Hiệu ứng ngày trong tuần chỉ ra rằng những thay ñổi trong giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán sẽ theo một xu hướng nhất ñịnh dựa vào các hiệu ứng theo ngày. Tức là sẽ tồn tại một ngày ñặc biệt mà khi ñó tỷ suất sinh lợi của ngày ñó sẽ cao hơn các ngày khác trong tuần. Sự hiện diện của các hiệu ứng tương tự hiệu
ứng theo ngày trên thị trường chứng khoán sẽ vi phạm các giả ñịnh cơ bản của giả
thuyết thị trường hiệu quả là không ai có thể ñánh bại thị trường và kiếm ñược lợi nhuận vượt trội trên thị trường. Trong bài nghiên cứu này sẽ kiểm tra liệu rằng có sự tồn tại hiệu ứng theo ngày trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không.
Để thực hiện nghiên cứu hiệu ứng này, tác giả sử dụng mô hình hồi quy theo biến giả và sử dụng biến giả kết hợp với mô hình GARCH (1,1) ñã ñược dùng trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước ñây.
Đầu tiên sử dụng các biến giả là thứ Hai, thứ Ba, thứ Tư, thứ Năm và thứ
trong tuần mà tỷ suất sinh lợi là cao nhất hay thấp nhất hay không. Phương trình hồi quy có dạng như sau:
Rt= β1*D1t + β2*D2t + β3*D3t + β4*D4t + β5*D5t + ut
Trong ñó:
- Rt : tỷ suất sinh lợi ngày t
- D1, D2, D3, D4, D5: tương ứng là các biến giả cho ngày thứ Hai, thứ
Ba, thứ Tư, thứ Năm và thứ Sáu trong tuần
o D1t = 1 nếu thời ñiểm t tương ứng là ngày Thứ 2 và D1t = 0 trong trường hợp còn lại o D2t = 1 nếu thời ñiểm t tương ứng là ngày Thứ 3 và D2t = 0 trong trường hợp còn lại o D3t = 1 nếu thời ñiểm t tương ứng là ngày Thứ 4 và D3t = 0 trong trường hợp còn lại o D4t = 1 nếu thời ñiểm t tương ứng là ngày Thứ 5 và D4t = 0 trong trường hợp còn lại o D5t = 1 nếu thời ñiểm t tương ứng là ngày Thứ 6 và D5t = 0 trong trường hợp còn lại - βi : với i = (1,5) là các hệ số tương ứng với các biến giả
- ut : sai số ngẫu nhiên và thoả mãn ñiều kiện ut≈(0,σ2)
Như vậy, trong mô hình trên các biến D1, D2, D3, D4, D5 lần lượt phản ánh sự ảnh hưởng của các ngày trong tuần ñến tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường và của các mã cổ phiếu ñược lựa chọn. Đồng thời, mức ñộảnh hưởng của các ngày ñó ñến tỷ suất sinh lợi ñược thể hiện ở các hệ số βi. Nếu βi âm cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình giảm và βi dương cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình tăng trong các ngày tương ứng. Nếu βi = 0 cho thấy tỷ suất sinh lợi không bị ảnh hưởng trong những ngày tương ứng.
Ngoài phương pháp hồi quy trên, chúng ta cũng sử dụng mô hình phương sai thay ñổi có ñiều kiện ñể tự hồi quy và kiểm tra trong trường hợp các phần dư có hiện tượng phương sai thay ñổi.
Trong nghiên cứu này, mô hình GARCH (1,1) ñã ñược sử dụng ñể thử nghiệm và có dạng sau: Rt= β1*D1t + β2*D2t + β3*D3t + β4*D4t + β5*D5t + ut Với: ut ≈ (0,σ2t) Và: 2 2 2 1 1 t ut t σ =ω δ+ − +γσ− Trong ñó: - Rt : tỷ suất sinh lợi ngày t
- D1, D2, D3, D4, D5: tương ứng là các biến giả cho ngày thứ Hai, thứ
Ba, thứ Tư, thứ Năm và thứ Sáu trong tuần
- βi : với i = (1,5) là các hệ số tương ứng với các biến giả
- ut : sai số ngẫu nhiên và thoả mãn ñiều kiện ut≈(0,σt2)
- ω : hằng số của phương trình phương sai
CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU