KIỂM ĐỊNH TÍNH HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM (TRƯỜNG HỢP SGDCK TP HỒ CHÍ MINH

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê mô tả, kiểm định phân phối chuẩn, kiểm định đơn vị, kiểm định tính tự tương quan, kiểm định chuỗi của lợi nhuận để việc xem xét để kiểm định m

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

- -NGUYỄN QUỐC THANH

KIỂM ĐỊNH TÍNH HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

(TRƯỜNG HỢP SGDCK TP.HCM)

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 NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP.Hồ Chí Minh– Năm 2012

KIỂM ĐỊNH TÍNH HIỆU QUẢ CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM : TRƯỜNG HỢP SỞ GIAO DỊCH

CHỨNG KHOÁN TP.HCM

TÓM TẮT

I GIỚI THIỆU 2

1.1 Tính cấp thiết của đề tài của đề tài 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 5

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 5

1.4 Phạm vi nghiên cứu 5

II TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 7

2.1 Thị trường hiệu quả và lý thuyết bước ngẫu nhiên 7

2.1.1 Sự phát triển của lý thuyết thị trường hiệu quả 7

2.1.2 Các dạng thị trường hiệu quả 8

2.2 Thị trường hiệu quả dạng yếu 10

2.3 Bằng chứng thực nghiệp về thị trường hiệu quả dạng yếu 11

2.4 Sơ lược những tài liệu về thị trường hiệu quả dạng yếu 12

2.4.1 Bằng chứng về thị trường hiệu quả dạng yếu từ các thị trường phát triển 12

2.4.2 Bằng chứng về thị trường hiệu quả dạng yếu từ những thị trường mới nổi 13

2.4.3 Những nghiên cứu trước đây về tính hiệu quả dạng yếu của TTCK VN 15

III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16

3.1.Các giả thuyết được kiểm định 16

3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu 16

3.3 Phương pháp nghiên cứu 18

3.3.1 Kiểm định tính phân phối chuẩn 19

3.3.2 Kiểm định tự tương quan 20

3.3.3 Kiểm định chuỗi 24

IV KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH 26

4.1 Kết quả và ý nghĩa của kiểm định 26

4.1.1 Kiểm định phân phối chuẩn 26

4.1.2 Kiểm định đơn vị (Unit root test) 30

4.1.3 Kiểm định chuỗi 44

4.1.4 Kiểm định tự tương quan 44

4.2 Nhận xét về kết quả nghiên cứu 50

Kết luận……… ……….51

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

EMH Efficient market hypothesis Lý thuyết thị trường hiệu quả

RWH Random walk hypothesis Lý thuyết bước ngẫu nhiên

DANH MỤC CÁC BẢNG TRONG BÀI NGHIÊN CỨU

Bảng 1.1 : Thông tin về chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán 6

Bảng 4.1 : Bảng thống kê mô tả và dữ liệu TSSL theo ngày nghiên cứu trong bài 27

Bảng 4.2 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã FPT 31

Bảng 4.3– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã GMD 32

Bảng 4.4– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã HAG 33

Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã REE 34

Bảng 4.6 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã STB 35

Bảng 4.7 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VIC 36

Bảng 4.8 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VNM 37

Bảng 4.9 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VN – Index 38

Bảng 4.10 – Kiểm định phân phối chuẩn Kolmogorov – Smirnov 39

Bảng 4.11 – Kết quả kiểm định đoạn mạch 44

Bảng 4.12 : Kết quả kiểm định hệ số AC của FPT và GMD 45

Bảng 4.13 : Kết quả kiểm định hệ số AC của HAG và REE 46

Bảng 4.14 : Kết quả kiểm định hệ số AC của STB và VIC 47

Bảng 4.15 : Kết quả kiểm định hệ số AC của VNM và VN index 48

DANH MỤC CÁC HÌNH TRONG BÀI NGHIÊN CỨU

Hình 4.1 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu FPT 25

Hình 4.2 : Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã VN index 28

Hình 4.3 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã STB 29

Hình 4.4 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã GMD 29

Hình 4.5 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã FPT 40

Hình 4.6 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã GMD 40

Hình 4.7 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã HAG 41

Hình 4.8 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã REE 41

Hình 4.9 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã STB 42

Hình 4.10 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VIC 42

Hình 4.11 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VNM 43

Hình 4.12 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VN index 43

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu độc lập của tôi dưới sự hướng dẫn của Cô Nguyễn Thị Liên Hoa Các nội dung nghiên cứu và kết quảtrong đề tài này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trìnhnào

TP.HCM, ngày 23 tháng 11 năm 2012

Tác giả

Nguyển Quốc Thanh

TÓM TẮT

Luận văn này xem xét tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam –

Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM Những quan sát hàng ngày (daily series) được sử dụng trong giai đoạn (2009-2011) cho chỉ số VN index và bảymã chứng khoánblue chip có mức vốn hóa thị trường cao từ nhiều lĩnh vực khác nhau Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê mô tả, kiểm định phân phối chuẩn, kiểm định đơn vị, kiểm định tính tự tương quan, kiểm định chuỗi của lợi nhuận để việc xem xét để kiểm định mức độ hiệu quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả cho thấy rằng, về dữ liệu hàng ngàycủa các mã chứng khoán nói trên và củaVN index có dấu hiệu không tuân theo lý thuyết bước ngẫu nhiên Nghiên cứu kết luận rằng thị trường chứng khoán Việt Nam khôngđạt hiệu quả ở dạng yếu Phát hiện này là phù hợp với các nghiên cứu trước đây về hiệu quả dạng yếu ở Việt Nam

Từ khóa : Thị trường hiệu quả dạng yếu

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Thị trường vốn đóng một vai trò rất quan trọng trong nền kinh tế Hoạt động của nó như một định chế trung gian giữa những nơi thiếu và thừa vốn, đảm bảo vốn được trung chuyển một cách hiệu quả Hơn nữa nó còn cung cấp tính thanh khoản cho các khoản đầu tư và đảm bảo tối ưu cho việc phân bổ nguồn lực Tuy nhiên tính hiệu quả của thị trường vốn vẫn luôn là đề tài tranh cải giữa các học giả và các nhà đầu tư trên thị trường Lý thuyết tài chính chia thị trường hiệu quả ra làm ba loại : hiệu quả hoạt động (operational market efficiency), hiệu quả phân bổ (allocational market efficiency) và hiệu quả thông tin (informational market efficiency) Khái niệm tính hiệu quả của thị trường về mặt hoạt động liên quan đến khả năng thị trường cung cấp tính thanh khoản cũng như phí giao dịch thấp và điều hành tốt Hiệu quả về mặt phân

bổ thì liên quan đến việc phân bổ nguồn lực sao cho hiệu quả nhất Có nghĩa là thị trường phân bổ được nguồn lực đến nơi khan hiếm, sao cho trên cơ sở nguồn lực có được người ta tạo ra được giátrịlớn nhất hay tối ưu hóa nguồn lực sẵn có Ví dụ như giá chứng khoán sẽ điều chỉnh theo những rủi ro mà nó đang nắm giữ, rủi ro cao thì lợi nhuận cũng cao tương ứng Lý thuyết tài chính đặc biệt nhấn mạnh vào tính hiệu quả

về mặt thông tin, mà bài luận văn nay đề cập Nó mô tả phần nào thông tin có sẵn mà những người tham gia thị trường có được trên thị trường vốn hiệu quả và cách sử lý thông tin đó

Đối với các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán, mục tiêu cuối cùng của họ

là tối đa giá trị công ty Còn đối với các nhà đầu tư thì mục tiêu cuối cùng là tối đa hóa lợi nhuận thu được từ cổ phiếu mà họ đầu tư Cả hai đầu có quan hệ mật thiết với giá trị cổ phiếu Trong đó thông tin lại có mức độ ảnh hưởng lớn tới giá trị cổ phiếu Một thông tin tốt sẽ làm giá cổ phiếu tăng, trái lại một thông tin xấu sẽ làm giá cổ phiếu giảm Hay nói cách khác thông tin đóng một vai trò hết sức quan trọng trên TTCK Thông tin là trung tâm để đánh giá mức độ hiệu quả của thị trường Một thị trường hiệu quả thì mọi thông tin đều phản ánh đầy đủ vào trong giá của chứng khoán

Lý thuyết quan trọng về hiệu quả thông tin đã được nhà khoa học Mỹ F.Fama

đề xuất năm 1970 có tên EMH (Efficient market hypothesis) Trong đó Fama cho rằng giá của chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin chứa đựng trong nó Ông chia lý thuyết EMH ra làm ba loại dựa trên những thông tin chứa đựng trong nó : Hiệu quả thông tin

ở mức độ yếu (Weak form efficiency – WFE), hiệu quả thông tin ở mức độ trung bình (semi-strong form) và hiệu quả thông tin ở mức độ mạnh (strong form) Ở dạng thứ nhất, thị trường hiệu quả ở mức độ thấp được định nghĩa là giá chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin dạng yếu của chứng khoán (thông tin trong quá khứ), bao gồm các mức giá trong quá khứ, khối lượng giao dịch, tỷ suất sinh lợi trong quá khứ….Tại thị trường dạng yếu này, mức giá hiện tại đã phản ánh tất cả các thu nhập trong quá khứ

và mọi thông tin về cổ phiếu đó trên thị trường nên giả thuyết này có nghĩa là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cũng như các thông tin khác không có mối liên hệ với tương lai Nói cách khác nhà đầu tư không thể tìm kiếm thu nhập bất thường bằng những thông tin tương tự của chúng trong quá khứ Thị trường hiệu quả dạng này thường xuất hiện ở các nước đang phát triển (thị trường mới nổi) Lý thuyết thị trường hiệu quả ở mức độ trung bình thì cho rằng giá chứng khoán phản ảnh cả thông tin trong quá khứ lẫn những thông tin công khai có sẵn trên thị trường Thông tin công khai có trên thị trường như : giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lời, khối lượng giao dịch…Giá của chứng khoán

sẽ điều chỉnh tức thời ngay sau khi thông tin được công bố Khi thị trường hiệu quả đạt

ở mức độ trung bình, sẽ không còn những thay đổi về giá có thể đoán được nữa Điều này có nghĩa là những nhà đầu tư khi ra quyết định dựa trên những thông tin mới sau khi được công bố trên thị trường sẽ không thu được những khoản lợi nhuận bất thường nào do mức giá hiện tại đã phản ảnh tất cả những thông tin công khai đó Thị trường loại này thường xuất hiện ở các nước phát triển trên thế giới Dạng cuối cùng của thị trường hiệu quả là thị trường hiệu quả ở cấp độ mạnh Ở thị trường này, giá cả chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin liên quan tới nó kể cả quá khứ lẫn hiện tại, từ công khai đến nội bộ, thậm chí cả các thông tin cá nhân cũng được phản ánh Lý thuyết về thị trường hiệu quả ờ cấp độ mạnh là sự tổng hợp của cả hai loại thị trường hiệu quả ở cấp độ trung bình và thị trường hiệu quả ở cấp độ yếu Trong một thị trường hiệu quả thông tin ở cấp độ mạnh, thông tin đến với các nhà đầu tư là như nhau, họ cùng tốn một mức chi phí như nhau để có được thông tin đó và cùng chịu một mức độ rủi ro như

nhau Sẽ không có nhà đầu tư nào được độc quyền tiếp cận được các thông tin liên quan đến việc định giá hay dùng nó để kiếm các siêu lợi nhuận cho chính mình bời vì thị trường phản ảnh thông tin đến các nhà đầu tư rất nhanh từ thông tin công khai lẫn thông tin nội bộ Do đó thị trường hiệu quả ở dạng mạnh đòi hỏi thị trường phải thu thập đầy đủ các thông tin đến mức : Dù là một thông tin hiện đang nằm trong tay một các nhân đơn lẻ cũng phản ánh đầy đủ trong giá chứng khoán, nghĩa là các nhà đầu tư đầu nhận thức đầy đủ thông tin này Lúc này các nhà đầu tư chủ động sẽ rất khó kiếm lợi nhuận bất thường cho mình

Trong những thập kỷ qua, phần lớn các bài kiểm định thực nghiệm được tiến hành liên quan đến mối liên hệ của các lý thuyết RWH hoặc WFE đối với thị trường chứng khoán ở cả hai dạngthị trường phát triển và thị trường mới nổi Chúng tạo ra kết quả khác nhau Nghiên cứu sớm nhất (Ví dụ như Cowles 1960; Fama 1965) chứng minh thị trường vốn đã phát triển tuân theo WFE Ngược lại, các nghiên cứu gần đây (ví dụ như Poterba và Summers 1986; Lo và Mackinlay 1988) báo cáo rằng lãi cổ phiếu có thể dự đoán được Cùng là cho các thị trường vốn mới nổi Một số nghiên cứu (ví dụ Barnes 1986; Moustafa 2004) cho rằng thị trường tuân theoWFE trong khi những nghiên cứu khác (ví dụ như Gandhi 1980; Mobarek và Keasey 2000) đã bác bỏ RWH và đưa các bằng chứng về khả năng dự báo lãi cổ phiếu Tại thị trường chứng khoán Việt Nam cũng có những nghiên cứu về hiệu quả dạng yếu của TTCK nhưng kết quả cũng rất khác nhau Nghiên cứu của Trương Đông Lộc ( 2007) kiểm định tính tương quan và kiểm định chuỗi đối với cổ phiếu niêm yết tại sàn Hà Nội đã đi đến kết luận rằng thị trường không đạt hiệu quả ở cấp độ thấp Nghiên cứu của Hồ Viết Tiến (2006) kiểm định hệ số tương quan, kiểm định chuỗi và kiểm định phân phối chuẩn lợi tức của các cổ phiếu trên sàn chứng khoán Việt Nam cũng đã kết luận thị trường không hiệu quả ở cấp độ thấp Nhung nghiên cứu của Lê Đạt Chí trường ĐHKT TP.HCM (2006) thì kết luận rằng một số cổ phiếu tuân theo EMH ở dang yếu

Do những phát hiện rất khác nhau đó đối với TTCK Việt Nam nên tác giả đã chọn đề tài “ Kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của TTCK Việt Nam tại trung tâm giao dịch chứng khoán TP.HCM” làm đề tài nghiên cứu Lý thuyết thị trường hiệu quả sẽ phần nào lý giải sự vận động bên trong TTCK Vì vậy ngoài việc cung cấp thông tin về

sự hình thành và phát triển của TTCK Việt Nam trong những năm qua, bài luận văn còn kiểm định xem TTCK Viêt Nam có thực sự hiệu quả ở dạng yếu hay không và đồng thời đưa ra nguyên nhân cũng nhưgiải pháp để TTCK Việt Nam thực sự hiệu quả

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là kiểm định giả thuyết “ Thị trường hiệu quả” cấp độ yếu cho thị trường chứng khoán Việt Nam tại Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM Đề tài bao gồm những mục tiêu cụ thể sau :

- Dựa vào lý thuyết “Thị trường hiệu quả” và các phương pháp kiểm định trong thống kê để tiến hành kiểm định giả thuyết xem thị trường chứng khoán Việt Nam có đạt hiệu quả thông tin ở mức độ thấp hay không ?

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

- Thị trường chứng khoán Việt Nam có đạt hiệu quả về mặt công bố thông tin hay không ? Và đạt hiệu quả dạng nào ?

1.4 Phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Không gian nghiên cứu

Để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả sử dụng chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán đang hoạt động trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM

1.4.2 Thời gian nghiên cứu và đối tƣợng nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu trong đề tài được thu thập từ Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM từ 02/01/2009 đến ngày 30/12/2011 của chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán khác nhau 7 mã chứng khoán được chọn nghiên cứu trong đề tài bao gồm : FPT, GMD, HAG, REE, STB, VIC, VNM Tất cả đều là những blue chip, có mức vốn hóa cao trên thị trường và lượng giao dịch ổn định nên giúp cho đề tài có giá trị nghiên cứu cao hơn

Bảng 1.1 : Thông tin về chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán

Chương 2 : TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Khái niệm thị trường hiệu quả được đưa ra vào đầu kế kỷ trước bởi Bachelier (1900), một nhà thống kê học người Pháp trong luận văn tiến sỹ của ông mang tựa “Lý thuyết đầu cơ” (Theory of speculation) Trong đoạn mở đầu Bachelier đã viết “Quá khứ, hiện tại thậm chí các sự kiện diễn ra trong tương lai sẽ phản ánh trong giá của thị trường nhưng thường không thấy những thay đổi này có liên hệ rõ ràng với sự thay đổi của giá” Ông kết luận rằng giá của hàng hóa được mô tả là giao động ngẫu nhiên Vì thế các nhà đầu cơ sẽ không thể kiếm được lợi nhuận bất thường Trường hợp này được xem như là “trò chơi công bằng”(fair game) và được xem như là nền tảng của học thuyết thị trường hiệu quả

2.1 Thị trường hiệu quả và lý thuyết bước ngẫu nhiên

2.1.1 Sự phát triển của lý thuyết

Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 1900 bởi Bachelier trong luận văn tiến sĩ của ông mang tên “Lý thuyết đầu cơ” và kể từ đó

nó tiếp tục được hoàn thiện Trong những tác giả theo đuổi học thuyết EMH có Kendall (1953) và Paul Samuelson (1965) Sau này các nhà kinh tế học đã tìm ra bằng chứng liên quan đến EMH và đến năm 1960 lý thuyết bước ngẫu nhiên ra đời(RWH) – giả thuyết nghiên cứu về mối liên hệ giữa giá quá khứ và giá tương lai của hàng hóa (hay còn gọi là thị trường hiệu quả dạng yếu)

Sau những năm 1960, lý thuyết RWH tiếp tục mở rộng sang EMH với sự xuất hiện của EMH dạng trung bình và dạng mạnh Lý thuyết thị trường hiệu quả chính thức được biết đến và khái niệm thị trường hiệu quả lần đầu tiên xuất hiện vào năm

1970 bởi Fama và nó có mối liên hệ mạnh mẽ với hiện tượng bước ngẫu nhiên mà Samuelson đưa ra vào năm 1965 Samuelson cho rằng giá cả cạnh tranh phải thể hiện được sự thay đổi về giá mang tính ngẫu nhiên và không thể tuyên đoán được xu hướng Có nghĩa là thị trường hiệu quả thông tin, khi mà tại đó giá cả thay đổi không thể dự đoán được cho dù kết hợp tất các kỳ vọng và thông tin của những người tham gia thị trường

Sau đó Fama đã đúc kết khái niệm về thị trường hiệu quả như sau “Một thị

trường được coi là hiệu quả khi giá cả luôn phản ánh đầy đủ thông tin có sẵn” Tuy

nhiên đi kèm với khái niêm thị trường hiệu quả luôn có những điều kiện của nó như : chi phí giao dịch nhỏ, thông tin luôn có sẵn trên thị trường…và điều này khó xảy ra trong thực tế Vì thế khái niệm thị trường hiệu quả đã tạo ra không ít tranh cãi trong những nhà kinh tế học

Jensen (1978) đã định nghĩa thị trường hiệu quả một cách chi tiết hơn “Một thị

trường hiệu quả là thị trường mà trong đó thông tin được phản ánh trong mức giá cho tới khi lợi ích biên của giao dịch khi có được thông tin đó không thể vượt quá chi phí biên của việc khai thác thông tin”

Khái niệm thị trường hiệu quả tiếp tục được mở rộng bằng khái niệm của Black

(1986): “Chúng ta có thể định nghĩa thị trường hiệu quả là thị trường mà ở đó, giá

nằm trong biên độ hai lần so với giá trị, tức là giá lớn hơn nửa giá trị và nhỏ hơn hai lần giá trị Nhân từ hai ở đây là theo chủ quan của tôi”

Vào năm 1992, Malkiel đã đưa ra khái niệm toàn diện về thị trường hiệu quả như sau : Một thị trường vốn được cho là hiệu quả nếu nó phản ánh đầy đủ và chính xác tất cả các thông tin có sẵn trong việc định giá chứng khoán Có nghĩa là thị trường hiệu quả về mặt thông tin và khi đó nhà đầu tư không thể kiếm được lợi nhuận bất thường từ việc có thông tin đó

Dựa trên các định nghĩa trên của thị trường hiệu quả, định nghĩa của Famađược coi là phổ biến nhất được sử dụng trong các tài liệu tài chính để xác định thị trườnghiệu quả Phạm vi luận án này là chỉ tập trung vào hình thức hiệu quả thị trường yếu

2.1.2 Các dạng của thị trường hiệu quả

Thị trường hiệu quả ở mức độ thấp : Là thị trường mà giá chứng khoán phản

ánh đầy đủ thông tin dạng yếu của chứng khoán (thông tin trong quá khứ), bao gồm các mức giá trong quá khứ, tỷ suất sinh lợi trong quá khứ… Tại thị trường dạng yếu này, mức giá hiện tại đã phản ánh tất cả các thu nhập trong quá khứ và mọi thông tin

trên thị trường nên giả thuyết này có nghĩa là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cũng như các thông tin khác không có mối liên hệ với tương lai Nói cách khác nhà đầu tư không thể tìm kiếm thu nhập bất thường bằng những thông tin tương tự của chúng trong quá khứ Thị trường hiệu quả dạng này thường xuất hiện ở các nước đang phát triển (thị trường mới nổi)

Thị trường hiệu quả ở mức độ trung bình : Là thị trường mà giá chứng

khoán phản ảnh cả thông tin trong quá khứ lẩn những thông tin công khai có sẵn trên thị trường Thông tin công khai có trên thị trường như : giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lời, khối lượng giao dịch…Giá của chứng khoán sẽ điều chỉnh tức thời ngay sau khi thông tin được công bố Khi thị trường hiệu quả đạt ở mức độ trung bình, sẽ không còn những thay đổi về giá có thể đoán được nữa Điều này có nghĩa là những nhà đầu tư khi ra quyết định dựa trên những thông tin mới sau khi được công bố trên thị trường sẽ không thu được những khoản lợi nhuận bất thường nào do mức giá hiện tại đã phản ảnh tất cả những thông tin công khai đó Thị trường loại này thường xuất hiện ở các nước phát triển trên thế giới

Thị trường hiệu quả ở cấp độ mạnh : Ở thị trường này, giá cả chứng khoán

phản ánh đầy đủ thông tin liên quan tới nó kể cả quá khứ lẫn hiện tại, từ công khai đến nội bộ, thậm chí cả các thông tin cá nhân cũng được phản ánh Lý thuyết về thị trường hiệu quả ở cấp độ mạnh là sự tổng hợp của cả hai loại thị trường hiệu quả ở cấp độ trung bình và thị trường hiệu quả ở cấp độ yếu Trong một thị trường hiệu quả thông tin ở cấp độ mạnh, thông tin đến với các nhà đầu tư là như nhau, họ cùng tốn một mức chi phí như nhau để có được thông tin đó và cùng chịu một mức độ rủi ro như nhau Sẽ không có nhà đầu tư nào được độc quyền tiếp cận được các thông tin liên quan đến việc định giá hay dùng nó để kiếm các siêu lợi nhuận cho chính mình bởi vì thị trường phản ảnh thông tin đến các nhà đầu tư rất nhanh từ thông tin công khai lẫn thông tin nội bộ Do đó thị trường hiệu quả ở dạng mạnh đòi hỏi thị trường phải thu thập đầy đủ các thông tin đến mức : Dù là một thông tin hiện đang nằm trong tay một cá nhân đơn

lẻ cũng phản ánh đầy đủ trong giá chứng khoán, nghĩa là các nhà đầu tư đều nhận thức đầy đủ thông tin này Lúc này các nhà đầu tư chủ động sẽ rất khó kiếm lợi nhuận bất thường cho mình

2.2 Thị trường hiệu quả dạng yếu

Dựa trên định nghĩa về thị trường hiệu quả và thị trường hiệu quả dạng yếu, Fama đã đề xuất ba mô hình để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu : Lợi nhuận mong muốn hay mô hình “trò chơi công bằng” (fair game), mô hình trò chơi công bằng có điều chỉnh (Sub-martingale) và mô hình bước ngẫu nhiên (Random walk model) Mô hình đầu tiên dựa trên hành vi lợi nhuận trung bình của chứng khoán Mô hình này cho rằng khi quan sát một mẫu lớn thì lợi nhuận mong muốn của chứng khoán bằng với lợi nhuận thực tế của chứng khoán đó Vì thế lợi nhuận phụ trội của chứng khoán bằng không

Trong mô hình “Trò chơi công bằng có điều chỉnh” (Sub-martingale), lợi nhuận

kỳ vọng của cổ phiếu sẽ khác không Sự khác nhau giữa hai mô hình là do lợi nhuận của chứng khoán sẽ gia tăng theo thời gian Vì thế lợi nhuận sẽ lớn hơn do rủi ro liên quan tới khoản đầu tư vốn Điều đáng nói ở đây là, dù có sự thay đổi lợi nhuận kỳ vọng trong tương lai, song mô hình này vẫn thể hiện tính ngẫu nhiên trong thu nhập của chứng khoán Bởi vì mặc dù lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có xu hướng tăng lên theo thời gian hay lợi nhuận phụ trội sẽ lớn hơn không, song không ai đoán được là tăng bao nhiêu

Tăng giá là kết quả điều chỉnh của thị trường khi có thông tin mới xuất hiện trên thị trường Trong thị trường hiệu quả, mọi thông tin được công bố một cách ngẫu nhiên, chúng ta không thể biết được khi nào có thông tin mới và thông tin đó là gì, bởi

vì tất cả các nhà đầu tư đều nhận thông tin như nhau Chính vì đặc tính quan trọng này trong thị trường hiệu quả nên mọi phương pháp dự báo giá cổ phiếu trong tương lai đều không có tác dụng, ngoại trừ việc dự đoán rằng giá chứng khoán sẽ tăng trong tương lai theo chuỗi thời gian

Trong mô hình bước ngẫu nhiên (Random walk model), giá của tài sản tài chính

có xu hướng theo bước ngẫu nhiên nếu sự thay đổi giá trong những lần kế tiếp là độc lập và có cùng phân phối Hai giả định trên đã tạo nên mô hình bước ngẫu nhiêu Tuy nhiên trong thực tế giá cả trong tương lai thì không thể dự đoán được nếu dựa trên giá của quá khứ

Fama cũng chỉ ra rằng, mô hình “Bước ngẫu nhiên” thực ra chính là sự mở rộng của mô hình “trò chơi công bằng” Nếu mô hình “trò chơi công bằng” nhằm nhấn mạnh sự cân bằng của thị trường trong thu nhập của mỗi chứng khoán thì đối với mô hình này lại giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự hình thành và chiều hướng chuyển biến của khoản thu nhập đó Chính vì vậy mà các phương pháp kiểm định của mô hình

“Bước ngẫu nhiên” hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho lý thuyết EMH hơn các kiểm định trong

mô hình “Trò chơi công bằng”

2.3 Bằng chứng thực nghiệm về thị trường hiệu quả dạng yếu

Hầu hết các công trình nghiên cứu đầu tiên về lý thuyết WFE đều dựa trên lý thuyết bước ngẫu nhiên RWH Một nhóm các tham luận kiểm định tính hiệu quả yếu của thị trường bằng cách xem xét thu nhập từ phân tích kỹ thuật Alexander (1961;1964) đã giới thiệu một chiến lượclinh hoạt trong kinh doanh chứng khoán gọi

là “Filter Rule” Qui luật này cho rằng, sau khi sử dụng giữ liệu giá quá khứ của chứng khoán, nhà đầu tư nên mua chứng khoán đó nếu giá của nó tăng y%, và giữ nó cho tới khi nó giảm y% sau đó nhà đầu tư có thể bán khống Nhà đầu tư chuyển từ vị thế mua khi giá tăng y% sang phí thế bán Những kiểm định sử dụng phương pháp này được tiến hàng bởi Fama và Blume (1966) Họ sử dụng chiến lược kinh doanh linh hoạt (filter rule) trong một khoản thời gian cố định và sau đó so sánh với chiến lược kinh doanh thụ động (buy-and-hold strategy) Nếu lợi nhuận được tạo ra từ chiến lược kinh doanh linh hoạt lớn hơn lợi nhuận được tạo ra từ chiến lược kinh doanh thụ động, thị trường chứng khoán được xem như thực sự không hiệu quả Tuy nhiên nếu trường hợp ngược lại thì có thể được xem là bằng chứng mạnh cho giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu trong thị trường chứng khoán (Olowe, 1999) Mục đính của chiến lược kinh doanh linh hoạt là cho phép nhà đầu tư tìm kiếm lợi nhuận từ bất kỳ xu hướng có tính

hệ thống nào trong giao động của giá của chứng khoán theo thời gian Vì thế, Alexander (1961;1964) và Fama & Blume (1966) đã kết luận thực sự thị trường có dấu hiệu về tính hiệu quả dạng thấp Cho đến những thập niên cuối thế kỷ 20, nghiên cứu của Fama & Blume (1966) được xem là những nghiên cứu hàng đầu về qui tắc kinh doanh Những khám phá của họ gây nên những hoài nghi về tính hiệu quả của trường phái phân tích kỹ thuật

Một nhóm nghiên cứu khác đã gắng kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán bằng cách kiểm tra độ tương quan của lợi nhuận trong một chuỗi thời gian Nếu lý thuyết bước ngẫu nhiên là đúng thì hệ số tương quan được kỳ vọng sẽ

là không Cowles and Jones (1937) đã so sánh tần suất của các dẫy số để kiểm định lý thuyết bước ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương pháp kiểm định chuỗi (Runs test) Trước đó trong bài nghiên cứu của Kendall ông đã kết luận sự thay đổi của giá chứng khoán gần như là độc lập bằng cách đo hệ số tự tương quan Và các nghiên cứu của Dimson và Massavian (1998), Osborne (1959), Fama (1965), Fama và Blume (1966) cũng cho kết quả tương tự Hơn nữa, Osborne (1959) lập luận rằng những thay đổi của chuỗi giá làđộc lập vì quyết định của nhà đầu tư hoặc là mua hoặc bán cổ phiếu là độc lập.Fama (1970) quan sát thấy rằng những thay đổi trong giá này có được chủ yếu là

do sự xuất hiện củathông tin mới Vì thông tin là ngẫu nhiên trong xuất hiện, chuyển động của giá chứng khoán cũng theo bước ngẫu nhiên

2.4 Sơ lược những tài liệu về thị trường hiệu quả dạng yếu

Những bài nghiên cứu trước đây nhằm kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường tập trung vào khả năng dự đoán từ lợi nhuận trong quá khứ Tuy nhiên, nghiên cứu của Fama (1991) đã mở rộng từ khả năng dự báo từ lợi nhuận trong quá khứ sang

dự báo lợi nhuận hợp lý từ những bài kiểm định chung và dự đoán dựa trên các yếu tố như cổ tức trong quá khứ Bài nghiên cứu sau đây mở rộng các bài kiểm định đã được tiến hành để điều tra những căn cứ vững chắc của thị trường hiệu quả dạng yếu Bài nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng những bài kiểm định về thị trường hiệu quả dạng yếu ở các nền kinh tế phát triển, các nền kinh tế mới nổi và ở thị trường chứng khoán Việt Nam

2.4.1 Bằng chứng từ thị trường phát triển

Những nghiên cứu trước đây được thực hiện ở các quốc gia phát triển đều ủng

hộ lý thuyết WEF với những phát hiện ra hệ số tương quan thấp Ví dụ bài nghiên cứu của Kendall (1953) phân tích sự thay đổi giá chứng khoán theo tuần của 22 loại chứng khoán ngành tiêu dùng của Mỹ và giá chứng khoán của ngàng công nghiệp Anh (1883-1934) Ông ta kết luận rằng, giá của chứng khoán giao động ngẫu nhiên Hơn nữa bài nghiên cứu của Fama (1965) về hành vi chỉ số giá của 30 loại chứng khoán của DJIA (Down Jones Industrial Average)trong khoản thời gian 1957-1962 sử dụng kiểm định

chuỗi, kiểm định tính tự tương quan và kỹ thuật lọc của Alexander Ông ta phát hiện ra rằng hệ số tương quan là rất nhỏ Vì thế không thể tìm kiếm lợi nhuận bất thường từ những chiến lược kinh doanh Fama kết luật rằng DJIA đạt hiệu quả ở dạng yếu Một bài nghiên cứu khác kiểm định tính ngẫu nhiên của giá chứng khoán được thực hiện bởi Solnik (1973) bằng cách sử dụng 234 mẫu chứng khoán của 8 thị trường chứng khoán lớn của Châu Âu từ 1966-1971 Tác giả đã kiểm định hệ số tương quan theo ngày, tuần, hai tuần, tháng về những thay đổi của lợi nhuận và đã tìm thấy những dấu hiệu nhỏ của tính ngẫu nhiên mà các nhà đầu tư không thể sử dụng nó để dự đoán giá

Hơn nữa, Hagerman và Richmond (1973) trong nghiên cứu của minh đã chọn ngẫu nhiên 253 mã chứng khoán trên sàn OTC của Mỹ tử năm 1963-1967 Tác giả cũng đã kết luận thị trường có dấu hiệu tuân theo qui luật bước ngẫu nhiên Thêm vào

đó một loạt các kiểm định cũng khẳng định thị trường tuân theo qui luật bước nhiên như : Cowles (1960), Cootner (1962), Mandelbrot (1966), Fama và Blume (1966), Sharp (1966), Fisher (1966), Williamson (1972)

Trái lại, một vài nghiên cứu thực nghiệm gần đây ở thị trường vốn các nước phát triển đã phủ định lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu và giá chứng khoán có thể dự đoán ở một số lĩnh vực Ví dụ, nghiên cứu của Lo và Mackinlay (1988) kiểm định lý thuyết bước ngẫu nhiên bằng cách sử dụng kiểm định phương saithay đổi (Variance ratio test) của lợi nhuận hàng tuần của chứng khoán ở Mỹ trong giai đoạn từ 1962-1985 Kết quả kiểm định đã hoàn toàn bác bỏ lý thuyết bước ngẩu nhiên Các kiểm định khác cùng phương pháp cũng cho kết quả tương tự như Cochrane (1988) kiểm định GNP Ở các thị trường phát triển khác như : Nhật, Hongkong, Úc hay Singapore kết quả kiểm định với cùng phương pháp nêu trên đều cho là thị trường đạt hiệu quả ở dạng thấp

2.4.2 Bằng chứng từ những thị trường mới nổi

Hầu hết các nghiên cứu gần đây đều cho rằng những khám phá về tính hiệu quả dạng yếu của thị trường phát triển cũng như mới nổi để lại nhiều tranh cãi Bởi vì giao dịch không thường xuyên cũng như không có những công cụ hỗ trợ nhiều đã làm cho thị trường chứng khoán mới nổi kém hiệu quả hơn Havey (1995) cho rằng khả năng

dự đoán lợi nhuận cao hơn đã làm cho thị trường chứng khoán mới nổi kếm hiệu quả hơn thị trường chứng khoán đã phát triển Tuy nhiên điều đó không phải luôn luôn

đúng khi mà những nghiên cứu thực nghiệm gần đây cho thấy giá trị của lý thuyết bước ngẫu nhiên ở một số thị trường mới nổi

Trước tiên là nghiên cứu của Barnes (1986) kiểm định hệ số tương quan và kiểm định chuỗi trên thị trướng chứng khoán Kuala Lumpur Exchange (KLSE) bằng cách sử dụng những quan sát hằng ngày 30 mã chứng khoán khác nhau ở 6 lĩnh vực khác nhau trong khoảng thời gian từ 1974-1980 Kết quả là tác giả kết luận thị trường chứng khoán KLSE đạt hiệu quả dạng yếu Một nghiên cứu khác của Buguk và Brorsen (2003) trên thị trường chứng khoán Istabul (ISE) Tác giả đã sử dụng giá hàng ngày từ 1992-1999 của các công ty lớn trên sàn chứng khoán ISE Kết quả là thị trường chứng khoán ISE đạt hiệu quả ở dạng yếu Thêm vào đó, bài nghiên cứu của Islam và Khaled (2005) sử dụng giá hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng trong thời gian 1990-2001 để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Dhaka (DSE) Từ kết quả của nghiên cứu, tác giả đã kết luận thị trường chứng khoán DSE đạt hiệu quả dạng yếu Các kết quả nghiên cứu khác cũng cho cùng một kết quả

là : Nghiên cứu của Olowe (1999) trên thị trường chứng khoán Nigeria, nghiên cứu của Panas (1990) trên thị trường chứng khoán Athen và bài nghiên cứu của tác giả Liu trên thị trường chứng khoán trung Quốc (1997)

Trong những bài nghiên cứu khác ở thị trường chứng khoán mới nổi đã chứng

tỏ giá chứng khoán là có thể dự báo được Bài nghiên cứu của Mubarek và Keasey (2000) kiểm định tính hiệu quả ở dạng yếu của thị trường chứng khoán Dhaka DSE kiểm định những tương quan phi tuyến tính khác nhau Dữ liệu được lấy từ năm 1988-

1997 Kết quả là thị trường chứng khoán DSE không tuân theo qui luật bước ngẫu nhiên Nghiên cứu của Ahmet và Hasan (2011) trên thị trường chứng khoán Istanbul cho chỉ số công nghiệp và kỹ thuật (Industrial index và technology index), sử dụng những quan sát hằng ngày trên TTCK ISE từ năm 1987-2011 Ahmet và Hasan đã kiểm định lý thuyết bước ngẫu nhiên thông qua những kiểm định tham số và phí tham

số Trong đó có kiểm định ADF, kiểm định hệ số tương quan, kiểm định chuỗi Kết quả cho thấy TTCK ISE không đạt hiệu quả dạng yếu Hơn nữa, bài nghiên cứu của Poshakwale (2002) kiểm định tương quan tuyến tính độc lập cho 100 mã chứng khoán khác nhau trong thời gian từ 1990-1998 trên thị trường chứng khoán Bombay (BSM)

Tác giả đã kết luận rằng thị trường không hiệu quả dạng yếu Các kết quả nghiên cứu khác cũng cho kết quả tương tự như : Nghiên cứu của tác giả Lee trên thị trường chứng khoán Trung Quốc, bài nghiên cứu đã phủ định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Trung Quốc Thêm vào đó, các bài nghiên cứu của Worthington và Higgs (2005) kiểm định tính hiệu quả dạng yếu trên 10 thị trường chứng khoán mới nổi ở Châu Á như : Trung Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Pakistan, Philipine, Sri Lanka, Đài Loan và Thái Lan Bài nghiên cứu đã thực hiện kiểm định tham số và phi tham số Kết quả bài nghiên cứu kết luận rằng hầu hết các thị trường chứng khoán mới nổi ở Châu Á đều không đạt hiệu quả dạng yếu Các bài nghiên cứu khác cho cùng một kết quả như : Bài nghiên cứu của Vosvrda trên thị trường chứng khoán Prague (1998), Nghiên cứu của Abrosimove (2002) trên thị trường chứng khoán Nga, Laurence (1997) trên thị trường chứng khoán Trung Quốc…

2.4.3 Những nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Nghiên cứu của Thái Long (2004) về chỉ số chứng khoán VN index trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM từ năm 2001-200 Tác giả sử dụng phương pháp ARIMA Kết quả nghiện cứu đã đi đến kết luận rằng thị trường chứng khoán Việt Nam đạt hiệu quả dạng yếu Nghiên cứu của tác giả Hồ Việt Tiến (2006) trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM, tác giả đã kiểm định hệ số tương quan, tự tương quan, kiểm định tính phân phối chuẩn của lợi tức của các cổ phiếu kết quả nghiên cứu cho thấy thị trường

đã không đạt hiệu quả dạng yếu Nghiên cứu của tác giả Lê Đạt Chí (2006), kiểm định tính tự tương chỉ số lợi tức của 10 mã chứng khoán Blue chip trên thị trường từ năm 2005-2006 Kết quả một số tuân theo đạt hiệu quả dạng yếu, một số khác thì không đạt hiệu quả Cuối cùng là nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2007) trên sàn giao dịch Hà Nội Tác giả đã kiểm định tính tự tương quan và kiểm định chuỗi chỉ số giá HaSTC, GHA và VNR Kết quả nghiên cứu cho thấy Trung Tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội không đạt hiệu quả dang yếu

Chương 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phần này tác giả sẽ giới thiệu những giả thuyết có thể được kiểm định và dữ liệu thu thập để kiểm định giả thuyết đó

3.1.Các giả thuyết được kiểm định

Phần này tác giả sẽ sử dụng 4 giả thuyết thống kê để kiểm định xem liệu thị trường chứng khoán VN có đạt hiệu quả dạng yếu về mặt thông tin hay không

- Kiểm định phân phối chuẩn

- Kiểm định tính dừng

- Kiểm định hệ số tương quan

- Kiểm định chuỗi

3.2.Phương pháp thu thập số liệu

Số liệu thu thập gồm chỉ số giá thị trường VN-Index và giá của 7 mã chứng khoán blue chip có giá trị vốn hóa cao trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM

-Số quan sát : 749 quan sát

- Thời đoạn quan sát : từ ngày 7/1/2009 đến 28 /12/2011

- Đối tượng nghiên cứu : 7 mã chứng khoán và chỉ số VN index được lấy theo thời đoạn trên.Thống kê như sau :

STT MÃ CK Tên công ty Ngành

Trong bài này số liệu sẽ được lấy theo ngày, nếu ngày lấy dữ liệu không

có dữ liệu thì lấy ngày trước

Các số liệu trên chủ yếu được thu thập qua internet,trong đó dữ liệu chính về giá

cổ phiếu và chỉ số thị trường sẽ được lấy từ trang web tài chính khá phổ biến hiện nay

là www.vinabull.com.Ngoài ra,bài nghiên cứu còn tham khảo thông tin từ một số trang web khác,các loại sách báo và các tài liệu nghiên cứu từ một số tạp chí chuyên ngành

r = log ( Pt + 1 / P t )

Trong đó : r : lợi nhuận theo ngày

Pt + 1 : giá cổ phiếu ở thời điểm t + 1

Pt : giá cổ phiếu ở thời điểm t

Trong nghiên cứu này,giả thuyết mà chúng ta cần kiểm định là tính hiệu quả về thông tin dạng yếu trong hoạt động của TTCK Việt Nam.Một thị trường có hiệu quả về thông tin khi giá cổ phiếu nó phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả mọi thông tin liên quan đến cổ phiếu.Nghĩa là giá cổ phiếu là biểu hiện của thông tin và sự thay đổi của nó là

do sự xuất hiện của các thông tin tác động.Mà thông tin là ngẫu nhiên,chúng ta không thể biết trước được.Vì vậy, giá cổ phiếu nó cũng sẽ thay đổi một cách ngẫu nhiên theo thông tin.Hay nói khác hơn,trong một thị trường được xem là hiệu quả thông tin khi giá cổ phiếu phải biến đổi một cách ngẫu nhiên,không theo một xu hướng nào và các nhà đầu tư không thể dự đoán trước được Đó cũng chính là đặc tính của thị trường hiệu quả dạng yếu

Chính vì đặc tính của thị trường hiệu quả là như vậy nên hai phương pháp kiểm định được cung cấp trong bài là phương pháp kiểm định tự tương quan (Autocorrelation test) vàkiểm định chuỗi (Runs Test)

Kiểm định chuỗi là phương pháp kiểm tra tính ngẫu nhiên của dãy số theo thời gian, ở đây chính là chuỗi lợi nhuận của cổ phiếu Còn kiểm định tự tương quan là kiểm tra sự tương quan về thu nhập của các cổ phiếu và chỉ số VN index theo ngày Cả

2 phương pháp đều có tác dụng kiểm tra tính ngẫu nhiên trong chuỗi lợi nhuận của cổ phiếu trên thị trường, từ đó cung cấp các cơ sở để chứng minh cho việc chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu của TTCK Việt Nam Sau đây chúng ta tìm hiểu về 2 phương pháp kiểm định trên

3.3 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn này trình bày cách kiểm định sự phụ thuộc tuyến tính của thị trường hiệu quả dạng yếu Mô hình tuyết tính phân tích mối quan hệ giữa các biến và hằng số

Đồ thị hàng tuyến tính được miêu tả bằng đường thẳng nối các biến với nhau Nó được miêu tả bởi công thức sau :

  (3.1)

Với Y là biến độc lập, α là hằng số, còn X là biến độc lập

Kiểm định tính độc lập tuyết tính của thị trường hiệu quả dạng yếu được chia ra làm 2 loại Kiểm định tham số và kiểm định phi tham số Trước đây người ta cho rằng tất cả số liệu chứng khoán đều có phân phối chuẩn nhưng sau đó không còn những giả định như trên nữa vì thế họ gọi là kiểm định phân phối không chuẩn Kiểm định tham

số bao gồm kiểm định tính tự tương quan (autocorrelation) và kiểm định đơn vị (unit root test) Trong khi kiểm định phi tham số bao gồm kiểm định chuỗi (Runs test) và kiểm định phương sai (Variance ratio test)

Kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của TTCK chủ yếu tập trung vào sự phân phối ngẫu nhiên của lợi nhuận trong một chuỗi thời gian Nếu lợi nhuận có phân phối

theo kiểu hình chuông (bell-shaped) tức là có phân phối chuẩn Giả định lý thuyết bước ngẫu nhiên ủng hộ tính hiệu quả dạng yếu của thị trường vốn Trong phần này, những phương pháp được áp dụng để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của TTCK được diễn giải như sau Đầu tiên ta sử dụng phương pháp mô tả thống kê để kiểm tra tính phân phối của chuỗi lợi nhuận (log-returns) Sau đó kiểm định đơn vị (unit root test) Cuối cùng tác giả sẽ kiểm định tính tự tương quan và kiểm định chuỗi

3.3.1 Kiểm định tính phân phối chuẩn

Một trong những giả định cơ bản của lý thuyết bước ngẫu nhiên cũng nhưng thị trường hiệu quả là chuỗi lợi nhuận phải có phân phối chuẩn Điều này được đo lường bằng thống kê mô tả

Phương pháp này được dùng trong tài liệu tài chính thực nghiệm để tìm ra những đặc điểm chính của mẫu được chọn như : Trung bình, trung vị, độ lệch tiêu chuẩn phương sai, hệ số nhọn (Kurtosis), hệ số bất đối xứng (Skewness)

 Hệ số bất đối xứng skewness : Đo lường tính bất đối xứng của phân phối chuỗi lợi nhuận quanh vị trí trung bình của nó Nó được tính bởi công thức sau

(3.2)

Với S là hệ số Skewness, N là số quan sát, i là chứng khoán bất kỳ, y lợi nhuận

của chứng khoán, là lợi nhuận trung bình, là ước lượng độ lệch tiêu chuẩn Thông thường hệ Skewness bằng 0 sẽ phản ánh mức phân phối của các quan sát là phân phối chuẩn

 Hệ số nhọn Kurtosis :Đo lường độ nhọn phân phối của các chuỗi dữ liệu Nó được tính bởi công thức sau

(3.3)

Thông thường hệ số K bằng 3 thì phản ánh mức phân phối của các quan sát là phân phối chuẩn Nếu hệ số K lớn hơn 3 thì phân phối có hình chóp nhọn hơn so với phân phối chuẩn Nếu hệ số K nhỏ hơn 3, thì phân phối có hình phẳng hơn so với phân phối chuẩn Trong cả 2 trường hợp nêu trên thì gọi là phân phối có đuôi phình (fat-tail)

so với phân phối chuẩn có đuôi hẹp (thin-tail)

 Kiểm định đơn vị theo phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller) :

Phương pháp này nhằm kiểm tra tính dừng của chuỗi lợi nhuận theo thời gian

Nó được tính bởi công thức sau :

(3.4)

Trong đó, Yit : chuỗi dữ liệu của chứng khoán i tại thời điểmt

Yit = Ln(Pt) : là là hàm logarit của chứng khoán i tại thời điểm t

là số hạng sai số hay còn gọi nhiễu trắng (white noise)

3.3.2 Kiểm định tự tương quan

Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo).Mục đích của việc phân tích tự tương quan nhằm xác định khả năng xem là có tự tương quan trong dãy số quan sát hay không.Một dãy số được xem là có hiện tượng tự tương quan khi sự biến động của dãy số quan sát tuân theo

những chu kỳ nhất định với xu hướng mà chúng ta có thể dự đoán được quy luật của nó.Ta cũng có thể nói dãy số lúc này không có tính ngẫu nhiên

Đối với nghiên cứu này,hệ số tự tương quan nó thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các quan sát là lợi nhận của các cổ phiếu theo thời gian.Một hệ số tương quan nếu khác không,điều đó chứng tỏ giữa các quan sát có mối quan hệ phụ thuộc nhau.Chẳng hạn nếu chúng ta nghiên cứu về tính tự tương quan trong lợi nhuận của cổ phiếu,nếu hệ

số tương quan dương,nghĩa là lợi nhuận của cổ phiếu ở thời điểm sau sẽ có sự biến đổi cùng chiều so với giá cổ phiếu trong hiện tại.Nếu nó đang tăng trong hiện tại thì tất nhiên giá cổ phiếu cũng sẽ tiếp tục tăng so với giá của nó trong thời điểm trước đó.Ngươc lại,sự tương quan sẽ là ngược chiều khi hệ số tương mang dấu âm,tức là giá

cổ phiếu sẽ giảm sau đó nếu hiện tại nó đang tăng.Mọi hệ số tương quan nếu khác không đều có ý nghĩa rằng dãy số quan sát là không có tính ngẫu nhiên Tuy nhiên,nếu kết quả là có sự tương quan giữa các quan sát vậy chúng ta cần xác định chu kỳ của nó

là như thế nào sau bao lâu sẽ tăng hoặc vào khi nào sẽ bắt đầu giảm.Vấn đề này liên quan đến một thuật ngữ mới là các độ trễ

Trong phân tích chuỗi thời gian,chúng ta có thể gặp hiện tượng biến phụ thuộc

ở thời kỳ t sẽ phụ thuộc vào các biến khác và chính biến đó ở thời kỳ (t – 1).Chẳng hạn khi nghiên cứu mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và thông tin,chúng ta thấy rằng giá

cổ phiếu tại một thời điểm hiện tại không chỉ phụ thuộc vào các thông tin liên quan đến

nó trong thời điểm đó mà còn phụ thuộc vào giá của chính cổ phiếu đó trong thời điểm trước đó

Ví dụ một cổ phiếu với mức giá được xác định trong thời điểm hiện tại là t.Giả

sử với những thông tin mới được công bố trên thị trường sẽ làm giá cổ phiếu có xu hướng tăng lên.Như vậy,các quan sát trong dãy số liệu sẽ có hệ số tương quan dương

và độ trễ trong trường hợp này là 1.Nghĩa là giá cổ phiếu đó trong thời điểm t+1 cũng

sẽ tăng lên.Nếu kết quả cho ra một hệ số tương quan âm với độ trễ là 2,điều này nói lên rằng cứ cách 2 quan sát giá cổ phiếu sẽ giảm nếu giá của nó đang tăng trong thời điểm đang xét

Lợi nhuận của cổ phiếu i tại thời điểm t được xác định như sau :

(Nguồn : giáo trình kinh tế lượng)

Trong đó :

k :độ trễ

ρk : hệ số tương quan về lợi nhuận của từng cổ phiếu với độ trễ k

N : tổng số quan sát

r t : lợi nhuận cổ phiếu ở thời điểm t

r t + k :lợi nhuận cổ phiếu ở thời điểm t+k

𝑟 : trung bình lợi nhuận của các cổ phiếu

Đây là hệ số để kiểm tra về hiện tượng tự tương quan đối với lợi nhuận của từng

cổ phiếu và chỉ số thị trường với độ trễ được xác định là k.Để lợi nhuận của cổ phiếu tại các thời điểm không có sự tương quan nhau và dãy số được xem là ngẫu nhiên thì

hệ số này phải bằng không

Giả thuyết kiểm định cho trường hợp này là : H 0 𝛒𝐤 = 0

Trên đây là chỉ số tương quan trong chuỗi lợi nhuận cổ phiếu ở từng độ trễ xác định.Ngoài ra,chúng ta cần xác định liệu chừng lợi nhuận của từng cổ phiếu ở nhiều độ trễ khác nhau có mối tương quan gì hay không ? Nếu chúng có mối tuong quan nhau

thì chắc chắn tính ngẫu nhiên của các quan sát trong chuỗi thời gian cũng sẽ bị phá vỡ mặc dù trong từng độ trễ xác định,đa số chúng lại không có sự tương quan.Vì vậy,bên cạnh việc kiểm tra về tính tự tương quan của dãy số với từng độ trễ xác định,chúng ta cũng sẽ tiến hành việc kiểm định tự tương quan của dãy số trong trường hợp giữa nhiều độ trễ khác nhau

Giả thuyết cần kiểm định lúc này sẽ là :

H0 : ρ1 = ρ2 = … = ρk = 0

Để kiểm định cho giả thuyết trên,chúng ta có thể kiểm định với từng ρk riêng lẽ,tuy nhiên người ta thường dùng giá trị thống kê Q được định nghĩa bởi Ljung – Box như sau :

QLB = N ( N + 2 ) 𝜌𝑗

2 𝑁−𝑗

là Q.Giá trị kiểm định là Q tuân theo gần như là một phân phối X2 có bậc tự do k.Với mức ý nghĩa α và bậc tự do k,ta có được giá trị Xα2 cho từ tra bảng Nếu X2 > Xα2 ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết có xảy ra hiện tượng tự tương quan Tương tự ngược lại với trường hợp X2 < Xα2