xác định sự ảnh hưởng của sự kiện trung quốc đặt giàn khoan HD 981 tới thị trường chứng khoán việ

́́ ̉ ́ TOM TĂT KÊT QUA NGHIÊN CƯU LUÂṆ VĂNNghiên cứu tập trung vào vấn đề xác định và phân tích ảnh hưởng của sựkiện Trung Quốc đặt giàn khoan HD-981 tới thị trường chứng khoán Việt Na

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn là sản phẩm nghiên cứu do bản thân tôi thực hiện

dựa trên những tài liệu thu thập được Các số liệu và kết quả trình bày trong luận

văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng

Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình

Hà Nội, ngày 30 tháng 03 năm 2018

Nguyễn Minh Hồng

TÓM TĂT KÊT QUẢNGHIÊN CỨU LUÂṆ VĂN

CHƯƠNG 1: MƠ

1.1 Ly do choṇ đềtai

́́ 1.2 MucC̣ đich nghiên cưu

1.3 Đối tươngC̣ 1.4 Phương phap nghiên cưu

1.5 Giảthuyết khoa hocC̣

1.6 Giới hạn của đề tài

1.7 Cấu truc cua khoa luâṇ

CHƯƠNG 2: KHUNG LÝTHUYÊT VÀTÔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1.Khung ly thuyết liên quan đến lơị nhuân bất thương

2.1.1 Ly thuyết thi C̣trương hiêụ qua

2.1.2 Lýthuyết thông tin không chắc chắn

2.2 Tổng quan vềnghiên cưu CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1.Mô hinh nghiên cưu sự kiện

́̀ 3.2.Nhận dạng sự kiện và xác định cửa sổ ước lượng, cửa sổ sự kiện

3.3.Ươc lươngC̣ lơị nhuâṇ thông thương

́́ 3.3.1 Mô hinh Model) .

3.3.2 Mô hình thị trường (Market Model)

3.3.3 Mô hinh định giá tài sản vốn (CAPM)

3.3.4 Mô hình chênh lệch giá ATP

3.3.5 Mô hình Fama-French

3.3.6 Hê C̣sốbeta va phương phap đo lương Beta

3.4.Đo cac lơị nhuâṇ bất thương

́́

3.5 Kiểm đinḥ kết quảthống kê

́́ CHƯƠNG 4: KÊT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Tổng quan vềsư C̣kiêṇ Trung Quốc đăṭgian khoan HD-981

4.1.1 Bối canh xay ra sư C̣kiêṇ gian khoan HD-981

4.1.2 Diễn biến cua sư C̣kiêṇ va phan ưng cua ViêṭNam

4.2 Tổng quan vềthi C̣trương chưng khoan trươc va sau khi xay ra sư C̣kiêṇ

4.2.1 Thi C̣trương chưng khoan Quy 1-2014 4.2.2 Ảnh hương sư C̣kiêṇ HD-981 đến TTCK Quy 2-2014

4.3 Kết qua nghiên cưu tác động sư C̣kiêṇ

́̉ 4.3.1 Nguồn thu thâpC̣ dữliêụ

4.3.2 Ươc lươngC̣ ́́ 4.3.3 Đanh gia lơị nhuâṇ bất thương

́́ ́́ 5.1 ́̉ 5.2 Haṇ chếcua nghiên cưu va hương nghiên cưu tiếp theo

5.3 Khuyến nghi C̣ DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

́́ ̉ DANH MUCC̣ CAC BANG BIÊU

Bảng 4.1: Thông tin về các chứng khoán trong mẫu nghiên cứu vào ngày05/05/2014

Bang 4.2: Lơị nhuâṇ ky vongC̣

DANH MUCC̣ CÁC HÌNH VE

Hình 2.1 : Phản ứng của giáchứng khoán đối với thông tin tốt trong thi trượ̀ng hiêụ quảvàphi hiêụ quả 9

Hinh 2.2 : Phan ưng cua gia chưng khoan đối vơi thông tin xấu trong thi trượng hiêụ qua

vàphi hiêụ quả

Hinh 3.1: Luồng công viêcC̣ cua nghiên cưu sư C̣kiêṇ

́̀

Hinh 3.2: Cưa sổươc lươngC̣

Hình 3.3: Quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và β

Hinh 3.4: Vi du C̣vềsư C̣thay đổi lơị nhuâṇ bất thương tich luy

Hình 4.1: Vị trí Trung Quốc đặt giàn khoan HD-981

Hinh 4.2: Biến đôngC̣ khối lươngC̣

Từ viết tắt

ARAARCARCAAREMHUIHNSEGICS

́́ ̉ ́ TOM TĂT KÊT QUA NGHIÊN CƯU LUÂṆ VĂN

Nghiên cứu tập trung vào vấn đề xác định và phân tích ảnh hưởng của sựkiện Trung Quốc đặt giàn khoan HD-981 tới thị trường chứng khoán Việt Namthông qua việc phân tích ảnh hưởng của sự kiện đến nhóm các cổ phiếu vốn hóa lớnnhất thị trường đươc niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ ChíMinh tại thời điểm đó

Bằng phương pháp nghiên cứu kiểm định sự kiện dựa trên dữ liệu thống kê

về lịch sử giá các cổ phiếu và chỉ số thị trường VN-Index, kết quả cho thấy lợinhuận bất thường của các cổ phiếu đã bị tác động từ trước khi sự kiện xảy ra, chothấy rằng có thể thị trường đã dự đoán được trước sự xảy ra của sự kiện và kết quảkiểm định cho thấy tồn tại lợi nhuận bất thường sau khi xảy ra sự kiện

Ngày 18/06/2014, Trung Quốc đưa giàn khoan thứ 2 vào biển Đông Điểmxuất phát của giàn khoan Hải Nam này làđảo Hải Nam, trong khi điểm đến của nólàkhu vưcC̣ cửa vinḥ Bắc Bô.C̣Đây làkhu vưcC̣ màViêṭNam vàTrung Quốc đang tiếnhành các bước đểđàm phán phân đinḥ lanh̃ hải giữa hai bên Sau khi sư C̣kiêṇ xảy ra,thi C̣trường chứng khoán ViêṭNam cũng giảm điểm môṭ vài phiên, nhưng đàgiảmđiểm không sâu, vàtăng điểm laịsau vài ngày sau đó.

Cóthểthấy, thi C̣trường chứng khoán ViêṭNam còn khánon trẻvàdễbi C̣ảnh

hưởng, do vâỵ mỗi sư C̣kiêṇ đươcC̣ công bố, hoăcC̣ thâṃ chícác tin đồn đều cóthểgây tác đôngC̣ lớn đến thi C̣trường Vìvâỵ viêcC̣ xác đinḥ mức đô C̣hay chiều hướng tác đôngC̣ của môṭtin đồn làcần thiết đểcónhững giải pháp điều chỉnh với hoàn cảnh xảy ra

Trong phaṃ vi khóa luân,C̣ đềtài lưạ choṇ sư C̣kiêṇ Trung Quốc đăṭgiàn khoanvào vùng biển đang tranh chấp với ViêṭNam, vàphân tich́ mức đô C̣ảnh hưởng của sựkiện đó đến thị trường chứng khoán ViêṭNam taịthời điểm đó

1.2 Mục đích nghiên cứu

Những bất ổn vềchinh́ tri C̣vẫn thường tồn taịtaịcác nước đang vàkém phát triển, trong đó các nhàđầu tư thường cảm thấy không an toàn khi cóbất kỳmôṭsư C̣

kiêṇ kinh tếchinh́ tri C̣tiêu cưcC̣ nào xảy ra Hiêṇ nay córất nhiều thông tin liên quanđến kinh tế, chinh́ tri C̣xuất hiện hàng ngày và cóảnh hưởng trưcC̣ tiếp đến thi C̣trường tàichinh,́ tuy nhiên các nhàđầu tư thường chưa cóđươcC̣ sư C̣đánh giáđúng đắn về ảnhhưởng của các thông tin này đến thi C̣trường Phương pháp nghiên cứu sư C̣ kiêṇcóthểgiúp các nhàđầu tư cóđươcC̣ cái nhiǹ đúng đắn hơn vềthi C̣trường đểcóphản ứngphùhơpC̣ với thị trường khi xuất hiện bất kỳ thông tin nào dù tích cực hay tiêu cực.

Đề tài nghiên cứu ảnh hưởng của sư C̣kiêṇ Trung Quốc đăṭgiàn khoan Hải Dương vào vùng biển đang tranh chấp với ViêṭNam xảy ra vào tháng 5/2014 khiến thi C̣trường chứng khoán ViêṭNam ảnh hưởng manḥ me.̃ Qua đóxác đinḥ mức đô C̣ ảnh hưởng hay chiều hướng tác đôngC̣ của thi C̣trường khi xảy ra mâu thuẫn căng thẳng chinh́ tri gịữa ViêṭNam vàTrung Quốc

Hiêṇ nay ViêṭNam vàTrung Quốc tuy là hai nước láng giềng nhưng vẫn chưa tìm đươcC̣ tiếng nói chung trong nhiều vấn đề, do vâỵ trong tương lai không tránh khỏi xuất hiện những vấn đềxung đôṭkinh tế chính trị giữa hai nước Trên cơ sởphân tích của đềtài, Ủy ban Chứng Khoán nhà nước cũng như các nhàđầu tư se ̃ có hướng phân tích và nhìn nhận vấn đề phù hơpC̣ với hoàn cảnh nếu căng thẳng chinh́ tri C̣giữa hai nước laịxảy ra môṭlần nữa, từ đó đưa ra những hành động phù hợp với thị trường

1.3 Đối tươngC̣ vàphaṃ vi nghiên cứu

Dữliêụ đưa vào phân tich́ trong khóa luâṇ làgiáchứng khoán niêm yết taị sàngiao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh từ ngày 24/10/2013 đến ngày19/05/2014 Giáđưa vào đểtinh́ toán đinḥ lươngC̣ làgiáđóng cửa của các chứng khoán,vàchỉsốđaịdiêṇ cho thi C̣trường làchỉsốđóng cửa VN-Index trong khoảng thời giannghiên cứu

Các chứng khoán được lựa chọn nghiên cứu bao gồm 25 chứng khoán có vốnhóa lớn nhất thị trường tại thời điểm đó, chiếm hơn 80% tỷ trọng của VN-Index.Như vậy, sự biến động giá của các chứng khoán này sẽ có ảnh hưởng nhiều nhất lênchỉ số thị trường VN-Index

Đềtài tâpC̣ trung phân tich́ sư C̣kiêṇ Trung Quốc đăṭgiàn khoan Hải Dương

HD-981 vào vùng biển đăcC̣ quyền kinh tếcủa ViêṭNam xảy ra vào ngày 2 tháng 5

năm 2014

Đềtài sử dungC̣ phương pháp nghiên cứu sư C̣kiêṇ (Event study) đểđánh giá tác đôngC̣ của các sư C̣kiêṇ đến lơị nhuâṇ đầu tư thông qua các bước như thu thâpC̣ và xử lýdữliêu,C̣ thiết lâpC̣ cửa sổ ước lươngC̣ vàcửa sổ sư C̣kiêṇ cần nghiên cứu, ước lươngC̣ lơị nhuâṇ thông thường, tinh́ toán các lơị nhuâṇ bất thường liên quan đến sư C̣ kiêṇ vàkiểm đinḥ kết quả

Đểước lươngC̣ lơị nhuâṇ thông thường, hay chinh́ làlơị nhuâṇ kỳvongC̣ của cáccổphiếu, đềtài áp dungC̣ một mô hình thống kê và một mô hình kinh tế dưạ trênsốliêụ licḥ sử của các cổphiếu thu thâpC̣ đươcC̣ trong cửa sổước lươngC̣

Có rất nhiều những mô hình thống kê và kinh tế cho phép ước lượng lợinhuận kỳ vọng, tuy nhiên trong phaṃ vi nghiên cứu, tác giả sử dungC̣ mô hình thống

kê là mô hinh̀ thi C̣trường (Market Model) và mô hình kinh tế là mô hình CAPM đểước lươngC̣ lơị nhuâṇ kỳvong,C̣ đồng thời có những so sánh về kết quả thực nghiệmcủa hai mô hình này

1.5 Giả thuyết khoa hocC̣

ViêcC̣ ứng dungC̣ mô hinh̀ nghiên cứu sư C̣kiêṇ vào viêcC̣ nghiên cứu ảnh hưởngcủa các sư C̣kiêṇ kinh tế, chinh́ tri C̣đến thi C̣trường chứng khoán ViêṭNam giúp cácnhàđầu tư đánh giáđươcC̣ ảnh hưởng của sư C̣kiên,C̣ vàcósư C̣phân bổdanh mucC̣ đâu tưphùhơpC̣ trước diễn biến của các sư C̣kiêṇ

1.6 Giới hạn của đề tài

Giới hạn của để tài chỉbao gồm mẫu là 24 cổphiếu đươcC̣ niêm yết trên Sở giaodicḥ chứng khoán thành phốHồChíMinh taịthời điểm xảy ra sư C̣kiêṇ có vốn hóa lớnnhất và ảnh hưởng đến chỉ số VN-Index nhiều nhất Do dữ liệu không phải là 100%tất cả các cổ phiếu được niêm yết, nên có thể có những sai số nhất định

Đềtài sử dungC̣ mô hinh̀ thi C̣trường vàmô hình đinḥ giátài sản vốn CAPM đểước lươngC̣ lơị nhuâṇ kỳvong,C̣ tuy nhiên cảhai mô hinh̀ này đều chưa quan tâm đến

nhiều yếu tốvi ̃mô khác như sư C̣phát triển của doanh nghiêp,C̣ laṃ phát… cũng gây ảnh hưởng đến thi trượ̀ng.

1.7 Cấu trúc của khóa luâṇ

Ngoài mục đích, nhiệm vụ, phương pháp nghiên cứu, mục lục, phụ lục, tài liệu tham khảo… đềtài nghiên cứu se ̃cóbốcucC̣ như sau:

Chương 1: Mởđầu

Chương 2: Khung lýthuyết vàtổng quan nghiên cứu

Chương 3: Dữliêụ vàphương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quảnghiên cứu

Chương 5: Kết luâṇ chung

́́ ̉ CHƯƠNG 2: KHUNG LÝTHUYÊT VÀTÔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1 Khung lýthuyết liên quan đến lơịnhuân bất thường

Phần này giới thiêụ các nguyên lýdẫn dắt phương pháp nghiên cứu sư C̣kiêṇ Những nguyên lýnày se ̃giải thich́ vềtinh́ hiêụ quảcủa thi C̣trường vàvìsao thi C̣ trường phản ứng khác nhau trước những thông tin, sư C̣kiêṇ khác nhau

2.1.1 Lý thuyết thi trường hiêụ quả

Nghiên cứu sư C̣kiêṇ đươcC̣ giới thiêụ bởi Fama vàcác côngC̣ sư C̣(1969) đa ̃cungcấp bằng chứng hữu ich́ vềviêcC̣ giácác chứng khoán phản ánh thếnào đối với cácthông tin Nhiều nghiên cứu sư C̣kiêṇ tâpC̣ trung vào lơị nhuâṇ ngắn haṇ môṭvài ngàyxung quanh ngày xảy ra sư C̣kiêṇ Ưu điểm của hướng tiếp câṇ này làlơị nhuâṇ kỳvongC̣ hàng ngày gần như bằng không nên mô hinh̀ lơị nhuâṇ kỳvongC̣ không cóảnhhưởng lớn đến kết quảlơị nhuâṇ bất thường

Giảđinḥ trong các nghiên cứu sư C̣kiêṇ tâpC̣ trung vào các cửa sổngắn haṇ là không cóbất kỳđô C̣trễnào trong phản ứng của giáchứng khoán đối với sư C̣kiêṇ trong thời gian ngắn Tuy nhiên cónhững nghiên cứu không đồng ývới giảđinḥ này, vàcho rằng giáchứng khoán điều chinh̉ châṃ so với thông tin, nên cần phải kiểm đinḥ lơị nhuâṇ trong thời gian dài đểcóđươcC̣ cái nhiǹ đầy đủvềhiêụ quảthi C̣ trường Nếu chấp nhâṇ kết luâṇ đó, nhiều nghiên cứu vềlơị nhuâṇ dài haṇ cho thấy tinh́ không hiêụ quảcủa thi C̣trường, đăcC̣ biêṭlàsư C̣it́ phản ứng hoăcC̣ phản ứng thái quáđối với thông tin trong môṭthời gian dài

Môṭthi C̣trường hiêụ quảcónhiều loaịsư C̣kiêṇ màmỗi sư C̣kiêṇ đógiáchứng khoángơị ýse ̃phản ứng thái quáđối với thông tin Tuy nhiên trong môṭthi C̣trường hiêụ quả,

sư C̣it́ phản ứng với thông tin thìthường xảy ra hơn so với viêcC̣ phản ứng thái quá Nếu

sư C̣di C̣thường đươcC̣ phân chia ngẫu nhiên giữa viêcC̣ phản ứng thái quá hay it́ phảnứng, thìchúng làđồng nhất với hiêụ quảthi C̣trường Chúng ta se ̃thấy rằng môṭsư C̣phânchia giữa viêcC̣ phản ứng thái quáhay it́ phản ứng cho các sư C̣tồn taịcủa lơị nhuâṇ bấtthường làcần thiết

Lýthuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis) được phát triểnbởi Giáo sư Eugene Fama tại University of Chicago Booth School of Business trongluận văn tiến sĩ của mình vào đầu những năm 1960.

Lý thuyết thị trường hiệu quả là một giả thuyết khẳng định rằng các thịtrường tài chính là hiệu quả, nghiã làgiá của chứng khoán đa ̃phản ánh đầy đủ mọithông tin đã biết Do đó không thể kiếm được lợi nhuận bất thường bằng cách căn

cứ vào các thông tin đã biết hay những hình thái biến động của giá cả trong quákhứ Vídu,C̣thông tin môṭcông ty dầu lửa phát hiêṇ ra mỏdầu mới cótrữlươngC̣ lớnđươcC̣ công bốvào 10 giờsáng hôm nay thìngay lâpC̣ tức thông tin đóse ̃đươcC̣ phản ánhvào giácảkhiến cho nóđươcC̣ đẩy lên mức thich́ hơpC̣

Có ba phiên bản của giảthuyết thị trường hiệu quả đó làdạng yếu (weakform), dạng bán-mạnh (semi-strong form) và dạng mạnh (strong form)

Phiên bản weak form của giảthuyết này cho rằng, giá chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin đã công bố trong quá khứ vídu C̣như khối lươngC̣ vàgiágiao dicḥ chứng khoán trong quákhứ Do đó, nếu thi C̣trường hiêụ quảdangC̣ yếu thìkhông thể thu đươcC̣ lơị nhuâṇ bất thường sử dungC̣ licḥ sử giácổphiếu, hay nói cách khác, dựa vào thông tin trong quá khứ thì nhà đầu cơ không thắng được thị trường

Phiên bản dạng semi-strong form của giảthuyết cho rằng, giá chứng khoán đãchịu tác động đầy đủ của thông tin công bố trong quá khứ cũng như thông tin hiêṇtaịvừa công bố xong Nhà đầu cơ không thể dựa vào thông tin trong quá khứ cũngnhư thông tin vừa được công bố để có thể mua rẻ bán đắt chứng khoán, vì ngay khithông tin được công bố, giá chứng khoán đã thay đổi phản ánh đầy đủ thông tin vừacông bố

Phiên bản dạng strong form của giảthuyết này 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 haythông tin cánhân Cơ sở đứng sau lý thuyết này là nếu có thông tin nội bộ, nhữngngười biết thông tin nội bộ sẽ mua hoăcC̣ bán ngay chứng khoán đóđể thu lợi nhuận,

và như vậy se ̃khiến giá chứng khoán bi C̣thay đổi, đến khi nào người trong cuộc không còn kiếm lời được nữa.

Vềmối liên hê C̣giữa lýthuyết thi C̣trường hiêụ quảvới lơị nhuâṇ bất thường,Hakan Altin (2015) đa ̃nghiên cứu vềmối liên hê C̣này trong các kỳbầu cử, vànhâṇthấy rằng lýthuyết thi C̣trường hiêụ quảkhông đúng trong tất cảcác trường hơp,C̣ và môṭtrong những bằng chứng chống laị lý thuyết thi C̣trường hiêụ quả là sư C̣bất thườngvềgiácổphiếu trong giai đoaṇ bầu cử Nếu giảthuyết thi C̣trường hiêụ quảlà đúng, thìsưC̣bất thường này se ̃không xảy ra vàảnh hưởng của sư C̣bất thường này cũng khác nhautùy theo thi trượ̀ng

Do đócóthểkết luâṇ không thểgiải thich́ sư C̣biến đôngC̣ của thi C̣trường tài chinh́ chỉbằng lýthuyết thi trượ̀ng hiêụ quả

Nghiên cứu sư C̣kiêṇ làmôṭkiểu kiểm tra dangC̣ bán-manḥ của thi C̣trường hiêụquả, với ýnghiã rằng giáchứng khoán se ̃chiụ sư C̣tác đôngC̣ của các thông tin công bốtrong quákhứ cũng như thông tin hiêṇ taị Như vâỵ nghiên cứu sư C̣kiêṇ se ̃kiểm tragiávàlơị nhuâṇ trong môṭkhoảng thời gian xung quanh ngày xuất hiêṇ thông tin, và cóthể xác đinḥ thi C̣trường có ở dangC̣ bán manḥ hay không Măṭ khác, nhiều nghiên cứu

sư C̣kiêṇ bằng thưcC̣ nghiêṃ cóthểthấy đươcC̣ thi C̣trường cóthểcómôṭsố tiń hiêụ dư C̣đoánvềtương lai, hay nói cách khác, các thông tin có xu hướng bi C̣ truyền ra ngoài trướckhi thông tin đóđươcC̣ công bốmôṭcách chính thức

Như vây,C̣ nguyên lýthi C̣trường hiêụ quảdangC̣ bán manḥ cung cấp cơ sở lýthuyết cơ bản cho nghiên cứu sư C̣kiêṇ MucC̣ đính chinh́ của khóa luâṇ làkiểm tra vàđánh giáảnh hưởng cuảsư C̣kiêṇ Trung Quốc đăṭgiàn khoan HD-981 gây ra bất ổnchinh́ tri C̣giữa hai nước ViêṭNam – Trung Quốc Đây làsư C̣kiêṇ duy nhất vàxảy ratrong môṭngày xác đinh,C̣ nếu thi C̣trường hiêụ quảdangC̣ bán manh,C̣ sư C̣điều chỉnh giátheo sư C̣kiêṇ se ̃xuất hiêṇ trong khoảng thời gian rất ngắn vàkhông cóchiến lươcC̣ muabán nào cóthểtuân theo đểthu đươcC̣ lơị nhuâṇ bất thường Măṭkhác, nếu có bất kỳlơịnhuâṇ bất thường môṭcách hê C̣thống nào cóthểcóxung quanh ngày xảy ra sư C̣kiêṇđươcC̣ dùng đểđánh baịthi C̣trường, hiêṇ tươngC̣ này cóthểcoi làmôṭthách thức tinh́ hiêụquảcủa thi trượ̀ng

2.1.2 Lý thuyết thông tin không chắc chắn

Vì chỉ số thị trường chứng khoán có liên hệ với giá của các chứng khoán trênthị trường Khi tính không chắc chắn của thông tin được tính đến, những mức giánày làm giảm kỳ vọng của nhà đầu tư với sự phát triển của công ty trong tương lai.Một lý thuyết khác gọi là Lý thuyết thông tin không chắc chắn (UIH- UncertainInformation Hypothesis) được phát triển bởi Brown, Harlow và Tinic (1988) Lýthuyết dự đoán rằng, sau khi những thông tin mới, kể cả những thông tin về rủi ro,lợi nhuận kỳ vọng của các công ty bị gia tăng ảnh hưởng một cách có hệ thống.Trong lúc này, nhận thức chung về phản ứng của thị trường chứng khoán liên quanđến các sự kiện là lợi nhuận dường như là tích cực (không âm) sau các sự kiệnthuận lợi và ngược lại nếu có những sự kiện không thuận lợi xảy ra

Brown cùng các cộng sự đa ̃phát triển vàthử nghiêṃ giảthuyết thông tin khôngchắc chắn như làmôṭcách giải thich́ phản ứng của các nhàđầu tư không ưa rủi ro đối với sư C̣xuất hiêṇ của những thông tin không lường trước Giảthuyết dư C̣ đoán rằng, sau những tin tức vềcác sư C̣kiêṇ khủng hoảng tài chinh,́ cảrủi ro vàlơị nhuâṇ kỳvongC̣ của các công ty bi C̣ảnh hưởng đều tăng, vàgiácổphiếu phản ứng manḥ me ̃hơn với những tin xấu hơn làtin tốt Kết quảnghiên cứu của ho C̣trên các cổphiếu vàchỉsốS&P

500 cũng hỗtrơ C̣cho giảthuyết này Hướng tiếp câṇ này dưạ trên các giảđinh:C̣

• Các nhàđầu tư làcác nhàđầu tư hơpC̣ lývàtaọ ra những kỳvongC̣ hơpC̣ lý (tối đa hóa lơị ich́ kỳvong)C̣

• Các nhàđầu tư lànhững người không ưa rủi ro

• Thi C̣trường chứng khoán phản ánh tất cảnhững thông tin sẵn cóvào giá cổphiếu môṭcách nhanh chóng (Giảthuyết thi trượ̀ng hiêụ quả)

• Những tác đôngC̣ cóthểlàtin tốt hoăcC̣ tin xấu, nhưng toàn bô C̣tác đôngC̣ của chúng lên thi trượ̀ng làkhông chắc chắn

Với những giảđinḥ này, tương đối đúng đắn đểchứng minh rằng phản ứng củanhàđầu tư hơpC̣ lývới những sư C̣kiêṇ không thuâṇ lơị se ̃taọ ra mô hình thay đổigiátrong ngắn han,C̣ màcóthểdễdàng nhiǹ thấy như làmôṭsư C̣phản ứng thái quá

của thi C̣trường Tức làsư C̣giảm giácổphiếu ban đầu se ̃đươcC̣ theo sau bởi sư C̣tăng giácổphiếu, tính theo trung binh̀.

Hinh̀ 2.1 và2.2 minh hoạ sư C̣thay đổi trong giáchứng khoán đối với các thôngtin tốt vàthông tin xấu trong khoảng thời gian trước vàsau khi thông tin đươcC̣ công

bố Trong trường hơpC̣ thông tin xấu, phản ứng bi quan quácủa nhàđầu tư khiến chogiácổgiảm giámanḥ Sau đókhi nhiǹ nhâṇ đúng đắn vềsư C̣kiên,C̣ giácổ phiếu đươcC̣ điềuchinh̉ bởi sư C̣tăng giáđươcC̣ minh̀ hoạ trong hinh̀ ve.̃

Như vây,C̣ tính hiêụ quảtrong thi C̣trường chứng khoán dưạ trên tiền đềrằng cácnhàđầu tư cóthểđưa các thông tin liên quan vào giácổphiếu môṭcách nhanh chóngvàkhông thiên vi.C̣Tuy nhiên thưcC̣ tế, nhàđầu tư thường sơ C̣rủi ro vàphản ứng lacC̣ quanquá, hoăcC̣ bi quan quáđối với các thông tin vàsư C̣kiêṇ

Hinh̀ 2.1 : Phản ứng của giáchứng khoán đối với thông tin tốt trong thi trường

hiêụ quảvàphi hiêụ quả

(Nguồn: Eric Jondeau, EMBA in Management & Finance)

Hinh̀ 2.2 : Phản ứng của giáchứng khoán đối với thông tin xấu trong thi trường

hiêụ quảvàphi hiêụ quả

(Nguồn: Eric Jondeau, EMBA in Management & Finance)

Brown cũng chứng minh rằng tinh́ hơpC̣ lýkhông đòi hỏi thông tin phải phản ánh ngay lâpC̣ tức Ho C̣chỉra rằng bởi thông tin không hoàn hảo, các nhà đầu tư không

ưa rủi ro se ̃phản ứng bằng cách đăṭra môṭmức giáan toàn ban đầu, như là viêcC̣ phản ứng thái quáđối với tin xấu vàngươcC̣ laịit́ phản ứng đối với tin tốt Theo giải thich́ củaBrown trong nghiên cứu, giảthuyết thông tin không chắc chắn ngu C̣ý rằng khi các mẫu tương đối lớn, các sư C̣kiêṇ thuâṇ lơị đươcC̣ phân tich́ riêng biêt,C̣ sư C̣ thay đổi giángay lâpC̣ tức gây ra bởi những sư C̣kiêṇ này se ̃sau đó se ̃đưa đến lơị nhuâṇ dương ởgiai đoaṇ sau sư C̣kiêṇ Tuy nhiên trên thưcC̣ tếlơị nhuâṇ của cổphiếu còn phu C̣thuôcC̣ vào rất nhiều yếu tốkhác nữa ngoài các sư C̣kiêṇ bất thường, do vâỵ hầu như không thểdư C̣đoán trước đươcC̣ hướng vàmức đô C̣lơị nhuâṇ cuối cùng trên cơ sởcác yếu tốtrước đó

2.2 Tổng quan vềnghiên cứu

Các tin tức vềchinh́ tri C̣luôn cóảnh hưởng lớn đến các hoaṭđôngC̣ chinh́ tri,C̣ kinhtếvàxa ̃hôịcủa môṭquốc gia Khan vàcác côngC̣ sư C̣của minh̀ (2009) đa ̃nghiên cứuvềảnh hưởng của các tin tức vềmối liên hê C̣giữa Pakistan vàMỹlên chỉsố

KSE-100 bằng cách áp dungC̣ phương pháp nghiên cứu sư C̣kiêṇ vàkết luâṇ rằng có sưC̣liên hê C̣giữa các tin tức vềchinh́ tri C̣với chỉsốKSE-100 với đô C̣tin câỵ thống kê khácao.

Hơn nữa, Fornari vàcác côngC̣ sư C̣(2002) đa ̃đánh giáảnh hưởng của những thông tin cóđôṭxuất vàkhông đôṭxuất lên thi C̣trường tài chinh́ của Ý vào giữa năm

1994 đến năm 1996 vànhâṇ thấy rằng, những thông tin đôṭxuất taọ ra sư C̣biến đôngC̣ nhiều hơn trên thi C̣trường tài chinh́ so với những thông tin không đôṭxuất

Một số nghiên cứu được tiến hành để thiết lập mối quan hệ giữa hoạt độngcủa thị trường chứng khoán và hoạt động chính trị ở nhiều nước khác nhau Mộtnghiên cứu của James (2006) đã tập trung phân tích ảnh hưởng của việc phân chiađảng phái, rủi ro chính trị và quy trình bầu cử đối với hoạt động của thị trườngchứng khoán Nghiên cứu đã cho thấy việc phân chia đảng phái và quy trình bầu cử

có ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của thị trường chứng khoán

Irungu (2012) đã thực hiện nghiên cứu liên quan đến nội dung thông tin củacác thông báo kết quả bầu cử tổng thống tại Sở giao dịch chứng khoán Nairobi vàkết luận rằng, kết quả bầu cử tổng thống chứa rất nhiều thông tin ảnh hưởng đếnhiệu quả của các cổ phiếu đang giao dịch trên sàn NSE (Nairobi SecuritiesExchange)

Lusinde (2012) đã xem xét sự biến động lợi suất chứng khoán của các công

ty được niêm yết trên sàn NSE xung quanh kết quả bầu cử tổng thống tại Kenya.Những phát hiện chỉ ra rằng, sự biến động trong lợi suất cổ phiếu của các công tyniêm yết tăng lên trong thời gian bầu cử tổng thống, khi mà các nhà đầu tư nhạycảm với bối cảnh phát triển chính trị sẽ ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của họ

Chan, Chui vàKwok (2001) đa ̃phân tich́ ảnh hưởng của các tin tức chinh́ tri C̣ lên chỉsốHang Seng Index vàkết luâṇ rằng các tin tức vềchinh́ tri C̣gây ảnh hưởng nhiều hơn đến thi C̣trường so với các tin tức vềkinh tế Zach (2003) đa ̃thống kê ảnh hưởng của các sư C̣kiêṇ chinh́ tri C̣lên môṭ trong những sàn giao dicḥ chứng khoán chinh́của Israel làsàn Tel Aviv từ năm 1993 đến 1997 bằng cách sử dungC̣ các kỹ

thuâṭthống kê khác nhau, vàkết luâṇ rằng các sư

đến lơị nhuâṇ so với những ngày không cósư C̣kiêṇ

́C̣kiêṇ chinh́ tri C̣cótác đôngC̣ manḥ chinh́ tri xC̣ảy ra

Franck vàKrausz (2009) đa ̃phân tich́ ảnh hưởng của viêcC̣ cải cách thểchế, các

sư C̣kiêṇ chinh́ tri C̣vàchiến tranh trên thi C̣trường chứng khoán Israel từ năm 1945 đến

1960 Ho C̣nhâṇ thấy rằng khảnăng chiến tranh không cótác đôngC̣ lên thi C̣trườngchứng khoán nhưng nóse ̃gia tăng rủi ro trên thi C̣trường chứng khoản taịthời điểmxảy ra đungC̣ đô,C̣xung đôṭ Hơn nữa các bất ổn chinh́ tri C̣trong nước cũng làm tăng rủi

ro trên thi trượ̀ng chứng khoán

Trong bối cảnh của Pakistan, Khan vàAhmed (2009) đa ̃kiểm tra mối quan hêC̣giữa các sư C̣kiêṇ xảy ra từ tháng 12 năm 2007 đến tháng 10 năm 2008 vàảnh hưởngcủa chúng đến khối lươngC̣ giao dicḥ vàlơị nhuâṇ hàng ngày trên thi C̣trường chứngkhoán vàtâpC̣ trung vào những sư C̣kiêṇ chinh́ tri C̣ảnh hưởng đáng kểđến lơị nhuâṇcổphiếu vàkhối lươngC̣ giao dicḥ của chỉsốKSE-100 index

Aktas vàOncu (2006) đa ̃thử nghiêṃ giảthuyết thi C̣trường hiêụ quảvới các trường hơpC̣ nghiên cứu vềviêcC̣ Quốc hôịThổNhỹKỳđa ̃từ chối cho phép triển khai quân đôịHoa KỳtaịThổNhỹKỳ, vàảnh hưởng cósư C̣kiêṇ đóđối với hoaṭđôngC̣ của thi C̣trường chứng khoán ThổNhỹKỳ Ho C̣thấy rằng đểđáp ứng các sư C̣kiêṇ chính tri C̣ khôngthuâṇ lơi,C̣ giácổphiếu se ̃biến đôngC̣ khác biêṭtrong thi C̣trường hiêụ quảvìthông tin mới

se ̃cóảnh hưởng kinh tếkhác nhau lên các doanh nghiêpC̣ khác nhau

Chuang vàWang (2009) đa ̃kiểm tra ảnh hưởng của những thay đổi chinh́ tri C̣ liên quan đến My,̃ Hoa kỳ, Pháp vàNhâṭtừ năm 1979 đến năm 2001 trên các chỉsố chứng khoán bao gồm Nikkei 225, SBF-250, FTSE 30 vàDow Jones 30 Ho C̣kết luâṇ rằng những thay đổi chinh́ tri C̣ảnh hưởng tiêu cưcC̣ đến chỉsốchứng khoán của tất cảcácnước với mức ýnghiã là5%

Pantzalis cùng các côngC̣ sư C̣(2000) đa ̃sử dungC̣ giảthuyết thông tin không chắcchắn (UIH) đểnghiên cứu hành vi của các chỉsốchứng khoán trên 33 quốc gia xungquanh ngày bầu cử trong giai đoaṇ lấy mẫu từ năm 1974 đến 1995, vànhâṇ thấy tácđôngC̣ tich́ cưcC̣ của các cuôcC̣ bầu cử này lên thi C̣trường chứng khoán dẫn đến thu đươcC̣lơị nhuâṇ bất thường tich́ cưcC̣

Brown, Harlow vàTinic (1988) đa ̃cung cấp môṭnền tảng lýthuyết đểhiểuvềhành vi của các nhàđầu tư vàcơ chếthi C̣trường trước các sư C̣kiêṇ cưcC̣ đoan Giảthuyết của ho C̣dưạ trên thông tin không chắc chắn đểđưa ra giải thich́ vềhành vi củacác nhàđầu tư trong trường hơpC̣ cósư C̣không chắc chắn lớn do các sư C̣kiêṇ bất ngờ.Các nhàđầu tư giảđinḥ làphản ứng thái quávới những tin xấu hơn lànhững tin tốt.UIH đa ̃đươcC̣ sử dungC̣ đểgiải thich́ môṭphần nhỏcác hiêṇ tươngC̣ trên thi trượ̀ng

Trần Thi C̣Tuấn Anh vàcác côngC̣ sư C̣của minh̀ (2012) đa ̃phân tich́ ảnh hưởng của sư C̣kiêṇ kinh tếxảy ra vào ngày 21/08/2012 cóliên quan đến ông Nguyễn Đức Kiên, người nắm giữmôṭlươngC̣ lớn cổphiếu taịcác ngân hàng lớn của ViêṭNam Nhómtác giảđa ̃phân tich́ tác đôngC̣ của sư C̣kiêṇ này đến nhóm chứng khoán nghành Ngân hàng sử dungC̣ phương pháp nghiên cứu sư C̣kiêṇ Bằng kiểm đinḥ tham sốvà phi tham

số, cóthểkết luâṇ sư C̣kiêṇ liên quan đến ACB ảnh hưởng rõràng đến cổ phiếu của nhóm nghành Ngân hàng Đồng thời chỉra rằng thi C̣trường bắt đầu suṭ giảm môṭcách rõnét trong khoảng 20 ngày từ trước khi sư C̣kiêṇ xảy ra, cho thấy thi C̣ trường đa ̃dư C̣đoán đươcC̣ trước sư C̣xảy ra của sư C̣kiêṇ

Fama (1991) đã kết luận rằng, bằng chứng rõ ràng nhất về hiệu quả của thịtrường là từ những nghiên cứu sự kiện, nghiên cứu sự kiện có thể đưa ra bức tranh

rõ ràng nhất về tốc độ của việc điều chỉnh giá đối với thông tin Lý thuyết thị trườnghiệu quả đã được tóm tắt bởi Fama (1970), minh họa rằng giá của một chứng khoánphản ánh đầy đủ các thông tin liên quan bao gồm cả các thông tin công khai vàthông tin bí mật một cách đầy đủ và đồng thời Điều này có nghĩa là, khi một sựkiện kinh tế vĩ mô như chính sách về lãi suất, hoặc các sự kiện ở mức độ doanhnghiệp như các thông tin về lợi nhuận, giá cổ phiếu cần kết hợp với các thông tinnày ngay lập tức Tuy nhiên các dị thường theo sau các sự kiện được ghi nhận cho

cả hoạt động chứng khoán ngắn hạn và dài hạn bởi nghiên cứu sự kiện, bằng việcđánh giá ảnh hưởng của một sự kiện lên các chứng khoán Phần lớn các nghiên cứutập trung vào nghiên cứu sự kiện ngắn hạn để đánh giá hiệu quả lợi nhuận chứngkhoán xung quanh ngày xảy ra sự kiện bằng lợi suất của chứng khoán hàng ngày.Khi cửa sổ sự kiện ngắn, lợi nhuận kỳ vọng hàng ngày gần như bằng 0 Giả định cơbản của nghiên cứu sự kiện ngắn hạn hàm ý ngay cả khi có phản ứng chậm trong

giá cổ phiếu, nó cũng biến mất một cách nhanh chóng khi của sổ sự kiện ngắn Tuynhiên một lượng lớn nghiên cứu không đồng ý với giả định này, lập luận rằng hiệuquả của các chứng khoán qua một thời gian dài hơn có thể kiểm tra tính hiệu quảcủa thị trường một cách chính xác hơn nếu thị trường mất nhiều thời gian hơn đểhấp thụ thông tin mới.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU SỰKIÊṆ 3.1 Mô hinh̀ nghiên cứu sự kiện

Phương pháp nghiên cứu sư C̣kiêṇ (Event study) đươcC̣ sử dungC̣ phổ biến đểđánh giá tác đôngC̣ của thông tin hoăcC̣ sư C̣kiêṇ đến lơị nhuâṇ đầu tư Tuy nhiênphương pháp này laịchưa phổbiến ởViêṭNam vàrất it́ nghiên cứu công bốtrên các tapC̣chíuy tiń cósử dungC̣ đến các phương pháp này Đây cóthểlàhướng nghiên cứu tốtmang tinh́ thời sư C̣vàkhảthi cảvềphương pháp thưcC̣ hiêṇ lẫn tinh́ sẵn có của dữliêu,C̣vìthi C̣trường tài chinh́ ViêṭNam đang tồn taịkhánhiều sư C̣kiêṇ Phương pháp nghiêncứu sư C̣kiêṇ cóthểđươcC̣ tiến hành trên Excel, Stata hoăcC̣ các phần mềm thống kê khác

Phương pháp nghiên cứu sự kiện giả định rằng các thị trường vốn sẽ phảnánh chính xác các tác động kinh tế mà các sự kiện được phân tích ảnh hưởng lêncông ty trong nghiên cứu Mặt khác, các nghiên cứu sự kiện được thực hiện dựa trêngiả định về thị trường hiệu quả Brown and Warner (1980) lưu ý rằng, các nghiêncứu sư C̣kiêṇ cung cấp môṭ sư C̣kiểm đinḥ trưcC̣ tiếp vềtinh́ hiêụ quảcủa thi C̣trường Cáclơị nhuâṇ chứng khoán bất thường khác không vẫn tồn taịsau môṭkiểu sư C̣kiêṇ cuC̣thểlàkhông đồng nhất với giảthuyết thi C̣trường hiêụ quả, rằng giáchứng khoán phảnánh nhanh chóng vàđầy đủcác thông tin mới Ngoài ra, vìsư C̣kiêṇ làkhông dư C̣đoántrước, mức đô C̣bất thường taịthời điểm sư C̣kiêṇ thưcC̣ sư C̣xuất hiêṇ làthước đo ảnhhưởng của sư C̣kiêṇ lên chứng khoán Sư C̣bất thường như vâỵ làđôngC̣ nhất với thiC̣trường hiêụ quả, tuy nhiên môṭ nhàđầu tư chỉcó thểthu đươcC̣ lơị nhuâṇ bất thườngnếu sư C̣xuất hiêṇ của sư C̣kiêṇ cóthểdư C̣đoán môṭcách chắc chắn

Campbell, Lo và MacKinlay (1997) đã đưa ra các bước cơ bản để tiến hànhnghiên cứu sự kiện

Thứ nhất, cần xác định sự kiện cần nghiên cứu và cửa sổ sự kiện cụ thể Sựkiện có thể ở mức vĩ mô hoặc mức độ cá nhân doanh nghiệp Ví dụ, sự kiện ở mức

độ vĩ mô như việc tăng thuế, hay sự kiện liên quan đến các cuộc bầu cử tổng thống,hoặc nếu ban quản lý của một doanh nghiệp quyết định trả cổ tức bằng tiền, đó cóthể được xem như là một sự kiện, và ngày thông báo chính sách cổ tức được xemnhư là ngày xảy ra sự kiện Các nhà nghiên cứu quan tâm đến sự biến động giá cổ

phiếu trước và sau sự kiện Nếu đó là nghiên cứu ảnh hưởng ngắn hạn, lợi nhuậnchứng khoán sau một hoặc hai ngày sau thông báo sự kiện xảy ra sẽ được thống kê.Nếu nghiên cứu ảnh hưởng dài hạn, lợi nhuận chứng khoán có thể được mở rộnghơn trong khoảng 1 đến 7 năm.

Các nghiên cứu ngắn hạn tập trung vào việc các thông tin phản ánh vào giáchứng khoán nhanh như thế nào, trong khi các nghiên cứu dài hạn tập trong vàokiểm đinh hiệu quả thị trường và mô hình định giá tài sản cân bằng Khung thờigian của các nghiên cứu sự kiện bao gồm một cửa sổ sự kiện (event window), cửasổ ước lượng (estimation window) và cửa sổ quan sát (post-event window) Cửa sổ

sự kiện thông thường là một vài ngày trước và sau khi sự kiện xảy ra, bao gồm cảngày sự kiện xảy ra hoặc được công bố Hầu hết các nghiên cứu sự kiện dài hạn cómột cửa sổ sự kiện ngắn hạn, có thể là một tháng hoặc một ngày Cửa sổ ước lượngthường được sử dụng khi áp dụng các mô hình kinh tế, các hệ số trong mô hìnhđược ước tính dựa trên tỷ suất sinh lời lịch sử của cổ phiếu thu được thông qua cửasổ ước lượng Tùy thuộc vào mô hình lợi nhuận được chọn, các nghiên cứu sự kiện

có thể sử dụng mô hình chỉ với cửa sổ sự kiện (ví dụ, mô hình thị trường điều chỉnh– market adjusted model) hoặc cửa sổ sự kiện và cửa sổ ước lượng (ví dụ, mô hình thị trường – market model)

Bước thứ hai liên quan đến việc chọn mẫu Sau khi xác định một sự kiện,một mẫu các chứng khoán cần được lựa chọn một cách cẩn thận theo mục đíchnghiên cứu Khi ước lượng các hệ số trong một mô hình, ví dụ như mô hình CAPM,cần có sẵn thông tin về lợi nhuận trong cửa sổ ước lượng, do vậy các chứng khoán

mà thiếu thông tin về giá cổ phiếu trong cửa sổ ước lượng sẽ bị loại khỏi mẫu Hơnnữa, các chứng khoán xuất hiện những sự kiện đặc biệt mang yếu tố cá nhân củadoanh nghiệp, ví dụ như thay đổi ban lãnh đạo, chia tách cổ phiếu, hoặc gặp vấn đề

về tài chính… cũng cần được loại khỏi mẫu bởi vì nếu một chứng khoán gặp phảinhiều sự kiện trong cùng một cửa sổ, lợi nhuận của chứng khoán có thể bị trùng lặp(overlap) trong cửa sổ sự kiện dẫn đến sai số khi nghiên cứu tác động của sự kiện

đó Sự tương quan chéo giữa lợi nhuận các chứng khoán cũng là một vấn đề ảnhhưởng đến tính tin cậy của các thống kê Chẳng hạn nếu các chứng khoán trong

cùng cụm công nghiệp, lợi nhuận các chứng khoán sẽ có ảnh hưởng đến nhau, nhưvậy sẽ vi phạm các giả định của thống kê thông thường.

Bước thứ ba cần xác định lợi nhuận thông thường và lợi nhuận bất thường,trong đó lợi nhuận bất thường đơn giản là sự chênh lệch giữa lợi nhuận thực tế vàlợi nhuận kỳ vọng Có nhiều thước đo cơ sở (benchmark) để tính lợi nhuận kỳ vọng,tại Việt Nam có thể là các chỉ số của thị trường chung như VN-Index hoặc VN30,hoặc lợi nhuận của danh mục đầu tư khi không có sự kiện dựa trên các đặc điểmtương tự Hơn nữa, sự tích lũy của các lợi nhuận bất thường cũng có thể được phânchia thành lợi nhuận bất thường tích lũy và lợi nhuận mua và nắm giữ (buy andhold) Nếu thị trường không thể dự đoán được sự kiện, lợi nhuận bất thường lũy kếbình quân tính cho đến ngày sự kiện xảy ra sẽ xấp xỉ bằng 0 Trường hợp lợi nhuận

đã xu hướng tăng dần (hoặc giảm dần) từ những ngày trước khi sự kiện xảy ra vàtác động dương (hoặc âm), vẫn tiếp tục diễn cho đến khi những ngày sau khi sự kiệnxảy ra thì hàm ý rằng thị trường đã dự đoán trước được sự kiện này

Bước thức tư, quy trình ước lượng được tiến hành Nếu mô hình định giá tàisản vốn CAPM được áp dụng để ước lượng lợi nhuận thông thường, việc ước lượngcác tham số có thể thu được thông qua việc tính toán hồi quy lợi nhuận của chứngkhoán theo ngày Lợi nhuận trước và sau sự kiện có thể áp dụng mô hình hồi quy,tuy nhiên cửa sổ trước khi sự kiện xảy ra thường được áp dụng trong quy trình ướclượng vì nó ít bị ảnh hưởng bởi sự kiện hơn so với cửa sổ sau sự kiện

Bước thứ năm, kiểm định thống kê được thực hiện để thu được lợi nhuận bấtthường Việc kiểm định xem sự kiện có thực sự tác động đến thị trường hay khôngđược thực hiện thông qua kiểm định thống kê các giả thiết về phần lợi nhuận bấtthường AR ở các chỉ số AAR, CAR, CAAR Bằng những phương pháp kiểm địnhthống kê tham số hoặc phi tham số, từ đó để đi đến kết luận về sự xuất hiện của lợinhuận bất thường liên quan đến sự kiện

Quy trình nghiên cứu sự kiện có thể được thực hiện theo sơ đồ hình 3.1

Hinh̀ 3.1: Luồng công viêcC̣ của nghiên cứu sư C̣kiêṇ

(Nguồn: evenstudytools.com)

Tuy nhiên, khả năng ứng dụng của phương pháp nghiên cứu sự kiện còn tùythuộc vào giảđinh,C̣ giá chứng khoán của một công ty cóphản ứng chính xác trướcnhững thông tin mới liên quan đến thị trường vốn hay không Giảđinḥ này liên quanđến tính hiêụ quảcủa thi trượ̀ng đa ̃đươcC̣ tác giảtrinh̀ bày ởphần trước

Như vậy, vấn đề cần tập trung nghiên cứu là các nhà đầu tư mong đợi giá cổphiếu phản ứng với một số sự kiện đặc biệt, tuy nhiên các nhà đầu tư thường hiếmkhi chắc chắn về thời gian, mức độ ảnh hưởng và đôi khi họ cũng không chắc chắn

về hướng tác động của sự kiện Các sự kiện không mong đợi có thể làm thay đổi giácổ phiếu, và khi thị trường tài chính tiếp nhận thông tin về một sự kiện đang xảy ra,thì sự kiện đó cũng có thể đã thay đổi giá cổ phiếu từ vài ngày hoặc vài tuần trướckhi sự kiện đó thực sự xuất hiện và tiếp tục ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trong mộtkhoảng thời gian sau đó

Sự kiện tích cực và tiêu cực đều có ảnh hưởng đến thị trường, và phương

pháp nghiên cứu sự kiện giúp định lượng hóa được những ảnh hưởng đó đến thị

trường thông qua đánh giá lợi nhuận bất thường của cổ phiếu, và đánh giá được

những ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực đến thị trường Đối với mỗi sự kiện đều cần

đánh giá mức độ tác động của sự kiện đến thị trường nói chung, hay chỉ tác động

đến cổ phiếu của một nghành, một nhóm nghành, hay sự kiện mang tính cá nhân

của một doanh nghiệp như thay đổi ban lãnh đạo cũng có thể gây ảnh hưởng đến giá

cổ phiếu Nhà đầu tư cần tránh phản ứng lạc quan quá đối với tin tốt, hoặc bi quan

quá đối với tin xấu, như vậy nhà đầu tư sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng đám đông

và dẫn đến thua lỗ Do vậy, trong trường hơp này, nhà đầu tư có thể dung phương

pháp nghiên cứu sự kiện để định lượng hóa các ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực, từ

đó để có phản ứng phù hợp

3.2 Nhận dạng sự kiện và xác định cửa sổ ước lương, cửa sổ sự kiện

Như vậy, phương pháp nghiên cứu sư C̣kiêṇ làmôṭphương pháp trong nghiên

cứu đinḥ lươngC̣ đểphân tich́ mức đô C̣vàchiều hướng tác đôngC̣ của sư C̣kiêṇ đến thi C̣

trường Bước đầu tiên trong phương pháp nghiên cứu sự kiện là tiến hành nhận dạng

sự kiện và xác định các cửa sổ ước lượng và cửa sổ sự kiện

Ngày xảy ra sư C̣kiêṇ đươcC̣ xác đinḥ vàgán giátri C̣thời điểm Những

ngày trước khi sư C̣kiêṇ xảy ra đươcC̣ gán giátri C̣ , vàsau ngày sư C̣kiêṇ xảy ra với

giá tri C̣ Lơị suất hàng ngày của các cổ phiếu đươcC̣ nghiên cứu trong hai khoảng thời

gian khác nhau

Thời gian

Cưa sổươc lươngC̣

́̉

Hinh̀ 3.2: Cửa sổước lươngC̣ vàcửa sổsư C̣kiêṇ

Hinh̀ 3.2 thểhiêṇ khoảng thời gian xem xét trong cửa sổước lươngC̣ vàcửa sổ

sư C̣kiêṇ Khoảng thời gian thứ nhất trong cửa sổsư C̣kiên,C̣ từ đến (trước

5 ngày vàsau 5 ngày sư C̣kiêṇ xảy ra), như vâỵ khoảng thời gian này bao gồm 11ngày xung quanh thời điểm xảy ra sư C̣kiêṇ là thời điểm Giảđinḥ cho rằng thi C̣trường cần môṭthời gian nhất đinḥ đểtiếp nhâṇ các tác đôngC̣ của sư C̣kiên,C̣ do vâỵ viêcC̣choṇ khoảng thời gian ởcửa sổsư C̣kiêṇ dài hay ngắn phần lớn phu C̣thuôcC̣ vào giảđinḥvềsư C̣thiếu huṭ thông tin trước sư C̣kiêṇ.

Khoảng thời gian thứ hai làcửa sổước lương,C̣ từ đến se ̃ đươcC̣ lựa chọn để thực hiện dư C̣báo lơị nhuâṇ kỳvongC̣ của các chứng khoán dựa trên các mô hình nghiên cứu dữ liệu lịch sử trong cửa sổsư C̣kiêṇ Đối với cửa sổước

lương,C̣ khoảng thời gian ước lươngC̣ tùy thuôcC̣ vào tinh́ sẵn cócủa dữliêụ cũng như đảm bảo tinh́ binh̀ thường của dữliêu,C̣ nghiã làdữliêụ biến đôngC̣ theo cách binh̀

thường, không tồn taịnhững sư C̣kiêṇ hoăcC̣ cúsốc gây ảnh hưởng đến giá trị của các chứng khoán trong khoảng thời gian này

Ngày xảy ra sư C̣kiêṇ thực tế cóthểlàngày cuối tuần, hoăcC̣ các ngày nghỉ lễ, khithi C̣trường không thực hiện giao dicḥ Do đó, ngày đươcC̣ xác đinḥ tương ứnglàngày giao dicḥ đầu tiên sau khi xảy ra sư C̣kiên,C̣ khi mà các hành động của nhà đầu

tư phản ánh rõ nét nhất ảnh hưởng từ sự kiện Sự kiện cần nghiên cứu liên quan đếnviệc Trung Quốc đặt giàn khoan Hải Dương HD-981 xảy ra vào ngày 02/05/2014.Tuy nhiên thời điểm này trùng với đợt nghỉ lễ nhân dịp ngày giải phóng miền Nam30/4 và Quốc tế lao đông 01/05 nên thị trường không giao dịch trong thời điểm này.Ngày giao dịch đầu tiên sau kỳ nghỉ lễ là ngày 05/05/2014 được lựa chọn là ngày để tiến hành nghiên cứu

3.3 Ước lươngC̣ lơịnhuâṇ thông thường

Theo Mackinlay (1997) thì các mô hình lợi nhuận kì vọng thông thường được chia thành 2 nhóm chính lànhóm các mô hinh̀ thống kê vànhóm các mô hinh̀ kinh tế Nhóm các mô hình thống kê với các mô hình cụ thể như mô hình lợi nhuận trung bình không đổi, mô hình lợi nhuận thị trường và mô hình đa nhân tố Nhóm các mô hình kinh tế gồm mô hình CAPM, mô hình APT

Mô hình thống kê được xây dựng dựa trên các giả định thống kê liên quan đến

sư C̣thay đổi lơị suất cổphiếu và không phụ thuộc vào bất kỳgiảthuyết kinh tế nào.Ngược lại, mô hình kinh tế thường dựa vào các giả thuyết liên quan đến hành

vi của nhà đầu tư và không dựa trên các giả định thống kê riêng rẽ nào Tuy nhiên,cần lưu ý rằng việc sử dụng các mô hình kinh tế trên thực tế cũng cần thiết phải bổsung thêm các giả định thống kê để mô hình có thể được kiểm chứng và suy diễn.

Các mô hình thống kê giả định rằng phân phối của các lợi suất cổphiếu làphân phối chuẩn đa biến, độc lập và tương tư C̣theo thời gian Giả định này là điềukiện cần thiết để đảm bảo các mô hình thống kê được xác định đúng

3.3.1 Mô hinh̀ lơi nhuận trung bình không đổi (Constant Mean Return Model)

Mô hình lợi nhuận trung bình không đổi là tổng của lợi nhuận trung bình củamột chứng khoán và một phần dư tuân theo phân phối chuẩn với giá trị kỳ vọngbằng không và phương sai là một hằng số

(3.1)

Trong đó và là lợi suất của một chứng khoán tại thời điểm

t và là lợi suất trung bình của chứng khoán trong cửa sổ ước lượng Do không cócác hệ số khác ngoài lợi suất trung bình do đó không cần ước lượng trên cửa sổ ướclượng Việc áp dụng mô hình này là khá đơn giản nhưng nó bỏ qua các yếu tố bổsung liên quan đến thị trường chung, khi mà thị trường chung cũng có những tácđộng đáng kể đến lợi nhuận của chứng khoán

3.3.2 Mô hình thị trường (Market Model)

Mô hình thị trường xem các rủi ro của mỗi công ty bằng cách nhân lợi nhuậnthị trường với một yếu tố đặc trưng của mỗi công ty Mặc dù mô hình thị trườngđược chấp nhận rộng rãi như là một mô hình chuẩn thì nó vẫn tồn tại một số giớihạn Mô hình giả định rằng mức lãi suất phi rủi ro trong mỗi yếu tố là không đổi.Điều này mâu thuẫn với các giả định trước rằng mô hình thị trường thay đổi theothời gian

Mô hình thị trường đã cải thiện hơn so với mô hình lợi nhuận trung bìnhkhông đổi bằng cách quan tâm đến các yêu tố liên quan đến thị trường chung Nó

phản ánh quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận của từng chứng khoán với lợi nhuận củadanh mục đầu tư thị trường như sau

(3.2) Trong đó ghi nhận những rủi ro phi hệ thống có nguồn gốc từ

các chứng khoán riêng lẻ, đây là nhân tố nhiễu, hay còn gọi là nhân tố đặc tính củachứng khoán i Lợi suất chứng khoán được giả định là có tương quan với các rủi ro

hệ thống mà có thể giảm được rủi ro này thông qua việc đa dạng hóa danh mục đầu

tư Các tham số của mô hình thị trường có thể được ước lượng bằng cách chạy môhình hồi quy với dữ liệu trên cửa sổ ước lượng loại trừ ngày xảy ra sự kiện để tránhảnh hưởng của sự kiện lên các ước lượng Ứng dụng của mô hình thị trường giúpgiảm sai số của lợi nhuận bất thường Mô hình thị trường được mô tả như mô hìnhmột yếu tố đơn lẻ với giả định lợi suất tài sản được giải thích bằng lợi nhuận củadanh mục thị trường

Mô hình thị trường có ưu điểm so với mô hình lợi nhuận trung bình không

đổi ở chỗ loại bỏ sự dao động trong lợi nhuận thị trường và phương sai của các lợi

nhuận bất thường có thể giảm bớt (do 1 phần phương sai đã được giải thích bởi

Rm,t), từ đó, làm tăng khả năng phát hiện tác động của các sự kiện

Mô hình đơn giản giả sử lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán có thểđược dự báo bởi lợi nhuận thị trường qua một khoảng thời gian nhất định Giả địnhcủa mô hình này là cả cá nhân chứng khoán và thị trường có cùng một rủi ro hệthống (systematic risk)

3.3.3 Mô hinh̀ định giá tài sản vốn (CAPM)

Các mô hình kinh tế có thể được sử dụng khi áp đặt các ràng buộc kinh tếnhằm cung cấp thêm thông tin cho các mô hình lợi nhuận thông thường Mô hìnhkinh tế phổ biến cho phép bổ sung các ràng buộc là mô hình giá – tài sản – vốn,CAPM Mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model) được đề

xuất bởi ba nhà nhà kinh tế học William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor pháttriển từ những năm 1960 và đã có nhiều ứng dụng từ đó đến nay.

CAPM là mô hình mô tả mối tương quan giữa rủi ro và lợi nhuận kì vọng,được sử dụng để định giá các chứng khoán có mức độ rủi ro cao Trong mô hìnhnày, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi ro cộng với mộtkhoản bù đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro hệ thống của chứng khoán đó Còn rủi rophi hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựngdanh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này Mô hình CAPM là mô hìnhcân bằng thị trường, biểu diễn phần lợi suất của tài sản theo lợi suất thị trường cótính đến tác động của rủi ro

(3.4) Trong đó là lãi suấtphi rủi ro, thường được lấy từ lãi suất trái phiếu

chính phủ Thông thường nó được đo lường là trái phiếu chính phủ 10 năm trên thịtrường Mỹ, ở Việt Nam lãi suất phi rủi ro được xác định dựa trên lãi suất trái phiếuchính phủ kì hạn 10 năm tại thời điểm thẩm định giá (năm 2014) là8,7%/ năm.Nguyên nhân là do trái phiếu chính phủ không có rủi ro thanh toán, và Chính phủluôn đảm bảo các nguồn thu để có thể thanh toán cho các trái phiếu nên rủi ro hầunhư không có

là lợi nhuận kỳ vọng của danh mục thị trường, ở Việt Nam các nghiêncứu hay sử dụng chỉ số VN-Index là rủi ro hệ thống của chứng khoán được đobằng phản ứng của chứng khoán đó tới thay đổi của toàn thị trường, nó được mô tả

có mối quan hệ tuyến tính giữa rủi ro hệ thống và lợi nhuận của các chứng khoán

Mô hình CAPM dựa trên các giả định về thị trường hiệu quả và thị trườnghoàn hảo Khi thị trường hiệu quả, mọi thông tin liên quan tới một loại chứng khoántrên thị trường đều phản ánh ngay trên giá của chứng khoán đó Nhà đầu tư khôngthể căn cứ vào các thông tin đã biết trong quá khứ và hiện tại để tìm kiếm lợi nhuận.Mọi thông tin làm ảnh hưởng tới giá trị của chứng khoán trong tương lai đều là ngẫunhiên và không tiên đoán trước được Giả định về thị trường hoàn hảo, nghĩa là giátrị của các chứng khoán trên thị trường hình thành do sự tương tác của tất cả các nhàđầu tư trên thị trường, các nhà đầu tư chỉ là người chấp nhận giá Thị trường

không có nhà đầu tư nào đủ lớn để tác động làm thay đổi giá cả chứng khoán Vay

và cho vay với lãi suất phi rủi ro, không có cho phí giao dịch, tất cả các tài sản đều

có thể chia nhỏ và mua bán trên thị trường, có thể bán khống, không có thuế, thôngtin miễn phí… Các nhà đầu tư ghét rủi ro, ra quyết định dựa trên suất sinh lời kỳvọng và độ lệch chuẩn của suất sinh lời Các nhà đầu tư có kỳ vọng đồng nhất về lợinhuận, rủi ro (độ lệch chuẩn, phương sai) của cơ hội đầu tư Các rủi ro được đề cậptrong mô hình là rủi ro hệ thống, các nhà đầu tư sẽ triệt tiêu rủi ro hệ thống bằngcách đa dạng hóa danh mục đầu tư

CAPM có thể được coi là mô hình đơn giản nhất trong các mô hình đẻ xácđịnh lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán, và có thể áp dụng mô hình này cho nhiềuloại hình doanh nghiệp khác nhau Số liệu và các thông tin đầu vào của CAPMkhông nhiễu và dễ tính toán Tuy nhiên nhược điểm của mô hình CAPM là dựa trênquá nhiều giả định và cơ chế vận hành của thị trường Trong mô hình CAPM việc

đo lường rủi ro chủ yếu là nhân tố suất sinh lợi thị trường, trong khi bên cạnh đóvẫn còn tồn tại nhiều yếu tố khác tác động đến suất sinh lợi của cổ phiếu mà chưađược xem xét trong mô hình

3.3.4 Mô hình chênh lệch giá ATP

Mô hình CAPM là một ví dụ về mô hình cân bằng, cho thấy nếu một chứngkhoán khác với giá cân bằng của nó, thì cuối cùng nó cũng quay về lại giá cân bằngtheo cơ chế thị trường Tuy nhiên nhược điểm của CAPM là những giả định cứngnhắc, chẳng hạn như sự kỳ vọng là đồng nhất giữa các nhà đầu tư, không có xungđột trong mua bán và có thể bán khống không giới hạn Nếu một trong những giảđịnh này bị vi phạm, kết quả có thể sẽ bị lệch sang hướng khác Hơn nữa, tham sốbeta được tìm thấy với mức ý nghĩa thống kê nhỏ, đặc biệt cho những doanh nghiệpnhỏ Tuy nhiên lý do chính không chỉ xuất phát từ sai số đó mà còn do độ trôi của

dữ liệu (skewness) Sự tương quan của beta và rủi ro phi hệ thống cũng được thảoluận Hơn nữa, mối quan hệ tuyến tính giữa lợi nhuận của chứng khoán và hệ sốbeta cũng là câu hỏi cần được thảo luận

Có thể nói rằng CAPM được sử dụng để đánh giá mức độ hiệu quả của danhmục đầu tư Tuy nhiên có nhiều yếu tố khác cũng có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận

kỳ vọng của một chứng khoán như khối lượng giao dịch, tỷ lệ lợi nhuận trên mỗi cổphiếu, sự phát triển của bản thân mỗi doanh nghiệp Do đó, mô hình APT (ArbitragePricing Model) được giới thiệu bởi Ross (1976) giúp cải thiện vấn đề này.

APT nói đến khái niệm về rủi ro và tỷ suất lợi tức trong đầu tư của một tàisản tài chính, cụ thể hơn là các chứng khoán Trong khi mô hình CAPM xem hệ sốbeta như là công cụ đo lường rủi ro chủ yếu, thì theo APT, hệ số beta chỉ là điểmkhởi đầu và tỷ suất lợi tức của các chứng khoán có liên quan đến một số yếu tố vĩ

mô khác nữa Sự nhạy cảm của chứng khoán với sự thay đổi trong mỗi yếu tố vĩ mô

đó được đại diện bằng đại lượng xác định gọi là hệ số beta Xuất phát từ lý thuyếtnày, mô hình xác định tỷ suất sinh lợi cho các chứng khoán đã được sử dụng để địnhgiá chứng khoán một cách chính xác hơn Giá của chứng khoán phải bằng với mứckỳ vọng vào cuối giai đoạn đầu tư chiết khấu về hiện tại với mức chiết khấu đượctính toán trong mô hình Nếu giá khác nhau, cơ hội kinh doanh chênh lệch sẽ đưa nó

về lại đúng đường thẳng như mô hình

Theo mô hình APT, tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một tài sản rủi ro được mô tảthỏa mãn công thức sau

(3.5)Trong đó

• làmức lơị suất phi rủi ro, thường đươcC̣ lấy bằng lơị suất của trái phiếu chinh́ phủ

• làđô C̣nhaỵ của chứng khoán đối với yếu tố

• làphần bùrủi ro cho mỗi đơn vi cC̣ủa yếu tố

• Các hê C̣số của mô hinh̀ đươcC̣ xác đinḥ qua hồi quy đa biến

Theo mô hinh̀ APT, giảsử các rủi ro phi hê C̣thống cóthểđươcC̣ triêṭtiêu gần hếtthông qua viêcC̣ đa dangC̣ hóa các danh mucC̣ đầu tư, nên các yếu tốđền bùrủi ro đươcC̣xét ởđây chỉáp dungC̣ cho các rủi ro mang tinh́ hê C̣thống Những yếu tốt rủi ro hêC̣thống thường đươcC̣ nhắc đến trong lýthuyết APT bao gồm rủi ro laṃ phát, chukỳkinh doanh (rủi ro suy thoái), tăng trưởng kinh tếGNP, chênh lêcḥ giữa laĩ suấtngắn haṇ vàlaĩ suất dài han,C̣ chênh lêcḥ laĩ suất giữa trái phiếu chinh́ phủvàtrái phiếucông ty, tỉgiáhối đoái…

Như vây,C̣ trong khi mô hinh̀ CAPM chỉxét đến môṭ biến duy nhất làmứcđền bùrủi ro cho tâpC̣ hơpC̣ các chứng khoán thi C̣trường , thìAPT cho phépđưa vào nhiều yếu tốkinh tếvi ̃mô khác nhau đểtăng cường mức đô C̣thich́ hơpC̣ với những nền kinh tếđăcC̣ thù vàvào những giai đoaṇ cu C̣thể Đối với môṭ cổphiếu riêng biêt,C̣ APT cho thấy các yếu tốrủi ro chỉgiải thich́ đươcC̣ khoảng 25% dao đôngC̣ của cổphiếu, nguyên nhân bởi cóđến 75% dao đôngC̣ đươcC̣ giải thich́ bởi các yếu tố rủi ro phi hê C̣thống Đối với các tập hợp chứng khoán đa dạng hóa, APT có thể cho thấy trên 90% dao động được giải thích bởi các yếu tố rủi ro Phần còn lại (dưới 10%) là

do tác động của các rủi ro phi hệ thống và do các yếu tố không được đưa vào mô hình

Một nhược điểm lớn nhất là APT không xác định được đâu là các biến độclập đúng đắn mà để cho người dùng tùy ý chọn các yếu tố rủi ro Tùy theo khả năng

và ý định của người dùng, những tập hợp yếu tố khác nhau có thể cho độ chính xáckhác nhau trong khi mô hình CAPM xét một biến xác định và nhất quán

tố để bổ sung cho những khiếm khuyết của mô CAPM trong việc giải thích lợinhuận kỳ vọng của các cổ phiếu Phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ rarằng mô hình 3 nhân tố Fama – French phù hợp hơn CAPM trong việc giải thíchcho sự thay đổi lợi nhuận của các cổ phiếu

Trên cơ sở CAPM, Fama và French (1993) đã đưa thêm biến quy mô công ty(đo lường bằng vốn hóa) và giá trị công ty (đo lường bằng tỷ số giá trị sổ sách BEtrên giá trị thị trường ME) vào mô hình để giải thích cho sự thay đổi về lợi nhuậncủa các cổ phiếu Mô hình này sau đó được biết đến với tên gọi là mô hình 3 nhân

tố Fama – French (Fama - French ThreeFactor Model) Một cách cụ thể, mô hình này có dạng như sau:

(3.6)Trong đó:

• là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của tài sản i

• là tỷ suất sinh lời (lãi suất) phi rủi ro

• là tỷ suất sinh lời kỳ vọng của thị trường

• (small minus big) là tỷ suất sinh lời của danh mục có quy mô nhỏ trừ tỷ suất sinh lời của danh mục có quy mô lớn

• (high minus low) là tỷ suất sinh lời của danh mục có tỷ số BE/ME cao trừ đi tỷ suất sinh lời của danh mục có tỷ số BE/ME thấp

• là các hệ số hồi quy và được kỳ vọng là dương

Tuy nhiên Loughran và Ritter (2000) đã lập luận rằng mô hình ba yếu tốFama-French không phải là mô hình cân bằng, vì nó chỉ phát hiện bất thường trênthị trường tài chính và không kiểm tra hiệu quả của thị trường Đặc biệt với nhữngdoanh nghiệp nhỏ, với tỷ lệ giá trị sổ sách nhỏ thể hiện sự bất thường đáng kểkhông thể giải thích được một cách đầy đủ bởi mô hình ba yếu tố Do đó, nhiềunghiên cứu bắt đầu tập trung vào việc cải thiện mô hình này

3.3.6 Hệ sốbeta vàphương pháp đo lường Beta

Những thay đổi về lãi suất, nhu cầu chi tiêu của Chính Phủ, giá xăng dầu, tỷgiá hối đoái và những vấn đề mang tính chất vĩ mô khác ảnh hưởng không nhỏ đếncác công ty cổ phần trên thị trường chứng khoán và suất sinh lời của cổ phiếu Do

đó nhà đầu tư có thể biết được những tin tức vĩ mô nhờ việc theo dõi suất sinh lờimột danh mục đầu tư Nếu hôm nay thị trường lên thì sau đó tác động của nhữngthay đổi vĩ mô phải là tích cực

Hệ số beta (β) là hệ số đo lường mức độ biến động của chứng khoán trướcnhững thay đổi của các nhân tố (thị trường, vĩ mô, nội tại của công ty,…) hay còngọi là thước đo rủi ro hệ thống của một chứng khoán Hệ số beta là một tham sốquan trọng trong mô hình thị trường, cũng như mô hình định giá tài sản vốn

(CAPM), được tính toán dựa trên phân tích hồi quy để tính toán tỷ suất sinh lời kỳvọng của một tài sản dựa.

Hệ số beta là một hệ số đo lường mức độ rủi ro hệ thống, nó thể hiện mốiquan hệ giữa mức độ rủi ro của một tài sản riêng lẻ so với mức độ rủi ro tài sản củatoàn thị trường Hệ số này sẽ thay đổi khi điều kiện nền kinh tế thay đổi Khi thị giácủa chứng khoán càng biến động với các nhân tố mạnh bao nhiêu thì hệ số beta củachứng khoán hoặc doanh nghiệp sẽ càng lớn Chính vì vậy, hệ số beta còn được gọi

là hệ số nhạy cảm của chứng khoán trước những biến đổi Tuy nhiên, không phải hệ

số Beta nào thu được khi chạy hồi quy đều được chấp nhận mà cần phải xem xét cáchiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi, kiểm định… để loại bỏ những nhân

Hình 3.3: Quan hệ giữa lơi nhuận cổ phiếu và β

(Nguồn : Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright) Lợi nhuận kỳ vọng của một

chứng khoán có quan hệ đồng biến với rủi ro của chứng khoán đó, nghĩa là nhà đầu

tư kỳ vọng chứng khoán rủi ro cao có lợi nhuận cao và ngược lại Hay nói khác đi,nhà đầu tư giữ chứng khoán có rủi ro cao chỉ khi nào lợi nhuận kỳ vọng đủ lớn đểbù đắp rủi ro β là hệ số dùng để đo lường rủi ro của một chứng khoán Do đó, lợi

nhuận kỳ vọng của một chứng khoán có quan hệđồng biến với hệ số β của nó

Giả sử rằng thị trường tài chính hiệu quả và nhà đầu tư đa dạng hoá danhmục đầu tư sao cho rủi ro không toàn hệ thống không đáng kể Như vậy, chỉ còn rủi

ro toàn hệ thống ảnh hưởng đến lợi nhuận của cổ phiếu Cổ phiếu có beta càng lớnthì rủi ro càng cao, do đó, đòi hỏi lợi nhuận cao để bù đắp rủi ro

Có nhiều cách để có thể tính được hệ số Beta của một chứng khoán hay doanhnghiệp Có thể xác định hệ số beta của chứng khoán theo mô hình CAPM Hệ số betacủa một chứng khoán xác định theo mô hình CAPM là thước đo rủi ro của chứngkhoán, nó xác định số phần trăm thay đổi lợi suất kì vọng của một chứng khoán khi có1% thay đổi trong lợi suất của danh mục thị trường Hay nói cách khác nó

là thước đo mức độ biến động của lợi suất chứng khoán so với danh mục thị trường.Công thức tính hệ số beta được thể hiện trong biểu thức số (2.6) như bên dưới.

• làgiáđóng cửa của cổphiếu i vào ngày t

• làgiáđóng cửa của cổphiếu i vào ngày t-1

• làgiáđóng cửa của VN-Index vào ngày t

• làgiáđóng cửa của VN-Index vào ngày t-1

Tuy nhiên công thức (3.7) đểtinh́ tham sốbeta cho môṭchứng khoán trongnghiên cứu chỉlàgiátri betạ “thô”, đểsửa dungC̣ đươcC̣ trên thưcC̣ tếthìgiátri ṇày phảiđươcC̣ điều chinh̉ Vềcơ bản, cóthểđiều chinh̉ beta theo khảnăng thanh khoản đối

với các chứng khoán mua bán với sốlươngC̣ it,́ điều chinh̉ khi các sốliêụ thống kêkhông hoàn toàn tuân theo phân phối chuẩn, hoăcC̣ điều chỉnh đểkhắc phucC̣ các saisốtrong ước tinh́ Các phương pháp điều chỉnh này tương đối phức tapC̣ vàkhông nằmtrong nôịdung của khóa luâṇ.

Một chứng khoán có độ lệch chuẩn cao sẽ cho NĐT suất sinh lời cao vàngược lại Tuy nhiên một NĐT khôn ngoan sẽ không “bỏ tất cả trứng vào một rổ”

mà rải đều rủi ro của mình ra bằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư

Ngoài phương pháp tính hệ số Beta dựa trên mô hình CAPM, hệ số beta cũngthường được tính bằng cách hồi quy lợi nhuận cổ phiếu với lợi nhuận của chỉ sốchứng khoán trong một khoảng thời gian Do đó, khi định giá cổ phiếu, các doanhnghiệp đang được niêm yết trên thị trường chứng khoán, ta có thể dễ dàng xác định

hệ số Beta của các doanh nghiệp này bằng việc sử dụng thông tin lịch sử giá cổphiếu trên thị trường chứng khoán

Phương trình hồi quy hệ số beta của một chứng khoán như sau

(3.14)

Trong đó là hệ số chặn từ phương trình hồi quy và là hệ số góc của

phương trình hồi quy Có thể sử dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất Ordinary least squares) với số liệu trong lịch sử giao dịch để ước tính giá trị tham số

(OLS-beta Trong mô hình hồi quy OLS thì có ý nghĩa rằng biến động của thị trường

tố ngẫu nhiên ngoài thị trường tác động Theo như cách tính này thì việc ước lượng

hệ số Beta sẽ khá cao bởi vì hệ số R giao động trong khoảng (-1, 1) và hệ số Betanày sẽ là yếu tố đại diện cho tất cả các nhân tố tác động tới suất sinh lợi của một cổphiếu nhưng điều này cũng không thể khẳng định là lúc nào cũng chính xác

Fama và French đã tiến hành các nghiên cứu thực nghiệm về quan hệ giữa lợinhuận cổ phiếu, quy mô công ty, tỷ số MB (tỷ số giá thị trường trên giá trị sổ sách )

và hệ số beta Kết quả kiểm định dựa vào số liệu thời kỳ 1963-1990 cho thấy rằngcác biến quy moo và tỷ số MB là những biến ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận cổphiếu Khi những biến này được đưa vào phân tích hồi quy trước rồi mới thêm beta