Các doanh nghiệp muốn chủ động trong việc huy động đầu tư trên TTCK thì cần phải hiểu một sự công bố thông tin sai lệch để lợi dụng thị trường sẽ phải trả giá bằng thời kỳ đối mặt với những khó khăn về vốn khi thị trường sụt giảm. Khi nguồn vốn không được duy trì liên tục và chủ động sẽ có thể đẩy doanh nghiệp đến sự phá sản. Vì vậy cần phải quản trị rủi ro tài chính một cách khoa học và cân nhắc khi đưa ra các chính sách phát hành cổ phiểu, cổ tức cũng như phát tín hiệu với thị trường thông qua báo cáo tài chính.
Đối với nhà đầu tư cần hiểu lòng tham khi thị trường đi lên và sự lo sợ khi thị trường đi xuống là hiện tượng tâm lý bình thường của mỗi người. Nhà đầu tư sẽ luôn phải đứng trước những lựa chọn và cân nhắc khi quyết định mua hay bán cổ phiếu. Khi gặp nhiều thông tin trái chiều hoặc không có thông tin hoặc quá mệt mỏi khi thị trường đi xuống cũng như phấn khích quá đà khi thị trường tăng nhanh khiến các nhà đầu tư không đủ năng lực, bình tĩnh để phân tích. Kết quả tất yếu họ sẽ đi theo đám đông. Vấn đề của họ là cần phải hiểu được nguyên nhân mình đến với đám đông để có quyết định từ bỏ khi cần thiết. Để giúp những nhà đầu tư có thể có được quyết định từ bỏ đám đông đúng lúc thì cần thực hiện các chính sách đã nêu ở mục 4.1.1
Khi hiệu ứng đám đông vẫn còn ở mức độ kéo dài như hiện nay thì các nhà đầu tư nên lựa chọn chiến lược đầu tư dài hạn. Theo chiến lược này, nhà đầu tư sẽ theo dõi tìm hiểu thông tin và trang bị kiến thức để xác định mức giá hợp lý để mua những cổ phiếu trong các ngành có triển vọng cũng như có tiềm năng tăng giá trong tương lai. Các nhà đầu tư dài hạn đã có quá trình theo dõi giá cổ phiếu sẽ nhận ra được các thời điềm thích hợp để bán ra.
Các nhận dạng và mô tả về quá trình định giá theo các nhóm ở trên cũng cung cấp cho các nhà đầu tư các tư thông tin về hành vi đang diễn ra theo các nhóm cổ phiếu để họ có được những quyết định của mình.
KẾT LUẬN VÀ PHẢN BIỆN CHÍNH SÁCH
Hành vi bầy đàn là một nhân tố quan trọng tác động lên các hành vi trên thị trường tài chính đặc biệt vào những thời kỳ thị trường căng thẳng (quá nóng hoặc sụt giảm suy thoái). Trong đề tài này, tác giả áp dụng một phương pháp của Hwang và Salmon để đo lường và kiểm chứng hiệu ứng đám đông. Phương pháp đo lường này cũng chứa đựng các nhân tố dao động bấp bênh của chuỗi thời gian. Kết hợp với các phân tích định tính tác giả đã cho thấy cần thực hiện chính sách bỏ biên độ sau đó áp dụng việc giao dịch bán khống với sự chuẩn bị các điều kiện minh bạch thông tin từ môi trường vĩ mô là điều tiên quyết.
Từ các mô hình đã ước lượng ở trên chúng ta thấy các nhân tố vĩ mô trong ngắn hạn không quyết định tâm lý đám đông trên TTCK Việt Nam. Điều này thể hiện ở chỗ hệ số các biến lợi suất chỉ số thị trường và lợi suất tín phiếu 3 tháng của Chính phủ không có ý nghĩa trong mô hình và dường như tâm lý đám đông hình thành trên thị trường với các tiền đề, định kiến đã có sẵn. Không loại trừ nguyên nhân nền kinh tế đã tiềm ẩn một cơ cấu đầu tư sai lệch từ trước khi TTCK ra đời.
Tác giả cũng đã đạt được một kết quả phân tích khá thú vị về hành vi của thị trường trên ba nhóm cổ phiếu khác nhau.
Kết quả trên nhóm 1 cho thấy các cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1 sẽ có xu hướng được định giá cao hơn mức hợp lý trong thời kỳ thị trường đi lên và bịđịnh giá thấp hơn mức hợp lý trong thời kỳ thị trường sụt giảm.
Kết quả trên nhóm 2 cho thấy các cổ phiếu có hệ số Beta bằng có xu hướng được định giá hội tụ về mức giá hợp lý.
Kết quả trên nhóm 3 cho thấy các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn 1 khi thị trường đi xuống thì nhà đầu tư thận trọng trong việc đặt giá xung quanh mức giá hợp lý và ít biến động giá. Khi thị trường đang đi lên thì giá cổ phiếu có xu hướng được định giá cao hơn so với mức hợp lý. Nhưng tốc độ phát triển của bong bóng giá chậm hơn so với nhóm cổ phiếu có hệ số Beta nhỏ hơn 1 trong thời kỳ thị trường nóng lên.
Hệ số của biến BIENDO chỉ có ý nghĩa thống kê và âm trong mô hình của nhóm 1 và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình đối với nhóm 2 và nhóm 3. Điều đó có nghĩa là chính sách biên độ không tác động đến hành vi định giá của nhà đầu tư đối với các cổ phiếu có hệ số Beta lớn hơn hoặc bằng 1. Và một chính sách thắt chặt biên độ sẽ dẫn đến gia tăng hành vi định giá sai lệch theo hướng bầy đàn đối với nhóm cổ phiếu có Beta nhỏ hơn 1 là nhóm gồm 95/213 cổ phiếu trên thị trường. Đây là một kết quả phù hợp với kết quả đánh giá về chính sách biên độ rút ra từ mô hình kiểm chứng về tâm lý đám đông trên các nhóm.
Các kết quả trên cũng đạt được một mức độ tin cậy cao. Tuy nhiên việc có quá ít cổ phiếu được giao dịch trong giai đoạn trước cũng là một nguyên nhân có thể gây lên các khuyết tật của mô hình.
Khi hiệu ứng đám đông mạnh và kéo dài giá cả tài sản tài chính, các dự án trong các ngành cũng sẽ bị định giá sai lệch. Từ sai lệch này sẽ dẫn đến sai lệch cơ cấu đầu tư chung của nền kinh tế do nhận thức sai lầm mức độ rủi ro của đầu tư. Hệ quả cuối cùng chúng ta sẽ không đạt được hiệu quả đầu tư và nền kinh tế không thể có sự tăng trưởng vượt bậc với nhiều nỗ lực bỏ ra trên các mặt như: đầu tư phát triển công nghệ, tăng chất lượng vốn con người… Tác giả đã đưa ra các chính sách hướng tới phát triển thị trường chứng khoán hiệu quả thị có một cơ chế tự giám sát và ở trạng thái ổn định; sự cạnh tranh sẽ tạo ra cơ chế kiểm soát, tự cân bằng để không có lợi nhuận thặng dư cao. Với thị trường này hệ số Beta của các cổ phiếu sẽ ở mức cân bằng động. Và lợi
suất yêu cầu dùng để định giá tài sản tài chính được tính dựa vào hệ số Beta ước lượng trên thị trường theo mô hình CAPM và mô hình APT sẽ cho mức giá tương đối hợp lý. Các chính sách được đưa ra luôn có mặt trái của nó. Chính sách yêu cầu bộc lộ thông tin minh bạch đối với các công ty cổ phần hóa cũng sẽ có thể làm tiến trình cổ phần hóa chậm đi. Điều này sẽ gây áp lực đối với việc cải thiện nền kinh tế bằng cách cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước để mang lại luồng sinh khí mới cho các doanh nghiệp này cũng như thúc đẩy các doanh nghiệp tiếp cận vốn tư nhân để làm ăn hiệu quả hơn. Nhưng chúng ta cũng cần lưu ý cổ phần hóa cũng là một cơ hội để điều chỉnh cơ cấu đầu tư của nền kinh tế. Khi các doanh nghiệp nhà nước cổ phần hóa tức là được mang ra định giá dưới con mắt thị trường. Nếu thông tin về doanh nghiệp minh bạch thì kết quả định giá cũng sẽ là câu trả lời xem doanh nghiệp đó có vai trò như thế nào trong ngành và ngành của doanh nghiệp đó có vai trò như thế nào trong nền kinh tế. Đó là một thông tin mà Chính phủ rất cần khi xem xét lại cơ cấu đầu tư của nền kinh tế trong quá khứ.
Chính sách phát triển thị trường tài chính phái sinh chắc chắn sẽ gặp nhiều phản đối vì bài học của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 cũng do nguyên nhân thị trường tài chính phái sinh đã phát triển tạo ra những giao dịch ảo dẫn đến đổ vỡ thị trường và phình đại tín dụng bất động sản. Nhưng sau những bài học đó thiết nghĩ quốc gia nào cũng sẽ tìm ra một con đường phát triển an toàn hơn cho mình.
Chính sách cho giao dịch bán khống cũng là một chính sách cần cân nhắc mặt trái của nó. Tác giả suy nghĩ về việc cho giao dịch bán khống theo một tỷ lệ nào đó trên tổng giá trị lưu ký của nhà đầu tư.
Do thời gian nghiên cứu hạn chế nên tác giả chưa làm được việc phân loại các cổ phiếu có Beta nhỏ hơn 1 theo ngành nghề, tính chất công ty, cũng như báo cáo tài chính. Nếu nghiên cứu tiếp tục theo hướng này hẳn sẽ thu được các kết quả không kém phần quan trọng liên quan đến cơ cấu đầu tư của doanh nghiệp cũng như nền kinh tế cùng các hành vi quản trị tài chính của doanh nghiệp. Từ đó có thể đưa ra các kiến nghị
sâu sắc hơn đối với doanh nghiệp để họ có những phản ứng thích hợp hiệu quả trước thị trường.
Tác giả mong muốn trong thời gian tới sẽ tiến hành nghiên cứu ước lượng phần bù rủi ro cân bằng của thị trường và của các ngành theo phương pháp khai thác thông tin sai lệch đã được thực hiện trong nghiên cứu này. Nếu kết quả có thể thuyết phục thì đó cũng là một thông tin cung cấp cho thị trường về phần bù rủi ro hợp lý để hỗ trợ đi đến việc định giá hợp lý cùng với các chính sách đã đề xuất.
Một hướng nghiên cứu tiếp theo được đề nghị đó là phát triển mô hình đo lường hiệu ứng đám đông trong đó có biến SMB, HML là hai nhân tố của Fama đề cập trong mô hình APT. Một nhân tố khác là tỉ lệ vốn Nhà nước trên tổng vốn đầu tư của các doanh nghiệp là một nhân tố đặc trưng của thị trường Việt Nam cũng cần xem xét.
Cuối cùng tác giả nghĩ là khi bài viết này được công bố thì hành vi thị trường có thể đã đi theo một xu hướng khác. Nhưng dù sao cũng thấy tâm huyết với việc xử lý một khối lượng thông tin lớn để cung cấp cho thị trường một hình ảnh của mình trong thời gian qua. Khi đã hiểu được mình người ta cũng có thể làm khác đi. Chính vì vậy mà mảnh đất nghiên cứu kinh tế học hành vi, tài chính hành vi trên thị trường Việt Nam còn hứa hẹn nhiều điều thú vị, hữu ích cho sự phát triển của nền kinh tế. Các nghiên cứu về kinh tế học hành vi đòi hỏi việc khảo sát khoa học, quy mô và kinh phí để khảo sát trên thị trường thực tế. Vì lẽ đó mà việc tạo thành một cộng đồng hợp tác, chia sẻ giữa nhiều nhà nghiên cứu cũng như tìm các nguồn lực tài trợ để nghiên cứu ứng dụng vào thực tiễn là điều rất cần thiết.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Dan Ariely (2009), Phi lý trí, Nxb Lao động, Hà Nội.
2. Lê An Khang (2008), “Ảnh hưởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tư trên TTCK Việt Nam”, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh.
3. Lê Thị Ngọc Lan (2009), “Nghiên cứu lý thuyết hành vi trên TTCK Việt Nam”, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh.
Tiếng Anh
4. Avery.C. & P.Zemsky (1998), “Multidimensional uncertainty and herd behavior in financial markets”, The American Economic Review, Vol.88, No.4, pp.724-748.
5. Bikhchandani.S. & Sharma.S. (2001), “Herd behavior in financial markets”, IMF Staff Papers, Vol.47, No.3, pp. 279-310.
6. Chang.E.C., Cheng.J.W. & Khorana.A. (2000), “An examination of herd behavior in equity markets: an international perspective”, Journal of Banking and Finance, Vol.24, No.10, pp.1651-1699.
7. Christie.W.G. & Huang.R.D. (1995), “Following the pied piper: do individual returns herd around the market?”,Financial Analyst Journal, Vol.51, No.4, pp.31-37. 8. Devenow.A. & Welch.I. (1996), “Rational herding in financial economics”,
European Economic Review, Vol. 40, pp. 603-615.
9. Ernst G. Maug & Narayan Y.Naik (1996), “Herding and delegated portfolio management: the impact of relative performance evaluation on asset allocation”, IFA Working Paper, No. 223.
10. Scharfstein David S. & Stein Jeremy C. (1990), “Herd behavior and investment”,
11. Shiller Robert J. (2003), “From efficient markets theory to behavioral finance”,
Journal of Economic Perspectives, Vol.17, No.1, pp. 83-104.
12. Soosung Hwang & Mark Salmon (2004), “Market stress and herding”, Journal of Empirical Finance, Vol.11, pp. 585-616.
13. Thomas E. Copeland và J. Fred Weston (1992), Financial Theory and Corporate Policy, AddisonWesley Publishing Company, Los Angeles.
14. Vasileios Kallinterakis & Mario Pedro Leite Ferreira (2005), “Herding and positive feedback trading in the Portuguese stock exchange: an exploratory investigation”,
Durham University Review.
Nguồn điện tử 15. http://infotv.vn 16. http://phapluattp.vn 17. http://vi.wikipedia.org 18. http://www.mof.gov.vn 19 http://www.saga.vn 20. http://www.tvsi.com.vn
VN-Index Năm/tháng Lợi suất trung bình của chỉ số thị trường theo tháng Lợi suất theo tháng của trái phiếu T- bill3 Độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất chỉ số thị trường trong tháng Năm/tháng Lợi suất trung bình của chỉ số thị trường theo tháng Lợi suất theo tháng của trái phiếu T- bill3 Độ lệch tiêu chuẩn của lợi suất chỉ số thị trường trong tháng 2000M08 0.125684 0.051000 0.012241 2005M06 0.010467 0.061900 0.002253 2000M09 0.047155 0.051000 0.009791 2005M07 -0.005200 0.062000 0.003831 2000M10 0.154234 0.052000 0.006193 2005M08 0.035882 0.062500 0.006958 2000M11 0.180675 0.053000 0.007610 2005M09 0.128267 0.061500 0.016509 2000M12 0.203597 0.054000 0.005449 2005M10 0.060582 0.060900 0.010209 2001M01 0.172621 0.054000 0.002091 2005M11 0.012704 0.061800 0.010134 2001M02 0.026497 0.054000 0.015282 2005M12 -0.012378 0.063000 0.003855 2001M03 0.064811 0.055000 0.010038 2006M01 0.015553 0.063000 0.006955 2001M04 0.175833 0.054500 0.009467 2006M02 0.223784 0.062800 0.013466 2001M05 0.230399 0.054500 0.001145 2006M03 0.253891 0.062500 0.017096 2001M06 0.213110 0.054500 0.043935 2006M04 0.167665 0.058700 0.024538 2001M07 -0.169073 0.055100 0.048698 2006M05 -0.099819 0.056800 0.030931 2001M08 -0.420634 0.056400 0.058654 2006M06 -0.044237 0.051200 0.016974 2001M09 -0.126409 0.058000 0.040839 2006M07 -0.199336 0.040414 0.020801 2001M10 0.062745 0.057000 0.038215 2006M08 0.150834 0.037067 0.022952 2001M11 0.102968 0.052500 0.015721 2006M09 0.069194 0.034433 0.012041 2001M12 -0.203478 0.053300 0.012841 2006M10 -0.028579 0.033600 0.008367 2002M01 -0.125914 0.056700 0.014959 2006M11 0.213124 0.033500 0.021009 2002M02 -0.082575 0.057500 0.008420 2006M12 0.171881 0.033400 0.022070 2002M03 0.046270 0.057500 0.013171 2007M01 0.325824 0.035125 0.021547 2002M04 0.040776 0.058500 0.007990 2007M02 0.088501 0.035600 0.024343 2002M05 -0.006545 0.060000 0.009431 2007M03 -0.060099 0.038225 0.022266 2002M06 -0.024734 0.060000 0.010529 2007M04 -0.148063 0.039075 0.020185 2002M07 -0.022472 0.060100 0.007639 2007M05 0.157493 0.040250 0.015347 2002M08 -0.030370 0.061000 0.005565 2007M06 -0.053950 0.043000 0.010057 2002M09 -0.051002 0.061000 0.005716 2007M07 -0.120946 0.047000 0.013951 2002M10 -0.025131 0.059800 0.003705 2007M08 0.000462 0.048000 0.014313 2002M11 -0.002029 0.058300 0.003546 2007M09 0.141899 0.048000 0.012518 2002M12 0.033727 0.059800 0.008304 2007M10 0.017264 0.048000 0.012670
Năm/tháng trung bình của chỉ số thị trường theo tháng theo tháng của trái phiếu T- bill3 của lợi suất chỉ số thị trường trong tháng Năm/tháng trung bình của chỉ số thị trường theo tháng theo tháng của trái phiếu T- bill3 của lợi suất chỉ số thị trường trong tháng 2003M01 -0.061586 0.061600 0.005534 2007M11 -0.091099 0.048000 0.011892 2003M02 -0.046122 0.062000 0.010275 2007M12 -0.047741 0.082100 0.012595 2003M03 -0.124022 0.062000 0.008250 2008M01 -0.093692 0.082100 0.024220 2003M04 0.047869 0.062500 0.015087 2008M02 -0.241055 0.082100 0.024016 2003M05 -0.001969 0.062500 0.005890 2008M03 -0.249475 0.082100 0.031359 2003M06 0.000197 0.062500 0.002573 2008M04 0.010604 0.082100 0.010090 2003M07 -0.039859 0.062000 0.003166 2008M05 -0.232249 0.082100 0.006695 2003M08 -0.024981 0.060700 0.004323 2008M06 -0.036144 0.082100 0.015004 2003M09 -0.024041 0.051600 0.004269 2008M07 0.122302 0.082100 0.018870 2003M10 -0.022576 0.048800 0.005718 2008M08 0.177636 0.156000 0.019550 2003M11 0.184876 0.050500 0.017951 2008M09 -0.165874 0.154000 0.031712 2003M12 0.018561 0.052500 0.005997 2008M10 -0.274558 0.141538 0.028693 2004M01 0.249836 0.055000 0.017000 2008M11 -0.097722 0.108537 0.025332 2004M02 0.195516 0.055000 0.024070 2008M12 0.002792 0.085600 0.020457 2004M03 0.062618 0.056800 0.016935 2009M01 -0.040113 0.074900 0.009453 2004M04 -0.048028 0.057200 0.012580 2009M02 -0.210152 0.060000 0.020250 2004M05 -0.048187 0.056000 0.008647 2009M03 0.132906 0.068800 0.020083 2004M06 -0.009129 0.058000 0.007189 2009M04 0.136222 0.000000 0.028243 2004M07 -0.046142 0.058500 0.006974 2009M05 0.246747 0.000000 0.021311