3.1.1. Quy trình nghiên cứu
Bài nghiên cứu tuân theo quy trình cụ thể như sau: Bước 1: Xác định mô hình và các biến nghiên cứu. Bước 2: Xác định mẫu nghiên cứu.
Bước 3: Thực hiện thống kê mô tả dữ liệu và kiểm định tính dừng, kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan.
Bước 4: Để trả lời câu hỏi 1 và 3, tác giả sử dụng phương pháp độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo CSAD của Chang, Cheng và Khorana (2000) với tần suất dữ liệu ngày trên thị trường chứng khoán HOSE. Áp dụng phương pháp tương tự, tác giả kiểm định hành vi bầy đàn trong năm nhóm cổ phiếu được phân loại theo mức vốn hóa thị trường.
Bước 5: Để trả lời câu hỏi 2 tác giả sẽ xem xét hiện tượng bầy đàn thị trường tăng và giảm điểm, nếu hành vi bầy đàn tồn tại ở cả hai thị trường, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Wald nhằm kiểm định tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong hai điều kiện thị trường trên. Áp dụng phương pháp tương tự, tác giả cũng xem xét hiện tượng bầy đàn trong trong trường hợp khối lượng giao dịch cao và thấp.
3.1.2. Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Để nghiên cứu hành vi bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khoán 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 đông trên thị trường trong suốt giai đoạn thị trường biến động mạnh, cho dù họ không đồng tình với những dự đoán
đó. Dựa trên định nghĩa này, phương pháp tiếp cận của Christie và Hwang (1995) đo lường hành vi bầy đàn thông 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 đông (ví dụ như họ có xu hướng bắt chước theo chỉ số thị trường), ngay cả khi họ không đồng tình với quyết định đó. Lúc này, quyết định của họ sẽ tương đồng nhau khi cùng dựa vào chỉ số chung hay thông qua việc quan sát hành vi của nhà đầu tư khác. Lẽ đó, tỉ suất riêng lẻ của cổ phiếu sẽ không 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. Ngoài ra, các tác giả cho rằng những dự đoán về mối quan hệ giữa mức độ phân tán này với tỷ suất sinh lời của thị trường cũng được tìm thấy trong mô hình định giá tài sản hợp lý (CAPM). Cụ thể, mô hình CAPM dự đoán 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 có độ nhạy cảm riêng so với tỉ suất sinh lời chung của thị trường. Do đó, mô hình CAPM và hành vi bầy đàn đề xuất những dự đoán 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 thông qua độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo (Cross-sectional Absolute Deviation of Returns, CSAD). Từ mô 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 không chỉ là hàm tăng mà nó còn có 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 không được duy trì mà thay vào đó, 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 mô 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 mô hinh định giá CAPM (Black, 1972)
Et(Ri) = EQ+ βi × Et (Rm- RQ)
Trong đó là Et(Ri) tỷ suất sinh lời kì vọng của cổ phiếu i tại thời điểm t, Rm là tỷ suất sinh lời của thị trường, R0 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 không đổi theo thời gian.
Tương t v i t su t sinh l i kì v ng c a danh m c th trự ớ ỉ ấ ờ ọ ủ ụ ị ường
Et(Rm) = Ấ’o + Et (Rm - K0)
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:
ADli ' = ∣Et(Ri) - Et(Rm)I
= ∣R0 + βi × Et(Rm - R0) -R0- Et(Rm - Ro)∣
= ∣βi-1 × E∣ t(Rm-R0)
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: ECS^Dt = × ∑^Lɪ 1ΛDi.t = 1 × ∑^L1∣βi - 1 × E∣ t(Rm - R0)
Tiếp theo, ta lấy đạo hàm bậc 1 và bậc 2 của ECSAD theo Et(Rm)
= I × _„ = k
i(ft(⅛)) = Ã × ∑<≡'∣βi 1∣ = k >0
∂ 2 (ECSADt) = 0
∂(Et(R2 l))
Dựa vào kết quả đạo hàm cấp 1 của ECSADt theo Et(Rm) với giả định βi không 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(Rm) không tồn tại
mối quan hệ phi tuyến. Như vậy, khi các nhà đầu tư hoàn toàn hợp lý, họ dựa vào mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) để đưa ra quyết định thì mối quan hệ giữa ECSAD và E(Rm) 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 mô tả chi tiết hành vi bầy đàn thông 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 mô hình CAPM, các nhà đầu tư sẽ không thực hiện giao dịch bởi lợi nhuận của cổ phiếu X và Y bằng với lợi nhuận kì vọng
(Rx = E(RY) = 10% và Rγ = E(RY) = 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 có 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). Ngoài ra, khi thị trường biến động càng lớn, điều này phản ánh qua độ lớn của E(Rm), các nhà đầu tư càng có 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(Rm) càng lớn, k’ càng giảm và khoảng cách giữa k và k’
càng lớn, hay nói 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
T
TCác Tên biến biến Ký hiệu __________Công thức tính_________phụ thuộc
_______________________________________________________________________1 Trị tuyệt đối của độ lệch lợi nhuận ở thời điểm t.
CSADt N ^ RΣ∣ 1,t- Rm,t∣ t=l ______________________________________________________________ Các biến độc lập _______________________________________________________________________
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). Ngoài ra, biến (Rmft)2 được đưa vào mô hình nhằm mô tả hành vi bầy đàn trong giai đoạn thị trường biến động mạnh. Nếu hành vi bầy đàn tồn tại, hệ số β2 trong mô hình sẽ nhận giá trị âm và có ý nghĩa thống kê.
Để kiểm định mô hình hành vi bầy đàn, mô hình của Chang, Cheng và Khorana (2000) như sau:
CSADt = α + βι∣Rm,t∣ + ^2(Rm,t)2 + ɛt
Trong đó:
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 I là giá trị tuyệt đối của lợi suất của thị trường. (Rm,t)2 là bình phương tỷ suất sinh lời của thị trường.
Ngoài ra, để kiểm định hành vi bầy đàn trên thị trường tăng và giảm điểm, thay vì tách thành hai mô 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), mô hình này sử dụng biến giả nhằm gộp thành một mô hình, nếu hành vi bầy đàn tồn tại khi thị trường tăng điểm và giảm điểm thì β3 và β.↑ mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Ngoài 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
β3 và βι- CSADt =β0+ βιDt∖Rmt∖ + β2(l- Dị') I Rm,t I + β3Dυ t(Rn,t}2 + β4(l - Dυ t^)(Rmiγ + ɛt L tv tl L I HlfL ∖ L S I Hlfl ị I J L y HlfL J I ⅛ X- Lxy HlfL J fc Trong đó, Dl
tj là biến giả, Dβ = 1 khi thị trường tăng điểm, khi thị trường giảm điểm
Dβ = 0.
Bên cạnh đó, theo các nghiên cứu trước, hành vi bầy đàn cũng được nhận diện thông 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.
∏ytt∣ Γ>VHΛ nVH ^2 nVH (∖t2
CSAυt-μ0+μ1υt ∣κm,t∣+ P2(l - υt ) K∖ m,t∖+P3υt {^m,tj + P4(1-u( ){^m,tj + ɛt
Trong đó, DỴH là biến giả, DỴH = 1 khi khối lượng giao dịch cao, DỴH — 0 khi khối 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 β3 và β.↑, mang dấu âm và có 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 β3 và β.i cũng được sử dụng để xem xét tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trường trên thông qua kiểm định Wald.
3.1.3. Biến nghiên cứu
Từ các mô hình hồi quy trên, tác giả xác định các biến nghiên cứu:
Rm,t ∑2-iL
2 Bình phương tỷ suất sinhlời thị trường thời điểm t (Rm,t)
• Ri,t là lợi suất sinh lời của mỗi cổ phiếu i tại thời điểm t được tính thông qua chênh lệch giá tại thời điểm t và thời điểm t-1.
Ri,t = log (pi,t) - log(pi,t-1)
Với Piit và Pi,t-1 lần lượt là giá đóng cửa có điều chỉnh ngày t của chứng khoán i tại thời điểm t và t-1.
• Rmt là lợi suất sinh lời của thị trường hàng ngày, được tính như sau: - Đối với toàn thị trường HOSE:
Rm,t = log (Pj,t) -log(pi,t-ι)
Với Pi t và Pi,t-1 lần lượt là giá đóng cửa có điều chỉnh ngày t của chỉ số VN- Index tại thời điểm t và t-1.
- Đối với những danh mục cổ phiếu được phân theo vốn hóa thị trường, Rm,t
được tính bằng trung bình lợi suất của các cổ phiếu i (kí hiệu là Ri,t) vào ngày t trong danh mục.
Rmt=^
Với N là số lượng cổ phiếu trong danh mục.
3.1.4. Các giả thuyết nghiên cứu
Kremer & Nautz (2013) cho rằng việc tồn tại hành vi bầy đàn có mối tương quan rất lớn đến việc thiếu chặt chẽ trong khung pháp lý, đặc biệt là khía cạnh minh bạch hóa thị trường. Bên cạnh đó, vấn đề trên lại khá phổ biến ở các thị trường mới nổi, điều này khiến cho hành vi bầy đàn trở nên rõ rệt hơn ở các thị trường này. Như vậy, việc giao dịch trong điều kiện thông tin không đồng nhất xuất phát từ hiện tượng bất cân xứng thông tin đóng vai trò lớn trong việc hình thành tâm lý bầy đàn của các nhà đầu tư. Đồng tình với quan điểm trên, Bikhchandani & Sharma (2001) tin rằng trong tình huống thông tin bất cân xứng, các nhà đầu tư có xu hướng bỏ qua thông tin riêng và bắt chước các quyết định của người khác. Điều này xuất phát từ bản năng đi theo đám đông của con người. Vo và Phan (2017) cho rằng tương tự các thị trường mới nổi
khác trên thế giới, hành vi bầy đàn cũng tồn tại mạnh mẽ ở thị trường chứng khoán Việt Nam. Điều này xuất phát phần lớn từ đặc trưng của thị trường chẳng hạn như thiếu thanh khoản, khung pháp lý còn lõng lẽo cũng như các thiếu sót trong việc công bố thông tin. Vì thế, tác giả kì vọng rằng hiện tượng bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Có nhiều bằng chứng ủng hộ quan điểm này như My và Truong (2011), Trần Thị Hải Lý (2010), Tung Nguyen (2018).
Giả thuyết 1: Hiện tượng bầy đàn tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Để trả lời câu hỏi thứ 2, tác giả xem xét hành vi bầy đàn trong trường hợp thị trường tăng điểm (Rm,t > 0) và thị trường giảm điểm (Rm,t < 0). Theo quan điểm tài chính hành vi, con người e ngại sự mất mát, hay nói cách khác, phản ứng của các nhà đầu tư đối với việc thua lỗ sẽ mạnh hơn đối với trường hợp sinh lời (Tversky & Kahnenman, 1986). Vì thế, theo Gleason và các tác giả (2004), những người tham gia thị trường có khuynh hướng đầu tư theo đám đông nhiều hơn trong trường hợp thị trường giảm điểm. Ngoài ra, hiệu ứng chia sẻ lỗi lầm (sharing the blame) trong các quyết định của nhà đầu tư tổ chức ủng hộ xu hướng hành vi bầy đàn trong trường hợp thị trường giảm. Cụ thể, khi thị trường giảm điểm, dưới điều kiện không chắc chắn, việc bắt chước và đầu tư theo phần lớn các nhà đầu tư khác trên thị trường có thể giúp các nhà quản lý quỹ bảo vệ danh tiếng và thù lao của họ. Một số nghiên cứu thực nghiệm cho rằng mức độ bầy đàn trong trường hợp thị trường giảm điểm cao hơn thị trường tăng điểm như Lao và Singh (2011); Vo và Phan (2017); Gleason và các tác giả (2004). Với các lý do trên, tác giả kì vọng mức độ bầy đàn diễn ra trong