Dựa trên nguyên tắc lực chọn dữ liệu, tác giả sẽ nghiên cứu hành vi bầy đàn trên sàn chứng khốn HOSE với tổng cộng 273 cổ phiếu. Ngồi ra, việc xem xét ảnh hưởng của quy mơ cơng ty đến hành vi bầy đàn được nghiên cứu trên năm danh mục cổ phiếu, cụ thể, danh mục 1 và 5 cĩ tổng cộng 48 cổ phiếu, riêng danh mục 2, 3, 4 cĩ 47 cổ phiếu.
Trong giai đoạn từ 04/01/2012 đến 28/12/2018, với tần suất dữ liệu ngày, tổng số quan sát bài nghiên cứu thực hiện kiểm định hành vi bầy đàn trên sàn chứng khốn HOSE là 1743 quan sát. Đối với trường hợp xem xét hành vi bầy đàn trong trường hợp thị trường tăng điểm (Rm,t > 0) và giảm điểm (Rm,t < 0) cũng như trường hợp khối lượng giao dịch cao và thấp, tác giả trình bày chi tiết số quan sát trong bảng sau:
Bảng 3.2. Mơ tả dữ liệu nghiên cứu
Trường hợp Số quan sát theo ngày
Thị trường tăng điểm 954
Thị trường giảm điểm 789
Khối lượng giao dịch cao 808
Khối lượng giao dịch thấp 935
Kết luận Chương 3
Bài nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với mẫu quan sát gồm giá đĩng cửa hàng ngày của 273 cổ phiếu được niêm yết trên thị trường HOSE trong giai đoạn từ ngày 04/01/2012 – 28/12/2018. Tác giả thực hiện đo lường hành vi bầy đàn trên tồn thị trường theo cách tiếp cận của phương pháp của Chang, Cheng và Khorana (2000). Theo phương pháp này, tác giả thực hiện hồi quy độ phân tán trung bình của tỉ suất lợi nhuận của các chứng khốn so với tỉ suất sinh lời của thị trường theo trị tuyệt đối và bình phương tỉ suất sinh lời của thị trường. Trong chương này, tác giả đã tiến hành biến đổi, xử lý dữ liệu cũng như xác định các giả thuyết nghiên cứu cần thiết phải kiểm định để đưa ra bằng chứng thực nghiệm về hành vi bầy đàn. Cụ thể, tác giả xem xét hành vi bầy đàn trong các điều kiện thị trường khác nhau cũng như xem xét hành vi bầy đàn với các nhĩm cổ phiếu cĩ đặc trưng khác nhau về quy mơ nhằm cung cấp bức tranh tổng quát về hiện tượng bầy đàn trên thị trường chứng khốn Việt Nam. Tiếp theo chương 4, tác giả sẽ thống kê mơ tả các biến trong mơ hình, đồng thời, trình bày các kết quả nghiên cứu cũng như giải thích hiện tượng bầy đàn dưới các điều kiện thị trường khác nhau.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MƠ HÌNH 4.1. Kết quả thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả nhằm mục đích tĩm tắt đặc điểm của dữ liệu. Bảng 4.1 trình bày chi tiết các đặc điểm của các biến trị tuyệt đối độ lệch lợi nhuận dữ liệu chéo CSADt và lợi nhuận thị trường Rm,t về giá trị trung bình, trung vị, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn và số quan sát trong giai đoạn 04/01/2012 - 28/12/2018.
Bảng 4.1 Thống kê mơ tả dữ liệu tồn bộ thị trường CSADt và Rm,t
CSADt Rm,t Trung bình 0.008248 0.000233 Trung vị 0.008057 0.000541 Giá trị lớn nhất 0.019455 0.017058 Giá trị nhỏ nhất 0.004601 -0.026280 Độ lệch chuẩn 0.001470 0.004721 Số quan sát 1743 1743
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả Eview.
Từ bảng thống kê 4.1, mẫu nghiên cứu gồm cĩ 1743 quan sát cho hai biến CSADt và Rm,t với tần suất dữ liệu ngày. Trong giai đoạn 2012 - 2018, độ phân tán trung bình của các cổ phiếu riêng lẻ so với lợi nhuận thị trường là 0.825%, với độ lệch chuẩn là 0.147%, trong đĩ giá trị cao nhất của CSADt được ghi nhận ở mức 1.946% và giá trị thấp nhất là 0.46%. Ngồi ra, tỉ suất sinh lời của thị trường tăng tối đa trong một ngày giao dịch trên sàn chứng khốn HOSE là 1.706% và mức giảm mạnh nhất là - 2.6280%. Lợi nhuận trung bình của thị trường 0.0023% với độ lệch chuẩn là 0.047%. Bảng 4.2 và 4.3 thống kê mơ tả hai biến CSADt và Rm,t trong năm nhĩm cổ phiếu được phân loại theo quy mơ cơng ty. Dựa trên kết quả thống kê, độ phân tán trung bình thấp nhất là ở nhĩm 5 với 0.617%, trái lại, độ phân tán trung bình cao nhất ở nhĩm 1 với 0.956%. Bên cạnh đĩ, độ lệch chuẩn của mức độ phân tán của các cổ phiếu riêng lẻ so với lợi nhuận chung trên thị trường trong năm nhĩm cổ phiếu dao động từ 0.0163% đến 0.0176%, trong đĩ, cao nhất là nhĩm 3 và thấp nhất là nhĩm 2. Bên cạnh đĩ, kết quả thống kê của biến Rm,t cho thấy cĩ sự khác nhau đáng kể ở mức
lợi nhuận trung bình trong năm nhĩm cổ phiếu. Cụ thể, lợi nhuận trung bình thị trường hằng ngày cao nhất là ở nhĩm 1 với 0.023% và thấp nhất ở nhĩm 4 là -0.0009%. Tuy nhiên, mức độ biến động lợi nhuận hằng ngày ở nhĩm 1 là thấp nhất so với các nhĩm cổ phiếu khác, ở mức 0.356%. Mức biến động của lợi nhuận thị trường cao nhất rơi vào nhĩm thứ 5 với 0.463%, đây là nhĩm cổ phiếu cĩ mức vốn hĩa thị trường cao nhất. Ở các nhĩm cổ phiếu 2, 3, 4, mức biến động lợi nhuận gần như tương đương nhau dao động quanh mức 0.039%.
Bảng 4.2 Thống kê mơ tả biến CSADt theo danh mục cổ phiếu
Nhĩm 1 Nhĩm 2 Nhĩm 3 Nhĩm 4 Nhĩm 5 Trung bình 0.009559 0.008535 0.007517 0.007280 0.006168 Trung vị 0.009459 0.008482 0.007415 0.007058 0.005938 Giá trị lớn nhất 0.017432 0.020762 0.016616 0.017978 0.013867 Giá trị nhỏ nhất 0.002755 0.003862 0.003089 0.003528 0.002195 Độ lệch chuẩn 0.001664 0.001628 0.001763 0.001720 0.001682 Số quan sát 1743 1743 1743 1743 1743
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả Eview.
Bảng 4.3 Thống kê mơ tả biến ��,�theo danh mục cổ phiếu
Nhĩm 1 Nhĩm 2 Nhĩm 3 Nhĩm 4 Nhĩm 5 Trung bình 0.000231 0.000103 0.0000408 -0.000009 -0.000021 Trung vị 0.000207 0.000198 0.000169 0.000167 0.000208 Giá trị lớn nhất 0.017028 0.063903 0.013759 0.016842 0.019010 Giá trị nhỏ nhất -0.018785 -0.059660 -0.020696 -0.022549 -0.024968 Độ lệch chuẩn 0.003553 0.003987 0.003801 0.003929 0.004636 Số quan sát 1743 1743 1743 1743 1743
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả Eview.
4.2. Các kiểm định sơ bộ
4.2.1. Kiểm định tính dừng
Các biến nghiên cứu trong mơ hình đều là chuỗi dữ liệu thời gian, vì thế tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị (Unit-Root test) theo phương pháp Augmented Dickey – Fuller, độ trễ được chọn theo phương pháp Schwaez Info Criterion nhằm kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình.
Kết quả kiểm định tính dừng ở bảng 4.4 cho thấy các giá trị p-value đều bằng 0 và nhỏ hơn mức ý nghĩa � = 0.05. Do đĩ, tất cả các chuỗi dữ liệu trong mơ hình đều cĩ tính dừng. Điều này cho thấy chuỗi dữ liệu nghiên cứu cĩ trung bình, phương sai khơng đổi theo thời gian và hiệp phương sai giữa hai quan sát tại những thời điểm khác nhau chỉ phụ thuộc vào khoảng cách thời gian của hai quan sát đĩ mà khơng phụ thuộc vào thời điểm phát sinh quan sát.
Bảng 4.4 Kiểm định tính dừng
Mơ hình Biến P-value Kết quả
Tồn thị trường CSAD, Rm,t 0.000000 Chuỗi dữ liệu dừng
Nhĩm cổ phiếu 1 CSAD, Rm,t 0.000000 Chuỗi dữ liệu dừng
Nhĩm cổ phiếu 2 CSAD, Rm,t 0.000000 Chuỗi dữ liệu dừng
Nhĩm cổ phiếu 3 CSAD, Rm,t 0.000000 Chuỗi dữ liệu dừng
Nhĩm cổ phiếu 4 CSAD, Rm,t 0.000000 Chuỗi dữ liệu dừng
Nhĩm cổ phiếu 5 CSAD, Rm,t 0.000000 Chuỗi dữ liệu dừng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
4.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng hệ số phĩng đại phương sai VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Theo quy tắc kinh nghiệm, khi VIFj >10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao và khi đĩ các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao.
Bảng 4.5 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Mơ hình Biến VIF
Tồn thị trường |Rm,t|, (Rm,t)2 1.311396
Thị trường tăng và giảm điểm
�tU|�m,t| 4.764465 (1 − �tU)|�m,t| 4.308713
�tU|�m,t| 4.696429 (1 − �tU)|�m,t| 2.995015
Khối lượng giao dịch cao và thấp
�tVH|�m,t| 2.157052 (1 − �tVH)|�m,t| 10.09502 �tVH|�m,t| 1.425868 (1 − �tVH)|�m,t| 8.191559 Nhĩm cổ phiếu 1 |Rm,t|, (Rm,t)2 4.801329 Nhĩm cổ phiếu 2 |Rm,t|, (Rm,t)2 6.590995 Nhĩm cổ phiếu 3 |Rm,t|, (Rm,t)2 6.082947 Nhĩm cổ phiếu 4 |Rm,t|, (Rm,t)2 4.494550 Nhĩm cổ phiếu 5 |Rm,t|, (Rm,t)2 5.260624
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Dựa trên kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến tại bảng 4.5, tất cả các hệ số phĩng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10. Do đĩ, kết quả kiểm định cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến khơng ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả mơ hình.
4.2.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Sau khi cĩ kết quả mơ hình hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Breusch – Godfrey. Nếu kết quả P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 thì mơ hình cĩ hiện tượng tự tương quan và ngược lại.
Bảng 4.6 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Mơ hình P-value Kết quả
Tồn thị trường 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
Thị trường tăng và giảm điểm 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan Khối lượng giao dịch cao và thấp 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
Nhĩm cổ phiếu 1 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
Nhĩm cổ phiếu 2 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
Nhĩm cổ phiếu 3 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
Nhĩm cổ phiếu 4 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
Nhĩm cổ phiếu 5 0.0000 Cĩ hiện tượng tự tương quan
4.2.4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, bài viết sẽ sử dụng kiểm định White. Nếu kết quả P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 thì mơ hình cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại.
Bảng 4.7 Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Mơ hình P-value Kết quả
Tồn thị trường 0.0000 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Thị trường tăng và giảm điểm 0.0005 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi Khối lượng giao dịch cao và thấp 0.0000 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nhĩm cổ phiếu 1 0.0000 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nhĩm cổ phiếu 2 0.0000 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nhĩm cổ phiếu 3 0.0305 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nhĩm cổ phiếu 4 0.0000 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nhĩm cổ phiếu 5 0.0000 Cĩ hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Bảng 4.6 và 4.7 tổng hợp các kết quả kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến và hiện tượng tự tương quan của mơ hình hồi quy. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa � = 0.05, do đĩ, các mơ hình đều vi phạm giả thuyết của mơ hình OLS về phương sai đồng nhất và khơng cĩ hiện tượng tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên trong mơ hình. Vì vậy, để khắc phục các hiện tượng trên, tác giả sẽ điều chỉnh mơ hình với sai số chuẩn theo phương pháp Newey-West.
4.3. Kết quả mơ hình hồi quy
4.3.1. Kiểm định hành vi bầy đàn tồn thị trường
Đầu tiên, tác giả xem xét hành vi bầy đàn trên tồn thị trường chứng khốn. Bảng 4.8 trình bày kết quả mơ hình về việc kiểm định hành vi bầy đàn tồn thị trường thơng qua sàn chứng khốn HOSE.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định hành vi bầy đàn trên tồn thị trường Biến Hệ số hồi quy
C 0.0071***(0.0000)
|Rm,t| 0.3989***(0.0160)
(Rm,t)2 -8.0876***(0.42806)
Số quan sát 1743
R2 (%) 44.15
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả Eview
Ghi chú: ***,**,* ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn của hệ số hồi quy. Bảng trên trình bày tham số ước lượng của mơ hình: �����= α + �1| Rm,t|
+ �2(Rm,t)2 + �t.
Kết quả ước lượng mơ hình cho thấy hệ số � 2 âm và cĩ ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1 %, điều này ngụ ý rằng mối quan hệ tăng nhưng với tốc độ chậm dần giữa tỉ suất sinh lời của thị trường và độ phân tán trung bình khi thị trường biến động, hay nĩi cách khác, hành vi bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khốn Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2012 - 2018. Kết quả này tương đồng với kì vọng của tác giả cũng như các bài nghiên cứu trước My và Truong (2011), Trần Thị Hải Lý (2010), Vo và Phan (2017). Điều này được giải thích bởi một số đặc trưng trên thị trường chứng khốn Việt Nam, cụ thể là quy mơ thị trường nhỏ, các quy định của pháp luật chưa chặt chẽ, các nhà đầu tư nhỏ lẻ và thiếu kinh nghiệm, đồng thời, thị trường cĩ sự can thiệp của chính phủ, điều này dẫn đến việc thiếu minh bạch thơng tin trên thị trường (Tung Nguyen, 2018). Ngồi ra, theo Bikhchandani và Sharma (2001), các nhà đầu tư cĩ xu hướng đi theo đám đơng khi thị trường tồn tại vấn đề thơng tin bất cân xứng. Với đặc điểm của thị trường mới nổi, các nhà đầu tư dường như khĩ tiếp cận được các thơng tin về cổ phiếu, và cho dù họ cĩ thể tiếp cận các thơng tin chung trên thị trường thì sự hồi nghi về chất lượng thơng tin là điều khơng thể tránh khỏi. Lẽ đĩ, những người tham gia thị trường sẽ đánh giá thơng tin riêng của bản thân dựa trên việc quan sát hành vi của những nhà đầu tư khác, họ tin rằng những người khác
sẽ sở hữu những thơng tin giá trị hơn. Nếu những người đầu tiên ra quyết định tương tự nhau trên thị trường, điều này sẽ tạo thành làn sĩng thơng tin, nĩ lấn át các phân tích hợp lý và thơng tin riêng của họ trên thị trường, lẽ đĩ, họ buộc phải quyết định theo số đơng cho dù khơng đồng tình. Hay nĩi cách khác, khi dịng thác thơng tin diễn ra, sự hợp lí về các quyết định đầu tư dựa trên các mơ hình định giá tài sản dường như khơng thể duy trì, những người tham gia thị trường lúc này sẽ bị tác động bởi cảm tính cũng như việc quan sát hành vi đầu tư của nhà đầu tư khác.
4.3.2. Kiểm định hành vi bầy đàn tồn thị trường trong điều kiện thị trườngtăng và giảm tăng và giảm
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường tăng và giảm
Biến Hệ số hồi quy
C 0.0071*** (0.0000) �tU|�m,t| 0.3923*** (0.0203) (1 − �tU)|�m,t| 0.4050*** (0.0307) �U(�2 t m,t) -7.9970*** (0.3465) (1 − �U)(� 2 t m,t) -8.1989*** (3.1055) Số quan sát 1743 R2 (%) 44.18
Kiểm định tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong trường hợp thị trường tăng và giảm
� 3 − �4 0.2019
F-statistic 0.004439
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả Eview
Ghi chú: ***,**,* ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn của hệ số hồi quy. Bảng trên trình bày tham số ước lượng của mơ hình: ����t =
�0 +
��U|� | + � (1 − | + � �U(� 2 U 2 . �Ulà biến giả trong 1 t m,t 2 t m,t 3 t m,t) + � 4(1 − t� )(�m,t) + � t t
đĩ �U = 1 khi Rm,t > 0, và �U = 0 khi Rm,t < 0. Kiểm định tính bằng nhau của hai hệ số hồi quy
t t
Bảng 4.9 trình bày kết quả nghiên cứu về hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường tăng và giảm điểm. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số �3 và �4 mang giá trị âm và cĩ ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại ở cả thị trường tăng và giảm. Ngồi ra, nhằm trả lời câu hỏi, liệu rằng hành vi bầy đàn khi thị trường tăng và giảm cĩ tương đồng hay khơng, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Wald nhằm kiểm định tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong hai trường điều kiện thị trường trên với giả thuyết H0: 3� − �4=0. Dựa vào độ lớn của hệ số �3 và �4, ta thấy