chéo
Phần này sẽ trình bày kết quả thực nghiệm khi phân tích mô hình hồi quy theo phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi CSAD của Chang, Cheng và Khorana (2000) được phân biệt rõ thành 2 trường hợp khi thị trường tăng và khi thị trường giảm theo 2 phương trình hồi quy (3.2) và (3.3). Các phương trình hồi quy này có sự kết hợp với tính phi tuyến trong phân phối của tỷ suất sinh lợi. Hệ số β mang dấu âm và có ý nghĩa cho thấy bằng chứng về hành vi bầy đàn trên thị trường.
Với phương pháp này, trước tiên tác giả cũng đã kiểm định yếu tố hành vi bầy đàn trên hai thị trường HOSE và HNX với dữ liệu ngày và tuần, kết quả được trình bày trong bảng .18. Ngược lại với phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo CSSD, phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo CSAD kiểm định với dữ liệu ngày trên thị trường HOSE cho thấy có hành vi bầy đàn cả khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm. Hệ số β1up, β1down dương, hệ số β2up, β2down âm và có ý nghĩa ở mức 1% cho thấy CSAD không có mối quan hệ tuyến tính nhưng lại có mối quan hệ phi tuyến với tỷ suất sinh lợi thị trường. Sau đó, tác giả đã dùng kiểm định χ2 để kiểm tra xem hành vi bầy đàn khi thị trường tăng và khi thị trường giảm có tương đồng với nhau hay không thông qua kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai hệ số β2up và β2down. Kết quả cho thấy mặc dù |β2up| > |β2down| là 2.822 tuy nhiên χ2 = 1.83 với p_value = 0.1758 > 0.05. Do đó, giả thuyết H0 được chấp nhận. Tức là hành vi bầy đàn trên thị trường HOSE khi thị trường tăng thì tương đồng với khi thị trường giảm. Tương tự cho thị trường HNX với dữ liệu
ngày, ta thấy hành vi bầy đàn xuất hiện cả khi thị trường tăng lãn khi thị trường giảm nhưng mức độ bầy đàn là tương đồng nhau.
Mặc dù có bằng chứng chỉ ra rằng hành vi bầy đàn đã tồn tại cả khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm trong giai đoạn quan sát khi sử dụng dữ liệu ngày. Nhưng kết quả hồi quy theo tỷ suất sinh lợi hàng tuần trên cả hai thị trường OSE và NX đều cho thấy hành vi bầy đàn chỉ tồn tại khi thị trường tăng với hệ số β2up < 0 và có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là với thời gian rất ngắn như hàng ngày thì khi thị trường tăng lên hoặc giảm xuống nhà đầu tư đều có xu hương bỏ qua hiệu quả của từng cổ phiếu mà chạy theo xu hướng thị trường. Tuy nhiên, với thời gian dài hơn – như hàng tuần – thì nhà đầu tư thường bỏ qua nhận định của riêng mình và quan tâm nhiều hơn đến đám đông khi thị trường tăng điểm.
Như vậy, kết quả thực nghiệm của hai phương pháp mâu thuẫn nhau. Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu theo phương pháp của Chritie và Huang (1995) chỉ kiểm định hành vi bầy đàn vào những ngày thị trường biến động cực mạnh. Đây được xem là nhược điểm của mô hình biến giả. Trái lại, mô hình theo phương pháp của Chang, Cheng và Khorana (2000) quan sát trong nhiều ngày hơn vì nó tập trung vào sự biến động của CSAD vởi Rmt. Do đó, kết quả của phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo CSSD không được xem là bằng chứng của thị trường không tồn tại hành vi bầy đàn.
Bảng 4.18: Kết quả hồi quy theo phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi với dữ liệu ngày và tuần của hai thị trường HOSE và HNX
Dữ liệu UP DOWN χ 2 P_value α β up 1 β up 2 α β down 1 β down 2 Tỷ suất sinh lợi hàng ngày HOSE 0.0169 0.5159 -15.5511 0.0173 0.4706 -13.2689 1.83 0.1758 (63.45)* (13.32)* (15.35)* (57.87)* (10.44)* (-10.88)* HNX 0.0211 0.5303 -9.1552 0.0207 0.5292 -8.0545 1.37 0.2416 (59.68)* (11.67)* (-8.41)* (57.64)* (11.52)* (-7.23)* Tỷ suất sinh lợi hàng tuần HOSE 0.0366 0.3862 -1.1557 0.0352 0.2831 -1.6055 (22.08)* (4.85)* (-1.75)*** (23.26)* (3.10) * (-1.66) HNX 0.0039 0.0877 -0.3158 0.0042 0.0123 -0.0158 (13.30)* (5.65)* (-3.50)* (20.42)* (1.19) (-0.20)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0) Ghi chú: Bảng trên ghi nhận các tham số ước lượng theo mô hình hồi quy sau:
CSADtUP = α + UP1|RUPm,t| + UP2(RUPm,t)2 + et
CSADtDOWN = α + DOWN1|RDOWNm,t| + DOWN2(RDOWNm,t)2 + et * có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Bảng 4.19 và 4.20 là kết quả kiểm định riêng biệt cho nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn và nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hóa nhỏ trên hai thị trường HOSE và HNX. Với dữ liệu hàng ngày của hai nhóm HO_large và HO_small, kết quả trong bảng 4.19 ghi nhận hành vi bầy đàn tồn tại trong cả hai trường hợp khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm. Và mức độ bầy đàn giữa hai nhóm cổ phiếu không chênh lệch nhiều, được thể hiện qua giá trị của hệ số β2. Tuy nhiên, với dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tuần, kết quả kiểm định lại ghi nhận, các hệ số β2 của nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hóa nhỏ
O_small đều âm và đều có ý nghĩa ở mức 1%. Chứng tỏ khi nhà đầu tư đưa ra quyết định mua bán với nhóm cổ phiếu nhỏ này thường có xu hướng theo đám đông chứ không quan tâm đến hiệu quả hoạt động của cổ phiếu khi thị trường biến động. Nhưng với dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng tuần của nhóm HO_large, chỉ tìm thấy chứng cứ chứng tỏ hành vi bầy đàn chỉ tồn tại khi thị trường tăng với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.19: Kết quả hồi quy theo phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi với dữ liệu ngày và tuần của hai nhóm HO_large và HO_small
Dữ liệu UP DOWN α β up 1 β up 2 α β down 1 β down 2 Tỷ suất sinh lợi hàng ngày HO_large 0.0108 0.5998 -15.0622 0.0105 0.5212 -12.2991 (28.17)* (13.49)* (-14.77)* (28.32)* (10.02)* (-9.37)* HO_small 0.018 0.4843 -16.8122 0.0171 0.5439 -16.8449 (70.06)* (13.01)* (-17.21)* (66.42)* (13.76)* (-15.92)* Tỷ suất sinh lợi hàng tuần HO_large 0.0233 0.4590 -1.5234 0.0235 0.2966 -1.2943 (12.06)* (5.62)* (-2.45)** (13.89)* (3.27)* (-1.44) HO_small 0.0354 0.4321 -1.6019 0.0334 0.2631 -1.7112 (21.48)* (6.56)* (-3.43)* (32.46)* (4.23)* (-2.83) *
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0) Ghi chú: Bảng trên ghi nhận các tham số ước lượng theo mô hình hồi quy sau:
CSADtUP = α + UP1|RUPm,t| + UP2(RUPm,t)2 + et
CSADtDOWN = α + DOWN1|RDOWNm,t| + DOWN2(RDOWNm,t)2 + et * có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Tương tự bảng 4.19, bảng 4.20 trình bày kết quả hồi quy cho hai nhóm cổ phiếu HN_large và HN_small theo dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng ngày và hàng tuần. Với cả dữ
liệu ngày và tuần, kết quả đều ghi nhận các hệ số β2 < 0 và đa phần có ý nghĩa với mức 1%. Tuy nhiên, mức độ bầy đàn của nhóm HN_small với dữ liệu ngày khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm đều lớn hơn đáng kể so với nhóm HN_large. Cụ thể, giá trị hệ số β2 của nhóm HN_small lớn gấp đôi giá trị hệ số β2 của nhóm HN_large cả khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm. Chứng tỏ nhà đầu tư thường ra quyết định dựa theo xu hướng thị trường khi đầu tư vào nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hóa nhỏ hơn là khi đầu tư vào nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hóa lớn trên thị trường HNX.
Bảng 4.20: Kết quả hồi quy theo phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi với dữ liệu ngày và tuần của hai nhóm HN_large và HN_small
Dữ liệu UP DOWN α β up 1 β up 2 α β down 1 β down 2 Tỷ suất sinh lợi hàng ngày HN_large 0.0214 0.4074 -6.4273 0.0213 0.4082 -5.5114 (60.00)* (9.80)* (-6.80)* (64.45)* (11.10)* (-7.31)* HN_small 0.0208 0.6587 -12.9917 0.0207 0.6201 -10.5713 (79.19)* (20.01)* (-18.06)* (53.71)* (8.64)* (-5.17)* Tỷ suất sinh lợi hàng tuần HN_large 0.0319 0.4001 -0.8718 0.0287 0.3031 -1.1739 (19.12)* (6.77)* (-2.46)** (21.21)* (5.33)* (-2.79)* HN_small 0.043 0.5336 -1.9571 0.043 0.2475 -0.8526 (26.29)* (7.45)* (-3.67)* (41.70)* (4.62)* (-2.03)*
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 11.0) Ghi chú: Bảng trên ghi nhận các tham số ước lượng theo mô hình hồi quy sau:
CSADtUP = α + UP1|RUPm,t| + UP2(RUPm,t)2 + et
CSADtDOWN = α + DOWN1|RDOWNm,t| + DOWN2(RDOWNm,t)2 + et * có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% *** có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Kết luận chương 4
Sau khi thực hiện các kiểm định sơ bộ và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi để đảm bảo tính vững cho mô hình hồi quy. Tác giả đã sử dụng cả phương pháp của Christie và uang (1995) và phương pháp của Chang, Cheng và horana (2000) để kiểm tra sự tồn tại của hành vi bầy đàn.
Qua kết quả chạy hồi quy theo phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo CSSD của Christie và Huang (1995), tác giả đã không tìm thấy bằng chứng chứng tỏ sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên thị trường HOSE và HNX vào những ngày thị trường biến động cực mạnh.
Kết quả kiểm định theo phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo CSAD của Chang, Cheng và Khorana (2000) cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại rất mạnh trên thị trường chứng khoán Việt Nam mà cụ thể là hai thị trường HOSE và HNX với cả dữ liệu ngày và tuần. Trong ngắn hạn, với dữ liệu hàng ngày, hành vi bầy đàn tồn tại cả trong thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm với mức độ như nhau. Tuy nhiên, với dữ liệu tuần, dữ liệu với tần số thấp hơn, hành vi bầy đàn chỉ xuất hiện khi thị trường tăng, không tìm thấy chứng cứ khi thị trường giảm.
Tương tự vậy, tác giả cũng áp dụng hai phương pháp trên để kiểm định cho nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hoá lớn và nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hoá nhỏ trên thị trường HOSE và HNX theo dữ liệu ngày và tuần. Phương pháp CSSD chỉ tìm thấy chứng cứ tồn tại hành vi bầy đàn cho nhóm HO_small theo dữ liệu ngày khi thị trường giảm. Nhưng phương pháp CSAD lại cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại trong cả hai nhóm cổ phiếu trên hai thị trường HOSE và HNX khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm với dữ liệu ngày và tuần. Tuy nhiên mức độ bầy đàn của nhóm HN_small mạnh hơn đáng kể so với nhóm HN_large cả khi thị trường tăng lẫn khi giảm với dữ liệu ngày.
CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN
5.1. Kết luận
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu với tỷ suất sinh lợi của toàn thị trường để từ đó xem xét yếu tố hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả đã thu thập dữ liệu là giá đóng cửa hàng ngày, hàng tuần của 303 cổ phiếu niêm yết trên thị trường HOSE, 371 cổ phiếu niêm yết trên thị trường HNX, chỉ số VN-index và chỉ số HN-index trong khoản thời gian từ ngày 02/01/2009 đến ngày 31/03/2014. Phương pháp nghiên cứu được tiến hành là phân tích thống kê mô tả, kiểm định tính dừng, phương sai thay đổi, tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến và phân tích hồi quy.
Các kết quả thực nghiệm đã không tìm thấy bằng chứng chứng tỏ sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên thị trường HOSE và HNX vào những ngày thị trường biến động cực mạnh theo phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo CSSD của Christie và Huang (1995). Tuy nhiên, kết quả kiểm định theo phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo CSAD của Chang, Cheng và Khorana (2000) lại ghi nhận hành vi bầy đàn tồn tại rất mạnh trên thị trường chứng khoán Việt Nam mà cụ thể là hai thị trường HOSE và HNX với cả dữ liệu ngày và tuần. Với dữ liệu hàng ngày, hành vi bầy đàn tồn tại cả trong thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm với mức độ tương đồng nhau. Tuy nhiên, dữ liệu tuần lại cho thấy chứng cứ hành vi bầy đàn chỉ xuất hiện khi thị trường tăng và không tìm thấy chứng cứ khi thị trường giảm.
Để trả lời được câu hỏi hành vi bầy đàn có ảnh hưởng bởi quy mô công ty hay không, tác giả cũng đã áp dụng hai phương pháp trên để kiểm định cho nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hoá lớn và nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hoá nhỏ trên thị trường HOSE và HNX theo dữ liệu ngày và tuần. Phương pháp CSSD chỉ tìm thấy chứng cứ tồn tại hành vi
bầy đàn cho nhóm O_small theo dữ liệu ngày khi thị trường giảm. Nhưng phương pháp CSAD lại cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại trong cả hai nhóm cổ phiếu trên hai thị trường HOSE và HNX khi thị trường tăng lẫn khi thị trường giảm với dữ liệu ngày và tuần. Mức độ bầy đàn đối với hai nhóm cổ phiếu trên thị trường HOSE gần như tương đồng nhau. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm lại cho thấy mức độ bầy đàn đối với nhóm cổ phiểu có giá trị vốn hoá nhỏ lại lớn hơn đáng kể so với nhóm cổ phiếu có giá trị vốn hoá lớn trên thị trường HNX.
5.2. Hạn chế của luận văn và hướng nghiên cứu tiếp theo 5.2.1.Hạn chế của luận văn
Trong phạm vi nghiên cứu, đề tài còn nhiều giới hạn. Đầu tiên, ràng buộc về thời gian lấy mẫu là giới hạn trong phạm vi dữ liệu nghiên cứu. Bài nghiên cứu chỉ tìm hiểu cho giai đoạn từ năm 2009 đến tháng 03 năm 201 nên các kết luận của bài nghiên cứu chỉ có giá trị trong giai đoạn nêu trên.Các mô hình hồi quy được thực hiện chỉ là hàm hồi quy mẫu, do vậy có thể chưa tiệm cận tốt được với hàm hồi quy tổng thể.
Thứ hai, do sai lệch trong số liệu sơ cấp, thứ cấp và những sai lệch không tránh khỏi trong việc xử lý dữ liệu cũng là nguyên nhân dẫn đến sự kém chính xác của nghiên cứu.
Hạn chế thứ ba là các yếu tố tác động đến hành vi bầy đàn của nghiên cứu này chỉ giới hạn là biến động của tỷ suất sinh lợi từng cổ phiếu với tỷ suất sinh lợi thị trường mà chưa xét đến các yếu tố vĩ mô, thay đổi chính sách, cơ chế quản lý …
5.2.2.Kiến nghị hướng nghiên cứu trong tương lai
Dựa vào kết quả nghiên cứu cũng như các hạn chế khi thực hiện nghiên cứu, tác giả nhận thấy một số vấn đề cần được khắc phục và cần quan tâm cho hướng nghiên cứu tiếp theo như sau
Mở rộng mẫu nghiên cứu và thời gian nghiên cứu để có cái nhìn sâu hơn, bao quát hơn về sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán.
Mở rộng biến nghiên cứu nên đưa thêm vào nghiên cứu các yếu tố như môi trường pháp lý, chính sách, cơ chế quản lý … để đánh giá xem các yếu tố này ảnh hưởng đến tâm lý bầy đàn như thế nào.
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
1. Bùi Nguyễn Thanh Trúc, 2012, Nghiên cứu tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. 2. H.Kent Baker và John R.Nofsinger, 2012, Tài chính hành vi nhà đầu tư, doanh nghiệp và thị trường, Nhà xuất bản inh tế Thành phố ồ Chí Minh.
3. Lê Đỗ Mạch, 2005, Nghiên cứu xây dựng qui trình và phương pháp thực hành hồi quy tuyến tính dựa trên phần mềm Stata, Báo cáo tổng hợp kết quả nghiên cứu khoa học đề tài cấp cơ sở năm 2005, Viện khoa học thống kê à Nội.
4. Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu, 2009, Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất bản Thống Kê.
5. Trần Thị ải Lý, 2010, Hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam nguyên nhân và một số giải pháp, Tạp chí Phát triển & ội nhập.
B. TÀI LIỆU TIẾNG ANH
1. Banerjee, A., 1992, A simple model of herd behavior, The Quartely Journal of Economics, Vol. 107 No.3, pp. 797-817, The MIT Press.
2. Barber, B., & Odean, T., 1999, The courage of Misguided Convictions, Financial Analyst Journal, Vol. 55, No. 6, Behavioral Finance pp. 41-55, CFA Institute, Routledge.
3. Caporale, M., Economou, F., & Philippas, N., 2008, Herd behavior Behavior in extreme market conditions: the case of the Athens Stock Exchange, Economics