GIỚI THIỆU
Đặt vấn đề
Trong 13 năm hình thành và phát triển, thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể, trở thành một thị trường vốn quan trọng trong nền kinh tế Theo thống kê của UBCKNN, từ 20/7/2000 đến 20/7/2013, TTCK Việt Nam đã huy động khoảng 1.300.000 tỷ đồng, góp phần vào sự phát triển của nhiều doanh nghiệp Tuy nhiên, thị trường vẫn đối mặt với nhiều thách thức như quy mô nhỏ, thiếu minh bạch thông tin và tính thanh khoản thấp Do đó, cần phát triển một thị trường lành mạnh và ổn định để thu hút nhiều nhà đầu tư và doanh nghiệp tham gia.
Thị trường chứng khoán Việt Nam nổi bật với mức tăng trưởng và biến động mạnh mẽ, đặc biệt là giai đoạn đỉnh điểm vào năm 2006.
Vào năm 2007, chỉ số VN-Index đạt trên 1.100 điểm, với mức tăng trưởng 145% trong năm 2006 và 46% đầu năm 2007 Tuy nhiên, khi khủng hoảng kinh tế toàn cầu xảy ra, thị trường chứng khoán Việt Nam đã giảm mạnh, chạm đáy 235 điểm vào tháng 02/2009 Nhiều lý do đã được đưa ra để giải thích cho sự biến động này, nhưng phần lớn ý kiến cho rằng nguyên nhân chính là tâm lý đầu tư bầy đàn và sự đầu tư theo phong trào của các nhà đầu tư trong nước, khi các lý thuyết và mô hình thị trường hiệu quả dường như không còn áp dụng đúng cho thị trường chứng khoán Việt Nam.
Nghiên cứu cho thấy, trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chỉ số VN-Index có thể tăng mạnh mà không cần thông tin tích cực về nền kinh tế hay tình hình kinh doanh, và ngược lại, cũng có thể giảm mạnh dù không có thông tin tiêu cực Điều này cho thấy nhà đầu tư thường không dựa vào phân tích cá nhân mà lại bị ảnh hưởng bởi hành động của người khác, cho thấy tâm lý bầy đàn đang chiếm ưu thế trên thị trường.
Hiệu ứng đàn bầy là hiện tượng mà con người bị ảnh hưởng bởi những quyết định của những người xung quanh khi đưa ra lựa chọn, đặc biệt là trong thị trường chứng khoán Theo nghiên cứu của Bikhchandani và Sharma (2001), hành vi bầy đàn diễn ra khi nhà đầu tư bắt chước hành động của các nhà đầu tư khác hoặc tuân theo xu hướng thị trường, thay vì dựa vào thông tin và chiến lược riêng của mình Điều này có nghĩa là nhà đầu tư thường thay đổi quyết định đầu tư dựa vào hành động của những người khác, như được nêu bởi Ferruz và Yargas (2007).
Hành vi bầy đàn là một khía cạnh tâm lý tự nhiên của con người, đặc biệt gia tăng khi họ phải đưa ra quyết định trong môi trường thông tin không đầy đủ, nơi độ tin cậy của thông tin thấp và có nhiều hạn chế về tính minh bạch.
Khi nhà đầu tư thiếu niềm tin vào chất lượng và tính minh bạch của thông tin, cùng với khả năng phân tích hạn chế, họ thường có xu hướng bắt chước hành động của người khác trên thị trường Trong suốt thập kỷ qua, hành vi bầy đàn đã thu hút sự chú ý từ các nhà khoa học và nghiên cứu thực nghiệm, dẫn đến việc phát triển nhiều mô hình lý thuyết và tiến hành nghiên cứu để khám phá nguyên nhân và sự hình thành của hiện tượng này trong thị trường tài chính Các nhà nghiên cứu cho rằng hành vi bầy đàn ảnh hưởng đến kết quả của mô hình định giá tài sản, tác động đến biến động giá cổ phiếu, từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận và rủi ro của chứng khoán (Tân và cộng sự, 2008).
Hành vi bầy đàn trong đầu tư có thể hợp lý hoặc không hợp lý, và khi nhiều nhà đầu tư theo xu hướng chung, sự biến động của thị trường sẽ gia tăng, dẫn đến bất ổn hệ thống tài chính, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng Hành vi này, nếu kéo dài, có thể làm giá chứng khoán vượt xa giá trị cơ bản, gây ra sự bất ổn giá cả Khi bị chi phối bởi cảm xúc như lòng tham và sợ hãi, nhà đầu tư có thể mua bán cổ phiếu một cách điên cuồng, tạo ra bong bóng kinh tế và sụp đổ thị trường chứng khoán Do đó, hành vi bầy đàn làm giảm hiệu quả của thị trường và dẫn đến phản ứng quá mức, mất ổn định thị trường.
Nghiên cứu về tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam là cần thiết để giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan và thái độ thận trọng hơn khi ra quyết định đầu tư Học viên đã chọn đề tài "Đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam" và áp dụng mô hình nghiên cứu của Chang và cộng sự (2000), được điều chỉnh bởi Tân et al (2008), nhằm kiểm tra sự tồn tại của hành vi bầy đàn trong bối cảnh này.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu là khám phá sự tồn tại và đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu Bài nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tìm kiếm câu trả lời cho hai câu hỏi nghiên cứu chính.
- Tâm lý bầy đàn có tồn tại trong thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?
- Có sự khác biệt về mức độ của hành vi bầy đàn trong những điều kiện thị trường khác nhau hay không?”
1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá chứng khoán Việt Nam VN-Index, tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM và mối tương quan giữa các tỷ suất sinh lợi này
Phạm vi nghiên cứu: Chỉ số giá chứng khoán Việt Nam VN – Index trong giai đoạn từ khi thành lập đến nay, cụ thể từ tháng 01/2002 đến tháng 08/2013
Để nghiên cứu và định lượng hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đề tài áp dụng phương pháp tiếp cận gián tiếp, tập trung vào mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời (TSSL) của thị trường và độ phân tán trong TSSL của cổ phiếu so với TSSL thị trường Phương pháp này được đề xuất bởi Chang, Cheng và Khorana (2000) và được bổ sung bởi Tân và cộng sự (2008), thường được áp dụng trong các nghiên cứu về hành vi bầy đàn.
1.5 Kết cấu của luận văn Đề tài được chia thành sáu phần:
Phần thứ nhất giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu
Phần thứ hai trình bày các lý thuyết về thị trường chứng khoán và các nghiên cứu thực nghiệm về hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán
Phẩn thứ ba trình bày về phương pháp nghiên cứu, trong đó bao gồm việc mô tả dữ liệu và mô hình nghiên cứu ứng dụng
Phần thứ tư trình bày các kết quả nghiên cứu đạt được, cũng như so sánh, đối chiếu với các lý thuyết và thực nghiệm trước đây
Trong phần thứ năm, học viên áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để nghiên cứu hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời so sánh và đối chiếu với các kết quả thực nghiệm từ phương pháp hồi quy OLS đã được trình bày trước đó.
Cuối cùng, phần kết luận tóm tắt các phát hiện chính, nêu rõ những hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
Phương pháp nghiên cứu
Để định lượng hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận gián tiếp, phân tích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) thị trường và độ phân tán trong TSSL của cổ phiếu so với TSSL thị trường Phương pháp này được đề xuất bởi Chang, Cheng và Khorana (2000) và được bổ sung bởi Tân và cộng sự (2008), thường được áp dụng trong các nghiên cứu về hành vi bầy đàn.
Kết cấu của luận văn
Đề tài được chia thành sáu phần:
Phần thứ nhất giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu
Phần thứ hai trình bày các lý thuyết về thị trường chứng khoán và các nghiên cứu thực nghiệm về hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán
Phẩn thứ ba trình bày về phương pháp nghiên cứu, trong đó bao gồm việc mô tả dữ liệu và mô hình nghiên cứu ứng dụng
Phần thứ tư trình bày các kết quả nghiên cứu đạt được, cũng như so sánh, đối chiếu với các lý thuyết và thực nghiệm trước đây
Trong phần thứ năm, học viên áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để nghiên cứu hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời so sánh và đối chiếu với các kết quả thực nghiệm từ phương pháp hồi quy OLS đã trình bày trước đó.
Cuối cùng, phần kết luận tóm tắt những phát hiện quan trọng, đồng thời chỉ ra một số hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai.
KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Lý thuyết thị trường hiệu quả và lý thuyết tài chính hành vi
Sự biến động giá chứng khoán luôn thu hút sự chú ý của nhà đầu tư và các nhà kinh tế học Nhiều nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết đã được thực hiện để tìm hiểu về sự biến thiên này.
Trong số đó có thể kể đến những lý thuyết nổi tiếng như lý thuyết thị trường hiệu quả và lý thuyết tài chính hành vi
Năm 1963, Maurice Kendall đã phát hiện rằng giá chứng khoán thay đổi một cách ngẫu nhiên và không theo chu kỳ, điều này cho thấy sự tồn tại của một thị trường hiệu quả Các nghiên cứu sau đó đã chỉ ra rằng sự cạnh tranh giữa các nhà đầu tư chính là yếu tố thúc đẩy hiệu quả của thị trường Lý thuyết thị trường hiệu quả đã được áp dụng trong việc xây dựng chính sách đầu tư, góp phần định hình các chiến lược đầu tư hiện đại.
Lý thuyết thị trường hiệu quả, do giáo sư Fama phát triển, là nền tảng quan trọng của ngành tài chính Lý thuyết này dựa trên hai giả thiết cơ bản: thứ nhất, các nhà đầu tư hành động một cách hợp lý; thứ hai, họ suy nghĩ và hành xử “hợp lý” khi thực hiện giao dịch mua bán cổ phiếu.
Cụ thể các nhà đầu tư được cho là đã sử dụng tất cả các thông tin có sẵn để tạo thành
"Kỳ vọng hợp lý" về tương lai đóng vai trò quan trọng trong việc xác định giá trị công ty và sức khỏe nền kinh tế Giá cổ phiếu nên phản ánh chính xác các giá trị cơ bản và chỉ biến động khi có thông tin bất ngờ tích cực hoặc tiêu cực Lý thuyết thị trường hiệu quả dựa trên nguyên tắc rằng mọi hành động lý trí đều nhằm tối đa hóa lợi ích, và thị trường luôn có cơ chế điều chỉnh để duy trì trạng thái cân bằng thông qua việc kinh doanh chênh lệch giá.
Thị trường chỉ được xem là hiệu quả khi nó đồng thời hiệu quả cả ba mặt: phân phối, hoạt động, thông tin:
Thị trường phân phối hiệu quả khi các nguồn lực khan hiếm được sử dụng tối ưu trong nền kinh tế Điều này có nghĩa là những cá nhân hoặc tổ chức sẵn lòng trả giá cao nhất và sử dụng hiệu quả nhất sẽ có quyền sở hữu các nguồn lực đó.
Khi chi phí giao dịch trên thị trường được xác định theo quy luật cạnh tranh, các nhà môi giới, nhà đầu tư và nhà kinh doanh chứng khoán sẽ thúc đẩy chi phí giao dịch gần bằng 0, từ đó tạo ra một thị trường hiệu quả về hoạt động Chi phí giao dịch bao gồm chi phí hoa hồng trung gian và khoảng sai biệt, trong đó khoảng sai biệt là sự chênh lệch giữa giá mua vào và giá bán ra Khoảng sai biệt càng lớn, chi phí giao dịch càng cao Để thị trường hoạt động hiệu quả, cần có sự thông suốt; nếu nhà đầu tư mua chứng khoán với giá cao và bán ra với giá thấp, chi phí giao dịch sẽ tăng lên đáng kể.
Thị trường hiệu quả về mặt thông tin xảy ra khi giá cả phản ánh đầy đủ và kịp thời tất cả thông tin có sẵn.
Thị trường chứng khoán hiệu quả được định nghĩa là nơi mà giá cả các chứng khoán phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả thông tin có sẵn Điều này có nghĩa là bất kỳ thông tin nào dùng để dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai đã được tích hợp vào giá hiện tại Giá chứng khoán chỉ thay đổi khi có thông tin mới, và những thông tin này không thể dự đoán trước Sự thay đổi giá cả do thông tin mới là ngẫu nhiên và không bị ảnh hưởng bởi tin đồn, đảm bảo rằng giá trị của các tài sản như trái phiếu, cổ phiếu và động sản luôn phản ánh chính xác tình hình thị trường.
Các nhà kinh tế cho rằng thị trường tài chính ổn định và hiệu quả, với giá cổ phiếu biến động theo "bước đi ngẫu nhiên" và nền kinh tế hướng tới "cân bằng tổng thể." Tuy nhiên, Shiller (1999) chỉ ra rằng các nhà đầu tư thường không hành động hợp lý, mà bị chi phối bởi lòng tham và nỗi sợ hãi, dẫn đến việc họ dự đoán giá cổ phiếu ở mức không thực tế Điều này cho thấy rằng cảm xúc, suy nghĩ chủ quan và ảnh hưởng của đám đông đã tạo ra những kỳ vọng bất hợp lý về hiệu suất tương lai của các công ty và nền kinh tế.
Trước những cuộc khủng hoảng tài chính và sự biến động mạnh mẽ của thị trường, cần thiết phải có một lý thuyết hoặc nghiên cứu bổ sung cho khái niệm thị trường hiệu quả, vì trong một số trường hợp nhất định, lý thuyết này không còn phát huy tác dụng.
Năm 2002, Daniel Kahneman trở thành nhà tâm lý học đầu tiên nhận giải Nobel kinh tế nhờ những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực kinh tế học hành vi, đặc biệt là Lý thuyết triển vọng Bên cạnh đó, tác phẩm "Sự mơ hồ bất hợp lý" của Robert Shiller, xuất bản năm 2000, đã dự đoán chính xác sự sụp đổ của thị trường tài chính không lâu sau đó.
Tài chính hành vi là một lĩnh vực nghiên cứu ngày càng phổ biến, tập trung vào hành vi con người trong thị trường tài chính Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các lý thuyết tâm lý có thể giải thích những bất thường diễn ra trên thị trường tài chính.
Lý thuyết tài chính hành vi chỉ ra rằng có những giới hạn trong lý thuyết thị trường hiệu quả, cho thấy thị trường không phải lúc nào cũng đạt trạng thái cân bằng Điều này dẫn đến việc các nhà đầu tư "hợp lý" có thể không thắng được các nhà đầu tư "bất hợp lý", dẫn đến tình trạng thị trường không hiệu quả, nơi tài sản tài chính có thể bị định giá quá cao hoặc quá thấp.
Các mô hình do lý thuyết tài chính hành vi đề xuất có thể chính xác nếu trên thị trường tồn tại một trong ba điều kiện cơ bản.
Hành vi không hợp lý của nhà đầu tư xảy ra khi họ không phân tích và xử lý đúng thông tin từ thị trường, dẫn đến kỳ vọng lệch lạc về tương lai của cổ phiếu Ngoài ra, kinh nghiệm và nhận thức sẵn có cũng có thể gây ra những sai lệch trong nhận thức Nghiên cứu về hành vi không hợp lý trong thị trường tài chính thường kết hợp tâm lý học, đặc biệt là tâm lý nhận thức và tâm lý hành vi.
Các nghiên cứu về hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán
Kể từ khi lĩnh vực tài chính hành vi xuất hiện, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến hành vi nhà đầu tư, trong đó tâm lý bầy đàn là một yếu tố quan trọng Sự quan tâm của giới học thuật đối với hành vi bầy đàn đã tăng mạnh trong hai thập niên qua, dẫn đến một khối lượng nghiên cứu đáng kể về chủ đề này, như nhận định của Bikhchandani và Sharma (2000) cũng như Hirshleifer và Teoh (2003).
2.2.1 Nghiên cứu về mặt lý thuyết:
Mô hình lý thuyết của hành vi bầy đàn đã được phát triển bởi Bikhchandani, Hirshleifer và Welch (1992), Scharfstein và Stein (1990), và Devenow và Welch (1996)
The theory of herd behavior categorizes this phenomenon into three types: information-based herding, reputation-based herding, and compensation-based herding, as outlined by Bikhchandani and Sharma (2000).
Bickchandani, Hirshleifer, và Wiltch (1992) chỉ ra rằng hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán chủ yếu xuất phát từ vấn đề thông tin Cụ thể, hiện tượng này xảy ra khi nhà đầu tư tin rằng có người khác sở hữu thông tin mà họ không biết, và cho rằng thông tin đó chính xác và đầy đủ hơn Điều này dẫn đến việc họ hành động theo xu hướng của người khác Nếu giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ mọi thông tin có sẵn, tức là thị trường hoạt động hiệu quả về thông tin, thì hành vi bầy đàn sẽ không xảy ra.
Vấn đề hành vi bầy đàn theo danh tiếng thường xuất hiện trong giới quản lý quỹ và các nhân viên phân tích tài chính Khi dự đoán của họ khác biệt lớn so với những dự báo khác từ các nhà phân tích hay quản lý quỹ và nếu những dự đoán này không chính xác, danh tiếng của họ sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng Theo Scharfstein và Stein, điều này dẫn đến việc các nhà quản lý quỹ và phân tích tài chính có xu hướng tuân thủ những dự báo phổ biến để bảo vệ danh tiếng của mình.
Theo nghiên cứu của Graham (1999), tâm lý bầy đàn liên quan đến danh tiếng sẽ giảm khi năng lực phân tích của nhân viên tăng lên Ngược lại, tâm lý này sẽ gia tăng khi danh tiếng ban đầu của nhân viên cao, có nhiều thông tin công khai và được củng cố bởi hành động của lãnh đạo thị trường Ngoài ra, sự gia tăng tâm lý bầy đàn cũng xảy ra khi có nhiều dấu hiệu hiện hữu liên quan đến các tín hiệu thông tin.
Tâm lý bầy đàn trong quản lý quỹ đầu tư có thể xuất hiện khi mức thù lao của nhà quản lý phụ thuộc vào tỷ suất sinh lợi so với các nhà quản lý khác Điều này dẫn đến việc nhà quản lý có xu hướng bắt chước lựa chọn đầu tư của người khác, bỏ qua phân tích cá nhân để đảm bảo tỷ suất sinh lợi không chênh lệch quá mức so với đồng nghiệp.
Nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trong quyết định của nhóm nhà đầu tư, từ các nhà đầu tư tổ chức (Shiller và Pound, 1986) đến các nhà quản lý quỹ tương hỗ (Lakonishok, Shleifer và Vishny, 1992; Wermers, 1999) và các nhà phân tích tài chính (Trueman, 1994; Graham, 1999; Welch, 2000; Hong, Kubik và Solomon, 2000; Gleason và Lee, 2003; Clement và Tse, 2005) Hành vi bầy đàn cũng được quan sát trên quy mô tổng quát của các thị trường khác nhau (Christie và Huang).
(1995), Chang et al (2000) và Huang and Salmon (2001, 2004, 2006)]
Shiller và Pound (1986) đã tiến hành khảo sát để nghiên cứu hành vi bầy đàn trong giới đầu tư tổ chức Kết quả cho thấy rằng ý kiến của các chuyên gia có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hoặc bán cổ phiếu của các nhà đầu tư tổ chức.
Grinblatt, Titman và Wermers (1995) đã nghiên cứu hành vi của 274 quỹ hỗ tương nhằm tìm hiểu về hành vi bầy đàn trong đầu tư Họ so sánh tâm lý bầy đàn giữa bên mua và bên bán, và phát hiện ra rằng có bằng chứng thực nghiệm tương đối yếu cho các chiến lược đầu tư đòn bẩy (momentum strategies) cũng như hiện tượng đầu cơ.
2.2.2.3 Gonzalez và các cộng sự (2006)
Nghiên cứu của Gonzalez và các cộng sự (2006) đã mô phỏng hành vi của một ban giám đốc điều hành gồm Tổng Giám đốc và hai giám đốc A và B trong việc quyết định chấp nhận hoặc từ chối một dự án Nghiên cứu tập trung vào tác động của hành vi bầy đàn đến quyết định của ban giám đốc, với giả định rằng cuộc bỏ phiếu diễn ra tuần tự và danh tiếng của các giám đốc là yếu tố quan trọng Kết quả cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại, khi giám đốc B có xu hướng bỏ qua ý kiến cá nhân và tuân theo quyết định của hai giám đốc còn lại.
Các nghiên cứu thực nghiệm thường không kiểm tra mô hình hành vi bầy đàn cụ thể được mô tả trong lý thuyết, mà thay vào đó, họ đánh giá sự phân nhóm trong quyết định đầu tư trên thị trường tài chính hoặc trong các nhóm nhà đầu tư nhất định.
Hai hướng nghiên cứu thực nghiệm chính đã được phát triển nhằm kiểm định sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trên thị trường tài chính Hướng thứ nhất tập trung vào việc phân tích xu hướng giao dịch cổ phiếu tại một thời điểm nhất định của các cá nhân hoặc nhóm nhà đầu tư, như được chỉ ra bởi các nghiên cứu của Lakonishok et al (1992) và Wermers (1995) Những nghiên cứu này đã sử dụng khối lượng giao dịch để phát hiện hành vi bầy đàn trên thị trường tài chính.
Hướng nghiên cứu thứ hai tập trung vào hành vi bầy đàn trên toàn thị trường, thể hiện sự đồng nhất trong quyết định đầu tư của tất cả nhà đầu tư dựa trên quan điểm thị trường Các nghiên cứu của Christie và Huang (1995), Chang et al (2000) cùng với Huang và Salmon (2001, 2004, 2006) đã chỉ ra rằng hành vi tập thể này có ảnh hưởng lớn đến các quyết định đầu tư.
Phương pháp nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích sự phân tán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu so với tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường, nhằm phát hiện hành vi bầy đàn trong giao dịch chứng khoán.
Lakonishok, Shleifer và Vishny (1992) đã tiên phong phát triển phương pháp xác định hành vi bầy đàn trong đầu tư Phương pháp này nhằm phát hiện sự khác biệt về số lượng nhà đầu tư trong cùng một nhóm khi thực hiện giao dịch mua hoặc bán cổ phiếu cụ thể trong khoảng thời gian nhất định, so với mức dự đoán nếu các nhà đầu tư giao dịch độc lập Họ đã sử dụng dữ liệu giao dịch của 769 quỹ đầu tư miễn thuế để phân tích.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Lựa chọn mô hình đo lường hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Trong thị trường chứng khoán Việt Nam, việc tiếp cận dữ liệu giao dịch của từng nhóm nhà đầu tư gặp nhiều khó khăn, khiến cho phương pháp nghiên cứu hành vi bầy đàn dựa trên mẫu hình giao dịch trở nên không khả thi Tuy nhiên, dữ liệu về tỷ suất sinh lợi (TSSL) của cổ phiếu lại dễ dàng thu thập, do đó, tác giả sẽ áp dụng phương pháp phân tích độ phân tán tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán so với tỷ suất sinh lợi thị trường để tìm kiếm bằng chứng cho hiện tượng bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Cả hai phương pháp của Christie và Huang (1995) cùng với Chang và cộng sự (2000) đều đề xuất việc sử dụng dữ liệu chéo trên TSSL của cổ phiếu để xác định hành vi bầy đàn Mô hình nghiên cứu của Christie và Huang (1995) dựa trên giả định rằng trong điều kiện thị trường bình thường, các quyết định đầu tư được đưa ra dựa trên thông tin và nhận định cá nhân, dẫn đến mức độ phân tán giữa TSSL của cổ phiếu và TSSL thị trường tăng lên Điều này tương thích với mô hình định giá tài sản hợp lý Tuy nhiên, trong thời kỳ thị trường biến động mạnh, nhà đầu tư có xu hướng kìm nén niềm tin cá nhân và bắt chước hành vi của đám đông, khiến cho TSSL của từng chứng khoán không còn chênh lệch nhiều so với TSSL thị trường, cho thấy sự tồn tại của tâm lý bầy đàn.
(1995) đã sử dụng phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo để đo lường mức độ phân phán TSSL này theo công thức sau đây:
- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường
- 𝑅 𝑖,𝑡 là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t
- 𝑅 𝑚 ,𝑡 là giá trị trung bình TSSL của n cổ phiếu trong danh mục đầu tư trong ngày t
Các tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính dưới đây để đo lường sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên TTCK:
𝐶𝑆𝑆𝐷 𝑡 =∝ +𝛽 𝐿 𝐷 𝑡 𝐿 + 𝛽 𝑈 𝐷 𝑡 𝑈 + 𝜀 𝑡 Trong đó: 𝑫 𝒕 𝑳 và 𝑫 𝒕 𝑼 là hai biến giả
𝑫 𝒕 𝑳 = 1, nếu TSSL thị trường trong ngày t nằm thấp hơn phần đuôi của phân phối tỷ suất sinh lợi, và = 0 nếu ngược lại
𝑫 𝒕 𝑼 = 1, nếu TSSL thị trường trong ngày t nằm cao hơn phần đuôi của phân phối tỷ suất sinh lợi và = 0 nếu ngược lại
Các biến giả được sử dụng trong mô hình nhằm thể hiện sự khác biệt trong mức độ phân tán của TSSL, phản ánh hành vi của nhà đầu tư khi thị trường biến động mạnh Christie và Huang đã xác định điểm cut-off là 1% và 5% để định nghĩa các biến động thị trường, coi những biến động lớn là khi tỷ suất sinh lợi thấp hơn hoặc cao hơn 1% (và 5%) so với đuôi phân phối Khi hệ số 𝛽 𝐿 và 𝛽 𝑈 có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy sự hiện diện của tâm lý bầy đàn trong thị trường chứng khoán.
Một trong những thách thức trong việc áp dụng mô hình nghiên cứu của Christie và Huang là việc xác định định nghĩa về biến động bất thường của thị trường, mà theo họ, là một khái niệm tùy ý Trong nghiên cứu, họ chọn các ngưỡng 1% và 5% để định nghĩa lợi nhuận bất thường Tuy nhiên, các nhà đầu tư có thể có quan điểm khác nhau về khái niệm này, và đặc tính của phân phối TSSL có thể thay đổi theo thời gian Hơn nữa, phương pháp của Christie và Huang chỉ nghiên cứu hành vi bầy đàn trong thời gian TSSL biến động bất thường, trong khi hành vi này có thể xảy ra bất cứ lúc nào trong quá trình đầu tư.
Việc áp dụng mô hình này tại Việt Nam gặp khó khăn do thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam còn non trẻ và thiếu dữ liệu, dẫn đến việc xác định biến động bất thường không chính xác Hơn nữa, TTCK Việt Nam được coi là một trong những thị trường có mức tăng trưởng nóng và biến động mạnh, vì vậy nếu áp dụng mức biến động tương tự như các thị trường khác, kết quả hồi thực nghiệm có thể không đáng tin cậy.
Mô hình nghiên cứu của Chang và cộng sự (2000), được bổ sung bởi Tân và cộng sự (2008), tập trung vào mối quan hệ giữa TSSL của thị trường và sự phân tán của nó với TSSL của từng cổ phiếu để phát hiện hành vi bầy đàn Họ lập luận rằng trong giai đoạn biến động mạnh, mối quan hệ tuyến tính giữa TSSL thị trường và độ phân tán TSSL sẽ không còn duy trì, vì nhà đầu tư có xu hướng phản ứng giống nhau, theo đám đông Khi đó, mối quan hệ này chuyển từ tuyến tính sang phi tuyến tính.
Chang và cộng sự (2000) đã phát triển một phương pháp để phát hiện hành vi bầy đàn bằng cách phân tích mối quan hệ phi tuyến giữa hai đại lượng Họ đã xây dựng một phương trình bậc hai mô tả mối quan hệ giữa đại lượng 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 và 𝑅 𝑚,𝑡, áp dụng cho mọi thời điểm trên thị trường, bao gồm cả trong điều kiện bình thường và khi có biến động mạnh.
- 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 là độ phân tán giữa TSSL thị trường và TSSL cổ phiếu
- 𝑅 𝑖,𝑡 là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t
Giá trị trung bình TSSL của n cổ phiếu trong danh mục đầu tư tại ngày t, ký hiệu là 𝑅 𝑚 ,𝑡, phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa độ phân tán TSSL và TSSL thị trường theo mô hình định giá tài sản hợp lý Mô hình này cho thấy rằng khi giá trị tuyệt đối của TSSL thị trường tăng lên, độ phân tán của TSSL cũng sẽ gia tăng Do đó, hệ số γ 1 có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê sẽ phù hợp với dự đoán của các mô hình định giá tài sản.
Khi thị trường có biến động giá lớn, nhà đầu tư thường bỏ qua niềm tin cá nhân và chạy theo xu hướng chung, dẫn đến hành vi bầy đàn Hành động này làm tăng mức độ tương quan giữa tỷ suất sinh lợi (TSSL) của các cổ phiếu, theo nghiên cứu của Eriki và Rawlings (2008) Sự gia tăng tương quan này sẽ ảnh hưởng đến độ phân tán của TSSL, giảm hoặc tăng với tốc độ chậm khi giá trị tuyệt đối của TSSL thị trường gia tăng (Chang et al).
Mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến được dự đoán, như đã được đề cập bởi Chang và cộng sự (2000) Họ đã đưa biến TSSL bình phương của thị trường vào mô hình kiểm định, với mục tiêu xác định nếu hệ số của biến 𝑅 𝑚 ,𝑡 2 có giá trị âm và ý nghĩa thống kê Kết quả này sẽ giúp làm rõ hơn về mối quan hệ phi tuyến giữa các yếu tố trong nghiên cứu.
Sự xuất hiện của mối quan hệ phi tuyến giữa TSSL thị trường và độ phân tán của TSSL cho thấy, nếu hệ số của biến 𝑅 𝑚 ,𝑡 2 có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê, điều này chứng tỏ sự tồn tại của hành vi bầy đàn trong thị trường.
Hệ số cho thấy các nhà đầu tư thường hành động theo sự đồng thuận của thị trường, bỏ qua đánh giá cá nhân trong bối cảnh biến động giá lớn Ngược lại, nếu hệ số 𝑅 𝑚 ,𝑡 2 dương và có ý nghĩa thống kê, thì không có bằng chứng cho thấy sự tồn tại của hành vi bầy đàn.
Tan và các cộng sự (2008) đã tiến hành nghiên cứu hành vi bầy đàn tại Trung Quốc, áp dụng phương pháp ước tính độ phân tán TSSL Phương pháp này có những điểm khác biệt so với phương pháp đã được CCK đề xuất.
Theo Tân và cộng sự (2000), phương pháp ước tính của CCK phụ thuộc vào các điều kiện áp dụng mô hình CAPM, điều này có thể dẫn đến sự không chính xác trong thực tế Do đó, các tác giả đã áp dụng phương pháp ước tính độ lệch chuẩn do Christie và Huang (1995) đề xuất, mà không cần ước tính rủi ro hệ thống β Hơn nữa, phương pháp của CCK giả định rằng rủi ro thị trường không thay đổi theo thời gian, điều này cũng không đúng với thực tế Vì vậy, giá trị tuyệt đối của độ phân tán TSSL (độ lệch tuyệt đối – CSAD) sẽ được tính theo công thức nhất định.
- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường
- 𝑅 𝑖,𝑡 là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t
- 𝑅 𝑚 ,𝑡 là giá trị trung bình TSSL của n cổ phiếu trong danh mục đầu tư trong ngày t
Tân và cộng sự (2008) đã đề xuất sử dụng mô hình GARCH (1,1) để kiểm soát sự biến động theo thời gian của chuỗi dữ liệu Kết quả hồi quy cho thấy việc thay đổi mô hình nghiên cứu không ảnh hưởng đến kết quả từ việc kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn Do đó, Tân và cộng sự (2008) tiếp tục áp dụng mô hình nghiên cứu đã được đề xuất bởi CCK (2000) để thực hiện các kiểm định về mức độ của hành vi bầy đàn.
Dữ liệu và phương pháp đo lường
3.2.1 Mô tả mẫu Để thực hiện kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam, tác giả sử dụng dữ liệu nghiên cứu là giá đóng cửa của chỉ số VN-Index và toàn bộ các cổ phiếu được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM (HSX) với kỳ quan sát từ ngày 01/01/2002 đến ngày 23/08/2013 Tác giả chỉ sử dụng số liệu từ ngày 01/01/2002 đến nay là do TTCK Việt Nam giai đoạn từ khi chính thức được thành lập vào tháng 07/2000 đến hết năm 2001 còn rất sơ khai, số lượng chứng khoán niêm yết ít và khối lượng giao dịch rất thấp, sẽ không phản ánh hết được thực tế những biến động của chỉ số chung
Tính đến ngày 23/08/2013, Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HSX) có tổng cộng 302 cổ phiếu niêm yết, tương ứng với 302 công ty trong mẫu nghiên cứu Số lượng công ty trong mẫu thấp nhất ghi nhận vào ngày 01/01/2002, chỉ có 10 công ty Dữ liệu thu thập từ 01/01/2002 đến 23/08/2013 cung cấp 2,867 quan sát theo ngày, tương đương với tổng số phiên giao dịch của HSX trong khoảng thời gian này.
Tác giả chia mẫu nghiên cứu thành hai thời kỳ: trước và sau cuộc khủng hoảng tài chính 2008 Việc phân chia này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong bối cảnh thị trường khác nhau trước và sau khủng hoảng.
Theo Melvin và Taylor (2009), cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu bắt đầu vào giữa năm 2007 và có dấu hiệu suy giảm vào cuối năm 2008 Tác giả chia mẫu dữ liệu thành hai giai đoạn: giai đoạn trước khủng hoảng từ năm 2002 đến năm 2007 và giai đoạn trong và sau khủng hoảng từ đầu năm 2008 đến tháng 8 năm 2013 Mẫu dữ liệu từ ngày 01/01/2002 đến 31/12/2007 cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình tài chính trước khủng hoảng.
1457 quan sát theo ngày, trong khi mẫu dữ liệu từ ngày 01/01/2008 đến 23/08/2013 sẽ có 1392 quan sát theo ngày
Bảng 3.1: Tóm tắt về dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu
Giai đoạn nghiên cứu Số quan sát theo ngày
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Biến độc lập trong nghiên cứu này là TSSL của thị trường, được sử dụng để kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn Mô hình thể hiện sự biến động của độ phân tán TSSL theo TSSL thị trường Tác giả tính toán TSSL hàng ngày từ dữ liệu giá đóng cửa của chỉ số VN-Index và HNX-Index theo công thức đã đề ra.
- 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑡 là giá đóng cửa của chỉ số chứng khoán vào ngày t
-𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 𝑡−1 là giá đóng cửa của chỉ số CK vào ngày giao dịch liền kế trước đó (t-1)
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu là trung bình độ phân tán TSSL của các chứng khoán so với TSSL của danh mục thị trường, được tính theo công thức.
- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường tại thời điểm t
-𝑅 𝑖,𝑡 là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t
- 𝑅 𝑚 ,𝑡 là giá trị tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán vào ngày t
Ngoài ra, TSSL của cổ phiếu i trong ngày t được tính theo công thức:
- 𝑃 𝑡 là giá đóng cửa của cổ phiếu i vào ngày t
-𝑃 𝑡−1 là giá đóng cửa của cổ phiếu i vào ngày giao dịch liền kế trước đó (t-1)
Giá đóng cửa của cổ phiếu được điều chỉnh theo các sự kiện như chia cổ tức tiền mặt, cổ tức bằng cổ phiếu và cổ phiếu thưởng vào ngày giao dịch không hưởng quyền Sự điều chỉnh này giúp nhà đầu tư đánh giá chính xác tỷ suất sinh lợi (TSSL) mà họ nhận được.
Mô hình hồi quy nghiên cứu
Mối tương quan giữa độ phân tán TSSL và TSSL thị trường được sử dụng để kiểm định hành vi bầy đàn, theo phương pháp của Chang và cộng sự (2000), thông qua một phương trình bậc 2.
𝑪𝑺𝑨𝑫 𝒕 = 𝜸 𝟎 + 𝜸 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟐 𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 +ε (1) Giả thuyết kiểm định: 𝛾 2 >=0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Trong điều kiện thông thường, các nhà đầu tư thực hiện quyết định độc lập, dẫn đến mối tương quan thấp giữa TSSL của cổ phiếu Sự gia tăng giá trị tuyệt đối của TSSL thị trường sẽ làm tăng độ phân tán của TSSL, do mỗi loại tài sản có độ nhạy cảm khác nhau với TSSL thị trường Điều này có nghĩa là 𝑅 𝑚 ,𝑡 và 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 sẽ biến động cùng chiều Nếu hệ số 𝛾 2 của biến 𝑅 𝑚 ,𝑡 2 trong phương trình kiểm định có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê, thì không có bằng chứng cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Các nhà đầu tư thường có phản ứng tương tự khi thị trường có sự biến động giá lớn, dẫn đến tăng mức độ tương quan và giảm độ phân tán giữa tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu Điều này khiến cho mối quan hệ tuyến tính giữa 𝑅 𝑚 ,𝑡 và 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 không còn chính xác, mà thay vào đó trở thành mối quan hệ phi tuyến hoặc thậm chí giảm Hệ số 𝛾 2 của biến 𝑅 𝑚 ,𝑡 2 trong mô hình sẽ có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê, chứng minh sự tồn tại của hành vi bầy đàn trong thị trường.
3.3.2 Uớc lượng mức độ của hành vi bầy đàn trong các điều kiện thị trường
Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện kiểm định để xem xét mức độ hành vi bầy đàn trong hai trường hợp thị trường tăng và giảm có sự tương đồng hay không Dựa trên giả định của Christie và Huang (1995) rằng hành vi bầy đàn rõ rệt hơn trong thời kỳ thị trường biến động mạnh, tác giả cũng tiến hành kiểm định để tìm hiểu sự khác biệt về mức độ hành vi bầy đàn trong các thị trường biến động mạnh, bao gồm thị trường tăng mạnh, giảm mạnh, thị trường có thanh khoản cao và trong các thời điểm khủng hoảng tài chính.
Nghiên cứu này nhằm xác định xem có sự khác biệt về mức độ hành vi bầy đàn trong các điều kiện thị trường khác nhau hay không Kết quả sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức hành vi bầy đàn thay đổi tùy thuộc vào môi trường thị trường, từ đó giúp hiểu rõ hơn về tâm lý và quyết định của nhà đầu tư.
Phần nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp đề xuất bởi Chiang and Zheng
Chiang và Zheng (2010) đã phát triển một phương pháp kiểm định các đặc tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn bằng cách thêm biến giả vào mô hình hồi quy, thay vì chia tách dữ liệu thành các mẫu riêng biệt Cách tiếp cận này được coi là mạnh mẽ và hiệu quả hơn so với phương pháp của Tan và cộng sự (2008).
Hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường tăng và giảm:
Phương trình kiểm dịnh cụ thể như sau:
𝑪𝑺𝑨𝑫 𝒕 = 𝜸 𝟎 + 𝜸 𝟏 (𝟏 − 𝑫)𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟐 𝑫𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟑 𝟏 − 𝑫 𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 + 𝜸 𝟒 𝑫𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 +ε (2) Trong đó: D là biến giả, D sẽ có giá trị bằng 1 trong điều kiện thị trường giảm (𝑅 𝑚 ,𝑡 < 0) và bằng 0 khi thị trường tăng (𝑅 𝑚 ,𝑡 > 0)
Việc sử dụng biến giả D trong mô hình hồi quy cho phép phân chia các hệ số thành hai phần riêng biệt Cụ thể, các hệ số 𝛾 1 và 𝛾 3 phản ánh mối quan hệ giữa 𝑅 𝑚 ,𝑡 và CSAD khi D = 0, tức là trong điều kiện thị trường tăng Ngược lại, khi D = 1, mối quan hệ này được thể hiện qua các hệ số 𝛾 2 và 𝛾 4.
Hệ số 𝛾 3 và 𝛾 4 thể hiện mối quan hệ phi tuyến tính giữa 𝑅 𝑚 ,𝑡 và CSAD trong bối cảnh thị trường tăng và giảm Việc xem xét dấu của hai hệ số này giúp chứng minh sự tồn tại của hành vi bầy đàn Nếu 𝛾 4 > 𝛾 3, điều này cho thấy rằng với cùng mức độ biến động của 𝑅 𝑚 ,𝑡, giá trị của CSAD sẽ nhỏ hơn, tức là độ phân tán của TSSL giảm mạnh hơn khi thị trường giảm so với khi tăng Điều này là bằng chứng cho thấy hành vi bầy đàn mạnh mẽ hơn khi thị trường giảm, vì nhà đầu tư có xu hướng hành động giống nhau nhiều hơn.
Giả thuyết kiểm định từ mô hình (2) cho thấy rằng 𝛾 3 ≥ 0 và 𝛾 4 ≥ 0, điều này chỉ ra rằng không có hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Tác giả cũng kiểm định giả thuyết 𝛾 3 = 𝛾 4 để xem xét việc chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết rằng hai hệ số này bằng nhau, nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự khác biệt trong mức độ hành vi bầy đàn.
Hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL thị trường:
Nghiên cứu này kiểm định sự khác biệt trong hành vi bầy đàn của nhà đầu tư trong những ngày thị trường có biến động mạnh so với những ngày bình thường Cụ thể, thị trường được coi là biến động mạnh khi mức biến động của TSSL trong ngày vượt quá mức biến động trung bình của 30 ngày giao dịch trước đó.
Mô hình kiểm định cụ thể như sau:
𝑪𝑺𝑨𝑫 𝒕 = 𝜸 𝟎 + 𝜸 𝟏 𝑫 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟐 𝟏 − 𝑫 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟑 𝑫 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 + 𝜸 𝟒 (𝟏 − 𝑫 𝟏 )𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 + 𝜺 (3) Trong đó, 𝐷 1 là biến giả, 𝐷 1 có giá trị bằng 0 trong những ngày TSSL thị trường được xem là biến động mạnh và bằng 1 trong những ngày bình thường
Hệ số 𝛾 3 và 𝛾 4 phản ánh mối quan hệ phi tuyến tính giữa 𝑅 𝑚,𝑡 và CSAD trong các ngày thị trường không có biến động mạnh và có biến động mạnh Giả thuyết kiểm định từ mô hình (3) yêu cầu 𝛾 3 ≥0 và 𝛾 4 ≥0 Nếu kết quả hồi quy chấp nhận giả thuyết này, điều đó chứng tỏ không tồn tại hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán.
Tác giả kiểm định giả thuyết 𝛾 3 = 𝛾 4 để xác định sự tương đồng trong hành vi bầy đàn của thị trường, bất kể biến động mạnh hay không Nếu giả thuyết được chấp nhận, điều này cho thấy hành vi bầy đàn là nhất quán Ngược lại, nếu 𝛾 3 < 𝛾 4, điều này chỉ ra rằng trong những ngày thị trường có biến động mạnh, độ phân tán của TSSL giảm hơn so với những ngày bình thường, cho thấy hành vi bầy đàn có xu hướng mạnh hơn trong những ngày này.
Hành vi bầy đàn và khủng hoảng tài chính
Nghiên cứu cho thấy tâm lý bầy đàn có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn trong các giai đoạn thị trường biến động, đặc biệt là khi xuất hiện lợi nhuận bất thường (Christie và Huang, 1995; Chang và cộng sự, 2000) Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng lợi nhuận bất thường thường xảy ra trong thời gian khủng hoảng Vì vậy, tác giả xem xét các đặc tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong các cuộc khủng hoảng, như khủng hoảng nợ dưới chuẩn tại Mỹ và khủng hoảng tiền tệ Châu Âu, để kiểm tra giả thuyết này.
Biến giả 𝐷 3 được xác định với giá trị 1 trong thời gian xảy ra khủng hoảng, cụ thể từ tháng 08/2007 đến hết tháng 01/2009, tương ứng với cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, và từ tháng 06/2011 đến tháng 02/2012, thời gian diễn ra khủng hoảng tiền tệ Châu Âu Trong các giai đoạn còn lại, biến giả này sẽ nhận giá trị bằng 0.
Hệ số 𝛾 2 phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa 𝑅 𝑚 ,𝑡 và CSAD trong những ngày bình thường, trong khi (𝛾 2 +𝛾 3 ) thể hiện mối quan hệ này trong giai đoạn khủng hoảng Hệ số 𝛾 3 cho thấy sự khác biệt trong giá trị của biến CSAD khi khủng hoảng xảy ra, với cùng một mức biến động của 𝑅 𝑚 ,𝑡 Nếu 𝛾 3 =0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Mô hình (2) Giả thuyết 2: 𝛾 3 ≥0 và 𝛾 4 ≥0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Giả thuyết 3: 𝛾 3 = 𝛾 4 , hành vi bầy đàn là tương đồng khi thị trường tăng và giảm
Mô hình (3) Giả thuyết 4: 𝛾 3 ≥0 và 𝛾 4 ≥0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Giả thuyết 5: 𝛾 3 = 𝛾 4 , hành vi bầy đàn là tương đồng khi thị trường có biến động mạnh cũng như không có biến động mạnh
Giả thuyết 6: 𝛾 3 ≥0, hành vi bầy đàn trong thời kỳ xảy ra khủng hoảng không thể hiện mức độ mạnh mẽ hơn so với giai đoạn không có khủng hoảng
Nguồn: Tác giả tổng hợp
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Bảng tiếp theo trình bày kết quả thống kê mô tả của các biến nghiên cứu là 𝑹 𝒎 và
CSAD trong cả ba thời kỳ nghiên cứu: toàn bộ mẫu, giai đoạn trước khủng hoảng và giai đoạn sau khủng hoảng
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả CSAD và 𝑅 𝑚
Var Mean Median Max Min Std Dev Jarque-Bera Prob
Giai đoạn trước khủng hoảng: 2002 - 2007
Giai đoạn trong và sau khủng hoảng: 2008 - 08/2013
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6)
Trước khi xảy ra khủng hoảng, giá trị của CSAD dao động từ 0,001 đến 0,1219 với độ lệch chuẩn là 0,96% Trong giai đoạn trong và sau khủng hoảng, CSAD đạt giá trị cao nhất khoảng 0,0736 và thấp nhất là 0,0029, trong khi độ biến động giảm xuống còn 0,78% Điều này cho thấy mức độ phân tán của TSSL giảm và ít biến động hơn sau khủng hoảng, cho thấy nhà đầu tư có xu hướng hành động theo biến động thị trường nhiều hơn so với giai đoạn mới thành lập.
Tỷ suất sinh lợi theo ngày của chỉ số VN-Index trong nghiên cứu đạt giá trị cao nhất 7,74% và thấp nhất -4,97% Mức độ biến động của TSSL được đo bằng độ lệch chuẩn với giá trị 1,37%, cho thấy sự biến động tương đối mạnh so với các thị trường chứng khoán toàn cầu, phản ánh thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam có mức tăng trưởng nóng và biến động lớn Đặc biệt, biến động của TSSL sau khủng hoảng có xu hướng mạnh hơn, với mức trung bình 1,44%/ngày so với 1,2%/ngày trong giai đoạn trước khủng hoảng.
Thị trường chứng khoán Việt Nam thể hiện sự biến động mạnh mẽ trong tỷ suất sinh lời (TSSL), kèm theo xu hướng giảm dần của độ phân tán trong TSSL Điều này chỉ ra sự hiện diện của hành vi bầy đàn trong thị trường trong giai đoạn nghiên cứu.
Ngoài ra, kiểm định Jaquer-Bera cho thấy biến CSAD trong các giai đoạn nghiên cứu đều không có phân phối chuẩn
Biểu đồ 4.1 Đồ thị phân bổ của biến CSAD trong giai đoạn 2002 – 08/2013
Mean 0.015300Median 0.012800Maximum 0.121900Minimum 0.001000Std Dev 0.009486Skewness 1.752133Kurtosis 10.82528Jarque-Bera 8781.967Probability 0.000000
Biểu đồ 4.2 Đồ thị phân bổ của CSAD trong giai đoạn 2002 – 2007
Biểu đồ 4.3 Đồ thị phân bổ của CSAD trong giai đoạn 2008 – 08/2013
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6)
Kiểm định tính dừng
Phân tích hồi quy với dữ liệu chuỗi thời gian yêu cầu các chuỗi này phải là dữ liệu dừng; nếu không, phương pháp kiểm định giả thuyết có thể không đáng tin cậy, dẫn đến hồi quy giả và sai lệch mô hình Do đó, việc thực hiện các kiểm định tính dừng ngay từ đầu là cần thiết, thông qua kiểm định nghiệm đơn vị Một chuỗi dữ liệu thời gian được coi là dừng khi giá trị trung bình và phương sai của nó không thay đổi theo thời gian.
Tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu thông qua phép kiểm định Unit-Root Test, sử dụng phương pháp Schwaez Info Criterion để chọn độ trễ Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, tác giả sẽ tiếp tục lấy sai phân bậc 1, bậc 2, và tiếp theo cho đến khi đạt được chuỗi dừng.
Bảng 4.2: Bảng kết quả kiểm định tính dừng của các biến
Unit-Root Test 2002-T8/2013 2002-2007 2008-T8/2013 t-statistic p-value t-statistic p-value t-statistic p-value CSAD -5.164681 0.00*** -5.766847 0.00*** -4.883230 0.00***
***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 1)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều có tính dừng.
Kết quả hồi quy
Bảng 4.3: Bảng kết quả kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn
2002 – 8/2013 2002 – 2007 2008 – 8/2013 Coef t-Stat Coef t-Stat Coef t-Stat
và * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 2)
Sau khi hoàn thành quá trình hồi quy, tác giả thực hiện các kiểm định sơ bộ để đảm bảo rằng mô hình hồi quy đáp ứng đầy đủ các giả thuyết của phương pháp hồi quy OLS.
Kiểm định tự tương quan là một giả định quan trọng trong mô hình tuyến tính cổ điển, yêu cầu không có quan hệ tự tương quan và tương quan chuỗi giữa các biến nhiễu trong hàm hồi quy Do đó, sau khi thu được kết quả từ mô hình hồi quy, cần thực hiện kiểm định tự tương quan bậc 1 để đánh giá tính chính xác của mô hình.
Tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng BG – Test trong Eviews và thu được kết quả như sau:
Bảng 4.4: Bảng kết quả kiểm định tự tương quan của phương trình (1)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Obs*R-squared 0.822258 Prob Chi-Square(1) 0.3645
Obs*R-squared 0.109858 Prob Chi-Square(1) 0.7403
Obs*R-squared 1.019145 Prob Chi-Square(1) 0.0143
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 3)
Giả thuyết: H0: không có tương quan chuỗi
H1: tồn tại tương quan chuỗi
Kết quả kiểm định cho thấy, tại mức ý nghĩa 5%, Prob (Obs*R-squared) của hai giai đoạn 2002 – 08/2013 và 2002 – 2007 lớn hơn 0,05, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là phương trình hồi quy của hai giai đoạn này không có hiện tượng tự tương quan.
Trong giai đoạn 2008 – 08/2013, với phương trình hồi quy, xác suất Prob (Obs*R-squared) nhỏ hơn 0.05 cho thấy chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, tức là có hiện tượng tự tương quan tại mức ý nghĩa 5% Dựa trên kết quả này, tác giả tiến hành khắc phục hiện tượng tự tương quan cho phương trình trong giai đoạn 2008 – 08/2013.
Kiểm định phương sai thay đổi: tác giả thực hiện kiểm định White đối với phương trình hồi quy (1), kết quả thu được như sau:
Bảng 4.5: Bảng kết quả kiểm định phương sai thay đổi của phương trình (1)
Obs*R-squared 217.2977 Prob Chi-Square(5) 0.0000 Scaled explained SS 1851.182 Prob Chi-Square(5) 0.0000
Obs*R-squared 6.948008 Prob Chi-Square(5) 0.2245 Scaled explained SS 204.0597 Prob Chi-Square(5) 0.0000
Obs*R-squared 30.69606 Prob Chi-Square(5) 0.0000 Scaled explained SS 110.4607 Prob Chi-Square(5) 0.0000
***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 4)
Với p-value (Obs*R-squared) = 0,0000 < 0,05, tác giả kết luận rằng phương trình hồi quy trong hai giai đoạn 2002 – 08/2013 và 2008 – 08/2013 có hiện tượng phương sai thay đổi ở mức ý nghĩa 5% Ngược lại, phương trình của giai đoạn 2002 - 2007 không cho thấy hiện tượng phương sai thay đổi tại mức ý nghĩa này.
Hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy có thể làm giảm hiệu quả của các ước lượng Để khắc phục vấn đề này, tác giả áp dụng phương pháp hồi quy có trọng số nhằm cải thiện độ chính xác của các ước lượng.
Kết quả hồi quy thu được như sau:
Bảng 4.6: Bảng kết quả kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi 𝑪𝑺𝑨𝑫 𝒕 = 𝜸 𝟎 + 𝜸 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟐 𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 +ε (1)
Coef t-Stat Coef t-Stat Coef t-Stat
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 5)
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định White một lần nữa để xem mô hình hồi quy còn tồn tại phương sai thay đổi hay không
Bảng 4.7: Bảng kết quả kiểm định phương sai thay đổi sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
Obs*R-squared 3.363002 Prob Chi-Square(5) 0.6442 Scaled explained SS 30.92067 Prob Chi-Square(5) 0.0000
Obs*R-squared 0.780499 Prob Chi-Square(5) 0.9783 Scaled explained SS 2.746665 Prob Chi-Square(5) 0.7390
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 6)
Như vậy, sau khi được khắc phục, các phương trình hồi quy đều không còn hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả hồi quy sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi cho thấy các hệ số của biến R m,t 2 đều âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong cả ba giai đoạn nghiên cứu Điều này chỉ ra rằng giữa CSAD và R m,t không tồn tại mối quan hệ tuyến tính, mà là một mối quan hệ phi tuyến bậc hai Đây là bằng chứng thực nghiệm cho sự hiện diện của hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2002 đến 2013, với CSAD đạt giá trị cực đại.
R m,t = 4,03%, CSAD tăng ở mức độ chậm hơn so với tốc độ tăng của R m,t khi
R m,t tăng với mức nhỏ hơn 4,03% và sẽ giảm khi R m,t vượt quá ngưỡng này Khi thị trường biến động mạnh, nhà đầu tư thường hành động theo xu hướng của thị trường, bỏ qua quan điểm cá nhân, dẫn đến mức chênh lệch giữa TSSL cổ phiếu và TSSL thị trường giảm Điều này cho thấy rủi ro phi hệ thống của cổ phiếu gần như chuyển thành rủi ro thị trường, ảnh hưởng đến rủi ro tổng thể Trong môi trường thiếu thông tin như Việt Nam, nhà đầu tư thường có xu hướng theo dõi biến động thị trường, tin rằng các nhà đầu tư khác nắm giữ thông tin chính xác hơn.
Ngoài ra, theo kết quả hồi quy trong 2 giai đoạn riêng biệt từ 2002 đến 2007 và từ
Từ năm 2008 đến tháng 08/2013, hệ số hồi quy của biến R² m,t trong giai đoạn 2002 – 2007 cao hơn nhiều so với giai đoạn sau Điều này cho thấy mức độ bầy đàn trên thị trường trong giai đoạn sơ khai mạnh mẽ hơn đáng kể Nguyên nhân chủ yếu là do thị trường còn mới mẻ, số lượng mã chứng khoán niêm yết và cổ phiếu ít, trong khi nhu cầu tăng cao, dẫn đến sự mất cân đối nghiêm trọng trong cung cầu, tạo ra tâm lý mua bằng mọi giá của nhà đầu tư.
Số lượng nhà đầu tư tham gia thị trường hiện nay còn hạn chế, và mức độ chuyên nghiệp cũng chưa cao Do đó, một nhóm nhỏ nhà đầu tư có thể dễ dàng tác động đến những người khác, dẫn đến hành vi bầy đàn mạnh mẽ trong giai đoạn này.
4.3.2 Hành vi bầy đàn trong thị trường tăng và giảm
Bảng 4.8: Bảng kết quả kiểm định hành vi bầy đàn trong thị trường tăng và giảm 𝑪𝑺𝑨𝑫 𝒕 = 𝜸 𝟎 + 𝜸 𝟏 (𝟏 − 𝑫)𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟐 𝑫𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟑 𝟏 − 𝑫 𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 + 𝜸 𝟒 𝑫𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 +ε (2)
Coef t-Stat Coef t-Stat Coef t-Stat
và * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 7)
Từ kết quả hồi quy cho thấy, cả 2 hệ số 𝛾 3 và 𝛾 4 ở cả ba phương trình đều là có ý nghĩa thống kê và là số âm
Giả thuyết 2 đã bị bác bỏ, cho thấy có bằng chứng thực nghiệm rõ ràng về sự tồn tại của hành vi bầy đàn trong suốt giai đoạn nghiên cứu từ năm 2002 đến nay.
2013, trong cả khi thị trường tăng hoặc giảm
Kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa hai hệ số 𝛾 3 và 𝛾 4 trong cả ba giai đoạn nghiên cứu, với p-value không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết 3, tức là mức độ hành vi bầy đàn không khác nhau giữa thị trường giảm và thị trường tăng.
4.3.3 Hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL
Bảng 4.9: Bảng kết quả kiểm định hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL 𝑪𝑺𝑨𝑫 𝒕 = 𝜸 𝟎 + 𝜸 𝟏 𝑫 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟐 𝟏 − 𝑫 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 + 𝜸 𝟑 𝑫 𝟏 𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 + 𝜸 𝟒 (𝟏 − 𝑫 𝟏 )𝑹 𝒎,𝒕 𝟐 + 𝜺 (3)
2002 – 8/2013 2002 – 2007 2008 – 8/2013 Coef t-Stat Coef t-Stat Coef t-Stat
và * lần lượt biểu thị mức ý nghĩa thống kê tại 1%, 5% và 10%.
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 8)
ƯỚC LƯỢNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY PHÂN VỊ
Phương pháp hồi quy phân vị
Phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) là công cụ phổ biến trong nghiên cứu hành vi bầy đàn, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là trong việc phân tích các hệ số hồi quy Theo Koenker và Bassett (1978), Koenker (2005), cùng Barnes và Hughes (2002), nguyên nhân chính của sự giảm hiệu quả này là do OLS chỉ tập trung vào việc xác định giá trị trung bình có điều kiện của biến phụ thuộc, dẫn đến việc bỏ sót thông tin quan trọng ở đuôi phân phối Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong các nghiên cứu thị trường tài chính, nơi mà biến động trong giai đoạn căng thẳng có thể xuất hiện dưới dạng các giá trị ngoại lai bị bỏ qua, gây ra sai lệch trong kết quả ước lượng.
Luận văn áp dụng phương pháp hồi quy phân vị (Quantile Regression - QR) để kiểm tra tính bền vững của các kết quả hồi quy trước đó theo phương pháp OLS Phương pháp hồi quy phân vị cung cấp một phương pháp ước lượng tổng quát và hiệu quả hơn so với OLS truyền thống, đặc biệt khi phần dư của sai số không tuân theo phân phối chuẩn.
Hồi quy phân vị, được giới thiệu bởi Koenker và Bassett vào năm 1978, nhằm mở rộng phân tích hồi quy tuyến tính bằng cách chuyển từ mô hình định vị sang mô hình tuyến tính tổng quát hơn Phương pháp này cho phép ước lượng mối quan hệ giữa biến độc lập X và giá trị phân vị có điều kiện của biến phụ thuộc Y, thay vì chỉ tập trung vào giá trị trung bình có điều kiện như trong phương pháp OLS truyền thống.
Trong phân tích hồi quy, nghiên cứu tập trung vào sự thay đổi của biến phụ thuộc (yi) dựa trên thông tin từ các biến độc lập (xi) Phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) là công cụ phổ biến để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và ước lượng các tham số chưa biết bằng cách tối thiểu hóa tổng sai số bình phương Kết quả là, phương pháp này giúp xấp xỉ hàm trung bình của phân bố có điều kiện của biến phụ thuộc.
Phương pháp OLS sẽ đưa ra các ước lượng tốt nhất, tức là ước lượng không chệch nếu 4 giả thiết sau đây thỏa mãn:
- Các biến độc lập xi không phải là các biến ngẫu nhiên;
- Kỳ vọng toán của thành phần sai số (𝜀 𝑖 ) bằng 0, tức là E[𝜀 𝑖 ] = 0;
- Có tính thuần nhất - phương sai của thành phần sai số cố định, tức là var(𝜀 𝑖 ) = 𝜎 2
- Không có tự tương quan, tức là cov(𝜀 𝑖 , 𝜀 𝑗 ) = 0, (i ≠ j)
Tuy nhiên, một hoặc hai giả thiết trong phương pháp bình phương tối thiểu thường bị vi phạm, dẫn đến việc phương pháp này không còn là tối ưu, không còn tuyến tính và ước lượng không còn chệch nữa.
Hồi quy phân vị là một phương pháp hữu ích để khắc phục những nhược điểm của hồi quy bình phương tối thiểu (OLS) trong thực tế Phương pháp này giải quyết vấn đề sai số không đồng nhất trong toàn bộ phân bố, vi phạm tiên đề về tính thuần nhất Hơn nữa, bằng cách không chỉ dựa vào giá trị trung bình, hồi quy phân vị giữ lại thông tin quan trọng về đuôi phân bố Cuối cùng, hồi quy phân vị ít nhạy cảm hơn với các giá trị ngoại lai, giúp giảm thiểu sự sai lệch trong kết quả thống kê (Montenegro, 2001).
Hồi quy phân vị, theo Alexander (2008) và Koenker (2005), là một phương pháp thống kê nhằm ước lượng các hàm phân vị có điều kiện Phương pháp này thực chất là việc chuyển đổi hàm phân bố có điều kiện thành hàm phân vị có điều kiện bằng cách chia nhỏ thành các đoạn nhỏ Những đoạn nhỏ này sẽ mô tả phân bố cộng dồn của biến phụ thuộc Y dựa trên các biến giải thích xi tại từng phân vị cụ thể.
Hàm phân vị có điều kiện của biến phụ thuộc Y được thể hiện dưới dạng hàm tuyến tính như sau:
- QY i τ|X= x được gọi là phân vị có điều kiện của biến y khi X = x tại phân vị thứ τ
- y i là biến phụ thuộc; x i là vecto của biến độc lập; γ là vecto của hệ số;
- τ: bậc phân vị của hàm số
Hồi quy phân vị có thể được so sánh với phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) để minh họa sự khác biệt giữa hai phương pháp này Trong OLS, mô hình hóa hàm phân bố có điều kiện của mẫu ngẫu nhiên (y1, , yn) được thực hiện với hàm tham số μ(xi, β), trong đó xi là các biến độc lập, β là ước lượng tương ứng và μ là giá trị trung bình có điều kiện Bài toán tối thiểu hóa trong OLS được biểu diễn như sau: min β∈R (yi − μ(xi, β))².
Theo cách này, chúng ta có thể xác định hàm kỳ vọng có điều kiện E[Y| x_i] Tương tự, trong hồi quy phân vị, quá trình ước lượng được thực hiện bằng cách tối thiểu hóa hàm: min β∈R ρ τ (y_i − x_i′ γ) với n = 1.
- QY i τ/X = x = x i ′ γ: phân vị bậc τ của hàm phân bổ có điều kiện của Y
Hàm kiểm tra ρ τ, hay còn gọi là vecto trọng số, được định nghĩa cho bất kỳ τ ∈ (0,1) như sau: ρ τ u i = τu i nếu u i ≥ 0 và ρ τ u i = τ−1 u i nếu u i < 0 Khi 𝐮 𝐢 = (𝐲 𝐢 − 𝐱 𝐢 ′ 𝛄), ta có γquantile,τ = arg min τ (y i − x i ′ γ + i) với điều kiện y i > 𝑥 i ′ γ.
Hệ số của hàm hồi quy phân vị được ước lượng bằng cách tối thiểu hóa tổng các giá trị tuyệt đối của các phần dư có trọng số, với trọng số phụ thuộc vào giá trị phân vị Khi τ = 0,5, hồi quy phân vị tương đương với hồi quy trung bình.
Hồi quy phân vị cho phép chúng ta khảo sát mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và biến giải thích X ở bất kỳ phân vị τ nào trong hàm phân bố có điều kiện, vượt ra ngoài giới hạn của phương pháp bình phương tối thiểu chỉ tập trung vào giá trị trung bình có điều kiện Việc sử dụng hồi quy phân vị cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về mối quan hệ giữa CSAD t và R m, t.
Phương trình hồi quy phân vị được sử dụng để ước lượng mối quan hệ giữa CSAD và các biến giải thích R m,t và R 2 m,t tại phân vị τ cụ thể.
Hành vi bầy đàn trong thị trường tăng và giảm:
𝐶𝑆𝐴𝐷 𝜏 𝜏 x = γ 0,τ +γ 1,τ 1 − D R m,t +γ 2,τ DR m,t +γ 3,τ 1 − D R 2 m,t +γ 4,τ DR 2 m,t Trong đó: D là biến giả, D sẽ có giá trị bằng 1 trong điều kiện thị trường giảm (𝑅 𝑚 ,𝑡 < 0) và bằng 0 khi thị trường tăng (𝑅 𝑚 ,𝑡 > 0)
Hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL
𝐶𝑆𝐴𝐷 𝜏 𝜏 x = 𝛾 0,𝜏 + 𝛾 1,𝜏 𝐷 1 𝑅 𝑚 ,𝑡 + 𝛾 2,𝜏 1 − 𝐷 1 𝑅 𝑚 ,𝑡 + 𝛾 3,𝜏 𝐷 1 𝑅 𝑚 ,𝑡 2 + 𝛾 4,𝜏 (1 − 𝐷 1 )𝑅 𝑚 ,𝑡 2 Trong đó, D 1 là biến giả, D 1 có giá trị bằng 0 trong những ngày TSSL của thị trường được xem là biến động mạnh và bằng 1 nếu ngược lại.
Kết quả hồi quy phân vị
Bảng 5.1 Bảng kết quả hồi quy phân vị kiểm định hành vi bầy đàn trong thị trường tăng và giảm
***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 10)
Kết quả hồi quy cho thấy, ở hầu hết các phân vị của ba phương trình nghiên cứu trong ba giai đoạn khác nhau, hai hệ số γ3 và γ4 đều âm và có ý nghĩa thống kê, khẳng định sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2002 đến tháng 8 năm 2013, cả trong giai đoạn thị trường tăng và giảm Kết quả này phù hợp với hồi quy theo phương pháp OLS đã trình bày trước đó.
Mặc dù kết quả kiểm định theo phương pháp OLS không cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự khác biệt trong hành vi bầy đàn giữa thị trường tăng và giảm, nhưng hồi quy phân vị lại chỉ ra sự khác nhau rõ rệt trong mức độ hành vi bầy đàn này.
Kết quả hồi quy giai đoạn 2002 - 2013 cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa hai hệ số γ 3 và γ 4, với giá trị p-value ở các phân vị thấp (τ%, τ%%, τP%) có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết γ 3 = γ 4, cho thấy mối quan hệ phi tuyến tính giữa R m,t và CSAD trong thị trường giảm lớn hơn so với thị trường tăng, đồng nghĩa với việc hành vi bầy đàn mạnh mẽ hơn trong những ngày thị trường giảm Ngược lại, tại các phân vị cao hơn (τu và τ%), giá trị p-value không còn ý nghĩa thống kê.
Kết quả hồi quy cho thấy sự khác biệt trong hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam giữa các giai đoạn tăng và giảm Cụ thể, trong giai đoạn 2008 – 2013, hành vi bầy đàn mạnh hơn khi thị trường giảm, trong khi giai đoạn 2002-2007 lại cho thấy hành vi bầy đàn mạnh hơn trong những ngày thị trường tăng Điều này phản ánh sự phát triển bùng nổ của thị trường chứng khoán trong giai đoạn 2002-2007, khi tâm lý "mua cổ phiếu nào cũng được" lan rộng, khiến nhà đầu tư đổ xô mua vào trong những ngày thị trường tăng điểm.
Từ giữa năm 2008 đến nay, sự phát triển của thị trường chứng khoán (TTCK) đã chịu ảnh hưởng rõ rệt từ hội nhập quốc tế, đặc biệt là sau cuộc khủng hoảng tài chính VN-Index đã giảm 65,4% giá trị trong chỉ 8 tháng, từ tháng 10/2007 đến tháng 6/2008, khi các nhà đầu tư đồng loạt bán tháo cổ phiếu Sự giảm điểm của thị trường đã làm gia tăng nỗi sợ hãi, khiến nhà đầu tư bán tháo bất chấp loại cổ phiếu nắm giữ, dẫn đến xu hướng giảm mạnh hơn Ngược lại, khi thị trường tăng giá, nhà đầu tư thường trở nên thận trọng hơn trong quyết định đầu tư Điều này phản ánh tâm lý ưa thích tiền mặt của nhà đầu tư, khi họ xem xét kỹ lưỡng cơ hội đầu tư so với việc chốt lời hoặc cắt lỗ.
Kết quả hồi quy phân vị chỉ ra rằng hành vi bầy đàn có đặc tính bất đối xứng rõ rệt giữa thị trường tăng và giảm, thể hiện ở các phân vị thấp Mối quan hệ phi tuyến giữa CSAD và Rm thường xuất hiện ở phần đuôi dưới của đồ thị phân phối độ phân tán TSSL Sự khác biệt giữa kết quả hồi quy OLS và hồi quy phân vị xuất phát từ việc OLS chỉ xác định giá trị trung bình, trong khi hồi quy phân vị cho phép ước lượng nhiều đường cong hồi quy tương ứng với các giá trị phân vị khác nhau của hàm phân phối có điều kiện của biến CSAD.
Bảng 5.2 Bảng kết quả hồi quy phân vị kiểm định hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL
***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 11)
Kết quả hồi quy phân vị cho thấy mối quan hệ giữa hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL thị trường có những khác biệt rõ rệt so với kết quả hồi quy OLS trước đó.
Trong giai đoạn 2008 – 08/2013, mô hình hồi quy OLS cho thấy hành vi bầy đàn chỉ xuất hiện khi thị trường có biến động mạnh Tuy nhiên, kết quả từ hồi quy phân vị chỉ ra rằng các hệ số γ 3 và γ 4 tại các phân vị thấp đều có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê, chứng minh sự tồn tại của hành vi bầy đàn cả trong và ngoài các giai đoạn biến động mạnh Kiểm định sự bằng nhau của hai hệ số này cho thấy p-value có ý nghĩa thống kê tại hai phân vị τ% và τ%%, cho thấy hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam mạnh mẽ hơn trong những ngày có biến động lớn về TSSL so với những ngày ổn định trong giai đoạn 2008 - 08/2013.
Kết quả hồi quy phân vị cho hai giai đoạn 2002 – 08/2013 và 2002 – 2007 tương tự như ước lượng OLS trước đó, cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại ở hầu hết các phân vị của hai phương trình hồi quy Đặc biệt, hành vi bầy đàn mạnh mẽ hơn trong những ngày có biến động lớn trong tỷ suất sinh lợi (TSSL) của thị trường.
Dựa trên việc tổng hợp kết quả kiểm định từ phương pháp OLS và hồi quy phân vị, nghiên cứu của luận văn đã đạt được những kết quả quan trọng.
Bảng 5.3: Bảng tóm tắt các kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu Phương pháp OLS Phương pháp hồi quy phân vị
Có sự tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam trong suốt giai đoạn từ 2002 – 08/2013
Ngoài ra, mức độ của hành vi bầy đàn trong giai đoạn 2002 - 2007 mạnh mẽ hơn so với giai đoạn 2008 – 08/2013
Có sự tồn tại của hành vi bầy đàn khi thị trường tăng cũng như khi thị trường giảm trong cả 3 giai đoạn nghiên cứu
Hành vi bầy đàn xuất hiện trong cả thị trường tăng và giảm, được ghi nhận trong ba giai đoạn nghiên cứu tại các phân vị khác nhau (τ%, τ%%, τP%, τu%).
Không có bằng chứng thực nghiệm về sự khác nhau trong mức độ của hành vi bầy đàn
Hành vi bầy đàn khi thị trường giảm mạnh hơn khi thị trường tăng tại các phân vị thấp (τ%, τ%%, τP%)
Hành vi bầy đàn khi thị trường tăng mạnh hơn khi thị trường giảm tại các phân vị τ% và τ%%
Hành vi bầy đàn khi thị trường giảm mạnh hơn khi thị trường
Phương pháp OLS Phương pháp hồi quy phân vị tăng tại các phân vị τ% và τ%%
Có sự tồn tại của hành vi bầy đàn khi thị trường biến động mạnh cũng như không có biến động mạnh trong cả 3 giai đoạn nghiên cứu
Hành vi bầy đàn xuất hiện trong thị trường không chỉ trong những thời điểm biến động mạnh mà còn trong các giai đoạn ổn định Nghiên cứu cho thấy hiện tượng này diễn ra ở các phân vị khác nhau, bao gồm τ%, τ%%, và τP%.
Giai đoạn 2002 – 08/2013 và giai đoạn 2002 – 2007:
Bằng chứng thực nghiệm cho thấy hành vi bầy đàn trong thị trường tăng cường mạnh mẽ khi có biến động lớn, so với thời điểm ổn định.
Không tìm tìm bằng chừng thực nghiệm về sự khác nhau của hành vi bầy đàn trong giai đoạn
Giai đoạn 2002 – 08/2013 và giai đoạn 2002 – 2007:
Hành vi bầy đàn trong thị trường tài chính thường trở nên mạnh mẽ hơn khi có biến động lớn, so với thời điểm thị trường ổn định.
Hành vi bầy đàn khi thị trường có biến động là mạnh mẽ hơn so với khi không có biến động tại các phân vị τ%% và τP%
Giả thuyết 6: Hành vi bầy đàn trong thời kỳ xảy ra khủng hoảng thể hiện mức độ mạnh mẽ hơn so với giai đoạn không có khủng hoảng
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời chỉ ra sự khác biệt trong mức độ hành vi này trong các điều kiện thị trường khác nhau Kết quả này không chỉ đáp ứng mục tiêu nghiên cứu mà còn trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã được đề ra.
