Nam không có sự thay đổi nhiều so với kiểm định tác động của hiệu ứng Chu Kỳ Trăng Non lần trước. Cụ thể, chỉ số vẫn tiếp tục thể hiện sự tích cực với tỷ suất sinh lời trung bình tại thời điểm quan sát mang giá trị dương và ở mức 36.6%. Tương tự, chỉ số KLSE
của thị trường chứng khoán Kular Lumpur - Malaysia cũng có phản ứng tích cực với hiệu ứng và chỉ có chỉ số JSKE của thị trường chứng khoán Jakarta - Indonesia là có phản ứng tiêu cực, thể hiện ở tỷ suất lợi nhuận trung bình trong giai đoạn này mang giá trị âm. Do những kết quả trái chiều như vậy nên bài khóa luận không thể bác bỏ hay đông tình với cả 2 trường hợp được đặt ra trong giả thiết hiệu ứng chu kỳ trăng non.
Có thể thấy, mặt dù việc kiểm định sự tồn tại của các hiệu ứng chu kỳ mặt trăng trên thị trường chứng khoán có thể cho các kết quả không thống nhất nhưng luận điểm rằng mỗi thị trường khác nhau có một phản ứng khác nhau với hiệu ứng của Floros và Tan (2013) là không thể phủ nhận.
4.1.4. Ảnh hưởng của các hiệu ứng lên các chỉ số khác của thị trường chứng khoánViệt Việt
Nam
Trước hết, thị trường chứng khoán Việt Nam là thị trường duy nhất thuộc nhóm thị trường cận biên được bài khóa luận lựa chọn phân tích. Với những luận điểm đã được
trình bày trong phần trước, bài khóa luận lựa chọn mở rộng phân tích sâu với thị trường chứng khoán Việt Nam chính bởi đây là một môi trường đầu tư tiềm năng trong tương lai mà số lượng các bài nghiên cứu đối với chủ thể này còn hạn chế.
Bên cạnh đó, thông qua các kiểm định và mô hình hồi quy đối với chỉ số VN- Index, các kết quả đã cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng không chỉ bởi hiệu ứng Chu Kỳ Trăng Non mà còn bởi các hiệu ứng Niên Lịch như hiệu ứng Tháng Giêng và hiệu ứng Thứ Hai. Tuy nhiên, các kiểm định trên được thực hiện thông qua chỉ số chính là chỉ số VN-Index hay còn gọi là chỉ số chứng khoán trung bình của sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh. Do vậy, xét thấy tính chủ quan khi thực hiện 48
phân tích, bài khóa luận tiếp tục mở rộng nghiên cứu đối với thị trường chứng khoán Việt Nam và đi sâu vào các chỉ số nhỏ hơn và mang tính đại diện nhất định.
Dựa theo đó, các chỉ số được lựa chọn phân tích bao gồm: chỉ số VN30-Index (chỉ
số trung bình của nhóm 30 cổ phiếu đại diện trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh), chỉ số HNX-Index (chỉ số trung bình chứng khoán của sàn giao dịch Hà Nội) và chỉ số HNX30-Index (chỉ số trung bình của nhóm 30 cổ phiếu đại diện cho sàn giao dịch
Hà Nội).
Tương tự như các chỉ số trung bình chứng khoán trên thị trường của 5 quốc gia đã được phân tích ở trên, bài khóa luận tiếp tục sử dụng kiểm định ADF đối với 3 chỉ số trung bình của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả cho thấy tính dừng của các chỉ số được thể hiện như sau:
HNX VN30 HNX30 HNX VN30 HNX30 ARMA L.ar 0.073*** 0.042 -0.052 0.072*** 0.042 -0.052 (3.173) (1.293) (-1.639) (3.149) (1.310) (-1.632) HET full_ moon7 0.257 0.004 0.290 (1.263) (0.030) (1.521)
Hình 8 - Phân phối dữ liệu tỷ suất sinh lời của VN30-Index
Hình 9 - Phân phối dữ liệu tỷ suất sinh lời của HNX30-Index
Sau khi đánh giá chuỗi dữ liệu của các chỉ số là phù hợp, bài khóa luận thực hiện xây dựng mô hình hồi quy AR(1) - GARCH (1,1) với các biến được kiểm soát. Mô hình có dạng tương tự như phân tích ở trên với các biến giả về các hiệu ứng Niên Lịch được đưa vào để kiểm tra sự tác động tương quan.
Kết quả của mô hình được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 7 - Ảnh hưởng của hiệu ứng mặt trăng và các hiệu ứng niên lịch lên các chỉ số khác của thị trường chứng khoán Việt Nam
new_ moon7 0.299 0.245*** 0.139 (1.499) (2.742) (0.847) monda y 11.678*** 1.545*** 4.197 4.116* 1.533*** 2.735** (59.804) (4.304) (0.823) (1.646) (4.409) (2.474) january 0.070 0.380* 0.490 0.083 0.385* 0.476 (0.165) (1.828) (1.370) (0.201) (1.864) (1.508) _cons -21.12 -11.23*** -13.62*** -13.52*** -11.27*** -12.01*** (.) (-24.219) (-2.613) (-5.295) (-25.941) (-10.052) ARCH L.arch 0.402*** 0.165*** 0.177*** 0.407*** 0.163*** 0.186*** (18.439) (6.105) (10.499) (14.990) (5.863) (8.271) L.garc h 0.533*** 0.588*** 0.678*** 0.523*** 0.584*** 0.642*** (59.456) (8.640) (16.141) (21.524) (8.507) (12.517) N 3181 1731 1567 3181 1731 1567 AIC -17392.030 -10933.051 -9025.345 -17390.032 -10935.302 -9024.523 BIC -17355.640 -10894.856 -8987.847 -17347.577 -10897.107 -8987.025
t statistics in parentheses
Như vậy, sau khi cân nhắc sự tồn tại của các hiệu ứng Niên lịch có thể chi phối các
hiệu ứng chu kỳ mặt trăng, kết quả lúc này cho thấy chỉ có duy nhất chỉ số VN30 là có phản ứng đối với hiệu ứng chu kỳ trăng non. Bên cạnh đó, các kết quả cho thấy trong quá trình kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng chu kỳ trăng tròn thì tại chỉ số HNX và VN30
đều bị ảnh hưởng của hiệu ứng thứ Hai lấn át với mức ý nghĩa 1%.
Qua đây, bài khóa luận có thể kết luận rằng các chỉ số của nhóm cổ phiếu vốn hóa nhỏ như HNX và HNX30 nhìn chung đều không có phản ứng với bất kỳ hiệu ứng nào của chu kỳ mặt trăng. Điều này còn có thể được lý giải do vốn hóa tại sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội còn thấp và thanh khoản không cao, chỉ đạt trung bình khoản 668 triệu trong một phiên giao dịch. Do đó, số liệu thu thập được từ những chỉ số này tới nay
không thể thể hiện những phản ứng đối với các hiệu ứng trên thị trường. Nói một cách khác, kết quả từ phân tích không đủ để thể hiện sự bất thường trong hành vi đầu tư của các cá nhân trên thị trường.
4.2. Ket quả nghiên cứu và phân tích đối với các công cụ đầu tư khác
4.2.1. Ảnh hưởng của các hiệu ứng đối với một số tài sản tài chính khác
Không chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm những bất thường trong hành vi đầu tư của các
cá nhân đối với một công cụ đầu tư là chứng khoán, bài khóa luận tiếp tục thực hiện kiểm định đối với một số tài sản tài chính khác. Trong đó, các tài sản được lựa chọn bao
gồm: tiền mã hóa (Bitcoin - BTC) ngoại tệ (thông qua cặp tỷ giá EUR/USD), vàng và dầu thô. Tương tự, những tài sản tài chính được lựa chọn cần phải có dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích.
Hình 10 - Phân phối dữ liệu tỷ suất sinh lời của đồng tiền mã hóa Bitcoin
Hình 11 - Phân phối dữ liệu tỷ suất sinh lời của cặp tỷ giá EUR/USD
1/1/2000 1/1/2005 1/1/2010 1/1/2015 1/1/2020
R_BITCOI R_EURUSD R_XAU R_WTI ARMA L.ar 0.090* ** -0.598 -0.509 -0.251 (2.097) (-1.178) (-1.429) (-0.295) L.ma 0.569 0.474 0.236 (1.107) (1.308) (0.276) HET full_moon7 -0.377*** 0.004 0.100*** -0.016 (-3.169) (0.127) (4.147) (-0.507) monday 1.289*** -0.253*** -0.110*** 0.162*** (6.521) (-7.004) (-4.125) (4.528) january 1.164*** 0.236*** -0.025 -0.145** (7.868) (3.905) (-0.438) (-2.293)
Hình 12 - Phân phối dữ liệu tỷ suất sinh lời của giá vàng
Như vậy, sau khi đã thỏa mãn điều kiện để thực hiện phân tích, bài nghiên cứu sử dụng mô hình AR(1) - GARCH(1,1) để thực hiện kiểm định tác động của các hiệu ứng Niên Lịch và Chu Kỳ Trăng Tròn.
Phương thức thực hiện phân tích số liệu cũng tương tự như đối với các chỉ số trung
bình chứng khoán.
Các tài sản tài chính lần lượt cho kết quả từ mô hình hồi quy như sau: Bảng 8 - Ảnh hưởng của trăng tròn và các hiệu ứng niên lịch lên các tài sản tài chính khác
ARCH L.arch 0.297*** (9.030) L.garch 0.449*** (10.110) N 144 4472 4464 3503 AIC -4745.651 -32539.452 -27510.684 -12616.723 BIC -4708.700 -32501.019 -27472.261 -12579.755
R_BITCOIN R_EURUSD R_XAU R_WTI ARMA L.ar 0.095** -0.593 -0.500 -0.233 (2.170) (-1.159) (-1.452) (-0.279) L.ma 0.564 0.462 0.217 (1.090) (1.321) (0.259) HET new_moon7 0.593*** 0.075** -0.161*** 0.051* (5.856) (2.378) (-6.027) (1.653) monday 1.144*** -0.250*** -0.113*** 0.162*** (9.258) (-6.902) (-4.004) (4.515) january 1.036*** 0.240*** -0.042 -0.141** (8.181) (3.947) (-0.732) (-2.230) _cons -7.810*** -10.109*** -8.928*** -6.479*** (-50.050) (-502.490) (-632.652) (-327.498) ARCH L.arch 0.349*** (9.685) L.garch 0.348*** (9.459) N 1449 4472 4464 377 AIC -4753.763 -32542.154 -27517.751 -12617.600 BIC -4716.813 -32503.721 -27479.328 -12580.632
Ngược lại, giá vàng lại có phản ứng tích cực với chu kỳ trăng tròn với tỷ suất lợi nhuận trung bình được bằng chứng đạt giá trị 10%. Bên cạnh đó những tài sản còn lại cũng cho thấy tác động một cách áp đảo của các hiệu ứng Niên lịch đối với hiệu ứng trăng tròn.
Bài khóa luận tiếp tục thực hiện kiểm định ảnh hưởng của hiệu ứng Chu Kỳ Trăng Non và các hiệu ứng Niên Lịch. Kết quả thu được như sau:
Bảng 9 - Ảnh hưởng của trăng tròn và các hiệu ứng niên lịch lên một số tài sản tài chính khác
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
Có thể thấy, với mức sai số một cách tương đối, tác động của hiệu ứng chu kỳ trăng
non đều được tìm thấy tại hầu hết các tài sản tài chính. Cụ thể, tại mức ý nghĩa 1%, ảnh hưởng của hiệu ứng Chu Kỳ Trăng Non được phát hiện đối với đồng tiền mã hóa Bitcoin
và giá vàng. Đồng thời, tại mức ý nghĩa 5%, kết quả thu được tìm thấy phản ứng cặp tỷ giá EUR/USD và tại mức ý nghĩa 10%, phản ứng với hiệu ứng Trăng Tròn cũng được tìm thấy đối với giá dầu thô.
Điều đặc biệt trong trường hợp này có thể kể đến việc thị các tài sản tài chính này đều có phản ứng với cả các hiệu ứng niên lịch và hiệu ứng chu kỳ trăng non. Cụ thể, đối
với tài sản như vàng và đồng tiền mã hóa Bitcoin, biến động giá của các tài sản này không không chỉ thể hiện sự ảnh hưởng của hiệu ứng chu kỳ mặt trăng mà còn có cả các
hiệu ứng Niên Lịch tại mức ý nghĩa 1%. Hiệu ứng chu kỳ trăng non được tìm thấy đối với hai loại tài sản còn lại cho thấy ý nghĩa thống kê thấp hơn so với hiệu ứng Niên Lịch.
Có thể thấy, những bằng chứng này lại tiếp tục chứng minh cho giả thiết rằng ảnh hưởng
của các hiệu ứng niên lịch có thể lấn át hiệu ửng của chu kỳ mặt trăng. Tuy nhiên, số liệu từ các kết quả nghiên cứu nhìn chung vẫn chưa có sự thống nhất nên bài khóa luận tạm thời chưa đưa ra bác bỏ với một trong hai trường hợp của giả thiết chung trước khi thực hiện nghiên cứu.
Ngoài ra, trong số các tài sản được thực hiện phân tích, kết quả thu được cho thấy đồng tiền mã hóa Bitcoin và giá vàng là có phản ứng với cả 2 hiệu ứng Chu Kỳ Mặt Trăng. Trong đó, tại chu kỳ trăng Tròn, tỷ suất lợi nhuận theo ngày trung bình của Bitcoin mang dấu âm còn của giá vàng lại mang giá trị dương. Đặc biệt, trong chu kỳ trăng non, điều ngược lại xảy ra khi giá vàng lại có phản ứng tiêu cực và giá đồng tiền mã hóa này có phản ứng tích cực.
Do vậy, đối với từng loại tài sản, có thể thấy chênh lệch về lợi nhuận một các rõ ràng giữa các kỳ mặt trăng. Tuy nhiên, bài khóa luận không thể kết luận được tỷ suất lợi
eseasia_port eseasia_port eseasia_port eseasia_port ARMA L.ar 0.354*** 0.350*** 0.105*** 0.106*** (4.184) (4.218) (4.866) (4.876) L.ma -0.243*** -0.239*** (-2.774) (-2.784) HET full_moon7 0.026 0.099 (1.183) (0.550) new_moon7 0.073*** -0.313* (3.620) (-1.726) monday 0.387*** 0.383*** 1.443*** 1.294*** (13.840) (13.546) (3.169) (3.558) january 0.153*** 0.165*** -0.720 -0.653 (3.487) (3.848) (-0.924) (-1.031) _cons -9.755*** -9.769*** -12.972*** -12.667*** (-747.632) (-690.384) (-22.650) (-29.793) ARCH L.arch 0.291*** 0.295***
4.2.2. Ảnh hưởng của các hiệu ứng đối với danh mục đầu tư tài chính Đông Á và ĐôngNam A Nam A
Bài khóa luận tiếp tục mở rộng nghiên cứu và thực hiện kết hợp các chỉ số trung bình chứng khoán tại 10 thị trường được lựa chọn ban đầu thành một danh mục đầu tư “Đông Á và Đông Nam Á” (eseasia_port). Cụ thể, bài khoán luận giả định các cá nhân có thể lựa chọn đầu tư đồng thời vào 10 thị trường trên với một tỷ trọng bằng nhau tại các thị trường. Khi đó, giá trị trung bình của các chỉ số chứng khoán này sẽ là giá trị chỉ số trung bình của danh mục đầu tư.
Qua đó, bài khóa luận thực hiện khảo sát một cách bao quát sự ảnh hưởng của các hiệu ứng chu kỳ mặt trăng đối với danh mục đầu tư này.
Phương pháp thực hiện tương tự như trên với kết quả của mô hình được thể hiện qua bảng tóm tắt sau đây:
58
Bảng 10 - Ảnh hưởng của trăng non và các hiệu ứng niên lịch lên danh mục chỉ số Đông Á, Đông Nam Á
eseasia_port eseasia_port eseasia_port eseasia_port L.garch 0.638*** 0.628*** (22.303) (22.963) N 4472 4472 4472 4472 AIC -30476.570 -30478.820 -31077.561 -31078.444 BIC -30438.136 -30440.386 -31032.722 -31033.605
t statistics in parentheses
Trước hết, khi thực hiện kiểm định sự tồn tại của ảnh hưởng từ mặt trăng đến danh
mục đầu tư với giả định rằng các hiệu ứng chu kỳ mặt trăng tồn tại độc lập với các hiệu ứng Niên Lịch, kết quả từ quá trình phân tích cho thấy chỉ có hiệu ứng chy kỳ trăng non
được tìm thấy trong danh mục với mức ý nghĩa 1%. Bên cạnh đó, danh mục đầu tư nhóm
các thị trường thuộc Đông Á và Đông Nam Á này còn cho thấy phản ứng với các hiệu ứng Niên Lịch đều tại mức ý nghĩa 1%.
Không dừng lại ở đó, bài khóa luận tiếp tục kiểm định ảnh hưởng lẫn nhau của các
hiệu ứng niên lịch và các hiệu ứng chu kỳ mặt trăng thông qua mô hình AR (1) - GARCH (1) và các biến giả được lượng hóa cho hiệu ứng Tháng Giêng và hiệu ứng Thứ
Hai. Kết quả lúc này cho thấy danh mục đầu tư chỉ còn chịu tác động của hiệu ứng chu kỳ trăng non với mức sai số 10%. Trong khi đó, hiệu ứng Thứ Hai lại thể hiện sự ảnh hưởng lấn át rõ rệt với sự phản ứng tích cực lại của thị trường trong cả hai chu kỳ mặt trăng đều ở mức ý nghĩa 1%. Thậm chí, ảnh hưởng của hiệu ứng Thứ Hai còn có sức mạnh lấn át cả hiệu ứng Tháng Giếng và trở thành hiệu ứng duy nhất có ảnh hưởng đến danh mục trong khoảng thời gian thực hiện quan sát.
Như vậy, nhìn chung nếu coi các chỉ số trung bình chứng khoán của các quốc gia được lựa chọn là một danh mục đầu tư thì danh mục này hầu như chỉ chịu ảnh hưởng rất
ít của hiệu ứng mặt trăng. Tuy nhiên, trong quá trình kiểm định, các kết quả lại cho thấy
danh mục đầu tư này có phản ứng một cách tích cực với hiệu ứng Thứ Hai. Nói cách khác, về mặt ý nghĩa kinh tế, tỷ suất lợi nhuận trung bình của danh mục trong thời điểm ngày thứ hai đạt mức hơn 100%.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
5.1. Ý nghĩa của các kết quả thống kê
Nhìn chung, từ các kết quả từ quá trình phân tích, bài khóa luận có thể rút ra kết luận về sự tồn tại của hiệu ứng chu kỳ mặt trăng đối với hành vi đầu tư của các cá thể trên thị trường tài chính.
Trước hết, với đối tượng là 5 chỉ số trung bình chứng khoán của các thị trường nhóm mới nổi và thị trường cận biên (VN-Index), hiệu ứng chu kỳ mặt trăng chỉ được tìm thấy trên một số thị trường sau khi cân nhắc sự ảnh hưởng của các hiệu ứng Niên Lịch. Cụ thể, với hiệu ứng chu kỳ trăng tròn, chỉ có 2 chỉ số có phản ứng lại là chỉ số JSKE của thị trường chứng khoán Jakarta - Indonesia và chỉ số SCI của thị trường chứng
khoán Thượng Hải - Trung Quốc. Bên cạnh đó, với kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng trăng non, các kết quả chỉ cho thấy 3 trong 5 chỉ số có phản ứng lại với hiệu ứng này và cũng đồng thời phản ứng với các hiệu ứng niên lịch như các chỉ số VN-Index, JSKE và KLSE của của thị trường Việt Nam, Indonesia và Malaysia. Tuy nhiên, mức độ phản ứng của các thị trường với các hiệu ứng chu kỳ mặt trăng có sự khác nhau và không