Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Hành Vi Đám Đông Đối Với Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam.pdf

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Đặt vấn đề

Thị trường chứng khoán (TTCK) đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam Trong những năm gần đây, TTCK đã có những bước phát triển đáng kể, thể hiện qua sự gia tăng về quy mô và thanh khoản Số liệu cho thấy, tính đến cuối năm 2023, tổng vốn hóa của TTCK Việt Nam đã lên tới gần 6 triệu tỷ đồng, tăng khoảng

30 tỷ USD so với năm trước Cùng với đó, số lượng tài khoản giao dịch chứng khoán của nhà đầu tư cũng đạt hơn 7,2 triệu tài khoản

Tuy nhiên, bên cạnh những bước tiến về quy mô, TTCK Việt Nam cũng đã và đang phải đối mặt với các vấn đề phức tạp và khó dự đoán, trong đó có ảnh hưởng của hành vi đám đông Hành vi đám đông trong TTCK được hiểu là xu hướng của các nhà đầu tư bắt chước và làm theo hành động của nhóm, thay vì dựa trên những phân tích cơ bản về doanh nghiệp hay thông tin thị trường Điều này thường dẫn đến những biến động giá cổ phiếu không ổn định và có thể gây ra những rủi ro lớn như hình thành bong bóng tài chính hay sự sụp đổ của thị trường

Tâm lý đóng một vai trò quan trọng không thể phủ nhận trong quá trình ra quyết định của các nhà đầu tư Mặc dù quá trình thu thập thông tin, tự phân tích và đánh giá là bước quan trọng, nhưng đôi khi sự hạn chế về kiến thức chuyên môn cùng với sự không cân xứng thông tin có thể dẫn đến độ chính xác không cao Thêm vào đó, ảnh hưởng của cảm xúc và quan điểm cá nhân có thể làm cho các quyết định đầu tư trở nên không hợp lý Trong lĩnh vực tài chính hành vi, hành vi đám đông là một khía cạnh quan trọng, thể hiện sự xu hướng theo đuổi quyết định của người khác hoặc sự thịnh hành của thị trường Hiện tượng này có thể dẫn đến việc giá cổ phiếu bị lệch xa so với giá trị thực tế, mở ra cơ hội đầu tư hoặc tăng nguy cơ gây ra sự không ổn định trên thị trường

Trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thông tin về tài chính hành vi, đặc biệt là hành vi đám đông, vẫn còn nhiều hạn chế Việc nghiên cứu về sự tồn tại và ảnh hưởng của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam là cần thiết để hiểu rõ hơn về tác động của nó đối với thị trường tài chính Hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã làm thay đổi cách mà thông tin được truyền tải và tiếp cận trên thị trường chứng khoán Việc sử dụng các nền tảng truyền thông xã hội và các ứng dụng giao dịch trực tuyến đã tạo ra một môi trường tài chính trực tuyến động, nơi mà các nhà đầu tư có thể dễ dàng chia sẻ thông tin, ý kiến và quan điểm về thị trường Tuy nhiên, điều này cũng mở ra một lối đi cho hành vi đám đông trên mạng, khi mà các nhà đầu tư có thể bị ảnh hưởng bởi các ý kiến và quan điểm được chia sẻ một cách nhanh chóng và rộng rãi trên các diễn đàn trực tuyến và mạng xã hội

Sự lan truyền nhanh chóng của thông tin và cảm xúc có thể tạo ra các trào lưu đám đông, ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư và dẫn đến các biến động không mong muốn trên thị trường chứng khoán Do đó, việc nghiên cứu và hiểu rõ về hành vi đám đông trở nên càng quan trọng trong việc đảm bảo sự ổn định và tính minh bạch của thị trường chứng khoán Việt Nam Điều này cũng giúp các nhà đầu tư có thể đưa ra các quyết định đầu tư có trách nhiệm và dựa trên cơ sở thông tin và phân tích kỹ lưỡng, tránh xa các quyết định dựa trên cảm xúc và quan điểm chủ quan.

Sự cấp thiết của đề tài

Trong hơn hai thập kỷ kể từ khi thị trường chứng khoán Việt Nam được thành lập, thị trường đã trải qua những bước phát triển đầy thử thách và đáng chú ý Thị trường đã đối diện với những biến động không lường trước và khó xác định nguyên nhân cụ thể sau những cú sốc, đặc biệt là do tác động của đại dịch Covid-19 Theo quan điểm của tài chính hành vi, tâm lý đám đông được coi là một trong những yếu tố dẫn đến sự chênh lệch giá sau những đợt điều chỉnh của thị trường Mặc dù đã có nhiều tiến bộ đáng kể, thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn tồn tại những hạn chế cần được lưu tâm Cụ thể, các nhà đầu tư cá nhân vẫn chiếm phần lớn thị trường, trong khi tỷ trọng của các nhà đầu tư tổ chức còn thấp Điều này khiến cho thị trường dễ bị chi phối bởi tâm lý và hành vi của các nhà đầu tư cá nhân

Nhiều nhà đầu tư cá nhân chưa được trang bị đủ kiến thức về thị trường chứng khoán và quy định pháp luật Dù đã có nhiều thông tin và cảnh báo được phổ biến, nhiều nhà đầu tư vẫn tiếp tục đưa ra quyết định dựa trên tin đồn thay vì phân tích cơ bản Bên cạnh đó, quá trình giám sát và kiểm soát trên thị trường còn gặp nhiều thách thức Các vi phạm pháp luật ngày càng tinh vi và phức tạp, trong khi nguồn lực giám sát và kiểm soát còn hạn chế, làm cho việc phát hiện và xử lý các hành vi sai trái trở nên khó khăn

Hành vi đầu tư theo đám đông có thể dẫn đến các sai lầm cá nhân và gây ra sự biến động của thị trường Nhiều cuộc khủng hoảng tài chính trên thế giới đã bắt nguồn từ tâm lý đám đông, làm rối loạn việc định giá tài sản, dẫn đến việc nhà đầu tư hành động theo nhóm, và làm tăng tính bất ổn của thị trường, thậm chí có thể gây ra sự vỡ bong bóng giá Trong bối cảnh hiện tại tại Việt Nam, nhận thức về tài chính cá nhân đã tăng lên đáng kể, đặc biệt là sau đại dịch Covid-19 khi số lượng tài khoản mới mở tăng nhanh và thị trường chứng khoán phát triển tích cực nhờ dòng vốn đầu tư mới

Tuy nhiên, so với các nước phát triển, dịch vụ tư vấn tài chính cá nhân ở Việt Nam vẫn chưa phổ biến rộng rãi Sự thiếu hỗ trợ chuyên môn trong việc tiếp cận thị trường chứng khoán có thể dẫn đến việc nhà đầu tư nhỏ lẻ phải đối mặt với sự thiếu thông tin và chịu ảnh hưởng từ hiệu ứng đám đông Ví dụ rõ ràng cho điều này là sự tăng giá đột ngột của nhiều cổ phiếu mà không được đánh giá cao theo các phân tích cơ bản và kỹ thuật, do chủ yếu bị chi phối bởi tâm lý đám đông

Sự tồn tại của hành vi đám đông trong thị trường không chỉ là một vấn đề đáng lo ngại mà còn là một yếu tố gây ra sự mất ổn định Theo Demirer và Kutan (2006), hành vi chạy theo đám đông có thể gây sai lệch trong định giá tài sản và dẫn đến bất ổn thị trường Nhà đầu tư nhỏ lẻ, thiếu thông tin và kiến thức tài chính, dễ bị ảnh hưởng bởi tâm lý đám đông Theo nghiên cứu của Trần (2020), việc xử lý các vi phạm hành chính trong lĩnh vực chứng khoán vẫn chưa hiệu quả, khi nhiều vụ việc vi phạm chưa được xác định rõ hoặc hình phạt quá nhẹ Điều này cho thấy vẫn còn nhiều vi phạm liên quan đến việc công bố thông tin, giao dịch bất hợp pháp, thao túng giá, và sự yếu kém của khung pháp lý, dẫn đến sự thiếu minh bạch và kém hiệu quả của thị trường chứng khoán

Bikhchandani và cộng sự (1992) cho rằng sự thiếu minh bạch trên thị trường là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến hiệu ứng đám đông gia tăng Mặt bằng lãi suất tiền gửi bằng VND của các tổ chức tín dụng thương mại giảm xuống, dẫn đến việc luồng tiền đầu tư lớn chuyển hướng sang thị trường chứng khoán như một kênh đầu tư thay thế cho gửi tiết kiệm Số liệu từ Trung tâm Lưu ký Chứng khoán cho thấy sự tăng trưởng liên tục của thị trường chứng khoán Việt Nam về giá trị thanh khoản và số lượng tài khoản mới Điều này cho thấy nhiều nhà đầu tư sẵn sàng theo đuổi xu hướng thị trường, quyết định đầu tư dựa trên số đông thay vì thông tin và kiến thức có sẵn Điều này có thể làm giá chứng khoán tăng cao quá mức giá trị định giá cơ bản và tạo ra rủi ro cho các nhà đầu tư

Lấy ví dụ về 3 mã cổ phiếu TGG (CTCP The Golden Group), cổ phiếu FLC (CTCP Tập đoàn FLC), ATA (Công ty Cổ phần NTACO) là những cổ phiếu từng có lịch sử biến động giá mạnh trong giai đoạn 2021 – 2023 do các yếu tố được cho là ngoài thông tin hay các yếu tố ảnh hưởng đến định giá của doanh nghiệp

Bảng 1 Số liệu tổng hợp 3 mã cổ phiếu TGG, FLC, ATA

So với cùng kỳ năm trước

So với cùng kỳ năm trước

So với cùng kỳ năm trước

Nguồn: tổng hợp từ Fireant.com, Cafef

Khi xem xét diễn biến giá cổ phiếu của ba mã chứng khoán TGG, FLC và ATA trong bảng số liệu, một vấn đề đáng chú ý là sự biến động giá cổ phiếu quá mức so với kết quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp này Cụ thể, tại thời điểm cuối năm

2021, giá cổ phiếu TGG đã tăng lên mức 18.5, tức tăng tới 1481 so với cùng kỳ năm trước Trong khi đó, lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) của TGG lại giảm từ mức 1.92 vào cuối năm 2019 xuống còn 0.44 vào cuối năm 2021 Tương tự, cổ phiếu FLC cũng tăng mạnh lên 18 vào cuối năm 2021, trong khi EPS chỉ đạt 1.04 Điều này khiến tỷ số P/E của cả hai cổ phiếu này lên rất cao, lần lượt là -4 và 99.19, cho thấy giá cổ phiếu đã không còn phản ánh đúng giá trị nội tại của doanh nghiệp Đặc biệt, trong năm 2022, những cổ phiếu này lại đột ngột giảm mạnh, như TGG giảm 80 và FLC cũng giảm 80 Điều này càng củng cố sự hoài nghi về việc liệu yếu tố tâm lý đám đông có thể đã chi phối và thúc đẩy giá cổ phiếu tăng vọt vượt xa so với cơ sở cơ bản của doanh nghiệp, sau đó lại nhanh chóng đổ vỡ

Trường hợp của cổ phiếu ATA cũng tương tự, khi giá cổ phiếu tăng lên 4.3 vào cuối năm 2021 trong bối cảnh EPS chỉ đạt 1.04, tạo ra tỷ số P/E cao bất thường lên tới 20.17 Tương tự, giá cổ phiếu này cũng giảm 72 trong năm 2022 và tiếp tục suy giảm 8 vào năm 2023

Những biến động giá cổ phiếu quá mức so với diễn biến thực của các doanh nghiệp như vậy rất có thể phản ánh sự tác động của yếu tố tâm lý đám đông, khi nhà đầu tư có xu hướng bắt chước và làm theo hành vi của nhóm, thay vì dựa trên phân tích cơ bản Điều này không chỉ gây ra nhiều rủi ro cho các nhà đầu tư cá nhân, mà còn tạo ra những thách thức đối với các cơ quan quản lý trong việc duy trì sự ổn định và minh bạch của thị trường chứng khoán

Trong bối cảnh này, việc hiểu rõ hành vi đám đông là cực kỳ quan trọng Hành vi này không chỉ ảnh hưởng đến các quyết định cá nhân mà còn có thể gây ra những biến động không mong muốn trên thị trường chứng khoán Bằng cách nghiên cứu và phân tích sâu hơn về hành vi đám đông, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của thị trường và từ đó phát triển các chiến lược đầu tư phù hợp.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét tác động của hành vi đám đông lên thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian từ 01/01/2018 đến 31/12/2023, với mong muốn đưa ra các khuyến nghị cho nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của hành vi đám đông lên thị trường Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu sẽ tiến hành đánh giá từng khía cạnh theo ba mục tiêu cụ thể như sau Thứ nhất, xem xét tác động của hành vi đám đông lên thị trường chứng khoán Việt Nam Thứ hai, đánh giá tác động của hành vi đám đông sẽ được thực hiện trong từng nhóm danh mục riêng biệt dưới các điều kiện thị trường khác nhau trên thị trường chứng khoán Việt Nam Các điều kiện thị trường này bao gồm: thị trường tổng hợp, thị trường đang tăng điểm và thị trường giảm điểm Nhóm danh mục được phân ra dựa trên giá trị vốn hóa và tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường Cuối cùng, dựa trên kết quả thực nghiệm để đưa ra các khuyến nghị cho nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của hành vi đám đông lên thị trường chứng khoán Việt Nam

Từ các mục tiêu cụ thể trình bày như trên, nghiên cứu này đặt ra các câu hỏi nghiên cứu như sau:

• Có sự tác động của hành vi đám đông lên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?

• Độ tác động của hành vi đám đông trong từng nhóm danh mục dưới các điều kiện thị trường khác nhau lên thị trường chứng khoán Việt Nam như thế nào?

• Các khuyến nghị nào cho nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách cần đưa ra nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của hành vi đám đông lên thị trường chứng khoán Việt Nam?

Khái quát về phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu về hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán thường sử dụng sự kết hợp của các phương pháp định lượng và định tính để đưa ra đánh giá chính xác về sự tồn tại và mức độ của hành vi này

Phương pháp định lượng tập trung vào việc phân tích dữ liệu lịch sử thị trường chứng khoán bằng cách áp dụng các mô hình hồi quy Trong đó, mô hình hồi quy phi tuyến tính được sử dụng để phát hiện và đánh giá mức độ của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam Phương pháp này cho phép nghiên cứu phát hiện mối quan hệ giữa các biến số kinh tế và thị trường, đồng thời xem xét cách hành vi của nhà đầu tư có thể tác động đến giá cả và sự biến động của thị trường Dữ liệu lịch sử thị trường được thu thập từ các nguồn uy tín và được xử lý cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả phân tích

Phương pháp định tính bao gồm việc phân tích lý thuyết và kinh nghiệm từ các nghiên cứu trước đây để đưa ra những hiểu biết sâu hơn về hành vi đám đông và các quyết định đầu tư của nhà đầu tư Nghiên cứu định tính có thể bao gồm việc xem xét các xu hướng lịch sử trên thị trường, đánh giá các phản ứng của nhà đầu tư trước các sự kiện kinh tế, và phân tích cách thức các nhà đầu tư tiếp cận thông tin và ra quyết định đầu tư

Nghiên cứu này tập trung vào việc đo lường mức độ hành vi đám đông trong từng điều kiện thị trường bằng cách áp dụng mô hình của Chang và đồng nghiệp (2000), vốn đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu quốc tế khác nhau về tài chính hành vi Mô hình này cho phép đánh giá cách thức hành vi đám đông biến đổi theo từng giai đoạn thị trường và trong từng nhóm cổ phiếu khác nhau

Bằng cách sử dụng phương pháp định lượng và định tính kết hợp, nghiên cứu sẽ cung cấp một bức tranh toàn diện về hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam, giúp hiểu rõ hơn về tác động của hành vi này đến thị trường và hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư có căn cứ và tỉnh táo hơn.

Dữ liệu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu chính là hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam Dữ liệu nghiên cứu sẽ bao gồm tất cả các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh Về thời gian nghiên cứu, dữ liệu sẽ được thu thập trong giai đoạn từ 01/01/2018 đến 31/12/2023

Trong những năm gần đây, thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua một hành trình đầy biến động và thách thức Năm 2017 được xem là một năm "bùng nổ" với sự tăng trưởng ấn tượng của VN-Index lên đến 43, vượt qua ngưỡng 1.200 điểm Sự tăng trưởng mạnh mẽ này được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố, trong đó có sự thấp lãi suất của ngân hàng, khiến cho dòng vốn đầu tư từ các nhà đầu tư cả trong và ngoài nước đổ mạnh vào thị trường chứng khoán Sự tăng trưởng mạnh mẽ này đã tạo ra sự hưng phấn lớn trong cộng đồng đầu tư và đóng góp tích cực vào tăng trưởng kinh tế của đất nước

Tuy nhiên, sự phồn thịnh không kéo dài khi năm 2018 đưa đến sự đi xuống của thị trường với sự giảm giá của VN-Index đến 15.4 Nhìn chung, sự giảm này chủ yếu là do ảnh hưởng từ cuộc chiến thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc, một cuộc xung đột mang tầm quốc tế mà đã tạo ra làn sóng lo ngại và không chắc chắn trong giới đầu tư

Sự lo ngại này đã làm cho nhiều nhà đầu tư thận trọng hơn trong việc đưa ra các quyết định đầu tư, dẫn đến sự giảm giá của thị trường chứng khoán Năm 2019, thị trường đã có dấu hiệu phục hồi khi VN-Index tăng trở lại 9.9 Sự ổn định của kinh tế vĩ mô được xem là yếu tố chính góp phần vào sự tăng trưởng này Sự phục hồi này tạo ra niềm tin tích cực trong cộng đồng đầu tư và giúp thị trường chứng khoán trở lại trạng thái ổn định

Nhưng rồi năm 2020, thị trường lại gặp phải thách thức lớn khi đại dịch COVID-

19 bùng phát trên toàn cầu Sự lan rộng nhanh chóng của dịch bệnh đã khiến cho nền kinh tế thế giới và cả thị trường chứng khoán Việt Nam gặp phải những cú sốc mạnh mẽ VN-Index giảm đáng kể lên đến 33.4, đây là mức giảm lớn nhất từ trước đến nay Những biến động lớn và không chắc chắn khiến cho các nhà đầu tư đứng ngồi không yên và làm mất đi niềm tin vào thị trường

Năm 2021 được coi là một năm phục hồi mạnh mẽ khi VN-Index tăng lên đến 35.7, thiết lập kỷ lục mới với mức 1.535 điểm Sự phục hồi này chủ yếu là do việc kiểm soát được dịch bệnh và các biện pháp kích thích kinh tế mạnh mẽ của chính phủ Niềm tin vào triển vọng tăng trưởng kinh tế và các cơ hội đầu tư mới đã thu hút mạnh mẽ dòng vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán

Tuy nhiên, năm 2022 lại mang đến những biến động mới khi VN-Index giảm 31.7 Lần này, những yếu tố như sự tăng cao của lãi suất ngân hàng, căng thẳng địa chính chính trị, và quyết định của Fed đã tác động tiêu cực lên thị trường Điều này làm mất đi sự ổn định và tin tưởng của nhà đầu tư và dấy lên lo ngại về tương lai của thị trường chứng khoán

Những thời điểm biến động mạnh nhất của thị trường chứng khoán Việt Nam thường diễn ra trong các tháng quan trọng như tháng 4/2018, khi VN-Index giảm hơn 10 do ảnh hưởng từ cuộc chiến thương mại Mỹ - Trung; tháng 3/2020, khi VN-Index giảm hơn 30 do tác động của đại dịch COVID-19; và tháng 4/2022, khi VN-Index giảm hơn

14 do tác động của lãi suất ngân hàng tăng cao và căng thẳng địa chính chính trị Những biến động này đã và đang tạo ra những thách thức lớn cho nhà đầu tư và các nhà quản lý thị trường chứng khoán

Tổng Công ty Lưu ký và Bù trừ Chứng khoán Việt Nam (VSDC) cho thấy đến ngày 30/9/2023, có hơn 7,76 triệu tài khoản nhà đầu tư cá nhân, chiếm 99,2% tổng số tài khoản đầu tư trên thị trường Sự áp đảo của các nhà đầu tư cá nhân đã thúc đẩy dòng tiền dồi dào vào thị trường, góp phần vào việc tăng cường thanh khoản và đưa các chỉ số lên những mốc cao đáng kể Tuy nhiên, dòng vốn nước ngoài có xu hướng rút ròng do biến động về tỷ giá và các yếu tố khác, tạo ra một môi trường giao dịch đầy thách thức Đáng chú ý trong năm 2023 là hiện tượng FOMO (sợ bỏ lỡ cơ hội) đã tác động mạnh mẽ đến tâm lý của các nhà đầu tư cá nhân Họ dễ dàng lao vào thị trường khi giá tăng và nhanh chóng bán tháo khi có tin đồn hoặc biến động tiêu cực Những phiên giao dịch “sàn” cho thấy lượng lớn giao dịch bán giá thấp từ các nhà đầu tư cá nhân, trong khi khối ngoại và tự doanh lại mua ròng Thị trường chứng khoán Việt Nam đã liên tiếp trải qua nhiều phiên giảm điểm mạnh, xuất phát từ các tin đồn liên quan đến cổ phiếu lớn như họ Vin, dẫn đến hành vi bán tháo và rút hàng loạt Sự phụ thuộc vào tâm lý FOMO của nhà đầu tư cá nhân là một yếu tố cản trở sự ổn định của thị trường chứng khoán trong năm 2023

Chương 1 của luận văn tập trung giới thiệu đề tài nghiên cứu về tác động của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam Chương này trình bày bối cảnh và vai trò ngày càng quan trọng của thị trường chứng khoán trong nền kinh tế Việt Nam, đồng thời đề cập đến các vấn đề phức tạp và khó dự đoán xuất phát từ hành vi đám đông trên thị trường Bên cạnh đó, nội dung chương nêu rõ sự cần thiết của nghiên cứu trong bối cảnh nhà đầu tư cá nhân chiếm tỷ trọng lớn trên thị trường và thường dễ bị tác động bởi tâm lý đám đông Hành vi này có thể dẫn đến biến động giá cổ phiếu không ổn định và rủi ro như bong bóng tài chính.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN

Lý thuyết tài chính hành vi và các loại thiên kiến trong hành vi

2.2.1 Giới thiệu về tài chính hành vi

Tài chính hành vi (Behavioral Finance) là một lĩnh vực nghiên cứu nổi bật phát triển vào những năm 1980, nhằm giải quyết những hạn chế của các lý thuyết tài chính truyền thống đặc biệt trong việc giải thích các quyết định đầu tư không hợp lý của con người Từ các bất cập trong giả định về sự hợp lý của hành vi, các phản ứng của giá các thị trường theo thông tin đã khiến các nhà nghiên cứu nhận ra rằng lý thuyết hiện hành không đủ để giải thích các hiện tượng như bong bóng tài chính và các cuộc khủng hoảng thị trường Từ đó, những khám phá ban đầu của Daniel Kahneman và Amos Tversky về các quyết định dưới điều kiện bất định đã mở đường cho những khám phá sau này trong tài chính hành vi

Các nhà nghiên cứu như Daniel Kahneman và Amos Tversky, với công trình

"Prospect Theory," đã đóng vai trò quan trọng trong việc định hình lĩnh vực tài chính hành vi Các công trình của họ đã chứng minh rằng các quyết định kinh tế của con người thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tâm lý và không hoàn toàn dựa trên lý trí Sau đó, Richard Thaler đã mở rộng các khái niệm này và nghiên cứu thêm về cách nhận thức sai lệch và các động cơ không hợp lý ảnh hưởng đến các quyết định đầu tư Những đóng góp của họ không chỉ nâng cao hiểu biết lý thuyết mà còn có ảnh hưởng đáng kể đến các chiến lược thực tiễn trong quản lý tài chính và phát triển các sản phẩm tài chính mới

Lý thuyết tài chính hành vi đã mở rộng sự hiểu biết về cách mà các nhà đầu tư cá nhân và các tổ chức tài chính ra quyết định trong bối cảnh thị trường tài chính Lĩnh vực này tập trung vào việc giải thích các hiện tượng tài chính mà các lý thuyết truyền thống khó có thể làm rõ, đồng thời cung cấp những hiểu biết về cách các sai lệch tâm lý và hành vi ảnh hưởng đến giá cả tài sản, rủi ro và lợi nhuận

Trong các thị trường tài chính, lý thuyết tài chính hành vi giúp giải thích các hiện tượng như bong bóng thị trường (market bubbles) và sự sụp đổ của thị trường (market crashes) Các nhà đầu tư thường phản ứng quá mức hoặc đánh giá thấp rủi ro, dẫn đến giá cả tài sản bị định giá quá cao hoặc quá thấp so với giá trị nội tại của chúng Lý thuyết tài chính hành vi cũng khám phá mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận Các sai lệch hành vi, như thiên kiến xác nhận (confirmation bias) và tự tin thái quá (overconfidence), có thể khiến nhà đầu tư chấp nhận rủi ro cao hơn mà không đánh giá đúng mức về lợi ích kỳ vọng Điều này có thể dẫn đến sự mất cân bằng trong danh mục đầu tư và ảnh hưởng đến hiệu suất đầu tư

Hành vi của các tổ chức tài chính: Không chỉ các nhà đầu tư cá nhân mới chịu ảnh hưởng của các sai lệch hành vi Các tổ chức tài chính, bao gồm quỹ đầu tư và quỹ phòng hộ, cũng có thể mắc phải các sai lệch tâm lý như hành vi đám đông (herding behavior) và tác động của tâm lý đám đông (crowd psychology) Điều này có thể dẫn đến việc tăng cường các xu hướng thị trường và làm trầm trọng thêm sự biến động thị trường

Hiểu biết về lý thuyết tài chính hành vi có thể hỗ trợ các nhà quản lý rủi ro trong việc xác định và kiểm soát các rủi ro liên quan đến các sai lệch tâm lý của nhà đầu tư Điều này giúp họ xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả hơn và tăng cường khả năng dự đoán biến động thị trường

Tóm lại, lý thuyết tài chính hành vi đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp cái nhìn sâu sắc và thực tiễn hơn về cách thị trường tài chính hoạt động Nó giúp các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính hiểu rõ hơn về những yếu tố tâm lý và hành vi ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và giá cả tài sản, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư thông minh hơn và quản lý rủi ro hiệu quả hơn

2.1.2 Các dạng thiên kiến trong hành vi

Các sai lệch trong lĩnh vực tài chính hành vi có thể được phân loại thành hai nhóm chính, như Fernandes và cộng sự (2007) đã chỉ ra: sai lệch nhận thức và sai lệch cảm xúc Sai lệch nhận thức được hiểu là những sự cố phát sinh từ việc xử lý, thao tác thông tin không chính xác hoặc từ việc hiểu lầm các phép thống kê, dẫn đến các quyết định lệch khỏi lĩnh vực tài chính truyền thống Ngược lại, sai lệch cảm xúc bắt nguồn từ các tình cảm và thái độ cá nhân, có thể dẫn đến các quyết định đi chệch hướng so với những quyết định lý trí trong tài chính truyền thống

Theo lý thuyết hành vi, sai lệch nhận thức thường dễ chỉnh sửa hơn so với sai lệch cảm xúc Khi nhận ra những sai lầm trong nhận thức, cá nhân có thể cải thiện kiến thức hoặc hiểu biết sai lầm của mình, từ đó điều chỉnh hành vi một cách dễ dàng Do đó, sai lệch nhận thức có thể được giảm thiểu thông qua giáo dục và tư vấn đúng đắn Trong khi đó, sai lệch cảm xúc, xuất phát từ trạng thái tinh thần tự phát và không qua sự nỗ lực, thường khó sửa chữa hơn vì chúng thường xuất hiện một cách tự nhiên qua trực giác, đôi khi không có căn cứ vững chắc

Trong lĩnh vực đầu tư, cảm xúc có thể dẫn đến các quyết định không lý tưởng của nhà đầu tư Nhận biết sự khác biệt giữa sai lệch nhận thức và cảm xúc giúp nhà đầu tư nhận diện được thời điểm và cách thức điều chỉnh các sai lệch hành vi trong quyết định tài chính của họ Tuy nhiên, cần lưu ý rằng một hành vi sai lệch cụ thể có thể bao gồm cả các yếu tố của nhận thức và cảm xúc, và phạm vi của nghiên cứu này không bao gồm việc phân tích sâu vào ảnh hưởng của các sai lệch đan xen trong một hành vi cụ thể

Thuật ngữ "sai lệch nhận thức" (cognitive bias) được đề xuất lần đầu bởi hai nhà tâm lý học người Israel, Kahneman và Tversky (1979) Sai lệch nhận thức được chia thành hai loại chính là sự kiên trì về niềm tin và lỗi xử lý Kiên trì về niềm tin đề cập đến xu hướng hành động dựa trên niềm tin đã cố định trong tâm trí một cách thiếu lý tính hoặc phi logic Loại sai lệch thứ hai, lỗi xử lý, mô tả cách thông tin có thể bị xử lý và sử dụng không hợp lý trong quá trình ra quyết định tài chính

Các dạng sai lệch nhận thức phổ biến trong tài chính bao gồm: Hiệu ứng mỏ neo, định kiến quan điểm bản thân, tác động gần, quá tự tin và hiệu ứng rập khuôn

Trong lĩnh vực tài chính, những sai lệch nhận thức có thể dẫn đến quyết định đầu tư không tối ưu và gây ra rủi ro không cần thiết Việc nhận biết và xử lý các sai lệch này là một yếu tố quan trọng để nhà đầu tư đưa ra những quyết định thông minh và hiệu quả hơn

Thiên kiến nhận thức là những sai lệch trong cách nhà đầu tư tiếp nhận, xử lý và sử dụng thông tin để đưa ra quyết định đầu tư Các sai lệch này có thể dẫn đến đánh giá không chính xác và quyết định đầu tư không tối ưu Dưới đây là một số thiên kiến nhận thức phổ biến trong đầu tư chứng khoán:

Kiên trì niềm tin (Belief perseverance): Đây là xu hướng nhà đầu tư giữ vững quan điểm hoặc giả định của mình ngay cả khi có bằng chứng mâu thuẫn Ví dụ, một nhà đầu tư có thể tiếp tục đầu tư vào một cổ phiếu ngay cả khi công ty đó đang gặp khó khăn tài chính rõ ràng Sự cố chấp này có thể dẫn đến việc không xem xét lại danh mục đầu tư kịp thời, gây rủi ro cho hiệu suất đầu tư

Lý thuyết về hành vi đám đông và tác động của hành vi đám đông lên thị trường chứng khoán

Hành vi đám đông trong tài chính hành vi thường được thúc đẩy bởi sự kết hợp của thiên kiến hành vi và thiên kiến cảm xúc Về thiên kiến hành vi, ví dụ như hiệu ứng đám đông thể hiện khi các nhà đầu tư bắt chước lựa chọn của nhau mà không dựa trên các phân tích độc lập, từ đó dễ dẫn đến việc tạo ra các bong bóng thị trường hoặc đổ vỡ không thể lường trước Tương tự, đối với thiên kiến cảm xúc, sự tham lam và nỗi sợ cũng đóng một vai trò quan trọng Những cảm xúc này có thể khiến các nhà đầu tư bỏ qua các thông tin và phân tích khách quan, dẫn đến những quyết định đầu tư không hiệu quả Do đó, khi cả hai loại thiên kiến này tồn tại cùng nhau, chúng làm tăng ảnh hưởng của hành vi đám đông, qua đó làm giảm tính ổn định và hiệu quả của thị trường tài chính

2.2.1 Định nghĩa về hành vi đám đông

Các nhà nghiên cứu đã cung cấp nhiều định nghĩa khác nhau về hành vi đám đông trên thị trường tài chính Một số định nghĩa đáng chú ý bao gồm: quá trình các nhà đầu tư bắt chước hành động của nhau hoặc đưa ra quyết định dựa trên hành động của người khác (Spyrou, 2013); hành vi của mọi người theo đuổi những gì người khác đang làm, dù thông tin cá nhân của họ có thể cho thấy hướng đi khác (Banerjee, 1992); và tâm lý sợ sai lầm dẫn đến việc nhà đầu tư tuân theo đám đông vì tin rằng những sai lầm chung sẽ ít rủi ro hơn (Caparrelli et al., 2004)

Hành vi đám đông có thể được phân loại thành hai dạng chính: hành vi đám đông ngẫu nhiên và có chủ đích Hành vi đám đông ngẫu nhiên xảy ra khi các nhà đầu tư đưa ra quyết định tương tự nhau dựa trên cùng một thông tin, góp phần cải thiện hiệu quả thị trường Ngược lại, hành vi đám đông có chủ đích xảy ra khi nhà đầu tư bắt chước quyết định của người khác và bỏ qua thông tin riêng của mình, dẫn đến rủi ro hệ thống, biến động quá mức và định giá sai lệch (Bikhchandani và Sharma, 2001)

Nguyên nhân chính dẫn đến hành vi đám đông bao gồm: tác động ngoại ứng thông tin, động cơ dựa trên uy tín, và cơ chế lương thưởng (Bikhchandani et al., 2001) Nhà đầu tư có thể bắt chước nhau vì tin rằng những người khác có thông tin tốt hơn hoặc vì lo lắng về uy tín khi có hành vi khác biệt Mặc dù hành vi đám đông không nhất thiết luôn gây ảnh hưởng tiêu cực, hành vi đám đông ngẫu nhiên có thể góp phần tăng hiệu quả thị trường Tuy nhiên, việc cố ý bắt chước người khác có thể dẫn đến bất ổn, bong bóng giá, và định giá sai lệch (Lakonishok et al., 1992; Scharfstein và Stein, 1990)

Barberis và Thaler (2005) đề cập đến khái niệm cơ bản của tài chính hành vi, một lĩnh vực nghiên cứu thuộc kinh tế học hành vi, tập trung vào việc áp dụng các nguyên lý tâm lý học để giải thích các hiện tượng không thường thấy trên thị trường chứng khoán Bao gồm cả việc hiểu rõ các biến động giá cổ phiếu không tuân theo lý thuyết, hành vi bán tháo, và định giá cổ phiếu cao dù doanh nghiệp không có hiệu suất sinh lời tương xứng Có nhiều giả định rằng nhà đầu tư hành động hợp lý thông qua việc phân tích toàn bộ thông tin có sẵn Tuy nhiên, tài chính hành vi thách thức giả định này, thay vào đó tập trung vào cách mà các nhà đầu tư thực sự hành động trên thị trường, thông qua quan sát và phân tích hành vi của họ Trong điều kiện không chắc chắn, nhiều quyết định đầu tư không thể dựa trên một phân tích toàn diện hoặc sẽ tiêu tốn quá nhiều thời gian và nguồn lực Vì vậy, nhà đầu tư thường dựa trên trực giác, kinh nghiệm, và sở thích cá nhân để ra quyết định

Mô hình lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979) cho thấy rằng trong điều kiện rủi ro, con người thường gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định tối ưu Trong những tình huống phức tạp, xử lý lượng thông tin lớn có thể dẫn đến các đánh giá không chính xác và quyết định không tối ưu Do đó, người ta thường đơn giản hóa lựa chọn và chấp nhận giải pháp khả thi nhất thay vì tìm kiếm câu trả lời hoàn hảo Những sai lệch trong hành vi này có thể dẫn đến các quyết định không hợp lý và hành vi không tối ưu trên thị trường Tuy nhiên, nghiên cứu và hiểu biết về các sai lệch này có thể giúp nhà đầu tư cải thiện hiệu quả trong việc ra quyết định đầu tư của mình Bằng cách nắm bắt được các sai lầm trong hành vi, họ có thể điều chỉnh và cải thiện các chiến lược đầu tư cho phù hợp với tình hình thị trường

Sự kết hợp giữa kiến thức về tài chính hành vi và tài chính truyền thống giúp tạo ra các kết quả vượt trội trong quá trình ra quyết định đầu tư Điều này cho phép nhà đầu tư hiểu rõ hơn về cách mà tâm lý học và hành vi con người ảnh hưởng đến thị trường, giúp họ tối ưu hóa hiệu suất đầu tư Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào các sai lệch hành vi cụ thể và tác động của chúng đối với quyết định đầu tư

2.2.2 Hành vi đám đông tác động lên thị trường chứng khoán

Một sự đồng thuận rộng rãi trong đám đông dẫn đến sự giống nhau trong giá cổ phiếu và giảm biến động của tỷ suất sinh lợi toàn thị trường Ngược lại, các quyết định độc lập từng nhà đầu tư làm tăng biến động này, như Chang và cộng sự (2000) đã chỉ ra Điều này phản ánh sự thiếu phản ánh chính xác giá trị thực tế của cổ phiếu dưới các điều kiện kinh tế biến động và gây ra sai lệch lớn giữa giá thị trường và giá trị vốn có của cổ phiếu

Banerjee (1992) đã khẳng định rằng xu hướng của một nhóm nhà đầu tư tham gia vào đám đông có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của thị trường chứng khoán Trong trường hợp này, giá cổ phiếu có thể không phản ánh đúng tình hình thực tế của thị trường, từ đó gây ra sai lầm trong việc đánh giá rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng của nhà đầu tư

Herding giả, hay herding cơ bản, là khi các nhà đầu tư đáp ứng lại các thông tin có sẵn, dẫn đến hành vi đám đông thông qua các quyết định đầu tư tương tự nhau Ví dụ, khi ngân hàng trung ương phát đi tín hiệu tăng lãi suất huy động, các nhà đầu tư thường chuyển hướng vốn vào tiết kiệm do mức lãi suất hấp dẫn hơn, kết quả là bán tháo cổ phiếu và rút vốn khỏi thị trường chứng khoán Ngược lại, herding có chủ ý, hay herding không cơ bản, xảy ra khi các nhà đầu tư bắt chước lẫn nhau mà không cần thông tin xác thực về các quyết định đầu tư, do tâm lý an toàn khi đi theo số đông

Xu hướng này dẫn đến việc các nhà đầu tư mù quáng theo đuổi những cơ hội đầu tư được cho là hấp dẫn, từ đó tăng đáng kể mức độ rủi ro do tham gia vào các “ma trận” tin đồn như cổ phiếu “hot” Hành vi đám đông trong các thị trường tài chính, đặc biệt là thị trường chứng khoán, là hành vi sao chép, cố ý hoặc không, các hành động của nhà đầu tư khác, như đã được phân tích bởi Bikhchandani và Sharma (2001)

2.3.2 Hành vi đám đông trong các điều kiện khác nhau

Nhiều nghiên cứu không chỉ phát hiện hành vi đám đông ở nhiều quốc gia trên thế giới mà còn khám phá hành vi này trong các yếu tố khác nhau như quy mô doanh nghiệp, khối lượng giao dịch và trong các thị trường đi lên hoặc đi xuống Về mối liên hệ giữa quy mô doanh nghiệp và hiện tượng đám đông, Lakonishok và đồng nghiệp (1992) đã sử dụng mẫu các quỹ cổ phiếu Mỹ để nghiên cứu và kết luận rằng hành vi đám đông có chủ ý có xu hướng phổ biến hơn ở các cổ phiếu nhỏ bởi vì những công ty này sở hữu ít thông tin công khai hơn; nói cách khác, lượng và chất lượng thông tin công khai của cổ phiếu nhỏ kém hơn so với cổ phiếu lớn Điều này phù hợp với giải thích của Scharfstein và Stein (1990) rằng các nhà quản lý đầu tư thường bán các cổ phiếu nhỏ mà người khác cũng bán để tránh xấu hổ; tuy nhiên, họ lại tiếp tục giữ cổ phiếu của IBM – một cổ phiếu lớn – khi người khác bán

Choi và Sias (2009), cùng với Venezia và các cộng sự (2011) cũng khẳng định sự gia tăng của hành vi đám đông ở các cổ phiếu nhỏ Khối lượng giao dịch thường được chọn để xác định mối quan hệ với hành vi đám đông trong nhiều nghiên cứu Lý thuyết hành vi đám đông có chủ ý cho thấy khối lượng giao dịch thấp hoặc tính thanh khoản thấp của thị trường thường dẫn đến mức độ đám đông cao hơn Nhiều tài liệu đã làm nổi bật mối liên hệ giữa chất lượng thông tin, tính thanh khoản của thị trường và bất đối xứng thông tin Chẳng hạn, Vo và Phan (2017) đã nghiên cứu hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2015 Các phát hiện cho thấy hành vi đám đông rõ ràng cả trong những ngày có khối lượng giao dịch cao và thấp; do đó, nó mạnh mẽ hơn vào những ngày khối lượng giao dịch thấp Diamond và Verrecchia (1991) dự đoán sự bất đối xứng thông tin cao hơn trong các thị trường kém thanh khoản Mô hình của Suominen (2001) cho thấy khối lượng giao dịch cao hơn chỉ ra chất lượng thông tin tốt hơn Đã có rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành để xem xét hành vi đám đông trong các thị trường đi lên và đi xuống Chiang và các cộng sự (2010) đã nghiên cứu hành vi đám đông ở 18 quốc gia từ châu Á, châu Âu, châu Mỹ và Úc

Các kết quả cho thấy, ngoại trừ thị trường Mỹ và Mỹ Latin, hành vi đám đông xuất hiện cả trong các thị trường đi lên và đi xuống, mặc dù sự không đối xứng của hành vi đám đông thường thấy rõ hơn ở các thị trường châu Á trong điều kiện thị trường tăng trưởng Tan và cộng sự (2008) đã nghiên cứu hành vi đám đông trong các cổ phiếu Trung

Quốc niêm yết kép gồm cổ phiếu A và cổ phiếu B Kết quả nghiên cứu cho thấy có bằng chứng về hành vi đám đông trong cả hai thị trường cổ phiếu A tại Thượng Hải và Thâm Quyến Hành vi đám đông xảy ra trong cả điều kiện thị trường tăng và giảm Ở thị trường Thượng Hải, hành vi đám đông của nhà đầu tư cổ phiếu A nổi bật hơn trong điều kiện thị trường tăng trưởng, khối lượng giao dịch cao và biến động lớn; trong khi đó, ở thị trường cổ phiếu B, không thấy sự không đối xứng nào rõ rệt Điều này có thể được giải thích là do các nhà đầu tư trên thị trường Thượng Hải có xu hướng lạc quan và tin tưởng vào sự hỗ trợ của chính phủ trong điều kiện thị trường tăng trưởng, vì thị trường Thượng Hải chủ yếu bao gồm các công ty lớn, vốn từng thuộc sở hữu nhà nước

Lược khảo các nghiên cứu tại Việt Nam và trên thế giới

2.4.1 Một số nghiên cứu tại Việt Nam

Trong thị trường chứng khoán Việt Nam, Võ và Phan (2017) đã áp dụng mô hình của Christie và Huang (1995) cũng như Chang và cộng sự (2000) để nghiên cứu hiện tượng hành vi đám đông Họ đã phân tích dữ liệu của 299 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ 2005 đến 2015 Kết quả cho thấy sự tồn tại của hành vi đám đông xuyên suốt thời gian nghiên cứu và hiệu ứng bất đối xứng dưới các điều kiện thị trường và khối lượng giao dịch khác nhau

Mặt khác, Trần và Trương (2011) đã khảo sát sự tồn tại của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam và hiệu ứng bất đối xứng dựa trên hướng di chuyển của thị trường Các tác giả đã thu thập dữ liệu chuỗi giá hàng ngày của tất cả các chứng khoán được giao dịch tại Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh từ 2002 đến 2007, và đã sử dụng mô hình GARCH(1,1) để khắc phục các hạn chế của phương pháp OLS Kết quả phân tích cho thấy sự hiện diện của hành vi đám đông trên thị trường mới nổi này; tuy nhiên, không có bằng chứng cho thấy hiệu ứng bất đối xứng trong trường hợp này

2.4.2 Một số nghiên cứu trên thế giới

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã tập trung vào việc xác định sự tồn tại của hành vi đám đông trong thị trường tài chính kể từ những năm 1990 Đầu tiên, Christie và Huang (1995) sử dụng dữ liệu từ năm 1925 đến 1988 và áp dụng mô hình độ lệch chuẩn ngang (CSSD) để kiểm tra hành vi đám đông trên thị trường cổ phiếu Mỹ Tuy nhiên, nghiên cứu này không tìm thấy bằng chứng về hiện tượng này

Tiếp theo, Chang và cộng sự (2000) đề xuất mô hình độ lệch tuyệt đối ngang (CSAD), một phương pháp mạnh hơn để kiểm tra hành vi đám đông Kết quả của họ phát hiện hành vi này trên nhiều thị trường như Mỹ, Hong Kong, Nhật Bản, Hàn Quốc và Đài Loan, với chứng cứ đặc biệt mạnh ở hai thị trường mới nổi là Hàn Quốc và Đài Loan

Trong một nghiên cứu khác, Caparrelli và cộng sự (2004) phát hiện mối quan hệ phi tuyến tính giữa sự phân tán và lợi nhuận, đồng thời ủng hộ kết luận của Christie và Huang về sự tồn tại của hành vi đám đông trong các điều kiện thị trường cực đoan tại Ý Nghiên cứu của Caporale và cộng sự (2008) về thị trường chứng khoán Athens cũng cho thấy sự tồn tại của hành vi đám đông, đặc biệt trong khủng hoảng thị trường năm 1999

Chiang và cộng sự (2010) sử dụng cả mô hình CSSD và CSAD để nghiên cứu hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Trung Quốc Họ phát hiện bằng chứng về hành vi đám đông trên thị trường A-share tại Thượng Hải và Shenzhen, nhưng không tìm thấy trên thị trường B-share Ngoài ra, Hwang và Salmon (2001) đề xuất một cách tiếp cận mới dựa trên sự phân tán ngang của độ nhạy yếu tố của các tài sản trong một thị trường nhất định Kết quả của họ cho thấy bằng chứng đáng kể về hành vi đám đông hướng tới "danh mục đầu tư thị trường" trong các giai đoạn tương đối yên tĩnh, chứ không phải khi thị trường đang chịu sức ép

Trên thị trường mới nổi Pakistan, Hassan (2015) không tìm thấy bằng chứng về hành vi đám đông trong giai đoạn 2002-2007, cũng không hỗ trợ cho mô hình định giá tài sản hợp lý, cho rằng hành vi của nhà đầu tư chưa hiệu quả Trong khi đó, nghiên cứu của Tan và cộng sự (2008) và Ju (2019) phát hiện ra sự tồn tại của hành vi đám đông trên các thị trường A-share và B-share của Trung Quốc

Cuối cùng, Choi và Skiba (2015) đã xác định hiệu ứng đám đông trên 41 thị trường quốc tế, ghi nhận sự tồn tại đáng kể của xu hướng đám đông ở các quốc gia có sự hiện diện lớn của nhà đầu tư tổ chức Trái lại, Fu và Lin (2010) không tìm thấy bằng chứng về hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Trung Quốc, nhưng nhận thấy cổ phiếu thanh khoản thấp có xu hướng herd hơn

Nghiên cứu của Kumar và cộng sự (2020) phát hiện bằng chứng về hành vi đám đông trong một số thị trường hàng hóa của các nền kinh tế châu Á Tuy nhiên, Zhou và cộng sự (2013) lại không tìm thấy bằng chứng về hành vi này trong thị trường carbon Trung Quốc

2.4.3 Tổng hợp các nghiên cứu có liên quan

Bảng 2 Tổng hợp các nghiên cứu có liên quan tại nhiều thị trường khác nhau

Tác giả Mô hình Kết quả nghiên cứu

CKK, CH và TIP Kết quả cho thấy rằng hành vi đám đông chịu ảnh hưởng bởi khối lượng giao dịch cao, sự biến động mạnh của lợi nhuận, sự sụt giảm thị trường và sự mất cân đối giao dịch do người bán gây ra

CCK Hành vi đám đông chiếm ưu thế ở Trung

Quốc và Indonesia Ngược lại, Ấn Độ, Malaysia và Đài Loan cho thấy xu hướng chống đám đông Tại Singapore và Thái Lan, hành vi đám đông được quan sát thấy trong các điều kiện thị trường giảm giá, trong khi Nhật Bản không cho thấy bất kỳ xu hướng đám đông hay chống đám đông nào Phân tích thêm về thị trường Mỹ và Anh cho thấy hành vi đám đông không liên quan đến mức độ phát triển của thị trường Ở các thị trường mới nổi, hành vi đám đông dường như phần lớn được thúc đẩy bởi sự biến động của thị trường

Mô hình của Christie và Huang (1995) và mô hình Chang và cộng sự (2000)

Hành vi đám đông đã được phát hiện trên thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả cũng chỉ ra rằng mức độ đám đông tăng cao trong thời kỳ khủng hoảng so với thời kỳ hậu khủng hoảng

Ju (2019) CCK Kết quả cho thấy hành vi đám đông xuất hiện đáng kể trên cả thị trường cổ phiếu A-share và B-share Không tìm thấy tác động lan truyền nào liên quan đến hành vi đám đông

Pu và Jun (2017) Mô hình của Chang và cộng sự (2000)

Hiệu ứng đám đông trên thị trường chịu ảnh huởng bởi các chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương

CH và Mô hình của Chang và cộng sự (2000)

Hành vi đám đông có tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam Hành vi đám đông trong giai đoạn khủng hoảng thể hiện mạnh hơn so với giai đoạn sau khủng hoảng

Mô hình đề xuất bởi Sias (2004)

Kết quả chỉ ra rằng hành vi đám đông của các nhà đầu tư tổ chức có khả năng bị tác động bởi các tín hiệu liên quan từ thông tin nền tảng

PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu này tiến hành phân tích định lượng thông qua mô hình hồi quy phi tuyến CSAD của Chang và cộng sự (2000) nhằm kiểm tra tác động của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Bằng cách sử dụng độ phân tán của tỷ suất sinh lời cổ phiếu trên thị trường, nghiên cứu tìm hiểu mức độ đồng thuận trong quyết định đầu tư của nhà đầu tư Không gian nghiên cứu được lựa chọn là thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian từ 01/01/2018 đến 31/12/2023, và mẫu bao gồm tất cả các chứng khoán niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE)

Bằng chứng về hành vi đám đông được đánh giá thông qua hồi quy dữ liệu dựa trên mô hình CSAD của Chang và cộng sự (2000) Mô hình này giúp xác định mức độ tồn tại của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam và đo lường tác động của nó Sau đó, dữ liệu được phân chia thành hai tập con, đại diện cho các điều kiện thị trường tăng và giảm điểm, để đánh giá ảnh hưởng của hành vi đám đông dưới các điều kiện khác nhau

Bài nghiên cứu còn chia bộ dữ liệu thành các danh mục cổ phiếu theo quy mô thị trường để đánh giá tác động của hành vi đám đông trên các nhóm cổ phiếu cụ thể Các cổ phiếu được phân loại dựa trên giá trị vốn hóa và tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường để xác định mức độ bị ảnh hưởng của từng nhóm Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin về mức độ tác động của hành vi đám đông trên các nhóm cổ phiếu khác nhau và giúp trả lời câu hỏi về nhóm cổ phiếu nào chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam Đây là một điểm mới mẻ trong nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước đó

Dựa trên kết quả thực nghiệm, các kiến nghị được đưa ra nhằm cải thiện hiệu quả đầu tư và đưa ra các quy định quản lý hợp lý để hạn chế tác động tiêu cực của hành vi đám đông trên thị trường Nhà đầu tư có thể tận dụng kết quả nghiên cứu này để đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn, trong khi cơ quan quản lý có thể ban hành quy định để ổn định và phát triển thị trường một cách bền vững

Bằng cách phân loại cổ phiếu dựa trên giá trị vốn hóa, nghiên cứu cung cấp thông tin chi tiết về mức độ hành vi đám đông trong từng nhóm cổ phiếu cụ thể Việc sử dụng vốn hóa để phân loại cổ phiếu giúp cung cấp bối cảnh rõ ràng hơn về việc nhà đầu tư có xu hướng ưa thích nhóm cổ phiếu nào và liệu các nhóm cổ phiếu có mức độ khác nhau trong hành vi đám đông hay không Vốn hóa là một chỉ số phản ánh quy mô và mức độ quan tâm của nhà đầu tư đối với các cổ phiếu, do đó việc phân loại dựa trên chỉ tiêu này sẽ giúp xác định được các nhóm cổ phiếu nào có mức độ hành vi đám đông cao hơn so với các nhóm khác

Các kết quả thực nghiệm này không chỉ cung cấp thông tin về sự tồn tại và mức độ của hành vi đám đông mà còn giúp đưa ra các khuyến nghị chính sách và đầu tư cụ thể Các nhà quản lý thị trường có thể áp dụng các quy định để giảm thiểu tác động tiêu cực của hành vi đám đông và đảm bảo sự ổn định và bền vững của thị trường chứng khoán Việt Nam

Cuối cùng, dựa trên các kết quả nghiên cứu thu được, các khuyến nghị sẽ được đưa ra nhằm hướng dẫn nhà đầu tư trong việc giao dịch hiệu quả hơn và giúp cơ quan quản lý đề xuất các quy định phù hợp để hạn chế tác động tiêu cực của hành vi đám đông trên thị trường Trong phạm vi nghiên cứu này, phương pháp định lượng dựa trên mô hình hồi quy phi tuyến tính sẽ được sử dụng để tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về hành vi đám đông Mô hình CSAD của Chang et al (2000) sẽ được dùng để xem xét tác động và ảnh hưởng của hành vi đám đông trên thị trường.

Dữ liệu nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng giá tại điểm đóng cửa hàng ngày của tất cả cổ phiếu được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HSX) để kiểm tra sự tồn tại của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam Bộ dữ liệu này là dữ liệu thứ cấp gồm giai đoạn từ ngày 01/01/2018 đến ngày 31/12/2023 thu thập từ nguồn dữ liệu lịch sử giao dịch của Trang web Fireant.com Tính đến hết năm 2023, có 394 mã cổ phiếu niêm yết trên HSX Mẫu cuối cùng bao gồm 353 mã cổ phiếu, cung cấp 1498 quan sát hằng ngày trong giai đoạn nghiên cứu

Bảng 3 Tóm tắt quan sát dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu:

Ngày thị trường tăng điểm 651

Ngày thị trường giảm điểm 846

Ngày có khối lượng giao dịch cao 727

Ngày có khối lượng giao dịch thấp 742

Một ngày được coi là “ngày thị trường tăng” khi lợi nhuận thị trường vượt quá 0, trong khi “ngày thị trường giảm” xảy ra khi lợi nhuận thị trường dưới 0 Về khối lượng giao dịch, phiên giao dịch được xem là “ngày khối lượng cao” khi khối lượng giao dịch vượt qua trung bình động 30 ngày trước đó Ngược lại, “ngày khối lượng thấp” là khi khối lượng giao dịch thấp hơn trung bình động 30 ngày trước đó

Các dữ liệu cần thiết để phân tích thực nghiệm liên quan đến các cổ phiếu trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) bao gồm giá cổ phiếu, vốn hóa thị trường, và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường (BTM) Dữ liệu này được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như Fireant.com, cafef, Fiinpro Từ năm 2008, HOSE đã điều chỉnh biên độ dao động giá 5 lần từ 1 đến 7, đồng thời mở rộng biên độ dao động cho cổ phiếu mới niêm yết trong ngày đầu tiên lên đến 20 Vì vậy, tỷ suất sinh lợi được tính bằng logarit cơ số 10 để giảm nhiễu trong dữ liệu Công thức 𝑅 𝑡 = 100 ∗ (log⁡(𝑃 𝑡) − log(𝑃 𝑡−1 ))⁡được sử dụng để tính tỷ suất sinh lợi của mỗi chứng khoán vào ngày t

Dữ liệu thô bao gồm giá cổ phiếu cuối ngày từ ngày 01/01/2018 đến 29/12/2023 Sau khi xử lý và tính toán tỷ suất sinh lợi, dữ liệu thứ cấp bao gồm 1498 mẫu quan sát, đã loại bỏ các ngày nghỉ và không giao dịch, với 651 mẫu quan sát khi thị trường tăng điểm và 846 mẫu khi thị trường giảm điểm Bảng 3 trình bày thống kê mô tả cho dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, số lượng quan sát, cùng với giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của tỷ suất sinh lợi (R), và độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi của dữ liệu chéo (CSAD)

Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi và các yếu tố khác nhau như vốn hóa thị trường, tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường, và biên độ giao động giá Kết quả nghiên cứu sẽ giúp đưa ra những nhận định quan trọng về cách các yếu tố này ảnh hưởng đến hiệu suất của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

Những kết luận rút ra từ nghiên cứu có thể cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư và nhà quản lý danh mục đầu tư trong việc ra quyết định đầu tư và đánh giá hiệu suất của cổ phiếu Thông qua việc hiểu rõ cách các yếu tố như vốn hóa thị trường và tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, nhà đầu tư có thể đưa ra chiến lược đầu tư hợp lý và đạt được lợi nhuận cao hơn.

Phương pháp hồi quy

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy OLS để kiểm định hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam, quy trình thực hiện từ dữ liệu đầu vào cho đến thống kê mô tả trong SPSS gồm các bước:

Bước 1: Thu thập dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình python lấy dữ liệu dạng csv cho dữ liệu lịch sử giao dịch của chỉ số VNINDEX và dữ liệu giao dịch của các mã cổ phiếu từng ngày

Bước 2: Tính toán các biến bao gồm biến phụ thuộc 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 và biến độc lập 𝑅 𝑚,𝑡 ⁡và

𝑅 𝑖,𝑡 bằng cách dùng ngôn ngữ lập trình python

Bước 3: Kiểm tra mối tương quan giữa các biến trong mô hình hồi quy Bài kiểm tra mối quan hệ tương quan bao gồm biến thị trường tuyệt đối, biến thị trường bình phương - là các biến độc lập và CSAD - là biến phụ thuộc

Bước 4: Kiểm tra giả thuyết bằng cách áp dụng mô hình CCK để xem xét sự tồn tại của hành vi đám đông và mô hình đã được chỉnh sửa đề xuất bởi Chiang et al (2010) để kiểm tra hành vi đám đông trong các điều kiện thị trường khác nhau

Bước 5: Kiểm tra giả thuyết bằng cách xem xét sự tồn tại của hành vi đám đông theo nhóm vốn hóa trong các điều kiện thị trường khác nhau.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Trong nghiên cứu của Chang và cộng sự (2000), một mô hình CSAD đã được trình bày để đánh giá hành vi đám đông Hiệu ứng đám đông thường xuất hiện khi thị trường đang trải qua giai đoạn hưng phấn do tăng điểm hoặc chịu áp lực do giảm điểm, dẫn đến mối quan hệ phi tuyến tính Mối quan hệ phi tuyến này của CSAD có thể được biểu diễn bằng mô hình sau:

𝑁∑ 𝑁 𝑖=1 |𝑅 𝑖,𝑡− 𝑅 𝑚,𝑡 | (1) Trong công thức này, 𝑅 𝑖,𝑡 ⁡là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i vào ngày t, và 𝑅 𝑚,𝑡 đại diện cho giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi của N cổ phiếu trong danh mục vào ngày đó Mô hình (1) xác định CSAD là mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi tại thời điểm t, tương đương với độ lệch chuẩn Khi sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu tăng lên, cho thấy tỷ suất sinh lợi mà các nhà đầu tư đạt được đang bị phân tán Để đo lường hành vi đám đông, Chang và cộng sự (2000) đã đề xuất một mô hình phi tuyến tính như sau:

Mô hình CSAD (Cross-Sectional Absolute Deviation) được sử dụng để đo lường mức độ hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Trong mô hình này, 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 đại diện cho độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu tại thời điểm t, |𝑅 𝑚,𝑡 |,

𝑅 𝑚,𝑡 2 lần lượt biểu thị giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi trung bình và bình phương của danh mục thị trường Từ góc độ kinh tế, nếu không xét đến biến 𝑅 𝑚,𝑡 2 , phương trình (2) thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa độ phân tán tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu riêng lẻ và tỷ suất sinh lợi thị trường, phù hợp với mô hình định giá tài sản Điều này có nghĩa, khi lợi nhuận tăng, rủi ro cũng sẽ tăng theo, và giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường tăng lên sẽ dẫn đến sự gia tăng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu

Về mặt toán học, để đảm bảo độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi luôn dương, hệ số β1 phải luôn dương và nằm trong mức ý nghĩa thống kê, trở thành tham số dự báo của mô hình Xét về tổng thể, nếu các nhà đầu tư hành động theo xu hướng của thị trường, tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu sẽ tiệm cận với tỷ suất sinh lợi thị trường, lúc này

𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 ⁡sẽ gần như bằng 0, thể hiện mức độ hành vi đám đông cao nhất Ngược lại, khi nhà đầu tư có những phân tích riêng và không đi theo đám đông, 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 ⁡sẽ tăng lên Do đó, biến 𝑅 𝑚,𝑡 2 ⁡được bổ sung vào mô hình để hình thành đường cong phi tuyến, đại diện cho sự tăng giảm của tỷ suất sinh lợi Khi 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 giảm xuống, tương đương với sự giảm của độ phân tán, đây chính là dấu hiệu của hành vi đám đông Cụ thể, khi hệ số β2 nghịch biến và có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy mức độ hành vi đám đông càng cao, vì khi đó độ phân tán càng giảm Trong trường hợp này, nhà đầu tư sẽ bỏ qua các phân tích riêng của mình và hành động theo xu hướng chung của thị trường

3.4.2 Mô hình đánh giá ảnh hưởng của hành vi đám đông lên các điều kiện thị trường khác nhau

3.4.2.1 Kiểm tra hiệu ứng đám đông trên thị trường tăng điểm và giảm điểm Để kiểm tra độ tác động của hiệu ứng đám đông dưới các điều kiện thị trường khác nhau trên thị trường, phương pháp kiểm tra tâm lý đám đông của Chang và cộng sự (2000) được áp dụng và phát triển lên thành mô hình sau:

• Mô hình kiểm tra hiệu ứng đám đông trên thị trường tăng điểm:

• Mô hình kiểm tra hiệu ứng đám đông trên thị trường giảm điểm:

𝑅 𝑚,𝑡 𝑢𝑝 tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục thị trường tại thời điểm t khi thị trường đang uptrend

𝑅 𝑚,𝑡 𝑑𝑜𝑤𝑛 tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục thị trường tại thời điểm t khi thị trường đang downtrend

Nếu hệ số hồi quy 𝑅 𝑚,𝑡 𝑢𝑝 và 𝑅 𝑚,𝑡 𝑑𝑜𝑤𝑛 nghịch biến trong mức ý nghĩa thống kê thì xác định có sự tồn tại của hành vi đám đông trên thị trường tương ứng đang đi lên hoặc đi xuống Nếu hệ số này càng bé và có ý nghĩa thống kê thì độ phân tán càng thấp, chứng tỏ hành vi đám đông càng mạnh

Nghiên cứu về hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán đã trở thành một chủ đề được quan tâm trong nhiều năm qua Các nhà nghiên cứu quan tâm đến việc xác định sự tồn tại của hiện tượng này, đồng thời cũng mong muốn hiểu rõ hơn về tác động của nó đến diễn biến của thị trường tài chính

Về mặt kinh tế, nếu không xem xét đến biến 𝑅 𝑚,𝑡 2 ⁡, phương trình (2) thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa độ phân tán tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi thị trường, phù hợp với mô hình định giá tài sản Điều này có nghĩa, khi lợi nhuận tăng, rủi ro cũng sẽ tăng tương ứng, và sự gia tăng giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường sẽ dẫn đến sự tăng lên của độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu riêng lẻ

Về mặt toán học, để đảm bảo độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi luôn dương, hệ số β1 phải luôn dương và nằm trong mức ý nghĩa thống kê, trở thành một tham số dự báo quan trọng của mô hình

Xét về tổng thể, khi các nhà đầu tư hành động theo xu hướng của thị trường, tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu sẽ tiệm cận với tỷ suất sinh lợi thị trường, lúc này 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 ⁡sẽ gần như bằng 0, thể hiện mức độ hành vi đám đông cao nhất Trái lại, khi nhà đầu tư có những phân tích và quyết định riêng, không đi theo đám đông, 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 ⁡sẽ tăng lên Do đó, biến 𝑅 𝑚,𝑡 2 được bổ sung vào mô hình để hình thành đường cong phi tuyến, đại diện cho sự biến động của tỷ suất sinh lợi Khi 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 ⁡giảm xuống, tương đương với sự giảm của độ phân tán, đây chính là dấu hiệu của hành vi đám đông Cụ thể, khi hệ số β2 nghịch biến và có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy mức độ hành vi đám đông càng cao, vì khi đó độ phân tán càng giảm Trong trường hợp này, nhà đầu tư sẽ bỏ qua các phân tích riêng của mình và hành động theo xu hướng chung của thị trường

3.4.2.2 Kiểm tra hiệu ứng đám đông trên điều kiện thanh khoản thị trường cao và thấp

Bên cạnh việc kiểm tra sự tồn tại của hành vi đám đông trên toàn thị trường, nhiều nghiên cứu trước đây cũng đã quan tâm đến việc xem xét mức độ của hiện tượng này trong các điều kiện giao dịch khác nhau Cụ thể, Li và cộng sự (2009) tìm thấy mối tương quan dương giữa khối lượng giao dịch trung bình và tỷ suất sinh lợi thị trường của các nhà đầu tư cá nhân Do đó, tác giả cũng quan tâm đến việc kiểm tra hành vi đám đông trong điều kiện khối lượng giao dịch cao và thấp trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Hồi quy hành vi đám đông được tiến hành riêng biệt cho các điều kiện khối lượng giao dịch cao và thấp, thông qua các mô hình:

• Mô hình kiểm tra hiệu ứng đám đông trên thị trường thanh khoản cao:

• Mô hình kiểm tra hiệu ứng đám đông trên thị trường thanh khoản thấp: 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 𝑉−𝑙𝑜𝑤⁡ =⁡∝ ⁡ +⁡𝛽 1 𝑉−𝑙𝑜𝑤 |𝑅 𝑚,𝑡 𝑉−𝑙𝑜𝑤 | + ⁡ 𝛽 2 𝑉−𝑙𝑜𝑤 (𝑅 𝑚,𝑡 𝑉−𝑙𝑜𝑤 ) 2 + ⁡ 𝜀 𝑡 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(6)

Trong đó, 𝑅 𝑚,𝑡 𝑉−ℎ𝑖𝑔ℎ ⁡và 𝑅 𝑚,𝑡 𝑉−𝑙𝑜𝑤 lần lượt đại diện cho tỷ suất sinh lợi thị trường khi khối lượng giao dịch cao và thấp, còn 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑚,𝑡 𝑉−ℎ𝑖𝑔ℎ và 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑚,𝑡 𝑉−ℎ𝑖𝑔ℎ ⁡là giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường tương ứng

Khối lượng giao dịch được coi là cao (thấp) nếu vào ngày t lớn hơn (nhỏ hơn) trung bình động 30 ngày trước đó Kết quả nghiên cứu từ các mô hình này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự khác biệt trong mức độ hành vi đám đông khi thị trường chứng khoán gặp các điều kiện giao dịch khác nhau

3.4.2.3 Kiểm tra hiệu ứng đám đông dựa trên phân nhóm cổ phiếu theo vốn hóa

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

Bảng 4 Bảng thống kê dữ liệu nghiên cứu

Biến Số quan sát Trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Toàn thị trường

Thị trường có khối lượng giao dịch cao

Thị trường có khối lượng giao dịch thấp

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả thống kê bằng phần phần mềm SPSS

• R là tỷ suất sinh lợi

• CSAD: độ lệch tuyệt đối của tỷ suất sinh

Phân tích dữ liệu từ giai đoạn 2018 đến 2023 cho thấy những biến động đáng kể trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tùy thuộc vào điều kiện thị trường và khối lượng giao dịch Độ lệch tuyệt đối chéo và tỷ suất sinh lợi tuyệt đối của thị trường cho thấy những khác biệt rõ rệt giữa các kỳ thị trường tăng và giảm điểm Các nhà đầu tư có xu hướng phản ứng mạnh hơn với những tin tức xấu so với tin tốt, một hiện tượng mà McQueen et al (1996) đã đề cập trong nghiên cứu về phản ứng chậm trễ đối với thông tin tích cực

Tổng số 1498 quan sát từ giai đoạn 2018 đến 2023 cung cấp một mẫu đại diện và tin cậy cho phân tích thống kê của thị trường chứng khoán Việt Nam Trong khoảng thời gian này, thị trường chứng khoán có biến động rất lớn, với giá trị lớn nhất của lợi nhuận thị trường đạt 4.980050 và giá trị nhỏ nhất là -6.674440 Mức độ biến động cao này phản ánh sự không ổn định và nhạy cảm của thị trường chứng khoán Việt Nam với thông tin kinh tế và sự kiện toàn cầu

Sự chênh lệch đáng kể về lợi nhuận giữa các kỳ thị trường tăng và giảm điểm cũng cho thấy tác động mạnh mẽ của tâm lý nhà đầu tư và các yếu tố vĩ mô đến giá cổ phiếu, ảnh hưởng đến tổng thể thị trường Lợi nhuận trung bình trong kỳ thị trường tăng điểm là 0.79337 với độ lệch chuẩn là 0.75129, cho thấy một môi trường tương đối ổn định hơn so với kỳ thị trường giảm điểm, nơi lợi nhuận trung bình là -0.99256 và độ lệch chuẩn là 1.116101 Điều này phù hợp với quan điểm của Bernartzi và Thaler (1995) về

"myopic loss aversion" (sợ thua lỗ thiển cận), trong đó các nhà đầu tư thường lo lắng về thua lỗ nhiều hơn là hưởng lợi khi thị trường đi xuống

Khối lượng giao dịch cũng ảnh hưởng đáng kể đến biến động thị trường Trong các kỳ có khối lượng giao dịch cao, độ biến động về lợi nhuận thị trường là 1.41719, trong khi các kỳ có khối lượng giao dịch thấp chỉ ghi nhận mức độ biến động là 1.096665 Điều này cho thấy rằng khối lượng giao dịch cao có thể gây ra những thay đổi lớn trong giá cả và biến động của thị trường

Phân tích tương quan giữa các biến số

Bảng 5 Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập

Nguồn: Kết quả phân tích tương quan bằng phần mềm SPSS

Biến CSAD có mối tương quan lần lượt là 0.748 với

|𝑅 𝑚,𝑡 | và 0.749 với 𝑅 𝑚,𝑡 2 , cho thấy mối liên hệ khá cao Biến |𝑅 𝑚,𝑡 | có hệ số tương quan cao là 0.915 với 𝑅 𝑚,𝑡 2 , cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ giữa hai biến này Nhìn chung, các biến số độc lập có thể giải thích phần lớn sự biến động của biến số phụ thuộc, CSAD, nhờ hệ số tương quan cao giữa các biến.

Hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bảng dưới đây trình bày kết quả hồi vi hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam khi sử dụng mô hình của Chang và cộng sự (2000) Dữ liệu được lấy từ dữ liệu giao dịch lịch sử trong giai đoạn từ năm 2018 đến năm 2023

Bảng 6 Kết quả thực nghiệm hành vi đám đông trên toàn bộ mẫu

Nguồn: Thống kê bằng phần mềm SPSS

• R là tỷ suất sinh lợi

• CSAD: độ lệch tuyệt đối của tỷ suất sinh rong năm 2018, thị trường chứng khoán Việt Nam ghi nhận một sự tăng trưởng mạnh mẽ, do sự tham gia rộng rãi của cả vốn nội và ngoại, đặc biệt là vào các mã cổ phiếu lớn như VIC, VHM, HPG, CTG và BID Qua mô hình được phân tích, có thể thấy rằng giai đoạn tăng trưởng này cũng đồng thời chứng kiến mức độ tăng của chỉ số CSAD, phản ánh xu hướng bắt chước lẫn nhau trong việc mua cổ phiếu giữa các nhà đầu tư, là dấu hiệu của hành vi đám đông

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Trong năm 2019, dù gặp phải sự giảm sút về thanh khoản, thị trường vẫn duy trì được đà tăng trưởng của mình Các phân tích từ mô hình cho thấy sự ổn định trong hành

Fe b- 18 Ap r-1 8 Ju n-1 8 Au g-1 8 Oc t-1 8 De c-1 8 Feb- 19 A pr-1 9 Ju n-1 9 A ug -1 9 Oc t-1 9 De c-1 9 Fe b- 20 Ap r-2 0 Ju n-2 0 Au g-2 0 Oc t-2 0 De c-2 0 Fe b- 21 Ap r-2 1 Ju n-2 1 Au g-2 1 Oc t-2 1 De c-2 1 Fe b- 22 Ap r-2 2 Ju n-2 2 Au g-2 2 Oc t-2 2 De c-2 2 Fe b- 23 Ap r-2 3 Ju n-2 3

Số lượng tài khoản mở mới giai đoạn 02/2018 - 07/2023 Đơn vị: nghìn tài khoản

Hình 1 Số lượng tài khoản chứng khoán mở mới giai đoạn 02/2018 - 07/2023 vi đám đông của các nhà đầu tư, khi họ tiếp tục đầu tư vào các mã đã mang lại hiệu quả tích cực trước đây Đến năm 2020, thị trường đã trải qua một sự phục hồi đáng chú ý, tăng gần 60% kể từ đáy 650 điểm do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 và kết thúc năm với mức tăng trưởng hơn 9% so với cuối năm 2019 Mô hình hồi quy cho thấy các sự kiện lớn, như thành công trong việc kiểm soát dịch bệnh của Chính phủ, đã thúc đẩy mạnh mẽ hành vi đám đông, đặc biệt là trong những thời điểm thị trường có sự biến động lớn hoặc nhận được thông tin trọng yếu

Hệ số chặn (∝) có giá trị 1.515 và t-statistic là 84.85, cho thấy hệ số này có ý nghĩa thống kê cao Hệ số (β) biểu thị mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận thị trường tuyệt đối và giá trị CSAD, có giá trị 0.254 với t-statistic là 9.375 Điều này cho thấy mối quan hệ tuyến tính có ý nghĩa thống kê và đáng kể giữa lợi nhuận thị trường tuyệt đối và mức độ lệch tuyệt đối chéo trên thị trường Hệ số (𝛽 2 ) biểu thị mối quan hệ phi tuyến giữa lợi nhuận thị trường bình phương và giá trị CSAD, có giá trị 0.063 với t-statistic là 9.916 Mối quan hệ phi tuyến này có ý nghĩa thống kê cao và cho thấy khi lợi nhuận thị trường tăng lên, độ lệch tuyệt đối chéo của thị trường cũng tăng theo, chứng tỏ có hành vi đám đông

Hệ R-squared là 0.585, và R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) cũng là 0.585, cho thấy mô hình hồi quy giải thích được khoảng 58.5% biến động của CSAD trên thị trường Giá trị F-statistic là 1055.037, với mức xác suất của F-statistic là 0.000, cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê cao

Kết quả này khẳng định mối quan hệ phi tuyến giữa lợi nhuận thị trường và độ lệch tuyệt đối chéo trên thị trường là đáng kể, nghĩa là có bằng chứng về hành vi đám đông trong thị trường chứng khoán Việt Nam, cho thấy các nhà đầu tư có xu hướng hành động theo đám đông và phản ứng mạnh mẽ hơn trước tin tức thị trường, dẫn đến biến động lớn về giá cổ phiếu

Kết quả hồi quy cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách hành vi đám đông có thể ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đó của My & Trương (2011) và Võ & Phan (2017) xác nhận sự tồn tại của hành vi đám đông trong thị trường chứng khoán Việt Nam Những điểm như hạn chế của khung pháp lý và mức độ minh bạch thấp, có thể gây khó khăn cho nhà đầu tư trong việc ra quyết định Thiếu kiến thức về đầu tư và tài chính cũng có thể khiến nhà đầu tư bắt chước hành động của người khác, bỏ qua thông tin của chính mình Nhà đầu tư cần cẩn trọng và xem xét hành vi thị trường trong bối cảnh thực tế khi ra quyết định đầu tư, đặc biệt trong những giai đoạn biến động cao của thị trường Việc tiếp cận thông tin khách quan và đa chiều là điều cần thiết để đảm bảo ra quyết định đầu tư sáng suốt.

Hành vi đám đông trên thị trường tăng điểm và giảm điểm

Bảng 7 Kết quả thực nghiệm hành vi đám đông khi thị trường tăng và giảm 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 𝑢𝑝⁡ =⁡∝ ⁡ +⁡𝛽 1 𝑢𝑝 |𝑅 𝑚,𝑡 𝑢𝑝 |+ ⁡ 𝛽 2 𝑢𝑝 (𝑅 𝑚,𝑡 𝑢𝑝 ) 2 + ⁡ 𝜀 𝑡 , 𝑅 𝑚,𝑡 ⁡> 0

Thị trường tăng điểm Thị trường giảm điểm Variables Coefficient t-statistic Coefficient t-statistic

Nguồn: Kết quả thống kê bằng phần mềm SPSS

R là tỷ suất sinh lợi

CSAD: độ lệch tuyệt đối của tỷ suất sinh

Trong thị trường tăng điểm, hệ số β (0.004) là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy mức độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi (CSAD) gia tăng khi giá cổ phiếu tăng Điều này phản ánh rằng trong giai đoạn thị trường tăng điểm, có một mức độ phân tán cao hơn về lợi nhuận cổ phiếu khi thị trường có xu hướng đi lên

Hệ số 𝛽 2 (1.66E-007) không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy không có bằng chứng rõ ràng về hành vi đám đông trong thị trường tăng điểm Kết quả này cho thấy nhà đầu tư có xu hướng ra quyết định đầu tư một cách độc lập trong giai đoạn thị trường tăng trưởng

Giá trị R-squared (0.459) và Adjusted R-squared (0.457) cho thấy khoảng 46% sự biến động của CSAD có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, đây là mức độ giải thích hợp lý cho một mô hình nghiên cứu như thế này

Trong thị trường giảm điểm, hệ số β (0.006) là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy mức độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi (CSAD) tăng khi giá cổ phiếu giảm Điều này phản ánh rằng trong giai đoạn thị trường giảm điểm, có xu hướng tăng cường phân tán về lợi nhuận cổ phiếu

Hệ số 𝛽 2 (-0.0000005488) là âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy bằng chứng mạnh mẽ về sự tồn tại của hành vi đám đông trong thị trường giảm điểm Điều này có thể được giải thích bởi sự lo ngại về rủi ro và phản ứng cảm tính của nhà đầu tư trong giai đoạn thị trường giảm giá

Giá trị R-squared (0.547) và Adjusted R-squared (0.545) cho thấy khoảng 55% sự biến động của CSAD có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, cho thấy mức độ giải thích cao hơn so với thị trường tăng điểm

Trong nghiên cứu về biến động của chỉ số VN-Index, quan sát thực tế và dữ liệu thống kê đã cho thấy các xu hướng rõ ràng liên quan đến hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trong giai đoạn đầu năm 2022, chỉ số VN-Index chứng kiến sự tăng trưởng vượt trội, đạt đỉnh cao lịch sử ở mức 1.528,57 điểm vào ngày 6 tháng

1 Đây là kết quả của một giai đoạn dài dòng tiền mạnh mẽ chảy vào thị trường, và sự hào hứng của nhà đầu tư thể hiện qua lượng giao dịch lớn Giai đoạn này, phản ánh một tâm lý tích cực và độc lập trong quyết định đầu tư, dù diễn ra trong bối cảnh chung của sự lạc quan thái quá

Tuy nhiên, tình hình thay đổi đáng kể vào cuối năm 2022, khi VN-Index sụt giảm mạnh, đóng cửa ở mức 911,9 điểm vào ngày 15 tháng 11, điều này tương đương với mức giảm khoảng 40,34% Sự sụt giảm nghiêm trọng này, được xác định là mức giảm lớn nhất thế giới trong thời gian đó, một phần lớn là do những bê bối pháp lý liên quan đến các nhân vật chủ chốt trong thị trường chứng khoán như Trịnh Văn Quyết, Đỗ Anh Dũng và Trương Mỹ Lan Những vụ việc này không chỉ làm chao đảo niềm tin của nhà đầu tư mà còn dẫn đến việc hàng trăm ngàn tỷ đồng vốn hóa bị thổi bay, gây thiệt hại nghiêm trọng cho thị trường

Phân tích sâu hơn cho thấy, đà lao dốc của thị trường không chỉ là kết quả của những sự kiện đơn lẻ, mà còn do những yếu tố đã tích tụ trong thời gian dài, bao gồm cả sự phấn khích thái quá của thị trường trong thời gian trước đó Những biến động mạnh mẽ của thị trường vào năm 2023, với việc chỉ số tạm thời phục hồi lên khu vực 1.250 điểm trước khi lại giảm mạnh xuống còn 1.020 điểm chỉ sau chưa đầy hai tháng, cũng phản ánh một tâm lý bất ổn và lo lắng trong số các nhà đầu tư

Những phân tích này chỉ ra rằng, trong giai đoạn thị trường giảm giá, hành vi đám đông trở nên nổi bật, với các nhà đầu tư có xu hướng bám theo những phản ứng lo sợ và bán tháo chung, điều này thường dẫn đến sự sụt giảm mạnh mẽ và kéo dài của thị trường

Sự hiểu biết này không chỉ quan trọng cho việc đánh giá các chu kỳ thị trường trước đó, mà còn có tầm quan trọng trong việc dự báo và chuẩn bị cho những biến động tương lai

Kết quả phân tích cho thấy không thể chứng minh hành vi đám đông tồn tại trong thị trường tăng điểm, cho thấy nhà đầu tư có thể ra quyết định độc lập trong giai đoạn thị trường tăng giá Có bằng chứng về hành vi đám đông trong thị trường giảm điểm, phản ánh sự gia tăng rủi ro và phản ứng cảm tính của nhà đầu tư trong giai đoạn thị trường giảm giá Mô hình nghiên cứu cho thấy khả năng giải thích tương đối tốt về sự biến động của CSAD, đặc biệt là trong thị trường giảm điểm Những phát hiện này phù hợp với một số nghiên cứu trước đây về hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ sự khác biệt trong hành vi của nhà đầu tư trong các điều kiện thị trường khác nhau.

Hành vi đám đông trên thị trường thanh khoản khác nhau

Bảng 8 Kết quả thực nghiệm hành vi đám đông khi thị trường thanh khoản cao và thanh khoản thấp

Thị trường thanh khoản cao Thị trường thanh khoản thấp Variables Coefficient t-statistic Coefficient t-statistic

Nguồn: Kết quả thống kê bằng phần mềm SPSS

Kết quả kiểm định hành vi đám đông trong các thị trường thanh khoản cao và thấp cho thấy một số phát hiện đáng chú ý Trong thị trường thanh khoản cao, hệ số βγ1 (0.005) là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này chỉ ra rằng trong một thị trường có thanh khoản cao, mức độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi (CSAD) tăng khi giá cổ phiếu biến động Ngoài ra, hệ số 𝛽 2 (-4.7777E-006) là âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cung cấp bằng chứng về sự tồn tại của hành vi đám đông trong thị trường thanh khoản cao Với giá trị R-squared (0.448) và Adjusted R-squared (0.487), khoảng 48.7% sự biến động của CSAD có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình

Trong thị trường thanh khoản thấp, hệ số 𝛽 1 (-1.390E-006) không có ý nghĩa thống kê, cho thấy không có mối quan hệ rõ ràng giữa mức độ phân tán tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi (CSAD) và biến động giá cổ phiếu Hệ số 𝛽 2 (0.004) là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chỉ ra rằng không có bằng chứng về sự tồn tại của hành vi đám đông trong thị trường thanh khoản thấp Giá trị R-squared (0.502) và Adjusted R-squared (0.501) cho thấy khoảng 50.1% sự biến động của CSAD có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình

Hachicha (2010) nhận định rằng một khối lượng giao dịch lớn là điều kiện thuận lợi cho việc xuất hiện hiệu ứng đám đông trong nhà đầu tư Phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu của Chen, Lee và Rui (2000), Hachicha, Bouri và Chakroun (2008), và Signorelli và cộng sự (2020) Thêm vào đó, Christie & Huang (1995) lập luận rằng phản ứng với thông tin tích cực ở các cổ phiếu quy mô nhỏ thường chậm hơn Quan điểm này có thể lý giải tại sao không có dấu hiệu của hành vi đám đông trong thị trường có khối lượng giao dịch thấp

Thanh khoản thị trường chứng khoán trong tuần từ ngày 31/7 đến 4/8/2023 cũng ghi nhận sự tăng đáng kể, với thanh khoản trên sàn HOSE đạt mức kỷ lục trung bình gần 23.000 tỷ đồng/phiên Đây là mức thanh khoản cao và đồng thời cho thấy sự tập trung của dòng tiền vào thị trường, đặc biệt là ở nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn và nhóm bất động sản Trong khi đó, trên sàn HNX, thanh khoản cũng tăng đáng kể với gần 10.000 tỷ đồng được giao dịch trong tuần Thực tế cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam đang trong giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ Các số liệu vĩ mô tích cực từ nền kinh tế và sự tập trung của dòng tiền vào thị trường chứng khoán, đặc biệt là vào các nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn và bất động sản, đã thúc đẩy thanh khoản và chỉ số thị trường Nhóm cổ phiếu bất động sản và ngân hàng đã ghi nhận những diễn biến tích cực, đóng góp vào mức tăng trưởng của VN-Index

Kết luận, giả thuyết 3 được chấp nhận, cho thấy hành vi đám đông nổi bật hơn trong những ngày thị trường có khối lượng giao dịch cao so với những ngày có thanh khoản thấp Trong thị trường có thanh khoản cao, có bằng chứng về sự tồn tại của hành vi đám đông Trong thị trường có thanh khoản thấp, không có bằng chứng về hành vi đám đông Mô hình thể hiện khả năng giải thích tương đối tốt sự biến động của CSAD, đặc biệt là trong thị trường có thanh khoản thấp Các kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây và nhấn mạnh tầm quan trọng của điều kiện thanh khoản trong việc ảnh hưởng đến hành vi đám đông của nhà đầu tư.

Hành vi đám đông đối với các nhóm cổ phiếu có vốn hóa khác nhau trên các điều kiện thị trường khác nhau

Bảng 9 Kết quả thực nghiệm hành vi đám đông trong nhóm danh mục sắp xếp theo quy mô vốn hóa

Nguồn: Kết quả thống kê bằng phần mềm SPSS

Dữ liệu về khối lượng giao dịch và giá trị vốn hóa của từng chứng khoán từ ngày cuối năm 2018 đến 2023 được sử dụng để phân tích Tại mỗi thời điểm cuối năm, tất cả các mã chứng khoán được sắp xếp theo giá trị vốn hóa và chia thành 3 nhóm danh mục từ thấp đến cao, rồi tính toán khối lượng giao dịch trung bình của mỗi nhóm Theo cách phân chia nhóm vốn hóa của HSX, những cổ phiếu có nhóm vốn hóa nhỏ là những mã cổ phiếu có vốn hóa dưới 1,000 (tỷ), nhóm vốn hóa vừa có giá trị vốn hóa từ 1,000 đến 10,000 (tỷ) và cổ phiếu có vốn hóa lớn khi có vốn hóa vượt mức 10,000 (tỷ)

Trong mỗi thời điểm được phân tích, nhóm danh mục vốn hóa cao có khối lượng giao dịch trung bình lớn hơn đáng kể so với nhóm vốn hóa thấp Tuy nhiên, những doanh nghiệp trong nhóm vốn hóa cao là các công ty lớn với số lượng cổ phiếu đang lưu hành nhiều hơn đáng kể so với nhóm vốn hóa thấp Điều này cho thấy giá cổ phiếu của nhóm vốn hóa thấp dễ dàng biến động theo xu hướng thị trường Các nhà đầu cơ có tiềm lực tài chính có thể tận dụng mức giá và khối lượng cổ phiếu thấp của nhóm vốn hóa này để tạo thanh khoản giả, thu hút sự tham gia của đám đông nhà đầu tư nhỏ lẻ Do đó, hành vi đám đông trong nhóm cổ phiếu vốn hóa thấp có xu hướng mạnh hơn nhiều so với nhóm vốn hóa cao

Kết quả hồi quy cho các danh mục vốn hóa thị trường từ thấp đến cao trong các điều kiện thị trường khác nhau mang đến những hiểu biết quan trọng về hành vi đám đông và mức độ nhạy cảm của các nhóm vốn hóa khác nhau

Thống kê khối lượng giao dịch theo nhóm vốn hóa

Vốn hóa nhỏ Vốn hóa trung bình Vốn hóa lớn

Hình 2 Thống kê khối lượng giao dịch theo nhóm vốn hóa Đơn vị: tỷ đồng

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Trong toàn bộ mẫu, hệ số beta (β) cho các nhóm vốn hóa thấp, trung bình và cao lần lượt là 0.488, 0.507 và 0.494 Các giá trị này cho thấy mức độ phản ứng tương tự giữa các nhóm vốn hóa đối với biến động chung của thị trường Giá trị 𝛽 2 âm trong các nhóm vốn hóa thể hiện mối quan hệ phi tuyến giữa giá trị vốn hóa và hành vi đám đông, với mức độ phi tuyến tăng dần từ nhóm vốn hóa thấp đến cao.⁡𝑅 2 cao đối với nhóm vốn hóa thấp (0.476) và trung bình (0.451), cho thấy mô hình giải thích biến động giá tốt hơn trong hai nhóm này

Khi thị trường tăng điểm, các hệ số beta của các nhóm vốn hóa đều giảm so với toàn bộ mẫu, cụ thể là 0.408, 0.361 và 0.319 cho các nhóm vốn hóa thấp, trung bình và cao Mức độ phản ứng thấp hơn cho thấy sự thận trọng hơn trong hành vi của các nhà đầu tư trước xu hướng tăng của thị trường 𝑅 2 giảm ở cả ba nhóm vốn hóa, đặc biệt là nhóm vốn hóa cao với 0.215, cho thấy mô hình giải thích kém hơn trong giai đoạn này

Trong những ngày thị trường giảm điểm, hệ số beta (β) tăng đáng kể ở tất cả các nhóm vốn hóa, với giá trị 0.585, 0.512 và 0.612 lần lượt cho các nhóm vốn hóa thấp, trung bình và cao Điều này cho thấy mức độ nhạy cảm cao hơn của các nhóm vốn hóa đối với thị trường giảm điểm Giá trị 𝛽 2 ⁡dương trong nhóm vốn hóa thấp và âm trong các nhóm vốn hóa trung bình và cao cho thấy sự khác biệt về hành vi phi tuyến giữa các

Tổng số công ty Công ty có thanh khoản

< 100.000 Công ty có thanh khoản

> 100.000 Công ty có thanh khoản

Thống kê thanh khoản theo nhóm vốn hóa

Sàn HNX Sàn HOSE Nguồn: Capital IQ

Dữ liệu cập nhật ngày 19/04/2023

Hình 3 Thống kê thanh khoản theo nhóm vốn hóa Đơn vị: công ty nhóm vốn hóa 𝑅 2 cao nhất đối với nhóm vốn hóa trung bình (0.522), cho thấy mô hình giải thích tốt hơn trong thị trường giảm điểm

Sự khác biệt trong phản ứng của các nhóm vốn hóa đối với các điều kiện thị trường khác nhau có thể liên quan đến đặc điểm của từng nhóm vốn hóa Nhóm vốn hóa thấp có xu hướng dễ bị ảnh hưởng bởi đám đông và biến động của thị trường do nền tảng tài chính kém ổn định hơn Ngược lại, nhóm vốn hóa cao, với các doanh nghiệp quy mô lớn, ổn định và minh bạch thông tin, tỏ ra ít nhạy cảm hơn với biến động thị trường, đặc biệt là trong các điều kiện giảm điểm Những phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết của việc xem xét đặc điểm của các nhóm vốn hóa khi đưa ra quyết định đầu tư Điều này có thể giúp nhà đầu tư quản lý rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình trong các điều kiện thị trường khác nhau

Chương 4 trình bày các kết quả nghiên cứu đạt được thông qua phương pháp hồi quy OLS dựa trên mô hình CSAD Kết quả đầu tiên cho thấy sự hiện diện của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam, với mức ý nghĩa 1% cho thấy mô hình phù hợp với nghiên cứu Khi thị trường đang trong xu hướng tăng điểm, hành vi đám đông thể hiện rõ ràng và mạnh mẽ hơn so với khi thị trường giảm điểm Khi phân loại danh mục theo quy mô dựa trên giá trị vốn hóa của các công ty trên thị trường, kết quả cho thấy hành vi đám đông rõ nét hơn trong nhóm doanh nghiệp có quy mô nhỏ so với nhóm có quy mô lớn Xu hướng tương tự cũng được nhận thấy khi thị trường đang giảm điểm Các kết quả được thảo luận và lý giải dựa trên lý thuyết hành vi và tình hình thực tế của hoạt động giao dịch, cung cấp cái nhìn toàn diện về tác động của hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán Việt Nam.