Microsoft Word CH23B LÊ THỊ THUỲ TRANG LUẬN VĂN docx Thành phố Hồ Chí Minh Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ THỊ THUỲ TRANG[.]
GIỚI THIỆU
Mục tiêu của đề tài
Nghiên cứu nhằm mục tiêu kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua việc sử dụng mô hình để kiểm định tỷ suất lợi nhuận của các cổ phiếu trên TTCK Việt Nam Từ kết quả thực nghiệm nghiên cứu nhằm cung cấp các thông tin giúp các nhà đầu tư đưa ra chiến lược đầu tư phù hợp 1.3.2 Mục tiêu cụ thể: Để đạt được mục tiêu tổng quát, đề tài xác định các mục tiêu cụ thể như sau: - Kiểm định sự tồn tại của “Hiệu ứng tháng Năm” trên TTCK VN;
- Đề ra các khuyến nghị giúp các nhà đầu tư đưa ra chiến lược đầu tư phù hợp
Câu hỏi nghiên cứu
Thứ nhất: Có tồn tại “Hiệu ứng tháng Năm” trên TTCK VN hay không?
Thứ hai: Nếu tồn tại “Hiêu ứng tháng Năm” nhà đầu tư nên có các chiến lược đầu tư như thế nào để gia tăng hiệu quả đầu tư?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nội dung: Hiệu ứng tháng Năm
Phạm vi không gian: TTCKVN
Đóng góp của đề tài
Đề tài nghiên cứu tập trung vào việc kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Dựa trên kết quả có được, đề tài nghiên cứu cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Cùng với dữ liệu thu thập được nghiên cứu đưa ra khuyến nghị cho nhà đầu tư trong việc lựa chọn chiến lược đầu tư hiệu quả.
Kết cấu của đề tài nghiên cứu
Chương 1 sẽ trình bày tính cấp thiết qua đó cho biết lý do chọn đề tài nghiên cứu cũng như xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể, tiếp đó là xác định phạm vi và các đối tượng cho nghiên cứu Chương này cũng nêu ra phương pháp nghiên cứu của khoá luận cũng sẽ trình bày ý nghĩa về mặt khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu Cuối cùng tại chương sẽ trình bày tổng quan cấu trúc của khoá luận
Chương 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Chương 2 của khóa luận trình bày các khái niệm, lý thuyết cơ bản làm nền tăng cho đề tài này Đó là các khái niệm về thị trường chứng khoán, vai trò và chức năng của thị trường chứng khoán Tiếp đó là các lý thuyết nền tảng cho đề tài như lý thuyết về hiệu trường hiệu quả, lý thuyết về bước đi ngẫu nhiên và các giả thuyết cho hiệu ứng tháng Năm Ở phần cuối chương 2 tác giá sẽ trình bày kết quả các nghiên cứu trước đó về hiệu ứng tháng Năm ở trên thế giới và trong nước
Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 3 của khóa luận sẽ tập trung nêu rõ về phương pháp nghiên cứu của đề tài, dữ liệu được thu thập, cách xử lý dữ liệu nghiên cứu Ngoài ra trong chương này tác giả cũng trình bày về mô hình nghiên cứu, các kiểm định thống kê mà nghiên cứu sử dụng trong việc nghiên cứu về hiệu ứng tháng Năm
Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương 4 sẽ trình bày các kết quả của mô hình nghiên cứu cũng như các kiểm định thống kê Cụ thể là thống kê mô tả, các kiểm định và kết quả của hồi quy OLS, hồi quy ARCH.-ARMA Từ các kết quả được đưa ra, chương này sẽ nêu ra các đánh giá về sự phù hợp và ý nghĩa số liệu mà kết quả cho ra Làm cơ sở tiền đề dẫn đến chương 5
Chương 5: CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Tác giả sẽ đưa ra các kết luận từ mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, kết quả thống kê Từ các kết luận được đưa ra, chương này sẽ trình bày các kiến nghị giúp cho các nhà đầu tư trên thị trường có chiến lược đầu tư hợp lý
Chương 1 giới thiệu tổng quát bài khoá luận cho người đọc, cung cấp cho người đọc về lý do nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa khoa học và cấu trúc của khoá luận.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Lý thuyết thị trường hiệu quả
Giáo sư Fama được ghi nhận là người đầu tiên đưa ra định nghĩa về thị trường hiệu quả Thị trường hiệu quả là một lý thuyết tài chính cho rằng tại bất kỳ thời điểm nào, nhà đầu tư có thể tiếp cận thông tin một cách công bằng và họ sẽ hành động một cách nhất quán dựa trên thông tin đó Theo đó, giá cả trên thị trường sẽ phản ánh đầy đủ mọi thông tin có sẵn Lý thuyết thị trường hiệu quả cho rằng các thị trường tài chính là hiệu quả và giá trị của tài sản trên thị trường, đặc biệt là trên thị trường chứng khoán, phản ánh đầy đủ thông tin Do đó, không thể thu được lợi nhuận bằng cách sử dụng thông tin đã biết trước đó hoặc dựa trên sự biến động giá cả trong quá khứ.
Khái niệm này đã trở thành nên kinh điển và tiêu chuẩn trong nghiên cứu về thị trường hiệu quả Thị trường hiệu quả cho rằng thị trường xử lý thông tin một cách toàn diện, không có bất kỳ thông tin liên quan nào bị bỏ qua Và vì vậy, giá cả của tài sản trên thị trường luôn ở mức phù hợp với giá trị nội tại của nó Nếu thị trường hiệu quả tồn tại, không có sự khác biệt lợi nhuận bất thường nào dành cho các nhà đầu tư
Theo Eugene Fama (1970), người tiên phong đề xuất lý thuyết về thị trường hiệu quả, một thị trường tài chính được coi là hiệu quả khi giá chứng khoán hiện tại phản ánh toàn bộ thông tin có sẵn.
Lý thuyết này dựa trên ba điều kiện chính sau đây:
1 Thị trường có một số lượng lớn nhà đầu tư hành động một cách hợp lý, tối đa hóa lợi nhuận và định giá chứng khoán một cách hợp lý.
2 Nếu có những nhà đầu tư hành động không hợp lý, hành động của họ sẽ bị loại bỏ bởi những nhà đầu tư khác hoặc những tác động của các nhà mua bán chênh lệch, và không ảnh hưởng đến giá cả.
3 Người tham gia thị trường có khả năng tiếp cận thông tin gần như cùng lúc, rộng rãi và không tốn phí cho tất cả các thông tin Nhà đầu tư phản ứng đầy đủ và ngay lập tức với thông tin mới, và giá cả được điều chỉnh tương ứng.
Các đặc điểm của thị trường hiệu quả bao gồm:
1 Giá tài sản phản ánh đầy đủ thông tin: Tất cả thông tin công khai và kỳ vọng của nhà đầu tư được tích hợp vào giá của tài sản.
2 Không có cơ hội kiếm lợi bất hợp pháp: Do giá tài sản đã phản ánh đầy đủ thông tin, không có cơ hội kiếm lợi bất hợp pháp trên thị trường.
3 Tương đồng lợi nhuận: Các tài sản tương tự sẽ có mức lợi nhuận tương đương trên thị trường.
4 Không thể dự đoán: Không có cách nào để dự đoán sự thay đổi giá của tài sản.
5 Người tham gia thị trường có kiến thức và kỹ năng đầy đủ để đưa ra quyết định đầu tư
Trong thị trường cạnh tranh, việc sử dụng thông tin về thay đổi giá cả trong quá khứ để dự đoán tương lai và tạo ra tỷ suất lợi nhuận dễ dàng sẽ không kéo dài Khi các nhà đầu tư cố gắng tận dụng thông tin về giá cả trong quá khứ, thông tin đó sẽ được phản ánh ngay trong giá cả cổ phiếu hiện tại, chứ không phải trong tương lai Các mẫu mực trong giá sẽ không còn tồn tại và các thay đổi giá cả trong một giai đoạn sẽ độc lập với các thay đổi trong giai đoạn tiếp theo Eugene Fama đã phân loại thông tin thành ba nhóm: thông tin quá khứ, thông tin công khai và thông tin đầy đủ bao gồm thông tin nội bộ Các cấp độ của thị trường hiệu quả được chia thành ba loại dựa trên sự sẵn có của ba nhóm thông tin.
Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu: Giả định rằng giá chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin đã được công bố trong quá khứ Do đó, nhà đầu tư không thể tạo ra lợi nhuận bằng cách sử dụng thông tin lịch sử để dự đoán giá cả cổ phiếu trong tương lai.
Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng vừa: Cho rằng giá chứng khoán đã phản ánh đầy đủ cả thông tin công bố trong quá khứ lẫn thông tin mới nhất vừa được công bố Do đó, nhà đầu tư không thể tận dụng thông tin này để kiếm lợi bất hợp pháp bằng cách mua rẻ và bán đắt chứng khoán Ngay khi thông tin được công bố, giá cả cổ phiếu đã thay đổi để phản ánh thông tin đó Nhà đầu tư không thể tạo ra lợi nhuận bằng cách sử dụng thông tin công khai để phân tích.
Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng mạnh khẳng định mạnh mẽ hơn về tính hiệu quả của thị trường tài chính, cho rằng giá cả chứng khoán đã phản ánh toàn bộ thông tin công bố trong quá khứ, hiện tại và thông tin nội bộ Cơ sở của lý thuyết này là: nếu có thông tin nội bộ, những người có thông tin đó sẽ mua bán chứng khoán để kiếm lợi nhuận, và giá cả chứng khoán sẽ thay đổi cho đến khi không còn cơ hội kiếm lời Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh tính hiệu quả dạng yếu và dạng vừa của thị trường có thể đúng Có nhiều nghiên cứu phản bác lý thuyết dạng mạnh, cho rằng nó không chính xác và thị trường không đạt được tính hiệu quả dạng mạnh Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự không hiệu quả của thị trường mà nhà đầu cơ có thể tạo ra lợi nhuận Ví dụ, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhà đầu cơ có thể chiến thắng thị trường bằng cách mua cổ phiếu với tỷ lệ giá/ lợi nhuận (P/E) thấp. Để có thể trả lời câu hỏi thứ nhất, nghiên cứu cần sử dụng một mô hình định giá chứng khoán cụ thể Điều này giúp xác định liệu giá chứng khoán có phản ánh đầy đủ thông tin trên thị trường hay không Tuy nhiên, tính chính xác của mô hình định giá chứng khoán được sử dụng là một yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá hiệu quả của thị trường Nếu mô hình định giá chứng khoán không đáng tin cậy, điều này có thể dẫn đến kết quả về tính không hiệu quả của thị trường. Để có thể trả lời câu hỏi tiếp theo, xác định liệu giá cả có phản ánh toàn bộ thông tin hay không, nghiên cứu cần định danh các thông tin cần được phản ánh Việc hiểu rõ bản chất của thông tin là một yếu tố quan trọng để chọn phương pháp kiểm định thích hợp và đánh giá tính hiệu quả của thị trường Các nghiên cứu thường tập trung vào việc xác định xem giá chứng khoán có phản ánh thông tin công khai, thông tin nội bộ của công ty, thông tin thị trường hay các yếu tố khác Bằng cách phân tích và kiểm định, nghiên cứu có thể đưa ra kết luận về mức độ phản ánh thông tin của giá chứng khoán trên thị trường.
2.1.2 Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên
Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên (random walk) cho rằng các quyết định liên tiếp theo thời gian là độc lập và được rút ra từ cùng một phân phối, với các tham số phân phối như số bình quân và phương sai có giá trị như nhau Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu cũng khẳng định rằng trong quá trình xác định giá cả cổ phiếu, các nhà đầu tư hoạt động trong một thị trường cạnh tranh hoàn hảo và đã tính đến rủi ro hệ thống, tức là những rủi ro phát sinh từ nền kinh tế chung Những biến động do rủi ro không hệ thống được hình thành một cách ngẫu nhiên và cho thấy sự tăng hoặc giảm giá có xác suất như nhau Những rủi ro thuộc loại này chỉ có thể loại bỏ bằng cách đa dạng hóa cấu trúc đầu tư.
Vào năm 1973, Burton Malkiel đã viết cuốn sách "A Random Walk Down Wall Street" (Một cuộc đi bộ ngẫu nhiên dọc phố Wall) và lý thuyết bước đi ngẫu nhiên bắt đầu trở nên phổ biến Cuốn sách này được coi là một trong những cuốn sách đầu tư kinh điển nhất trên thị trường chứng khoán Lý thuyết này cho rằng không thể sử dụng sự biến đổi giá cả của một cổ phiếu hoặc chỉ số chứng khoán trong quá khứ để dự đoán sự biến đổi trong tương lai Maurice Kendall đã đưa ra lý thuyết này vào năm 1953 và ông cho rằng các biến đổi giá cả chứng khoán là tương tác lẫn nhau và có khả năng thay đổi với cùng một xác suất Tuy nhiên, theo thời gian, giá cả chứng khoán dường như luôn có xu hướng tăng.
Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên cho thấy rằng giá cả chứng khoán tuân theo một quá trình ngẫu nhiên và không thể được dự đoán trước Khả năng tăng hoặc giảm của chứng khoán trong tương lai là tương đương Người theo lý thuyết này cho rằng thị trường không thể được dự đoán dựa trên những gì đã xảy ra, vì luôn có những rủi ro không thể được biết trước. Malkiel cho rằng chiến lược mua và giữ trong dài hạn là tốt nhất và phân tích cơ bản và kỹ thuật là vô ích Thống kê của ông chứng minh rằng hầu hết các quỹ đầu tư không thể vượt qua mức trung bình chuẩn của thị trường như chỉ số S&P 500 Mặc dù nhiều người tin theo lý thuyết này, nhưng một số khác lại cho rằng đầu tư đã thay đổi trong 30 năm qua và mọi người có thể tiếp cận thông tin và định giá chứng khoán một cách hợp lý hơn Đầu tư không còn chỉ là một trò chơi may rủi.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Hình 3.1: Quy trình tiến trình nghiên cứu
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bước 1: Xác định khoảng trống nghiên cứu và định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài thông qua việc lược khảo, thảo luận các tài liệu về tổng qua căn bản về lý thuyết cũng như các đề tài nghiên cứu thực nghiệm của nhóm tác giả đã thực hiện trước đó mà có liên quan tại Việt Nam và các quốc gia khác.
Bưởc 2: Từ tổng quan căn bản về lý thuyết và các nghiên cứu được thực nghiệm ở bước 1, xác định loại mô hình phù hợp với đề tài của nghiên cứu.
Bước 3: Xác định giá trị mẫu nghiên cứu phù hợp mục tiêu của nghiên cứu ,kèm theo đó là đối tượng và cũng như phạm vi nghiên cứu.
Bước 4: Thu thập và xử lý mẫu dữ liệu để qua đó xá định mẫu phù hợp theo mô hình nghiên cứu tại bước 2.
Bước 5: Xác định các phương pháp nghiên cứu cùng với những kỹ thuật phân tích, kèm theo đó là các ước lượng cụ thể: thống kê về mô tả, phân tích về tương quan, và thêm nữa là phân tích hồi quy về dữ liệu bảng sẽ được sử dụng là theo phương pháp hồi quy OLS và mô hình ARCH
Bước 6: Xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê thông qua kiểm định những giả thuyết nghiên cứu bằng cách sử dụng kiểm định F hay kiểm định t-student ở các mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10% nhằm trả lời cho câu hỏi biến phụ thuộc chịu tác động từ những biến độc lập nào.
Bước 7: Kế tiếp là tiến hành các kiểm định về khuyết tật của các mô hình hồi quy, bao gồm: hiện tượng về đa cộng tuyến nghiêm trọng, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi Nếu các mô hình không có các hiện tượng khuyết tật kể trên thì khi kết hợp với bước 6 để tiến hành thực hiện bước 8; nếu mô hình có một trong cáchiện tượng khuyết tật như ở trên đề cập thì sẽ được khắc phục để rồi thông qua đó tìm ra kết quả cuối về mô hình hồi quy kèm với đó là kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và chuyển sang bước 8.
Bước 8: Đây là bước cuối cùng của tiến trình, căn cứ vào kết quả hồi quy mô hình, đề tài tiến hành các bước thảo luận, đúc kết về kết luận và đưa ra các gợi ý, kiến nghị có liên quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu được đưa ra trước đó cũng như, giải quyết được mục tiêu cụ thể mà nghiên cứu đã đề ra.
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài khoá luận là phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian Phương pháp nghiên cứu về định lượng được dùng để kiểm tra kết quả của nghiên cứu, bao gồm các phương pháp kỹ thuật về nghiệp vụ. Tác giả đưa ra các giả thuyết nghiên cứu cùng với việc sử dụng hồi quy mô hình nghiên cứu, từ kết quả hồi quy dùng để kiểm định các giả thuyết thống kê được đặt ra
Mô hình nghiên cứu được tác giả tiếp nối từ các nghiên cứu về Hiệu ứng tháng Năm nói riêng và hiệu ứng thời gian nói chung trên thế giới và trong nước Từ mô hình nghiên cứu được sử dụng, nghiên cứu tiến hành chạy hồi quy với mô hình.
Các hồi quy mô hình được sử dụng là OLS, ARCH vì những ưu nhược điểm khác nhau ở từng mô hình hồi quy nên nghiên cứu quyết định sử dụng các mô hình này.
Phương pháp nghiên cứu mô hình ARCH
Mô hinh ARCH được Engle phát triển vào năm 1982, theo đó trong ước lượng thị giá trị của phần dư ở thời điểm t sẽ bị ảnh hưởng có phần dư ấy các giai đoạn trước, nghĩa là giá trị của phương sai thay đổi theo thời gian Mô hình ARCH này có thể được giải thích như sau, xét mô hình:
B B : Lần lượt là hệ số chặn và hệ số góc₁ B₂: Lần lượt là hệ số chặn và hệ số góc ₂: Lần lượt là hệ số chặn và hệ số góc
Phương trình biểu diễn sự ảnh hưởng của 1 kỳ quá khứ của bình phương sai số quá khứ đến phương sai phần dư.
Khi đó mô hình ARCH(1):
Phương trình biểu diễn sự ảnh hưởng của 1 kỳ quá khứ của bình phương sai số quá khứ đến phương sai phần dư.
Theo mô hình ARCH(1) cho rằng khi có một cú sốc ở kỳ t-1 thì giá trị của ui(giá trị tuyệt đối hoặc bình phương) cũng sẽ lớn hơn Nghĩa là khi U "_1 lớn/nhỏ hơn thì phương sai ui cũng lớn/nhỏ hơn, yi luôn dương vì phương sai luôn dương.
Mở rộng cho mô hình ARCH(q) với nhiều độ trễ hơn, khi đó mô hình ARCH(q):
Dự kiến mẫu là tỷ suất sinh lời của tất cả tháng Năm trong năm của chỉ số VN- Index và VN30 Xuất phát từ tổng thể: tỷ suất sinh lời của tất cả các tháng trong năm của chỉ số VN- Index và VN30.
+ Chỉ số VN-Index là chỉ số đại diện cho Sở HoSE từ khi thị trường chứng khoán đi vào hoạt động, đại diện cho tất cả cổ phiếu được niêm yết và giao dịch trên HoSE Chỉ số này được tính theo phương pháp trọng số giá trị thị trường, dựa vào mức độ chi phối của từng cổ phiếu được sử dụng VN-Index có giá trị cơ sở ban đầu là 100 điểm.
+ Chỉ số VN30 là chỉ số của các công ty có giá trị vốn hóa lớn, chỉ số này bao gồm 30 công ty có giá trị vốn hóa cũng như thanh khoan hàng đầu được niêm yết trên HOSE Đây là chỉ số xuất hiện sớm nhất trong bộ chỉ số HOSE-Index Vì thế việc tác giả chọn VN30 là chỉ số đại diện cho các công ty có vốn hóa lớn là hợp lý.
Nghiên cứu chọn hai nhóm chỉ số là VN-Index và VN30 để nghiên cứu trước tiên
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thông tin thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu được trình bày trong bảng bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và số quan sát của các biến số Sau đó, phần tiếp theo sẽ cung cấp nhận định chung về mẫu dữ liệu nghiên cứu và phân tích các giá trị đặc biệt có trong bảng dữ liệu, kết hợp với mẫu dữ liệu được thu thập trên bảng Excel. Để tổng quan hơn về dữ liệu các biến, nghiên cứu sẽ thống kê mô tả dữ liệu qua các năm.
Nghiên cứu thực hiện thống kê tỷ suất lợi nhuận trung bình tháng qua tỷ suất lợi nhuận ngày qua các năm từ 2012 đến 2019 của chỉ số VNINDEX và VN30
Bảng 4.1: Tỷ suất lợi nhuận trung bình tháng của chỉ số VNINDEX từ năm 2012 đến năm 2019
Nguồn: tính toán của tác giả
Từ bảng 4.1 trên cho ra mô tả khái quát về tỷ suất lợi nhuận tủng bình tháng của chỉ số VNINDEX từ năm 2012 đến năm 2019, thống kê cho thấy trong khoảng thời gian 8 năm thì tỷ suất lợi nhuận trung bình của tháng 5 có kết quả âm 4 lần Giá trị trung bình của tỷ suất lợi nhuận tháng Năm trong khoảng thời gian mang giá trị âm 0.66% và tỷ suất lợi nhuận mang giá trị âm cao nhất so với các tháng còn lại trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm
2019 Điều này cho thấy đã có sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm, kết quả này phù hợp và ủng hộ cho kỳ vọng có sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm trên chỉ số VNINDEX trong giai đoạn nghiên cứu trên.
Bảng 4.2: Tỷ suất lợi nhuận trung bình tháng của chỉ số VN30 từ năm 2012 đến năm 2019
Từ bảng 4.2 trên cho ra mô tả khái quát về tỷ suất lợi nhuận trung bình tháng của chỉ sốVN30 năm 2012 đến năm 2019, thống kê cho thấy trong khoảng thời gian 8 năm thì tỷ suất lợi
Nguồn: tính toán của tác giả nhuận trung bình của tháng 5 có kết quả âm 5 lần Giá trị trung bình của tỷ suất lợi nhuận tháng Năm trong khoảng thời gian mang giá trị âm 0.28% Điều này cho thấy đã có sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm, kết quả này phù hợp và ủng hộ cho kỳ vọng có sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm trên chỉ số VN30 trong giai đoạn nghiên cứu trên.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu là chuỗi thời gian chính vì thế kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu là việc phải thưc hiện nghiên cứu sử dụng kiểm định Dickey Fuller test kiểm định nghiệm đơn vị
Bảng 4.3: kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu chỉ số VNINDEX
Dickey–Fuller test for unit root
Theo bảng 4.3 kiểm định tính dừng tỷ suất lợi nhuận chỉ số VNINDEX với bậc 0 kết quả Z(t) nhỏ hơn nhiều so với tiêu chí của kiểm định Dickey Fuller giá trị p- value=0.0000 có giá trị bac bỏ giả thuyết kiểm định H0: chuỗi có nghiệm đơn vị Như vậy kết luận chuỗi dữ
Nguồn: tính toán của tác giả liệu tỷ suất lợi nhuận VNINDEX dừng ở bậc 0
Bảng 4.4: Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu chỉ số VN30
Dickey–Fuller test for unit root Number of obs = 87
Nguồn: tính toán của tác giả
Theo bảng 4.4 kiểm định tính dừng tỷ suất lợi nhuận chỉ số VN30 với bậc 0 kết quả Z(t) nhỏ hơn nhiều so với tiêu chí của kiểm định Dickey Fuller giá trị p- value=0.0000 có giá trị bac bỏ giả thuyết kiểm định H0: chuỗi có nghiệm đơn vị Như vậy kết luận chuỗi dữ liệu tỷ suất lợi nhuận VN30 dừng ở bậc 0
4.3 Phân tích hồi quy OLS
4.3.1 Hồi quy mô hình OLS chỉ số VNINDEX
Bảng 4.5 Kết quả hồi quy mô hình OLS với chỉ số VNINDEX
Nguồn: tính toán của tác giả
Sau khi chạy hồi quy mô hình OLS với chỉ số VNINDEX cần phải kiểm tra các khuyết tật của mô hình gồm có kiểm tra đa cộng tuyến, phân phối chuẩn phần dư, kiểm tra tự tương quan và kiểm tra phương sai thay đổi rồi mới xét mô hình
Kiểm tra đa công tuyến
Bảng 4.6 kết quả kiếm tra đa cộng tuyến mô hình OLS chỉ số VNINDEX
Nguồn: tính toán của tác giả
Theo hình cho thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 Kết quả không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình OLS chỉ số VNINDEX
Kiểm tra phương sai thay đổi
Bảng 4.7: kiểm định phương sai thay đổi mô hình OLS chỉ số VNINDEX
H0: Constant variance Chi2(1) = 0.07 Prob > chi2 = 0.7932
Nguồn: tính toán của tác giả
Theo hình 4.2 p-value > 0.1 không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: phương sai không đổi Kết luận mô hình này có phương sai không đổi
Kiểm tra tự tương quan
Bảng 4.8: kiểm tra tự tương quan mô hình OLS chỉ số VNINDEX
Durbin’s alternative test for autocorrelation
Lags(p) Chi2 df Prob>chi2
Nguồn: tính toán của tác giả
Hình cho ra kết quả p value chi2 = 0.7932
Nguồn: tính toán của tác giả
Theo hình 4.5 p-value > 0.1 không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: phương sai không đổi Kết luận mô hình này có phương sai không đổi
Kiểm tra tự tương quan
Bảng 4.12 kiểm tra tự tương quan mô hình OLS chỉ số VN30
Durbin’s alternative test for autocorrelation
Lags(p) Chi2 df Prob>chi2
Hình cho ra kết quả p value
