Kết quả kiểm định chung cho cả thời kỳ

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) nghiên cứu hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 76 - 78)

5. Ý nghĩa của đề tài

3.1.1. Kết quả kiểm định chung cho cả thời kỳ

Sử dụng mô hình phi tuyến tính theo cách tiếp cận đƣợc đề xuất bởi Chang, Cheng và Khorana (2000). Kết quả cho thấy hệ số γ2 âm và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa dƣới 1% và hệ số β1 , β2 đều âm và có ý nghĩa thống kê (bảng 3.1). Vì vậy, hành vi đám đông tồn tại trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 01/01/2008 đến 31/12/2015. γ2 = -23.233 là mức âm khá lớn nên hành vi đám đông trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam khá mạnh trong giai đoạn 2008 – 2015.

Bảng 3.1. Kết quả mô hình CSAD theo ngày

CSADt = α + γ1Rm,t + γ2 (Rm,t)2 + εt CSADt = α + β1DLt + β2DUt + εt α t-statistic 0.007 63.292 α t-statistic 0.009 161.575 γ1 t-statistic 0.435 13.945 β1 t-statistic -0.02 -7.539 γ2 t-statistic -23.233 -13.915 β2 t-statistic -0.02 -3.391 R2 0.09 R2 0.033

Sau khi kiểm định các ƣớc lƣợng thì thấy tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan vì chỉ số Dubin – Watson là 1.191 (xem phụ lục 1), với kích thƣớc mẫu N=1989, k’=2, tra bảng thống kê Durbin-Watson với mức ý nghĩa 5% ta có dl=1,643 và du= 1,896, 0<d<dl, nhƣ vậy có hiện tƣợng tự tƣơng quan.

Hiện tƣợng này có thể do CSAD đƣợc tính từ chênh lệch tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i tại thời điểm t (Ri,t) và tỷ suất sinh lợi thị trƣờng tại thời điểm t (Rm,t), các chỉ số tỷ suất sinh lợi có sự tƣơng quan với chính nó tại trong thời điểm quá khứ. Do đó, sử dụng mô hình AR(1) sẽ đƣợc đƣa vào mô hình để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan.

Bảng 3.2. Kết quả sau khi đã khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan.

CSADt = α + γ1 Rm,t + γ2 (Rm,t)2 + εt + AR(1)

α γ1 γ2 AR(1)

0.007453 0.413281 -24.08726 0.419327

R2 = 0.245664

Durbin – Watson stat = 2.185912

Khi tồn tại hành vi đám đông trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam thì độ lệch chuẩn chéo giữa các tỷ suất sinh lợi thành phần sẽ nhỏ và không biến động quá xa. Vì vậy mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi. Đƣợc thể hiện rõ thông qua kiểm định White có hệ số P- value= 0.0000 < α = 5%. (xem phụ lục 1)

Ta tiến hành khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi khi không biết σi2 , ta dùng Feasible Generalized Least Squares (FGLS- ƣớc lƣợng bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi) và thực hiện theo trƣờng phái Glejser (1969) với trọng số 1/abs(resid). Ta tiếp tục kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi bằng kiểm định White (phụ lục), ta thấy giá trị P- value=0.3475>0,05, nhƣ vậy hiện tƣợng phƣơng sai sai số không đồng nhất đã khắc phục hay mô hình không còn vi phạm giả định phƣơng sai sai số đồng nhất.

Bảng 3.3. Kết quả sau khi đã khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi.

CSADt = α + γ1 Rm,t + γ2 (Rm,t)2 + εt + AR(1)

α γ1 γ2 AR(1)

0.007453 0.413283 -24.08682 0.419320

R2 = 0.245664

Sau khi đã khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai sai số thay đổi, AR(1) có ý nghĩa thống kê mạnh ( mức ý nghĩa dƣới 1%). R squared cũng tăng lên đáng kể và kiểm định lại không phát hiện hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên cứu. Vì vậy kết quả nghiên cứu dựa trên kết quả mô hình sau khi đã khắc phục.

Từ kết quả này, ta có thể rút ra các kêt luận:

- Mô hình kiểm định hành vi đám đông có ý nghĩa thống kê ở mức 1% do sig=0.

- Hệ số γ2 = -24.09 là mức âm khá mạnh, điều này chứng tỏ sự tồn tại hành vi đám đông trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 31/12/2015.

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) nghiên cứu hành vi đám đông trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 76 - 78)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(102 trang)