Liệu có “mô hình định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện thị trường việt nam không

Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm trả lời cho câu hỏi: Liệu có “mô hình định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện thị

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ ĐỒ THỊ iii

TỪ VIẾT TẮT iv

TÓM TẮT v

LỜI GIỚI THIỆU 1

A TỔNG QUAN CÁC LÝ THUYẾT ĐỊNH GIÁ 2

1 Các mô hình định giá theo tài chính hiện đại/ Tài chính tân cổ điển 2

1.1 Mô hình CAPM 2

1.2 Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory) 3

2 Những hạn chế của mô hình định giá tân cổ điển 4

2.1 Các phát hiện thực nghiêm về những bất thường 4

2.2 Giới hạn về kinh doanh chênh lệch giá 7

2.3 Những thất bại của các mô hình tân cổ điển 8

3 Lý thuyết định giá bằng tài chính hành vi 9

3.1 Tài chính hành vi là gì? 9

3.2 Các nghiên cứu về định giá bằng mô hình tài chính hành vi 10

B PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13

1 Phương pháp nghiên cứu và phương pháp thu thập, xử lý sô liệu 13

1.1 Phương pháp nghiên cứu 13

1.2 Phương pháp xử lý số liệu: 13

2 Mô hình định giá quán tính hành vi 15

2.1 Giới thiệu: 16

2.2 Mô hình định giá quán tính hành vi cho giá chứng khoán 19

2.3 Ứng dụng mô hình tại Việt Nam: 20

3 Kiểm định thị trường hiệu quả 21

3.1 Cách tiến hành- Cơ sở lý luận 22

3.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi logP 23

3.3 Kiểm định các tính chất của u(t) 23

3.3.1 Tự tương quan 24

3.3.2 Phương sai thay đổi: 25

3.3.3 Trung bình không đổi: 25

4 Đánh giá khả năng dự báo của mô hình quán tình hành vi và mô hình ba nhân tố

của Fama và French 26

4.1 Kiểm định mô hình Fama and French: 26

4.2 Đánh giá mức độ dự báo của hai mô hình: Mô hình quán tính hành vi và mô hình Famma and French 28

C KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 30

1 Mô hình định giá quán tính hành vi cho giá chứng khoán 30

2 Kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu 39

2.1 Kết quả kiểm định 39

2.1.1 Tính dừng 39

2.1.2 Các tính chất của u(t) 40

Kiểm định tự tương quan 40

Kiểm định phương sai: 41

2.2 Giải thích nguyên nhân thị trường không hiệu quả 42

3 Đánh giá khả năng dự báo của mô hình quán tình hành vi và mô hình ba nhân tố của Fama và French 46

3.1 Mô hình Fama and French 46

3.1.1 Kết quả kiểm định mô hình: 46

3.1.2 Kiểm định phần dư: 47

3.2 Đánh giá mức độ dự báo của hai mô hình: Mô hình quán tính hành vi và mô hình Famma and French 48

D KẾT LUẬN 50

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1

PHỤ LỤC 4

Phụ lục 1: Các nghiên cứu về lựa chọn nhân tố F trong mô hình đa nhân tố 4

Phụ lục 2: Ứng dụng của APT 5

Phụ lục 3: Các bảng về kiểm định tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam 6

Phụ lục 4: Kết quả kiểm định tính dừng các biên P, MV, BM, beta trong mô hình quán tính hành vi 17

DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ Danh mục bảng

Bảng 1: Kết quả hồi quy mô hình quán tính hành vi

Bảng 2: Kết quả kiểm định tính quán tính của mô hình, tính tự tương quan và phương sai thay đổi của phần dư

Bảng 3: Kiểm định nghiệm đơn vị

Bảng 4: Kết quả hồi quy mô hình Famma & French

Bảng 5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 6: Kết quả kiểm định tự tương quan LM

Bảng 7: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi White

Bảng 8: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn

Bảng 9: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình quán tính hành vi

Bảng 10: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình Famma & French

Bảng 11: Kiểm định tương quan tuyến tính

Bảng 12 : Kiểm định đoạn mạch

Bảng 13: Kiểm định BDS

Bảng 14: Kiểm định Lo và Mackinlay

Bảng 15: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF & MV cho BETA

Bảng 16: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF & MV (BETA âm)

Danh mục hình vè

Hình 1: Quan hệ giữa Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và β

Hình 2: Chỉ số S&P thực (đường nét liền p) và S&P tính theo phương pháp chiết khấu dòng cổ tức những năm sau đó (đường nét đứt p*)

Hình 3: Chênh lệch giá cổ phiếu Royal Dutch và Shell tính bằng log

Hình 4: Sơ đồ tiến hành kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

1 Lý do chọn đề tài

Việc định giá chứng khoán vô cùng quan trọng trong quyết định đầu tư, tuy nhiên các phương pháp định giá phô biến trước đây lại không phù hợp với diều kiện thực tiễn ở Việt Nam và gặp khá nhiều hạn chế Vì thế việc tìm ra một mô hình định giá mới phù hợp với tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam là vô cùng thiết thực

Từ nhu cầu thực tiễn, chúng tôi thực hiện bài nghiên cứu này nhằm giới thiệu một

mô hình định giá mới phù hợp hơn, thực tiễn hơn và có khả năng áp dụng tốt tại Việt Nam

2 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm trả lời cho câu hỏi: Liệu có “mô hình định

giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam không?

3 Phương pháp nghiên cứu

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Phần mềm Eview 5.2, Eview 7.0 được sử dụng để tiến hành hồi quy và thực hiện các kiểm định.Để kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình chuyên đề kiểm định tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam và 30 chứng khoán mẫu Sau đó tiến hành hồi quy mô hình quán tính hành vi và thực hiện các kiểm định để đảm bảo mô hình có ý nghĩa Cuối cùng sử dụng khả năng dự báo để so sánh hai mô hình: mô hình quán tính hành vi và mô hình ba nhân tố Famma and French để cho thấy mô hình quán tính hành vi vừa có ý nghĩa hồi quy vừa có khả năng dự báo tốt

3.2 Phương pháp xử lý số liệu:

Dữ liệu trong bài nghiên cứu được lấy từ đầu năm 2008 đến hết tháng 2 năm 2012

Chúng tôi sử dụng dữ liệu trên trang web này là vì các số liệu được cung cấp khá đầy đủ và chính xác, đồng thời chỉ tiêu giá cũng đã được điều chỉnh

Kiểm định mô hình quán tính hành vi và kiểm định thị trường hiệu quả sử dụng 4 loại chỉ số: Giá (Price), chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM (Book to market ratio), giá trị thị trường MV (Market value) và Beta Trong đó:

BM = Book value / Market value

Giá trị sổ sách (Book value) = Vốn chủ sở hữu / Tổng khối lượng cổ phiếu

VN-index và giá chứng khoán i

Sử dụng hàm trong excel : Beta = SLOPE(dãy tỷ suất sinh lợi chứng khoán i, dãy tỷ suất sinh lợi VN-Index)

Các số liệu trên (trừ beta và giá) được lấy trong báo cáo tài chính theo quý của các công ty

4 Nội dung nghiên cứu

Đề tài gồm có 3 phần:

- Phần đầu sẽ điểm lại nền tảng lý thuyết truyền thống về định giá, những vấn đề gặp phải khi áp dụng những mô hình định giá truyền thống (các bất thường, các câu đố), những giải thích cho các bất thường bằng lý thuyết tài chính tân

cổ điển để đưa ra một cái nhìn tổng quát về sự ra đời của lý thuyết định giá chứng khoán bằng tài chính hành vi (TCHV) Sau đó là tổng quan về sự phát triển các nghiên cứu định giá bằng TCHV

- Phần 2 chúng tôi tập trung nói về mô hình quán tính hành vi dùng để định giá chứng khoán, mô hình áp dụng đối với Việt Nam và cách chọn biến, xử lý dữ liệu cũng được đề cập trong phần này Sau đó chúng tôi kiểm tra điều kiện khi

áp dụng mô hình thông qua việc kiểm tra thị trường Việt Nam có đặc điểm của thị trường hiệu quả không Tiếp theo là phần mô tả các bước tiến hành chạy

hồi quy và kiểm định mô hình ba nhân tố Fama và French và chỉ số dùng để so sánh khả năng dự báo của hai mô hình

- Phần 3 tổng kết các kết quả chạy hồi quy và kiểm định cho các mô hình ở phần 2 Kết quả cho thấy ở Việt Nam có thể áp dụng mô hình quán tính hành

vi, mô hình này cũng có khả năng dự báo tốt hơn mô hình ba nhân tố của Fama

và French

Cụ thể các phần nhƣ sau:

A- Phần 1: Tổng quan các lý thuyết định giá

Phần này bài nghiên cứu được viết theo cấu trúc

1 Các mô hình định giá theo tài chính hiện đại/ Tài chính tân cổ điển

1.1 Mô hình CAPM

1.2 Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory)

2 Những hạn chế của mô hình định giá tân cổ điển

2.1 Các bất thường và các câu hỏi

2.2 Những thất bại của các mô hình tân cổ điển

3 Lý thuyết định giá bằng tài chính hành vi

3.1 Tài chính hành vi là gì?

3.2 Các nghiên cứu về định giá bằng mô hình tài chính hành

Phần này chúng tôi dành để nói về hai mô hình định giá phổ biến của tài chính tân

cổ điển: mô hình CAPM và mô hình đa nhân tố Dù cơ sở lý thuyết vững chắc nhưng các mô hình này cũng không tránh khỏi những hạn chế Các bất thường và các câu đó được phát hiện thông qua các nghiên cứu thực nghiệm Bài nghiên cứu này đề cập đến: hiệu ứng quy mô, hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng tuần, hiệu ứng giá trị, hiệu ứng đảo ngược, hiệu ứng xu thế, câu đố về phần bù vốn cổ phần, câu đố

về sự biến động vượt mức Nhiều nghiên cứu được tiến hành để giải quyết các hạn chế trên Xong vẫn còn hạn chế chưa được giải quyết, chẳng hạn đối với bất thường của mô hình CAPM: hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị được giải thích bằng mô

hình đa nhân tố mà cụ thể là mô hình 3 nhân tố Fama and French Nhưng mô hình của Fama-French vẫn không không giải thích được hiệu ứng xu thế và hiệu ứng đảo ngược trong ngắn hạn

Tiếp theo bài nghiên cứu sẽ tóm tắt sơ lược tài chính hành vi là gì và tổng quan các nghiên cứu định giá bằng tài chính hành vi

B- Phần 2: Mô hình định giá quán tính hành vi

Mô hình

Quán tính hành vi là hành vi theo quan điểm cho rằng sự thay đổi là không tốt Các nhà đầu tư cho rằng việc chống lại sự thay đổi xấu sẽ đem lại kết quả tốt, vì thế họ

có khuynh hướng chống lại những thay đổi này.Với những thay đổi không đảm bảo

sẽ đem lại kết quả tốt hơn kết quả ở hiện tại, mà đôi khi còn ðem lại những rắc rối

và rủi ro.Vì thế tồn tại một cơ chế tự nhiên trong tâm lý nhà đầu tư chống lại sự thay đổi đem đến kết quả không chắc chắn trong tương lai

Tính quán tính của giá và tính năng động của thị trường được thể hiện qua phương trình:

Nếu yếu tố ngẫu nhiên này tuân theo hàm mũ:

Trong đó:

Xt: biến giải thích;

Sau khi lấy ln: Chạy hồi quy và kiểm định mô hình:

LnBM: Log cơ số tự nhiên của giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán vào thời điểm báo cáo tài chính gần nhât

LnMV: Log cơ số tự nhiên của tổng giá trị tài sản vốn hóa thị trường của công ty vào thời điểm báo cáo tài chính gần nhất

Lnbeta: Log cơ số tự nhiên của beta chứng khoán

Với những chứng khoán có beta âm thì sử dụng mô hình hồi quy sau:

lnPt = 0 + 1lnPt-1 + 2lnPt-2 + 3lnBM + 4lnMV + 5lnbeta + 6lnbetaneg +vtKhi hệ số beta âm thì khi đó hệ số B5 =0,khi đó lnbetaneg sẽ bằng log cơ số tự

Điều kiện áp dụng mô hình: Thị trường chứng khoán đạt hiệu quả dạng yếu hoặc không hiệu quả dạng yếu

Kiểm định thị trường hiệu quả

Theo EMH trong thị trường hiệu quả dạng yếu dữ liệu quá khứ được phản ánh đầy

đủ vào giá cả ngày hôm nay, không thể tạo được các siêu TSSL liên tục bằng cách nghiên cứu TSSL quá khứ Giá cả sẽ theo một bước ngẫu nhiên, tức:

Pt = Pt-1 + utvới ut là nhiếu trắng

Các bước tiến hành kiểm định

+ Kiểm định tính dừng của chuỗi logP

+ Kiểm định các tính chất của u(t)

Đánh gía khả năng dự báo của mô hình quán tính hành vi

hình Famma and French

Chỉ số Mape được tính như sau:

Hệ số bất đẳng thức Theil được tính toán theo công thức:

C- Phần 3: Kết quả nghiên cứu

Theo kết quả kiểm định xét về mặt thông tin thị trường Việt Nam không đạt hiệu quả dạng yếu

Với mô hình quán tính hành vi với mức ý nghĩa 1% có 11 chứng khoán tồn tại quán tính hành vi Các chứng khoán còn lại không có tính quán tính vì chịu ảnh hưởng của khủng hoảng 2008 So sánh với mô hình ba nhân tố Fama và French mô hình quán tính hành vi có khả năng dự báo tốt hơn

5 Đóng góp của đề tài

- Về mặt lý luận bài nghiên cứu cho chúng ta cái nhìn tổng quát và sâu sắc hơn

về lý thuyết định giá chứng khoán bằng tài chính hiện đại Ngoài ra thông qua mô hình quán tính hành vi giúp ta hiểu và tiếp cận gần hơn với xu hướng mới trong tài chính: tài chính hành vi

- Về mặt thực tiễn bài nghiên cứu đóng góp một mô hình định giá chứng khoán sát với điều kiện thị trường Việt Nam cho các nhà đầu tư cá nhân Hơn nữa thông qua kết quả kiểm tra điều kiện thực tiễn của thị trường Việt Nam các nhà đầu tư và các nhà hoạch định chính sách sẽ có cái nhìn đúng đắn hơn về chiến lược đầu tư cũng như các giải pháp điều chỉnh thị trường của mình

6 Hướng phát triển của đề tài

Đề tài có thể được phát triển theo hai hướng sau:

hoảng để cho thấy sự phù hợp và khả năng giải thích của mô hình trong từng hoàn cảnh kinh tế khác nhau

Ngoài ra chúng ta có thể tạo ra mô hình mới bằng cách đưa tỷ suất sinh lợi thời kỳ

t-1 và t-2 vào mô hình ba nhân tố Fama và French và tiến hành kiểm định so sánh sự phù hợp và khả năng giải thích của mô hình mới này so với mô hình ba nhân tố ban

đầu của Fama và French

LỜI GIỚI THIỆU

Lịch sử định giá chứng khoán đã có cách đây hơn 300 năm nhưng tài chính hiện đại chỉ bắt đầu cách đây hơn nửa thế kỉ, được đánh dấu bằng nghiên cứu của Arrow năm 1953 về phân bổ tối ưu đối với rủi ro chứng khoán Đã có rất nhiều nghiên cứu

về các mô hình định giá chứng khoán nhưng nổi bật nhất là lý thuyết danh mục -

Mô hình định giá tài sản vốn CAPM và lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá - Mô hình đa nhân tố

Các mô hình định giá truyền thống đều dựa trên giả thiết thị trường hiệu quả Lý thuyết thị trường hiệu quả bắt nguồn từ năm 1959, phát triển vào những thập niên

1960 và thật sự hoàn chỉnh với bài báo nổi tiếng của Fama (1970) (A review of theory and empirical work, The Journal of Finance, 25(2):383–417, 1970) Lý thuyết thị trường hiệu quả và đặc biệt là mô hình CAPM được sử dụng rộng rãi bởi tính đơn giản và cơ sở lý thuyết được xây dựng vững chắc Nhưng thực tế các nghiên cứu thực nghiệm đã phát hiện ra nhiều khác biệt giữa thực tế so với các mô hình lý thuyết Những khác biệt này được gọi là các bất thường Từ đây xuất hiện 2

xu hướng: theo tài chính truyền thống và theo tài chính hành vi Các mô hình truyền thống có ưu thế về cơ sở lý thuyết lâu đời và vững chắc nhưng lại gặp nhiều hạn chế

về mặt thực nghiệm Mặt khác, các giả định của lý thuyết tài chính truyền thống lại quá khắt khe Một trong những giả thiết bị chỉ trích nhiều nhất là hành vi hợp lý của nhà đầu tư cũng như khả năng thực hiện kinh doanh chênh lệch giá Trước sự phát hiện về những hạn chế của các mô hình tân cổ điển liệu chúng ta có nên sử dụng một mô hình thay thế khác để giải thích tốt hơn giá chứng khoán Đề tài này đề xuất

mô hình định giá chứng khoán dựa vào hành vi của nhà đầu tư và hạn chế về kinh doanh chênh lệch giá

A TỔNG QUAN CÁC LÝ THUYẾT ĐỊNH GIÁ

Phần này sẽ điểm lại nền tảng lý thuyết truyền thống về định giá, những vấn đề gặp phải khi áp dụng những mô hình định giá truyền thống (các bất thường), những giải thích cho các bất thường bằng lý thuyết tài chính tân cổ điển để đưa ra một cái nhìn tổng quát về sự ra đời của lý thuyết định giá chứng khoán bằng tài chính hành vi

Và cuối cùng là phần tổng quan về sự phát triển các nghiên cứu định giá bằng tài chính hành vi

4 Các mô hình định giá theo tài chính hiện đại/ Tài chính tân cổ điển

1.3 Mô hình CAPM

Mô hình CAPM được giới thiệu bởi Sharpe (1964) và Lintner (1965), sau đó Rubinstein (1976), Lucas (1978), và Breeden (1979) đã mở rộng thành mô hình CAPM

Giả sử rằng thị trường là hiệu quả và nhà đầu tư đa dạng hoá danh mục đầu tư sao cho rủi ro phi hệ thống không đáng kể Như vậy, chỉ còn rủi ro toàn hệ thống ảnh hưởng đến TSSL của cổ phiếu Cổ phiếu có β càng lớn thì rủi ro càng cao, do đó, đòi hỏi TSSL cao để bù đắp rủi ro Theo mô hình CAPM, mối quan hệ giữa TSSL

và rủi ro được diễn tả bởi công thức sau

Về mặt hình học, mối quan hệ giữa TSSL kỳ vọng cổ phiếu và hệ số rủi ro beta là quan hệ tuyến tính được biểu diễn bằng đường thẳng có tên gọi là đường thị trường

Hình 1: Quan hệ giữa Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và β 1.4 Mô hình APT (Arbitrage Pricing Theory)

Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá được đưa ra bởi Ross (1976a, 1976b) và được phát triển sau đó bởi Huberman, Chamberlain and Rothschild và Rothschild Rose khẳng định rằng nếu mức giá cân bằng không đưa ra cơ hội kinh doanh chênh lệch giá thì TSSL tài sản có liên quan tuyến tính đến các nhân tố Nguồn gốc của mô hình này là xuất phát từ những khiếm khuyết của mô hình CAPM

Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá bắt đầu với giả thiết TSSL chứng khoán tuân

ri = E(ri) + i1F1 + i2F2 + … + imFk + i i=1, 2, …., n Khi đa dạng hóa danh mục tốt và không tồn tại kinh doanh chênh lệch giá thìTSSL mong đợi của tài sản i:

E(ri) = rf + i1RP1 + i2RP2 + … + imRPk

ro đặc thù của công ty có thể loại bỏ bằng đa dạng hóa có trung bình bằng 0,

I; RPk : phần bù rủi ro của nhân tố k, với RPk = Ek - rf với Ek là

TSSL mong đợi của danh mục mô phỏng có độ nhay cảm đơn vị (unitary sensitivity) với nhân tố k và có độ nhạy cảm bằng 0 đối với các nhân tố khác

lượng bao nhiêu Việc chọn lựa 2 vấn đề trên để đưa vào mô hình là hết sức nan giải

vì đưa nhiều nhân tố vào mô hình không phải lúc nào cũng làm gia tăng khả năng giải thích của mô hình mà có thể góp phần gây nhiễu làm giảm khả năng dự báo của

mô hình, ngoài ra việc đo lường một số nhân tố phi định lượng như: niềm tin, chính

trị, lòng tham, tâm lý đám đông… cũng gặp nhiều khó khăn Đã có nhiều nghiên

cứu1

về vấn đề này nhưng chung quy lại thì việc chọn lựa nhân tố và số lượng vẫn

dựa vào người sử dụng mô hình

Lý thuyết APT không đòi hỏi những giả định nghiêm ngặt của CAPM (như danh

mục thị trường, TSSL tuân theo phân phối chuẩn, NĐT có thể đi vay và cho vay ở mức lãi suất phi rủi ro, hàm hữu dụng), nhưng vẫn cần một số giả thiết khác được yêu cầu, đó là: thị trường vốn là thị trường hoàn hảo; số lượng tài sản lớn, được giả định là lớn hơn số nhân tố k Danh mục được đa dạng hóa tốtε là nhân tố nhiễu được suy ra từ hệ số không tương quan để ε 0 đối với danh mục lớn Danh mục thị trường sẽ được đa dạng hóa tốt nếu không có tài sản nào chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản; tồn tại số lượng lớn các nhà đầu tư ngại rủi ro kỳ vọng thuần nhất

và thích tài sản ít rủi ro hơn và có hàm hữu dụng tuân theo hàm hữu dụng

Neumann-Morgenstern

5 Những hạn chế của mô hình định giá tân cổ điển

2.1 Các phát hiện thực nghiêm về những bất thường

Hiệu ứng quy mô: được phát hiện đầu tiên bởi Banz (1981) và Reinganum (1981)

Những công ty có vốn hóa nhỏ trên NYSE từ 1936-1976 có TSSL thực cao hơn TSSL dự đoán theo mô hình CAPM Fama và French (1992) dựa vào giá trị vốn hóa thị trường đã chia các cổ phiếu trên NYSE, AMEX, và NASDAQ từ 1963 đến 1990 thành 10 nhóm rồi đo lường TSSL trung bình mỗi nhóm trong năm tiếp theo Họ

1

Xem phụ lục 1

phát hiện ra rằng trong suốt thời kì quan sát TSSL trung bình của cổ phiếu nhỏ nhất

là 0,74%/tháng, cao hơn TSSL trung bình của nhóm cổ phiếu lớn nhất Điều này

chứng tỏ rủi ro không đủ để giải thích TSSL

HIệu ứng tháng Giêng: Keim (1983) and Reinganum (1983): TSSL bất thường của

các công ty nhỏ (so với tính theo CAPM)xuất hiện trong 2 tuần đầu tiên của tháng Một Roll (1983) giả định rằng tính bất ổn cao hơn của các cổ phiếu vốn hóa nhỏ gây ra những tổn thất lớn về vốn trong ngắn hạn mà các NĐT có thể muốn xảy ra trước cuối năm vì mục đích thuế Áp lực bán có thể làm giảm giá chứng khoán trong tháng 12, do đó tăng giá lại trong đầu tháng 1 khi mà nhà đầu tư mua lại

những cổ phiếu này để tái thiết lập vị thế đầu tư

Hiệu ứng tuần: Theo French (1980): trong giai đoạn 1953-1977 TSSL trung bình của S&P (khác danh mục) âm vào cuối tuần

Hiệu ứng giá trị (Value E ffect): Cùng thời gian với những bài nghiên cứu về hiệu

ứng quy mô xuất hiện Basu (1977, 1983) cũng đã phát hiện ra 1 bất thường khác nữa là những công ty có tỷ số TSSL trên giá (E/P)(earnings-to-price)cao có TSSL dương bất thường (so với tính theo CAPM) Nhiều bài nghiên cứu sau đó cho rằng TSSL dương bất thường dường như xuất hiện ở DMCK với tỷ lệ trả cổ tức (D/P)

cao hoặc cổ phiếu có B/M (giá trị sổ sách/giá trị thị trường) cao

HIệu ứng đảo ngƣợc (reversal effect): Những cổ phiếu “thua cuộc” trong dài hạn

(thường là những công ty làm ăn không tốt trong khoảng thời gian quá khứ từ 3-5 năm) có TSSL mong đợi cao hơn TSSL dự đoán theo mô hình CAPM và ngược lại đối với những cổ phiếu làm ăn tốt Cứ mỗi 3 năm từ 1926 đến 1982, De Bondl và Thaler (1985) sắp xếp dữ liệu chứng khoán giao dịch ở NYSE bằng TSSL tích lũy trong 3 năm để hình thành danh mục “thắng cuộc” của 35 chứng khoán có kết quả tốt nhất và danh mục “thua cuộc” với 35 chứng khoán xấu nhất Rồi hai ông đo lường TSSL trung bình của những danh mục này trong 3 năm tiếp và đã phát hiện

ra là trong suốt thời kì nghiên cứu TSSL hàng năm của danh mục thua cuộc cao hơn

danh mục thắng là 8%/năm

Hiệu ứng xu thế (momentum effect): Jegadeesh và Titman (1993) phát hiện ra

những người đánh bại thị trường gần đây trong quá khứ có TSSL cao hơn so với

những người thua cuộc trong quá khứ khoảng 10%/năm trong vòng 3 đến 12 tháng tới

Câu đố về phần bù vốn cổ phần (The equity premium puzzle): Mehra và

Prescott đã đưa ra những luận cứ mạnh mẽ cho rằng những mô hình kinh tế phổ biến không có khả năng giải thích TSSL chứng khoán và của trái phiếu ngắn hạn Quan sát dữ liệu từ 1889 đến 1978 họ phát hiện ra TSSL thực trung bình 1 năm của chứng khoán là 6,98% trong khi TSL thực trung bình 1 năm của trái phiếu là 0,8% Phần chênh lệch giữa 2 TSSL này được gọi là phần bù vốn cổ phần Với ý nghĩa định lượng cổ phiếu không đủ rủi ro với phần bù ấn tượng 6,18%/năm

Câu đố về sự biến động vượt mức (The volatility puzzle)

Biến động vượt mức là mức biến động hơn mức được dự đoán theo lý thuyết thị trường hiệu quả

Hình 2: Chỉ số S&P thực (đường nét liền p) và S&P tính theo phương pháp

chiết khấu dòng cổ tức những năm sau đó (đường nét đứt p*)

Năm 1981 Robert Shiller đã so sánh giá thực tế của cổ phiếu với giá tính bằng chiết

mô tả cho giá được tính dựa vào cổ tức những năm sau đó

2.2 Giới hạn về kinh doanh chênh lệch giá

Barberis và Thales (2003) chỉ ra rằng kinh doanh chênh lệch giá không thể xảy ra vì

có những tài sản về lý thuyết là có tính thay thế lẫn nhau hoàn hảo và có thể kinh doanh chênh lệch giá 2 tài sản đó, nhưng thực tế thì không như vậy, do đó tạo ra rủi

ro tăng thêm cho hoạt động kinh doanh chênh lệch giá (vốn được xem là rủi ro thấp đến mức phi rủi ro) Ngoài ra, chi phí thực hiện các chiến lược hưởng chênh lệch giá và sự tồn tại của các giao dịch của những nhà đầu tư không hợp lý làm rào cản kinh doanh chênh lệch giá Nếu kinh doanh chênh lệch giá tồn tại, sẽ không tồn tại chứng khoán bị định giá sai Ví dụ về cặp cổ phiểu Shell là môt minh chứng lịch sử cho vấn đề này

Năm 1907 Royal Dutch và Shell Transport sát nhập theo tỷ lệ 60:40 và vẫn duy trì các hoạt động riêng lẻ Royal Dutch sở hữu 60% dòng tiền của hai công ty, cổ phiếu được giao dịch chủ yếu ở Mỹ và Hà Lan Shell thì giao dịch chủ yếu ở Anh và sở hữu 40% dòng tiền của hai công ty Nếu giá định đúng (tức bằng giá cân bằng) thì giá thị trường của Royal Dutch sẽ gấp 1.5 lần giá của Shell

Hình 3: Chênh lệch giá cổ phiếu Royal Dutch và Shell tính bằng log

Nguồn: Froot và Dabora (1999)

Chênh lệch giữa giá hai cổ phiếu không hề nhỏ Royal Dutch có khi bị định dưới giá 35% có khi lại bị định giá cao 15% Bằng chứng về định giá sai này đồng thời cũng

là bằng chứng về giới hạn kinh doanh chênh lệch giá Trong lịch sử những bong bóng giá ở Nhật (thập niên 1980), Đài Loan (1990), cổ phiếu công nghệ truyền thông của Mỹ (1999-2000),… cũng là mình họa cho hạn chế này

2.3 Những thất bại của các mô hình tân cổ điển

Đối với bất thường của mô hình CAPM: hiệu ứng quy mô, hiệu ứng giá trị được giải thích bằng mô hình đa nhân tố mà cụ thể là mô hình 3 nhân tố Fama and French Nhưng mô hình của Fama-French vẫn không không giải thích được hiệu ứng xu thế và hiệu ứng đảo ngược trong ngắn hạn

Các kết quả của mô hình Fama và French (1992) đòi hỏi cần có một mô hình thay thế phù hợp với hành vi tài chính trên thị trường chứng khoán.Mô hình Fama và French được xây dựng trong khuôn khổ tân cổ điển với nền tảng lý thuyết vững chắc, tuy nhiên có nhiều hạn chế về mặt thực nghiệm Cách tiếp cận tân cổ điển áp đặt giả định nghiêm ngặt về hành vi kinh tế; chẳng hạn giả định về tính hợp lý hoàn hảo Trong thực tế thì không tồn tại một sự hoàn hảo như vậy Với giới hạn thời gian, trí tuệ và sự hợp lý, các cá nhân thường không đạt đến trạng thái tối đa hóa hàm mục tiêu mà đạt đến giá trị tốt nhất Với những nguyên nhân khách quan giá trị

tố ưu chưa chắc đạt được Ví dụ trong các thị trường vốn, trong khi các nhà đầu hợp

lý hướng tới giá trị cân bằng, hoạt động kinh doanh của nhà đầu tư không hợp lý đẩy thị trường đi xa điểm cân bằng Các mức giá cân bằng là trung bình cộng niềm tin của nhà đầu hợp lý và không hợp lý, và ảnh hưởng của mỗi nhóm phụ thuộc vào khả năng chịu đựng rủi ro của nhóm đó Do đó, kinh doanh chênh lệch giá sẽ không loại trừ việc định giá sai(mispricing) Kinh doanh chênh lệch giá không hiệu quả, nhà đầu tư sẽ gặp khó khăn trong việc tìm hiểu liệu các nhà đầu tư khác phát hiện

ra việc định giá sai và hành động hay chưa

Việc định giá sai có thể xảy ra bởi vì một số thông tin có liên qua được phổ biến rộng rãi hoặc là bị bỏ qua hoặc bị lạm dụng bởi nhà đầu tư dẫn đến giá cả thị trường thường xuyên mâu thuẫn với cơ bản giá trị Các nhà kinh tế học tân cổ điển lập luận cho sự tồn tại của cân bằng đã có niềm tin to lớn vào khả năng học hỏi của con

người và và tin rằng nhà đầu tư sẽ không liên tục mắc các lôi tương tự và mang tính

hệ thống Tuy nhiên, các nghiên cứu đã cho thấy rằng các nhà đầu tư sẽ không hướng tới vị trí cân bằng nếu chi phí để thực hiệc điều đó quá cao Hơn nữa, thời gian cần thiết để hội tụ về cân bằng có thể rất dài, đặc biệt là trong một tình huống môi trương thay đổi Như vậy, thị trường có thể trong tình trạng vĩnh viễn không hội tụ

Nhà đầu tư sử dụng mô hình định giá chứng khoán để đáp ứng các nhu cầu cụ thể: giải thích các nhân tố tác động đến giá, dự báo giá chứng khoán tại một thời điểm trong tương lai, Trước những hạn chế trên của các mô hình tân cổ điển, xu hướng tiếp cận định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư được quan tâm và áp dụng ở nhiều quốc gia Nhưng tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư vẫn chưa được phổ biến và chưa có mô hình cụ

thể nào được đề xuất Từ đó, câu hỏi nghiên cứu được đặt ra là: Liệu có “mô hình

định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam không?

Để trả lời câu hỏi trên, chuyên đề tiến hành các bước tiến hành như sau:

Bước 1: Giới thiệu, chạy hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình

Bước 2: Kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình tại Việt Nam

Bước 3: Kiểm tra khả năng dự báo của mô hình

6 Lý thuyết định giá bằng tài chính hành vi

Chuyên đề bắt đầu với phần giới thiệu sơ lược về tài chính hành vi để tạo nền tảng

lý thuyết khi tiềm hiểu về mô hình

lý có thể có ảnh hưởng đáng kể đến giá chứng khoán Đây chính là giới hạn của kinh doanh chênh lệch giá Để ra những dự đoán đúng đắn, mô hình TCHV thường cần phải xác định hình thức của những nhà đầu tư không hợp lí (the form of agents’ irrationality) Về vấn đề này các nhà kinh tế học hành vi thường chuyển những bằng chứng thực nghiêm được lập bởi những nhà tâm lý học nhận thức về các xu hướng phát sinh khi người ta hình thành niềm tin và sở thích, hoặc làm thế nào họ đưa ra quyết định cho niềm tin của họ

Tài chính hành vi cố giắng giải thích việc các nhà đầu tư diễn giải và phản ứng như thế nào với thông tin để ra quyết đầu đầu tư Các nhà đầu tư không phải luôn luôn phản ứng hợp lý.Tài chính hành vi nghiên cứu hành vi của các nhà đầu tư dẫn đến các trường hợp bất thường trên thị trường chứng khoán (anomalies) Tài chính hành

vi cho rằng giá thị trường có sự khác biệt so với giá trị nội tại của cổ phiếu

3.2 Các nghiên cứu về định giá bằng mô hình tài chính hành vi

TheoZin (2002) mục đích của các mô hình tài chính hành vi định giá tài sản là: “mô hình với các tham số chặt chẽ, có tính đại diện cho các nhà đầu tư, cân bằng tổng quát có thể giải thích những đặc điểm nổi bật của dữ liệu giá thị trường của tài sản trong quá khứ” là một mô hình tối ưu

Sau đây là một số kết luận và mô hình đại diện, phổ biến cho tình hình nghiên cứu ở từng giai đoạn

Merton (1987) đưa ra mô hình định giá tài sản tĩnh (static asset pricing model) với thông tin là không hoàn hảo giả định quan trọng là những nhà đầu tư chỉ chọn những chứng khoán mà họ biết chắc chắn về nó vào danh mục của mình Ông bảo

vệ lý thuyết thị trường hiệu quả bằng lập luận của tài chính hành vi, gọi là thông tin không hoàn hảo trong mô hình CAPM Ông khẳng định:

thực nghiệm mạnh đến TSSL mong đợi đặc biệt là đối với những công ty nhỏ hơn với các tổ chức nhỏ kèm theo

thiết lập Hạn chế lớn của mô hình là đây là mô hình tĩnh (static) nên

không giải thích được tất cả những bất thường đặc biệt hiệu ứng xu thế và hiệu ứng đảo ngược và mô hình cũng khó có thể kiểm nghiệm trong thực

tế vì chi phí thông tin

Blume and Easley (1992) thiết lâp mô hình gồm các nhà đầu tư thiếu thông tin (noise traders) và những ảnh hưởng của họ đến giá cân bằng Kết luận quan trọng từ bài nghiên cứu là:

đầu tư không điều chỉnh hành vi của họ theo lối hợp lí

trong dài hạn

Mô hình theo phương pháp dựa vào hành vi nhưng theo quan điểm hành động duy lý: các nhà đầu tư thiếu thông tin (noise traders) sẽ không xuất hiện trong dài hạn

Mô hình cũng thiếu khả năng kiểm nghiệm thực tế

Shefrin and Statman (1994) đưa ra lý thuyết định giá bằng cách phân tích những ảnh hưởng chung của niềm tin sai lầm (mistaken beliefs) đối với thị trường chứng khoán, giả định cơ bản là những nhà đầu tư thiếu thông tin (noise traders) tương tác với những nhà đầu tư có đủ thông tin (information traders) Kết luận ngược với Blume and Easley (1992): giá trị tài sản của các nhà đầu tư thiếu thông tin (noise traders) không triệt tiêu trong dài hạn Mô hình họ đưa ra cũng tương tự như mô hình của Black-Scholes, nhưng beta mang yếu tố hành vi và danh mục đại diện thị trường (benchmark) trong mô hình CAPM truyền thống cần được thay đối để tránh trường hợp chứng khoán bị định dưới giá hoặc trên giá

Daniel et al (1998) đề cập về ước tính quá cao (overestimate), một cách khắc phục hạn chế của Shefrin and Statman (1994) Nếu một nhà đầu tư đánh giá quá cao khả năng suy luận/tạo ra thông tin hoặc nhận biết được ý nghĩa của những dữ liệu đã có

mà những người khác thờ ơ thì nhà đầu tư sẽ đánh giá thấp sai số dự báo của mình Một phát hiện quan trọng nữa là mô hình Overreaction-correction có mối quan hệ với cùng chiều TSSL chứng khoán trong ngắn hạn và ngược vơi TSSL dài hạn

Thiếu sót chủ yếu là có bằng chứng thực nghiệm cho thấy một nhóm nhà đầu tư quá

tự tin không thể nhận biết như trên

Brown and Cliff (2004): tồn tại mối quan hệ giữa tâm lý NĐT đến TSSL vốn cổ phần và tâm lý NĐT được quyết định bởi TSSL

Wang, Keswani and Taylor (2006): tâm lý NĐT chứa thông tin hữu ích cho việc dự đoán tính biến động hơn là dựa vào TSSL, tức là có mối quan hệ giữa TSSL, tâm lý nhà đầu tư, tính biến động và trong mô hình định giá tài sản tồn tại quan hệ này Hersh Shefrin (2007): Mô hình định giá tài sản có yếu tố hành vi đưa ra danh mục

có phương sai trung bình, TSSL bóp méo hoàn toàn không liên quan đếnTSSL của danh mục thị trường Mô hình giúp chúng ta có cách giải thích tạm thời tại sao

coskewness âm

2 Coskewness là một phương pháp thống kê tính toán tính đối xứng của phân phối xác suất của một biến liên quan đến tính đối xứng của phân phối xác suất của biến khác

B PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 Phương pháp nghiên cứu và phương pháp thu thập, xử lý sô liệu

1.1 Phương pháp nghiên cứu

Phần mềm Eview 5.2, Eview 7.0 được sử dụng để tiến hành hồi quy và thực hiện các kiểm định Để kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình chuyên đề kiểm định tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam và 30 chứng khoán mẫu Sau đó tiến hành hồi quy mô hình quán tính hành vi và thực hiện các kiểm định để đảm bảo

mô hình có ý nghĩa Cuối cùng sử dụng khả năng dự báo để so sánh hai mô hình:

mô hình quán tính hành vi và mô hình ba nhân tố Famma and French để cho thấy

mô hình quán tính hành vi vừa có ý nghĩa hồi quy vừa có khả năng dự báo tốt

1.2 Phương pháp xử lý số liệu:

Với chuyên đề này kì nghiên cứu là từ đầu năm 2008 đến hết tháng 2 năm 2012

Lý do lựa chọn sử dụng dữ liệu trên trang web này là vì các số liệu được cung cấp khá đầy đủ và chính xác, đồng thời chỉ tiêu giá cũng đã được điều chỉnh

Kiểm định mô hình quán tính hành vi và kiểm định thị trường hiệu quả sử dụng 4 loại chỉ số: Giá (Price), chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM (Book to market ratio), giá trị thị trường MV (Market value) và Beta Trong đó:

BM = Book value / Market value Giá trị sổ sách (Book value) = Vốn chủ sở hữu / Tổng khối lượng cổ phiếu

VN-index và giá chứng khoán i

Sử dụng hàm trong excel : Beta = SLOPE(dãy tỷ suất sinh lợi chứng khoán i, dãy tỷ suất sinh lợi VN-Index)

Các số liệu trên (trừ beta và giá) được lấy trong báo cáo tài chính theo quý của các công ty

Danh sách các mã chứng khoán được sử dụng cho việc chạy mô hình

CTCP Xuất nhập khẩu Cửu Long An

CTCP chế biến hang xuất khẩu Long

An

Sản phẩm nông nghiệp

18 MCP CTCP In và bao bìa Mỹ Châu Bao bìa-Đóng gói

Vật tư nông nghiệp tổng hợp

Sản xuất và kinh doanh điện

Qua quá trình nghiên cứu, chuyên đề tìm thấy mô hình quán tính hành vi của Stanley (2000) được áp dụng khá thành công để định giá chứng khoán tại Ân Độ: cụ thể qua bài nghiên cứu của N.Lalitha và D.N.Rao năm 2007 cho thấy điều đó Vì thế chuyên đề sử dụng mô hình định giá này áp dụng tại Việt Nam

2 Mô hình định giá quán tính hành vi

Trước khi tìm hiểu về mô hình định giá quán tính hành vì thì cần hiểu thêm về quán tính và quán tính hành vi là gì?

Quán tính

Trong vật lý quán tính được dùng để mô tả xu hướng bảo toàn vận tốc cả về hướng

và độ lớn của 1 đối tượng nào đó Trong tài chính thuật ngữ “quán tính” (inertia hoặc inert behavior) cũng được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng: theo Giuseppe

Moscarini (2003) quán tính xuất hiện không không phải là việc hoàn toàn không hành động mà là sự thay đổi suôn sẻ (liên tục) và hành vi không thường xuyên phản ứng lại với những thông tin ngẫu nhiên hoàn toàn có thể dự đoán được, do đó có liên quan đến độ trễ Những người tạo lập thị trường (decision markets) thể hiện tính quán tính, hành động của họ không dựa trên những thông tin mới Yannis Bilias, Dimitris Georgarakos, Michael Haliassos (2008) lại cho rằng quán tính miêu

tả xu hướng có cùng trạng thái của thời điểm cuối kỳ với thời điểm đầu kỳ nghiên cứu Theo Anner Barilan và Alan S.Blinder (1988) hành vi mang tính quán tính đã được chứng minh bằng kinh tế lượng Quán tính có thể là hành vi hợp lý hoặc hành

vi không hợp lý Tuy với cách biểu hiên khác nhau nhưng chúng ta có thể thấy ý niệm quán tính trong tài chính vẫn mang ý nghĩa bảo toàn, lặp lại, trơ với điều kiện ngoài, tiếp tục với xu hướng cũ như nghĩa vốn có ban đầu của nó trong vật lý Khái niệm quán tính liên quan đến việc NĐT phản ứng chậm hoặc không phản ứng trước thông tin

Quán tính hành vi

đổi là không tốt Các nhà đầu tư cho rằng việc chống lại sự thay đổi xấu sẽ đem lại kết quả tốt, vì thế họ có khuynh hướng chống lại những thay đổi này Với những thay đổi không đảm bảo sẽ đem lại kết quả tốt hơn kết quả ở hiện tại, mà đôi khi còn đem lại những rắc rối và rủi ro Vì thế tồn tại một cơ chế tự nhiên trong tâm lý nhà đầu tư chống lại sự thay đổi đem đến kết quả không chắc chắn trong tương lai

2.1 Giới thiệu:

Trước các hạn chế về nguồn nhân lực, thời gian, thông tin và một chuỗi các giá chứng khoán thể hiện bước đi ngẫu nhiên, nhà đầu tư cho rằng: phương pháp dự báo tốt nhất cho giá trị tương lai là giá trị hiện tại Trong một thế giới không chắc chắn, nơi mà thông tin được tiết lộ thông qua các chuỗi sự kiện, cái giá cho việc thu thập

và sử lý thông tin thì quá tốn kém tiền bạc, thời gian và đòi hỏi tính chuyên môn cao Vì thế, các nhà đầu tư cá nhân cảm thấy hợp lý và thực tiễn hơn khi thay đổi

3 CEO của nModal Solutions Inc

quyết định một cách chậm chạp ngay cả khi các điều kiện kinh tế cơ bản đang thay đổi một cách liên tục Vì vậy, họ sẽ nhận được TSSL cao hơn khi không hành động hơn là hành động tối ưu hóa, và quán tính hành vi đóng một vai trò quan trọng trong việc thể hiện sự ổn định trong hành vi của nhà đầu tư cá nhân Quán tính tạo ra chuỗi số liệu thời gian tự tương quan cao, trong đó, các sự kiện ngẫu nhiên có sự ảnh hưởng lâu dài

Các nhà đầu tư cá nhân thường quá tự tin vào khả năng của mình và hành động một cách bất thường Chính sự bất thường trong hành vi tạo ra sự không chắc chắn trong tất cả các hiện tượng kinh tế Từ các bất thường đó tạo nên cơ chế của sự thay đổi hành vi Những thay đổi trong hành vi của nhà đầu tư đã đem lại thành công trong quá khứ gần, sẽ có xu hướng tiếp tự thành công trong tương lai gần, ý nói sự tự tương quan tích cực trong những thay đổi mang tính sáng tạo của nhà đầu tư

Bằng cách xác định một cách rõ ràng sự trì trệ và bất thường của hành vi NĐT, mô hình quán tính hành vi tạo ra một lý thuyết năng động về hiện tượng kinh tê Ý kiến cho rằng giá hiện tại là yếu tố dự báo tốt nhất cho giá tương lai đã phổ biến trong cả đầu tư và học thuật.Những người ủng hộ thị trương hiệu quả dạng yếu cho rằng: giá chứng khoán ở hiện tại là sự phản ánh đầy đủ thông tin có trong giá chứng khoán ở quá khứ Do đó họ nhấn mạnh sự vô ích của việc kinh doanh dựa vào giá chứng khoán trong quá khứ Keynes (1936) cho rằng: các nhà đầu tư chấp nhận giá trị hiện tại như là sự phản ánh chính xác triển vọng tương lai của chứng khoán Họ xem nhẹ

sự thật là những giá trị này có thể sai Đối mặt với những nhân tố không chắc chắn

có thể ảnh hưởng tới giá chứng khoán, những nhà tham gia thị trường tìm kiếm sự

an toàn bằng cách tuân theo hành vi của đa số Tuy nhiên, điều này không loại trừ khả năng kiếm lợi bằng cách dự đoán những thay đổi giá chứng khoán trong tương lai

Trong các tài liệu về tài chính, ta dễ dàng tìm thấy các biến phụ thuộc có độ trễ trong các mô hình hồi quy Các mô hình được xây dựng dựa trên khuôn khổ tân cổ điển và kết hợp với sự duy trì thói quen tiêu dùng Constandinides (1988) Detemple (1989) Heaton (1989) và Sunderasan (1989) xem xét việc định giá dựa trên cơ sở hình thành thói quen Heaton (1995) sử dụng phương pháp mô phỏng Moments để

đánh giá mô hình định giá chứng khoán của nhóm tiêu dùng đại diện và đưa ra bằng chứng về sự thay đổi của người tiêu dùng với việc hình thành thói quen trong

yếu tố sở thích của NĐT với nhân tố thời gian, nghĩa là cho rằng sở thích của NĐT không thay đổi theo thời gian (time non-separability in preferences) Mô hình quán tính theo hành vi không dựa vào việc tối ưu các nguyên tắc Mô hình là một phương pháp tiếp cận đơn giản giải thích những xu hướng trong hành vi của nhà đầu tư cá nhân và giải thích xu hướng đó như là một điều hợp lý không hoàn hảo Vì thế, phương pháp tiếp cận không đòi hỏi phải tính toán về tỷ suất sinh lợi đòi hỏi, Trong bài nghiên cứu, nhóm nghiên cứu phát triển mô hình quán tình hành vi ở mức độ từng chứng khoán hơn là ở mức độ danh mục đầu tư được đa dạng hóa Điều này do thực tế các nhà đầu tư ít khi giữ một danh mục đầu tư được đa dạng hóa tốt (Barber

tính cá nhân, sở thích chứng khoán và xu hướng hành vi ảnh hưởng đến những lựa chọn đa dạng hóa khác nhau Goetzmann and Kumar (2004) , Kumar & Lim (2004)) Nghiên cứu của Barber and Odean (2000) cho thấy, tuy các nhà đầu tư cá nhân không am hiểu thị trường bằng các quỷ đầu tư chỉ số và các câu lạc bộ đầu tư,

5 “Equity Portfolio Diversification”: Goetzmann and Kumar (2004)

Tiến hành kiểm tra danh mục đầu tư của hơn 40.000 tài khoản đầu tư trong 6 năm (1991-1996) trên thị trường vốn của Mỹ Xem xét dữ liệu quá khứ cho thấy phần lớn của các nhà đầu tư trong mẫu không đa dạng hóa danh mục đầu tư Các nhà đầu tư trẻ, năng động, và các nhà đầu tư có thu nhập thấp và không chuyên nắm giữ danh mục đầu tư đa dạng hóa ở mức thấp nhất Theo thời gian, mức độ đa dạng hoá đã được cải thiện nhưng kết quả là chủ yếu từ những thay đổi trong cấu trúc tương quan của thị trường chứng khoán Mỹ

6

“Too Many Cooks Spoil the Profits:Investment Club Performance”:Brad M Barber and Terrance Odean (2000)

bàikhuynh hướng đầu tư của những nhà đầu tư hộ gia đình là tập trung vào cổ phiếu của các công ty đăng ký hoạt động trên đất nước của mình và không thích chứng khoán của các công ty nước ngoài Các hiện tượng này cung cấp bằng chứng thuyết phục rằng nhà đầu tư cá nhân đầu tư vào những chứng khoán quen thuộc trong khi thường bỏ qua các nguyên tắc của lý thuyết danh mục đầu tư hiệu quả Hơn nữa, bằng cách tiếp cận với giá chứng khoán chứ không phải là lãi suất chứng khoán, nhà đầu tư có thể có những kết luận khá rõ ràng

2.2 Mô hình định giá quán tính hành vi cho giá chứng khoán

Tính quán tính của giá và tính năng động của thị trường được thể hiện qua phương trình:

Nếu yếu tố ngẫu nhiên này tuân theo hàm mũ:

ϵt: yếu tố ngẫu nhiên trong phương trình tự hồi quy của Ct

2.3 Ứng dụng mô hình tại Việt Nam:

Sau khi tiến hành kiểm tra điều kiện áp dụng mô hình quán tính hành vi tại thị trường Việt Nam, mô hình tại Việt Nam như dưới đây:

lnPt = 0 + 1lnPt-1 + 2lnPt-2 + 3lnBM + 4lnMV + 5lnbeta +vt

Trong đó:

LnPt :Log cơ số tự nhiên của giá chứng khoán tại thời điểm t

LnBM: Log cơ số tự nhiên của giá trị sổ sách trên giá trị thị trường của chứng khoán vào thời điểm báo cáo tài chính gần nhât

LnMV: Log cơ số tự nhiên của tổng giá trị tài sản vốn hóa thị trường của công ty vào thời điểm báo cáo tài chính gần nhất

Lnbeta: Log cơ số tự nhiên của beta chứng khoán

Với những chứng khoán có beta âm thì sử dụng mô hình hồi quy sau:

lnPt = 0 + 1lnPt-1 + 2lnPt-2 + 3lnBM + 4lnMV + 5lnbeta + 6lnbetaneg +vtKhi hệ số beta âm thì khi đó hệ số B5 =0,khi đó lnbetaneg sẽ bằng log cơ số tự

Điều kiện áp dụng mô hình: Thị trường chứng khoán đạt hiệu quả dạng yếu hoặc không hiệu quả dạng yếu

(Chú ý: Để dễ dàng trong quá trình chạy hồi quy và kiểm định mô hình ta lấy ln của tất cả các biến độc lập và phụ thuộc và thay thế: ln(Pt)=Pt; ln(Pt-1)=Pt-1;

ln(BM)=BM; ln(MV)=MV; ln(beta)=beta; ln(betaneg)=betaneg

3 Kiểm định thị trường hiệu quả

Để kiểm tra điều kiện áp dụng của mô hình, tiến hành chạy kiểm định tính hiệu quả của thị trường Việt Nam Đây cũng là bước 2 trong tiến trình giải quyết câu hỏi

nghiên cứu: Liệu có “mô hình định giá chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu

tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam không?

Trong nghiên cứu kinh tế và tài chính, một thị trường được coi là hiệu quả khi nó đạt hiệu quả về mặt thông tin, hiệu quả về mặt phân phối, hiệu quả về tổ chức hoạt động của thị trường Dựa trên sự phân chia các hiệu thức hiệu quả của thị trường của Robert (1967), Fama (1970) đã đưa ra phổ biến 3 mức độ của thị trường hiệu quả được phân biệt bởi mức độ thông tin đã phản ánh trong giá chứng khoán: dạng yếu, dạng vừa, dạng mạnh

Đã có nhiều nghiên cứu về tính hiệu quả của thị trường các nước đang phát triển và mới nổi với những kết luận khác nhau về dạng hiệu quả của thị trường hoặc là dạng yếu hoặc không phải dạng yếu: Hweybchyi Lee và Shenbshyr Cheng (2005) kết luận đối với thị trường Đài Loan: thị trường không hiệu quả với 71 cổ phiếu và hiệu quả với64 cổ phiếu, Lê Đạt Chí (2006) TTGD TPHCM chỉ có một số cổ phiếu tuân theo lý thuyết hiệu quả dạng yếu, Trương Đông Lộc (2007) TT GDCK Hà Nội không hiệu quả dạng yếu

Nhóm nghiên cứu kiểm định xem thị trường có đạt hiệu quả dạng yếu hay không Nếu thị trường đạt hiệu quả dạng yếu, nhóm nghiên cứutiếp tục tiến hành kiểm định thị trường hiệu quả dạng vừa Nếu thị trường không đạt hiệu quả dạng vừa thì kết luận thị trường đạt hiệu quả dạng yếu

Trước hết kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu được tiến hành

3.1 Cách tiến hành- Cơ sở lý luận

Theo EMH trong thị trường hiệu quả dạng yếu dữ liệu quá khứ được phản ánh đầy

đủ vào giá cả ngày hôm nay, không thể tạo được các siêu TSSL liên tục bằng cách nghiên cứu TSSL quá khứ Giá cả sẽ theo một bước ngẫu nhiên, tức:

Pt = Pt-1 + utvới ut là nhiếu trắng

Để mang tính tổng quát và dễ dàng cho việc tính toán ta thêm hệ số và lấy log 2 vế: logPt = A×logPt-1 +ut (1)

Lấy 2 vế trừ cho log P(t-1), ta có: log Pt - log Pt-1 = (A-1)log Pt-1 + ut

Khi A = 1, log Pt - log Pt-1 = ut

Trước tiên ta tiến hành kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu theo sơ đồ sau:

Hình 3: Sơ đồ tiến hành kiểm định thị trường hiệu quả dạng yếu

Nếu thị trường đạt hiệu quả dạng yếu qua kiểm định trên thì kiểm định thị trường hiệu quả dạng vừa được sử dụng qua việc phản ánh các thông tin đại chúng trong giá cả chứng khoán thông qua công bố lợi nhuận và tiếp theo là công bố mua cổ phiếu quỹ

3.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi logP

Ta sử dụng tiêu chuẩn Augmented Dickey–Fuller (ADF), là tiêu chuẩn kiểm định phổ biến nhất về tính dừng

Để kiểm định giả thuyết nghiệm dơn vị, ta sẽ kiểm định giả thiết:

không có nghiệm đơn vị tức nó không tuân theo bước ngầu nhiên Như vậy chứng khoán là không hiệu quả dạng yếu

3.3 Kiểm định các tính chất của u(t)

Theo Barnett (1996): nếu chuỗi u(t) độc lập, có phân phối xác suất xác định thì các

phương sai là 1/n với n khá lớn

√

ut độc lập và phân phối xác định Hạn chế này xuất hiện khi ut không độc lập và

dụng để xác định sự độc lập của các ut khi hạn chế này bị vi phạm Một đoạn mạch

là 1 dãy các phần tử giống nhau mà ở sát trước và sát sau là các phần tử khác chúng

Nếu tất cả các quan sát của chuỗi tuân theo quy luật phân phối đồng nhất và độc lậpthì với 2 điểm bất kì thuộc chuỗi ta có

Mở rộng cho 1 tập hợp các cặp điểm, với m điểm liên tục, ta có dãy:

Xs,Xt,  Xs-1,Xt-1, Xs-2 , Xt-2,…,Xs-m+1,Xt-m+1

Tương tự ta cũng có:

Đối với mẫu hoặc chuỗi quan sát không phải là mẫu nhỏ và phân phối chuẩn thì ta dùng phương pháp tái tạo mãu boostrap để tính toán

3.3.2 Phương sai thay đổi:

Kiểm định phương sai được phát triển bởi Lo và MacKinlay (1988, 1989)

Xét chuỗi số liệu {Yt} = (Yo, Y1, Y2,… , Yt) với Yt =+ t

Nếu chuỗi số liệu là 1 bước ngẫu nhiên thì phương sai của q thời kì bằng q lần phương sai 1 thời kì, tức:

var(ut) – var(ut-q) = q(var(ut) – var(ut-1))

Hiện nay vẫn chưa có kiểm định nào được sử dụng rộng rãi để xác định xem ut có trung bình không đổi theo thời gian không

4 Đánh giá khả năng dự báo của mô hình quán tình hành vi và mô hình ba nhân tố của Fama và French

Để có thể kiểm tra khả năng dự báo của mô hình quán tính hành vi, chuyên đề sử dụng mô hình ba nhân tố của Fama and French để làm nhân tố so sánh Đây chính là

bước 3 trong tiến trình giải quyết câu hỏi nghiên cứu: Liệu có “mô hình định giá

chứng khoán dựa vào hành vi nhà đầu tư” nào áp dụng phù hợp với điều kiện thị trường Việt Nam không?

4.1 Kiểm định mô hình Fama and French:

Mô hình được mô tả như sau:

R(r) = rf + i (E(rm) – rf) + si  SMB + hi  HML

Trong đó:

công ty nhỏ so với TSSL danh mục cổ phiếu công ty lớn

công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có giá trị này thấp

● i, si, hi là hệ số hồi quy

Các biến trong mô hình được xác định như sau:

trị vốn hóa) và tỷ số giá trị sổ sách vốn cổ phần trên giá trị thị trường VCP (BE/ME) Vì số lượng công ty khảo sát của chúng tôi không nhiều (30 công ty) nên thay vi chia ứng mỗi tiêu chí chia thành ba nhóm (ví dụ với tiêu chí

BM/ME sẽ có nhóm BM/ME thấp, BM/ME trung bình và BM/ME cao), chúng tôi phân thành hai nhóm, mỗi nhóm có 50% cổ phiếu được xếp vào:

Kết quả 4 danh mục theo quy mô và BE/ME: SL, SH, BL, BH được hình thành

thời điểm đầu năm, BE được lấy dựa trên báo cáo tài chính cuối năm trước , ME tính tương tự như quy mô

Mỗi năm dựa vào kết quả phân loại các chứng khoán theo quy mô và BE/ME mỗi danh mục sẽ có số lượng chứng khoán thay đổi, đa phần các cổ phiếu tập trung vào hai danh mục SH và BL

Bảng 3.1: Số lƣợng cổ phiểu trong mỗi danh mục

mục, TSSL các chứng khoán được tính dựa vào giá đóng cửa vào ngày giữa

và cuối mỗi tháng đã được điều chỉnh

● Beta danh mục = hệ số tương quan giữa danh mục và thị trường chia cho phương sai DM thị trường

4.2 Đánh giá mức độ dự báo của hai mô hình: Mô hình quán tính hành vi

và mô hình Famma and French

Trong cuộc tranh luận về ưu thế của phương pháp tiếp cận hành vi- hợp lý, những nhà nghiên cứu trong khuôn khổ hợp lý cho rằng sự tiếp cận của họ trên một nền tảng vững chắc về khả năng kiểm chứng và khả năng dự báo tốt (ví dụ: Famma

1998, Contantinides 2002) Tuy nhiên, Brav và Heaton (2002) cho thấy, những nhà nghiên cứu dựa vào khuôn khổ hợp lý thì đã bỏ quả khả năng kiểm tra, mức độ dự báo trong hoàn cảnh biến động giá không hợp lý Vì mô hình hợp lý có sự linh hoạt lớn để tạo ra sự hợp lý, đối với trường phái hợp lý, nó gần như là có thể giải thích những biến động bất thường, ngay cả khi sự giải thích mang tính chất hành vi có khả năng giải thích cao hơn

Sự khác biệt lớn nhấttrong phương pháp tiếp cận của hai trường phái hợp lý và hành

vi là hình thức của rủi rotrong mối quan hệ tỷ suất sinh lợi-rủi ro Cách tiếp cận hợp

lý đo lường rủi ro hệ thống (sự đa dạng hóa danh mục đầu tư đã loại bỏ rủi ro cá thể); cách tiếp cận dựa vào hành vi đo lường rủi ro tổng thể Để hiểu thêm mức độ ảnh hưởng của hai phương pháp tiếp cận, cũng như kiểm tra khả năng dự báo của