Dựa vào ba phương trình hồi quy đã xác định ở phần trên, tác giả xác định các biến nghiên cứu như sau
Bảng 3.4:. Tổng hợp các biến nghiên cứu thực nghiệm
TT Tên biến Công thức tính Ý nghĩa
Các iến ph thu c
1.
Độ lệch
chuẩn dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi
√∑
CSSD cho biết tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu đơn lẻ dao động gần tỷ suất sinh lợi của thị trường tới mức nào
2. Độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo khi thị trường tăng ∑ với Rmt > 0
CSADup cho biết tỷ suất sinh lợi trung bình của các chứng khoán khi thị trường tăng.
3. Độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo khi thị trường giảm ∑ với Rmt < 0
CSADdown cho biết tỷ suất sinh lợi trung bình của các chứng khoán khi thị trường giảm.
1. Biến giả
DLt =1 nếu tỷ suất sinh lợi thị trường ngày t nằm trong phần đuôi dưới của phân phối tỷ suất sinh lợi với mức ý nghĩa α = 1%, ngược lại thì bằng 0. DUt =1 nếu tỷ suất sinh lợi thị trường ngày t nằm trong phần đuôi trên của phân phối tỷ suất sinh lợi với mức ý nghĩa α = 1%, ngược lại thì bằng 0.
Biến giả được đưa vào nhằm mục đích nắm bắt sự khác biệt trong các mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi trong giai đoạn thị trường biến động mạnh. Khi có hành vi bầy đàn, các biến giả thường có tương quan ngược chiều với độ lệch chuẩn dữ liệu chéo của tỷ suất sinh lợi.
2.
Giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường tăng.
Đối với thị trường HOSE và HNX:
với Rmt > 0 Trong đó: Pi,t, Pi,t-1 là giá đóng cửa ngày t và ngày t-1 của chỉ số VN- index nếu là thị trường HOSE.
Pi,t, Pi,t-1 là giá đóng cửa ngày t và ngày t-1 của chỉ số HN- index nếu là thị trường HNX.
Đối với danh m c HO_large, HO_small, HN_large, HN_small:
∑
với Rmt > 0 Trong đó: Ri,t tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu vào ngày t.
N là số lượng cổ phiếu có trong danh mục.
|Rupm,t| cho biết mối quan hệ tuyến tính giữa độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo với tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường tăng. Khi có hành vi bầy đàn, mối quan hệ này sẽ có mối tương quan ngược chiều.
3.
Giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường giảm.
Đối với thị trường HOSE và HNX:
với Rmt < 0
Đối với danh m c HO_large, HO_small, HN_large, HN_small:
∑
với Rmt < 0
|Rdownm,t| cho biết mối quan hệ tuyến tính giữa độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo với tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường giảm. Khi có hành vi bầy đàn, mối quan hệ này được kì vọng là sẽ có mối tương quan ngược chiều.
4. Bình phương tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường tăng.
(Rupm,t)2 cho biết mối quan hệ phi tuyến giữa độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo với tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường biến động mạnh theo chiều hướng tăng. Mối quan hệ này được kì vọng là sẽ có mối tương quan ngược chiều khi hành vi bầy đàn xảy ra. 5. Bình phương tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường giảm.
(Rdownm,t)2 cho biết mối quan hệ phi tuyến giữa độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo với tỷ suất sinh lợi thị trường khi thị trường biến động mạnh theo chiều hướng giảm. Khi có hành vi bầy đàn, mối quan hệ này được kì vọng là sẽ có mối tương quan ngược chiều.
Trong đó:
+ Rit là tỷ suất sinh lợi hàng ngày của từng cổ phiếu, được tính theo công thức:
(2.12)
Với: Rit là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i trong ngày t.
Pi,t là giá đóng cửa ngày t của chứng khoán i đã được điều chỉnh. Pi,t-1 là giá đóng cửa ngày t -1 của chứng khoán i đã được điều chỉnh. + Rmt là tỷ suất sinh lợi thị trường hàng ngày, được tính như sau
Đối với thị trường HOSE và HNX:
Với: Rmt là tỷ suất sinh lợi thị trường vào ngày t.
Pi,t là giá đóng cửa ngày t của chỉ số VN-index nếu là thị trường HOSE, của chỉ số HN-index nếu là thị trường HNX.
Pi,t-1 là giá đóng cửa ngày t -1 của chỉ số VN-index nếu là thị trường HOSE, của chỉ số HN-index nếu là thị trường HNX.
Đối với danh mục HO_large, HO_small, HN_large, HN_small:
∑
Với: Rit là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i vào ngày t. N là số lượng cổ phiếu có trong danh mục.
Công thức tính tỷ suất sinh lợi hàng tuần của từng cổ phiếu cũng như của thị trường tương tự như công thức tính tỷ suất sinh lợi hàng ngày.