Để nghiên cứu hành vi bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khốn Việt Nam, tác giả sử dụng phương pháp tiếp cận của Christie và Hwang (1995), được phát triển bởi Chang, Cheng và Khorana (2000).
Theo Christie và Hwang (1995), hành vi bầy đàn diễn ra khi các nhà đầu tư bỏ qua phân tích của bản thân và đưa ra quyết định theo số đơng trên thị trường trong suốt giai đoạn thị trường biến động mạnh, cho dù họ khơng đồng tình với những dự đốn
đĩ. Dựa trên định nghĩa này, phương pháp tiếp cận của Christie và Hwang (1995) đo lường hành vi bầy đàn thơng qua độ phân tán, chỉ số này đo lường mức độ dao động giữa tỉ suất sinh lời của từng cổ phiếu riêng lẻ so với tỉ suất sinh lời của thị trường. Cho nên, trong những giai đoạn thị trường biến động mạnh, các nhà đầu tư đi theo chuyển động chung của thị trường và theo quyết định của số đơng (ví dụ như họ cĩ xu hướng bắt chước theo chỉ số thị trường), ngay cả khi họ khơng đồng tình với quyết định đĩ. Lúc này, quyết định của họ sẽ tương đồng nhau khi cùng dựa vào chỉ số chung hay thơng qua việc quan sát hành vi của nhà đầu tư khác. Lẽ đĩ, tỉ suất riêng lẻ của cổ phiếu sẽ khơng lệch xa so với tỉ suất sinh lời chung của thị trường khi thị trường biến động mạnh, cho nên, mức độ phân tán sẽ thấp. Ngồi ra, các tác giả cho rằng những dự đốn về mối quan hệ giữa mức độ phân tán này với tỷ suất sinh lời của thị trường cũng được tìm thấy trong mơ hình định giá tài sản hợp lý (CAPM). Cụ thể, mơ hình CAPM dự đốn rằng những sự thay đổi lớn trong tỉ suất sinh lời của thị trường sẽ dẫn đến sự gia tăng mức độ phân tán của các cổ phiếu riêng lẻ, bởi mỗi cổ phiếu cĩ độ nhạy cảm riêng so với tỉ suất sinh lời chung của thị trường. Do đĩ, mơ hình CAPM và hành vi bầy đàn đề xuất những dự đốn đối nghịch nhau về mức độ tập trung của từng cổ phiếu so với tỉ suất sinh lời chung của thị trường khi thị trường biến động mạnh.
Phát triển từ phương pháp tiếp cận của Christie và Hwang (1995), Chang và các tác giả (2000) đề xuất đo lường độ phân tán thơng qua độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo (Cross-sectional Absolute Deviation of Returns, CSAD). Từ mơ hình định giá tài sản vốn (CAPM – Capital Asset Pricing Model), tác giả chứng minh rằng mối quan hệ giữa độ phân tán được tính theo phương pháp CSAD và tỉ suất sinh lời của thị trường khơng chỉ là hàm tăng mà nĩ cịn cĩ đặc trưng tuyến tính. Các tác giả lập luận rằng trong những giai đoạn thị trường biến động mạnh, nếu tồn tại hành vi bầy đàn, mối quan hệ tuyến tính tăng giữa độ phân tán và tỉ suất sinh lời của thị trường sẽ khơng được duy trì mà thay vào đĩ, mối quan hệ này sẽ chuyển thành phi tuyến tính tăng hoặc thậm chí giảm.
Bài nghiên cứu sẽ phân tích mối quan hệ giữa độ phân tán và tỉ suất sinh lời của thị trường dựa trên mơ hình CAPM theo phương pháp của Tung Nguyen (2018), bởi cách lập luận của Tung Nguyen (2018) cung cấp lời giải thích chi tiết và trực quan hơn.
Trước hết, Chang và các tác giả (2000) xem xét mơ hinh định giá CAPM (Black, 1972)
�t(�i) = �0 +βi × �t (�m- �0)
Trong đĩ là �t(�i) tỷ suất sinh lời kì vọng của cổ phiếu i tại thời điểm t, �m là tỷ suất sinh lời của thị trường, �0 đại diện cho tỷ suất sinh lời của tài sản phi rủi ro, βi đo lường rủi ro hệ thống của cổ phiếu i và được giả định là khơng đổi theo thời gian. Tương tự v iớ tỉ su tấ sinh l iờ kì v ngọ c aủ danh m cụ thị trường
�t(�m) = �0 + �t(�m - �0)
Trị tuyệt đối của độ phân tán giữa tỉ suất sinh lời của cổ phiếu i và tỉ suất sinh lời của thị trường sẽ là:
��i,t = |�t(�i) – �t(�m)|
= |�0 + βi × �t(�m − �0) − �0 − �t(�m − �0)| = |βi − 1| × �t(�m − �0)
Trị tuyệt đối độ lệch dữ liệu chéo kì vọng (ECSAD) được xác định bằng cách tính giá trị trung bình tất cả trị tuyệt đối của độ phân tán của N cổ phiếu trong danh mục:
����� = 1 × ∑N �� = 1 × ∑N |β − 1| × � (� − � ) t N i=1 i,t N i=1 i t m 0
Tiếp theo, ta lấy đạo hàm bậc 1 và bậc 2 của ECSAD theo �t(�m) 6(ECSADt) = 1 × ∑N | β − 1| = k >0 6(Et(Rm)) N i=1 i 62(ECSADt) = 0 6(Et(Rm2 ))
Dựa vào kết quả đạo hàm cấp 1 của ECSADt theo �t( m� ) với giả định βi khơng thay đổi theo thời gian là hằng số dương. Đồng thời, kết quả đạo hàm cấp 2 cho thấy giữa độ phân tán kì vọng ECSAD và lợi nhuận thị trường kì vọng E(�m) khơng tồn tại mối quan hệ phi tuyến. Như vậy, khi các nhà đầu tư hồn tồn hợp lý, họ dựa vào mơ hình định giá tài sản vốn (CAPM) để đưa ra quyết định thì mối quan hệ giữa ECSAD và E(�m) là tuyến tính dương. Cụ thể, khi tỉ suất sinh lời kì vọng của thị trường tăng 1 đơn vị, mức độ phân tán được đo lường bởi CSAD sẽ tăng một khoảng bằng k đơn vị.
Nhằm mơ tả chi tiết hành vi bầy đàn thơng qua độ phân tán, Tung Nguyen (2018) đã đưa ra ví dụ về hai cổ phiếu X và Y trong trường hợp đơn giản với giả định là tỉ suất sinh lời của tài sản phi rủi ro bằng 0. Khi chỉ số thị trường tăng khoảng 20%, giá của cổ phiếu X với beta là 0.5 lúc này tăng khoảng 10% và giá cổ phiếu Y với beta 2 tăng khoảng 40%. Nếu định giá cổ phiếu dựa trên mơ hình CAPM, các nhà đầu tư sẽ khơng thực hiện giao dịch bởi lợi nhuận của cổ phiếu X và Y bằng với lợi nhuận kì vọng (�K = �(�F) = 10% à� �F = �(�F) = 40%).
Tuy nhiên, quyết định của các nhà đầu tư lúc này sẽ khác nếu họ bị cuốn theo chuyển động chung trên thị trường. Cụ thể, lúc này họ đơn giản chỉ so sánh lợi nhuận của cổ phiếu X và Y đối với tỉ suất sinh lời chung trên thị trường. Như vậy, cổ phiếu X được cho là tương đối rẻ so với thị trường bởi giá của cổ phiếu X tăng ít hơn chỉ số thị trường (10% < 20%), vì thế, các nhà đầu tư cĩ xu hướng mua cổ phiếu X và điều này gây ra giá cổ phiếu X tăng, và lợi nhuận của cổ phiếu X tăng về phía lợi nhuận thị trường. Đối với cổ phiếu Y, lúc này cổ phiếu Y trở nên tương đối mắc so với thị trường (40% > 20%), vì thế các nhà đầu tư sẽ bán cổ phiếu Y và giá cổ phiếu Y sẽ giảm, cho nên, lợi nhuận của cổ phiếu Y giảm về phía lợi nhuận thị trường.
Nhìn chung, hành vi bầy đàn sẽ khiến cho lợi nhuận của từng cố phiếu hội tụ về lợi nhuận chung trên thị trường, cho nên, độ phân tán của từng cổ phiếu so với tỉ suất sinh lời của thị trường sẽ giảm. Trong trường hợp này, cứ mỗi 1 đơn vị độ lớn của lợi nhuận thị trường tăng, độ phân tán của lợi nhuận sẽ tăng một khoảng là k’ đơn vị, tuy
nhiên, mức độ phân tán sẽ nhỏ hơn bình thường (k’ < k). Ngồi ra, khi thị trường biến động càng lớn, điều này phản ánh qua độ lớn của E(�m), các nhà đầu tư càng cĩ xu hướng bỏ qua niềm tin của bản thân và đi theo sự đồng thuận chung trên thị trường. Điều này sẽ làm tăng mức tương quan giữa lợi nhuận của các cổ phiếu (Tan và các tác giả, 2008). Cho nên, E(�m) càng lớn, k’ càng giảm và khoảng cách giữa k và k’ càng lớn, hay nĩi cách khác khi tỷ suất sinh lời của thị trường tăng, thì độ phân tán của các cổ phiếu được kì vọng sẽ tăng với tốc độ chậm dần hoặc thậm chí giảm khi thị trường biến động mạnh. Cho nên, tác giả kì vọng mối quan hệ phi tuyến giữa trị tuyệt đối độ lệch dữ liệu chéo kì vọng và tỉ suất sinh lời kì vọng của thị trường. Mối quan hệ này được trình bày chi tiết trong hình 3.1 như sau:
Hình 3.1. Mối quan hệ giữa E (Rm) va ECSAD
Dựa vào lập luận trên, Chang và các tác giả (2000) sử dụng CSAD và Rm lần lượt đại diện cho ECSAD và E(Rm). Ngồi ra, biến (Rm,t)2 được đưa vào mơ hình nhằm mơ tả hành vi bầy đàn trong giai đoạn thị trường biến động mạnh. Nếu hành vi bầy đàn tồn tại, hệ số �2 trong mơ hình sẽ nhận giá trị âm và cĩ ý nghĩa thống kê.
Để kiểm định mơ hình hành vi bầy đàn, mơ hình của Chang, Cheng và Khorana (2000) như sau:
�����= α + �1|Rm,t| + �2(Rm,t)2 + �t
Trong đĩ:
CSADt là trị tuyệt đối của độ lệch lợi nhuận ở thời điểm t, chỉ tiêu này đo lường độ phân tán của tỷ suất sinh lời theo ngày của cổ phiếu i trong danh mục so với tỷ suất sinh lợi theo ngày của danh mục thị trường.
|Rm,t | là giá trị tuyệt đối của lợi suất của thị trường. (Rm,t)2 là bình phương tỷ suất sinh lời của thị trường.
Ngồi ra, để kiểm định hành vi bầy đàn trên thị trường tăng và giảm điểm, thay vì tách thành hai mơ hình như nghiên cứu của Chang và các tác giả (2000), Tan và các tác giả (2008), tác giả sẽ sử dụng theo cách tiếp cận của Chiang và Zheng (2010), mơ hình này sử dụng biến giả nhằm gộp thành một mơ hình, nếu hành vi bầy đàn tồn tại khi thị trường tăng điểm và giảm điểm thì � 3 và �4 mang dấu âm và cĩ ý nghĩa thống kê. Ngồi ra, để kiểm định tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường tăng và giảm điểm, tác giả thực hiện kiểm định Wald nhằm so sánh hai hệ số �3 và �4. ��� � = � + � ��|� | + � (� − ��)|� (�| + � ��(� �+ � (� − ��) ) + �� � � � � �,� � ��,� � � �,�) � � �,� t
Trong đĩ, �U là biến giả, �U = 1 khi thị trường tăng điểm, khi thị trường giảm điểm
t t
Bên cạnh đĩ, theo các nghiên cứu trước, hành vi bầy đàn cũng được nhận diện thơng qua những thời điểm khối lượng giao biến động mạnh, vì thế, tác giả cũng xem xét hành vi bầy đàn trong trường hợp khối lượng giao dịch cao và thấp.
��� � = � + ����|� | + � ���)|�(� − | + ����(� �(� + � (� − ���) �+ � � � � � �,� � ��,� � � �,�) � � �,�) t
Trong đĩ, �VHlà biến giả, �VH= 1 khi khối lượng giao dịch cao, �VH = 0 khi khối
t t t
lượng giao dịch thấp. Nếu khối lượng giao dịch tại thời điểm t cao hơn trung bình khối lượng giao dịch 30 ngày trước thì được xem là cao, khối lượng giao dịch tại thời điểm t được xem lả thấp khi nhỏ hơn trung bình khối lượng giao dịch 30 ngày trước. hệ số �3 và �4 mang dấu âm và cĩ ý nghĩa thống kê sẽ cho thấy hành vi bầy đàn tồn tại khi khối lượng giao dịch cao và thấp. Tương tự, hệ số �3 và �4 cũng được sử dụng để xem xét tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường trên thơng qua kiểm định Wald.