GIỚI THIỆU
Lý do hình thành đề tài
Trong thập kỷ qua, nhiều nghiên cứu đã xác nhận sự bất thường theo mùa trên các thị trường phát triển như Mỹ và các thị trường chứng khoán toàn cầu, bao gồm cả thị trường tương lai và trái phiếu tại Mỹ (xem Rozeff và Kinney, 1976, French).
Từ năm 1980, các nghiên cứu về sự bất thường trên thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn hạn chế (Mehdian và Perry, 2002; Tsangarakis, 2007) Khi nền kinh tế Việt Nam phát triển mạnh mẽ, thị trường chứng khoán đã trở thành một phần quan trọng trong bối cảnh toàn cầu Tuy nhiên, sự thiếu hụt tri thức về các bất thường trong thị trường này vẫn là một vấn đề đáng lưu tâm.
Lý thuyết tài chính truyền thống, đặc biệt là lý thuyết thị trường hiệu quả, nghiên cứu hành vi đầu tư dựa trên giả định rằng nhà đầu tư có lý trí và thị trường hoạt động hiệu quả Tuy nhiên, điều này dẫn đến một số hiện tượng bất thường trên thị trường tài chính thực tế, được gọi là "câu đố", mà lý thuyết này không thể giải thích.
Tài chính hành vi đã ra đời nhằm giải thích các hiện tượng bất thường trên thị trường tài chính bằng cách áp dụng kiến thức tâm lý và lý thuyết tập quán Điều này đã mang lại sự tiến bộ trong việc hiểu rõ hơn về hành vi của nhà đầu tư và các yếu tố tác động đến quyết định tài chính.
Nghiên cứu các hiện tượng bất thường giúp hiểu rõ hơn về đặc tính của thị trường tài chính và hỗ trợ phân tích cổ phiếu Các hiện tượng này, còn gọi là hiệu ứng dương lịch, đã được nghiên cứu rộng rãi qua nhiều nghiên cứu kinh nghiệm về quy tắc mùa Nhiều nghiên cứu, như của Wong và Ho (1996) cũng như Ho (1990), đã so sánh mối tương quan giữa các hiện tượng bất thường theo mùa trên thị trường chứng khoán quốc tế.
Các nghiên cứu cho thấy nhà đầu tư có khả năng thu lợi nhuận bất thường từ những hiện tượng không bình thường, đồng thời giúp họ hiểu rõ hơn về các giả thuyết liên quan đến thị trường hiệu quả.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu và phân tích các yếu tố mùa vụ ảnh hưởng đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, tập trung vào hiệu ứng các ngày trong tuần và hiệu ứng tháng Giêng Câu hỏi nghiên cứu chính là: Hiệu ứng các ngày trong tuần có tác động như thế nào đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam?
Việt Nam là một quốc gia đang phát triển với nhiều tiềm năng kinh tế Hiệu ứng tháng Giêng và các hiệu ứng hàng tháng có thể ảnh hưởng đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, tạo ra những biến động nhất định Đặc biệt, Tết Nguyên Đán cũng có tác động rõ rệt đến chỉ số thị trường, khi tâm lý nhà đầu tư và hoạt động kinh doanh thường thay đổi trong thời gian này.
Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu yếu tố mùa vụ tác động đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam
Phạm vi nghiên cứu là giá đóng cửa của chỉ số chứng khoán VN-Index từ
01/03/2002 đến 31/03/2015 và chỉ số HNX-Index từ ngày 01/06/2006 đến 31/03/2015
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng dữ liệu hàng ngày để áp dụng các mô hình hồi quy theo phân phối bình thường, dựa trên giả định của Ordinary Least Square Nếu giá trị P (P-Value) Pearson không có ý nghĩa ở bất kỳ cấp độ nào, điều đó có nghĩa là không có sự tương quan đáng tin cậy Để kiểm tra sự ổn định, chúng tôi áp dụng kiểm nghiệm Dickey-Fuller, trong khi kiểm nghiệm Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra sự tự tương quan và kiểm nghiệm của White để xác định hiệp phương sai không đồng nhất.
Ý nghĩa thực tiễn
Nghiên cứu này nhằm cung cấp bằng chứng về sự tồn tại của một hiện tượng bất thường, tập trung vào tác động của Tết Nguyên Đán đối với chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, khác biệt so với các nghiên cứu trước đây.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Các nội dung chính của bài nghiên cứu được trình bày như sau:
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU: giải thích về các nguyên nhân lựa chọn chủ đề này, cũng như nói về mục đích nghiên cứu của bài viết, cung cấp một số nền tảng lý thuyết cho chủ đề Cuối cùng mô tả cấu trúc nội dung của bài viết.
KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Tổng quan về các nghiên cứu hiệu ứng theo mùa trước đây
Những bất thường trên thị trường chứng khoán là hiện tượng lâu dài, được Levy (2002) định nghĩa là các sự kiện có thể khai thác để tạo ra lợi nhuận bất thường Tuy nhiên, Marcus, Kane và Bodie (2008) cho rằng định nghĩa này mâu thuẫn với giả thuyết thị trường hiệu quả Nghiên cứu trước đây về bất thường thị trường, đặc biệt tại các thị trường chứng khoán phát triển, đã dẫn đến nghi ngờ về tính hiệu quả của giả thuyết này Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng những bất thường này chỉ ra sự không hiệu quả của thị trường, vì chúng không phải là bất thường thực sự trong các kiểm nghiệm hiệu quả, đặc biệt khi tồn tại trong thời gian dài.
Theo Schlichting (2008), thị trường chứng khoán thường gặp phải những bất thường do hành vi của các nhà đầu tư gây ra Ông đã tổng hợp một bảng số liệu mô tả các hình thái bất thường quan trọng, bao gồm phản ứng thái quá, phản ứng kém, biến động quá mức, hiệu ứng thông báo, tính bầy đàn, giả thuyết xung lượng, sự phục hồi trung bình, hiệu ứng kẻ chiến thắng người thất bại và hiệu ứng tỉ số P/B Nhiều tài liệu, như của Carmerer (1995) và Starmer (2000), đã chỉ ra sự tồn tại của những thách thức bất thường đối với lý thuyết cơ hội.
Nghiên cứu về các bất thường trong thị trường nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động đã chỉ ra bốn loại chính: bất thường theo công ty, bất thường theo sự kiện, bất thường kế toán và bất thường theo mùa Bài viết này tập trung phân tích yếu tố mùa vụ, đặc biệt là hiệu ứng tháng Giêng và hiệu ứng các ngày trong tuần, nhằm làm rõ ảnh hưởng của chúng đến thị trường.
2.2.1 Những bất thường theo quy mô công ty
Những bất thường theo quy mô công ty chủ yếu xuất phát từ đặc điểm của các công ty kinh doanh, đặc biệt là hiệu ứng từ các công ty nhỏ Nghiên cứu của Banz (1981) và Keim (1983) chỉ ra rằng các công ty nhỏ thường tạo ra lợi nhuận cao hơn so với các công ty lớn ở cùng mức rủi ro, với quy mô công ty được xác định qua giá trị thị trường về vốn và rủi ro đo bằng hệ số beta Mặc dù danh mục đầu tư của các công ty nhỏ thường có mức rủi ro cao hơn, nhưng vẫn có phần thưởng cho danh mục đầu tư này khi lợi nhuận được đánh giá qua mô hình định giá thị trường vốn Các nghiên cứu tiếp theo như của Reinganum (1983) và Blume, Keim và Stambaugh cũng đã xác nhận những phát hiện này.
Nghiên cứu của 1984 chỉ ra rằng hiệu ứng công ty nhỏ nổi bật vào tháng Giêng, đặc biệt trong hai tuần đầu của tháng này, do hệ số beta cao hơn ở các công ty nhỏ Hiệu ứng này được gọi là "công ty nhỏ vào tháng Giêng" Aby và Vaughn (1995, trang 283) xác nhận rằng kết quả này phù hợp với mô hình định giá tài sản vốn, cho thấy rằng hệ số beta cao dự kiến sẽ dẫn đến lợi nhuận cao hơn.
Hiệu ứng các hãng bị bỏ quên, được nghiên cứu bởi Arbel và Strebel (1983), cho thấy rằng sự thiếu thông tin và sự quan tâm hạn chế từ các tổ chức dẫn đến tác động của mức độ chú ý tới cổ phiếu Cụ thể, khi ít nhà phân tích chú ý đến cổ phiếu, lợi nhuận từ cổ phiếu đó thường cao hơn, vì sự quan tâm có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu (Levy, 2002) Các công ty nhỏ thường rơi vào tình trạng bị bỏ quên, do chúng mang lại nhiều rủi ro hơn và vì vậy các tổ chức thường tập trung vào các công ty lớn hơn Cả hai hiệu ứng này đều cho thấy rằng các công ty nhỏ và bị bỏ quên có thể mang lại lợi nhuận đáng kể (Strong, 2009) Nghiên cứu của Beard và Sias (1997) cho thấy không có bằng chứng nào về phần bù của các công ty bị lãng quên khi kiểm tra theo mức vốn hóa.
Năm 1987, bài báo của Merton đã chỉ ra rằng phần bù của các công ty bị lãng quên không phải là biểu hiện của sự không hiệu quả của thị trường, mà thực chất là một dạng phần bù rủi ro.
2.2.2 Những bất thường theo sự kiện
Theo Levy (2002), bất thường theo sự kiện là sự biến động giá cả xảy ra khi có các thông báo từ công ty Những bất thường này có thể được kiểm chứng qua nghiên cứu sự kiện Ngoài độ lệch thông báo lợi nhuận, một yếu tố quan trọng khác là khuyến cáo từ các nhà phân tích Khi có nhiều khuyến cáo tích cực về một cổ phiếu, khả năng giá cổ phiếu giảm trong tương lai gần tăng lên Điều này xảy ra khi nhà phân tích phát hiện cổ phiếu bị định giá thấp và khuyến nghị mua, dẫn đến việc giá cổ phiếu tăng khi nhà đầu tư mua vào Tuy nhiên, giá sẽ tiếp tục tăng cho đến khi các nhà phân tích thay đổi khuyến nghị thành bán ra, lúc đó giá sẽ giảm Điều này cho thấy các nhà đầu tư có thể bị coi là thiếu chuyên nghiệp.
Fama (1998) chỉ ra hai hiện tượng bất thường thách thức việc định giá tài sản và hiệu quả thị trường: độ lệch các thông báo lợi nhuận niêm yết và đà biến động trong thu nhập Những hiện tượng này đã gây nghi ngờ đối với giả thuyết thị trường hiệu quả trong nhiều thập kỷ qua, và các nghiên cứu kiểm chứng đều xem xét đến chi phí giao dịch Trong đà biến động, các danh mục có độ lệch thông báo giá cả - lợi nhuận, cùng với những công ty thắng và thua (đà biến động) và các hãng có tin tốt và xấu (độ lệch giá cả - lợi nhuận), thể hiện mức lợi nhuận bất thường cao nhất sau khi chúng được hình thành (Moskowitz và Grinblatt, 1999).
2.2.3 Những bất thường về mặt kế toán
Levy (2002) xác định bất thường kế toán là sự thay đổi giá cổ phiếu sau khi công bố thông tin kế toán, với tỉ số B/M và P/E là những bất thường điển hình Stattman (1980) ghi nhận mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận bình quân và tỉ số B/M tại thị trường Mỹ Fama và French (1992) khẳng định tỉ số B/M có vai trò quan trọng hơn lợi nhuận bình quân, cho thấy các công ty có tỉ số B/M thấp có khả năng dự đoán lợi nhuận tương lai Nghiên cứu của Rosenberg, Reid và Lanstein (1984) cùng Lakonishok và cộng sự (1994) đã xác nhận kết quả này Lakonishok, Shleifer và Vishny (1994) cho rằng lỗi định giá trong quá khứ tồn tại do nhà đầu tư phụ thuộc vào xu hướng quá khứ và có những kỳ vọng lạc quan hoặc bi quan thái quá từ thông tin thị trường.
Một bất thường kế toán đáng chú ý là tỉ số P/E, được Nicholson (1960, trích dẫn bởi Dimson, 1988) nghiên cứu, cho thấy các cổ phiếu có P/E thấp thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với trung bình Nghiên cứu của Basu (1977, trích dẫn bởi Das, 1993) trên cổ phiếu NYSE đã xác nhận điều này Tuy nhiên, Das (1993) cho rằng các công ty có P/E thấp nhất thường là các công ty nhỏ, do đó hiệu ứng P/E có thể phản ánh các hiệu ứng về kích thước Ngược lại, Banz và Breen (1986, trích dẫn bởi Das, 1993) đã đưa ra quan điểm khác về vấn đề này.
Bất thường theo mùa trong thị trường chứng khoán, như hiệu ứng ngày nghỉ lễ, tháng Giêng và tuần, cho thấy rằng lợi nhuận từ cổ phiếu không hoàn toàn ngẫu nhiên mà có thể dự đoán trước Trong suốt ba thập kỷ qua, các quy tắc theo mùa đã được nghiên cứu và thảo luận bởi các chuyên gia, với các nghiên cứu như của Lakonishok và Smidt (1988) và Rozeff và Kinney (1976) làm nổi bật những bất thường này Những hiện tượng này không chỉ giúp giải thích các mô hình định giá tài sản mà còn thách thức giả thuyết thị trường hiệu quả Các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc kiểm nghiệm các hình thái bất thường theo mùa tại các thị trường chứng khoán phát triển, điển hình là nghiên cứu của French (1980) và Gibbons cùng Hess về hiệu ứng các ngày trong tuần tại Mỹ.
Nghiên cứu của Westerfield (1985) đã chỉ ra các thị trường chứng khoán tại Úc, Anh, Nhật Bản và Canada, trong khi Ho (1990) tập trung vào thị trường chứng khoán châu Á – Thái Bình Dương Ngoài ra, Kato (1990) và Barrone (1990) đã thực hiện nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Pháp và Ý.
2.2.4 Sự bất thường theo mùa
Bất thường theo mùa và các hiệu ứng dương lịch khác biệt với hình thái theo tuần của thị trường hiệu quả, vì lợi nhuận từ cổ phiếu không ngẫu nhiên mà có thể dự đoán trước Các bất thường này, đã được các chuyên gia chứng khoán thảo luận trong suốt ba mươi năm qua, bao gồm hiệu ứng ngày nghỉ lễ, hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng theo thời gian và hiệu ứng hàng tháng Những bất thường này không chỉ giải thích các mô hình định giá tài sản mà còn thách thức giả thuyết thị trường hiệu quả, với Rozeff và Kinney (1976) là những người đầu tiên ghi nhận bằng chứng về chúng.
Từ năm 1904 đến 1974, nghiên cứu về chứng khoán Mỹ cho thấy lợi nhuận cao nhất thường xuất hiện vào tháng Giêng so với các tháng khác Tiếp theo, các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc khám phá các hiện tượng bất thường theo mùa khác nhau trên các thị trường chứng khoán phát triển Chẳng hạn, hiệu ứng các ngày trong tuần đã được kiểm nghiệm tại Mỹ bởi các nhà nghiên cứu như French (1980), Gibbons và Hess (1981) cùng với Harris.
(1986) Tại thị trường chứng khoán Úc, Anh, Nhật Bản và Canada bởi Westerfiled, (1985), tại thị trường chứng khoán châu Á – Thái Bình Dương bởi
Ho (1990) và tại thị trường chứng khoán Pháp, Ý bởi Kato (1990) và Barrone
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô tả dữ liệu
Nghiên cứu này tập trung vào thị trường chứng khoán Việt Nam, lựa chọn các chỉ số đại diện như VN-Index và HNX-Index để kiểm tra sự bất thường theo mùa Dữ liệu nghiên cứu bao gồm giá hằng ngày của các chỉ số này, được giao dịch bằng Việt Nam đồng (VNĐ) Mục tiêu là phân tích sự thay đổi giá cả và tình hình hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam, với nguồn dữ liệu từ Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh.
Hà Nội cung cấp thông tin về giá hàng ngày của hai chỉ số chứng khoán quan trọng là VN-Index và HNX-Index Dữ liệu này giúp các nhà đầu tư theo dõi biến động thị trường chứng khoán một cách hiệu quả.
Dữ liệu chỉ số được thu thập từ Kho dữ liệu Megastock tại địa chỉ http://www.cophieu68.com/export.php Sau đó, thông tin này được xử lý bằng phần mềm Excel và thực hiện phân tích hồi quy thông qua phần mềm Eviews 7.
Bảng 3 1.Tóm tắt thông tin nghiên cứu VN-Index và HNX-Index
Số thứ tự Chỉ số Thời gian nghiên cứu
Lưu ý: Ngày bắt đầu của tất cả các chỉ số khác nhau dựa trên dữ liệu sẵn có, nhƣng ngày kết thúc đều giống nhau
1) Chỉ số VN-Index đại diện cho giá hàng ngày của các cổ phiếu niêm yết ở SGDCK HCM Chỉ số này được ghi nhận vào ngày 28/07/2000
2) Chỉ số HNX-Index đại diện cho giá hàng ngày của các cổ phiếu niêm yết ở SGDCK HN Chỉ số này được ghi nhận vào ngày 01/06/2006.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH VÀ NHẬN ĐỊNH
Chỉ số tương quan giữa lợi nhuận của VN-Index và HNX-Index
Phương trình mà chúng ta sử dụng để tính lợi nhuận hàng ngày cho mỗi chỉ số được trình bày dưới đây được giải thích trong Chương 3:
R t = ln(I t /I t-1 )*100 Sau khi tính toán lợi nhuận hằng ngày, bảng tóm tắt số liệu thống kê mô tả từ Eviews cho hai chỉ số được trình bày dưới đây.
Bảng 4.1: các số liệu thống kê tóm tắt về lợi nhuận cho chỉ số VN-Index và HNX-Index
Nguồn: Descriptive Statistics về lợi nhuận VN-Index và HNX-Index từ Eviews7.0
Bảng 4.1 cho thấy cỡ mẫu khác nhau do ngày bắt đầu khác nhau của mỗi chỉ số, với tất cả dữ liệu được đo ở mức độ tin cậy 95% Trung bình hai chỉ số gần với 0,01, không có sự khác biệt đáng kể từ con số không VN-Index có độ lệch chuẩn nhỏ hơn HNX-Index, cho thấy dữ liệu gần với giá trị trung bình hơn Độ lệch chuẩn cao của HNX-Index có thể do kích thước mẫu nhỏ hơn, chỉ ra rằng HNX-Index rủi ro hơn VN-Index VN-Index có phân bổ lợi nhuận lệch trái, trong khi HNX-Index lệch phải Cả hai chỉ số đều có kurtosis dư thừa so với phân phối bình thường Mặc dù có phạm vi tương tự, sai số chuẩn gần như bằng không Để kiểm tra thêm mối quan hệ giữa hai chỉ số, mối tương quan giữa tất cả lợi nhuận được ước tính bằng Eview, như thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2: Mối quan hệ tương quan về lợi nhuận giữa chỉ số VN-Index và chỉ số HNX-Index
Nguồn: Correlations về lợi nhuận VN-Index và HNX-Index từ Eviews7.0
Theo bảng 4.2, lợi nhuận của VN-Index và HNX-Index có mối liên hệ chặt chẽ với hệ số tương quan đạt 0.606780, lớn hơn 0.5 Mối tương quan này cho thấy rằng việc giao dịch chứng khoán giữa Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội cùng một thời điểm có thể gây khó khăn cho các nhà đầu tư.
Sự biến động bất thường của hai chỉ số chứng khoán VN-Index và HNX-Index được thể hiện rõ qua đồ thị 4.1 và 4.2 Đặc biệt, đồ thị 4.1 minh họa sự thay đổi lợi nhuận của chỉ số VN-Index trong khoảng thời gian từ 28/07/2000 đến 31/03/2015.
Phân tích đồ thị cho thấy, giai đoạn biến động mạnh nhất của lợi nhuận chỉ số VN-Index bắt đầu từ sau năm 2006, trong khi trước đó, chỉ có những biến động nhẹ, ngoại trừ giai đoạn cuối năm 2003 và đầu năm 2004.
Từ năm 2004, đồ thị 2 cho thấy độ biến động lợi nhuận của chỉ số HNX-Index ít có sự biến động mạnh và liên tục so với đồ thị 1 của chỉ số VN-Index Đồ thị 4.2 minh họa rõ ràng sự biến động lợi nhuận của chỉ số HNX-Index trong khoảng thời gian từ 01/06/2006 đến 31/03/2015.
Tiếp theo chúng ta sẽ bắt đầu kiểm tra hiệu ứng ngày trong tuần cho hai chỉ số.
Hiệu ứng Ngày trong tuần đối với chỉ số VN-Index và HNX-Index
Lợi nhuận của chỉ số chứng khoán vào ngày thứ t được ký hiệu là Rt Chúng tôi dự đoán rằng lợi nhuận của chỉ số sẽ khác nhau vào các ngày trong tuần.
Mô hình này muốn biết liệu R t có xu hướng đi lên hay đi xuống theo thời gian:
4.2.1 Hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số VN-Index
Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đã chính thức cho phép giao dịch trên thị trường chứng khoán vào tất cả các ngày trong tuần, ngoại trừ thứ Bảy và Chủ nhật, áp dụng cho cả hai chỉ số VN-Index từ ngày 01/03/2002 và HNX-Index từ ngày 01/06/2006 Trước đó, giao dịch chỉ diễn ra 3 buổi trong tuần vào các ngày thứ Hai, thứ Tư và thứ Sáu, tạo ra một giai đoạn nghiên cứu riêng về hiệu ứng của ba ngày giao dịch này.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index từ ngày 28/07/2000 – 27/02/2002
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared -0.001806 S.D dependent var 2.869299 S.E of regression 2.871888 Akaike info criterion 4.960341 Sum squared resid 1938.219 Schwarz criterion 5.004109 Log likelihood -587.2806 Hannan-Quinn criter 4.977981
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Ghi chú: Kết quả trong từng thời kỳ bao gồm cả ngày nghỉ lễ đã đƣợc bỏ qua ở mức ý nghĩa là 1%, 5%, 10% được ký hiệu tương ứng là ***, ** , *
Tự tương quan trong hồi quy đã được kiểm tra bởi Durbin-Watson
Kết quả từ mô hình hồi quy cho thấy các hệ số β0, β1 và β3 tương ứng với ngày thứ Sáu, thứ Hai và thứ Tư đều không có ý nghĩa ở mức 5% trong giai đoạn nghiên cứu, điều này chỉ ra rằng không tồn tại hiệu ứng ngày trong tuần.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index từ ngày 01/03/2002 – 31/03/2015
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared 0.004312 S.D dependent var 1.495897 S.E of regression 1.492668 Akaike info criterion 3.640548 Sum squared resid 7216.683 Schwarz criterion 3.649926 Log likelihood -5899.969 Hannan-Quinn criter 3.643908
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Ghi chú: Kết quả trong từng thời kỳ bao gồm cả ngày nghỉ lễ đã đƣợc bỏ qua ở mức ý nghĩa là
1%, 5%, 10% được ký hiệu tương ứng là ***, ** , *
Tự tương quan trong hồi quy đã được kiểm tra bởi Durbin-Watson
Kết quả kiểm tra cho thấy giá trị thống kê nằm trong khoảng (1 < 1.488149 < 3) và không phát hiện hiện tượng tự tương quan Ngoài ra, hiệp phương sai không đồng nhất đã được xác nhận qua kiểm định White, với giá trị chi-squared cao và giá trị xác suất thấp.
Bảng 4.5 Kiểm định White cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index từ ngày 01/03/2002 – 31/03/2015
Obs*R-squared 14.71123 Prob Chi-Square(4) 0.0053
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
S.E of regression 4.215080 Akaike info criterion 5.716754
Sum squared resid 57546.99 Schwarz criterion 5.726133
Log likelihood -9267.576 Hannan-Quinn criter 5.720114
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Kết quả chạy mô hình hồi quy:
Chúng ta tiến hành kiểm định mô hình hồi quy: Đặt giả thuyết: H0: βj = 0
P-value(Dj) 0.05
D5 : không ảnh hưởng vì P-value(D5) > 0.05
Beta : càng lớn càng ảnh hưởng
Mô hình hồi quy cho thấy các hệ số β0, β1, và β2 vào ngày thứ Sáu, thứ Hai và thứ Ba đều có ý nghĩa ở mức 5%, chứng tỏ có hiệu ứng ngày trong tuần Đặc biệt, hệ số β1 và β2 vào ngày thứ Hai và thứ Ba cao hơn so với ba ngày còn lại (thứ Tư, thứ Năm và thứ Sáu), mặc dù chúng có giá trị âm, trong khi hệ số β0 vào ngày thứ Sáu mang dấu dương Điều này cho thấy hiệu ứng cuối tuần, với β0 dương vào ngày thứ Sáu và β1 âm vào ngày thứ Hai.
Mô hình các biến D2 và D3 chỉ giải thích 0,5540% sự thay đổi của lợi nhuận chỉ số chứng khoán VN-Index, trong khi 99,446% sự thay đổi còn lại không được phân tích Điều này cho thấy cần tìm kiếm các biến độc lập khác để làm rõ hơn về sự biến động trong lợi nhuận của chỉ số VN-Index.
4.2.2 Hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số HNX-Index
Kết quả chạy mô hình hồi quy thu được kết quả trong bảng 4.5:
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số HNX- Index
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared 0.006683 S.D dependent var 2.126215 S.E of regression 2.119098 Akaike info criterion 4.342143
Sum squared resid 9793.947 Schwarz criterion 4.355157 Log likelihood -4740.962 Hannan-Quinn criter 4.346900
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Ghi chú: Kết quả trong từng thời kỳ bao gồm cả ngày nghỉ lễ đã đƣợc bỏ qua ở mức ý nghĩa là
1%, 5%, 10% được ký hiệu tương ứng là ***, ** , *
Kiểm tra tự tương quan trong hồi quy bằng chỉ số Durbin-Watson cho thấy không có hiện tượng tự tương quan (1 < 1.696294 < 3) Đồng thời, hiệp phương sai không đồng nhất cũng đã được xác định qua kiểm định White với giá trị chi-squared cao và giá trị xác suất thấp.
Kiểm định White cho hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số HNX-Index:
Obs*R-squared 7.959420 Prob Chi-Square(4) 0.0931
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Adjusted R-squared 0.001814 S.D dependent var 11.77893 S.E of regression 11.76825 Akaike info criterion 7.770971
Sum squared resid 302050.2 Schwarz criterion 7.783986
Log likelihood -8488.672 Hannan-Quinn criter 7.775729
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Eviews7.0
Kết quả chạy mô hình hồi quy:
Tiến hành kiểm định mô hình hồi quy: Đặt giả thuyết: H0: βj = 0
P-value(Dj) 0.05
D5 : không ảnh hưởng vì P-value(D5) > 0.05
Beta : càng lớn càng ảnh hưởng
Trong nghiên cứu, các hệ số β1 và β2 cho ngày thứ Hai và thứ Ba đều mang dấu âm và có ý nghĩa ở mức 5%, cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần Hệ số β1 và β2 vào ngày thứ Hai và thứ Ba cao hơn so với ba ngày còn lại (thứ Tư, thứ Năm và thứ Sáu), mặc dù vẫn giữ dấu âm, ngoại trừ hệ số β0 dương vào ngày thứ Sáu Điều này chỉ ra rằng có bằng chứng về hiệu ứng cuối tuần, với hệ số β0 có ý nghĩa ở mức 10%, cho thấy sự ảnh hưởng của hiệu ứng cuối tuần đối với chỉ số HNX Index trong giai đoạn nghiên cứu.
Mô hình các biến D2 và D3 chỉ giải thích 0,85% sự thay đổi của lợi nhuận chỉ số chứng khoán HNX-Index, trong khi 99,15% sự thay đổi còn lại do các biến khác không được phân tích Do đó, cần tìm kiếm những biến độc lập khác để làm rõ hơn sự biến động trong lợi nhuận của chỉ số HNX-Index.
Mặc dù chưa có nhiều nghiên cứu về hiệu ứng ngày trong tuần đối với VN-Index và HNX-Index, nhưng nhiều tài liệu trước đây cho thấy rằng lợi nhuận vào ngày thứ Hai của chỉ số chứng khoán Thượng Hải và Thâm Quyến có dấu âm Hiệu ứng ngày trong tuần tại thị trường Trung Quốc vẫn đáng kể, với lợi nhuận theo ngày cao nhất trên cả hai chỉ số này thường rơi vào ngày thứ Năm (Cai, Li và Qi, 2006; Mookerjee và Yu, 1999).
Nghiên cứu này cho thấy rằng lợi nhuận vào ngày thứ Hai của chỉ số VN-Index và HNX-Index có dấu âm, tương tự như các nghiên cứu trước đây của Cai, Li và Qi (2006) cũng như Mookerjee và Yu (1999) Tuy nhiên, lợi nhuận cao nhất trên cả hai chỉ số lại rơi vào ngày thứ Ba Hơn nữa, có một bằng chứng rõ ràng về hiệu ứng cuối tuần trên chỉ số VN-Index và HNX-Index Cuối cùng, hiệu ứng ngày trong tuần được xác nhận là tồn tại ở cả hai chỉ số này.
4.2.3 Hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số VN-Index từ 01/03/2002 đến 31/03/2015 và chỉ số HNX-Index từ 01/06/2006 đến 31/03/2015
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số VN-Index từ
Year N Mon Tue Web Thu Fri R2 F
Kết quả nghiên cứu về hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index được trình bày trong các phụ lục 1 đến 14, với lưu ý rằng các ngày nghỉ lễ đã được loại trừ Mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% được ký hiệu lần lượt là ***, **, *; dấu âm/dương thể hiện sự giảm/tăng lợi nhuận của chỉ số chứng khoán theo từng ngày.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số HNX-Index từ năm 01/06/2006 đến 31/03/2015
Year N Mon Tue Web Thu Fri R2 F
Kết quả phân tích trong từng thời kỳ đã loại trừ ngày nghỉ lễ, với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được ký hiệu là ***, **, * Dấu âm/dương thể hiện sự giảm/tăng lợi nhuận của chỉ số chứng khoán trong từng ngày Kết quả hồi quy về hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số HNX-Index được trình bày chi tiết từ phụ lục 15 đến phụ lục 24.
Bảng 4.7 phân tích mẫu hàng năm và khám phá các mô hình hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số VN-Index Kết quả cho thấy chỉ có năm 2003 đạt mức ý nghĩa 10%, với hệ số β0 dương vào thứ Sáu và β1 âm vào thứ Hai, gợi ý sự hiện diện của hiệu ứng cuối tuần Tuy nhiên, do β0 không có ý nghĩa ở mức 10%, không thể khẳng định có hiệu ứng cuối tuần cho VN-Index trong năm 2003 Trong 14 năm, chỉ có 13 năm không đạt ý nghĩa thống kê 10%, chấp nhận giả thuyết "không" Tương tự, bảng 4.8 xem xét hiệu ứng ngày trong tuần của chỉ số HNX-Index, cho thấy năm 2006 đạt mức ý nghĩa 1% và năm khác đạt 10%.
Nghiên cứu về hiệu ứng cuối tuần trong giai đoạn từ 2006 đến 2015 cho thấy hệ số β 0 dương vào ngày thứ Sáu và hệ số β 1 âm vào ngày thứ Hai, nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, do đó không thể khẳng định có bằng chứng rõ ràng về hiệu ứng này Trong 10 năm nghiên cứu, 6 năm không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, điều này chỉ ra rằng giả thuyết bằng “không” được chấp nhận.
4.3 Hiệu ứng tháng Giêng đối với chỉ số VN-Index và HNX-Index
Hiệu ứng tháng Giêng lên chỉ số VN-Index và HNX-Index
5.1 Tóm tắt kết quả phân tích
Nghiên cứu này kiểm tra hiệu ứng ngày trong tuần và tháng Giêng đối với hai chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam: VN-Index và HNX-Index trong các khoảng thời gian khác nhau Trước khi phân tích sự bất thường của thị trường, chúng tôi đã xem xét mối tương quan giữa hai chỉ số Kết quả cho thấy độ lệch chuẩn (skewness) của VN-Index có ý nghĩa cao hơn so với HNX-Index, cho thấy khả năng thu lợi nhuận hoặc bị lỗ cao hơn.
Trong phân tích hiệu ứng ngày trong tuần, chúng tôi phát hiện rằng lợi nhuận cao nhất thường xảy ra vào ngày thứ Ba cho cả VN-Index và HNX-Index Bên cạnh đó, có một số bằng chứng về hiệu ứng cuối tuần đối với hai chỉ số này Theo nghiên cứu của French (1980), lợi nhuận cổ phiếu thường cao vào ngày giao dịch cuối cùng và thấp vào ngày giao dịch đầu tiên của tuần, thể hiện rõ hiệu ứng các ngày trong tuần và hiệu ứng ngày cuối tuần.
Hiệu ứng ngày trong tuần xuất hiện rõ rệt ở cả VN-Index và HNX-Index trong suốt thời gian nghiên cứu Đặc biệt, lợi nhuận âm chủ yếu xảy ra vào ngày thứ Hai, trong khi lợi nhuận dương lại tập trung vào ngày thứ Sáu.
Theo các nghiên cứu trước đây, sự bất thường này có thể được giải thích qua ba khía cạnh chính: quy trình thanh toán trên thị trường, như đã đề cập bởi Gibbons.