PHƯƠNG PHÁP LUẬN
2.2. Tóm tắt các mơ hình sử dụng
Trong bài viết này sẽ sử dụng phương pháp kiểm chứng đo lường hiệu ứng đám đông theo mơ hình của Hwang và Salmon (2004) [12]. Sau đây là tóm tắt các nội dung của mơ hình.
11
Dựa vào các nghiên cứu và xây dựng lý thuyết của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Kinh tế học hành vi và Tài chính học hành vi. Xem Dan Ariely (2009) [1], Bikhchandani.S. & Sharma.S. (2001) [5], Shiller Robert J. (2003) [11].
Quan điểm của Hwang và Salmon (2004) [12] về việc sử dụng mơ hình CAPM trong phân tích hành vi đầu tư theo đám đơng
Khi thị trường hiệu quả có thể đưa ra mơ hình CAPM trong điều kiện cân bằng như sau
Et (rit ) imt Et (rmt ) (2.1)
Trong đó rit và rmt lần lượt là phần bù rủi ro của tài sản i và của thị trường tại
thời điểm t, imt là hệ số cho biết rủi ro hệ thống của tài sản i; Et(.) là kỳ vọng tại thời
điểm t. Nếu thị trường hiệu quả tức là điều kiện cân bằng xảy ra thì sẽ dùng xác định mức lợi suất yêu cầu khi định giá tài sản i.
imt để Dưới tác động của tâm lý đám đông việc định giá sẽ bị sai lệch thông qua việc làm sai lệch mối quan hệ giữa lợi suất kỳ vọng và rủi ro. Rủi ro ở đây mang tính tương đối giữa các tài sản với nhau. Chúng ta cũng giả sử rằng phân phối lợi suất chỉ số thị trường có tính đối xứng theo hai chiều biến động lên và xuống thì hệ số Beta trong mơ hình SIM là mơ hình ước lượng của CAPM sẽ phản ánh mối quan hệ lợi suất rủi ro đang diễn ra trên thị trường của tài sản. Hwang và Salmon (2004) [12] mô tả lại việc hiệu ứng đám đông làm sai lệch mối quan hệ giữa lợi suất – rủi ro như sau:
Nếu các nhà đầu tư cùng bám theo sự thay đổi của danh mục thị trường và làm cho tất cả những tài sản mình nắm giữ có sự thay đổi gần đúng như vậy thì hệ số Beta của mỗi tài sản sẽ sai lệch với giá trị cân bằng của chúng. Lúc đó độ phân tán chéo giữa các hệ số Beta của mỗi tài sản sẽ nhỏ hơn độ phân tán chéo giữa các hệ số Beta của mỗi tài sản khi cân bằng. Nếu tất cả các lợi suất kỳ vọng của mỗi tài sản bằng với lợi suất của thị trường thì các hệ số Beta sẽ đều bằng 1. Và lúc này độ phân tán chéo giữa các hệ số Beta của mỗi tài sản sẽ bằng 0.
Mơ hình CAPM cho rằng imt có giá trị khơng thay đổi theo thời gian nhưng
đó là thơng tin về sự thay đổi tâm lý của nhà đầu tư.12 Ở đây có thể đưa ra lập luận phản biện như sau: Nếu có sự thay đổi cơ bản trong cơ cấu vốn của doanh nghiệp (cơ cấu vốn nợ thay đổi hoặc lĩnh vực kinh doanh chủ yếu thay đổi) thì cũng có thể sẽ dẫn đến sự thay đổi giá trị cân bằng của hệ số Beta. Nhưng những sự thay đổi này rất hiếm và khó có thể xảy ra trong khoảng thời gian ngắn. Như vậy đưa ra lý giải sự thay đổi theo thời gian của hệ số Beta bao gồm cả nguyên nhân do hành vi định giá theo xu hướng đám đông tạo ra thuyết phục hơn là lý giải rằng chỉ do những thay đổi cơ bản
của imthoặc thay đổi trong mối quan hệ cân bằng giữa Et (rit ) và Et (rmt ) tạo ra.
Hwang và Salmon (2004) [12] lập luận cho thấy rằng các nhà đầu tư không quan tâm đến mối quan hệ cân bằng giữa lợi suất và rủi ro mà chỉ quan tâm đến việc thay đổi danh mục đầu tư sao cho lợi suất của danh mục có thể bằng hoặc vượt trội so với lợi suất của thị trường. Trong trường hợp này, họ sẽ cố gắng làm cho lợi suất của mỗi tài sản xấp xỉ theo lợi suất thị trường. Như vậy có thể thấy rõ ràng tâm lý đám đơng đã đóng vai trị dẫn dắt hành vi định giá trên thị trường.
Khi thị trường tăng lên các nhà đầu tư thường sẽ cố gắng mua những tài sản có lợi suất thấp hơn lợi suất kỳ vọng trong quá khứ (underperforming assets) và sẽ bán những tài sản có lợi suất cao hơn lợi suất kỳ vọng trong quá khứ (overperforming
assets). Theo quan điểm của tác giả luận văn, tại mỗi thời điểm sẽ có ba loại tài sản: tài
sản có tỷ lệ tăng giá trị ít hơn, nhiều hơn và bằng danh mục thị trường. Như vậy hành vi giao dịch đối với các loại tài sản theo phân loại trên là khác nhau và tâm lý đám đông sẽ làm một số tài sản có hệ số Beta tăng lên, một số tài sản có hệ số Beta giảm đi, một số rất ít tài sản sẽ có hệ số Beta giữ nguyên.
Tại cân bằng, nếu giả sử chỉ số thị trường tăng 10% thì có thể kỳ vọng những tài sản có hệ số Beta cân bằng là 0.5 sẽ tăng giá 5% và những tài sản có hệ số Beta là 1.5 sẽ tăng giá 15%. Tuy nhiên nếu đang tồn tại hành vi đầu tư theo đám đông (tâm lý đám
12
đơng) thì các nhà đầu tư sẽ mua tài sản có hệ số Beta là 1.5 khi chúng có xu hướng được định giá thấp hơn so với mối quan hệ cân bằng được kỳ vọng trong quá khứ và vì thế giá của các tài sản này sẽ tăng. Bên cạnh đó các nhà đầu tư sẽ bán tài sản có hệ số Beta là 0.5 khi chúng có xu hướng định giá cao hơn so với mối quan hệ cân bằng được kỳ vọng trong quá khứ và vì thế giá của các tài sản này sẽ giảm. Khi thị trường đi xuống các hành vi tương tự cũng sẽ xảy ra. Như vậy hệ số Beta thực tế của tài sản có Beta lớn hơn 1 sẽ thấp hơn mức cân bằng và hệ số Beta thực tế của tài sản có Beta nhỏ hơn 1 sẽ cao hơn mức cân bằng.
Xét dạng ngược lại của hành vi đám đông đã được mơ tả ở trên. Khi đó các hệ số Beta lớn hơn 1 sẽ được đánh giá lớn hơn nữa đồng thời các hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ được đánh giá nhỏ hơn nữa. Lúc này, lợi suất của mỗi tài sản có hệ số Beta lớn hơn 1 sẽ trở nên nhạy cảm và lợi suất của mỗi tài sản có hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ trở nên ít nhạy cảm. Trong thời kỳ có tâm lý đám đơng ngược có thể thấy các tài sản với hệ số Beta là 1.5 ở trên do được mua nhiều nên mức giá sẽ tăng lên nhanh và có xu hướng định giá cao hơn trong mối quan hệ cân bằng với thị trường. Lúc đó hệ số Beta của tài sản sẽ tăng lên. Hành vi giao dịch được thực hiện trong giai đoạn này là bán ra tài sản mà ở thời kỳ trên đã mua vào. Mô tả tương tự với trường hợp tài sản có hệ số Beta 0.5. Tất cả những điều đó cho thấy hệ số Beta có xu hướng quay về giá trị cân bằng dài hạn khi các thời kỳ có tâm lý hành vi đám đông và tâm lý hành vi đám đông ngược xuất hiện kế tiếp nhau trên thị trường chứng khốn và tài chính.
Với các mơ tả đã nêu, tác giả của luận văn này có thể đưa ra khái niệm về hiệu ứng đám đông như mức độ làm sai lệch hệ số Beta khỏi giá trị cân bằng khi các hành vi giao dịch trên thị trường được thực hiện có tính chất đám đơng. Khái niệm này hồn toàn phù hợp với khái niệm về mức độ hiệu ứng đám đông đã nêu trong mục 1.4. Vì như ở trên đây cho thấy sự định giá sai lệch tương đương với việc xác định hệ số rủi ro Beta bị sai lệch. Khi thị trường không xảy ra hai trường hợp làm sai lệch hệ số Beta như đã nêu trên thì các phân cực là khơng rõ nét và có thể lý giải các nhà đầu tư thực
hiện các giao dịch hoàn toàn dựa trên đánh giá cá nhân. Và như vậy tâm lý đám đông không chi phối các giao dịch trên thị trường. Các hành vi giao dịch khác nhau sẽ đưa mức giá thực hiện trên thị trường về cân bằng (hợp lý) với sự chi phối của quan hệ cung – cầu cân bằng và độc lập.
Thực chất “hiệu ứng đám đơng ngược” chỉ có thể tồn tại nếu hiệu ứng đám đơng nói chung tồn tại. Và thị trường sẽ diễn biến theo chu kỳ tức là với mỗi khoảng thời gian xuất hiện hành vi đầu tư theo đám đơng theo một trong hai dạng trên thì lại có một khoảng thời gian xuất hiện hành vi đảo ngược lại. Nếu thực hiện một số chính sách điều chỉnh có tính hệ thống thì hệ số Beta có thể phục hồi về giá trị cân bằng xác định theo mơ hình CAPM mà khơng phụ thuộc vào lúc đó hệ số Beta đang ở mức không hợp lý cao hơn hoặc thấp hơn mức cân bằng.
Nếu các nhà đầu tư nhận thấy các thông tin trên thị trường đang giúp cho việc dự báo thị trường dễ dàng thì họ lại rơi vào trạng thái phản ứng cực đoan. Có nghĩa là xuất hiện sự lạc quan hoặc bi quan quá mức và điều này dẫn đến mối quan hệ giữa lợi suất và rủi ro rời xa mức cân bằng. Trong những trường hợp này, sẽ tồn tại các nhà đầu tư tìm kiếm, giao dịch các cổ phiếu có giá cao hơn hoặc thấp hơn so với mức cân bằng thị trường (hoặc so với các cổ phiếu trong ngành). Đây là lực đẩy đưa giá các cổ phiếu này quay về mức cân bằng nhưng mức giá thị trường có được xác định ở vị trí cân bằng hay khơng thì cịn phụ thuộc vào mức độ của hiệu ứng đám đông. Như vậy điều quan trọng khi xem xét hiệu ứng đám đông là xem xét độ dài thời gian mà thị trường chuyển từ tâm lý đám đông sang tâm lý đám đông ngược lại. Nếu khoảng thời gian này càng ngắn thì ý nghĩa thống kê của mức độ hiệu ứng sẽ càng giảm. Vì vậy tâm lý đám đơng có thể xuất hiện ở cả thị trường phát triển nhưng việc định giá sai lệch không kéo dài nên mức độ hiệu ứng đám đơng khơng có ý nghĩa thống kê. Và sự ảnh hưởng của nó tới thị trường tài chính trong trường hợp này không phải là một vấn đề nổi bật.
t
Phương pháp đo lường mức độ hiệu ứng đám đông của Hwang và Salmon (2004) [12]
Hwang và Salmon (2004) [12] đặt Et (rmt ) trong thị trường chung với ý nghĩa là
phần bù rủi ro chung của thị trường. Do đó Hwang và Salmon (2004) [12] cho rằng các
nhà đầu tư sẽ tùy thuộc vào việc xác định Et (rmt ) mà quyết định hành vi của mình.
Như vậy các quan sát thực nghiệm của imt có thể bị chệch trong ngắn hạn. Nhưng
ngược lại việc đo lường tâm lý đám đông không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của giá trị phần bù rủi ro chung của thị trường.
Giả sử rằng mối quan hệ giữa lợi suất và rủi ro bao gồm sự tồn tại của tâm lý đám đơng được biểu diễn qua phương trình
E t it b (r ) b h ( 1)
E (r ) imt imt mt imt (2.2)
t mt
Trong đó E b (r ) và b
imt lần lượt là kỳ vọng có điều kiện của phần bù rủi ro của
tài sản i và hệ số Beta của tài sản i tại thời điểm t với điều kiện thị trường bị tác động
của hiệu ứng đám đông làm sai lệch mối quan hệ cân bằng; hmt là tham số đo mức độ
“hiệu ứng đám đông” và thay đổi theo thời gian. Có thể thấy thị trường.
hmt 1 và phụ thuộc vào
Khi h
mt 0 thì b
imt imt do vậy khơng có tâm lý đám đông và cân bằng
CAPM xuất hiện. Khi hmt 1 và b
imt 1 thì phần bù rủi ro kỳ vọng của mỗi tài sản sẽ
bằng với phần bù rủi ro thị trường. Vì vậy khi hmt 1 có nghĩa là tâm lý đám đông dẫn
dắt thị trường và làm cho lợi suất của mọi tài sản sẽ thay đổi cùng hướng và cùng độ lớn với lợi suất của danh mục thị trường. Tổng quát có thể nói rằng nếu khẳng định được 0 hmt 1 có ý nghĩa thống kê thì khẳng định được hiệu ứng đám đông đang tồn
t t b b t b b b
Có thể giải thích mối quan hệ giữa kỳ vọng thực tế E b
(r ) và kỳ vọng cân bằng
Et (rit ) của phần bù rủi ro theo từng loại hệ số Beta của tài sản i trong trường hợp tồn tại hiệu ứng đám đông như sau:
Nếu tài sản có imt 1 thì Et rit E t (rmt ) . Như vậy khi có hiệu ứng đám
đơng
thì lợi suất của tài sản sẽ thay đổi theo lợi suất thị trường do đó E b
(r ) có xu hướng tiến đến gần E t (rmt ) đồng thời Et rit Et (rit ) Et (rmt ) . Dẫn đến imt imt và nghĩa là tài
sản trở nên ít rủi ro hơn so với mức hợp lý. Nếu tài sản có imt 1 khi có hiệu ứng đám
đơng thì lợi suất của tài sản sẽ thay đổi theo lợi suất thị trường do đó E b
(r ) có xu
hướng tiến đến gần E
t (rmt ) đồng thời Et rit Et (rit ) E t (rmt ) . Dẫn
đến
imt imt và
nghĩa là tài sản trở nên rủi ro hơn so với mức hợp lý. Nếu tài sản có imt 1 thì nó sẽ
trung hịa với hiệu ứng đám đơng. Tương tự hiệu ứng đám đông ngược thể hiện cùng với hmt 0 - lúc này, tài sản có imt 1 thì Et (rit ) Et rit E t (rmt ) , tài sản
có
imt 1
thì E t itb (r) E t itr E t mt(r ) .
Mơ hình đo lường hiệu ứng đám đơng của Hwang và Salmon (2004) [12]
Quá trình xây dựng khái niệm cho thấy tham số mức độ hiệu ứng đám đông hmt
đặc trưng cho việc tâm lý đám đông tác động lên danh mục thị trường. Do imt và hmt
đều không thể quan sát được nên không thể đo lường trực tiếp hmt cho từng tài sản nhất
là khi giá trị imt khơng phải là một hằng số. Vì vậy phương trình (2.2) được giả định là
thỏa mãn tất cả các tài sản trên thị trường để tính mức độ hiệu ứng đám đơng chung cho tất cả các tài sản trên thị trường. Theo phân tích ở phần trên nếu có tâm lý đám
yếu tố cấu trúc vốn, ngành nghề doanh nghiệp hầu như ít thay đổi. Nếu độ biến động của các hệ số Beta có ý nghĩa thì đó là một bằng chứng cho thấy sự tồn tại tâm lý đám đông trên thị trường.
Xem xét độ biến động của các hệ số Beta trên thị trường so với hệ số Beta cân bằng, do giá trị trung bình chéo của các
viết imt cũng như các b imt ln bằng 1 nên có thể Std ( b ) E (( h ( 1) 1)2
c imt c imt imt imt
E ((c imt mt1)2 )(1 h )
Stdc (imt )(1 hmt) )
(2.3)
Trong đó Ec (.) là kỳ vọng của bình phương sai lệch giữa giá trị hệ số Beta thực
tế của từng tài sản so với giá trị trung bình chung của các hệ số Beta cân bằng tại thời
điểm t; Và Std c (.) là độ sai lệch tiêu chuẩn chéo CSSD. Trong vế phải của phương
trình (2.3) nhân tử thứ nhất là độ sai lệch tiêu chuẩn chéo của hệ số Beta cân bằng và nhân tử thứ hai là hàm trực tiếp của tham số “ hiệu ứng đám đơng”.
Trong phương trình (2.3), Hwang và Salmon (2004) [12] xem Std c ( imt
)
là ngẫu nhiên và có thể cung cấp thơng tin về sự thay đổi quanh giá trị cân bằng của hệ số Beta.
Tuy nhiên, các tác giả cũng đã cho thấy rằng trong điều kiện cân bằng thì Std c ( imt )
khó có thể thay đổi ngoại trừ trường hợp cấu trúc của công ty trong thị trường đột ngột
thay đổi. Chính vì vậy mà có thể giả định rằng Std c ( imt
)
sẽ không mang theo thông tin về bất cứ sự thay đổi nào từ hệ thống và sự thay đổi của
thông tin về sự thay đổi của hmt .
Std c ( imt )
c imt m mt mt( ( m m c imt