CƯ NG 3 : P ƯNG PP NG N CỨU
3.1 Các giả thuyết nghiên cứu
-27-
T c giả ử dụng c c phư ng ph p kiểm định trong thống kê để kiểm định giả thuyết thuyết
thị trư ng chứng kho n của 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam đạt hi u uả về m t thông tin.
thị trư ng chứng kho n của 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam không đạt hi u uả về m t thông tin.
ụ thể đối với từng kiểm định như au
- K đ – Runs test:
: hay P>0.05 tức chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam đi theo bước đi ngẫu nhiên.
: hay P≤0 05 tức chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam không đi theo bước đi ngẫu nhiên.
- Ki đ ự a – Durbin Watson test:
: hay tức là khơng có tự tư ng uan trong chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam.
: hay nghĩa là có tự tư ng uan trong chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam.
-28-
: hay tức là chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam khơng có tính dừng
: hay tức là chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam có tính dừng
- Ki đ ệ p a – Variance ratio test:
: hay tức là chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam không thể dự đo n được
: hay tức là chuỗi tỷ uất inh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam có thể dự đo n được.
3.2 P p p p dữ liệu
ề tài nghiên cứu hướng đến mục tiêu kiểm định tính hi u quả thơng tin của thị trư ng 5 quốc gia ông Nam Á Indone ia, Malay ia, Singapore, Philippines và Vi t Nam nên ố li u ẽ được thu thập dựa trên àn chứng kho n đại di n cho mỗi uốc gia trên website http://finance.yahoo.com, riêng chỉ ố N-Index của i t Nam t c giả thu thập trên trang eb http://www.cophieu68.vn.
3.3 C p p p k đ nh
ài nghiên cứu thu thập chỉ ố gi đóng cửa hàng ngày để t nh tỷ uất inh lợi ngày, chỉ số gi đóng cửa ngày cuối tuần và ngày cuối th ng để tính tỷ suất sinh lợi hàng tuần, hàng tháng. Dãy chỉ ố tỷ uất inh lợi trong k kiểm định được đo lư ng b i công thức
-29-
( ⁄ ) Trong đó:
- là tỷ uất inh lợi - là gi k hi n tại t - là gi k t-1
ài nghiên cứu được thực hi n bằng c ch ử dụng bốn phư ng ph p kh c nhau trong thống kê bao gồm kiểm định chuỗi, kiểm định tự tư ng uan, kiểm định đ n vị, và kiểm định tỷ l phư ng ai
Trước tiên, t c giả tiến hành thống kê mô tả dữ li u để xem li u dữ li u mẫu có theo phân phối chuẩn hay khơng Sau đó thực hi n độc lập bốn phư ng ph p kiểm định để kết luận xem chuỗi tỷ uất inh lợi có phải là dãy ố ngẫu nhiên hay không Chuỗi tỷ suất sinh lợi là dãy số ngẫu nhiên nhưng có mối tư ng uan giữa k hi n tại và k trước đó hay chuỗi tỷ uất inh lợi có t nh dừng thì c ng khơng thể kết luận được tính hi u quả của thị trư ng. uối c ng t c giả kiểm định xem chuỗi tỷ uất inh lợi có thể được dự đo n được hay không nhằm loại b khả năng c c nhà đầu tư dựa vào những thơng tin lịch sử để tìm kiếm thu nhập vượt trội trong một thị trư ng hi u quả.
3 3 1 T k ô ả
Số li u au khi thu thập ẽ được kiểm định bằng c c phư ng ph p kiểm định trong thống kê Trước tiên t c giả tiến hành phư ng ph p thống kê mô tả để kiểm định t nh phân phối của mẫu dữ li u. Thống kê mô tả cho phép tính các số đ c trưng mẫu, các giá trị thống kê mẫu như trung bình, trung vị, độ l ch chuẩn, h ố bất đối xứng, h ố nhọn.
- Trung bình: đ c trưng cho gi trị trung bình của mẫu - Trung vị chỉ ra gi trị điểm giữa của mẫu
-30-
- ộ l ch chuẩn đ c trưng cho độ phân t n c c gi trị mẫu xung uanh gi trị trung bình
- H ố bất đối xứng Ske ne đo lư ng t nh bất đối xứng của phân phối chuỗi uanh vị tr trung vị của mẫu, nó được t nh bằng cơng thức
∑ ( ̅)
Trong đó:
: h ố bất đối xứng : ố uan t trong mẫu ố uan t bất k trong mẫu tỷ uất inh lợi của chứng kho n
̅ tỷ uất inh lợi trung bình của mẫu uan t : ước lượng độ l ch chuẩn
Thông thư ng h ố S 0 ẽ phản nh mật độ phân phối của mẫu uan t là phân phối chuẩn Nếu S 0 thì mật độ phân phối của gi trị tỷ uất inh lợi l ch về ph a bên phải (l ch dư ng), ngược lại S 0 thì mật độ phân phối của mẫu l ch về ph a bên tr i (l ch âm)
- H ố nhọn urto i độ nhọn đ nh gi đư ng mật độ phân phối của dãy ố có nhọn h n hay t h n đư ng mật độ chuẩn tắc H ố nhọn được đo lư ng b i công thức
∑ ( ̅)
-31-
: h ố nhọn
Theo nguyên tắc, h ố ẽ phản nh mật độ phân phối của mẫu uan t là phân phối chuẩn Nếu thì phân phối của gi trị tỷ uất inh lợi có dạng nhọn h n o với hàm phân phối chuẩn, ngược lại thì phân phối có dạng t h n o với phân phối chuẩn
3.3.2 Ki đ nh chu i – Run Test
Kiểm định chuỗi là phư ng ph p được sử dụng để kiểm định hi u quả thị trư ng nhằm x c định xem chuỗi dữ li u tỷ uất inh lợi có đi theo bước đi ngẫu nhiên hay không? Một thị trư ng chứng kho n được xem là hi u quả khi chuỗi gi hay chuỗi tỷ uất inh lợi của cổ phiếu phải là một dãy số ngẫu nhiên Nghĩa là nó khơng có ự phụ thuộc giữa giá quá khứ và gi tư ng lai của ch nh cổ phiếu đó, gi giữa các ngày trong tuần hay giữa các tuần với nhau.
Trong kiểm định chuỗi, một dãy ố hay một tập hợp uan t biến đổi c ng chiều thì được gọi là một chuỗi Gi trị kiểm định được t nh như au
⁄ Trong đó tổng ố chuỗi ⁄ ố chuỗi dư ng ố chuỗi âm √ ( )⁄ ( )
-32-
: gi trị kiểm định
Nếu giá trị z lớn h n -1.96 và nh h n +1.96 ( ) thì giá trị này có nghĩa rằng giá của chứng kho n thay đổi theo bước đi ngẫu nhiên, tức là thị trư ng hi u quả. Nếu giá giá trị z nh h n -1.96 và lớn h n +1 96 thì có nghĩa là gi chứng khốn biến đổi khơng theo bước đi ngẫu nhiên, c ng đồng nghĩa là thị trư ng không hi u quả.
3.3.3 Ki đ nh tự a – Durbin Watson Test
Tự tư ng uan được hiểu là ự tư ng uan giữa c c thành phần trong chuỗi dữ li u được ắp xếp theo thứ tự th i gian ho c không gian Một chuỗi dữ li u được xem là có hi n tượng tự tư ng uan nếu như ự biến động của chuỗi dữ li u uan t tuân theo một chu k nhất định với xu hướng có thể dự đo n được
Trong bài nghiên cứu ngày, kiểm định tự tư ng uan phân t ch mối tư ng uan trong chuỗi tỷ suất sinh lợi giữa lợi nhuận hi n tại và lợi nhuận k trước. Nếu mối tư ng uan giữa lợi nhuận k hi n tại và lợi nhuận k trước có nghĩa dư ng thì có thể kết luận rằng có sự tồn tại xu hướng chắc chắn trong chuỗi lợi nhuận do đó dữ li u khơng có bước đi ngẫu nhiên. Nếu mối tư ng uan giữa lợi nhuận k hi n tại và lợi nhuận k trước có mức nghĩa là âm thì c ng khẳng định chắc chắn tồn tại mối quan h ngược chiều trong chuỗi lợi nhuận và do đó c ng khơng có bước đi ngẫu nhiên trong dữ li u. Nếu mối tư ng uan giữa lợi nhuận k hi n tại và lợi nhuận k trước bằng 0, chỉ khi này mới kết luận là có bước đi ngẫu nhiên trong chuỗi lợi nhuận.
Trong kiểm định tự tư ng uan, mối tư ng uan tỷ suất sinh lợi trong khoảng th i gian nghiên cứu được phân t ch để trả l i câu h i li u tỷ suất sinh lợi ngày t có liên uan đến tỷ suất sinh lợi ngày t-1, t-2, , t-n hay khơng? Nếu thị trư ng hi u quả thì sẽ là một mối quan h khơng có nghĩa giữa lợi nhuận ngày t với lợi nhuận
-33-
ngày t-1, t-2 , t-n Phư ng trình được d ng để ước lượng tư ng uan chuỗi giữa lợi nhuận k hi n tại và lợi nhuận k trước đó là:
Trong đó
là lợi nhuận k hi n tại,
là lợi nhuận k trước đó, là hằng số,
là sai số trong khi đó là tham số ước lượng (-1 < <1).
Jame Durbin và Geo rey Wat on đã giới thi u kiểm định Durbin-Watson lần đầu tiên để kiểm tra xem li u chuỗi dữ li u có tự tư ng uan với nhau hay không. Công thức c bản của kiểm định Durbin-Watson như au
∑ ( ) ∑
Trong đó T là ố lượng quan sát, e là tỷ suất sinh lợi. Durbin-Watson xấp xỉ bằng ( ), là tham số ước lượng (-1 < <1), do đó giá trị d luôn nằm trong khoảng 0 đến 4, nếu giá trị thống kê Durbin-Watson nh h n 2, thì có bằng chứng kết luận rằng chuỗi quan sát có mối tư ng uan dư ng và nếu giá trị thống kê Durbin- Watson mà lớn h n 2 thì có bằng chứng rằng chuỗi quan sát có mối tư ng uan âm Theo nguyên tắc gần đ ng, nếu giá trị Durbin-Watson nh h n 1 thì mối tư ng uan dư ng mạnh và nếu giá trị Durbin-Watson mà lớn h n thì chuỗi dữ li u có mối tư ng uan âm mạnh.
3.3.4 Ki đ nh nghiệm đ - Unit Root Test
Phư ng ph p thứ ba để kiểm tra hi u quả thị trư ng là kiểm định nghi m đ n vị. Hassan cùng đồng sự giải thích rằng kiểm định nghi m đ n vị có thể được sử dụng
-34-
để kiểm định hi u quả của thị trư ng; b i vì thị trư ng hi u quả đòi h i chuỗi gi cả chứng khốn phải khơng dừng và kiểm định đ n vị nghiên cứu li u chuỗi dữ li u tài chính theo th i gian có dừng hay khơng? Nếu giá trị kiểm định là âm ho c nh h n gi trị tới hạn thì giả thuyết sẽ bị từ chối nghĩa là dữ li u không dừng.
Kiểm định nghi m đ n vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi th i gian là dừng hay không dừng. Bài luận văn này chọn kiểm định Augmented Dickey – Fuller để thực hi n kiểm định nghi m đ n vị trong chuỗi tỷ suất sinh lợi có xu hướng về th i gian. Công thức như au
∑
Trong đó:
được định nghĩa là gi của chứng khoán trên thị trư ng tại th i điểm
, là h số ước lượng là số độ trễ
là xu hướng về th i gian
là h số ước lượng xu hướng là hằng số và là độ nhiễu.
Giá trị tới hạn của Mac innon được d ng để x c định mức nghĩa của kiểm định thống kê cùng với .
Giá trị tới hạn này c ng được tính sẵn khi kiểm định ADF bằng phần mềm Eviews ể kiểm định giả thuyết nghiên cứu sẽ so sánh giá trị kiểm định tính tốn với giá trị tới hạn của Mackinnon và kết luận về tính dừng của các chuỗi quan sát. Cụ thể, nếu trị tuy t đối của giá trị kiểm định lớn h n trị tuy t đối giá trị tới hạn thì giả
-35-
thuyết sẽ bị bác b , tức chuỗi dữ li u có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết , tức dữ li u khơng có tính dừng.
3.3.5 Ki đ nh t lệ p a – Variance Ratio Test
Phư ng ph p thứ tư được lựa chọn để phân tích là kiểm định tỷ l phư ng ai Trong bài b o Lo và Mackinlay đã đưa ra phư ng ph p kiểm định tỷ l phư ng ai để trả l i cho câu h i li u rằng giá tài sản ho c lợi nhuận có dự đo n được hay không? Trong kiểm định này hai ông đã o nh phư ng ai sai phân của dữ li u chuỗi th i gian trên khoảng th i gian khác nhau. Nếu giả định có bước đi ngẫu nhiên trong dữ li u chuỗi th i gian thì điều này có nghĩa rằng phư ng ai của k q sẽ bằng q lần phư ng ai của một k khác. Thống kê kiểm định phư ng ai được d ng để nghiên cứu bước đi ngẫu nhiên dưới hai giả định khác nhau của hi p phư ng ai đồng nhất và không đồng nhất bằng cách sử dụng phân phối ti m cận.
Trong một bài b o kh c ho và Denning đã đưa ra kiểm định tỷ l đa phư ng sai. Kiểm định tỷ l đa phư ng ai tư ng tự như tỷ l phư ng ai nhưng chỉ khác nhau là kiểm định tỷ l phư ng ai cho ra kết quả riêng bi t của từng khoảng th i gian trong khi đó kiểm định tỷ l đa phư ng ai cho kết quả xác suất chung cho khoảng th i gian. Trong bài luận văn này t c giả ử dụng kết uả kiểm định tỷ l đa phư ng ai dưới giả định hi p phư ng ai đồng nhất và hi p phư ng ai không đồng nhất để đưa ra kết uả nghiên cứu. Tác giả tập trung vào kết quả của kiểm định tỷ l đa phư ng ai b i vì nó thể hi n xác suất chung cho khoảng th i k nghiên cứu
ho và Denning đã đề xuất kiểm định tỷ l đa phư ng ai với một chuỗi tỷ l phư ng ai được kiểm định đối với 1, dưới giả thuyết : V(qi)=1 với i 1, n được kiểm định, : có ít nhất 1 V(qi) . Giá trị kiểm định √ ( ) với z(qi). { ( ) ( )
-36-
Giả thuyết bị loại b tại mức nghĩa nếu ( [ ]) của phân phối chuẩn chuẩn hoá, với ( ) . Hi p phư ng ai thay đổi đã ua điều chỉnh có thể viết thành √ ( ) , với z*(qi) và nó có cùng giá trị tới hạn
với MV1. { ( ) ( )
√ ( ) ( ) ( ) ∑ [ ( )] ( ) và
( ) ∑ ( ̂) ( ̂) [∑ [( ̂) ] }
ho và Denning kiểm o t độ lớn của kiểm định tỷ l M bằng c ch o nh gi trị t nh được của kiểm định thống kê chuẩn ho , ho c z(q) ho c z*(q), với gi trị tới
hạn cực đại chuẩn ho (SMM) Nếu gi trị tuy t đối tối đa của z(q) lớn h n gi trị tới
hạn SMM thì l thuyết thị trư ng hi u uả bị loại b
Tóm lại nếu tỷ l phư ng ai bằng 1 thì có nghĩa là gi chứng kho n theo bước đi ngẫu nhiên và giả thuyết được chấp nhận. ể chấp nhận giả thuyết thì xác suất phải lớn h n 0 05, có nghĩa là gi trị thống kê z phải nằm trong khoảng ± 1.96 và tỷ l phư ng ai bằng 1. Nói cách khác, nếu giá trị kiểm định tính ra bằng 1 thì giả thuyết sẽ được chấp nhận do đó ch ng ta có thể đưa ra kết luận rằng có bước đi ngẫu nhiên và thị trư ng là hi u quả. Nếu giá trị được tính ra khơng bằng 1 thì giả thuyết sẽ bị từ chối và chúng ta có thể đưa ra kết luận rằng thị trư ng là không hi u quả.
-37-
C Ư NG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kết quả th ng kê mô tả 4.1 Kết quả th ng kê mô tả
Kết quả thống kê mô tả chuỗi tỷ suất sinh lợi của thị trư ng chứng khoán 5 quốc gia Indonesia, Malaysia, Singapore, Philippines và Vi t Nam được tác giả tổng