngày mai gần như chắc chắn sẽ khác lãi hôm nay, nhưng sự khác biệt này lại không thể đoán trước Vì vậy, nếu giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) là đúng, lãi hôm nay vẫn là chỉ số tốt nhất để dự đoán lãi ngày mai.
Phương trình E(ri,t+1 / t) = rit mô tả lãi suất của chứng khoán trong tương lai, trong đó ri,t+1 = rit + i,t+1 Đây là một bước đi ngẫu nhiên, hay còn gọi là chuyển động mù quáng, cho thấy rằng lãi suất của chứng khoán ngày mai phụ thuộc vào lãi suất hôm nay cộng với thông tin mới không thể dự đoán được Phương trình này xác định cách tính toán lãi suất chứng khoán, bao gồm lợi nhuận từ vốn và các khoản thanh toán thu nhập, đồng thời tồn tại một phương trình tương đương về 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, cho thấy rằng lãi suất chứng khoán kỳ vọng là dương, dẫn đến gi,t+1 trở thành một giá trị dương đã được dự đoán Theo thời gian, giá chứng khoán có xu hướng tăng lên, do đó phương trình (12) được coi là một bước ngẫu nhiên với xu hướng tích cực.
Ngược lại, nếu gi,t+1 nhận được lại mang khả năng âm thì (12) được định nghĩa là một bước đi ngẫu nhiên với chiều 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 quan trọng của ngành tài chính, đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của thị trường chứng khoán Với sự tiến bộ của các công cụ tài chính, lý thuyết này ngày càng thể hiện sức mạnh và 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 tiềm ẩn và thông tin mà tất cả các thành viên trong thị trường đều nắm giữ một cách công bằng.
Mô hình
3.2.1 Mô hình Carrion-i-Silvestre và cộng sự năm 2005:
Mô hình Carrion-i-Silvestre và cộng sự (2005) được sử dụng để kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng, cho phép kiểm tra giả thuyết nghiệm đơn vị và phát hiện đa điểm gãy trong cấu trúc dữ liệu Mô hình này cung cấp một phương pháp hiệu quả để phân tích tính ổn định của chuỗi thời gian trong dữ liệu bảng.
Chỉ số giá chứng khoán P i,t ở quốc gia i tại thời điểm t, với t được xác định từ 1 đến T là số kỳ quan sát, và i từ 1 đến N là các thành viên trong bảng dữ liệu Sai số được ký hiệu là ԑi,t.
DU i,k,t và DT * i,k,t được xác định với DU i,k,t = 1 khi t > T i b,k và bằng 0 trong trường hợp ngược lại Tương tự, DT * i,k,t được xác định là t - T i b,k với t > T i b,k và bằng 0 khi không thỏa mãn T i b,k đại diện cho ngày thứ k của điểm gãy tại quốc gia i, với k = 1, , m i và m i ≥ 1 Phương trình (1) cho phép tổng quát hóa để bao gồm các yếu tố như hệ số chặn đơn vị đặc trưng, xu hướng thời gian, trung bình đơn vị đặc trưng và sự thay đổi độ dốc Kiểm định giả thuyết không của tính dừng dữ liệu bảng được thực hiện theo Hadri (2000), người đã phát triển một thống kê kiểm định dựa trên trung bình của các kiểm định tính dừng đơn biến của Kwiatkowski và cộng sự (1992), gọi là KPSS.
CBL tính toán kiểm định tính dừng dữ liệu bảng là 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:
Mô hình hồi quy với m điểm gãy (m+1 thời kỳ) được biểu diễn như sau: y_t = β_t + u_t, trong đó t = T_j−1 + 1, … T_j với j = 1,…,m+1, với quy ước T_0 = 0 và T_(m+1) = T Biến y_t là biến độc lập cần xác định, trong khi các điểm gãy (T_1, T_2,…, T_m) là những điểm gãy cần được xác định trong mô hình này.
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:
RSS(T 1 , T 2 ,…, T m ) = ∑ m+1 j=1 rss(T j−1 + 1, … T j ) thể hiện tổng bình phương của phần dư ở mỗi thời kỳ j Để xác định vị trí điểm gãy, cần phân chia (T 1 , T 2 ,…, T m ) nhằm tối thiểu hóa tổng các phần dư của tất cả các thời kỳ.
Sau 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 số lượng điểm gãy phù hợp bằng cách áp dụng tiêu chuẩn thông tin Schwarz điều chỉnh của Liu và cộng sự (1997), được thiết kế đặc biệt 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 thiết lập là 100 Để tính chỉ số giá của các tháng còn lại, ta lấy chỉ số giá của tháng đó chia cho chỉ số giá trung bình 12 tháng năm 2010 và 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 những quốc gia này nhằm đại diện cho cả nước phát triển và đang phát triển, không giới hạn trong một lục địa cụ thể Hình 3.1 và 3.2 chỉ ra rằng toàn bộ chuỗi dữ liệu có xu hướng hỗn hợp và cho thấy sự hiện diện của một hoặc nhiều điểm cấu trúc Tuy nhiên, các kiểm định nghiệm đơn vị truyền thống trong dữ liệu bảng 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 đã áp dụng các kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng truyền thống mà không xem xét điểm gãy cấu trúc, dựa trên các phương pháp của Levin và cộng sự (2002), Breitung (2000), Im et al (2003) và Hadri (2000), cùng với các kiểm định Fisher-ADF và Fisher-PP do Maddala và Wu (1999) đề xuất Các bảng 3.2 và 3.3 trình bày kết quả kiểm định thống kê cho nghiệm đơn vị và tính dừng của dữ liệu bảng, không tính đến sự hiện diện của điểm gãy cấu trúc Mô hình được xây dựng bao gồm xu hướng thời gian và hệ số chặn, với việc lựa chọn chiều dài độ trễ tối ưu dựa trên tiêu chuẩn thông tin Schwartz Kết quả kiểm định cho thấy rằng 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) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 10:12 Sample: 2006M01 2014M05 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 Total number of observations: 2585
** Probabilities are computed assuming asympotic normality
Hình 3.4: Phương pháp Breitung cho 32 nước phát triển
Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:19 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4 Total number of observations: 3145
** Probabilities are computed assuming asympotic normality
Hình 3.5: Phương pháp IPS cho 32 nước phát triển
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:35 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4 Total number of observations: 3177
Im, Pesaran and Shin W-stat 5.39137 1.0000
** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate ADF test results
Section t-Stat Prob E(t) E(Var) Lag Lag Obs
Hình 3.6: Phương pháp ADF cho 32 nước phát triển
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:36 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4 Total number of observations: 3177
** 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
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:37 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 3200
** 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
Null Hypothesis: Stationarity Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:41 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 3232
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:
Chú ý: Trong bảng 3.2 và 3.3, LLC và IPS tương ứng là các phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị của Levin và cộng sự năm 2002, Im và cộng sự năm 2003
Fisher-ADF và Fisher-PP là các kiểm định nghiệm đơn vị do Maddala và Wu (1999) phát triển Xác suất cho các kiểm định Fisher-type được tính toán dựa trên phân phối 𝑥² tiệm cận, trong khi các kiểm định khác cũng sử dụng phương pháp tiệm cận tương tự Các kiểm định LLC, Breitung, IPS, Fisher-ADF và Fisher-PP nhằm kiểm tra giả thuyết về tính không dừng, trong khi kiểm định Hadri kiểm tra giả thuyết về tính dừng.
Hình 3.9: Phương pháp LLC cho 26 nước đang phát triển
Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:47 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total number of observations: 2184
** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate results on PRICE
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
Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:48 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Total number of observations: 2552
** Probabilities are computed assuming asympotic normality 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
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:49 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Total number of observations: 2583
Im, Pesaran and Shin W-stat 0.46154 0.6778
** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate ADF test results
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
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:50 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Total number of observations: 2583
** 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
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 09:52 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear Trends
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 2600
** 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
Null Hypothesis: Stationarity Series: PRICE
Date: 04/30/15 Time: 10:02 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 2626
* Note: High autocorrelation leads to severe size distortion in Hadri test, leading to over-rejection of the null
** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate results on PRICE
Section LM HAC Bandwidth Obs
Đến nay, có sự đồng thuận rằng điểm gãy cấu trúc làm giảm khả năng bác bỏ giả thuyết nghiệm đơn vị Để làm rõ vấn đề này, tôi sẽ trình bày kết quả kiểm định KPSS cá thể với tối đa 5 điểm gãy, cho phép thay đổi trung bình và độ dốc Điều này là cơ sở cho việc tính toán kiểm định KPSS dữ liệu bảng của Carrion-i-Silvestre và cộng sự.
Năm 2005, tôi đã tính toán giá trị ý nghĩa cho kiểm định KPSS đơn biến với nhiều điểm gãy thông qua mô phỏng Monte Carlo, sử dụng 20.000 lần chọn mẫu Dựa trên ghi nhận của Christiano năm 1992, tôi đã xác định một cách nội sinh số lượng và vị trí của các điểm gãy cấu trúc từ dữ liệu, giúp sửa chữa sự thiên lệch trước kiểm định có thể phát sinh 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
The data presents the validation results for various countries, showcasing specific metrics over time Argentina recorded a growth from 0.019 in Sep 2008 to 0.115 in Oct 2012 Bangladesh showed an increase from 0.030 in Mar 2007 to 0.085 in Aug 2012 Botswana's figures rose from 0.019 in Apr 2007 to 0.112 in Feb 2012 Brazil experienced significant growth, moving from 0.021 in Jun 2007 to 0.219 in Dec 2009 Chile's metrics increased from 0.023 in Apr 2008 to 0.088 in Feb 2013 China improved from 0.038 in Apr 2010 to 0.211 in Oct 2012 Other notable countries include Hungary (0.020 to 0.120), Colombia (0.016 to 0.119), and Egypt (0.029 to 0.084) over similar periods India, Indonesia, Jamaica, Kenya, and several others also demonstrated growth in their respective metrics, reflecting varying levels of progress across nations.
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 vững chắc dẫn đến việc thống kê KPSS được tính cho cả trường hợp đồng nhất và không đồng nhất dưới ước lượng phương sai dài hạn Tôi không thể bác bỏ giả thuyết tính dừng chung với mức ý nghĩa 1% dựa trên các giá trị ý nghĩa bootstrap Do đó, giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) không tồn tại tại các thị trường phát triển.
Bảng 3.5 trình bày kết quả giá cổ phiếu thực tại các thị trường đang phát triển, cho thấy các kiểm định cho từng quốc gia không bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1% Thêm vào đó, khi áp dụng kiểm định LM bảng, giả thuyết H0 về tính dừng cũng không bị bác bỏ, bất kể quy định đồng nhất hay không, tại mức ý nghĩa 1%.
Kết quả cho thấy rằng giá chứng khoán thực tế trên các thị trường đang phát triển không phản ứng ngay lập tức với thông tin thị trường Điều này chỉ ra rằng giá chứng khoán thực trên các thị trường này không tuân theo giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH).
So sánh kết quả với các tài liệu
Nghiên cứu này áp dụng kỹ thuật bảng tương đối mới nhằm khắc phục vấn đề độ mạnh thấp trong kiểm định nghiệm đơn vị đơn biến, điều mà các nghiên cứu trước đó gặp khó khăn do dữ liệu chuỗi thời gian ngắn và không đáng tin cậy Qua các bài kiểm tra thực nghiệm, tôi đã so sánh với các nghiên cứu trước, cho thấy rằng khi sử dụng các kiểm định nghiệm đơn vị bảng truyền thống mà không xem xét điểm gãy, 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 tôi tương đồng với Narayan và Narayan (2007) cũng như Narayan và Prasad (2007), nhưng khác biệt với kết quả của Chaudhuri và Wu (2004).
Xu hướng hiện nay trong kiểm định nghiệm đơn vị đang chuyển hướng sang xem xét các điểm gãy, nhưng vẫn còn thiếu những nghiên cứu áp dụng phương pháp nghiệm đơn vị với nhiều điểm gãy cấu trúc cho dữ liệu bảng Hầu hết các công trình trước đây chỉ xem xét tối đa hai điểm gãy khi kiểm định giả thuyết thị trường hiệu quả, ngay cả khi cho phép có nhiều điểm gãy cấu trúc Sự hạn chế này là đáng kể, đặc biệt khi có nhiều sự kiện tài chính toàn cầu gây ra điểm gãy cấu trúc trong thời gian gần đây.
Thứ ba, thời gian của các nghiên cứu trước đây chỉ kéo dài cho đến năm 2008
Nghiên cứu này mở rộng khoảng thời gian đến năm 2014 và đưa ra những kết quả quan trọng: (1) khác với các kiểm định nghiệm đơn vị bảng truyền thống không xét điểm gãy cấu trúc, kết quả cho thấy giá cổ phiếu không tuân theo một quá trình nghiệm đơn vị, ngay cả khi cho phép phụ thuộc chéo; (2) so với các nghiên cứu gần đây sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị có xét đến điểm gãy, kết quả không phù hợp với Narayan và Smyth (2005), nhưng lại tương đồng với Lean và Smyth (2007) cùng Narayan (2008) khi cho phép hai điểm gãy cấu trúc Sự không nhất quán này xuất phát từ việc các nghiên cứu trước đó không xem xét ảnh hưởng của nhiều điểm gãy cấu trúc, dẫn đến khả năng kết quả bị bóp méo.
Cuộc nghiên cứu này đi sâu vào việc so sánh các kết quả từ các nước phát triển và đang phát triển, điều mà các nghiên cứu trước đây chưa thực hiện, thường chỉ tập trung vào các nước G7, OECD hoặc thị trường mới nổi Sự khác biệt trong trình độ phát triển kinh tế có thể ảnh hưởng đến giả thuyết hiệu quả thị trường (EMH), vì có sự liên kết chặt chẽ giữa thị trường chứng khoán và nền kinh tế thực Kết quả cho thấy giả thuyết H0 bị từ chối ở cả hai thị trường chứng khoán đang phát triển và phát triển, mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực này.
Các kết quả nghiên cứu cho thấy giá chứng khoán có tính dừng xu hướng, từ đó khẳng định sự tồn tại của thị trường chứng khoán không hiệu quả Kết luận này phù hợp với các bằng chứng được Lean và Smyth (2007) đưa ra cho các nước châu Á, cũng như nghiên cứu của Narayan (2008) về các nước G7.
Thảo luận thêm về các điểm gãy ước tính
Hàm xu hướng linh hoạt hơn kết hợp nhiều điểm gãy cấu trúc, cung cấp cái nhìn sâu sắc về những thay đổi quan trọng không thường xuyên trong giá chứng khoán của từng quốc gia Hình 3.1 và 3.2 cho thấy biến động của các cổ phiếu lớn theo thời gian, với sự xuất hiện rõ ràng của các điểm gãy.
Các điểm gãy cấu trúc ở các nước được nêu trong Bảng 3.4 và 3.5 cho thấy sự khác biệt về vị trí và thời gian, nhiều trong số đó liên quan đến các sự kiện toàn cầu Cụ thể, 23 trong 32 nước phát triển và 11 trong 26 nước đang phát triển ghi nhận điểm gãy chủ yếu xung quanh cuộc suy thoái kinh tế toàn cầu năm 2008, khởi nguồn từ cuộc khủng hoảng tài chính tại Mỹ do các ngân hàng thương mại cho vay mua nhà "dưới chuẩn" Thêm vào đó, vào tháng 7 và tháng 8 năm 2011, các điểm gãy cấu trúc cũng xuất hiện ở một số quốc gia do lo ngại về khủng hoảng nợ công tại châu Âu, việc hạ bậc tín nhiệm của Pháp, và sự tăng trưởng chậm chạp của nền kinh tế Hoa Kỳ.
Tại sao các điểm gãy khác nhau giữa các quốc gia? Ngoài những cú sốc chung, các điểm gãy cấu trúc còn liên quan đến sự kiện đặc biệt của từng quốc gia Ví dụ, Nhật Bản trải qua điểm gãy thứ ba vào năm 2011, trùng với thảm họa động đất sóng thần Điều này cho thấy rằng các sự kiện kinh tế, xã hội lớn, thay đổi chính sách trong nước và cải cách tài chính có thể tạo ra điểm gãy cấu trúc cho thị trường chứng khoán Để xác định chính xác những cú sốc từ bên ngoài, phương pháp đa điểm gãy đa cấu trúc là một công cụ hữu ích.
Gợi ý chính sách
Kết quả từ kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng với nhiều điểm gãy cấu trúc cho thấy rằng các chính sách can thiệp thị trường chứng khoán có thể hiệu quả ở cả nước phát triển và đang phát triển Sự trở lại giá trị trung bình và chuỗi dừng xu hướng chỉ ra rằng chính phủ không cần quá lo lắng về giá cổ phiếu khi thực hiện các chính sách tài chính Việc nhắm đến giá cổ phiếu không tăng có thể được xem là một phần khả thi và mong muốn trong 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, kết quả sẽ dẫn đến quan hệ nhân quả giả Nghiên cứu của tôi chỉ ra rằng, đối với 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.
Nghiên cứu của Brennan và Cao cung cấp 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 các cơ hội kinh doanh chênh lệch giữa các mức giá cổ phiếu.
Nghiên cứu năm 1997 chỉ ra rằng các nhà đầu tư nước ngoài thường định giá cổ phiếu cao hơn so với các nhà đầu tư trong nước khi có tin tức thuận lợi trên thị trường nội địa Điều này xảy ra vì các nhà đầu tư trong nước có thông tin chi tiết và có thể nắm bắt tin tức sớm hơn Kết quả là, các nhà đầu tư nước ngoài mua cổ phiếu nội địa với giá cao, trong khi các 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 có xu hướng tăng ban đầu nhưng sau đó sẽ giảm theo thời gian khi lợi nhuận kỳ vọng của nhà đầu tư giảm.
Thứ tư, kết quả của tôi cho thấy rằng những cú sốc đến giá cổ phiếu là tạm thời
Kết quả cho thấy sau khi có sự thay đổi lớn trong cấu trúc thị trường tài chính toàn cầu, giá cổ phiếu sẽ trở về trạng thái cân bằng ban đầu trong một thời gian nhất định Sự ổn định của cổ phiếu cho thấy rằng có thể dự đoán được xu hướng giá trong tương lai.
Nghiên cứu này kiểm định tính dừng của chuỗi giá cổ phiếu thực tại 32 quốc gia phát triển và 26 quốc gia 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 thực hiện 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 thông qua 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 rằng chỉ số giá chứng khoán thực sự là dừng 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 Nghiên cứu của Chaudhuri và Wu (2004), Lean và Smyth (2007), cùng với Narayan (2008) cũng cung cấp bằng chứng tương tự về vấn đề này.
Có nhiều lý do giải thích tính dừng của giá cổ phiếu Chan (1988) cùng với Ball và Kothari (1989) đã chỉ ra vai trò quan trọng của đòn bẩy tài chính Bên cạnh đó, Zarowin (1990) và Richards (1997) nhấn mạnh sự ảnh hưởng của quy mô thị trường chứng khoán và các yếu tố rủi ro liên quan Cuối cùng, nghiên cứu của De Bondt và Thaler cũng góp phần làm rõ vấn đề này.
Năm 1985, Shefrin và Statman đã chứng minh giả thuyết 'phản ứng thị trường chứng khoán quá mức', cho rằng giá cổ phiếu thường có sự biến động tạm thời so với giá trị thực của chúng, do ảnh hưởng từ tâm lý lạc quan hoặc bi quan của nhà đầu tư.
Khi nghiên cứu giá cổ phiếu trong tương lai và mối quan hệ giữa giá cổ phiếu với kinh tế vĩ mô, việc xem xét các điểm gãy cấu trúc là rất quan trọng vì chúng phản ánh tình trạng hiện tại 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 và phân tích sự phổ biến của những điểm gãy này trong giá chứng khoán và 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) nghiên cứu 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 được công bố trên Tạp chí Kinh tế Tài chính, cung cấp những kết quả quan trọng cho việc hiểu rõ hơn về hành vi của tỷ suất sinh lợi trong thị trường tài chính.
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
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
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
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 về mối quan hệ giữa tự do hóa tài chính và hiệu quả giá cổ phiếu tại các thị trường mới nổi Nghiên cứu này được công bố trong Tạp chí Nghiên cứu Tài chính, tập 22, trang 358-411, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của chính sách tài chính đến sự phát triển của thị trường chứng khoán.
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) đã xem xét tính chất nghiệm đơn vị của thị trường chứng khoán châu Á, thông qua việc áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị LM với 1 điểm gãy Kết quả cho thấy sự tồn tại của nghiệm đơn vị trong các thị trường này, góp phần làm rõ hơn về động thái và sự ổn định của các chỉ số tài chính tại khu vực Thái Bình Dương Bài viết được đăng tải trên tạp chí Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, trang 15-31.
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
Narayan, P.K., Smyth, R., 2005 Liệu giá chứng khoán các nước OECD có đặc tính bước đi ngẫu nhiên? Bằng chứng từ điểm gãy xu hướng và mô hình dữ liệu bảng
Narayan and Smyth (2007) examine the concept of mean reversion in the stock prices of G7 countries, utilizing unit root testing with multiple structural breaks Their research, published in the Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, highlights the significance of understanding stock price behavior in relation to economic stability and investment strategies The findings provide valuable insights for investors and policymakers regarding market dynamics in advanced economies.
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.
