Đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam

PHẦN MỞ ĐẦU 1. LÝ DO NGHIÊN CỨU Tâm lý (hành vi) bầy đàn1 là một hiện tượng phổ biến trong thị trường tài chính nói chung – thị trường chứng khoán nói riêng, bất kể thị trường phát triển hay đang phát triển. Hành vi bầy đàn nói chung đã góp phần làm giảm tính hiệu quả của thị trường, và trong nhiều trường hợp dẫn đến những phản ứng quá mức, làm mất sự ổn định của thị trường. Chính hành vi bầy đàn là một nguyên nhân quan trọng và tác nhân khuếch đại ảnh ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008. 2 Đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề hành vi bầy đàn trên các thị trường chứng khoán trên thế giới. Trong khi đó, trong phạm vi hiểu biết của tôi, hiện chưa có nghiên cứu nào về nguyên nhân cũng như đo lường mức độ hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam để đề xuất giải pháp gia tăng tính hiệu quả của thị trường. Điều đó đã thôi thúc tôi thực hiện nghiên cứu đề tài “Đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam”. 2. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Đề tài nghiên cứu này tập trung nghiên cứu những nguyên nhân gây ra hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chứng minh sự tồn tại và đo lường mức độ của hành vi bầy đàn trên thị trường thông qua mô hình định lượng. Cùng với đó, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế hành vi bầy đàn trên thị trường, nhằm cải thiện tính hiệu quả của thị trường. 3. CÂU HỎI VÀ MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Tâm lý bầy đàn là gì? Những nguyên nhân nào gây ra tâm lý bầy đàn? Những nguyên nhân nào gây ra tâm lý bầy đàn trên TTCK Việt Nam? Trên thế giới có những mô hình đo lường hành vi bầy đàn nào? Lựa chọn mô hình nào cho TTCK Việt Nam? Những giải pháp nào cần tiến hành để hạn chế hành vi bầy đàn trên thị trường? Để giải đáp cho những câu hỏi trên, đề tài này nhằm vào các đối tượng nghiên cứu cụ thể sau đây: Tìm hiểu các nghiên cứu về hành vi bầy đàn trên thế giới, về các mặt nguyên nhân và mô hình đo lường Xác định những nguyên nhân gây ra hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam Xử lý và phân tích dữ liệu về TTCK Việt Nam, sử dụng mô hình của Hwang & Salmon (2004) để chứng minh sự tồn tại và đo lường mức độ hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam Đề xuất những giải pháp góp phần hạn chế hành vi bầy đàn trên thị trường 4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Đề tài nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính, định lượng, thống kê nhằm làm rõ các vấn đề cần nghiên cứu. Đối với phương pháp định lượng, đề tài sử dụng phương pháp lọc Kalman để giải quyết mô hình không gian trạng thái (Statemspace model) theo đề xuất từ Hwang & Salmon (2004), từ đó ước lượng các tham số của nhân tố hành vi bầy đàn. 5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Chương 1: Tìm hiểu về tâm lý bầy đàn và những nguyên nhân gây ra tâm lý bầy đàn trên thị trường. Chương 2: Phân tích những nguyên nhân gây ra tâm lý bầy đàn trên TTCK Việt Nam. Áp dụng mô hình của Hwang & Salmon (2004) (viết tắc là mô hình HS) để ước lượng nhân tố bầy đàn trên TTCK Việt Nam. Chương 3: Đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế tâm lý bầy đàn trên thị trường 6. Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI Đề tài nghiên cứu này góp phần phân tích các nguyên nhân gây ra tâm lý bầy đàn trên TTCK Việt Nam, đồng thời cung cấp một ước lượng cụ thể về sự tồn tại và mức độ của hành vi bầy đàn trên thị trường. Từ đó, đề tài đưa ra những khuyến nghị, giải pháp nhằm gia tăng kỷ luật thị trường, hạn chế hành vi bầy đàn, gia tăng tính hiệu quả của thị trường. MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU, ĐỒ THỊ SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI . ii PHẦN MỞ ĐẦU 1 CHƯƠNG 1: TÂM LÝ BẦY ĐÀN – NGUYÊN NHÂN CỦA TÂM LÝ BẦY ĐÀN . 3 1.1. Tâm lý bầy đàn . 3 Tâm lý bầy đàn theo thông tin 5 Tâm lý bầy đàn theo danh tiếng 5 Tâm lý bầy đàn theo thù lao . 5 1.2. Nguyên nhân tạo ra tâm lý bầy đàn . 7 1.2.1. Các nhân tố hành vi – Lý thuyết tài chính hành vi . 8 1.2.1.1. Hành vi bất hợp lý . 9 Phụ thuộc vào kinh nghiệm hay thuật toán (Heuristics) . 9 Tự tin thái quá (Overconfidence) 9 Tính toán bất hợp lý (Mental Accounting) 10 Theo khuôn mẫu (Framing) 10 Lệch lạc do tình huống điển hình (Representativeness) . 11 Bảo thủ (Conservatism) 12 1.2.1.2. Hành vi không hợp lý mang tính hệ thống . 12 1.2.1.3. Giới hạn về khả năng kinh doanh chênh lệch giá . 13 Giới hạn duy lý 13 1.2.2. Bất cân xứng thông tin . 14 1.2.2.1. Nguyên nhân của tình trạng bất cân xứng thông tin . 15 1.2.2.2. Tác động của bất cân xứng thông tin đến nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán. . 16 CHƯƠNG 2: HÀNH VI BẦY ĐÀN . 18 2.1. Giới thiệu TTCK Việt Nam 18 2.2. Một số biểu hiện hành vi bầy đàn trên thị trường 18 2.3. Cơ sở tạo ra hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam . 20 Môi trường pháp luật chưa hoàn chỉnh, thiếu hiệu lực 20 Quy mô thị trường nhỏ, tạo điều kiện của hành vi thao túng thị trường . 22 Năng lực nhà đầu tư còn hạn chế 22 Biên độ giao dịch, chính sách cấm bán khống . 23 2.4. Mô hình đo lường mức độ hành vi bầy đàn trên TTCK VN 23 2.4.1. Lựa chọn mô hình 23 2.4.1.1. Các mô hình đo lường hành vi bầy đàn trên thế giới . 23 2.4.1.2. Mô hình Hwang và Salmon (2004) 25 i. Phương pháp đo lường hành vi bầy đàn 25 ii. Mô hình đo lường hành vi bầy đàn . 27 2.4.2. Dữ liệu . 30 2.4.2.1. Mẫu dữ liệu 30 2.4.2.2. Phương pháp xử lý số liệu . 30 2.4.3. Kết quả từ mô hình 31 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ TÂM LÝ BẦY ĐÀN – . 39 KẾT LUẬN 44 PHỤ LỤC . 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69

pdf75 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Ngày: 17/08/2013 | Lượt xem: 2902 | Lượt tải: 2download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
hoản vay hay trái phiếu tương ứng. 26 CDS là một hoán đổi trong đó một trong hai bên tham gia hợp đồng trả cho bên còn lại một khoản coupon định kỳ theo thời hạn quy định trên hợp đồng. Bên kia sẽ không thanh toán trừ khi xảy ra sự kiện tín dụng đặc biệt. CDSs thông thường giống như là ISDA, sự kiện tín dụng thường được định nghĩa đó là khả năng không thể chi trả về vật, phá sản hay tái cấu trúc nợ đối với một tài sản cơ sở đặc biệt. Nếu sự kiện tín dụng xảy ra, bên thứ hai sẽ thanh toán cho bên thứ nhất và nghiệp vụ hoán đổi kết thúc. Độ lớn của khoản thanh toán liên quan đến sự suy giảm giá trị thị trường của tài sản tham chiếu gắn với sự kiện tín dụng. 46 được với các chứng khoán nợ phái sinh có bảo lãnh và với sự thận trọng họ sẽ không “dính sâu vào” trong những thị trường này. Nếu các thị trường vốn được thông tin hiệu quả cũng sẽ trừng phạt các công ty có các cơ chế bổng lộc dành cho các nhà quản lý và các giao dịch “ăn xổi”, mặc dù điều này có khả năng mang lại những khoản lợi nhuận khổng lồ. Trái với quan điểm trên, những nghiên cứu và thí nghiệm gần đây cho thấy rằng công bố thông tin không đầy đủ không phải là nguyên nhân gây ra cuộc khủng hoảng. Khi xét tới các nhân tố hành vi, tâm lý những người tham gia thị trường thì những chỉ trích nhằm vào vấn đề công bố thông tin không đầy đủ trở nên thiếu thuyết phục. Cụ thể, qua các cuộc thí nghiệm, các nhà nghiên cứu thấy rằng: trong nhiều trường hợp, vấn đề nằm ở chính các nhà đầu tư, ban điều hành các định chế tài chính cũng như những chủ thể khác tham gia thị trường như các cơ quan quản lý thị trường… Trong điều kiện thị trường tài chính biến động liên tục với những sản phẩm tài chính mới như các công cụ ABS, CDO, CDS như vừa đề cập ở trên, thì các nhà đầu tư trên thị trường đã không xử lý những thông tin có sẵn một cách hợp lý, và chưa có những điều chỉnh vị thế một cách kịp thời đối với những rủi ro có khả năng xảy ra đối với các chứng khoán cấu trúc vì nhiều lý do khác nhau. Đầu tiên, vì sự phức tạp về sản phẩm và sự giới hạn duy lý mà các nhà đầu tư hợp lý đã không nhận ra được các kỹ xảo và rủi ro của các nghiệp vụ ngân hàng ngầm cũng như các chứng khoán cấu trúc (chứng khoán nợ phái sinh).27 Thứ hai, người chơi có xu hướng bầy đàn, họ không có khả năng hoặc không có nhu cầu sử dụng những thông tin được công bố theo cách hợp lý cũng như không muốn là người đi ngược trào lưu, họ phản ứng theo hành vi của những người tham gia khác trên thị trường. Thứ ba, ảnh hưởng của các yếu tố hành vi khác như sự phỏng đoán,28 sự cả tin của nhà đầu tư trong thời gian thị trường đang ở “trạng thái phởn phơ”, bởi vì 27 Steven Schwarcz, “Bảo vệ thị trường tài chính: Bài học từ cuộc khủng hoảng cho vay dưới chuẩn (2008)”, 93 Minnesota L. Rev. 373. 28 Steven Schwarcz, “Sự phức tạp của công cụ điều tiết trong thị trường tài chính”, Công luật Duke và Nghiên cứu Lý thuyết Pháp luật số 217, sửa đổi ngày 26 tháng 02 năm 2009, là bài phân tích tốt nhất những hạn chế về sự hiểu biết của các nhà đầu tư do sự phức tạp của các sản phẩm tài chính và những hậu quả thảm khốc của những hiểu biết có giới hạn này. 47 sự đa dạng của tín dụng rẻ tiền và giá cả thị trường tài sản gia tăng nhanh chóng, tức là các nhà đầu tư cố tình lờ đi những dấu hiệu cảnh báo trong những dữ liệu được công bố.29 1. Công bố thông tin và Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 Sự thiếu minh bạch được cho là nguyên nhân tạo nên những điều kiện dẫn tới cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu thể hiện theo những khía cạnh: (a) không công bố thông tin đầy đủ về rủi ro của các khoản nợ dưới chuẩn, (b) sự mơ hồ của các sản phẩm tài chính có tính cấu trúc cao, đồng thời chúng được kết hợp với các công thức định giá rất phức tạp, và đôi khi các định chế tài chính đã gây ra sự bối rối, khó hiểu về rủi ro gắn liền với những sản phẩm như vậy mặc cho các thủ tục liên quan mang tính pháp lý và nguyên tắc, chuẩn mực, (c) sự thiếu minh bạch trong các bảng cân đối kế toán công bố chính thức và phi chính thức của các định chế tài chính (nội bảng và ngoại bảng), (d) việc không công bố đầy đủ thông tin của các hãng xếp hạng tín nhiệm (CRA) về các hạn chế của các đánh giá xếp hạng tín dụng và những xung đột về lợi ích của chúng, (e) sự thiếu minh bạch về các khoản lương thưởng quá mức của nhà quản lý. Những người theo lý thuyết thị trường hiệu quả (con đẻ của lý thuyết lựa chọn hợp lý) dựa trên lý luận rằng vấn đề thông tin đến với các nhà đầu tư không đầy đủ trên các khía cạnh trên nên nhà đầu tư không có những đánh giá hợp lý đối với rủi ro các sản phẩm tài chính, và các khoản đầu tư nên họ không thể đưa ra các quyết định tối ưu. Một khi các nhà đầu tư không có nhận thức, đánh giá đúng rủi ro, các nhà đầu tư dấn thân vào những “cuộc chơi” đầy rủi ro trên thị trường chứng khoán cấu trúc và cả thị trường bất động sản, tạo điều kiện hình thành các “bong bóng” tài sản. Và khi các “bong bóng” này đã căng quá mức thì đã dẫn đến hiện tượng “nổ” “bong bóng” – khủng hoảng. 29 Emilios Avgouleas, “Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, Tài chính hành vi và Quy chế tài chính: Trong bài nghiên cứu của một thống giáo mới” (2009), Bài báo nghiên cứu Luật doanh nghiệp 121 – 157 48 Bên cạnh đó, có một thực tế không thể phủ nhận là việc định giá các chứng khoán cấu trúc là rất phức tạp khi những chứng khoán cấu trúc này được tạo ra theo những cách phức tạp, chồng chéo. Được mệnh danh là bậc thầy trong việc sáng tạo cách kiếm tiền, các định chế tài chính Mỹ đã tiến hành chứng khoán hóa các khoản tín dụng, trong đó có tín dụng bất động sản dưới chuẩn, trở thành các công cụ tài chính có thể mua bán được trên thị trường (ABS) với tài sản cơ sở là các khoản tín dụng. Sau đó, việc kết hợp các loại ABS khác nhau (như ABS tín dụng bất động sản, ABS vay mua xe, ABS vay tiền học đại học…) vào thành các portfolio (danh mục đầu tư) rồi chia nhỏ các portfolio này theo các mức rủi ro khác nhau, tạo thành các CDO. Và để bảo đảm cho các CDO này, CDS trở thành “ứng viên” thích hợp. Việc tạo thành các portfolio như thế đã làm nảy sinh vấn đề: sự không tương thích thời gian đáo hạn của các tài sản cơ sở. Đến lượt nó, sự không tương thích về thời gian đáo hạn của các tài sản cơ sở đã khiến cho thị trường gặp khó khăn lớn trong việc định giá hợp lý các chứng khoán đó. Điều này tạo nên tính không chắc chắn, dẫn tới thị trường bị bóp méo và cuối cùng, khởi động cuộc khủng hoảng tín dụng. Hơn nữa, các ngân hàng - một cách vô tình hay cố ý - đã đưa ra cho thị trường những thông tin không hoàn chỉnh đối với các chứng khoán cấu trúc trong bảng cân đối kế toán chính thức và phi chính thức (nội bảng và ngoại bảng). Kết quả là nỗi lo sợ về con số thật đằng sau những công bố đó đã gây ra sự e ngại của các nhà đầu tư, dẫn tới sự phóng đại về tình trạng rối loạn của thị trường. Ngoài ra, trong môi trường đầy biến động và mức độ phức tạp cao của thị trường tài chính toàn cầu, nó càng dễ khiến cho cơ quan quản lý ra quyết định sai đối với các dữ liệu sẵn có. Do đó, hoặc là do bản chất của Các tiêu chuẩn mức vốn an toàn Basel30, hay do những tư duy nghèo nàn và sai lầm cố hữu về sự giám sát tập trung vào mức vốn an toàn mang tính định chế nên các trung gian tài chính không bị yêu cầu phải thực hiện bất cứ đánh giá nào về mối liên 30Markus Brunnermeier, Andrew Crockett, Charles Goodhart, Avinash D. Persaud, và Hyun Shin, “Những nguyên lý nền tảng của quy tắc tài chính”, Các báo cáo Geneva trên Tạp chí Kinh Tế Thế Giới 11, tháng 1 2009, chương 4, còn được gọi là báo cáo Goodhart. 49 kết mang tính hệ thống với các hoạt động thị trường của họ, lẫn việc công bố các đánh giá đó. 2. Cuộc khủng hoảng tài chính 2008 và sự tác động của các nhân tố hành vi, tâm lý bầy đàn Mặc dù quan điểm phê phán việc công bố thông tin không đầy đủ gây ra cuộc khủng hoảng phổ biến trong các bình luận, nhưng có một thực tế không thể phủ nhận rằng ngay cả những lĩnh vực mà thông tin được cho là “dồi dào” và công bố thông tin được kỳ vọng là công cụ điều chỉnh hiệu quả thì công bố thông tin đã không đạt được hiệu quả như kỳ vọng. Đó là những lĩnh vực: (a) quản trị rủi ro, (b) bảo vệ người tiêu dùng, và (c) ổn định hệ thống tài chính. Như đã đề cập trong phần trước, sự thất bại của công bố thông tin trong những lĩnh vực này do tác động của các nhân tố hành vi, và nổi bật là hành vi bầy đàn trong thị trường. Phần tiếp theo sẽ phân tích cụ thể hơn về vấn đề này. 2.1. Đánh giá rủi ro Về nguyên nhân gây ra cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, các báo cáo phân tích đề cập nhiều đến vai trò của việc điều hành quản trị rủi ro lỏng lẻo trong các định chế tài chính. Những yếu kém của quản trị rủi ro nội bộ tập trung vào 5 khía cạnh:  Thất bại trong kiểm soát tín dụng và xem xét tiêu chuẩn cho vay  Thiếu năng lực trong định giá vị thế đối với các chứng khoán cấu trúc một cách hợp lý  Sự tín nhiệm quá mức đối với các bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm mặc cho những thiếu sót được nhận biết một cách rộng rãi của chúng  Trình độ hiểu biết hạn chế của các nhà quản lý ngân hàng về chức năng thật sự của các công cụ đầu tư đặc biệt (SIV)  Việc sử dụng thông tin không đầy đủ khi nó được cung cấp Như đã đề cập ở trên, quản trị rủi ro là một trong những lĩnh vực mà thông tin được cho là đáng kể, “dồi dào”. Nguyên nhân của thất bại trong lĩnh vực này 50 không phải là việc thiếu thông tin mà là việc sử dụng thông tin khi chúng được công bố một cách không thích hợp, dưới tác động của các nhân tố hành vi. Ví dụ về vấn đề sự tin tưởng quá mức đối với các bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm, tác động của các nhân tố hành vi như thế nào? Trong bối cảnh các bảng công bố giá các chứng khoán cấu trúc là không phổ biến31, các định chế tài chính thực hiện định giá các chứng khoán cấu trúc này bằng cách sử dụng các bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm. Các bảng xếp hạng tín nhiệm trở thành nhân tố then chốt trong việc định giá các chứng khoán phái sinh từ nợ có tính tùy biến và kém thanh khoản.32 Tuy nhiên những người tham gia thị trường có mức độ phức tạp, tinh vi cao này đều biết rõ rằng các bảng xếp hạng tín nhiệm được phát hành bởi các hãng xếp hạng tín nhiệm (CRA) tồn tại nhiều hạn chế. Thứ nhất, phát sinh mâu thuẫn về lợi ích khi mà một lượng lớn các tổ chức mua các bảng xếp hạng tín nhiệm cũng chính là các tổ chức phát hành các sản phẩm tài chính cấu trúc. Điều này dẫn tới nguy cơ rằng các hãng xếp hạng tín nhiệm để “làm vừa lòng” khách hàng của mình đã tiến hành tư vấn cũng như thực hiện những điều chỉnh trong quá trình xếp hạng tín nhiệm của các sản phẩm tài chính là các chứng khoán cấu trúc của khách hàng. Điều này dẫn đến hạn chế dưới đây. Thứ hai, những nhà phát hành các chứng khoán cấu trúc đã sử dụng các hướng dẫn của CRA và các phần mềm để tạo nên những rổ các chứng khoán phái sinh mà chúng được đảm bảo xếp hạng tín nhiệm ở mức cao như AAA. Thứ ba, thị trường thiếu động cơ để có thể kiểm soát, giám sát các bảng xếp hạng tín dụng một cách nghiêm túc khi mà có một thực tế rằng thị trường xếp hạng tín nhiệm có mức độ độc quyền nhóm cao – với ba hãng lớn: Standard & Poors, Fitch, và Moodys’ có truyền thống thống trị thị trường. Thứ tư, các CRA đã không công bố tương quan ước lượng của những người đi vay trong rổ tài sản, trong khi đó việc công bố các tương quan chéo sẽ hỗ trợ 31 IMF, Báo cáo Ổn định Tài chính Toàn cầu, “Những rủi ro hệ thống ẩn chứa và phục hồi nền tài chính lành mạnh”, tháng 4/2008, 55. 32 Như trên 51 rất nhiều cho nhà đầu tư trong việc đánh giá có hay không việc xếp hạng dựa trên những kỳ vọng, mà chúng có sự kết nối với chính kỳ vọng của họ. Cuối cùng, các bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm đã không xét đến nhân tố tính thanh khoản/tính thị trường của các sản phẩm tài chính trong khi những tham số này có liên quan chặt chẽ về mặt bản chất với giá trị tài sản là các chứng khoán cấu trúc. Có hai cách để lý giải cho việc tại sao các nhà đầu tư, các định chế tài chính dù có quy mô lớn vẫn dựa vào các bảng xếp hạng tín nhiệm thay cho những phân tích thích hợp.33 Lời giải thích thứ nhất cho vấn đề này là các nhà đầu tư đã chọn bỏ qua những thiếu sót của bảng đánh giá xếp hạng tín dụng để tiết kiệm đáng kể chi phí nghiên cứu và tiện lợi cho việc giao dịch. Tuy nhiên, nhìn nhận một cách đơn giản có thể thấy lời giải thích này là không hợp lý khi mà các định chế tài chính, các nhà đầu tư lớn hoàn toàn có đủ tiềm lực tài chính cũng như khả năng để có thể tiến hành phân tích tín nhiệm và định giá các sản phẩm chứng khoán cấu trúc một cách hợp lý hơn, và như thế sẽ giảm thiểu được rủi ro từ những hạn chế của các bảng xếp hạng tín nhiệm mang lại. Lý giải thứ hai dưới đây nhấn mạnh đến phương diện hành vi của nhà đầu tư. Việc các nhà đầu tư đã tín nhiệm vào các đánh giá xếp hạng tín nhiệm một cách không hợp lý chính là kết quả của tiến trình của kinh nghiệm hay thuật toán máy móc và sự lệch lạc do tình huống điển hình.34Cụ thể, những người tham gia trên thị trường nhận thấy rằng việc tính toán một cách cẩn trọng, chính xác đối với giá trị các chứng khoán cấu trúc là điều không cần thiết. Thay vào đó, các nhà đầu tư dựa trên kinh nghiệm là chủ yếu. Và khi các chứng khoán cấu trúc chỉ có một lịch sử giao dịch ngắn ngủi, không có một kinh nghiệm nào về 33 Mark Carney, “Chỉ ra sự bất ổn trong thị trường tài chính”, Bình luận của Hội đồng ngân hàng Canada gửi tới Ủy ban Thương mại Toronto, 13 tháng 3 2008, 3-4 34 Phương pháp kinh nghiệm điển hình được sử dụng bởi một cá nhân để đo lường xác suất bằng cách xem xét có bao nhiêu giả thiết tương đồng với dữ liệu sẵn có. Hơn bao giờ hết, một trường hợp điển hình là một kinh nghiệm hữu ích, nhưng nó có thể gây ra những lệch lạc nghiêm trọng. 52 các thất bại nghiêm trọng của các bảng xếp hạng tín nhiệm đối với các chứng khoán cấu trúc. Và mặc cho những sai lầm trong việc định giá thiếu chính xác, thiếu tiêu chuẩn, các đánh giá xếp hạng tín nhiệm vẫn tỏ ra hữu dụng, hoạt động giao dịch và đầu cơ vẫn tiếp diễn. Các nhà đầu tư khi quan sát thấy hiện tượng trên đã tạo ra hành vi bầy đàn trên thị trường: các nhà đầu tư vẫn đổ xô vào thị trường chứng khoán cấu trúc và đẩy giá chúng lên tạo ra các “bong bóng”. Và hành vi bầy đàn làm khuếch đại sự “méo mó” của thị trường gây ra bởi sự tin tưởng một cách bất hợp lý rằng thị trường vẫn đúng khi sử dụng các bảng xếp hạng tín nhiệm để định giá các chứng khoán cấu trúc. Tranh luận trên được củng cố bởi sự thật rằng trong khi các nhà đầu tư và các cơ quan giám sát điều tiết thị trường đã tin tưởng mù quáng vào các xếp hạng tín nhiệm, thì các CRA lại thường xuyên cảnh báo thị trường về chức năng thật của những báo cáo xếp hạng tín dụng của họ. Hiển nhiên, những cảnh báo của họ không nổi bật và được công bố rộng rãi.35 Song, một nhà quản lý điều tiết thị trường và nhà đầu tư khôn ngoan – với vô số những kỹ thuật tinh vi và lão luyện – sẽ dễ dàng nhận dạng và phản ánh hợp lý những tín hiệu đó vào mô hình ra quyết định thay vì phóng đại tầm quan trọng của các đánh giá xếp hạng tín nhiệm. 2.2. Cơ chế bảo vệ người tiêu dùng Những chỉ trích về sự thất bại trong cơ chế bảo vệ người tiêu dùng trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 nhằm vào các nhà môi giới nhà đất cũng như các nhà môi giới tín dụng.36 Quan điểm này dựa trên lý thuyết lựa chọn hợp lý cho rằng những người tiêu dùng đã không được tiếp nhận một cách đầy đủ 35 IMF, GFSR, Những rủi ro hệ thống ẩn chứa, 55, “Mặc dù các Hãng xếp hạng tín dụng nhấn mạnh rằng những đo lường xếp hạng chỉ đo lường rủi ro mặc định, không phải là khả năng hay độ lớn của những sự sụt giảm giá trị thị trường (mark-to-market), nhưng nhiều nhà đầu tư dường như đã không nhận thức đầy đủ về những cảnh báo và những tuyên bố khước từ/giới hạn trách nhiệm này.” Cùng tác giả. 36 The Becker-Posner Blog, “Sự hỗn độn của nợ thế chấp dưới chuẩn - Bình luận của Posner”, 23 Tháng 10 2007, xem tại: (cập nhật lần cuối vào 24 Tháng 3/2009). 53 thông tin về những rủi ro tiềm ẩn mà họ có thể gặp phải. Cụ thể quan điểm này chỉ trích rằng, các nhà môi giới nhà đất, môi giới tín dụng đã “vẽ” ra một viễn cảnh tươi đẹp đối với người tiêu dùng, thu hút người tiêu dùng gia tăng chi tiêu, đầu tư vào nhà đất bằng một mức lãi suất thấp mà không được thông tin một cách đầy đủ về các rủi ro. Theo cách tiếp cận này, những người vay nợ dưới chuẩn ở Mỹ đã không vay các khoản nợ mà họ không đủ khả năng chi trả nếu chỉ dựa trên thu nhập hiện tại, thu nhập tiềm năng và giá trị tài sản của họ, họ chỉ đơn giản là không có đủ thông tin để tiến hành phân tích rủi ro về khoản đầu tư của họ một cách hợp lý. Cách giải thích này có vẻ là hợp lý, song nó đã bỏ qua một sự thật không thể chối bỏ. Đó là, những người vay nợ dưới chuẩn ở Mỹ đã mua một giấc mơ: giấc mơ về sự tăng trưởng vô hạn của thị trường nhà đất Mỹ. Thậm chí rủi ro của các khoản nợ có thế chấp không được công bố một cách hợp lý thì cũng không khó để nhận ra rằng giá cả trong thị trường nhà đất Mỹ đang ở mức cao lịch sử và sự tăng trưởng này sẽ không kéo dài mãi, và cũng không phải là điều bí mật dành cho người vay và người cho vay rằng họ đã vay-cho vay vượt quá giá trị tài sản thế chấp. Do đó, không chắc rằng sự thiếu minh bạch hay hành vi thiếu đạo đức của các nhà môi giới là thủ phạm duy nhất của sự bùng nổ khủng hoảng nợ dưới chuẩn ở Mỹ. Ở đây, hành vi bầy đàn tạo ra cơn sốt đầu cơ tập trung và sự năng lực hiểu biết hạn chế (giới hạn duy lý) của một bộ phận lớn dân số đóng vai trò quan trọng hơn. Trong một thời gian dài trước cuộc khủng hoảng, ở Mỹ và nhiều nước châu Âu đã duy trì một môi trường lãi suất thấp với các điều kiện tín dụng dễ dãi. Được sự hỗ trợ từ môi trường lãi suất thấp, điều kiện tín dụng lỏng lẻo này, thị trường nhà đất Mỹ đã có điều kiện để tăng trưởng mạnh, tạo ra “bong bóng” bất động sản phình to ra. Sự tăng trưởng của thị trường nhà đất Mỹ đã kéo theo sự tăng trưởng của thị trường nhà đất ở các nước phương Tây, dẫn tới sự tín nhiệm tín dụng tiêu dùng quá mức. Những người đi vay thế chấp ở Mỹ và các quốc gia phương Tây có xu hướng gắn chặt tham chiếu là môi trường lãi suất thấp phổ biến lúc bấy giờ trong quá trình ra quyết định, và họ tin tưởng quá 54 mức rằng sự tăng trưởng thị trường nhà đất sẽ kéo dài mãi mãi – đã đổ xô vào trào lưu tích lũy tài sản bằng các khoản vay, và tham gia “trò chơi đầu tư theo xu thế”. Khi mà thị trường đang “say máu” với việc tìm kiếm một mức sinh lợi cao quá dễ dàng khi tham gia đầu cơ, họ đã miễn cưỡng trong việc tính toán một cách cẩn thận những rủi ro mà các khoản vay của họ có thể gánh chịu. Và trong điều kiện thị trường có lối hành xử phổ biến như thế, cùng với sự tin tưởng quá mức và năng lực hạn chế, thì rất khó để các cá nhân người tiêu dùng hành động khác đi so với đám đông thị trường, ngay cả khi họ có đầy đủ thông tin một cách chính xác về rủi ro các khoản cho vay dưới chuẩn cũng như mâu thuẫn lợi ích giữa các trung gian môi giới. Cùng lúc, “các tiêu chuẩn bảo hiểm cho các khoản nợ có thế chấp có lãi suất điều chỉnh giảm đột ngột giữa cuối năm 2004 và đầu năm 2007” và các khoản vay có thế chấp được mở rộng cho các khách hàng có tiểu sử tín dụng kém hơn.37 Hiện tượng bầy đàn và giới hạn duy lý cũng giải thích cho hành xử của các nhà cung cấp tín dụng khi họ tập trung vào các khoản lợi nhuận từ tiền hoa hồng của các khoản vay dưới chuẩn phát sinh và thiếu kiểm soát tín dụng. Có thể cho rằng, chính nhà cung cấp tín dụng cũng bị chi phối mạnh bởi sự tin tưởng quá mức một cách bất hợp lý, bởi vì tín dụng được cấp dễ dãi (do tính thanh khoản mạnh mẽ của thị trường tài chính toàn cầu) và giá cả tài sản tăng vọt. Không một nhà cung cấp tín dụng nào sẵn sàng bỏ lỡ cơ hội tạo ra các khoản lợi nhuận khổng lồ từ các khoản vay dưới chuẩn để giảm thiểu rủi ro tín dụng, khi họ thấy rằng các đối thủ của họ cũng đang hành động như thế. Đồng thời, họ đã hiểu sai cơ chế tạo ra các sản phẩm phái sinh và tin tưởng rằng rủi ro tín dụng (mà họ đã chuyển sang các SIV thông qua quá trình chứng khoán hóa hay chuyển sang các bên giao dịch vị thế đối lập thông qua các CDS) sẽ biến mất khỏi hệ thống và khỏi bảng cân đối kế toán của họ. Niềm tin này là sai 37 PWGFM, “Công bố chính sách”, trên hàng n 51, 8. 55 lầm và nó biểu hiện cho hiểu biết có giới hạn của họ về các sản phẩm phái sinh.38 2.3. Quy tắc bảo vệ hệ thống tài chính-ngân hàng Mục tiêu quan trọng nhất của các quy tắc ngân hàng là ngăn ngừa sự đổ vỡ tài chính. Đặc trưng của hệ thống tài chính-ngân hàng là mức độ liên kết cao của các mắc xích trong hệ thống, nếu một mắc xích gặp vấn đề thì có thể đe dọa đến sự ổn định của cả hệ thống. Trong số các quy tắc bảo vệ ngân hàng thì quy tắc quan trọng nhất góp phần đảm bảo cho sự lành mạnh và sức khỏe tài chính của các định chế ngân hàng là tiêu chuẩn mức vốn an toàn. Các tiêu chuẩn hiện thời áp dụng cho hầu hết các ngân hàng được đưa ra bởi Hội đồng Basel về Giám sát Ngân hàng (Basel Committee on Banking Supervision). Các tiêu chuẩn Basel II đòi hỏi một số lượng lớn những quy tắc và nguyên tắc công bố thông tin ra thị trường, điều này được kỳ vọng rằng sẽ đóng vai trò giám sát và điều chỉnh hoạt động của các ngân hàng. Kỳ vọng này dựa trên giả định rằng, nếu các ngân hàng công bố thường xuyên các vị thế vốn và độ nhạy cảm rủi ro đối của các ngân hàng quốc tế thì các ngân hàng này sẽ đối mặt với nhiều khó khăn khi theo đuổi một chiến lược kinh doanh rủi ro, và thị trường sẽ thực hiện trừng phạt những hành động đó thông qua việc không sẵn lòng cho những ngân hàng này vay tiếp. Do đó, công khai thông tin trở thành công cụ quan trọng trong việc giám sát và bắt buộc thực thi nguyên tắc về mức vốn an toàn. Tuy nhiên, sự kỳ vọng này là không khả thi. Thực tế là tất cả các ngân hàng lớn đều nhận được một sự bảo đảm ngầm của chính phủ, và sự thực là thậm chí các ngân hàng hoạt động kém hiệu quả cũng không được phép phá sản và nếu họ làm vậy thì những người đóng thuế và những nhà bảo hiểm sẽ gánh chịu hầu hết những tổn thất của nhà tín dụng. Điều này có nghĩa là những nhà quản lý ngân hàng kém cỏi có thể đủ khả năng tồn tại để tiếp tục hành xử vô trách 38 Thực tế, các ngân hàng chỉ công bố thông tin một cách hạn chế các khoản cho vay được chứng khoán hóa để đạt được mục tiêu phát hành. Cùng lúc, rủi ro tín dụng đã che đậy những phần ẩn giấu trong hệ thống do các tổ chức cho vay phi ngân hàng (shadow banking) và hoán đổi rủi ro tín dụng (credit default swaps), nhưng nó biến mất hoàn toàn. 56 nhiệm và những nhà tín dụng tiếp tục cho vay và làm suy yếu kỷ luật thị trường. Dưới sự bảo đảm của chính phủ, các định chế ngân hàng nhận thức mạnh mẽ rằng họ phải phát triển tài sản sổ sách của họ (các khoản vay), do đó, khi các định chế càng tăng quy mô thì càng làm tăng mức độ liên kết lẫn nhau và sự sụp đổ của một định chế sẽ kéo theo sự sụp đổ của các định chế khác trong mối liên kết đó. Báo cáo Goodhart gọi rủi ro này là “sóng lan truyền trong mối liên kết lẫn nhau”.39 Hiển nhiên các định chế càng gia tăng quy mô và mối liên kết càng mạnh thì khả năng chính phủ giải cứu các định chế khi tình huống xấu xảy ra càng lớn.40 Một lần nữa, hành vi bầy đàn thể hiện rõ ràng trong hành xử của những người tham gia thị trường, cụ thể là các ngân hàng, các định chế tài chính. Những người điều hành quản lý các ngân hàng, các định chế tài chính bỏ qua những phân tích rủi ro hợp lý mà họ có thể đưa ra và tham gia vào đám đông các ngân hàng thực hiện các chiến lược kinh doanh rủi ro với niềm tin về một sự giải cứu của chính phủ khi gặp khó khăn. Điều này tới lượt nó, lại tạo ra nhận thức sai lầm và thúc đẩy mở rộng bảng cân đối kế toán của các định chế ngân hàng và phá hủy sức mạnh giám sát, kiềm chế của kỷ luật thị trường. Mở rộng vấn đề, có thể thấy rằng thậm chí nếu nó có khả năng giảm thiểu rủi ro đạo đức và tạo ra nhận thức phù hợp để các nhà tín dụng trở thành những người giám sát hiệu quả của các ngân hàng (trong trường hợp đó công bố thông tin thị trường sẽ trở nên hữu ích), thì giám sát thị trường vẫn ít có ý nghĩa về phương diện ngăn ngừa thất bại của các định chế/bảo vệ sự ổn định của hệ thống vì hai lý do. Thứ nhất, theo như quan sát của Hellwig:41 Bởi vì sự phụ thuộc lẫn nhau mang tính hệ thống, rủi ro của một ngân hàng riêng lẻ không thể được xác định một cách chắc chắn bằng cách nhìn vào tài sản và nợ của nó trên bảng cân đối kế 39 Báo cáo Goodhart, trên hàng n 49, 20-21 40 Như trên 41 Hellwig, trên hàng n 50, 59-60. Hellwig lưu ý một cách chính xác rằng: “Những khó khăn mà các công ty bảo hiểm đơn tuyến (monoline insurers) về rủi ro của các chứng khoán phái sinh từ nợ có thế chấp đã gánh chịu trong những năm qua – hay cuộc khủng hoảng gần đây của AIG – cung cấp một bằng chứng ấn tượng về vấn đề này”. Cùng tác giả như trên 57 toán chính thức và phi chính thức. Nếu vị thế tài sản của một ngân hàng liên quan đến một rủi ro nào đó và ngân hàng phòng ngừa rủi ro đó bằng cách giao kết hợp đồng với một bên thứ ba, hiệu quả phòng ngừa phụ thuộc vào khả năng thực hiện nghĩa của bên thứ ba khi cần thiết. Nếu rủi ro đang được nói tới thuộc về chiều hướng biến động kinh tế vĩ mô – rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro giá cả nhà đất – thì năng lực thực hiện nghĩa vụ của bên thứ ba tùy thuộc vào số lượng hợp đồng bên thứ ba ký kết với các chủ thể khác tham gia thị trường. Nếu tương quan rủi ro chéo giữa các hợp đồng quá lớn và bên thứ ba phải thực hiện chúng cùng một lúc thì việc này có thể đe dọa khả năng tồn tại của bên thứ ba. Trong thị trường toàn cầu hóa ngày nay, không có một định chế riêng lẻ nào có thể có đủ năng lực, nguồn vốn và khả năng tiếp cận thông tin để có thể thực hiện phân tích tín nhiệm của tất các định chế tài chính khác – dù là có chịu sự giám sát, quản lý hay không. Thậm chí, nếu những có tồn tại những định chế như vậy thì chi phí giám sát chung quá lớn và sẽ vượt quá cả lợi ích kỳ vọng. Thứ hai, thậm chí nếu một định chế hành xử khôn ngoan, hay tất cả các định chế đều như vậy nhưng thiếu sự phối hợp thì chưa chắc đã ngăn chặn một cuộc khủng hoảng mang tính hệ thống. Đặc biệt trong bối cảnh tính thanh khoản mất đi – mặc cho cách hành xử khôn ngoan của các định chế – có thể tạo ra những đợt sóng lan truyền làm xói mòn và phá hủy sự ổn định của hệ thống. Vấn đề này là do một tác động ngoại vi (externality) mang tính lan truyền đến từ bên ngoài: chứng khoán mất tính thanh khoản và giá rất thấp (Fire-sales).42Trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vừa qua, có thể nhận thấy rằng hệ thống tài chính thế giới đã thiếu đi một sự liên kết chặt chẽ trong việc ngăn ngừa, chống đỡ cuộc khủng hoảng. Nếu khủng hoảng năm 1997 có quy mô khu vực, chủ yếu tác động đến châu Á, thì cuộc khủng hoảng năm 2008 mang tầm toàn 42 Những tác động ngoại vi này được giải thích đầu tiên trong mô hình của John Geanakoplos và Heracles Polemarchakis, “Sự tồn tại, Tính quy tắc, Sự tối ưu không hoàn toàn có tính bắt buộc của Sự phân phối mang tính cạnh tranh khi Thị trường Tài sản không hoàn chỉnh” trong Heller, Starr, Starrett, “Tính thiếu chắc chắn, Thông tin và Truyền đạt”, Tiểu Luận trong lễ vinh danh của Kenneth J. Arrow, phần 3 (CUP, 1996). 58 cầu, bắt đầu từ Mỹ sau đó lan nhanh sang châu Âu và ra toàn thế giới. Nếu cuộc khủng hoảng 1997, IMF trở thành chỗ dựa vững chắc cho hệ thống tài chính châu Á thì đến năm 2008, đã không có một định chế nào đủ sức đảm nhận điều này. Mặc dù đã có kinh nghiệm đối phó với nhiều cuộc khủng hoảng trong quá khứ, nhưng đối phó với cuộc khủng hoảng vừa qua có tính khác biệt khi mức độ toàn cầu hóa của cuộc khủng hoảng đã ở mức cao. Tuy nhiên, trong nhiều thời điểm, đối phó của các nước mang tính địa phương khi lãnh đạo các nước chỉ nhìn bức tranh trong biên giới của mình mà không chú ý ra bên ngoài. Điều đó là một sai lầm. Tóm lại, về sự thất bại trong các lĩnh vực (quản trị rủi ro, bảo vệ người tiêu dùng, quy tắc ngân hàng) – những lĩnh vực có lượng thông tin lớn - trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, một nguyên nhân quan trọng và nổi bật đó là yếu tố tâm lý, và hành vi bầy đàn (dưới tác động của các nhân tố hành vi) của những người tham gia thị trường đã làm suy yếu kỷ luật thị trường và khuếch đại, đẩy nhanh tiến trình dẫn tới khủng hoảng. 59 Bảng 1: Thống kê cơ bản TTCK (HOSE) 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Số mã CK 4 10 20 22 27 33 106 141 170 196 Số CP giao dịch 3,641,000 19,028,200 35,715,939 28,074,150 76,393,008 120,959,797 643,281,249 2,008,535,798 2,934,639,516 10,556,299,300 Tổng GTGD (1000 VND) 90,214,760 964,019,550 959,329,653 502,022,234 2,003,868,492 3,040,370,004 38,175,024,441 205,732,389,629 124,576,000,000 423,299,000,000 Đồ thị 1: VN-Index 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 VNIndex 60 Đồ thị 2: Khối lượng giao dịch HOSE Bảng 2: Thống kê cơ bản beta chéo theo từng tháng Tháng Số mã CK Min Max Beta trung bình Phương sai Độ lệch chuẩn 2002:03 12 0.1276 0.9466 0.6534 0.0766 0.2768 2002:04 12 0.0566 1.3729 0.7976 0.1058 0.3253 2002:05 17 0.0468 1.3864 0.7884 0.1055 0.3249 2002:06 17 0.0956 1.0008 0.7374 0.0481 0.2192 2002:07 17 -0.0340 1.2825 0.7054 0.0920 0.3034 2002:08 17 0.0138 1.8229 0.8784 0.3240 0.5692 2002:09 19 0.0498 2.0236 0.7660 0.2957 0.5437 2002:10 19 -1.3314 2.7200 0.6871 1.0483 1.0239 2002:11 19 -1.5094 1.9924 0.2198 0.4646 0.6816 2002:12 19 0.1509 1.2807 0.7522 0.0948 0.3079 2003:01 20 -1.2359 2.3206 0.5586 0.8402 0.9166 2003:02 21 -0.1578 2.0054 0.7397 0.3581 0.5984 2003:03 21 -0.2211 1.3950 0.6208 0.2309 0.4805 2003:04 21 -0.0543 1.2779 0.7417 0.1204 0.3471 - 20,000,000 40,000,000 60,000,000 80,000,000 100,000,000 120,000,000 140,000,000 160,000,000 D a te /T im e 3 /1 6 /2 0 0 1 1 0 /2 9 /2 0 0 1 5 /9 /2 0 0 2 9 /2 0 /2 0 0 2 2 /1 3 /2 0 0 3 7 /1 /2 0 0 3 1 1 /1 3 /2 0 0 3 4 /6 /2 0 0 4 8 /1 9 /2 0 0 4 1 /4 /2 0 0 5 5 /2 7 /2 0 0 5 1 0 /1 0 /2 0 0 5 3 /1 /2 0 0 6 7 /1 4 /2 0 0 6 1 1 /2 7 /2 0 0 6 4 /1 8 /2 0 0 7 9 /6 /2 0 0 7 1 /2 1 /2 0 0 8 6 /2 0 /2 0 0 8 1 1 /5 /2 0 0 8 3 /2 6 /2 0 0 9 8 /1 1 /2 0 0 9 1 2 /2 3 /2 0 0 9 Khối lượng giao dao dịch 61 2003:05 21 0.2387 1.9444 0.8021 0.2112 0.4596 2003:06 21 -3.0117 2.7618 0.5962 1.8619 1.3645 2003:07 21 -0.9125 2.5196 0.5872 0.7550 0.8689 2003:08 21 -0.6357 3.4525 0.8909 0.9252 0.9619 2003:09 21 -0.2229 2.1887 0.4774 0.4276 0.6539 2003:10 21 -0.3876 1.8937 0.7343 0.2155 0.4642 2003:11 22 0.0918 1.5528 0.9040 0.1275 0.3571 2003:12 22 0.0245 2.0679 0.9242 0.3058 0.5530 2004:01 22 0.5104 1.2166 0.9281 0.0223 0.1495 2004:02 22 0.5936 1.2890 1.0219 0.0434 0.2083 2004:03 22 0.0174 1.6889 0.9498 0.1675 0.4092 2004:04 22 -0.3156 1.6687 0.6681 0.1996 0.4468 2004:05 23 -0.2062 1.5126 0.4846 0.2028 0.4504 2004:06 23 -0.1512 1.6914 0.6835 0.2446 0.4945 2004:07 23 -0.3808 2.0756 0.5249 0.3070 0.5540 2004:08 23 -0.0120 1.2795 0.7711 0.1453 0.3812 2004:09 23 -0.7645 2.4830 1.0428 0.7535 0.8681 2004:10 24 -1.1077 2.1936 0.7337 0.5054 0.7109 2004:11 24 0.1222 1.4280 0.6744 0.1158 0.3403 2004:12 24 -0.1589 1.6183 0.6105 0.1973 0.4442 2005:01 25 -1.0360 2.5337 0.8594 0.5931 0.7701 2005:02 25 -0.6326 1.7487 0.3580 0.3732 0.6109 2005:03 26 -0.2190 1.3397 0.6391 0.1567 0.3958 2005:04 27 -0.6330 1.7972 0.3423 0.3336 0.5776 2005:05 27 -1.3403 2.7282 0.6783 0.7091 0.8421 2005:06 27 -0.5128 2.8719 0.7064 0.7161 0.8462 2005:07 27 -1.5577 2.7673 0.4944 0.8062 0.8979 2005:08 29 -0.0420 1.5823 0.7093 0.2287 0.4782 2005:09 29 0.5110 1.2774 0.9103 0.0596 0.2441 2005:10 29 -0.1045 2.2829 0.9888 0.3558 0.5965 2005:11 29 0.0288 2.0551 0.7649 0.3026 0.5501 2005:12 29 -1.5181 2.3141 0.2567 0.6425 0.8015 2006:01 32 -0.3407 1.4002 0.4347 0.1681 0.4101 2006:02 33 -0.6343 1.3062 0.4989 0.1586 0.3983 2006:03 35 -0.1771 1.4489 0.7234 0.2080 0.4561 2006:04 36 -0.0421 1.2174 0.5918 0.1215 0.3486 2006:05 36 0.3518 1.1607 0.8209 0.0536 0.2314 2006:06 37 0.6217 1.7271 1.0655 0.0633 0.2517 2006:07 40 -0.3387 1.2609 0.7852 0.1014 0.3184 2006:08 47 0.0133 1.3169 0.8755 0.0722 0.2687 2006:09 50 -0.3843 1.4727 0.8036 0.1151 0.3392 2006:10 50 -0.3388 2.5948 1.1264 0.3586 0.5989 2006:11 53 0.0009 1.2455 0.6558 0.1209 0.3478 2006:12 64 -0.3353 1.2815 0.5053 0.1688 0.4109 62 2007:01 107 -0.7698 1.6676 0.3388 0.2637 0.5136 2007:02 108 -0.3569 1.6351 0.5037 0.1598 0.3998 2007:03 108 -0.0115 2.0870 0.8740 0.0892 0.2986 2007:04 108 -0.5304 1.4560 0.9451 0.1267 0.3560 2007:05 108 -0.5207 1.7375 0.7150 0.1845 0.4295 2007:06 108 -1.8689 2.4379 0.5451 0.5378 0.7333 2007:07 108 -0.3090 1.7930 0.9856 0.1602 0.4003 2007:08 111 -0.1743 1.7201 0.7267 0.1477 0.3843 2007:09 114 -0.3951 1.3245 0.6136 0.1644 0.4054 2007:10 118 -0.7169 1.7728 0.6187 0.2410 0.4909 2007:11 123 -0.0199 1.8808 1.0894 0.1904 0.4363 2007:12 130 -0.1506 3.2026 0.9060 0.1843 0.4293 2008:01 142 0.0751 1.4034 1.0337 0.0436 0.2087 2008:02 148 0.0412 1.4532 1.0298 0.0626 0.2503 2008:03 152 0.4208 1.2367 0.9739 0.0228 0.1509 2008:04 152 -0.1763 1.6190 0.9385 0.0969 0.3113 2008:05 151 -3.7010 3.0152 0.5814 0.8326 0.9125 2008:06 153 -0.2004 1.4857 0.8216 0.1363 0.3692 2008:07 156 -0.1678 1.2954 0.9461 0.0587 0.2423 2008:08 159 -0.0795 1.5229 0.9011 0.1304 0.3610 2008:09 161 0.2901 1.3146 0.8751 0.0464 0.2154 2008:10 163 0.1528 1.3232 0.9018 0.0547 0.2339 2008:11 166 -0.0762 1.4241 0.7752 0.1076 0.3280 2008:12 171 -0.1952 1.7274 0.7970 0.1444 0.3800 2009:01 174 -1.8997 2.3055 0.7758 0.5501 0.7417 2009:02 175 -0.6163 1.6174 0.7328 0.1731 0.4160 2009:03 177 -0.2601 1.5262 0.6753 0.1518 0.3896 2009:04 180 0.0687 1.4320 0.8389 0.0741 0.2722 2009:05 180 -0.1524 1.5586 0.8205 0.1290 0.3591 2009:06 163 0.3210 1.3145 0.9978 0.0442 0.2102 2009:07 162 0.3014 1.3122 0.9278 0.0429 0.2072 2009:08 165 -1.0072 2.1371 0.8027 0.3651 0.6043 2009:09 173 -1.0756 2.4407 0.7492 0.2997 0.5475 2009:10 179 -0.2106 1.8254 1.0643 0.1206 0.3473 2009:11 185 0.2095 1.5836 1.0084 0.0596 0.2442 2009:12 191 -0.0247 1.5501 1.0675 0.0858 0.2930 2010:01 203 -0.1952 1.6496 0.9435 0.1068 0.3267 2010:02 213 -0.4381 2.0296 0.8465 0.1821 0.4268 2010:03 214 -0.5124 2.4604 0.9697 0.2542 0.5042 2010:04 221 -2.3733 2.5680 0.4934 0.7315 0.8553 63 Bảng 3: Log (Độ lệch chuẩn của beta chéo)* Tháng Std(β) Ln(Std(β)) Tháng Std(β) Ln(Std(β)) 2002:03 0.2768 -1.2843 2006:04 0.3486 -1.0538 2002:04 0.3253 -1.1231 2006:05 0.2314 -1.4635 2002:05 0.3249 -1.1243 2006:06 0.2517 -1.3796 2002:06 0.2192 -1.5176 2006:07 0.3184 -1.1445 2002:07 0.3034 -1.1928 2006:08 0.2687 -1.3142 2002:08 0.5692 -0.5635 2006:09 0.3392 -1.0811 2002:09 0.5437 -0.6093 2006:10 0.5989 -0.5127 2002:10 1.0239 0.0236 2006:11 0.3478 -1.0562 2002:11 0.6816 -0.3832 2006:12 0.4109 -0.8894 2002:12 0.3079 -1.1779 2007:01 0.5136 -0.6664 2003:01 0.9166 -0.0870 2007:02 0.3998 -0.9168 2003:02 0.5984 -0.5134 2007:03 0.2986 -1.2086 2003:03 0.4805 -0.7329 2007:04 0.3560 -1.0329 2003:04 0.3471 -1.0583 2007:05 0.4295 -0.8451 2003:05 0.4596 -0.7775 2007:06 0.7333 -0.3101 2003:06 1.3645 0.3108 2007:07 0.4003 -0.9156 2003:07 0.8689 -0.1405 2007:08 0.3843 -0.9563 2003:08 0.9619 -0.0389 2007:09 0.4054 -0.9028 2003:09 0.6539 -0.4248 2007:10 0.4909 -0.7115 2003:10 0.4642 -0.7674 2007:11 0.4363 -0.8294 2003:11 0.3571 -1.0297 2007:12 0.4293 -0.8457 2003:12 0.5530 -0.5923 2008:01 0.2087 -1.5667 2004:01 0.1495 -1.9007 2008:02 0.2503 -1.3852 2004:02 0.2083 -1.5689 2008:03 0.1509 -1.8915 2004:03 0.4092 -0.8935 2008:04 0.3113 -1.1671 2004:04 0.4468 -0.8057 2008:05 0.9125 -0.0916 2004:05 0.4504 -0.7977 2008:06 0.3692 -0.9964 2004:06 0.4945 -0.7041 2008:07 0.2423 -1.4177 2004:07 0.5540 -0.5905 2008:08 0.3610 -1.0188 2004:08 0.3812 -0.9645 2008:09 0.2154 -1.5352 2004:09 0.8681 -0.1415 2008:10 0.2339 -1.4527 2004:10 0.7109 -0.3412 2008:11 0.3280 -1.1148 2004:11 0.3403 -1.0779 2008:12 0.3800 -0.9676 2004:12 0.4442 -0.8115 2009:01 0.7417 -0.2988 2005:01 0.7701 -0.2612 2009:02 0.4160 -0.8770 2005:02 0.6109 -0.4928 2009:03 0.3896 -0.9426 2005:03 0.3958 -0.9268 2009:04 0.2722 -1.3014 2005:04 0.5776 -0.5489 2009:05 0.3591 -1.0241 2005:05 0.8421 -0.1719 2009:06 0.2102 -1.5598 2005:06 0.8462 -0.1670 2009:07 0.2072 -1.5743 2005:07 0.8979 -0.1077 2009:08 0.6043 -0.5037 64 2005:08 0.4782 -0.7377 2009:09 0.5475 -0.6024 2005:09 0.2441 -1.4101 2009:10 0.3473 -1.0576 2005:10 0.5965 -0.5167 2009:11 0.2442 -1.4098 2005:11 0.5501 -0.5977 2009:12 0.2930 -1.2277 2005:12 0.8015 -0.2212 2010:01 0.3267 -1.1186 2006:01 0.4101 -0.8915 2010:02 0.4268 -0.8515 2006:02 0.3983 -0.9206 2010:03 0.50417 -0.6848 2006:03 0.4561 -0.7850 2010:04 0.85525 -0.1564 *: Đây là số liệu chính sẽ sử dụng trong việc chạy mô hình Phụ lục 7: Kết quả từ chạy mô hình bằng chương trình Eviews  Mô hình (7)&(8): Sspace: MODEL78 Method: Maximum likelihood (Marquardt) Date: 06/15/10 Time: 22:27 Sample: 2002M03 2010M04 Included observations: 98 Convergence achieved after 15 iterations Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) -0.863096 0.071005 -12.15541 0.0000 C(2) 0.427426 0.109353 3.908683 0.0001 C(3) -1.821825 0.136237 -13.37248 0.0000 Final State Root MSE z-Statistic Prob. SV1 -0.068104 0.402157 -0.169346 0.8655 Log likelihood -50.39533 Akaike info criterion 1.078694 Parameters 3 Schwarz criterion 1.157334 Diffuse priors 0 Hannan-Quinn criter. 1.110511  Mô hình (9)&(8): Sspace: MODEL98 Method: Maximum likelihood (Marquardt) Date: 06/15/10 Time: 22:33 Sample: 2002M03 2010M04 Included observations: 98 Convergence achieved after 14 iterations Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) -0.860943 0.071246 -12.08415 0.0000 C(2) 0.430258 0.111292 3.866020 0.0001 C(3) -1.825499 0.141554 -12.89613 0.0000 C(4) -0.230262 0.350965 -0.656083 0.5118 Final State Root MSE z-Statistic Prob. SV1 -0.076076 0.401419 -0.189518 0.8497 65 Log likelihood -50.21508 Akaike info criterion 1.095254 Parameters 4 Schwarz criterion 1.200107 Diffuse priors 0 Hannan-Quinn criter. 1.137678  Mô hình (10)&(8): Sspace: MODEL108 Method: Maximum likelihood (Marquardt) Date: 06/15/10 Time: 22:34 Sample: 2002M03 2010M04 Included observations: 98 Failure to improve Likelihood after 4 iterations Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) -3.632324 0.168920 -21.50320 0.0000 C(2) 0.418408 0.091809 4.557358 0.0000 C(3) -2.842202 0.159821 -17.78370 0.0000 C(5) -0.618957 0.032851 -18.84137 0.0000 Final State Root MSE z-Statistic Prob. SV1 0.037368 0.241448 0.154767 0.8770 Log likelihood -0.964583 Akaike info criterion 0.100295 Parameters 4 Schwarz criterion 0.205148 Diffuse priors 0 Hannan-Quinn criter. 0.142718 Phụ lục 8: Giá trị ước lượng của hmt dựa vào mô hình (10)&(8) Tháng H Tháng h Tháng h 2002:03 0.282426 2004:12 0.24431 2007:09 -0.0183 2002:04 0.381242 2005:01 0.043193 2007:10 -0.24228 2002:05 0.315258 2005:02 0.246164 2007:11 -0.06162 2002:06 0.505287 2005:03 0.256269 2007:12 -0.08228 2002:07 0.428626 2005:04 0.288471 2008:01 0.211188 2002:08 0.13439 2005:05 0.045607 2008:02 0.057449 2002:09 0.159276 2005:06 0.264749 2008:03 0.331081 2002:10 -0.21037 2005:07 -0.08367 2008:04 0.315928 2002:11 0.215776 2005:08 0.164917 2008:05 -0.27362 2002:12 0.408879 2005:09 0.272316 2008:06 -0.03733 2003:01 -0.38915 2005:10 -0.32056 2008:07 0.215551 2003:02 -0.33011 2005:11 -0.21223 2008:08 -0.19495 2003:03 0.077037 2005:12 0.028815 2008:09 0.004467 2003:04 0.021561 2006:01 0.27154 2008:10 0.018193 2003:05 0.276188 2006:02 -0.0466 2008:11 -0.26723 2003:06 -0.28737 2006:03 -0.38934 2008:12 -0.29354 2003:07 0.068068 2006:04 -0.32805 2009:01 -0.5656 2003:08 -0.25098 2006:05 -0.01746 2009:02 -0.40729 2003:09 0.156161 2006:06 0.236721 2009:03 -0.31111 2003:10 0.28214 2006:07 -0.09506 2009:04 -0.13112 66 2003:11 -0.12117 2006:08 0.017902 2009:05 -0.24793 2003:12 0.119169 2006:09 0.168224 2009:06 0.100586 2004:01 0.546303 2006:10 -0.17212 2009:07 0.210271 2004:02 0.215963 2006:11 -0.20345 2009:08 -0.2551 2004:03 -0.23929 2006:12 -0.46597 2009:09 -0.30651 2004:04 -0.12559 2007:01 -0.80522 2009:10 -0.0813 2004:05 0.100302 2007:02 -0.51557 2009:11 0.047176 2004:06 0.118847 2007:03 -0.07124 2009:12 -0.08496 2004:07 0.031138 2007:04 -0.20168 2010:01 -0.17301 2004:08 -0.24286 2007:05 -0.22372 2010:02 -0.17407 2004:09 0.192599 2007:06 -0.60846 2010:03 -0.21583 2004:10 0.090157 2007:07 -0.07391 2010:04 -0.48928 2004:11 0.439765 2007:08 -0.04867 Phụ lục 9: Mô hình không gian trạng thái (State-space model) và Phương pháp lọc Kalman (Kalman filter) Mô hình không gian trạng thái cho một chuỗi số liệu Yt N chiều bao gồm một phương trình đo lường biểu thị mối quan hệ giữa dữ liệu quan sát được Yt và một vector trạng thái m chiều Xt là biến không quan sát được, và một phương trình chuyển hóa mô tả sự phát triển của vector trạng thái theo thời gian. Phương trình đo lường có dạng: Yt = ZtXt + dt + i, với t = 1,…, T Trong đó Zt là một ma trận N x m, dt là một vector N x 1 và i là vector sai số N x 1 và i ~ iid N(0,Ht). Phương trình chuyển hóa đối với vector trạng thái Xt là một quá trình Markov bậc 1: Xt = TtXt-1 + ct + Rtηt, với t = 1,..., T Trong đó Tt là một ma trận chuyển hóa, ct là một vector m x 1, Rt là một ma trận m x g, và ηt là vector sai số g x 1 (ηt ~ iid N(0, Qt). Đối với hầu hết các trường hợp, sai số trong phương trình đo lường và sai số trong phương trình chuyển hóa là độc lập nhau: E[iη’s] = 0 đối với mọi s, t = 1,…, T Một dạng đơn giản của mô hình trạng thái gồm phương trình đo lường có dạng: Yt = mXt + i, với tham số m không đổi theo thời gian (1) 67 Phương trình chuyển hóa có dạng: Xt = aXt-1 + ηt, với tham số a không đổi theo thời gian (2) Để ước lượng các tham số của biến không quan sát được, phương pháp lọc Kalman trở thành công cụ hữu hiệu trong việc này. Phương pháp lọc Kalman dựa trên ý tưởng đưa ra các giá trị dự báo của biến không quan sát được (XP) và tiến hành điều chỉnh khi có dữ liệu của biến quan sát được để phương sai của biến không quan sát sau khi đã điều chỉnh (XP-Adj) là bé nhất. Cụ thể, phương pháp lọc Kalman được tiến hành theo các bước sau: Gán giá trị ban đầu X0 cho biến Xt (X0 có giá trị trung bình là µ0 và độ lệch chuẩn ;j) và đưa vào phương trình (2). Phương trình (2) trở thành: X1P = aX0 + η0 (3) X1P là giá trị dự báo của X1. Giá trị X1P thu được đưa vào phương trình (1) để tạo ra giá trị dự báo của Y1, đặt là Y1P: Y1P = mX1P + i? = m (aX0 + η0) + i? (4) Khi có giá trị thực tế Y1, tính sai số dự báo Y1E bằng cách lấy giá trị thực tế Y1 trừ đi giá trị dự báo Y1P: Y1E = Y1 – Y1P (5) Sai số Y1E được sử dụng để điều chỉnh giá trị dự báo của X1. Để phân biệt giá trị dự báo điều chỉnh của X1 với giá trị dự báo X1P trong công thức (3), giá trị dự báo điều chỉnh của X1 được ký hiệu là X1P-Adj: X1P-Adj = X1P + k1Y1E = X1P + k1(Y1 – Y1P) = X1P + k1(Y1 – mX1P – i?) = X1P(1 – mk1) + k1Y1 – k1i? (6) Trong đó k1 được gọi là tham số Kalman và k1 được xác định bằng cách lấy đạo hàm theo k1 phương sai của X1P-Adj. Gọi p1 là phương sai của X1P (p1 = (a;j)2 + Q0). Từ (6) suy ra: Var(X1P-Adj) = p1(1 – mk1) 2 + k?'H1 (7) 68 lmnopSqRrstluS = −2m1 − mk?p? + 2k?H? = 0 (8) k? = {S{S |}~S = f<€S,‚SIƒ‚S (9) Bước tiếp theo là sử dụng X1P-Adj đã tính được và đưa trở lại vào phương trình (2), lập lại quy trình như ở trên để tìm các giá trị tương ứng khi t = 2. Vậy thì thuận lợi của X1P-Adj so với X1P là gì? Trở lại công thức (7), thay giá trị k1 vừa tính được vào công thức này ta được: Var(X1P-Adj) = p11 − ??} „S…S|' + k?'6? (10) p1 là phương sai của X1P, nhân với một lượng bé hơn 1 nên Var(X1P- Adj)<Var(X1P). Các tham số như giá trị trung bình, phương sai của XtP-Adj, YtP được tính theo những công thức sau: E(XtP-Adj) = E(XtP + ktYtE) = E(XtP) + kt(Yt – E(YtP)) (11) Var(XtP-Adj) = pt1 − ??} „…|' + k'6 (12) E(YtP) = E(mXtP-Adj + i) = mE(XtP-Adj) (13) Var(YtP) = Var(XtP-Adj)m 2 + rt (14) Việc giải quyết các mô hình không gian trạng thái bằng phương pháp lọc Kalman ngày nay được sử dụng khá phổ biến trong các mô hình trong lĩnh vực kinh tế, tài chính. Các phần mềm hỗ trợ cho quy trình trên như Matlab, Eviews và WinRats. Trong đề tài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phần mềm Eviews để hỗ trợ giải quyết. 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO - Jacques J. f. Commandeur and Siem Jan Koopman, "An Introduction to State Space Time Series Analysis", Oxford University Press (2007) - GS.TS Trần Ngọc Thơ, "Giáo trình: Tài chính doanh nghiệp hiện đại", NXB Thống kê (2007) - Vernon L. Smith, “Papers in Experimental Economics", Cambridge University Press (1991) - Arnold, T., Bertus, M., and Godbey, J., "A Simplified Approach to Understanding the Kalman Filer Technique", Working Papers Series (2007) - Avanidhar Subrahmanyam, "Behavioural Finance: A Review and Synthesis", European Financial Management, 14, 1, pp. 12-29 (2008) - Banerjee, A. V., "A Simple Model of Herd Behavior", Quarterly Journal of Economics, CVII, 3, pp. 797-817 (1992) - Bikhchandani S., and S. Sharma, "Herd Behavior in Financial Markets", IMF Staff Papers, 47, 3 (2001) - Brad M. Barber and Terrance Ocean, "Boys will be boys: Gender, Overconfidence, and Common Stock Investment", The Quarterly Journal of Economics (2001) - Christie, W.G. and R.D. Huang, "Following the Pied Piper: Do Individual Returns Herd Aroundthe Market?", Financial analysts Journal, pp. 31-37 (1995) - Denenow, A. and I. Welch, "Rational Herding in Financial Economics", European Economic Review, 40, pp. 603-615 (1996) - Emilios Avgouleas, “What Future for Disclosure as a Regulatory Technique? Lesson from the Global Financial Crisis and Beyond”, Working Paper (2009) - Eugene F. Fama, "Efficient Capital Market: A review of theory and empirical work", The Journal of Finance, 25, 2 (5/1970) - Gelos, G. and S-J Wei, "Transparency and International Investor Behavior", NPER Working Paper 9260 (2002) 70 - Hersh Shefrin and Mario L. Belotti, "Behavioral Finance: Biases, Mean– Variance Returns, and Risk Premiums", CFA Institute Conference Proceedings Quarterly, 24, 2, pp. 4-12 (2007) - Hillel J. Einhorn and Robin M. Hogarth,"Behavioral Decision Theory: Processes of Judgment and Choice", Journal of Accounting Research, 19, 1, (1981) - Hirshleifer, D., "Investor Psychology and Asset Pricing", Jornal of Finance, LVI, 4, pp. 1533-1598 (2001) - Hirshleifer, D., and S. T. Teoh, "Herd Behavior and Cascading in Capital in Capital Markets: A Review and Synthesis", European Financial Management Journal, 9, 1, pp. 25-66 (2003) - Thạc sỹ Hồ Quốc Tuấn, "Tài chính hành vi: Nghiên cứu ứng dụng tâm lý học vào tài chính", Tạp chí kinh tế phát triển (tháng 7 năm 2007) - Hwang, S. and Salmon, "Market Stress and Herding", Journal of Empirical Finance, 11, pp. 585-616 (2004) - IMF, “Containing Systemic Risks and Restoring Financial Soundness”, Global Financial Stability Report, (2008) - Jay R. Ritter, "Behavioral Finance", The Pacific-Basin Finance Journal, 11, 4, pp. 429-437 (2003) - Jennifer Arlen and Eric L. Talley, "Experimental Law and Economics”, Research Paper (2008) - Kahnemann, D and Tversky, A., “Prospect Theory : An Analysis of Decision under Risk”, Research Paper (1979) - Kallinterakis, V. , Herding and Thin Trading Bias in a Start-Up Market: Evidence from Vietnam" (2007) - Kallinterakis, V. and T. Kratunova, "Does Thin Trading Impact Upon the Measurement of Herding? Evidence from Bulgaria", Ekonomia, 10, 1, Summer 2007 - Kim, W. and S-J Wei, "Foreign Portfolio Investors Before and During a Crisis, Journal of International Economics, 68, 1, pp. 205-224 (2002) 71 - Lawrence J.Raifman, J.D., "The Psychology of Decision – Making: Behavioral Finance" - (2001) - Lê An Khang, "Luận văn thạc sĩ kinh tế: Ảnh hưởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tư trên TTCK TP.HCM" (2008) - Thạc sỹ Lê Đạt Chí, "Kiểm định mức độ hiệu quả thông tin trên TTCK Việt Nam" - Thạc sỹ Lê Đạt Chí, "Ứng dụng lý thuyết tài chính hành vi" - Markus Brunnermeier, Andrew Crockett, Charles Goodhart, Avinash D. Persaud, Hyun Shin, “The Fundamental Principles of Financial Regulation”, Goodhart Report (2009) - Martin Sewell, "Behavioural Finance", download from the link: www.behaviouralfinance.net/behavioural-finance.pdf - Scharfstein, D.S. and J. C. Stein, "Herd Behavior and Investment", American Economic Review, 80, 3, pp. 181-185 (1990) - Shiller, R. J., "Conservation, Information and Herd Behavior", American Economic Review, 85(2), pp. 181-185 (1995) - The Becker-Posner Blog, "The Subprime Mortgage Mess - Posner's Comment" (2007) - Luật Chứng Khoán 2007 - Nghị định 14/2007/NĐ-CP Hướng dẫn thi hành Luật Chứng Khoán 2007 - Thông tư 09/2010/TT/BTC Hướng dẫn về công bố thông tin trên TTCK Việt Nam. - Thông tư 151/2009/TT-BTC Hướng dẫn công tác giám sát của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đối với hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán của SGDCK và TTLKCK - Trang web Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội: - Trang web Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh: - Trang web Bộ Tài Chính Việt Nam: - Các trang web khác : 72

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfĐo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam.pdf
Luận văn liên quan