hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán việt nam

Như đã biết thị trường chứng khoán Việt Nam đã có những năm phát triển rất nóng, nhất là năm 2007, đến năm 2008 thì lao dốc do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới, để dữ liệu ổn đ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

-

NGUYỄN THỊ HẢI

HIỆU ỨNG MÙA VỤ TRÊN THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số chuyên ngành: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG

Người hướng dẫn khoa học:

TS NGUYỄN VĂN THUẬN

TP Hồ Chí Minh, Năm 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan rằng luận văn “Hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán

Việt Nam” là bài nghiên cứu của chính tôi

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam đoan rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố

hoặc được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác

Không có nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận văn này mà

không được trích dẫn theo đúng quy định

Luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các

trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác

Tp Hồ Chí Minh, Năm 2016

NGUYỄN THỊ HẢI

LỜI CẢM ƠN

Xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Văn Thuận đã vô cùng tận tình giảng dạy, chỉ dẫn chi tiết, truyền đạt kiến thức quý báu và hướng dẫn cho tôi trong quá trình lựa chọn đề tài và hoàn thành luận văn “Hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán

Việt Nam”

Xin chân thành cảm ơn tất cả các giảng viên đã nhiệt tình giảng dạy, chia sẻ

kinh nghiệm và tận tình hướng dẫn cho tôi trong quá trình học tập

Xin chân thành cảm ơn cô Trần Thị Việt Hà, cùng các bạn trong lớp MFB6 đã

hợp tác và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình học tập

Xin chân thành cảm ơn Khoa sau đại học, Trường đại học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành khóa học và hoàn thành luận văn này

Trân trọng

TP HCM, 2016

NGUYỄN THỊ HẢI

TÓM TẮT

Luận văn sử dụng phương pháp hồi qui với biến giả nhằm kiểm định hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tập trung chủ yếu vào hiệu ứng ngày trong tuần và hiệu ứng tháng trong năm, dữ liệu từ 02/1/2009 đến 12/08/2015

Luận văn tìm thấy tỷ suất lợi nhuận thấp nhất vào thứ Ba và cao nhất vào thứ Sáu cho 17/26 chỉ số gồm chỉ số Largecap, midcap, smallcap, VNindex, HNindex, VN50, cao su, chứng khoán, giáo dục, năng lượng, ngân hàng-bảo hiểm, nhựa-bao bì, sản xuất kinh doanh, thương mại, vận tải-cảng-taxi, vật liệu xây dựng và bất động Có 2/26 chỉ số cho kết quả tỷ suất lợi nhuận thấp vào thứ Ba và cao nhất vào thứ Tư như công nghệ viễn thông, dược phẩm-y tế-hóa chất, còn lĩnh vực thủy sản lại cho lợi nhuận cao nhất vào thứ Hai

Đồng thời có 6/26 chỉ số gồm chỉ số Largecap, VNindex, VN50, dầu khí, năng lượng và thực phẩm cho kết quả tỷ suất lợi nhuận cao nhất vào tháng Một, lĩnh vực ngân hàng-bảo hiểm cho tỷ suất lợi nhuận cao nhất vào tháng Năm

Tuy nhiên luân văn cũng không tìm thấy bằng chứng về hiệu ứng ngày trong tuần cho 6/26 như chỉ số như : dầu khí, dịch vụ-du lịch, khoáng sản, thép, thực phẩm

và xây dựng Đối với hiệu ứng tháng trong năm Có 19/26 chỉ số như: chỉ số midcap, smallcap, HNindex, cao su, chứng khoán, công nghệ viễn thông, dịch vụ - du lịch, dược phẩm - y tế - hóa chất, giáo dục, khoáng sản, nhựa - bao bì, sản xuất kinh doanh, thép, thương mại, thủy sản, vận tải - cảng – taxi, vật liệu xây dựng, xây dựng

và bất động sản

Với những kết quả đạt được, nghiên cứu này đã bước đầu cung cấp cho các nhà quản lý và nhà đầu tư bằng chứng về thị trường chưa hiệu quả ở Việt Nam giai đoạn 02/1/2009 đến 12/08/2015 Từ những kết quả này giúp cho các nhà quản lý đưa

ra các chính sách phù hợp và các nhà đầu tư đưa ra chiến lược mua bán đúng thời điểm để đạt được hiệu quả cao

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

TÓM TẮT iii

MỤC LỤC iv

DANH MỤC BẢNG ……… ….vi

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ……… vii

Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1

1.1 Lý do nghiên cứu 1

1.2 Vấn đề nghiên cứu 2

1.3 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.4 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.5 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu 3

1.6 Phương pháp nghiên cứu 3

1.7 Ý nghĩa nghiên cứu 3

1.8 Kết cấu nghiên cứu 4

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 5

2.1.Các lý thuyết cơ bản 5

2.1.1 Các khái niệm 5

2.1.2 Lý thuyết thị trường hiệu quả 6

2.1.3 Lý thuyết về bước đi ngẫu nhiên 9

2.2 Cơ sở lý thuyết về hiệu ứng mùa vụ 10

2.3 Một số nghiên cứu trước 14

2.3 1 Nghiên cứu nước ngoài 14

2.3.2 Nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần tại Việt Nam 18

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 22

3.1.Giả thuyết nghiên cứu 22

3.1.1.Giả thuyết nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần 22

3.1.2.Giả thuyết nghiên cứu hiệu ứng tháng trong năm 23

3.2.Phương pháp nghiên cứu 24

3.2.1.Phương pháp nghiên cứu 24

3.2.2.Dữ liệu nghiên cứu 27

3.3 Mô hình nghiên cứu 33

Chương 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 37

4.1 Thống kê mô tả 37

4.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu 38

4.3 Phân tích kết quả hồi qui 40

4.3.1 Hiệu ứng ngày trong tuần (phụ lục 3B) 40

4.3.2 Hiệu ứng tháng trong năm (phụ lục 3A) 47

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 50

5.1 Kết luận 50

5.1.1 Kết quả giống ky vọng 50

5.1.2 Kết quả Khác kỳ vọng 51

5.1.3 Kết quả không có hiệu ứng mùa vụ 51

5.2 Kiến nghị 51

5.2.1 Kiến nghị đối với các nhà đầu tư: 51

5.2.2 Kiến nghị đối với các nhà quản lý 52

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO 55

PHỤ LỤC 59

PHỤ LỤC 01A: Thống kê mô tả chỉ số vốn hóa và chỉ số thị trường 59

PHỤ LỤC 01B: Thống kê mô tả chỉ số ngành 61

PHỤ LỤC 02A: Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey – Fuller bậc 0 cho chỉ số vốn hóa và chỉ số thị trường 65

PHỤ LỤC 02B: Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey – Fuller bậc 0 cho chỉ số ngành 66

PHỤ LỤC 03A: Kết quả hồi qui đối với hiệu ứng tháng 70

PHỤ LỤC 03B: Kết quả hồi qui đối với hiệu ứng ngày 74

DANH MỤC BẢNG

2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước 20

3.1 Thống kê biến động chỉ số điểm VNindex từ

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

D/P : Divident yield (tỷ suất cổ tức)

EMH : Efficient market hypothesis

HNX : Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HOSE : Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh

ISE : Indonesia stock exchange

MP : Market price (lệnh thị trường)

NYSE : New York Stock Exchange

TTCK : Thị trường chứng khoán

SGDCKTPHCM : Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh

P/E : Price to earning ration (chỉ số giá trên thu nhập)

Chương 1:

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Trong chương này giới thiệu sơ lược về lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiện cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi, phương pháp, ý nghĩa và kết cấu đề tài

Theo lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) chỉ ra rằng tại bất kỳ thời điểm nào giá cổ phiếu sẽ phản ánh toàn bộ thông tin hiện có trên thị trường Tuy nhiên thị trường hiệu quả có 3 dạng là hiệu quả mạnh (strong) , hiệu quả vừa (semi-strong form), hiệu quả yếu (weak) Trong thực tế có nhiều nghiên cứu thực nghiệm và bằng chứng cho thấy thị trường hiệu quả ít xuất hiện trong môi trường đầu tư trong đó có nhiều hiện tượng chống lại lý thuyết thị trường hiệu quả như tác động của khối lượng lên giá chứng khoán (size effect), tác động của phân tách lên giá cổ phiếu (stock split effects), hiện tượng mùa vụ trong giá chứng khoán (season effect) Một trong những hiện tượng được nhắc đến nhiều nhất là hiệu ứng ngày thứ Hai, hiệu ứng tháng Giêng

Trong bối cảnh thị trường tài chính thì hiệu ứng mùa vụ mâu thuẫn với lý thuyết thị trường hiệu quả đã được ghi nhận trong nhiều năm tại nhiều quốc gia trên thế giới Những hiệu ứng mùa vụ là xu hướng nhìn thấy trong lợi nhuận cổ phiếu, trong đó lợi nhuận của các cổ phiếu thường có xu hướng cao hơn hoặc thấp hơn một

cách bất thường vào một hoặc một vài ngày nào đó trong tuần, vài tháng nào đó trong năm và đồng thời có khuynh hướng biến động thấp hơn (rủi ro thấp hơn) hoặc mạnh hơn (rủi ro cao hơn) trong một số ngày, tháng nhất định trên thị trường chứng khoán Kết quả thực nghiệm của HaKam Berument và Halil Kiymaz (2001), Rosi(2007) xem xét các quốc gia Nam Mỹ trong giai đoạn 1997-2006, Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2014) xem xét tại thị trường chứng khoán Việt Nam đều cho kết quả có hiệu ứng ngày trong tuần tại các quốc gia này

Theo Ghana (2006), Pandey (2002), Enowbi và cộng sự (2009) đều ủng hộ tháng 1 cho tỷ suất lợi nhuận cao nhất Gao và Kling (2005) lại cho kết quả tỷ suất lợi nhuận cao nhất vào tháng 3 và tháng 4

Ở Việt Nam đã có một vài công trình nghiên cứu về hiệu ứng ngày trong tuần được công bố nhưng chưa có tác giả nào nghiên cứu hiệu ứng tháng trong năm.Tuy nhiên hầu hết các tác giả chỉ nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần chung cho cả thị trường Trong khi đó sự biến động giá của các nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hóa thị trường khác nhau có những điểm khác biệt so với sự biến động chung của toàn thị

trường chính vì vậy tác giả chọn nghiên cứu đề tài “Hiệu ứng mùa vụ trên thị

trường chứng khoán Việt Nam”

Như đã biết thị trường chứng khoán Việt Nam đã có những năm phát triển rất nóng, nhất là năm 2007, đến năm 2008 thì lao dốc do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới, để dữ liệu ổn định cho nghiên cứu tác giả quyết định chọn dữ liệu từ

2009 đến năm 2015 thông qua chỉ số VNindex, HNindex, chỉ số largecap, midcap, smallcap, VN50 và chỉ số ngành để xem xét sự khác biệt trong hiệu ứng mùa vụ của các chỉ số này, đồng thời đề xuất một số giải pháp cho nhà quản lý nhằm gia tăng tính hiệu quả của thị trường và giải pháp cho nhà đầu tư nhằm lựa chọn chiến lược mua bán thích hợp

1.2 Vấn đề nghiên cứu

Kiểm định tỷ suất lợi nhuận bất thường trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua chỉ số VNindex, Hnindex, largecap, midcap, smallcap, VN50 và chỉ số ngành

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định như sau:

 Phân tích tác động của hiệu ứng mùa vụ và cung cấp bằng chứng về hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ đó đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả cho nhà đầu tư và tăng tính hiệu quả cho thị trường đối với các nhà quản lý

1.4 Câu hỏi nghiên cứu

 Thị trường chứng khoán Việt Nam có bị tác động bởi hiệu ứng mùa vụ hay không? Nếu có thì hiệu ứng mùa vụ tác động như thế nào đến tỷ suất lợi nhuận của chứng khoán thuộc các ngành, các mức vốn hóa trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

1.5 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu của luận văn là tỷ suất lợi nhuận bất thường của danh mục đầu tư chứng khoán qua các ngày trong tuần, các tháng trong năm

 Phạm vi nghiên cứu: tác giả nghiên cứu cho bộ chỉ số VNindex, HNindex, VN50, chỉ số ngành, chỉ số large cap, chỉ số mid cap, chỉ số small cap Dữ liệu được thu thập từ 02/01/2009 đến 12/08/2015

1.6 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi qui với biến giả là các ngày, các tháng

để kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần, hiệu ứng tháng trong năm Dữ liệu được sử dụng từ 02/01/2009 đến 12/08/2015, dữ liệu được thu thập trên trang web cophieu68.vn, phần mềm để chạy dữ liệu trong luận văn này là phần mềm Eviews6

1.7 Ý nghĩa nghiên cứu

Luận văn góp phần bổ sung thêm cho các công trình nghiên cứu trước những kết quả mang tính cập nhật, luận văn cung cấp kết quả kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần, hiệu ứng tháng trong năm đối với chứng khoán thuộc các ngành khác nhau và chứng khoán có giá trị vốn hóa khác nhau

Kết quả nghiên cứu này có ảnh hưởng đến quyết định nhà đầu tư, nhà đầu tư

sẽ đưa ra được chiến lược mua bán thích hợp hơn Đồng thời sự tồn tại của hiệu ứng mùa vụ thể hiện mức hiệu quả của thị trường chứng khoán từ đó giúp các nhà quản lý

có chính sách điều tiết thích hợp hơn

1.8 Kết cấu nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu

Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 2:

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Chương này giới thiệu tổng quan các lý thuyết cơ bản như lý thuyết thị trường hiệu quả, lý thuyết về bước đi ngẫu nhiên và các hiện tượng bất thường trên thị trường chứng khoán Đồng thời giới thiệu về cơ sở lý thuyết của hiệu ứng mùa vụ và một số nghiên cứu trước

2.1 Các lý thuyết cơ bản

2.1.1 Các khái niệm

Khái niệm thị trường hiệu quả

Theo Eugene Fama (1970), thị trường hiệu quả được định nghĩa là “thị trường mà ở đó giá luôn phản ánh đầy đủ những thông tin hiện có”

Khái niệm bước đi ngẫu nhiên (Random Walk)

Maurice Kendall (1953) cho rằng “lý thuyết bước đi ngẫu nhiên cho thấy giá chứng khoán tuân theo bước đi ngẫu nhiên và đó là bước đi không thể tiên đoán trước được”

Khái niệm hiện tượng bất thường

Như chúng ta đã biết thì lý thuyết thị trường hiệu quả không thể giải thích hết tất cả các diễn biến của thị trường “Trong tài chính thì những hiện tượng đi ngược lại với lý thuyết thị trường hiệu quả được gọi là hiện tượng bất thường” đây là định nghĩa của Bontanc (2003) Còn theo Tervesky và Kahnerman (1986) thì “hiện tượng tượng bất thường có nghĩa là sự khác biệt hay lệch khỏi những chuẩn mực hiện đang được chấp thuận mà sự khác biệt này quá phổ biến và mang tính hệ thống”

Hiệu ứng ngày trong tuần (Day-of-the-week effect)

Trầm Thị Xuân Hương cùng cộng sự (2014), cho rằng lợi nhuận vào một ngày nào đó trong tuần thấp hơn những ngày còn lại và tính trung bình là mang số

âm

Hiệu ứng tháng (monthly effect)

Theo George, Marett (2011) cho rằng hiệu ứng tháng là lợi nhuận vào một vài tháng nào đó trong năm cao hơn một cách bất thường so với các tháng còn lại

2.1.2 Lý thuyết thị trường hiệu quả

Lĩnh vực tài chính hay đề cập đến mô hình định giá tài sản tài chính (CAPM),

hay thuyết định giá theo chênh lệch (APT) Các mô hình này đưa ra cấu trúc của giá

cổ phiếu dựa trên các yếu tố khác nhau Thực tế, những người trong ngành quan tâm nhiều hơn đến tốc độ biến động của giá cổ phiếu khi có thay đổi trong các yếu tố liên quan Để hiểu những quá trình thay đổi như vậy, chúng ta cần nắm rõ khái niệm thị trường hiệu quả

Lý thuyết thị trường hiệu quả là một lý thuyết tài chính cho rằng thị trường hiệu quả là nơi mà bất cứ thời điểm nào nhà đầu tư đều có thể nắm bắt được thông tin như nhau và ngay lập tức họ hành xử thuần nhất giống nhau do đó mọi thông tin đều được phản ánh vào giá thị trường, hay nói cách khác lý thuyết thị trường hiệu quả (Efficient market hypothesis) là một lý thuyết tài chính cho rằng các thị trường tài chính là hiệu quả , giá của hàng hóa trên thị trường tài chính, đặc biệt là thị trường chứng khoán phản ánh đầy đủ mọi thông tin Vì vậy, không thể kiếm được lợi nhuận bằng cách căn cứ vào thông tin đã biết hay những hình thái biến động của giá cả trong quá khứ

Chẳng hạn như tin một công ty dầu lửa phát hiện ra dầu mỏ có trữ lượng lớn được công bố lúc 10 giờ sáng ngày hôm nay thì ngay lập tức thông tin đó sẽ được phản ánh vào giá cả khiến cho nó được đẩy lên mức thích hợp Ở Mỹ đã có những nghiên cứu đo lường tốc độ của sự điều chỉnh giá cả và kết quả là chỉ có thể kiếm được lợi nhuận khi mua chứng khoán trong vòng 30 giây sau khi thông tin được công

bố rộng rãi

Năm 1970, EugeneFama là người đầu tiên đưa ra lý thuyết về thị trường hiệu quả, theo ông thị trường hiệu quả là thị trường mà giá cả phản ánh đầy đủ những thông tin có sẵn Lý thuyết này dựa trên 3 điều kiện sau:

- Thứ nhất: Thị trường bao gồm một số lượng lớn các nhà đầu tư hành động một cách hợp lý nhằm tối đa hóa lợi nhuận và các nhà đầu tư này định giá chứng khoán một cách hợp lý

- Thứ hai: Nếu một số nhà đầu tư hành động không hợp lý thì những hành động của họ sẽ triệt tiêu lẫn nhau hoặc những nhà mua bán chênh lệch sẽ triệt tiêu ảnh hưởng của các nhà đầu tư này và không ảnh hưởng đến giá cả

- Thứ ba: Người tham gia thị trường được tiếp cận hầu như cùng lúc, rộng rãi và không mất chi phí đối với tất cả các thông tin Các nhà đầu tư phản ứng đầy đủ

và tức thời với các thông tin mới và giá cũng được điều chỉnh theo

Đặc điểm của thị trường hiệu quả:

- Các nhà đầu tư kỳ vọng thu được một mức hoàn vốn đầu tư có thể trang trải chi phí (lợi nhuận hợp lý)

- Không thể suy luận hoạt động lợi nhuận tương lai từ lợi nhuận quá khứ

- Thị trường chỉ có thể hiệu quả nếu có đủ người tin rằng thị trường hiệu quả

- Thị trường vốn phản ánh nhanh và đầy đủ với thông tin mới

- Các thành viên trong thị trường bỏ qua các thông tin không liên quan

Nếu thay đổi giá trong quá khứ có thể sử dụng để dự đoán các thay đổi giá cả tương lai, các nhà đầu tư có thể tạo ra tỷ suất sinh lợi dễ dàng Nhưng trong thị trường cạnh tranh việc thu hồi tỷ suất lợi nhuận dễ dàng sẽ không kéo dài Khi các nhà đầu

tư cố gắng tận dụng thông tin về giá cả trong quá khứ, sẽ được phản ánh trong giá cả

cổ phiếu ngày hôm nay chứ không phải trong giá ngày mai Các mẫu mực trong giá

sẽ không tồn tại nữa và các thay đổi giá cả trong một thời kỳ sẽ độc lập thay đổi trong

kỳ kế tiếp

Fama sắp xếp thông tin thành ba nhóm: Thông tin trong quá khứ, thông tin công khai và thông tin đầy đủ bao gồm cả thông tin nội bộ Thị trường hiệu quả được chia làm ba cấp độ dựa trên sự sẵn có của ba nhóm thông tin

 Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu

Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu (weak form) giá chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin đã công bố trong quá khứ (nghĩa là dựa vào thông tin trong quá khứ thì nhà đầu cơ không thắng được thị trường)

 Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng vừa

Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng vừa (semi-strong form) cho rằng giá chứng khoán (chứng khoán ở đây được hiểu theo nghĩa rộng, không chỉ là cổ phiếu)

đã chịu tác động đầy đủ của thông tin công bố trong quá khứ cũng như thông tin vừa công bố xong Nhà đầu cơ không thể dựa vào thông tin trong quá khứ cũng như thông tin vừa được công bố để có thể mua rẻ bán đắt chứng khoán,

vì ngay khi thông tin được công bố, giá chứng khoán đã thay đổi phản ánh đầy

đủ thông tin vừa công bố

 Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng mạnh

Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng mạnh (strong form) khẳng định mạnh mẽ hơn nữa về tính hiệu quả của thị trường tài chính, rằng giá của chứng khoán đã phản ánh tất cả thông tin công bố trong quá khứ, hiện tại, cũng như các thông tin nội bộ (insider) Cơ sở đứng sau lý thuyết này là: nếu có thông tin nội bộ, những người biết thông tin nội bộ sẽ mua bán ngay chứng khoán để thu lợi nhuận, và như vậy giá chứng khoán sẽ thay đổi, đến khi nào người trong cuộc không còn kiếm lời được nữa

Tuy nhiên các nghiên cứu thực nghiệm (empirical studies) đã chứng minh dạng yếu và dạng bán-mạnh (semi-strong form) của lý thuyết có thể đúng Có nhiều nghiên cứu chống lại lý thuyết dạng strong form, rằng dạng strong-form không đúng, rằng thị trường không thể hiệu quả đến mức strong-form Nhiều nghiên cứu chỉ ra nhiều bất hiệu quả (inefficiencies) của thị trường mà nhà đầu cơ có thể thu được lợi nhuận Ví dụ, chứng minh cho thấy nhà đầu cơ có thể thắng thị trường nếu mua các

cổ phiếu có P/E thấp

2.1.3 Lý thuyết về bước đi ngẫu nhiên

Năm 1973 khi Burton Malkiel viết quyển sách "A Random Walk Down Wall Street", thì lý thuyết bước đi ngẫu nhiên bắt đầu trở nên phổ biến Quyển sách này có thể được xem như một trong những lý thuyết đầu tư kinh điển nhất trên thị trường chứng khoán Lý thuyết cho rằng sự thay đổi giá của một chứng khoán riêng lẻ bất kỳ hay chỉ số chứng khoán của cả thị trường trong quá khứ đều không thể dùng để dự báo cho sự thay đổi trong tương lai Trước đó, năm 1953, Maurice Kendall là người đầu tiên đưa lý thuyết này Kendall cho rằng các thay đổi trong giá chứng khoán là tác động lẫn nhau và các khả năng thay đổi có thể xuất hiện với cùng một xác suất như nhau, thế nhưng qua thời gian, giá chứng khoán dường như luôn có xu hướng tăng

Nói một cách đơn giản nhất thì lý thuyết bước đi ngẫu nhiên cho thấy giá chứng khoán tuân theo bước đi ngẫu nhiên và đó là bước đi không thể tiên đoán trước được Khả năng tăng hay giảm của chứng khoán trong tương lai là tương đương nhau Những người tin theo lý thuyết này tin rằng trong tương lai, thị trường không thể giống như những gì nó đã xảy ra vì luôn có những rủi ro tăng thêm, đó là những rủi

ro không thể biết trước Trong quyển sách của mình, Malkiel cũng cho thấy cả phân tích kỹ thuật lẫn phân tích cơ bản chỉ làm lãng phí thời gian của chúng ta mà thôi Malkiel tiếp tục cho biết chiến lược mua và nắm giữ trong dài hạn là tốt nhất Sẽ là rất vô ích nếu các nhà đầu tư riêng lẻ nỗ lực để tiên đoán thị trường Những nỗ lực dựa trên phân tích cơ bản, phân tích kỹ thuật và những phân tích khác đều vô ích Cùng với những thống kê của mình, ông đã chứng minh rằng hầu hết các quỹ hỗ tương đều thất bại trong việc nỗ lực đánh thắng mức trung bình chuẩn của thị trường như chỉ số S&P 500

Trong khi có rất nhiều người tin theo lý thuyết của Malkiel, một số khác lại tin rằng toàn cảnh của việc đầu tư rất khác với những gì Malkiel viết trong quyển sách của ông cách đây gần 30 năm Ngày nay, mỗi người đều dễ dàng tiếp cận với những thông tin chính xác và định giá chứng khoán một cách hợp lý Đầu tư không còn là một trò chơi của sự may rủi

2.2 Cơ sở lý thuyết về hiệu ứng mùa vụ

Hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán là một trong những hiện tượng bất thường mâu thuẫn với lý thuyết thị trường hiệu quả Sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần, hiêu ứng tháng trong năm là ví dụ về tính khả đoán và là dấu hiệu cho thấy thị trường hoạt động chưa hiệu quả Chính vì vậy việc nghiên cứu hiệu ứng mùa

vụ nằm trong hệ thống các nghiên cứu lý thuyết thị trường hiệu quả Thị trường hoạt động chưa hiệu quả là một trong những nguyên nhân dẫn đến sự tồn tại hiệu ứng mùa

vụ Lý thuyết thị trường hiệu quả nêu ra những đặc tính và điều kiện để thị trường trở nên hiệu quả, nếu những điều kiện này bị vi phạm thì hiệu ứng mùa vụ có thể xuất hiện, nếu những điều kiện này được thỏa mãn ở các mức độ khác nhau thì hiệu ứng mùa vụ sẽ dần biến mất và thị trường trở nên hiệu quả

Phương pháp nghiên cứu hiệu ứng mùa vụ xuất phát từ phương pháp nghiên cứu lý thuyết thị trường hiệu quả Khi nghiên cứu về lý thuyết thị trường hiệu quả các nhà kinh tế tìm cách chứng minh rằng giá của chứng khoán là ngẫu nhiên bằng cách kiểm định tính dừng, tính ngẫu nhiên Đây cũng là bước đi đầu tiên để kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng mùa vụ

Trong thực tế có nhiều nghiên cứu thực nghiệm và bằng chứng cho thấy thị trường hiệu quả ít xuất hiện trong môi trường đầu tư thực tế Trong đó có nhiều hiện tượng chống lại lý thuyết thị trường hiệu quả như tác động của khối lượng lên giá chứng khoán (Size effects), tác động của phân tách lên giá cổ phiếu (Stock split effects), hiện tượng mùa vụ trong giá chứng khoán (Season effects) Keim và Ziemba(1984).Trong những hiện tượng được nhắc đến nhiều nhất là hiện tượng hiệu ứng ngày ngày trong tuần, hiệu ứng tháng trong năm, hiệu ứng chuyển giao tháng Theo đó hiệu ứng ngày trong tuần (tháng trong năm) là hiện tượng tỷ suất sinh lợi trung bình của một ngày (tháng) nào đó trong tuần (năm) thấp hơn tỷ suất sinh lợi các ngày (tháng) khác trong tuần (năm), và tính trung bình thì mang số âm có nghĩa là tỷ suất sinh lợi của một ngày (tháng) nào đó trong tuần (năm) tính trung bình là giảm Hiệu ứng chuyển giao tháng là xu hướng của giá cổ phiếu tăng trong 2 ngày cuối tháng và 3 ngày đầu tiên của tháng kế tiếp, một số nhà nghiên cứu gán các hiệu ứng

cho thời gian của dòng tiền hằng tháng nhận được bởi các quỹ hưu trí và tái đầu tư vào thị trường chứng khoán

Lợi nhuận và cách chúng bị ảnh hưởng như thế nào đến ngày trong tuần là một

đề tài khá phổ biến trong các luận văn tài chính Cross (1973), French (1980), Gibbon

và Hess (1981), Keim và Stambaugh (1984), Lakonishok và Levi (1982) và Rogalski (1984) có thể được đưa ra như là những ví dụ về đề tài ảnh hưởng của ngày trong tuần Một kết quả thú vị từ những nghiên cứu này là lợi nhuận trung bình của ngày thứ Hai ít hơn những ngày khác trong tuần

Ngày trong tuần ảnh hưởng không chỉ đến thị trường vốn của Mỹ, những nghiên cứu đã tìm thấy những kết quả thú vị cho nguồn vốn, thu nhập cố định, thị trường phái sinh cho những nước khác và Mỹ Như nghiên cứu của Aggarwall và Rivoli (1989), Athanassakos và Robinson (1994), Chang, Pinegar và Ravichandran (1993), Dubois (1986), Kato và Schallheim (1985), Jaffe và Westerfield (1985a,1985b) và Solnik và Bouquet (1990) và chúng đều cho ra kết quả là lợi nhuận của cổ phiếu chịu ảnh hưởng bởi ngày trong tuần

Tương tự, Corhay, Fatemi và Rad (1995), Flannary và Protopapadakis (1998), Gay và Kim (1987), và Gesser và Poncet (1997) đã nhấn mạnh rằng lợi nhuận của tương lai và tỷ giá hối đoái chịu sự thay đổi bởi ngày trong tuần Balaban (1995) báo cáo rằng giá trị của ngày trong tuần ảnh hưởng đến ISE Ông ấy kết luận rằng vào thứ Sáu trong tuần thì ISE có lợi nhuận cao nhất vào giai đoạn 1988-1994

Draper và Paudyal (2002) đã xây dựng nghiên cứu trên thị trường chứng khoán London và dùng mô hình tuyến tính OLS Họ đã giải thích được lợi nhuận giảm rõ rệt vào ngày thứ Hai, chỉ ra rằng ngày thứ Hai ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố Ảnh hưởng ngày trong tuần trong thị trường chứng khoán Kuwait được tìm ra bởi Al-Mutairi (2010) sử dụng ba mô hình GRACH: GRACH (nghiên cứu sự cân bằng lợi nhuận), E-GRACH (nghiên cứu sự cân bằng của lợi nhuận và rủi ro) và T-GRACH (nghiên cứu về rủi ro) đã tìm thấy lợi nhuận cao hơn vào ngày thứ Bảy Kết quả tương tự được tìm thấy bởi Ulusserve cùng các cộng sự (2011) trong thị trường chứng khoán TADAWAL (của Ả Rập)

Ngày đầu tuần thường được cân nhắc đến bởi vì thị trường có chiều hướng đi xuống, trong khi ngày cuối tuần thị trường được nhìn nhận đi lên Điều này được ủng

hộ bởi nghiên cứu của Mehdian và Perry (2001), nghiên cứu chỉ ra rằng những thông tin bất lợi được loan báo trong suốt cuối tuần làm lay động đến lòng tin của nhà đầu

tư, làm kích động họ bán cổ phần của họ vào ngày thứ Hai Sự tăng trưởng nguồn cung cổ phiếu này làm giá của chúng giảm và lợi nhuận cũng giảm Một vài nhà nghiên cứu đã cho rằng, nguyên nhân dẫn đến sự biến động này là do tâm lý của nhà đầu tư Bởi vì sự loan báo của những thông tin xấu vào cuối tuần mà nhà đầu tư cảm thấy bi quan, lo lắng vào ngày đầu tuần, trong khi đó vào ngày cuối tuần họ sẽ cảm thấy lạc quan và tạo động lực cho việc mua và bán cổ phiếu

Nhiều nhà nghiên cứu trước đã nghiên cứu những thị trường khác nhau về sự ảnh hưởng của ngày trong tuần Một vài bài nghiên cứu này bao gồm: Jaffe và Westerfield (1985) đã tìm ra sự ảnh hưởng của cuối tuần lên thị trường chứng khoán

ở bốn nước phát triển: Austrlia, Nhật Bản, Mỹ và Canada Aggarwal và Rivoli (1989)

đã nhận định sự ảnh hưởng mạnh mẽ của thứ Ba trong tuần đến bốn thị trường Châu

Á sôi động như: Hong Kong, Singapore, Malaysia và Philippin Kiymaz và Berument (2003) đã đánh giá được sự ảnh hưởng khác nhau của ngày trong tuần đến mỗi thị trường riêng biệt trên thế giới và họ đã tìm thấy lợi nhuận có biến động mạnh vào ngày thứ Hai trong tuần đối với thị trường chứng khoán của Đức Và Nhật Bản, vào ngày thứ Ba trong tuần của thị trường chứng khoán Anh và vào ngày thứ Sáu của thị trường chứng khoán Canada và Mỹ Tương tự, Basher và Sadorsky (2006) đã phân tích lợi nhuận của chỉ số chứng khoán chính từ 21 thị trường chứng khoán sôi động

và chỉ số thế giới “Morgan Stanley Capital International” (MSCI) bằng cách dùng mô hình tuyến tính có hiệu chỉnh cho rủi ro thị trường và biến động trong lợi nhuận Kết quả cho ra rằng ngày thứ Ba có tác động nghịch và ngày thứ Sáu có tác động thuận đến thị trường Pakistan và Đài Loan một cách rõ rệt, thị trường Philippin thì cả hai ngày thứ Ba và thứ Sáu đều bị ảnh hưởng Hơn thế nữa, Apolinario cùng các cộng sự (2006) đã sử dụng mô hình GARCH và T-ARCH để phân tích sự ảnh hưởng của ngày trong tuần đến lợi nhuận trên thị trường của Pháp và Thụy Điển

Hiệu ứng tháng trong năm là một hiện tượng mùa vụ, nơi giao lưu giao dịch chứng khoán có xu hướng tạo ra lợi nhuận bất thường bằng chứng được thể hiện rõ nét trong một số nghiên cứu sau:

Schallheim và Kato (1985) đã báo cáo bằng chứng về hiệu ứng tháng trong năm tại thị trường Tokyo trong giai đoạn 1952-1980 Kết quả tỷ suất lợi nhuận dương

và có ý nghĩa thống kê vào tháng Giêng nhưng ngoài ra họ tìm thấy lợi nhuận tích cực đáng kể về mặt thống kê vào tháng Sáu, theo Shallheim và Kato gợi ý rằng có thể

có một số mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và lợi nhuận tháng Sáu dương vì

nó xuất hiện chủ yếu cho các công ty nhỏ

Hansen và lunde (2003) xem xét Đan Mạch, Pháp, Đức, Hồng Kông, ý, Nhật, Nauy, Thụy Điển, Mỹ Gu nghiên cứu ở Canada, Pháp, Đức, Nhật, Anh trong giai đoạn từ 1970 – 2000 và một số nghiên cứu khác của Ghana (2006), Pandy (2002), Enowbi, Guidi và Malambo (2009) đều ủng hộ tháng Giêng cho tỷ suất lợi nhuận cao nhất

Gao và Kling (2005) kiểm định hiệu ứng tháng trong năm cho kết quả tỷ suất lợi nhuận cao nhất vào tháng Ba và tháng Tư

Kumari và Mahendra (2006) nghiên cứu về ảnh hưởng ngày trong tuần trong thị trường chứng khoán Ấn Độ trong khoảng thời gian 1979-1998 trên thị trường The Bombay Stock Exchange và giao dịch chứng khoán quốc gia Họ phát hiện ra rằng lợi nhuận thứ Hai đã cao hơn so với những ngày khác trong tuần nhưng thứ Ba là tiêu cực Trong trường hợp lợi nhuận tháng, bằng chứng cho thấy lợi nhuận trong tháng

Tư là cao hơn đáng kể so với các thángcòn lại

Hiệu ứng chuyển giao tháng là hiện tượng giá của cổ phiếu tăng liên tiếp mấy ngày xung quanh mốc thời gian chuyển giao tháng vì vậy có xu hướng tạo ra thu nhập bất thường, bằng chứng được thể hiện trong một số nghiên cứu của Ariel (1987), Ariel đã thu thập dữ liệu hàng ngày của trung tâm nghiên cứu Giá (CRSP),lợi nhuận chỉ số chứng khoán từ năm 1963 đến năm 1981 Ariel đã sử dụng thống kê mô tả và nhận thấy rằng có lợi nhuận tích cực cho giai đoạn bắt đầu từ ngày giao dịch cuối cùng của tháng trước đó và nửa đầu của tháng kế tiếp, tiếp theo là tiêu cực trở lại vào

các điểm giữa của tháng Ratner (1992) xác định hiệu lực chuyển giao thánglà ngày cuối cùng của tháng và 3 ngày giao dịch đầu tiên của tháng kế tiếp

Martikainen cùng các cộng sự (1995) đã sử dụng lợi nhuận hàng ngày của thị trường chứng khoán Phần Lan từ tháng Hai năm 1988 đến tháng Mười năm 1993 Họ

đã kiểm tra khoảng thời gian [-1, 4] và áp dụng thống kê để kiểm tra nếu lợi nhuận trung bình của khoảng thời gian này là tích cực và đáng kể Martikainen cùng các cộng sự còn phát hiện ra những tích cực và lợi nhuận đáng kể được quan sát trong khoảng [-5, 5]

2.3 Một số nghiên cứu trước

2.3 1 Nghiên cứu nước ngoài

Nghiên cứu của Tachiwou (2010)

Tachiwou nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần trên thị trường chứng khoán khu vực tây phi cho giai đoạn năm 1998 đến năm 2007 Dữ liệu bao gồm giá đóng cửa hàng ngày cho hai chỉ số chứng khoán của thị trường khu vực Tây Phi, các dữ liệu chỉ số được thu thập từ các hướng BRVM, Abidjan, Cote d'Ivoire Hai chỉ số được sử dụng là Brvm-10 và chỉ số Brvm-composite.Tachiwou sử dụng phương pháp hồi qui OLS

Lợi nhuận hàng ngày quan sát cho hai chỉ số được tính như sau:

Rt = Log (Pt/P t-1) x 100 (1) Trong đó:

Pt: Giá đóng cửa của chỉ số thị trường chứng khoán ngày t

Pt-1: Giá đóng cửa của chỉ số thị trường chứng khoán ngày t -1

Rt: Lợi nhuận ngày t

Chạy hồi quy OLS với biến giả nhị phân cho mỗi quốc gia để kiểm tra xem có bất kỳ sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê giữa các thị trường chứng khoán trả về, vào những ngày khác nhau trong tuần:

Rt = ∑ BiDit + ut

5

𝑖=1

Trong đó:

D1t = 1 nếu là ngày thứ Hai và bằng 0 nếu là các ngày khác

D2t =1 nếu là ngày thứ Ba và bằng 0 cho các ngày khác

D3t =1 nếu là ngày thứ Tư và bằng 0 cho các ngày khác

D4t =1 nếu là ngày thứ Năm và bằng 0 cho các ngày khác

D5t =1 nếu là ngày thứ Sáu và bằng 0 cho các ngày khác

Hệ số B1 đến B5 là lợi nhuận trung bình từ thứ 2đến thứ 6

Nghiên cứu này đưa ra bằng chứng cho sự tồn tại hiệu ứng ngày trong tuần ở Tây Phi Các tác dụng hàng ngày được phân tích trong lợi nhuận thị trường chứng khoán của Tây Phi

Nghiên cứu Rossi (2007)

Nghiên cứu về hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán Nam Mỹ, các dữ liệu thu thập từ hệ thống DataStream Bao gồm chỉ số thị trường chứng khoán chính ở một số nước thuộc Châu Mỹ Latinh như: Brazil sử dụng chỉ số Bovespa index, Mexico sử dụng chỉ số IPC index, Argentina sử dụng chỉ số Merval index và Buenos index, Chile sử dụng chỉ số IGPA index trong giai đoạn từ 1/1/1997 đến 31/12/2006

Rossi đã chia khoảng thời gian nghiên cứu làm 2 giai đoạn, giai đoạn 1 từ 01/01/1997 đến 31/12/2001, giai đoạn 2 từ 01/01/2002 đến 31/12/2006 Sử dụng lợi nhuận hàng ngày để kiểm tra hiệu ứng ngày trong tuần và trả lại hàng tháng cho thử nghiệm các hiệu ứng tháng Giêng Rossi đã sử dụng phương pháp hồi qui OLS của phần mềm Eviews

Lợi nhuận hằng ngày (tháng) tính bằng công thức:

Rit = Ln(Pt/Pt-1)

Trong đó:

Pt,Pt-1 : Giá đóng của ngày (tháng) t và t-1

Rit: Lợi nhuận cổ phiếu

Mô hình hiệu ứng ngày trong tuần:

Rit = α1iD1t + α2iD2t +….+ α5iD5t + Vit

Trong đó:

Rit: Lợi nhuận cổ phiếu ngày t

D1t: biến giả cho ngày thứ Hai lấy giá trị =1 cho ngày thứ Hai và = 0 cho các ngày khác

D2t: biến giả cho ngày thứ Ba lấy giá trị = 1 cho ngày thứ Ba và = 0 cho các ngày khác

…

D5t: biến giả cho ngày thứ Sáu lấy giá trị = 1 cho ngày thứa Sáu và = 0 cho các ngày khác

Vit: Biến kiểm soát

α1 đến α5 hệ số ước lượng từ ngày thứ Hai đến ngày thứ Sáu

Mô hình hiệu ứng tháng:

Rit = α1iD1 + α2iD2 +….+ α12iD12 + Vit

Trong đó:

Rit: Lợi nhuận tháng

D1 đến D12 là biến giả cho tháng Giêng đến tháng Mười Hai

D1 nhận giá trị = 1 cho tháng Giêng và = 0 cho các tháng còn lại

D2 nhận giá trị = 1 cho tháng Hai và = 0 cho các tháng còn lại

…

D12 nhận giá trị = 1 cho tháng Mười Hai và = 0 cho các tháng còn lại

Vit: biến kiểm soát

Trong giai đoạn từ 01/01/1997 đến 31/12/2001 đã không xuất hiện bất kỳ hiệu ứng ngày trong tuần nào ở Argentina Đối với Brazil, Rossi tìm thấy hiệu quả tích cực thứ Sáu, cũng ghi nhận tác động tích cực cho ngày thứ Ba và thứ Tư Tại Chile, lợi nhuận cao nhất xuất hiện vào ngày thứ Sáu Đối với Mexico, không có bất kỳ hiện tượng bất thường nào Trong giai đoạn 01/01/2002 đến 31/12/2006, hiệu quả tích cực vào thứ Sáu tại Argentina Đối với Brazil, ghi nhận các ngày thứ Tư và thứ Sáu tác động tích nhưng hiệu quả thứ Ba đã biến mất Tại Chile, tác động tiêu cực vào thứ Hai và tích cực vào thứ Năm Cuối cùng cho Mexico, ghi nhận tác dụng tích cực vào thứ năm

Khi xét đến hiệu ứng tháng thấy rất ít bằng chứng Đối với giai đoạn đầu không ghi lại bất cứ tháng nào có ý nghĩa thống kê trong bất kỳ các quốc gia nào Chỉ trong giai đoạn 2 xuất hiện hiệu ứng tháng Giêng ở Argentina và cũng cho lợi nhuận tích cực trong tháng Chín Ngoài ra, đối với Mexico tác dụng tích cực trong tháng Mười Một

Nghiên cứu của Husain(2011)

Nghiên cứu về hiệu ứng ngày trong tuần, các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm chỉ số giá hàng ngày của thị trường chứng khoán Pakistan (KSE 100 Index), từ tháng 1 năm 2006 đến tháng năm 2010 Trong giai đoạn này là giao dịch tiến hành từ thứ hai đến thứ sáu Lợi nhuận hàng ngày Rt tính từ KSE 100 Index theo công thức như sau:

Rit = Ln(It/It-1) x 100 Trong đó:

It, It-1: Chỉ số giá đóng của ngày t và t-1

Rit: Lợi nhuận hằng ngày của cổ phiếu

Lợi nhuận hằng ngày được ước lượng bằng phương trình hồi qui OLS như sau:

Rt = β1Mt + β2Tt +β3Wt + β4THt +β5Ft + €t

Trong đó:

Mt, Tt, Wt, THt, Ft: Biến giả cho các ngày thứ Hai, Ba, Tư, Năm, Sáu

β1 đến β5 : Hệ số ước lượng của các ngày thứ Hai đến thứ Sáu

Kết quả nghiên cứu của Husain chỉ ra rằng có hiêu ứng ngày trong tuần trên thị trường chứng khoán Pakistan, tỷ suất lợi nhuận cao nhất rơi vào ngày thứ Ba

Nghiên cứu của Marrett, George (2011)

Nghiên cứu về hiệu ứng tháng trên thị trường chứng khoán Úc, Mười hai chỉ

số chứng khoán khác nhau được sử dụng để thử nghiệm hiệu ứng tháng trong năm tại thị trường chứng khoán Úc Mỗi loạt chỉ số bắt đầu từ ngày 09/09/1996 và cung cấp 2.635 quan sát trên sàn chứng khoán Úc (ASX) Đây là khoảng thời gian dài nhất trong đó giá hàng ngày có sẵn Tất cả dữ liệu được lấy từ dữ liệu tài chính toàn cầu

Mô hình chạy hồi quy OLS như sau:

Rt = ∑ αiMit + €t12

𝑖=1Trong đó:

Mi: Là một biến giả lấy một giá trị của một giao dịch trong tháng i (I = 1,2

…12)

Α: Thông số được ước tính

€: sai số

Kết quả lợi nhuận cao hơn đáng kể vào tháng Tư, tháng Bảy, tháng Mười Hai

và sụt giảm đáng kể vào tháng Giêng

2.3.2 Nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần tại Việt Nam

Hiệu ứng ngày trong tuần được nghiên cứu tại Việt Nam lần đầu tiên bởi Trương Đông Lộc (2006), Trương Đông Lộc đã áp dụng mô hình OLS và mô hình GARCH(1,1) để kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần tại thị trường

chứng khoán Việt Nam dựa trên chỉ số VN-Index giai đoạn 2002 đến 2004 Kết quả cho thấy lợi suất trung bình của thị trường giảm vào ngày thứ Ba và thứ Năm, nhưng không thấy ảnh hưởng của hiệu ứng đến mức độ biến động của lợi suất

Lê Long Hậu (2009) đã kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần tại thị trường chứng khoán Việt Nam bằng các mô hình OLS, GARCH, GARCH-M, TGARCH, EGARCH đối với chỉ số VN-Index giai đoạn 2002 đến 2008 Kết quả từ nhiều mô hình cho thấy tại thị trường chứng khoán Việt Nam lợi suất trung bình giảm vào ngày thứ Ba

Nguyễn Trung Chính (2009) đã nghiên cứu chỉ số VN- Index giai đoạn tháng 6/2007 đến tháng 4/2009, sử dụng mô hình hồi qui OLS và đưa ra kết luận lợi suất trung bình giảm vào ngày thứ Hai và thứ Năm, đồng thời các ngày khác trong tuần không ảnh hưởng đến mức độ biến động của VN- Index

Trầm Thị Xuân hương cùng các cộng sự (2014), dữ liệu được lấy từ năm 2000 đến năm 2013 và chia làm 2 giai đoạn là trước khủng hoảng và sau khủng hoảng cho hai chỉ số VNindex và HNindex, sau đó chạy hồi quy với các biến giả là các ngày trong tuần Sử dụng ước lượng OLS cho giai đoạn trước và sau khủng hoảng cho kết quả như sau:

- Giai đoạn trước khủng hoảng: tỷ suất lợi nhuận thấp vào ngày thứ Hai và cao nhất vào ngày thứ Sáu

- Giai đoạn sau khủng hoảng: hiệu ứng ngày thứ Hai không còn tồn tại

Bảng 2.1:Tổng hợp các nghiên cứu trước

Tác giả Thời gian Chủ đề

Tachiwou

1998 – 2007 cho TTCK Tây Phi

Hiệu ứng ngày

Mô hình hồi qui OLS

Có hiệu ứng ngày trong tuần

Rossi

1997 -2006 cho TTCK Mỹ

La Tinh giai đoạn 1: từ

1997 đến 2001 Giai đoạn 2: từ

2002 đến 2006

Hiệu ứng ngày

Mô hình hồi qui OLS của phần mềm Eviews

Mexico không có hiệu ứng ngày

Giai đoạn 2:

Argentina hiệu quả tích cực vào thứ Sáu

Brazil ghi nhận ngày thứ

Tư và thứ Sáu cho lợi nhuận tích cực

Chile tác động tiêu cực vào thứ hai và tích cực vào thứ Năm

Mexico, ghi nhận tác dụng tích cực vào thứ Năm Hiệu ứng

tháng Giêng

Giai đoạn 1:

không có hiệu ứng tháng Giai đoạn 2:

xuất hiện hiệu ứng tháng Giêng ở Argentina và cũng cho lợi nhuận tích cực trong tháng Chín Ngoài

ra, đối với Mexico tác dụng tích cực trong tháng Mười Một

Husain

2006 – 2010 cho TTCK Pakistan

Hiệu ứng ngày

Mô hình hồi qui OLS

Tỷ suất lợi nhuận cao nhất ngày thứ Ba

Marrett,

George

Lấy từ 9/9/1996 cho TTCK Úc

Hiệu ứng tháng

Mô hình hồi qui OLS

tỷ suất lợi nhuận cao vào tháng Tư, Bảy, Mười Hai

và thấp nhất vào tháng Giêng

Trương

Đông Lộc

2002 -2004 cho TTCK Việt Nam dựa trên chỉ số VNindex

Hiệu ứng ngày

mô hình OLS

và mô hình GARCH(1,1)

Tỷ suất lợi nhuận giảm vào ngày thứ Ba và thứ Năm

Lê Long

Hậu

2002 -2008 cho TTCK Việt Nam dựa trên chỉ số VNindex

Hiệu ứng ngày

Mô hình OLS, GARCH, GARCH-M, TGARCH, EGARCH

Tỷ suất lợi nhuận giảm vào ngày thứ Ba

Nguyễn

Trung

Chính

6/2007 – 4/2009 cho TTCKVN dựa trên chỉ số VNindex

Hiệu ứng ngày

Mô hình GARCH

Tỷ suất lợi nhuận giảm vào ngày thứ Hai

Trầm Thị

Xuân

Hương

2000 -2012 chia làm 2 giai đoạn, trước và sau khủng hoảng cho chỉ

số VNindex và HNindex của TTCKVN

Hiệu ứng ngày

Mô hình hồi qui OLS

- Trước khủng hoảng cho

tỷ suất lợi nhuận thấp vào ngày thứ Hai và cao vào ngày thứ Sáu

- Sau khủng hoảng không

có hiệu ứng ngày trong tuần

CHƯƠNG 3:

Căn cứ cơ sở lý thuyết của chương 2, trong chương 3 đặt ra các giả thuyết nghiên cứu, đo lường các biến, xây dựng mô hình nghiên cứu, cách thức thu thập, xử

lý và phân tích dữ liệu nghiên cứu nhằm kiểm định các giả thuyết.

3.1 Giả thuyết nghiên cứu

3.1.1 Giả thuyết nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần

Hiệu ứng ngày trong tuần thông thường cho biết lợi suất chứng khoán ngày thứ Sáu cao hơn các ngày còn lại trong tuần và lợi suất ngày thứ Hai là thấp nhất Sự

đa dạng của hiệu ứng này thay đổi ở các quốc gia khác nhau Ngày đầu tuần được cân nhắc tới bởi vì thị trường có chiều hướng đi xuống trong khi ngày cuối tuần được nhìn nhận có chiều hướng đi lên nó được ủng hộ bởi nghiên cứu của Mehdian

và Perry (2001), nghiên cứu cho rằng những thông tin bất lợi được loan báo trong suất cuối tuần làm lay động đến lòng tin của nhà đầu tư, vì vậy khiến họ bán chứng khoán vào ngày thứ Hai điều này gây nên giá chứng khoán giảm

Một số lý thuyết chẳng hạn như của Jaffe và Westerfield (1985) đã cho rằng sở

dĩ có hiệu ứng cuối tuần bởi các công ty thường có khuynh hướng công bố các thông tin xấu vào ngày thứ Sáu sau khi thị trường đã đóng cửa ngừng giao dịch, vậy giá chứng khoán vào ngày thứ Hai bị giảm xuống đáng kể Một số lý thuyết khác lại cho rằng hiệu ứng cuối tuần có thể liên quan đến việc bán khống Bán khống sẽ tác động đến giá chứng khoán với những vị thế bán có khả năng sinh lời nhiều, hoặc hiệu ứng

có thể đơn giản được giải thích là kết quả của sự giảm sút trong cái nhìn lạc quan giữa thứ Sáu và thứ Hai của nhà kinh doanh ngắn hạn

Bên cạnh đó, hiện tượng lợi suất vào thứ Ba thấp nhất trong tuần được Condoyanni và các cộng sự (1987) giải thích bởi các thông tin trên thị trường chứng khoán Mỹ và châu Âu tác động đến hành vi nhà đầu tư vào ngày đầu tuần và đến lượt nó hiệu ứng ngày thứ Hai này tác động đến lợi suất chứng khoán vào ngày thứ

Ba ở các thị trường mở cửa sau đó, ngoài ra thứ Ba cho tỷ suất lợi nhuận giảm là do

có độ trễ nhất định từ thị trường chứng khoán và hiệu ứng này thường hay xuất hiện

ở chứng khoán có giá trị vốn hóa trung bình và nhỏ Hơn nữa ở Việt Nam lại bị ảnh hưởng bởi tâm lý bầy đàn nếu ngày thứ Hai tỷ suất lợi nhuận giảm sẽ kiến cho nhà đầu tư lo lắng ngày thứ Ba sẽ giảm tiếp vì vậy gây áp lực bán mạnh vào ngày thứ Ba kiến cho tỷ suất lợi nhuận giảm đáng kể vào ngày thứ Ba

Mặt khác phần lớn nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần ở thị trường chứng khoán Việt Nam lại cho tỷ suất lợi nhuận thấp nhất vào ngày thứ Ba và cao nhất vào ngày thứ Sáu như của tác giả Trương Đông Lộc, Lê Long Hậu Dữ liệu nghiên cứu của tôi có nét tương đồng với nghiên cứu của Trương Đông Lộc vì dữ liệu lấy trong khoảng thời gian nền kinh tế tương đối ổn định Vì vậy giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là tỷ suất lợi nhuận thấp nhất vào ngày thứ Ba và cao nhất vào ngày thứ Sáu

3.1.2 Giả thuyết nghiên cứu hiệu ứng tháng trong năm

Một số giả thuyết đã được đưa ra để giải thích tại sao Hiệu ứng tháng Giêng xảy ra Một trong số đó cho rằng, các nhà quản lý quỹ đôi khi mở vị thế mua vào cuối tháng Mười Hai để mua những cổ phiếu đã tăng đáng kể trong năm - một thủ thuật, còn gọi là “window dressing” Danh mục đầu tư của bất kỳ quỹ nào đều được liệt kê trong báo cáo cuối năm cho các cổ đông và rõ ràng là danh mục sẽ trông có vẻ tốt hơn, khi có thêm một vài cổ phiếu tăng giá Lực cầu từ những nhà đầu tư tổ chức có thể sẽ khiến cổ phiếu đó tăng giá

Hơn nữa, khi thời điểm cuối năm đến gần, nhiều nhà đầu tư muốn xóa bỏ các

cổ phiếu có hiệu suất kém ra khỏi danh mục để có được một sự khởi đầu mới cho năm mới Tuy nhiên, giao dịch cuối năm chủ yếu bị ảnh hưởng nhiều bởi những cân nhắc về thuế, nhiều người sẽ bán những cổ phiếu lỗ của họ để ghi nhận lỗ để có thể làm giảm lợi nhuận thực tế thu được Ngay khi năm mới bắt đầu, số tiền thu được từ hoạt động bán những cổ phiếu trên thường được tái đầu tư trở lại thị trường, qua đó đẩy giá cổ phiếu cao hơn

Một lời giải thích nữa được xuất phát từ tâm lý nhà đầu tư Đối với nhiều người, đầu tháng Giêng đơn giản là một thời gian phổ biến để đầu tư với mong muốn kiếm được lợi nhuận trong năm mới từ những khoản tiền thưởng cuối năm Dù vì lý

do gì đi chăng nữa, giá cổ phiếu thường có xu hướng cao hơn vào đầu tháng Giêng

Nhiều nghiên cứu đã khẳng định sự tồn tại của hiệu ứng tháng Giêng, dữ liệu lịch sử giai đoạn 1904 - 1974 chỉ ra rằng, lợi nhuận trung bình trong tháng Giêng lớn hơn gấp năm lần so với các tháng dương lịch khác trong năm, đặc biệt là tại các cổ phiếu có vốn hóa nhỏ

Một nghiên cứu khác được tiến hành bởi Salomon Smith Barney phát hiện ra rằng, giai đoạn 1979 - 2002, nhóm cổ phiếu nhỏ (small caps) vượt trội so với cổ phiếu lớn (large caps) khoảng 0,82% trong tháng Giêng, nhưng chúng lại tụt lại trong phần còn lại của năm

Một cách dễ thấy, có vẻ như hiệu ứng tháng Giêng sẽ là một cơ hội dễ dàng cho các nhà đầu tư để thu được lợi nhuận, ở Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến

2015 ta cũng dễ dàng thống kê được bảng kết quả cho chỉ số điểm VNindex trong 7 năm thì có tới 5 năm tăng và 2 năm giảm vào tháng Giêng:

Bảng 3.1: Thống kê biến động chỉ số điểm VNindex từ năm 2009 đến 2015

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Phương pháp nghiên cứu

Trên thế giới hầu hết các nhà nghiên cứu chủ yếu sử dụng mô hình hồi quy với biến giả là các ngày trong tuần, tháng trong năm để kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần và hiệu ứng tháng trong năm Vì vậy trong luận văn này tôi sử dụng phương pháp hồi qui OLS, bởi vì nó đã được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về hiện

tượng bất thường Ví dụ Gibbons và Hess (1981), Ajay cùng các cộng sự (2004) đã

sử dụng phương pháp này, Brooks (2002, 537-539) cho rằng đây là phương pháp cơ bản để nghiên cứu lịch dị thường

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn là phương pháp tiếp cận theo hướng định lượng, Dữ liệu bao gồm chỉ số giá VNindex, HNindex, chỉ số large cap, chỉ số mid cap, chỉ số small cap, VN50,chỉ số ngành (lấy giá đóng cửa), hằng ngày (tháng) trên thị trường chứng khoán Việt Nam, được thu thập từ tháng 02/01/2009 đến 12/8/2015 Dữ liệu không bao gồm thông tin về việc chi trả cổ tức

Lợi suất chứng khoán được tính bằng công thức sau:

Gọi Rt là lợi suất thị trường tại thời điểm t được tính bởi công thức

Rt = ln(Pt/Pt-1) = ln (Pt) – ln(Pt-1) Trong đó Pt và Pt-1 lần lượt là chỉ số của thị trường (giá đóng cửa của chứng khoán) tại thời điểm ngày (tháng) t và t -1

Việc tính Rt theo dạng logarit có ưu điểm làm giảm sự biến động của dữ liệu giúp cho dữ liệu phù hợp hơn với mô hình nghiên cứu

Đối với hiệu ứng ngày trong tuần của mỗi chỉ số giá chứng khoán có 1644 quan sát từ đây chúng ta tính được 1643 giá trị Rt, đây cũng chính là kích thước mẫu của hiệu ứng ngày, còn hiệu ứng tháng trong năm mỗi chỉ số giá chứng khoán có 79 quan sát từ đó tính được 78 giá trị Rt Vậy kích thước mẫu của hiệu ứng tháng là 78

Kiểm định nghiệm đơn vị

Mức ý nghĩa chọn cho nghiên cứu là 5%

Đầu tiên ta tiến hành kiểm định tính dừng của dữ liệu Rt vì điều kiện cơ bản nhất cho phân tích dữ liệu chuỗi thời gian là có phải tính dừng, phương thức kiểm định giả thuyết thông thường dựa trên t và F, tương tự có thể trở nên không đáng tin cậy,chuỗi thời gian dừng có ba đặc điểm chính sau đây:

- Dữ liệu giao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn

- Giá trị có phương sai xác định không thay đổi theo thời gian

- Dữ liệu có giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi

độ trễ tăng lên

Chúng ta có ba cách để kiểm định tính dừng là: dựa trên đồ thị của chuỗi thời gian, dựa trên lược đồ tự tương quan và kiểm định nghiệm đơn vị, tuy nhiên trong các nghiên cứu khoa học thì kiểm định nghiệm đơn vị sẽ cho kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn

Trước khi đi vào kiểm định nghiệm đơn vị ta sẽ kiểm định chuỗi theo dạng nào, chặng hạn như chỉ số VN50 trong bảng dưới đây:

Dependent Variable: RTVN50 Method: Least Squares Date: 10/18/15 Time: 11:25 Sample: 1 1643

Included observations: 1643 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

@TREND -8.59E-08 7.73E-07 -0.111111 0.9115 R-squared 0.000008 Mean dependent var 0.000251 Adjusted R-squared -0.000602 S.D dependent var 0.014864 S.E of regression 0.014868 Akaike info criterion -5.577964 Sum squared resid 0.362766 Schwarz criterion -5.571385 Log likelihood 4584.297 Hannan-Quinn criter -5.575524 F-statistic 0.012346 Durbin-Watson stat 1.618578 Prob(F-statistic) 0.911542

Ta thấy mean = 0.000251 vậy chuỗi RTVN50 có hằng số ta chọn intercept (kiểm định theo phương trình Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số)

Std Dev 0.014864 Skewness -0.264177 Kurtosis 4.177976 Jarque-Bera 114.1052 Probability 0.000000

P- value = 0.9115, rất lớn vậy chuỗi RTVN50 không có xu thế

Sau khi kiểm tra lần lượt các dữ liệu ta tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị Dickey – Fuller bậc 0 thu được kết quảtổng hợp ở phụ lục 02A và 02B

Trong đó giả thiết H0: chuỗi lợi suất không dừng

H1: chuỗi lợi suất dừng

Theo kết quả tại phụ lục 02A và 02B cho thấy,hầu hết các giá trị xác suất P – value đều nhỏ hơn 5% vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1 tức là chuỗi dữ liệu phục vụ cho phân tích là chuỗi dừng, phù hợp cho việc phân tích Tuy nhiên dữ liệu ngành Giáo dục theo tháng bằng 0.0641 > 5%, vì vậy kết luận chuỗi dữ liệu ngành giáo dục chưa dừng ở bậc 0, ta thực hiện lấy sai phân bậc 1 của dữ liệu ngành giáo dục gọi là Ztgiaoduc, và tiến hành kiểm tra lại tính dừng cho kết quả dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1

Vậy chuỗi dữ liệu phục vục cho nghiên cứu đã dừng, đảm bảo dữ liệu sử dụng chuỗi thời gian cho hồi qui OLS

3.2.2 Dữ liệu nghiên cứu

 Chỉ số giá chứng khoán của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí

Minh và sở giao dịch chứng khoán Hà Nội:

Dữ liệu sử dụng để kiểm định hiệu ứng mùa vụ trên thị trường chứng khoán Việt Nam là chỉ số VNindex và HNXindex, thể hiện mức giá bình quân của các cổ phiếu giao dịch tại HOSE và HNX Cả 2 chỉ số này để tính theo phương pháp chỉ số giá bình quân Passcher

Chỉ số VNIndex thể hiện xu hướng biến động giá các cổ phiếu giao dịch tại SGDCK TP.HCM và cũng có thể xem là chỉ số đại diện cho sự biến động thị trường chứng khoán Việt Nam Chỉ số VNIndex so sánh giá trị thị trường hiện hành với giá trị thị trường cơ sở vào ngày gốc 28/07/2000, ngày đầu tiên thị trường chứng khoán chính thức đi vào hoạt động Giá trị thị trường cơ sở trong công thức tính chỉ số được điều chỉnh trong các trường hợp như niêm yết mới, hủy niêm yết và các trường hợp

có thay đổi về vốn niêm yết

Công thức tính chỉ số VNIndex:

Chỉ số VNIndex =

Giá trị thị trường hiện hành

x 100 Giá trị thị trường cơ sở

VNIndex = 100 × ∑ Pit × Qit

n i=1

∑n Pi0× Qi0i=1

Trong đó:

Pit : Giá thị trường hiện hành của cổ phiếu i

Qit : Số lượng niêm yết hiện hành của cổ phiếu i

Pi0 : Giá thị trường vào ngày gốc của cổ phiếu i

Qi0 : Số lượng niêm yết vào ngày gốc của cổ phiếu i

Chỉ số VNindex sử dụng phương pháp bình quân gia quyền tương tự như chỉ

số HNXindex với quyền số là khối lượng chứng khoán thời kỳ tính toán hiện tại (Qit) Cụ thể như VNindex so sánh giá trị thị trường hiện hành với giá trị thị trường thời kỳ gốc là phiên giao dịch đầu tiên 28/07/2000 Chỉ số HNXindex được tính toán

và công bố bắt đầu từ ngày chính thức mở cửa phiên giao dịch đầu tiên là ngày 14/07/2005

 Chỉ số giá chứng khoán theo ngành của công ty cổ phần Tư Vấn Đầu Tư

Cây Cầu Vàng (cophieu68.vn)

Dữ liệu được sử dụng để kiểm định hiệu ứng mùa vụ theo ngành là chỉ số giá chứng khoán theo ngành của công ty cổ phần Tư Vấn Đầu Tư Cây Cầu Vàng, mặc

dù có khá nhiều công ty chứng khoán có bộ chỉ số ngành nhưng hầu hết không đảm bảo cung cấp thông tin này dưới dạng một bộ số liệu hoàn chỉnh, trong đó bộ chỉ số ngành của công ty cổ phần Tư Vấn Đầu Tư Cây Cầu Vàng tỏ ra có những đặc điểm phù hợp để lựa chọn làm dữ liệu kiểm định

Bảng 3.2: Phân ngành của công ty cổ phần Tư Vấn Đầu Tư Cây Cầu Vàng:

1 Bất động sản HAG, KBC, OGC, SJS, ITA, PDR, CII, DIG,

QCG, KDH, BCI, NTL, HQC, SCR, ITC, NBB, LCG, TDH, DLG, HDG, LHG, HDC, IJC, KAC, NVT, SDU, VPH, PVL, PFL, DXG, NTB, ASM, CCL, SZL, VCR, UDC, D2D, LGL, IDJ, SC5, TIX, NVN, API, PPI, TIG, CLG, RCL, NHA, VRC, CCI, TKC, DRH, DLL, UIC, VNI, DTA, IDV, VIC

Ngoại trừ VIC trong công thức tính chỉ số

TNC, TRC

HCM, HPC, IVS, KLS, ORS, PSI, SBS, SHS, SSI, VDS, VIG, VIX, VND, WSS

KST, LTC, ONE, POT, SAM, SGT, SMT, SRA, SRB, ST8, SVT, TST, UNI, VAT, VIE, VLA, VTC

5 Dầu khí ASP, PET, PHH, PIV, PPS, PSG, PSI, PTL,

PVA, PVC, PVD, PVE, PVF, PVL, PVI, PVR, PVS, PVT, PVX, PXA, PXI, PXL, PXM, PXS, PXT, SDP, PMG

PAN, PDC, SGH TCT, VCM, VNC, VNG

DVD, IMP, LDP, MKP, OPC, PMC, SPM, TRA, VMD

EBS, ECI, EFI, EID, HBE HEV, HST, HTP, HBE, QST, SAP, SED, SGD, STC, TPH, ALT, PNC, ILC

VCB

DTT, HPB, INN, MCP, NTP, RDP, SPP, SVI, TPC, TPP, TTP, VBC, VKC, VPK

13 SXKD DCS, DQC, EVE, GDT, GMC, GTA, HAP,

KMR, KSD, LIX, MHL, NET, NPS, PAC, RAL, SAV, SHI, TCM, TET, TNG, TTF, VBH, VID, VTB, SDN, DZM, CTB, DHC, HAD, NAG, NHW, NSC, PTM, SSC, TXT, TLG, TSB, QHD, PV2, SAM

HLA, HCM, HSG, KKC, KMT, NVC, POM, SMC, VGS, VIS

BBC, HHC, KDC, NKD, CAN, KTS, MCF, SGC, VCF, VFL, BHS, LSS, NHS, SBT, SEC, TAC, HNM, CLC, NST, AGC, THV, LAF, CAP, VNM, MSN

Loại trừ VNM và MSN

BTT, TMC, TAG, TNA, HTC, SMA, CKV, ARM

AVF, BAS, BLF, CAD, CMX, FBT, FMC, HVG, ICF, MPC, NGC, SJ1, TS4, VHC, VNH, VTF

SBC, SFI, TJC, VCV, VFC, VIP, VTO, VTV, DDM, MAC, MHC, PRC, SHC, SSG, VFR, VNA, VOS, VSG, VSP, VST, DLL, GTT, HDO, HHG, WCS

19 Vật liệu xây

dựng

BHC, BT6, HHC, XMC, BHV, CYC, DAC, DTC, HLY, NHC, TCR, TLT, TTC, VCS, VHL, VIT, VTA, VTS, BMP, DAG, DNP, DPC, NTP, RDP, BHT, HHL, MCC, MCL, SHN, CTI, CVT, DC4, DCT, DHA, DIC, HPS, KBT, LBM, NAV, PPG, SCL, SDN, SKS, VXB, ALV, CMI, KSB, NNS

PSG, BCE, DCC, CDC, TDC, HTI, LIG, TV1, HU3, PXA, MDG, CNT, VSI, PHC, VE9, DLR, LL8, LUT, LL0, LM8, PVX, PXL, ICG, PXI, PVR, PVA, PXS, PHH, PXT, SD9, SD5, SDH, SDT, STL, S96, SD6, SD7, SD3, SD2, S99, SIC, SJE, VCG, VC3, VC2, VCL, VMC, VC7, VL7, VL9

“Nguồn: www.cophieu68.vn ”

 Chỉ số giá theo mức vốn hóa của công ty cổ phần Tư Vấn Đầu Tư Cây

Cầu Vàng (cophieu68 vn)

Hệ thống chỉ số vốn hóa thị trường do cophieu68.vn xây dựng gồm có: Large Cap, Mid Cap, Small Cap Bộ chỉ số này sẽ giúp theo dõi được sự dịch chuyển của dòng tiền trên thị trường và hạn chế tín hiệu nhiễu của VN-Index và HNX-Index

Để theo dõi xu hướng biến động cổ phiếu, người ta thường phân loại cổ phiếu trên thị trường theo các nhóm thỏa mãn một số tiêu chí nhất định Bên cạnh phân theo nhóm ngành, tiêu chí quy mô giá trị thị trường của doanh nghiệp hay còn gọi là vốn hóa của doanh nghiệp (Market Capitalization, MKC) thường được sử dụng

Trên nguyên tắc đó, cophieu68.vn đã xây dựng bộ chỉ số Market Cap để đo lường biến động giá của các nhóm cổ phiếu dựa trên tiêu chí vốn hóa thị trường

Căn cứ vào các số liệu tính toán thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam

và kinh nghiệm phân loại của một số tổ chức uy tín trên thế giới, cophieu68.vn phân loại doanh nghiệp theo vốn hóa thị trường thành các nhóm như sau:

Bảng 3.3: Các chỉ số vốn hóa

Large Cap Vốn hóa lớn

Chỉ số được tính từ 02/01/2009 (315.6 điểm)

Gồm 20 mã chứng khoán có giá trị vốn hóa lớn nhất

Mã tính index gồm: BVH, VIC, MSN, VNM, HAG, EIB, DPM, STB, VPL, PVF, HPG, PVD, FPT, CTG, KBC, SSI, KDC, SJS, VCB, OGC

Chỉ số được tính từ 02/01/2009

Gồm 30 mã chứng khoán có giá trị vốn hóa từ 1,000 tỷ đến 5,000 tỷ, và hệ số thanh khoản cao nhất

Mã tính index gồm: KLS, PVX, HBB, ITA,

(315.6 điểm) ITC, REE, BVS, QCG, GMD, SHB, SCR,

PVS, HSG, HQC, VSH, CII, PPC, VOS, DIG, PVI, PVT, PGD, VFMVF1, AGR, OCH, HCM, NLT, PHR, LSS, MPC

Small Cap Vốn hóa nhỏ

Chỉ số được tính từ 02/01/2009 (315.6 điểm)

Gồm 40 mã chứng khoán có vốn hóa từ 100 tỷ đến 1,000 tỷ và hệ số thanh khoản cao nhất

Mã tính index gồm: SHN, NTB, KSS, AAA, IDJ, VE9, PGS, TNG, SBT, PVA, STP, VMD, MCG, VNE, PVC, PVL, VNF, GTT, HBS, SDH, DIC, TCM, NVT, DZM, S96, VGS, WSS, ICG, VHG, LAF, TS4, KSA, VIS, DCS, MCV, TDC, DQC, SRC, IJC, HLA

“Nguồn: www.cophieu68.vn”

Trên cơ sở này, cophieu68 xây dựng bộ chỉ số vốn hóa thị trường cho các nhóm cổ phiếu được phân loại theo vốn hóa thị trường Bộ chỉ số này tương ứng gồm có: Large Cap, Mid Cap và Small Cap Phương pháp tính các chỉ số vốn hóa này hoàn toàn tương tự như cách tính VN-Index và HNX-Index Việc chia tách cổ phiếu, chi trả cổ tức hoặc bất kỳ một sự thay đổi nào làm ảnh hưởng đến giá cổ phiếu mà không phải là do giao dịch trên thị trường đều được điều chỉnh

Vì vậy, chỉ số vốn hóa do cophieu68.vn xây dựng phản ánh chính xác biến động giá của cổ phiếu trên thị trường theo từng nhóm đã được phân loại.Các chỉ số này được tính dựa trên cổ phiếu niêm yết trên cả hai sàn HOSE và HNX

Mốc thời điểm ban đầu, tương ứng với mức 315.6 điểm của chỉ số VNindex, được tính vào ngày ngày 02/01/2009 Quan sát chỉ số vốn hóa giúp chúng ta biết được sự dịch chuyển của dòng tiền vào các nhóm cổ phiếu khác nhau trên thị trường