Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Khóa luận tốt nghiệp đại học ngành Tài chính – Ngân hàng (Mã ngành: 52340201) của tác giả Nguyễn Thiện Nhân, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Dương Thị Thùy An tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh (tháng 4/2022), tập trung nghiên cứu đề tài: "Nghiên cứu hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam" (Examining herding behavior in Vietnamese stock market).
Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn
Thị trường chứng khoán Việt Nam trải qua hơn hai thập kỷ hình thành và phát triển kể từ năm 1998 với hai sàn giao dịch chính là Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HSX) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX). Từ 2 doanh nghiệp niêm yết ban đầu vào năm 2000, đến ngày 30/09/2021 quy mô thị trường đã đạt 2.133 cổ phiếu niêm yết, tổng giá trị vốn hóa vượt 8,3 triệu tỷ đồng. Đặc biệt, trong giai đoạn 2020 - 2021, thị trường chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ về thanh khoản và số lượng tài khoản mở mới. Đến cuối năm 2021, có 52 doanh nghiệp đạt mức vốn hóa trên 1 tỷ USD, chỉ số VN-Index tăng từ khoảng 1.120 điểm lên 1.498,28 điểm (tăng 378 điểm trong năm), giá trị giao dịch bình quân đạt hơn 26.560 tỷ đồng/ngày.
Tuy nhiên, thị trường cũng đối mặt với nhiều biến động khó lường. Khi đại dịch Covid-19 bùng phát lần đầu vào tháng 3/2020, VN-Index giảm mạnh từ 1.000 điểm xuống 650 điểm (giảm 35%), sau đó phục hồi mạnh mẽ. Trong suốt giai đoạn 2020 - 2021, thị trường liên tục xuất hiện các phiên điều chỉnh đột ngột từ 100 đến 200 điểm tại các mốc kỷ lục. Lý thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis - EMH) truyền thống của Fama (1970) cho rằng giá cả phản ánh đầy đủ thông tin và nhà đầu tư hành động lý trí. Song, những đợt khủng hoảng và bong bóng giá tài sản trên thực tế cho thấy tâm lý phi lý trí đóng vai trò lớn. Hành vi bầy đàn (herding behavior) được xem là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra hiện tượng định giá sai (mispricing) và bất ổn thị trường tại các nền kinh tế mới nổi (frontier/emerging market) như Việt Nam.
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Khóa luận đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu trọng tâm:
- Hành vi bầy đàn có tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không và tác động như thế nào đến thị trường?
- Hành vi bầy đàn biểu hiện như thế nào dưới các điều kiện thị trường khác nhau (thị trường tăng giá/giảm giá, thanh khoản cao/thanh khoản thấp)?
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát là kiểm định sự tồn tại và mức độ của hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016 - 2021 thông qua mối quan hệ giữa độ phân tán lợi suất cổ phiếu (đo lường bằng CSAD) và lợi suất thị trường chung, đồng thời đánh giá sự bất đối xứng của hành vi này theo các trạng thái thị trường.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Hành vi bầy đàn của các nhà đầu tư trên thị trường cổ phiếu.
- Phạm vi không gian: Các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HSX).
- Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian theo ngày từ ngày 01/04/2016 đến ngày 31/12/2021.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng
Tài liệu đối chiếu hai trường phái lý thuyết tài chính:
- Tài chính tiêu chuẩn (Standard Finance): Dựa trên 4 giả định trụ cột: (1) Con người luôn duy lý; (2) Thị trường hiệu quả (Fama, 1970); (3) Danh mục đầu tư được thiết kế theo lý thuyết phương sai trung bình (Mean-Variance Theory); (4) Lợi suất kỳ vọng là hàm số của rủi ro.
- Tài chính hành vi (Behavioral Finance): Statman (2014) đưa ra 4 trụ cột thay thế: (1) Con người bình thường (có cảm xúc, nhận thức lệch lạc); (2) Thị trường không hoàn toàn hiệu quả; (3) Danh mục thiết kế theo lý thuyết danh mục hành vi; (4) Lợi suất kỳ vọng mô tả theo lý thuyết định giá tài sản hành vi.
Về bản chất hành vi bầy đàn, tác giả dẫn chứng phân loại của Bikhchandani & Sharma (2001):
- Bầy đàn giả tạo (Spurious herding): Xảy ra khi các nhà đầu tư cùng tiếp nhận và phản ứng đồng thời với một luồng thông tin cơ bản chung, giúp giá cổ phiếu điều chỉnh nhanh chóng về giá trị thực, tăng hiệu quả thị trường.
- Bầy đàn có chủ đích (Intentional herding): Nhà đầu tư chủ động sao chép hành vi của người khác và bỏ qua thông tin riêng của bản thân. Hiện tượng này phát sinh từ 3 động cơ chính:
- Hiệu ứng lan truyền thông tin (Informational externalities/cascades): Bikhchandani et al. (1992), Banerjee (1992).
- Rủi ro danh tiếng (Reputation-based incentives): Scharfstein & Stein (1990), Graham (1999), Rajan (2006) - nhà quản lý quỹ bắt chước đồng nghiệp để tránh bị đánh giá kém chuyên môn.
- Cơ chế đãi ngộ (Compensation-based incentives): Trueman (1994, 2004), Bikhchandani et al. (2001) - chế độ thưởng phạt dựa trên kết quả so sánh với hiệu suất trung bình ngành.
Phương pháp nghiên cứu và mô hình thực nghiệm
Nghiên cứu sử dụng phương pháp gián tiếp thông qua mối quan hệ phi tuyến giữa độ phân tán lợi suất và lợi suất thị trường.
- Đo lường độ phân tán lợi suất (CSAD - Cross-Sectional Absolute Deviation):
Khắc phục nhược điểm của mô hình độ lệch chuẩn mặt cắt ngang CSSD (Christie & Huang, 1995) vốn chỉ kiểm tra được tại các mức sinh lời cực đoan, tác giả sử dụng mô hình CSAD của Chang, Cheng & Khorana (CCK, 2000):
$$CSAD_t = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} |R_{i,t} - R_{m,t}|$$
Trong đó: $N$ là số lượng cổ phiếu trong danh mục ($N = 270$); $R_{i,t}$ là tỷ suất sinh lời của cổ phiếu $i$ tại ngày $t$; $R_{m,t}$ là tỷ suất sinh lời bình quân gia quyền đều của thị trường tại ngày $t$, tính theo công thức:
$$R_{m,t} = 100 \times (\ln(P_t) - \ln(P_{t-1}))$$
- Phương trình hồi quy kiểm định bầy đàn tổng thể:
$$CSAD_t = \gamma_0 + \gamma_1 |R_{m,t}| + \gamma_2 R_{m,t}^2 + \varepsilon_t$$
Theo lý thuyết định giá tài sản hữu lý, mối quan hệ giữa $CSAD_t$ và $|R_{m,t}|$ là tuyến tính dương ($\gamma_1 > 0$). Khi có hành vi bầy đàn trong giai đoạn biến động mạnh, độ phân tán lợi suất sẽ tăng chậm hơn hoặc co cụm lại, dẫn đến hệ số phi tuyến $\gamma_2 < 0$ và có ý nghĩa thống kê.
- Mô hình kiểm định theo điều kiện thị trường (Chiang et al., 2010):
- Thị trường tăng giá ($R_{m,t} > 0$) và giảm giá ($R_{m,t} < 0$):
$$CSAD_t^{up} = \alpha + \gamma_1^{up} |R_{m,t}^{up}| + \gamma_2^{up} (R_{m,t}^{up})^2 + \varepsilon_t$$
$$CSAD_t^{down} = \alpha + \gamma_1^{down} |R_{m,t}^{down}| + \gamma_2^{down} (R_{m,t}^{down})^2 + \varepsilon_t$$
- Thị trường thanh khoản cao và thấp:
$$CSAD_t^{V-high} = \alpha + \gamma_1^{V-high} |R_{m,t}^{V-high}| + \gamma_2^{V-high} (R_{m,t}^{V-high})^2 + \varepsilon_t$$
$$CSAD_t^{V-low} = \alpha + \gamma_1^{V-low} |R_{m,t}^{V-low}| + \gamma_2^{V-low} (R_{m,t}^{V-low})^2 + \varepsilon_t$$
(Ngày thanh khoản cao/thấp được xác định dựa trên khối lượng giao dịch lớn hơn/nhỏ hơn đường trung bình động 30 ngày - 30-day MA).
- Kỹ thuật ước lượng:
- Phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS) kết hợp phân tích ma trận tương quan và kiểm định T-test.
- Phương pháp hồi quy phân vị (Quantile Regression - QREG) theo Koenker & Bassett (1978) và Chiang et al. (2010) nhằm khắc phục hạn chế của OLS khi xem xét trên toàn bộ phân phối điều kiện của CSAD.
Dữ liệu và mẫu nghiên cứu
- Nguồn dữ liệu: Giá đóng cửa điều chỉnh hàng ngày thu thập từ HSX và website cophieu68.
- Quy mô mẫu: Tổng số 409 mã niêm yết trên HSX, sau khi lọc các cổ phiếu đáp ứng điều kiện hoạt động liên tục (going concern) trong suốt giai đoạn 2016 - 2021, mẫu chính thức gồm 270 công ty với 1.500 quan sát giao dịch hàng ngày.
| Phân nhóm mẫu dữ liệu |
Số lượng quan sát (ngày) |
Tiêu chí phân loại |
| Toàn bộ mẫu (04/2016 - 12/2021) |
1.500 |
270 cổ phiếu niêm yết HSX |
| Thị trường tăng (Up market) |
866 |
$R_{m,t} > 0$ |
| Thị trường giảm (Down market) |
634 |
$R_{m,t} < 0$ |
| Khối lượng giao dịch cao (High volume) |
764 |
Khối lượng > MA 30 ngày |
| Khối lượng giao dịch thấp (Low volume) |
736 |
Khối lượng < MA 30 ngày |
Nội dung chính theo từng chương
CHAPTER 1: INTRODUCTION
Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể, nêu bật sự phát triển vượt bậc của thị trường chứng khoán Việt Nam sau 21 năm hình thành, đặc biệt là sự gia tăng đột biến của nhà đầu tư cá nhân trong giai đoạn dịch bệnh 2020 - 2021. Tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu (research gap): trong khi các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam như Trần & Trương (2011) hay Võ & Phan (2017) sử dụng dữ liệu giai đoạn cũ (2005 - 2015), nghiên cứu này cập nhật giai đoạn 2016 - 2021 với quy mô thanh khoản hoàn toàn mới, áp dụng cả mô hình OLS truyền thống và hồi quy phân vị.
CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
Chương 2 phân tích chuyên sâu nền tảng lý thuyết tài chính hành vi, nguồn gốc hình thành tâm lý đám đông, phân biệt bầy đàn giả tạo và có chủ đích, cùng 3 cơ chế giải thích: lan truyền thông tin, rủi ro danh tiếng và chế độ đãi ngộ. Tác giả tổng hợp bức tranh thực nghiệm quốc tế đa dạng:
- Không thấy bằng chứng bầy đàn: Thị trường Mỹ (Christie & Huang, 1995), Pakistan (Hassan, 2015), thị trường carbon Trung Quốc (Zhou et al., 2013).
- Có bằng chứng bầy đàn: Hàn Quốc, Đài Loan (Chang et al., 2000), Trung Quốc thị trường cổ phiếu A-share (Chiang et al., 2010; Tan et al., 2008; Ju, 2019), Ý (Caparrelli et al., 2004), Hy Lạp (Caporale et al., 2008), 41 quốc gia có tổ chức tài chính lớn (Choi & Skiba, 2015).
- Nghiên cứu tại Việt Nam: Võ & Phan (2017) ghi nhận bầy đàn rõ nét ở thị trường giảm và thanh khoản thấp; Trần & Trương (2011) xác nhận có bầy đàn bằng mô hình GARCH(1,1) nhưng không phát hiện tính bất đối xứng.
Từ cơ sở đó, tác giả xây dựng 3 giả thuyết:
- Giả thuyết 1 (H1): Tồn tại hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Giả thuyết 2 (H2): Hành vi bầy đàn biểu hiện rõ hơn trong thị trường giảm so với thị trường tăng.
- Giả thuyết 3 (H3): Hành vi bầy đàn biểu hiện rõ hơn trong những ngày có khối lượng giao dịch cao so với những ngày có khối lượng giao dịch thấp.
CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY
Chương 3 trình bày chi tiết quy trình thu thập dữ liệu thứ cấp của 270 cổ phiếu HSX từ 2016 đến 2021 (1.500 quan sát). Chương này thiết lập chi tiết các công thức tính biến phụ thuộc $CSAD_t$, biến độc lập $|R_{m,t}|$ và $R_{m,t}^2$, đồng thời xây dựng các phương trình hồi quy phân đoạn thị trường. Quy trình thực hiện gồm 4 bước: (1) Thống kê mô tả bằng Excel và EViews 8; (2) Kiểm định tương quan giữa các biến; (3) Hồi quy mô hình CCK và mô hình mở rộng bằng OLS; (4) Ước lượng hàm hồi quy phân vị $Q(\tau|X)$ để đánh giá sự biến thiên hệ số tại các phân vị khác nhau.
CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULT
Chương 4 công bố toàn bộ kết quả phân tích thống kê và ước lượng mô hình:
- Thống kê mô tả: Tỷ suất sinh lời bình quân ngày của thị trường là 0,07%, mức biến động 1,1%/ngày. Độ biến động trong các phiên giảm điểm mạnh hơn nhiều so với phiên tăng điểm (giá trị thấp nhất là -6,67% so với mức cao nhất là +4,90%).
- Kiểm định T-test sai biệt trung bình CSAD: Kết quả $P(T \le t)$ hai đuôi giữa mẫu tổng thể và mẫu tăng/giảm lớn hơn 5% (không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giá trị trung bình CSAD), trong khi giữa mẫu tổng thể và mẫu khối lượng giao dịch cao/thấp có $P < 0,05$ (tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa).
- Phân tích tương quan: Cả $|R_{m,t}|$ và $R_{m,t}^2$ đều có tương quan dương mạnh với $CSAD_t$ (hệ số tương quan lần lượt là 0,73 và 0,66), chứng minh biến độc lập giải thích tốt biến phụ thuộc.
- Kết quả hồi quy bầy đàn:
- Toàn thị trường: Hệ số $\gamma_1 > 0$ và $\gamma_2 < 0$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0,01$), khẳng định mối quan hệ phi tuyến và sự xuất hiện của hành vi bầy đàn trên HSX giai đoạn 2016 - 2021 $\rightarrow$ Chấp nhận Giả thuyết 1.
- Thị trường tăng/giảm: Trong thị trường giảm, $\gamma_2^{down} < 0$ có ý nghĩa thống kê cao ($R^2 = 57,7%$). Ngược lại, trong thị trường tăng, $\gamma_2^{up} > 0$ (có ý nghĩa ở mức 10%), chứng tỏ không có bầy đàn khi thị trường đi lên. Do bầy đàn chỉ xuất hiện đơn phương ở chiều giảm chứ không phải xuất hiện ở cả hai chiều với mức độ chênh lệch, tác giả kết luận bác bỏ Giả thuyết 2.
- Thanh khoản cao/thấp: Trong điều kiện khối lượng giao dịch cao, $\gamma_2^{V-high} < 0$ và có ý nghĩa thống kê ($R^2 = 52,4%$). Ở điều kiện thanh khoản thấp, $\gamma_2^{V-low} > 0$ có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này chứng minh bầy đàn chỉ diễn ra vào những ngày giao dịch sôi động $\rightarrow$ Chấp nhận Giả thuyết 3.
- Hồi quy phân vị (QREG): Cung cấp bức tranh chi tiết về tác động phi tuyến của $R_{m,t}^2$ lên các phân vị khác nhau của độ phân tán CSAD.
CHAPTER 5: CONCLUSION AND IMPLICATIONS
Chương cuối tóm lược các phát hiện thực nghiệm, đưa ra các hàm ý quản trị, chỉ rõ các rào cản về tính minh bạch thông tin tại Việt Nam và phác thảo các giới hạn cùng định hướng nghiên cứu trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
Bảng tổng hợp kết quả hồi quy thực nghiệm OLS
| Mẫu kiểm định | Hệ số $\gamma_0$ | Hệ số $\gamma_1$ ($|R_{m,t}|$) | Hệ số $\gamma_2$ ($R_{m,t}^2$) | Mức ý nghĩa thống kê của $\gamma_2$ | Hệ số $R^2$ / Kết luận bầy đàn |
| :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :--- |
| Toàn bộ thị trường | Dương ($>0$) | Dương ($>0$) | Âm ($\gamma_2 < 0$) | Ý nghĩa ở mức 1% ($p < 0,01$) | Tồn tại hành vi bầy đàn |
| Thị trường giảm (Down) | Dương ($>0$) | Dương ($>0$) | Âm ($\gamma_2 < 0$) | Có ý nghĩa thống kê cao | $R^2 = 57,7%$ (Tồn tại bầy đàn) |
| Thị trường tăng (Up) | Dương ($>0$) | Dương ($>0$) | Dương ($\gamma_2 > 0$) | Ý nghĩa ở mức 10% | Không có hành vi bầy đàn |
| Thanh khoản cao (High Vol) | Dương ($>0$) | Dương ($>0$) | Âm ($\gamma_2 < 0$) | Có ý nghĩa thống kê | $R^2 = 52,4%$ (Tồn tại bầy đàn) |
| Thanh khoản thấp (Low Vol) | Dương ($>0$) | Dương ($>0$) | Dương ($\gamma_2 > 0$) | Ý nghĩa ở mức 5% ($p < 0,05$) | Không có hành vi bầy đàn |
Đóng góp học thuật và thực tiễn
- Cập nhật dữ liệu giai đoạn mới (2016 - 2021): Khóa luận phản ánh giai đoạn thị trường chứng khoán Việt Nam có sự bùng nổ chưa từng có về số lượng nhà đầu tư F0 và thanh khoản kỷ lục (trên 26.500 tỷ đồng/ngày).
- Khẳng định tính bất đối xứng theo trạng thái thị trường: Khác với kết quả của Võ & Phan (2017) cho rằng bầy đàn mạnh hơn ở thanh khoản thấp, nghiên cứu này chỉ ra trong giai đoạn 2016 - 2021, bầy đàn gắn liền chặt chẽ với các phiên thanh khoản cao và thị trường sụt giảm. Điều này phù hợp với lý thuyết tâm lý sợ thua lỗ (loss aversion của Tversky & Kahneman) và áp lực bán tháo ồ ạt khi thị trường lao dốc.
- Ứng dụng kết hợp OLS và Quantile Regression: Giúp kiểm tra độ nhạy và tính vững của kết quả trên toàn bộ phân phối độ phân tán lợi suất.
Kiến nghị và giải pháp đề xuất
- Đối với nhà đầu tư cá nhân: Cần nâng cao kiến thức phân tích tài chính, hạn chế tâm lý giao dịch theo đám đông, đặc biệt trong các phiên thị trường giảm mạnh kèm thanh khoản đột biến nhằm tránh rơi vào các đợt bán tháo quá đà dẫn đến thiệt hại tài sản.
- Đối với cơ quan quản lý (Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, HSX): Cần hoàn thiện khung pháp lý về công bố thông tin, xử lý nghiêm minh các hành vi thao túng giá, tăng cường tính minh bạch của thị trường cận biên nhằm giảm thiểu hiện tượng bất đối xứng thông tin – nguyên nhân gốc rễ dẫn đến bầy đàn.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tự chỉ ra các điểm giới hạn và định hướng mở rộng:
- Phạm vi sàn giao dịch: Nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 270 cổ phiếu niêm yết trên sàn HSX, chưa bao quát sàn HNX và sàn UPCoM (thị trường OTC tập trung).
- Phân nhóm ngành và quy mô công ty: Nghiên cứu chưa bóc tách hành vi bầy đàn theo từng nhóm vốn hóa cụ thể (Large-cap, Mid-cap, Small-cap) hoặc theo các lĩnh vực ngành nghề (Ngân hàng, Bất động sản, Thép,...).
- Định hướng tiếp theo: Mở rộng nghiên cứu sang toàn bộ các sàn giao dịch tại Việt Nam, tích hợp tác động của dòng vốn khối ngoại (nhà đầu tư nước ngoài) và ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian nâng cao như GARCH đa biến hoặc kiểm định hiệu ứng lan tỏa (spillover effect) giữa các thị trường khu vực.
Giá trị tham khảo
Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho:
- Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Cung cấp phương pháp luận chuẩn xác về việc ứng dụng mô hình CSAD (Chang et al., 2000) và kỹ thuật hồi quy phân vị (Quantile Regression) trên phần mềm EViews/Excel.
- Người nghiên cứu về Tài chính hành vi tại các thị trường mới nổi: Bổ sung cơ sở dữ liệu thực nghiệm điển hình về tâm lý nhà đầu tư cá nhân tại Việt Nam trong giai đoạn biến động mạnh (khủng hoảng Covid-19 và chu kỳ nới lỏng tiền tệ 2020 - 2021).
- Chuyên viên phân tích chiến lược và quản lý danh mục đầu tư: Cung cấp bằng chứng định lượng về rủi ro tập trung và hiện tượng đảo chiều giá khi thị trường xuất hiện hành vi bầy đàn trong các phiên giảm điểm thanh khoản lớn.
Câu hỏi thường gặp
1. Mô hình CSAD phát hiện hành vi bầy đàn dựa trên nguyên lý toán học nào?
Mô hình CSAD đo lường độ lệch tuyệt đối bình quân của lợi suất từng cổ phiếu so với lợi suất thị trường. Theo mô hình định giá hợp lý, độ phân tán CSAD tăng tuyến tính với mức tăng của lợi suất thị trường ($|R_{m,t}|$). Khi xuất hiện hành vi bầy đàn, các nhà đầu tư phớt lờ thông tin riêng và giao dịch đồng loạt theo xu hướng chung, khiến giá các cổ phiếu biến động cùng nhịp và độ phân tán co hẹp lại. Biểu hiện định lượng của hiện tượng này là hệ số bình phương lợi suất thị trường $\gamma_2$ mang dấu âm ($\gamma_2 < 0$) và có ý nghĩa thống kê.
2. Dữ liệu thực nghiệm của khóa luận được thu thập trong khung thời gian nào và cỡ mẫu ra sao?
Dữ liệu gồm 1.500 quan sát chuỗi thời gian theo ngày từ ngày 01/04/2016 đến ngày 31/12/2021. Mẫu nghiên cứu bao gồm 270 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HSX), thỏa mãn điều kiện niêm yết và hoạt động liên tục (going concern) trong suốt thời gian khảo sát.
3. Kết quả kiểm định hành vi bầy đàn trên thị trường tăng giá và giảm giá có sự khác biệt như thế nào?
Trong điều kiện thị trường giảm điểm ($R_{m,t} < 0$), hệ số $\gamma_2^{down}$ mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cao với hệ số $R^2 = 57,7%$, khẳng định có hành vi bầy đàn. Ngược lại, trong thị trường tăng điểm ($R_{m,t} > 0$), hệ số $\gamma_2^{up}$ mang giá trị dương (có ý nghĩa ở mức 10%), chứng tỏ không tồn tại hành vi bầy đàn khi thị trường đi lên.
4. Yếu tố khối lượng giao dịch (thanh khoản) ảnh hưởng như thế nào đến mức độ bầy đàn?
Hành vi bầy đàn chỉ xuất hiện trong những ngày có khối lượng giao dịch cao hơn mức trung bình động 30 ngày ($\gamma_2^{V-high} < 0$, $R^2 = 52,4%$). Trong các phiên giao dịch có thanh khoản thấp, hệ số $\gamma_2^{V-low}$ mang giá trị dương ($p < 0,05$), chứng minh áp lực bầy đàn và bắt chước giao dịch gắn liền với các giai đoạn thanh khoản bùng nổ.
5. Tại sao tác giả sử dụng mô hình CSAD thay vì mô hình CSSD của Christie & Huang (1995)?
Mô hình CSSD yêu cầu phải xác định ngưỡng "lợi suất cực đoan" (extreme returns) mang tính chủ quan và chỉ phát hiện được bầy đàn ở phần đuôi của phân phối lợi suất. Trong khi đó, mô hình CSAD của Chang et al. (2000) cho phép kiểm định mối quan hệ phi tuyến trên toàn bộ chuỗi phân phối lợi suất của thị trường, mang lại kết quả bao quát và chính xác hơn.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thiện Nhân đã hoàn thành việc kiểm định thực nghiệm hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam (sàn HSX) giai đoạn 2016 - 2021 thông qua mô hình CSAD và hồi quy phân vị. Kết quả nghiên cứu chứng minh hành vi bầy đàn thực sự tồn tại trên thị trường, đồng thời mang tính bất đối xứng rõ rệt khi chỉ xuất hiện vào những ngày thị trường giảm giá và những phiên có khối lượng giao dịch cao. Công trình cung cấp các hàm ý thực tiễn quan trọng giúp nhà đầu tư cá nhân kiểm soát tâm lý giao dịch và hỗ trợ cơ quan quản lý trong việc nâng cao tính minh bạch của thị trường vốn.
