Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 20082022
Lý do lựa chọn đề tài
Một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trong ngắn hạn là thông tin biến động giá cả, với các nhà đầu tư cá nhân thường phản ứng thái quá, dẫn đến việc định giá cổ phiếu sai lệch so với giá trị thực De Bondt và Thaler (1985, 1987) đề xuất chiến lược đầu tư nghịch xu thế dài hạn, tức là mua cổ phiếu giảm giá và bán cổ phiếu tăng giá, nhằm mang lại thu nhập bất thường Thu nhập bất thường là phần chênh lệch giữa thu nhập thực tế và thu nhập dự kiến, không bị ảnh hưởng bởi các nhân tố hệ thống Nghiên cứu cho thấy cổ phiếu nắm giữ từ 3 đến 5 năm có thu nhập cao hơn nếu giá giảm trong giai đoạn trước đó Tuy nhiên, sự giải thích của hai tác giả về hiện tượng này gây tranh cãi, với nhiều ý kiến cho rằng sự biến động giá còn do rủi ro hệ thống hoặc hiệu ứng kích thước.
Hiệu ứng động lực và hiệu ứng trái ngược là hai quan điểm quan trọng trong việc thử nghiệm thị trường hiệu quả Hiệu ứng trái ngược cho thấy rằng các cổ phiếu có hiệu suất tốt trong quá khứ thường sẽ hoạt động kém trong tương lai, trong khi các cổ phiếu hoạt động kém sẽ có khả năng phục hồi Những chu kỳ này thường được quan sát trong dài hạn, góp phần vào việc hiểu rõ hơn về biến động của thị trường.
Theo nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993), hiệu ứng động lực cho thấy rằng trong khoảng thời gian từ 1 đến 5 năm, các cổ phiếu có xu hướng tăng giá trong quá khứ sẽ tiếp tục tăng, trong khi các cổ phiếu đang giảm giá sẽ có khả năng tiếp tục giảm trong ngắn hạn.
Hiệu ứng động lực trong kinh doanh cổ phiếu đã được nhiều nghiên cứu chỉ ra, trong đó Levy (1967) chứng minh rằng việc mua cổ phiếu với giá hiện tại cao hơn đáng kể so với giá trung bình của cổ phiếu đó có thể ảnh hưởng đến chiến dịch kinh doanh.
Trong 27 tuần qua, nhiều quỹ tương hỗ tại Hoa Kỳ đã áp dụng hiệu ứng động lực trong kinh doanh, đạt được thành công đáng kể, như được chứng minh bởi nghiên cứu của Grinblatt và Titman vào năm 1989 Họ chỉ ra xu hướng mua vào các cổ phiếu tăng giá trong quý trước, và bảng xếp hạng Value Line cũng dự đoán biến động giá ngắn hạn dựa trên giá cổ phiếu trong quá khứ Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đó cho thấy việc nắm giữ cổ phiếu theo hiệu ứng này không mang lại kết quả cao sau 12 tháng, với xu hướng biến động tiêu cực xảy ra sau tháng thứ 12 Trong lĩnh vực hàng hóa, nghiên cứu từ Wang và Yu (2004) cho thấy hiệu ứng trái ngược có thể mang lại lợi nhuận khi bán hàng hóa tăng giá và mua hàng hóa giảm giá, nhưng Miffre và Rallis (2007) cùng Bianchi và cộng sự (2015) lại chỉ ra rằng hiệu ứng ngược xu thế không mang lại lợi nhuận, trong khi hiệu ứng động lực vẫn tồn tại trong phần lớn danh mục đầu tư Narayan (2015) cũng xác nhận rằng đầu tư dựa trên hiệu ứng động lực có thể tạo ra lợi nhuận khi nghiên cứu giá hợp đồng tương lai trong giao dịch hàng hóa.
Dù thị trường chứng khoán tại Việt Nam mới được thành lập từ cuối thế kỉ
Nhiều nhà đầu tư tại Việt Nam đang giao dịch dựa trên phân tích lịch sử giá cổ phiếu, cho thấy sự tồn tại của cả hiệu ứng động lực và hiệu ứng trái ngược trên thị trường chứng khoán Các nghiên cứu như của Rouwenhorst (1999) và Griffin et al đã chỉ ra rằng những hiện tượng này có thể được thử nghiệm và phân tích.
Nghiên cứu của Fernandes và Ornelas (2008) đã chỉ ra hiệu ứng động lực trên các thị trường mới nổi, nhưng Việt Nam không nằm trong danh sách này Hai nghiên cứu tại Việt Nam bởi Nguyễn Thị Thu Hằng (2012) và Dzung & Hieu (2019) cho thấy hiệu ứng này chỉ xảy ra ở mức độ nhẹ và không mang lại hiệu suất cao, đặc biệt trong ngắn hạn Trong lĩnh vực thị trường hàng hóa, nghiên cứu về hiệu ứng động lực còn hạn chế, nhưng một số nghiên cứu tại Hoa Kỳ như Zaremba (2019, 2021) cho thấy hiệu ứng này tồn tại Tại các thị trường hàng hóa nội địa, Ấn Độ và Trung Quốc cũng ghi nhận hiệu ứng động lực theo nghiên cứu của Kang (2017) Tại Việt Nam, MXV (Sở Giao dịch Hàng hoá Việt Nam) là tổ chức đầu tiên hoạt động quy mô quốc gia, được thành lập vào năm 2010 và quản lý bởi Bộ Công thương.
Mặc dù đã kết nối với các Sở giao dịch quốc tế trong 5 năm, thị trường giao dịch hàng hóa tại Việt Nam vẫn thiếu sự quan tâm và nghiên cứu từ các học giả Nghiên cứu về hiệu ứng động lực trong thị trường hàng hóa Việt Nam không chỉ giúp phát hiện phương pháp đầu tư tiềm năng mà còn điều chỉnh những hạn chế địa lý của các nghiên cứu trước đó, nhằm áp dụng hiệu quả vào thị trường châu Á, đặc biệt là Đông Nam Á.
Học viên đã chọn đề tài “Hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hoá Việt Nam giai đoạn 2008-2022” nhằm áp dụng kiến thức và cung cấp nghiên cứu thực tiễn Giá giao dịch tại MXV và các sàn giao dịch quốc tế gần như tương đồng khi niêm yết bằng USD Bài viết hướng đến việc xác định sự tồn tại của hiệu ứng động lực và mức độ tác động của nó đối với nhà đầu tư Nghiên cứu cũng phân tích ảnh hưởng của hiệu ứng này đến thị trường hàng hoá non trẻ Việt Nam, đồng thời so sánh với các thị trường khác Cuối cùng, luận văn cung cấp phương pháp đo lường biến động giá của danh mục đầu tư, giúp nhà đầu tư áp dụng chiến lược giá linh hoạt hơn.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn thực hiện với mục tiêu chung: Đánh giá sự tồn tại của hiệu ứng động lực trên thị trường hàng hoá Việt Nam
Từ mục tiêu này, học viên có 2 mục tiêu cụ thể khi thực hiện luận văn:
- Sử dụng mô hình lượng hóa để tìm kiếm sự xuất hiện của hiệu ứng động lực trên thị trường hàng hóa Việt Nam.
- Đưa ra giải pháp và áp dụng thực tế của việc áp dụng hiệu ứng động lực lên đầu tư cũng như quản lý thị trường.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau:
- Nghiên cứu định lượng dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính để ước lượng mối quan hệ giữa các biến giải thích
- Phân tích so sánh với các nghiên cứu đi trước về hiệu ứng động lực trên thị trường chứng khoán và hàng hoá thế giới
- Phân tích dữ liệu các biến thông qua thống kê mô tả
Bố cục luận văn
Ngoài phần giới thiệu chung, kết luận, danh sách bảng biểu và mô hình, tài liệu tham khảo và phụ lục, luận văn gồm 5 chương:
Chương 1: Cơ sở lý luận về hiệu ứng động lực trên thị trường hàng hoá Chương 2: Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở thực tiễn
Chương 3: Dữ liệu và mô hình nghiên cứu
Chương 4: Kết quả của mô hình nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Khuyến nghị và đề xuất
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU ỨNG ĐỘNG LỰC TRÊN THỊ TRƯỜNG HÀNG HOÁ
Giả thuyết thị trường hiệu quả
Giả định thị trường hiệu quả được phát triển độc lập bởi 2 tác giả Eugene F. Fama và Paul A Samuelson (Lo, 2007) Vào năm 1970, Fauma xuất bản công trình
Trong nghiên cứu “Thị trường vốn hiệu quả: Tổng quan lý thuyết và công trình thực nghiệm”, Fama đã giới thiệu khái niệm Thị trường hiệu quả (EMH), định nghĩa rằng thị trường hiệu quả là nơi mà giá cổ phiếu luôn phản ánh đầy đủ thông tin có sẵn (Fama, 1970) Ý tưởng cốt lõi của EMH là giá cổ phiếu chính xác phản ánh thông tin hiện có và nhanh chóng điều chỉnh theo các luồng thông tin mới Thị trường hiệu quả được xem là một thị trường cạnh tranh, nơi không tồn tại cơ hội chênh lệch giá và giá cổ phiếu phản ánh đúng giá trị cơ bản của tài sản (Brealey, Myers và Allen).
Vào năm 2011, các nhà đầu tư gặp khó khăn trong việc đạt được lợi suất cao hơn thị trường và không thể tạo ra thu nhập bất thường dương Tất cả thông tin liên quan đã được phản ánh trong giá cổ phiếu, điều này cho thấy việc tìm kiếm thông tin có lợi để kiếm lời là không hiệu quả.
Fama đã chỉ ra ba điều kiện cần thiết để tồn tại một thị trường vốn hiệu quả: không có phí giao dịch, thông tin phải miễn phí và dễ dàng truy cập cho tất cả người tham gia, cũng như thông tin phải được đánh giá một cách đồng nhất Tuy nhiên, những điều kiện này khó có thể đạt được trong thực tế thị trường vốn Mặc dù chúng là điều kiện lý tưởng cho một thị trường hiệu quả, nhưng không cần thiết cho nền kinh tế thực tế; các giả định này chủ yếu được sử dụng để minh họa sự kém hiệu quả của thị trường (E F Fama, 1970).
Các nghiên cứu thực nghiệm về thị trường hiệu quả tập trung vào khả năng đánh bại thị trường, cho phép các nhà đầu tư tạo ra lợi suất cao Ví dụ, khi phân tích các quỹ tương hỗ và lợi suất của chúng, nếu phát hiện ra rằng các quỹ này đạt lợi suất vượt trội nhờ vào việc điều chỉnh thông tin rủi ro, ta có thể kết luận rằng thị trường không hiệu quả với thông tin mà các nhà quản lý quỹ nắm giữ (Campbell, Lo và MacKinlay, 1997).
Mặc dù có thể kiểm tra tính hiệu quả của thị trường, nhưng không thể bác bỏ sự tồn tại của hiệu quả trong bất kỳ thị trường nào (Campbell và cộng sự, 1997) Các mô hình kiểm định hiệu quả thường dựa trên mô hình cân bằng; nếu thị trường không hiệu quả, điều này có thể chỉ ra rằng mô hình ban đầu không chính xác Campbell nhấn mạnh rằng việc kiểm định tính hiệu quả của thị trường là một thách thức lớn Các kiểm định này thường sử dụng mô hình định giá tài sản để so sánh lợi nhuận kỳ vọng với lợi nhuận thực tế Tuy nhiên, việc đánh giá lợi nhuận bất thường không thể thực hiện nếu không có lợi nhuận dự kiến từ một mô hình định giá cụ thể Do đó, lợi nhuận bất thường có thể chỉ ra sự kém hiệu quả của thị trường hoặc sự không chính xác của mô hình định giá Định nghĩa về hiệu quả thị trường thường quá chung để có thể kiểm định qua nghiên cứu thực nghiệm Fama đã phân loại hiệu quả thị trường thành ba dạng: thị trường hiệu quả dạng yếu, dạng bán-mạnh và dạng mạnh, dựa trên mức độ thông tin có sẵn.
1.1.1 Thị trường hiệu quả dạng yếu
Nếu giá cổ phiếu chỉ phản ánh thông tin trong quá khứ, thị trường được coi là kém hiệu quả Điều này có nghĩa rằng nhà đầu cơ không thể hoàn toàn chiến thắng thị trường chỉ bằng cách nghiên cứu biến động giá trước đó, vì thông tin quá khứ đã được tích hợp vào giá cổ phiếu hiện tại (Brealey và cộng sự, 2011, trang 345).
Trong nghiên cứu năm 1965, Fama đã chỉ ra rằng để khẳng định tính hợp lệ của một mô hình định giá tương lai, tác giả cần chứng minh rằng mô hình này có khả năng đưa ra những dự đoán chính xác về giá cả trong tương lai.
F Fama, 1965) Nếu giá lịch sử được phản ánh qua giá cổ phiếu hiện tại thì cả phân tích kĩ thuật lẫn chiến lược giao dịch thuận chiều (momentum strategies) đều không thể có lãi trong dài hạn Các nhà nghiên cứu đã thử kiểm tra giả thiết về tính yếu của thị trường bằng cách đo lượng lợi nhuận của các chiến lược đầu tư sử dụng mô hình định giá khác nhau nhưng mô hình dạng yếu chỉ xuất hiện trong một vài mẫu dữ liệu ngày (Brealey và cộng sự, 2011, trang 346) Năm 1953, Maurice Kendall phân tích hành vi giá của cổ phiếu và hàng hóa bằng cách phân tích chuỗi giá hàng tuần nhưng tác giả đã không thể tìm ra được một mô hình giá cổ phiếu thỏa mãn Chuỗi giá xuất hiện một cách ngẫu nhiên, không theo quy luật nào Tác giả Brealey miêu tả hiện tượng này như sau: “Việc thay đổi của chuỗi giá giống như việc “Bóng ma cơ hội” chọn ngẫu nhiên 1 con số… thêm nó vào giá hiện tại để tạo ra giá của tuần tới” (Brealey và cộng sự, 2011, trang 342).
Giá cổ phiếu tuân theo lý thuyết bước đi ngẫu nhiên trong thị trường cạnh tranh, khiến việc dự đoán giá cổ phiếu trở nên khó khăn Nếu có thể dự đoán chính xác, nhà đầu tư sẽ dễ dàng kiếm lợi nhuận bằng cách tận dụng thông tin đó Tuy nhiên, không có khoản đầu tư nào có lợi nhuận dễ dàng trong một thị trường cạnh tranh Khi nhà đầu tư biết một cổ phiếu sẽ sinh lời cao trong tương lai, họ sẽ đổ xô mua cổ phiếu, dẫn đến việc giá cổ phiếu tăng cho đến khi không còn sinh lợi nữa Giá cổ phiếu đã phản ánh những thông tin tích cực, và sự biến động ngẫu nhiên làm cho mô hình giá trong tương lai trở nên không thể đoán trước.
1.1.2 Thị trường hiệu quả dạng vừa
Nếu giá cổ phiếu phản ánh thông tin đã công bố trong quá khứ và thông tin mới, thị trường đạt hiệu quả dạng vừa (Campbell và cộng sự, 1997) Giá cổ phiếu sẽ ngay lập tức điều chỉnh theo thông tin mới như thông báo thu nhập, phát hành cổ phiếu mới hoặc sát nhập công ty (Brealey và cộng sự, 2011, trang 346) Nhà đầu tư không thể đảm bảo lợi nhuận từ thông tin trên thị trường như tin tức hay khuyến nghị đầu tư (Berk và DeMarzo, 2011, trang 433) vì giá chứng khoán đã thay đổi ngay khi thông tin được công bố.
1.1.3 Thị trường hiệu quả dạng mạnh
Nếu giá chứng khoán phản ánh tất cả thông tin công bố trong quá khứ, thông tin hiện tại và thông tin nội bộ, thì thị trường được coi là hiệu quả dạng mạnh Lý thuyết này cho rằng những người nắm giữ thông tin nội bộ sẽ giao dịch ngay để thu lợi, dẫn đến việc giá chứng khoán thay đổi cho đến khi không còn cơ hội kiếm lời Thông tin nội bộ có thể bao gồm báo cáo chưa công bố, kế hoạch đầu tư hoặc sáp nhập mà chỉ CEO biết Trong một thị trường hiệu quả, nhà đầu tư có thể tạo ra lợi nhuận hoặc thua lỗ, nhưng không ai có thể luôn thắng Nghiên cứu của Keown và Pinkerton (1981) cho thấy thị trường phản ứng với kế hoạch sáp nhập trước khi có thông báo chính thức, với gần một nửa phản ứng diễn ra trước thông báo, điều này cho thấy có giao dịch nội gián Jaffe (1973) phát hiện rằng một số nhà đầu tư nội bộ có lợi nhuận vượt trội hơn thị trường tới 5% trong 8 tháng, cho thấy thông tin nội bộ không được phản ánh trong giá cổ phiếu, mâu thuẫn với giả thuyết hiệu quả dạng mạnh Tuy nhiên, thị trường phản ứng ngay lập tức với thông tin sáp nhập khi có thông báo chính thức, ủng hộ giả thuyết thị trường hiệu quả dạng bán mạnh.
1.1.4 Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên (Random Walk Hypothesis)
Giả thuyết thị trường hiệu quả cho rằng biến động giá cổ phiếu là ngẫu nhiên, và không thể đạt lợi nhuận từ việc quan sát giá thị trường Dự đoán giá cổ phiếu trong ngày mai dựa vào giá hôm nay là không khả thi, với dự đoán chính xác nhất cho giá ngày mai chỉ là giá hôm nay cộng thêm một yếu tố ngẫu nhiên Điều này minh họa cho giả thuyết bước đi ngẫu nhiên, trong đó các biến động thị trường được xem như các biến ngẫu nhiên độc lập, ảnh hưởng đến sự tăng giảm của giá cổ phiếu.
Kỳ vọng giá cổ phiếu, ký hiệu 𝜇, phản ánh sự thay đổi giá trong điều kiện không có biến động thị trường Theo mô hình IID (0, 𝜎²), biến ngẫu nhiên 𝜀𝑡 có phân bố đồng nhất độc lập với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai 𝜎² (Campbell và cộng sự, 1997) Các tác động bất ngờ tại thời điểm t-1 không ảnh hưởng đến kết quả tại thời điểm t, cho thấy tính độc lập của chúng Hơn nữa, các kết quả khác nhau có xác suất hoàn toàn đồng nhất và độc lập Giả thuyết Martingale cho phép xác định các lựa chọn ngẫu nhiên dựa trên kết quả trước đó, miễn là tác động cuối cùng bằng 0, trong khi giả thuyết bước đi ngẫu nhiên khắt khe hơn khi bác bỏ toàn bộ lịch sử giá và coi các tác động tương lai là độc lập.
Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên có một số biến thể yếu hơn khi nới lỏng các điều kiện thống kê như tính đồng nhất không điều kiện và sự phụ thuộc của biến ngẫu nhiên, tuy nhiên vẫn cần đảm bảo tính không tương quan và tính đồng nhất Phiên bản nới lỏng này đã được thử nghiệm trong nhiều tài liệu thực nghiệm gần đây, như trong công bố của Campbell và cộng sự Hình thức này có thể phù hợp hơn vì sự biến động của giá cổ phiếu không phải là hằng số theo thời gian, mà có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố có thể dự đoán Hơn nữa, lợi nhuận của một cổ phiếu thường bị ảnh hưởng bởi lợi nhuận trong quá khứ, cho thấy mối tương quan nhất định trong biến động thu nhập từ chứng khoán (Campbell và cộng sự, 1997).
Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên không có nghĩa là không thể giải thích sự biến động giá cổ phiếu Trên thực tế, giá cổ phiếu chỉ trở nên khó dự đoán khi thông tin về công ty là ngẫu nhiên, không phản ánh các yếu tố thay đổi về giá.
1.1.5 Hạn chế của thuyết thị trường hiệu quả
Các mô hình định giá tài sản
1.2.1 Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM)
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) được phát triển bới William Sharpe, Jan Mossin và John Lintner trong những năm 1960 (Bodie, Kane và Markus, 2011, trang
Mô hình Fama và French (2008) hiện vẫn là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong định giá tài sản Sự ưa chuộng của mô hình này xuất phát từ tính đơn giản và khả năng giải thích mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng một cách chính xác và trực quan (Fama và French, 2004).
Lý thuyết CAPM tuân theo một vài giả định:
Tất cả các nhà đầu tư đều là người chấp nhận giá, nghĩa là họ không đủ sức ảnh hưởng đến giá thị trường do quy mô hoạt động nhỏ bé Mỗi nhà đầu tư đều có cơ hội tiếp cận đầu tư như nhau và đều có xu hướng ghét rủi ro Quyết định đầu tư của họ thường dựa trên suất sinh lời kỳ vọng và độ lệch chuẩn của suất sinh lời.
Mô hình CAPM yêu cầu rằng tất cả tài sản đều có thể chia nhỏ và giao dịch trên thị trường, cho phép nhà đầu tư vay và cho vay với lãi suất phi rủi ro mà không chịu chi phí giao dịch hay thuế trên lợi nhuận Để đảm bảo tính chính xác của mô hình, tất cả nhà đầu tư cần có kỳ vọng đồng nhất và tiếp cận thông tin một cách đồng thời.
Mô hình CAPM thường thiếu chính xác trong các nghiên cứu thực nghiệm do các giả định không thể đạt được trên thị trường thực tế (Fama và French, 2004) Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa thu nhập bình quân và tham số beta của các danh mục khác nhau thường mạnh hơn so với mô hình CAPM Điều này cho thấy rằng danh mục có beta cao thường có thu nhập cao hơn, trong khi danh mục có beta thấp thường có thu nhập thấp hơn so với dự đoán của mô hình (Fama và French, 2004) Mô hình CAPM có thể được biểu thị qua công thức.
𝐸(𝑅 𝑝 ) = 𝑟 𝑓 + 𝛽 𝑝 [𝐸(𝑟 𝑚 ) − 𝑟 𝑓 ] 𝐸(𝑅 𝑝 ) là thu nhập kì vọng của danh mục p hay còn gọi là suất sinh lời kì vọng;
𝑟 𝑓 là lãi suất phi rủi ro;
𝛽 𝑖 là chỉ số đo lường mức độ đóng góp của cổ phiếu i vào phương sai của danh mục thị trường, thể hiện sự nhạy cảm của chứng khoán này với biến động của thị trường (Bodie cùng cộng sự, 2011, trang 315).
𝐸(𝑟 𝑚 ) là thu nhập kì vọng của thị trường.
Danh mục thị trường lý thuyết bao gồm tất cả các tài sản giao dịch công khai trong nền kinh tế, với giá trị beta bằng 1,0, dẫn đến trung bình trọng cố beta của tất cả tài sản cũng bằng 1 (Bodie và cộng sự, 2011, trang 316) Nếu giá trị beta của danh mục đầu tư vượt quá 1, nó được coi là “tấn công”, cho thấy mức độ nhạy cảm cao hơn với biến động của thị trường và rủi ro cao hơn Ngược lại, nếu giá trị beta thấp hơn 1, danh mục được xem là “phòng thủ”, với mức nhạy cảm thấp hơn và rủi ro thấp hơn so với thị trường (biến thiên và độ lệch chuẩn thấp hơn) (Bodie và cộng sự, 2011, trang 316).
Mối tương quan giữa kì vọng thu nhập và hệ số beta của mô hình CAPM được thể hiện qua đường thị trường chứng khoán (security market line SML):
Đường SML trong thị trường chứng khoán thể hiện phần bù rủi ro của từng tài sản Thu nhập kỳ vọng của một chứng khoán hoặc danh mục đầu tư sẽ bằng chứng khoán phi rủi ro cộng với khoản lợi tức bù rủi ro Nếu thu nhập kỳ vọng không đạt mức tối thiểu yêu cầu, nhà đầu tư sẽ không thực hiện đầu tư.
"Công bằng" được xác định chính xác trên đường SML Nếu tài sản có giá trị thực thấp hơn mức định giá, nó sẽ nằm trên đường thị trường chứng khoán; ngược lại, nếu tài sản bị định giá cao hơn giá trị thực, nó sẽ nằm dưới đường này Sự khác biệt giữa lợi nhuận kỳ vọng chuẩn và lợi nhuận kỳ vọng thực tế được thể hiện qua alpha trên đồ thị (Bodie và cộng sự, 2011, trang 318).
Mô hình CAPM thể hiện lợi nhuận kỳ vọng, nhưng thực tế chúng ta quan tâm đến lợi nhuận thực tế, do đó cần điều chỉnh công thức để phát triển một phương trình ứng dụng cao hơn Từ đó, chúng ta giới thiệu mô hình chỉ số đơn (single-index model) theo Bodie và cộng sự (2011, trang 277) Phương trình hồi quy của mô hình chỉ số đơn được viết như sau:
Hệ số chặn, được gọi là alpha hay lợi nhuận bất thường, đại diện cho phần lợi nhuận của danh mục đầu tư không bị ảnh hưởng bởi yếu tố thị trường, không phụ thuộc vào mô hình CAPM đơn giản Hiệu ứng động lực mà chúng ta nghiên cứu là một yếu tố trong giá trị alpha này Khi alpha dương và có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy danh mục đầu tư mang lại lợi nhuận vượt trội so với kỳ vọng của nhà đầu tư dựa trên hệ số beta đã cho Ngược lại, hệ số alpha âm chỉ ra rằng danh mục hoạt động kém hiệu quả so với giá trị beta.
1.2.2 Mô hình Fama-French 3 nhân tố
Vào năm 1992, Eugene Fama và Kenneth French phát hiện rằng beta trong mô hình CAPM không thể giải thích suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán Mỹ giai đoạn 1963-1990 Năm 1993, họ công bố mô hình 3 nhân tố, trong đó Fama vào năm 1996 khẳng định rằng thu nhập bất thường trong CAPM có liên quan đến mô hình này Mô hình 3 yếu tố chỉ ra rằng lợi nhuận kỳ vọng của danh mục đầu tư vượt lãi suất phi rủi ro bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố: (1) yếu tố thị trường (Rm-Rf); (2) sự khác biệt giữa quy mô công ty (SMB); và (3) sự khác biệt về giá trị sổ sách (HML).
𝑅 𝑖 − 𝑅 𝑓 biểu thị phần lợi nhuận kì vọng chênh lệch của danh mục so với thị trường;
(𝑅 𝑚 − 𝑅 𝑓 ) là phần bù rủi ro của danh mục thị trường so với lãi suất phi rủi ro;
SMB, hay Small Minus Big, là chỉ số thể hiện sự chênh lệch lợi nhuận giữa danh mục cổ phiếu của các công ty nhỏ và các công ty lớn trong quá khứ Chỉ số này giúp các nhà đầu tư đánh giá hiệu suất của cổ phiếu nhỏ so với cổ phiếu lớn, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.
HML, hay còn gọi là "High Minus Low", là chỉ số thể hiện sự chênh lệch lợi nhuận trong quá khứ giữa các công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao và thấp Chỉ số này giúp nhà đầu tư đánh giá hiệu suất của các danh mục cổ phiếu dựa trên giá trị sổ sách, từ đó đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.
𝛽 𝑖 , 𝑠 𝑖 , ℎ 𝑖 , là hệ số hồi quy cho các nhân tố tương ứng.
Vào năm 1992, Eugene Fama và Kenneth French đã tiến hành một nghiên cứu so sánh hiệu quả của các danh mục đầu tư dựa trên quy mô công ty Họ phân loại các công ty thành 10 nhóm đồng đều theo danh mục thập phân và theo dõi lợi nhuận hàng tháng của từng nhóm trong những năm tiếp theo Sử dụng đường SML làm tiêu chuẩn, nghiên cứu cho thấy 9 trên
Mười danh mục đầu tư có hệ số alpha dương giúp nâng cao vị trí của chúng trên đường SML Việc lựa chọn danh mục theo quy mô công ty có khả năng mang lại lợi nhuận vượt trội so với lợi nhuận kỳ vọng của thị trường và có ý nghĩa thống kê rõ ràng (Berk và DeMarzo, 2011, trang 429).
Tài chính hành vi
Theo thuyết thị trường hiệu quả, cổ phiếu được định giá đúng phản ánh giá trị nội tại của chúng, và không có "bữa trưa miễn phí" cho nhà đầu tư (Barberis và Thaler, 2003) Tuy nhiên, khi các nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra lỗ hổng trong lý thuyết truyền thống, tài chính hành vi đã nổi lên như một cách tiếp cận mới để giải thích biến động giá tài sản Những người ủng hộ tài chính hành vi cho rằng giá tài sản có thể khác xa giá trị nội tại do nhà đầu tư không phải lúc nào cũng hành động lý trí nhằm tối đa hóa lợi nhuận Điều này trái ngược với quan điểm kinh tế học cổ điển, nơi cho rằng cảm xúc không ảnh hưởng đến quyết định kinh tế Thực tế, hành vi của con người thường không phản ánh giả định này, như minh chứng từ số lượng lớn người mua vé số với tỉ lệ thắng rất thấp Các thí nghiệm tâm lý học cho thấy mọi người sử dụng các giản lược hóa (heuristic) để ra quyết định, tạo nền tảng cho lý thuyết tài chính hành vi Phần 1.3.1 sẽ khám phá các phương pháp giải thích sự bất hợp lý của nhà đầu tư, bao gồm lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979), những người đoạt giải Nobel kinh tế 2002 Phần 1.3.2 sẽ thảo luận về hậu quả của sự bất hợp lý trong thị trường chứng khoán, trong khi phần 1.3.3 sẽ trình bày bốn mô hình hành vi giải thích sự sai lệch của thuyết thị trường hiệu quả ở cấp độ thị trường.
Mọi người thường dựa vào những nguyên tắc đã được chứng thực trong quá khứ để đánh giá khả năng xảy ra, giúp đơn giản hóa quyết định (Tversky và Kahneman, 1974) Mặc dù sự giản lược hóa này hữu ích trong việc tìm giải pháp cho các vấn đề thường gặp, nhưng nó cũng có thể dẫn đến những lỗi hệ thống trong quyết định Trong thị trường tài chính, có nhiều hình thức giản lược hóa ảnh hưởng đến hành vi cá nhân, nhưng trong khuôn khổ của luận văn này, ba phương pháp chính được đề cập là: tự tin thái quá, tính đại diện và chủ nghĩa bảo thủ.
Tự tin thái quá là một hiện tượng phổ biến trong quá trình ra quyết định, khi nhiều người thường đánh giá quá cao độ chính xác của nhận định của mình Nghiên cứu cho thấy, những sự kiện mà chúng ta tin chắc sẽ xảy ra chỉ có xác suất 80%, trong khi những điều mà chúng ta cho là không thể xảy ra lại thường xảy ra với xác suất 20% (Fischhoff, Slovic và Lichtenstein, 1977, được trích dẫn trong Barberis và Thaler).
2003, trang 1064) 2 tác giả trên cũng trích dẫn nhận định của Alpert và Raiffa
Nghiên cứu năm 1982 cho thấy 98% mức độ tự tin của con người chỉ chính xác khoảng 60% thời gian Con người thường có xu hướng lạc quan thái quá về khả năng của bản thân Chẳng hạn, 90% người được khảo sát tin rằng họ có kỹ năng xã hội vượt trội so với mức trung bình (Barberis và Thaler, 2003).
Theo Odean (1998), những nhà đầu tư quá tự tin, tức là những người tin rằng họ hiểu giá trị thực của cổ phiếu tốt hơn so với giá hiện tại, thường thực hiện giao dịch nhiều hơn so với các nhà đầu tư khác Những giao dịch này thường vượt qua các chiến lược phân tán và phòng ngừa rủi ro thông thường.
Tính đại diện, theo Tversky và Kahneman (1974), là cách mà mọi người đánh giá xác suất một đối tượng A thuộc về nhóm B dựa vào sự tương đồng với mẫu hình của nhóm đó, bất chấp tính hợp lý của đánh giá Điều này dẫn đến việc đưa ra kết luận quá nhanh từ một mẫu dữ liệu nhỏ, bỏ qua kích thước mẫu Chẳng hạn, trong thị trường chứng khoán, nếu một cổ phiếu có hiệu suất tốt trong 12 tháng qua, nhà đầu tư có thể tin rằng nó sẽ tiếp tục hoạt động tốt, mặc dù lợi nhuận của công ty trong 5 năm trước đó lại dưới mức trung bình Hiện tượng này có thể giải thích cho hiệu ứng động lực trên thị trường chứng khoán.
Chủ nghĩa bảo thủ trong đầu tư chỉ ra rằng con người thường đánh giá sai lệch ảnh hưởng của các chứng cứ, dẫn đến việc bỏ qua tác động của các sự kiện liên quan Khi một tập đoàn công bố khoản thu nhập tốt, sự bảo thủ của các nhà đầu tư làm cho thị trường phản ứng chậm, khiến giá cổ phiếu thấp hơn giá trị thực Qua thời gian, giá cổ phiếu sẽ dần tăng lên và tiệm cận với giá trị thực của tập đoàn Nhiều nghiên cứu cho thấy sự giản lược hóa này có thể lý giải cho hiệu ứng động lực trong thị trường.
Mô hình tài chính truyền thống giải thích việc định giá tài khoản dựa trên giả định về ưu tiên của nhà đầu tư thông qua các khuôn khổ thỏa dụng dự tính (Expected Utility EU) Tuy nhiên, các thực nghiệm cho thấy các khuôn khổ này thường không phản ánh đúng ưu tiên của nhà đầu tư Do đó, các nhà nghiên cứu đã dành thời gian thử nghiệm nhiều mô hình khác nhằm giải thích hành vi của nhà đầu tư mà không dựa vào thuyết thỏa dụng dự tính Trong số các mô hình này, lý thuyết triển vọng nổi bật như một giải thích hợp lý nhất, dựa trên các thí nghiệm trước đó của các nhà nghiên cứu.
2003) Lý thuyết triển vọng được phát triển bởi Kahneman và Tversky vào năm
Năm 1979, thuyết triển vọng được phát triển dựa trên cách tiếp cận quy nạp từ các quan sát thực nghiệm, trong khi thuyết thoả dụng dự tính lại dựa vào suy diễn hành động hợp lý của cá nhân Có ba sự khác biệt chính giữa hai thuyết này Thứ nhất, trong thuyết thoả dụng dự tính, người ra quyết định tập trung vào lợi nhuận cuối cùng, trong khi thuyết triển vọng cho rằng họ chú ý đến một vài điểm tham chiếu khi đưa ra quyết định liên quan đến lợi nhuận Odean (1998) chỉ ra rằng nhiều nhà đầu tư có xu hướng quan tâm đến các cổ phiếu có sự tăng giá trị hơn là những cổ phiếu giảm giá trị trong quá khứ, hành vi này không thể giải thích chỉ bởi nhu cầu tái cân bằng danh mục đầu tư hoặc tránh chi phí giao dịch cao của cổ phiếu giá thấp Điều này cho thấy các nhà đầu tư chú ý đến sự thay đổi giá trị liên quan đến những tham chiếu cá nhân của họ, như giá mà họ đã trả cho cổ phiếu.
Trong thuyết thoả dụng, đường cong thoả dụng thể hiện sự không ưa thích rủi ro của các nhà đầu tư, với độ lõm tại mọi điểm Ngược lại, trong lý thuyết triển vọng, đường cong có hình chữ S, cho thấy sự tồn tại của cả nhà đầu tư không thích rủi ro và nhà đầu tư ưa thích rủi ro Đặc biệt, sự thay đổi ở phần thua lỗ lớn hơn phần lợi nhuận, chứng tỏ rằng thua lỗ có ảnh hưởng lớn hơn tới giá trị đầu tư so với lợi nhuận Điều này phản ánh tâm lý nhà đầu tư, khi thua lỗ lớn thường tác động mạnh mẽ hơn đến quyết định đầu tư của họ Ví dụ, cảm giác vui sướng khi nhận được 50$ không thể so sánh với cảm giác thua lỗ 50$, cho thấy thua lỗ có tác động tâm lý sâu sắc hơn.
Trong thuyết triển vọng, hình 1.2 cho thấy rằng quyết định đầu tư không tuân theo sự tuyến tính, với lợi nhuận hay thua lỗ lớn ảnh hưởng ít hơn so với việc có được một chút lợi nhuận hoặc bắt đầu thua lỗ Điều này giải thích tại sao việc nhận huy chương, dù chỉ là huy chương đồng, mang lại niềm vui lớn hơn so với việc không nhận được huy chương, trong khi sự khác biệt giữa huy chương bạc và huy chương đồng lại không đáng kể.
Hình 1.2: Thuyết triển vọng và Sức nặng của quyết định đầu tư
1.3.3 Phản ứng thái quá và phản ứng quá chậm của thị trường
Hình 1.3: Phản ứng thái quá (Overreaction) và phản ứng chậm (Underreaction) của thị trường với thông tin mới
Biểu đồ minh họa cách thị trường phản ứng với thông tin mới, với đường màu đen đại diện cho phản ứng của thị trường hoàn hảo trước tin tốt và giá trị thực của cổ phiếu Đường màu xanh cho thấy thị trường có thể phản ứng thái quá, đẩy giá cổ phiếu lên cao hơn giá trị thực trước khi điều chỉnh lại sau vài ngày hoặc tuần Trong khi đó, đường màu đỏ thể hiện phản ứng chậm của thị trường, dẫn đến sự tăng dần của giá cổ phiếu về đúng giá trị thực.
Hong và Steain (1999) đã phát triển một mô hình giải thích hiện tượng phản ứng chậm của thị trường thông qua hai nhóm nhà đầu tư: “người quan sát thông tin” (Newswatchers) và “nhà đầu tư động lực” (momentum traders) Nhóm đầu tiên phản ứng chậm với thông tin mới, trong khi nhóm thứ hai tận dụng độ trễ này để kiếm lợi nhuận, dẫn đến sự phản ứng thái quá của thị trường Các tác giả cũng chỉ ra rằng hiệu ứng động lực thường mạnh hơn ở các tập đoàn nhỏ, nơi thông tin mật được lan truyền chậm hơn, khiến nhà đầu tư phản ứng chậm và tạo ra hiệu ứng động lực nhanh hơn.
Cả hai mô hình trên đều cho rằng hiệu ứng động lực là kết quả của phản ứng chậm từ thị trường (Barberis và Thaler, 2003) Tuy nhiên, cũng có những mô hình khác đưa ra các giải thích khác nhau về hiệu ứng động lực này.
Khái niệm hiệu ứng động lực (Momentum effect)
1.4.1 Khái niệm hiệu ứng động lực
Vào năm 1993, Narasimhan Jegadeesh và Sheridan Titman đã phát triển một chiến thuật đầu tư mới, tập trung vào việc mua các cổ phiếu có lịch sử giá tốt và bán các cổ phiếu có lịch sử giá xấu Chiến thuật này đã chứng minh khả năng tạo ra lợi nhuận dương trong khoảng thời gian ngắn, từ 3 tháng trở lên.
Chiến thuật đầu tư hiệu ứng động lực (momentum effect) cho thấy xu hướng tăng giá của những cổ phiếu có hiệu suất tốt trong quá khứ và xu hướng giảm giá của những cổ phiếu kém hiệu suất Ngược lại, hiệu ứng đảo ngược (reversal effect) trong dài hạn lại chỉ ra rằng những cổ phiếu giảm giá mạnh trong quá khứ có khả năng tăng giá, trong khi những cổ phiếu tăng giá mạnh có thể giảm giá Nhiều nghiên cứu đã chứng minh thành công của hiệu ứng động lực trong ngắn hạn và hiệu ứng đảo ngược trong dài hạn, tuy nhiên, sự thành công của hai chiến thuật này lại mâu thuẫn với giả định thị trường hiệu quả (efficient market hypothesis - EMH).
1.4.2 Nguyên nhân tồn tại của hiệu ứng động lực
Nhiều giả thuyết đã được đưa ra để giải thích sự tồn tại của hiệu ứng động lực trên thị trường chứng khoán, với một số quan điểm cho rằng hiệu ứng này chỉ là kết quả của việc khai thác dữ liệu và không thực sự tồn tại Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu đã xác nhận sự hiện diện của hiệu ứng động lực trên các thị trường chứng khoán khác nhau Một số ý kiến cho rằng lợi nhuận từ chiến thuật đầu tư theo hiệu ứng động lực chỉ là phần bù rủi ro, nhưng nghiên cứu của Gutierrez Jr và Kelley (2008) đã chỉ ra rằng hiệu ứng này vẫn tồn tại ngay cả khi loại bỏ các yếu tố rủi ro thị trường Cuối cùng, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các mô hình lý thuyết trong tài chính hành vi để giải thích sự tồn tại của hiệu ứng động lực, điều này cũng được nhiều tác giả nghiên cứu trên thế giới đồng tình.
Một lý do khác giải thích cho việc đạt được lợi nhuận đầu tư thông qua hiệu ứng động lực là việc ứng dụng khai thác dữ liệu trong phân tích Có rất nhiều dữ liệu về giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch và thu nhập từ cổ phiếu, cùng với nhiều công cụ tính toán như Excel hay Math lab để phân tích Khả năng tìm ra chiến lược tối ưu đảm bảo lợi nhuận từ việc phân tích dữ liệu là cao, và điều này có thể được thực hiện bởi nhiều đối tượng, từ nhà đầu tư quản lý danh mục đến sinh viên nghiên cứu phân tích kỹ thuật (Jegadeesh và Titman, 2001) Do đó, nhiều chiến lược đầu tư và tham số có thể chỉ ra rằng chúng hỗ trợ các lý thuyết tài chính hành vi không phải do tính đại diện của thị trường mà do sự cố ý Vì vậy, hiệu ứng động lực mà Jegadeesh và Titman phát hiện lần đầu năm 1993 có thể chỉ đơn thuần là kết quả của may mắn.
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên toàn thế giới đã chỉ ra rằng việc áp dụng hiệu ứng động lực trong đầu tư mang lại thành công đáng kể Do đó, việc khai thác dữ liệu không phải là nguyên nhân chính dẫn đến sự tồn tại của hiệu ứng này.
Jagadeesh và Titman (1993) đã chỉ ra rằng danh mục cổ phiếu hoạt động tốt (winner portfolio) thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với danh mục cổ phiếu hoạt động kém (loser portfolio) trong hầu hết các tháng, ngoại trừ tháng Giêng, khi chiến thuật đầu tư thuận xu hướng ghi nhận mức giá trị -7% Tuy nhiên, các tháng còn lại đều có lợi nhuận dương Vào năm 2001, họ tiếp tục phân tích và phát hiện rằng hiệu ứng tháng Giêng có tác động tiêu cực đáng kể tới các giai đoạn phụ (sub-periods) trong nghiên cứu của họ.
Wachtel (1942) và Branch (1977) đã giải thích sự bất thường trong giao dịch cổ phiếu từ góc độ thuế, cho rằng các nhà đầu tư thường bán những cổ phiếu giảm giá trị vào cuối năm để giảm thiểu thuế phải nộp Dyl (1997) cũng nhận thấy hiện tượng giao dịch cao bất thường của các cổ phiếu có giá giảm trong 12 tháng trước vào dịp cuối năm, xem đây là một hình thức bán tháo nhằm mục đích giảm thuế.
Rozeff và Kinney (1976) cho rằng tháng 1 đánh dấu sự khởi đầu của năm thuế mới, khi nhiều nhà đầu tư và công ty công bố kết quả kinh doanh năm trước, dẫn đến sự không chắc chắn và thận trọng trong giao dịch Hiệu ứng này thường ảnh hưởng mạnh mẽ đến các tập đoàn nhỏ, do chi phí thu thập và xử lý thông tin của nhà đầu tư thấp hơn Nghiên cứu gần đây cho thấy các hiện tượng bất thường như hiệu ứng cuối tuần, ngày nghỉ và tháng giêng có thể mất đi khi nhà đầu tư nhận thức rõ về chúng, nhưng sự biến mất này chủ yếu xảy ra ở các tập đoàn lớn hơn Do đó, không thể khẳng định rằng hiệu ứng tháng giêng đã hoàn toàn biến mất khỏi thị trường Học viên sẽ không xem xét yếu tố hiệu ứng tháng giêng trong phân tích động lực.
Tổng quan về Thị trường hàng hoá
Thị trường hàng hóa là nơi mua, bán và trao đổi nguyên liệu thô hoặc sản phẩm sơ cấp, tồn tại dưới dạng sàn giao dịch vật lý hoặc ảo Hàng hóa được chia thành hai loại chính: hàng hóa cứng, bao gồm tài nguyên thiên nhiên như vàng, cao su và dầu, và hàng hóa mềm, gồm nông sản và sản phẩm từ động vật như ngô, lúa mì, cà phê, đường, đậu nành và thịt lợn Tại các sàn giao dịch, hàng hóa thường được phân loại thành bốn nhóm: nông sản, nguyên liệu công nghiệp, kim loại và năng lượng Thị trường hàng hóa không chỉ mở rộng quy mô sản xuất mà còn thúc đẩy tiêu dùng, dự trữ hàng hóa và đa dạng hóa sản phẩm, đồng thời ổn định nguồn cung.
Trên thị trường hàng hoá, có hai loại giao dịch chính: giao dịch vật chất và giao dịch phái sinh Đặc biệt, phần lớn các giao dịch diễn ra dưới hình thức hợp đồng phái sinh như giao dịch kì hạn, tương lai và quyền chọn Điều này tạo ra một kênh phòng vệ hiệu quả cho doanh nghiệp buôn bán hàng hoá và nông dân, đồng thời thu hút sự quan tâm từ các nhà đầu cơ.
Các nhà đầu tư có thể tham gia vào thị trường hàng hoá thông qua nhiều phương thức khác nhau, như mua cổ phiếu của các tập đoàn phụ thuộc vào giá hàng hóa, hoặc đầu tư vào quỹ tương hỗ, quỹ chỉ số, và ETF tập trung vào các công ty liên quan Tuy nhiên, giao dịch hợp đồng tương lai là cách trực tiếp nhất để đầu tư vào hàng hoá, và đây cũng là hình thức đầu tư chủ yếu trên thị trường hàng hoá Việt Nam.
Một vài sàn giao dịch hàng hoá hàng đầu trên thế giới bao gồm:
CME – Sở giao dịch hàng hóa Chicago: Cung cấp giao dịch sản phẩm thịt, tiền tệ, chỉ số, tỷ giá, …
TOCOM – Sàn giao dịch hàng hóa Tokyo: Cung cấp giao dịch kim loại, năng lượng, nông nghiệp, …
LME – Sàn giao dịch kim loại Luân Đôn: Chuyên giao dịch kim loại.
NYMEX – Sở giao dịch hàng hóa New York: Cung cấp giao dịch năng lượng, kim loại, …
ICE – Sàn giao dịch liên lục địa: Cung cấp giao dịch dầu, năng lượng, sản phẩm nông nghiệp, …
Thời gian giao dịch của các sản phẩm hàng hoá có sự khác biệt tùy thuộc vào loại hàng Đối với nông sản, giờ giao dịch thay đổi theo mùa: mùa hè từ 7h sáng đến 1h20 sáng hôm sau, còn mùa đông từ 8h sáng đến 2h20 sáng hôm sau Các phiên giao dịch diễn ra liên tục từ phiên Á, phiên châu Âu đến phiên Mỹ Đối với nguyên liệu công nghiệp, đương thô 11 giao dịch trên sàn ICE US, mở cửa lúc 14h30 và đóng vào 0h00 mùa hè, và từ 15h30 đến 0h30 mùa đông Mặt hàng Cà phê Arabica cũng trên ICE US, mở cửa lúc 15h15 và đóng lúc 0h30 mùa hè, muộn hơn 1 tiếng vào mùa đông.
Kim loại như Bạc và Đồng được giao dịch trên sàn COMEX tại Mỹ, trong khi Bạch kim được giao dịch trên NYMEX Cả ba mặt hàng này hoạt động liên tục 23/24 giờ, với giờ giao dịch mùa hè bắt đầu từ 5 giờ sáng hôm trước đến 4 giờ sáng hôm sau, và trong mùa đông, thời gian này lùi thêm 1 tiếng.
Tại Việt Nam, các mặt hàng năng lượng như Dầu thô WTI, Xăng RBOB, Khí tự nhiên và Dầu ít lưu huỳnh được niêm yết trên NYMEX (Mỹ), trong khi Dầu Brent và Dầu ít lưu huỳnh cũng được giao dịch trên ICE EU Thời gian giao dịch trên NYMEX vào mùa hè là từ 5h sáng hôm trước đến 4h sáng hôm sau, và vào mùa đông, thời gian này lùi lại một giờ, từ 6h sáng đến 5h sáng hôm sau Đối với sàn ICE EU, các sản phẩm được giao dịch từ 7h đến 5h hôm sau vào mùa hè và từ 8h đến 6h sáng hôm sau vào mùa đông.
Các hợp đồng tương lai hàng hoá có các ngày đăng ký giao nhận và ngày giao dịch cuối cùng khác nhau Ví dụ, mặt hàng ngô CBOT trên MXV có tháng đáo hạn vào tháng 3, 5, 7, 9, 12, với ngày đăng ký giao nhận là 5 ngày làm việc trước ngày thông báo đầu tiên và ngày giao dịch cuối cùng là ngày làm việc trước ngày 15 của tháng đáo hạn Đối với mặt hàng bạc COMEX, tháng đáo hạn vào tháng 1, 3, 5, 9 trong giai đoạn 23 tháng và tháng 7, 12 trong giai đoạn 60 tháng kể từ tháng hiện tại; ngày đăng ký giao nhận cũng là 5 ngày làm việc trước ngày thông báo đầu tiên, trong khi ngày giao dịch cuối cùng là ngày làm việc thứ 3 cuối cùng của tháng đáo hạn.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ THỰC TIỄN
Các nghiên cứu về hiệu ứng động lực
2.1.1 Nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Hoa Kì
Nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993):
Trong nghiên cứu của Jegadeesh và Titman về thị trường chứng khoán, họ phân tích dữ liệu thu nhập hằng ngày từ NYSE và AMEX trong giai đoạn 1965-1989, tập trung vào chiến thuật thuận xu hướng dựa trên tăng trưởng quá khứ từ 3-12 tháng Các cổ phiếu được chọn dựa trên thu nhập trong 3, 6, 9 và 12 tháng trước, với thời gian nắm giữ tương ứng Nhóm tác giả thử nghiệm 16 chiến thuật đầu tư, bao gồm một phương pháp có thời gian chờ 1 tuần để giảm thiểu rủi ro Cổ phiếu được phân loại thành "winner" và "loser", với chiến lược mua danh mục thắng và bán khống danh mục thua, cho lợi nhuận 1,31%/tháng mà không có thời gian chờ, và 1,49%/tháng với thời gian chờ Họ phát hiện ra rằng 15/16 cách sắp xếp thời gian mang lại lợi nhuận dương, đặc biệt chiến thuật 6x6 đạt lợi nhuận vượt trội 12,01%/năm Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng lợi nhuận từ chiến thuật này không liên quan đến rủi ro hệ thống và hiệu ứng động lực cho thấy danh mục winner luôn tạo lợi nhuận vượt trội trừ tháng 1 Cuối cùng, họ kết luận rằng giả thuyết thị trường hiệu quả có thể bị bác bỏ ngay cả ở những luận điểm quan trọng.
Năm 1998, Conrad và Kaul đã nghiên cứu 120 chiến lược giao dịch lợi nhuận trên mẫu dữ liệu 63 năm từ NYSE và AMEX, từ 1926 đến 1989 Họ áp dụng mô hình tương tự như của Leahmann (1990) và Lo & Mackinlay (1990), nhưng khác biệt ở chỗ sử dụng danh mục đầu tư có trọng số dựa trên hiệu suất (WRSS) thay vì danh mục có trọng số giống nhau như của Jegadeesh và Titman Kết quả cho thấy các chứng khoán có biến động giá lớn sẽ tiếp tục có biến động lớn trong tương lai gần, và việc phân chia trọng số giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận Tuy nhiên, Jagadeesh và Titman (1993) cho rằng danh mục thập phân cung cấp thông tin tốt hơn so với WRSS Họ chỉ ra rằng hiệu ứng động lực không chỉ do định giá tài sản mà còn do sự phân tán lợi nhuận trung bình giữa các khoảng thời gian, cho thấy hiệu ứng này có thể đồng tồn tại với lý thuyết bước đi ngẫu nhiên, điều mà các nhà dự đoán chuỗi thời gian có thể phản đối.
Danh mục zero-cost bao gồm việc mở vị thế long cho các cổ phiếu tốt và vị thế short cho các cổ phiếu kém Nghiên cứu của Conrad và Kaul phân tích 8 chiến thuật đầu tư với thời gian nắm giữ từ 1 tuần đến 36 tháng Kết quả cho thấy trong 36 chiến thuật, số lượng chiến thuật có kết quả tiêu cực và tích cực gần như tương đương Cụ thể, 21 trong số 36 chiến thuật mang lại lợi nhuận đáng kể và có ý nghĩa thống kê, với 11 chiến thuật thuộc hiệu ứng thuận chiều và 10 chiến thuật thuộc hiệu ứng nghịch chiều.
12 tháng) trong mọi chuỗi thời gian được thử nghiệm, trừ khoảng thời gian 1926-
Năm 1947 đánh dấu sự thành công của chiến lược đầu tư ngược xu thế trong các khoảng bán chu kỳ Chiến thuật này đã mang lại kết quả tích cực trong thời gian dài hạn, kéo dài hơn 12 tháng, dựa trên các dữ liệu thu thập trước năm 1947.
Trong bài báo "Profitability of Momentum Strategies: An Evaluation of Alternative Explanations," Jegadeesh và Titman nghiên cứu lợi nhuận của hiệu ứng động lực, mở rộng mẫu nghiên cứu đến tất cả các công ty trên NASDAQ và các cổ phiếu niêm yết trên NYSE và AMEX Khác với nghiên cứu năm 1993, lần này họ không bao gồm các cổ phiếu giá thấp và vốn hóa thị trường nhỏ, sử dụng dữ liệu từ năm 1965-1998 Kết quả cho thấy danh mục WML mang lại lợi nhuận khoảng 1,39% mỗi tháng trong giai đoạn 1990-1998, tương đồng với kết quả trước đó và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này chứng minh rằng lợi nhuận của hiệu ứng động lực không phải ngẫu nhiên và thị trường không có sự thay đổi trong hành vi đầu tư sau năm 1993, đặt ra câu hỏi về tính đúng đắn của thuyết thị trường hiệu quả.
2.1.2 Thị trường chứng khoán châu Âu
Nghiên cứu của Rouwenhorst chủ yếu phân tích lợi nhuận từ hiệu ứng động lực trên thị trường quốc tế Mô hình nghiên cứu bao gồm lợi nhuận hàng tháng bằng nội tệ của 2.190 cổ phiếu từ 12 quốc gia Châu Âu trong giai đoạn từ năm 1980.
1995 Số cổ phiếu trên chiếm khoảng 60-90% vốn hóa thị trường của mỗi quốc gia.
Mô hình của Jegadeesh và Titman (1993) được áp dụng để xây dựng danh mục đầu tư, trong đó một danh mục được mở ngay khi xác định cổ phiếu, và một danh mục khác được mở sau một tháng Nghiên cứu cho thấy việc đa dạng hóa danh mục đầu tư quốc tế theo chiến thuật thuận xu thế, dựa trên kết quả đầu tư trung hạn trong quá khứ, mang lại lợi nhuận khoảng 1% mỗi tháng Hiệu ứng động lực không chỉ xảy ra ở một vài quốc gia mà còn tồn tại ở nhiều thị trường khác nhau Rouwenhorst nhận thấy hiệu suất của chiến thuật này không thể giải thích bằng các chỉ số rủi ro thông thường và đạt hiệu quả ở cả cổ phiếu nhỏ và lớn, mặc dù mạnh hơn ở doanh nghiệp nhỏ Đặc biệt, việc quản lý rủi ro thị trường và yếu tố quy mô có thể làm tăng lợi nhuận bất thường của chiến thuật này, ủng hộ phát hiện của Jegadeesh và Titman, khẳng định rằng hiệu ứng động lực ở Mỹ không chỉ là kết quả ngẫu nhiên.
2.1.3 Các thị trường mới nổi
Một năm sau khi nghiên cứu về hiệu ứng động lực trên thị trường quốc tế, tác giả Rouwenhorst tiếp tục điều tra tác động của hiệu ứng này đối với các thị trường mới nổi, thu thập dữ liệu từ 20 thị trường với 1750 cổ phiếu Nghiên cứu sử dụng giá đóng hàng tháng từ năm 1975 và thêm “thời gian chờ” 1 tháng giữa việc thành lập danh mục và mở vị thế, đồng thời đầu tư với trọng số đồng đều giữa các quốc gia Để loại bỏ các ngoại lệ, tác giả loại trừ 5% cổ phiếu tốt nhất và 5% cổ phiếu kém nhất trước khi phân loại thành ba danh mục: Winners, Average và Losers Lợi nhuận trung bình của danh mục winner-minus-loser (WML) trên 20 thị trường là 0,39%/tháng, thấp hơn so với các nghiên cứu trước đó trên thị trường Hoa Kỳ và Châu Âu Tuy nhiên, nếu chỉ đầu tư vào danh mục winner, lợi nhuận có thể đạt 2,13%/tháng Đặc biệt, danh mục loser lại cho thấy lợi nhuận dương theo thời gian, ngoại trừ Jordan Colombia có lợi nhuận WML cao nhất với 2,09%, trong khi Đài Loan có lợi nhuận âm -0,47% Nghiên cứu cũng không tìm thấy mối liên hệ giữa doanh thu từ cổ phiếu và thu nhập dự kiến, nhưng chỉ ra rằng hiệu ứng động lực có tương quan chéo với doanh thu trên các thị trường mới nổi.
Các tác giả đã kiểm tra xem lợi nhuận từ hiệu ứng động lực toàn cầu có thể giải thích bằng các biến rủi ro kinh tế vĩ mô hay không, đồng thời phân tích sự tương hợp giữa kết quả thực nghiệm quốc tế với các lý thuyết dựa trên rủi ro và tâm lý hành vi Mẫu dữ liệu bao gồm lợi nhuận hàng tháng của cổ phiếu NYSE và AMEX từ 1926 đến 2000, cùng với dữ liệu từ 39 quốc gia khác Chiến thuật 6x6 với thời gian nắm giữ chồng chéo đã được áp dụng, với các cổ phiếu tốt nhất và tồi nhất được phân loại vào danh mục winner và loser Kết quả cho thấy hiệu ứng động lực có ý nghĩa thống kê toàn cầu, với lợi suất trung bình hàng tháng từ chiến thuật WML đạt 0,77% ở Châu Âu và 0,59% ở Hoa Kỳ Độ tương quan lợi nhuận theo hiệu ứng động lực giữa các quốc gia ở mức thấp, chứng tỏ hiệu ứng này không bị chi phối bởi yếu tố rủi ro toàn cầu Trong các giai đoạn tăng trưởng và suy giảm GDP, lợi nhuận vẫn đạt mức dương, cho thấy hiệu ứng động lực không liên quan đến rủi ro kinh tế vĩ mô Từ đó, các tác giả kết luận rằng hiệu ứng động lực có tác động mạnh mẽ trong cả hai trạng thái kinh tế tốt và xấu.
Trong nghiên cứu của tiến sĩ Nguyễn Thu Hằng, sự xuất hiện của hiệu ứng động lực trên thị trường chứng khoán Việt Nam đã được kiểm tra trong giai đoạn từ năm 2007 Nghiên cứu này góp phần làm sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đến biến động giá cổ phiếu và hành vi của nhà đầu tư trên thị trường.
Vào năm 2010, giá cổ phiếu sẽ được thu nhập hàng tuần trong suốt 4 năm, và các cổ phiếu sẽ được phân loại dựa trên lịch sử lợi nhuận hàng tuần, chia thành 5 nhóm Do đó, 20% cổ phiếu có hiệu suất tăng trưởng tốt nhất sẽ được chọn vào danh mục đầu tư.
“winner”, 20% cổ phiếu có diễn biến giá tăng trưởng kém nhất sẽ nằm tại danh mục
Nghiên cứu về hiệu ứng động lực trên thị trường Việt Nam cho thấy rằng các danh mục đầu tư chỉ nên được nắm giữ trong thời gian ngắn, tối ưu nhất là 1 tuần, với lợi nhuận đạt 1,13%/tuần Sau tuần thứ 6, ý nghĩa thống kê giảm dần và lợi nhuận gần như bằng 0 tại tuần thứ 26 Mặc dù chiến thuật vẫn mang lại lợi nhuận 0,69%/tuần khi loại bỏ các yếu tố rủi ro, nhưng chỉ có ý nghĩa thực tế với các nhà đầu tư có vốn lớn Kết luận cho thấy rằng hiệu ứng động lực chủ yếu phù hợp với các quỹ đầu tư lớn, trong khi các nhà đầu tư cá nhân khó có thể thu được lợi nhuận từ chiến lược này.
Hiệu ứng động lực đã được xác nhận rộng rãi qua nhiều thị trường chứng khoán khác nhau, với Jegadeesh và Titman (1993) là những người đầu tiên phát hiện ra hiệu ứng này trong khoảng thời gian từ 3 đến 12 tháng Sau công bố của họ, nhiều nghiên cứu khác đã tái khẳng định kết quả tương tự trên các bộ dữ liệu và khoảng thời gian khác nhau, áp dụng các chiến lược đầu tư động lực riêng Nghiên cứu của Conrad và Kaul (1998) cũng hỗ trợ những phát hiện của Jegadeesh & Titman (1993).
Năm 1998, nghiên cứu đã phát hiện ra bằng chứng về lợi nhuận từ việc áp dụng chiến thuật đầu tư thuận xu thế tại 12 quốc gia châu Âu Kết quả này củng cố quan điểm của Jegadeesh và Titman (1993) về hiệu quả của chiến lược đầu tư này trên thị trường châu Âu.
Cơ sở thực tiễn
2.2.1 Thị trường hàng hóa thế giới
Thị trường phái sinh hàng hóa đã có lịch sử lâu dài, bắt nguồn từ hơn 100.000 năm trước với thương mại hàng hóa và dịch vụ Tuy nhiên, thị trường phái sinh hàng hóa đầu tiên trên thế giới xuất hiện vào khoảng năm 1730 tại Nhật Bản với thị trường giao dịch lúa gạo Dojima Mặc dù là thị trường tiên phong, nhưng nó không phát triển ra ngoài Nhật Bản cho đến những năm 1970 Sự phát triển mạnh mẽ của thị trường này bắt đầu khi Mỹ thiết lập giao dịch quyền chọn cổ phiếu và áp dụng lý thuyết định giá quyền chọn Black-Scholes vào năm 1973, kết hợp với sự tiến bộ của công nghệ máy tính, dẫn đến việc sử dụng hàng hóa phái sinh trở nên phổ biến toàn cầu.
Sự lan rộng và phát triển của thị trường phái sinh hàng hóa đã được nghiên cứu bởi nhiều học giả như Andy Waldock (2011), Sandy Fe (2011), Sahoo và Kumar
Thị trường phái sinh hàng hóa đã trở thành một khái niệm quen thuộc ở các nước phát triển, nhưng quá trình toàn cầu hóa đã làm thay đổi cấu trúc của thị trường này ở cả cấp quốc gia và quốc tế Sự biến động giá cả mạnh mẽ đã thúc đẩy nhu cầu tham gia vào hoạt động phòng ngừa rủi ro Đồng thời, thị trường cũng chứng kiến sự đa dạng về các chủ thể tham gia, quy mô, cũng như cơ chế quản trị và giám sát Thay đổi trong cung - cầu hàng hóa cũng có tác động lớn đến thị trường phái sinh hàng hóa, ví dụ như tình hình cung.
Thị trường đã trải qua nhiều thay đổi quan trọng trong thế kỷ qua, với năng suất tăng mạnh dẫn đến giảm giá hàng hóa Đổi mới kỹ thuật đã tác động đến mô hình tiêu dùng và sản xuất, trong khi cải tiến trong vận tải giúp giảm chi phí và mở rộng cơ hội thương mại quốc tế Sự gia tăng vai trò của các thị trường mới nổi và nền kinh tế đang phát triển (EMDE) đã làm thay đổi đáng kể cấu trúc nhu cầu về hàng hóa, đặc biệt là trong lĩnh vực năng lượng và kim loại.
Than đá Khí tự nhiên Năng lượng tái tạo
Sự mở rộng kinh tế sau Thế chiến II và sự nổi lên của các nền kinh tế đang phát triển (EMDE) đã tạo ra nhu cầu tăng cao về hàng hóa, đặc biệt là năng lượng, kim loại và khoáng sản Dân số thế giới đã tăng từ 2 tỷ vào năm 1920, góp phần vào sự gia tăng này.
Vào năm 2020, dân số đạt 8 tỷ người, nhưng sản xuất hàng hóa để cung cấp lương thực và quần áo vẫn chưa theo kịp nhu cầu tăng cao Sự mở rộng sản xuất đã được thúc đẩy mạnh mẽ nhờ vào cải tiến công nghệ, phát hiện các nguồn dự trữ hàng hóa mới và áp dụng thâm canh trong nông nghiệp.
Dầu thô đã trở thành mặt hàng năng lượng quan trọng nhất, thay thế than đá, với dự trữ dầu và khí đốt tự nhiên tăng đáng kể ngay cả khi sản lượng khai thác gia tăng Sự phát triển công nghệ đá phiến vào đầu thế kỷ 21 đã giúp các nhà sản xuất khai thác các mỏ trước đây không sinh lời, đưa Hoa Kỳ trở lại vị trí nhà sản xuất dầu thô lớn nhất Những tiến bộ công nghệ và khám phá mới đã mở rộng phát triển tài nguyên khoáng sản.
Nguồn: BP Statistical Review; World Bank.
(Twh là viết tắt của tera-watt giờ Năng lượng tái tạo bao gồm thủy điện, năng lượng mặt
Hình 2.1: Biểu đồ mức tiêu thụ năng lượng theo nguồn nhiên liệu
Sản xuất kim loại ngày càng hiệu quả nhờ vào những đổi mới trong khai thác, nung chảy và tinh chế, cùng với các hợp kim mới giúp giảm lượng kim loại sử dụng mà vẫn duy trì độ bền Mặc dù có những thay đổi lớn về nguồn cung và tiêu thụ, giá kim loại vẫn giữ xu hướng ổn định trong thế kỷ qua, với sự biến động chủ yếu do cú sốc nhu cầu toàn cầu, như chiến tranh, cuộc Đại suy thoái những năm 1930 và quá trình công nghiệp hóa nhanh chóng của Trung Quốc vào những năm 2000.
Nguồn: Ngân hàng Dự trữ Liên bang Minneapolis; Jacks và Stuermer
(Chỉ số này là mức trung bình có trọng số của giá nhôm, đồng, chì, niken, thiếc, kẽm và quặng sắt.)
Hình 2.2: Giá kim loại điều chỉnh theo CPI tại Mỹ
Sản xuất lương thực đã tăng nhanh hơn dân số, giúp hầu hết người tiêu dùng toàn cầu tiếp cận nguồn thực phẩm đầy đủ hơn so với một thế kỷ trước Những tiến bộ công nghệ, đặc biệt là cuộc Cách mạng Xanh, đã góp phần nâng cao năng suất và làm giảm giá cả hàng hóa nông nghiệp trong 100 năm qua Tuy nhiên, trong thời kỳ Đại suy thoái, nhu cầu yếu và giá cả giảm đã gây khó khăn cho các cộng đồng nông thôn, dẫn đến nhiều nỗ lực của chính phủ nhằm bảo vệ nông dân và ổn định giá cả để đảm bảo thu nhập cho người lao động nông nghiệp.
Thái Lan và Việt Nam là những ví dụ điển hình về sự biến động giá cả ở các thành thị Trên thực tế, những biến động lớn về giá của nhiều loại hàng hóa đã dẫn đến những nỗ lực định kỳ nhằm giảm bớt sự biến động của chúng, đặc biệt là ở cấp độ vĩ mô.
Từ những năm 1960 đến 2020, các chính phủ trên thế giới đã tiến hành đàm phán nhiều thoả thuận nhằm ổn định giá cho các sản phẩm khác nhau Tuy nhiên, những thoả thuận này thường dẫn đến những biến dạng trên thị trường toàn cầu và không đạt được hiệu quả như mong đợi.
Nguồn: Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ; Ngân hàng thế giới.
Lưu ý: Dữ liệu đến năm 2021 Mt/ha là tấn/ha
Hình 2.3: Năng suất sản xuất lúa gạo tại các quốc gia dẫn đầu
Trong thực tế, biến động trong thị trường hàng hoá thường bị ảnh hưởng bới
4 yếu tố chính: Thay đổi nhu cầu, Tiến bộ công nghệ, Các đổi mới mang tính khuyến khích và Chính sách:
Nhu cầu hàng hóa đã tăng đáng kể trong thế kỷ qua, đặc biệt là về năng lượng và kim loại, do sự gia tăng dân số và thu nhập bình quân đầu người Sự chuyển dịch này đã dẫn đến việc nhu cầu chuyển từ các nền kinh tế tiên tiến sang các nền kinh tế đang phát triển Đồng thời, sự phát triển của hàng hóa thay thế cũng trở nên rõ rệt, như trong lĩnh vực vận tải biển, nơi dầu đã thay thế than, và gần đây nhiên liệu sinh học, một sản phẩm nông nghiệp, đã được sử dụng thay thế cho xăng từ nhiên liệu hóa thạch.
Tiến bộ công nghệ đã thúc đẩy tiêu dùng thông qua việc tạo ra sản phẩm mới và công dụng mới của hàng hóa, đồng thời nâng cao hiệu quả trong tiêu dùng và sản xuất, giảm thiểu việc sử dụng nguyên liệu thô Công nghệ cũng đã giúp phát hiện và phát triển các nguồn dự trữ và hàng hóa mới, đặc biệt trong sản xuất nông nghiệp với sự ra đời của lai giống vào những năm 1930 và Cách mạng Xanh trong thập niên 1960-70 Hơn nữa, sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông đã tác động mạnh mẽ đến cấu trúc thị trường hàng hóa, dẫn đến sự mở rộng của các hợp đồng tương lai, quyền chọn và các sản phẩm tài chính phòng ngừa rủi ro khác.
Sự đổi mới sản phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh cung cầu trên thị trường hàng hóa, đặc biệt là trong bối cảnh giá cả tăng cao Thị trường
Tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ (OPEC) đã thúc đẩy sự phát triển các nguồn dầu mới, đặc biệt là sau cú sốc giá dầu những năm 1970, khuyến khích khai thác dầu ngoài khơi ở Biển Bắc và Vịnh Mexico Ngoài ra, giá dầu cao trong những năm 2000 cũng đã kích thích sự phát triển công nghệ sản xuất dầu đá phiến.
2.2.2 Thị trường hàng hoá Việt Nam
DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Miêu tả dữ liệu
Trong luận văn này, học viên nghiên cứu hiệu ứng động lực tại sở giao dịch hàng hoá Việt Nam (MXV) bằng cách phân tích biến động giá cả hàng hoá Dữ liệu giá hàng hoá được thu thập từ MXV trong khoảng thời gian từ 01.01.2008 đến 31.03.2023, tổng cộng 15 năm Nghiên cứu này sẽ so sánh với các công trình trước đó của Jegadeesh và Titman.
Theo nghiên cứu của Kang (2017) với 10 năm quan sát thị trường Trung Quốc và Ấn Độ, cùng với 9 năm quan sát từ năm 2001, việc phân tích dữ liệu trong 15 năm gần đây tại MXV có thể cung cấp cái nhìn tổng quát và ứng dụng cao.
MXV đã kết nối với 6 Sở Giao dịch Hàng hóa toàn cầu, với giá hàng hóa giao dịch phụ thuộc vào sàn liên thông như CBOT cho ngô, ICE cho cà phê, và SGX cho cao su Việc ký quỹ và giới hạn vị thế cũng tuân theo quy định của MXV Điều này cho thấy, mặc dù giá niêm yết dựa trên các sàn quốc tế, việc định giá và giao dịch tại MXV vẫn tuân thủ các quy định và đặc trưng riêng, tạo nên sự khác biệt cho thị trường hàng hóa Việt Nam.
Một số loại hàng hóa đã bị loại khỏi danh sách thống kê trong những năm nhất định do thiếu dữ liệu, chẳng hạn như cà phê Robusta trong chín tháng đầu năm 2008 và quặng sắt.
Từ năm 2008 đến tháng 5 năm 2013, có tổng cộng 31 loại hàng hóa được quan sát Trong đó, 9 tháng đầu năm 2008 ghi nhận 29 loại, đến tháng 5 năm 2013 là 30 loại, và hiện tại là 31 loại Học viên đã lựa chọn sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu theo tuần, với 1 tháng tương đương 4 tuần, 3 tháng là 13 tuần, 6 tháng là 26 tuần, 9 tháng là 39 tuần, và 1 năm là 52 tuần, phù hợp với nghiên cứu của Kwon, Kang và Yun (2019).
Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu hiệu ứng động lực trong luận văn này được xây dựng dựa trên mô hình của Jegadeesh và Titman (1993), trong đó học viên sẽ phân tích thu nhập của hàng hóa trong các khoảng thời gian 1, 3, 6 và 12 tháng trước để lựa chọn cổ phiếu và tạo danh mục đầu tư, ký hiệu là F (formation period) Thời gian nắm giữ vị thế, ký hiệu là H (Holding period), sẽ lần lượt là 1, 3, 6 và 12 tháng, dẫn đến tổng cộng 16 danh mục tương ứng với 16 chiến lược nắm giữ khác nhau Luận văn cũng bỏ qua yếu tố phí giao dịch do sự không đồng nhất của phí tại MXV giữa các loại hàng hóa, đồng thời việc tính toán phí giao dịch sẽ làm phức tạp quá trình thống kê Tuy nhiên, Jegadeesh và Titman đã chỉ ra rằng chiến lược đầu tư theo động lực vẫn mang lại lợi nhuận ngay cả khi tính đến phí giao dịch.
Việc lựa chọn số lượng cổ phiếu và hàng hóa trong các nghiên cứu về hiệu ứng độc lực rất đa dạng Jegadeesh và Titman (1993) cùng K Rouwenhorst (1998) đã chia cổ phiếu thành 10 danh mục, xác định danh mục có lợi suất tốt nhất là winner và danh mục thua lỗ nhiều nhất là loser Trong khi đó, Asness và cộng sự (2013) chọn các cổ phiếu thuộc 1/3 nhóm đầu và 1/3 nhóm cuối để nghiên cứu Đối với thị trường hàng hóa, Kang (2019) cũng áp dụng phương pháp tương tự khi lựa chọn nhóm đầu và nhóm cuối để thực hiện nghiên cứu.
Vào năm 2020, chúng ta đã lựa chọn 30% hàng hóa có lợi suất tốt nhất để tạo thành danh mục winner và 30% hàng hóa thua lỗ nhiều nhất để tạo thành danh mục loser Từ khoảng 29-31 loại hàng hóa trên MXV, học viên sẽ chọn 5 hàng hóa có lợi nhuận cao nhất cho danh mục winner và 5 hàng hóa có lợi nhuận thấp nhất cho danh mục loser.
3.2.2 Trọng số hàng hóa trong danh mục Ở bảng 2.1 chúng ta thấy rằng hầu hết các nghiên cứu về hiệu ứng động lực đi trước đều chọn sử dụng trọng số bằng nhau (equally weights) trong danh mục được thống kê Một cách tiếp cận khác là lựa chọn trọng số trong danh mục dựa theo kết quả kinh doanh (cổ phiếu/hàng hoá tăng trưởng nhiều sẽ có trọng số cao) hay là vốn hóa thị trường của cổ phiếu Ưu điểm của cách tiếp cận này là các cổ phiếu nhỏ, độ thanh khoản thấp trên thị trường sẽ có trọng số nhỏ hơn trong danh mục đầu tư (Swinkels, 2004) Tuy nhiên nhược điểm của việc sử dụng trọng số theo vốn hóa thị trường là các cổ phiếu lớn sẽ chiếm toàn bộ danh mục, làm mất đi tính chính xác của việc thử nghiệm hiệu ứng động lực Ở cả 2 nghiên cứu của mình vào năm 1993 và 2001, Jegadeesh và Titman đều sử dụng cách xây dựng với trọng số bằng nhau. Hơn nữa ở thị trường hàng hoá, không thể xác định được vốn hoá của từng loại hàng hoá do đây là thị trường liên thông quốc tế, cung cầu thị trường biến động thường xuyên và trữ lượng hàng hoá ở các quốc gia là không xác định Vì vậy, luận văn này cũng sẽ sử dụng cách xây dựng trọng số này nhằm đảm bảo sự thuận tiện trong việc so sánh kết quả cuối cùng với các nghiên cứu trước tại các quốc gia khác trên thế giới.
3.2.3 Thời gian hình thành và nắm giữ danh mục
Sau khi xác định số lượng và trọng số hàng hoá trong danh mục, thời gian hình thành và nắm giữ danh mục là yếu tố quan trọng tiếp theo Nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (2001) cho thấy hiệu ứng động lực mang lại lợi suất đáng kể trong 12 tháng đầu, nhưng lợi suất có xu hướng giảm xuống dưới 0 từ tháng thứ 13 đến tháng thứ 60 Các nghiên cứu trong chương 1 chỉ ra rằng phương pháp phổ biến để đo lường hiệu ứng động lực là quan sát lợi nhuận của hàng hoá qua các khoảng thời gian 1, 6, 9 và 12 tháng, đồng thời nắm giữ danh mục trong các khoảng thời gian tương tự.
9, 12 tháng Như vậy tổng cộng 16 danh mục sẽ được hình thành, cụ thể được trình bày tại bảng
3.1 Một danh mục FxH có nghĩa là các hàng hoá sẽ được theo dõi trong thời gian F tháng, 5 hàng hoá được chọn vào danh mục winner và hàng hoá xếp vào danh mục loser Trong luận văn này, dựa theo mô hình mà Jegadeesh và Titman (1993) cũng như kết quả nghiên cứu của Guiquan Lin (2022) về hiệu ứng động lực trên thị trường chứng khoán, học viên sẽ thêm vào 1 tuần giữa thời kì quan sát và thời kì nắm giữ nhằm loại bỏ các hiệu ứng phản ứng trễ (lagged reaction) của thị trường. Sau thời điểm tuần cuối cùng trong tháng F 1 tuần vị thế long được mở với winner và short được mở với loser Vị thể được mở và duy trì trong H tháng và được đóng vị thế bằng cách mở vị thế trái ngược trong hợp đồng tương lai có ngày đáo hạn gần nhất Quá trình này được thể hiện trong hình 3.1 với ví dụ là danh mục 6x6 từ ngày1/1/2014.
Bảng 3.1: Tổng quan cách thành lập danh mục
Thời điểm thành lập danh mục
Hình 3.1: Quy trình thành lập và nắm giữ danh mục 6x6
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.2.4 Danh mục tạo lập chồng lấn và không chồng lấn (Overlapping versus non- Overlapping)
Trong các nghiên cứu trước, đặc biệt là của Rouwenhorst và Jegadeesh, Titman, danh mục chồng lấn (overlapping period) thường được áp dụng Cụ thể, vào cuối tháng 6, với F=3 và H=3, các danh mục winner bao gồm một vị thế long mở từ đầu tháng 4 với 15 cổ phiếu dựa trên kết quả kinh doanh từ tháng 1 đến tháng 3, cùng với hai vị thế long khác cũng gồm 15 cổ phiếu, mở vào đầu tháng 5 và tháng 6 Đến đầu tháng 7, vị thế từ tháng 4 sẽ được đóng lại và các cổ phiếu có kết quả kinh doanh tốt nhất từ tháng 4 đến tháng 6 sẽ bắt đầu chu kỳ nắm giữ Jegadeesh và Titman lựa chọn phương pháp này nhằm tăng cường sức mạnh nghiên cứu thông qua việc tạo lập nhiều mẫu quan sát hơn.
Trong hình 3.2 dưới đây, chúng ta sẽ nhận thấy sự khác biệt rõ ràng giữa việc nắm giữ chồng lấn và không chồng lấn Việc lựa chọn phương pháp nắm giữ không chồng lấn mang lại những lợi ích nhất định.
Khi nắm giữ (H), chúng ta chỉ mở vị thế với một danh mục duy nhất, giúp giảm thiểu số lần giao dịch và từ đó giảm đáng kể phí giao dịch Để đảm bảo tính độc lập của kết quả từ mỗi danh mục, luận văn này sẽ áp dụng danh mục chồng lấn, tương tự như các nghiên cứu trước về thị trường hàng hóa, nhằm tránh ảnh hưởng của hiệu ứng giá trong một tháng tới nhiều quan sát khác nhau.
Tháng Không chồng lấn Chồng lấn
Nắm giữ Thành lập Nắm giữ Thành lập
Nắm giữ Thành lập Nắm giữ Thành lập
Nắm giữ Thành lập Nắm giữ
Hình 3.2: Khác biệt giữa non-Overlapping và Overlapping Holding (3x3)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tính toán thu nhập
Để tính toán thu nhập cho cổ phiếu và danh mục đầu tư, có hai phương pháp chính: tính lợi nhuận bằng công thức ghép lãi gộp và ghép lãi liên tục Về mặt toán học, kết quả từ hai công thức này tương đối giống nhau, mặc dù có một số khác biệt nhỏ trong cách tính và kết quả Sự khác biệt về lợi nhuận thường không đáng kể (Raahauge, 2008), vì vậy học viên đã chọn sử dụng phương pháp ghép lãi gộp trong luận văn này.
Việc tính lợi nhuận của một danh mục đầu tư cần dựa trên lợi nhuận của từng cổ phiếu và trọng số của chúng trong danh mục, điều này không thể thực hiện chính xác bằng công thức ghép lãi liên tục do sử dụng hàm logarit Tuy nhiên, khi áp dụng ghép lãi liên tục, lợi nhuận của nhiều kỳ kinh doanh có thể được tính bằng phép cộng, mang lại sự đơn giản và lợi thế thống kê (Campbell và cộng sự, 1997) Với công nghệ hiện nay, việc sử dụng ghép lãi gộp để tính toán lợi nhuận là khả thi và tiết kiệm thời gian Hơn nữa, tính toán theo lãi gộp cũng giúp so sánh kết quả nghiên cứu với các sản phẩm tài chính khác như gửi tiết kiệm, trái phiếu và chứng chỉ quỹ.
Như vậy, lợi nhuận của cổ phiếu i trong 1 chu kì thời gian t được kí hiệu là
𝑟 𝑖,𝑡 và được tính bằng công thức:
Trong đó: 𝑃 𝑖,𝑡 là giá cổ phiếu i tại thời điểm t;
𝑃 𝑖,𝑡−1 là giá cổ phiếu i tại thời điểm t-1;
Lợi nhuận của cổ phiếu trong một chu kỳ được ký hiệu là 𝑟 𝑖,𝑡 Trong nghiên cứu này, thu nhập trong một chu kỳ thời gian được xác định là thu nhập trong n tuần Tùy thuộc vào chiến lược kinh doanh, lợi nhuận được tính liên tục trong thời gian k, được ký hiệu là Cr, và được tính theo công thức cụ thể.
Sau khi tính toán lợi nhuận 𝐶𝑟 𝑖,𝑡 (𝑘), cổ phiếu sẽ được phân loại vào danh mục winner (W) hoặc loser (L) dựa trên các tiêu chí đã nêu ở mục 3.2 Lợi nhuận của danh mục gồm N cổ phiếu sẽ được tính với trọng số bằng nhau theo công thức đã quy định.
Thu nhập của 1 chiến lược kinh doanh được tính bằng cách lấy thu nhập của danh mục winner trừ đi thu nhập của danh mục loser (WML portfolio):
Thu nhập trung bình năm của một chiến lược được xác định bằng cách tính trung bình cộng của tất cả các danh mục đầu tư trong giai đoạn từ 2008 đến 2022 Sau đó, kết quả này được chia cho độ dài H của chu kỳ nắm giữ và nhân với 52 tuần trong một năm Để tính thu nhập hàng tuần, ký hiệu là WR, ta sử dụng công thức Cr M,t(k) = Cr W,t(k) − Cr L,t(k).
Các công thức này được áp dụng để tính toán tất cả các chiến thuật trong luận văn Trong phần tiếp theo, học viên sẽ mô tả quy trình thực hiện và cách sử dụng các công thức này.
Kiểm định ý nghĩa thống kê
Để đánh giá tính chất ngẫu nhiên của kết quả, học viên sẽ kiểm tra ý nghĩa thống kê bằng cách sử dụng kiểm định t-test 1 phía Kết quả của danh mục winner được kỳ vọng dương, trong khi danh mục loser dự đoán sẽ dưới 0 Tuy nhiên, mô hình cho thấy cả danh mục winner và wml đều cho kết quả âm Khi thực hiện kiểm định 1 phía cho danh mục winner và loser, giả thuyết H0 cho rằng kết quả thống kê lớn hơn hoặc bằng 0; việc phủ định giả thuyết H0 chứng tỏ rằng kết quả có ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0.
√𝜋 Trong đó: 𝑟̅ là giá trị trung bình của mẫu;
𝜇 0 là giá trị kiểm định (trong trường hợp này 𝜇 0 = 0);
𝜎 là độ lệch chuẩn đo bằng công thức 𝜎 = √ ∑(𝑟−𝑟̅ ) 2;
Để xác định ý nghĩa thống kê của mẫu có kích thước n−1, học viên sẽ so sánh giá trị t-value với bảng phân phối t-student Luận văn sẽ đánh giá t-value tại các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% Cụ thể, giá trị có ý nghĩa ở mức 10% sẽ được đánh 1 sao (*), 5% sẽ được đánh 2 sao (**), và giá trị có mức ý nghĩa 1% sẽ được đánh 3 sao (***).
KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Bằng chứng về sự xuất hiện của hiệu ứng động lực
Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả thống kê
Lợi nhuận của hiệu ứng động lực
Phân tích các danh mục winner cho thấy 9/16 chiến thuật đầu tư có kết quả âm, với chỉ chiến thuật 6x1 đạt lợi suất -7,24%/năm và 6x3 -5,2%/năm, trong khi chiến thuật 1x6 tuy có kết quả tốt nhất (5,77%/năm) nhưng không có ý nghĩa thống kê Đánh giá cho thấy việc nắm giữ danh mục winner tại thị trường hàng hóa MXV Việt Nam không mang lại lợi suất dài hạn, và thời gian quan sát 1 tháng mang lại kết quả tốt hơn Ngược lại, danh mục loser có 12 chiến thuật có ý nghĩa thống kê, với các chiến thuật 12x1 và 12x3 đạt lợi suất trên 20%/năm Các chiến lược quan sát 12 tháng cho thấy lợi nhuận dương trên 13%/năm, cho thấy rằng sau khi giá hàng hóa giảm lâu, khả năng phục hồi giá là cao, làm cho chiến lược bán khống trở nên hiệu quả.
Kết quả đầu tư của danh mục WML cho thấy chỉ có 4 kết quả không có ý nghĩa thống kê, với 2 kết quả đến từ các danh mục có thời gian quan sát chỉ 1 tháng Hiệu quả đầu tư theo hiệu ứng độc lực cao nhất đạt -0,86%/năm trong chiến lược 1x6, tuy nhiên vẫn nhỏ hơn 0 và không có ý nghĩa thống kê Thời gian quan sát dài hơn có xu hướng dẫn đến lợi nhuận âm cao hơn cho danh mục WML Đặc biệt, trong thời kỳ nắm giữ 1 tháng, danh mục WML thường thua lỗ nhiều nhất so với các chiến lược cùng thời gian quan sát, ngoại trừ danh mục 12x1 có lợi nhuận cao hơn 12x3 Thời gian quan sát 12 tháng cho kết quả có ý nghĩa thống kê với cả 4 chiến lược đầu tư trong khoảng thời gian này.
Hình 4.1: Đồ thị kết quả hiệu ứng động lực
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Trong mô hình 1x1, danh mục winner ghi nhận lợi nhuận 2,79%/năm, trong khi danh mục loser đạt 12,5%/năm, dẫn đến lợi nhuận tổng thể là -9,71%/năm Khi kéo dài thời gian quan sát lên 3 tháng, danh mục winner chứng kiến sự sụt giảm lớn, không còn lợi nhuận dương ở bất kỳ chiến thuật nào Chiến thuật 12x6 có lợi nhuận cao nhất trong khoảng thời gian trên 1 tháng với +1,11%, nhưng kết quả này không có ý nghĩa thống kê Đặc biệt, hầu hết các kỳ quan sát 6 tháng đều ghi nhận lỗ sâu, với danh mục 6x1 lỗ 7,24%/năm, 6x3 lỗ 5,2%, 6x6 lỗ 0,19%/năm (thấp hơn 3x6 lỗ 2,25%), và 6x12 chỉ lãi 0,9%/năm.
Trong các nghiên cứu quốc tế, danh mục 6x6 thường được phân tích kỹ lưỡng, nhưng tại thị trường Việt Nam, nó dường như không có sự khác biệt rõ rệt Cả danh mục loser và danh mục WML đều cho kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với chênh lệch giữa doanh thu và chi phí đầu tư khoảng -12,6% mỗi năm, tương đương với mức bình quân của các danh mục WML Trong khi đó, danh mục winner chỉ lỗ 0,19% mỗi năm và không đạt ý nghĩa thống kê.
Dựa trên thống kê, lợi nhuận từ danh mục đầu tư không tồn tại, tuy nhiên, tất cả các danh mục WML đều cho kết quả âm với ý nghĩa thống kê, gợi ý áp dụng chiến thuật đầu tư nghịch xu thế Cụ thể, nhà đầu tư nên bán các hàng hóa có giá tăng cao trong quá khứ và mua các hàng hóa giảm sâu nhất trong ngắn hạn để thu lợi Điều này trái ngược với lý thuyết của Jegadeesh và Titman, khi họ chỉ ra rằng đóng góp của danh mục cổ phiếu mạnh và yếu trên thị trường là tương đương và sẽ mang lại kết quả kinh doanh dương.
Tiềm năng của hiệu ứng động lực tại thị trường hàng hóa Việt Nam
Việc tạo lập danh mục hàng hóa tại Sàn giao dịch hàng hóa MXV tại Việt Nam không mang lại lợi nhuận nếu áp dụng kinh doanh theo hiệu ứng động lực trong ngắn hạn Tuy nhiên, nếu sử dụng hiệu ứng nghịch xu thế, lợi nhuận có thể đạt mức cao và có ý nghĩa thống kê, với các chiến lược đầu tư như 12x3 cho lợi nhuận 23,39%/năm và 12x1 đạt 19,97%/năm Lợi nhuận này được tính theo tỉ giá USD, và nếu quy đổi, kết quả đầu tư có thể cao hơn do tỉ giá thay đổi có lợi cho nhà đầu tư Tuy nhiên, kết quả này giả định không có chi phí giao dịch, do đó lợi nhuận thực tế sẽ thấp hơn Thêm vào đó, độ hoàn hảo trong thực hiện giao dịch và sự phụ thuộc vào cung cầu thế giới cũng ảnh hưởng đến kết quả Việc bán khống có thể bị hạn chế cho một số mặt hàng và các nhà môi giới có thể ngừng thỏa thuận bán khống để cắt lỗ, khiến việc giữ vị thế chính xác trong các khoảng thời gian 1, 3, 6 và 12 tháng trở nên khó khăn.
Kết quả nghiên cứu hiện tại không nhất quán với một số nghiên cứu trước đây về hiệu ứng động lực, chủ yếu do sự khác biệt về thời gian và thị trường dữ liệu Nhiều tác giả chỉ xem xét dữ liệu trước năm 2019, trong khi sau năm này, ít nghiên cứu được thực hiện Nghiên cứu của Caporale và Plastun (2021) chỉ đánh giá hiệu ứng động lực diễn ra mạnh mẽ trong một ngày giao dịch sau khi giá biến động, không phù hợp với mô hình của Jegadeesh và Titman Tương tự, nghiên cứu của Zaremba (2021) cũng chỉ sử dụng dữ liệu trước năm 2017 và cho thấy hiệu ứng động lực trên thị trường hàng hóa mạnh mẽ sau 12 tháng quan sát Điều này trái ngược với nghiên cứu của Kang và Kwon (2019), cho thấy hiệu ứng động lực mạnh nhất trong khoảng thời gian 1 tuần và nắm giữ 12 tháng.
Nghiên cứu về hiệu ứng động lực trên thị trường hàng hóa cho thấy sự thiếu nhất quán, nhưng chiến lược đầu tư nghịch xu thế lại mang lại kết quả khả quan Các quốc gia đang kiểm soát chặt chẽ lượng hàng hóa xuất khẩu như dầu mỏ, đất hiếm và lương thực, cùng với việc phát triển sản phẩm thay thế, giúp giá hàng hóa ổn định và ít biến động trong ngắn hạn, ngoại trừ các cú sốc như chiến tranh, dịch bệnh hay thiên tai Sự tiến gần tới mức “hoàn hảo” cũng khiến tác động của các lý thuyết đầu tư tài chính hành vi lên thị trường này ngày càng giảm.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Việc nắm giữ hàng hóa có lịch sử kinh doanh tốt tại thị trường Việt Nam trong thời gian ngắn không mang lại lợi nhuận do thị trường hàng hóa đang ở trạng thái hiệu quả trung bình Gần đây, các chính phủ đã có nhiều động thái tức thời nhằm ổn định giá cả hàng hóa Sự thật là toàn bộ danh mục winner đều cho kết quả tăng trưởng âm, cho thấy giá cả hàng hóa thường xuyên biến động mạnh và được điều chỉnh cân bằng trong thời gian ngắn.
Tâm lý của các nhà đầu tư trên thị trường thường không đồng nhất, dẫn đến hiện tượng phản ứng thái quá, gây ra sự biến động ngược chiều cho hầu hết các hàng hóa trong danh mục Điều này giải thích vì sao lợi nhuận từ danh mục thua lỗ lại có xu hướng cao.
KHUYẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT
Các kết quả chính
Nghiên cứu “Hiệu ứng động lực trên thị trường hàng hóa tại Việt Nam” đã sử dụng giá đóng cửa cuối tuần của các hàng hóa trên sàn MXV từ 2008 đến 2023 Học viên đã xử lý dữ liệu lịch sử giá hàng hóa để ước lượng hiệu quả của các chiến thuật đầu tư dựa trên lý thuyết hiệu ứng động lực, từ đó tạo lập danh mục đầu tư và đánh giá lợi nhuận Việc thành lập và nắm giữ các danh mục được thực hiện dựa trên các mô hình nghiên cứu trước, đặc biệt là mô hình của Jegadeesh và Titman (1993), những người tiên phong trong việc phát hiện và nghiên cứu hiệu ứng động lực toàn cầu.
Nghiên cứu về tác động của hiệu ứng động lực cho thấy rằng hiệu ứng này không tồn tại trên thị trường hàng hóa Việt Nam trong ngắn hạn Thay vào đó, hiệu ứng đảo ngược có xu hướng xuất hiện, với các thống kê cho thấy những kết quả này hoàn toàn có ý nghĩa mạnh.
Hiệu ứng động lực không ảnh hưởng đến thị trường hàng hóa Việt Nam, dẫn đến kết quả đầu tư tiêu cực trong ngắn hạn Khi tính đến chi phí giao dịch và tính thanh khoản của thị trường, các chiến lược đầu tư có thể gây ra thiệt hại lên đến khoảng 30% mỗi năm.
Triển vọng của Thị trường hàng hoá Việt Nam
Thị trường phái sinh hàng hóa đang đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính toàn cầu, với sự tăng trưởng liên tục từ năm 2005 đến nay Giao dịch hàng hóa chiếm gần 30% tổng khối lượng giao dịch toàn cầu, trong đó khu vực châu Á đóng góp tới 60%.
Trong bối cảnh đại dịch Covid-19 phức tạp, thị trường phái sinh hàng hóa đã thể hiện sức mạnh vượt trội so với các kênh đầu tư khác, thu hút sự quan tâm lớn từ nhà đầu tư trong năm 2020 và 2021 Tại Việt Nam, đầu tư phái sinh hàng hóa ngày càng được chú ý, với sự gia tăng số lượng nhà đầu tư và giá trị giao dịch, mặc dù đây là hình thức đầu tư còn mới mẻ Nghị định 51/2018/ND-CP đã tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của thị trường này, góp phần nâng cao tính linh hoạt và khả năng phòng ngừa rủi ro cho các nhà đầu tư.
Sau hơn 10 năm phát triển, Sở Giao dịch Hàng hóa Việt Nam (MXV) tiếp tục học hỏi từ các thị trường quốc tế để tổ chức một thị trường giao dịch hàng hóa tập trung tại Việt Nam một cách minh bạch và chuyên nghiệp MXV nỗ lực hoàn thành sứ mệnh của mình như là Sở Giao dịch Hàng hóa duy nhất hoạt động tại thị trường Việt Nam.
Trong 6 tháng đầu năm 2023, thị trường kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng đã trải qua rất nhiều biến động Điều này xuất phát từ những dấu hiệu không mấy lạc quan ở một số nền kinh tế lớn như Mỹ, châu Âu và Trung Quốc.
Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu ảm đạm, thị trường giao dịch hàng hóa tại Việt Nam nổi bật với sự ổn định Theo số liệu từ MXV, khối lượng giao dịch hàng hóa trong 7 tháng đầu năm giữ nguyên so với năm trước Giá trị giao dịch trung bình hàng ngày đạt 4.000 tỷ đồng, với ngày giao dịch cao nhất lên đến 9.600 tỷ đồng.
Bộ Công thương đang xây dựng Nghị định mới thay thế Nghị định số 158/2006/NĐ-CP và Nghị định số 51/2018/NĐ-CP, nhằm minh bạch hóa thị trường và chuẩn hóa hành lang pháp lý cho các cơ quan nhà nước Nỗ lực này sẽ góp phần thúc đẩy giao dịch trên thị trường hàng hóa.
Kiến nghị đối với cơ quan quản lý
Trong quá trình tìm hiểu về giao dịch hàng hoá tại Việt Nam, mặc dù hành lang pháp lý đã được mở rộng, vẫn tồn tại một số lỗ hổng gây khó khăn cho việc giao dịch Theo Nghị định 51/2018/NĐ-CP, chỉ có doanh nghiệp đủ điều kiện mới được thực hiện giao dịch trực tiếp qua Sở Giao dịch hàng hoá (GDHH), trong khi các tổ chức và cá nhân không phải là thành viên phải ký hợp đồng ủy thác để tham gia Điều này hạn chế khả năng giao dịch trực tiếp của nông dân và nhà sản xuất, những đối tượng cần công cụ bảo hiểm giá để quản trị rủi ro Các hợp đồng kỳ hạn trên thị trường hàng hóa giúp họ bảo vệ giá bán và chi phí mua hàng hóa trong tương lai, từ đó ổn định giá vốn, doanh thu và lợi nhuận, tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động mua bán qua Sở GDHH.
Nhu cầu về công cụ bảo hiểm rủi ro của nông dân và doanh nghiệp sản xuất nhỏ tại Việt Nam đã gia tăng mạnh mẽ trong 5 năm qua, do nông nghiệp vẫn đóng vai trò chủ đạo trong nền kinh tế Nghị quyết Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIII của Đảng đã nhấn mạnh tầm quan trọng của chính sách hỗ trợ và phát triển nông nghiệp đến năm 2025 Trong năm 2022, lĩnh vực nông nghiệp ghi nhận mức tăng trưởng 3%, đạt chỉ tiêu Chính phủ đề ra, với tỷ trọng lao động trong ngành này là 27,5% Các mặt hàng nông sản xuất khẩu chủ lực như gạo, cà phê và hồ tiêu tiếp tục đóng góp vào sự phát triển kinh tế Dự báo rằng nhu cầu sử dụng công cụ bảo hiểm giá sẽ tiếp tục tăng cao trong bối cảnh biến động chính trị, kinh tế và dịch bệnh toàn cầu.
Học viên đề xuất Bộ Công thương cần có cơ chế cho phép tổ chức và cá nhân trong và ngoài nước không phải là thành viên của Sở GDHH có thể giao dịch trực tiếp Điều này sẽ giúp họ chủ động hơn và nâng cao quản lý nhà nước, từ đó làm cho giá cả tại Việt Nam gần tương đương với giá thế giới, tránh tình trạng được mùa mất giá Đề nghị sửa đổi khoản 13 Điều 3 của Nghị định 158/2006/NĐ-CP theo hướng mở rộng, cho phép cá nhân và tổ chức thực hiện mua bán hàng hóa qua Sở GDHH thông qua các hình thức như đặt lệnh trực tiếp hoặc ủy thác cho các thành viên kinh doanh của Sở GDHH.
Chính phủ đã đặt ra định hướng hoàn thiện thể chế và chính sách nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả hợp tác đầu tư nước ngoài đến năm 2030 Trong bối cảnh này, học viên đề xuất Bộ Công Thương cần xây dựng các quy định chi tiết về hoạt động giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài trong việc mua bán hàng hóa qua Sở Giao dịch hàng hóa.
Khuyến nghị đầu tư
Hiệu ứng đảo ngược với lợi suất cao đang gợi ý cho các nhà đầu tư một chiến lược đầu tư hiệu quả Cụ thể, việc bán khống các hàng hóa đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ trong quá khứ và mua vào các hàng hóa đang giảm điểm có thể mang lại lợi nhuận đáng kể.
Lợi nhuận từ chiến lược đầu tư thường đến từ sự sụt giảm giá của các cổ phiếu Winner, trong khi các cổ phiếu Loser không có biến động giá lớn, dẫn đến không có ý nghĩa thống kê Trung bình, danh mục Winner có lợi suất -0,57%/năm, trong khi danh mục Loser đạt 12,77%/năm, cho thấy việc bán khống danh mục Winner có thể mang lại lợi nhuận Giao dịch trên sàn MXV không yêu cầu giao hàng hóa thực, nên việc xây dựng cả hai danh mục Winner và Loser có thể gây lãng phí phí giao dịch Đối với các cơ quan quản lý, cổ phiếu có đà tăng mạnh thường có xu hướng giảm giá trở lại, cho thấy tâm lý thị trường phản ứng thái quá và tính minh bạch chưa cao Nếu thị trường đủ mạnh, thông tin sẽ được tiếp nhận nhanh chóng, nhưng trong thị trường hàng hóa, sự quay đầu giảm giá có thể bị ảnh hưởng bởi chính sách kiểm soát nguồn cung hoặc cú sốc từ cầu Các yếu tố như dịch bệnh, chiến tranh và chính sách petrodollar có thể tác động trực tiếp đến giá cả hàng hóa, dẫn đến sự biến động ngẫu nhiên và phụ thuộc vào tin tức và thời tiết, làm cho thị trường ngày càng hiệu quả hơn.
Theo dữ liệu từ MXV, học viên nhận thấy rằng giá của ba mặt hàng Đường, lương thực và Khí tự nhiên thường biến động trái ngược với lý thuyết hiệu ứng độc lực Đặc biệt, vào ngày 31/3/2023, giá khí tự nhiên đã giảm mạnh.
Để hiệu ứng động lực trở thành một chiến thuật đầu tư hiệu quả tại thị trường chứng khoán Việt Nam, cần cải thiện quy mô và tính minh bạch của thị trường Các nhà đầu tư nên tham khảo các mô hình thực nghiệm của hiệu ứng động lực để phát triển chiến thuật đầu tư phù hợp trong bối cảnh thị trường đang tiến tới chuẩn mới nổi.