Từ kết quả nghiên cứu và hạn chế khi thực hiện nghiên cứu, tác giả nhận thấy một số vấn đề cần được khắc phục và một số gợi ý các bài nghiên cứu tiếp theo, đó là:
Mở rộng phạm vi nghiên cứu về khía cạnh thời gian, mẫu nghiên cứu nhằm có bức tranh tổng thể hơn về hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra, các bài nghiên cứu sau cũng có thể xem xét và so sánh hành vi bầy đàn ở khía cạnh đa thị trường, các nước trong khu vực và trên thế giới. Điều này có thể làm nổi bật nét đặc trưng của hành vi bầy đàn của từng thị trường khác nhau, đặc biệt là thị trường mới nổi.
Ngoài việc phân tích hành vi bầy đàn đối với yếu tố chỉ số thị trường, các bài nghiên cứu sau cần xem xét hành vi bầy đàn theo các yếu tố vĩ mô khác, ngoài ra, việc mở rộng các biến nghiên cứu là cần thiết nhằm xem xét các yếu tố khác tác động đến hành vi bầy đàn như khối lượng giao dịch, cơ chế quản lý, môi trường pháp lý. Hơn thế, bài viết cũng đề xuất các bài nghiên cứu sau xem xét việc ảnh hưởng của sự bất cân xứng thông tin đối với hành vi bầy đàn, điều này rất cần thiết đối với thị trường mới nổi, cụ thể là thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết luận Chương 5
Trên đây là toàn bộ nội dung của đề tài nghiên cứu “Kiểm định hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012-2018”. Dựa trên cơ sở lý
thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước, bài nghiên cứu xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu cho đề tài. Bằng phần mềm kinh tế lượng Eview, tác giả phân tích thống kê mô tả, thực hiện hồi quy độ phân tán trung bình của các cổ phiếu riêng lẻ so với tỉ suất sinh lời của thị trường. Kết quả nghiên cứu một lần nữa khẳng định hành vi bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam, trong đó, xu hướng đi theo đám đông của các nhà đầu tư trên thị trường không bị phụ thuộc vào chuyển động của thị trường. Tuy nhiên, hành vi này lại liên quan đến khối lượng giao dịch trên thị trường. Hay nói cách khác, khi khối lượng giao dịch tăng, mức biến động tăng cao, các nhà đầu tư dễ dàng bị tác động bởi xu hướng đám đông. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn cho thấy mức độ bầy đàn ở các cổ phiếu có quy mô nhỏ mạnh mẽ hơn nhóm cổ phiếu có quy mô trung bình và lớn.
Trong chương 5, dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đã đề xuất các kiến nghị cho các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam cũng như đưa ra các giải pháp dành cho các nhà hoạch định chính sách nhằm giúp hạn chế hạn chế hành vi bầy đàn đồng thời tăng cường sự phát triển bền vững cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra, từ các hạn chế của đề tài nghiên cứu, tác giả đã đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm xem xét ở các khía cạnh khác nhau của hành vi bầy đàn, điều này có thể cung cấp cái nhìn bao quát và toàn diện hơn về các nguyên nhân cũng như đặc trưng của hành vi này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. Tiếng Việt
Tô Trung Thành (2011). Nhận diện và lý giải hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2002-2011. Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 18(506).
Trần Thị Hải Lý (2010). Hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam nguyên nhân và một số giải pháp, Tạp chí Phát triển & Hội nhập.
Tường Châu (2007). Thị trường chứng khoán Việt Nam 2006: Nhiều dấu ấn để lại. Sài Gòn Giải Phóng ngày 9 tháng 1, truy cập tại <http://www.sggp.org.vn/thi-truong-chung-
khoan-viet-nam-2006-nhieu-dau-an-de-lai-49491.html>
B. Tiếng Anh
Ackert, L. F., & Deaves, R. (2010). Behavioral finance: Psychology, decision making, and
markets. Mason, USA: South-Western Cengage Learning.
Baddeley, M. (2010). Herding, social influence and economic decision-making: sociopsychological and neuroscientific analyses. Philosophical Transactions, The
Royal Society B, 365(1538), 281-290.
Banerjee, A.V. (1992). A simple model of herd behavior. Quarterly Journal of Economics, 107(3), 797-817. doi.org/10.2307/2118364
Bennett, J. A., Sias, R. W., and Starks, L. T. (2003). Greener pastures and the impact of dynamic institutional preferences. The Review of Financial Studies, 16, 1203-1238. Bikchandani, S., Hirshleifer, D., Welch, L. (1992). A theory of fads, fashion, custom, and
cultural change as informational cascades. Journal of Political Economy, 100(5), 992-1026.
Putra, A. A., Rizkianto, E., Chalid, D. A. (2017). The Analysis of Herding Behavior in Indonesia and Singapore Stock Market, Advances in Economics, Business and
Bikhchandani, S., Sharma, S. (2001). Herd behavior in financial market. IMF Staff Papers,
47(3), 279-310.
Black, F. (1972). Capital market equilibrium with restricted borrowing. Journal GfBusiness
45, 444-454.
Brennan, M. (1993). Agency and Asset Prices, Finance Working Paper No. 6-93, UCLA. Caparrelli, F., D’Arcangelis, A. M. and Cassuto, A. (2004). Herding in the Italian Stock
Market: A Case of Behavioral Finance. The Journal of Behavioral Finance, 5, 222- 230.
Chang, E. C., Cheng, J. W., Khorana, A. (2000). An examination of herd behavior in equity markets: an international perspective. Journal of Banking and Finance, 24 (10), 1651-1679.
Chiang, T.C. and Zheng, D. (2010). An empirical analysis of herd behaviour in global stock markets. Journal of Banking and Finance, 34(8), 1911-1921.
Choi, N., Sias, R.W. (2009). Institutional industry herding. Journal of Financial Economics 94, 469-491.
Choi, N., Skiba, H. (2015). Institutional herding in international markets. Journal of Banking & Finance, 55, 246-259.
Christie, W., Huang, R. (1995). Following the pied piper: do individual returns herd around the market? Financial Analysts Journal, 51, 31-37.
Corazzini, L. and B. Greiner. (2007). Herding, social preferences and (non-) conformity.
Economics Letters, 97(1), 74-80.
Daniel, K. and Titman, S. (1999). Market efficiency in an irrational world. Financial
Analysts Journal, 55(6), 28-40.
De Bondt, W., Shefrin, H., Muradoglu, G., and Staikouras, S. (2008). Behavioral finance: Quo vadis?. Journal of Applied Finance, 18(2), 7-21
De Bondt, W., Teh, L. L. (1997). Herding behavior and exploratory investigation. Swiss
Journal of Economics and Statistics, 133, 293-324.
Demirer, R., & Kutan, A. M. (2006). Does herding behavior exist in Chinese stock market?
Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 16, 123- 142.
Devenow, A., Welch, I. (1996). Rational herding in financial economics. European
Economic Review, 40(3-5), 603-615.
Fama, E. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Journal of Finance, 25, 383-417.
Fernandez, B., Garcia-Merino, T., Mayoral, R., Santos, V., Vallelado, E. (2011). Herding, information uncertainty and investors' cognitive profile, Qualitative Research in
Financial Markets, 3(1), 7 - 33.
Froot, K., Scharfstein, D. and Stein, J. (1992). Herd on the street: informational inefficiencies in a market with short term speculation. The Journal of Finance, 47(4), pp. 1461- 1484.
Gleason, K. C., Mathur, I. and Peterson, M. A. (2004). Analysis of Intraday Herding Behavior among the Sector ETFs. Journal of Empirical Finance, 11, 681-694.
Graham, J.R. (1999). Herding among investment newsletters: theory and evidence. The Journal of Finance, 54, 237-268.
Grinblatt, M., Titman, S. and Wermers, R. (1995). Momentum Investment Strategies, Portfolio Performance, and Herding: A Study of Mutual Fund Behavior. The American Economic Review, 85(5), 1088-1105.
Guney, Y., Kallinterakis, V. and Komba, G. (2017). Herding in frontier markets: evidence from African stock exchanges. Journal of International Financial Markets,
Institutions & Money.
Herschberg, M. (2012). Limits to Arbitrage: An introduction to Behavioral Finance and a Literature Review. Parlemo Business Review, 7.
Hirshleifer, D. & Teoh, S. H. (2003). Herd Behaviour and Cascading in Capital Markets: a Review and Synthesis, European Financial Management, 9(1), 25-66.
Hirshleifer, D. (2001). Investor psychology and asset pricing. The Journal of Finance, 56, 1533-1598.
Hwang, S., & Salmon, M. (2001). Sentiment and Beta Herding. Working Paper. Warwick Business School.
Jlass, M. & Bensaida, A. (2014). Herding behavior and Trading volume: Evidence from American Indexes, International Review of Management and Business Research, 3(2).
Kahneman, D., and A. Tversky. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk.
Econometrica, 47(2), 263-291.
Kallinterakis, V., Gavriilidis, K. and Micciullo, P. (2007). The Argentine Crisis: A Case for Herd Behaviour? Retrieved from SSRN: https://ssrn.com/abstract=980685.
Kremer, S. and Nautz, D. (2013). Short-term Herding of Institutional Traders: New Evidence from the German Stock Market. European Financial Management, 19(4), 730-746. Lakonishok, J., Shleifer, A., Vishny, R. (1992). The impact of institutional trading on stock
prices. Journal of Financial Economics, 32, 23-43.
Lao, P., & Singh, H. (2011). Herding behaviour in the Chinese and Indian stock markets.
Journal of Asian Economics, 22, 495-506.
Lin, W. T., S.-C. Tsai, and P.-Y. Lung. “Investors’ Herd Behavior: Rational or Irrational?” Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 42, (2013), pp. 755-776.
Lindhe, E. (2012). Herd Behaviour in Stock Markets (Master’s thesis). Department of Economics, Lund University, Sweden.
Maug, E. G. and Naik, N. Y. (1995) Herding and Delegated Portfolio Management: The Impact of Relative Performance Evaluation on Asset Allocation. IFA Working Paper, 223-1996. Retrieved from https://ssrn.com/abstract=7362.
Munkh-Ulzii, B., McAleer, M., Moslehpour, M., Wong, W. K. (2018). Confucius and herding behaviour in the stock markets in China and Taiwan. Sustainability, 10, 4413. My, T. N. and Truong, H. H. (2011). Herding behaviour in an emerging stock market:
empirical evidence from Vietnam. Research journal of business management, 5(2), 51-76.
Newey, W.K., West, K., 1987. A simple positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix. Econometrica 55, 703-708.
Nguyen, T. T. (2018). Herding Behaviour in Vietnamese Stock Market (Master’s thesis). Department of Finance and Statistics, Hanken School of Economics: Helsinki, Finland.
Nofsinger, J., and R. W. Sias. (1999). Herding and Feedback Trading by Institutional and Individual Investors. Journal of Finance, 54, 2263-2295.
Omoruyi, A. & Monday, O. (2017). Limits to Arbitrage: A Survey of Literature. Research
Journal of Financial Sustainability Reporting, 2(2).
Ozsu, H. H. (2015). Empirical Analysis of Herding Behaviour in Borsa Istanbul. International Journal of Economic Sciences, 4(4), 27-52.
Patterson, D. and V. Sharma. (2007). Did Herding Cause the Stock Market Bubble of 1998- 2001? Working papers, Social Science Research Network.
Pompian M. (2012). Behavioral Finance and Investor Types: Managing Behavior to Make
Better Investment Decisions. John Wiley & Sons, Hoboken.
Prosad, J. M., Kapoor, S., & Sengupta, J. (2015). Theory of Behavioral Finance. Handbook of Research on Behavioral Finance and Investment Strategies: Decision Making in the Financial Industry. Academic Press.
Rook, S. (2006). An economic psychological approach to herd behaviour. Journal of Economic Issues, 15, 75-95.
Scharfstein, D.S., Stein, J.C., (1990). Herd behaviour and investment. The American
Economic Review. 80(3), 465-479.
Sebora, T. C., & Cornwall, J. R. (1995). Expected utility theory versus prospect theory: implications for strategic decision makers. Journal OfManagerial Issues, 7, 41-61. Shah, M. U. D., Shah, A., & Khan, S. U. (2017). Herding behaviour in Pakistan stock
exchange: Some new sights. Research in International Business and Finance, 42, 865-873.
Shiller, R. J. (1984). Stock Prices and Social Dynamics. Brookings Papers on Economic Activity, 457-498.
Shiller, R. J. (2003), From efficient market theory to behavioral finance, Journal of
Economic Perspectives, 17, 83-104.
Shyu, J., Sun, H. (2010). Do Institutional Investors Herd in Emerging Markets? Evidence from the Taiwan Stock Market. Asian Journal of Finance & Accounting, 2(2).
Sias, R. (2004). Institutional Herding. Review of Financial Studies, 17, 165-206.
Simões Vieira, E. F., & Valente Pereira, M. S. (2014). Herding behaviour and sentiment: Evidence in a small European market. Revista de Contabilidad
- Spanish Accounting Review.
Speidell, L. S. (2011). Frontier market equity investing: finding the winners of the future. The CFA Institute, Research Foundation Publications.
Tan, L., Chiang, T.C., Mason, J.R., Nelling, E. (2008). Herding behavior in Chinese stock markets: an examination of A and B shares. Pacific-Basin Finance Journal, 16, 61- 77.
Null Hypothesis: CSAD has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC1 maxlag=24)
-Null Hypothesis: VNJNDEX has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 3 (Automatic ■ based on SIC, maxlag=24)
t-
Statistic Prob.* t-Statistic Prob.’ Augmented Dlckey-Fullertest
statistic_______________________3863■8.39 0.0000 statistic________________________Augmented Dickey-Fullertest 6565■14.7 O.OOQŨ Testcriticalvalues:1% level - Testcriticalvalues: 1% -
5% level - 5% level -
10% level - 2.567594
10% level -
2.56759
Null Hypothesis: CSAD has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic ■ based on SIC, maxlag=24) t-
Statistic Prob.’
Augmented Dickey-Fuller test statistic 70 ■9.8479 0.0000
Thaler, R., and Barberis, N., (2002). A Survey of Behavioral Finance, Handbook of the Economics of Finance, National Bureau of Economic Research.
Thirikwa, G. M. (2015). Determinants of Herding in the Nairobi Securities Exchange.
Economics and Finance Review, 4(5), 14-30
Trueman, B. (1994). Analyst forecasts and herding behaviour. Review of Financial Studies, 7(1), 97-124.
Vaughan, G. M., & Hogg, M. A. (2005). Introduction to Social Psychology. Australia: Pearson.
Vo, X.V., Phan, D.B.A. (2017). Further evidence on the herd behavior in Vietnam stock market. Journal of Behavioral and Experimental Finance.
Voronkova, S., Bohl, M.T. (2005). Institutional traders' behavior in an emerging stock market: empirical evidence on Polish pension fund investors. Journal of Business
Finance and Accounting, 32, 1537-1560
Warneryd, K. E. (2001). Stock-Market Psychology: How People Value and Trade Stocks, Edward Elgar, Cheltenham.
Yao, J., Ma, C. and He, W.P. (2014). Investor herding behaviour of Chinese stock market.
International Review of Economics and Finance, 29, pp.12-29.
C. Các trang thông tin điện tử
https ://www.vndirect. com.vn. https ://www.vietstock.vn.
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kết quả nghiên cứu
1.1. Kiêm định tính dừng
a. Toàn thị trường
b. Nhóm cổ phiếu 1
Lag Length: 10 (Automatic ■ based on SIC, maxlag=24)
t-
Statistic Prob.'
Augmented Dickey-Fullertest statistic S,435528- Ũ.ŨŨO
Testcriticalvalues: 1% level 5% level 10% level - 3,433923 - 2,863005
Null Hypothesis: CSAD has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=24)
Augmented Dickey-Fuller test statistic -13.62167 0.0000 Testcritiealvalues:1% level -3.433907
5% level -2.862998
10% level -2.567593
Null Hypothesis: RM_T has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC, maxlag=24)
t-Statistic Prob. *
Augmented Dickey-Fullertest
statistic_______________________11.22402- 0.0000 Test critical values: 1
% level 5% level 10% level - 3.433912 - 2.863000 c. Nhóm cổ phiếu 2 !-Statistic Prob."
statistic___________________________ 6.36496 Ũ statistic______________________11.14848 0 Test critical values:1% level - Testcriticalvalues:1% level -
5% level - 5% level -
10% level - 2.55759
10% level - 2.567594 Null Hypothesis: CSAD has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 6 (Automatic - based on SIC, maxlag=24)
Null Hypothesis: RM_T has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC. maxlag=24} t-
Statistic
Pro
b.' t-Statistic Prob'
Augmented Dickey-Fulier test statistic________________________ ■8.351 325 0.00 00 Augmented Dickey-Fullertest statistic______________________ - 11,93259 O.ŨŨŨ Ũ Test critical values:1% level - Test critical values: -
5% level - 5% level -
10% level - 2.567595
10% level - 2.567594
Null Hypothesis: CSAD has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC, maxlag=24)
!-Statistic ol:Pr Augmented Dickey-Fullertest statistic 402 ■3.568 0.00( Testcriticalvalues: 1% level 5% level 10% level - 3.433912 - 2.863000
Null Hypothesis: RM_T has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatie - based on SICl maxlag=24)
t- Statistic Prob.' Augmented Dickey-Fullertest statistic ■12.2 7284 0.0 000 Testcriticalvalues: 1% level 5% level 10% level - 3.433910 -2.862999 - d. Nhóm cổ phiếu 3 e. Nhóm cổ phiếu 4 T f. Nhóm cổ phiếu 5
RM_T2 0.2842 65 512.8419 2.601361 F-Statistic 0 30.2258 Prob. F(4,1738) 0.0000 Obs*R-squared 113.364 8 Prob. Chi-Square(4) Ũ.ŨŨŨ Ũ Scaled explained SS 358.591 3 Prob. Chi-Square(4) 0.0000
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.007052 6.76E-05 104.2791 0.000
0
VNJNDEX 0.398943 0.015992 24.94656 0.000
RM_T2 -8.087598 0.428058 -18.89369 0.000
0
1.2. Mô hình kiểm định hành vi bầy đàn toàn thị trường
1.3. Kiểm định đa cộng
tuyến
Variance Inflation Factors
Date: 12/12/19 Time: 09:40
Sample: 1/04/2012 12/28/2018 Included observations: 1743
a. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
b. Kiểm định tự tương quan
c. Kết quả hồi quy
Dependent Variable: CSAD Method: Least Squares Date: 12/12/19 Time: 09:41 Sample: 1/04/2012 12/28/2018 Included observations: 1743
HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-Westfixed bandwidth = 8.0000)
RMTBI NH2 8601.737 9305.131 4.776005 F-StatiStic 0 25.9351 Prob. F(8,1734) 0.0000 ObSiR-Squared 186.269 7 Prob. Chi-Square(S) 0.0000 Scaled explained SS 587.102 5 Prob. Chi-Square(S) 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-StatiStic Prob(F-StatiStic) Prob(Wald F-StatiStic) 0.441480 0.440838 0.001071 0.001998 9448 182 687.6878 0.000000 0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike Info criterion
Sehwarz criterion Hannan-Quinn enter Durbin-Watson Stat Wald F-Statistic 0.008241 0.001433 -10.83785 -10.82844 -10.83437 1.338627 352.3100
1.4. Kiểm định hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường tăng và giảm
a. Kiểm định đa cộng tuyến
Variance Inflation Factors Date: 12/12/19 Time: 09:50 Sample: 1/04/2012 12/28/2018
b. Kiểm định phương sai sai số thay đổi