KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Kết quả đo lường hiệu ứng đám đông
Sử dụng phần mềm SPSS với chương trình do tác giả viết (xem phụ lục 2) để lọc bộ dữ liệu gồm 134390 quan sát sau đó tự động chạy hồi qui để đưa ra 6793 hệ số Beta theo từng tháng của 213 cổ phiếu đang giao dịch trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (xem bảng 3.1, phụ lục 3). Chúng ta có 116 quan sát của biến CSSD từ tháng 8/2000 đến tháng 3/2010 (xem bảng 3.2, phụ lục 3).
Kiểm chứng được lợi suất của VN-Index là phân phối chuẩn (xem phụ lục 4). Đây là điều kiện để lọc Kalman được thực hiện. Mặt khác khi lợi suất chỉ số thị trường phân phối chuẩn cũng thể hiện tính đối xứng của các chiều dao động lên xuống của giá cổ phiếu nói chung trên thị trường. Điều này đảm bảo cho giả thiết đã nêu trong chương 2 về việc đánh giá rủi ro tương đối trên thị trường có tính đối xứng.
Dựa trên kết quả tính hệ số Beta trung bình theo tháng (xem bảng 3.2, phụ lục 3) với 116 quan sát kiểm định được chuỗi các hệ số Beta trung bình theo tháng là chuỗi dừng (xem phụ lục 3). Điều này cho thấy thơng tin về hệ số Beta trung bình theo tháng là ổn định tức là hành vi của thị trường đã có tính cố hữu từ những điều kiện cung cấp ban đầu.
Dùng bộ lọc Kalman để ước lượng hệ phương trình
log[ Std b c imt )] m H mt mt (3.1) H mt m H m ( t 1) mt
(
(
Giá trị có ý nghĩa thống kê của m và của sai số tiêu chuẩn của mt sẽ đưa đến
kết luận tồn tại hiệu ứng đám đông trên thị trường. Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 là
@
s i g n a l log(cssd) = c(1) + h1 @s
t a t e h1 = c(2)*h1(-1) + [var = exp(c(3))]
Ước lượng bằng Eview6 thu được kết quả (xem trong phụ lục 5) cho thấy tất cả các tham số trên đều có ý nghĩa thống kê. Như vậy có thể kết luận tồn tại hiệu ứng đám đông trong việc định giá cổ phiếu trên sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (Hose).
Tiếp theo lần lượt đưa các biến trung bình theo tháng của chỉ số thị trường, lợi suất theo tháng của trái phiếu ngắn hạn (T-bill) 3 tháng, độ dao động của chỉ số thị trường (đại diện bởi độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất chỉ số thị trường trong mỗi tháng) vào hệ phương trình để lọc hiệu ứng đám đông. Thực hiện ước lượng các hệ phương trình (3.2), (3.3), (3.4) bằng bộ lọc Kalman
log[Stdc b
imt)] m H mt cmrmt mt
(3.2)
H mt m H m(t1) mt
Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 tương ứng với (3.2) là @s i g n a l log(cssd) = c(1) +c(2)*lsvntb + h2 @s ta te h2 = c(3)*h2(-1) + [var = exp(c(4))] log[Stdc b imt)] m Hmt cmrmtbill3 mt (3.3) Hmt m Hm(t 1) mt
Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 tương ứng với (3.3) là @
s i g n a l log(cssd) = c(1) + c(2)*t_bill3+h3 @s
(m m log[Stdc b imt)] m Hmt cmlog mt mt (3.4) Hmt m Hm(t 1) mt
Hệ phương trình nhập vào phần mềm Eview6 tương ứng với (3.4) là @
s i g n a l log(cssd) = c(1) +c(2)*log(lsvn_sd)+ h4 @s ta te h4 = c(3)*h4(-1)+ [var = exp(c(4))]
Trong đó rmt , rmt _ bill3 ,
mt
lần lượt là lợi suất trung bình theo tháng của chỉ số
thị trường, lợi suất theo tháng của trái phiếu ngắn hạn (T-bill) 3 tháng, độ dao động của thị trường đại diện bởi độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất Vn-Index trong mỗi tháng. Tên các biến tương ứng trong các hệ phương trình nhập vào để phần mềm Eview6 ước lượng là lsvntb, t_bill3, lsvn_sd. Các kết quả ước lượng các mơ hình trên có thể xem trong phụ lục 5.
Trong các mơ hình trên ta thấy hệ số của biến lợi suất chỉ số thị trường và lợi suất tín phiếu 3 tháng khơng có ý nghĩa thống kê. Mơ hình ước lượng của hệ phương
trình 3.4 cho thấy hệ số của độ dao động thị trường mt có ý nghĩa thống kê và các
tham số , 2
(của sai số tiêu chuẩn của mthay là độ bấp bênh của quá trình ngẫu
nhiên Hmt ) cũng khác 0 một cách có ý nghĩa. Như vậy có thể khẳng định tồn tại tâm lý
đám đơng trên thị trường vì mơ hình đã lọc các tác động có thể giải thích được cho sự biến động của biến CSSD mà các tham số trên vẫn có ý nghĩa.
Độ dao động (volatility, độ bấp bênh) của thị trường mt (đo bằng độ biến động
của lợi suất thị trường trong tháng) được hiểu như một biến đại diện cho sự thay đổi của tất cả các yếu tố trên thị trường xung quanh thời điểm t. Hệ số của biến độ dao động có ý nghĩa thống kê trong mơ hình ước lượng của hệ phương trình 3.4 cho thấy thị trường hình thành tâm lý đám đơng theo sự thay đổi này. Điều này chứng tỏ có một cơ chế hình thành tâm lý đám đông đang tồn tại trên thị trường ngồi cơ chế hình thành
theo yếu tố vĩ mô căn bản của thị trường. Ta sẽ sử dụng ước lượng tham số mức độ hiệu ứng đám đơng h4 từ việc ước lượng hệ phương trình 3.4 cho các phân tích.
Mơ hình 4 cịn cho biết sự biến động của hệ số Beta phụ thuộc ngược chiều với độ dao động của thị trường. Mặt khác vì hệ số Beta cho biết độ rủi ro của mỗi tài sản nên từ kết quả ước lượng mơ hình 4 cho thấy thị trường càng bấp bênh thì sự sai biệt về mức độ rủi ro tương đối giữa giữa các tài sản giảm đi. Ngược lại, khi thị trường ít biến động hơn thì sự sai biệt về mức độ rủi ro tương đối giữa các tài sản tăng lên. Đây chính là một biểu hiện của hành vi giao dịch theo đám đông.
Hệ số tương quan giữa trị tuyệt đối mức độ hiệu ứng đám đông h4 và độ dao
động của thị trường mt cho thấy mối liên hệ tương quan dương có ý nghĩa khá chặt
giữa hai yếu tố này (hệ số tương quan là 0.62). Như vậy khi độ biến động của thị trường tăng thì nhà đầu tư khơng tin vào những phân tích, đánh giá cá nhân mà càng gia tăng xu hướng hành động theo đám đông. Điều này sẽ làm tăng hiệu ứng đám đông. Theo nhận xét đầu chương hệ số Beta trung bình theo tháng ổn định và hành vi của thị trường đã có tính cố hữu từ những điều kiện cung cấp ban đầu. Có thể thấy hệ số Beta trung bình theo tháng nhỏ hơn 1 và có trung bình của chúng là 0.7949 trong khi theo lý thuyết tại điểm cân bằng thì trung bình các hệ số Beta phải bằng 1. Điều gì đang diễn ra ở đây? Tác giả hồn tồn có thể chứng minh bằng phương pháp tốn học để đưa ra mơ tả như sau: Thị trường đã được cung cấp một định kiến ban đầu để đánh giá thấp mức độ rủi ro của các tài sản; Sau đó trong từng thời điểm do hiệu ứng đám đông các độ rủi ro thông các hệ số Beta lại bị làm sai lệch đi hơn nữa. Có thể đưa ra bằng chứng hồn tồn thuyết phục khi trong mơ hình 3.4 khẳng định hệ số của độ dao động thị trường có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm. Mặt khác hệ số tương quan giữa
giá trị Beta trung bình theo tháng và độ dao động mt mang dấu dương (0.2587). Có
nghĩa khi thị trường có độ bấp bênh cao thì các hệ số Beta thực tế thu hẹp khoảng cách lại và hệ số Beta trung bình có xu hướng tăng dần lên. Sau đó nếu độ bấp bênh của thị trường giảm xuống thì hệ số Beta trung bình lại giảm đi và có xu hướng hội tụ về mức
nhỏ hơn 1. Ở đây thể hiện tính cố hữu “nhỏ hơn 1” của hệ số Beta trung bình hay là thị trường vốn dĩ đã mang trong lịng nó một quan điểm đánh giá thấp rủi ro của các tài sản. Như vậy có thể nhận dạng q trình làm sai lệch hệ số Beta có hai tác động: tác động thứ nhất là tác động cố hữu có nghĩa khi thị trường vừa ra đời nó đã được cung cấp một định kiến để quan niệm độ rủi ro thấp hơn so với mức hợp lý; tác động làm sai lệch thứ hai do tâm lý đám đông tại từng thời điểm được đo lường thông qua tham số h4. Thiết nghĩ khơng cần phải trình bày những chứng minh tốn học ở đây vì bản thân những lập luận trên đã hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế học hành vi trong đó có nêu vấn đề định kiến ban đầu dẫn dắt hành vi và biến nó thành thuộc tính cố hữu khó thay đổi của q trình định giá.
Trên cơ sở các mơ hình vừa ước lượng có thể đưa ra ước lượng của tham số đo mức độ hiệu ứng đám đông h4 trong bảng phụ lục 4. Trong bảng phụ lục 4 chúng ta cũng kiểm định được h4 là chuỗi dừng thỏa mãn giả thiết về mức độ hiệu ứng đám đông. H4 .2 .1 .0 -.1 -.2 -.3 01 02 03 04 05 06 07 08 09
LSVN.4 .4 .3 .2 .1 .0 -. 1 -. 2 -. 3 -. 4 -. 5 01 02 03 04 05 06 07 08 09
Hình 3.2. Lợi suất chỉ số thị trường
Dùng đồ thị của lợi suất chỉ số thị trường để đối chiếu các thời kỳ thị trường đi lên hoặc đi xuống với mức độ hiệu ứng đám đông. Giá trị ước lượng và đồ thị của tham số h4 cho thấy tồn tại các thời kỳ hiệu ứng dương và hiệu ứng âm kéo dài. Thị trường phát triển theo đúng qui luật đã dự kiến cứ một thời kỳ xuất hiện hiệu ứng đám đông dương lại đến một thời kỳ hiệu ứng ngược. Độ dài trung bình của mỗi thời kỳ khá dài trung bình khoảng 4 tháng. Trên đồ thị có xuất hiện những khoảng thời gian ngắn với mức độ hiệu ứng đám đông nhỏ theo sau những thời kỳ mà hiệu ứng đám đông giữ một dạng âm hoặc dương kéo dài. Đây chính là giai đoạn giá cả trên thị trường tương đối hợp lý. Các giai đoạn này xuất hiện rất ít cho thấy trên TTCK Việt Nam thơng tin sát thực khó phản ánh đầy đủ vào giá cổ phiếu.
Giai đoạn khởi đầu trong năm 2000 đến 2002 xuất hiệu ứng đám đông âm với độ lớn khá mạnh. Nhưng đây lại là thời kỳ thị trường xoay trở nhanh hơn khi chuyển qua các thời kì hiệu ứng đám đơng ngược nhau. Điều này cũng dễ lý giải vì giai đoạn này số lượng cổ phiếu niêm yết là ít nên lượng thơng tin mà các nhà đầu tư cần xử lý cũng khơng q tải. Vì vậy giá cả được điều chỉnh nhanh. Trong các giai đoạn sau thì hiệu ứng đám đơng kéo dài vào cuối năm 2006 đến đầu năm 2008, điều này phù hợp với thực tế đã diễn ra. Giai đoạn 2006 đến nay chủ yếu là hiệu ứng đám đông âm. Đầu
năm 2010 hiện nay chúng ta đang năm trong giai đoạn đám đông ngược. Nghĩa là các tài sản chủ động (hệ số Beta lớn hơn 1) có sự định giá cao hơn mức giá hợp lý (cân bằng). Tài sản thụ động (hệ số Beta nhỏ hơn 1) nếu trước đó đang được định giá cao thì mức độ chậm lại và quay về mức giá thấp hơn mức giá cân bằng.
Giai đoạn từ tháng 10/2006 đến tháng 2/2008 thể hiện khá rõ rệt - các tài sản của các cơng ty có mức lợi nhuận cao bị định giá cao hơn mức hợp lý kéo dài với mức độ thổi phồng giá khá mạnh. Thời kỳ tiếp theo trong năm 2008 xuất hiện hiệu ứng đám đông dương kéo dài nhưng mức độ khá nhỏ - cho thấy tương ứng với thị trường sụt giảm liên tục trong thời gian dài nhưng khối lượng giao dịch nhỏ vì vậy mà mức độ làm biến đổi giá khỏi giá trị cân bằng là nhỏ. Hiệu ứng đám đông dương cho thấy các cổ phiếu chủ động (hệ số Beta lớn hơn 1) bị định giá thấp hơn mức cân bằng và thể hiện là các cổ phiếu trước đó tăng giá rất mạnh thì đi vào thời kỳ sụt giảm ngồi mức tưởng tượng. Các cổ phiếu thụ động ít được giao dịch.
Trong giai đoạn hiện nay thị trường đang phục hồi tương ứng ta thấy đang xuất hiện hiệu ứng đám đông ngược nhưng mức độ kích động là nhỏ. Có thể cảm nhận được thị trường đã rút ra bài học từ sau thời kỳ phát triển nóng vào cuối 2007 đầu 2008.