Chương 1: Trình bày cơ sở lý thuyết về độ bất đối xứng và độ nhọn cũng như các bằng chứng thực nghiệm có liên quan đến chủ đề nghiên cứu. - Chương 2: Trình bày các mô hình và phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài. - Chương 3: Trình bày dữ liệu và cách hình thành danh mục trong bài nghiên cứu. - Chương 4: Thảo luận về kết quả nghiên cứu.
- Chương 5: Kết luận. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 8 CHƢƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 1. Độ bất đối xứng và độ nhọn Cùng với trung bình và độ lệch chuẩn, độ bất đối xứng và độ nhọn góp phần mô tả hình dạng phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên. Độ bất đối xứng là Moment thứ ba, đo lường mức độ chệch hay độ bất đối xứng xung quanh giá trị kỳ vọng trong phân phối xác xuất.
Độ nhọn là Moment thứ tư, đo lường độ nhọn trong phân phối xác suất. Một phân phối xác xuất với độ bất đối xứng âm sẽ có phần đuôi dài hơn về phía âm, còn gọi là chệch trái; ngược lại, một phân phối với độ bất đối xứng dương sẽ có phần đuôi dài hơn về phía dương, gọi là chệch phải (hình 1. Phân phối chệch phải Phân phối chệch trái Nguồn: Doan (2011) Hình 1. So sánh phân phối chuẩn và phân phối bất đối xứng Phân phối tỷ suất sinh lợi của một tài sản với độ bất đối xứng âm sẽ có rủi ro giảm giá lớn hơn so với những gì độ lệch chuẩn thể hiện.
Trái lại, độ bất đối xứng dương sẽ có rủi ro giảm giá thấp hơn so sánh với thước đo độ lệch chuẩn. Nói cách khác, độ lệch chuẩn đánh giá quá mức rủi ro giảm giá khi phân phối suất sinh lợi chệch phải và đánh giá quá thấp rủi ro này khi phân phối chệch trái. Một phân phối xác xuất có độ nhọn lớn hơn 3 được gọi là leptokurtic, với 3 là TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 9 giá trị độ nhọn trong một phân phối chuẩn. Phân phối leptokurtic sẽ có phần đỉnh nhọn hơn và hai đuôi lớn hơn so với một phân phối chuẩn.
Trường hợp ngược lại, phân phối có độ nhọn nhỏ hơn 3 được gọi là platykurtic, với đỉnh bẹt hơn và đuôi nhỏ hơn so sánh với phân phối chuẩn (hình 1. Trong phân phối leptokurtic, xác suất biến ngẫu nhiên có giá trị gần với kỳ vọng sẽ thấp hơn và xác suất có giá trị khác xa khỏi kỳ vọng sẽ cao hơn khi so sánh với phân phối chuẩn. Điều này ngược lại đối với phân phối platykurtic, xác suất có giá trị gần kỳ vọng lớn hơn và xác suất có giá trị khác xa kỳ vọng sẽ nhỏ hơn. Nói cách khác, khả năng tỷ suất sinh lợi khác xa giá trị kỳ vọng sẽ lớn hơn khi tỷ suất sinh lợi của một tài sản có phân phối leptokurtic so sánh với phân phối chuẩn và ngược lại đối với một tài sản có tỷ suất sinh lợi ở dạng phân phối platykurtic.
Phân phối leptokurtic Phân phối platykurtic Nguồn: Doan (2011) Hình 1. So sánh phân phối chuẩn với phân phối có độ nhọn cao và phân phối có độ nhọn thấp 1. Nguyên nhân tạo ra độ bất đối xứng và độ nhọn trong phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi tài sản Damodaran (1985) chỉ ra rằng phân phối xác suất của tỷ suất sinh lợi của tài sản bị chệch là do nhà đầu tư phản ứng bất đối xứng trước thông tin xấu và thông tin tốt từ công ty. Tin tốt làm gia tăng giá cổ phiếu, một vài mức tăng trong số đó nhỏ hơn so với giá trị phần bù rủi ro yêu cầu tương ứng với mức biến động rủi ro.
Ngược lại, khi một thông tin xấu làm giảm giá cổ phiếu thì mức giảm lại lớn hơn so TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 10 với mức tăng tại cùng giá trị mức biến động rủi ro. Điều này giải thích tại sao phần lớn phân phối tỷ suất sinh lợi tài sản có độ bất đối xứng âm. Chen, Hong và Stein (2001) đưa ra lý do khác cho độ bất đối xứng. Họ lập luận rằng các nhà đầu tư không đồng nhất là nguyên nhân chính của hiện tượng này.
Khi tồn tại sự khác biệt ý kiến giữa những nhà đầu tư với giá trị tài sản ban đầu lớn, những nhà đầu tư trong một thị trường đang đi xuống mà là những người lệ thuộc vào các hợp đồng bán khống buộc phải bán tất cả cổ phần của họ và thoát ra khỏi thị trường. Giá cả mà những người này đưa ra có thể không phản ảnh đầy đủ thông tin trên thị trường. Tuy nhiên, việc bán ra vì những hợp đồng bán khống này lại tạo ra một tín hiệu sai tới thị trường và khiến giá giảm đáng kể như là một kết quả từ những nhà đầu gây nhiễu2 phản ứng quá mức với tình trạng hiện tại của thị trường. Karpoff (1987) dùng lý thuyết chi phí giao dịch và phần bù rủi ro liên quan đến suy thoái để giải thích tại sao phần bù tỷ suất sinh lợi lại cao hơn đối với rủi ro giảm giá khi so sánh với rủi ro tăng giá.
Ông cho rằng chi phí giao dịch cao hơn khi suy thoái kinh tế tạo ra phần bù tỷ suất sinh lợi cao hơn khi thị trường giảm giá. Schwert (1989) tìm ra rằng mức biến động của thị trường lớn hơn trong giai đoạn suy thoái và điều này tạo ra chênh lệch giá mua-giá bán cao hơn khiến các nhà giao dịch yêu cầu phần bù cao hơn để chấp nhận sự không chắc chắn lớn hơn. Phân phối leptokurtic, phân phối thường thấy đối với tỷ suất sinh lợi của tài sản, được tạo ra từ ến động (volatility clustering 3 ) (Campbell và Hentschel 1992). Kircheler và Huber (2007) đưa ra quan điểm rằng sự ở là động lực chính cho hoạt động giao dịch, tính biến động và việc xuất hiện phần đuôi lớn trong phân phối của suất sinh lợ , họ cũng tìm thấ ẫ ội chu kỳ ỷ suất sinh lợi 2 3 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 11 tuyệt đối sau khi một thông tin mớ ẫu hình này sinh ra sự tự tương quan dương kéo dài trong tỷ suất sinh lợi tuyệt đối.
Khi thông tin xuất hiện trên thị trường, giá cả biến động rất lớn. Sự biến động này giảm đi nhanh chóng khi nhà giao dịch đã học hỏi được từ ứ và phản ứng nhanh chóng trướ. Chính điều trên khiến giá cả khá ổn định cho tới khi có thông tin mới xuất hiện nữa. Thƣớc đo độ bất đối xứng và độ nhọn Trong thị trường tài chính, độ bất đối xứng và độ nhọn của tỷ suất sinh lợi một tài sản được đo lường lần lượt theo công thức (1) và (2) dưới đây: 3 T 1 Rit Ri Skewness (1) T 1t 1 i 4 T 1 Rit Ri Kurtosis 3 (2) T 1t 1 i với Ri, Ri và i lần lượt là tỷ suất sinh lợi, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ lệch chuẩn của tài sản i.
Vì độ bất đối xứng và độ nhọn đo lường theo công thức (1) và (2) ở trên không xem xét tới bối cảnh thị trường nên chúng không hữu ích khi định giá tài sản và đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư. Kraus và Litzenberger (1976) cho rằng độ bất đối xứng hệ thống, không phải là độ bất đối xứng tổng, mới là thước đo phù hợp cho sự biến động của thị trường. Độ bất đối xứng hệ thống được xác định như là một thành phần của độ bất đối xứng của một tài sản mà có liên quan tới độ bất đối xứng của thị trường. Theo nghĩa này, độ bất đối xứng hệ thống được xem như là thước đo cho độ bất đối xứng không thể đa dạng hóa được và do vậy nó phù hợp với giả định của lý thuyết danh mục rằng chỉ những rủi ro hệ thống mới thích hợp với quyết định của nhà đầu tư.
Kraus và Litzenberger (1976) đã đưa ra công thức TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 12 của độ bất đối xứng hệ thống mô phỏng theo công thức beta thị trường như công thức (3) dưới đây: 2 E ri E ri rM E rM Si 3 (3) E rM E rM với ri và rM tương ứng là tỷ suất sinh lợi của tài sản i và tỷ suất sinh lợi của thị trường. Khác với Kraus và Litzenberger (1976), Harvey và Siddique (2000) phân tích khả năng giải thích của độ bất đối xứng có điều kiện đối với hồi quy chéo biến động tỷ suất sinh lợi của tài sản, so sánh với các nhân tố rủi ro khác. Độ bất đối xứng có điều kiện là thước đo so sánh tỷ suất sinh lợi của tài sản với tỷ suất sinh lợi của thị trường. Ví dụ, suất sinh lợi của tài sản là chệch nhiều hơn (dương) hay ít hơn (âm) so với tỷ suất sinh lợi của thị trường.
Độ bất đối xứng có điều kiện được xác định theo công thức (4): 2 E i ,t 1 M ,t 1 i 2 2 (4) E i ,t 1 E M ,t 1 với i,t+1= ri,t+1 - i - βirM,t+1 và M,t+1= rM,t+1 - E[rM] và i, βi là các ước lượng từ phương trình hồi quy mô hình CAPM; ri,t+1, rM,t+1 và E[rM] lần lượt là tỷ suất sinh lợi của tài sản i tài thời điểm t+1, tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t+1 và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của thị trường. Bởi vì nghiên cứu đang thực hiện chỉ tập trung và các mô hình định giá không điều kiện nên sử dụng thước đo trong Kraus và Litenberger (1976) là phù hợp hơn. Đối với thước đo độ nhọn hệ thống, nghiên cứu sử dụng công thức được định nghĩa theo cách tương tự với Kraus và Litzenberger (1976) được đưa ra trong Doan và Lin (2012) trong công thức (5) dưới đây: 3 E ri E ri rM E rM Ki 4 (5) E rM E rM TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Các nghiên cứu có liên quan Nhiều nghiên cứu tìm thấy rằng tỷ suất sinh lợi của tài sản có xu hướng phân phối bất đối xứng và xuất hiện nhiều tỷ suất sinh lợi vượt trội đến mức không còn phù hợp với phân phối chuẩn (Fama 1965, Jean 1971, Arditti 1967, Samuelson 1970, Badrinath và Chatterjee 1988).
Jean (1971) và Scott và Horvath (1980) chỉ ra rằng nếu tỷ suất sinh lợi không có phân phối chuẩn, các Moment bậc cao hơn phương sai sẽ có ý nghĩa trong việc tối đa hóa mức hữu dụng kỳ vọng của nhà đầu tư. Rubinstein (1973) đưa ra mô hình CAPM bậc cao liên kết tỷ suất sinh lợi kỳ vọng với tất cả Moment của nó.