Để kiểm định sự phản ứng của thị trường chứng khoán tới mức độ nào trong khoảng thời gian mà các sự kiện chính trị được cập nhật trên phương tiện thông tin đại chúng cũng như kiểm định liệu có xuất hiện lợi nhuận vượt trội trong khung thời gian sự kiện diễn ra hay không, phương pháp nghiên cứu sự kiện là phương pháp tối ưu nhất để phân tích và kiểm định các câu hỏi trên. Thứ tự các bước phân tích của phương pháp như sau như sau:
• Thu thập những cột mốc sự kiện chính trị, xác định và phân loại thành ba dạng: sự kiện mang tính tích cực, sự kiện mang tính tiêu cực và sự kiện mang tính trung tính tuỳ thuộc vào mức độ tác động đến chỉ số giá đóng cửa của thị trường.
• Mốc ngày 0 trong khung sự kiện được xác định là ngày mà mà tin tức liên quan đến sự kiện chính trị diễn ra được truyền thông trong đại chúng. Khung sự kiện là tổng hợp số ngày xuyên suốt từ trước và sau ngày mà sự kiện diễn ra. Trong bài nghiên cứu này, tác giả xác định khung sự kiện với 21 ngày trong đó bao gồm 10 ngày trước và 10 ngày sau ngày diễn ra sự kiện. Với sự lựa chọn khoảng thời gian trên mục đích nhằm quan sát về hành vi của thị trường và cũng như xác định xem liệu thông tin có bị rò rỉ trước ngày sự kiện được công bố. Bên cạnh chỉ ra khung sự kiện, tác giả xác định khung ước lượng sự kiện nhằm đo lường ỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng cách tính trung bình tỷ suất lợi nhuận hằng ngày khoảng thời gian trước cửa sổ sự kiện là khoảng thời gian mà thị trường giao dịch ổn định và không
định với công thức sau:
1 N
σ CAARitl, t2) = 1 .. y (CABlCt1,t2) - CAAB(t1,t2)y
NQN — ít)
J i=1
Thị trường chứng khoán có hay không phản ứng cũng như cách thức đối với
có biến động trước sự kiện nào. Trong bài nghiên cứu này, tác giả lựa chọn 70 ngày trước khung sự kiện. Cụ thể là từ ngày -100 đến ngày -30 trong mốc thời gian. Biến
của khung sự kiện được ước lượng như sau:
Khung sự kiện.= {t ∈Z∣Γ1 < t < Γ2}
T-.. T-. t T2 T2
( Khung ước lượng sự kiện] ( Khung sự kiện ] ( Khung thời gian sau sự kiện ]
(Dòng thời gian nghiên cứu sự kiện trong bài nghiên cứu của MacKinlay)
• Nhằm xác định mức tác động của tin tức sự kiện lên thị trường cần phải xác định được lợi nhuận bất thường (AR) của giá cổ phiếu. Chỉ số này được xác định bởi hiệu số giữa tỷ suất lợi nhuận thực tế của và tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng trong khung ước lượng sự kiện đã. Với chỉ số tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng trong bài nghiên cứu này được xác định bằng mô hình tỷ suất lợi nhuận trung bình hằng số. Công thức được xác định như sau:
Trong đó, Rit là biến tỷ suất lợi nhuận thực tế của sự kiện i được tính bằng thương của lợi nhuận cổ phiếu ngày t và giá đóng cửa của ngày t-1. ≡, i VV là biến tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng của thị trường trong khung ước lượng sự kiện trong trường hợp không xảy ra sự kiện. Xác định tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng S ∣∖V-j trong khung sự kiện bằng cách tổng hợp và tính bình quân dựa trên tỷ suất lợi nhuận hằng ngày tại khung ước lượng sự kiện.
Công thức tính lợi nhuận bất thường trung bình từ biến AR sau khi phân loại từng nhóm sự kiện: N AAR-^∑AR U I=I
Sau khi tính toán được các tỷ suất lợi nhuận bất thường của từng ngày trong khung sự kiện, tác giả xác định lợi nhuận bất thường luỹ kế (CAR) của một khoảng thời gian trong khung sự kiện bằng cách tính tổng các lợi nhuận bất thường. Với một sự kiện nhất định, gọi t1, t2 tương ứng với ngày đầu và ngày cuối của một giai
22
đoạn với điều kiện Ti < ti < t2 < T2. Ta có công thức:
t2 CAAj(t1,t2) = AAif
*1
Công thức tính lợi nhuận bất thường trung bình luỹ kế từ biến CAR sau khi phân loại từng nhóm sự kiện:
fZ = ɪ AAAic
f=f1
• Kiểm định tỷ suất lợi nhuận bất thường trung bình luỹ kế (CAAR)
Do biến CAAR được xem là phân phối chuẩn nên tác giả áp dụng phương pháp test thông thường (t-test) với mục đích kiểm định xem biến này có ý nghĩa thống kê hay không và nếu có thì xuất hiện tại ngày nào trong khung sự kiện. Đặt giả thuyết cho kiểm định với H0:” Lợi nhuận bất thường trung bình luỹ kế = 0; công thức để thực hiện qua t-test:
CAAfi (tɪ, t2) tstat = σCAARQt 1,t2)
từng loại sự kiện được truyền thông trên phương tiện đại chúng được diễn tả một cách trực quan bằng việc theo dõi CAAR dao động ra sao. Trước khi những thông tin liên quan đến các sự kiện lớn diễn ra, chỉ số AR sẽ thường không tồn tại hoặc có khả năng biến thiên xung quanh ngưỡng 0. Theo như lý thuyết của thị trường hiệu quả ở dạng trung bình, giá cổ phiếu sẽ chịu tác động bởi lượng giao dịch của các nhà đầu tư thay đổi khi các tin tức, sự kiện mới được công bố đồng thời có lợi nhuận bất thường xuất hiện ở trong một giai đoạn ngắn. Khác với thị trường hiệu quả, thị trường kém hiệu quả sẽ phản ứng với giá cổ phiếu được chia thành hai hướng: phản ứng chưa tới (Under-react) hoặc phản ứng thái quá (over-react). Đối với phản ứng thái quá sẽ
Khung sự kiện AAR CAAR T-statistic -10 -0.0033712 -0.0033712 -0.2316358 -9 -0.0021942 -0.0055654 -0.3824005 -8 -0.0025227 -0.0080880 -0.5557341 -7 -0.0012595 -0.0093476 -0.6422782 -6 -0.0023777 -0.0117253 -0.8056534 -5 0.0040651 -0.0076602 -0.5263363
khiến thị trường xuất hiện lợi nhuận bất thường tăng mạnh đối với sự kiện tích cực hoặc giảm mạnh đối với sự kiện tiêu cực trong một thời gian ngắn và dần dần có sự điều chỉnh kĩ thuật theo xu hướng đảo chiều với mức độ nhẹ. Đối với phản ứng chưa tới, lợi nhuận bất thường xuất hiện với mức độ chậm trong một thời gian dài và có thể sẽ tăng hoặc giảm hoặc sẽ được điều chỉnh dần ổn định về mức 0.
Reaction OfStock Price to New Information in Efficient and Inefficient Markets
Stock
Price Overreaction to "good news" with reversion
Efficient market response to “good news" _L_____I_____I____ Delayed response to "good news" -30 -20 -10 0 +10 +20 +30
Days before (-) and after (+) announcement
Biểu đồ 2.1: Phản ứng của giá cổ phiếu trước thông tin tích cực trong thị
trường hiệu quả và không hiệu quả
Biểu đồ 2.2: Phản ứng của giá cổ phiếu trước thông tin tiêu cực trong thị trường hiệu quả và không hiệu quả hiệu quả
(Nguồn: https://econicon.blogspot.com/2013/08/efficient-market-hypothesis.html?)
24
PHẦN III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU