Luận văn Kiểm định ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô và rủi ro hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Cùng với mức độ hội nhập TTQT ngày càng cao của Việt Nam, các doanh nghiệp trong nước càng có thêm nhiều cơ hội trong việc buôn bán với các đối tác nước ngoài. Tuy nhiên, cùng với các cơ hội luôn xuất hiện những rủi ro. Một trong những rủi ro mà DN VN đang phải đương đầu là rủi ro về tỷ giá hối đoái. Tỷ giá hối đoái là một biến số rất quan trọng, vì nó có tác động lây lan, và ảnh hưởng gián tiếp đến nhiều yếu tố khác

pdf105 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Ngày: 16/11/2013 | Lượt xem: 2251 | Lượt tải: 10download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Luận văn Kiểm định ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô và rủi ro hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
3 Xây dựng và hoàn thiện thị trƣờng phái sinh Cùng với mức độ hội nhập TTQT ngày càng cao của Việt Nam, các doanh nghiệp trong nước càng có thêm nhiều cơ hội trong việc buôn bán với các đối tác nước ngoài. Tuy nhiên, cùng với các cơ hội luôn xuất hiện những rủi ro. Một trong những rủi ro mà DN VN đang phải đương đầu là rủi ro về tỷ giá hối đoái. Tỷ giá hối đoái là một biến số rất quan trọng, vì nó có tác động lây lan, và ảnh hưởng gián tiếp đến nhiều yếu tố khác. Rủi ro về tỷ giá có thể phát sinh trong các hoạt động như xuất nhập khẩu, tín dụng, đầu tư, và ảnh hưởng đến doanh nghiệp dưới các hình thức như thiệt hại kinh tế, mất ổn định trong hoạt động sản xuất kinh doanh, hoặc giảm khả năng tự chủ về tài chính. Hậu quả cuối cùng của các rủi ro này là, khi đã tích tụ đủ lớn, giá trị doanh nghiệp bị giảm sút. Đối với một nền sản xuất mà các ngành sản xuất có sự phụ thuộc lớn vào nguyên liệu ngoại nhập như Việt Nam, tầm quan trọng của việc xác định đúng và kiểm soát rủi ro về tỷ giá là đặc biệt quan trọng. Vì thế việc xây dựng một thị trường phái sinh sẽ là một nơi phòng ngừa tốt cho rủi ro tỷ giá cũng như các loại rủi ro khác. KẾT LUẬN CHƢƠNG 5 Do thị trường vẫn còn tồn tại các yếu tố bất hoàn hảo khiến mô hình đa nhân tố có thể bị vi phạm, cũng như hạn chế về mặt số liệu đầu vào nên việc ứng dụng mô hình đa nhân tố trong việc xác định TSSL tại Việt Nam chưa phổ biến. Để có thể khắc phục dần những hạn chế và phổ biến hóa mô hình đa nhân tố tại Việt Nam, tác giả đã đưa ra một số những giải pháp như từng bước tạo thế cân bằng tổng thể cho thị trường tài chính; hoàn thiện hệ thống công bố thông tin hướng đến công khai, minh bạch hóa thông tin, xây dựng và hoàn thiện thị trường phái sinh,… 61 KẾT LUẬN Bài nghiên cứu đã đạt được mục tiêu nghiên cứu là phân tích thấy được sự biến động phức tạp của TTCK Việt Nam trong thời gian qua, cùng với sự ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến chỉ số giá CK bằng việc phân tích định tính và phân tích định lượng bằng mô hình hồi quy đa biến. Bên cạnh đó, hành vi của NĐT cũng được nghiên cứu như một nhân tố rủi ro thị trường. Đồng thời, thông qua phân tích định tính kết hợp với phân tích định lượng các nguyên nhân làm cho mô hình đa nhân tố khó áp dụng tại TTCK Việt Nam cũng như sự tồn tại của hành vi bầy đàn trên thị trường, đề tài đã đề xuất các giải pháp nhằm khắc phục các yếu điểm về các chính sách kinh tế vĩ mô, từ đó giúp cho việc thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô trong thời gian tới hiệu quả hơn, giúp NĐT nhận định việc đầu tư mang lại hiệu quả hơn. PHỤ LỤC 1: MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA NHÂN TỐ CỦA CHEN-ROLL-ROSS Theo CRR, TSSL của CK tuân theo mô hình nhân tố sau: Trong đó: Beta: Tỷ trọng của từng nhân tố;  : Hằng số; e: Sai số đặc trưng. MP: Tăng trưởng tháng, sản lượng công nghiệp; DEI: Thay đổi trong lạm phát kỳ vọng; UI: Lạm phát không dự kiến được; UPR: Phần bù rủi ro; UTS: Cấu trúc kỳ hạn. Để chắc chắn những biến kinh tế đã được nhận diện có tương quan với những nhân tố cơ sở - những nhân tố giải thích giá cả CK, kỹ thuật của Fama-MacBeth (1973) được sử dụng với các bước thực hiện như sau: (a) Lựa chọn mẫu bao gồm nhiều loại tài sản. (b) Độ nhạy cảm của tài sản dưới tác động của các biến kinh tế được ước lượng bằng cách hồi quy TSSL của chúng trước những thay đổi ngoài dự kiến của các biến kinh tế trong suốt giai đoạn dự báo (5 năm). (c) Kết quả ước lượng độ nhạy cảm (Beta) được sử dụng như những biến độc lập trong 12 hồi quy chéo, mỗi một hồi quy là kết quả dự báo cho 1 trong 12 tháng tiếp theo, với TSSL của tài sản cho từng tháng là biến phụ thuộc. Mỗi hệ số tương quan trong từng hồi quy chéo thể hiện một dự báo về tổng của phần bù rủi ro liên quan đến các biến trong mô hình và sự thay đổi ngoài dự kiến của những biến này trong tháng đó. (d) Bước (b) và (c) được lặp lại cho từng năm trong mẫu quan sát, cung cấp cho từng biến vĩ mô dự báo về phần bù rủi ro có liên quan theo chuỗi thời gian. Ý nghĩa của những dự báo này được kiểm định bằng kiểm định t với mức ý nghĩa khác 0. Để hạn chế những sai lầm hình thành từ việc sử dụng kết quả dự đoán ở bước (b), trong bước (c) và để hạn chế những sai số trong TSSL do tài sản đem lại, các CK được chia thành từng danh mục. Các danh mục được xây dựng để xác định TSSL mong đợi từng loại tài sản nhằm nâng cao tính phân hóa của kiểm định. Chúng tôi hình thành các danh mục dựa trên quy mô của công ty, yếu tố có mối tương quan chặt chẽ với TSSL trung bình (Banz 1981). Kết quả kiểm định của 20 danh mục có trọng số bằng nhau được xác định dựa trên tổng giá trị thị trường của các CK thành phần vào đầu giai đoạn kiểm định. Mỗi phần được chia thành 4 giai đoạn, bắt đầu từ tháng 01/1958. Phần A xem xét các biến vĩ mô, YP, MP, DEI, UI, UPR, và UTS. MP, UI, UPR có ý nghĩa trong suốt giai đoạn nghiên cứu, trong khi UTS ít có ý nghĩa hơn. Những biến liên quan đến lạm phát là DEI và UI có ý nghĩa cao trong giai đoạn 1968-77, nhưng không có ý nghĩa trong những giai đoạn trước và sau đó. Chuỗi sản lượng hàng năm (YP) không có ý nghĩa trong bất kỳ một giai đoạn nào và khi loại bỏ biến này ra khỏi mô hình thì không tác động đáng kể đến các biến còn lại (kết quả ở phần B). Mặc dù hệ số tương quan là cùng dấu trong suốt kỳ nghiên cứu nhưng giá trị tuyệt đối không lớn và ít có ý nghĩa trong giai đoạn cuối, 1978-1984. A Năm YP MP DEI UI UPR UTS Constant 1958-84 4.341 (.538) 13.984 (3.727) -.111 (-.1.499) -.672 (-2.052) 7.941 (2.807) -5.87 (-1.844) 4.112 (1.334) 1958-67 .417 (.032) 15.760 (2.270) .014 (.191) -.133 (-.259) 5.584 (1.923) .535 (.240) 4.868 (1.156) 1968-77 1.819 (.145) 15.645 (2.504) -.264 (-3.397) -1.420 (-3.470) 14.352 (3.161) -14.329 (-2.672) -2.544 (-.464) 1978-84 13.549 (.774) 8.937 (1.602) -.070 (-.289) -.373 (-.442) 2.150 (.279) -2.941 (-.327) 12.541 (1.911) B Năm MP DEI UI UPR UTS Constant 1958-84 13.589 (3.561) -.125 (-1.640) -.629 (-1.979) 7.205 (2.590) -5.211 (-1.690) 4.124 (1.361) 1958-67 13.155 .006 -.191 5.560 -.008 4.989 (1.897) (.092) (-.382) (1.935) (-.004) (1.271) 1968-77 16.966 (2.638) -.245 (-3.215) -1.353 (-3.320) 12.717 (2.852) -13.142 (-2.554) -1.889 (-.334) 1978-84 9.383 (1.588) -.140 (-.552) -.221 (-.274) 1.679 (.221) -1.312 (-.149) 11.477 (1.747) C Năm EWNY MP DEI UI UPR UTS Constant 1958-84 5.021 (1.218) 14.009 (3.774) -.128 (-1.666) -.848 (-2.541) 8.130 (2.855) -5.017 (-1.576) 6.409 (1.848) 1958-67 6.575 (1.199) 14.936 (2.336) -.005 (-.060) -.279 (-.558) 5.747 (2.070) -.146 (-.067) 7.349 (1.591) 1968-77 2.334 (.283) 17.593 (2.715) -.248 (-3.039) -1.501 (-3.366) 12.512 (2.758) -9.904 (-2.015) 3.542 (.558) 1978-84 6.638 (.906) 7.563 (1.253) -.132 (-.529) -.729 (-.847) 5.273 (.663) -4.993 (-.520) 9.164 (1.245) D Năm VWNY MP DEI UI UPR UTS Constant 1958-84 -2.403 (-.633) 11.756 (3.054) -.123 (-1.600) -.795 (-2.376) 8.274 (2.972) -5.905 (-1.879) 10.713 (2.755) 1958-67 1.359 (.277) 12.394 (1.789) .005 (.064) -.209 (-.415) 5.204 (1.815) -.086 (-.040) 9.527 (1.984) 1968-77 -5.269 (-.717) 13.466 (2.038) -.255 (-3.237) -1.421 (-3.106) 12.897 (2.955) -11.708 (-2.299) 8.582 (1.167) 1978-84 -3.683 (-.491) 8.402 (1.432) -.116 (-.458) -.739 (-.869) 6.056 (.782) -5.928 (-.644) 15.452 (1.867) Mặc dù không có bất cứ cơ sở lý thuyết nào về dấu của các biến vĩ mô, nhưng những dấu này là hợp lý. Tương quan dương của biến MP cho thấy một điều chắc chắn rằng có những rủi ro hệ thống liên quan đến việc sản xuất. Tương tự, biến UPR có phần bù rủi ro dương vì các NĐT muốn phòng ngừa trước sự gia tăng không thể dự đoán trước trong tổng phần bù rủi ro do sự gia tăng trong yếu tố không chắc chắn. Do những thay đổi lạm phát có tác động đến việc chuyển dịch sự giàu có giữa những NĐT nên không thể có giả định về dấu của phần bù rủi ro cho UI và DEI, tuy nhiên dấu âm trong phần bù cho những biến này cho thấy những tài sản trên TTCK thường được phòng ngừa. Đối với biến UTS, phần bù rủi ro âm cho thấy những CK có TSSL liên quan đến sự gia tăng trong lãi suất dài hạn so với lãi suất ngắn hạn có giá trị hơn trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Một cách giải thích cho kết quả này là UTS đo lường sự thay đổi trong lãi suất thực trong dài hạn (những tác động của lạm phát đã được thể hiện trong những biến số khác). Sau khi lãi suất dài hạn sụt giảm, bất cứ một hình thức nào của đầu tư vốn cũng mang lại TSSL thấp hơn. Những NĐT muốn phòng ngừa khả năng này sẽ đầu tư một tỷ lệ cao hơn vào những tài sản mà giá của nó tăng khi lãi suất dài hạn giảm – những tài sản có phần bù rủi ro âm. Vì vậy, những CK có tương quan với TSSL của trái phiếu dài hạn, trong điều kiện đã loại bỏ những thay đổi không dự kiến được trong lạm phát hoặc lạm phát kỳ vọng và giữ cho những yếu tố khác không đổi, sẽ có giá trị hơn những CK không có tương quan hoặc có tương quan phủ định đối với TSSL của những trái phiếu dài hạn. Để kiểm định ảnh hưởng của những chỉ số thị trường lên giá cả, biến EWNY và VWNY được đưa vào mô hình thay thế cho biến YP. Phần C và D cho thấy kết quả của những kiểm định trên. Sử dụng biến EWNY thay cho YP và bao gồm các biến MP, DEI, UI, UPR, UTS trong mô hình, kết quả trong phần C cho thấy tác dụng của chỉ số thị trường lên giá cả không có ý nghĩa thống kê trong bất kỳ một giai đoạn nào. Mặt khác, các biến kinh tế vĩ mô có cùng mức ý nghĩa như phần B. Khi sử dụng biến VWNY cũng cho kết quả tương tự. Ngược với kết quả kiểm định trên, kết quả kiểm định sau đây được xây dựng để làm nổi bật vai trò của các chỉ số thị trường. Những kiểm định trong phần trên có thể hiểu từ phương diện của lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá. Chúng kiểm chứng việc xây dựng những biến kinh tế vĩ mô có ý nghĩa hay không khi đưa vào mô hình những chỉ số thị trường. Về phương diện này đây là những kiểm định thị trường có chứa đựng những yếu tố không được phản ánh trong giá cả hay không. Những kiểm định sau đây sẽ là những kiểm định tốt nhất dựa trên lý thuyết nền tảng là lý thuyết CAPM hay đơn giản là kiểm định tính hiệu quả của những chỉ số. Nếu những chỉ số là hiệu quả, khi đó những nhân tố khác sẽ không phát huy hết tác động lên giá cả. Tuy nhiên, những phân tích trên đều dựa trên giả định các nhân tố chỉ cải thiện những dự báo của danh mục thị trường thông qua giải thích những yếu tố không thể hiện trong tài sản hoặc thông qua tương quan của chúng với những sai số dự báo khi dự đoán beta của thị trường. Phần A cho thấy kết quả của một kiểm định đơn tác động định giá của beta trong mô hình CAPM được đo lường từ chỉ số VWNY khi không có các biến khác. Hệ số beta của biến VWNY có ý nghĩa và có tương quan dương so với TSSL trung bình trong suốt kỳ nghiên cứu, mặc dù chúng chỉ có ý nghĩa trong giai đoạn cuối. Phần B cho thấy kết quả kiểm định khác với phần D trong kiểm định bên trên bởi vì mô hình hồi quy chéo được „chạy” với những beta đơn lẻ cho chỉ số VWNY thay vì sử dụng mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian. Những beta của các biến là kết quả của mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian (chỉ bao gồm những biến này như trong kiểm định phía trên, mục B). Hệ số beta của biến VWNY có ý nghĩa trong suốt kỳ nghiên cứu nhưng xuất hiện dấu âm và khi so sánh kiểm định trên thì kết quả kiểm định không có sự khác biệt đáng kể khi bao gồm cả biến chỉ số thị trường trong mô hình. Phần C cho thấy kết quả của kiểm định cuối cùng, thay vì dự báo beta cho biến VWNY theo cách thức giống như các biến khác, những beta này được dự báo bằng hồi quy đa biến trong suốt kỳ kiểm định từ 1958 đến 1983. Kết quả dự đoán beta của chỉ số thị trường được sử dụng trong kiểm định chéo cùng với beta của các biến khác. Sử dụng những beta của những chỉ số từ những kỳ kiểm định sẽ làm giảm tác động của những biến số khác lên giá cả thông qua tương quan với những sai số trong đo lường beta của những chỉ số. Một lần nữa, nhìn chung chỉ số thị trường không có ý nghĩa thống kê và những biến khác không thay đổi nhiều khi đưa thêm chỉ số này vào mô hình. Kết quả thống kê cho EWNY là hoàn toàn tương tự. Kết quả kiểm định này hoàn toàn trái ngược với kết quả kiểm định bằng hồi quy chuỗi thời gian. Trong mô hình hồi quy chuỗi, các biến EWNY và VWNY là những biến có ý nghĩa thống kê cao nhất. Kiểm định t trung bình cho EWNY và VWNY nằm trong khoảng 11.7 và 22.9 trong khi kiểm định t có giá trị lớn nhất là 3.4 đối với những biến khác (khi mô hình không bao gồm các chỉ số) và giảm xuống còn 2.5 khi đưa biến VWNY vào mô hình. Mặc dù những chỉ số thị trường giải thích phần lớn sự dịch chuyển theo thời gian của những danh mục CK khác, beta của chúng không giải thích được sự khác biệt chéo (cross-sectional differences) trong TSSL trung bình khi beta của các biến được đưa vào mô hình. Danh mục lớn gồm những biến ngẫu nhiên có tương quan với nhau, điều này cho thấy rằng tầm quan trọng của các chỉ số thị trường có nhiều mối liên quan đến những quan sát thống kê hơn là những lý thuyết kinh tế. Years VWNY MP DEI UI UPR UTS Constant A 1958-84 14.527 (2.356) … … … … … -5.831 (-.961) 1958-67 5.005 (.673) … … … … … 6.853 (.928) 1968-77 17.987 (1.460) … … … … … -15.034 (-1.254) 1978-84 23.187 (1.935) … … … … … -10.802 (-.907) B 1958-84 -9.989 (-2.014) 12.185 (3.153) -.145 (-1.817) -.912 (-2.590) 9.812 (3.355) -5.448 (-1.609) 10.714 (2.755) 1958-67 -5.714 (-1.008) 13.024 (1.852) .004 (.057) -.193 (-.369) 6.104 (1.994) -.593 (-.260) 9.527 (1.983) 1968-77 -17.396 (-1.824) 14.467 (2.214) -.291 (-3.388) -1.164 (-.3297) 14.367 (3.128) -9.227 (-1.775) 8.584 (1.167) 1978-84 -5.515 (-.513) 7.725 (1.303) -.150 (-.574) -.935 (-1.051) 8.602 (1.064) -6.986 (-.681) 15.454 (1.867) C 1958-84 11.507 (1.189) 10.487 (2.761) -.190 (-2.459) -.738 (-2.215) 8.126 (2.869) -7.073 (-2.194) -3.781 (-.402) 1958-67 22.311 (1.950) 9.597 (1.494) .001 (.012) -.163 (-.341) 3.186 (1.474) .697 (.337) -11.734 (-1.015) 1968-77 11.689 (.622) 13.381 (1.947) -.293 (-3.590) -1.422 (-2.814) 13.007 (2.697) -12.981 (-2.214) -9.488 (-.526) 1978-84 -4.188 (-.207) 7.624 (1.286) -.316 (-1.246) -.584 (-.716) 8.211 (1.039) -9.735 (-1.123) 15.732 (.803) PHỤ LỤC 2: KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TSSL CK VỚI TỪNG NHÂN TỐ PHỤ LỤC 2.1: Mối quan hệ giữa R và R_IP Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:49 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.009989 0.014986 0.666550 0.5073 R_IP 0.029839 0.074023 0.403104 0.6881 R-squared 0.002349 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared -0.012109 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.126112 Akaike info criterion -1.275529 Sum squared resid 1.097392 Schwarz criterion -1.211791 Log likelihood 47.28127 F-statistic 0.162493 Durbin-Watson stat 1.263957 Prob(F-statistic) 0.688118 PHỤ LỤC 2.2: Mối quan hệ giữa R và R_CPI Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/06/11 Time: 01:07 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.036920 0.019958 1.849911 0.0686 R_CPI -3.062110 1.566781 -1.954395 0.0547 R-squared 0.052454 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared 0.038721 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.122904 Akaike info criterion -1.327056 Sum squared resid 1.042278 Schwarz criterion -1.263318 Log likelihood 49.11048 F-statistic 3.819660 Durbin-Watson stat 1.311177 Prob(F-statistic) 0.054708 PHỤ LỤC 2.3: Mối quan hệ giữa R và R_Rf Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:52 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.011362 0.014819 0.766684 0.4459 R_RF -0.236762 0.178722 -1.324744 0.1896 R-squared 0.024803 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared 0.010670 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.124685 Akaike info criterion -1.298292 Sum squared resid 1.072693 Schwarz criterion -1.234555 Log likelihood 48.08938 F-statistic 1.754948 Durbin-Watson stat 1.228495 Prob(F-statistic) 0.189627 PHỤ LỤC 2.4: Mối quan hệ giữa R và R_TM Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:53 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.008939 0.015404 0.580321 0.5636 R_TM 0.071301 0.190852 0.373594 0.7099 R-squared 0.002019 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared -0.012445 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.126133 Akaike info criterion -1.275197 Sum squared resid 1.097755 Schwarz criterion -1.211460 Log likelihood 47.26950 F-statistic 0.139573 Durbin-Watson stat 1.245682 Prob(F-statistic) 0.709852 PHỤ LỤC 2.5: Mối quan hệ giữa R và R_OIL Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:52 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.009153 0.014942 0.612591 0.5422 R_OIL 0.167070 0.179640 0.930028 0.3556 R-squared 0.012380 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared -0.001933 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.125476 Akaike info criterion -1.285634 Sum squared resid 1.086358 Schwarz criterion -1.221897 Log likelihood 47.64001 F-statistic 0.864952 Durbin-Watson stat 1.313110 Prob(F-statistic) 0.355599 PHỤ LỤC 2.6: Mối quan hệ giữa R và R_Ex Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:49 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.024859 0.014824 1.676897 0.0981 R_EX -4.897599 1.590415 -3.079447 0.0030 R-squared 0.120829 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared 0.108087 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.118387 Akaike info criterion -1.401952 Sum squared resid 0.967067 Schwarz criterion -1.338214 Log likelihood 51.76929 F-statistic 9.482991 Durbin-Watson stat 1.372221 Prob(F-statistic) 0.002976 PHỤ LỤC 2.7: Mối quan hệ giữa R và R_M2_GDP Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 10:23 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.035369 0.019996 -1.768787 0.0813 R_M2_GDP 5.712275 1.787728 3.195271 0.0021 R-squared 0.128895 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared 0.116270 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.117843 Akaike info criterion -1.411169 Sum squared resid 0.958194 Schwarz criterion -1.347432 Log likelihood 52.09651 F-statistic 10.20975 Durbin-Watson stat 1.458540 Prob(F-statistic) 0.002107 PHỤ LỤC 2.8: Mối quan hệ giữa R và R_TB Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:53 Sample: 1 71 Included observations: 69 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.006696 0.015167 0.441458 0.6603 R_TB -0.016387 0.030016 -0.545948 0.5869 R-squared 0.004429 Mean dependent var 0.006696 Adjusted R-squared -0.010430 S.D. dependent var 0.125335 S.E. of regression 0.125987 Akaike info criterion -1.276724 Sum squared resid 1.063467 Schwarz criterion -1.211967 Log likelihood 46.04698 F-statistic 0.298059 Durbin-Watson stat 1.195415 Prob(F-statistic) 0.586915 PHỤ LỤC 2.9: Mối quan hệ giữa R và R_GOLD Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:49 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.007990 0.015686 0.509396 0.6121 R_GOLD 0.136185 0.278697 0.488651 0.6266 R-squared 0.003449 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared -0.010994 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.126042 Akaike info criterion -1.276631 Sum squared resid 1.096183 Schwarz criterion -1.212894 Log likelihood 47.32040 F-statistic 0.238780 Durbin-Watson stat 1.286132 Prob(F-statistic) 0.626638 PHỤ LỤC 2.10: Mối quan hệ giữa R và R_MSCI Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/01/11 Time: 23:51 Sample: 1 71 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.001855 0.013610 0.136296 0.8920 R_MSCI 0.730174 0.179078 4.077413 0.0001 R-squared 0.194163 Mean dependent var 0.010297 Adjusted R-squared 0.182485 S.D. dependent var 0.125355 S.E. of regression 0.113342 Akaike info criterion -1.489051 Sum squared resid 0.886401 Schwarz criterion -1.425313 Log likelihood 54.86130 F-statistic 16.62530 Durbin-Watson stat 1.409734 Prob(F-statistic) 0.000120 PHỤ LỤC 3: KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG TỔNG HỢP CỦA CÁC NHÂN TỐ LÊN TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG KHOÁN PHỤ LỤC 3.1: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.610605 0.0000 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.2: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_IP Null Hypothesis: R_IP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 10 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.324970 0.0000 Test critical values: 1% level -3.544063 5% level -2.910860 10% level -2.593090 PHỤ LỤC 3.3: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_CPI Null Hypothesis: R_CPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.262463 0.0011 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.4: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_Rf Null Hypothesis: R_RF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.268294 0.0000 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.5: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_TM Null Hypothesis: R_TM has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -14.51705 0.0001 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.6: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_OIL Null Hypothesis: R_OIL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.694998 0.0002 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.7: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_Ex Null Hypothesis: R_EX has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.356089 0.0000 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.8: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_M2_GDP Null Hypothesis: R_M2_GDP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.113052 0.2403 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.9: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_TB Null Hypothesis: R_TB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.62157 0.0000 Test critical values: 1% level -3.531592 5% level -2.905519 10% level -2.590262 PHỤ LỤC 3.10: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_GOLD Null Hypothesis: R_GOLD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.829596 0.0000 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.11: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến R_MSCI Null Hypothesis: R_MSCI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.649595 0.0000 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227 PHỤ LỤC 3.12: Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến sai phân bậc nhất của R_M2_GDP Null Hypothesis: D(R_M2_GDP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.272170 0.0000 Test critical values: 1% level -3.528515 5% level -2.904198 10% level -2.589562 PHỤ LỤC 3.13: Kiểm định đồng liên kết của Johansen Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.01 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.314143 30.65128 19.93711 0.0001 At most 1 0.071020 5.009400 6.634897 0.0252 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.01 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.314143 25.64188 18.52001 0.0005 At most 1 0.071020 5.009400 6.634897 0.0252 PHỤ LỤC 3.14: Ma trận tương quan giữa các biến kinh tế R R_M2_GDP R_CPI R_EX R_GOLD R_IP R_MSCI R_OIL R_RF R_TB R_TM R 1.000000 R_M2_GDP 0.348504 1.000000 R_CPI -0.210313 -0.262772 1.000000 R_EX -0.339035 -0.224203 -0.015865 1.000000 R_GOLD 0.090733 0.105410 -0.029366 0.159711 1.000000 R_IP 0.048539 -0.007001 -0.121902 -0.024112 0.130590 1.000000 R_MSCI 0.414793 0.362986 -0.055280 -0.201784 0.290547 0.196677 1.000000 R_OIL 0.104391 0.271973 0.272415 -0.131781 0.078662 0.039875 0.103035 1.000000 R_RF -0.159537 -0.074864 0.489653 0.213629 -0.085717 0.027897 0.030524 0.438148 1.000000 R_TB -0.066550 0.070471 0.168976 -0.237097 -0.014726 -0.092036 0.262781 0.025318 0.123994 1.000000 R_TM 0.033640 -0.069921 -0.146123 -0.039222 -0.106297 0.214629 0.063382 -0.107087 0.034632 -0.023596 1.000000 PHỤ LỤC 3.15: Hồi quy đa biến Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 11:17 Sample (adjusted): 2 70 Included observations: 67 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.039103 0.020762 1.883376 0.0648 D(R_M2_GDP) 1.775175 3.526762 0.503344 0.6167 R_CPI(1) -3.236051 1.682821 -1.922992 0.0596 R_EX -4.596003 1.792379 -2.564192 0.0131 R_GOLD 0.144182 0.287225 0.501984 0.6176 R_IP -0.055655 0.069982 -0.795263 0.4298 R_MSCI 0.689807 0.214723 3.212541 0.0022 R_OIL 0.151659 0.190969 0.794156 0.4305 R_RF -0.011940 0.213693 -0.055873 0.9556 R_TB -0.063800 0.030112 -2.118799 0.0386 R_TM 0.083958 0.180449 0.465274 0.6435 R-squared 0.356324 Mean dependent var 0.005727 Adjusted R-squared 0.241382 S.D. dependent var 0.126972 S.E. of regression 0.110591 Akaike info criterion -1.416946 Sum squared resid 0.684896 Schwarz criterion -1.054982 Log likelihood 58.46770 F-statistic 3.100029 Durbin-Watson stat 1.772583 Prob(F-statistic) 0.003309 PHỤ LỤC 3.16: Hồi quy Rt = α + β1R_CPI(1) + β2R_Ex + β3R_MSCI + β4R_TB + ԑi Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 11:34 Sample (adjusted): 1 70 Included observations: 68 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.038436 0.018456 2.082601 0.0414 R_CPI(1) -2.738672 1.393995 -1.964620 0.0539 R_EX -4.569157 1.491799 -3.062849 0.0032 R_MSCI 0.723686 0.184371 3.925157 0.0002 R_TB -0.066113 0.026774 -2.469301 0.0163 R-squared 0.334892 Mean dependent var 0.005754 Adjusted R-squared 0.292662 S.D. dependent var 0.126021 S.E. of regression 0.105988 Akaike info criterion -1.580303 Sum squared resid 0.707703 Schwarz criterion -1.417104 Log likelihood 58.73030 F-statistic 7.930350 Durbin-Watson stat 1.711919 Prob(F-statistic) 0.000030 PHỤ LỤC 3.17: Kiểm định BG: Rt = α + β1R_CPI(1) + β2R_Ex + β3R_MSCI + β4R_TB + ԑi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.942673 Prob. F(1,62) 0.335364 Obs*R-squared 1.018415 Prob. Chi-Square(1) 0.312895 PHỤ LỤC 3.18: Hồi quy Rt = α + β1R_CPI(1) + β2R_Ex + β3R_MSCI + β4R_TB + β5Rt-1 + ԑi Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 13:27 Sample (adjusted): 2 70 Included observations: 67 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.024192 0.019177 1.261486 0.2119 R_CPI(1) -1.826953 1.419083 -1.287418 0.1028 R_EX -3.381754 1.538656 -2.197862 0.0318 R_MSCI 0.693400 0.180115 3.849772 0.0003 R_TB -0.064868 0.026475 -2.450181 0.0172 R(-1) 0.261682 0.112051 2.335386 0.0228 R-squared 0.389574 Mean dependent var 0.005727 Adjusted R-squared 0.339540 S.D. dependent var 0.126972 S.E. of regression 0.103188 Akaike info criterion -1.619239 Sum squared resid 0.649516 Schwarz criterion -1.421804 Log likelihood 60.24451 F-statistic 7.786056 Durbin-Watson stat 2.117163 Prob(F-statistic) 0.000010 PHỤ LỤC 3.19: Kiểm định BG phương trình Rt = α + β1R_CPI(1) + β2R_Ex + β3R_MSCI + β4R_TB + β5Rt-1 + ԑi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.188814 Prob. F(1,60) 0.279928 Obs*R-squared 1.301717 Prob. Chi-Square(1) 0.253900 PHỤ LỤC 3.20: Kết quả mô hình hồi quy phụ của 4 biến: R_Ex, R_MSCI, R_TB, Rt-1 Biến phụ thuộc R2 p-value R_CPI(1) 0.0857 0.2275 R_Ex 0.1798 0.0141 R_MSCI 0.0900 0.2042 R_TB 0.1030 0.1444 R(-1) 0.1786 0.0147 PHỤ LỤC 3.21: Kiểm định White White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.545929 Prob. F(10,56) 0.147720 Obs*R-squared 14.49458 Prob. Chi-Square(10) 0.151604 PHỤ LỤC 3.22: Kiểm định RESET của Ramsey Ramsey RESET Test: F-statistic 0.509634 Prob. F(1,60) 0.478065 Log likelihood ratio 0.566688 Prob. Chi-Square(1) 0.451578 PHỤ LỤC 4: KIỂM ĐỊNH ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ VĨ MÔ LÊN TTCK VIỆT NAM GIAI ĐOAN SAU KHỦNG HOẢNG PHỤ LỤC 4.1: Kiểm định mối quan hệ giữa từng nhân tố với TSSL CK (1) R_M2_GDP và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 14:03 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.057031 0.027054 -2.108046 0.0448 R_M2_GDP 9.021596 3.258247 2.768850 0.0102 R-squared 0.227720 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared 0.198016 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.100729 Akaike info criterion -1.684020 Sum squared resid 0.263804 Schwarz criterion -1.588862 Log likelihood 25.57628 F-statistic 7.666528 Durbin-Watson stat 1.551387 Prob(F-statistic) 0.010236 (2) R_CPI và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/06/11 Time: 01:52 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.012151 0.027807 -0.436967 0.6657 R_CPI 1.458026 3.065792 0.475579 0.6383 R-squared 0.008624 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared -0.029506 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.114126 Akaike info criterion -1.434274 Sum squared resid 0.338645 Schwarz criterion -1.339116 Log likelihood 22.07983 F-statistic 0.226175 Durbin-Watson stat 1.133958 Prob(F-statistic) 0.638346 (3) R_Ex và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:27 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.022941 0.021920 1.046555 0.3049 R_EX -4.577271 1.771561 -2.583750 0.0157 R-squared 0.204303 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared 0.173699 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.102245 Akaike info criterion -1.654149 Sum squared resid 0.271803 Schwarz criterion -1.558992 Log likelihood 25.15809 F-statistic 6.675763 Durbin-Watson stat 1.226917 Prob(F-statistic) 0.015746 (4) R_GOLD và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:29 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.008199 0.022424 -0.365650 0.7176 R_GOLD 0.235294 0.346131 0.679781 0.5027 R-squared 0.017463 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared -0.020327 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.113616 Akaike info criterion -1.443229 Sum squared resid 0.335626 Schwarz criterion -1.348072 Log likelihood 22.20521 F-statistic 0.462103 Durbin-Watson stat 1.056834 Prob(F-statistic) 0.502651 (5) R_IP và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:30 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.005414 0.021839 -0.247900 0.8062 R_IP 0.148847 0.315883 0.471211 0.6414 R-squared 0.008468 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared -0.029668 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.114135 Akaike info criterion -1.434116 Sum squared resid 0.338698 Schwarz criterion -1.338958 Log likelihood 22.07762 F-statistic 0.222040 Durbin-Watson stat 1.119940 Prob(F-statistic) 0.641420 (6) R_MSCI và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:31 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.013223 0.014637 -0.903432 0.3746 R_MSCI 0.865901 0.153796 5.630188 0.0000 R-squared 0.549386 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared 0.532054 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.076943 Akaike info criterion -2.222756 Sum squared resid 0.153926 Schwarz criterion -2.127598 Log likelihood 33.11858 F-statistic 31.69902 Durbin-Watson stat 1.956245 Prob(F-statistic) 0.000006 (7) R_OIL và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:32 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000204 0.020055 -0.010168 0.9920 R_OIL 0.439940 0.206260 2.132943 0.0425 R-squared 0.148921 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared 0.116187 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.105743 Akaike info criterion -1.586862 Sum squared resid 0.290721 Schwarz criterion -1.491705 Log likelihood 24.21607 F-statistic 4.549447 Durbin-Watson stat 1.497846 Prob(F-statistic) 0.042536 (8) R_Rf và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:32 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000633 0.021530 -0.029384 0.9768 R_RF 0.246354 0.254171 0.969246 0.3414 R-squared 0.034872 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared -0.002248 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.112605 Akaike info criterion -1.461107 Sum squared resid 0.329679 Schwarz criterion -1.365949 Log likelihood 22.45550 F-statistic 0.939438 Durbin-Watson stat 1.265791 Prob(F-statistic) 0.341353 (9 R_TB và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:33 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.009088 0.022341 -0.406797 0.6875 R_TB -0.015990 0.019540 -0.818342 0.4206 R-squared 0.025110 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared -0.012385 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.113173 Akaike info criterion -1.451043 Sum squared resid 0.333013 Schwarz criterion -1.355886 Log likelihood 22.31460 F-statistic 0.669684 Durbin-Watson stat 1.049942 Prob(F-statistic) 0.420599 (10) R_TM và R Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/04/11 Time: 23:33 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.015050 0.022251 -0.676362 0.5048 R_TM 0.573067 0.397041 1.443344 0.1609 R-squared 0.074181 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared 0.038573 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.110288 Akaike info criterion -1.502689 Sum squared resid 0.316251 Schwarz criterion -1.407531 Log likelihood 23.03764 F-statistic 2.083242 Durbin-Watson stat 0.823781 Prob(F-statistic) 0.160865 PHỤ LỤC 4.2: Hồi quy mô hình đa biến Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 14:09 Sample (adjusted): 2 27 Included observations: 26 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.038020 0.027644 1.375328 0.1892 D(R_M2_GDP) -4.860726 4.541527 -1.070284 0.3014 R_CPI(1) -4.504504 2.755331 -1.634832 0.1229 R_EX -4.076035 1.755953 -2.321267 0.0348 R_GOLD 0.343335 0.323042 1.062819 0.3047 R_IP -0.477986 0.273536 -1.747432 0.1010 R_MSCI 0.678003 0.198019 3.423935 0.0038 R_OIL 0.289499 0.246020 1.176731 0.2576 R_RF 0.116890 0.327031 0.357429 0.7258 R_TB 0.004244 0.013950 0.304249 0.7651 R_TM 0.500984 0.293986 1.704106 0.1090 R-squared 0.775346 Mean dependent var -0.000435 Adjusted R-squared 0.625577 S.D. dependent var 0.111260 S.E. of regression 0.068080 Akaike info criterion -2.240154 Sum squared resid 0.069524 Schwarz criterion -1.707883 Log likelihood 40.12201 F-statistic 5.176932 Durbin-Watson stat 2.250248 Prob(F-statistic) 0.002310 PHỤ LỤC 4.3: Kiểm định mô hình Rt = α + β1R_Ex + β2R_MSCI + ԑi Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/07/11 Time: 14:11 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.007598 0.014809 0.513090 0.6124 R_EX -3.442792 1.193740 -2.884038 0.0080 R_MSCI 0.801009 0.137712 5.816571 0.0000 R-squared 0.661880 Mean dependent var -0.003804 Adjusted R-squared 0.634831 S.D. dependent var 0.112479 S.E. of regression 0.067970 Akaike info criterion -2.438539 Sum squared resid 0.115499 Schwarz criterion -2.295803 Log likelihood 37.13955 F-statistic 24.46917 Durbin-Watson stat 2.165331 Prob(F-statistic) 0.000001 PHỤ LỤC 5: MÔ HÌNH ĐỘ PHÂN TÁN TRUNG BÌNH CỦA TỶ SUẤT SINH LỢI CHANG, CHENG VÀ KHORANA (2000) Tiến hành hồi quy độ phân tán trung bình của TSSL các CK so với TSSL thị trường theo TSSL tuyệt đối của thị trường và TSSL thị trường bình phương trong cùng thời kỳ theo mô hình sau: CSADt = α + λ1 |Rm,t| + λ2 R 2 m,t + ԑt Trong đó: CSADt = là độ phân tán trung bình, được tính bằng trung bình độ lệch tuyệt đối của TSSL các cổ phiếu i trong danh mục theo ngày so với TSSL trung bình của danh mục thị trường Rm,t theo ngày với tỷ trọng bằng nhau. Các tác giả tranh luận rằng, theo các mô hình định giá tài sản truyền thống thì độ phân tán này (CSAD) sẽ tăng tuyến tính so với TSSL tuyệt đối của thị trường vì các CK khác nhau có độ nhạy cảm so với thị trường (βi) cũng khác nhau (tức không tồn tại hành vi bầy đàn). Ngược lại khi những người tham gia thị trường bỏ qua niềm tin của họ và đi theo thị trường khi thị trường có biến động giá lớn thì mối quan hệ tăng tuyến tính giữa CSAD và TSSL tuyệt đối của thị trường không còn đúng, thay vào đó mối quan hệ này là tăng phi tuyến hoặc thậm chí giảm, do đó hệ số λ2 trong mô hình trên sẽ nhận giá trị âm và có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cũng xem xét khả năng xảy ra bầy đàn không đối xứng trong hai trường hợp thị trường đi xuống (Rm,t 0): Mô hình bầy đàn cho trường hợp thị trường đi xuống: CSADt Rm,t < 0 = α Rm,t < 0 + λ1 |Rm,t Rm,t < 0| + λ2 (Rm,t Rm,t < 0 ) 2 + ԑt Mô hình bầy đàn cho trường hợp thị trường đi lên: CSADt Rm,t > 0 = α Rm,t > 0 + λ1 |Rm,t Rm,t > 0| + λ2 (Rm,t Rm,t > 0 ) 2 + ԑt Hai giả thiết sẽ được kiểm định: Giả thiết 1: H0: λ2 ≥ 0: Không tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam. H1: λ2 < 0: Tồn tại hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam. Giả thiết 2: H0: λ2 Rm,t > 0 = λ2 Rm,t < 0 : Hành vi bầy đàn đối xứng trong trường hợp Rm,t >0 và Rm,t < 0. H1: λ2 Rm,t > 0 ≠ λ2 Rm,t < 0 : Hành vi bầy đàn không đối xứng trong trường hợp Rm,t >0 và Rm,t < 0. PHỤ LỤC 6: MÔ HÌNH HWANG VÀ SALMON (2004) Trong điều kiện thị trường hiệu quả, Beta của các CK được tính dựa trên công thức sau: Et (rit) = βimt Et(rmt) (1) Trong đó: rit là phần bù rủi ro của CK i tại thời điểm t Rmt là phần bù rủi ro của thị trường tại thời điểm t Lý thuyết CAPM cho rằng βimt có giá trị không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, các nghiên cứu cho rằng βimt cân bằng có giá trị thay đổi theo thời gian. Theo HS, đóng góp phần lớn vào sự thay đổi của giá trị Beta theo thời gian được gây ra bởi tâm lý NĐT. Trong khi Beta cân bằng theo CAPM là ít có sự thay đổi, và sự thay đổi nếu có là rất chậm. HS cho rằng, thay vì xảy ra Beta cân bằng theo pt (1), mối quan hệ giữa phần bù rủi ro của CP so với thị trường được thể hiện theo công thức dưới đây: (2) Trong đó: và : Phần bù rủi ro kỳ vọng của CP i, và Beta của CP i tại thời điểm t trong điều kiện có hành vi bầy đàn. hmt: Tham số đại diện cho hành vi bầy đàn, có giá trị thay đổi theo thời gian, và hmt ≤ 1.  Khi hmt = 0, thì = βimt: Không có tâm lý bầy đàn  Khi hmt = 1, thì = 1: Nghĩa là Beta CP bằng Beta thị trường, Et b (rit) = Et(rmt). Do đó, hmt = 1 thể hiện hành vi bầy đàn hoàn hảo khi tất cả các cổ phiếu biến động cùng chiều vpows mức độ như của danh mục thị trường.  Khi 0 < hmt < 1, hành vi bầy đàn tồn tại với mức độ được xác định thông qua giá trị của hmt Như đã thảo luận ở trên, khi xảy ra hành vi bầy đàn thì các cổ phiếu sẽ biến động theo hướng tiến lại gần mức độ biến động của thị trường. Nghĩa là:  Nếu βimt > 1, tức Et (rit) > Et (rmt), hành vi bầy đàn sẽ tạo ra (rit) hướng về Et (rmt), dẫn đến Et (rit) > (rit) > Et (rmt), và kết quả là < βimt, cổ phiếu trở nên ít rủi ro hơn so với thực chất (theo CAPM)  Nếu βimt < 1, tức Et (rit) < Et (rmt), hành vi bầy đàn sẽ tạo ra (rit) hướng về Et (rmt), dẫn đến Et (rit) βimt, cổ phiếu trở nên rủi ro hơn so với thực chất (theo CAPM) Bên cạnh đó, như đã thảo luận, sự tồn tại hành vi bầy đàn cũng đồng nghĩa với sự tồn tại của hành vi bầy đàn ngược, được giải thích với hmt < 0. Trong trường hợp này, đối với cổ phiếu có βimt > 1 thì hành vi bầy đàn ngược tạo ra Et (rit) > (rit) > Et (rmt). Điều này nghĩa là làm khuếch đại mức tăng (giảm) của cổ phiếu nhiều rủi ro. Ngược lại, đối với cổ phiếu có βimt < 1 thì hành bi bầy đàn ngược làm cho Et (rit) < (rit) < Et (rmt). Với mục tiêu đo lường mức độ hành vi bầy đàn ở quy mô toàn thị trường, HS sử dụng toàn bộ cổ phiếu trong thị trường để loại bỏ tác động riêng biệt của một số cổ phiếu nào đó bằng cách sử dụng dữ liệu chéo toàn bộ cổ phiếu trên thị trường tại từng thời điểm t. Để đo lường biến động của beta cổ phiếu, HS thực hiện tính toán độ lệch chuẩn của beta (nhe đề cập ở trên, sử dụng dữ liệu chéo): Stdc( ) = = do Ec( ) = 1 = = = = Stdc( )( ) Công thức (2) được viết lại như sau: log[Stdc( )] = log[Stdc( )] + log (3) Từ (3) có thể suy ra Cuối cùng (3) được viết lại như sau: log[Stdc( )] = μm + Hmt + νm (4) Trong đó: log[Stdc( )] = μm + νmt (5) với μm = E[log[Stdc( )]] và νmt ~ iid(0, ) và Hmt = log (6) HS giả định rằng hệ số bầy đàn tuân theo quy tắc AR(1) và mô hình của họ trở thành: log[Stdc( )] = μm + Hmt + νm (7) Hmt = φmHm,t-1 + ηmt (8) Trong đó, ηmt ~ iid(0, ). Hệ thống công thức (7) và (8) tạo thành một mô hình không gian trạng thái với biến không quan sát được là nhân tố bầy đàn. Để ước lượng các giá trị trong công thức, HS sử dụng phương pháp lọc Kalman. Do đó, trong hệ thống công thức trên, log[Stdc( )] được kỳ vọng là sẽ thay đổi theo các mức độ bầy đàn khác nhau, sự thay đổi của nó sẽ được phản ánh thông qua Hmt. Sự chú ý đặc biệt ở đây tập trung vào mẫu hình của Hmt. Nếu = 0 thì Hmt = 0, lúc này không có hiện tượng bầy đàn. Ngược lại, một giá trị đáng kể của sẽ hỗ trợ cho sự tồn tại của hiện tượng bầy đàn và điều này sẽ được củng cố bởi một giá trị φm đáng kể. Giá trị tuyệt đối của φm sẽ nhận giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 1, vì hiện tượng bầy đàn không đượckỳ vọng là một quá trình diễn ra quá mức (bùng nổ). Để kiểm định tính bền vững của các kết quả của nghiên cứu, HS tiến hành đánh giá lại mô hình gốc bằng cách thêm vào một số biến cả về cơ bản (tỷ số cổ tức/giá, lãi suất tín phiếu kho bạc, phần vù kỳ hạn, phần bù rủi ro phá sản) cũng như các biến phi cơ bản (biến động thị trường, chiều hướng thị trường, quy mô, tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường) vào công thức (7). Ý tưởng ở đây là đo lường xem liệu rằng ý nghĩa của Hmt có giữ vững ý nghĩa nếu có sự hiện diện của các biến tương ứng với các trạng thái khác nhau (hay sự thay đổi của các nhân tố cơ bản) của thị trường hay không. Nếu những sự thay đổi trong log[Stdc( )] được đóng góp vào những biến này và không phải hiện tượng bầy đàn ở mức độ thị trường, thị sự thêm vào của các biến này trong mô hình sẽ làm cho Hmt không có ý nghĩa. PHỤ LỤC 7: NGHỊ ĐỊNH 11 Nghị định 11 được ban hành vào ngày 24/2/2011, bao gồm 6 hướng giải pháp nhầm khôi phục sự ổn định kinh tế vĩ mô và duy trì an sinh xã hội, đó là: Chính sách thắt chặt tiền tệ, chính sách thắt chặt tài chính, có thâm hụt thương mại, tăng giá điện nhưng vẫn hỗ trợ cho người nghèo và dựa vào cơ chế thị trường hơn, tăng cường an sinh xã hội, và tăng cường mức phổ biến các thông tin chính sách. Ngày 1/3/2011, ngân hàng nhà nước đã ban hành chỉ thị hướng dẫn thực hiện nghị quyết 11. Bao gồm: Tăng trưởng trần tín dụng là 20% (giảm so với mục tiêu ban đầu là 23%), mục tiêu tăng trưởng cung tiền M2 trong năm là 15%-16% (giảm so với mức 21%-24%). Để đạt được những mục tiêu này, NHNN đã chỉ đạo các ngân hàng và các tổ chức tín dụng kiềm chế tăng trưởng tín dụng dưới mức 20%. Các tổ chức này cũng được chỉ đạo giới hạn tín dụng đối với các hoạt động “phi sản xuất” như BĐS và CK thị trường khoảng 22% tổng cho vay tính đến cuối tháng 6/2011, và 16% tính đến cuối năm 2011. NHNN sẽ xử phạt các tổ chức nào mà không đáp ứng được các mục tiêu này bằng cách gia tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc. Điều đó cũng có nghĩa là hạn chế cho vay ngoại tệ đối với việc nhập khẩu các mặt hàng không cần thiết, bao gồm các sản phẩm tiêu dùng. NHNN cũng có mục đích hạn chế nhập khẩu vàng đối với một vài doanh nghiệp, và cuối cùng cũng sẽ cấm kinh doanh vàng miếng. Những hành động này nhầm làm giảm mức độ đầu cơ vào ngoại hối và vàng, từ đó giúp ổn định tiền đồng. Về mặt tài chính, Bộ Tài chính sửa đổi mức thâm hụt ngân sách xuống dưới 5% GDP (mục tiêu ban đầu là 5.3%). Mục tiêu thu ngân sách được sửa đổi tăng khoảng 7%-8%. Chính phủ đặt mục tiêu tăng thu thuế cao hơn thông qua việc cải thiện chính sách thi hành thuế. Điều đó cũng có nghĩa là sẽ rà soát chặt chẽ các khoản đầu tư được thực hiện bởi cơ quan nhà nước hay các doanh nghiệp nhà nước. Tăng cường an sinh xã hội liên quan đến các biện pháp nhầm bảo vệ cho các nhóm dễ bị tổn thương từ tác động của việc tăng giá điện, cũng như các hỗ trợ khác. Bộ thông tin và truyền thông cũng được chỉ đạo thông tin kịp thời về các hoạt động của chính sách. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. GS.TS Trần Ngọc Thơ, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản thống kê, 2005. 2. PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt, Đầu tư tài chính – Phân tích đầu tư chứng khoán, Nhà xuất bản Tài chính, 2008. 3. Nguyễn Khắc Minh, Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, 2002. 4. Trần Thị Hải Lý, Nghiên cứu rủi ro và tỷ suất sinh lợi trên TTCK Việt Nam, Luận án tiến sĩ kinh tế, 2010. 5. Nguyễn Duy Sửu, Phân tích các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán tại Việt Nam, Luận án thạc sĩ kinh tế, 2010. 6. Lương Thị Thảo, xây dựng mô hình đa nhân tố xác định tỷ suất sinh lợi trên TTCK Việt Nam, Luận án thạc sĩ, 2010. 7. Cao Vệ, Đo lường hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam, Công trình dự thi nghiên cứu khoa học – Eureka, 2010. 8. Lê Thị Ngọc Lan, Nghiên cứu lý thuyết tài chính hành vi trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, Luận văn thạc sĩ, 2009. 9. Hồ Quốc Tuấn, “Tài chính hành vi: Nghiên cứu ứng dụng tâm lý học vào tài chính”, Tạp chí kinh tế phát triển, số 201 tháng 7/2007. 10. Chen, Roll, Ross, Economic forces and the stock market, The journal of business, Vol. 59, No. 3, 1986. 11. Robert D.Gay, Effect of macroeconomic variables on stock market returns for four emerging economies: Brazil, Russia, India and China, International Business & Economics Research Journal, 2008. 12. Komain Jiranyakul, Economic Forces and the Thai Stock Market, NIDA Economic Review, Vol. 4, No. 2, 2009. 13. Nil Giinsel & Sadik Cukur, The effects of macroeconomic factors on the London stock returns: A sectoral approach, International Research Journal of Finance and Economics, 2007. 14. Anari A. and Kolari J, Stock price and inflation, Journal of financal research, 24, 2001. 15. Harrington, Diana R.Modern Portfolio theory, The Capital Asset pricing Model, and Abitrage Pricing Theory: A user’s guide, 2d ed. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1987. 16. Terrance Odean, Are investors reluctant to realize their losses, The journal of Finance, Vol 53, No 5. 17. Các website:  www.cophieu68.com  www.gso.gov.vn  www.bloomberg.com  www.eia.doe.gov  www.sbv.gov.vn  www.adb.org  www.gold.org  www.MSCI.com  www.imf.org  www.worldbank.org

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfLuận văn- KIỂM ĐỊNH ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ VĨ MÔ VÀ RỦI RO HÀNH VI BẦY ĐÀN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.pdf
Luận văn liên quan