1.1. Phương pháp nghiên cứu
Để hiểu hơn về ảnh hưởng của chu kỳ mặt trăng lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán, chúng tôi khảo sát một loạt các hiệu ứng liên quan như hiệu ứng ngày trong tuần, hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng tháng dương lịch, hiệu ứng ngày lễ.
1.1.1. Mặt trăng ảnh hưởng lên tỷ suất sinh lợi trên 2 sàn chứng khoán:
Khi áp dụng tại Việt Nam, chúng tôi sử dụng cách tính tỷ suất sinh lợi theo phương pháp trung bình và tiến hành một loạt các thống kê mô tả để so sánh tỷ suất sinh lợi trung bình của chứng khoán trong giai đoạn trăng tròn và trăng non.
Kế tiếp chúng tôi sử dụng một mô hình sin về tác động liên tiếp của mặt trăng để kiểm định cho mẫu hình hiệu ứng mặt trăng. Đây là hồi quy được ước lượng cho mối liên hệ giữa chu kỳ mặt trăng và tỷ suất sinh lợi chứng khoán:
Rt= α + β* cos(2∏dt/29.53) + et,
ở đó d là số ngày kể từ ngày trăng tròn cuối cùng và β là hệ số cho biết mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và chu kỳ mặt trăng.
Tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t được tính theo công thức : Rt = (Pt - Pt-1 ) /Pt-1
rong đó Pt là giá trị của chỉ số Vnindex (Hnxindex) tại thời điểm đóng cửa của ngày giao dịch thứ t tương ứng và Pt-1 là biến trễ một thời kỳ của Vnindex (Hnxindex).
1.1.2. Phân tích OLS:
Một hồi quy OLS của log tỷ suất sinh lợi trung bình theo ngày của 2 sàn chúng khoán cho mỗi giai đoạn mặt trăng được thiết lập với dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian.
Chúng tối ước lượng theo một phương trình hồi quy được cho như sau: Rt α + β* Lunardummyt + et
Rt là log lợi nhuận trung bình theo ngày trong một giai đoạn trăng tròn hay trăng non thời điểm t. Lunardummy là biến giả cho biết giai đoạn trăng tròn hay trăng non; nó nhận giá trị là 1 với giai đoạn trăng tròn và bằng 0 với giai đoạn trăng non. Hệ số của biến này cho biết sự khác biệt giữa log tỷ suất sinh lợi trung bình theo ngày giữa các giai đoạn mặt trăng.
1.1.3. Khối ượng giao d ch và độ biến động th trư ng:
Để xác định ảnh hưởng của mặt trăng đã được quan sát có liên quan đến khối lượng giao dịch và biến động lợi nhuận, chúng tôi khảo sát theo một hồi quy cho một danh mục tính theo phương pháp trung binh và dữ liệu theo 2 sàn cho chu kỳ 15 ngày trăng tròn:
Normvolumejt αj + λj*lunardummyt + ejt
Ở đó biến, normvolume, là khối lượng giao dịch theo ngày được chuẩn hoá bởi khối lượng trung bình theo ngày trong tháng và t là chỉ số thời gian cho mỗi ngày. Lunardummy là biến giả bằng 1 nếu đó là giai đoạn trăng tròn và bằng 0 nếu đó là giai đoạn trăng non. Giai đoạn trăng tròn là ngày trước và sau ngày trăng tròn cộng với ngày trăng tròn; giai đoạn trăng non là phần còn lại của tháng âm lịch. là thời chỉ số thời gian cho giai đoạn mặt trăng.
1.1.4. Hiệu ứng mặt trăng và các nhân tố âm l ch có ảnh hưởng:
Phần này xem xét liệu hiệu ứng mặt trăng có thể giải thích bằng các nhân tố khác theo lịch được không.
1.1.5. Hiệu ứng tháng Giêng
ai hiệu ứng này có biểu hiện khác nhau do âm lịch và dương lịch không có tương quan với nhau. Tuy nhiên, để xem mối quan hệ của hai hiệu ứng, tác giả thêm biến giả mặt trăng vào mô hình hồi qui:
Rt α + β*lunardummyt + δ* Januarydummyt + et
Januarydummy là biến giả có giá trị bằng một vào tháng Giêng và bằng 0 vào các ngày còn lại.
1.1.6. Các ngày tr ng tuần
Nếu như các ngày trăng tròn tập trung chủ yếu vào thứ hai thì ta có thể cho rằng hiệu ứng thứ hai có thể giải thích được hiệu ứng mặt trăng.
1.1.7. Hiệu ứng tháng ương ch
Chúng tôi nghi ngờ liệu hiệu ứng tháng dương lịch có mối quan hệ nào với hiệu ứng mặt trăng không. a kiểm tra bằng cách thêm biến giả tháng dương lịch vào hàm hồi qui và đánh giá:
Rt α + β*lunardummyt + δ*Calendardummyt + et
Calendardummy là biến giả bằng 1 với các ngày trong nửa tháng đầu và bằng 0 với trường hợp còn lại.
Trong bài nghiên cứu của Kathy Yuan, tác giả đã sử dụng bảng hiệu chỉnh sai số chuẩn (PCSE) tuy nhiên do điều kiện tại Việt Nam nên chúng tôi sẽ không sử dụng phương pháp đó. Lý do thứ nhất vì tại Việt Nam chúng tôi chỉ xét đến 2 sàn chứng khoán tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh là không đủ để thực hiện phương pháp này. hứ hai là do thời gian giao dịch của 2 sàn là không liên tục, trong thời gian dịch lại tồn tại quá nhiều khoảng thời gian trống như những ngày nghỉ, những ngày lễ tết. Bên cạnh đó, chúng ta chỉ mới thực hiện giao dich theo 5 phiên trong thời gian gần đây ( kể từ 13/3/2002 tại sàn HOSE và từ 1/6/2006 tại sàn HNX). Vì những lẽ đó chúng tôi sử dụng dữ liệu chéo để đo lường chỉ số 2 sàn.
Với cách lựa chọn này có thể hạn chế được những ảnh hưởng từ độ lệch về tính liên tục của dữ liệu thời gian.
Dữ liệu của bài nghiên cứu được lấy từ trang web cophieu68.com và dữ liệu cổ phiếu metastock. Trang web này cung cấp các chỉ số chứng khoán tại 2 sàn HNX và HOSE như giá mở cửa, giá đóng cửa, khối lượng giao dịch,… Chúng tôi chia dữ liệu theo 3 giai đoạn : từ 2001 đến 2004, từ 2005 đến 2008, từ 200 đến 2012 để dễ dàng phân tích các biến động theo từng giai đoạn. Dữ liệu về ngày âm lịch chúng tôi lấy từ trang web www.lunaroutreach.org.