Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Bối cảnh thực tiễn và lý do chọn đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dài hạn quan trọng của nền kinh tế bên cạnh hệ thống ngân hàng thương mại truyền thống. Tuy nhiên, quy mô thị trường còn tương đối non trẻ và dễ chịu tác động mạnh từ các cú sốc phi kinh tế bất ngờ. Đầu năm 2020 và đầu năm 2021, sự bùng phát của đại dịch COVID-19 đã tác động trực tiếp đến tâm lý nhà đầu tư, dẫn đến nhiều phiên giao dịch sụt giảm mạnh, thanh khoản bị nghẽn và hàng loạt mã cổ phiếu vốn hóa lớn giảm sàn trắng bên mua.
Trong các ngành kinh tế, du lịch và dịch vụ là lĩnh vực chịu thiệt hại trực tiếp và nặng nề nhất. Theo số liệu của Tổng cục Du lịch được tác giả trích dẫn:
- Năm 2019: Ngành du lịch đóng góp trên 9,2% vào GDP cả nước, tạo ra 2,9 triệu việc làm (trong đó có 927 nghìn việc làm trực tiếp). Tốc độ tăng trưởng giai đoạn 2015–2019 đạt 22,7%; Tổ chức Du lịch Thế giới (UNWTO) xếp Việt Nam đứng thứ 6 trong 10 quốc gia có tốc độ tăng trưởng du lịch nhanh nhất thế giới.
- Tháng 1/2020: Du lịch Việt Nam đón lượng khách quốc tế kỷ lục đạt 2 triệu lượt, tăng 32,8% so với cùng kỳ năm 2019.
- Năm 2020: Do các lệnh hạn chế di chuyển và đóng cửa biên giới, lượng khách quốc tế đến Việt Nam chỉ đạt khoảng 3,7 triệu lượt (giảm 79,5% so với năm 2019); lượng khách nội địa đạt 56 triệu lượt (giảm 34,1%); tổng thu du lịch đạt 312 nghìn tỷ đồng (giảm 58,7%, tương đương mức sụt giảm 19 tỷ USD). Khoảng 40–60% lao động bị mất việc hoặc giảm ngày công; khoảng 95% doanh nghiệp lữ hành quốc tế dừng hoạt động; công suất buồng phòng khách sạn có thời điểm chỉ đạt 10–15%.
Xuất phát từ thực trạng trên, tác giả Vũ Thị Tiểu Nhi đã thực hiện chuyên đề tốt nghiệp nhằm lượng hóa mức độ tác động của thông tin tái bùng phát dịch bệnh COVID-19 đối với giá cổ phiếu ngành du lịch – dịch vụ niêm yết tại Việt Nam.
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là phân tích phản ứng của các công ty du lịch – dịch vụ được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trước thông tin bùng phát trở lại của dịch bệnh COVID-19 vào đầu năm 2021.
Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể bao gồm:
- Hệ thống hóa cơ sở lý luận về thị trường chứng khoán, đặc điểm cổ phiếu ngành du lịch – dịch vụ và phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study).
- Phân tích thực trạng tác động của dịch COVID-19 đối với ngành du lịch – dịch vụ và bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2020–2021.
- Thu thập dữ liệu chuỗi giá đóng cửa của 20 mã cổ phiếu ngành du lịch – dịch vụ, thiết lập mô hình ước lượng để tính toán tỷ suất sinh lời bất thường (AR), tỷ suất sinh lời bất thường tích lũy (CAR) và tỷ suất sinh lời bất thường trung bình (AAR).
- Đánh giá xu hướng phản ứng ngắn hạn và dài hạn của giá cổ phiếu trong toàn bộ khung thời gian sự kiện 53 ngày, qua đó đề xuất giải pháp cho doanh nghiệp và khuyến nghị cho nhà đầu tư.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Phản ứng về giá và tỷ suất sinh lời bất thường của cổ phiếu nhóm ngành du lịch – dịch vụ niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trước biến cố bùng phát COVID-19.
- Không gian nghiên cứu: Mẫu khảo sát gồm 20 doanh nghiệp ngành du lịch – dịch vụ niêm yết trên ba sàn giao dịch chứng khoán: Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE), Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và thị trường công ty đại chúng chưa niêm yết (UPCOM).
- Thời gian nghiên cứu: Chuỗi dữ liệu từ ngày 07/09/2020 đến ngày 21/03/2021. Trong đó:
- Khung thời gian ước lượng (Estimation Window): Gồm 142 ngày giao dịch (từ $t = -142$ đến $t = -1$, tương ứng từ 07/09/2020 đến 26/01/2021).
- Ngày sự kiện (Event Date): Ngày 27/01/2021 ($t = 0$), thời điểm xuất hiện thông tin ca nhiễm biến thể mới liên quan đến công nhân Việt Nam nhập cảnh Nhật Bản và phát hiện các ổ dịch cộng đồng tại Hải Dương, Quảng Ninh.
- Khung thời gian sự kiện (Event Window): Gồm 53 ngày giao dịch ($t = 0$ đến $t = 52$, từ ngày 27/01/2021 đến ngày 21/03/2021).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và văn bản pháp lý
Khóa luận vận dụng các nền tảng lý thuyết tài chính và quy định pháp luật sau:
- Khái niệm chứng khoán: Trích dẫn quy định tại Điều 1, Khoản 4, Luật Chứng khoán năm 2019, xác định chứng khoán là tài sản gồm cổ phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ... Trong đó cổ phiếu là chứng chỉ hoặc bút toán ghi sổ xác nhận quyền sở hữu đối với một phần vốn cổ phần của tổ chức phát hành, mang đặc trưng không có kỳ hạn hoàn vốn, rủi ro biến động theo cung cầu và kết quả kinh doanh.
- Lý thuyết nghiên cứu sự kiện (Event Study Methodology): Dựa trên các công trình kinh điển của Bowman (1983), Brown & Warner (1985) và MacKinlay (1997). Phương pháp này giả định thị trường tài chính phản ánh nhanh chóng các luồng thông tin mới vào giá chứng khoán. Bằng cách loại bỏ tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình thường, nhà nghiên cứu có thể đo lường phần biến động dị thường do sự kiện tạo ra.
- Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế về COVID-19: Đề tài tham khảo các kết quả nghiên cứu của Al-Awadhi et al. (2020), Liu et al. (2020), Ahmar & Val (2020), Zhang et al. (2020), Banik et al. (2020), Fernandes (2020), McKibbin (2020) và Nicola (2020) về tác động tiêu cực của dịch bệnh đối với các chỉ số chứng khoán quốc tế và các cơ chế tự động ngắt mạch (circuit breaker) tại thị trường Mỹ và Ấn Độ (NSE, BSE).
Phương pháp nghiên cứu và mô hình ước lượng
Tác giả áp dụng mô hình điều chỉnh theo trung bình (Constant Mean Return Model) để xác định tỷ suất sinh lời kỳ vọng và đo lường các giá trị lợi nhuận bất thường theo các công thức:
-
Tỷ suất sinh lời hàng ngày ($R_{it}$):
$$R_{it} = \ln\left(\frac{P_{it}}{P_{it-1}}\right) \times 100$$
(với $P_{it}$ là giá đóng cửa đã điều chỉnh của cổ phiếu $i$ tại ngày $t$)
-
Tỷ suất sinh lời kỳ vọng bình thường ($\bar{R}_i$): Tính toán từ dữ liệu trong khung thời gian ước lượng 142 ngày giao dịch ($t = -142$ đến $t = -1$):
$$\bar{R}i = \frac{1}{142} \sum{t=-142}^{-1} R_{it}$$
-
Lợi nhuận bất thường (Abnormal Return - $AR_{it}$):
$$AR_{it} = R_{it} - \bar{R}_i$$
-
Lợi nhuận bất thường tích lũy (Cumulative Abnormal Return - $CAR_i$): Đo lường tổng tác động trong từng khoảng thời gian từ $t_0$ đến $t_1$:
$$CAR_i(t_0, t_1) = \sum_{t=t_0}^{t_1} AR_{it}$$
-
Lợi nhuận bất thường trung bình của toàn bộ danh mục ($AAR_t$):
$$AAR_t = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} AR_{it} \quad (N = 20)$$
Tác giả sử dụng kiểm định thống kê $t$-statistic để đánh giá ý nghĩa của $CAR$ tại các mức ý nghĩa $p < 0{,}1$ ($$), $p < 0{,}05$ ($$) và $p < 0{,}01$ ($$).
Nguồn dữ liệu và công cụ xử lý
- Dữ liệu giá chứng khoán: Thu thập giá đóng cửa hàng ngày của 20 mã cổ phiếu ngành du lịch – dịch vụ từ trang dữ liệu tài chính
cophieu68.vn.
- Dữ liệu dịch tễ: Thu thập từ cổng thông tin Bộ Y tế và cơ sở dữ liệu
Wikipedia về dòng thời gian bùng phát dịch COVID-19 tại Việt Nam đầu năm 2021.
- Công cụ xử lý: Toàn bộ dữ liệu được tổng hợp, xử lý và chạy mô hình ước lượng bằng phần mềm bảng tính Microsoft Excel.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan vấn đề nghiên cứu
Chương 1 hệ thống hóa khái niệm chứng khoán, cổ phiếu và cơ chế biến động thị trường khi đối mặt với các cú sốc ngoại sinh. Tác giả tổng kết các mốc thời gian quan trọng của đại dịch COVID-19 trên toàn cầu:
- Ngày 31/12/2019: Ghi nhận ca nhiễm đầu tiên tại Vũ Hán (Trung Quốc).
- Ngày 11/03/2020: Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) chính thức tuyên bố COVID-19 là đại dịch toàn cầu.
- Thị trường chứng khoán Mỹ ghi nhận 4 lần kích hoạt cơ chế ngắt mạch trong vòng 10 ngày vào tháng 3/2020; các sở giao dịch chứng khoán Ấn Độ (NSE, BSE) cũng tạm dừng giao dịch hai lần vào các ngày 13/03 và 23/03/2020.
Bên cạnh đó, chương 1 phân tích các công trình nghiên cứu đi trước về ảnh hưởng của dịch bệnh đến thị trường tài chính, đồng thời nêu rõ ưu điểm của phương pháp nghiên cứu sự kiện trong việc tách biệt tác động của thông tin dịch bệnh và nhược điểm khi chưa kiểm soát hoàn toàn các biến số đồng thời khác tác động lên toàn ngành du lịch.
Chương 2: Thực trạng ảnh hưởng của COVID 19 đến giá chứng khoán của các công ty trong nhóm ngành du lịch – dịch vụ ở Việt Nam
Chương 2 mô tả chi tiết diễn biến phức tạp của đợt bùng phát dịch thứ ba vào đầu năm 2021 tại Hải Dương, Quảng Ninh và TP. Hồ Chí Minh. Các giải pháp giãn cách xã hội và phong tỏa cục bộ khiến nhu cầu di chuyển, lưu trú, ăn uống sụt giảm mạnh. Hơn 40% doanh nghiệp du lịch phải đóng cửa, các gói kích cầu bị ngưng trệ do lượng hủy tour tăng đột biến.
Chương này cũng nhấn mạnh những khó khăn kép của ngành du lịch trong năm 2020 khi phải gánh chịu gần 10 cơn bão và áp thấp nhiệt đới liên tiếp tại miền Trung chỉ trong 1,5 tháng cuối năm. Để ứng phó, ngành du lịch đã thực hiện chiến lược tái cơ cấu, tập trung vào thị trường nội địa với hai đợt kích cầu: "Người Việt Nam đi du lịch Việt Nam" và "Du lịch Việt Nam an toàn, hấp dẫn". Các doanh nghiệp (tiêu biểu như Công ty Vietrantour, vốn có 80% doanh thu từ khách quốc tế) đã chuyển đổi hoàn toàn sang khai thác tour trong nước, triển khai liên minh kích cầu vùng miền và ứng dụng chuyển đổi số nhằm tối ưu hóa chi phí vận hành.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và kết quả nghiên cứu
Chương 3 trình bày danh sách 20 công ty mẫu, ghi nhận các sự kiện dịch tễ thực tế và công bố kết quả tính toán định lượng:
| STT |
Mã CK |
Tên công ty |
Sàn giao dịch |
| 1 |
TTT |
CTCP Du lịch - Thương mại Tây Ninh |
HNX |
| 2 |
VJC |
CTCP Hàng không Vietjet |
HOSE |
| 3 |
HVN |
Hãng hàng không Quốc gia Việt Nam |
HOSE |
| 4 |
HOT |
CTCP Dịch vụ du lịch Hội An |
HOSE |
| 5 |
STT |
CTCP Vận chuyển Saigon Tourist |
UPCOM |
| 6 |
DSN |
Công viên nước Đầm Sen |
HOSE |
| 7 |
VNG |
CTCP Du lịch Thành Thành Công |
HOSE |
| 8 |
TCT |
CTCP Cáp treo Tây Ninh |
HOSE |
| 9 |
RIC |
CTCP Quốc tế Hoàng Gia |
HOSE |
| 10 |
SGH |
CTCP Khách sạn Sài Gòn |
HNX |
| 11 |
VNS |
CTCP Ánh Dương Việt Nam |
HOSE |
| 12 |
PDC |
CTCP Du lịch Dầu khí Phương Đông |
HNX |
| 13 |
DXL |
CTCP Du lịch và Xuất nhập khẩu Lạng Sơn |
UPCOM |
| 14 |
GTT |
CTCP Thuận Thảo |
UPCOM |
| 15 |
VIR |
CTCP Du lịch Quốc tế Vũng Tàu |
UPCOM |
| 16 |
BSC |
CTCP Dịch vụ Bến Thành |
HNX |
| 17 |
DLD |
CTCP Du lịch Đắk Lắk |
UPCOM |
| 18 |
ATS |
CTCP Suất ăn Công nghiệp Atesco |
HNX |
| 19 |
PNG |
CTCP Thương mại Phú Nhuận |
UPCOM |
| 20 |
TSJ |
CTCP Du lịch Dịch vụ Hà Nội |
UPCOM |
Dòng thời gian sự kiện dịch tễ được liên kết trực tiếp với dữ liệu thị trường:
- Ngày 27/01/2021 ($t = 0$): Công bố ca nhiễm biến thể mới tại Nhật Bản, phát hiện chuỗi lây nhiễm Hải Dương.
- Ngày 28/01/2021 ($t = 1$): Công bố BN1552 (Hải Dương) và BN1553 (Quảng Ninh). Thị trường chứng khoán bốc hơi 15 tỷ USD vốn hóa, VN-Index giảm xấp xỉ 6,7%, 30 mã cổ phiếu nhóm VN30 giảm sàn.
- Ngày 16/02/2021: Hải Dương cách ly toàn tỉnh.
- Ngày 18/02/2021: Bộ Y tế đồng ý nhập khẩu 204.000 liều vaccine phòng COVID-19 đầu tiên.
- Ngày 03/03/2021: Hải Dương kết thúc cách ly xã hội sau 15 ngày.
- Ngày 08/03/2021: Việt Nam chính thức tiêm vaccine phòng COVID-19.
- Ngày 21/03/2021 ($t = 52$): Dịch bệnh được kiểm soát, kết thúc đợt bùng phát với 1.021 ca nhiễm cộng đồng.
Kết quả và đóng góp
Kết quả tính toán thực nghiệm chính
1. Phản ứng tức thì tại ngày sự kiện ($t_0$) và ngày kế tiếp ($t_1$)
- Tại ngày $t_0$ (27/01/2021): Có 18/20 mã cổ phiếu có tỷ suất sinh lời bất thường $AR \le 0$. Chỉ có 2 mã ghi nhận $AR > 0$ là RIC (+6,337%) và PNG (+8,063%).
- Tại ngày $t_1$ (28/01/2021): Khi thông tin lây nhiễm cộng đồng bùng phát mạnh, hầu hết các cổ phiếu lao dốc: PNG rơi mạnh từ +8,063% xuống -16,004%; SGH giảm -10,357%; DSN giảm -7,247%; HVN giảm -7,227%; VNG giảm -7,214%; VJC giảm -7,211%; TTT giảm -7,197%; VNS giảm -7,167%; TCT giảm -7,127%. Chỉ có RIC (+6,372%) và HOT (+6,615%) duy trì mức tăng.
2. Lợi nhuận bất thường trung bình ($AAR$)
Tỷ suất sinh lời bất thường trung bình toàn ngành ghi nhận mức âm sâu nhất trong 2 ngày đầu tiên:
- Ngày $t = 0$: $AAR = -4{,}502%$
- Ngày $t = 1$: $AAR = -4{,}069%$
- Ngày $t = 2$: Thị trường hồi phục nhanh về mức $AAR = +0{,}090%$ và duy trì biên độ dao động nhỏ trong các phiên kế tiếp.
3. Phân tích lợi nhuận bất thường tích lũy ($CAR$) theo từng khung thời gian
| Khung thời gian |
Diễn biến và giá trị $CAR$ tiêu biểu |
Ý nghĩa thống kê ($p$-value) |
| Khoảng [0; 9] |
Đa số các mã chịu phản ứng tiêu cực mạnh nhất. TCT giảm sâu nhất với $CAR = -221{,}893%$; PNG (-21,389%); STT (-13,405%); HVN (-11,802%); VNG (-9,456%); VNS (-8,250%); BSC (-7,529%); PDC (-3,500%). Riêng RIC (+45,629%) và TSJ (+13,285%) tăng trưởng dương. |
TCT, PNG, STT, VNG, VNS, PDC ($p < 0{,}01$); BSC, TSJ ($p < 0{,}05$); RIC ($p < 0{,}1$) |
| Khoảng [10; 19] |
Thị trường phục hồi đáng kể, chỉ còn 5/20 mã có $CAR$ âm. PNG đảo chiều tăng mạnh $CAR = +28{,}589%$; TSJ (+13,451%); BSC (+6,730%); VNS (+2,877%). TCT thu hẹp đà giảm về $CAR = -39{,}861%$. |
PNG, TSJ, BSC, VNS, TCT, STT ($p < 0{,}01$); PDC ($p < 0{,}1$) |
| Khoảng [20; 29] |
Xu hướng ổn định dần. HVN phục hồi đạt $CAR = +12{,}245%$; STT (+8,212%); VNG (+6,402%); VNS (+2,366%). Trong khi đó, TCT (-73,477%), PDC (-10,616%) và PNG (-10,921%) ghi nhận mức giảm. |
STT, VNG, VNS, TCT, PDC, PNG ($p < 0{,}01$); HVN ($p < 0{,}05$) |
| Khoảng [30; 39] |
Giai đoạn công bố kết thúc cách ly Hải Dương (03/03) và tiêm vaccine (08/03). Diễn biến phân hóa theo đặc thù riêng: TTT tăng +18,372%; STT (+1,780%); VNS (+1,654%). Ngược lại, TCT (-107,298%), RIC (-32,190%) và TSJ (-27,069%) sụt giảm mạnh. |
STT, VNS, TCT, TSJ ($p < 0{,}01$); RIC ($p < 0{,}1$) |
| Khoảng [40; 52] |
Bằng chứng phục hồi diện rộng khi dịch bệnh được khống chế: PDC đạt $CAR = +15{,}769%$; STT (+15,111%); HOT (+11,045%); VNG (+3,770%); VNS (+1,362%); SGH (+7,503%); HVN (+5,654%). Riêng TCT (-76,108%) và RIC (-55,199%) tiếp tục giảm sâu. |
PDC, STT, HOT, VNS, TCT ($p < 0{,}01$); VNG, RIC ($p < 0{,}05$) |
Tác giả phân tích hiện tượng cá biệt của cổ phiếu RIC (CTCP Quốc tế Hoàng Gia): Dù kết quả kinh doanh năm 2020 lỗ 81,5 tỷ đồng (nâng lỗ lũy kế lên gần 310 tỷ đồng, doanh thu giảm 47% còn gần 126 tỷ đồng), mã này vẫn tăng trần liên tiếp 34 phiên từ ngày 12/01/2021 không rõ nguyên nhân, sau đó quay đầu giảm sàn liên tục từ ngày 05/03/2021 (tương ứng ngày thứ 38 đến 52 của sự kiện), kéo $CAR(40-52)$ giảm sâu -55,199%.
Giải pháp và kiến nghị của tác giả
- Đối với công tác quản lý và ngành du lịch:
- Trấn an tâm lý khách du lịch bằng các quy trình an toàn y tế và vệ sinh phương tiện vận chuyển; hỗ trợ các nhóm lao động dễ bị tổn thương.
- Ứng dụng khảo sát tần suất cao để nắm bắt sự thay đổi trong hành vi du khách; phối hợp liên ngành đánh giá thực trạng tài chính theo từng nhóm doanh nghiệp.
- Nâng cao chất lượng sản phẩm dịch vụ và điểm đến; kết hợp các gói giảm giá với chính sách ưu đãi thuế, phí, lệ phí trong ngắn hạn; đầu tư hạ tầng điểm đến vùng sâu, vùng xa.
- Xây dựng chiến lược thương hiệu, hỗ trợ cơ cấu nợ vay và thanh khoản; phát triển các nền tảng số và áp dụng chính sách đặt/hủy dịch vụ linh hoạt.
- Đối với doanh nghiệp du lịch – dịch vụ:
- Đa dạng hóa các kịch bản duy trì vận hành trong mùa dịch; cân đối thị trường nội địa và quốc tế.
- Tranh thủ giai đoạn gián đoạn kinh doanh để bảo dưỡng, nâng cấp cơ sở vật chất và đào tạo nâng cao kỹ năng cho đội ngũ nhân sự.
- Đối với nhà đầu tư chứng khoán:
- Hạn chế giải ngân vốn ngắn hạn hoặc vốn vay khi đại dịch chưa được kiểm soát hoàn toàn.
- Đối với dòng vốn nhàn rỗi dài hạn, có thể tận dụng các nhịp thị trường giảm sâu để mua vào cổ phiếu của các doanh nghiệp du lịch có nền tảng tốt nhằm đón đầu chu kỳ phục hồi sau đại dịch.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tự chỉ ra hai hạn chế chính trong quá trình thực hiện:
- Về yếu tố tác động: Nghiên cứu chỉ tập trung phân tích sự thay đổi của biến số thông tin dịch bệnh COVID-19, trong khi biến động giá cổ phiếu trên thực tế có thể chịu sự chi phối đồng thời từ nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô, chính sách tiền tệ và kết quả kinh doanh nội tại của doanh nghiệp.
- Về phạm vi mẫu: Mẫu nghiên cứu giới hạn ở 20 công ty du lịch – dịch vụ đã niêm yết trên các sàn chứng khoán, do đó kết quả chưa phản ánh toàn diện sức khỏe và biến động của toàn bộ các doanh nghiệp vừa, nhỏ và siêu nhỏ chưa niêm yết trong ngành du lịch Việt Nam.
Hướng nghiên cứu mở rộng có thể kết hợp mô hình hồi quy đa biến dữ liệu bảng (Panel Data Regression), mở rộng cỡ mẫu và xem xét thêm các biến kiểm soát tài chính đặc thù của từng doanh nghiệp.
Giá trị tham khảo
Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho các đối tượng:
- Sinh viên ngành Toán Kinh tế, Phân tích Dữ liệu và Kinh tế học Tài chính: Tham khảo quy trình 5 bước áp dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study), cách thiết lập khung thời gian ước lượng (142 ngày), khung sự kiện (53 ngày) và các công thức tính toán $AR$, $CAR$, $AAR$ cùng kiểm định $t$-statistic trên Microsoft Excel.
- Nhà đầu tư và chuyên viên phân tích tài chính: Nắm bắt quy luật phản ứng tâm lý ngắn hạn của thị trường trước các cú sốc tin tức y tế (hiệu ứng sụt giảm mạnh nhất trong 2 phiên đầu, sau đó cân bằng từ phiên thứ 3 và phân hóa theo nội tại doanh nghiệp).
- Cơ quan quản lý và hiệp hội du lịch: Cung cấp số liệu định lượng về thiệt hại của ngành du lịch năm 2020 và các đề xuất thực tiễn về liên minh kích cầu nội địa, chuyển đổi số và hỗ trợ thanh khoản cho doanh nghiệp lữ hành.
Câu hỏi thường gặp
1. Khung thời gian sự kiện và khung thời gian ước lượng trong khóa luận được xác định cụ thể như thế nào?
Khung thời gian ước lượng gồm 142 ngày giao dịch (từ ngày 07/09/2020 đến 26/01/2021, tức $t = -142$ đến $t = -1$) khi dịch bệnh đang được kiểm soát ổn định. Ngày sự kiện là ngày 27/01/2021 ($t = 0$). Khung thời gian sự kiện kéo dài 53 ngày giao dịch (từ 27/01/2021 đến 21/03/2021, tức $t = 0$ đến $t = 52$).
2. Phản ứng tức thì của chỉ số $AAR$ và các mã cổ phiếu trong 2 ngày đầu diễn ra sự kiện ra sao?
Trong 2 ngày đầu, thị trường phản ứng tiêu cực mạnh nhất trong toàn bộ chu kỳ: $AAR$ ngày $t = 0$ đạt $-4{,}502%$ và ngày $t = 1$ đạt $-4{,}069%$. Tại ngày $t = 1$ (28/01/2021), hầu hết cổ phiếu giảm sàn kịch biên độ như PNG (-16,004%), SGH (-10,357%), DSN (-7,247%), HVN (-7,227%), VJC (-7,211%), TTT (-7,197%), VNS (-7,167%), TCT (-7,127%).
3. Cổ phiếu nào ghi nhận mức sụt giảm tích lũy ($CAR$) lớn nhất trong 10 ngày đầu sự kiện?
Cổ phiếu TCT (CTCP Cáp treo Tây Ninh) ghi nhận mức giảm lớn nhất với giá trị $CAR(0-9) = -221{,}893%$ (giá trị kiểm định $t = -95{,}441$, có ý nghĩa thống kê ở mức $p < 0{,}01$).
4. Hiện tượng biến động bất thường của mã cổ phiếu RIC trong nghiên cứu được tác giả lý giải như thế nào?
Cổ phiếu RIC (CTCP Quốc tế Hoàng Gia) biến động ngược chiều với xu hướng thị trường: Dù kinh doanh thua lỗ năm 2020 là 81,5 tỷ đồng (lỗ lũy kế gần 310 tỷ đồng), giá cổ phiếu vẫn tăng trần 34 phiên liên tiếp từ ngày 12/01/2021, sau đó giảm sàn liên tục từ ngày 05/03/2021 (ngày thứ 38 đến 52 của sự kiện), khiến $CAR(40-52)$ sụt giảm sâu $-55{,}199%$. Hiện tượng này phản ánh đặc tính biến động mạnh của các cổ phiếu vốn hóa nhỏ và thanh khoản thấp, ít phụ thuộc vào thông tin vĩ mô.
5. Dữ liệu chuỗi giá và thông tin dịch bệnh được thu thập từ những nguồn nào?
Dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của 20 mã cổ phiếu được trích xuất từ website cophieu68.vn; dữ liệu dịch tễ được thu thập từ thông cáo của Bộ Y tế và Wikipedia; dữ liệu tăng trưởng toàn ngành du lịch được trích từ Tổng cục Du lịch và Stockbiz.
Kết luận
Chuyên đề tốt nghiệp của tác giả Vũ Thị Tiểu Nhi đã ứng dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study) để lượng hóa tác động của đợt bùng phát COVID-19 đầu năm 2021 đối với 20 cổ phiếu ngành du lịch – dịch vụ tại Việt Nam. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng thông tin dịch bệnh tạo ra cú sốc tâm lý tiêu cực mạnh nhất trong 2 phiên giao dịch đầu tiên ($AAR$ giảm sâu trên -4%), nhưng thị trường nhanh chóng hồi phục từ phiên thứ ba và phân hóa rõ nét trong giai đoạn sau nhờ năng lực kiểm soát dịch bệnh của Chính phủ cùng nỗ lực tái cơ cấu hướng về du lịch nội địa của các doanh nghiệp. Nghiên cứu cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng giá trị phục vụ công tác quản trị rủi ro của nhà đầu tư và hoạch định chính sách thích ứng cho ngành du lịch.
