GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Nghiên cứu toàn cầu cho thấy các nhà đầu tư thường bị ảnh hưởng bởi các dạng lệch lạc hành vi, dẫn đến sai lầm nhận thức, ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả đầu tư và giá tài sản Hai trong số những lệch lạc hành vi phổ biến nhất là Hiệu ứng ngược vị thế (Disposition Effect) và Quá tự tin (Overconfidence).
Hiệu ứng ngược vị thế xảy ra khi nhà đầu tư bán cổ phiếu lãi quá sớm và giữ cổ phiếu lỗ quá lâu Đồng thời, hiện tượng quá tự tin khiến con người đánh giá khả năng của mình cao hơn 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 có xu hướng tự tin hơn nữ giới trong đầu tư Kinh nghiệm cũng ảnh hưởng đến hành vi đầu tư, dẫn đến sự khác biệt trong phản ứng của các nhà đầu tư cá nhân Do đó, không phải tất cả nhà đầu tư đều có cách tiếp cận giống nhau trong các quyết định đầu tư.
Nghiên cứu này kiểm định sự hiện diện của Hiệu ứng ngược vị thế và Khuynh hướng quá tự tin của nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam Đồng thời, nó cũng xem xét các đặc điểm liên quan đến 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, nhằm xác định xem các nhà đầu tư với những đặc tính khác nhau có gặp phải các sai lầm nhận thức trong quyết định đầu tư tương tự hay không.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về hiệu ứng ngược vị thế và đánh giá mức độ tự tin quá mức của các nhà đầu tư cá nhân trên thị trường chứng khoán Việt Nam Đồng thời, nó 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 trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tôi áp dụng phương pháp nghiên cứu của Odean (1998a) với việc so sánh trung bình hai chuỗi dữ liệu Tỷ lệ thực hiện lãi (PGR) và tỷ lệ thực hiện lỗ (PLR) của nhà đầu tư cá nhân 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 nhằm khảo sát tần suất giao dịch, mức độ đa dạng hóa và thành quả đầu tư.
Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài 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 khuyến nghị cách hành động cho con người, trong khi lý thuyết thực chứng tập trung vào việc quan sát và phân tích hành vi thực tế của con người để xây dựng các mô hình.
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 quyết định có yếu tố rủi ro Khi so sánh các triển vọng, lý thuyết này yêu cầu xác định mức hữu dụng cho từng kết quả có thể, kết hợp với xác suất tương ứng của những kết quả đó, từ đó lựa chọn kết quả có độ hữu dụng cao nhất.
Mặc dù lý thuyết hữu dụng kỳ vọng là công cụ 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 vì khả năng tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm và mô tả thái độ của người tham gia thị trường đối với nhiều loại trò chơi may rủi Trong khi đó, các nghiên cứu khác chỉ tập trung vào việc thu thập chứng cứ về những hiện tượng bất thường nhằm bác bỏ lý thuyết hữu dụng kỳ vọng.
Lý thuyết triển vọng, cùng với một số lý thuyết tương tự, được hình thành từ việc giải thích các vi phạm của lý thuyết hữu dụng kỳ vọng Nội dung chính của lý thuyết này xoay quanh những 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 để xây dựng nền tảng cho lý thuyết triển vọng.
Con người có thể 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 cho thấy 84% người tham gia lựa 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 phương án P4 trong quyết định thứ hai, điều này thể hiện sự nhất quán trong việc tìm kiếm rủi ro Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng không cho phép thay đổi thái độ đối với rủi ro, với việc không ưa thích và không bao giờ tìm kiếm rủi ro Ngược lại, lý thuyết triển vọng cho thấy rằng thái độ đối với rủi ro có thể thay đổi tùy thuộc vào bản chất của triển vọng, điều này sẽ được làm rõ trong phần tiếp theo.
Đánh giá triển vọng của con người phụ thuộc vào sự so sánh giữa lợi ích và tổn thất so với một điểm tham chiếu, thường là trạng thái hiện tại.
Kahneman và Tversky cho rằng con người quan tâm nhiều hơn đến cảm giác được (lời) và mất (lỗ) thay vì chỉ đơn thuần là mức tài sản Họ chỉ ra rằng sự e ngại rủi ro xuất hiện khi đối mặt với khả năng "được", trong khi lại có xu hướng tìm kiếm rủi ro khi đối diện với "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 một 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 các tình huống khác nhau liên quan đến rủi ro.
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, đều liên quan đến việc chọn giữa việc chắc chắn có $400 và việc có 50% cơ hội nhận $500 hoặc $300 Tuy nhiên, 72% người chọn P5 thể hiện sự e ngại rủi ro, trong khi 64% người chọn P8 cho thấy 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 của mức tài sản, chứ không phải mức tài sản, mới là yếu tố quan trọng Con người 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 thấy mất mát nhiều hơn so với việc đạt được lợi ích tương đương Cụ thể, khi xem xét giá trị X, sự khác biệt giữa P9(0) và P10(0.5,X,-) trở nên không rõ ràng.
Kết quả trung bình của thử nghiệm là $61, cho thấy rằng trong một trò may rủi với xác suất 50:50, một người cần phải nhận được $61 để không cảm thấy có sự khác biệt giữa việc chấp nhận hay từ chối Điều này minh chứng rõ ràng cho khái niệm ngại sự mất mát, nơi mà con người thường cảm thấy sự "mất" lớn hơn so với sự "được".
Sự e ngại mất mát khác biệt rõ rệt so với e ngại rủi ro, khi con người thường ưu tiên những lựa chọn chắc chắn hơn là những trò may rủi, ngay cả khi giá trị kỳ vọng là tương đương Ví dụ, một người có thể chọn nhận $75 một cách chắc chắn thay vì lựa chọn có khả năng nhận $50 hoặc hơn, nhưng với sự không chắc chắn.
Sự tự tin quá mức
Sự đơn giản hóa tự nghiệm xảy ra khi con người nghĩ rằng họ có khả năng vượt trội hơn thực tế, được gọi là tự tin quá mức (Trivers, 1991; Campbell, Goodie, & Foster, 2004) Nghiên cứu tâm lý học chỉ ra rằng hiện tượng này khiến con người cư xử như thể họ có nhiều khả năng hơn thực tế (Lichtenstein et al., 1982; Yates, 1990) Đặc biệt, những nhà đầu tư tự tin quá mức thường cho rằng thành công trong quá khứ là nhờ vào kỹ năng của họ, trong khi thất bại lại được quy cho sự thiếu may mắn.
Nhà đầu tư quá tự tin thường tin vào khả năng nhận thức vượt trội của mình để tìm kiếm lợi nhuận lớn, dẫn đến việc họ giao dịch thường xuyên và đánh giá thấp các rủi ro liên quan đến đầu tư chứng khoán Điều này thường khiến họ đưa ra những quyết định không tối ưu trong quá trình đầu tư.
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 là sự xác định sai và hiệu ứng tốt hơn trung bình Sự xác định sai có thể xuất hiện trong việc ước lượng các con số có thể tìm được, như chiều dài sông Nile, và trong việc ước lượng các con số chưa biết, chẳng hạn như giá tương lai của một cổ phiếu Phương pháp điểm phân vị (fractile) có thể được sử dụng để đánh giá mức độ xác định sai trong các ước lượng khoảng.
Để có được câu trả lời chính xác cho các câu hỏi như độ dài của sông Nile hay giá trị 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) Cụ thể, khi yêu cầu mọi người ước lượng với khoảng tin cậy 90% cho một số giá trị không chắc chắn như độ dài sông Nile, tỷ lệ phần trăm giá trị đúng rơi ra ngoài khoảng tin cậy này 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 thường liên quan đến những câu hỏi kiến thức tổng quát Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ đạt được trong các ước lượng với khoảng tin cậy 90% thường không vượt quá 50%, cho thấy mức độ bất ngờ cao hơn 50% thay vì chỉ 10% trong trường hợp xác định chính xác.
Các khoảng tin cậy được sử dụng để dự đoán theo chuỗi thời gian, 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 chỉ định khoảng tin cậy hẹp cho lợi nhuận hoặc giá trị của chỉ số và cổ phiếu trong tương lai Điều này dẫn đến việc họ đánh giá thấp các biến động trong quá khứ (Hilton, 2001; Glaser và cộng sự, 2004).
Các nghiên cứu khác đã yêu cầu người tham gia trả lời các 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 chính xác.
- 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 khác của sự quá tự tin là hiệu ứng tốt hơn trung bình, thường được nhận diện qua câu hỏi tiêu biểu: "Tôi có phải là người tốt hơn hầu hết mọi người không?"
- 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 đánh giá kỹ năng của mình cao hơn mức trung bình, phản ánh quan điểm không thực tế về bản thân, như được chỉ ra bởi Taylor và Brown (1988) Một ví dụ điển hình là nghiên cứu của Svenson (1981), trong đó 82% sinh viên tự xếp mình vào nhóm 30% tay lái an toàn nhất Điều này cho thấy xu hướng phổ biến trong việc đánh giá tích cực về bản thân so với người khác.
2.2.2 Sự tự tin quá mức trong các mô hình tài chính
Tự tin quá mức được định nghĩa là sự đánh giá quá cao độ chính xác của thông tin riêng, dẫn đến việc các nhà đầu tư đánh giá thấp rủi ro của tài sản Họ có khoảng tin cậy hẹp đối với giá trị của tài sản rủi ro Nhiều nghiên cứu, như của Benos (1998) và Odean (1998b), đã mô hình hoá sự tự tin quá mức trong giao dịch, dựa trên các mô hình gốc của Hellwig (1980) và Grossman cùng Stiglitz (1980) Các mô hình này cho thấy rằng thị trường có nhiều nhà đầu tư tự tin thái quá thường có khối lượng giao dịch cao Đặc biệt, nhà đầu tư càng tự tin thì khối lượng giao dịch càng lớn, một hiện tượng mà 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 Odean chỉ ra rằng các 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 (1997) cho rằng sự tự tin quá mức có thể mang lại lợi nhuận kỳ vọng cao hơn cho nhà đầu tư tự tin Benos cũng đồng ý với quan điểm này, nhưng cho rằng lợi nhuận cao hơn của nhà đầu tư tự tin thái quá là do lợi thế của người đi đầu tiên Ngoài ra, Benos, Caballe, và Sakovics cùng Odean đều cho rằng sự hiện diện của nhà đầu tư tự tin thái quá có thể giải thích sự biến động quá mức của giá tài sản, tức là dao động giá cao hơn giá trị nội tại.
Tóm lại, các mô hình nghiên cứu chỉ ra rằng tự tin quá mức có ảnh hưởng đến khối lượng giao dịch, đồng thời cũng đưa ra những kết luận khác nhau dựa trên các giả thiết bổ sung, chẳng hạn như tác động của tự tin quá mức đến mức hữu dụng kỳ vọng.
2.2.3 Các bằng chứng thực nghiệm
Sự quá tự tin và giao dịch quá mức
Phân tích hành vi của nhà đầu tư dựa trên số liệu giao dịch cho thấy tần suất giao dịch là một tiêu chí quan trọng để đo lường sự tự tin quá mức Nghiên cứu của Barber & Odean (2000, 2001) và Odean (1998b) chỉ ra rằng nhà đầu tư cá nhân thường có xu hướng giao dịch nhiều hơn, điều này phản ánh sự tự tin thái quá trong quyết định đầu tư của họ.
Giao dịch quá mức tại Mỹ dẫn đến rủi ro cao và quyết định đầu tư kém, làm giảm tỷ suất lợi nhuận của danh mục đầu tư so với thị trường chung Nghiên cứu của Gongmeng Chen và Kenneth chỉ ra rằng hành vi này ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất tài chính của nhà đầu tư.
Đặc điểm nhà đầu tƣ
Nghiên cứu của Gongmeng Chen, Kenneth A Kim, John R Nofsinger và Oliver M Rui (2007) về hành vi của các nhà đầu tư Trung Quốc chỉ ra rằng các nhóm người khác nhau có mức độ lệch lạc nhận thức khác nhau Cụ thể, nam giới thường thể hiện sự tự tin quá mức so với nữ giới (Lundeberg, Fox, & Puncochar, 1994; Barber & Odean, 2001) Hơn nữa, kinh nghiệm đầu tư cũng ảnh hưởng đến hành vi của họ (Wolosin et al., 1973; Gervais & Odean, 2001), dẫn đến việc không phải tất cả nhà đầu tư cá nhân đều phản ứng giống nhau Nhóm tác giả đã xác định các đặc điểm của nhà đầu tư có khả năng ít bị ảnh hưởng bởi các khuynh hướng hành vi và sai lầm trong giao dịch, bao gồm những đặc điểm nổi bật mà họ tin rằng sẽ giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định hiệu quả hơn.
Nhà đầu tư kinh nghiệm
Những nhà đầu tư có kinh nghiệm tích lũy được khả năng phản ứng hợp lý trong thị trường, trong khi những người không nâng cao kỹ năng có nguy cơ thua lỗ Nghiên cứu của List (2003) chỉ ra rằng nhà đầu tư có thể học hỏi để phản ứng tốt hơn Korniotis & Kumar (2006) cho thấy sự đánh đổi giữa lợi ích từ kinh nghiệm và vấn đề suy giảm nhận thức Các nhà đầu tư dày dạn thường giữ danh mục đầu tư ít rủi ro, đa dạng hơn và ít giao dịch hơn Tuy nhiên, sau thời gian tích lũy kinh nghiệm, khả năng chọn chứng khoán và kỹ năng đa dạng hóa của họ có thể bị suy giảm.
Nhà đầu tư trung niên
Gongmeng Chen, Kenneth A Kim, John R Nofsinger và Oliver M Rui (2007) chỉ ra rằng tại Trung Quốc, giới trẻ thường được giáo dục tốt và sẵn sàng tham gia vào thị trường vốn Trong khi đó, các nhà đầu tư lớn tuổi lại sở hữu nhiều kinh nghiệm sống Do đó, những nhà đầu tư thành công nhất là những người trẻ tuổi, được đào tạo theo định hướng thị trường, nhưng cũng có đủ trải nghiệm để 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 dày dạn kinh nghiệm thường ít bị ảnh hưởng bởi cảm xúc trong quyết định giao dịch.
Nghiên cứu của 2000 chỉ ra rằng 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 tin thái quá.
Nhà đầu tư giàu có
Nhà đầu tư giàu có thường có kiến thức tài chính vượt trội so với những người khác, nhưng họ cũng dễ rơi vào tình trạng tự tin thái quá Nghiên cứu của Vissing-Jürgensen (2003) dựa trên dữ liệu khảo sát từ UBS/Gallup cho thấy, mặc dù nhà đầu tư giàu có bị ảnh hưởng bởi các khuynh hướng tâm lý như khuynh hướng đại diện, nhưng sự giàu có của họ đã giúp giảm bớt tác động của những khuynh hướng này.
Nhiều học giả trong lĩnh vực tài chính và kinh tế đã nghiên cứu đặc điểm và hành vi của nhà đầu tư Dhar & Zhu (2006) phân tích các yếu tố nhân khẩu học và kinh tế - xã hội liên quan đến hiệu ứng ngược vị thế, phát hiện rằng nhà đầu tư cá nhân giàu có và những người làm việc trong 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 xác định mức độ sai lầm nhận thức trong quyết định đầu tư Cụ thể, nghiên cứu xem xét liệu các nhà đầu tư với những đặc tính khác nhau có gặp phải hiệu ứng ngược vị thế và tự tin thái quá giống nhau hay không.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô tả dữ liệu
Thị trường chứng khoán Việt Nam gồm hai sàn giao dịch chính: Sàn giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE) được thành lập vào tháng 7/2000 và Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) ra mắt vào tháng 3/2005 Sau 14 năm hoạt động, tổng vốn hóa của hai sàn đạt khoảng 52 tỷ USD, tương đương 32% GDP Theo Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, đến cuối năm 2013, số lượng tài khoản nhà đầu tư mở tại các công ty chứng khoán là 1,287,576, trong đó cá nhân chiếm hơn 99% Điều này cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, với số lượng nhà đầu tư tham gia hạn chế và chủ yếu là cá nhân với kinh nghiệm đầu tư chưa nhiều.
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu giao dịch của 116 khách hàng cá nhân tại một công ty chứng khoán ở Việt Nam từ ngày 01/01/2011 đến 30/04/2014 Kết quả cho thấy thị trường có xu hướng giảm trong năm 2011, nhưng bắt đầu tăng trở lại từ đầu năm 2013 Điều này quan trọng vì nghiên cứu của Kim và Nofsinger (2004) chỉ ra rằng hành vi của nhà đầu tư, đặc biệt là sự tự tin thái quá, khác nhau giữa các giai đoạn 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 phân tích, tôi loại bỏ các giao dịch bán liên quan đến cổ phiếu không được mua trong giai đoạn nghiên cứu Đây là bước quan trọng nhằm chỉnh sửa dữ liệu, giúp nhận diện đúng các giao dịch bán có lãi hoặc lỗ Những cổ phiếu không được mua nhưng có giao dịch bán, hoặc có khối lượng mua vào thấp hơn khối lượng bán ra trong giai đoạn nghiên cứu, sẽ bị loại bỏ hoặc điều chỉnh khối lượng giao dịch bán cho phù hợp.
Tôi đã điều chỉnh dữ liệu giá mua và bán theo tỷ lệ điều chỉnh, vì giai đoạn nghiên cứu kéo dài có thể khiến doanh nghiệp thực hiện các chính sách ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Những hoạt động như chia cổ tức bằng tiền mặt, chia cổ tức bằng cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và phát hành cổ phiếu có thể gây sai sót nếu chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử giao dịch để tính toán lợi nhuận, lỗ và tỷ suất sinh lời.
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 quyết định bán cổ phiếu A với giá 18,000 đồng Nếu không điều chỉnh dữ liệu, lợi nhuận sẽ là -2,000 đồng, dẫn đến việc ghi nhận lỗ Tuy nhiên, nếu tính toán chính xác, lợi nhuận thực tế là 2,000 đồng, khi tính theo công thức 18,000 - (20,000 - 4,000) Giao dịch này do đó được ghi nhận là 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, với 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 Trong nghiên cứu này, khi đề cập đến giá cổ phiếu, chúng tôi 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 cho lịch sử giao dịch cũng như giá mua và giá bán, tôi tiến hành tính toán các 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 lợi nhuận từ các giao dịch bán hàng, được xác định bằng cách so sánh giá bán với giá vốn trung bình Nếu giá bán vượt qua giá vốn trung bình, giao dịch đó sẽ được coi là lãi thực hiện.
Lãi danh nghĩa (Paper Gains) đề cập đến các giao dịch có thể bán có lãi vào những ngày diễn ra giao dịch bán trong giai đoạn nghiên cứu Để xác định một giao dịch là 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 sẽ được coi là lãi danh nghĩa.
Lỗ thực hiện (Realized Losses) là các giao dịch bán lỗ trong giai đoạn nghiên cứu, được xác định khi giá bán thấp hơn giá vốn trung bình Khi giá bán nhỏ hơn giá vốn trung bình, giao dịch đó sẽ được coi là lỗ thực hiện.
Lỗ danh nghĩa (Paper Losses) là các giao dịch mà có thể bán với lỗ trong thời gian nghiên cứu Để xác định lỗ danh nghĩa, cần so sánh mức giá cao nhất và thấp nhất trong ngày có thể bán với giá vốn trung bình Nếu cả hai mức giá này đều thấp hơn giá vốn trung bình, giao dịch 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 Trong khi đó, nhà đầu tư Y có 3 cổ phiếu: F, G và H, với F và G có giá cao hơn giá vốn, và H có giá thấp hơn Vào một ngày cụ thể, nhà đầu tư X đã bán cổ phiếu A và C, trong khi nhà đầu tư Y bán cổ phiếu F Việc bán A và F được coi là lãi thực hiện, trong khi việc bán C 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 các chỉ số tương tự Để kiểm tra hiệu ứng ngược vị thế trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tôi đã áp dụng kiểm định t-test để 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 bài nghiên cứu này, tôi phân tích dữ liệu 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 và tháng 12, cho thấy hiệu ứng này dường như không xảy ra trong tháng 12 Ông lý giải rằng nguyên nhân là do động cơ thuế của nhà đầu tư.
Mỹ thường bán cổ phiếu thua lỗ vào tháng 12 để giảm thiểu thuế phải nộp Tuy nhiên, tại Việt Nam, thuế trên 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 chính thức có hiệu lực từ ngày 01 tháng 01 năm sau.
Từ năm 2010, nhà đầu tư có thể chọn giữa việc đóng thuế 0.1% trên giá trị chuyển nhượng hoặc 20% trên lợi nhuận trong năm Tuy nhiên, hầu hết nhà đầu tư cá nhân đã chọn hình thức đóng thuế 0.1%, cho thấy động cơ thuế không ảnh hưởng nhiều 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 quá chắc chắn về kiến thức và kỹ năng đầu tư, dẫn đến việc họ giao dịch quá nhiều và duy trì danh mục đầu tư ít đa dạng Để đo lường tần suất giao dịch, tôi áp dụng 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 bán ra trong tháng, 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 đầu tháng Tương tự, tần suất giao dịch mua trong tháng t của nhà đầu tư j được xác định qua công thức: ∑ 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 rằng toàn bộ số lượng nắm giữ đầu tháng đã được bán trong tháng Tương tự, nếu số lượng mua trong tháng trước lớn hơn số lượng nắm giữ đầu tháng này, tôi cũng giả định toàn bộ lượng nắm giữ đầu tháng đã được mua trong tháng trước Do đó, kết quả tần suất giao dịch theo cách tính này không thể 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 trong tháng 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 trong mỗi tài khoản hàng tháng, tức là trung bình số lượng cổ phiếu nắm giữ trong danh mục đầu mỗi tháng.
Dựa vào phương pháp của Barber và Odean (2001), tôi tiến hành đo lường 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, bao gồm danh mục cổ phiếu tại thời điểm đầu tháng, và tính toán lợi nhuận hàng tháng của danh mục cổ phiếu với giả định rằng tất cả giao dịch diễn ra vào ngày cuối cùng của tháng.