Mục tiêu của đề tài lầ tìm bằng chứng thực nghiệm hiệu ứng ngược vị thế và xem xét mức độ tự tin quá mức của các nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Đồng thời, tìm kiếm mối quan hệ giữa các hiệu ứng này với độ tuổi, thời gian kích hoạt tài khoản, số lượng giao dịch và giá trị tài khoản của nhà đầu tư.
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Nhiều nghiên cứu trên toàn cầu đã chỉ ra rằng các nhà đầu tư thường bị ảnh hưởng bởi các dạng lệch lạc hành vi, dẫn đến những sai lầm trong nhận thức Những sai lầm này không chỉ tác động đến hiệu quả đầu tư mà còn ảnh hưởng đến giá trị tài sản Trong số các lệch lạc hành vi, Hiệu ứng ngược vị thế (Disposition Effect) và Quá tự tin (Overconfidence) là hai hiện tượng được nghiên cứu rộng rãi nhất.
Hiệu ứng ngược vị thế là hiện tượng mà nhà đầu tư thường bán các cổ phiếu đang tăng giá quá sớm, trong khi lại giữ lại những cổ phiếu đang giảm giá quá lâu Đồng thời, sự quá tự tin cũng xuất hiện khi con người có xu hướng đánh giá cao khả năng của bản thân hơn so với thực tế.
Nhiều nhà tâm lý học đã chỉ ra rằng các nhóm người khác nhau có mức độ lệch lạc nhận thức khác nhau, chẳng hạn như nam giới thường tự tin hơn nữ giới trong đầu tư Kinh nghiệm cũng ảnh hưởng đến hành vi đầu tư, dẫn đến việc không phải tất cả nhà đầu tư cá nhân đều có phản ứng giống nhau.
Nghiên cứu này kiểm định Hiệu ứng ngược vị thế và Khuynh hướng quá tự tin của nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam Bài viết xem xét các đặc điểm kinh nghiệm của nhà đầu tư, bao gồm độ tuổi, thời gian kích hoạt tài khoản, số lượng giao dịch và giá trị tài khoản Mục tiêu là xác định xem nhà đầu tư với các đặc tính khác nhau có gặp phải sai lầm nhận thức tương tự trong quyết định đầu tư hay không.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu nhằm tìm bằng chứng thực nghiệm về hiệu ứng ngược vị thế và đánh giá mức độ tự tin quá mức của nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng xem xét mối quan hệ giữa các hiệu ứng này với độ tuổi, thời gian kích hoạt tài khoản, số lượng giao dịch và giá trị tài khoản của nhà đầu tư.
Câu hỏi nghiên cứu
1 Hiệu ứng ngược vị thế (Disposition effect) có tồn tại ở các nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam không?
2 Độ tuổi, thời gian kích hoạt tài khoản, số lượng giao dịch và giá trị tài khoản của nhà đầu tư ảnh hưởng thế nào đến hiệu ứng ngược vị thế?
3 Độ tuổi, thời gian kích hoạt tài khoản, số lượng giao dịch và giá trị tài khoản của nhà đầu tư ảnh hưởng thế nào đến tần suất giao dịch, mức độ đa dạng hoá danh mục và thành quả đầu tư của họ?
Phương pháp nghiên cứu
Để kiểm định hiệu ứng ngược vị thế đối với nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tôi áp dụng phương pháp nghiên cứu của Odean (1998a) Phương pháp này bao gồm kiểm định sự khác biệt trung bình giữa tỷ lệ thực hiện lãi (PGR) và tỷ lệ thực hiện lỗ (PLR) của các nhà đầu tư Để phân tích mối quan hệ giữa các đặc tính của nhà đầu tư cá nhân và hiệu ứng ngược vị thế, tôi sử dụng hồi quy OLS, xem xét tần suất giao dịch, mức độ đa dạng hóa và thành quả đầu tư.
Đối tƣợng nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu tập trung vào giao dịch thực tế và các đặc điểm của nhà đầu tư cá nhân tại thị trường chứng khoán Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu
Giao dịch của 116 nhà đầu tư cá nhân có tài khoản tại một công ty chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 01/01/2011 đến 30/04/2014
Bài nghiên cứu này được trình bày như sau:
1 Khung lý thuyết về hiệu ứng ngược vị thế và tự tin quá mức Trong chương này, tôi điểm qua những lý thuyết có liên quan đến hiệu ứng ngược vị thế, quá tự tin và bằng chứng từ những nghiên cứu trước đó về các hiệu ứng này
2 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Trong chương này, tôi sẽ mô tả dữ liệu, cách tổ chức dữ liệu và trình bày phương pháp nghiên cứu
3 Kiểm định và kết quả Trong chương này, tôi chạy các mô hình hồi quy và kiểm định để làm rõ các câu hỏi nghiên cứu
4 Kết luận Những kết quả chính về hiệu ứng ngược vị thế và tự tin quá mức tại Việt Nam và một số hàm ý.
KHUNG LÝ THUYẾT VỀ HIỆU ỨNG NGƢỢC VỊ THẾ VÀ TỰ TIN QUÁ MỨC
Hiệu ứng ngƣợc vị thế
Lý thuyết chuẩn tắc khẳng định rằng con người nên hành động theo những quy tắc nhất định, trong khi lý thuyết thực chứng tập trung vào việc quan sát và mô phỏng hành vi thực tế của con người.
Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng, được phát triển bởi John Von Neumann và Oskar Morgenstern vào năm 1944, nhằm mô tả cách con người nên hành động khi đối mặt với các quyết định rủi ro Theo lý thuyết này, khi so sánh các triển vọng, người ta xác định mức hữu dụng cho từng kết quả có thể xảy ra và gán cho chúng một xác suất tương ứng, từ đó lựa chọn kết quả có độ hữu dụng cao nhất.
Mặc dù lý thuyết hữu dụng kỳ vọng rất quan trọng trong việc xây dựng mô hình ra quyết định của cá nhân, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng người tham gia thị trường thường vi phạm lý thuyết này một cách có hệ thống Trong số các lý thuyết, lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979, 1992) đã thu hút được sự chú ý đáng kể.
Lý thuyết này nổi bật nhờ khả năng tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm và mô tả rõ ràng thái độ của người tham gia thị trường trong các trò chơi may rủi Trong khi đó, các nghiên cứu khác chỉ đơn giản là thu thập chứng cứ về những hiện tượng bất thường nhằm phản bác lý thuyết hữu dụng kỳ vọng.
Lý thuyết triển vọng, cùng với một số lý thuyết khác, được phát triển từ việc giải thích những vi phạm của lý thuyết hữu dụng kỳ vọng Nội dung chính của lý thuyết này nhấn mạnh vào các bằng chứng thực nghiệm cho thấy hành vi con người thường trái ngược với lý thuyết hữu dụng kỳ vọng Kahneman và Tversky đã quan sát ba khía cạnh cơ bản trong quá trình ra quyết định, từ đó xây dựng nền tảng cho lý thuyết triển vọng.
Con người có xu hướng thể hiện sự e ngại rủi ro hoặc tìm kiếm rủi ro, tùy thuộc vào bản chất của triển vọng mà họ đối mặt.
Giả sử phải lựa chọn giữa 2 quyết định hiện hữu sau:
Quyết định 1: Chọn giữa P1($250) (chắc chắn có được 250$) và P2(0.25, $1,000) (có $1,000 với xác suất 25%)
Quyết định 2: Chọn giữa P3(-$750) (chắc chắn mất $750) và P4(0.75, -$1,000) (mất
Kết quả khảo sát chỉ ra rằng 84% người tham gia đã chọn P1 cho quyết định 1, điều này phản ánh sự e ngại rủi ro theo lý thuyết hữu dụng kỳ vọng.
87% người tham gia chọn P4 trong quyết định 2, điều này cho thấy sự nhất quán với việc tìm kiếm rủi ro Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng không cho phép thay đổi thái độ đối với rủi ro, dẫn đến việc không ưa thích và không tìm kiếm rủi ro Ngược lại, lý thuyết triển vọng cho thấy rằng thái độ đối với rủi ro phụ thuộc vào bản chất của triển vọng, điều này sẽ được làm rõ trong phần tiếp theo.
Việc đánh giá triển vọng của con người dựa vào những gì họ đạt được và mất mát so với một điểm tham chiếu, thường là trạng thái hiện tại của họ.
Kahneman và Tversky nhấn mạnh rằng con người thường quan tâm đến việc "được" và "mất" hơn là giá trị tài sản thực tế Trong bối cảnh này, chúng ta nhận thấy sự e ngại rủi ro khi đối mặt với khả năng "được" và xu hướng tìm kiếm rủi ro khi đối diện với khả năng "mất".
Ranh giới giữa sự e ngại rủi ro và tìm kiếm rủi ro là một khía cạnh quan trọng trong lý thuyết hữu dụng kỳ vọng, trong đó mức tài sản được xem là biến quyết định trong hàm hữu dụng Lý thuyết này giả định rằng con người có khẩu vị rủi ro không đổi, điều này đặt ra câu hỏi về cách lựa chọn trong bối cảnh này.
Quyết định 1: Giả sử hiện tại bạn có thêm được $300 Và bạn chọn lựa giữa P5($100) (chắc chắn có $100) và P6(0.5,$200) (có $200 với xác xuất 50%)
Quyết định 2: Giả sử hiện tại bạn có thêm được $500 Và bạn sẽ chọn lựa giữa P7(-
$100) (chắc chắn mất $100) và P8(0.5,-$200) (mất $200 với xác xuất 50%)
Hai quyết định này thực tế giống nhau: chọn giữa việc chắc chắn nhận $400 hoặc có 50% cơ hội nhận $500 và 50% cơ hội nhận $300 Tuy nhiên, 72% người tham gia chọn P5, thể hiện sự e ngại rủi ro, trong khi 64% chọn P8, thể hiện sự tìm kiếm rủi ro Điều này cho thấy thái độ đối với rủi ro khác nhau giữa việc được và mất, cho thấy rằng sự thay đổi mức tài sản, chứ không phải mức tài sản, mới thực sự quan trọng Con người thường đánh giá kết quả dựa trên được và mất so với một điểm tham chiếu, thường là mức tài sản hiện tại.
Con người ngại mất mát (thua lỗ) vì mất mát lớn hơn được
Kahneman và Tversky chỉ ra rằng con người có xu hướng cảm nhận sự mất mát mạnh mẽ hơn so với sự đạt được, ngay cả khi giá trị tuyệt đối là như nhau Ví dụ, khi xem xét các lựa chọn P9(0) và P10(0.5,X,-), người ta sẽ không nhận thấy sự khác biệt rõ ràng khi giá trị X đạt đến một mức nhất định.
Kết quả trung bình của thử nghiệm P9 cho thấy con người có xu hướng e ngại sự mất mát, với mức trung bình là $61 Điều này có nghĩa là, trong một trò may rủi với xác suất 50:50, một người sẽ cần $61 để không cảm thấy sự khác biệt giữa việc chấp nhận hay từ chối trò chơi, khi họ đã mất $25 Khái niệm ngại sự mất mát mô tả hành vi của hầu hết mọi người, cho thấy rằng cảm giác "mất" thường mạnh mẽ hơn cảm giác "được".
Sự e ngại mất mát và e ngại rủi ro là hai khái niệm khác nhau Con người thường ưu tiên sự chắc chắn hơn là những cơ hội may rủi có kết quả tương đương về giá trị kỳ vọng Ví dụ, việc nhận được một số tiền chắc chắn là 75 đô la sẽ được ưa chuộng hơn so với khả năng nhận được 50 đô la trong một tình huống không chắc chắn.
Sự tự tin quá mức
Sự đơn giản hóa tự nghiệm xảy ra khi con người có xu hướng đánh giá khả năng của mình cao hơn thực tế, dẫn đến sự tự tin quá mức Nghiên cứu tâm lý học cho thấy hiện tượng này khiến con người cư xử như thể họ có nhiều khả năng hơn so với bản chất thật sự Những nhà đầu tư tự tin quá mức thường cho rằng thành công trong quá khứ là kết quả của kỹ năng cá nhân, trong khi thất bại lại được quy cho thiếu may mắn.
Nhà đầu tư quá tự tin thường có xu hướng tận dụng khả năng nhận thức vượt trội để đạt được lợi nhuận lớn, dẫn đến việc giao dịch thường xuyên và đánh giá thấp các rủi ro liên quan đến đầu tư chứng khoán Điều này có thể khiến họ đưa ra những quyết định đầu tư chưa thực sự tối ưu.
2.2.1 Các khía cạnh cơ bản của sự tự tin quá mức
Hai khía cạnh cơ bản của sự tự tin quá mức bao gồm sự xác định sai và hiệu ứng tốt hơn trung bình Sự xác định sai có thể xảy ra trong việc ước lượng các con số có thể tìm được, chẳng hạn như chiều dài sông Nile, cũng như trong việc ước lượng các con số chưa biết, ví dụ như giá tương lai của một cổ phiếu Để đánh giá mức độ xác định sai trong các ước lượng khoảng, phương pháp điểm phân vị (fractile) có thể được áp dụng.
Để có được câu trả lời chính xác cho các câu hỏi như độ dài của sông Nile hay giá trị của chỉ số Dow Jones Euro Stoxx 50 trong một tuần, bạn cần đưa ra ước lượng cụ thể cho câu hỏi của mình.
- Cận dưới: không thấp hơn cận dưới với một xác suất cao (95%)
- Cận trên: không cao hơn cận trên với một xác suất cao (95%)
Nghiên cứu về việc xác định các giá trị không chắc chắn cho thấy rằng phân phối xác suất của con người thường rất hẹp (Lichtenstein, Fischhoff và Phillips, 1982; Keren, 1991) Chẳng hạn, khi mọi người được yêu cầu ước lượng với khoảng tin cậy 90% cho một số giá trị không chắc chắn, như độ dài sông Nile, tỷ lệ phần trăm mà giá trị đúng rơi ra ngoài khoảng tin cậy thường lớn hơn 10%.
Các ước lượng phân vị của phân phối xác suất thường được áp dụng cho những giá trị không chắc chắn liên tục và liên quan đến các câu hỏi kiến thức tổng quát (Juslin, Wennerholm, và Olsson, 1999; Klayman, Soll, Gonzalz – Vallejo và Barlas, 1999; Soll và Klayman, 2004; Cesarini, Sandewall và Johannesson, 2006; Juslin, Winman và Hanson, 2007) Trong các nghiên cứu sử dụng khoảng tin cậy 90%, tỷ lệ đạt được thường chưa đến 50%, cho thấy rằng tỷ lệ bất ngờ cao hơn 50% thay vì chỉ 10% trong trường hợp xác định tốt (Hilton, 2001; Klayman và cộng sự, 1999; Russo và Schomaker).
Khoảng tin cậy được áp dụng để dự đoán theo chuỗi thời gian, chẳng hạn như biểu đồ giá cổ phiếu (Budescu và Du, 2007; Glaser và Weber, 2007) Nghiên cứu cho thấy nhà đầu tư thường ước lượng độ biến động một cách hạn chế, khi họ được hỏi về khoảng tin cậy đối với lợi nhuận hoặc giá trị của chỉ số hay cổ phiếu trong tương lai, dẫn đến việc đánh giá thấp các biến động trong quá khứ (Hilton, 2001; Glaser và cộng sự, 2004).
Nghiên cứu đã yêu cầu các đối tượng trả lời câu hỏi theo hai phương án để đo lường mức độ xác định sai Sau đó, họ được yêu cầu ước lượng xác suất câu trả lời của mình là đúng, như trong ví dụ dưới đây.
- Ai sinh ra trước, Charles Darwin hay Charles Dicken?
- Bạn chắc chắn bao nhiêu phần trăm?
Kết quả thường cho thấy tỷ lệ câu trả lời đúng thấp hơn xác suất được ấn định (Lichtenstein et al., 1982)
Một khía cạnh quan trọng của sự quá tự tin là hiệu ứng tốt hơn trung bình, thường được nhận diện qua câu hỏi tiêu biểu liên quan đến cách mà mọi người đánh giá khả năng của bản thân so với người khác.
- Hãy nghĩ về kỹ năng lái xe của bạn Bạn có tin kỹ năng của mình tốt hơn mức trung bình của những người khác ở trong phòng không?
Nghiên cứu cho thấy mọi người thường có cái nhìn không thực tế về kỹ năng của bản thân, với nhiều người tự đánh giá mình tốt hơn mức trung bình Theo Taylor và Brown (1988), hiện tượng này thể hiện rõ qua việc mọi người thường cho rằng kỹ năng và đặc điểm tích cực của họ vượt trội hơn so với người khác Một ví dụ điển hình là nghiên cứu của Svenson (1981), khi có đến 82% sinh viên tự xếp mình vào nhóm 30% tay lái an toàn nhất.
2.2.2 Sự tự tin quá mức trong các mô hình tài chính
Tự tin quá mức được mô hình hoá như sự đánh giá quá cao độ chính xác của thông tin riêng, dẫn đến việc các nhà đầu tư đánh giá thấp phương sai của tài sản rủi ro và có khoảng tin cậy hẹp về giá trị của chúng Nhiều nghiên cứu như của Benos (1998), Kyle và Wang (1997), Odean (1998b), và Caballe và Sakovics (2003) đã mô hình hoá sự tự tin quá mức trong các mô hình giao dịch, dựa trên các lý thuyết gốc từ Hellwig (1980) và các tác giả khác Các mô hình này thường dự đoán khối lượng giao dịch cao trong thị trường có nhiều nhà đầu tư tự tin thái quá, với việc nhà đầu tư càng tự tin thì khối lượng giao dịch càng lớn, hiện tượng này được Odean gọi là “ảnh hưởng rõ ràng nhất của sự tự tin quá mức”.
Mô hình của Benos (1998), Kyle và Wang (1997), Odean (1998b), và Caballe và Sakovics (2003) không chỉ giải thích khối lượng giao dịch cao mà còn đưa ra những dự đoán quan trọng về hành vi của nhà đầu tư Odean phát hiện rằng nhà đầu tư tự tin thái quá có mức hữu dụng kỳ vọng thấp hơn và danh mục đầu tư ít đa dạng hơn so với nhà đầu tư hợp lý Ngược lại, Kyle và Wang chỉ ra rằng nhà đầu tư tự tin thái quá có thể đạt lợi nhuận kỳ vọng cao hơn khi sự tự tin này thúc đẩy giao dịch mạnh mẽ Benos cũng tìm thấy rằng lợi nhuận cao hơn của nhà đầu tư tự tin thái quá xuất phát từ lợi thế của người đi đầu tiên Ngoài ra, Benos, Caballe, và Sakovics cùng Odean cho rằng sự hiện diện của nhà đầu tư tự tin thái quá là nguyên nhân giải thích sự biến động quá mức của giá tài sản, với sự dao động giá cao hơn giá trị nội tại.
Tóm lại, các mô hình đều chỉ ra rằng tự tin quá mức có ảnh hưởng đến khối lượng giao dịch, bên cạnh đó, một số mô hình còn đưa ra các kết luận khác nhau dựa trên những giả thiết bổ sung, chẳng hạn như tác động của tự tin quá mức đối với mức hữu dụng kỳ vọng.
2.2.3 Các bằng chứng thực nghiệm
Sự quá tự tin và giao dịch quá mức
Khi phân tích hành vi của nhà đầu tư qua số liệu giao dịch, tần suất giao dịch thường được xem là chỉ số đo lường sự tự tin quá mức Nghiên cứu của Barber & Odean (2000, 2001) và Odean (1998b) chỉ ra rằng các nhà đầu tư cá nhân có xu hướng giao dịch thường xuyên hơn.
Mỹ giao dịch quá mức dẫn đến rủi ro cao và quyết định đầu tư kém, khiến tỷ suất lợi nhuận từ danh mục đầu tư thấp hơn mức trung bình của thị trường Nghiên cứu của Gongmeng Chen và Kenneth chỉ ra rằng việc này ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất đầu tư.
Đặc điểm nhà đầu tƣ
Trong nghiên cứu về hành vi đầu tư của các nhà đầu tư Trung Quốc, Gongmeng Chen và các cộng sự (2007) chỉ ra rằng có sự khác biệt trong mức độ lệch lạc nhận thức giữa các nhóm người Cụ thể, nam giới thường thể hiện sự tự tin hơn nữ giới (Lundeberg, Fox, & Puncochar, 1994; Barber & Odean, 2001), và kinh nghiệm đầu tư cũng ảnh hưởng đến hành vi của họ (Wolosin et al., 1973; Gervais & Odean, 2001) Do đó, không phải tất cả nhà đầu tư cá nhân đều có phản ứng giống nhau Nhóm tác giả đã xác định những đặc điểm của nhà đầu tư ít bị ảnh hưởng bởi các khuynh hướng hành vi và sai lầm trong giao dịch.
Nhà đầu tư kinh nghiệm
Những nhà đầu tư có kinh nghiệm thường phản ứng hợp lý hơn trong các tình huống thị trường, trong khi những người không cập nhật kỹ năng dễ gặp rủi ro và có thể rời bỏ thị trường Nghiên cứu của List (2003) cho thấy nhà đầu tư có khả năng học hỏi để cải thiện phản ứng của mình Korniotis & Kumar (2006) chỉ ra rằng kinh nghiệm đầu tư mang lại lợi ích nhưng cũng có thể dẫn đến vấn đề suy giảm nhận thức Các nhà đầu tư dày dạn thường duy trì danh mục đầu tư ít rủi ro và đa dạng hơn, nhưng khả năng lựa chọn chứng khoán và kỹ năng đa dạng hóa của họ có thể giảm theo thời gian.
Nhà đầu tư trung niên
Gongmeng Chen, Kenneth A Kim, John R Nofsinger và Oliver M Rui (2007) cho rằng tại Trung Quốc, những người trẻ tuổi thường được giáo dục tốt và sẵn sàng tham gia vào thị trường vốn Tuy nhiên, các nhà đầu tư lớn tuổi lại có nhiều kinh nghiệm sống hơn Do đó, những nhà đầu tư thông minh nhất là những người trẻ, được đào tạo theo định hướng thị trường nhưng cũng có đủ trải nghiệm để tích lũy và học hỏi từ những bài học cuộc sống.
Nhà đầu tư năng động
Nhà đầu tư giao dịch thường xuyên sẽ nhanh chóng tích lũy kinh nghiệm, và những nhà đầu tư giàu kinh nghiệm thường ít bị ảnh hưởng bởi các khuynh hướng hành vi trong quyết định giao dịch.
Nghiên cứu của (2000) chỉ ra rằng những nhà đầu tư giao dịch nhiều thường trở nên quá tự tin, dẫn đến kết quả đầu tư kém hơn Việc giao dịch thường xuyên có thể phản ánh khả năng phản ứng hợp lý của nhà đầu tư, nhưng cũng có thể là dấu hiệu của sự tự mãn.
Nhà đầu tư giàu có
Nhà đầu tư giàu có thường sở hữu kiến thức tài chính vượt trội so với những cá nhân khác, nhưng họ cũng có thể rơi vào tình trạng quá tự tin Nghiên cứu của Vissing-Jürgensen (2003) dựa trên số liệu khảo sát từ UBS/Gallup về các nhà đầu tư Hoa Kỳ cho thấy, mặc dù họ bị ảnh hưởng bởi một số khuynh hướng tâm lý như khuynh hướng đại diện, nhưng mức độ giàu có đã làm giảm bớt tác động của những khuynh hướng này.
Nhiều học giả tài chính và kinh tế đã nghiên cứu hành vi của các nhà đầu tư, trong đó có Dhar & Zhu (2006) xem xét các yếu tố nhân khẩu học và kinh tế - xã hội liên quan đến hiệu ứng ngược vị thế Họ phát hiện rằng nhà đầu tư cá nhân có thu nhập cao và những người làm việc trong các ngành nghề chuyên nghiệp thường có hiệu ứng ngược vị thế thấp hơn Ngoài ra, tần suất giao dịch cao cũng góp phần làm giảm hiệu ứng này.
Nghiên cứu này phân tích các đặc điểm cá nhân của nhà đầu tư Việt Nam, bao gồm thời gian kích hoạt tài khoản, độ tuổi, số lượng giao dịch và giá trị tài khoản, nhằm đánh giá mức độ sai lầm nhận thức trong quyết định đầu tư Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào hiệu ứng ngược vị thế và tự tin thái quá của các nhà đầu tư với các đặc tính khác nhau.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô tả dữ liệu
Thị trường chứng khoán Việt Nam gồm hai sàn giao dịch chính là HOSE, thành lập tháng 7/2000, và HNX, ra mắt tháng 3/2005 Sau 14 năm hoạt động, tổng vốn hoá của cả hai sàn đạt khoảng 52 tỷ USD, tương đương 32% GDP Theo Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, đến cuối năm 2013, có 1,287,576 tài khoản nhà đầu tư được mở, trong đó hơn 99% là tài khoản cá nhân Điều này cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, với số lượng nhà đầu tư chưa lớn và chủ yếu là cá nhân, đồng thời kinh nghiệm đầu tư còn hạn chế.
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu giao dịch của 116 khách hàng cá nhân tại một công ty chứng khoán ở Việt Nam trong khoảng thời gian từ 01/01/2011 đến 30/04/2014 Theo hình 2.1, thị trường đã trải qua xu hướng giảm trong năm 2011 và bắt đầu phục hồi từ đầu năm 2013 Sự thay đổi này rất quan trọng, vì theo nghiên cứu của Kim và Nofsinger (2004), hành vi của nhà đầu tư, đặc biệt là sự tự tin thái quá, có sự khác biệt rõ rệt giữa các thị trường tăng và giảm mạnh.
Hình 3.1: Chỉ số thị trường VNINDEX và HNXINDEX trong giai đoạn nghiên cứu
Nguồn: Dữ liệu từ Sở Giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh và Hà Nội
Dữ liệu giao dịch của các nhà đầu tư cá nhân bao gồm:
Ngày phát sinh giao dịch
Loại giao dịch: mua hoặc bán
Bên cạnh dữ liệu giao dịch, những thuộc tính liên quan của từng tài khoản và nhà đầu tư được ghi lại bao gồm:
Ngày kích hoạt tài khoản
Tổng giá trị vốn mỗi tài khoản
Điều chỉnh dữ liệu
Để chuẩn hóa dữ liệu, tôi tiến hành những bước điều chỉnh sau:
Để đảm bảo tính chính xác trong việc phân tích giao dịch, tôi bắt đầu bằng cách loại bỏ các giao dịch bán đối với những cổ phiếu không được mua trong giai đoạn nghiên cứu Đây là một bước điều chỉnh dữ liệu quan trọng nhằm tránh sai sót trong việc xác định lãi hay lỗ từ các giao dịch bán Cụ thể, những cổ phiếu không có giao dịch mua trong giai đoạn nghiên cứu nhưng lại có giao dịch bán, hoặc những cổ phiếu có khối lượng mua vào thấp hơn khối lượng bán ra, sẽ bị loại bỏ hoặc điều chỉnh khối lượng giao dịch bán cho phù hợp với giai đoạn nghiên cứu.
Tôi đã điều chỉnh dữ liệu giá mua và bán theo tỷ lệ điều chỉnh, vì trong quá trình nghiên cứu dài hạn, các chính sách của doanh nghiệp như chia cổ tức tiền mặt, chia cổ tức bằng cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và phát hành cổ phiếu có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Do đó, nếu chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử giao dịch để tính toán lợi nhuận và tỷ suất sinh lời, rất có thể sẽ dẫn đến những sai sót.
Ví dụ: Cổ phiếu A được mua vào ngày 10 tháng 01 năm 2011 với giá 20,000 đồng
Từ thời điểm mua đến ngày 30 tháng 04 năm 2012, cổ phiếu A đã chia cổ tức bằng tiền mặt tổng giá trị 4,000 đồng Ngày 30 tháng 04 năm 2014, nhà đầu tư bán cổ phiếu A với giá 18,000 đồng Nếu không điều chỉnh dữ liệu, lợi nhuận sẽ là -2,000 đồng, ghi nhận lỗ Tuy nhiên, thực tế lợi nhuận đúng là 2,000 đồng, tính từ 18,000 - (20,000 - 4,000), ghi nhận lãi.
Dữ liệu điều chỉnh cho tất cả cổ phiếu trong giai đoạn nghiên cứu được tính toán bằng cách chia giá thực tế giao dịch cho tỷ lệ điều chỉnh, trong đó tỷ lệ này được xác định từ giá đóng cửa chưa điều chỉnh và giá đóng cửa đã điều chỉnh Cả hai loại giá này đều được lấy từ nguồn dữ liệu của Công ty Tài chính Stoxplus Khi đề cập đến giá cổ phiếu trong nghiên cứu này, chúng ta hiểu đó là giá đã được điều chỉnh.
Phương pháp nghiên cứu
Kiểm định Hiệu ứng ngược vị thế
Dựa trên phương pháp nghiên cứu của Odean (1998a) và sử dụng dữ liệu thực tế đã được điều chỉnh từ lịch sử giao dịch cùng với giá mua và giá bán, tôi tiến hành tính toán kết quả.
Tỷ lệ lãi thực hiện (PGR) và tỷ lệ lỗ thực hiện (PGR) cho từng nhà đầu tư cá nhân trong mẫu như sau:
PGR Lãi thực hiện + Lãi danh nghĩa
PLR Lỗ thực hiện + Lỗ danh nghĩa
Lãi thực hiện (Realized Gains) là các giao dịch bán có lãi trong giai đoạn nghiên cứu, được xác định khi giá bán vượt qua giá vốn trung bình Nếu giá bán lớn hơn giá vốn trung bình, giao dịch đó sẽ được coi là lãi thực hiện.
Lãi danh nghĩa (Paper Gains) là các giao dịch có thể bán với lợi nhuận vào những ngày phát sinh giao dịch bán trong giai đoạn nghiên cứu Để xác định một giao dịch có lãi danh nghĩa, cần so sánh mức giá cao nhất và thấp nhất trong ngày bán với giá vốn trung bình Nếu cả hai mức giá này đều lớn hơn giá vốn trung bình, giao dịch đó được xem là có lãi danh nghĩa.
Lỗ thực hiện là các giao dịch bán lỗ được xác định trong giai đoạn nghiên cứu bằng cách so sánh giá bán với giá vốn trung bình Nếu giá bán thấp hơn giá vốn trung bình, giao dịch đó sẽ được coi là lỗ thực hiện.
Lỗ danh nghĩa (Paper Losses) là các giao dịch có thể bán lỗ trong giai đoạn nghiên cứu, được xác định bằng cách so sánh mức giá cao nhất và thấp nhất trong ngày có thể bán với giá vốn trung bình Nếu cả giá cao nhất và thấp nhất trong ngày bán đều thấp hơn giá vốn trung bình, giao dịch này sẽ được coi là lỗ danh nghĩa.
Nhà đầu tư X sở hữu 5 cổ phiếu: A, B, C, D và E, trong đó A và B có giá cao hơn giá vốn, còn C, D, E có giá thấp hơn Ngược lại, nhà đầu tư Y có 3 cổ phiếu: F, G và H, với F và G có giá cao hơn giá vốn, trong khi H có giá thấp hơn Vào một ngày, nhà đầu tư X bán cổ phiếu A và C, và ngày tiếp theo, nhà đầu tư Y bán cổ phiếu F Việc bán A và F được coi là lãi thực hiện, trong khi việc bán C được xác định là lỗ thực hiện B và G có khả năng bán lời nhưng không được tính vào lãi danh nghĩa, trong khi D, E và H có thể bán lỗ nhưng không được tính vào lỗ danh nghĩa.
Nhà đầu tư X có 1 lãi thực hiện, 1 lỗ thực hiện, 1 lãi danh nghĩa và 2 lỗ danh nghĩa, dẫn đến PGR = 0.5 và PLR = 0.33 Tương tự, nhà đầu tư Y cũng có những chỉ số tương tự Để kiểm tra sự tồn tại của hiệu ứng ngược vị thế trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tôi áp dụng kiểm định khác biệt trung bình (t-test) nhằm xác định xem trung bình chuỗi giá trị PGR có lớn hơn trung bình chuỗi giá trị PLR hay không, với một mức ý nghĩa nhất định.
Trong nghiên cứu này, tôi phân tích dữ liệu liên tục từ tháng 1 đến tháng 12 mà không xem xét tác động của thuế Odean (1998a) đã nghiên cứu hành vi giao dịch và hiệu ứng ngược vị thế từ tháng 1 đến tháng 11, nhưng nhận thấy hiệu ứng này không xảy ra trong tháng 12, lý do được cho là do động cơ thuế của nhà đầu tư.
Mỹ đang có kế hoạch bán ra cổ phiếu thua lỗ trong tháng 12 để giảm thiểu thuế phải nộp Trong khi đó, tại Việt Nam, thuế giao dịch chứng khoán có những đặc thù riêng Theo công văn số 5050/TCT-TNCN ngày 08 tháng 12 năm 2009 của Tổng Cục Thuế, thuế thu nhập cá nhân từ chuyển nhượng chứng khoán sẽ chính thức được áp dụng từ ngày 01 tháng 01 năm sau.
Từ năm 2010, nhà đầu tư có hai lựa chọn về thuế khi chuyển nhượng chứng khoán: đóng 0.1% trên giá trị chuyển nhượng hoặc 20% trên lợi nhuận Tuy nhiên, đa số nhà đầu tư cá nhân đã chọn hình thức đóng thuế 0.1%, cho thấy động cơ thuế không có tác động lớn đến hành vi giao dịch và hiệu ứng ngược vị thế trong thị trường chứng khoán Việt Nam.
Xem xét mức độ tự tin quá mức
Nhà đầu tư tự tin thường tin tưởng vào kiến thức và kỹ năng đầu tư của mình, dẫn đến việc họ giao dịch quá nhiều và duy trì danh mục đầu tư ít đa dạng hóa (Odean, 1998b) Để đo lường tần suất giao dịch, tôi tham khảo nghiên cứu của Barber & Odean (2001) và tính toán tần suất giao dịch trung bình hàng tháng cho từng tài khoản.
Tần suất giao dịch hàng thỏng = ẵ Tần suất giao dịch bỏn hàng thỏng (Sell turnover) + ẵ Tần suất giao dịch mua hàng thỏng (Buy turnover)
Tần suất giao dịch bán trong tháng t của nhà đầu tư j được tính bằng công thức ∑ p it min (1,S jt /H it ), trong đó S it là số lượng chứng khoán i được bán trong tháng t, H it là số lượng chứng khoán i nắm giữ vào đầu tháng t, và p it là tỷ trọng giá trị chứng khoán i so với tổng giá trị danh mục vào đầu tháng t Tương tự, tần suất giao dịch mua trong tháng t của nhà đầu tư j được xác định bằng ∑ p i,t+1 min (1, B it /H i,t+1 ).
B it là số lượng chứng khoán i được mua trong tháng t
Nếu một cổ phiếu có số lượng bán ra lớn hơn số lượng nắm giữ đầu tháng, tôi giả định toàn bộ số lượng nắm giữ đầu tháng đã được bán Tương tự, nếu số lượng mua trong tháng trước lớn hơn số lượng nắm giữ đầu tháng này, tôi coi như toàn bộ lượng nắm giữ đầu tháng đã được mua trong tháng trước Nhờ đó, tần suất giao dịch theo cách tính của tôi sẽ không vượt quá 100% trong tháng.
Ví dụ minh hoạ tính tần suất giao dịch: Đầu tháng t, nhà đầu tư j có danh mục cổ phiếu gồm:
1,000 cổ phiếu A giá trị 10 triệu đồng
2,000 cổ phiếu B giá trị 12 triệu đồng
Trong tháng t, nhà đầu tư j lần lượt thực hiện các giao dịch sau: Bán 1,000 cổ phiếu
A, Mua 1,000 cổ phiếu C, Mua 1,000 cổ phiếu A, Bán 500 cổ phiếu A, Bán 200 cổ phiếu B Đầu tháng t+1 danh mục của nhà đầu tư j bao gồm:
500 cổ phiếu A giá trị 6 triệu đồng
1,800 cổ phiếu B giá trị 9 triệu đồng
1,000 cổ phiếu C giá trị 5 triệu đồng
Tần suất giao dịch bán trong tháng t của nhà đầu tư j = 10/22*min
Tần suất giao dịch mua trong tháng t của nhà đầu tư j = 6/20*min (1;1,000/500) + 5/20*min (1;1,000/1,000) = 55%
Tần suất giao dịch của nhà đầu tư j được tính là 52.95%, dựa trên công thức ẵ*50.9% + ẵ*55% Để kiểm tra tiêu chí không đa dạng hóa danh mục, tôi xác định số lượng cổ phiếu trung bình mà mỗi tài khoản nắm giữ hàng tháng.
Dựa trên phương pháp của Barber và Odean (2001), tôi tiến hành đo lường mức lợi nhuận trung bình điều chỉnh theo thị trường cho từng tài khoản nhằm đánh giá hiệu quả giao dịch Để thực hiện điều này, tôi sử dụng dữ liệu trạng thái đầu tháng của mỗi tài khoản, cụ thể là danh mục cổ phiếu vào đầu tháng, và tính toán mức lãi hàng tháng của danh mục cổ phiếu với giả định rằng tất cả giao dịch diễn ra vào ngày cuối tháng.