3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Mô hình hồi quy nghiên cứu
3.3.1. Mơ hình kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn
Mối tương quan giữa hai đại lượng độ phân tán TSSL và TSSL thị trường được dùng để kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn theo phương pháp đề xuất của Chang và cộng sự (2000) được thể hiện qua phương trình bậc 2 như sau:
𝑪𝑺𝑨𝑫𝒕 = 𝜸𝟎+ 𝜸𝟏 𝑹𝒎,𝒕 + 𝜸𝟐𝑹𝒎,𝒕𝟐 +ε (1)
Giả thuyết kiểm định: 𝛾2>=0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam. Trong điều kiện thông thường, các đối tượng tham gia thị trường thực hiện những quyết định đầu tư độc lập với nhau, do đó, mối tương quan giữa TSSL của các cổ phiếu là khơng cao. Trên cơ sở đó, một sự gia tăng trong giá trị tuyệt đối của TSSL thị trường sẽ dẫn đến sự gia tăng trong độ phân tán của TSSL vì mỗi loại tài sản sẽ có độ nhạy cảm khác nhau đối với TSSL thị trường, hay nói cách khác, 𝑅𝑚 ,𝑡 và 𝐶𝑆𝐴𝐷𝑡 sẽ có biến động cùng chiều với nhau. Như vậy, nếu hệ số 𝛾2 của biến 𝑅𝑚 ,𝑡2 của phương trình kiểm định có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê thì khơng có bằng chứng về sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam.
tương đối lớn trên thị trường. Hành động này sẽ làm tăng mức độ tương quan cũng như làm giảm độ phân tán giữa TSSL của các cổ phiếu, hay nói cách khác mối quan hệ tăng tuyến tính giữa 𝑅𝑚 ,𝑡 và 𝐶𝑆𝐴𝐷𝑡 khơng cịn đúng, thay vào đó mối quan hệ này là tăng phi tuyến hoặc thậm chí giảm, do đó hệ số 𝛾2 của biến 𝑅𝑚 ,𝑡 2 trong mơ hình trên sẽ nhận giá trị âm và có ý nghĩa thống kê, đây là bằng chứng cho sự tồn tại của hành vi bầy đàn.
3.3.2. Uớc lƣợng mức độ của hành vi bầy đàn trong các điều kiện thị trƣờng
Trong phần nghiên cứu này, tác giả thực hiển kiểm định nhằm xem xét về mức độ của hành vi bầy đàn được thể hiện trong hai trường hợp thị trường tăng và thị trường giảm có sự tương đồng với nhau hay khơng? Ngồi ra, bắt nguồn từ giả định cơ bản của Christie và Huang (1995) cho rằng hành vi bầy đàn được thể hiện rõ rệt hơn trong thời kỳ thị trường có những biến động mạnh, tác giả cũng sẽ thực hiện các kiểm định để tìm hiểu xem liệu có sự khác nhau về mức độ của hành vi bầy đàn trong các thị trường biến động mạnh như khi thị trường tăng mạnh hoặc giảm mạnh, thị trường giao dịch với thanh khoản cao hay khi có khủng hoảng tài chính xảy ra hay khơng?
Kết quả của nghiên cứu sẽ trả lời cho câu hỏi “Có sự khác biệt về mức độ của hành vi bầy đàn trong những điều kiện thị trường khác nhau hay không?”
Phần nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp đề xuất bởi Chiang and Zheng (2010). Trong đó, để thực hiện kiểm định các đặc tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn, thay vì chia tách dữ liệu thành những mẫu riêng biệt, Chiang and Zheng (2010) đã thêm biến giả vào mơ hình hồi quy để thực hiện kiểm định, đây được xem là cách tiếp cận mạnh mẽ và hiệu quả hơn so với phương pháp của Tan và cộng sự (2008).
Hành vi bầy đàn trong điều kiện thị trƣờng tăng và giảm:
Phương trình kiểm dịnh cụ thể như sau:
𝑪𝑺𝑨𝑫𝒕 = 𝜸𝟎+ 𝜸𝟏(𝟏 − 𝑫)𝑹𝒎,𝒕+ 𝜸𝟐𝑫𝑹𝒎,𝒕+ 𝜸𝟑 𝟏 − 𝑫 𝑹𝒎,𝒕𝟐 + 𝜸𝟒𝑫𝑹𝒎,𝒕𝟐 +ε (2)
Trong đó: D là biến giả, D sẽ có giá trị bằng 1 trong điều kiện thị trường giảm (𝑅𝑚 ,𝑡< 0) và bằng 0 khi thị trường tăng (𝑅𝑚 ,𝑡> 0).
Với việc sử dụng biến giả D, các hệ số của mơ hình hối quy sẽ được chia làm 2 phần riêng biệt. Cụ thể, các hệ số 𝛾1 và 𝛾3 thể hiện mối quan hệ giữa 𝑅𝑚 ,𝑡 và CSAD khi D = 0, tức là khi thị trường tăng. Ngược lại, khi D =1, mối quan hệ giữa hai đại lượng lại được thể hiện thông qua hai hệ số 𝛾2 và 𝛾4.
Trong đó, hệ số 𝛾3 và 𝛾4 sẽ lần lượt thể hiện mối quan hệ phi tuyến tính giữa 𝑅𝑚 ,𝑡 và CSAD khi thị trường tăng và khi thị trường giảm. Vì vậy, ta thực hiện xem xét dấu của hai hệ số này để chứng minh sự tồn tại của hành vi bầy đàn. Ngoài ra, nếu giá trị của hệ số 𝛾4 > 𝛾3 cho thấy, với cùng một mức độ biến động của 𝑅𝑚 ,𝑡, 𝐶𝑆𝐴𝐷sẽ có giá trị nhỏ hơn, hay nói cách khác, độ phân tán của TSSL sẽ giảm mạnh hơn khi thị trường giảm so với khi thị trường tăng. Đây là bằng chứng cho thấy mức độ của hành vi bầy đàn khi thị trường giảm là mạnh hơn vì nhà đầu tư có xu hướng hành động giống nhau nhiều hơn so với khi thị trường tăng.
Như vậy, giả thuyết kiểm định từ mơ hình (2): 𝛾3≥0 và 𝛾4 ≥0, khơng tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK, ngoài ra tác giả cũng kiểm định giả thuyết 𝛾3= 𝛾4, để xem xét việc chấp nhận hay bác bỏ đối với giả thuyết rằng hai hệ số này là bằng nhau, là bằng chứng thực nghiệm cho thấy mức độ hành vi bầy đàn là khác nhau hay không.
Hành vi bầy đàn và sự biến động của TSSL thị trƣờng:
Kiểm định nhằm xem xét sự khác nhau về mức độ của hành vi bầy đàn trong những ngày mà TSSL thị trường được xem biến động mạnh so với những ngày bình thường. Cụ thể trong bài nghiên cứu này, thị trường được xem là có biến động mạnh nếu mức biến động của TSSL thị trường trong ngày vượt quá mức biến động trung bình trong 30 ngày giao dịch trước đó.
Mơ hình kiểm định cụ thể như sau:
𝑪𝑺𝑨𝑫𝒕 = 𝜸𝟎+ 𝜸𝟏𝑫𝟏 𝑹𝒎,𝒕 + 𝜸𝟐 𝟏 − 𝑫𝟏 𝑹𝒎,𝒕 + 𝜸𝟑𝑫𝟏𝑹𝒎,𝒕𝟐 + 𝜸𝟒(𝟏 − 𝑫𝟏)𝑹𝒎,𝒕𝟐 + 𝜺 (3) Trong đó, 𝐷1 là biến giả, 𝐷1 có giá trị bằng 0 trong những ngày TSSL thị trường được xem là biến động mạnh và bằng 1 trong những ngày bình thường.
Với việc sử dụng biến giả như trên, hệ số 𝛾3 và 𝛾4 sẽ lần lượt thể hiện mối quan hệ phi tuyến tính giữa 𝑅𝑚 ,𝑡và CSAD trong những ngày mà thị trường khơng có biến động mạnh và có biến động mạnh. Tương tự như đối với phương trình (2), giả thuyết kiểm định từ mơ hình (3) sẽ là 𝛾3≥0 và 𝛾4 ≥0, nếu kết quả hồi quy cho thấy việc chấp nhận giả thuyết này sẽ chứng tỏ khơng có sự tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK.
Ngoài ra tác giả cũng kiểm định giả thuyết 𝛾3= 𝛾4, để xem xét việc chấp nhận hay bác bỏ đối với giả thuyết rằng hai hệ số này là bằng nhau. Nếu giả thuyết được chấp nhận sẽ cho thấy hành vi bầy đàn là tương đồng nhau dù thị trường có xảy ra biến động mạnh hay không,. Ngược lại, nếu giá trị 𝛾3 < 𝛾4 sẽ cho thấy trong những ngày TSSL của thị trường được xem là có biến động mạnh, độ phân tán của TSSL sẽ giảm mạnh hơn so với những ngày thơng thường, hay nói cách khác, hành vi bầy đàn sẽ có xu hướng mạnh hơn trong những ngày này.
Hành vi bầy đàn và khủng hoảng tài chính
Dựa trên trực quan cho thấy rằng những ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn là mạnh mẽ hơn trong các thời kỳ thị trường biến động mạnh hay cịn được định nghĩa là có sự xuất hiện của lợi nhuận bất thường trong các danh mục đầu tư thị trường (Christie và Huang, 1995;. Chang và cộng sự, 2000). Những nghiên cứu gần đây cho thấy sự xuất hiện của lợi nhuận bất thường thường xuyên xảy ra trong thời gian khủng hoảng. Do đó, tác giả thực hiện xem xét các đặc tính bất đối xứng của hành vi bầy đàn trong thời kỳ xảy ra khủng hoảng. Cuộc khủng hoảng nợ dưới chuẩn từ Mỹ và cuộc khủng hoảng tiền tệ Châu Âu sẽ cung cấp bối cảnh thích hợp cho việc kiểm tra giả thuyết này. Mơ hình kiểm định cụ thể như sau:
𝑪𝑺𝑨𝑫𝒕 = 𝜸𝟎+ 𝜸𝟏 𝑹𝒎,𝒕 + 𝜸𝟐𝑹𝒎,𝒕𝟐 + 𝜸𝟑𝑹𝒎,𝒕𝟐 𝑫𝟑+ 𝜺 (4)
Trong đó, biến giả 𝐷3 sẽ nhận giá trị bằng 1 trong khoảng thời gian được xem là
khi xảy ra khủng hoảng và có giá trị bằng 0 trong những trường hợp còn lại.. Cụ thể trong nghiên cứu này biến giả 𝐷3 sẽ có giá trị 1 trong giai đoạn từ tháng 08/2007 đến hết
tháng 06/2011 đến 02/2012 là thời gian xảy ra cuộc khủng hoảng tiền tệ Châu Âu.
Với việc sử dụng biến giả như trên, hệ số 𝛾2 sẽ thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa 𝑅𝑚 ,𝑡và CSAD trong những ngày bình thường, trong khi (𝛾2+𝛾3) sẽ thể hiện mối quan hệ này trong những giai đoạn khủng hoảng. Như vậy, hệ số 𝛾3 sẽ cho thấy được sự khác nhau trong giá trị của biến CSAD khi có khủng hoảng xảy ra với cùng một mức biến động của 𝑅𝑚 ,𝑡. Nếu 𝛾3<0 và có ý nghĩa thống kê sẽ cho thấy hành vi bầy đàn trong khủng hoảng được thể hiện một cách mạnh mẽ hơn.
Bảng 3.2: Bảng tóm tắt các giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Giả thuyết
Mơ hình (1)
Giả thuyết 1: 𝛾2>=0, khơng tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam Mơ hình (2)
Giả thuyết 2: 𝛾3≥0 và 𝛾4 ≥0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Giả thuyết 3: 𝛾3= 𝛾4, hành vi bầy đàn là tương đồng khi thị trường tăng và giảm Mơ hình (3)
Giả thuyết 4: 𝛾3≥0 và 𝛾4 ≥0, không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Giả thuyết 5: 𝛾3= 𝛾4, hành vi bầy đàn là tương đồng khi thị trường có biến động
mạnh cũng như khơng có biến động mạnh Mơ hình (4)
Giả thuyết 6: 𝛾3≥0, hành vi bầy đàn trong thời kỳ xảy ra khủng hoảng không thể
hiện mức độ mạnh mẽ hơn so với giai đoạn khơng có khủng hoảng.
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả 4.1. Thống kê mơ tả
Bảng tiếp theo trình bày kết quả thống kê mơ tả của các biến nghiên cứu là 𝑹𝒎 và
CSAD trong cả ba thời kỳ nghiên cứu: toàn bộ mẫu, giai đoạn trước khủng hoảng và
giai đoạn sau khủng hoảng.
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả CSAD và 𝑅𝑚
Var Mean Median Max Min Std. Dev Jarque-Bera Prob Giai đoạn 2002 – 08/2013
𝑹𝒎 0,0010 -0,0003 0,0774 -0,0497 0.0137 973.6080 0,0000
CSAD 0,0153 0,0128 0,1219 0,0010 0,0094 8781.967 0,0000
Giai đoạn trƣớc khủng hoảng: 2002 - 2007
𝑹𝒎 0.0009 -0.0003 0.0473 -0.0497 0.0127 560.2310 0.0000
CSAD 0.0117 0.0097 0.1219 0.0010 0.0077 75135.01 0.0000
Giai đoạn trong và sau khủng hoảng: 2008 - 08/2013
𝑹𝒎 0.0010 -0.0003 0.0774 -0.0497 0.0144 439.2883 0.0000
CSAD 0.0179 0.0160 0.0736 0.0029 0.0098 591.0252 0.0000
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6)
Giai đoạn trước khi xảy ra khủng hoảng, giá trị của CSAD giao động trong khoảng từ 0,001 đến 0,1219, với mức biến động được đo lường bằng độ lệch chuẩn có giá trị 0,96%. Trong khi đó, giai đoạn trong và sau khủng hoảng, CSAD có giá trị lớn nhất vào khoảng 0,0736 và giá trị nhỏ nhất là 0,0029, trong khi mức biến động của giá trị này lại giảm xuống mức 0,78%. Như vậy, mức độ phân tán của TSSL có xu hướng giảm đi cũng như ít biến động hơn sau khi trải qua khủng hoảng. điều đó cho thấy, nhà
đầu tư trong giai đoạn sau khủng hoảng có xu hướng hành động theo biến động trên thị trường nhiều hơn so với giai đoạn mới thành lập của thị trường.
Tỷ suất sinh lợi theo ngày của chỉ số VN-Index trong toàn bộ mẫu nghiên cứu cho giá trị cao nhất là 7,74% và giá trị thấp nhất là -4,97%. Mức biến động của TSSL được đo lường bằng độ lệch chuẩn với giá trị là 1,37%, đây được xem là mức biến động tương đối mạnh so với các thị trường chứng khoán trên thế giới, điều này là phù hợp với tình hình thực tế khi thị trường chứng khốn Việt Nam là một trong những thị trường có mức tăng trưởng nóng và biến động mạnh. Ngồi ra, ta có thể thấy,biến động của TSSL trong giai đoạn sau khủng hoảng có xu hướng mạnh hơn với mức biến động trung bình 1,44%/ngày so với mức 1,2%/ngày của giai đoạn trước khi khủng hoảng.
Như vậy, có thể nhận thấy, TTCK Việt Nam đặc trưng bởi sự biến động mạnh trong TSSL cùng với xu hướng ngày càng giảm của độ phân tán trong TSSL, đây có thể xem là những dấu hiệu cho thấy có sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên TTCK trong giai đoạn nghiên cứu.
Ngoài ra, kiểm định Jaquer-Bera cho thấy biến CSAD trong các giai đoạn nghiên cứu đều khơng có phân phối chuẩn.
Biểu đồ 4.1 Đồ thị phân bổ của biến CSAD trong giai đoạn 2002 – 08/2013
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 Series: CSAD Sample 1/01/2002 8/23/2013 Observations 2867 Mean 0.015300 Median 0.012800 Maximum 0.121900 Minimum 0.001000 Std. Dev. 0.009486 Skewness 1.752133 Kurtosis 10.82528 Jarque-Bera 8781.967 Probability 0.000000
Biểu đồ 4.2 Đồ thị phân bổ của CSAD trong giai đoạn 2002 – 2007
Biểu đồ 4.3 Đồ thị phân bổ của CSAD trong giai đoạn 2008 – 08/2013
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6)
4.2. Kiểm định tính dừng
Phân tích hồi qui dựa trên các dữ liệu chuỗi thời gian đã ngầm giả định rằng các đối tượng chuỗi thời gian được nghiên cứu phải là các dữ liệu dừng. Nếu khơng như vậy thì phương thức kiểm định giả thuyết thơng thường có thể trở nên khơng đáng tin cậy, tạo hồi quy giả và làm sai lệch mô hinh. Do vậy các kiểm định tính dừng được thực hiện ngay từ ban đầu trong nghiên cứu này là cần thiết thông qua kiểm định nghiệm đơn vị. Một chuỗi dữ liệu theo thời gian có tính dừng là chuỗi dữ liệu có giá trị
trung bình và phương sai khơng đổi theo thời gian.
Tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu qua phép kiểm định Unit-Root Test, độ trễ được chọn theo phương pháp Schwaez Info Criterion. Nếu chuỗi dữ liệu khơng dừng thì ta sẽ tiếp tục lấy sai phân bậc 1, bậc 2, … cho đến khi nào có được chuỗi dừng.
Bảng 4.2: Bảng kết quả kiểm định tính dừng của các biến
Biến quan sát
Unit-Root Test
2002-T8/2013 2002-2007 2008-T8/2013
t-statistic p-value t-statistic p-value t-statistic p-value CSAD -5.164681 0.00*** -5.766847 0.00*** -4.883230 0.00***
𝑹𝒎 -8.389427 0.00*** -10.95726 0.00*** -6.174368 0.00***
𝑹𝒎𝟐 -6.285082 0.00*** -10.60710 0.00*** -4.154989 0.00***
***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 1%, 5% và 10%.
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 1)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều có tính dừng.
4.3. Kết quả hồi quy
4.3.1. Kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn:
Bảng 4.3: Bảng kết quả kiểm định sự tồn tại của hành vi bầy đàn
𝑪𝑺𝑨𝑫𝒕 = 𝜸𝟎+ 𝜸𝟏 𝑹𝒎,𝒕 + 𝜸𝟐𝑹𝒎,𝒕𝟐 +ε (1)
2002 – 8/2013 2002 – 2007 2008 – 8/2013 Coef t-Stat Coef t-Stat Coef t-Stat
𝛾0 0.0090 37.873*** 0.0062 19.198*** 0.0109 38.964***
𝛾1 0.8478 22.942*** 1.1027 19.742*** 0.7700 19.077***
R-squared 0.351077 0.266347 0.524016 Adj R-squared 0.350624 0.265149 0.523434 Durbin-Watson stat 1.027335 1.445826 1.088617 F-statistic 774.7349 222.1822 899.9958 Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000
Giả thuyết kiểm định của mô hình (1) là kiểm định 1 phía nên giá trị p-value được chia đôi trước khi so sánh với các mức ý nghĩa . ***, ** và * thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại 1%, 5% và 10%.
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng Eviews 6, Phụ lục 2)
Sau khi có kết quả hồi quy, tác giả tiến hành một số kiểm định sơ bộ nhằm đảm bảo mơ hình hồi quy tốt theo các giả thuyết của phương pháp hồi quy OLS.
Kiểm định tự tƣơng quan: Một trong những giả định quan trọng của mơ hình
tuyến tính cổ điển là khơng có quan hệ tự tương quan và tương quan chuỗi giữa các biến nhiễu đưa vào hàm hồi qui tổng thể. Chính vì vậy, sau khi có kết quả mơ hình hồi quy, dựa vào kết quả mơ hình hồi quy vừa thu được ta tiến hành kiểm định tự tương