Nghiên cứu mối quan hệ giữa các đặc tính nhà đầu tư cá nhân Việt Nam với hiệu ứng ngược vị thế và tự tin quá mức Luận văn thạc sĩ

H., 1999, “Mental Accounting matters”, Jounal Behavioral s phân đ nh tài kho n, đóng tài kho n và đánh giá tài kho n.

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên c u c a riêng tôi d i s h ng d n c a

ch a t ng đ c ai công b trong b t k công trình nào khác

Phan Minh c

M C L C

Trang ph bìa

L i cam đoan

M c l c

Danh m c các b ng

Danh m c các hình

Tóm l c

1 GI I THI U 1

1.1 Lý do ch n đ tài 1

1.2 M c tiêu nghiên c u 2

1.3 Câu h i nghiên c u 2

1.4 Ph ng pháp nghiên c u 2

1.5 i t ng nghiên c u 3

1.6 Ph m vi nghiên c u 3

2 KHUNG LÝ THUY T V HI U NG NG C V TH VÀ T TIN QUÁ M C 5

2.1 Hi u ng ng c v th 5

2.1.1 Lý thuy t tri n v ng 5

2.1.2 Tính toán b t h p lý 11

2.1.3 Hi u ng ng c v th 15

2.1.4 Các b ng ch ng th c nghi m v hi u ng ng c v th 16

2.2 S t tin quá m c 22

2.2.1 Các khía c nh c b n c a s t tin quá m c 23

2.2.2 S t tin quá m c trong các mô hình tài chính 25

2.2.3 Các b ng ch ng th c nghi m 27

2.3 c đi m nhƠ đ u t 31

3 D LI U VÀ PH NG PHÁP NGHIểN C U 35

3.1 Mô t d li u 35

3.2 i u ch nh d li u 37

3.3 Ph ng pháp nghiên c u 38

4 KI M NH VÀ K T QU NGHIÊN C U 49

4.1 Các đ c đi m c a m u nghiên c u 49

4.2 Ki m đ nh hi u ng ng c v th 50

4.3 c tính nhƠ đ u t cá nhơn Vi t Nam và hi u ng ng c v th 52

4.4 c đi m nhƠ đ u t cá nhơn Vi t Nam và s t tin quá m c 55

5 K T LU N 62

TÀI LI U THAM KH O 64

B ng 4.1b: Th ng kê mô t các đ c tính c a nhà đ u t , tài kho n 50

Hình 2.1: Hàm giá tr trong lý thuy t tri n v ng 10

36

t cá nhân t i m t công ty ch ng khoán Vi t Nam trong giai đo n t 01/01/2011

đ n 30/04/2014 đ ki m đ nh hi u ng ng c v th và xem xét m c đ t tin quá

c a nhà đ u t bao g m th i gian kích ho t tài kho n, s l ng giao d ch, giá tr tài

kho n và đ tu i nh h ng nh th nào đ n hi u ng ng c v th và m c đ t tin

ng c v th C th , h có xu h ng hi n th c hóa các kho n l i nhu n d ki n h n

khéo h n không ph i luôn luôn ít b chi ph i b i hi u ng ng c v th và t tin quá

m c h n so v i các nhà đ u t khác

1 GI I THI U

1.1 Lý do ch n đ tài

Cho đ n nay, đã có khá nhi u nghiên c u trên th gi i cho th y các nhà đ u t có

th b chi ph i b i các d ng l ch l c hành vi khác nhau, khi n h g p ph i các sai

h ng đ n giá tài s n Hai trong s các l ch l c hành vi đ c nghiên c u r ng rãi

(Overconfidence)

đang t ng giá) quá s m trong khi gi nh ng c phi u l (nh ng c phi u đang gi m

th ng quá t tin h n nh ng nhà đ u t n (Lundeberg, Fox, & Puncochar, 1994; Barber & Odean, 2001) H n n a, kinh nghi m khác nhau c ng s d n t i hành vi

h ng quá t tin c a các nhà đ u t cá nhân trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam;

và xem xét các đ c đi m liên quan đ n kinh nghi m c a nhà đ u t cá nhân bao

có m c đ g p ph i nh ng sai l m nh n th c trong quy t đ nh đ u t c a mình nh

nhau hay không

1.2 M c tiêu nghiên c u

1.3 Câu h i nghiên c u

c a nhà đ u t nh h ng th nào đ n hi u ng ng c v th ?

c a nhà đ u t nh h ng th nào đ n t n su t giao d ch, m c đ đa d ng hoá danh

1.4 Ph ng pháp nghiên c u

ki m đ nh s t n t i c a Hi u ng ng c v th đ i v i các nhà đ u t cá nhân

trong m u

ng c v th , t n su t giao d ch, m c đ đa d ng hoá và thành qu đ u t , tôi s

d ng ph ng pháp h i quy OLS

1.5 i t ng nghiên c u

i t ng nghiên c u c a đ tài là giao d ch th c t và các đ c tính c a nhà đ u t

1.6 Ph m vi nghiên c u

Nam trong giai đo n t 01/01/2011 đ n 30/04/2014

này, tôi đi m qua nh ng lý thuy t có liên quan đ n hi u ng ng c v th , quá t tin

3 Ki m đ nh và k t qu Trong ch ng này, tôi ch y các mô hình h i quy và

t i Vi t Nam và m t s hàm ý

2 KHUNG LÝ THUY T V HI U NG NG C V TH VÀ T TIN QUÁ M C

2.1 Hi u ng ng c v th

2.1.1 Lý thuy t tri n v ng

cách nào đó Ng c l i lý thuy t th c ch ng (positive theory) nhìn nh n nh ng gì

mà con ng i th c s làm và xây d ng các mô hình d a trên c s nh ng quan sát

này

Lý thuy t h u d ng k v ng (expected utility theory) là m t lý thuy t chu n t c

đ c đ a ra b i John Von Neumann và Oskar Morgenstern (1944) nh m n l c mô

có đ h u d ng cao nh t

M c dù lý thuy t h u d ng k v ng r t h u ích trong vi c xây d ng mô hình v vi c

Nguyên nhân chính là vì lý thuy t này thành công nh t trong vi c t p h p các b ng

tr ng tr c nhi u d ng trò ch i may r i khác nhau Trong khi các nghiên c u khác

ch đ n thu n t p h p các ch ng c th c nghi m v m t s hi n t ng b t th ng,

truy n c m h ng t vi c gi i thích các vi ph m c a lý thuy t h u d ng k v ng Vì

Kahneman và Tversky quan sát đ đ a ra c s cho lý thuy t tri n v ng:

Con ng i đôi khi th hi n s e ng i r i ro (risk averse) và đôi khi l i th hi n s

87% ng i l a ch n P4 đ i v i quy t đ nh 2, đi u này l i nh t quán v i s tìm ki m

không a thích r i ro và không bao gi tìm ki m r i ro Tuy nhiên lý thuy t tri n

ng i quan tâm ch không ph i m c tài s n Trong khía c nh tr c, chúng ta đã

“m t” i u đó cho th y m t ranh gi i gi a s e ng i r i ro và tìm ki m r i ro Trong khi đó lý thuy t h u d ng k v ng s d ng m c tài s n làm m t bi n quan

tr ng trong hàm h u d ng và không cho phép có ranh gi i gi a s e ng i r i ro và

Quy t đ nh 1: Gi s hi n t i b n có thêm đ c $300 Và b n ch n l a gi a

P5($100) (ch c ch n có $100) và P6(0.5,$200) (có $200 v i xác xu t 50%)

Quy t đ nh 2: Gi s hi n t i b n có thêm đ c $500 Và b n s ch n l a gi a

P7(-$100) (ch c ch n m t P7(-$100) và P8(0.5,-$200) (m t $200 v i xác xu t 50%)

Chú ý r ng hai quy t đ nh này th c t gi ng nhau Trong c 2 tr ng h p, đ u là

quy t đ nh ch n gi a vi c ch c ch n có $400 và vi c s có 50% c h i có $500 và 50% c h i có $300 M c dù v y, th c t có 72% ng i tr l i s ch n P5, th hi n

thái đ đ i v i r i ro là không gi ng nhau gi a vi c đ c và m t, ngh a là s thay

đ i c a m c tài s n, ch không ph i là m c tài s n, m i th c s là v n đ Con

ng i đánh giá k t qu d a trên đ c và m t so v i m t đi m tham chi u, đi m

Con ng i ng i m t mát (thua l ) vì m t mát l n h n đ c

Kahneman và Tversky c ng l u Ủ r ng con ng i d ng nh c m th y m t mát

nhi u h n là đ c v i cùng m t giá tr tuy t đ i b ng nhau Xem xét v n đ sau:

V i X là bao nhiêu thì b n s không th y có s khác bi t gi a P9(0) và

P10(0.5,X,-$25)?

th ng c m th y “m t” l n h n là “đ c”

V n đ quan tr ng c n l u Ủ là s e ng i m t mát t ng đ i khác s e ng i r i ro Con ng i thích m t th ch c ch n h n so v i m t trò may r i có các k t qu đ u ra

d ng khi giá tr kì v ng là nh nhau (ví d ch c ch n có $75 so v i có $50 ho c

d nh trong th nghi m trên

đ nh d i đi u ki n r i ro mà có s k t h p v i hành vi đ c quan sát nh trên

đi m tham chi u Ba khía c nh quan sát đ c t vi c ra quy t đ nh đ c mô t trên đây đòi h i các đ c đi m c a hàm giá tr nh sau: (1) Con ng i th hi n s e ng i

đi u này d n đ n hàm giá tr không ph i là m c tài s n, mà là s thay đ i c a m c

h n trong mi n l i

Hình 2.1: Hàm giá tr trong lý thuy t tri n v ng

Ngu n: Kahneman và Tversky (1979)

quy t đ nh này là m t hàm xác su t c đi m này c a lý thuy t tri n v ng có th

c a con ng i đ i v i b o hi m, m t hình th c ch a đ ng m t xác su t nh cho m t

kho n l l n

2.1.2 Tính toán b t h p lý

framing of decisions and the psychology of choice” – 1981 sau đây:

Hãy t ng t ng b n đã quy t đ nh xem m t v k ch v i phí vào c a là $10 m t vé

Khi vào nhà hát, b n phát hi n ra b n m t t gi y b c $10 B n s v n ti p t c tr

Và

Hãy t ng t ng b n đã quy t đ nh xem m t v k ch và ph i tr phí vào c a là $10

đánh d u và vé thì không th c p l i B n s tr $10 cho m t vé khác?

nh t đ nh ($10) đã m t v nh vi n, và quy t đ nh duy nh t mà b n ph i đ a ra là vi c

xem k ch có đáng giá $10 đ i v i b n hay không? Vi c $10 b m t d i hình th c

nhi u ng i ngh gi ng nh v y… Trong s nh ng ng i tr l i câu h i đ u tiên,

S khác bi t trong các câu tr l i là do tính toán b t h p lý (mental accounting)

quy t đ nh Theo Richard Thaler, “tính toán b t h p lý là m t ho t đ ng nh n th c

chính” (Thaler, R H., 1999, “Mental Accounting matters”, Jounal Behavioral

s phân đ nh tài kho n, đóng tài kho n và đánh giá tài kho n Hãy xem xét các lo i

ngh a” khác nhau (silos): tiêu dùng (th c n, nhà , gi trí, kì ngh …), tài s n (tài

là đ c th hi n d i m t tài kho n th c Ch ng h n, h u h t chúng ta không thi t

l p h n m t tài kho n ngân hàng cho vi c gi i trí

thành các tài kho n khác nhau đ c xây d ng t s tính toán trong trí óc Nh ng

quy t đ nh th c t mà con ng i th c hi n cho th y r ng ti n không ph i lúc nào

c ng có th thay th cho nhau M c dù có th d n t i nh ng hành vi sai l ch, s

kho n mua vé” đã đ c thi t l p N u t t c đúng theo k ho ch này, vi c xem v

đ p chi phí c a t m vé, và “tài kho n mua vé” s đ c đóng l i Trong v n đ 1

long mua m t t m vé m i M c dù không vui v vi c m t $10, không có nh ng gi i

vé Ng c l i, trong v n đ 2, giá c a m t t m vé m i s đ c ghi vào “tài kho n mua vé” v n đang m , vì th giá c a m t t m vé bây gi có v là $20, đây là giá

m t món hàng tiêu dùng đ c thanh toán, tài kho n này s đóng khi món hàng đó

thi t l p cho ti t ki m ho c đ u t Các tài kho n này đ c xem xét th ng xuyên

nh th nào? Hàng ngày hay m t n m m t l n? Và trong tr ng h p nào thì các tài

nh ng hành đ ng c p bách khác? Câu tr l i ch c ch n ph thu c vào t ng lo i tài

kho n

tr ng h n so v i các kho n l i i u này ng ý m t s c n tr ng nh khi chúng ta đóng m t tài kho n, chúng ta có th l a ch n né tránh làm đi u này n u k t qu l

x y ra Ng c l i n u k t qu s là m t kho n l i, h hoàn toàn s n lòng đóng tài

danh ngh a” (paper loss) i u này ngh a là tài kho n v n còn m Bán c phi u này đòi h i ph i đóng tài kho n và tr i nghi m th ng đau Ng c l i, bán m t c phi u

l i cho phép đóng m t tài kho n t i đi m có lãi và h ng ph n lãi có đ c Khuynh

h ng tránh vi c bán khi giá gi m đ c bi t đ n là hi u ng ng c v th

2.1.3 Hi u ng ng c v th

ch ng khoán có thành qu t t quá s m trong khi n m gi các ch ng khoán thua l

đ ng m t cách có h th ng b i hi u ng ng c v th thì r t có th s x y ra s sai

hi u ng này L i gi i thích c a h nghiêng v hai ph m trù: lý thuy t tri n v ng

soát)

đ a chúng ta đ n khu v c tìm ki m r i ro c a hàm giá tr (mi n l ) Hàm ý đây là

Ghi nh n m t kho n l r t khó do tâm lý s ph i nu i ti c Shefrin và Statman l p

khi ng c l i, s mong mu n c m giác kiêu hãnh (và/ho c vui m ng) d n đ n vi c

v i m t kho n l b i vì nh v y có ngh a là ph i ch p nh n m t quy t đ nh đ u t kém, nh ng l i c m th y t hào khi đóng v th v i m t kho n l i vì đ c tr i

2.1.4 Các b ng ch ng th c nghi m v hi u ng ng c v th

B t đ u v i nh ng b ng ch ng th c nghi m g n đây cho th y s t n t i c a hi u

ng ng c v th Terrance Odean (1998a) s d ng b d li u bao g m l ch s giao

d ch c a 10,000 tài kho n giao d ch ch ng khoán v i g n 100,000 giao d ch trong

su t giai đo n 1987 – 1993, nghiên c u t m xu h ng các nhà đ u t cá nhân bán

ra các ch ng khoán l i và n m gi các ch ng khoán thua l Odean phát tri n m t

ph ng pháp đ đo l ng hi u ng ng c v th , mà các nghiên c u sau này s

d ng Trong ph ng pháp này, vào th i đi m m t nhà đ u t bán m t c phi u, các

các c phi u Lãi th c hi n (1) và l th c hi n (2) là các giao d ch th t s mà nhà

đ u t thu đ c lãi hay l th c t Các c phi u ch a bán đ c g i là lãi danh ngh a

nh t (high) và th p nh t (low) trong phiên T t c 4 lo i v th c phi u là các y u t

quy t đ nh giá tr tài s n c a các nhà đ u t T ng lãi th c hi n (1) và lãi danh ngh a

danh ngh a (4) cho th y t t c các kho n l t ng ng M t v n đ xu t hi n đó là

v n đ này b ng cách t p trung vào t n su t bán ch ng khoán l i/l so v i t t c các

c h i bán các ch ng khoán l i/l C th ông tính t l lãi th c hi n (PGR – Proportion of gains realized) nh sau:

T l lãi th c hi n (PGR) =

T ng t , t l l th c hi n (PLR - Proportion of losses realized) đ c tính nh sau:

Odean đã tìm th y b ng ch ng m nh m cho hi u ng ng c v th khi k t qu

v y, các nhà đ u t hi n th c hóa các kho n l i l n h n 50% so v i vi c hi n th c

vào tháng 12 khi các nhà đ u t hi n th c hoá nhi u kho n l h n và ít các kho n

l i h n so v i nh ng tháng còn l i trong n m i u này đ c gi i thích là do nh

h ng c a thu , nhà đ u t lo i b các ch ng khoán thua l m t cách d h n khi

(Grinblatt, Titman, và Wermers, 1995; Badrinath và Wahal, 2002), trong khi nh ng

nhà đ u t cá nhân d ng nh đi ng c l i trào l u trên Ngh a là, h nhi u kh

n ng s mua nh ng c phi u có thành qu trong quá kh d i m c trung bình

(Grinblatt và Keloharju, 2000)

0 cho doanh thu danh ngh a Các bi n đ c l p bao g m các bi n ki m soát liên quan

đ n c ph n (ví d nh l i nhu n trong quá kh ), nhà đ u t (nh giá tr danh m c

đ u t ), th i gian (các bi n gi cho m i tháng) và các đi u ki n th tr ng (nh t

su t sinh l i th tr ng) Hi u ng ng c v th đ c đ i di n b i m t bi n gi nh n

tr ng h p khác D li u d a trên t t c các nhà đ u t trên th tr ng ch ng khoán

nhân t khác trong phân tích

đ nh trong su t 14 l n giao d ch H nh n th y h n 50% các ch th hi n th c hoá

đ c v i d li u trong m t môi tr ng đ c ki m soát

th đ c xác đ nh rõ ràng Kaustia th y r ng kh i l ng giao d ch th p n u giá th p

h n giá chào bán và có s bùng n v kh i l ng giao d ch n u giá v t giá chào bán H n n a, có s gia t ng đáng k trong kh i l ng giao d ch n u giá đ t t i m c

t i đa ho c t i thi u m i, đi u này cho th y b ng ch ng c a hi u ng giá tham

chi u

Heath, Huddart và Lang (1999) xác đ nh hi u ng ng c v th trong th c hi n

đoàn, h th y r ng có s liên h ch t ch gi a vi c l a ch n quy n ch n c a các

ho t đ ng này x p x g p đôi khi giá v t quá giá t i đa c a n m tr c đó

đình t i chung c Boston H cho th y, ch s h u nhà chung c ch u các kho n l danh ngh a, thi t l p m c giá chào bán cao h n 25-35% chênh l ch gi a giá bán k

v ng và giá mua ban đ u c a h , đây là nh ng ng i ít thành công trong vi c bán tài

s n h n so v i nh ng ng i khác

đoán hành vi ng c l i v i hành vi đ c mô t b i hi u ng ng c v th Phát hi n

h n

Ti p đ n, nhi u nghiên c u phát hi n ra r ng, các nhà đ u t khác nhau s có hi u

ng ng c v th khác nhau Shapira và Venezia (2001) phát hi n hi u ng ng c v

t v n Trong khi đó Dhar và Zhu (2006) phát hi n ra r ng không ph i t t c các nhà

đ u t (t i M ) đ u ch u nh h ng c a hi u ng ng c v th Kho ng 20% nhà

đ u t trong m u c a h cho th y có s ph n ng ng c l i v i hi u ng này Nói

m t cách khác, h có xu h ng hi n th c hoá nhi u kho n l h n là lãi Bên c nh

đó, trong s các đ c đi m c a nhà đ u t có th đo l ng thì thu nh p, s giàu có, trình đ chuyên môn và tu i tác có t ng quan v i xu h ng gi m c a hi u ng

ng c v th H c ng phát hi n ra r ng nh ng nhà đ u t giao d ch càng nhi u thì

càng s n sàng hi n th c các kho n l

Feng và Seasholes (2005) c ng nh n th y hi u ng ng c v th các nhà đ u t

tho i hay internet), các nhà đ u t kh i đ u ho t đ ng giao d ch v i nhi u h n m t

v i nhà đ u t Trung Qu c và nh n th y r ng hi u ng này y u h n đ i v i các nhà

đ u t t ch c và các nhà đ u t cá nhân có nhi u kinh nghi m giao d ch Trong khi

đó, xem xét t t c các giao d ch giao sau ch s ch ng khoán Hàn Qu c, Choe và

Brad M Barber, Yi-Tsung Lee, Yu-Jane Liu, Terrance Odean (2007) c ng tìm th y

h n so v i c phi u l , nhà đ u t cá nhân, doanh nghi p và nh ng nhà l t sóng

n c ngoài l i có m c đ hi u ng ng c v th th p h n

Tây nh Ph n Lan, Israel… và Châu Á nh Trung Qu c, ài Loan… Bên c nh đó,

2.2 S t tin quá m c

S đ n gi n hóa t nghi m (t l a d i b n thân) x y ra khi con ng i có khuynh

h ng ngh r ng h gi i h n so v i kh n ng th t s c a h (Trivers, 1991) Các

n ng c a h và quy nh ng th t b i trong quá kh là do thi u may m n (Campbell,

Goodie, & Foster, 2004; Lichtenstein ctg., 1982; Yates, 1990) M t nhà đ u t quá

nh ng nhà đ u t quá t tin th ng giao d ch th ng xuyên và đánh giá th p nh ng

r i ro liên quan đ n vi c đ u t ch ng khoán (Kyle & Wang, 1997; Odean, 1998b)

và chính đi u này đ a h đ n nh ng quy t đ nh ch a th c s t i u

2.2.1 Các khía c nh c b n c a s t tin quá m c

tìm đ c (ví d chi u dài sông Nile) và trong vi c c l ng các con s ch a bi t

đây có th đ c s d ng đ đánh giá m c đ xác đ nh sai trong các c l ng

kho ng:

Hãy đ a ra c l ng kho ng cho câu h i c a b n Câu tr l i chính xác cho nh ng

trong m t tu n) s :

- C n d i: không th p h n c n d i v i m t xác su t cao (95%)

ph ng pháp này cho th y phân ph i xác su t c a con ng i th ng r t h p

(Lichtenstein, Fischhoff và Phillips, 1982; Keren, 1991) Ví d : các nghiên c u yêu

c u m i ng i c l ng v i kho ng tin c y 90% cho m t vài giá tr không ch c

ch n (nh đ dài sông Nile) cho th y t l ph n tr m xu t hi n b t ng (giá tr đúng

r i ra ngoài kho ng tin c y) l n h n 10%

Nh ng c l ng phân v c a phân ph i xác su t nh v y th ng đ c đ t ra cho

1999; Soll và Klayman, 2004; Cesarini, Sandewall và Johannesson, 2006; Juslin,

90% ch a đ n 50%, ngh a là t l b t ng cao h n 50% thay vì 10% trong tr ng

h p xác đ nh t t (Hilton, 2001; Klayman và c ng s , 1999; Russo và Schomaker,

1992)

(Hilton, 2001; Glaser và c ng s , 2004)

Nh ng nghiên c u khác yêu c u các đ i t ng tr l i các câu h i v i 2 ph ng án

- Hãy ngh v k n ng lái xe c a b n B n có tin k n ng c a mình t t h n m c

m c trung bình Theo Taylor và Brown (1988), con ng i có nh ng quan đi m

không th c t v b n thân h M t bi u hi n quan tr ng trong phát hi n này là m i

ng i th ng đánh giá k n ng hay nh ng đ c tính tích c c c a b n thân t t h n

ng i khác M t ví d quen thu c là trong nghiên c u c a Svenson (1981), có đ n

82% cá nhân trong m t nhóm sinh viên t x p h nhóm 30% các tay lái an toàn

nh t

2.2.2 S t tin quá m c trong các mô hình tài chính

T tin quá m c th ng đ c mô hình hoá nh m t s đánh giá quá cao đ chính xác

đánh giá th p ph ng sai c a các tài s n có r i ro ho c đánh giá quá cao tính chính

r i ro là r t h p Benos (1998), Kyle và Wang (1997), Odean (1998b), và Caballe và

Sakovics (2003) đã s d ng cách th c này đ mô hình hoá s t tin quá m c d i

ra b i Hellwig (1980), Grossman và Stiglitz (1980), Diamond và Verrechia (1981),

l ng giao d ch cao trên th tr ng có nhi u nhà đ u t t tin thái quá H n n a,

d i góc đ cá nhân, các nhà đ u t t tin thái quá th ng giao d ch m t cách m nh

m : nhà đ u t càng quá t tin thì kh i l ng giao d ch càng l n Odean đã g i hi n

t ng này là “ nh h ng rõ ràng nh t c a s t tin quá m c”

đoán xa h n Odean tìm th y r ng nh ng nhà đ u t t tin thái quá có m c h u d ng

d ng hoá h n Ng c l i Kyle và Wang (1997) ch ra r ng các nhà đ u t t tin thái

cao h n các nhà đ u t h p lý khi mà s t tin quá m c đóng vai trò nh m t y u t

đ nh h ng cho vi c giao d ch m nh m Benos c ng tìm th y k t qu t ng t Tuy

n i t i

d ng k v ng

2.2.3 Các b ng ch ng th c nghi m

S quá t tin và giao d ch quá m c

kém (ngh a là t su t l i nhu n t danh m c đ u t c a h th p h n so v i m c

h n H c ng ch ra r ng, các nhà đ u t t ch c giao d ch th ng xuyên h n,

nh ng các giao d ch c a h mang l i l i nhu n t t h n nhà đ u t cá nhân và khi

Nh ng nhà đ u t v i k n ng giao d ch và thông tin v t tr i s t n d ng kh n ng

ng i có kh n ng cao th t s và nh ng ng i tin t ng sai l m v kh n ng c a mình đ u s giao d ch quá m c Nhìn chung, s nhà đ u t có kh n ng cao th t s

đ u t

Markus Glaser và Martin Weber, 2007 đã k t h p các d li u s n có v i thông tin

suy lu n ra t m t cu c kh o sát S d ng d li u giao d ch t tài kho n môi gi i

c a cùng các nhà đ u t trên, h liên k t các th c đo ho t đ ng giao d ch khác

nhi u h n, nh ng c ng có r t ít b ng ch ng t ng ng cho th y đi u này khi tâm lý

Theo cách t ng t , Mark Grinblatt và Matti Keloharju, 2008 v i m t ngu n d li u

nguy hi m); tìm ki m kinh nghi m (mong mu n có m t tr i nghi m thú v và m i

m , dù b t h p pháp); tính b c phát (nh ng hành vi m t ki m ch xã h i); và nh y

cao v t tr i, do s m i l có đ c khi tr i nghi m giao d ch các ch ng khoán m i

trong danh m c c a h Trong nghiên c u này, s tìm ki m c m giác c a m t cá

nhân đ c đ i di n b i s l ng vé ph t ch y quá t c đ Ng i ta có th cho r ng

đi u này ch th hi n đ c khía c nh tìm ki m c m giác m o hi m và h i h p M t

th c đo c a s quá t tin đ c cung c p t h s tâm lỦ h c đ c th c hi n cho t t

không đ c công b r ng rãi nh ng ph ng pháp đo l ng s quá t tin này d ng

nh g n v i hi u ng t t h n trung bình Các tác gi k t lu n r ng ho t đ ng giao

dch có t ng quan d ng v i c s quá t tin và xu h ng tìm ki m c m giác m nh

trong m u nghiên c u c a mình

a d ng hoá th p và ch p nh n r i ro quá m c

M t sai l m khác c a nhà đ u t có th liên quan đ n s quá t tin là xu h ng đa

nhanh chóng đ nh m t t tr ng quá cao/th p cho các ch ng khoán khi h nh n th y

phi u, vì v y h s d ng l i sau khi ch phân tích m t vài ch ng khoán Mi n là h

tin đã nh n ra đ c m t vài c ph n t t là h đã b ng lòng Sau cùng, n u h ch c

m c đ u t b ng c ph n mà h không nghiên c u? Polkovnichenko (2005) cho

nh ng v n c g ng "ti n t i'' v i hy v ng s n m b t đ c ph n l i nhu n khó kh

m c đ đa d ng hoá h p lý, h ph i n m gi nhi u h n 10 lo i c ph n khác nhau

đ u t cá nhân có m c đ đa d ng hoá danh m c th p

William Goetzmann và Alok Kumar, 2008 đã c g ng xác đ nh nh ng ai có xu

h ng đa d ng hoá th p Không ng c nhiên khi h nh n th y r ng vi c đa d ng hoá

gia t ng cùng v i thu nh p, tài s n và đ tu i Nh ng ng i giao d ch nhi u nh t

c ng có xu h ng ít đa d ng hoá nh t i u này r t có th là do s quá t tin là y u

hoá c ng là nh ng ng i nh y c m v i xu h ng giá và b nh h ng b i l ch l c

n i đ a M t l n n a, nh ng đi u này có th là bi u hi n c a s thi u am hi u

Gongmeng Chen, Kenneth A Kim, John R Nofsinger và Oliver M Rui, 2007

đ u t t ch c Trung Qu c (đ c cho là “chuyên nghi p” h n) s h u nhi u

ch ng khoán h n so v i nhà đ u t cá nhân (trung bình là 15.5 c phi u so v i 2.6

đ n m c đ đa d ng hoá

2.3 c đi m nhƠ đ u t

Gongmeng Chen, Kenneth A Kim, John R Nofsinger và Oliver M Rui, 2007 đã

m c đ l ch l c nh n th c khác nhau Ví d , nh ng nhà đ u t là nam th ng quá t tin quá h n nh ng nhà đ u t n (Lundeberg, Fox, & Puncochar, 1994; Barber & Odean, 2001) H n n a, kinh nghi m khác nhau c ng s d n t i hành vi khác nhau

c nhà đ u t cá nhân đ u ph n ng gi ng nhau Nhóm tác gi nh n di n đ c các

đ c đi m c a nhà đ u t mà h tin r ng s ít b nh h ng b i các khuynh h ng

Nhà đ u t kinh nghi m

Nh ng nhà đ u t này đã tích l y đ c kinh nghi m đ u t , do đó, h h c đ c cách

Nh ng nhà đ u t có kinh nghi m h n s n m gi các danh m c đ u t ít r i ro h n,

đa d ng h n, và ít giao d ch th ng xuyên Tuy nhiên, sau khi đã tích l y kinh

t lâu n m c ng có th kém h n

Nhà đ u t trung niên

Gongmeng Chen, Kenneth A Kim, John R Nofsinger và Oliver M Rui, 2007 cho

ng i v a tr , đ c đào t o theo đ nh h ng th tr ng nh ng c ng v a đ t ng tr i

đ tích l y và h c h i t nh ng “bài h c cu c s ng"

Nhà đ u t n ng đ ng

Nh ng nhà đ u t càng giao d ch th ng xuyên càng nhanh chóng tích l y đ c

khuynh h ng hành vi trong các quy t đ nh giao d ch M t khác, Barber & Odean

UBS/Gallup v vi c n m gi ch ng khoán và k v ng c a h Nhà nghiên c u này