Nghiên cứu tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Với bài nghiên cứu này bằng những số liệu thực tế diễn biến giá cổ phiếu trên thị trường, tôi mong muốn rằng sẽ có câu trả lời chính xác hơn về việc liệu có hay không sự tồn tại của tâm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM

-

BÙI NGUYỄN THANH TRÚC

NGHIÊN CỨU TÂM LÝ BẦY ĐÀN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kinh tế Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT

TP Hồ Chí Minh – Năm 2012

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CÁM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN 1

1.1 Mục tiêu nghiên cứu: 1

1.2 Câu hỏi nghiên cứu: 2

1.3 Phạm vi nghiên cứu: 2

CHƯƠNG II: CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 4

2.1 So sánh lý thuyết tài chính truyền thống và tài chính hành vi: 4

2.2 Ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn trong quyết định đầu tư: 6

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 17

3.1 Phương pháp nghiên cứu: 17

3.2 Thu thập dữ liệu: 22

CHƯƠNG IV: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 24

4.1 Thống kê mô tả: 24

4.2 Thực hiện các phép kiểm định sơ bộ: 26

4.2.1 Kiểm định tính dừng 26

4.2.2 Kiểm định tự tương quan 30

4.3 Phân tích hồi quy: 33

4.3.1 Phương pháp hồi quy tuyến tính đối với tỷ suất sinh lợi của các ngành theo mô

hình của Christie và Huang (1995) 33

4.3.2 Phương pháp hồi quy phi tuyến đối với tỷ suất sinh lợi của các công ty theo mô hình của Chang et al (2000) 36

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ ĐỂ NGHIÊN CỨU 43

5.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu: 43

5.2 Hạn chế của bài luận văn: 43

5.3 Hướng nghiên cứu trong tương lai: 45

5.4 Kết luận: 45 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1

PHỤ LỤC 2

Bảng 1: Thống kê mô tả: Tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn hàng ngày

Bảng 2: Liệt kê các chuỗi dữ liệu dừng theo từng ngành:

Bảng 3: Liệt kê các chuỗi dữ liệu dừng theo từng ngành:

Bảng 4: Tổng hợp các hệ số Durbin Watson từng ngành khi kiểm định tự tương quan

Bảng 5: Tổng hợp các hệ số Durbin Watson từng ngành khi kiểm định tự tương quan

Bảng 6: Phân tích hồi quy mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi theo phương trình

t U t U L t D

Bảng 7: Phân tích hồi quy mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi theo phương trình

t t m t

m

CSAD   2 

2 1

1

CHƯƠNG I

TỔNG QUAN

1.1 Mục tiêu nghiên cứu:

Trong nhiều thế kỷ qua hiện tượng tâm lý bầy đàn luôn là một bài toán bí ẩn và

đã gây nhiều sóng gió trên thị trường ở hầu hết các quốc gia trên thế giới; ví dụ, cơn cuồng củ hoa tulip, bóng bóng South Sea, cơn bùng nổ điện tử, … Trong các hiện tượng này thì “cơn bùng nổ điện tử” thật sự là một bức tranh được mô

tả toàn diện về hiện tượng này “Cơn bùng nổ điện tử” diễn ra vào năm 1960 Vào khoảng thời gian 1959 đến năm 1962, số lượng cổ phiếu phát hành nhiều hơn bất kỳ thời điểm nào trước đó trong lịch sử, nhằm đáp ứng cơn khát cổ phiếu vô độ của nhà đầu tư Các nhà đầu tư chẳng quan tâm đến lĩnh vực mà doanh nghiệp hoạt động – miễn là nghe có vẻ rất “điện tử” thì giá cổ phiếu của doanh nghiệp đó bổng nhưng tăng vọt Nhà đầu tư luôn tin rằng người mua sẵn sàng trả mức giá thậm chí còn cao hơn mà không có một nền tảng lý thuyết vững chắc để giải thích cho hiện tượng này Hàng loạt cổ phiếu lên sàn; ví dụ, hãng American music Guild với hoạt động kinh doanh chủ yếu là giao bán máy nghe nhạc và đĩa hát tận nhà đã đổi tên thành “Space Tone” trước khi cổ phần hóa thì giá cổ phiếu của công ty này đã tăng từ mức 2 lên mức 14 chỉ sau vài tuần chào bán, … Jack Dreyfus của hãng “Dreyfus & Company đã bình luận

về cơn điên loạn này như sau: “Trên thị trường hiện nay, cụm từ “electronic”

và “silicon” có giá trị lợi nhuận gấp 15 lần Công ty Shoelaces (sản xuất dây giày) đã đổi tên thành “Electronics & Silicon Furth-Burners đã giúp lợi nhuận của công ty tăng lên đáng kể từ 6 lần (đến từ lợi nhuận kinh doanh) lên 42 lần

(15 lần cho cụm từ “Electronics & Silicon”, và gấp 2 lần cho cụm từ lạ Burners”)

“Furth-Qua câu chuyện về “cơn bùng nổ điện tử” chúng ta mới thật sự thấy được tầm ảnh hưởng vô cùng to lớn của “tâm lý bầy đàn” đã chi phối hành vi của nhà đầu

tư như thế nào Vì vậy, nghiên cứu sự tồn tại tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán trước khi đưa ra quyết định đầu từ là một vấn đề vô cùng cần thiết Với bài nghiên cứu này bằng những số liệu thực tế diễn biến giá cổ phiếu trên thị trường, tôi mong muốn rằng sẽ có câu trả lời chính xác hơn về việc liệu có hay không sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam,

từ đó có thể giúp nhà đầu tư trên thị trường có thể thận trọng và bình tĩnh hơn khi đưa ra quyết định đầu tư của mình

1.2 Câu hỏi nghiên cứu:

Để làm rõ hơn cho mục đích nghiên cứu, bài nghiên cứu sẽ tìm ra đáp án cho hai câu hỏi nghiên cứu:

Câu hỏi thứ nhất: “Tâm lý bầy đàn có tồn tại trong thị trường chứng khoán Việt Nam không?”

Câu hỏi thứ hai: “Tâm lý bầy đàn tồn tại rõ rệt trên thị trường tăng giá hay giảm giá?”

1.3 Phạm vi nghiên cứu:

Với mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra, để đảm bảo có một bức tranh tổng quan hơn

về việc có hay không sự tồn tại tâm lý bầy đàn tại thị trường Việt Nam, ta tiến hành thu thập dữ liệu giá đóng cửa theo ngày của toàn bộ cổ phiếu được niêm

3

yết liên tục trên thị trường (bao gồm thị trường chứng khoán Hồ Chí Minh và

Hà Nội) trong khoảng thời gian từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010

CHƯƠNG II

CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 So sánh lý thuyết tài chính truyền thống và tài chính hành vi:

Các lý thuyết tài chính thống trị trong hơn 30 năm qua là lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) Có hai giả thiết cơ bản hình thành nên lý thuyết thị trường hiệu quả Giả thiết 1: các nhà đầu tư là hợp lý Giả thiết 2: các nhà đầu tư suy nghĩ và hành xử “hợp lý” khi mua và bán cổ phiếu Cụ thể các nhà đầu tư được cho là đã sử dụng tất cả các thông tin có sẵn để tạo thành "kỳ vọng hợp lý" về tương lai trong việc xác định giá trị của công ty và sức khỏe nói chung của nền kinh tế Do đó, giá cổ phiếu chính xác nên phản ánh những giá trị cơ bản và sẽ chỉ di chuyển lên và xuống khi có thông tin tích cực hoặc tiêu cực bất ngờ, tương ứng Vì vậy, các nhà kinh tế đã kết luận rằng các thị trường tài chính ổn định và hiệu quả, giá cổ phiếu theo một "bước đi ngẫu nhiên" và toàn bộ nền kinh tế có xu hướng hướng tới "cân bằng tổng thể"

Tuy nhiên, trong thực tế, theo Shiller (1999) các nhà đầu tư không suy nghĩ và hành động có lý Ngược lại, thúc đẩy bởi lòng tham và nỗi sợ hãi, các nhà đầu

tư suy đoán giá cổ phiếu giữa mức cao và thấp không thực tế Nói cách khác, các nhà đầu tư bị lệch hướng bởi cảm xúc, suy nghĩ chủ quan và tác động của đám đông tạo thành kỳ vọng bất hợp lý cho việc thực hiện trong tương lai của các công ty và nền kinh tế tổng thể

Hành vi của nhà đầu tư là một phần trong tài chính hành vi, lý thuyết này giúp giải thích làm thế nào những cảm xúc, các lỗi nhận thức, tâm lý bầy đàn ảnh

5 hưởng đến các nhà đầu tư và quá trình ra quyết định Do thực tế là mọi người không phải lúc nào cũng hợp lý, quyết định tài chính của họ có thể được điều khiển bởi các định kiến hành vi Vì vậy, điều quan trọng nghiên cứu tài chính hành vi để xác định ảnh hưởng của những thành kiến hành vi Nó sẽ là quan trọng hơn nếu lỗi nhận thức của họ ảnh hưởng đến giá và không thể thực hiện được arbitraged dễ dàng (Kim và Nofsinger, 2008) Giữa những năm 1980 được coi là sự khởi đầu của nghiên cứu Thị trường chứng khoán đã được chứng minh là phản ứng thái quá với thông tin theo DeBondt và Thaler (1985) Hơn nữa, Shefrin và Statman (1985) khẳng định các cổ đông có xu hướng bán

cổ phiếu chiến thắng của họ nhiều Barberis và Thaler (2003) được coi là một trong những nhà văn nổi tiếng đã cung cấp một nghiên cứu tuyệt vời về các loại khác nhau của những lý thuyết hành vi có ảnh hưởng đến việc ra quyết định cũng như các thị trường tài chính

Những bài nghiên cứu tài chính hành vi chủ yếu dựa trên dữ liệu của các cổ phiếu không phù hợp với lý thuyết thị trường hiệu quả và mô hình định giá tài sản Vì vậy, một số đối thủ chỉ trích rằng họ có một khởi đầu chậm chạp và dường như ít thuyết phục được các đối tượng có xu hướng hoài nghi ban đầu

Sự hạn chế này được loại bỏ bằng cách sử dụng dữ liệu các nhà đầu tư cá nhân Trong nhiều nghiên cứu, cho thấy các nhà đầu tư cá nhân bị ảnh hưởng bởi những lý thuyết hành vi khác nhau (Kim và Nofsinger, 2008) Sau đó, những lý thuyết hành vi đang được thử nghiệm bởi nhiều nhà nghiên cứu, một trong số

họ là Hirshleifer (2001), những người cung cấp bằng chứng thực nghiệm về định giá tài sản Tuy nhiên, chỉ có vài thí nghiệm đã được áp dụng để kiểm tra

lý thuyết tài chính hành vi, mặc dù môi trường có thể dễ dàng kiểm soát bởi các thí nghiệm được thiết kế tốt (Kim và Nofsinger, 2008)

Mặc dù tài chính hành vi vẫn còn là một chủ đề gây tranh cãi, nhưng các nhà phân tích tài chính đã có sự hiểu biết tốt hơn về hành vi con người, và nó cũng được chấp nhận rằng những hành vi này có thể ảnh hưởng đến quyết định tài chính Nhiều nhà nghiên cứu cũng đồng ý rằng kinh doanh chênh lệch giá (arbitrage) là hạn chế (Shleifer và Vishny, 1997), do đó, những hành vi này có thể ảnh hưởng đến giá cả Trong khi đó, nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính hành vi đã tăng cường kiến thức về thị trường tài chính, dẫn đến nhiều hứa hẹn trong tương lai Gần đây, các chủ đề về tài chính hành vi được đề cập nhiều trong các hội nghị tài chính có tham dự của những nghiên cứu sinh và các giáo

sư ở các trường Đại học (Kim và Nofsinger, 2008)

Thaler (1999) mong muốn các nghiên cứu tài chính hành vi mang lại mô hình nữa để nghiên cứu thêm về tài chính doanh nghiệp, và ngày càng có nhiều dữ liệu hơn đối với các nhà đầu tư cá nhân trong tương lai nói chung và các nhà đầu tư trên thị trường Châu Á nói riêng

2.2 Ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn trong quyết định đầu tư:

Tâm lý bầy đàn là một hiện tượng được công nhận rộng rãi trong nghiên cứu tài chính hành vi Nhiều người tin rằng, suy nghĩ theo nhóm thường có những quyết định chính xác hơn từng cá nhân riêng lẻ Trong lịch sử, học thuyết “Bàn tay vô hình” của Adam Smith cũng đã đề cập về sự sáng suốt của hành vi đám đông trong nền kinh tế thông qua cơ chế bàn tay vô hình Tuy nhiên, như đã đề cập, thị trường nói chung không phải lúc nào cũng đưa ra các quyết định có

7 tính duy lý và định giá chính xác với giá trị thực của hàng hóa Trong một tác phẩm nổi tiếng về tâm lý học đám đông – The Crowd: A study of popular mind

của Gustavc Le Bon đã kết luận rằng “Trong đám đông người ta chỉ càng ngu

đốt chứ không hề khôn ngoan hơn” Có vẻ nhiều nhà đầu tư chưa biết qua đạo

lý này Khi giá cả thị trường tăng với tốc độ chóng mặt mà chỉ dựa vào hành vi đám đông thường không thể chống đỡ nổi trước sự hấp dẫn về tỷ suất sinh lợi Giá cả có thể tăng liên tục trong thời gian dài nhưng khi có xu hướng chuyển chiều thì cơn chấn động này sẽ dẫn đến một làn sóng bán đổ bán tháo và để lại những hậu quả rất khóc liệt cho nhà đầu tư; đặc biệt là những ai chậm chân hơn Vậy liệu tâm lý bầy đàn có tồn tại không? Sau đây là một vài các nghiên cứu cũng như các tranh luận của các tác giả khác nhau nhìn nhận vấn đề này

Shiller và Pound (1986) đã sử dụng phương pháp khảo sát để kiểm tra sự hiện

diện của tâm lý bầy đàn đối với nhà đầu tư tổ chức Họ nhận thấy rằng hầu hết các nhà đầu tư đã dựa vào lời khuyên của các chuyên gia khi đưa ra quyết định đầu tư

Trong khi Shiller và Pound sử dụng phương pháp khảo sát dành cho các nhà

đầu tư là tổ chức, thì Cote và Sanders (1997) đã tiến hành một thử nghiệm

nhằm khám phá các yếu tố tâm lý bầy đàn dự báo thu nhập của những người trong công ty National Association of Investor (NAIC), những người được xem

là có kỷ năng đầu tư cao Họ phát hiện ra rằng hành vi này tồn tại khi họ tiến hành dự báo các thu nhập phức tạp Ngoài ra, báo cáo kết quả của họ cũng chỉ

ra rằng một số yếu tố như khả năng dự báo, niềm tin vào các dự báo của hầu hết mọi người và uy tín của người đưa ra dự báo là một phần của yếu tố tâm lý

bầy đàn Cụ thể hơn, tâm lý bầy đàn đã gia tăng khi có sự gia tăng độ tin cậy vào nguồn gốc của một số dự báo, và mối quan tâm quá nhiều vào danh tiếng của người đưa ra dự báo hoặc thiếu tự tin vào khả năng dự báo của một người

Olsen (1996) sử dụng một mẫu gồm 520 cổ phiếu để điều tra và nêu lên một số

kết luận liên quan đến tâm lý bầy đàn trong việc dự báo của các chuyên gia Ông đã đo mức độ tâm lý bầy đàn bằng cách sử dụng các giá trị của index được tạo ra từ năm danh mục đầu tư cổ phiếu như nhau Olsen đề xuất tâm lý bầy đàn sẽ gia tăng khi việc dự đoán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu trở nên khó khăn hơn và hành vi này trong dự báo thu nhập là có thể dẫn đến giảm mức độ phân tán và gia tăng giá trị trung bình các dự báo của các chuyên gia Điều này có thể tạo ra các thiên vị tích cực và thiếu chính xác trong việc ước tính thu nhập công bố Kết quả của Olsen cho thấy tâm lý bầy đàn đang tồn tại và có sự gia tăng trong việc dự đoán các mức thu nhập không thể tiên đoán Hơn nữa, Olsen kết luận rằng các đặc tính của tâm lý bầy đàn giúp nhà phân tích trở nên lạc quan hơn khi dự báo thu nhập và giảm nhận thức rủi ro khi dự đoán các phần thu nhập không thể đoán trước xảy ra

Grinblatt et al (1995) sử dụng danh mục đầu tư theo Quý gồm 274 cổ phiếu

quỹ ở Mỹ để phân tích các chiến lược đầu tư và xu hướng tâm lý bầy đàn trong các quỹ tương hỗ Họ thực hiện so sánh mức độ tâm lý bầy đàn ở phía bên mua

và bên bán đối với tổ chức Grinblatt et al (1995) phát hiện ra rằng 77% các quỹ tương hỗ là các nhà đầu tư khôn ngoan Tuy nhiên, họ nhận ra có một bằng chứng tương đối yếu để giải thích cho xu hướng của một quỹ khi quyết định mua và bán cùng một cổ phiếu cùng một lúc theo thuyết tài chính hành vi Có

9 hai lý do có thể cho điều này Thứ nhất, việc nghiên cứu được đo lường trên cùng một mẫu các nhà đầu tư Thứ hai, các cổ phiếu tuần rất ít được kinh doanh bởi các quỹ tương hỗ có thể đó là lý do tại sao đã không tìm thấy bằng chứng tâm lý bầy đàn mạnh mẽ

Giải quyết cùng một câu hỏi liệu tài chính hành vi có tồn tại trong các quỹ

tương hỗ không, Wermers (1999) sử dụng giá cổ phiếu theo quý của tất cả các

quỹ tương hỗ có trụ sở tại Hoa Kỳ từ năm 1975 đến năm 1994 để điều tra hành

vi này liên quan đến việc quản lý quỹ Để đo tâm lý bầy đàn bởi các quỹ, ông

đã kiểm tra tỷ lệ vốn đầu tư vào thị trường làm tăng hoặc giảm cổ phần của họ trong quý Nếu cổ phiếu cho thấy một xu hướng đối với sự mất cân đối lớn giữa số lượng của người mua và người bán, sau đó quỹ này được nói đến để nghiên cứu yếu tố tâm lý bầy đàn Các bằng chứng cho thấy rằng trong khi quỹ tương hỗ kinh doanh chứng khoán ở mức trung bình thì dấu hiệu tâm lý bầy đàn trở nên yếu, những cổ phiếu có giá trị nhỏ và được định hướng tăng trưởng thể hiện một xu hướng cao hơn nhiều Như Wermers giải thích, sự khác biệt trong các cấp độ quan sát của tâm lý bầy đàn có thể là phù hợp với mối quan tâm về danh tiếng công ty quản lý quỹ hoặc với độ nhạy bén trong việc phân biệt các thông tin cơ bản Ngoài ra, nghiên cứu này cho thấy rằng cổ phiếu được mua mạnh mẽ bởi tâm lý bầy đàn tốt hơn các cổ phiếu bán mạnh do tâm

lý bầy đàn 4% trong sáu tháng sau Sự khác biệt này là rõ rệt hơn khi xem xét mức tỷ suất sinh lợi trên các cổ phiếu nhỏ

De Bondt và Forbes (1999) đã sử dụng một phương pháp khác để nghiên cứu

tâm lý bầy đàn Nghiên cứu này điều tra hiện tượng trong dự báo phân tích thu

nhập mỗi cổ phiếu (EPS) ở Vương quốc Anh De Bondt và Forbes (1999) quy định tâm lý bầy đàn là “một thỏa thuận quá mức” giữa các nhà phân tích dự báo Phân tích của họ được dựa trên giả thiết rằng nếu dự báo của các nhà phân tích là những nhà phân tích hợp lý dựa trên chất lượng thông tin tốt và tính chính xác của các dự báo này là mối quan tâm chính Mặc dù thực tế rằng thu nhập ước lượng là một nhiệm vụ khó khăn và có thể dễ dàng chịu lỗi lớn, những dự báo EPS của các nhà phân tích cá nhân có thể được khá gần với nhau Đặc biệt, nếu trong một trường hợp cực đoan tâm lý bầy đàn là rất mạnh mẽ có thể dẫn đến một sự suy giảm trong sự bất đồng thể hiện bởi các nhà phân tích liên quan đến đường chân trời dự báo Tức, tâm lý bầy đàn như một lực lượng đối lập liên quan đến đường chân trời dự báo trong đó có một xu hướng sản xuất "thoả thuận quá mức" De Bondt và Forbes (1999) không đồng ý phân tích này bằng cách sử dụng hai biến (1) Range (phạm vi dự đoán của nhà phân tích

cá nhân, trừ các dự báo thấp) và (2) độ lệch tiêu chuẩn dữ liệu chéo của các dự đoán cá nhân cho 6 tháng bất kỳ Họ kiểm tra liệu có những phương pháp đo lường độ lệch chuẩn dự báo có hệ thống của nhà đầu tư cá nhân ở bất kỳ tháng nào và đường chân trời không De Bondt và Forbes kết luận rằng có một số bằng chứng của tâm lý bầy đàn ảnh hưởng đến các nhà phân tích

Christie và Huang (1995) đã kiểm tra sự hiện diện của hành vi bầy đàn trong

tỷ suất sinh lợi từ vốn chủ sở hữu bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày của các công ty NYSE và Amex từ tháng 7 năm 1962 đến tháng 12 năm 1988 và dữ liệu hàng tháng cho các công ty NYSE từ tháng 12 năm 1925 đến tháng 12 năm

1988 Mô hình của họ được dựa trên giả thiết rằng độ lệch chuẩn của tỷ suất

11 sinh lợi, như một biện pháp đo lường mức phân tán trong tỷ suất sinh lợi, sẽ là tương đối thấp khi các nhà đầu tư cá nhân có xu hướng để ngăn chặn đánh giá riêng của họ ủng hộ sự đồng thuận của thị trường Lập luận này trái ngược với

mô hình định giá tài sản, dự báo có một sự gia tăng mức độ phân tán khi một nhà đầu tư cá nhân sử dụng thông tin của riêng mình để giao dịch trong suốt thời gian của biến động thị trường Họ không tìm thấy bằng chứng về sự hiện diện của tâm lý bầy đàn Tiếp theo nghiên cứu của Christie và Hang (1995)

nghiên cứu của Demirer và Kutan (2006) đã sử dụng các bằng chứng thực

nghiệm để kiểm tra tâm lý bầy đàn tại thị trường Trung Quốc của các công ty

tư nhân Tương tự như Christie và Huang (1995), những phát hiện Demirer và Kutan (2006) cũng đưa ra kết luận rằng không cho thấy sự hiện diện của tâm lý bầy đàn trong thời kỳ biến động giá lớn

Các nghiên cứu của Chang et al (2000) sử dụng một cách tiếp cận khác hơn

để kiểm tra yếu tố tâm lý bầy đàn Mô hình của họ có tính đến các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các mức độ phân tán tài sản của cá nhân và tỷ suất sinh lợi của một danh mục đầu tư thị trường Không giống như Christie và Huang (1995), họ đã sử dụng độ lệch tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi (CSAD) như một biện pháp kiểm tra độ phân tán Biện pháp này đòi hỏi việc sử dụng mô hình CAPM để ước tính các beta, rủi ro hệ thống để tính toán giá trị độ lệch tuyệt đối Họ sử dụng giá cổ phiếu hàng ngày và chuỗi thời gian tỷ suất sinh lợi, cùng với vốn hóa thị trường cuối năm cho mỗi công ty và chỉ số tỷ suất sinh lợi

có trọng số, để điều tra hành vi của những người tham gia thị trường ở nhiều thị trường quốc tế có liên quan đặc biệt liên quan đến xu hướng tâm lý bầy đàn của

họ Không có bằng chứng của tâm lý bầy đàn đã được tìm thấy trên một phần của Hoa Kỳ và các thị trường Hồng Kông, tuy nhiên có ảnh hưởng một phần ở Nhật Bản Đặc biệt, họ phát hiện thấy hành vi tâm lý bầy đàn rất rõ ràng ở hai thị trường mới nổi Hàn Quốc và Đài Loan Theo Chang et al (2000), có ba lý

do chính giải thích tại sao mức độ ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn ở Hàn Quốc

và Đài Loan khác ở Mỹ và Hồng Kông Thứ nhất, có một mức độ tương đối cao đối với sự can thiệp của chính phủ có thể dẫn đến sự khác biệt trong tâm lý bầy đàn giữa các nước Những hành động này có thể bao gồm việc thay đổi tương đối thường xuyên trong chính sách tiền tệ trong các thị trường tài chính mới nổi Thứ hai, sự khác biệt tâm lý bầy đàn có lẽ là kết quả của một tình trạng khan hiếm vi thông tin nhanh chóng và chính xác trong các thị trường này Lượng ít ỏi các thông tin cần thiết về các công ty này có thể gây ra các nhà đầu

tư tập trung hơn vào các tín hiệu kinh tế vĩ mô Cuối cùng, sự hiện diện yếu tố tâm lý bầy đàn tại Hàn Quốc và Đài Loan là do hiện tượng đầu cơ nhằm thu được tỷ suất sinh lợi trong khoảng thời gian tương đối ngắn của các nhà đầu cơ nhiều hơn, có khả năng đây là một nguồn gốc của tâm lý bầy đàn

Phù hợp với phương pháp tiếp cận của Chang et al (2000), Tân et al (2008) điều tra đặc điểm tâm lý bầy đàn trong việc niêm yết kép cổ phiếu A và B tại thị trường Trung Quốc Tuy nhiên, biện pháp phân tán tỷ suất sinh lời trong trường hợp này là khác nhau Ngoài ra, trong nghiên cứu của Tân et al (2008)

đã sử dụng tính toán độ lệch chuẩn được thông qua bởi Christie và Huang (1995) và dự đoán beta thông qua mô hình phát triển bởi Chang et al (2000)

Họ kiểm tra sự tồn tại của tâm lý bầy đàn ở cả cổ phiếu A và cổ phiếu B, trong

13 thị trường Thượng Hải và Thâm Quyến Ngoài ra, họ cũng xem xét hiệu quả không đối xứng của tâm lý bầy đàn bằng cách thay đổi các tỷ suất sinh lợi thị trường, khối lượng giao dịch và mức độ biến động Kết quả là, yếu tố tâm lý bầy đàn của cổ phiếu A thị trường Thượng Hải tăng trong điều kiện thị trường đang tăng trưởng, khối lượng giao dịch cao và có những biến động cao trong khi không có kết quả rõ rệt khi nghiên cứu cổ phiếu B Trong thực tế, họ tiết lộ rằng có sự khác biệt trong cường độ của tâm lý bầy đàn ở mỗi thị trường có thể

là kết quả của sự khác biệt trong đặc điểm của nhà đầu tư trong thị trường A và

B Có một tỷ trọng đáng kể các nhà đầu tư cá nhân trong nước trong thị trường

cổ phiếu A, những người được cho là thiếu kiến thức và kinh nghiệm đầu tư đáng kể Trong khi, những người tham gia chính trong thị trường B là những nhà đầu tư tổ chức nước ngoài, những người có nhiều khả năng phân tích và trang bị đầy đủ kiến thức hơn so với các đối tác của họ trong thị trường cổ phiếu Phát hiện của họ là không phù hợp với những người Demirer và Kutan (2006), người cũng được sử dụng phương pháp tiếp cận Christie và Huang (1995) trong phân tích của họ về những dữ liệu hàng ngày từ 375 mã chứng khoán Trung Quốc, nhưng không tìm thấy hành vi tâm lý bầy đàn Tân et al (2008) giải thích sự khác biệt này có thể là kết quả của sự khác biệt trong các mẫu của các công ty

Gleason et al (2004) đã xác định được khả năng của sự hiện diện của hành vi

tâm lý bầy đàn trong 9 khu vực của Exchange Traded Funds (ETFs) đã được giao dịch trên thị trường chứng khoán Mỹ Kết quả của họ cho thấy không có bằng chứng về tâm lý bầy đàn của nhà đầu tư trên biến động thị trường khắc

nghiệt Họ lập luận rằng mỗi ETF thường là khu vực đại diện cho doanh nghiệp nhiều và vì vậy, mặc dù có một số lượng ít ỏi thông tin ở cấp công ty đến mức

độ nào đó, các nhà đầu tư cũng có thể kết hợp thông tin về tất cả các doanh nghiệp trong ngành để có được một đánh giá tổng thể của ngành đó Kết quả là, các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định của riêng mình dựa trên các thông tin đầy đủ từ kết quả tổng hợp, từ đó không có sự hiện diện của tâm lý bầy đàn trong giao dịch ETF Ngoài ra, Gleason et al (2004) cũng chỉ ra rằng có một sự hiện diện yếu của một hiệu ứng bất đối xứng Cụ thể, nghiên cứu này cung cấp

hỗ trợ yếu cho các khái niệm mà các nhà đầu tư có xu hướng nghiêng về yếu tố tâm lý bầy đàn trong thị trường đi xuống

Sử dụng một phương pháp khác nhau, Kallinterakis (2007) kiểm tra tâm lý

bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trong nghiên cứu này, tác giả

sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu chéo để đo lường độ phân tán beta của các nhà đầu tư cá nhân trên thị trường để tìm hiểu yếu tố tâm lý bầy đàn có tồn tại không Ông giả định rằng những định kiến hành vi có thể dẫn đến một biến dạng trong nhận thức của nhà đầu tư về mối quan hệ rủi ro về tỷ suất sinh lợi (risk return) đối với tài sản của họ Nếu các nhà đầu tư theo tâm lý bầy đàn, tỷ suất sinh lời tài sản có thể thay đổi với sự chỉ đạo của thị trường Kết quả là, beta của một cổ phiếu sẽ di chuyển từ vị trí cân bằng của nó và biến động theo những biến đổi trong tâm lý của các nhà đầu tư Trên cơ sở của lập luận này, một thị trường cụ thể sẽ được xem xét để kiểm định lý thuyết tài chính hành vi nếu mức độ phân tán của beta cổ phiếu có giá trị nhỏ hơn (các beta tài sản có

xu hướng hội tụ về một điểm thống nhất hoặc beta của thị trường)

15 Kallinterakis chọn sử dụng mẫu quan sát hàng tháng để giảm sai số ước lượng của các beta cũng như để đảm bảo quan sát đầy đủ để phát hiện tâm lý bầy đàn Ông đã tìm thấy bằng chứng hỗ trợ sự hiện diện của tâm lý bầy đàn rộng thị trường đáng kể trên thị trường Việt Nam Kallinteratis kết luận rằng giao dịch mỏng (thin trading) có tác dụng tích cực đến tâm lý bầy đàn Tác giả cho rằng kết quả này có thể bị ảnh hưởng bởi một sự chậm trễ trong việc thực hiện các giao dịch mua bán có thể dễ dàng quan sát thấy trong các thị trường có tính thanh khoản kém như ở Việt Nam Như một vấn đề của thực tế, thị trường chứng khoán Việt Nam chịu một số giới hạn về sự tham gia, chẳng hạn như hạn chế nhập cảnh cho các nhà đầu tư nước ngoài, hạn mức giao dịch và va chạm thị trường Ông lập luận rằng tính thanh khoản kém đáng kể tại các thị trường mới nổi có thể gây ra tần số thấp hơn trong việc thực hiện các ngành nghề so với các thị trường vốn phát triển Như vậy, tích lũy thặng dư cung/ cầu trong những ngày giao dịch 'sôi động' có thể xảy ra, dẫn đến một khả năng phát triển lớn hơn của sự tiến hóa của mua / bán tâm lý bầy đàn vào những ngày như vậy

Waweru et al (2008) đề xuất rằng tâm lý bầy đàn có thể tạo đà cho kinh

doanh chứng khoán Tuy nhiên, tác động tâm lý bầy đàn có thể phá vỡ khi đạt đến một mức nhất định bởi vì chi phí để thực hiện hành vi này có thể tăng lên

để có được sự gia tăng tỷ suất sinh lợi bất thường Waweru et al (2008) xác định các quyết định đầu tư chứng khoán mà nhà đầu tư có thể bị ảnh hưởng bởi những người khác: mua, bán, lựa chọn cổ phiếu, chiều dài thời gian nắm giữ cổ phiếu, và khối lượng cổ phiếu giao dịch Waweru et al kết luận rằng quyết

định mua bán của nhà đầu tư ảnh hưởng đáng kể bởi quyết định của người khác,

và tâm lý bầy đàn sẽ giúp nhà đầu tư có một cảm giác ác cảm với sự hối tiếc về quyết định của mình Đối với các quyết định khác: sự lựa chọn cổ phiếu, chiều dài của thời gian để nắm giữ cổ phiếu, và khối lượng của cổ phiếu đối với thương mại, các nhà đầu tư dường như ít bị ảnh hưởng bởi tâm lý bầy đàn Tuy nhiên, những kết luận được đưa ra trường hợp các nhà đầu tư tổ chức, cá nhân

có xu hướng bầy đàn trong việc đầu tư nhiều hơn so với các nhà đầu tư tổ chức Như được chỉ ra bởi các tài liệu thảo luận ở trên, hành vi tâm lý bầy đàn thường được tìm thấy cả trong thị trường phát triển cũng như trong các thị trường mới nổi Hơn nữa, lý do đằng sau sự tồn tại hoặc không tồn tại của tâm lý bầy đàn giữa các thị trường cũng khác nhau Tâm lý bầy đàn có thể là kết quả của sự thiếu thông tin vi mô cần thiết hoặc do mức độ khác nhau của sự can thiệp của chính phủ

17

CHƯƠNG III

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

3.1 Phương pháp nghiên cứu:

Bài nghiên cứu này được thực hiện dựa vào mô hình nghiên cứu của Christie and Huang (1995), Change et al (2000) và phương pháp nghiên cứu của Riza Demire và Ali M.Kutan (2005), và thực hiện qua 2 giai đoạn cụ thể như sau:

Giai đoạn 1: Kiểm tra hiện tượng tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình của Christie và Huang (1995) Với mô hình

này, dựa trên ý tưởng cho rằng những người tham gia thị trường ra quyết định đầu tư theo các điều kiện thị trường nói chung Họ giả định rằng khi không có biến động giá lớn, các nhà đầu tư cá nhân thường ra quyết định trên cơ sở các thông tin cá nhân và đánh giá của họ Điều này gây ra mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi ngày càng mở rộng xung quanh giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường Gợi ý này sẽ là phù hợp với dự đoán của các mô hình định giá tài sản Tuy nhiên, nó có thể được lập luận rằng các nhà đầu tư có thể đầu tư dựa trên các hành động tập thể của thị trường và xu hướng này đàn áp dự đoán độc lập của cá nhân trong suốt thời gian diễn biến thị trường khắc nghiệt Lập luận này

có nghĩa là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán không chệch nhiều so với tỷ suất sinh lợi thị trường Christie và Huang (1995) đã sử dụng phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo để đo lường mức độ phân tán này Phương pháp này đo lường độ lệch chuẩn dữ liệu chéo được sử dụng để đo lường độ phân tán của tỷ suất sinh lợi theo công thức bên dưới:

1

2 , ,

N

r r CSSD

N i

t p t

Trong đó:

- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường

- ri,t là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t

- rp,t là giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi của n cổ phiếu trong danh mục đầu tư trong ngày t

Phương pháp này được xem như một phương pháp để đo lường đo mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu xoay quanh mức trung bình thị trường

Ý tưởng chính trong phương pháp này là dựa vào những tranh luận trước đây

về sự tồn tại của tâm lý hành vi dẫn đến tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán không bị chệch xa so với tỷ suất sinh lợi tổng thể của thị trường Các lý do đằng sau lập luận này là giả định rằng các nhà đầu tư cá nhân bỏ qua niềm tin của mình và đưa ra các quyết định đầu tư dựa trên các hành động của thị trường Mặt khác, tính hợp lý của mô hình định giá tài sản đã đưa ra một dự đoán xung đột cho thấy rằng mức độ phân tán sẽ tăng lên cùng với giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường, vì mỗi loại tài sản có các độ nhạy cảm khác nhau đối với tỷ suất sinh lợi thị trường Phương pháp này cho thấy rằng sự hiện diện của tâm lý bầy đàn rất có thể xảy ra trong suốt thời gian thị trường biến động mạnh, khi đó họ có xu hướng đi cùng chiều với thị trường trong suốt thời gian đó Để xác định được các biến động thị trường, Christie và Huang (1995) đã sử dụng

19 điểm cut-off là 1% và 5% như tiêu chí để xác định các biến động thị trường Do

đó, chúng tôi sẽ tiến hành kiểm tra mức độ phân tán đo lường trong biểu thức (1) trong các khoảng thời gian khác nhau của thị trường và ta sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để ước tính:

t U t U L t D

tỷ suất sinh lợi Những biến giả trong phương trình (2) nhằm mục đích nắm bắt

sự khác biệt trong các mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi giai đoạn thị trường biến động khắc nghiệt Khi đó tâm lý bầy đàn được hình thành theo xu hướng phù hợp với thị trường, sự hiện diện của βD đại diện cho yếu tố tiêu cực và có

nghĩa thống kê (trong thị trường xuống), βU là hệ số chỉ ra sự hình thành tâm lý bầy đàn của các nhà đầu tư (trong thị trường lên)

Điều quan trọng cần nhấn mạnh rằng tâm lý bầy đàn không nhất thiết chỉ ra các nhà đầu tư là không hợp lý Trong một số trường hợp, nhà đầu tư là hoàn toàn hợp lý vẫn thực hiện theo quyết định giao dịch của người khác để tránh tỷ suất sinh lợi nằm ở dưới mức trung bình so với tỷ suất sinh lợi chuẩn của thị trường Ngoài ra, khi tham gia thị trường phải đối mặt với sự không chắc chắn liên quan đến độ chính xác của việc công bố thông tin của họ, tâm lý bầy đàn có thể phát sinh, ngay cả khi các nhà đầu tư hoạt động hợp lý Theo cuộc nghiên cứu

và thảo luận chi tiết của Bikhchandani và Sharma (2000) về vấn đề này

Giai đoạn 2: Kiểm định hiện tượng tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình Chang et al (2000): Để tránh những thiếu sót

của Christie và Huang (1995), nghiên cứu này sẽ tiếp tục được kiểm chứng

theo mô hình Chang et al (2000) để một lần nữa tôi sẽ kiểm tra lại sự tồn tại

của tâm lý bầy đàn dựa vào mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi của thị trường

Mô hình được áp dụng dựa trên mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi thị trường và mức độ phân tán của nó để phát hiện hành vi tâm lý bầy đàn (Chang et al, 2000)

là mô hình sử dụng độ lệch tuyệt đối (CSAD):

N i

t m t

- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường

- rit là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t

21

- rm,t là giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi của thị trường vào ngày t

Chang et al (2000) đã đặt ra một thách thức đối với các giả thiết của mô hình CAPM rằng mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi ngày càng tăng lên so với mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi thị trường và mối quan hệ này là tuyến tính Nếu có mối quan hệ phi tuyến tính, sau khi những kết quả được phân tích sẽ dựa vào

độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo là không có giá trị Tác giả đề nghị rằng trong suốt thời gian thị trường biến động, người ta mong đợi mối quan hệ giữa mức

độ phân tán tỷ suất sinh lợi và tỷ suất sinh lợi thị trường là phi tuyến tính là tăng hoặc thậm chí giảm Vì vậy, họ giả thiết rằng phương pháp thử nghiệm dựa vào mối quan hệ giữa CSADt và rm,t trong mô hình bậc hai bên dưới:

t t m t

m

2

Ý nghĩa kinh tế đằng sau mô hình này là mối quan hệ phí tuyến giữa mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi từng nhóm cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi thị trường được xác định theo mô hình định giá tài sản Theo đó, một sự gia tăng trong giá trị tuyệt đối của thị trường sẽ dẫn đến sự gia tăng mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi từng nhóm cổ phiếu Do đó, một hệ số dương và có ý nghĩa thống kê của γ1

sẽ phù hợp với dự đoán của các mô hình định giá tài sản

Các nhà đầu tư có xu hướng phản ứng tương tự nhau trong khoảng thời gian có

sự biến động giá tương đối lớn điều này dẫn đến một mức độ tương quan cao hơn trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu (Eriki và Rawlings, 2008) Đổi lại, mức

độ phân tán giữa tỷ suất sinh lợi có khả năng giảm hoặc tăng rất nhỏ so với mức giảm, với mức độ gia tăng về giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị

trường phản ánh sự gia tăng trong mối tương quan của 2 yếu tố này (Chang et

al, 2000) Nói cách khác, một mối quan hệ phi tuyến tính được dự đoán Sau khi phân tích này, ta thấy nếu γ2 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy sự hiên diện của tâm lý bầy đàn, ngược lại nếu γ2 dương và có ý nghĩa thống kê thì không có bằng chứng về sự tồn tại tâm lý bầy đàn Trong trường hợp đó, nó cho thấy rằng các nhà đầu tư có xu hướng hành động phù hợp với sự đồng thuận của thị trường và bỏ qua đánh giá của riêng mình khi thị trường có biến động giá lớn (Tân et al, 2008)

3.2 Thu thập dữ liệu:

Tôi đã tiến hành phân tích tỷ suất sinh lợi của công ty cũng như tỷ suất sinh lợi ngành dựa vào giá đóng cửa của 108 cổ phiếu tồn tại liên tục trên toàn bộ thị trường chứng khoán từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010 tại trang web fpts.com.vn để

Tỷ suất sinh lợi của thị trường được tính bằng tỷ suất sinh lợi có trọng số của các tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu trong thị trường Tỷ suất sinh lợi hàng ngày được tính như sau:

(5)

Trong đó, p t và p t – 1 là giá đóng cửa của cổ phiếu ngày t và ngày t - 1

Bikhchandani và Sharma (2000) cho thấy rằng một nhóm có thể có tâm lý bầy đàn cao khi nó là đồng nhất, tức mỗi thành viên trong nhóm phải đối mặt với cùng một quyết định tương tự và mỗi thành viên có thể biết được xu hướng đầu

23

tư của các thành viên khác trong nhóm Họ tranh luận rằng "Một nhóm không thể quá lớn so với kích thước của thị trường tức đại diện cho 80% thị trường, cả người mua và người bán sẽ đại diện đầy đủ cho thị trường" Điều này dẫn đến kết luận rằng tâm lý bầy đàn hình thành sẽ có nhiều khả năng xảy ra khi các nhà đầu tư quyết định đầu tư vào một nhóm cổ phiếu (cổ phiếu của các công ty trong một ngành công nghiệp hoặc trong một quốc gia), tất nhiên, sau khi tác động cơ bản đã được loại khỏi Vì vậy, tôi sẽ kiểm định mỗi công ty trong nhóm 21 ngành công nghiệp bao gồm Bất động sản, Công nghệ thông tin, Cao

su, Dịch vụ Du lịch, Dược phẩm/ Y tế/ Hóa chất, Giáo Dục, Khoáng sản, Năng lượng/ Điện/ Khí/ Gas, Ngân hàng/ Bảo Hiểm, Ngành Thép, Nhóm Dầu khí, Nhựa/ Bao Bì, Sản xuất/ Kinh doanh, Thực phẩm, Thương Mại, Thủy sản, Vận tải/ Cảng/ Taxi, Vật liệu xây dựng/ Xây dựng, Khác Sau đó tôi sẽ tính toán lại

tỷ suất sinh lợi danh mục dựa vào phương pháp tính tỷ suất sinh lợi có trọng số của tất cả các công ty trong mỗi ngành

Các lấy dữ liệu thứ hai, để sử dụng mô hình Chang et al (2000) chúng tôi phân tích chỉ số VN-index hàng ngày của thị trường chứng khoán thành phố Hồ chính minh thông qua trang web cuả website fpts.com.vn để tính tỷ suất sinh lời của thị trường theo ngày Thời gian lấy mẫu cũng từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010, tổng cộng 1094 quan sát hàng ngày

CHƯƠNG IV

TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả:

Để xác định các giá trị đặc trưng của mẫu, nghiên cứu thực hiện thống kê mẫu

để tìm giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của mẫu Sau khi thực hiện thống kê mẫu, ta có bảng thống kê mô tả chuỗi dữ liệu tại bảng 1

Bảng 1 Tóm tắt số liệu thống kê giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi hàng

ngày các cổ phiếu và mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi và giá trị trung bình của các công ty được sử dụng để phân tích nhóm ngành Lưu ý rằng, số lượng cổ phiếu trong mỗi ngành không có số cố định theo chuỗi thời gian, vì vậy số lượng tỷ suất sinh lợi để tính toán mức độ phân tán hàng ngày cũng khác nhau theo thời gian Giá trị trung bình của các công ty trong khoảng thời gian nghiên cứu được thể hiện ở cột 2 của Bảng 1

Giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi hàng ngày của ngành công nghệ thông tin cho giá trị cao nhất 0.08% và ngành Bất động sản là thấp nhất -0.09% Trong khoảng thời gian 5 năm, hầu hết các ngành đều cho kết quả âm,ngoại trừ ngành Công nghệ thông tin, Nhựa – Bao bì, Thực phẩm, Thương Mại và Thủy Sản Biến động tỷ suất sinh lợi hàng ngày được đo lường bằng độ lệch chuẩn nằm trong phạm vi ngành Ngân hàng/ Bảo hiểm với giá trị cao nhất 8.81% (giá trị cao nhất) và nhóm ngành Khác là 5.46% (giá trị thấp nhất) Điều này rất phù hợp với tỷ lệ biến động tỷ suất sinh lợi giá rất lớn trong lĩnh vực ngân hàng.Bảo hiểm -39.33% (giá trị thấp nhất) và 39.79% (giá trị cao nhất)

25

Bảng 1: Thống kê mô tả: Tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn hàng ngày

Tỷ suất sinh lợi Số lượng quan sát Số lượng công ty Mean Standard

Deviation Minimum Maximum Bất Động Sản 1093 4 -0.09% 8.63% -39.34% 39.08% Cao Su 1093 2 -0.03% 8.70% -34.65% 38.12% Công Nghệ Viễn Thông 1093 4 0.08% 6.92% -28.21% 34.90% Dịch vụ - Du lịch 1093 2 -0.03% 8.74% -39.58% 38.84% Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất 1093 3 -0.07% 5.53% -28.74% 31.32% Giáo Dục 1093 2 -0.06% 7.02% -32.57% 37.55% Khác 1093 13 -0.03% 5.46% -22.42% 29.52% Khoáng Sản 1093 3 -0.07% 7.51% -31.25% 30.98% Năng lượng Điện/Khí/Gas 1093 6 -0.05% 5.98% -28.59% 31.65% Ngân hàng- Bảo hiểm 1093 2 -0.06% 8.81% -39.33% 39.79% Ngành Thép 1093 3 -0.05% 7.80% -33.91% 33.57% Nhóm Dầu Khí 1093 2 -0.05% 6.35% -25.59% 28.94% Nhựa - Bao Bì 1093 9 0.02% 6.44% -27.16% 33.90% Sản Xuất - Kinh doanh 1093 10 -0.02% 6.32% -27.18% 30.25% Thực Phẩm 1093 11 0.01% 5.81% -22.13% 32.19% Thương Mại 1093 4 0.07% 6.54% -27.48% 35.63% Thủy Sản 1093 5 0.04% 6.84% -29.15% 34.55% Vận Tải/ Cảng / Taxi 1093 11 -0.01% 6.22% -27.19% 32.31% Vật Liệu Xây Dựng 1093 10 -0.01% 5.79% -24.97% 27.73% Xây Dựng 1093 2 -0.04% 7.03% -38.65% 32.89%

Độ lệch chuẩn dữ liệu chéo

Bất Động Sản 0.430% 0.410% 0.004% 1.134%

Công Nghệ Viễn Thông 0.409% 0.392% 0.008% 1.347% Dịch vụ - Du lịch 0.372% 0.412% 0.011% 1.473% Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% Giáo Dục 0.342% 0.493% 0.019% 2.110%

Khoáng Sản 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% Năng lượng Điện/Khí/Gas 0.078% 0.178% 0.000% 0.700% Ngân hàng- Bảo hiểm 0.106% 0.251% 0.000% 0.971% Ngành Thép 0.031% 0.127% 0.000% 0.568% Nhóm Dầu Khí 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% Nhựa - Bao Bì 0.186% 0.205% 0.007% 0.725% Sản Xuất - Kinh doanh 0.149% 0.131% 0.010% 0.418% Thực Phẩm 0.275% 0.272% 0.012% 0.964% Thương Mại 0.221% 0.191% 0.020% 0.602% Thủy Sản 0.217% 0.215% 0.017% 0.683% Vận Tải/ Cảng / Taxi 0.226% 0.209% 0.010% 0.719% Vật Liệu Xây Dựng 0.211% 0.213% 0.009% 0.714% Xây Dựng 0.235% 0.622% 0.000% 2.622%

(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)

Ngoại trừ các ngành Cao su, Khoáng sản, Dầu khí, Dược/Y tế/ Hóa chất có mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi bằng 0%, thì mức độ phân tán tỷ suất dinh lợi của ngành Bất động sản đạt giá trị cao nhất (0.439%) và ngành Thép đạt giá trị thấp nhất (0.031%) Điều này cho thấy rằng, so với các cổ phiếu khác, ngành thép sẽ có độ lệch chuẩn dữ liệu chéo là thấp nhất trong các ngành (0.127%) Điều này nó hoàn toàn phù hợp với xu hướng của thị trường trong khoảng thời gian nghiên cứu

4.2 Thực hiện các phép kiểm định sơ bộ:

4.2.1 Kiểm định tính dừng:

Để thực hiện hồi quy mô hình có dữ liệu chuỗi thời gian đòi hỏi các chuổi dữ liệu phải có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian, do đó, ta phải thực hiện kiểm định tính dừng Vì một chuỗi dữ liệu theo thời gian có tính dừng là chuỗi dữ liệu có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian Kiểm định tính dừng của các chuỗi qua phép kiểm định Unit-Root Test,

độ trễ được chọn theo phương pháp Schwaez Info Criterion Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì ta sẽ tiếp tục lấy sai phân bậc 1, bậc 2, … cho đến khi nào có được chuỗi dừng

Với giả thiết kiểm định:

Ho: Chuỗi dữ liệu không dừng

H1: Chuỗi dữ liệu dừng

Hệ số α = 0.05

Kết quả kiểm định cho thấy: nếu P_value < α ta sẽ tiến hành bác bỏ Ho (tức chuỗi dữ liệu có tính dừng)

27 Trong bài nghiên cứu này tôi đã tiến hành kiểm định tất các các tính dừng của các chuỗi dữ liệu đầu vào trước khi tiến hành thực hiện hồi quy

t U L t D

CSSD

Tôi đã tiến hành kiểm định lần lượt tính dừng của βD, βL của từng ngành Hầu như tất các P_value của βD, βL của mỗi ngành đều có giá trị bằng 0.000 < 0.05 Tức tất cả các chuỗi dữ liệu được đưa vào kiểm định đều thể hiện tính dừng Điều đó có nghĩa là chuỗi dữ liệu này có mức kỳ vọng không đổi theo thời gian, phương sai không đổi theo thời gian và hiệp phương sai giữa hai quan sát tại những thời điểm khác nhau chỉ phụ thuộc vào khoảng cách thời gian của hai quan sát đó mà không phụ thuộc vào thời điểm phát sinh quan sát

Bảng 2: Liệt kê các chuỗi dữ liệu dừng theo từng ngành:

phân bậc 1

Dừng ở sai phân bậc 2

Năng lượng Điện/Khí/Gas (βD, βL) X

Ngân hàng- Bảo hiểm (βD, βL) X

(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)

Trong mô hình hồi quy: CSAD t 1r m.t 2r m2.t t

Tôi đã tiến hành kiểm định lần lượt tính dừng của γ1, γ2 của từng ngành Hầu như tất các P_value của γ1, γ2 của mỗi ngành đều có giá trị bằng 0.000 < 0.05 Điều này có nghĩa là tôi sẽ không tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu ở các mức sai phân bậc 1 và bậc 2 Tức tất cả các chuỗi dữ liệu được đưa vào kiểm định đều thể hiện tính dừng Tức ta có thể áp dụng mô hình hồi quy bình thường để thực hiện kiểm định

Năng lượng Điện/Khí/Gas (γ1, γ2) X

Ngân hàng- Bảo hiểm (γ1, γ2) X

Vận Tải/ Cảng / Taxi (γ1, γ2) X

Vật Liệu Xây Dựng (γ1, γ2) X

Xây Dựng (γ1, γ2) X

(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)

4.2.2 Kiểm định tự tương quan:

Sau khi có kết quả mô hình hồi quy, dựa vào kết quả mô hình hồi quy vừa thu được ta tiến hành kiểm định tự tương quan bậc 1, nhằm có một mô hình tốt Để phát hiện mô hình có tự tương quan ta dựa vào hệ số Durbin Watson

Nếu hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng (1,2) thì mô hình sẽ không có hiện tượng tự tương quan

Nếu nằm ngoài khoảng này ta phải tiến hành khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp Newey – West Heteroskedasticity

t U L t D

Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower trong phân phối 5%

Bất Động Sản 1.324908 1.324238

Năng lượng Điện/Khí/Gas 1.235126 1.235129

Ngân hàng- Bảo hiểm 1.317793 1.318297

(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)

Trong mô hình hồi quy: CSAD t 1r m.t 2r m2.t t

Kết quả cho thấy các hệ số Durbin Watson ở 3 vùng nghiên cứu đều nằm trong khoảng (1,2) Tức mô hình trên không có hiện tượng tự tương quan

Bảng 5: Tổng hợp các hệ số Durbin Watson từng ngành khi kiểm định tự tương quan:

Ngành

Hệ số Durbin Watson

Toàn thị trường

Thị trường giảm (Rm < 0)

Thị trường tăng (Rm > 0)

Bất Động Sản 1.710917 1.903497 1.989979 Cao Su 1.541760 1.902254 1.999879 Công Nghệ Viễn Thông 1.817262 1.984201 1.866868 Dịch vụ - Du lịch 1.477572 1.818076 1.802637 Dược Phẩm / Y Tế / Hóa

Chất 1.524208 1.810979 1.980714 Giáo Dục 1.602161 1.999513 1.877032 Khác 1.667965 1.979920 1.993875 Khoáng Sản 1.470412 1.811280 1.929449 Năng lượng Điện/Khí/Gas 1.663229 1.943558 1.952205 Ngân hàng- Bảo hiểm 1.659477 1.975145 1.799263 Ngành Thép 1.608439 1.900603 1.829445 Nhóm Dầu Khí 1.763553 1.911038 1.951337 Nhựa - Bao Bì 1.644838 1.961719 1.827162 Sản Xuất - Kinh doanh 1.791871 1.989479 1.989409

33

Thực Phẩm 1.658554 1.808405 1.986985 Thương Mại 1.631371 1.994558 1.970950 Thủy Sản 1.692910 1.994890 1.875990 Vận Tải/ Cảng / Taxi 1.692936 1.956849 1.988604 Vật Liệu Xây Dựng 1.779225 1.998657 1.992837 Xây Dựng 1.807262 1.986157 1.984228

(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)

4.3 Phân tích hồi quy:

4.3.1 Phương pháp hồi quy tuyến tính đối với tỷ suất sinh lợi của các ngành theo mô hình của Christie và Huang (1995):

Dựa trên dữ liệu ngày theo từng ngành, mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi thị trường theo tiêu chí 1% và 5% theo mô hình của Christie và Huang (1995) Ta tiến hành hồi quy tuyến tính theo phương trình sau:

t U t U L t D

CSSD

(Theo mô hình của Christie và Huang (1995))

Kết quả dữ liệu được thể hiện ở Bảng 6 cho ta các chỉ số hoàn chỉnh Hầu hết,

các giá trị hồi quy đều mang ý nghĩa thống kê (ngoại trừ nhóm khác, năng lượng/ điện/ khí/ gas) và đều cho hệ số βD, βU không cùng chiều Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng yếu tố tâm lý bầy đàn có ảnh hưởng thấp đối với việc ra quyết định của nhà đầu tư

Điều này trả lời cho câu hỏi thứ 1: Không tìm thấy bất kỳ bằng chứng nào ủng hộ kết luận việc hình thành tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam

35

Bảng 6: Phân tích hồi quy mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi theo phương trình U t

t U L t D

CSSD    (hệ số t trong ngoặc đơn):

Mức độ phân tán tỷ

suất sinh lợi

Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower

trong phân phối 1%

Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower

trong phân phối 5%

Năng lượng Điện/Khí/Gas 0.248% 0.241% (-0.648) 0.535% (1.290) 0.248% 0.241% (-0.648) 0.536% (1.290)

Ngân hàng - Bảo hiểm 0.222% -0.994% (***) (-3.947) 0.149% (***) (5.138) 0.222% -0.998% (***) (-3.959) 0.149% (***) (5.138)

Phát hiện này tương phản với những phát hiện từ nghiên cứu của Trần (2007), cho thấy tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam là rất mạnh mẽ, đặc biệt gây ra những ảnh hưởng rất tích cực đối với thị trường Chen, Rui và

Xu (2003) lập luận rằng tâm lý bầy đàn có nhiều khả năng xảy ra tại các thị trường mới nổi hơn so với các nước phát triển như là sự can thiệp của chính phủ là cao, chất lượng công bố thông tin là thấp Kaminsky và Schmukler (1999) khẳng định rằng trong thời gian 1997-1998, thị trường của các nước châu Á dường như được hoạt động bởi tâm lý bầy đàn Vì vậy, người ta tin rằng tâm lý bầy đàn là rất mạnh mẽ tại Việt Nam

Tuy nhiên, mức độ tác động tâm lý bầy đàn đến quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam dường như không tồn tại, có thể là do vào năm

2008, ảnh hưởng của cuộc suy thoái kinh tế kéo dài đã làm hạ nhiệt thị trường Điều đó giúp nhà đầu tư trở nên bình tĩnh và cẩn thận hơn với các quyết định đầu tư của họ Do đó, ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn đã gần như không tìm thấy Kết quả bài nghiên cứu hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đó của Trần (2011), không tìm thấy bất kỳ bằng chứng nào ủng hộ kết luận việc hình thành tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời kỳ thị trường biến động lớn

4.3.2 Phương pháp hồi quy phi tuyến đối với tỷ suất sinh lợi của các công

ty theo mô hình của Chang et al (2000):

Để có câu trả lời chính xác hơn cho câu hỏi nghiên cứu “Tâm lý bầy đàn có tồn

tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam không?” Ta tiến hành kiểm chứng

chuỗi dữ liệu thu thập được theo mô hình nghiên cứu của Chang et al (2000)