TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Giới thiệu khóa luận – lý do hình thành khóa luận
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của tính thanh khoản, khối lượng giao dịch và cổ tức đến phụ trội rủi ro trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011 Kết quả cho thấy các yếu tố này có vai trò quan trọng trong việc xác định mức phụ trội rủi ro mà nhà đầu tư có thể đạt được.
Nhiều nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa phụ trội rủi ro và khối lượng giao dịch trên các thị trường chứng khoán toàn cầu đã dẫn đến những tranh cãi đáng chú ý Cụ thể, nghiên cứu của Brennan, Chordia và Subrahmanyam (1998) đã chỉ ra rằng có sự tương quan nghịch mạnh giữa phụ trội rủi ro và khối lượng giao dịch bằng Dollar trên thị trường NASDAQ Ngược lại, nghiên cứu của Amihud và Mendelson lại đưa ra những kết quả trái ngược, làm nổi bật sự phức tạp của mối quan hệ này.
Nghiên cứu của (1986) cho thấy phụ trội rủi ro có mối tương quan thuận với thanh khoản Tuy nhiên, Pastor và Stambaugh (2003) đã chứng minh rằng phụ trội rủi ro không liên quan đến các mức độ thanh khoản trong mô hình của họ Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) khi kiểm tra trên thị trường chứng khoán London.
Basu (1983) cho rằng E/P giúp giải thích suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trong
Nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) chỉ ra rằng tỷ lệ E/P không có ý nghĩa khi áp dụng Mô Hình Garch, nhưng lại có ý nghĩa với Mô Hình GJR-Garch Campbell và Hamao (1992) phát hiện rằng cổ tức có ảnh hưởng tích cực đến phụ trội rủi ro Ngoài ra, Arago và Nieto (2005) kết luận rằng khối lượng giao dịch tác động đến phương sai điều kiện trên thị trường.
Nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) chỉ ra rằng cổ tức có tác động tiêu cực đến phụ trội rủi ro (excess return), trong khi khối lượng giao dịch không ảnh hưởng đến phương sai điều kiện.
Khóa luận này sẽ tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng cả riêng lẻ và tổng hợp của các yếu tố đến phụ trội rủi ro (excess return), khác với các nghiên cứu trước chỉ xem xét từng yếu tố một Nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố và phụ trội rủi ro.
Việt Nam chưa có nghiên cứu nào kiểm tra mối quan hệ này trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam Do đó, khóa luận này nhằm nghiên cứu mối quan hệ đó và so sánh với các kết quả từ những nghiên cứu trước để xác minh tính chính xác Mục tiêu của khóa luận là làm sáng tỏ vấn đề này, đồng thời cung cấp tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu sau này.
Vấn đề cần nghiên cứu (Mục tiêu đề tài)
Nghiên cứu tập trung giải quyết những vấn đề sau
Nghiên cứu này nhằm phân tích tác động của tính thanh khoản đến phần phụ trội rủi ro (excess return) trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời kiểm chứng và so sánh các kết quả với những nghiên cứu trước đây.
Xác định mục tiêu của đề tài
Những nghiên cứu trước đây Đề xuất Mô Hình nghiên cứu
Xây dựng dữ liệu nghiên cứu
Khối lượng giao dịch và cổ tức có ảnh hưởng đáng kể đến phụ trội rủi ro (excess return) của chứng khoán Nghiên cứu cho thấy sự biến động của hai yếu tố này khi xuất hiện trong phương sai điều kiện có thể làm thay đổi mức độ sinh lời của các tài sản tài chính Việc phân tích mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch, cổ tức và phụ trội rủi ro giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc lựa chọn chứng khoán.
Nghiên cứu này kiểm chứng tác động của tỉ số E/P (tỉ lệ lợi nhuận trên giá cổ phiếu) đến phụ trội rủi ro (excess return) bằng Mô Hình Garch Đồng thời, kết quả cũng được so sánh khi áp dụng Mô Hình GJR-Garch để đánh giá hiệu ứng không đối xứng, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về mối liên hệ giữa tỉ số E/P và phụ trội rủi ro trong thị trường tài chính.
Khảo sát ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 và cuộc khủng hoảng kinh tế năm
Ý nghĩa khóa luận – phạm vi ứng dụng
Khóa luận này tập trung vào thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 1/2005 đến tháng 8/2011, vì vậy kết quả nghiên cứu chỉ có giá trị ứng dụng trong bối cảnh của thị trường chứng khoán Việt Nam.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Các nghiên cứu trước
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa tính thanh khoản và phụ trội rủi ro (excess return) với những quan điểm trái ngược Brennan, Chordia và Subrahmanyam (1998) phát hiện mối tương quan nghịch giữa phụ trội rủi ro và khối lượng giao dịch trên thị trường NASDAQ Tương tự, Datar, Naik và Radecliffe (1998) sử dụng hệ số luân chuyển để đo tính thanh khoản và đạt được kết quả tương đồng Ngược lại, Amidhud và Mendelson (1986) kết luận rằng phụ trội rủi ro có mối tương quan thuận với thanh khoản, trong khi Pastor và Stambaugh (2003) cho rằng phụ trội rủi ro liên quan đến rủi ro không đa dạng hóa mà không có quan hệ với sự thiếu thanh khoản Amidhud và Mendelson (1986) cũng xác định rằng phụ trội rủi ro là hàm dương của sự kém thanh khoản Dựa trên các nghiên cứu trước, Chordia, Anshuman và Subrahmanyam (2001) đã khảo sát mối quan hệ giữa lợi nhuận và biến động thanh khoản, nhưng kết quả cho thấy cổ phiếu có độ thanh khoản cao hơn lại có lợi nhuận kỳ vọng thấp hơn Ngược lại, Pastor và Stambaugh (2003) cho rằng cổ phiếu chịu ảnh hưởng của biến động thanh khoản sẽ có lợi nhuận kỳ vọng cao hơn, điều này cũng được xác nhận trong nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) trên thị trường chứng khoán London.
Nghiên cứu của Basu (1983) chỉ ra rằng tỷ lệ lợi nhuận trên giá cổ phiếu (E/P) có thể giải thích sự chênh lệch suất sinh lợi giữa các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Mỹ Tuy nhiên, nghiên cứu của Samitas và Vasilakis (2011) lại cho thấy E/P không có ý nghĩa khi áp dụng Mô Hình Garch, nhưng lại có ý nghĩa trong Mô Hình GJR-Garch.
Nghiên cứu của Campbell và Hamao (1992) chỉ ra rằng cổ tức có ảnh hưởng tích cực đến phụ trội rủi ro (excess return), trong khi Arago và Nieto (2005) cho rằng khối lượng giao dịch tác động đến phương sai điều kiện trên thị trường UK Ngược lại, Samitas và Vasilakis (2011) lại phát hiện rằng cổ tức ảnh hưởng tiêu cực đến phụ trội rủi ro và khối lượng giao dịch không có tác động đến phương sai điều kiện.
Hiệu ứng tháng 1 (January effect)
Hiệu ứng tháng 1 là hiện tượng giá cổ phiếu tăng cao hơn trong tháng giêng so với các tháng khác, chủ yếu ảnh hưởng đến cổ phiếu nhỏ Nguyên nhân được cho là do nhà đầu tư bán tháo cổ phiếu vào tháng 12 để tối ưu hóa thuế, dẫn đến sức mua tăng vào tháng 1 Lần đầu tiên hiệu ứng này được phát hiện vào năm 1942 bởi Sidney B Wachte, cho thấy cổ phiếu nhỏ thường vượt trội hơn thị trường trong tháng 1, đặc biệt là nửa đầu tháng Các nhà đầu tư cá nhân, nhạy cảm với thuế, thường bán cổ phiếu vào cuối năm và tái đầu tư vào đầu năm, cùng với việc nhận thưởng cuối năm cũng góp phần làm tăng giá cổ phiếu Tuy nhiên, hiệu ứng tháng 1 không phải lúc nào cũng xảy ra, như trong các năm 1982, 1987, 1989 và 1990, khi cổ phiếu nhỏ có giá thấp hơn cổ phiếu lớn Ngày nay, hiệu ứng này đã giảm rõ rệt do sự điều chỉnh của thị trường và việc áp dụng chiến lược lá chắn thuế.
Rozeff và Kinney (1976) đã chứng minh mô hình biến đổi theo mùa trong thị trường chứng khoán thông qua việc phân tích chỉ số giá trung bình tại thị trường chứng khoán New York từ năm 1904.
Vào năm 1974, lợi nhuận trung bình của thị trường trong tháng 1 đạt 3.48%, vượt trội so với mức 0.42% của 11 tháng còn lại, cho thấy lợi nhuận tháng 1 cao gấp 8 lần so với các tháng khác Chỉ số NYSE, đại diện cho giá trung bình của tất cả các công ty lớn và nhỏ, là cơ sở cho phương pháp nghiên cứu của Rozeff và Kinney.
Nghiên cứu năm 1976 cho thấy hiệu ứng tháng 1 ảnh hưởng nhiều đến các công ty nhỏ hơn so với phương pháp trung bình có trọng số, vốn tác động nhiều hơn đến các công ty lớn Các nghiên cứu của Reinganum (1983) và Roll (1983) đã xác nhận rằng hiệu ứng tháng 1 chủ yếu tác động đến các cổ phiếu nhỏ (small cap) Tại cấp độ tổ chức đầu tư, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng hiệu ứng tháng 1 là kết quả của hiện tượng “làm đẹp cửa sổ” (window dressing), khi các nhà đầu tư chuyên nghiệp cố gắng loại bỏ những khoản đầu tư kém hiệu quả trước thời điểm báo cáo quan trọng.
Lakonishok và các cộng sự (1988) cho rằng suất sinh lợi của danh mục đầu tư thường không rõ ràng, khiến các nhà đầu tư chỉ dựa vào danh mục thực tế để ra quyết định Theo lý thuyết "làm đẹp cửa sổ", các tổ chức đầu tư được đánh giá dựa trên kết quả đầu tư và sự nhất quán trong triết lý đầu tư của họ Vào cuối năm hoặc trong các thời điểm báo cáo quan trọng, các nhà đầu tư thường thực hiện việc mua bán để cải thiện hình ảnh của mình Do đó, có thể cho rằng lý thuyết này phản ánh cách thức mà các nhà đầu tư điều chỉnh danh mục để nâng cao nhận thức về hiệu suất đầu tư.
Hiệu ứng "làm đẹp cửa sổ" được gây ra bởi các tổ chức đầu tư lớn và ảnh hưởng chủ yếu đến các cổ phiếu nhỏ, thường được nắm giữ bởi nhà đầu tư cá nhân Theo Ritter (1988), giá cổ phiếu nhỏ phụ thuộc vào thói quen giao dịch của nhà đầu tư cá nhân, những người thường bán cổ phiếu giảm giá vào tháng 12 để tránh lỗ và đợi đến tháng 1 để tái đầu tư Họ có xu hướng trì hoãn việc bán cổ phiếu cho đến đầu năm sau, dẫn đến sự suy giảm khối lượng giao dịch đối với cổ phiếu kém hiệu quả Mặc dù ảnh hưởng của thuế là lý do chính cho hiệu ứng tháng 1 tại Mỹ, nhưng các quốc gia khác có chính sách thuế khác nhau lại cho thấy tác động mùa vụ khác nhau Luật cải cách thuế năm 1986 đã làm thay đổi cách thức phân phối thu nhập của quỹ tương hỗ, dẫn đến việc các xu hướng theo mùa xảy ra trước cuối năm Hiệu ứng tháng 1 vẫn tồn tại từ năm 1987 đến 2004, chủ yếu ở các cổ phiếu nhỏ, xác nhận giả thuyết của Ritter về hành vi giao dịch của nhà đầu tư cá nhân vào thời điểm chuyển giao năm.
Lakonishok và Smidt (1988) không phát hiện bằng chứng về hiệu ứng tháng 1 khi nghiên cứu chỉ số Dow Jones (DJIA) Tương tự, Schwert (1990) chỉ ghi nhận ảnh hưởng mùa vụ rất nhỏ đối với các chỉ số trung bình, như chỉ số CRSP với ít cổ phiếu nhỏ Sự thiếu vắng hiệu ứng tháng 1 trong các cổ phiếu lớn càng củng cố giả thuyết rằng hiện tượng này chủ yếu xảy ra ở các cổ phiếu nhỏ.
Sự vắng mặt của hiệu ứng tháng 1 trong lợi suất của các cổ phiếu lớn cho thấy rằng các lỗi đo lường, không phải sự kém hiệu quả của thị trường, là nguyên nhân gây ra nhận thức về lợi nhuận bất thường của cổ phiếu nhỏ trong tháng này Lakonishok và Smidt (1988) chỉ ra rằng khối lượng giao dịch thấp cùng với sự chênh lệch cao giữa giá mua và giá bán của cổ phiếu nhỏ là lý do khiến chúng khó đạt được lợi nhuận trong tháng 1 Nếu không có cơ hội kinh doanh có lợi nhuận, hiệu ứng tháng 1 chỉ là một hiện tượng thống kê chứ không phải là bằng chứng thuyết phục về sự không hiệu quả của thị trường.
Hiệu ứng tháng 1, được giải thích qua giả thuyết đào xới dữ liệu, chỉ ra rằng nhiều ảnh hưởng của hiện tượng này xuất phát từ vấn đề chọn thời điểm đầu tư và khó khăn trong khai thác dữ liệu Trong suốt thế kỷ qua tại Mỹ, có những giai đoạn quan trọng khi cổ phiếu lớn đạt giá trị cao trong tháng 1, như vào thập niên 1980, trong khi ở những thập niên 1990, lợi nhuận từ cổ phiếu lớn trong tháng 1 lại không đáng kể Đầu tư trong tháng 1 dựa trên dữ liệu quá khứ cho thấy những mô hình không thể giải thích nhưng có thể nhận diện qua việc quan sát chuỗi dữ liệu liên tục.
Lợi nhuận bất thường trong tháng 1 thường cao hơn mức trung bình, nhưng có thể khó giải thích và dễ bị ảnh hưởng Trong một thị trường vốn cạnh tranh, những lợi nhuận này, dù tích cực hay tiêu cực, có xu hướng trở về trạng thái cân bằng theo thời gian (Fama, 1998).
Nghiên cứu của Haug và Hirschey (2005) đã xác định ảnh hưởng của hiệu ứng tháng 1 lên các cổ phiếu bằng cách sử dụng hai chỉ số suất sinh lợi: suất sinh lợi quân bình (equal-weighted return) và suất sinh lợi trung bình trọng số giá trị (value-weighted return) Họ đã phân tích dữ liệu từ danh mục suất sinh lợi của CRSP trong giai đoạn 1927 đến 2004 để kiểm tra tác động của hiệu ứng tháng 1 đối với các cổ phiếu lớn và nhỏ.
Sử dụng giá trị suất sinh lợi quân bình và suất sinh lợi trung bình trọng số là cần thiết để phân tích tác động của hiệu ứng tháng 1 đối với các loại cổ phiếu khác nhau Suất sinh lợi quân bình phản ánh hiệu suất của các cổ phiếu nhỏ (small-cap stocks), trong khi suất sinh lợi trung bình trọng số đại diện cho các cổ phiếu lớn (large-cap stocks) Điều này giúp hiểu rõ hơn về cách mà hiệu ứng tháng 1 ảnh hưởng đến các nhóm cổ phiếu này.
Theo nghiên cứu của Haug và Hirschey (2005), không có sự khác biệt đáng kể giữa suất sinh lợi trong tháng 1 và suất sinh lợi của các tháng khác.
11 tháng còn lại trong năm đối với những cổ phiếu lớn
Hình 2.1 Phụ trội tháng Giêng giai đoạn 1802-2004
(Phương pháp trọng số giá trị)
Hình 2.1 minh họa sự chênh lệch giữa suất sinh lợi trong tháng 1 và suất sinh lợi trung bình của 11 tháng còn lại (January return premiums) trong giai đoạn 1802-2004 đối với các cổ phiếu lớn, sử dụng phương pháp trọng số giá trị.
Giá trị phụ trội tháng Giêng cho thấy sự biến động, với những thời điểm lợi nhuận âm và dương, đặc biệt đối với các cổ phiếu lớn Lợi nhuận tháng 1 có thể cao hơn hoặc thấp hơn so với các tháng khác trong năm Thời điểm suất sinh lợi tháng 1 thấp nhất diễn ra trước cuộc nội chiến thập niên 1840 với mức -3,54%, trong khi thời điểm cao nhất ghi nhận vào những thập niên 1890, trước khi bước vào thế kỷ 20, với mức +3,34%.
Đặc tính bất đối xứng (Asymmetry)
Đặc tính bất đối xứng (asymmetry) đề cập đến tác động không đồng đều của biến động (volatility) lên suất sinh lợi (return) và ngược lại, với biến động âm hoặc dương ảnh hưởng mạnh hơn đến suất sinh lợi so với biến động còn lại Tương tự, những biến thiên âm hoặc dương trong suất sinh lợi cũng có tác động mạnh hơn đến biến động Đặc tính này không chỉ tồn tại trong mối quan hệ giữa biến động và suất sinh lợi mà còn trong hiệu ứng lan truyền biến động (volatility spillover) giữa các thị trường chứng khoán Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu chứng minh sự tồn tại của đặc tính bất đối xứng trong phương sai điều kiện ảnh hưởng đến suất sinh lợi của thị trường chứng khoán quốc gia, nhưng vẫn còn thiếu bằng chứng về sự tồn tại của nó trong sự lan truyền quốc tế của suất sinh lợi và biến động suất sinh lợi.
Nghiên cứu của Canarella, Sapra và Pollard (2007) chỉ ra rằng có sự bất đối xứng trong tác động lan truyền của biến động từ thị trường chứng khoán Mỹ đến thị trường chứng khoán Canada và Mexico Cụ thể, những biến động tiêu cực từ thị trường Mỹ ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến cả hai thị trường này so với những biến động tích cực Đồng thời, trong khi tác động của biến động tích cực từ thị trường Mỹ là tương đương giữa Canada và Mexico, thì những biến động tiêu cực lại có tác động mạnh mẽ hơn đến thị trường chứng khoán Mexico.
Hai yếu tố chính giải thích đặc tính bất đối xứng trong biến động suất sinh lợi là hiệu ứng đòn bẩy và thông tin phản hồi của biến động Các nghiên cứu quan trọng như của Black (1976) và Christie đã chỉ ra rằng những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành và biến đổi suất sinh lợi trên thị trường.
Năm 1982, nghiên cứu đã chỉ ra rằng biến động bất đối xứng trong suất sinh lợi của các chứng khoán cá nhân trên thị trường chứng khoán Mỹ chủ yếu do tác động đòn bẩy tài chính Cụ thể, khi giá chứng khoán giảm (suất sinh lợi âm), tác động đòn bẩy tài chính gia tăng, dẫn đến tăng rủi ro và biến động của các chứng khoán này.
Hiệu ứng đòn bẩy thường được xem là biến động bất đối xứng, nhưng tính chất này chỉ phản ánh sự tồn tại của các phần bù rủi ro Khi biến động được định giá, một mức tăng trong biến động sẽ làm tăng yêu cầu về suất sinh lợi, dẫn đến giảm giá cổ phiếu Mối quan hệ giữa suất sinh lợi và biến động có điều kiện là khác nhau: giả thuyết hiệu ứng đòn bẩy cho rằng biến thiên trong suất sinh lợi gây ra thay đổi trong biến động, trong khi lý thuyết phần bù rủi ro cho rằng ngược lại Yếu tố quyết định tính bất đối xứng trong biến động vẫn là câu hỏi mở, với nhiều nghiên cứu không thể giải thích đầy đủ phản ứng của biến động Giả thuyết “thông tin phản hồi của biến động” cho rằng nhận thức thông tin, dù tích cực hay tiêu cực, đều làm tăng biến động hiện tại và tương lai, đồng thời tạo ra mối quan hệ tích cực giữa suất sinh lợi kỳ vọng và phương sai điều kiện.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự mâu thuẫn trong mối quan hệ giữa biến động và suất sinh lợi kỳ vọng Trong khi một số tác giả như French, Schwert và Stambaugh (1987), cùng với Campbell và Hentschel (1992) tìm thấy mối tương quan tích cực, thì các nghiên cứu khác của Turner, Startz, Nelson (1989), Glosten, Jagannathan, Runkle (1993) và Nelson (1991) lại chỉ ra bằng chứng ngược lại, với phần lớn các kết quả không có ý nghĩa thống kê Điều này đặt ra nghi vấn về lý thuyết phần bù rủi ro nếu mối tương quan là tiêu cực Nghiên cứu của Bekaert và Wu (2000) về biến động bất đối xứng trên chỉ số Nikkei 225 đã tìm ra chứng cứ cho hành vi bất đối xứng giữa biến động và suất sinh lợi kỳ vọng, dựa trên giả thuyết về hiệu ứng đòn bẩy và lý thuyết biến động thông tin phản hồi Kết quả cho thấy hiệu ứng đòn bẩy tồn tại ở cấp độ công ty, nhưng tác động của nó đối với biến động nhỏ hơn so với hành vi bất đối xứng trong mô hình GARCH Sự gia tăng biến động thường xảy ra khi thị trường trải qua những thay đổi lớn, minh họa cho cơ chế phản hồi biến động và nguyên nhân gây ra sự bất đối xứng trong biến động.
Khóa luận này nghiên cứu biểu hiện bất đối xứng trong suất sinh lợi và tác động của nó đến biến động suất sinh lợi của cổ phiếu REE Bên cạnh đó, nghiên cứu còn so sánh kết quả với các nghiên cứu trước để kiểm tra tính chính xác của giả thuyết về hành vi bất đối xứng của biến động Để thực hiện điều này, khóa luận áp dụng biến giả I trong phương sai điều kiện nhằm đại diện cho biểu hiện bất đối xứng.
Trong nghiên cứu này, I được xác định là 1 khi biến thiên âm (ε t-1
