TỔNG QUAN
Mục tiêu nghiên cứu
Hiện tượng tâm lý bầy đàn đã gây ra nhiều biến động trên thị trường toàn cầu trong suốt nhiều thế kỷ, với “cơn bùng nổ điện tử” vào những năm 1960 là một ví dụ điển hình Từ 1959 đến 1962, số lượng cổ phiếu phát hành tăng mạnh để đáp ứng nhu cầu của nhà đầu tư, bất kể lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp Chỉ cần có từ “điện tử” trong tên gọi, giá cổ phiếu lập tức tăng vọt mà không cần lý do hợp lý Ví dụ, công ty American Music Guild đã đổi tên thành “Space Tone” và giá cổ phiếu của họ đã tăng từ 2 lên 14 chỉ trong vài tuần Jack Dreyfus từ Dreyfus & Company đã chỉ ra rằng các từ “electronic” và “silicon” có giá trị lợi nhuận cao gấp 15 lần, minh chứng cho cơn sốt này, khi công ty Shoelaces cũng đổi tên thành “Electronics & Silicon Furth-Burners” để thu hút đầu tư.
(15 lần cho cụm từ “Electronics & Silicon”, và gấp 2 lần cho cụm từ lạ “Furth- Burners”)
Câu chuyện về “cơn bùng nổ điện tử” đã làm nổi bật tầm ảnh hưởng to lớn của “tâm lý bầy đàn” đối với hành vi của nhà đầu tư Nghiên cứu sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán là rất cần thiết trước khi đưa ra quyết định đầu tư Bài nghiên cứu này sử dụng số liệu thực tế về diễn biến giá cổ phiếu nhằm tìm ra câu trả lời chính xác cho việc có hay không sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó giúp nhà đầu tư có sự thận trọng và bình tĩnh hơn trong quyết định đầu tư của mình.
Câu hỏi nghiên cứu
Để làm rõ hơn cho mục đích nghiên cứu, bài nghiên cứu sẽ tìm ra đáp án cho hai câu hỏi nghiên cứu:
Câu hỏi thứ nhất: “Tâm lý bầy đàn có tồn tại trong thị trường chứng khoán Việt Nam không?”
Câu hỏi thứ hai: “Tâm lý bầy đàn tồn tại rõ rệt trên thị trường tăng giá hay giảm giá?”
Phạm vi nghiên cứu
Để nghiên cứu sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trên thị trường Việt Nam, chúng tôi thu thập dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của tất cả các cổ phiếu được niêm yết.
3 yết liên tục trên thị trường (bao gồm thị trường chứng khoán Hồ Chí Minh và
Hà Nội) trong khoảng thời gian từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010.
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
So sánh lý thuyết tài chính truyền thống và tài chính hành vi
Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) đã thống trị trong hơn 30 năm qua, dựa trên hai giả thiết chính: nhà đầu tư là hợp lý và hành xử hợp lý khi giao dịch cổ phiếu Các nhà đầu tư được cho là sử dụng tất cả thông tin có sẵn để hình thành "kỳ vọng hợp lý" về giá trị công ty và sức khỏe nền kinh tế Do đó, giá cổ phiếu phản ánh chính xác giá trị cơ bản và chỉ thay đổi khi có thông tin bất ngờ Các nhà kinh tế kết luận rằng thị trường tài chính ổn định và hiệu quả, với giá cổ phiếu di chuyển theo "bước đi ngẫu nhiên" và nền kinh tế hướng tới "cân bằng tổng thể".
Theo Shiller (1999), các nhà đầu tư thường không hành động hợp lý mà bị ảnh hưởng bởi lòng tham và nỗi sợ hãi, dẫn đến việc suy đoán giá cổ phiếu giữa các mức không thực tế Họ bị chi phối bởi cảm xúc, suy nghĩ chủ quan và tác động từ đám đông, tạo ra những kỳ vọng bất hợp lý về hiệu suất tương lai của các công ty và nền kinh tế.
Hành vi của nhà đầu tư là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực tài chính hành vi, lý thuyết này giải thích cách mà cảm xúc, các sai lầm nhận thức và tâm lý bầy đàn ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.
Nghiên cứu tài chính hành vi rất quan trọng để hiểu ảnh hưởng của các định kiến hành vi đối với quyết định đầu tư, vì con người không phải lúc nào cũng hành động hợp lý Các quyết định tài chính có thể bị chi phối bởi những sai lệch nhận thức, đặc biệt khi những sai lệch này tác động đến giá cả và khó có thể thực hiện arbitraged (Kim và Nofsinger, 2008) Từ giữa những năm 1980, nghiên cứu về tài chính hành vi đã bắt đầu phát triển, với thị trường chứng khoán thường phản ứng thái quá với thông tin (DeBondt và Thaler, 1985) Ngoài ra, Shefrin và Statman (1985) chỉ ra rằng các cổ đông có xu hướng bán cổ phiếu thắng nhiều hơn Barberis và Thaler (2003) đã đóng góp vào lĩnh vực này bằng những nghiên cứu sâu sắc về các lý thuyết hành vi ảnh hưởng đến quyết định và các thị trường tài chính.
Các nghiên cứu về tài chính hành vi thường dựa trên dữ liệu của các cổ phiếu không tuân theo lý thuyết thị trường hiệu quả và mô hình định giá tài sản Điều này dẫn đến những chỉ trích từ một số đối thủ, cho rằng các nghiên cứu này khởi đầu chậm chạp và khó thuyết phục những người có xu hướng hoài nghi.
Sự hạn chế trong nghiên cứu tài chính hành vi được khắc phục thông qua việc sử dụng dữ liệu từ các nhà đầu tư cá nhân Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các nhà đầu tư cá nhân chịu tác động từ các lý thuyết hành vi khác nhau (Kim và Nofsinger, 2008) Các lý thuyết này đang được thử nghiệm bởi nhiều nhà nghiên cứu, trong đó có Hirshleifer (2001), người đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về định giá tài sản Tuy nhiên, vẫn còn rất ít thí nghiệm được thực hiện để kiểm tra các lý thuyết tài chính hành vi, mặc dù môi trường nghiên cứu có thể được kiểm soát dễ dàng thông qua các thí nghiệm được thiết kế hợp lý (Kim và Nofsinger, 2008).
Tài chính hành vi, mặc dù vẫn gây tranh cãi, đã giúp các nhà phân tích tài chính hiểu rõ hơn về hành vi con người và ảnh hưởng của nó đến quyết định tài chính Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hoạt động chênh lệch giá (arbitrage) bị hạn chế, dẫn đến khả năng các hành vi này tác động đến giá cả Nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính hành vi đã làm phong phú thêm kiến thức về thị trường tài chính và mở ra nhiều hứa hẹn trong tương lai Gần đây, các chủ đề liên quan đến tài chính hành vi ngày càng được thảo luận tại các hội nghị tài chính, thu hút sự tham gia của nghiên cứu sinh và giáo sư từ các trường đại học.
Thaler (1999) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các mô hình nghiên cứu tài chính hành vi để mở rộng hiểu biết về tài chính doanh nghiệp Ông kỳ vọng rằng trong tương lai, sẽ có nhiều dữ liệu hơn dành cho các nhà đầu tư cá nhân, đặc biệt là tại thị trường Châu Á.
Ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn trong quyết định đầu tư
Tâm lý bầy đàn là một hiện tượng quan trọng trong nghiên cứu tài chính hành vi, cho thấy rằng suy nghĩ theo nhóm có thể dẫn đến những quyết định chính xác hơn so với cá nhân Học thuyết “Bàn tay vô hình” của Adam Smith cũng nhấn mạnh sự khôn ngoan của hành vi đám đông trong nền kinh tế Tuy nhiên, thị trường không phải lúc nào cũng đưa ra quyết định đúng đắn.
Tâm lý bầy đàn trong đầu tư có thể dẫn đến những quyết định sai lầm, như Gustav Le Bon đã chỉ ra trong tác phẩm "The Crowd: A study of popular mind", rằng "Trong đám đông người ta chỉ càng ngu đốt chứ không hề khôn ngoan hơn" Nhiều nhà đầu tư thường bị cuốn theo sự tăng giá chóng mặt mà không xem xét giá trị thực của hàng hóa, dẫn đến những cú sốc mạnh khi thị trường đảo chiều Sự gia tăng liên tục của giá cả có thể kích thích làn sóng bán tháo, gây ra hậu quả nghiêm trọng cho những nhà đầu tư chậm chân Vậy tâm lý bầy đàn có thực sự tồn tại? Bài viết sẽ trình bày một số nghiên cứu và tranh luận từ các tác giả khác nhau về vấn đề này.
Shiller và Pound (1986) đã tiến hành khảo sát để nghiên cứu tâm lý bầy đàn trong đầu tư của các nhà đầu tư tổ chức Kết quả cho thấy đa số nhà đầu tư thường dựa vào lời khuyên từ các chuyên gia để đưa ra quyết định đầu tư.
Cote và Sanders (1997) đã thực hiện một thử nghiệm để tìm hiểu các yếu tố tâm lý bầy đàn trong dự báo thu nhập của các nhà đầu tư thuộc National Association of Investor (NAIC), những người được coi là có kỹ năng đầu tư cao Họ phát hiện rằng hành vi tâm lý bầy đàn xuất hiện khi dự báo các thu nhập phức tạp Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố như khả năng dự báo, niềm tin vào dự báo của đa số và uy tín của người đưa ra dự báo đóng vai trò quan trọng trong tâm lý bầy đàn Cụ thể, tâm lý bầy đàn gia tăng khi có sự tin cậy vào nguồn gốc của dự báo và sự quan tâm đến danh tiếng của người dự báo, hoặc khi thiếu tự tin vào khả năng dự báo cá nhân.
Olsen (1996) đã tiến hành nghiên cứu với mẫu 520 cổ phiếu để khám phá tâm lý bầy đàn trong dự báo của các chuyên gia Ông đo lường mức độ tâm lý bầy đàn qua các giá trị của chỉ số từ năm danh mục đầu tư cổ phiếu giống nhau Nghiên cứu cho thấy tâm lý bầy đàn gia tăng khi việc dự đoán tỷ suất sinh lợi trở nên khó khăn, dẫn đến giảm phân tán và tăng giá trị trung bình của các dự báo Điều này có thể tạo ra thiên lệch tích cực và thiếu chính xác trong ước tính thu nhập công bố Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng tâm lý bầy đàn tồn tại và gia tăng trong dự đoán các mức thu nhập không thể tiên đoán Olsen cũng kết luận rằng tâm lý bầy đàn khiến các nhà phân tích lạc quan hơn và giảm nhận thức rủi ro khi dự đoán các phần thu nhập không thể đoán trước.
Grinblatt và các cộng sự (1995) đã phân tích 274 cổ phiếu quỹ ở Mỹ để nghiên cứu các chiến lược đầu tư và xu hướng tâm lý bầy đàn trong các quỹ tương hỗ Họ so sánh mức độ tâm lý bầy đàn giữa bên mua và bên bán của các tổ chức Kết quả cho thấy 77% quỹ tương hỗ là nhà đầu tư khôn ngoan, nhưng có bằng chứng tương đối yếu để giải thích xu hướng mua và bán cùng một cổ phiếu theo thuyết tài chính hành vi.
Có chín lý do có thể giải thích cho hiện tượng này Đầu tiên, nghiên cứu được thực hiện trên cùng một nhóm nhà đầu tư Thứ hai, số lượng cổ phiếu giao dịch trong tuần rất hạn chế, điều này có thể là nguyên nhân khiến không tìm thấy bằng chứng rõ ràng về tâm lý bầy đàn mạnh mẽ.
Wermers (1999) đã nghiên cứu sự tồn tại của tài chính hành vi trong các quỹ tương hỗ bằng cách phân tích giá cổ phiếu theo quý của các quỹ này tại Hoa Kỳ từ năm 1975 đến 1994 Ông đã đo lường tâm lý bầy đàn thông qua tỷ lệ vốn đầu tư vào thị trường, xác định sự mất cân bằng giữa số lượng người mua và người bán Kết quả cho thấy tâm lý bầy đàn yếu hơn khi quỹ tương hỗ giao dịch chứng khoán ở mức trung bình, nhưng mạnh mẽ hơn đối với các cổ phiếu có giá trị nhỏ và định hướng tăng trưởng Wermers cũng chỉ ra rằng sự khác biệt trong mức độ tâm lý bầy đàn có thể liên quan đến danh tiếng của công ty quản lý quỹ và khả năng phân tích thông tin cơ bản Nghiên cứu cho thấy rằng cổ phiếu được mua mạnh mẽ do tâm lý bầy đàn có hiệu suất tốt hơn so với cổ phiếu bị bán mạnh, với sự khác biệt này rõ rệt hơn ở các cổ phiếu nhỏ trong vòng sáu tháng sau.
De Bondt và Forbes (1999) đã nghiên cứu tâm lý bầy đàn trong dự báo thu nhập mỗi cổ phiếu (EPS) tại Vương quốc Anh, định nghĩa tâm lý bầy đàn là “một thỏa thuận quá mức” giữa các nhà phân tích Họ giả định rằng các nhà phân tích là hợp lý và dựa trên thông tin chất lượng, mặc dù việc ước lượng thu nhập là khó khăn và dễ sai sót Nghiên cứu cho thấy rằng trong những tình huống cực đoan, tâm lý bầy đàn có thể dẫn đến sự giảm thiểu bất đồng giữa các nhà phân tích về dự báo De Bondt và Forbes đã sử dụng hai biến để phân tích: (1) Phạm vi dự đoán của nhà phân tích cá nhân, và (2) độ lệch tiêu chuẩn của các dự đoán cá nhân trong 6 tháng Kết quả cho thấy có bằng chứng cho thấy tâm lý bầy đàn ảnh hưởng đến các nhà phân tích trong việc đưa ra dự báo.
Christie và Huang (1995) đã nghiên cứu hành vi bầy đàn trong tỷ suất sinh lợi từ vốn chủ sở hữu, sử dụng dữ liệu hàng ngày của các công ty NYSE và Amex từ tháng 7 năm 1962 đến tháng 12 năm 1988, cùng với dữ liệu hàng tháng cho các công ty NYSE từ tháng 12 năm 1925 đến tháng 12 năm 1988 Nghiên cứu này nhằm làm rõ mối liên hệ giữa hành vi bầy đàn và hiệu suất của thị trường chứng khoán.
1988 Mô hình của họ được dựa trên giả thiết rằng độ lệch chuẩn của tỷ suất
Nghiên cứu cho thấy rằng mức độ phân tán trong tỷ suất sinh lợi sẽ tương đối thấp khi các nhà đầu tư cá nhân ưu tiên sự đồng thuận của thị trường thay vì đánh giá riêng của họ Điều này trái ngược với mô hình định giá tài sản, dự báo rằng mức độ phân tán sẽ tăng lên khi nhà đầu tư sử dụng thông tin cá nhân để giao dịch trong thời gian biến động thị trường Tuy nhiên, không có bằng chứng nào cho thấy sự hiện diện của tâm lý bầy đàn Nghiên cứu của Demirer và Kutan (2006) tại thị trường Trung Quốc cũng không phát hiện tâm lý bầy đàn trong các giai đoạn biến động giá lớn, tương tự như kết luận của Christie và Huang (1995).
Nghiên cứu của Chang et al (2000) áp dụng một phương pháp khác để khám phá yếu tố tâm lý bầy đàn, với mô hình xem xét các mối quan hệ phi tuyến tính giữa mức độ phân tán tài sản cá nhân và tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư thị trường, khác với cách tiếp cận của Christie và Huang.
Năm 1995, các nhà nghiên cứu đã áp dụng độ lệch tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi (CSAD) để kiểm tra độ phân tán, sử dụng mô hình CAPM để ước tính beta và rủi ro hệ thống Họ phân tích giá cổ phiếu hàng ngày và chuỗi thời gian tỷ suất sinh lợi cùng với vốn hóa thị trường cuối năm nhằm điều tra hành vi của các nhà đầu tư trên nhiều thị trường quốc tế, đặc biệt liên quan đến tâm lý bầy đàn Kết quả cho thấy không có bằng chứng rõ ràng về tâm lý bầy đàn tại Hoa Kỳ và Hồng Kông, nhưng có một ảnh hưởng nhất định ở Nhật Bản, trong khi hành vi này lại rất rõ ràng ở các thị trường mới nổi như Hàn Quốc và Đài Loan Chang et al (2000) chỉ ra ba lý do chính cho sự khác biệt này: sự can thiệp của chính phủ, tình trạng thiếu thông tin chính xác và sự gia tăng hoạt động đầu cơ trong các thị trường này.
Theo phương pháp của Chang et al (2000), Tân et al (2008) đã nghiên cứu đặc điểm tâm lý bầy đàn liên quan đến việc niêm yết kép cổ phiếu A và B trên thị trường Trung Quốc Tuy nhiên, biện pháp phân tán tỷ suất sinh lời trong nghiên cứu này có sự khác biệt Hơn nữa, nghiên cứu của Tân et al (2008) đã áp dụng tính toán độ lệch chuẩn theo phương pháp của Christie và Huang.
(1995) và dự đoán beta thông qua mô hình phát triển bởi Chang et al (2000)
Họ kiểm tra sự tồn tại của tâm lý bầy đàn ở cả cổ phiếu A và cổ phiếu B, trong
Nghiên cứu về thị trường Thượng Hải và Thâm Quyến cho thấy tâm lý bầy đàn có ảnh hưởng đáng kể đến cổ phiếu A, đặc biệt trong bối cảnh thị trường tăng trưởng, khối lượng giao dịch cao và biến động mạnh Ngược lại, cổ phiếu B không cho thấy kết quả rõ rệt Sự khác biệt trong cường độ tâm lý bầy đàn giữa hai thị trường có thể xuất phát từ đặc điểm khác nhau của nhà đầu tư tại mỗi thị trường.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên mô hình của Christie và Huang (1995), Change et al (2000) cùng với phương pháp nghiên cứu của Riza Demire và Ali M.Kutan (2005), và được triển khai qua hai giai đoạn cụ thể.
Giai đoạn 1 của nghiên cứu kiểm tra hiện tượng tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua mô hình của Christie và Huang (1995) Mô hình này dựa trên giả thuyết rằng các nhà đầu tư thường ra quyết định đầu tư dựa trên các điều kiện thị trường chung, và khi không có biến động giá lớn, họ thường dựa vào thông tin cá nhân và đánh giá riêng Điều này dẫn đến sự phân tán tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường Tuy nhiên, có thể lập luận rằng các nhà đầu tư cũng có thể bị ảnh hưởng bởi hành động tập thể của thị trường, làm giảm khả năng dự đoán độc lập trong thời gian thị trường biến động mạnh Christie và Huang (1995) đã áp dụng phương pháp độ lệch chuẩn dữ liệu chéo để đo lường mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi, cho thấy rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán không chệch nhiều so với tỷ suất sinh lợi thị trường.
- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường
- r i,t là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t
- r p,t là giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi của n cổ phiếu trong danh mục đầu tư trong ngày t
Phương pháp này được sử dụng để đo lường mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu so với mức trung bình thị trường Ý tưởng chính là dựa trên các tranh luận về tâm lý hành vi, cho rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán không chệch xa so với tỷ suất sinh lợi tổng thể của thị trường Lập luận này cho rằng các nhà đầu tư cá nhân thường bỏ qua niềm tin của mình và đưa ra quyết định đầu tư dựa vào hành động của thị trường.
Mô hình định giá tài sản chỉ ra rằng mức độ phân tán trong tỷ suất sinh lợi sẽ gia tăng cùng với giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường, do mỗi loại tài sản có độ nhạy cảm khác nhau Điều này cho thấy tâm lý bầy đàn có thể xuất hiện trong thời gian thị trường biến động mạnh, khi nhà đầu tư có xu hướng đi theo xu hướng chung của thị trường Christie và Huang (1995) đã thực hiện nghiên cứu để xác định các biến động thị trường.
Điểm cut-off 1% và 5% được sử dụng làm tiêu chí để xác định biến động thị trường Vì vậy, chúng tôi sẽ tiến hành kiểm tra mức độ phân tán trong các biểu thức đo lường.
(1) trong các khoảng thời gian khác nhau của thị trường và ta sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để ước tính: t
- = 1, nếu tỷ suất sinh lợi trên tổng danh mục thị trường ngày t nằm thấp hơn phần đuôi của phân phối tỷ suất sinh lợi, và = 0 nếu ngược lại
- = 1, nếu tỷ suất sinh lợi trên tổng doanh mục thị trường ngày t nằm cao hơn phần đuôi của phân phối tỷ suất sinh lợi và = 0 nếu ngược lại
- Hệ số α biểu hiện mức độ phân tác trung bình của mẫu không bao gồm vùng bảo đảm bởi 2 biến giả
- Mô hình định giá tài sản chỉ có thể đưa ra các dự đoán thích hợp khi hệ số β D và β L dương
- Khi hệ số β D và β L âm sẽ phù hợp cho các dự đoán về sự tồn tại của yếu tố tâm lý bầy đàn
Theo các nghiên cứu trước đây, thị trường biến động mạnh được xác định khi tỷ suất sinh lợi thay đổi hơn 1% (hoặc 5%) so với đuôi phân phối Các biến giả trong phương trình nhằm nắm bắt sự khác biệt trong mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi trong giai đoạn này Tâm lý bầy đàn thường hình thành theo xu hướng thị trường, với β đại diện cho yếu tố tiêu cực trong thị trường xuống và β U chỉ ra tâm lý bầy đàn trong thị trường lên Điều quan trọng là tâm lý bầy đàn không nhất thiết phản ánh sự không hợp lý của nhà đầu tư; đôi khi, nhà đầu tư hợp lý vẫn có thể quyết định theo giao dịch của người khác để tránh tỷ suất sinh lợi dưới mức trung bình Hơn nữa, sự không chắc chắn về độ chính xác của thông tin công bố cũng có thể dẫn đến tâm lý bầy đàn, ngay cả khi nhà đầu tư hành động hợp lý, như được thảo luận bởi Bikhchandani và Sharma (2000).
Giai đoạn 2 của nghiên cứu sẽ kiểm định hiện tượng tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình Chang et al (2000) Nghiên cứu này nhằm khắc phục những thiếu sót của Christie và Huang (1995) và sẽ xác minh sự tồn tại của tâm lý bầy đàn thông qua việc phân tích mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi của thị trường.
Mô hình này dựa trên mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi thị trường và mức độ phân tán của nó nhằm phát hiện hành vi tâm lý bầy đàn, theo nghiên cứu của Chang và cộng sự (2000) Cụ thể, mô hình sử dụng độ lệch tuyệt đối (CSAD) để phân tích các biến động trong tâm lý của nhà đầu tư.
- N là số lượng các công ty niêm yết trên thị trường
- r it là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu i trong ngày t
- r m,t là giá trị trung bình tỷ suất sinh lợi của thị trường vào ngày t
Chang et al (2000) đã thách thức giả thiết của mô hình CAPM về mối quan hệ tuyến tính giữa mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi và tỷ suất sinh lợi thị trường, cho rằng có thể tồn tại mối quan hệ phi tuyến tính Họ chỉ ra rằng trong thời gian thị trường biến động, mối quan hệ này có thể tăng hoặc giảm, dẫn đến việc độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo không còn giá trị Tác giả đề xuất một phương pháp thử nghiệm mới dựa trên mối quan hệ giữa CSAD và tỷ suất sinh lợi thị trường trong mô hình bậc hai.
CSAD 1 2 2 (4) Ý nghĩa kinh tế đằng sau mô hình này là mối quan hệ phí tuyến giữa mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi từng nhóm cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi thị trường được xác định theo mô hình định giá tài sản Theo đó, một sự gia tăng trong giá trị tuyệt đối của thị trường sẽ dẫn đến sự gia tăng mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi từng nhóm cổ phiếu Do đó, một hệ số dương và có ý nghĩa thống kê của γ 1 sẽ phù hợp với dự đoán của các mô hình định giá tài sản
Trong thời gian có sự biến động giá lớn, các nhà đầu tư thường có xu hướng phản ứng tương tự nhau, dẫn đến mức độ tương quan cao hơn trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu (Eriki và Rawlings, 2008) Sự gia tăng giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường phản ánh mức độ phân tán giữa các tỷ suất sinh lợi có khả năng giảm hoặc tăng rất nhỏ (Chang et al, 2000) Phân tích cho thấy nếu γ2 âm và có ý nghĩa thống kê, điều này chỉ ra sự hiện diện của tâm lý bầy đàn; ngược lại, nếu γ2 dương và có ý nghĩa thống kê, không có bằng chứng về tâm lý bầy đàn Điều này cho thấy các nhà đầu tư thường hành động theo sự đồng thuận của thị trường và bỏ qua đánh giá cá nhân trong bối cảnh biến động giá lớn (Tân et al, 2008).
Thu thập dữ liệu
Tôi đã thực hiện phân tích tỷ suất sinh lợi của công ty và ngành dựa trên giá đóng cửa của 108 cổ phiếu liên tục trên thị trường chứng khoán từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010, thông qua trang web fpts.com.vn.
Tỷ suất sinh lợi của thị trường được xác định thông qua tỷ suất sinh lợi có trọng số của các cổ phiếu trong thị trường Để tính toán tỷ suất sinh lợi hàng ngày, ta áp dụng công thức cụ thể.
Trong đó, p t và p t – 1 là giá đóng cửa của cổ phiếu ngày t và ngày t - 1
Bikhchandani và Sharma (2000) chỉ ra rằng tâm lý bầy đàn trong một nhóm có thể gia tăng khi nhóm đó đồng nhất, nghĩa là mỗi thành viên phải đối mặt với những quyết định tương tự và có khả năng nhận biết xu hướng chung của nhóm.
Một nhóm không thể lớn hơn so với kích thước thị trường, đại diện cho 80% thị trường, với cả người mua và người bán Điều này dẫn đến khả năng hình thành tâm lý bầy đàn khi các nhà đầu tư quyết định đầu tư vào một nhóm cổ phiếu trong cùng một ngành hoặc quốc gia, sau khi đã loại bỏ tác động cơ bản Tôi sẽ kiểm định từng công ty trong 21 ngành công nghiệp như Bất động sản, Công nghệ thông tin, Cao su, Dịch vụ Du lịch, Dược phẩm/Y tế/Hóa chất, Giáo Dục, Khoáng sản, Năng lượng/Điện/Khi/Gas, Ngân hàng/Bảo Hiểm, Ngành Thép, Nhóm Dầu khí, Nhựa/Bao bì, Sản xuất/Kinh doanh, Thực phẩm, Thương mại, Thủy sản, Vận tải/Cảng/Taxi, Vật liệu xây dựng/Xây dựng và các ngành khác Cuối cùng, tôi sẽ tính toán lại tỷ suất sinh lợi danh mục dựa trên phương pháp tính tỷ suất sinh lợi có trọng số của tất cả các công ty trong mỗi ngành.
Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu thứ hai để áp dụng mô hình của Chang et al (2000), phân tích chỉ số VN-index hàng ngày của thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh thông qua website fpts.com.vn Mẫu dữ liệu được thu thập từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010, với tổng cộng 1094 quan sát hàng ngày nhằm tính toán tỷ suất sinh lời của thị trường.
TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Để xác định các giá trị đặc trưng của mẫu, nghiên cứu tiến hành thống kê mẫu nhằm tìm ra giá trị trung bình và độ lệch chuẩn Kết quả thống kê mẫu được thể hiện qua bảng mô tả chuỗi dữ liệu trong bảng 1.
Bảng 1 cung cấp tóm tắt số liệu thống kê về giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi hàng ngày của các cổ phiếu, cùng với mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi và giá trị trung bình của các công ty trong nhóm ngành phân tích Cần lưu ý rằng số lượng cổ phiếu trong mỗi ngành không cố định theo thời gian, dẫn đến sự khác biệt trong số lượng tỷ suất sinh lợi được sử dụng để tính toán mức độ phân tán hàng ngày Giá trị trung bình của các công ty trong thời gian nghiên cứu được trình bày rõ ràng ở cột 2 của Bảng 1.
Trong ngành công nghệ thông tin, tỷ suất sinh lợi hàng ngày trung bình đạt 0.08%, trong khi ngành Bất động sản ghi nhận mức thấp nhất là -0.09% Trong vòng 5 năm qua, hầu hết các ngành đều có kết quả âm, ngoại trừ Công nghệ thông tin, Nhựa – Bao bì, Thực phẩm, Thương Mại và Thủy Sản Biến động tỷ suất sinh lợi hàng ngày, đo lường bằng độ lệch chuẩn, cao nhất trong ngành Ngân hàng/Bảo hiểm với 8.81%, và thấp nhất là nhóm ngành Khác với 5.46% Sự biến động lớn này phù hợp với tỷ lệ biến động giá trong ngành Ngân hàng/Bảo hiểm, dao động từ -39.33% đến 39.79%.
Bảng 1: Thống kê mô tả: Tỷ suất sinh lợi và độ lệch chuẩn hàng ngày
Tỷ suất sinh lợi Số lượng quan sát Số lượng công ty Mean Deviation Standard Minimum Maximum
Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất 1093 3 -0.07% 5.53% -28.74% 31.32%
Năng lượng Điện/Khí/Gas 1093 6 -0.05% 5.98% -28.59% 31.65%
Xây Dựng 1093 2 -0.04% 7.03% -38.65% 32.89% Độ lệch chuẩn dữ liệu chéo
Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%
Năng lượng Điện/Khí/Gas 0.078% 0.178% 0.000% 0.700%
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)
Ngoại trừ các ngành như Cao su, Khoáng sản, Dầu khí, Dược/Y tế/Hóa chất có tỷ suất sinh lợi phân tán bằng 0%, ngành Bất động sản có mức độ phân tán cao nhất với 0.439%, trong khi ngành Thép có mức độ phân tán thấp nhất chỉ 0.031% Điều này cho thấy ngành Thép có độ lệch chuẩn dữ liệu chéo thấp nhất (0.127%) so với các ngành khác, phù hợp với xu hướng thị trường trong thời gian nghiên cứu.
Thực hiện các phép kiểm định sơ bộ
4.2.1 Kiểm định tính dừng: Để thực hiện hồi quy mô hình có dữ liệu chuỗi thời gian đòi hỏi các chuổi dữ liệu phải có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian, do đó, ta phải thực hiện kiểm định tính dừng Vì một chuỗi dữ liệu theo thời gian có tính dừng là chuỗi dữ liệu có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian Kiểm định tính dừng của các chuỗi qua phép kiểm định Unit-Root Test, độ trễ được chọn theo phương pháp Schwaez Info Criterion Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì ta sẽ tiếp tục lấy sai phân bậc 1, bậc 2, … cho đến khi nào có được chuỗi dừng
Với giả thiết kiểm định:
Ho: Chuỗi dữ liệu không dừng
Kết quả kiểm định cho thấy: nếu P_value < α ta sẽ tiến hành bác bỏ Ho (tức chuỗi dữ liệu có tính dừng)
Trong nghiên cứu này, tôi đã thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu đầu vào trước khi tiến hành hồi quy.
Trong mô hình hồi quy: CSSD t D D t L U D t U t
Tôi đã tiến hành kiểm định tính dừng của các tham số βD và βL cho từng ngành, và kết quả cho thấy hầu hết các giá trị P_value của βD và βL đều nhỏ hơn 0.05, với giá trị bằng 0.000 Điều này chứng tỏ rằng tất cả các chuỗi dữ liệu đều thể hiện tính dừng, nghĩa là chúng có mức kỳ vọng và phương sai không đổi theo thời gian Hơn nữa, hiệp phương sai giữa hai quan sát tại các thời điểm khác nhau chỉ phụ thuộc vào khoảng cách thời gian giữa chúng, không phụ thuộc vào thời điểm quan sát.
Bảng 2: Liệt kê các chuỗi dữ liệu dừng theo từng ngành:
Ngành Dừng Dừng ở sai phân bậc 1
Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất (β D , β L ) X
Năng lượng Điện/Khí/Gas (β D , β L ) X
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)
Trong mô hình hồi quy: CSAD t 1 r m t 2 r m 2 t t
Tôi đã kiểm định tính dừng của γ 1 và γ 2 cho từng ngành, và hầu hết các P_value đều nhỏ hơn 0.05, cụ thể là 0.000 Điều này cho thấy rằng không cần kiểm tra tính dừng ở các mức sai phân bậc 1 và bậc 2, vì tất cả các chuỗi dữ liệu đều thể hiện tính dừng Do đó, chúng ta có thể áp dụng mô hình hồi quy bình thường để thực hiện kiểm định.
Bảng 3: Liệt kê các chuỗi dữ liệu dừng theo từng ngành:
Ngành Dừng Dừng ở sai phân bậc 1
Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất (γ 1 , γ 2 ) X
Năng lượng Điện/Khí/Gas (γ1, γ2) X
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)
4.2.2 Kiểm định tự tương quan:
Sau khi thu được kết quả từ mô hình hồi quy, bước tiếp theo là kiểm định tự tương quan bậc 1 để đảm bảo tính chính xác của mô hình Để phát hiện sự hiện diện của tự tương quan, chúng ta sử dụng hệ số Durbin-Watson.
Nếu hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng (1,2) thì mô hình sẽ không có hiện tượng tự tương quan
Nếu nằm ngoài khoảng này ta phải tiến hành khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp Newey – West Heteroskedasticity
Trong mô hình hồi quy: CSSD t D D t L U D t U t
Kết quả cho thấy các hệ số Durbin Watson ở 2 mức tiêu chuẩn 1% và 5% đều nằm trong khoảng (1,2) Tức mô hình trên không có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4: Tổng hợp các hệ số Durbin Watson từng ngành khi kiểm định tự tương quan:
Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower trong phân phối 1%
Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower trong phân phối 5%
Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất 1.255136 1.244936
Năng lượng Điện/Khí/Gas 1.235126 1.235129
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)
Trong mô hình hồi quy: CSAD t 1 r m t 2 r m 2 t t
Kết quả cho thấy các hệ số Durbin Watson ở 3 vùng nghiên cứu đều nằm trong khoảng (1,2) Tức mô hình trên không có hiện tượng tự tương quan
Bảng 5: Tổng hợp các hệ số Durbin Watson từng ngành khi kiểm định tự tương quan:
Năng lượng Điện/Khí/Gas 1.663229 1.943558 1.952205
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)
4.3.1 Phương pháp hồi quy tuyến tính đối với tỷ suất sinh lợi của các ngành theo mô hình của Christie và Huang (1995):
Dựa vào dữ liệu theo từng ngành, chúng tôi phân tích mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi thị trường dựa trên tiêu chí 1% và 5% theo mô hình của Christie và Huang (1995) Để thực hiện nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành hồi quy tuyến tính theo phương trình đã xác định.
(Theo mô hình của Christie và Huang (1995))
Kết quả từ Bảng 6 cho thấy hầu hết các giá trị hồi quy đều có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ nhóm khác và năng lượng/điện/khí/gas, với hệ số β D và β U không cùng chiều Nghiên cứu chỉ ra rằng yếu tố tâm lý bầy đàn tác động thấp đến quyết định của nhà đầu tư, qua đó không tìm thấy bằng chứng ủng hộ việc hình thành tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Bảng 6: Phân tích hồi quy mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi theo phương trình CSSD t D D t L U D t U t (hệ số t trong ngoặc đơn):
Mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi
Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower trong phân phối 1%
Tỷ suất sinh lợi thị trường upper/lower trong phân phối 5%
Năng lượng Điện/Khí/Gas 0.248% 0.241% (-0.648) 0.535% (1.290) 0.248% 0.241% (-0.648) 0.536% (1.290)
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6) (*) Có mức ý nghĩa 10%
Phát hiện này trái ngược với nghiên cứu của Trần (2007), cho thấy tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam rất mạnh mẽ và có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến thị trường.
Xu (2003) cho rằng tâm lý bầy đàn xuất hiện nhiều hơn ở các thị trường mới nổi so với các nước phát triển do sự can thiệp của chính phủ cao và chất lượng thông tin công bố thấp Kaminsky và Schmukler cũng nhấn mạnh rằng những yếu tố này góp phần làm tăng tính dễ bị tổn thương của các thị trường mới nổi trước các cú sốc kinh tế.
Năm 1999, nghiên cứu chỉ ra rằng trong giai đoạn 1997-1998, thị trường các nước châu Á bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tâm lý bầy đàn Điều này cho thấy tâm lý bầy đàn cũng có sức ảnh hưởng lớn tại Việt Nam.
Mặc dù tâm lý bầy đàn có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư, nhưng tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mức độ tác động này dường như không rõ ràng Nguyên nhân có thể liên quan đến các yếu tố đặc thù của thị trường trong năm qua.
Cuộc suy thoái kinh tế kéo dài từ năm 2008 đã làm hạ nhiệt thị trường, khiến nhà đầu tư trở nên bình tĩnh và cẩn thận hơn trong các quyết định đầu tư Hệ quả là tâm lý bầy đàn gần như không tồn tại Nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với kết quả của Trần (2011), khi không tìm thấy bằng chứng cho thấy tâm lý bầy đàn hình thành trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn biến động lớn.
4.3.2 Phương pháp hồi quy phi tuyến đối với tỷ suất sinh lợi của các công ty theo mô hình của Chang et al (2000): Để có câu trả lời chính xác hơn cho câu hỏi nghiên cứu “Tâm lý bầy đàn có tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam không?” Ta tiến hành kiểm chứng chuỗi dữ liệu thu thập được theo mô hình nghiên cứu của Chang et al (2000)
Chúng tôi đã chia dữ liệu thành ba vùng nghiên cứu: toàn thị trường, thị trường tăng giá (Rm > 0) và thị trường giảm giá (Rm < 0) Sau đó, chúng tôi thực hiện hồi quy riêng biệt cho từng ngành, nhằm kiểm tra tác động không đối xứng của tâm lý bầy đàn Phương pháp hồi quy phi tuyến được áp dụng theo phương trình t t m t m t r r.
(Theo mô hình của Chang et al (2000))
Bảng 7 trình bày kết quả ước tính từ phân tích hồi quy phi tuyến CSAD sau khi khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi Kết quả cho thấy giá trị γ2 có ý nghĩa thống kê và đều dương trong toàn bộ vùng dữ liệu thị trường Điều này xác nhận không có bằng chứng về sự tồn tại của tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, phù hợp với kết luận từ mô hình của Christie và Huang (1995) đã được thảo luận trước đó trong nghiên cứu.
