TỔNG QUAN
Mục tiêu nghiên cứu
Hiện tượng tâm lý bầy đàn đã gây ra nhiều biến động trên thị trường toàn cầu trong 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 chấp lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp Các cổ phiếu liên quan đến công nghệ điện tử bất ngờ tăng giá, với nhiều công ty thay đổi tên để thu hút sự chú ý, như American Music Guild đổi thành "Space Tone" và chứng kiến giá cổ phiếu tăng từ 2 lên 14 chỉ sau vài tuần Jack Dreyfus từ Dreyfus & Company nhận xét rằng từ "electronic" và "silicon" có giá trị lợi nhuận gấp 15 lần, trong khi công ty Shoelaces đổi tên thành "Electronics & Silicon Furth-Burners" đã giúp lợi nhuận tăng từ 6 lần lên 42 lần, minh chứng cho sức mạnh của tâm lý bầy đàn trong 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” cho thấy 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 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 xác định sự hiện diện 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 chứng khoán Việt Nam, chúng tôi đã thu thập dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của tất cả các cổ phiếu niêm yết Mục tiêu này nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan hơn về hiện tượng này trong bối cảnh thị trường.
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.
Tai lieu, luan van7 of 102.
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 lĩnh vực tài chính trong hơn 30 năm qua, dựa trên hai giả thiết cơ bản: các 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 tình hình kinh tế Do đó, giá cổ phiếu phản ánh chính xác các giá trị cơ bản và chỉ thay đổi khi có thông tin bất ngờ Kết luận của các nhà kinh tế cho thấy thị trường tài chính ổn định, 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 một cách hợp lý mà bị chi phối bởi lòng tham và nỗi sợ hãi Họ có xu hướng dự đoán giá cổ phiếu ở mức cao và thấp không thực tế, dẫn đến những kỳ vọng bất hợp lý về hiệu suất tương lai của các công ty và nền kinh tế Sự lệch lạc này xuất phát từ cảm xúc, suy nghĩ chủ quan và tác động của đám đông.
Hành vi của nhà đầu tư là một khía cạnh quan trọng trong tài chính hành vi, lý thuyết này giải thích cách mà cảm xúc, 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 trong việc hiểu rõ ảnh hưởng của các định kiến hành vi đến quyết định của nhà đầu tư Do con người không phải lúc nào cũng hành động hợp lý, các quyết định tài chính thường bị chi phối bởi những sai lệch nhận thức Điều này đặc biệt quan trọng khi sai lầm nhận thức có thể tác động đến giá cả và không thể dễ dàng thực hiện arbitrage (Kim và Nofsinger, 2008) Sự khởi đầu của nghiên cứu tài chính hành vi diễn ra vào giữa những năm 1980, khi thị trường chứng khoán được chứng minh là phản ứng thái quá trước thông tin (DeBondt và Thaler, 1985) Ngoài ra, Shefrin và Statman (1985) chỉ ra rằng các cổ đông thường có xu hướng bán cổ phiếu thắng của họ Barberis và Thaler (2003) cũng đã cung cấp những nghiên cứu quan trọng về các lý thuyết hành vi ảnh hưởng đến quyết định và thị trường tài chính.
Các nghiên cứu tài chính hành vi thường dựa vào dữ liệu từ 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 rằng các nghiên cứu này có khởi đầu chậm và khó thuyết phục những đối tượng hoài nghi.
Sự hạn chế trong nghiên cứu tài chính hành vi đã được khắc phục nhờ vào việc sử dụng dữ liệu từ các nhà đầu tư cá nhân Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng các nhà đầu tư này bị ảnh hưởng bởi các lý thuyết hành vi khác nhau (Kim và Nofsinger, 2008) Các lý thuyết này đã 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, chỉ có một số ít thí nghiệm được thực hiện để kiểm tra các lý thuyết tài chính hành vi, mặc dù môi trường nghiên cứu có thể dễ dàng được kiểm soát thông qua các thí nghiệm được thiết kế tốt (Kim và Nofsinger, 2008).
Tài chính hành vi, mặc dù còn gây tranh cãi, đã mang lại sự hiểu biết sâu sắc về hành vi con người và ảnh hưởng của nó đến quyết định tài chính Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng kinh doanh chênh lệch giá (arbitrage) bị hạn chế, cho thấy hành vi con người có thể tác động đến giá cả Nghiên cứu trong lĩnh vực này đã làm phong phú thêm kiến thức về thị trường tài chính và mở ra nhiều hứa hẹn cho tương lai Gần đây, tài chính hành vi đã trở thành chủ đề nóng tại các hội nghị tài chính, thu hút sự quan tâm 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 áp dụng vào lĩnh vực tài chính doanh nghiệp Ông cũng chỉ ra rằng, trong tương lai, sẽ có nhiều dữ liệu hơn dành cho các nhà đầu tư cá nhân, đặc biệt là các nhà đầu tư 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 sáng suốt của hành vi đám đông trong nền kinh tế Tuy nhiên, thị trường không phải lúc nào cũng đưa ra quyết định hợp lý, cho thấy sự phức tạp trong hành vi của nhà đầu tư.
Tâm lý bầy đàn trong đầu tư thường dẫn đến những quyết định thiếu lý trí, như đã chỉ ra trong tác phẩm "The Crowd: A study of popular mind" của Gustav Le Bon, nơi ông nhấn mạnh rằng "Trong đám đông, người ta chỉ càng ngu đốt chứ không hề khôn ngoan hơn." Nhiều nhà đầu tư có thể bị cuốn theo sự tăng giá chóng mặt mà không nhận ra rằng điều này có thể dẫn đến những rủi ro lớn khi thị trường đảo chiều Sự gia tăng giá liên tục có thể tạo ra một cơn sốt đầu cơ, nhưng khi tâm lý này thay đổi, nó có thể gây ra làn sóng bán tháo, để lại hậu quả nghiêm trọng cho những nhà đầu tư chậm chân Do đó, việc hiểu rõ về tâm lý bầy đàn và tác động của nó là điều cần thiết trong quá trình ra quyết định đầu tư.
Shiller và Pound (1986) đã thực hiện một cuộc khảo sát nhằm xác định sự ảnh hưởng của tâm lý bầy đàn đối với các nhà đầu tư tổ chức Kết quả cho thấy phần lớn nhà đầu tư thường dựa vào lời khuyên từ các chuyên gia khi quyết định đầu tư.
Cote và Sanders (1997) đã thực hiện một nghiên cứu nhằm tìm hiểu các yếu tố tâm lý bầy đàn ảnh hưởng đến 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 Nghiên cứu cho thấy rằng hành vi tâm lý bầy đàn xuất hiện khi dự báo các thu nhập phức tạp, với các yếu tố như khả năng dự báo, niềm tin vào dự báo chung và uy tín của người đưa ra dự báo đóng vai trò quan trọng Đặc biệt, tâm lý bầy đàn gia tăng khi độ tin cậy vào nguồn gốc dự báo tăng lên, cùng với sự chú ý quá mức vào danh tiếng của người dự báo hoặc thiếu tự tin vào khả năng của bản thân trong việc dự đoán.
Olsen (1996) đã nghiên cứu tâm lý bầy đàn trong dự báo của các chuyên gia bằng mẫu 520 cổ phiếu và chỉ ra rằng tâm lý này tăng lên khi việc dự đoán tỷ suất sinh lợi trở nên khó khăn hơn Ông đã đo lường tâm lý bầy đàn thông qua các chỉ số từ năm danh mục đầu tư cổ phiếu tương tự, cho thấy rằng hành vi này có thể dẫn đến giảm phân tán và tăng giá trị trung bình của các dự báo Kết quả cho thấy sự tồn tại và gia tăng của tâm lý bầy đàn trong dự đoán các mức thu nhập không thể tiên đoán, đồng thời chỉ ra rằng nó làm cho các nhà phân tích trở nên lạc quan hơn và giảm nhận thức về rủi ro khi dự đoán thu nhập không chắc chắn.
Grinblatt et al (1995) đã tiến hành nghiên cứu với 274 cổ phiếu quỹ ở Mỹ để phân tích các chiến lược đầu tư và tâm lý bầy đàn trong các quỹ tương hỗ Họ so sánh tâm lý bầy đàn giữa bên mua và bên bán của các tổ chức, phát hiện rằng 77% quỹ tương hỗ hoạt động như những nhà đầu tư khôn ngoan Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng có bằng chứng tương đối yếu để giải thích xu hướng mua và bán cùng một cổ phiếu trong cùng một thời điểm theo lý thuyết tài chính hành vi.
Có 9 lý do có thể giải thích cho hiện tượng này Đầu tiên, nghiên cứu được thực hiện trên cùng một nhóm các nhà đầu tư Thứ hai, các cổ phiếu tuần thường ít được giao dịch bởi các quỹ tương hỗ, 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 ở Hoa Kỳ từ năm 1975 đến 1994 Ông đã đo lường tâm lý bầy đàn của các quỹ thông qua tỷ lệ vốn đầu tư vào thị trường, theo dõi sự thay đổi cổ phần của họ trong quý Kết quả cho thấy khi quỹ tương hỗ giao dịch chứng khoán ở mức trung bình, tâm lý bầy đàn trở nên yếu, trong khi các cổ phiếu nhỏ và tăng trưởng có xu hướng cao hơn Sự khác biệt trong mức độ tâm lý bầy đàn có thể liên quan đến danh tiếng của công ty quản lý quỹ hoặc khả năng phân biệt thông tin cơ bản Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng cổ phiếu được mua mạnh mẽ do tâm lý bầy đàn có hiệu suất tốt hơn so với cổ phiếu bán mạnh trong vòng 6 tháng, đặc biệt là ở các cổ phiếu nhỏ.
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, xác định nó là “một thỏa thuận quá mức” giữa các nhà phân tích dự báo Họ giả định rằng nếu các nhà phân tích sử dụng thông tin chất lượng tốt, thì độ chính xác của dự báo sẽ là mối quan tâm chính Mặc dù việc ước lượng thu nhập là khó khăn và dễ mắc lỗi, nhưng các dự báo EPS của các nhà phân tích cá nhân thường khá gần nhau Trong những tình huống cực đoan, tâm lý bầy đàn có thể làm giảm sự bất đồng giữa các nhà phân tích về đường chân trời dự báo, tạo ra một xu hướng "thỏa thuận quá mức" 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 dữ liệu chéo của các dự đoán cá nhân trong 6 tháng Họ kiểm tra các phương pháp đo lường độ lệch chuẩn dự báo của nhà đầu tư cá nhân và kết luận rằng có bằng chứng cho thấy tâm lý bầy đàn ảnh hưởng đến các nhà phân tích.
Christie và Huang (1995) đã nghiên cứu hành vi bầy đàn trong tỷ suất sinh lợi từ vốn chủ sở hữu bằng cách phân tích dữ liệu hàng ngày của các công ty NYSE và Amex từ tháng 7 năm 1962 đến tháng 12 năm 1988, cũng như dữ liệu hàng tháng của các công ty NYSE từ tháng 12 năm 1925 đến tháng 12 năm 1988.
1988 Mô hình của họ được dựa trên giả thiết rằng độ lệch chuẩn của tỷ suất
Mức độ phân tán trong tỷ suất sinh lợi của các nhà đầu tư cá nhân thường thấp do họ có xu hướng ủng hộ sự đồng thuận của thị trường thay vì đánh giá riêng Điều này trái ngược với mô hình định giá tài sản, dự đoán rằng mức độ phân tán sẽ tăng khi nhà đầu tư sử dụng thông tin cá nhân trong thời gian biến động thị trường Nghiên cứu của Christie và Hang (1995) và Demirer và Kutan (2006) không tìm thấy bằng chứng về tâm lý bầy đàn trong thị trường Trung Quốc, khẳng định rằng sự hiện diện của tâm lý này không rõ ràng trong các giai đoạn biến động giá lớn.
Nghiên cứu của Chang et al (2000) áp dụng một phương pháp khác để khảo sát yếu tố tâm lý bầy đàn, trong đó mô hình của họ 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 nghiên cứu 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 tỷ suất sinh lợi, cùng với vốn hóa thị trường cuối năm và chỉ số tỷ suất sinh lợi có trọng số, nhằm khảo sát hành vi của nhà đầu tư trên nhiều thị trường quốc tế liên quan đến tâm lý bầy đàn Kết quả cho thấy không có bằng chứng về tâm lý bầy đàn tại Hoa Kỳ và Hồng Kông, nhưng có ảnh hưởng một phần ở Nhật Bản, trong khi tâm lý bầy đàn rất rõ ràng tại Hàn Quốc và Đài Loan Theo Chang et al (2000), ba lý do chính giải thích sự khác biệt này bao gồm: sự can thiệp của chính phủ, tình trạng khan hiếm thông tin chính xác và sự gia tăng đầu cơ trong các thị trường mới nổi.
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 Đáng lưu ý, biện pháp phân tán tỷ suất sinh lời trong nghiên cứu này có sự khác biệt Hơn nữa, 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 điều kiện thị trường tăng trưởng, khối lượng giao dịch cao và biến động lớn 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 dựa trên mô hình của Christie và Huang (1995), Change et al (2000) cùng với phương pháp của Riza Demire và Ali M.Kutan (2005), được thực hiện 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 cho rằng các nhà đầu tư ra quyết định dựa trên điều kiện thị trường chung và thường sử dụng thông tin cá nhân khi không có biến động giá lớn Điều này dẫn đến sự phân tán tỷ suất sinh lợi xung quanh giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường, phù hợp với dự đoán của các mô hình định giá tài sản Tuy nhiên, có thể lập luận rằng các nhà đầu tư có thể bị ảnh hưởng bởi hành động tập thể, làm giảm tính độc lập trong quyết định đầu tư 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 sự tương quan giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và tỷ suất sinh lợi thị trường.
Tai lieu, luan van21 of 102.
- 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 xung quanh mức trung bình của thị trường Ý tưởng chính là dựa vào các tranh luận về tâm lý hành vi, cho rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán không bị chệch xa so với tỷ suất sinh lợi tổng thể Lý do cho lập luận này là giả định rằng các nhà đầu tư cá nhân thường bỏ qua niềm tin của mình và đưa ra quyết định đầu tư dựa trên hành động của thị trường.
Mô hình định giá tài sản cho thấy rằng mức độ phân tán sẽ tăng lên cùng với giá trị tuyệt đối của tỷ suất sinh lợi thị trường, do các loại tài sản có độ nhạy cảm khác nhau Sự hiện diện của tâm lý bầy đàn thường xảy ra trong thời gian thị trường biến động mạnh, khi nhà đầu tư có xu hướng đi theo chiều thị trường Christie và Huang (1995) đã sử dụng phương pháp này để xác định các biến động thị trường.
Điểm cut-off 19 là 1% và 5% được sử dụng như tiêu chí để xác định biến động thị trường Vì vậy, chúng tôi sẽ tiến hành kiểm tra mức độ phân tán trong các phép đo.
(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 Những biến giả trong phương trình nhằm nắm bắt sự khác biệt trong mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi trong giai đoạn thị trường khắc nghiệt Tâm lý bầy đàn hình thành theo xu hướng thị trường, với β D đại diện cho yếu tố tiêu cực trong thị trường xuống và β U chỉ ra sự hình thành tâm lý bầy đàn trong thị trường lên Quan trọng là, tâm lý bầy đàn không nhất thiết chỉ ra rằng nhà đầu tư không hợp lý; trong nhiều trường hợp, nhà đầu tư hợp lý vẫn có thể theo quyết định giao dịch của người khác để tránh tỷ suất sinh lợi thấp hơn mức trung bình Hơn nữa, tâm lý bầy đàn có thể phát sinh trong bối cảnh không chắc chắn về độ chính xác của thông tin, như đã được Bikhchandani và Sharma (2000) thảo luận.
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 trong nghiên cứu 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 trên thị trường.
Mô hình này được xây dựng 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 (Chang et al, 2000), sử dụng độ lệch tuyệt đối (CSAD).
- 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 và cộng sự (2000) đã thách thức các giả thiết của mô hình CAPM, cho rằng mối quan hệ giữa mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi và tỷ suất sinh lợi thị trường là phi tuyến tính Họ chỉ ra rằng trong thời gian thị trường biến động, mối quan hệ này có thể tăng hoặc giảm, điều này cho thấy rằng việc phân tích dựa vào độ lệch tuyệt đối dữ liệu chéo có thể không chính xác Do đó, tác giả đã đề xuất một phương pháp thử nghiệm 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
Các nhà đầu tư thường phản ứng tương tự nhau trong thời gian có biến động giá lớn, dẫn đến mức độ tương quan cao hơn trong tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu (Eriki và Rawlings, 2008) Điều này có thể làm giảm hoặc chỉ tăng rất ít mức độ phân tán giữa các tỷ suất sinh lợi, với sự gia tăng giá trị tuyệt đối phản ánh mối tương quan giữa hai yếu tố này (Chang et al, 2000) Phân tích cho thấy nếu γ2 âm và có ý nghĩa thống kê, điều này chứng tỏ 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 có xu hướng hành động theo sự đồng thuận của thị trường và bỏ qua đánh giá cá nhân khi có 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 tỷ suất sinh lợi ngành dựa trên giá đóng cửa của 108 cổ phiếu liên tục trên toàn 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, bạn có thể 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 sẽ tăng cao khi nhóm đó có tính đồng nhất, nghĩa là mọi thành viên đều 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 kích thước thị trường, đại diện cho 80% cả người mua và người bán, dẫn đến việc tâm lý bầy đàn dễ hình thành khi các nhà đầu tư quyết định đầu tư vào nhóm cổ phiếu trong một ngành hoặc quốc gia Tôi sẽ kiểm định 21 ngành công nghiệp, bao gồm 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 Sau đó, tôi sẽ tính toán lại tỷ suất sinh lợi danh mục dựa trên phương pháp 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 Dữ liệu được lấy từ trang web fpts.com.vn để tính toán tỷ suất sinh lời hàng ngày của thị trường, với thời gian mẫu từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2010, tổng cộng 1094 quan sát.
Tai lieu, luan van27 of 102.
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 được trình bày trong bảng 1, thể hiện mô tả chuỗi dữ liệu.
Bảng 1 tóm tắt số liệu thống kê về tỷ suất sinh lợi hàng ngày trung bình 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 từng ngành phân tích Cần lưu ý rằng số lượng cổ phiếu trong mỗi ngành không cố định theo thời gian, dẫn đến sự thay đổi 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 khoảng thời gian nghiên cứu được thể hiện 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 tỷ suất thấp nhất với -0.09% Trong 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, được đo bằng độ lệch chuẩn, cao nhất trong ngành Ngân hàng/Bảo hiểm với 8.81%, trong khi nhóm ngành Khác có giá trị thấp nhất là 5.46% Sự biến động lớn trong lĩnh vực ngân hàng thể hiện rõ qua tỷ lệ biến 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)
Tai lieu, luan van29 of 102.
Ngoại trừ các ngành như Cao su, Khoáng sản, Dầu khí, và Dược/Y tế/Hóa chất có tỷ suất sinh lợi phân tán bằng 0%, ngành Bất động sản ghi nhận mức độ phân tán cao nhất với 0.439%, trong khi ngành Thép có mức thấp nhất là 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 H1: Chuỗi dữ liệu dừng
Hệ số α = 0.05 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 tất cả các chuỗi dữ liệu đầu vào trước khi tiến hành phân tích hồi quy.
Trong mô hình hồi quy: CSSD t D D t L U D t U t
Tôi đã thực hiện kiểm định tính dừng của βD và βL cho từng ngành, và hầu hết các giá trị P_value của βD và βL đều nhỏ hơn 0.05, cụ thể là 0.000 Điều này cho thấy tất cả chuỗi dữ liệu đã được kiểm định đều thể hiện tính dừng Điều này có nghĩa là chuỗi dữ liệu có mức kỳ vọng và phương sai không đổi theo thời gian, và 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 cụ thể của quan sát.
Bảng 2: Liệt kê các chuỗi dữ liệu dừng theo từng ngành:
Ngành Dừng Dừng ở sai phân bậc 1
Công Nghệ Viễn Thông (βD, βL) X Dịch vụ - Du lịch (β D , β L ) X Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất (β D , β L ) X
Tai lieu, luan van31 of 102.
Năng lượng Điện/Khí/Gas (β D , β L ) X Ngân hàng- Bảo hiểm (β D , β L ) X
Vận Tải/ Cảng / Taxi (βD, βL) X Vật Liệu Xây Dựng (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 nhận thấy hầu hết các P_value đều bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05 Kết quả này cho thấy không cần kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu ở các mức sai phân bậc 1 và bậc 2, vì tất cả 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
Công Nghệ Viễn Thông (γ 1 , γ 2 ) X Dịch vụ - Du lịch (γ 1 , γ 2 ) X Dược Phẩm / Y Tế / Hóa Chất (γ 1 , γ 2 ) X
Năng lượng Điện/Khí/Gas (γ1, γ2) X Ngân hàng- Bảo hiểm (γ 1 , γ 2 ) X
Tai lieu, luan van33 of 102.
Vận Tải/ Cảng / Taxi (γ 1 , γ 2 ) X Vật Liệu Xây Dựng (γ 1 , γ 2 ) 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, chúng ta tiến hành kiểm định tự tương quan bậc 1 để đảm bảo tính chính xác của mô hình Để phát hiện sự tự tương quan, chúng ta sử dụng hệ số Durbin-Watson, một chỉ số quan trọng trong phân tích hồi quy.
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
Tai lieu, luan van35 of 102.
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)
Phân tích hồi quy
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 trên dữ liệu theo từng ngành, chúng tôi phân tích mức độ phân tán của tỷ suất sinh lợi thị trường với các tiêu chí 1% và 5% theo mô hình của Christie và Huang (1995) Để thực hiện điều 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 các chỉ số hoàn chỉnh, với hầu hết các giá trị hồi quy có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ nhóm khác và các nguồn năng lượng như điện, khí, gas Nghiên cứu chỉ ra rằng hệ số β D và β U không cùng chiều, đồng thời khẳng định rằng yếu tố tâm lý bầy đàn có ảnh hưởng thấp đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư.
Không có bằng chứng nào hỗ trợ cho kết luận về sự 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)
Tai lieu, luan van39 of 102.
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) chỉ ra rằng tâm lý bầy đàn thường xảy ra nhiều hơn ở các thị trường mới nổi so với các nước phát triển, do sự can thiệp mạnh mẽ của chính phủ và chất lượng thông tin công bố không cao Kaminsky và Schmukler cũng nhấn mạnh vấn đề này.
Năm 1999, nghiên cứu chỉ ra rằng trong giai đoạn 1997-1998, thị trường các nước châu Á bị chi phối bởi tâm lý bầy đàn Điều này cho thấy tâm lý bầy đàn có ảnh hưởng mạnh mẽ tại Việt Nam.
Mức độ tác động tâm lý bầy đàn đến quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam dường như không rõ ràng, có thể xuất phát từ các yếu tố khác nhau trong bối cảnh thị trường.
Cuộc suy thoái kinh tế kéo dài vào 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 còn xuất hiện Nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với các kết quả trước đó của Trần (2011), khi không tìm thấy bằng chứng nào cho thấy tâm lý bầy đàn hình thành trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn thị trường biến động mạnh.
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 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 các 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 các 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 trong toàn thị trường đều có ý nghĩa thống kê và dương, khẳng định không có bằng chứng về sự tồn tại tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam Điều này phù hợp với kết luận trước đó trong nghiên cứu khi áp dụng mô hình của Christie và Huang (1995).
Khi phân tích riêng từng chu kỳ thị trường, hầu hết các giá trị γ2 đều có ý nghĩa thống kê và mang giá trị âm, ngoại trừ một số ngành như dầu khí, vật liệu xây dựng và thực phẩm trong thị trường tăng giá Trong bối cảnh thị trường giảm, phân tích theo từng ngành cho thấy hiện tượng tâm lý bầy đàn xuất hiện ở hầu hết các ngành, nhưng mức độ ý nghĩa giải thích cho hiện tượng này chỉ đạt 10% ở một số ngành, đặc biệt là ngành Dịch vụ.
- Du lịch, Khác, Khoáng sản, Nhựa bao bì, Thủy sản, Vật liệu xây dựng, Vận tải – Cảng - Taxi, Xây dựng
Bảng 7 trình bày phân tích hồi quy mức độ phân tán tỷ suất sinh lợi dựa trên phương trình CSAD, với công thức t = α + γ₁ rₘ.t + γ₂ rₘ².t + εₜ Độ lệch tuyệt đối được phân loại theo toàn thị trường, thị trường giảm (Rm0).
(***) (-2.682) Năng lượng Điện/Khí/Gas 0.017% -0.076% (-2.128) 1.451%
Tai lieu, luan van43 of 102. Độ lệch tuyệt đối Toàn thị trường Thị trường giảm (Rm0)
(Nguồn: Tổng hợp kết quả thực hiện trên Eviews 6)
Trong thị trường tăng, hầu hết các ngành đều cho thấy giá trị γ² có ý nghĩa thống kê và mang giá trị âm, chứng tỏ sự tồn tại của tâm lý bầy đàn Tất cả các giá trị này đều được giải thích ở mức ý nghĩa 10%, ngoại trừ một số ngành như Năng lượng, Thủy Sản, Sản xuất Kinh Doanh, Thương Mại và Vận tải - Cảng - Taxi, với mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy rằng, khi phân chia dữ liệu theo từng giai đoạn biến động giá, tâm lý bầy đàn rõ ràng hiện hữu cả trong thị trường tăng và giảm.
Thị trường chứng khoán Việt Nam còn sơ khai và nhiều quy định chưa hoàn chỉnh, khiến các nhà đầu tư cảm thấy dè dặt và thiếu tự tin vào kỹ năng của mình Họ thường dựa vào quyết định đầu tư từ người thân, bạn bè hoặc chuyên gia thay vì tin vào dự đoán cá nhân Nghiên cứu của Waweru et al (2008) cho thấy 96% nhà đầu tư tham khảo ý kiến từ người quen làm việc tại công ty mà họ muốn đầu tư Sự thiếu minh bạch thông tin làm cho thị trường chứng khoán Việt Nam trở nên phức tạp và có xu hướng biến động bất thường, có thể bác bỏ những dự đoán hợp lý về giá cổ phiếu.