Bài nghiên c u này k th a ph ng pháp nghiên c u c a Yuming Wang và Jinpen Ma (2014) c th là:
Bi n đ ng v t tr i là bi n đ ng c a t su t sinh l i c phi u gây ra b i ph n ng
thái quá c a nhà đ u t tr c các thông tin trên th tr ng.
S d ng s khác bi t ph ng sai VD (Variance Differences) làm đ i di n cho
đ bi n đ ng v t tr i. nh ngha (VD) nh sau:
S khác bi t ph ng sai (VD) c a t su t sinh l i q ngày đ c tính toán b i s khác bi t gi a q l n ph ng sai t su t sinh l i 1 ngày v i ph ng sai t su t sinh l i trong q ngày.
B ng tr c quan kinh t có th nh n th y đ c r ng s khác bi t
ph ng sai (VD) c a t su t sinh l i q ngày (VD(q)) là s bi n đ ng c a t
su t sinh l i h ng ngày mà không b đi u ch nh b i nh ng thông tin kinh t c b n trong th tr ng ch ng khoán t 1 ngày cho đ n q ngày vì v y nên nh ng bi n đ ng h ng ngày này s t ng ph n ho c hoàn toàn bi n m t trong đ bi n đ ng c a t su t sinh l i q ngày, v i q l n h n đáng k so v i m t.
Vì t su t sinh l i hàng ngày có nhi u kh n ng b nh h ng b i các thông tin
gi i thích sai nh ng d li u có th đ c làm m t b ng các d li u hàng tu n ho c
hàng tháng, tuy nhiên bài nghiên c u đ nh ngha VD(q) d a trên d li u t su t sinh l i hàng ngày nh m m c đích n m b t t t h n đ bi n đ ng v t tr i gây ra b i các r i lo n giao d ch, v n đ đnh giá sai ho c các ngu n khác.
Theo Lo và MacKinlay (1988) ch y u s d ng bi n (VD) c a t su t sinh l i c phi u q ngày đ ki m tra xem th tr ng có chuy n đ ng m t cách ng u nhiên
đ ng v t tr i, tìm hi u m i quan h gi a nó v i t su t sinh l i c phi u và tìm ki m l i nhu n b t th ng t các danh m c đ u t theo Yuming Wang và Jinpen Ma (2014), c th công th c tính toán s khác bi t ph ng sai nh sau:
( ) = = ( ) ( )
Trong đó:
là c l ng ph ng sai không ch ch c a log t su t sinh l i 1 ngày
= ( )
1
là c l ng ph ng sai không ch ch c a log t su t sinh l i q ngày.
= ( )
Pk là logarit giá c phi u vào ngày th k, v i k=0,1,2,…,n. Pk-1 là logarit giá c phi u vào ngày th k-1, v i k=0,1,2,…,n.
= ( ) là c l ng trung bình c a t su t sinh l i c phi u hàng ngày. Chú ý r ng = ( + 1)( 1 ) đ c s d ng đ phù h p v i các quan sát ch ng chéo vì v y là m t c l ng không ch ch.
C ng l u ý r ng s khác bi t ph ng sai đ c đnh ngh a trong Lo và
Mackinlay (1988) b ng -VD(q)/q. B ng tr c quan kinh t có th nh n th y đ c r ng s khác bi t ph ng sai (VD) c a t su t sinh l i q ngày (VD(q)) là s bi n đ ng c a t su t sinh l i h ng ngày mà không b đi u ch nh b i nh ng thông tin
kinh t c b n trong th tr ng ch ng khoán t 1 ngày cho đ n q ngày vì v y nên nh ng bi n đ ng h ng ngày này s t ng ph n ho c hoàn toàn bi n m t trong đ bi n đ ng c a t su t sinh l i q ngày, v i q l n h n đáng k so v i 1.
V i đ nh ngh a c a đ bi n đ ng v t tr i trong ph n này thì ta có th k v ng r ng bi n đ ng v t tr i s đ c đ c tr ng b i ph n ng thái quá ho c là s đ o ng c trong t su t sinh l i ng n h n. Ph n ng thái quá là ph n ng quá m c v i nh ng thông tin c a th tr ng.
Kent Daniel, David Hishleifer và Avanidhar Subrahmanyam (1998) trong nghiên c u “ Investor Psychology and Security Market Under- and Overreactions” đ xu t m t lý thuy t v ph n ng thái quá c a th tr ng ch ng khoán d a trên đnh ki n tâm lý n i ti ng: nhà đ u t quá t tin v đ chính xác c a thông tin cá nhân và s t thiên v này s gây ra nh ng thay đ i r t l n trong ni m tin c a nhà
đ u t c ng nh là m t thành ph n t o nên k t qu đ u t c a h . Tác gi cho r ng
hàm ý c a s quá t tin đó là s t t ng quan ngh ch, đ bi n đ ng v t tr i và các hành đ ng qu n lý có liên quan t i v n đ đnh giá sai, d đoán t su t sinh l i d a trên các s ki n công b . (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
S đ o ng c trong t su t sinh l i ng n h n: Hi n t ng Mean Reversion là
hi n t ng trong đó giá c không tuân theo b c đi ng u nhiên mà có tính t t ng
quan ngh ch, chuy n dch có xu h ng v giá tr trung bình. Mean Reversion xu t hi n mang hàm ý không ch trong ng d ng đ u t và phòng ng a r i ro mà còn là công c ph n bi n lý thuy t n n t ng – lý thuy t th tr ng hi u qu (Lo & Mackinlay (1988))
Bài nghiên c u c ng báo cáo t l ph ng sai (VR) nh là m t đo l ng s t
t ng quan cho t t c các danh m c đ u t . D theo bài nghiên c u Lo và
Mackinlay (1988), Yuming Wang và Jinpen Ma (2014) tôi đnh ngh a (VR) t su t sinh l i q ngày nh sau:
( ) = = ( 1) ( )
( )
Trong đó:
là c l ng ph ng sai không ch ch c a log t su t sinh l i 1 ngày
= ( )
1
là c l ng ph ng sai không ch ch c a log t su t sinh l i q ngày.
= ( )
Cochrane (1988) and Lo and MacKinlay (1988, 1989) ch ra r ng VR(q) có th x p x b ng:
( ) = 1 + 2 ( )
Trong đó k là c tính đ tr th k c a h s t t ng quan t su t sinh l i c
phi u. i u này có ngha r ng t l ph ng sai th c s là m t s k t h p tuy n tính
c a các c l ng h s t t ng quan l i nhu n c phi u v i tr ng s (q-k) (tr ng s này s gi m d n trong tính toán vì v i q không đ i còn k ch y t 1 đ n q-1). (VR) đó là l n h n (nh h n) 1 ch ra r ng t su t sinh l i là t t ng quan thu n (ngh ch). B i vì t su t sinh l i ph n ng quá m nh có th t t ng quan ngh ch đ n b t k đ tr nào, (VR) có th là m t bi n pháp toàn di n h n cho t su t sinh l i ph n ng thái quá (Kaul & Nimalendran, 1990). L u ý r ng (VR) b ng 2 khi và ch khi (VD) b ng 0. Trong th c t , (VD) có th đ c b t ngu n t (VR) b i:
( ) = (1 ( ))
3.2.2 Xây d ng các chi n l c giao d ch d a vào đ bi n đ ng v t tr i
(3.2)
(3.3)
Ki m tra t su t sinh l i b ng cách phân lo i c phi u d a trên các s khác
bi t ph ng sai q ngày VD(q) khác nhau. Chi n l c giao d ch theo nh ng mô t
trong Jegadeesh và Titman (1993, 2001), Yuming Wang và Jinpen Ma (2014) v i m t kho ng th i gian hình thành c a M tháng và th i gian n m gi N tháng.
Jegadeesh và Titman (1993) trong nghiên c u: “Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency” đã đ a ra m t chi n l c giao d ch đó là mua nh ng c phi u có bi u hi n t t trong quá kh và bán ra nh ng c phi u có bi u hi n x u trong quá kh t o ra m t t su t sinh l i d ng đáng k trong kho ng th i gian n m gi t 3-12 tháng. Tác gi nh n th y r ng l i nhu n c a
chi n l c đ u t này không ph i do r i ro h th ng c a chúng ho c do giá c phi u
ph n ng ch m v i các y u t chung. Tuy nhiên m t ph n c a t su t sinh l i b t th ng trong n m đ u tiên sau khi danh m c đ c hình thành s b bi n m t trong
hai n m ti p theo. M t mô hình t ng t c a t su t sinh l i xoay quanh thông báo (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
t su t sinh l i c a nh ng c phi u t ng giá và nh ng c phi u gi m giá c c ng
đ c đ c p.
Jegadeesh và Titman (2001) trình bày báo cáo đánh giá các gi i thích khác nhau cho các tài li u v l i nhu n c a danh m c quán tính tr c đây đ c ghi nh n b i Jegadeesh và Titman (1993). Danh m c quán tính là danh m c ph n ánh tính ch t quán tính trong t su t sinh l i c a c phi u. T su t sinh l i s ti p t c cao cho nh ng c phi u có bi u hi n t t trong quá kh và ng c l i t su t sinh l i s ti p t c th p đ i v i nh ng c phi u có bi u hi n x u trong quá kh .
u tiên nghiên c u l i nhu n c a danh m c quán tính trong tám n m
ti p theo giai đo n m u trong bài nghiên c u tr c vào n m 1993 cho th y
l i nhu n đ c tìm th y khá gi ng trong kho ng th i gian tr c đó.
Bài nghiên c u đã cung c p nh ng b ng ch ng r ng l i nhu n quán tính không hoàn toàn do s sai l ch trong d li u.
H n th n a, k t qu nghiên c u cho th y r ng, nh ng ng i tham gia th tr ng không b thay đ i chi n l c đ u t c a h theo cách lo i b ngu n d báo t su t sinh l i.
tìm hi u nhi u h n v l i nhu n quán tính, tác gi đã nghiên c u t su t sinh l i c a danh m c quán tính trong các giai đo n n m gi . B ng cách nghiên c u k t qu trong các giai đo n n m gi khác nhau, tác gi đã gi i quy t nh ng v n đ đ c đ a ra b i Conrad và Kaul (1998), nh ng ng i cho r ng l i nhu n phát sinh t s khác bi t trong t su t sinh l i mong đ i ch không ph i vì mô hình t su t sinh l i theo th i gian và Barberis et al. (1998), Daniel et al. (1998), Hong và Stein (1999), nh ng ng i gi i thi u mô hình hành vi g i ý r ng t su t sinh l i c a danh m c quán tính trong giai đo n n m gi nên là tiêu c c.
Th c hi n chi n l c đ u t M/N/q (v i M=12 tháng, N=12 tháng, q=22, 44, 66).
Chiên l c M/N/q có ngha là chi n l c giao d ch v i kho ng th i gian hình thành
là 12 tháng, th i gian n m gi là 12 tháng và kho ng th i gian tính toán s khác bi t
ph ng sai là q ngày. Th c hi n các b c sau:
Vào đ u m i tháng t, ti n hành tính toán s khác bi t ph ng sai
VD(q) riêng l d a trên t su t sinh l i c phi u 12 tháng qua.
Sau đó s p x p t t c các c phi u thành th p phân v v i s khác bi t
ph ng sai VD(q) t ng d n.
Cu i cùng xây d ng danh m c đ u t đ bi n đ ng v t tr i (P1, P2, …, P10 bao g m tr ng s b ng nhau c a t t c các c phi u x p h ng trong cùng m t th p phân v VD(q).
Chi n l c đ u t c a danh m c P10 – P1 m i tháng đ c th c hi n b ng
cách mua danh m c th p phân v v i VD(q) l n nh t là P10 và bán danh m c th p phân v VD(q) nh nh t là P1. Sau đó ki m tra bi u hi n c a 10 danh m c đ u t
theo tháng và đ c bi t chú ý đ n l i nhu n c a danh m c đ u t P10-P1. Xem xét s s p x p c a t su t sinh l i trung bình tháng (AR) theo s khác bi t ph ng sai VD(q) t ng d n c a 10 danh m c t P1 đ n P10 ng v i m i giá tr c a q.
3.2.3 Gi thi t thay th
Trong bài nghiên c u c a Yuming Wang, Jinpeng Ma(2014), tác gi có xem xét đ n l i nhu n b t th ng thu đ c c a danh m c đ u t có đ bi n đ ng v t tr i b ng mô hình CAPM.
Ph ng trình mô hình h i quy CAPM nh sau:
= + + (3.5)
Trong đó:
là lãi su t phi r ro, trong bài tác gi s d ng lãi su t tín phi u kho b c k h n 1 tháng.
R là lãi su t c phi u theo tháng
MF là nhân t th tr ng, đ c tính toán b ng (R R ), R là lãi su t th tr ng
là bi n đ c tr ng cho t su t sinh l i b t th ng c a c phi u (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CH NG 4: K T QU NGHIÊN C U
4.1 K t qu nghiên c u cho chi n l c giao d ch v i q thay đ i trong giai
đo n t 01/2008 đ n 03/2014
B ng 4.1: K t qu c a các danh m c đ u t đ c x p h ng d a trên s khác bi t
ph ng sai (VD) c a chi n l c 12/12/22
AR: T su t sinh l i trung bình hàng tháng cho m i danh m c đ c thu th p t c hai sàn HNX và HOSE trong toàn b giai đo n m u t 01/2008 đ n 03/2014.V(1): Ph ng sai trung
bình c a t su t sinh l i hàng ngày c a c phi u c u thành m i danh m c. S d nhân thêm v i q đ có th so sánh v i ph ng sai trung bình c a t su t sinh l i q ngày c a m i danh m c (V(q)).VD : S khác bi t ph ng sai trung bình c a c phi u c u thành m i danh m c
đ c tính toán theo ph ng trình 3.1v i q=22 . VR: T l ph ng sai trung bình c a c phi u c u thành m i danh m c đ c tính toán theo ph ng trình (3.2)
q=22 Porfolio AR t-stat VD 22*V1 V22 VR P1 -0.74% -1.561 -4.36% 3.15% 7.50% 2.2979 P2 -0.57% -1.246 -1.88% 2.53% 4.41% 1.6378 P3 -0.17% -0.404 -1.12% 2.30% 3.43% 1.3512 P4 0.22% 0.502 -0.67% 2.04% 2.71% 1.1794 P5 0.32% 0.774 -0.37% 1.98% 2.35% 1.0264 P6 0.35% 0.963 -0.12% 1.92% 2.04% 0.9187 P7 0.21% 0.636 0.15% 2.05% 1.90% 0.8083 P8 0.21% 0.554 0.46% 2.26% 1.81% 0.7094 P9 -0.03% -0.072 0.98% 2.90% 1.93% 0.6202 P10 -0.16% -0.569 2.44% 4.33% 1.88% 0.4317 P10-P1 0.57% 2.159 6.80% 1.18% -5.62% -1.866
Hình 4.1: Bi u đ t su t sinh l i c a các danh m c đ u t trong chi n l c 12/12/22.
Chi n l c 12/12/22 là chi n l c giao d ch d a trên s khác bi t ph ng sai (VD) c a t su t sinh l i 22 ngày v i th i gian n m gi 12 tháng và th i gian hình thành 12 tháng đ tìm ki m l i nhu n.
Danh m c P1, P2,…, P10 đ c hình thành d a trên th p phân v t ng d n c a bi n s khác bi t
ph ng sai VD. Danh m c P10-P1 đ c hình thành d a trên hành đ ng bán danh m c có VD bé nh t là P1 và mua danh m c có VD l n nh t là P10.
Nh đã trình bày trên, v i th p phân v theo (VD) t ng d n ta có đ c 10
danh m c t P1 đ n P10 nh B ng 4.1 và Hình 4.1. Ta có th th y r ng t su t sinh l i c a các danh m c đ u t P1, P2, …, P10 có xu h ng t ng t -0.74 lên đ n -0.16 khi. M c dù k t qu này ch a có ý ngha th ng kê tuy nhiên c ng ph n nào b c đ u hình thành nên m t xu h ng v m i quan h gi a t su t sinh l i c a c phi u và đ bi n đ ng v t tr i. c bi t chúng ta chú ý đ n danh m c đ u t P10-P1 (đ c hình thành b ng cách mua danh m c P10 có đ bi n đ ng v t tr i l n nh t và bán danh m c P1 có đ bi n đ ng v t tr i bé nh t) thì l i nh n đ c m t t su t sinh l i l n nh t là 0.57% và có ý ngha th ng kê v i t-statitis là 2.159 hay nói khác
h n ta hoàn toàn có th ki m đ c l i nhu n d a vào đ bi n đ ng v t tr i c a các
-1,0% -0,8% -0,6% -0,4% -0,2%