Luận văn thạc sĩ UEH nhận dạng, đo lường hiệu ứng đám đông trên thị trường chứng khoán việt nam và phân tích các nhân tố ảnh hưởng

GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Đặt vấn đề nghiên cứu

Đứng trên góc độ nghiên cứu Kinh tế phát triển và Tài chính phát triển thì sự ra đời của TTCK là nhằm mục tiêu thúc đẩy việc huy động, sử dụng vốn hiệu quả để đạt được tốc độ tăng trưởng cao cho nền kinh tế Một nền kinh tế muốn phát triển bền vững cần có một thị trường tài chính trong đó bao gồm TTCK phát triển lành mạnh và hiệu quả Ở những thị trường đó ít xảy ra những biến động thăng giáng quá lớn vì những sự thăng giáng này sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế nhất là khu vực sản xuất đang huy động vốn đầu tư qua thị trường tài chính

Theo Thomas E Copeland và J Fred Weston (1992) [13] thị trường tài chính hiệu quả là thị trường mà mọi thông tin sẵn có trên thị trường được phản ánh đầy đủ, đồng thời và liên tục vào giá cả Điều đó có nghĩa giá cả tài sản được xác lập thông qua các giao dịch trên thị trường sẽ là tín hiệu quan trọng, chính xác và đóng vai trò định hướng trong việc phân bổ nguồn vốn một cách hiệu quả

Từ các luận điểm trên có thể cho rằng khi thị trường tài chính hiệu quả thì các thông tin sát thực về rủi ro tương đối giữa các doanh nghiệp, giữa các ngành trong mối quan hệ với toàn bộ nền kinh tế tại mỗi thời điểm được phản ánh đầy đủ, ngay lập tức vào giá cả các tài sản tài chính đang được giao dịch trên thị trường Chính những thông tin này sẽ giúp cho việc ra quyết định đầu tư đúng đắn của các nhà đầu tư đồng thời góp phần hình thành một cơ cấu đầu tư hợp lý của nền kinh tế để đạt được hiệu quả tăng trưởng GDP tốt nhất Như vậy thị trường giao dịch chính thức của các cổ phiếu niêm yết cần được xây dựng và điều chỉnh để các thông tin đánh giá về rủi ro tương đối giữa các tài sản được bộc lộ một cách chân thực Từ đó theo mối quan hệ đồng biến giữa lợi suất và rủi ro mà lý thuyết Kinh tế học Tài chính đã chứng minh, các nhà đầu tư sẽ xác định được mức lợi suất hợp lý của các tài sản tài chính trên thị trường tài chính nói chung khi định giá các tài sản này Khi các tài sản tài chính được đầu tư ở mức giá hợp lý tức là các nhà đầu tư đã thực hiện được việc tối đa hóa lợi nhuận trên danh mục đầu tư của mình Và chính vì thế mà cơ cấu đầu tư chung của nền kinh tế sẽ có thể dẫn đến tăng trưởng GDP hiệu quả

TTCK Việt Nam đã bước sang năm thứ 10 với những thăng trầm như những thị trường mới nổi khác trên thế giới Các nhà quản lý cũng như những người tham gia thị trường đã học được nhiều kinh nghiệm trên con đường phát triển của thị trường Giai đoạn thị trường nóng bỏng là thời gian từ cuối năm 2006 đến đầu năm 2008 khi cuộc khủng hoảng tài chính diễn ra trên thế giới Nhìn lại hiện tượng phát triển nóng thời kỳ đó (chỉ số VN-Index lên đến 1178.67 điểm vào ngày 13/3/2007) và theo sau là thời kỳ sụt giảm đến mức thấp nhất vào tháng 12/2008 (chỉ số VN-Index ở mức 285.56 điểm) chúng ta thấy rằng sự biến động của thị trường quá mạnh 1 Bên cạnh đó trong lịch sử phát triển từ tháng 8/2000 đến nay cũng đã nhiều lần diễn ra hiện tượng tăng giảm lớn trong một thời gian ngắn

Quan sát trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh cho thấy: đến tháng 12/2005 có 23 mã cổ phiếu niêm yết; đến tháng 12/2006 có 82 mã cổ phiếu niêm yết; đến tháng 12/2007 có 120 mã cổ phiếu niêm yết; đến tháng 3/2010 có 213 mã cổ phiếu niêm yết 2 Như vậy có sự gia tăng rõ rệt về số lượng công ty niêm yết cổ phiếu trên thị trường trong giai đoạn trước năm 2006 so với sau năm 2006 cho đến nay, nhưng số lượng các công ty chưa niêm yết cổ phiếu trên sàn giao dịch cũng còn chiếm một lượng không nhỏ Bên cạnh đó theo tính toán của Bộ Tài chính cho đến ngày

1 Nguồn : Công ty chứng khoán Tân Việt-TVSI

2 Nguồn : Công ty chứng khoán Tân Việt-TVSI

31/12/2007 mức vốn hóa thị trường trên 30 tỷ USD tương đương với 43.7% GDP 3 Những số liệu thể hiện thị giao dịch trường thứ cấp đã hút một lượng vốn rất lớn của nền kinh tế trong năm 2007 trong khi số lượng các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chính thức chỉ là một phần của tổng các doanh nghiệp trong cả nước Theo logic một câu hỏi được đặt ra là: liệu giá cả trên thị trường cổ phiếu lúc đó có phải là mức giá hợp lý không?

Trong khoảng thời gian cuối năm 2006 đến tháng 3/2007 trên thị trường cổ phiếu có hiện tượng cầu về cổ phiếu lớn vượt cung thể hiện ở khối lượng đặt mua luôn cao hơn khối lượng đặt bán Điều này khiến cho giá nhiều mã cổ phiếu có xu hướng tăng kịch trần nhiều phiên liên tiếp Trước sự tăng trưởng quá nóng đó của thị trường cổ phiếu Chính phủ đã thúc đẩy tiến trình cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước và niêm yết trên sàn giao dịch chính thức (với những quy định của nghị định 187/2004/NĐ-

CP đã được triển khai từ giữa năm 2005) nhằm tăng lượng cung cho thị trường Tuy nhiên, cho đến cuối năm 2007 và đầu 2008 thị trường vẫn tiếp tục giữ ở mức 900-1000 điểm chỉ số Vì vậy việc tăng cung hàng hóa trên thị trường giai đoạn đó thông qua thúc đẩy cổ phần hóa có tác dụng hạ nhiệt thị trường hay không vẫn còn là một câu hỏi?

Trong giai đoạn 2007 đến đầu 2008 các công ty đã phát hành cổ phiếu lần đầu hoặc phát hành thêm để huy động vốn Điều đáng nói ở đây là lượng thặng dư huy động vốn đã được doanh nghiệp đầu tư ngược trở lại thị trường thứ cấp mà không dùng tất cả để mở rộng sản xuất kinh doanh Quan sát thời kỳ đó hầu như các doanh nghiệp đều có hạng mục đầu tư tài chính Bên cạnh đó các ngân hàng cũng cho vay để đầu tư chứng khoán với lượng lớn Khi có chỉ thị số 03 của Ngân hàng Nhà nước (ban hành ngày 28/06/2007) quy định từ ngày 1/7/2007 các tổ chức tín dụng chỉ được phép cho vay đầu tư kinh doanh chứng khoán dưới 3% của dư nợ tín dụng thì một lượng vốn tín

3 Nguồn: http://www.mof.gov.vn/Default.aspx?tabid&ItemIDP5 dụng đã chảy vào thị trường thứ cấp Và có thể điều này đã góp phần làm giá cả các cổ phiếu được thổi phồng lên

Chỉ số VN-Index tuột dốc không phanh trong 2008 khi thị trường suy thoái mạnh Một trong các nguyên nhân dẫn đến điều này là do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính đang diễn ra trên thế giới cùng năm đó Trong giai đoạn này các ngân hàng bộc lộ nợ xấu trong đó một phần do cho vay đầu tư chứng khoán và bất động sản

Các doanh nghiệp báo cáo lợi nhuận trên vốn cổ phần và trên tổng tài sản thấp hơn mức kỳ vọng của thị trường trước đó rất nhiều Đồng thời lạm phát của nền kinh tế tăng cao trong đó có một nguyên nhân do lượng cung tiền thời kỳ 2007 cao Lượng cung tiền này tăng lên để cân đối với lượng vốn của các nhà đầu tư nước ngoài chảy vào nền kinh tế giai đoạn 2006-2007 Không loại trừ khả năng một phần lượng vốn đó đã chảy vào TTCK do khu vực sản xuất không hấp thu được - bởi ngay cả các doanh nghiệp thặng dư vốn do phát hành cổ phiếu cũng không dùng tất cả vào mở rộng quy mô sản xuất như đã nêu trên Hệ quả tất yếu là tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế chậm lại trong năm 2008 và 2009 với mức tương ứng là 6.23% và 5.32% 4

Vậy điều gì đang diễn ra trong giai đoạn vừa qua khi giá cả trên thị trường cổ phiếu có những sự biến động mạnh mà dường như các tác động chính sách của Chính phủ ít làm thay đổi các xu thế biến động này? Bên cạnh đó như đã nêu trên cho thấy xuất hiện một nghi vấn về tính hợp lý của giá cả cổ phiếu trên thị trường Để trả lời các câu hỏi này cần phải có một sự phân tích sâu hơn để tìm hiểu về hành vi định giá đang được thực hiện trên thị trường với các cơ chế dẫn dắt

Lý thuyết định giá tài sản tài chính cho thấy giá tài sản tài chính trên thị trường phụ thuộc vào mức lợi suất chiết khấu Để xem xét cơ chế định giá trên thị trường tài chính cần xem lại khái niệm lợi suất yêu cầu trên thị trường và lợi suất cân bằng Lợi

4 Nguồn: http://infotv.vn/kinh-doanh-dau-tu/dau-tu/21780-tang-truong-gdp-nam-2008-dat-623 và http://phapluattp.vn/2009123111433517p0c1014/nam-2009-toc-do-tang-truong-kinh-te-tang-532.htm suất yêu cầu hay còn gọi là lợi suất thực hiện trong giao dịch là lợi suất mà người ta kỳ vọng thu được trong tương lai khi đầu tư vào tài sản và dùng lợi suất này như lợi suất chiết khấu trong định giá Trong điều kiện thị trường hiệu quả và cân bằng lợi suất thực có thể mang lại trên việc đầu tư vào tài sản công ty sẽ bằng với lợi suất yêu cầu Lúc này tài sản được định giá hợp lý (giá cân bằng) Nhưng thực tế có nhiều nghiên cứu cho thấy cho thấy các thị trường nhất là thị trường mới nổi như Việt Nam thường không đạt được mức hiệu quả yếu hoặc hiệu quả trung bình vì vậy cân bằng nói trên không xảy ra Và chúng ta sẽ không thể quan sát được mức lợi suất cân bằng mà chỉ có thể quan sát được mức lợi suất thực hiện sai lệch so với mức lợi suất cân bằng trong lý thuyết với điều kiện thị trường hiệu quả Khi lợi suất thực hiện lớn hơn lợi suất cân bằng thì giá tài sản tài chính được định giá cao so với giá trị hợp lý Sau một thời gian được định giá cao, tài sản sẽ có xu hướng quay trở lại giá cân bằng và xuống thấp hơn giá cân bằng Như vậy lợi suất thực hiện lại thấp hơn lợi suất cân bằng và quá trình này tiếp tục cho đến khi hiện tượng đảo chiều xuất hiện Lúc này giá sẽ có xu hướng trở lại giá cân bằng và theo đà sẽ tăng cao hơn giá cân bằng Các quá trình này sẽ lập lại theo chu kỳ tăng trưởng rồi giảm sút

Tổng quan các nghiên cứu liên quan

Việc nghiên cứu đo lường hiệu ứng đám đông đã được thực hiện khá nhiều trên thế giới Các nghiên cứu này thường kết hợp các mô hình toán tài chính và lý thuyết tài chính hành vi Đây là những nghiên cứu có tính chất thực nghiệm nhưng đồng thời cũng ủng hộ những lý thuyết mới trong tài chính hành vi Các nghiên cứu dựa trên việc giả thiết thị trường không hiệu quả và các mô hình toán tài chính không còn mang tính chuẩn tắc như đã xây dựng Trong đó có các nghiên cứu nổi lên như mô hình của Soosung Hwang và Mark Salmon (2004) [12]

Trước tiên cần điểm lại các công trình và luận điểm nghi vấn về giả thiết thị trường hiệu quả có tồn tại trong thực tiễn hay không? Theo Shiller Robert J (2003)

[11] cũng như Bikhchandani và Sharma (2001) [5] thì các công trình nghiên cứu của Summers (1986), Shiller (1981,1988) cho thấy mô hình định giá cổ phiếu cùng giả thiết thị trường tài chính hiệu quả bộc lộ nhiều điểm không phù hợp với thực tế đã diễn ra Shiller (2003) [11] cho rằng nguyên nhân là do giả thiết các nhà đầu tư đồng nhất trong kỳ vọng hợp lý về giá tương lai cũng như ngay lập tức phản ánh tất cả thông tin trên thị trường vào giá cổ phiếu theo cùng một cách không phù hợp thực tế Như vậy việc mô phỏng, phân tích các hành vi định giá cổ phiếu đang diễn ra trên thị trường thực bằng các mô hình xây dựng trong điều kiện thị trường hiệu quả sẽ dẫn đến những kết luận không thuyết phục

Lý thuyết thị trường hiệu quả cho rằng tất cả các nhà đầu tư đều có mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận Lý thuyết này cũng mô tả thị trường hiệu quả bao gồm các nhà đầu tư liên tục sử dụng những thông tin được công bố rộng rãi trên thị trường và họ ngầm hiểu các nhà đầu tư khác cũng sử dụng những thông tin theo cùng một cách Vì những lẽ đó mà đương nhiên trên thị trường các nhà đầu tư sẽ đưa ra quyết định tương tự nhau; Lúc này điều tất yếu phải diễn ra là sẽ xuất hiện đám đông các nhà đầu tư theo cùng xu hướng Nhưng các nhà nghiên cứu tài chính hành vi nghi ngờ lý giải này và cho rằng việc hành động giống nhau của các nhà đầu tư là kết quả của diễn biến tâm lý theo bầy đàn hay tâm lý đám đông trên thị trường không hiệu quả Bikhchandani và Sharma

(2001) đã định nghĩa tâm lý đám đông là một tâm lý sẽ định hướng dẫn dắt hành vi của các nhà đầu tư và kết quả họ sẽ hành động giống như nhau khi định giá cổ phiếu trên thị trường

Những lí do nào trong thực tế đã tạo ra tâm lý của các nhà đầu tư theo xu hướng bác bỏ các thông tin từ phân tích cá nhân để thiết lập kiểu hình hành động như những nhà đầu tư khác? Bikhchandani và Sharma (2001) [5] đã tổng hợp các nghiên cứu của các tác giả đi trước để đưa ra nhận định có ba nguyên nhân chính hình thành nên ba loại tâm lý đám đông

Thứ nhất, Bikhchandani và Sharma (2001) đã đưa ra quan điểm theo cách nhìn nhận của Avery và Zemsky (1998) [1] cho rằng trên thị trường người ta luôn tin một số nhà đầu tư có thể biết được thông tin về lợi suất của việc đầu tư thực tế của doanh nghiệp và những hành động của các nhà đầu tư sẽ bộc lộ thông tin mà họ có Do vậy các nhà đầu tư cá nhân sẽ theo nhau đi vào chuỗi bầy đàn khi trên thị trường có một sự bộc lộ thông tin nào đó Điều này xuất phát từ nguyên nhân trên thị trường không có đầy đủ thông tin và năng lực xử lý thông tin để ra quyết định của mỗi cá nhân là có giới hạn Trong trường hợp này sẽ xuất hiện những nhóm nhà đầu tư chủ ý tạo ra bầy đàn từ sự bất cân xứng thông tin để kiếm lợi Bên cạnh đó cũng xuất hiện những nhóm nhà đầu tư biết các thông tin có thể không xác thực nhưng vẫn đi theo để tận dụng cơ hội kiếm lợi trong ngắn hạn

Thứ hai, Bikhchandani và Sharma (2001) [5] có chung quan điểm với Devenow và Welch (1996) [8] trong việc chứng minh tâm lý các nhà đầu tư luôn cho rằng việc tuân theo các xu hướng hành động trên thị trường là lựa chọn tối ưu Điều này thường xảy ra với các nhà quản lý quỹ hay các nhà phân tích mới vào nghề khi muốn tạo dựng và giữ danh tiếng cho mình thì tốt hơn cả là nên đi theo xu thế của thị trường cho dù cá nhân có những nhận định trái ngược với nhận định chung

Thứ ba, Bikhchandani và Sharma (2001) [5] cùng với Scharfstein và Stein

(1990) [10] cũng như Maug và Naik (1996) [9] tìm ra tâm lý của các nhà quản lý danh mục đầu tư vì tỷ lệ tiền thưởng trên tỷ suất lợi nhuận của danh mục họ quản lý nên sẽ hành động theo đám đông Họ hành động theo đám đông để hy vọng kiếm được lợi nhuận vượt trội so với thị trường và cũng vì thế mà khoản tiền thưởng của họ sẽ tăng lên

Bikhchandani và Sharma (2001) [5] đã tổng kết các nghiên cứu của DeLong, Shleifer, Summers và Waldman (1990) Froot, Scharfstein và Stein (1992), Lux và Marchesi (1999) với cách tiếp cận theo Bayesian Đây là cách tiếp cận dựa trên thông tin hậu nghiệm Các tác giả này đã đi đến chứng tỏ hành vi đầu tư theo đám đông là một hành vi hoàn toàn không hợp lý kết quả sẽ đưa ra các mức giá sai lệch

Các nghiên cứu trên đã phát triển theo hướng chỉ ra thị trường với giả thiết có hiệu quả mạnh là thị trường khó có thể tồn tại trong thực tiễn Như vậy sẽ có ba lý do chính để hình thành các kiểu hình ra quyết định đầu tư theo đám đông Các nghiên cứu cũng đi đến chỉ ra hệ quả của việc đưa ra quyết định đầu tư theo đám đông sẽ dẫn đến hình thành các mức giá sai lệch trên thị trường Vấn đề tiếp theo là xây dựng các phương pháp kiểm chứng, đo lường các mức độ của tâm lý đám đông tác động lên hành vi định giá làm giá cả sai lệch Có rất nhiều phương pháp đã được xây dựng và phát triển Trong đó phải kể đến công trình của Chang, Cheng và Khorana (2000) [6] và Christie và Huang (1995) [7] đã đưa ra phương pháp để phát hiện hiện tượng tâm lý đầu tư theo đám đông khi nghiên cứu sự biến động của độ lệch các lợi suất cổ phiếu so với giá trị lợi suất trung bình hoặc lợi suất chỉ số thị trường

Mô hình của Christie và Huang (1995) [7] đã xây dựng biến sai lệch tiêu chuẩn chéo của lợi suất các cổ phiếu trên thị trường Sau đó xây dựng hai biến giả nhận giá trị

1 khi rơi vào các cực điểm dương của phân phối xác suất của lợi suất thị trường và kiểm chứng hành vi đầu tư tại khoảng thời gian rơi vào cực điểm có khác biệt với thời gian còn lại hay không Soosung Hwang và Mark Salmon(2004) [12] đã đưa ra phản biện cho thấy vào thời kỳ mà hai chỉ số Dow Jones và NASDAQ đều có độ dao động lớn thì thị trường các cổ phiếu không thể hiện sự thay đổi cảm xúc, tâm lý của đám đông thể hiện qua giá cổ phiếu Bên cạnh đó cũng quan sát được sự biến động mạnh của độ lệch lợi suất xảy ra cùng với sự tái cấu trúc trên diện rộng của các ngành Do vậy theo Hwang và Salmon (2004) [12] thì luận điểm cho rằng tâm lý đám đông chỉ xuất hiện khi có lợi suất biến động mạnh là luận điểm không thuyết phục Vì việc đặt ra các ngưỡng cực điểm của lợi suất thị trường sẽ mang tính chủ quan Bên cạnh đó theo Hwang và Salmon (2004) [12] thì mô hình này không xem xét việc lọc thông tin về sự thay đổi giá trị cơ bản của tài sản nên không đưa ra được kết luận khẳng định được tâm lý đám đông hay tự tài sản đã điều chỉnh giá trị về giá trị cơ bản Như vậy khả năng nhận biết được trạng thái thị trường hiệu quả hay không hiệu quả là rất thấp nếu như không muốn nói là không thể

Hwang và Salmon (2004) [12] đã xây dựng mô hình đo lường hiệu ứng đám đông mà cho đến nay được đánh giá là khá thích hợp và đã được khá nhiều tác giả sử dụng để đo lường trên các thị trường khác nhau 7

Các nghiên cứu ở Việt Nam về tài chính hành vi và hiệu ứng đám đông còn ít ỏi

Trong những năm gần đây có một số nghiên cứu cho thấy thị trường Việt Nam là không hiệu quả Năm 2008 tác giả Lê An Khang đã hoàn thành luận văn thạc sĩ kinh tế với đề tài “Ảnh hưởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tư trên TTCK Việt Nam” với sự hướng dẫn của tiến sĩ Nguyễn Trọng Hoài tại trường Đại học Kinh tế Tp

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

1.3.1 Mục tiêu Đề tài sẽ hướng đến việc đo lường hiệu ứng đám đông tại TTCK Việt Nam trên cơ sở mô hình của Hwang và Salmon (2004) và phát triển mô hình của Chang, Cheng và Khorana (2000), mô hình của Christie, Chang và Huang (1995) Dùng các tham số đo lường được để nhận dạng hành vi định giá và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu ứng đám đông Trên cơ sở các phân tích này sẽ đưa ra một số đề xuất chính sách về phía Nhà nước và kiến nghị Các chính sách đưa ra dựa trên quan điểm trung lập nhằm thúc đẩy sự tự điều chỉnh hành vi của các bên liên quan và hướng đến sự quản lý thị trường một cách hiệu quả

Trong nghiên cứu này đặt ra các câu hỏi như sau i) Hiệu ứng đám đông có tồn tại trên TTCK Việt Nam hay không? Có thể tiến hành đo lường được hiệu ứng đám đông trên TTCK Việt Nam theo cách nào? ii) Dùng các thông số đo lường được để hỗ trợ quá trình nhận dạng, phân tích các hành vi trên TTCK Việt Nam thì có thể phân nhóm cổ phiếu và nhận dạng các hành vi định giá cổ phiếu trên thị trường theo các nhóm như thế nào? Các nhân tố nào là cơ sở hình thành, ảnh hưởng đến hiệu ứng đám đông? iii) Từ các kết quả trên Chính phủ và UBCK có thể tác động đến tâm lý đám đông nhằm giảm những sai lệch định giá của thị trường với những chính sách cụ thể nào? iv) Những hướng nghiên cứu nào sẽ cần tiếp tục để hỗ trợ, hoàn thiện việc thực hiện chính sách đã đề nghị?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Biến nghiên cứu hay đối tượng nghiên cứu là mức độ của hiệu ứng đám đông

Biến này được lựa chọn xây dựng dựa trên cơ sở biến nguồn là hệ số rủi ro Beta của các doanh nghiệp trên cơ sở mô hình CAPM

Phạm vi nghiên cứu là mức độ của hiệu ứng đám đông trên TTCK Việt Nam với các phân tích mở rộng ngoại vi là các doanh nghiệp, nhà đầu tư hoạt động trên TTCK Việt Nam

Số liệu được sử dụng là giá cả các cổ phiếu trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (Hose) từ ngày 1/08/2000 đến ngày 19/03/2010.

Tâm lý đ ám đ ông: Tâm lý sẵn sàng ra quyết định theo cách của một nhóm lớn mà không xem xét đến tính hợp lý của quyết định đó Tâm lý này dễ nảy sinh khi có ít thông tin và thời gian để thực hiện các phân tích cá nhân

Hành vi đầ u t ư theo đ ám đ ông: Hành vi đầu tư theo đám đông là hành vi đầu tư theo cách làm của nhiều người khác mà không dựa vào các phân tích của cá nhân trên các thông tin cơ bản về doanh nghiệp hoặc dự án đầu tư

M ứ c độ c ủ a hi ệ u ứ ng đ ám đ ông: Tâm lý đám đông tác động lên hành vi định giá và gây ra sự định giá sai lệch kéo dài sẽ tạo thành hiệu ứng đám đông Mức độ của hiệu ứng đám đông bao gồm hai thuộc tính: độ lớn của tác động sai lệch giá và độ dài

8 Các khái niệm tác giả đưa ra sau khi đã nghiên cứu tham khảo lý thuy ết Tài chính hành vi và các công trình nghiên cứu về hành vi đám đông đã nêu trong mục 1.2

(hay độ trễ) của trạng thái tác động Sau đây trong bài viết sẽ dùng hai khái niệm hiệu ứng đám đông và mức độ hiệu ứng đám đông theo nghĩa tương đương nhau.

Giả thuyết nghiên cứu

Hiệu ứng đám đông trên TTCK Việt Nam đang tồn tại và tác giả cần kiểm chứng đo lường.

Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng giá cổ phiếu giao dịch trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2000-2009 và sẽ đo lường hiệu ứng đám đông theo mô hình của Hwang và Salmon (2004) để đưa ra các tham số đo lường Phát triển mô hình của Chang, Cheng và Khorana (2000) với sự tham khảo mô hình của Christie, Chang và Huang (1995) để kiểm chứng so sánh lại các kết luận

Dùng công cụ kinh tế lượng với phương pháp bộ lọc Kalman để xử lý dữ liệu, ước lượng các mô hình Xây dựng mô hình kinh tế lượng tài chính để nhận dạng hành vi định giá

Kết hợp phân tích định tính và sử dụng cơ sở lý thuyết Kinh tế học hành vi và Tài chính học hành vi.

PHƯƠNG PHÁP LUẬN

Các luận điểm của lý thuyết tài chính hành vi

Theo Thomas E Copeland và J Fred Weston (1992) [13] tồn tại một cơ chế tự giám sát trên thị trường hiệu quả thông qua việc bộc lộ thông tin khiến cho thị trường ở trạng thái cân bằng ổn định Chính sự cạnh tranh cũng là một nguyên nhân tạo ra cơ chế tự giám sát cũng như tự cân bằng dẫn đến khả năng một nhà đầu tư có thể thu được lợi nhuận vượt trội so với thị trường là rất nhỏ

Các nghiên cứu được nhắc đến trong mục 1.2 đã cho thấy những điểm không vững vàng của giả thiết thị trường hiệu quả trong thực tế Giả thiết thị trường hiệu quả có thể đúng khi xem xét thông tin về diễn biến giá trị một cổ phiếu nào đó Bởi thông tin trên thị trường về cổ phiếu này có thể cân xứng, đầy đủ và lượng thông tin là không quá tải đối với khả năng phân tích của mỗi nhà đầu tư Nhưng xét trên thị trường các cổ phiếu nói chung thì vấn đề hoàn toàn khác bởi vì ở đây còn xuất hiện thêm sự tương tác của các thông tin về các cổ phiếu mà chúng vốn dĩ không độc lập với nhau Vì vậy nếu có một nguyên do nào đó trên thị trường xuất hiện một làn sóng tâm lý đám đông dẫn dắt thị trường thì nó sẽ có thể kéo dài mà chúng ta khó có thể đảo ngược bởi các tác động có tính duy lí Để hỗ trợ cho việc nghiên cứu và áp dụng các mô hình được xây dựng với các điều kiện chuẩn tắc và lý tưởng vào thực tiễn thì các nghiên cứu theo trường phái Kinh tế học hành vi và Tài chính học hành vi đã ngày càng phát triển Tuy còn gặp phải nhiều sự bác bỏ của các nhà nghiên cứu theo trường phái chuẩn tắc nhưng các nghiên cứu này cũng đã cho thấy sự thuyết phục nhất định và ngày càng thu hút nhiều người quan tâm bởi tính thực tiễn của nó Trong bài viết này tác giả sẽ sử dụng những luận điểm, nguyên lý của lý thuyết tài chính hành vi để đưa ra các phân tích về hành vi của các nhà đầu tư trên TTCK Việt Nam và các cơ chế hình thành, thúc đẩy các hành vi này

Theo Dan Ariely (2009) [1] nghiên cứu về kinh tế học hành vi, tác giả thấy quá trình nghiên cứu về tâm lý hành vi gồm ba bước:

Thứ nhất, nhận dạng hành vi thông qua quan sát thực nghiệm

Thứ hai, tìm ra điểm trái ngược với những quan điểm lý trí và lí giải Việc lý giải dựa trên so sánh với những hành vi mang tính lý trí đáng ra phải xảy ra Từ đó chỉ ra những sai lệch gây bất lợi ở điểm nào Chỉ xét các bất lợi gây lãng phí tài nguyên thông qua giảm hiệu quả đầu ra của một quá trình

Thứ ba, đề xuất cách điều chỉnh hành vi về hướng lí trí nếu thấy sai lệch là bất lợi

Các hành động phi lý trí là mang tính hệ thống và có thể dự đoán được Các lựa chọn ban đầu dẫn dắt các cá nhân theo thói quen trong cả quá trình Nhưng lựa chọn ban đầu mang tính ngẫu nhiên và lộn xộn Như vậy có thể cung cấp xuất phát điểm cho quá trình đưa ra quyết định và cải thiện cách hoạch định chính sách 9

Phương pháp nghiên cứu theo mô hình và kiểm chứng thống kê nên xuất phát từ các lý luận vững chắc về mặt định tính Số liệu đo lường chỉ khẳng định lại hoặc phát hiện ra những gì trái ngược với dự đoán; Cũng có thể những đo lường này sẽ cho biết độ lớn của các thông số (ước lượng) để nhận biết môi trường chúng ta đang quan sát có gì khác biệt với môi trường chúng ta đã tiến hành đo lường trước đó

Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng những thành kiến cố hữu không hề thay đổi dù kinh nghiệm tăng lên và con người luôn bị giới hạn khả năng phân tích thông tin Vì vậy việc nghiên cứu để nhận ra hiện thực cách điều lý tưởng bao xa sẽ đưa ra gợi ý về phương cách điều chỉnh hành vi thông qua cung cấp sự hình dung về

9 Dựa theo Dan Ariely (2009) [1] môi trường thực và những lựa chọn sẽ mang lại kết quả như thế nào cho những người đang bị chi phối bởi thông tin

Các thí nghiệm tách biệt các nhân tố riêng lẻ và kiểm tra, phân tích để hiểu được điều gì khiến các cá nhân lựa chọn một hành vi nào đó Từ đó mở rộng ngoại suy ra nhiều bối cảnh khác của thực tế Dan Ariely (2009) [1] đưa ra phương pháp ngoại suy từ những khám phá thông qua thí nghiệm và trình bày những ý nghĩa với việc tác động chính sách công Khi đã nhận dạng được hành vi trong thực tế với những điểm không giống như trong lý thuyết duy lý thì cần đưa ra đánh giá từ góc độ trung lập, khách quan (duy lý có tính vị kỷ nhưng tâm lý thông thường có thể có tính vị tha và ngược lại)

Việc đặt những giả định không phù hợp cũng như cung cấp những động lực theo hình dung duy lý đã mất đi ý nghĩa hay nói cách khác đám đông đã không sử dụng những động lực này cho sự chọn lựa của mình Nếu hiểu được bản chất của hành vi con người trong thực tại thì có cách gì để họ làm khác đi? Câu trả lời là tạo cho đám đông một động lực khác đi so với cách hình dung về đám đông duy lý với những giả định không phù hợp thực tiễn

Theo lý thuyết tài chính hành vi 10 , các quan điểm và phương pháp nghiên cứu được đề xuất ở trên có thể áp dụng trên thị trường tài chính nếu xác định được trên thị trường tồn tại một trong ba điều kiện sau: Thứ nhất, có những cơ sở tiền đề để xuất hiện hành vi định giá không hợp lý; Thứ hai, môi trường tiềm ẩn những động lực thúc đẩy hành vi định giá không hợp lý mang tính hệ thống; Thứ ba, có sự cản trở quá trình tự đảo ngược hành vi định giá bất hợp lý mà ở đây theo Lê Ngọc Lan (2009) [3] gọi là sự “Giới hạn khả năng kinh doanh chênh lệch giá trên thị trường tài chính”

10 Dựa vào các nghiên cứu và xây dựng lý thuyết của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Kinh tế học hành vi và Tài chính học hành vi Xem Dan Ariely (2009) [1], Bikhchandani.S & Sharma.S (2001) [5], Shiller Robert J

Trong mục 1.1 sau khi tham khảo các quan điểm của các nhà nghiên cứu tài chính hành vi 11 đã nêu: Việc không xử lý được lượng thông tin quá lớn hoặc không có thông tin đầy đủ khiến một nhà đầu tư vào bất kỳ thời điểm nào cũng có thể đưa ra mức giá không hợp lý Khi các thông tin trên thị trường không đầy đủ dẫn đến nhiều nhà đầu tư đưa ra các mức giá không hợp lý có tính hệ thống vì ai cũng chọn cách hành động theo số đông trên thị trường.Vì vậy mức giá hình thành trên thị trường do cân bằng cung - cầu sẽ sai lệch so với mức giá hợp lý Sự định giá sai lệch có thể kéo dài dẫn đến giá cổ phiếu ngày càng sai khác với giá trị thực (giá hợp lý) của nó Các hành vi định giá sai lệch có tính hệ thống này thường gọi là “hành vi theo bầy đàn” hay

“hành vi theo đám đông”

Có thể thấy khi khẳng định hiệu ứng đám đông đang tồn tại trên TTCK tức là khẳng định ít nhất một trong ba điều kiện nêu trên đã xảy ra trên TTCK và khẳng định thị trường là không hiệu quả Do đó có thể vận dụng lý thuyết tài chính hành vi trong phân tích hành vi và đưa ra gợi ý chính sách điều chỉnh hành vi trên TTCK cũng như thị trường tài chính với mục tiêu hướng thị trường về khả năng tự điều tiết, tự giám sát và tự cân bằng của thị trường hiệu quả Trong trường hợp này cần đi từ hệ thống thể chế, luật pháp và các chính sách công đã thực hiện trước đó để tìm hiểu xem cơ chế nào đã thúc đẩy sự hình thành một trong ba điều kiện nói trên Trên cơ sở đó phát hiện nguyên nhân đã tạo ra cũng như các nguy cơ có thể làm trầm trọng thêm một trong ba điều kiện đã nêu.

Tóm tắt các mô hình sử dụng

Trong bài viết này sẽ sử dụng phương pháp kiểm chứng đo lường hiệu ứng đám đông theo mô hình của Hwang và Salmon (2004) [12] Sau đây là tóm tắt các nội dung của mô hình

11 Dựa vào các nghiên cứu và xây dựng lý thuyết của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Kinh tế học hành vi và Tài chính học hành vi Xem Dan Ariely (2009) [1], Bikhchandani.S & Sharma.S (2001) [5], Shiller Robert J

Quan điểm của Hwang và Salmon (2004) [12] về việc sử dụng mô hình CAPM trong phân tích hành vi đầu tư theo đám đông

Khi thị trường hiệu quả có thể đưa ra mô hình CAPM trong điều kiện cân bằng như sau

E   (2.1) Trong đó r it và r mt lần lượt là phần bù rủi ro của tài sản i và của thị trường tại thời điểm t,  imt là hệ số cho biết rủi ro hệ thống của tài sản i; E t (.) là kỳ vọng tại thời điểm t Nếu thị trường hiệu quả tức là điều kiện cân bằng xảy ra thì sẽ dùng  imt để xác định mức lợi suất yêu cầu khi định giá tài sản i

Dưới tác động của tâm lý đám đông việc định giá sẽ bị sai lệch thông qua việc làm sai lệch mối quan hệ giữa lợi suất kỳ vọng và rủi ro Rủi ro ở đây mang tính tương đối giữa các tài sản với nhau Chúng ta cũng giả sử rằng phân phối lợi suất chỉ số thị trường có tính đối xứng theo hai chiều biến động lên và xuống thì hệ số Beta trong mô hình SIM là mô hình ước lượng của CAPM sẽ phản ánh mối quan hệ lợi suất rủi ro đang diễn ra trên thị trường của tài sản Hwang và Salmon (2004) [12] mô tả lại việc hiệu ứng đám đông làm sai lệch mối quan hệ giữa lợi suất – rủi ro như sau:

Nếu các nhà đầu tư cùng bám theo sự thay đổi của danh mục thị trường và làm cho tất cả những tài sản mình nắm giữ có sự thay đổi gần đúng như vậy thì hệ số Beta của mỗi tài sản sẽ sai lệch với giá trị cân bằng của chúng Lúc đó độ phân tán chéo giữa các hệ số Beta của mỗi tài sản sẽ nhỏ hơn độ phân tán chéo giữa các hệ số Beta của mỗi tài sản khi cân bằng Nếu tất cả các lợi suất kỳ vọng của mỗi tài sản bằng với lợi suất của thị trường thì các hệ số Beta sẽ đều bằng 1 Và lúc này độ phân tán chéo giữa các hệ số Beta của mỗi tài sản sẽ bằng 0

Mô hình CAPM cho rằng  imt có giá trị không thay đổi theo thời gian nhưng Hwang và Salmon (2004) [12] đã chỉ ra nếu có một sự thay đổi rõ rệt của hệ số Beta thì đó là thông tin về sự thay đổi tâm lý của nhà đầu tư 12 Ở đây có thể đưa ra lập luận phản biện như sau: Nếu có sự thay đổi cơ bản trong cơ cấu vốn của doanh nghiệp (cơ cấu vốn nợ thay đổi hoặc lĩnh vực kinh doanh chủ yếu thay đổi) thì cũng có thể sẽ dẫn đến sự thay đổi giá trị cân bằng của hệ số Beta Nhưng những sự thay đổi này rất hiếm và khó có thể xảy ra trong khoảng thời gian ngắn Như vậy đưa ra lý giải sự thay đổi theo thời gian của hệ số Beta bao gồm cả nguyên nhân do hành vi định giá theo xu hướng đám đông tạo ra thuyết phục hơn là lý giải rằng chỉ do những thay đổi cơ bản của  imt hoặc thay đổi trong mối quan hệ cân bằng giữa E t (r it ) và E t (r mt )tạo ra

Hwang và Salmon (2004) [12] lập luận cho thấy rằng các nhà đầu tư không quan tâm đến mối quan hệ cân bằng giữa lợi suất và rủi ro mà chỉ quan tâm đến việc thay đổi danh mục đầu tư sao cho lợi suất của danh mục có thể bằng hoặc vượt trội so với lợi suất của thị trường Trong trường hợp này, họ sẽ cố gắng làm cho lợi suất của mỗi tài sản xấp xỉ theo lợi suất thị trường Như vậy có thể thấy rõ ràng tâm lý đám đông đã đóng vai trò dẫn dắt hành vi định giá trên thị trường

Khi thị trường tăng lên các nhà đầu tư thường sẽ cố gắng mua những tài sản có lợi suất thấp hơn lợi suất kỳ vọng trong quá khứ (underperforming assets) và sẽ bán những tài sản có lợi suất cao hơn lợi suất kỳ vọng trong quá khứ (overperforming assets) Theo quan điểm của tác giả luận văn, tại mỗi thời điểm sẽ có ba loại tài sản: tài sản có tỷ lệ tăng giá trị ít hơn, nhiều hơn và bằng danh mục thị trường Như vậy hành vi giao dịch đối với các loại tài sản theo phân loại trên là khác nhau và tâm lý đám đông sẽ làm một số tài sản có hệ số Beta tăng lên, một số tài sản có hệ số Beta giảm đi, một số rất ít tài sản sẽ có hệ số Beta giữ nguyên

Tại cân bằng, nếu giả sử chỉ số thị trường tăng 10% thì có thể kỳ vọng những tài sản có hệ số Beta cân bằng là 0.5 sẽ tăng giá 5% và những tài sản có hệ số Beta là 1.5 sẽ tăng giá 15% Tuy nhiên nếu đang tồn tại hành vi đầu tư theo đám đông (tâm lý đám

12 Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy hệ số Beta là thay đổi theo thời gian đông) thì các nhà đầu tư sẽ mua tài sản có hệ số Beta là 1.5 khi chúng có xu hướng được định giá thấp hơn so với mối quan hệ cân bằng được kỳ vọng trong quá khứ và vì thế giá của các tài sản này sẽ tăng Bên cạnh đó các nhà đầu tư sẽ bán tài sản có hệ số Beta là 0.5 khi chúng có xu hướng định giá cao hơn so với mối quan hệ cân bằng được kỳ vọng trong quá khứ và vì thế giá của các tài sản này sẽ giảm Khi thị trường đi xuống các hành vi tương tự cũng sẽ xảy ra Như vậy hệ số Beta thực tế của tài sản có Beta lớn hơn 1 sẽ thấp hơn mức cân bằng và hệ số Beta thực tế của tài sản có Beta nhỏ hơn 1 sẽ cao hơn mức cân bằng

Xét dạng ngược lại của hành vi đám đông đã được mô tả ở trên Khi đó các hệ số Beta lớn hơn 1 sẽ được đánh giá lớn hơn nữa đồng thời các hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ được đánh giá nhỏ hơn nữa Lúc này, lợi suất của mỗi tài sản có hệ số Beta lớn hơn 1 sẽ trở nên nhạy cảm và lợi suất của mỗi tài sản có hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ trở nên ít nhạy cảm Trong thời kỳ có tâm lý đám đông ngược có thể thấy các tài sản với hệ số Beta là 1.5 ở trên do được mua nhiều nên mức giá sẽ tăng lên nhanh và có xu hướng định giá cao hơn trong mối quan hệ cân bằng với thị trường Lúc đó hệ số Beta của tài sản sẽ tăng lên Hành vi giao dịch được thực hiện trong giai đoạn này là bán ra tài sản mà ở thời kỳ trên đã mua vào Mô tả tương tự với trường hợp tài sản có hệ số Beta 0.5

Tất cả những điều đó cho thấy hệ số Beta có xu hướng quay về giá trị cân bằng dài hạn khi các thời kỳ có tâm lý hành vi đám đông và tâm lý hành vi đám đông ngược xuất hiện kế tiếp nhau trên thị trường chứng khoán và tài chính

Với các mô tả đã nêu, tác giả của luận văn này có thể đưa ra khái niệm về hiệu ứng đám đông như mức độ làm sai lệch hệ số Beta khỏi giá trị cân bằng khi các hành vi giao dịch trên thị trường được thực hiện có tính chất đám đông Khái niệm này hoàn toàn phù hợp với khái niệm về mức độ hiệu ứng đám đông đã nêu trong mục 1.4 Vì như ở trên đây cho thấy sự định giá sai lệch tương đương với việc xác định hệ số rủi ro Beta bị sai lệch Khi thị trường không xảy ra hai trường hợp làm sai lệch hệ số Beta như đã nêu trên thì các phân cực là không rõ nét và có thể lý giải các nhà đầu tư thực hiện các giao dịch hoàn toàn dựa trên đánh giá cá nhân Và như vậy tâm lý đám đông không chi phối các giao dịch trên thị trường Các hành vi giao dịch khác nhau sẽ đưa mức giá thực hiện trên thị trường về cân bằng (hợp lý) với sự chi phối của quan hệ cung – cầu cân bằng và độc lập

Thực chất “hiệu ứng đám đông ngược” chỉ có thể tồn tại nếu hiệu ứng đám đông nói chung tồn tại Và thị trường sẽ diễn biến theo chu kỳ tức là với mỗi khoảng thời gian xuất hiện hành vi đầu tư theo đám đông theo một trong hai dạng trên thì lại có một khoảng thời gian xuất hiện hành vi đảo ngược lại Nếu thực hiện một số chính sách điều chỉnh có tính hệ thống thì hệ số Beta có thể phục hồi về giá trị cân bằng xác định theo mô hình CAPM mà không phụ thuộc vào lúc đó hệ số Beta đang ở mức không hợp lý cao hơn hoặc thấp hơn mức cân bằng

Nếu các nhà đầu tư nhận thấy các thông tin trên thị trường đang giúp cho việc dự báo thị trường dễ dàng thì họ lại rơi vào trạng thái phản ứng cực đoan Có nghĩa là xuất hiện sự lạc quan hoặc bi quan quá mức và điều này dẫn đến mối quan hệ giữa lợi suất và rủi ro rời xa mức cân bằng Trong những trường hợp này, sẽ tồn tại các nhà đầu tư tìm kiếm, giao dịch các cổ phiếu có giá cao hơn hoặc thấp hơn so với mức cân bằng thị trường (hoặc so với các cổ phiếu trong ngành) Đây là lực đẩy đưa giá các cổ phiếu này quay về mức cân bằng nhưng mức giá thị trường có được xác định ở vị trí cân bằng hay không thì còn phụ thuộc vào mức độ của hiệu ứng đám đông Như vậy điều quan trọng khi xem xét hiệu ứng đám đông là xem xét độ dài thời gian mà thị trường chuyển từ tâm lý đám đông sang tâm lý đám đông ngược lại Nếu khoảng thời gian này càng ngắn thì ý nghĩa thống kê của mức độ hiệu ứng sẽ càng giảm Vì vậy tâm lý đám đông có thể xuất hiện ở cả thị trường phát triển nhưng việc định giá sai lệch không kéo dài nên mức độ hiệu ứng đám đông không có ý nghĩa thống kê Và sự ảnh hưởng của nó tới thị trường tài chính trong trường hợp này không phải là một vấn đề nổi bật

Phương pháp đo lường mức độ hiệu ứng đám đông của Hwang và Salmon

Mô tả số liệu và phương pháp thực hiện

Trong bài viết này tác giả sẽ sử dụng dữ liệu là giá đóng cửa và giá tham chiếu theo phiên của các cổ phiếu niêm yết trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh

Nguồn số liệu được cung cấp từ công ty chứng khoán Tân Việt (TVSI)

Tác giả lấy số liệu giao dịch từ 1/08/2000 đến ngày 19/03/2010 với 213 cổ phiếu Tổng số quan sát sử dụng để ước lượng mô hình là 134390 quan sát

Quy trình thực hiện để ước lượng mô hình của Hwang và Salmon (2004) như sau

+ Tính lợi suất của cổ phiếu và chỉ số Vn-Index theo ngày với công thức

R t =ln(P t /P t-1 ) trong đó P t là giá đóng cửa ngày t, P t-1 là giá tham chiếu ngày t Tiếp theo sẽ tính độ dao động của lợi suất thị trường đại diện bởi độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất Vn-Index và tính lợi suất của Vn-Index trung bình, theo từng tháng

+ Ước lượng hệ số Beta của từng tháng cho từng cổ phiếu thông qua ước lượng mô hình SIM là dạng mô hình kinh tế lượng của mô hình CAPM

+ Tính sai lệch tiêu chuẩn chéo CSSD của hệ số Beta của các cổ phiếu trong mỗi tháng

+ Cuối cùng thực hiện ước lượng bộ lọc Kalman bằng phần mềm Eview6 đối với chuỗi CSSD vừa thu được ở trên để lọc ra tham số hiệu ứng đám đông và kiểm chứng ý nghĩa thống kê của tham số này.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả đo lường hiệu ứng đám đông

Sử dụng phần mềm SPSS với chương trình do tác giả viết (xem phụ lục 2) để lọc bộ dữ liệu gồm 134390 quan sát sau đó tự động chạy hồi qui để đưa ra 6793 hệ số Beta theo từng tháng của 213 cổ phiếu đang giao dịch trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (xem bảng 3.1, phụ lục 3) Chúng ta có 116 quan sát của biến CSSD từ tháng 8/2000 đến tháng 3/2010 (xem bảng 3.2, phụ lục 3)

Kiểm chứng được lợi suất của VN-Index là phân phối chuẩn (xem phụ lục 4) Đây là điều kiện để lọc Kalman được thực hiện Mặt khác khi lợi suất chỉ số thị trường phân phối chuẩn cũng thể hiện tính đối xứng của các chiều dao động lên xuống của giá cổ phiếu nói chung trên thị trường Điều này đảm bảo cho giả thiết đã nêu trong chương 2 về việc đánh giá rủi ro tương đối trên thị trường có tính đối xứng

Dựa trên kết quả tính hệ số Beta trung bình theo tháng (xem bảng 3.2, phụ lục 3) với 116 quan sát kiểm định được chuỗi các hệ số Beta trung bình theo tháng là chuỗi dừng (xem phụ lục 3) Điều này cho thấy thông tin về hệ số Beta trung bình theo tháng là ổn định tức là hành vi của thị trường đã có tính cố hữu từ những điều kiện cung cấp ban đầu

Dùng bộ lọc Kalman để ước lượng hệ phương trình mt t m m mt mt mt m b imt c

Giá trị có ý nghĩa thống kê của  m và của sai số tiêu chuẩn của  mt sẽ đưa đến kết luận tồn tại hiệu ứng đám đông trên thị trường Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 là

@state h1 = c(2)*h1(-1) + [var = exp(c(3))] Ước lượng bằng Eview6 thu được kết quả (xem trong phụ lục 5) cho thấy tất cả các tham số trên đều có ý nghĩa thống kê Như vậy có thể kết luận tồn tại hiệu ứng đám đông trong việc định giá cổ phiếu trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (Hose)

Tiếp theo lần lượt đưa các biến trung bình theo tháng của chỉ số thị trường, lợi suất theo tháng của trái phiếu ngắn hạn (T-bill) 3 tháng, độ dao động của chỉ số thị trường (đại diện bởi độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất chỉ số thị trường trong mỗi tháng) vào hệ phương trình để lọc hiệu ứng đám đông Thực hiện ước lượng các hệ phương trình (3.2), (3.3), (3.4) bằng bộ lọc Kalman mt t m m mt mt mt m mt m b imt c

Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 tương ứng với (3.2) là

@state h2 = c(3)*h2(-1) + [var = exp(c(4))] mt t m m mt mt bill mt m mt m b imt c

Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 tương ứng với (3.3) là

@state h3 = c(3)*h3(-1) + [var = exp(c(4))] mt t m m mt mt mt m mt m b imt c

Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 tương ứng với (3.4) là

@signal log(cssd) = c(1) +c(2)*log(lsvn_sd)+ h4

Trong đó r mt , r mt _ bill 3 ,  mt lần lượt là lợi suất trung bình theo tháng của chỉ số thị trường, lợi suất theo tháng của trái phiếu ngắn hạn (T-bill) 3 tháng, độ dao động của thị trường đại diện bởi độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất Vn-Index trong mỗi tháng Tên các biến tương ứng trong các hệ phương trình nhập vào để phần mềm Eview6 ước lượng là lsvntb, t_bill3, lsvn_sd Các kết quả ước lượng các mô hình trên có thể xem trong phụ lục 5

Trong các mô hình trên ta thấy hệ số của biến lợi suất chỉ số thị trường và lợi suất tín phiếu 3 tháng không có ý nghĩa thống kê Mô hình ước lượng của hệ phương trình 3.4 cho thấy hệ số của độ dao động thị trường  mt có ý nghĩa thống kê và các tham số  m ,  m 2  (của sai số tiêu chuẩn của  mt hay là độ bấp bênh của quá trình ngẫu nhiên H mt ) cũng khác 0 một cách có ý nghĩa Như vậy có thể khẳng định tồn tại tâm lý đám đông trên thị trường vì mô hình đã lọc các tác động có thể giải thích được cho sự biến động của biến CSSD mà các tham số trên vẫn có ý nghĩa Độ dao động (volatility, độ bấp bênh) của thị trường  mt (đo bằng độ biến động của lợi suất thị trường trong tháng) được hiểu như một biến đại diện cho sự thay đổi của tất cả các yếu tố trên thị trường xung quanh thời điểm t Hệ số của biến độ dao động có ý nghĩa thống kê trong mô hình ước lượng của hệ phương trình 3.4 cho thấy thị trường hình thành tâm lý đám đông theo sự thay đổi này Điều này chứng tỏ có một cơ chế hình thành tâm lý đám đông đang tồn tại trên thị trường ngoài cơ chế hình thành theo yếu tố vĩ mô căn bản của thị trường Ta sẽ sử dụng ước lượng tham số mức độ hiệu ứng đám đông h4 từ việc ước lượng hệ phương trình 3.4 cho các phân tích

Mô hình 4 còn cho biết sự biến động của hệ số Beta phụ thuộc ngược chiều với độ dao động của thị trường Mặt khác vì hệ số Beta cho biết độ rủi ro của mỗi tài sản nên từ kết quả ước lượng mô hình 4 cho thấy thị trường càng bấp bênh thì sự sai biệt về mức độ rủi ro tương đối giữa giữa các tài sản giảm đi Ngược lại, khi thị trường ít biến động hơn thì sự sai biệt về mức độ rủi ro tương đối giữa các tài sản tăng lên Đây chính là một biểu hiện của hành vi giao dịch theo đám đông

Hệ số tương quan giữa trị tuyệt đối mức độ hiệu ứng đám đông h4 và độ dao động của thị trường  mt cho thấy mối liên hệ tương quan dương có ý nghĩa khá chặt giữa hai yếu tố này (hệ số tương quan là 0.62) Như vậy khi độ biến động của thị trường tăng thì nhà đầu tư không tin vào những phân tích, đánh giá cá nhân mà càng gia tăng xu hướng hành động theo đám đông Điều này sẽ làm tăng hiệu ứng đám đông

Theo nhận xét đầu chương hệ số Beta trung bình theo tháng ổn định và hành vi của thị trường đã có tính cố hữu từ những điều kiện cung cấp ban đầu Có thể thấy hệ số Beta trung bình theo tháng nhỏ hơn 1 và có trung bình của chúng là 0.7949 trong khi theo lý thuyết tại điểm cân bằng thì trung bình các hệ số Beta phải bằng 1 Điều gì đang diễn ra ở đây? Tác giả hoàn toàn có thể chứng minh bằng phương pháp toán học để đưa ra mô tả như sau: Thị trường đã được cung cấp một định kiến ban đầu để đánh giá thấp mức độ rủi ro của các tài sản; Sau đó trong từng thời điểm do hiệu ứng đám đông các độ rủi ro thông các hệ số Beta lại bị làm sai lệch đi hơn nữa Có thể đưa ra bằng chứng hoàn toàn thuyết phục khi trong mô hình 3.4 khẳng định hệ số của độ dao động thị trường có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm Mặt khác hệ số tương quan giữa giá trị Beta trung bình theo tháng và độ dao động  mt mang dấu dương (0.2587) Có nghĩa khi thị trường có độ bấp bênh cao thì các hệ số Beta thực tế thu hẹp khoảng cách lại và hệ số Beta trung bình có xu hướng tăng dần lên Sau đó nếu độ bấp bênh của thị trường giảm xuống thì hệ số Beta trung bình lại giảm đi và có xu hướng hội tụ về mức nhỏ hơn 1 Ở đây thể hiện tính cố hữu “nhỏ hơn 1” của hệ số Beta trung bình hay là thị trường vốn dĩ đã mang trong lòng nó một quan điểm đánh giá thấp rủi ro của các tài sản Như vậy có thể nhận dạng quá trình làm sai lệch hệ số Beta có hai tác động: tác động thứ nhất là tác động cố hữu có nghĩa khi thị trường vừa ra đời nó đã được cung cấp một định kiến để quan niệm độ rủi ro thấp hơn so với mức hợp lý; tác động làm sai lệch thứ hai do tâm lý đám đông tại từng thời điểm được đo lường thông qua tham số h4 Thiết nghĩ không cần phải trình bày những chứng minh toán học ở đây vì bản thân những lập luận trên đã hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế học hành vi trong đó có nêu vấn đề định kiến ban đầu dẫn dắt hành vi và biến nó thành thuộc tính cố hữu khó thay đổi của quá trình định giá

Trên cơ sở các mô hình vừa ước lượng có thể đưa ra ước lượng của tham số đo mức độ hiệu ứng đám đông h4 trong bảng phụ lục 4 Trong bảng phụ lục 4 chúng ta cũng kiểm định được h4 là chuỗi dừng thỏa mãn giả thiết về mức độ hiệu ứng đám đông

Hình 3.1 Mức độ của hiệu ứng đám đông theo tháng

Hình 3.2 Lợi suất chỉ số thị trường

Dùng đồ thị của lợi suất chỉ số thị trường để đối chiếu các thời kỳ thị trường đi lên hoặc đi xuống với mức độ hiệu ứng đám đông Giá trị ước lượng và đồ thị của tham số h4 cho thấy tồn tại các thời kỳ hiệu ứng dương và hiệu ứng âm kéo dài Thị trường phát triển theo đúng qui luật đã dự kiến cứ một thời kỳ xuất hiện hiệu ứng đám đông dương lại đến một thời kỳ hiệu ứng ngược Độ dài trung bình của mỗi thời kỳ khá dài trung bình khoảng 4 tháng Trên đồ thị có xuất hiện những khoảng thời gian ngắn với mức độ hiệu ứng đám đông nhỏ theo sau những thời kỳ mà hiệu ứng đám đông giữ một dạng âm hoặc dương kéo dài Đây chính là giai đoạn giá cả trên thị trường tương đối hợp lý Các giai đoạn này xuất hiện rất ít cho thấy trên TTCK Việt Nam thông tin sát thực khó phản ánh đầy đủ vào giá cổ phiếu

Giai đoạn khởi đầu trong năm 2000 đến 2002 xuất hiệu ứng đám đông âm với độ lớn khá mạnh Nhưng đây lại là thời kỳ thị trường xoay trở nhanh hơn khi chuyển qua các thời kì hiệu ứng đám đông ngược nhau Điều này cũng dễ lý giải vì giai đoạn này số lượng cổ phiếu niêm yết là ít nên lượng thông tin mà các nhà đầu tư cần xử lý cũng không quá tải Vì vậy giá cả được điều chỉnh nhanh Trong các giai đoạn sau thì hiệu ứng đám đông kéo dài vào cuối năm 2006 đến đầu năm 2008, điều này phù hợp với thực tế đã diễn ra Giai đoạn 2006 đến nay chủ yếu là hiệu ứng đám đông âm Đầu năm 2010 hiện nay chúng ta đang năm trong giai đoạn đám đông ngược Nghĩa là các tài sản chủ động (hệ số Beta lớn hơn 1) có sự định giá cao hơn mức giá hợp lý (cân bằng) Tài sản thụ động (hệ số Beta nhỏ hơn 1) nếu trước đó đang được định giá cao thì mức độ chậm lại và quay về mức giá thấp hơn mức giá cân bằng

Giai đoạn từ tháng 10/2006 đến tháng 2/2008 thể hiện khá rõ rệt - các tài sản của các công ty có mức lợi nhuận cao bị định giá cao hơn mức hợp lý kéo dài với mức độ thổi phồng giá khá mạnh Thời kỳ tiếp theo trong năm 2008 xuất hiện hiệu ứng đám đông dương kéo dài nhưng mức độ khá nhỏ - cho thấy tương ứng với thị trường sụt giảm liên tục trong thời gian dài nhưng khối lượng giao dịch nhỏ vì vậy mà mức độ làm biến đổi giá khỏi giá trị cân bằng là nhỏ Hiệu ứng đám đông dương cho thấy các cổ phiếu chủ động (hệ số Beta lớn hơn 1) bị định giá thấp hơn mức cân bằng và thể hiện là các cổ phiếu trước đó tăng giá rất mạnh thì đi vào thời kỳ sụt giảm ngoài mức tưởng tượng Các cổ phiếu thụ động ít được giao dịch

Kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu ứng đám đông

Từ các mô hình đã ước lượng ở trên chúng ta thấy các nhân tố vĩ mô trong ngắn hạn không quyết định tâm lý đám đông trên TTCK Việt Nam Điều này thể hiện ở chỗ hệ số các biến lợi suất chỉ số thị trường và lợi suất tín phiếu 3 tháng của Chính phủ không có ý nghĩa trong mô hình và dường như tâm lý đám đông hình thành trên thị trường với các tiền đề, định kiến đã có sẵn từ ban đầu Sự xuất hiện hiệu ứng đám đông khá mạnh và kéo dài được kiểm chứng trong các mô hình chương 3 cũng là một bằng chứng cho thấy thị trường không hiệu quả Như vậy thị trường không có một cơ chế tự giám sát liên tục và ở trạng thái ổn định Chúng ta cần tìm hiểu xem các chính sách vĩ mô nào đã làm giảm cơ chế tự giám sát này Vì mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu là đưa ra những gợi ý chính sách để nâng cao mức hiệu quả của thị trường hoặc ít ra cũng không làm trầm trọng thêm việc định giá sai lệch và sự kém hiệu quả của thị trường

Với khung lý thuyết tài chính hành vi đã trình bày trong chương 2 mục 2.1 sau đây sẽ tìm hiểu xem các chính sách nào có thể là nguyên nhân và các nguy cơ có thể làm xuất hiện một trong ba điều kiện: Thứ nhất, có những cơ sở tiền đề để xuất hiện hành vi định giá không hợp lý; Thứ hai, môi trường tiềm ẩn những động lực thúc đẩy hành vi định giá không hợp lý mang tính hệ thống; Thứ ba, có sự cản trở quá trình tự đảo ngược hành vi định giá bất hợp lý mà theo Lê Ngọc Lan (2009) [3] gọi là sự “Giới hạn khả năng kinh doanh chênh lệch giá trên thị trường tài chính”

Xem xét lại các giai đoạn phát triển của TTCK đi cùng với chính sách cổ phần hóa các doanh nghiệp Nhà nước như đã thực hiện phân tích trong mục 1.1 nhận thấy các điểm sau

Thứ nhất, hầu hết các doanh nghiệp cổ phần hóa đều có một phần lớn vốn Nhà nước và rất nhiều trong số đó đang trải qua một thời kỳ khó khăn thua lỗ cho đến trước khi cổ phần hóa Các doanh nghiệp này đã phải làm một số “động tác” trên báo cáo tài chính để việc cổ phần hóa diễn ra thành công Trong tình trạng vốn Nhà nước trong các doanh nghiệp chiếm tỉ trọng lớn trong tổng số vốn đầu tư trên danh nghĩa thì việc sai lệch thông tin đến với các nhà đầu tư là tất yếu Kịch bản diễn ra thường là rủi ro sẽ bị đánh giá thấp hơn so với thực tế dẫn đến tài sản sẽ được đánh giá cao hơn mức tiềm năng Điều này sẽ tạo ra một hiệu ứng đầu tư sai lệch Kết quả xuất hiện các bong bong đầu tư vào bất động sản và cơ cấu đầu tư của nền kinh tế bị sai lệch Điều này đã được nhiều nghiên cứu khác đề cập đến

Thứ hai, ở Việt Nam xuất hiện các mô hình công ty tập đoàn với việc sử dụng vốn Nhà nước cũng trong tình trạng không minh bạch trong báo cáo tài chính (điều này cũng do một phần hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam) Các tập đoàn sử dụng vốn đầu tư chéo cũng dẫn đến hiện tượng đầu tư sai lệch không hiệu quả Các tập đoàn ra đời dựa trên sự che chở của Nhà nước nên nguy cơ phá sản sẽ rất ít xảy ra Một số doanh nghiệp tập đoàn còn được hưởng sự ưu đãi từ việc Nhà nước liên tục rót vốn hỗ trợ khi làm ăn không hiệu quả (như trường hợp VinaShin) Điều này gây ra một tâm lý thị trường sẵn sàng đầu tư vào cổ phiếu các doanh nghiệp này mặc dù biết rằng giá đang giao dịch không phản ánh giá trị công ty Đây là trường hợp tâm lý bầy đàn tự nguyện để kiếm lợi rồi tìm thời điểm thoát khỏi thị trường khi đã đẩy giá lên quá cao Động cơ đưa ra thông tin không minh bạch và sai lệch của các nhà quản trị tài chính doanh nghiệp là quá rõ ràng Và động cơ này đã có điều kiện để phát triển khi Chính phủ thúc đẩy cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước với sự kiểm soát việc đưa thông tin ra thị trường của các doanh nghiệp không chặt chẽ Bất cân xứng thông tin đã xảy ra trên thị trường cũng là điều tất yếu Bất cân xứng thông tin đã dẫn các nhà đầu tư đến các nhận định đánh giá sai lầm ngay từ lúc mới tham gia thị trường hoặc mới tiếp cận thông tin về một mã cổ phiếu nào đó

Như vậy môi trường thể chế chính sách của nền kinh tế, đã tạo điều kiện cho khuynh hướng bầy đàn phát triển đồng thời cũng tạo ra những tiền đề cho hành vi định giá sai lệch, không hợp lý xuất hiện và tồn tại trên thị trường Có thể lý giải cho phát hiện trong mục 3.1 về việc đánh giá rủi ro tài sản thấp hơn mức hợp lý là một định kiến cố hữu có ngay từ lúc TTCK ra đời chính là do trước đó nền kinh tế của chúng ta đã tiềm tàng một cơ cấu đầu tư sai lệch Một sự đầu tư sai lệch ban đầu của Nhà nước sẽ làm xuất hiện khuynh hướng bầy đàn Sau đó tính bầy đàn sẽ tiếp tục làm gia tăng sự đầu tư sai lệch này Tất cả những điều này hình thành một cách nhận thức đánh giá rủi ro thấp hơn so với bản chất của tài sản được đầu tư Đây là một khuynh hướng mang tính xã hội và có quá trình hình thành Điều này phần nào lý giải được tại sao các hệ số Beta được ước lượng của các ngành tại Việt Nam lại nhỏ hơn so với một số thị trường phát triển Cụ thể như ngành điện, năng lượng, viễn thông (tham khảo bảng hệ số Beta trong bảng 3.1, phụ lục 3)

Xem xét về mặt quản lý thị trường chúng ta chú ý đến chính sách đặt biên độ giao dịch và cấm giao dịch bán khống Trước hết dựa vào nguồn thông tin do công ty chứng khoán Tân Việt (TVSI) cung cấp 13 có thể xem lại quá trình thay đổi biên độ giao dịch trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (Hose) như sau

Lần 1: Ngày 28/7/2000 là lần thay đổi biên độ đầu tiên từ ±5% xuống ±2%

Lần 2: Ngày 13/6/2001 điều chỉnh tăng biên độ từ ±2% lên ±7%

Lần 3: Ngày 15/10/2001 điều chỉnh giảm biên độ từ ±7% xuống ±2%

Lần 4: Ngày 1/8/2002 điều chỉnh tăng biên độ từ ±2% lên ±3%

Lần 5: Ngày 23/12/2002 điều chỉnh tăng biên độ từ ±3% lên±5%

Lần 6:Ngày 27/3/2008 điều chỉnh giảm biên độ từ ±5% xuống±1%

Lần 7: Ngày 7/4/2008 điều chỉnh tăng biên độ từ ±1% lên ±2%

Lần 8:Ngày 16/6/2008 điều chỉnh tăng biên độ từ ±2% lên ±3%

Lần 9:Ngày 18/8/2008 điều chỉnh tăng biên độ từ ±3% lên ±5%

So sánh với bảng tính mức độ hiệu ứng đám đông trong phụ lục 4 ta nhận thấy các chính sách về biên độ không có tác dụng làm giảm hiệu ứng đám đông vì sau khi thực hiện thực hiện chính sách trong phần lớn các trường hợp thị trường quay trở lại thói quen đã hình thành Điều này thể hiện ở mức độ hiệu ứng đám đông dường như độc lập với các chính sách biên độ Trong một số trường hợp việc thu hẹp biên độ còn đi kèm với sự gia tăng hiệu ứng đám đông Trên khía cạnh định tính chúng ta có thể đưa ra luận điểm: chính sách biên độ đã góp phần hình thành thói quen đầu tư theo đám đông Trong điều kiện một môi trường thông tin không minh bạch việc phân tích thông tin sẽ rất khó khăn, điều này dẫn đến xu hướng làm theo người khác Việc đặt biên độ đã tạo ra một môi trường nuôi dưỡng tâm lý đám đông ở chỗ nếu không có thông tin trong thời kỳ tăng trưởng người ta có xu hướng đặt giá kịch trần, trong thời kỳ suy

13 Có tham khảo so sánh với nguồn http://www.infotv.vn/chung-khoan/phan-tich-binh-luan/5756-nhin-lai- nhung-lan-thay-doi-bien-do giảm người ta có xu hướng đặt giá kịch sàn Hành vi đầu tư này có tính an toàn rất cao vì đã được nâng đỡ biên độ Nếu giá giảm liên tục trong nhiều ngày hoặc tăng liên tục trong nhiều ngày thì chính sách biên độ để ngăn đà suy giảm hoặc tăng trưởng quá nóng là vô hiệu Vì vậy việc đặt biên độ giao dịch quá hẹp cũng chính là nguyên nhân thúc đẩy hành vi định giá sai lệch không hợp lý kéo dài

Chính sách cấm giao dịch bán khống đã dẫn đến đánh mất khả năng tự điều chỉnh và làm gia tăng khối lượng đầu cơ của thị trường Bán khống thường xảy ra khi thị trường đang đi lên với các mã cổ phiếu tăng giá Khi cấm giao dịch bán khống thì phần của khối lượng đầu cơ này không nằm trong mong muốn của nhà đầu tư Vì các nhà đầu tư không được thực hiện giao dịch bán khống nên xu hướng thị trường gia tăng kéo dài Điều này lý giải vì sao các quá trình tham số hiệu ứng đám đông âm hoặc dương kéo dài Chính sách cấm giao dịch bán khống là một trong những nguyên nhân khiến TTCK Việt Nam khó xoay trở nhanh chóng dẫn đến hiệu ứng đám đông dai dẳng

Trên đây đã đưa ra các phân tích để tìm ra các nhân tố hình thành và phát triển tâm lý đám đông trên TTCK Việt Nam.

Mô tả quá trình định giá không hợp lý đã diễn ra

Khi có hiệu ứng đám đông dương theo mô hình của Hwang và Salmon (2004) những tài sản năng động với hệ số Beta lớn hơn 1 sẽ có xu hướng nhỏ hơn hệ số Beta cân bằng của nó Tài sản thụ động có hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ có xu hướng lớn hơn hệ số Beta cân bằng Có thể hình dung như sau: Với các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn 1 nếu nó đang tăng giá thì mức tăng giá chậm lại hội tụ về mức cân bằng rồi có thể sụt giảm khi hiệu ứng đám đông âm xuất hiện vào thời kỳ thị trường sụt giảm, nếu nó đang giảm giá thì mức giảm giá cũng chậm lại chờ đến khi đảo chiều hiệu ứng đám đông nó sẽ tăng vượt qua mức cân bằng và đi lên vào thời kỳ thị trường tăng trưởng; Với các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1 nếu đang tăng giá thì mức độ tăng còn mạnh hơn tiếp tục trong một thời gian, nếu giá đang giảm thì mức độ giảm sẽ mạnh hơn tiếp tục trong một thời gian Các cổ phiếu có hệ số Beta bằng 1 sẽ có xu hướng ổn định xung quanh giá hợp lý

Khi thị trường tăng lên, các nhà đầu tư sẽ thường cố gắng mua những tài sản có tỷ lệ tăng giá trị ít hơn tỷ lệ tăng giá trị kỳ vọng trong quá khứ Đó chính là các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn 1 Và sẽ bán những tài sản có tỷ lệ tăng giá trị nhiều hơn tỷ lệ tăng giá kỳ vọng trong quá khứ Đó chính là các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1

Khi thị trường đi xuống người ta sẽ chủ yếu giao dịch các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1 đang giảm giá từ trước đó và ít giao dịch các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn 1

Quan sát giá các mã cổ phiếu trên TTCK Việt Nam và so sánh với bảng hệ số Beta ước lượng ta nhận thấy vào thời kỳ có hiệu ứng đám đông dương các tài sản thụ động được giao dịch nhiều hơn Nhưng tại các thời kỳ này hiệu ứng đám đông lại nhỏ nên mức độ biến động giá không nhiều Đây là thời kỳ êm ả của thị trường như đã phân tích ở trên

Với thời kỳ hiệu ứng đám đông âm

Khi có hiệu ứng đám đông âm theo mô hình của Hwang và Salmon (2004) những tài sản năng động với hệ số Beta lớn hơn 1 sẽ có xu hướng lớn hơn hệ số Beta cân bằng của nó Tài sản thụ động có hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ có xu hướng nhỏ hơn hệ số Beta cân bằng

Với các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn 1 nếu đang tăng giá thì mức độ tăng còn mạnh hơn tiếp tục trong một thời gian, nếu giá đang giảm thì mức độ giảm sẽ mạnh hơn tiếp tục trong một thời gian Với các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1 nếu nó đang tăng giá thì mức tăng giá chậm lại hội tụ về mức cân bằng rồi có thể sụt giảm khi hiệu ứng đám đông dương xuất hiện vào thời kỳ thị trường sụt giảm, nếu nó đang giảm giá thì mức giảm giá cũng chậm lại chờ đến khi đảo chiều hiệu ứng đám đông nó sẽ tăng vượt qua mức cân bằng và đi lên vào thời kỳ thị trường tăng trưởng Các hành vi mua bán diễn ra trong thời kỳ hiệu ứng đám đông âm sẽ ngược lại với thời kỳ hiệu ứng đám đông dương ở trên Người ta sẽ bán ra những cổ phiếu mà thời kỳ trước đã mua vào

Tương tự phân tích trên chúng ta cũng quan sát được vào thời kỳ thị trường nóng lên giai đoạn 2007- đầu 2008 các cổ phiếu chủ động có Beta lớn hơn 1 được giao dịch nhiều và được đánh giá cao hơn mức giá hợp lý Trong các thời kỳ hiệu ứng đám đông mang dấu âm mức độ hiệu ứng bầy đàn mạnh vì khoảng thời gian để đảo chiều hiệu ứng đám đông là dài (xem đồ thị h4) Đây chính là những thời kỳ phát triển nóng hoặc sụt giảm nghiêm trọng của thị trường.

Nhận dạng hành vi định giá và kiểm chứng lại sự tồn tại hiệu ứng đám đông– cải tiến mô hình của Chang, Cheng và Khorana (2000)

đám đông– cải tiến mô hình của Chang, Cheng và Khorana (2000)

Dùng bảng 6789 hệ số Beta ước lượng của 213 mã cổ phiếu để thực hiện kiểm định chia thành ba nhóm: nhóm 1 là nhóm các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1, nhóm

2 là nhóm các cổ phiếu có hệ số Beta bằng 1, nhóm 3 là nhóm các cổ phiếu có Beta lớn hơn 1 Danh sách các cổ phiếu đã chia theo nhóm nằm ở bảng 3.1 của phụ lục 3 Sau đây sẽ phân tích, mô tả mức độ hiệu ứng đám đông và hành vi định giá trên ba nhóm cổ phiếu này

Xây dựng biến CSSDLS là biến đo mức độ biến động trung bình của lợi suất của từng nhóm theo ngày, biến CSSDLS1_CC là biến đo mức độ biến động trung bình của lợi suất các cổ phiếu của từng nhóm có giá biến động cùng chiều với chỉ số thị trường so với lợi suất chỉ số thị trường theo ngày Biến LSVNBS là trị tuyệt đối của lợi suất chỉ số thị trường theo ngày Biến này thể hiện mức độ thay đổi giá cả chung của thị trường, giá trị của nó càng lớn thì càng thể hiện thị trường đang đi về cực điểm bùng nổ hoặc suy sụp Biến LSVN là biến lợi suất của chỉ số thị trường theo ngày Biến BIENDO là mức độ giới hạn biên độ giao dịch của UBCK đặt ra theo ngày Biến UD là biến nhận giá trị bằng 1 trong ngày thị trường tăng điểm chỉ số và bằng 0 trong ngày thị trường giảm điểm Biến CD nhận giá trị bằng 1 khi trị tuyệt đối của lợi suất chỉ số thị trường đi về cực điểm lớn hơn 85% biên độ và bằng 0 trong các trường hợp còn lại

Biến GD nhận giá trị bằng 1 sau ngày có cổ phiếu có giá trị Beta lớn hơn 1 xuất hiện Đó là ngày 13/12/2005 Biến GD nhận giá trị 0 trong những ngày còn lại

Nhóm 1 có 2237 quan sát ứng với các ngày giao dịch từ 31/7/2000 đến 12/3/2010 Nhóm 2 có 2018 quan sát ứng với các ngày giao dịch từ 21/12/2001 đến 12/3/2010 Nhóm 3 có 1056 quan sát ứng với các ngày giao dịch từ 13/12/2005 đến 12/3/2010 Như vậy có thể theo phương pháp đánh giá tác động có thể dùng nhóm 1 là nhóm đối chứng

Thống kê cho thấy nhóm 1 trung bình có 69% số cổ phiếu biến động giá cùng chiều với chỉ số thị trường; Nhóm 2 trung bình có 72% số cổ phiếu biến động giá cùng chiều với chỉ số thị trường; Nhóm 3 trung bình có 71% số cổ phiếu biến động giá cùng chiều với chỉ số thị trường; Vào ngày thị trường đi về cực điểm cho thấy nhóm 1 trung bình có 97.3405% số cổ phiếu biến động giá cùng chiều với chỉ số thị trường; Nhóm 2 trung bình có 95.4872% số cổ phiếu biến động giá cùng chiều với chỉ số thị trường;

Nhóm 3 trung bình có 98.8571% số cổ phiếu biến động giá cùng chiều với chỉ số thị trường; Hệ số Beta trung bình của nhóm 1 bằng 0.72 với 95 cổ phiếu Hệ số Beta trung bình của nhóm 2 bằng 0.91 với 89 cổ phiếu Hệ số Beta trung bình của nhóm 3 bằng 1.15 với 29 cổ phiếu

Các mô hình ước lượng tác động dưới đây xây dựng theo phương pháp mô hình đánh giá tác động Các mô hình này là đề xuất của tác giả có tham khảo một số ý tưởng của Chang, Cheng và Khorana (2000) [6], mô hình của Christie và Huang (1995) [7]

Mô hình kiểm chứng lại sự tồn tại của hiệu ứng đám đông trên các nhóm

Các mô hình của các tác giả nêu trên đều hướng đến việc lý giải vì sao lợi suất của các cổ phiếu riêng lẻ có thể dao động tập trung xung quanh lợi suất thị trường trong toàn bộ giai đoạn thị trường gặp sự cố (thị trường căng thẳng) Ở đây ý tưởng chính cho rằng các nhà đầu tư không tin vào những phân tích của mình mà có xu hướng quan sát và đi theo diễn biến thị trường cùng các nhà đầu tư khác Vì vậy trong giai đoạn thị trường có biến động mạnh đồng thời giá cổ phiếu cũng biến động mạnh thì hành vi đám đông thể hiện khá rõ Lúc này mức chênh lệch lợi suất giữa các cổ phiếu có thể có xu hướng giảm dần khi các nhà đầu đi theo đám đông trên thị trường

Kết quả ước lượng mô hình kiểm chứng hiệu ứng đám đông trên từng nhóm có thể xem trong phụ lục 6 Các mô hình cho các nhóm tương tự nhau chỉ sai khác sự điều chỉnh biến AR(p)

CSSDLS = C(1)*LSVNBS(-1) + C(2)*LSVNBS(-2) + C(3)*LSVNBS + C(4)*LSVN^2 + C(5)*(LSVN^2)*UD + C(6)*(LSVN^2)*CD + C(7)*BIENDO + C(8)*BIENDO*UD + C(9)*CSSDLS1_CC + C(10) + [AR(1) = C(11), AR(2) = C(12), AR(3) = C(13), AR(4) = C(14), AR(5) = C(15), AR(6) = C(16), AR(21) = C(17)]

Trong các mô hình trên đưa biến CSSDLS1_CC làm biến kiểm soát lọc các tác động nội tại Biến LSVN^2 là bình phương của LSVN, hệ số của biến này được kỳ vọng mang dấu âm trong khi hệ số của biến LSVNBS được kỳ vọng mang dấu dương Điều này thể hiện khi thị trường biến động mạnh thì lợi suất các cổ phiếu có xu hướng gần sát nhau nên mức độ biến động lợi suất giảm Như vậy có nghĩa thị trường tồn tại hiệu ứng đám đông Các biến độc lập trong mô hình đã được kiểm tra có mức độ tương quan rất nhỏ Kết quả ước lượng trên cho thấy tồn tại hiệu ứng đám đông một cách có ý nghĩa trên cả ba nhóm Mức độ của tâm lý đám đông mạnh hơn vào thời kỳ thị trường đang đi lên và trong ba nhóm thì mức độ tâm lý đám đông ở nhóm 1 và 2 mạnh hơn nhóm 3 Mức độ hiệu ứng đám đông trên cổ phiếu nhóm 1, 2 kéo dài hơn nhóm 3 vì các biến trễ của lợi suất có ý nghĩa thống kê Biên độ thị trường giảm đi thì mức độ hiệu ứng đám đông tăng lên thể hiện qua hệ số của biến này dương

Mô hình phân tích hành vi định giá

Tác giả đề xuất mô hình này với biến phụ thuộc là CSSDLS1_CC Biến này cho biết sự sai lệch trung bình của các phần bù rủi ro của các cổ phiếu cùng biến động theo thị trường so với phần bù rủi ro chung của thị trường Chọn biến kiểm soát để lọc các tác động nội tại là biến CSSDLS Các kết quả ước lượng có thể xem trong phụ lục 6

Các mô hình cho các nhóm tương tự nhau chỉ sai khác sự điều chỉnh biến AR(p)

CSSDLS1_CC = C(1)*LSVNBS + C(2)*LSVNBS*CD + C(3)*LSVNBS*UD + C(4)*BIENDO + C(5)*BIENDO*UD + C(6)*BIENDO*CD + C(7)*CSSDLS + C(8) + [AR(1) = C(9), AR(2) = C(10), AR(4) = C(11)]

Nhóm 1 Ước lượng mô hình cho giai đoạn biến động mạnh của thị trường Kết quả cho thấy giai đoạn thị trường nóng các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1 có mức độ định giá sai lệch rất cao Hệ số Beta trung bình của nhóm là 0.72 mà mô hình cho thấy phần bù rủi ro thị trường tăng lên 1% thì phần bù rủi ro của cổ phiếu nhóm 1 tăng 1.1% tức là gấp 1.5 phần bù rủi ro hợp lý. Ước lượng mô hình cho giai đoạn sau 2006 và ước lượng mô hình cho giai đoạn trước 2006 trong thời kỳ bình thường Kiểm định cho thấy tổng hai hệ số của hai biến LSVNBS và LSVNBS*UD bằng 0 trong mô hình giai đoạn sau 2006 (xem phụ lục 6) Điều này chứng tỏ trước 2006 phần bù rủi ro của cổ phiếu nhóm 1 là ổn định vào thời kỳ thị trường đi lên Trong thời kỳ thị trường đi xuống cổ phiếu có xu hướng được định giá cao hơn trước đó Điều này phù hợp với phân tích trong mục 3.3 ứng với thời kỳ hiệu ứng đám đông dương chủ yếu diễn ra trước 2006 Các thời kỳ hiệu ứng đám đông âm không kéo dài.

Từ kết quả ước lượng mô hình thấy giai đoạn thị trường biến động mạnh không phân biệt với giai đoạn bình thường nên ta ước lượng mô hình trong giai đoạn bình thường (xem phụ lục 6)

Từ kết quả ước lượng mô hình thấy giai đoạn thị trường biến động mạnh không phân biệt với giai đoạn bình thường nên ta ước lượng mô hình trong giai đoạn bình thường (xem phụ lục 6)

Các kiểm định phụ, các kiểm định về khuyết tật của mô hình trình bày trong phụ lục 6.

K ế t lu ậ n trên các mô hình c ủ a 3 nhóm

ĐỀ XUẤT CHÍNH SÁCH VÀ KIẾN NGHỊ

Đề xuất chính sách về phía nhà nước

4.1.1 Thực hiện trên thị trường giao dịch thứ cấp

Những ảnh hưởng của tâm lý đám đông tới TTCK là rõ ràng Tâm lý đám đông có thể sẽ đẩy thị trường đi chệch khỏi hướng phát triển đúng đắn, dẫn đến mức phát triển quá nóng hoặc cũng có thể là sự sụp đổ Sự tồn tại của tâm lý đám đông là khách quan, nhưng bằng một số biện pháp mà cơ quan quản lý có thể hạn chế tác động tiêu cực của hiệu ứng đám đông tới thị trường

Với các phân tích trong mục 3.2 và 3.3 chúng ta thấy có thể xem xét thay đổi chính sách biên độ và chính sách cấm bán khống để cung cấp một động cơ tự điều chỉnh cho thị trường Trong mục 3.4 cho thấy thời kỳ thị trường biến động mạnh thì việc giảm biên độ sẽ làm gia tăng hành vi định giá sai lệch trên cổ phiếu nhóm 1 và chính sách biên độ không có tác dụng làm giảm mức độ hiệu ứng đám đông trong những trường hợp còn lại

Khi giao dịch không có biên độ hoặc với biên độ rộng nhà đầu tư sẽ phải cẩn trọng hơn trong các quyết định giao dịch Theo lý thuyết tài chính hành vi việc đưa ra biên độ dường như đã cho thị trường một định kiến chủ quan và họ khó lòng dứt bỏ

“chiếc mỏ neo” này Khi bỏ biên độ giao dịch hoặc quy định biên độ giao dịch rộng cũng giống như căng buồm cho một con tàu ra khơi mà số phận của nó phụ thuộc vào người lái Thị trường có thể sẽ giảm tính thanh khoản khi đưa ra chính sách này vì nhà đầu tư sẽ phản ứng dè dặt trong thời kỳ đầu Nhưng khi đã quen với việc giao dịch không có biên độ hoặc với biên độ rộng thì thị trường sẽ học được nhiều điều để trưởng thành và các nhà đầu tư sẽ chú trọng đến việc lọc các thông tin cơ bản sát thực giúp cho việc ra quyết định của mình Khi các quyết định dựa trên các phân tích cá nhân thì hiệu ứng đám đông sẽ giảm

Nếu giao dịch bán khống được cho phép thì hiệu quả cũng tương tự nhưng vì các nhà đầu tư được cung cấp một động cơ tự điều chỉnh có tính chất hai mặt thì sẽ có thể gây ra những hiệu quả không mong muốn Vì vậy theo quan điểm của tác giả chúng ta sẽ lựa chọn việc nới rộng dần biên độ giao dịch trước và sẽ xem xét đến việc cho phép việc giao dịch bán khống khi thị trường được chuẩn bị đầy đủ những điều kiện để có thể minh bạch thông tin

Việc nới rộng dần biên độ cần được theo dõi và thực hiện các nghiên cứu sau mỗi thời kỳ nới rộng biên độ để quan sát nhận dạng các biến đổi của hành vi trên thị trường

Trong chương 3 đã chỉ ra thời kỳ thị trường đi lên hiệu ứng đám đông mạnh hơn thời kỳ thị trường đi xuống nên chúng ta cũng có thể áp dụng biên độ lệch theo cách thắt chặt hơn chiều giảm giá của cổ phiếu

4.1.2 Các chính sách vĩ mô

Hạn chế tạo ra môi trường để hành vi định giá không hợp lý xuất hiện và tồn tại là vấn đề quan trọng hơn cả Vì theo lý thuyết tài chính hành vi có thể thấy khi không dẫn thị trường đến những định kiến sai lầm ban đầu thì cũng sẽ không phải lo lắng đến việc đối phó với những sai lầm và những hệ lụy từ đó sinh ra Vì vậy những chính sách vĩ mô đúng đắn mới chính là điều kiện tiên quyết để phát triển thị trường hiệu quả Do đó các chính sách vĩ mô cần được hoạch định để đi đến mục tiêu minh bạch thông tin Điều này cũng đồng nghĩa với việc giảm bất cân xứng thông tin Đối với Nhà nước qua nghiên cứu này cho thấy cần hạn chế việc cung cấp một cơ chế thúc đẩy hành vi bầy đàn thông qua cân nhắc các chính sách đầu tư và ưu đãi các doanh nghiệp cổ phần hóa Cũng cần xem xét lại mô hình công ty tập đoàn Nhà nước và cách Nhà nước nắm giữ các phần vốn ở trong công ty cổ phần hóa để có thể minh bạch thông tin

Những công ty cổ phần hóa ban đầu thường đã được nhìn nhận lợi suất yêu cầu nhỏ do đặc điểm của nó là các công ty nhà nước làm ăn kém hiệu quả nên khi gia nhập thị trường sẽ có nhiều khả năng rơi vào nhóm có Beta nhỏ hơn 1 Và chính những cổ phiếu này bị thổi phồng giá rất nhanh trong thời kỳ thị trường nóng lên Chính vì vậy mà trong giai đoạn tới Chính phủ cần xem xét lại phương thức cổ phần hóa các công ty nhà nước và cũng cần kiểm soát việc đưa thông tin trong giai đoạn phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) một cách trung thực Rõ ràng việc đưa thông tin và định giá sai lệch trong giai đoạn IPO của các công ty này cũng một phần được thúc đẩy bởi sự che chở của nhà nước

Xác định điều chỉnh cơ cầu đầu tư trong dài hạn để chủ động có được sự đồng bộ giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa với cơ cấu đầu tư hợp lý Theo lý thuyết kinh tế phát triển và Keynes thì một khoản thâm hụt ngân sách được đầu tư một cách hiệu quả thì sẽ có thể mang đến sự tăng trưởng cao hơn trong tương lai Vì vậy cần dự kiến những khoản thâm hụt và phát hành trái phiếu Chính phủ có lộ trình, kế hoạch Thực hiện dần dần tự do hóa tài chính và bỏ trần lãi suất sẽ giúp cho thị trường trái phiếu trong đó có trái phiếu doanh nghiệp phát triển đúng với quy mô cần có của nó Chính sách tài khóa và tiền tệ đồng bộ cùng với sự điều chỉnh cơ cấu đầu tư dài hạn sẽ sẽ tránh được sự tương tác quá mạnh với TTCK giúp nó có thể hoàn thành nhiệm vụ thu hút vốn đầu tư từ xã hội một cách hiệu quả Sự tương tác quá mạnh sẽ gây ra những kích động hình thành tâm lý đám đông trên TTCK

Nhà nước cũng cần xem xét việc hình thành thị trường tài chính phái sinh để tăng cường việc điều tiết từ TTCK qua các thị trường khác Thị trường tài chính phái sinh sẽ giúp cho các nhà đầu tư phòng hộ rủi ro Mặt khác, khi các hàng hóa bao gồm cả hàng hóa vật chất và tài chính được giao dịch thông qua các hợp đồng mua bán tương lai sẽ giúp cho việc định giá được xác định cẩn trọng hơn Các ràng buộc qua lại giữa thị trường tài chính phái sinh với TTCK sẽ giúp việc tự điều tiết diễn ra hiệu quả

Ngoài ra cần phải chuẩn bị những tiền đề để phát triển một thị trường với sự minh bạch thông tin thông qua việc phát triển các tổ chức cung cấp thông tin tài chính

Dữ liệu trên thị trường tài chính cần được lưu giữ một cách khoa học, bài bản và xác định giá trị như một hàng hóa Các dữ liệu sẽ giúp cho việc khảo sát thị trường và tính các chỉ số cảnh báo thị trường Thực chất mô hình đo lường hiệu ứng đám đông được thực hiện trong mục 3.1 còn đưa ra được dự báo cho mức độ hiệu ứng đám đông trong ngắn hạn là một tháng Nếu nghiên cứu về hành vi định giá cổ phiếu trên thị trường theo các nhóm trong mục 3.4 và các nghiên cứu tương tự được đưa ra như một bản phân tích thị trường cung cấp thông tin về hành vi thị trường cho các nhà đầu tư thì các nhà đầu tư sẽ nhận ra được các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá và có chiến lược tận dụng nó Chính vì điều này mà các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá sẽ giảm thời gian xuất hiện và hiệu ứng đám đông cũng sẽ giảm đi cùng với việc mức độ thị trường hiệu quả tăng lên

Tăng cường vai trò giám sát thị trường của UBCK để thúc đẩy đi đến minh bạch thông tin trên thị trường Cần đưa ra luật chi tiết về xử phạt việc đưa thông tin sai của tất cả các bên liên quan Bên cạnh đó cũng cần đưa thông tin, phân tích thị trường lên trang điện tử của UBCK một cách đầy đủ để tạo một nguồn thông tin có độ chính xác cao Chính đây sẽ là nguồn thông tin hỗ trợ cho sự phân tích của các nhà đầu tư.

Kiến nghị đối với doanh nghiệp và nhà đầu tư

Các doanh nghiệp muốn chủ động trong việc huy động đầu tư trên TTCK thì cần phải hiểu một sự công bố thông tin sai lệch để lợi dụng thị trường sẽ phải trả giá bằng thời kỳ đối mặt với những khó khăn về vốn khi thị trường sụt giảm Khi nguồn vốn không được duy trì liên tục và chủ động sẽ có thể đẩy doanh nghiệp đến sự phá sản Vì vậy cần phải quản trị rủi ro tài chính một cách khoa học và cân nhắc khi đưa ra các chính sách phát hành cổ phiểu, cổ tức cũng như phát tín hiệu với thị trường thông qua báo cáo tài chính Đối với nhà đầu tư cần hiểu lòng tham khi thị trường đi lên và sự lo sợ khi thị trường đi xuống là hiện tượng tâm lý bình thường của mỗi người Nhà đầu tư sẽ luôn phải đứng trước những lựa chọn và cân nhắc khi quyết định mua hay bán cổ phiếu Khi gặp nhiều thông tin trái chiều hoặc không có thông tin hoặc quá mệt mỏi khi thị trường đi xuống cũng như phấn khích quá đà khi thị trường tăng nhanh khiến các nhà đầu tư không đủ năng lực, bình tĩnh để phân tích Kết quả tất yếu họ sẽ đi theo đám đông Vấn đề của họ là cần phải hiểu được nguyên nhân mình đến với đám đông để có quyết định từ bỏ khi cần thiết Để giúp những nhà đầu tư có thể có được quyết định từ bỏ đám đông đúng lúc thì cần thực hiện các chính sách đã nêu ở mục 4.1.1

Khi hiệu ứng đám đông vẫn còn ở mức độ kéo dài như hiện nay thì các nhà đầu tư nên lựa chọn chiến lược đầu tư dài hạn Theo chiến lược này, nhà đầu tư sẽ theo dõi tìm hiểu thông tin và trang bị kiến thức để xác định mức giá hợp lý để mua những cổ phiếu trong các ngành có triển vọng cũng như có tiềm năng tăng giá trong tương lai

Các nhà đầu tư dài hạn đã có quá trình theo dõi giá cổ phiếu sẽ nhận ra được các thời điềm thích hợp để bán ra

Các nhận dạng và mô tả về quá trình định giá theo các nhóm ở trên cũng cung cấp cho các nhà đầu tư các tư thông tin về hành vi đang diễn ra theo các nhóm cổ phiếu để họ có được những quyết định của mình

KẾT LUẬN VÀ PHẢN BIỆN CHÍNH SÁCH

Hành vi bầy đàn là một nhân tố quan trọng tác động lên các hành vi trên thị trường tài chính đặc biệt vào những thời kỳ thị trường căng thẳng (quá nóng hoặc sụt giảm suy thoái) Trong đề tài này, tác giả áp dụng một phương pháp của Hwang và Salmon để đo lường và kiểm chứng hiệu ứng đám đông Phương pháp đo lường này cũng chứa đựng các nhân tố dao động bấp bênh của chuỗi thời gian Kết hợp với các phân tích định tính tác giả đã cho thấy cần thực hiện chính sách bỏ biên độ sau đó áp dụng việc giao dịch bán khống với sự chuẩn bị các điều kiện minh bạch thông tin từ môi trường vĩ mô là điều tiên quyết

Từ các mô hình đã ước lượng ở trên chúng ta thấy các nhân tố vĩ mô trong ngắn hạn không quyết định tâm lý đám đông trên TTCK Việt Nam Điều này thể hiện ở chỗ hệ số các biến lợi suất chỉ số thị trường và lợi suất tín phiếu 3 tháng của Chính phủ không có ý nghĩa trong mô hình và dường như tâm lý đám đông hình thành trên thị trường với các tiền đề, định kiến đã có sẵn Không loại trừ nguyên nhân nền kinh tế đã tiềm ẩn một cơ cấu đầu tư sai lệch từ trước khi TTCK ra đời

Tác giả cũng đã đạt được một kết quả phân tích khá thú vị về hành vi của thị trường trên ba nhóm cổ phiếu khác nhau

Kết quả trên nhóm 1 cho thấy các c ổ phi ế u có h ệ s ố Beta nh ỏ h ơ n 1 s ẽ có xu h ướ ng đượ c đị nh giá cao h ơ n m ứ c h ợ p lý trong th ờ i k ỳ th ị tr ườ ng đ i lên và b ị đị nh giá th ấ p h ơ n m ứ c h ợ p lý trong th ờ i k ỳ th ị tr ườ ng s ụ t gi ả m

Kết quả trên nhóm 2 cho thấy các c ổ phi ế u có h ệ s ố Beta b ằ ng có xu h ướ ng đượ c đị nh giá h ộ i t ụ v ề m ứ c giá h ợ p lý

Kết quả trên nhóm 3 cho thấy các c ổ phi ế u có h ệ s ố Beta l ớ n h ơ n 1 khi th ị tr ườ ng đ i xu ố ng thì nhà đầ u t ư th ậ n tr ọ ng trong vi ệ c đặ t giá xung quanh m ứ c giá h ợ p lý và ít bi ế n độ ng giá Khi th ị tr ườ ng đ ang đ i lên thì giá c ổ phi ế u có xu h ướ ng đượ c đị nh giá cao h ơ n so v ớ i m ứ c h ợ p lý Nh ư ng t ố c độ phát tri ể n c ủ a bong bóng giá ch ậ m h ơ n so v ớ i nhóm c ổ phi ế u có h ệ s ố Beta nh ỏ h ơ n 1 trong th ờ i k ỳ th ị tr ườ ng nóng lên

Hệ số của biến BIENDO chỉ có ý nghĩa thống kê và âm trong mô hình của nhóm

1 và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình đối với nhóm 2 và nhóm 3 Điều đó có nghĩa là chính sách biên độ không tác động đến hành vi định giá của nhà đầu tư đối với các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn hoặc bằng 1 Và một chính sách thắt chặt biên độ sẽ dẫn đến gia tăng hành vi định giá sai lệch theo hướng bầy đàn đối với nhóm cổ phiếu có Beta nhỏ hơn 1 là nhóm gồm 95/213 cổ phiếu trên thị trường Đây là một kết quả phù hợp với kết quả đánh giá về chính sách biên độ rút ra từ mô hình kiểm chứng về tâm lý đám đông trên các nhóm

Các kết quả trên cũng đạt được một mức độ tin cậy cao Tuy nhiên việc có quá ít cổ phiếu được giao dịch trong giai đoạn trước cũng là một nguyên nhân có thể gây lên các khuyết tật của mô hình

Khi hiệu ứng đám đông mạnh và kéo dài giá cả tài sản tài chính, các dự án trong các ngành cũng sẽ bị định giá sai lệch Từ sai lệch này sẽ dẫn đến sai lệch cơ cấu đầu tư chung của nền kinh tế do nhận thức sai lầm mức độ rủi ro của đầu tư Hệ quả cuối cùng chúng ta sẽ không đạt được hiệu quả đầu tư và nền kinh tế không thể có sự tăng trưởng vượt bậc với nhiều nỗ lực bỏ ra trên các mặt như: đầu tư phát triển công nghệ, tăng chất lượng vốn con người… Tác giả đã đưa ra các chính sách hướng tới phát triển thị trường chứng khoán hiệu quả thị có một cơ chế tự giám sát và ở trạng thái ổn định; sự cạnh tranh sẽ tạo ra cơ chế kiểm soát, tự cân bằng để không có lợi nhuận thặng dư cao Với thị trường này hệ số Beta của các cổ phiếu sẽ ở mức cân bằng động Và lợi suất yêu cầu dùng để định giá tài sản tài chính được tính dựa vào hệ số Beta ước lượng trên thị trường theo mô hình CAPM và mô hình APT sẽ cho mức giá tương đối hợp lý

Các chính sách được đưa ra luôn có mặt trái của nó Chính sách yêu cầu bộc lộ thông tin minh bạch đối với các công ty cổ phần hóa cũng sẽ có thể làm tiến trình cổ phần hóa chậm đi Điều này sẽ gây áp lực đối với việc cải thiện nền kinh tế bằng cách cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước để mang lại luồng sinh khí mới cho các doanh nghiệp này cũng như thúc đẩy các doanh nghiệp tiếp cận vốn tư nhân để làm ăn hiệu quả hơn Nhưng chúng ta cũng cần lưu ý cổ phần hóa cũng là một cơ hội để điều chỉnh cơ cấu đầu tư của nền kinh tế Khi các doanh nghiệp nhà nước cổ phần hóa tức là được mang ra định giá dưới con mắt thị trường Nếu thông tin về doanh nghiệp minh bạch thì kết quả định giá cũng sẽ là câu trả lời xem doanh nghiệp đó có vai trò như thế nào trong ngành và ngành của doanh nghiệp đó có vai trò như thế nào trong nền kinh tế Đó là một thông tin mà Chính phủ rất cần khi xem xét lại cơ cấu đầu tư của nền kinh tế trong quá khứ

Chính sách phát triển thị trường tài chính phái sinh chắc chắn sẽ gặp nhiều phản đối vì bài học của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 cũng do nguyên nhân thị trường tài chính phái sinh đã phát triển tạo ra những giao dịch ảo dẫn đến đổ vỡ thị trường và phình đại tín dụng bất động sản Nhưng sau những bài học đó thiết nghĩ quốc gia nào cũng sẽ tìm ra một con đường phát triển an toàn hơn cho mình

Chính sách cho giao dịch bán khống cũng là một chính sách cần cân nhắc mặt trái của nó Tác giả suy nghĩ về việc cho giao dịch bán khống theo một tỷ lệ nào đó trên tổng giá trị lưu ký của nhà đầu tư

Do thời gian nghiên cứu hạn chế nên tác giả chưa làm được việc phân loại các cổ phiếu có Beta nhỏ hơn 1 theo ngành nghề, tính chất công ty, cũng như báo cáo tài chính Nếu nghiên cứu tiếp tục theo hướng này hẳn sẽ thu được các kết quả không kém phần quan trọng liên quan đến cơ cấu đầu tư của doanh nghiệp cũng như nền kinh tế cùng các hành vi quản trị tài chính của doanh nghiệp Từ đó có thể đưa ra các kiến nghị sâu sắc hơn đối với doanh nghiệp để họ có những phản ứng thích hợp hiệu quả trước thị trường

Tác giả mong muốn trong thời gian tới sẽ tiến hành nghiên cứu ước lượng phần bù rủi ro cân bằng của thị trường và của các ngành theo phương pháp khai thác thông tin sai lệch đã được thực hiện trong nghiên cứu này Nếu kết quả có thể thuyết phục thì đó cũng là một thông tin cung cấp cho thị trường về phần bù rủi ro hợp lý để hỗ trợ đi đến việc định giá hợp lý cùng với các chính sách đã đề xuất