PHÂn tích táC ĐỘng của yếu tố MÙa vụ trên thị trưỜng chứng khoán việt nam



tải về 121.62 Kb.
Chuyển đổi dữ liệu30.08.2016
Kích121.62 Kb.
#29117
PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA YẾU TỐ MÙA VỤ TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Ths. Võ Thị Xuân Hạnh

Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Tóm tắt

Thị trường chứng khoán Việt Nam được xem là một trong những thị trường kém hiệu quả và thiếu tính minh bạch, khi đó xác định được chu kỳ giá chính xác là điều mà bất kỳ nhà đầu tư cũng như các doanh nghiệp đều đang nhắm tới. Các kết quả của bài nghiên cứu này có thể đem lại tác động quan trọng đối với các nhà quản lý tài chính, tư vấn tài chính và các nhà đầu tư.



Từ khóa: mùa vụ, thị trường chứng khoán

1. Cơ sở lý thuyết

1.1 Hiệu ứng mùa vụ:


Những hiệu ứng theo mùa tạo ra mức lợi suất cao hơn hoặc thấp hơn tùy thuộc vào tính chất của chuỗi thời gian. Những hiệu ứng này được gọi là những bất thường trên thị trường bởi vì những bất thường này không thể được giải thích bởi các mô hình định giá tài sản truyền thống. Ví dụ về một vài hiệu ứng phổ biến như hiệu ứng tháng Giêng (January Effect), hiệu ứng các ngày trong tuần (Day-of-the week Effect)

Tuy nhiên sự tồn tại của yếu tố thời vụ trong lợi nhuận cổ phiếu lại mâu thuẫn với một giả thuyết quan trọng về tài chính – thuyết thị trường hiệu quả (EMH). Các giả thuyết thị trường hiệu quả là một mô hình trung tâm tài chính. Các dữ liệu mới liên tục được cập nhập vào thị trường thông qua các báo cáo kinh tế, công ty truyền thông, báo cáo chính trị, và có thể là các khảo sát công cộng. Nếu thị trường là hiệu quả về mặt thông tin thì giá chứng khoán điều chỉnh nhanh chóng và chính xác theo các thông tin mới. Theo EMH, giá chứng khoán phản ánh đầy đủ tất cả các thông tin có sẵn trên thị trường. Vì tất cả các thông tin đã được đưa vào giá nên một nhà đầu tư chứng khoán không thể thực hiện bất kỳ lợi nhuận thặng dư nào.


1.2 Tổng quan về lý thuyết thị trường hiệu quả


Euge Fama (1970) là người đã tổng hợp và đưa ra phổ biến các dạng hiệu quả của thị trường. Thị trường hiệu quả được phân chia ra thành ba cấp độ hiệu quả hay ba dạng hiệu quả, đó là thị trường hiệu quả dạng yếu, thị trường hiệu quả dạng trung bình và thị trường hiệu quả dạng mạnh.

a. Thị trường hiệu quả dạng yếu

Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng này cho rằng giáchứng khoán hiện tại là sự phản ánh đầy đủ mọi thông tin dạng yếu của thị trường chứng khoán (các thông tin quá khứ), bao gồm các mức giá trong quá khứ, lợi suất trong quá khứ hay sự thay đổi của giá hay các mức lợi suất ở các thời điểm... Tại thị trường hiệu quả dạng yếu, mức giá thị trường hiện tại đã phản ánh tất cả các thu nhập trong quá khứ và mọi thông tin trên thị trường nên giả thuyết này có nghĩa là lợi suất – suất sinh lời của chứng khoán trong quá khứ cũng như các thông tin khác không có mối liên hệ với tương lai (các lợi suất độc lập với nhau). Nói cách khác, không thể dự báo được giá chứng khoán trong tương lai hay là có thể kiếm được lợi nhuận vượt trội bằng những căn cứ từ thông tin tương tự của chúng trong quá khứ.



b. Thị trường hiệu quả dạng trung bình

Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng trung bình cho rằng giá chứng khoán sẽ điều chỉnh nhanh chóng trước bất kỳ thông tin công khai nào, tức là mức giá hiện tại phản ánh đầy đủ mọi thông tin côngkhai trong hiện tại (hoặc lân cận với hiện tại), cũng như trong quá khứ.



c. Thị trường hiệu quả dạng mạnh

Lý thuyết thị trường hiệu quả dạng mạnh cho rằng giá chứng khoán phản ánh tất cả các thông tin từ công khai đến nội bộ. Như vậy trong một thị trường hiệu quả dạng mạnh thì người sử dụng tất cảnhững thông tin có thể có, dù rằng các thông tin đó có được phổ biến ra công chúng hay không sẽ không thể thu được lợi nhuận vượt trội so với người khác.


1.3 Tổng quan Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh (HOSE):


Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh được thành lập theo Quyết định số 127/1998/QĐ-TTG ngày 11/07/1998 và chính thức đi vào hoạt động thực hiện phiên giao dịch đầu tiên vào ngày 28/7/2000 đã đánh dấu một sự kiệnquan trọng trong đời sống kinh tế- xã hội của đất nước. Nhằm đáp ứng sự phát triển nhanh chóng của thị trường, đáp ứng quá trình đổi mới nền kinh tế, tái cơ cấu các doanh nghiệp, ngày 11/05/2007 Thủ tướng Chính phủ đã ký quyết định số 599/QĐ chuyển Trung Tâm thành Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), hoạt động theo mô hình Công ty TNHH Một Thành viên (100% vốn chủ sở hữu thuộc Bộ Tài chính).

2. Phương pháp nghiên cứu và mẫu dữ liệu

2.1. Dữ liệu thu thập


Số liệu đầu tiên được thu thập cho khoảng thời gian 10 năm từ ngày 01/01/2005 cho đến ngày 31/12/2014 trên website của Sở Giao dịch chứng khoán thành phố HồChí Minh (www.hsx.vn). Trên cơ sở chỉ số đóng cửa của VN-Index, một biến đổi logarit tự nhiên được thực hiện đối với các dữ liệu chính. Để tạo ra một chuỗi thời gian của lợi nhuận liên tục, lợi nhuận hàng tháng được tính theo công thức dưới đây:

Trong đó:



rt: Lợi suất thị trường ở phiên thứ t;

pt: Chỉ sốVN-Index ởphiên thứ t;

pt-1:ChỉsốVN-Index ở phiên thứ t-1.

2.2 Phương pháp nghiên cứu


Mô hình ban đầu để kiểm tra tính mùa vụ hàng tháng như sau:

Trong đó:

Rt là log của lợi suất thị trường;

DFeb…..DDec là biến giả cho tháng 2…..tháng 12 tương ứng (ví dụ, DFeb = 1 nếu quan sát rơi vào tháng 2 và bằng 0 nếu ngược lại);

Hệ số chặn α1 mang ý nghĩa lợi suất trung bình trong tháng Giêng và các hệ số α2 ... α12 đại diện cho sự khác biệt trung bình của lợi suất thị trường giữa tháng 1 và mỗi tháng còn lại.

εt các nhiễu trắng, là số hạng chỉ sai số ngẫu nhiên xuất phát từ các giả định cổ điển rằng nó có giá trị trung bình bằng 0 giả định là độc lập và phân phối giống nhau.

Mô hình đầu tiên, được sử dụng để kiểm tra tác động yếu tố mùa vụ trên lợi nhuận cổ phiếu là hồi quy OLS (Ordinary Least Square).

Kết quả của các hồi quy OLS sẽ là hồi quy giả tạo nếu biến phụ thuộc là không dừng. Đầu tiên chúng ta sẽ xác định xem lợi suất thị trường trên sàn Hồ Chí Minh có tính dừng hay không.

Một vấn đề tồn tại trong phương pháp này là phần dư có thể có tương quan chuỗi. Để giải quyết với vấn đề này, Engle (1982) đề xuất mô hình ARCH.

Các nhà nghiên cứu trước đây đã sử dụng cả hai phương pháp OLS và phương pháp GARCH để kiểm định tác động của yếu tố mùa vụ lên lợi suất thị trường. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu gần đây về hiện tượng này chủ yếu dựa trên mô hình GARCH vì nó giúp loại bỏ một vài hạn chế mà OLS gặp phải. .



3. Kết quả nghiên cứu

3.1 Kiểm định tính dừng:


Tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi này, ta được kết quả sau:

  1. Lược đồ tương quan:




Bảng 3.1: Lược đồ tương quan của chuỗi VN-Index

  1. Kiểm định nghiệm đơn vị:

Bảng 3.2 cho thấy kết quả kiểm định tính dừng bằng unit root trên chuỗi VN-Index. Kiểm định ADF là một phương pháp phổ biến để kiểm định nghiệm đơn vị.

Null Hypothesis: DLOGIN has a unit root




Exogenous: Constant







Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)








































t-Statistic

  Prob.*































Augmented Dickey-Fuller test statistic

-7.751271

 0.0000

Test critical values:

1% level




-3.486551







5% level




-2.886074







10% level




-2.579931


































*MacKinnon (1996) one-sided p-values.




Augmented Dickey-Fuller Test Equation




Dependent Variable: D(DLOGIN)







Method: Least Squares







Sample (adjusted): 2005M03 2014M12




Included observations: 118 after adjustments


































Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  































DLOGIN(-1)

-0.683232

0.088145

-7.751271

0.0000

C

0.004753

0.009175

0.517982

0.6055































R-squared

0.341217

    Mean dependent var

-0.000385

Adjusted R-squared

0.335538

    S.D. dependent var

0.121949

S.E. of regression

0.099406

    Akaike info criterion

-1.762397

Sum squared resid

1.146269

    Schwarz criterion

-1.715436

Log likelihood

105.9814

    Hannan-Quinn criter.

-1.743329

F-statistic

60.08220

    Durbin-Watson stat

1.962382

Prob(F-statistic)

0.000000

























Bảng 3.2: kết quả kiểm định Unit Root của chuỗi Index

Ta thấy, cả hai cách trên đều cho kết quả chuỗi Dlogin là chuỗi dừng. Như vậy ta có thể thực hiện mô hình OLS để kiểm định tác động của yếu tố mùa vụ.


3.2 Kết quả mô hình OLS


Bảng 3.3 cho thấy kết quả tác động theo tháng lên lợi suất thị trường chứng khoán Hồ Chí Minh. Theo các kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp (OLS) cho thấy lợi suất thị trường của tháng Giêng cao hơn các tháng còn lại trong năm. Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.


Dependent Variable: DRETURN







Method: Least Squares







Sample (adjusted): 2005M03 2014M12




Included observations: 118 after adjustments




























Variable

Coefficient

t-Statistic




























@MONTH=1

0.035146

1.120880




@MONTH=2

-0.003140

-1.815910




@MONTH=3

0.028432

0.744079




@MONTH=4

0.009136

0.239095




@MONTH=5

-0.007515

-1.243503




@MONTH=6

0.009680

0.253338




@MONTH=7

-0.014382

-0.376400




@MONTH=8

0.018819

1.801059




@MONTH=9

-0.025954

-0.679237




@MONTH=10

-0.014265

-1.158462




@MONTH=11

-0.005042

-0.131961




@MONTH=12

0.041741

1.092398




























Bảng 3.3: Kết quả mô hình OLS

Kết luận trên được dựa trên kết quả OLS. Một vấn đề chính hay gặp với mô hình OLS là mô hình này bỏ qua các biến động thời gian khác nhau (hiệu ứng ARCH) của lợi nhuận. Các nghiên cứu trước đây hay tìm thấy hiệu ứng ARCH có hiện diện trong dịch trên thị trường. Nếu ảnh hưởng ARCH tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu thì mô hình GARCH (1,1) sẽ được sử dụng. Để kiểm tra sự tồn tại của ảnh hưởng ARCH, kiểm định Lagrange Multiplier (LM) do Engel (1982) đưa ra, được thực hiện với độ trễ thời gian được lựa chọn là 4.



3.3 Kiểm định LM và mô hình GARCH


Bảng 3.4 trình bày các kết quả thử nghiệm LM. Các thử nghiệm LM cho thấy rằng tác ARCH có mặt trong mô hình. Hơn nữa, nó có ý nghĩa ở mức 1%.

Kết quả kiểm định ARCH-LM cho thấy rằng ảnh hưởng ARCH tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu (chuỗi lợi suất thị trường)





Heteroskedasticity Test: ARCH





































F-statistic

2.302743

    Prob. F(4,109)

0.0031

Obs*R-squared

8.882855

    Prob. Chi-Square(4)

0.0041














































Test Equation:










Dependent Variable: RESID^2







Method: Least Squares







Sample (adjusted): 2005M07 2014M12




Included observations: 114 after adjustments

















































Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  































C

0.008367

0.002983

2.804691

0.0000

RESID^2(-1)

0.001223

0.095713

1.012775

0.0080

RESID^2(-2)

0.075336

0.092447

1.814906

0.0009

RESID^2(-3)

0.256122

0.092353

2.773280

0.0065

RESID^2(-4)

0.051502

0.095487

0.539363

0.5907































Bảng 3.4 Kết quả kiểm định LM

Ta nhận thấy pvalue của resid^2(-4) là không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, do đó hiệu ứng ARCH của mô hình là bậc 3. Vì chuỗi thời gian này có hiệu ứng ARCH nên ta sẽ thay đổi cách ước lượng mô hình theo phương pháp LS – Least Squares nên ở bước kế tiếp mô hình GARCH(1,1) được sử dụng.

Các kết quả của mô hình GARCH được thể hiện trong Bảng 4.5. Kết quả nghiên cứu thu được từ mô hình GARCH(1,1) chỉ ra rằng quy luật thay đổi giá của cổphiếu tồn tại trên HOSE. Cụ thể là, lợi suất thịtrường của tháng Giêng cao hơn mức bình quân của các tháng còn lại trong năm. Sự khác biệt về lợi suất thị trường ở tháng Giêng so với các tháng còn lại trong năm có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Hiện tượng này có thể được giải thích do tháng Giêng là tháng đầu năm mới, nhà đầu tư Việt Nam trong giai đoạn này thường có một số vốn nhàn rỗi nhất định. Bên cạnh đó, tháng Giêng nằm ở giai đoạn mà các nhà đầu tư tổ chức, quỹ đầu tư trong và ngoài nước sau khi tiến hành xem xét, cơ cấu lại danh mục đầu tư, điều chỉnh ngân sách để đầu tư vào thị trường Việt Nam tiến hành mua chứng khoán. Hơn nữa, một số thông tin về tình hình kinh tế của đất nước trong năm trước đó cũng như những định hướng phát triển cho năm sau đã được công bố khiến nhà đầu tư mạnh dạn hơn trong chiến lược đầu tư của mình. Chính vì vậy đã làm cho giá chứng khoán tăng lên.

Khác với tháng Giêng, kết quả nghiên cứu từ mô hình GARCH(1,1)chỉ ra rằng chỉ số thị trường lại giảm vào tháng Năm với mức ý nghĩa thống kê 5%. Việc thị trường giảm giá vào tháng Năm có thể được giải thích là do tháng Năm nằm trong giai đoạn điều chỉnh giá của thị trường do giai đoạn trước đó giá đã tăng quá mức. Bên cạnh đó, do tháng Năm là thời điểm mà các chỉ số, thông tin kinh tế cũng như các báo cáo tài chính của các công ty được công bố. Chính điều này đã tạo cơ hội cho các nhà đầu tư có dịp đánh giá và cơ cấu lại danh mục của mình, loại bỏ các chứng khoán có suất sinh lời thấp cho phù hợp hơn với tình hình thực tế.




Dependent Variable: DRETURN







Sample (adjusted): 2005M03 2014M12




Included observations: 118 after adjustments




Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.  

@MONTH=1

0.080731

0.033090

2.439779

0.0147

@MONTH=2

-0.033340

0.023117

-1.442242

0.1492

@MONTH=3

0.027013

0.041557

0.650019

0.5157

@MONTH=4

-0.000966

0.032451

-0.029758

0.9763

@MONTH=5

-0.048731

0.020675

-2.357038

0.0184

@MONTH=6

0.026168

0.038776

0.674844

0.4998

@MONTH=7

-0.011915

0.057544

-0.207056

0.8360

@MONTH=8

0.035114

0.040279

0.871780

0.3833

@MONTH=9

-0.005261

0.023124

-0.227532

0.8200

@MONTH=10

-0.014889

0.059403

-0.250650

0.8021

@MONTH=11

-0.030285

0.047948

-0.631613

0.5276

@MONTH=12

0.050473

0.038720

1.303541

0.1924

Bảng 3.5: Kết quả mô hình GARCH

4 Kết luận và kiến nghị

4.1 Kết luận của nghiên cứu


Bài nghiên cứu sử dụng chuỗi chỉ số VN-Index theo thời gian trong khoảng thời gian từ 01/01/2005 đến 31/12/2014, kết quả nghiên cứu thực nghiệm rút ra từ mô hình OLS và GARCH(1,1) cho thấy tác động của yếu tố mùa vụ lên lợi suất thị trường tồn tại trên HOSE. Cụ thể là, kết quả phân tích hồi quy bằng phương pháp OLS chỉ ra rằng chỉ số VN-Index tăng vào tháng Giêng. Kết quả phân tích bằng mô hình GARCH(1,1) cho thấy rằng bên cạnh việc chỉ số VN-Index tăng vào tháng Giêng thì chỉ số thị trường giảm vào tháng Năm.

4.2 Giới hạn và kiến nghị phát triển đề tài


Đề tài nghiên cứu dù được cố gắng thực hiện nhưng không tránh được những hạn chế nhất định.

Bài nghiên cứu chỉ mới phân tích số liệu VN-Index trên sàn hồ chí minh nên chưa tổng quát hết được toàn bộ tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam. Các bài nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng thêm bằng cách sử dụng các chỉ số khác trên sàn Hồ Chí Minh hoặc có thể nghiên cứu thêm trên sàn Hà Nội, qua đó có thể cải thiện việc ước lượng hiệu quả thị trường thông qua những bất thường trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu tương lai có thể thử nghiệm nhiều loại tác động mùa vụ khác, như hiệu ứng các ngày năm, hiệu ứng ảnh hưởng ngày lễ. vv Như chúng ta đã biết rằng các thị trường chứng khoán khác nhau sẽ có những trạng thái khác nhau, vì vậy hiệu quả mùa vụ có thể đưa ra các kết quả khác nhau đáng ngạc nhiên ở mỗi thị trường chứng khoán.

Để mở rộng phạm vi của nghiên cứu này, chúng ta không chỉ để kiểm tra tính mùa vụ, mà cũng kiểm tra một số bất thường khác trên thị trường chứng khoán Việt Nam.



TÀI LIỆU THAM KHẢO




  1. Tài liệu tiếng Việt

  1. Vũ Thị Minh Luận, ứng dụng lý thuyết thị trường hiệu quả trong phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam, 2010.




  1. Tài liệu tiếng Anh

  1. Bollerslev, Tim, (1986), Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics, 31 (3), pp 307-327.

  2. Brooks, Chris, (2002), Introductory Econometrics for Finance, Cambridge, New York: Cambridge University Press

  3. Denis O. Boudreaux, The monthly effect in international stock markets:evidence and implications, Journal Of Financial And Strategic Decisions, Volume 8 Number 1 Spring 1995

  4. Engle, Robert F., (1982), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50 (4), pp.987-1007.

  5. Fama, Eugene F., 1970, “Efficient Capital Markets: A Reviewof Theory and Empirical Work”, Journal of Finance25, trang 383-417.

  6. Floros, “The monthly and trading month effects in Greek stock market returns: 1996-2002,” Managerial Finance,vol. 34, no.7, pp. 453-464, 2008.

  7. H. Swint Friday, Ph.D. and Nhung Hoang, Seasonality in the Vietnam Stock Index

  8. Kiymaz, Halil and Hakan Berument, (2003), The Day of the Week Effect on Stock Market Volatility and Volume: International Evidence”, Review of Financial Economics, 12, pp 363-380.

  9. M. G. Haug and M. Hirschey, “The January Effect,” Financial Analysts Journal, vol. 62, no. 5, pp. 78-88, Sep/Oct. 2006.

  10. S. B. Wachtel, “Certain observation on seasonal movements in stock prices,” Journal of Business, vol. 15, no. 1, pp. 184-193, 1942.




  1. Trang web

  1. Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM: www.hsx.vn

  2. Kênh thông tin tài chính kinh tế Việt Nam: http://cafef.vn/

Каталог: Resources -> Docs -> SubDomain
SubDomain -> QuyếT ĐỊnh của bộ TÀi chính số 32/2008/QĐ-btc ngàY 29 tháng 05 NĂM 2008 VỀ việc ban hành chế ĐỘ quản lý, TÍnh hao mòN
SubDomain -> Ban tổ chức số 09-hd/btctw đẢng cộng sản việt nam
SubDomain -> Nghị ĐỊnh của chính phủ SỐ 52/2009/NĐ-cp ngàY 03 tháng 06 NĂM 2009 quy đỊnh chi tiết và HƯỚng dẫn thi hành một số ĐIỀu của luật quản lý, SỬ DỤng tài sản nhà NƯỚc chính phủ
SubDomain -> TRƯỜng đẠi học khoa học xã HỘi và nhân văN ­­­­
SubDomain -> CỘng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam
SubDomain -> BỘ giáo dục và ĐÀo tạO
SubDomain -> TRƯỜng đẠi học khoa học xã HỘi và nhân văN    quy trình quản lý CÔng tác văn thư, LƯu trữ
SubDomain -> BỘ NỘi vụ CỘng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam độc lập Tự do Hạnh phúc
SubDomain -> Căn cứ Luật Tổ chức Chính phủ ngày 25 tháng 12 năm 2001
SubDomain -> Độc lập Tự do Hạnh phúc ĐĂng ký ngưỜi phụ thuộc giảm trừ gia cảNH

tải về 121.62 Kb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn:




Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2022
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương