Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Giá chứng khoán và giả thuyết thị trường hiệu quả - bằng chứng tù kiểm định tính dừng dữ liệu bảng có xét đến điểm gãy cấu trúc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

-------o0o-------

NGÔ THÚC NGÂN

GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ LÝ THUYẾT

THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ BẰNG CHỨNG

TỪ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG DỮ LIỆU BẢNG

CÓ XÉT ĐẾN ĐIỂM GÃY CẤU TRÚC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

-------o0o-------

NGÔ THÚC NGÂN

GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ LÝ THUYẾT

THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ BẰNG CHỨNG

TỪ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG DỮ LIỆU BẢNG

CÓ XÉT ĐẾN ĐIỂM GÃY CẤU TRÚC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng

Mã số: 60340201

Người hướng dẫn khoa học: TS. Lê Đạt Chí

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2015

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DẠNH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU …………………..............................................................1

1.1. Lý do của nghiên cứu: ........................................................................................ 1

1.2. Mục tiêu của nghiên cứu: ................................................................................... 3

1.3. Đối tượng nghiên cứu: ....................................................................................... 3

1.4. Phương pháp nghiên cứu: .................................................................................. 4

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ ............................ 5

2.1. Khái niệm thị trường hiệu quả: ....................................................................... 5

2.2. Các giả thuyết của thị trường hiệu quả: .......................................................... 6

2.3. Đặc điểm của thị trường hiệu quả: ................................................................. 7

2.4. Những hình thái của thị trường: ..................................................................... 8

2.4.1. Các mức độ thông tin: .............................................................................. 8

2.4.2. Các mức độ thị trường ............................................................................. 8

2.5. Các công cụ phân tích trong thị trường hiệu quả: ........................................ 11

2.5.1. Mức độ thứ nhất: Thị trường hiệu quả dạng yếu: .................................. 11

2.5.2. Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình: ......................... 12

2.5.3. Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh ................................... 12

2.6. Các tranh luận về giải thuyết thị trường hiệu quả(EMH): ............................ 13

2.7. Giả thuyết EMH, mô hình trò chơi trung thực và những bước đi ngẫu nhiên: 15

2.8. Kiểm chứng thị trường hiệu quả: .................................................................. 18

2.8.1. Khái niệm kiểm chứng thị trường hiệu quả: .......................................... 18

2.8.2. Kiểm chứng thị trường hiệu quả dạng yếu: ........................................... 19

2.8.3. Kiểm chứng đối với thị trường hiệu quả dạng trung bình: .................... 21

2.8.4. Kiểm định thị trường hiệu quả dạng mạnh: ........................................... 24

CHƯƠNG III: KIỂM ĐỊNH THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CHO 26 NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN VÀ 32 NƯỚC PHÁT TRIỂN ................................... 25

3.1. Quan điểm của những nghiên cứu gần đây: ..................................................... 25

3.2. Mô hình: ........................................................................................................... 29

3.2.1. Mô hình Carrion-i-Silvestre và cộng sự năm 2005: .................................. 29

3.2.2. Mô hình xác định vị trí điểm gãy: ............................................................. 30

3.3. Dữ liệu: ............................................................................................................ 31

3.4. Kết quả thực nghiệm: ....................................................................................... 34

3.5. So sánh kết quả với các tài liệu: ....................................................................... 51

3.6. Thảo luận thêm về các điểm gãy ước tính: ...................................................... 53

3.7. Gợi ý chính sách: ............................................................................................. 54

KẾT LUẬN ................................................................................................................ 55

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan luận văn: “Giá chứng khoán và giả thuyết thị trường hiệu quả -

bằng chứng tù kiểm định tính dừng dữ liệu bảng có xét đến điểm gãy cấu

trúc”là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các nội dung và kết quả nghiên cứu

trình bày trong luận văn là trung thực và rõ ràng.

TPHCM ngày 1 tháng 6 năm 2015

Tác giả luận văn

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1: So sánh những kết quả trước đây từ nhiều kiểm định nghiệm đơn vị khác

nhau cho thị trường chứng khoán…………………………………………….trang 26

Bảng 3.2: Kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng dữ liệu bảng không xét

đến điểm gãy cấu trúc cho 32 nước phát triển………………………………..trang 34

Bảng 3.3: Kiểm định tính dừng và kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng không có

điểm gãy cho 26 nước đang phát triển………………………………………..trang 40

Bảng 3.4: Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với điểm gãy cấu trúc cho 32 nước phát

triển…………………………………………………………………………..trang 48

Bảng 3.5: Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với điểm gãy cấu trúc cho 26 nước đang

phát triển……………………………………………………………………...trang 49

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Các dạng thị trường hiệu quả……………………………………....trang 10

Hình 3.1: Chỉ số giá chứng khoán tại 26 nước đang phát triển ……..……….trang 32

Hình 3.2: Chỉ số giá chứng khoán tại32 nước phát triển……………………..trang 33

Hình 3.3: Phương pháp LLC cho 32 nước phát triển…………………………trang 35

Hình 3.4: Phương pháp Breitung cho 32 nước phát triển………….…………trang 36

Hình 3.5: Phương pháp IPS cho 32 nước phát triển…………….....…………trang 37

Hình 3.6: Phương pháp ADF cho 32 nước phát triển………….…………..…trang 38

Hình 3.7: Phương pháp PP cho 32 nước phát triển………….…………..……trang 39

Hình 3.8: Phương pháp Hadri cho 32 nước phát triển………….………….…trang 40

Hình 3.9: Phương pháp LLC cho 26 nước đang phát triển………….……..…trang 41

Hình 3.10: Phương pháp Breitung cho 26 nước đang phát triển……………..trang 42

Hình 3.11: Phương pháp IPS cho 26 nước đang phát triển………..…………trang 43

Hình 3.12: Phương pháp ADF cho 26 nước đang phát triển……....…………trang 44

Hình 3.13: Phương pháp PP cho 26 nước đang phát triển………...…………trang 45

Hình 3.14: Phương pháp Hadri cho 26 nước đang phát triển…………...……trang 46

DANH MỤC TỪ NGỮ VIẾT TẮT

EMH: giả thuyết thị trường hiệu quả

TTCK: Thị trường chứng khoán

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

1.1. Lý do của nghiên cứu:

Giả thuyết thị trường chứng khoán hiệu quảđược đề xuất bởi Fama (1970), theo

đó khi thị trường là hiệu quả dạng yếu, chuyển động của giá cổ phiếu được mô tả

bằng bước đi ngẫu nhiên. Khi một chuỗi dữ liệu chỉ số chứng khoán tuân theo bước

đi ngẫu nhiên sẽ không tồn tại hiện tượng kinh doanh chênh lệch giá trên thị trường.

Ngược lại, nếu giá cổ phiếu hội tụ về giá trị trung bình hay có tính dừng nghĩa là

mức giá sẽ trở lại xu hướng theo thời gian. Từ quan điểm đầu tư, điều này đảm bảo

rằng người ta có thể dự báo biến động giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên hành vi

trong quá khứ, và chiến lược kinh doanh có thể được phát triển để thu lợi nhuận cao

hơn mức trung bình.

Trước đây có rất nhiều tài liệu nghiên cứu về vấn đề tính dừng trong giá cổ

phiếu bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau nhưng không có sự đồng

thuận giữa các nghiên cứu do những kết quả không thuyết phục do những vấn đề

Đầu tiên, tôinhận thấy rằng có rất ít các nghiên cứu về thị trường hiệu quả

quan tâm đến mức độ phát triển kinh tếkhác nhau ở các thị trường chứng khoán. Tại

các thị trường phát triển, việc nới lỏng lãi suất, sự linh hoạt tỷ giá hối đoái và việc

tư nhân hóa ngân hàng thường tự do hơn so với tại các thị trường mới nổi. Bên cạnh

đó, so với ở thị trường phát triển, thị trường mới nổi là tương đối cô lập đối với thị

trường vốn của các nước khác và có một mối tương quan tương đối thấp với các thị

trường phát triển mạnh, đặc biệt là Hoa Kỳ.

Thứ hai, bất chấp có rất nhiều các nghiên cứu về hành vi của giá cổ phiếu,

kết quả thường cho thấy đặc điểm của sự biến động của chỉ số giá là bất biến theo

thời gian (time-invariant). Tuy nhiên, những nghiên cứu gần đây thấy rằng chỉ số

giá cổ phiếu có xu hướng được xác định như một quá trình tạo dữ liệu phi tuyến

tính (non-linear data-generating process). Điều này cho thấy biến động là không bất

biến theo thời gian. Do đó, độ tin cậy của kết quả của các nghiên cứu hiện tại cần

được đặt câu hỏi (xem Kanas, 2001; Narayan, 2005; Qi, 1999).

Thứ ba,phần lớn các nghiên cứu áp dụng các phương pháp truyền thống để

kiểm định giả thuyết tồn tại nghiệm đơn vị của giá cổ phiếu. Dễ thấy rằng kết quả

kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp truyền thống là không mạnh mẽ nếu

chuỗi dữ liệu tồn tại điểm gãy cấu trúc (xem Perron, 1989).Xem hình 3.1 và 3.2

chúng ta có thể thấy hầu hết các chuỗi giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi nhiều điểm

gãy cấu trúc. Các điểm gãy cấu trúc này có thể liên quan với các sự kiện trong nước

hay quốc tế như tự do hóa thị trường tài chính, sự hội nhập, những quy định mới

hay toàn cầu hóa,…Việc xem xét các điểm gãy cấu trúc cho phép chúng ta có được

thông tin chi tiết hơn về hành vi của giá cổ phiếu.

Cuối cùng,rất nhiều tài liệukiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng

dữ liệu bảngkhông cho phépmột cách rõ ràngchosự phụ thuộcchéo giữa các chuỗi

dữ liệu, dẫn đến sự thiếu sót của kết quả (large size distortion) (xemBanerjeevà

cộng sự năm2005, MaddalavàWu năm1999;O'Connell năm1998)

Vì vậy để khắc phục những hạn chế của những nghiên cứu trước đây tôi thực

hiện đề tài nghiên cứu này.

1.2. Mục tiêu của nghiên cứu:

Mục đích của nghiên cứu này là để xem xét liệu thị trường chứng khoán có

tuân theo giả thuyết thi trường hiệu quả hay không bằng cách sử dụng phương pháp

kiểm định tính dừng dữ liệu bảng có xem xét nhiều điểm gãy cấu trúc cho nhiều thị

trường với mức độ phát triển khác nhau. Đây là một vấn đề đáng quan tâm, bởi vì

có một liên kết chặt chẽ giữa thị trường chứng khoán và nền kinh tế. Ngoài ra, các

nghiên cứu thực nghiệm thừa nhận rằng việc cho phép thay đổi cấu trúc tiềm năng

trong chuỗi dữ liệu kinh tế và sự phụ thuộc chéo là một vấn đề quan trọng quyết

định đến kết quả của kiểm định thị trường hiệu quả, xong rất ít nghiên cứu xem xét

điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu bảng qua đó cho phép sự phụ thuộc chéo giữa các

quốc gia.

1.3. Đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu là chỉ số giá chứng khoán của 32 nước phát triển là:

Australia, Áo, Bỉ, Canada, Croatia, Cộng hòa Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan,

Pháp, Đức, Hy Lạp, Hungary, Iceland, Ireland, Ý, Nhật Bản, Luxembourg, Hà Lan,

New Zealand, Na Uy, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Liên bang Nga, Cộng hòa Slovakia,

Nam Phi, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Ukraine, Anh và Hoa Kỳ và 26 nước

đang phát triển là Argentina, Bangladesh, Botswana, Brazil, Chile, Trung Quốc,

Hungary, Colombia, Ai Cập, Ấn Độ, Indonesia, Jamaica, Kenya, Ecuador, Mexico,

Malaysia, Mauritius, Pakistan, Peru, Philippines, Saudi Arabia , Việt Nam, Thái

Lan, Trinidad và Tobago, Thổ Nhĩ Kỳ, và Zambia.

1.4. Phương pháp nghiên cứu:

Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp kiểm định tính dừng dữ liệu bảng của

Carrion-i-Silvestre và cộng sự năm 2005 (CBL) để kiểm định tính dừng dữ liệu

bảng và dữ liệu chuỗi thời gian đơn lẻ với đa điểm gãy cấu trúc cho chỉ số chứng

khoán 26 nước đang phát triển và 32 nước phát triển. Đối với kiểm định cho chuỗi

dữ liệu của từng nước, giá trị ý nghĩa hữu hạn mẫu (finite sample critical value)

được tính toán theo phương pháp mô phỏng Monte Carlo với 20000 lần chọn mẫu.

Đối với kiểm định dữ liệu bảng, để cho phép sự phụ thuộc chéo, tôi sử dụng phương

pháp chọn mẫu có hoàn lại boostrap.

1.5. Bố cục luận văn:

Bố cục luận văn được trình bày như sau: Chương hai trình bày lý thuyết về

thị trường hiệu quả, Chương 3 đưa ra kiểm định tính dừng dữ liệu bảng cho chuỗi

chỉ số cổ phiếu của 32 nước phát triển và 26 nước đang phát triển bao gồm: mục 1

trình bày tổng quan về những nghiên cứu trước đây, mục 2 trình bày mô hình

nghiên cứu, mục 3 trình bày kết quả thực nghiệm, mục 4 trình bày so sánh với

những nghiên cứu trước đây, mục 5 trình bày thảo luận thêm về điểm gãy cấu trúc

và mục 6 trình bày gợi ý chính sách. Phần cuối cùng là kết luận.

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ

2.1. Khái niệm thị trường hiệu quả:

Thị trường chứng khoán được xem là hiệu quả khi thị trường đồng thời thỏa

mãn các điều kiện của một thị trường hiệu quả hoàn hảo.

Thị trường chứng khoán hiệu quả về mặt phân phối tức là thị trường có khả

năng phân phối các nguồn vốn đầu tư được cung cấp bởi các nhà đầu tư đến tay

người sử dụng tốt nhất, tạo ra lợi nhuận tốt nhất.

Thị trường chứng khoán hiệu quả về mặt chi phí giao dịch khi các tác nhân

kiến tạo thị trường như các nhà môi giới, các nhà tiếp thị chứng khoán được hoạt

động trong môi trường cạnh tranh nhằm tìm kiếm lợi nhuận cho mình, chi phí giao

dịch bằng 0.

Thị trường chứng khoán hiệu quả về mặt thông tin khi giá chứng khoán phản

ánh trung thực và đầy đủ các thông tin có liên quan trên thị trường.

Tuy ba mặt cấu thành này của thị trường hiệu quả có sự gắn bó và phụ thuộc

lẫn nhau, nhưng trong lí thuyết thị trường hiệu quả, chúng ta giả định là thị trường

chứng khoán hiệu quả về mặt thông tin vì điều kiện hiệu quả về mặt thông tin là hết

sức quan trọng và có ý nghĩa quyết định đối với sự thành công của toàn thị trường.

Dưới góc độ nghiên cứu này, thị trường hiệu quả là thị trường trong đó giá cả

của chứng khoán đã phản ánh đầy đủ tức thời tất cả thông tin hiện có trên thị

trường. Khi giả thuyết này đúng có nghĩa là giá cả chứng khoán được xác định tại

mức cân bằng và phản ánh đầy đủ thông tin hiện có trên thị trường; việc giá tăng

hay giảm là do và chỉ do nó phản ứng đối với các thông tin mới.

Mục đích của việc nghiên cứu học thuyết EMH là để trả lời cho câu hỏi tại

sao một thị trường tài chính hoạt động tốt lại loại bỏ được tình trạng lợi nhuận quá

cao trong một thời gian dài.

2.2. Các giả thuyết của thị trường hiệu quả:

Thứ nhất thị trường hiệu quả nó đòi hỏi một số lượng lớn các đối thủ cạnh

tranh tham gia vào thị trường với mục tiêu tối đa hoá lợi nhuận, họ tiến hành phân

tích và định giá các loại chứng khoán một cách hoàn toàn độc lập với nhau.

Thứ hai những thông tin mới về chứng khoán được công bố trên thị trường

một cách ngẫu nhiên và tự động, và việc quyết định về thời điểm công bố thông tin

cũng độc lập lẫn nhau.

Thứ ba các nhà đầu tư luôn tìm mọi cách điều chỉnh giá chứng khoán thật

nhanh nhằm phản ánh chính xác ảnh hưởng của thông tin. Mặc dù sự điều chỉnh của

giá có thể là không hoàn hảo, tuy nhiên nó không hề ưu tiên cho một mặt nào. Có

khi sự điều chỉnh là quá mức, cũng có khi là dưới mức cần thiết, nhưng ta không thể

dự đoán được điều gì sẽ xảy ra ở mỗi thời điểm xác định. Giá chứng khoán được

điều chỉnh một cách nhanh chóng là bởi số lượng lớn các nhà đầu tư với mục tiêu

tối đa hoá lợi nhuận cạnh tranh với nhau.

Thứ tư vì giá chứng khoán điều chỉnh theo tất cả những thông tin mới nên

giá của những chứng khoán này sẽ phản ánh tất cả các thông tin có sẵn và được

công bố rộng rãi ở mọi thời điểm. Vì thế mà nó sẽ phản ánh không thiên lệch tất cả

những thông tin có sẵn hiện thời và đã bao gồm rủi ro của việc nắm giữ chứng

khoán.

Như vậy trong một thị trường vốn hiệu quả, khó có một nhà đầu tư nào đánh

bại được thị trường và duy trì được tỉ suất sinh lợi lâu. Tỷ suất sinh lợi mong đợi

trong mức giá hiện tại của chứng khoán sẽ phản ánh rủi ro tương ứng của nó, có

nghĩa là các nhà đầu tư mua chứng khoán ở mức giá thông tin hiệu quả sẽ nhận

được một tỷ suất sinh lợi phù hợp với rủi ro phải gánh chịu chứng khoán đó.

2.3. Đặc điểm của thị trường hiệu quả:

Thị trường hiệu quả có một số đặc điểm chủ yếu sau:

Mọi thông tin trên thị trường đều nhanh và chính xác, mọi nhà đầu tư đều thu

nhận ngay lập tức các thông tin này.

Khi thị trường hiệu quả, giá cả chứng khoán trên thị trường luôn phản ánh

đúng, chính xác các thông tin trên thị trường có liên quan đến loại chứng khoán đó.

Mọi có gắng để có thu nhập tăng thêm do khai thác các thông tin trên thị

trường hiệu quả đều đem lại mức thu nhập thấp hơn chi phí bỏ ra. Trên thị trường

hiệu quả thì các chứng khoán sẽ được mua/bán, trao đổi ngang giá trên các sàn giao

dịch chứng khoán, do đó sẽ không có cơ hội một cách hệ thống để một số người

mua ép giá cổ phiếu hoặc thổi phồng mức giá khi bán (hiện tượng làm giá) hoặc có

cơ hội để kiếm lời chênh lệch thông qua nghiệp vụ arbitrage. Người chơi luôn được

tin tưởng rằng thị trường đối xử công bằng với tất cả mọi người.

Giá cả chứng khoán tăng hay giảm do một nguyên nhân duy nhất là giá

chứng khoán phản ứng trước những thông tin mới xuất hiện trên thị trường. Do

những thông tin này xuất hiện một cách ngẫu nhiên, không thể dự đoán trước được

nên giá cả chứng khoán thay đổi một cách ngẫu nhiên và không thể dự đoán trước

được trong thị trường hiệu quả. Tuy nhiên, cần phân biệt tính ngẫu nhiên của giá

với sự bất hợp lí về mức giá. Nếu giá cả được hình thành một cách hợp lí thì chỉ

những thông tin mới mới làm cho giá đó thay đổi.

2.4. Những hình thái của thị trường:

2.4.1. Các mức độ thông tin:

Những thông tin mà thị trường có được ở một thời điểm nhất định được tập

hợp theo các mức độ khác nhau. Có thể sắp xếp các tập hợp thông tin đó thành 3

mức độ chủ yếu sau đây:

Tập hợp thông tin dạng yếu là tập hợp thông tin chỉ bao hàm các dữ liệu lịch

sử về loại chứng khoán đang phân tích.

Tập hợp thông tin dạng trung bình là tập hợp thông tin bao gồm tất cả các dữ

liệu phù hợp đã được công bố trong quá khứ và hiện tại.

Tập hợp thông tin dạng mạnh là tập hợp thông tin bao hàm tất cả các dữ liệu

được biết, không kể các dữ liệu đó có thể được công bố hay không.

Trong lịch sử, Euge Fama (1970) là người đầu tiên phân chia ra các dạng

hiệu quả của thị trường thành ba giả thuyết thành phần tương ứng với ba tập thông

tin được xem xét: đó là thị trường hiệu quả dạng yếu, thị trường hiệu quả dạng trung

bình và thị trường hiệu quả dạng mạnh.

2.4.2. Các mức độ thị trường

2.4.2.1. Mức độ thứ nhất: Thị trường hiệu quả dạng yếu (weak - form).

Giá cả chứng khoán hiện tại là sự phản ánh mọi thông tin chứa đựng trong hồ

sơ giá quá khứ, như tỷ suất sinh lợi chứng khoán, khối lượng giao dịch, các chuyển

dịch, xu hướng, quy luật hiện tại của giá. Hoặc các thông tin chung như mua bán lô

lẻ, các thương vụ của các chuyên gia, các nhóm độc quyền. Vì nó giả định rằng mức

giá thị trường hiện tại này đã phản ánh tất cả các thu nhập trong quá khứ và mọi

thông tin trên thị trường nên giả thuyết này có nghĩa là tỷ suất thu nhập trong quá

khứ cũng như các thông tin khác không có mối liên hệ với tỷ suất thu nhập trong

tương lai (các tỷ suất thu nhập độc lập với nhau). Bởi vậy, chúng ta có thể thu được

thêm chút thu nhập khi ra quyết định mua hoặc bán chứng khoán dựa trên các thông

tin về tỷ suất thu nhập hay các thông tin khác của thị trường trong quá khứ. Nhưng

khó có thể duy trì một siêu tỷ suất sinh lợi liên tục. Giá cả chuyển động một cách

ngẫu nhiên (Random Walk).

2.4.2.2. Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình (semi- strong).

Giá cả phản ánh không những giá cả quá khứ mà còn phản ánh một cách

nhanh chóng bất kỳ một thông tin nào được công bố. Thông tin được công khai bao

gồm tất cả những thông tin như các thông báo về thu nhập, cổ tức, tỷ lệ P/E, chia cổ

tức, đề nghị sáp nhập công ty,… Các nhà đầu tư khi đưa ra quyết định dựa trên

những thông tin sau khi được công bố sẽ không thu được tỷ suất sinh lợi cao hơn

mức trung bình, bởi giá cả chứng khoán đã phản ánh mọi thông tin công khai đó.

2.4.2.3. Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh (strong - form).

Giá cả phản ánh tất cả thông tin có thể được công bố bằng cách phân tích tỷ

mĩ về công ty và nền kinh tế, cả những thông tin về sự kiện đã xảy ra, và cả những

thông tin mà thị trường sẽ kỳ vọng xảy ra trong tương lai. Giá cả thực tế của một

loại chứng khoán luôn là một dấu hiệu hoàn hảo về giá trị thực sự của nó. Trong thị

trường như vậy, chúng ta sẽ quan sát thấy các nhà đầu tư may mắn và không may

mắn, nhưng chúng ta không tìm thấy bất kỳ một siêu giám đốc đầu tư nào có thể

liên tục đánh bại thị trường. Việc mua bán cổ phiếu trong nổ lực “vượt mặt” thị

trường có thể giống như trò chơi may rủi hơn là một cuộc đấu đòi hỏi kỹ năng.. Ba

dạng hiệu quả của thị trường có thể được minh họa bằng hình vẽ sau đây:

Hình 2.1: Các dạng thị trường hiệu quả

HÌNH THÁI YẾU Thông tin quá khứ

HÌNH THÁI TRUNG BÌNH Thông tin đại chúng

HÌNH THÁI MẠNH Tất cả thông tin (kể cả thông tin nội bộ)

2.5. Các công cụ phân tích trong thị trường hiệu quả:

2.5.1. Mức độ thứ nhất: Thị trường hiệu quả dạng yếu:

Khi dạng hình thái yếu của thị trường tồn tại thì các nhà phân tích kĩ thuật trở

nên bị vô hiệu hóa. Một nhà phân tích kĩ thuật thường theo dõi sự thay đổi của giá

cổ phiếu qua dãy số theo thời gian. Nếu họ nhận ra sự chuyển động này tuân theo

một số dạng nhất định, các nhà phân tích kĩ thuật sẽ dự đoán điều này sẽ được lặp

lại theo hướng đó trong tương lai. Để làm được điều này, các nhà phân tích sử dụng

các phương pháp phân tích để phân tích giá cả quá khứ của cổ phiếu rồi từ đó dự

đoán cho giá cả trong tương lai. Tuy nhiên, nếu hình thái yếu của thị trường tồn tại

thì không có bất kì thông tin nào trong quá khứ có tác dụng để dự đoán cho tương

lai. Bất cứ một thông tin nào có được trong quá khứ đều đã được nghiên cứu bởi

hàng nghìn các nhà phân tích thị trường. những chuyên gia này đã hành động theo

cách mà họ đã tìm ra và điều này rất nhanh được phản ánh trong giá cổ phiếu. Giả

sử những thông tin này chứa đựng những dấu hiệu về tương lai, tất cả các nhà đầu

tư sẽ tìm cách để khai thác triệt để dấu hiệu này. Cuối cùng, những thông tin này trở

thành sự hiểu biết của tất cả công chúng và do vậy giá của cổ phiếu sẽ nhanh chóng

được điều chỉnh thăng bằng lại.

Nhưng trong thị trường hiệu quả dạng yếu, nhà đầu tư có thể dùng phân tích

cơ bản để xác định thị giá của cổ phiếu để từ đó tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch. Do

thị trường có thể bỏ qua một số thông tin có tính chất đai chúng, có liên quan đến

hoạt động của công ty hoặc đánh giá những thông tin đó không chính xác. Khi đó

giá chứng khoán trên thị trường có thể không đánh giá chính xác dựa trên các thông

tin cơ bản có tính chất đại chúng về công ty. Một nhà phân tích cơ bản có kỹ năng

phân tích cơ bản điệu luyện, có thể dự đoán được kết quả hoạt động của công ty

trong tương lai dựa trên những dữ liệu ở hiện tại thì có khả năng tìm kiếm được lợi

nhuân siêu ngạch hay thu nhuận tăng thêm khi lựa chọn được đúng loại chứng

khoán mà thị trường đang đánh giá không chính xác.

2.5.2. Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình:

Nếu hình thái yếu của thị trường tồn tại, không có hình thức phân tích nào có

khả năng đem lại cho nhà đầu tư lợi nhuận siêu ngạch nếu việc phân tích chỉ dựa

trện những số liệu từ nguồn được công bố ra công chúng. Mọi thông tin cơ bản có

tính chất đại chúng đã được phản ánh tức thời trong giá chứng khoán ở hiện tại, vì

vậy việc sử dụng phân tích cơ bản để tìm kiếm lợi nhuân cao hơn mức trung bình

của thị trường là hết sức khó khăn. Lợi nhuân siêu ngạch chỉ có thể xuất hiện trong

trường hợp ngắn hạn, khi thị trường của một vài loại chứng khoán phản ứng chậm

sau một sự kiện có liên quan đến công ty xảy ra. Ví dụ: một nhà phân tích sử dụng

bảng tổng kết tài sản của công ty hòng tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch sẽ không thể

mang lại kết quả như mong muốn. Những thông tin dạng này thì dễ dàng kiếm được

bởi hàng nghìn các nhà phân tích trên thị trường. Hành động cũa các nhà phân tích

này nhanh chóng làm giá cả chứng khoán được điều chỉnh để phản ánh những thông

tin cần thiết trong bảng tổng kết tài sản. Quá trình tương tự như vậy cũng sẽ diễn ra

cho tất cả các thông tin khác có nguồn gốc đã được công bố ra công chúng. Như

vậy, cả hai dạng phân tích cơ bản và phân tích kĩ thuật sẽ bị vô hiệu hóa. Nhà đầu tư

muốn tìm kiếm thu nhập cao hơn thị trường phải có khả năng đánh giá và lụa chọn

đúng loại chứng khoán mà thị trường đang đánh giá chưa chính xác để đua ra quyết

định đầu tư. Trong dài hạn, phản ứng của thị trường sẽ nhanh hơn và các định giá

sai sẽ bị loại bỏ. Vì vậy, để mong muốn tìm kiêm lợi nhuân siêu ngạch, nhà đầu tư

cần bỏ vốn đầu tư vào nhiều loại sản phẩm thông qua các danh mục đầu tư cổ phiếu,

trái phiếu hoặc bất động sản mới có thể đạt được mục tiêu đánh bại thị trường.

Những nhà đầu tư như vậy phải là người rất xuất sắc.

2.5.3. Mức độ thứ ba: Thị trường hiệu quả dạng mạnh

Trong thị trường hiệu quả dạnh mạnh, sẽ không ai kiếm được lợi nhuận siêu

ngạch từ phân tích cơ bản lẫn phân tích kỹ thuật. về vấn đề này, có nhiều quan điểm

không đồng nhất. Một số ý kiến có thể tranh luận rằng, một bộ phận những cá nhân

có thể có được những thông tin quan trọng trước khi chúng được công bố ra công

chúng có thể sẽ thu được lợi nhuận siêu ngạch. Nhưng trong thực tế ở tất cả các

nước, những hành động như vậy được coi là vi phạm pháp luật.

2.6. Các tranh luận về giải thuyết thị trường hiệu quả(EMH):

Đầu tiên,giả thiết EMH giả định rằng tất cả các nhà đầu tư đều nhận thức tất

cả các thông tin sẵn có trên thị trường theo cách thức y hệt nhau. Tuy nhiên, có rất

nhiều các phương pháp phân tích và đánh giá cổ phiếu khác nhau đã đặt ra hàng loạt

vấn đề về tính đúng đắn trong giả định của thị trường hiệu quả. Nếu một nhà đầu tư

tìm kiếm các cơ hội đầu tư đang bị định giá thấp hơn thực chất trong khi một nhà

đầu tư khác đánh giá một cổ phiếu dựa trên tiềm năng tăng trưởng của nó, thì chắc

chắn rằng hai nhà đầu tư này sẽ đi đến hai kết luận hoàn toàn khác nhau về giá trị

thị trường công bằng của một cổ phiếu. Vì thế nên, một lập luận phản bác các quan

điểm của thị trường hiệu quả chỉ ra rằng, các nhà đầu tư đánh giá cổ phiếu rất khác

nhau nên việc chắc chắn xem một cổ phiếu sẽ đáng giá như thế nào trong một thị

trường hiệu quả là điều không thể.

Hai là, theo Giả thuyết EMH, không một nhà đầu tư đơn lẻ nào có thể giành

được lợi nhuận cao hơn một người khác với cùng số tiền đầu tư: sự sở hữu cân bằng

nhau về thông tin của họ đồng nghĩa với việc họ chỉ có thể thu về những khoản lời y

hệt nhau. Nhưng hãy xem xét lại một chuỗi những khoản lợi nhuận rất khác biệt mà

các nhà đầu tư, các quỹ đầu tư đã dành được. Nếu không một nhà đầu tư nào có lợi

thế hơn so với người khác, thì tại sao lại có chuyện cùng là các quỹ tương hỗ, nhưng

bản thống kê cho thấy có quỹ thì thua lỗ trầm trọng còn có quỹ lại đạt lợi nhuận rất

cao.Theo giả thiết EMH nếu một nhà đầu tư có lợi nhuận, điều đó có nghĩa là toàn

bộ giới đầu tư đều có lợi. Đơn giản, trên thực tế, điều này không thể đúng. Không

một nhà đầu tư nào có thể đánh bại được thị trường hay vượt qua được mức lợi

nhuận trung bình năm mà tất cả các nhà đầu tư và các quỹ đầu tư đạt được với sự nỗ

lực hết mình. Một chiến lược đầu tư hoàn hảo tuyệt đối đơn giản là hãy đặt toàn bộ

ngân quỹ vào một quỹ đầu tư về chỉ số (index fund - quỹ đầu tư có danh mục gắn

liền với các chỉ số có tầm rộng như S&P 500…). Một quỹ đầu tư như thế này sẽ lên

xuống theo đúng mức độ lợi nhuận hay thua lỗ chung của các doanh nghiệp. Thế

nhưng trên thực tế, luôn có hàng loạt những ví dụ về các nhà đầu tư đã đánh bại thị

trường. Chẳng hạn Warren Buffett là ví dụ điển hình nhất về một nhà đầu tư thành

công trong việc đi trước thị trường hết năm này đến năm khác.

Ba là: giả thuyết thị trường hiệu quả tỏ ra đúng với một vài loại chứng khoán

riêng lẽ chứ không hoàn toàn đúng với toàn bộ thị trường. Đôi khi có những biến

động tự đảo ngược trên thị trường chứng khoán mà nhiều nhà kinh tế học cho rằng

đó là kết quả của tâm lí chung của các nhà đầu tư chứ không phải do ảnh hưởng của

các thông tin có sẵn và được công bố rộng rãi.

Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (EMH) còn tồn tại rất nhiều thiếu sót, song

thực tế cho thấy có một vài yếu tố trong giả thuyết này đúng đắn và ngày càng mở

rộng. Với sự ra đời và phát triển của hệ thống máy tính hóa trong việc phân tích, các

khoản đầu tư đang dần trở nên tự động hóa, một số loại máy tính có thể ngay lập tức

xử lý bất kì và tất cả các thông tin có giá trị, và thậm chí biến những phân tích đó

thành một hành động giao dịch trên thị trường ngay lập tức. Tuy nhiên, việc phân

tích bằng máy tính luôn có những sai sót, và tính phổ biến chưa cao nên các nhà đầu

tư chủ yếu vẫn phải dựa trên kĩ năng của mình và tiếp tục tìm kiếm những công cụ

chắc chắn hơn để đạt được lợi nhuận cao hơn mức trung bình của các thị trường.

2.7. Giả thuyết EMH, mô hình trò chơi trung thực và những bước đi ngẫu

nhiên:

Mệnh đề thị giá “phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả các thông tin khả dĩ thích

hợp” được coi là giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH). Nếu câu này đúng thì điều

đó có nghĩa là giá cả chứng khoán trên thị trường sẽ luôn bằng giá trị đích thực hay

cơ sở của những chứng khoán đó. Hoặc nếu chúng không bằng nhau thì chênh lệch

giữa chúng sẽ nhỏ đến mức: với các chi phí giao dịch đã đưa ra thì sự chênh lệch

này không thể đem ra để khai thác kiếm lời. Nói tóm lại, nếu EMH là đúng thì các

thị trường chứng khoán sẽ luôn cân bằng.Khái niệm này sẽ được bàn chi tiết hơn

dưới đây. Cách mô tả EMH tốt nhất là dùng mô hình trò chơi trung thực. Trò chơi

trung thực là một trò chơi trong đó không có sự khác nhau một cách hệ thống giữa

kết quả thực tế và kết quả mong đợi trước khi trò chơi này diễn ra. Tương tự đối với

chứng khoán, thị trường chứng khoán sẽ là một trò chơi công bằng nếu không có sự

chênh lệch một cách hệ thống giữa thu nhập thực tế và thu nhập mong đợi của

chứng khoán. Về mặt toán học, điều này có thể viết dưới dạng:

t) + i,t+1 (1)

ri,t+1 = E(ri,t+1/

Ở đây:

ri,t+1 = thu nhập thực tế của chứng khoán i trong giai đoạn t+1.

t) = thu nhập mong đợi của chứng khoán i trong giai đoạn t+1, với điều

E(ri,t+1/

t là một tập hợp thông tin khả dĩ có trong giai đoạn t+1.

kiện

Trong dự đoán kết quả thực tế, sai số i,t+1 này, theo thuật ngữ thống kê, phải

là một sai số không hệ thống, nếu thị trường chứng khoán là một trò chơi không

gian lận. Một sai số không mang tính hệ thống có 3 tính chất thống kê: không thay

đổi (hoặc không bị thiên lệch), độc lập và hiệu quả.

Sai số dự tính sẽ không đổi (hoặc không bị thiên lệch) nếu thu nhập mong đợi của

t là zero.

nó, trong điều kiện

t) = E [ri,t+1 - E(ri,t+1/

t)/

t ]

E( i,t+1/

t) - E(ri,t+1/

t) = 0 (2)

= E(ri,t+1/

Điều này có nghĩa là tính bình quân dựa trên các mẫu quan sát rộng, sai số dự tính

sẽ là zero. Sai số dự tính này sẽ là độc lập nếu nó không tương lien với thu nhập

mong đợi.

t)/

t ] = E(ri,t+1/

t) E( i,t+1/

t) = 0 (3)

E[ i,t+1 E(ri,t+1/

Mà phụ thuộc vào (2)

Sai số dự đoán sẽ có hiệu lực khi nó không tương liên vừa về mặt đồng thời, vừa về

mặt thứ tự. Về mặt toán học, điều này yêu cầu 3 đẳng thức ràng buộc sau:

t) = 0 (4)

E( i,t+1 j,t+1/

t) = 0 (5)

E( i,t+1 it /

t) = 0 (6)

E( i,t+1 jt /

Đẳng thức (4) nói rằng sai số dự tính cho chứng khoán thứ i là không tương liên

cùng thời với sai số dự đoán của chứng khoán thứ j (ở đây j là một chứng khoán

khác). Các đẳng thức (5) và (6) nói rằng sai số dự tính của chứng khoán i là không

tương liên với sai số dự tính của giai đoạn trước đó về chứng khoán thứ i hoặc thứ j.

Nếu một đẳng thức nào đó trong các đẳng thức từ (2) đến (6) không còn đúng, thì

có thể tăng cường dự tính về ri,t+1 trong (1) bằng việc dùng một nguyên lý cơ học rất

i,t+1 =

it + e i,t+1 (7)

giản đơn. Ví dụ, giả thiết rằng i,t+1 là tương quan về mặt thứ tự như sau:

Ở đây it là sai số không hệ thống. Điều này có nghĩa là (5) bị vi phạm, vì:

t) =

i E( 2

it /

t) + E( it ei,t+1 /

t) =

i + 0

E( i,t+1 it /

i ≠ 0 (8)

2 là sự biến động tình huống của eit. Dự đoán tối ưu về ri,t+1 bây giờ là

Trong đó

(tham chiếu (1):

t) + E( i,t+1 /

t) = E(ri,t+1 /

t) +

E(ri,t+1/

t) (9)

≠ E(ri,t+1 /

Tức bằng việc thêm một lượng, mà lượng này có tỷ lệ bậc nhất với sai số dự tính

của giai đoạn trước, nhờ đó dự tính này có thể tốt hơn. Chúng ta nhấn mạnh các

công thức về khả năng như ở (9) để từ đó sẽ giả thiết rằng các đẳng thức (2) đến (6)

vẫn đúng.

Như vậy một trò chơi trung thực được định nghĩa bởi các phương trình (1)

đến (6). Việc tung đồng tiền mà nó có 55% xác suất ngửa, 45% xác suất sấp được

xem như một ví dụ đơn giản về trò chơi trung thực. Nếu tập hợp thông tin của bạn

là thông tin cho bạn biết rằng sự chờ đợi mặt phải là 55% thì trò chơi tung đồng tiền

này là trung thực. Tương tự như vậy, nếu tập hợp thông tin của bạn cho thấy rằng

lãi chứng khoán sẽ là 15% và lãi thực tế của chứng khoán cũng là 15% thì thị

trường chứng khoán sẽ là một trò chơi trung thực và giả thuyết thị trường hiệu quả

là có giá trị.

Chúng ta đã nghiên cứu về sai số dự tính trong (1). Bây giờ chúng ta chuyển

t). EMH lại một lần nữa sẽ

sang xem xét về sự hình thành các khả năng E(ri,t+1/

cung cấp cho ta một số chỉ dẫn. nếu EMH có giá trị thì các thị trường chứng khoán

sẽ nằm trong trạng thái công bằng thường xuyên trong buôn bán chứng khoán. Như

ta đã thấy, điều này có nghĩa là giá cả chứng khoán luôn bằng các giá trị cơ sở trung

thực. mọi thay đổi về giá trị cơ sở sẽ được phản ánh ngay trong giá cả thị trường.

Nhưng điều duy nhất làm cho các giá trị cơ sở thay đổi sẽ là thông tin mới. Nếu

không có thông tin mới về một chứng khoán cụ thể, chúng ta sẽ không chờ đợi gì sự

thay đổi giá trị cơ bản của nó. Tuy nhiên theo định nghĩa, thông tin mới hay “tin

tức” là không thể dự đoán được – nếu không thì nó sẽ không còn là “tin tức” nữa.

Vì vậy chúng ta sẽ chờ đợi lãi chứng khoán thay đổi tương ứng với thông tin mới

theo một chiều hướng và một lượng mà không thể dự đoán trước. Điều này ám chỉ

rằng, cách xác định lãi chứng khoán ngày mai tốt nhất sẽ là lãi chứng khoán hôm

nay. Vì rằng, dù cho lãi ngày mai gần như chắc chắn khác lãi hôm nay thì nó cũng

khác theo cách hoàn toàn không thể đoán trước được, nên việc xác định tốt nhất vẫn

là lãi hôm nay. Do đó, nếu EMH là đúng thì chúng ta sẽ có:

t) = rit (10)

E(ri,t+1 /

(11) Thay vào (1) ta được: ri,t+1 =rit + i,t+1

Phương trình (1) được biết như một bước đi ngẫu nhiên (hay chuyển động mù

quáng hoặc chuyển động Brao-nơ). Có thể nói đơn giản là lãi của một chứng khoán

ngày mai bằng lãi chứng khoán hôm nay cộng với một lượng mà lượng này phụ

thuộc vào thông tin mới được sinh ra trong khoảng giữa “hôm nay” và “ngày mai”

và nó không thể dự đoán trước được trên cơ sở tập hợp thông tin đã đưa ra hôm nay

t). Phương trình (11)xác định một bước ngẫu nhiên trong việc dự tính tiền lãi

(

chứng khoán mà lãi này bao gồm những lợi nhuận do vốn đem lại cũng như các

khoản thanh toán thu nhập. tồn tại một phương trình tương đương về giá chứng

khoán.

Pi,t+1 = gi,t+1 +pit + ’i,t+1 (12)

Ở đây: gi,t+1 = ri,t+1 vì lãi chứng khoán mong đợi là dương nên gi,t+1 sẽ là một lượng

dương đã trù định. Qua thời gian, giá cả chứng khoán có chiều hướng đi lên. Vì vậy,

phương trình (12) được định nghĩa là bước ngẫu nhiên với chiều hướng dương.

Ngược lại, nếu gi,t+1 nhận được lại mang khả năng âm thì (12) được định nghĩa là

một bước đi ngẫu nhiên với chiều hướng âm.

2.8. Kiểm chứng thị trường hiệu quả:

2.8.1. Khái niệm kiểm chứng thị trường hiệu quả:

Lí thuyết thị trường hiệu quả là một trong những lí thuyết chính thống, nền

tảng của ngành tài chính. Cùng với sự phát triển của thị trường chứng khoán, lí

thuyết này lại càng tỏ ra mạnh hơn bất kì lí thuyết nào, nó là kim chỉ nam cho nhiều

học giả phân tích chứng khoán.

Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) cho rằng tất cả mọi cổ phiếu đều được

định giá một cách hoàn hảo theo những tài sản ẩn chứa sau cổ phiếu, theo những

kiến thức và nguồn thông tin mà tất cả các thành viên của thị trường đều có phần sở

hữu như nhau.

Tuy nhiên, trên thực tế liệu rằng thị trường có thực sự hiệu quả không và nếu

có thì thị trường hiệu quả ở hình thái nào hay liệu thị trường có phản ánh đầy đủ

mọi thông tin sẵn có đối với các thành viên của thị trường vào bất kì thời điểm nào

hay không? Đây là một trong những đề tài tranh luận nóng bỏng nhất giữa các nhà

đầu tư trên thị trường chứng khoán hiện nay.

Để tìm câu trả lời cho những vấn đề nêu trên cần tiến hành kiểm chứng về

tính hiệu quả của thị trường.

Vậy kiểm chứng thị trường hiệu quả là xem xét, đánh giá mức độ hiệu quả

của thị trường.

Nguyên tắc chung nếu thị trường chứng khoán là hiệu quả thì không thể có

lợi nhuận siêu ngạch hay thu nhập tăng thêm so với mức thu nhập trung bình của thị

trường.

2.8.2. Kiểm chứng thị trường hiệu quả dạng yếu:

Gỉa thuyết EMH dạng yếu cho rằng giá cả chứng khoán hiện tại phản ánh tức

thời và đầy đủ các thông tin đã có trong lịch sử về chứng khoán đó. Với hình thái

này, mọi cố gắng để sử dụng thông tin trong quá khứ để dự đoán sự biến động giá

cả chứng khoán trong tương lai đều không có ý nghĩa. Nói tóm lại: khi dạng yếu

của thị trường hiệu quả tồn tại, các thông tin trong quá khứ về chứng khoán không

có khả năng giúp các nhà đầu tư dự đoán được giá chứng khoán trong tương lai để

tìm kiềm lợi nhuận siêu ngạch thông qua chiến lược mua và giữ chứng khoán thụ

động cũng như chủ động.

Mục tiêu của kiểm chứng thị trường hiệu quả dạng yếu: trên cơ sở sử dụng

các thông tin trong quá khứ, thực hiện các giao dịch chứng khoán theo những thông

tin này, nếu không tạo ra thu nhập cao hơn thị trường thì thị trường hiệu quả dạng

yếu.

Để kiểmchứng thị trường hiệu quả dạng yếu thông thường sử dụng 2 phương

pháp sau:phương pháp kiểm định thống kê về tính độc lập và phương pháp kiểm

định qui tắc giao dịch.

2.8.2.1. Phương pháp kiểm định thống kê về tính độc lập:

Có hai phương pháp kiểm định về tính độc lập:

Đầu tiên, khi thị trường hiệu quả dạng yếu tồn tại, chuỗi dữ liệu chỉ số chứng

khoán sẽ chuyển động theo bước đi ngẫu nhiên (tồn tại nghiệm đơn vị). Do vậy để

kiểm chứng thị trường hiệu quả dạng yếu, có thể sử dụng phương pháp kiểm định

tính dừng của chuỗi dữ liệu.

Nếu chuỗi dừng  thị trường không hiệu quả

Nếu chuỗi không dừng  thị trường hiệu quả

Thứ hai, giả thuyết thị trường hiệu quả cho rằng tỉ suất sinh lợi chứng khoán

qua thời gian sẽ độc lập với tỉ suất sinh lợi chứng khoán khác vì thông tin mới đến

thị trường một cách ngẫu nhiên, độc lập và giá chứng khoán điều chỉnh một cách

nhanh chóng theo các thông tin mới này. Chúng ta sẽ kiểm định sự tương quan giữa

tỉ suất sinh lợi hiện tại của một cổ phiếu và tỉ suất sinh lợi trong quá khứ của cổ

phiếu đó. Tức là xem xét tỉ suất sinh lợi ngày t có tương quan với tỉ suất sinh lợi

ngày (t-1), (t-2) hay không?

Nếu có sự tương quan, tức tỉ suất sinh lợi biến động theo các qui luật trong

quá khứ  thị trường chứng khoán không hiệu quả.

Nếu không có sự tương quan, tức tỉ suất sinh lợi từ chứng khoán trong tương

lai không tuân theo qui luật của quá khứ  thị trường hiệu quả dạng yếu.

2.8.2.2. Kiểm định qui tắc giao dịch:

Nội dung của phương pháp này là thực hiện các giao dịch chứng khoán dựa trên

việc sử dụng các thông tin thị trường trong quá khứ, mua ở giá thấp và chờ đợi giá

tăng lên theo qui luật của quá khứ để bán. Nếu chiến lược đầu tư này đem lại hiệu

quả tức là mang đến lợi nhuận siêu ngạch cho nhà đầu tư thì thị trường không hiệu

quả, ngược lại thì là thị trường hiệu quả dạng yếu.

2.8.3. Kiểm chứng đối với thị trường hiệu quả dạng trung bình:

EMH dạng trung bình cho rằng: giá cả chứng khoán hiện tại đang phản ánh

đầy đủ và tức thời tất cả các thông tin được công bố sẵn về các thị trường chứng

khoán. Nếu giả thuyết này đúng thì khi có một thông tin mới nào được công bố, nó

sẽ được kết hợp nhanh chóng vào giá cả chứng khoán. Các tin tức tốt làm giá cả

tăng lên và những tin tức xấu làm giá tụt xuống. Nhưng một khi điều này xảy ra thì

sẽ không còn những thay đổi giá cả có thể dự đoán được nữa. Tóm lại, giả thuyết

này của EMH ngụ ý rằng: không thể trông cậy vào việc chậm trễ trong quá trình

phổ biến thông tin mà xây dựng phương pháp kiếm lời thương mại. tương tự, nếu

tin tức không dẫn đến thay đổi nào trong giá cả và EMH dạng trung bình là đúng thì

từ đó có thể suy ra rằng: các tin tức đó không chứa những nội hàm thích hợp.

Việc kiểm định đối với thị trường hiệu quả dạng trung bình có thể được thực

hiện theo một số phương pháp sau đây:

2.8.3.1. Kiểm chứng thu nhập tăng thêm khi xuất hiện các thông tin mới được

thông báo trên thị trường:

Đây là phương pháp kiểm nghiệm quan trọng nhất đối với giả thuyết EMH

dạng trung bình.

Những thông tin mới được thông báo trên thị trường chủ yếu là các thông tin

từ phía công ty có chứng khoán đang được giao dịch trên thị trường đặc biệt là

những thông tin từ báo cáo tài chính của công ty. Mục đích của phương pháp này là

đi kiểm tra xem liệu thông tin trong các báo cáo của công ty có gây ra những biến

động đáng kể trong giá cả chứng khoán hay không?

Nếu thị trường hiệu quả dạng trung bình thì những thông tin từ báo cáo của

công ty khi được công bố sẽ không giúp các nhà đầu tư dựa trên những tin tức đó để

tìm được lợi nhuận cao hơn các nhà đầu tư khác trên thị trường, ngược lại thị trường

không hiệu quả ở dạng trung bình.

Nếu thị trường hiệu quả ở dạng trung bình thì giá cả chứng khoán sẽ: hoặc là

phản ứng rất nhanh trước những thông tin có trong thông báo của công ty nên sẽ

không để lại những thay đổi nào về giá mà có thể đem ra khai thác để tìm kiếm lợi

nhuận tăng thêm khi thông tin được công bố, nên sẽ là quá muộn đối với nhà đầu tư

nếu như chờ đợi thông báo đó được đăng tải trên báo chí tài chính ngày hôm sau;

hoặc là giá cả chứng khoán không có phản ứng nào hết do các thông tin được công

bố là không phải những thông tin cần thiết.

Nói cách khác, khi thị trường hiệu quả dạng trung bình, thị trường đã dự

đoán chính xác các thay đổi của công ty trước thời điểm các thông tin được chính

thức công bố. nhà đầu tư đã sử dụng các thông tin tức thời (chẳng hạn dùng các báo

cáo của những nhà môi giới chứng khoán) để đi đến quyết định mua hay bán chứng

khoán trước khi thông tin được chính thức công khai. Nếu thông tin cần thiết về

công ty là tốt thì giá chứng khoán đó sẽ gia tăng và hầu hết sự tăng trưởng này đã

phải xảy ra trước khi có những thông báo khả quan về lợi nhuận. Kết quả sẽ là

ngược lại nếu những thông tin đó là bất lợi. Có thể mô hình hóa điều này qua đồ thị

Với các công ty có “tin tốt”, thì trung bình có khoảng 90% sự tăng giá cổ

phần sẽ xảy ra ở thời điểm trước 12 tháng so với thời điểm công bố thông tin, chỉ có

10% các công ty còn lại, giá cổ phiếu đã bắt đầu tăng giá từ 6 tháng trước thời điểm

công bố thông tin.

Vì vậy, thực tế cho thấy rằng các thị trường chứng khoán là “thị trường hiệu

quả- dạng trung bình” được xây dựng theo nguyên tắc: không một phương pháp

buôn bán nào dựa trên sự khai thác thông tin đã được công bố mà lại thu được lợi

nhuận siêu ngạch lớn hơn so với chiến lược “mua và giữ chứng khoán” chủ động.

2.8.3.2. Kiểm định dựa trên việc nghiên cứu các sự kiện:

Nội dung của phương pháp này là căn cứ trên các sự kiện kinh tế (chẳng hạn

như sự tăng giảm lãi suất trong nền kinh tế) có ảnh hưởng đến giá cả và giá trị của

chứng khoán hiện tại hay không? Nếu có sự thay đổi lợi nhuận từ chứng khoán trên

thị trường do sử dụng các thông tin về sự biến động lãi suất thì thị trường không

hiệu quả, nếu ngược lại có thể khẳng định thị trường hiệu quả dạng trung bình.

Thực tế chỉ ra rằng: thị trường đã đoán trước các thay đổi trong lãi suất và

hầu hết các điều chỉnh giá cả đã diễn ra trước thời điểm thông báo thay đỗi lãi suất

được đưa ra. Vì vậy, sau khi thông báo được đưa ra thì không có nguyên tắc giao

dịch chứng khoán nào có thể dựa vào các thông tin đó để tạo ra số lợi nhuận nhiều

hơn so với chiến lược “mua và giữ” chứng khoán chủ động sau khi đã hiệu chỉnh rủi

ro và chi phí giao dịch.

Một cách kiểm nghiệm khác nữa đó là sử dụng các chứng khoán “hoa tiêu” hoặc

“chậm pha” để minh chứng cho giả thuyết. Nếu như các chứng khoán “hoa tiêu”

luôn chỉ đạo chu trình kinh doanh, còn những chứng khoán khác lại chuyên làm

“chậm pha”, thì từ đó có thể đề xuất ý tưởng buôn bán các chứng khoán “chậm pha”

một khi có sự thay đổi giá cả của “hoa tiêu”. Tuy nhiên, không có gì chứng tỏ rằng

các chứng khoán “hoa tiêu” luôn luôn đóng vai trò dẫn dắt còn các chứng khoán

khác lúc nào cũng tiến chậm theo sau.

Tất cả những thực tế đã thể hiện rằng: các thị trường chứng khoán không đơn

thuần chỉ là “hiệu quả dạng yếu” mà còn là “hiệu quả dạng trung bình”. Đồng thời

cũng chứng tỏ rằng: không một nguyên tắc buôn bán nào dựa trên sự khai thác các

thông tin được công bố có thể được vận dụng thích đáng để tạo ra lợi nhuận siêu

ngạch cao hơn so với chiến lược “mua và giữ” (sau khi trừ đi các chi phí: điều

chỉnh, giao dịch và rủi ro).

2.8.4. Kiểm định thị trường hiệu quả dạng mạnh:

EMH dạng mạnh phát biểu rằng: giá cả chứng khoán hiện tại đang phản ánh

tức thời và đầy đủ tất cả thông tin được biết về các thị trường chứng khoán kể cả

các thông tin nội bộ. Điều này nghĩa là: các thị trường phản ứng nhanh tới mức

thậm chí chẳng có ai nắm được thông tin nội bộ có giá nhất lại có thể lợi dụng nó

để kiếm lời.

Trên thực tế, giả thuyết này đang gặp phải mâu thuẫn, vẫn có trường hợp

những người trong cuộc vẫn có thể thu được lợi nhuận siêu ngạch (sau khi trừ đi chi

phí giao dịch và rủi ro) như trường hợp của Ivan Boesky ở Mỹ hay Geoffrey Collier

ở Anh.

Để kiểm nghiệm thị trường hiệu quả dạng mạnh cần xác định được thời điểm

khi nào xuất hiện thông tin nội bộ hay thông tin nội gián. Điều này là thực sự khó

khăn thậm chí có thể nói là không thể, vì vậy việc kiểm nghiệm thị trường hiệu quả

dạng mạnh là rất khó khăn, hơn thế nữa, hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra rằng việc

xuất hiện một dạng thị trường mà ở đó thị trường thu thập được tất cả thông tin, kể

cả những người có thông tin được xem là nội bộ cũng không thể khai thác để tìm

kiếm lợi nhuận tăng thêm nhờ lợi thế thông tin dạng mạnh của thị trường hiệu quả

là rất khó tồn tại trong thực tế.

CHƯƠNG III: KIỂM ĐỊNH THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CHO 26

NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN VÀ 32 NƯỚC PHÁT TRIỂN

3.1. Quan điểm của những nghiên cứu gần đây:

Bảng 1 tóm tắt các kết quả của các kiểm định nghiệm đơn vị khác nhau với

có và không điểm gãy cấu trúc cho giả thuyết thị trường hiệu quả tại các nước khác

nhau dựa trên dữ liệu hàng tháng và dữ liệu hàng năm.

Choudhry năm 1997, Kawakatsu và Morey năm 1999, Chaudhuri và Wu

năm 2003 sử dụng các kiểm định nghiệm đơn vị đơn biến và không xét đến điểm

gãy cấu trúc chẳng hạn như ADF, PP, DF-GLS, các kiểm định nghiệm đơn vị

KPSS, và kết luận rằng giá cổ phiếu có thể được mô tả như là một quá trình bước đi

ngẫu nhiên (nghiệm đơn vị).

Bảng 3.1: So sánh những kết quả trước đây từ nhiều kiểm định nghiệm đơn vị khác

nhau cho thị trường chứng khoán

Giai đoạn mẫu Kết quả

Tác giả Phương pháp Quốc gia mẫu Phần A: kiểm định nghiệm đơn vị đơn biến không có điểm gãy

Choudhry (1997)

6 nước Mỹ Latinh

ADF test

1/ 1989–12/1993 Thị trường hiệu quả

16 thị trường mới nổi DF-GLS và KPSS tests

1/ 1976–12/1997 Thị trường hiệu quả

17 thị trường mới nổi ADF vàPP tests

1/1985–2/1997

Thị trường hiệu quả

Kawakatsu và Morey (1999) Chaudhuri và Wu (2003) Phần B: kiểm định nghiệm đơn vị đơn biến có điểm gãy

17 thị trường mới nổi Zivot và Andrews (1992)

1/1985–2/1997

S&P 500

Two-break LM unit root test

1860–1970

Thị trường không hiệu quả Thị trường hiệu quả

Chaudhuri và Wu (2003) Lee và Strazicich (2003) Narayan (2005)

1/1960–4/2003

Thị trường hiệu quả

Narayan (2006)

Australia và New Zealand U.S.

6/ 1964–4/2003

Thị trường hiệu quả

Các nước G7

Caner and Hansen (2001)threshold unit root test Caner and Hansen (2001)threshold unit root test Two-break LM unit root test

1/ 1975–4/2003

Thị trường hiệu quả

12/ 1990–6/2007 Thị trường hiệu quả

Narayan và Smyth (2007) Qian và cộng sự (2008)

Chỉ số chứng khoán Thượng Hải

Caner and Hansen (2001)threshold unit root test

Phần C: kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng không có điểm gãy

17 thị trường mới nổi Panel tests based onOLS và

1/ 1985–4/2002

Chaudhuri và Wu (2004)

SUR estimations

Thị trường không hiệu quả

Các nước G7

1/1975–4/2003

Thị trường hiệu quả

Narayan và Narayan (2007)

17 nước Châu Âu

1/1988–3/2003

Thị trường hiệu quả

Narayan and Prasad (2007)

Panel tests based on IPS,LLC, LM, SUR and MADF test Panel unit root test based onLLC, SUR, and MADF tests

22 OECD countries

Im và cộng sự (2002) test

1/1991–6/2003

Thị trường hiệu quả

8 nước Châu Á

1/1998–6/2005

Phần D: kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng có điểm gãy Narayan và Smyth (2005) Lean và Smyth (2007) Narayan (2008)

1/ 1975–4/2003

Các nước G7

Thị trường không hiệu quả Thị trường không hiệu quả

Panel LM unit root test withone and two breaks Panel LM unit root test withone and two breaks Chú ý: SUR biểu thị phương pháp hồi quy dường như không liên quan (seemingly

unrelated regression method). MADF biểu thị phương pháp Augmented Dickey

Fuller đa biến.

Perron (1989) cho thấy sự thất bại khi cho phép điểm gãy cấu trúc tồn tại dẫn

đến một xu hướng làm giảm khả năng từ chối một giả thuyết nghiệm đơn vị. Sau

này, nhiều phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị đã được đề xuất để xem xét vấn

đề điểm gãy cấu trúc như Zivot và Andrewsnăm 1992; Lumsdaine và Papell năm

1997; Lee và Strazicich, 2003. Những sự kiện tài chính, kinh tế, hoặc xã hội quan

trọng có thể tạo ra các điểm gãy cấu trúc cho thị trường chứng khoán xảy ra trong

giai đoạn nghiên cứu. Đáng chú ý nhất là cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm

2008, cuộc khủng hoảng nợ công ở Châu Âu năm 2011, động đất song thần tại Nhật

Bản 2011, và một vài sự kiện khác. Vì vậy, một số các nghiên cứu thực nghiệm sau

đó đã được mở rộng để đi vào xem xét các điểm gãy cấu trúc của các biến số kinh tế

vĩ mô. Họ mở rộng kiểm định nghiệm đơn vị để chứa một và hai điểm gãy cấu trúc

hoặc các mô hình phi tuyến tính và phát triển bởi Zivot và Andrewsnăm 1992, Lee

và Strazicich năm 2003, Caner và Hansen năm 2001.

Thực tế đã được báo cáo rằng các kiểm định nghiệm đơn vị thông thường

thất bại trong việc xem xét đặc điểm giữa các nước, từ đó dẫn đến những ước tính ít

hiệu quả. Do đó, không ngạc nhiên khi yếu tố này đã tạo ra sự nghi ngờ đáng kể về

kết quả của những nghiên cứu trước đó liên quan đến sự tồn tại của một thị trường

hiệu quả. Một cách tiếp cận được đề xuất để tăng sức mạnh trong kiểm định nghiệm

đơn vị liên quan đến việc sử dụng các dữ liệu bảng. Một số kiểm định nghiệm đơn

vị dữ liệu bảng đã được phát triển để khai thác thêm sức mạnh trong đặc tính bảng

của dữ liệu, bao gồm kiểm định của Levin và cộng sự năm 2002, kiểm định bình

phương nhỏ nhất suy rộng khả thi (O'Connell năm 1998), và kiểm định t-bar được

đề xuất bởi Im và cộng sự (2003). Những kiểm định như vậy đã được áp dụng cho

một loạt các dữ liệu kinh tế chính với hi vọng sự gia tăng sức mạnh của các kiểm

định này sẽ cho kết quả đáng tin cậy hơn. Không có nghi ngờ rằng bằng cách khai

thác kích thước chéo của bảng khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị, sức mạnh

của kiểm định cao hơn.

Các kết quả thực nghiệm từ các kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng trước

đó mà không xét đến điểm gãy cấu trúc đã thường mâu thuẫn nhau như Chaudhuri

và Wu năm 2004; Narayan và Narayan năm 2007; Narayan và Prasad năm 2007.

Narayan và Smyth năm 2005, áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng

LM với một điểm gãy cấu trúc để kiểm tra giả thuyết bước đi ngẫu nhiên. Họ tìm

thấy bằng chứng ủng hộ giả thuyết thị trường hiệu quả với toàn bộ dữ liệu bảng

OECD hoặc một bảng nhỏ các nước G7 với không có và có một điểm gãy cấu trúc,

bằng cách sử dụng dữ liệu hàng tháng cho giai đoạn 1991-2003. Tuy nhiên, một đặc

điểm đáng chú ý là hầu hết các chuỗi thời gian bị ảnh hưởng bởi nhiều điểm gãy cấu

trúc. Do đó, Tôi sử dụng phương pháp được phát triển bởi Carrion-i-Silvestre và

cộng sự năm 2005 bằng cách sử dụng bộ dữ liệu bảng giai đoạn từ tháng 1 năm

2006 đến tháng 5 năm 2014.

3.2. Mô hình:

3.2.1. Mô hình Carrion-i-Silvestre và cộng sự năm 2005:

Tôi mô tả ngắn gọn kiểm định tính dừng dữ liệu bảngtheomô hình Carrion-i-

Silvestre và cộng sự năm 2005. Mô hình nàyđược thiết lập để có thể cho phép kiểm

định giả thuyết nghiệm đơn vị dữ liệu bảng và cho phép đa điểm gãy1 cấu trúc. Mô

𝑚𝑖 𝑘=1

hình được viết như sau:

𝑚𝑖 𝑘=1

∗ + 𝜀𝑖,𝑡

𝜃𝑖,𝑘𝐷𝑈𝑖,𝑘,𝑡 + 𝛽𝑖𝑡 + ∑ 𝛾𝑖,𝑘𝐷𝑇𝑖,𝑘,𝑡 𝑃𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖 + ∑ (1)

Với Pi,tđại diện chỉ số giá chứng khoán ở quốc gia i ở thời gian t; t=1, . . .,T là số kỳ

quan sát; i = 1, . . ., N là các thành viên của bảng dữ liệu. ԑi,t là sai số. Biến giả

i,k,t được xác định là DUi,k,t = 1 với t > Ti

b,kvà ngược lại bằng 0. DT*

i,k,t=

DUi,k,tvà DT*

b,k với t > Ti

b,kvà ngược lại bằng 0. Ti

b,kbiểu thị ngày thứ k của điểm gãy của

t - Ti

quốc gia i, k =1, . . ., mi, mi ≥ 1.

Điều đặc biệt trong phương trình (1) là đủ tổng quát để cho phép hệ số chặn

đơn vị đặc trưng, xu hướng thời gian, trung bình đơn vị đặc trưng, và thay đổi độ

dốc. Việc kiểm định giả thuyết không của tính dừng dữ liệu bảng theo Hadri (2000),

người thiết kế một thống kê kiểm định mà chỉ đơn giản là trung bình của các kiểm

định tính dừng đơn biến của Kwiatkowski và cộng sự (1992) (sau đây gọi là KPSS).

CBL tính toán kiểm định tính dừng dữ liệu bảng là trung bình kiểm định KPSS đơn

𝑁

𝑇

biến:

2 𝑖,𝑡

𝑖=1

𝑡=1

) 𝐿𝑀(𝜆̂) = 𝑁−1 ∑(𝜓̂ −2𝑇−2 ∑ 𝑆̂ 𝑖

𝑇 𝑡=1

𝑖) = (𝜓̂ −2𝑇−2 ∑ 𝑆̂ 𝑖

2 𝑖,𝑡

) là kiểm định đơn biến cho từng quốc gia i. Và

1 Giả thuyết không trong kiểm định tính dừng dữ liệu bảng của CBL (2005) là dữ liệu dừng ở tất cả các nước, ngược lại là không dừng ở một số nước

là tổng các sai số thành phần được lấy từ sử dụng phần dư OLS ước 𝜀̂𝑖,𝑗 Với 𝐿𝑀𝑖(𝜆̂ 𝑆̂𝑖,𝑡 = ∑ 𝑡 𝑗=1

lượng của phương trình 1, với 𝜓̂ 2 là ước lượng không chệch của phương sai dài hạn 𝑖

của phần dư 𝜀𝑖,𝑡

3.2.2. Mô hình xác định vị trí điểm gãy:

Xem xét mô hình hồi quy với m điểm gãy (m+1 thời kỳ):

yt = βt + ut

t = Tj−1 + 1, … Tj

Với j = 1,…,m+1 với quy ước To = 0 và Tm+1 = T

ytlà biến độc lập cần xác định điểm gãy

(T1, T2,…, Tm) là các điểm gãy cần xác định.

Với mỗi cách phân chia (T1, T2,…, Tm) có thể dễ dàng ước lượng hệ số β theo

phương pháp bình phương bé nhất.

Kết quả của tổng các phần dư cho mỗi sự phân chia là:

m+1 j=1

RSS(T1, T2,…, Tm) = ∑ rss(Tj−1 + 1, … Tj)

Với rss(Tj−1 + 1, … Tj) là tổng bình phương của phần dư ở thời kỳ j.

Để xác định vị trí điểm gãy chúng ta đi xác định sự phân chia (T1, T2,…, Tm) làm tối

thiểu hóa tổng các phần dư của tất cả các thời kỳ:

(T1̂ , T2̂ , … , Tm̂ )= argmin(T1,T2,…,Tm)RSS(T1, T2,…, Tm)

Một khi ngày cho tất cả khả năng mi ≤ mmax cho mỗi i được ước lượng, với mmax là số lượng lớn nhất của điểm gãy, Tôi chọn một số lượng phù hợp của điểm

gãy sử dụng tiêu chuẩn thông tin Swharz điều chỉnh của Liu và cộng sự (1997)

được thiết kế cho trường hợp biến xu hướng.

3.3. Dữ liệu:

Dữ liệu sử dụng trong bài này là giá cổ phiếu hàng tháng 32 nước phát triển và

26 nước đang phát triển như được nhìn thấy trong bảng đồ 1 và 2 với năm cơ sở là

2010 bằng 100 (tôi chọn năm gốc là năm 2010 để số liệu ít chênh lệch thuận lợi cho

việc kiểm định):

Chỉ số giá trung bình 12 tháng của năm 2010 được cho bằng 100

Chỉ số các tháng còn lại được tính bằng cách lấy chỉ số giá tại tháng đó

chia cho chỉ số giá trung bình 12 tháng của năm 2010 và nhân với 100

Dữ liệu được lấy từ OECD và International Financial Statistics và Yahoo Finance.

Giai đoạn dữ liệu mẫu từ 01/2006 đến 5/2014. 32 nước phát triển là:Australia, Áo,

Bỉ, Canada, Croatia, Cộng hòa Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy

Lạp, Hungary, Iceland, Ireland, Ý, Nhật Bản, Luxembourg, Hà Lan, New Zealand,

Na Uy, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Liên bang Nga, Cộng hòa Slovakia, Nam Phi, Tây

Ban Nha, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Ukraine, Anh và Hoa Kỳ. 26 nước đang phát triển

là: Argentina, Bangladesh, Botswana, Brazil, Chile, Trung Quốc, Hồng Kông,

Colombia, Ai Cập, Ấn Độ, Indonesia, Jamaica, Kenya, Hàn Quốc, Mexico,

Malaysia, Mauritius, Pakistan, Peru, Philippines, Saudi Arabia , Việt Nam, Thái

Lan, Trinidad và Tobago, Thổ Nhĩ Kỳ, và Zambia. Tôi chọn những nước này, bởi vì

mẫu đại diện cho cả nước phát triển và nước đang phát triển và chúng không giới

hạn trong một lục địa. Đầu tiên, hình3.1 và 3.2 chứng minh rằng toàn bộ chuỗi tồn

tại xu hướng hỗn hợp. Hơn nữa, dữ liệu cũng cho thấy sự hiện diện của một hoặc

nhiều nhiều điểm cấu trúc. Tuy nhiên, các kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng

truyền thống bỏ qua các điểm gãy cấu trúc dẫn đến kết quả không mạnh mẽ.

Hình 3.1: Chỉ số giá chứng khoán tại 26 nước đang phát triển

Hình3.2. Chỉ số giáchứng khoán thựctại 32 quốc giađang phát triển.

3.4. Kết quả thực nghiệm:

Đầu tiên tôi sử dụng các kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng truyền thống

không xét đến điểm gãy cấu trúc như trong Levin và cộng sự năm 2002, Breitung

năm 2000, Im et al năm 2003 và Hadri năm 2000, và Fisher-ADF và Fisher-PP đề

xuất bởi Maddala và Wu năm 1999. Bảng 3.2 và 3.3 tương ứng kiểm định thống kê

cho nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng dữ liệu bảng không cho phép sự hiện

diện của điểm gãy cấu trúc. Tôi bao gồm xu hướng thời gian và hệ số chặn trong mô

hình. Tôi sử dụng tiêu chuẩn thông tin Schwartz (Schwartz Information Criterion)

để lựa chọn chiều dài độ trễ tối ưu. Bằng chứng các kiểm định cho thấy rằng tất cả

các thị trường chứng khoán phát triển và đang phát triển tồn tại nghiệm đơn vị.

Bảng 3.2: Kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định tính dừng dữ liệu bảng không xét đến điểm gãy cấu trúc cho 32 nước phát triển.

Phương pháp Statistic Prob.**

LLC 4.99847 1.0000

Breitung -1.09175 0.1375

IPS 5.39137 1.0000

ADF – Fisher 20.4558 1.0000

PP – Fisher 23.5237 1.0000

Hadri 18.9481 0.0000

Statistic 4.99847

Prob.** 1.0000

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 10:12 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total number of observations: 2585 Cross-sections included: 26 (6 dropped) Method Levin, Lin & Chu t* ** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Hình 3.3: Phương pháp LLC cho 32 nước phát triển

Statistic -1.09175

Prob.** 0.1375

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:19 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4 Total number of observations: 3145 Cross-sections included: 32 Method Breitung t-stat ** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Hình 3.4: Phương pháp Breitung cho 32 nước phát triển

Statistic 5.39137

Prob.** 1.0000

Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:35 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4 Total number of observations: 3177 Cross-sections included: 32 Method Im, Pesaran and Shin W-stat ** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate ADF test results

t-Stat -1.6517 -1.9365 -0.2966 -2.2500 -1.7105 -2.3008 -0.8555 -1.5782 -1.5311 -0.7517 -1.0091 -1.5934 -2.3626 -1.2522 -1.8704 -0.5553 -0.6140 -2.5497 -1.0639 -0.0628 -1.6882 -1.7193 -1.9394 -2.5438 -1.1396 -0.8389 -2.0635 -0.8776 -0.5443 -2.1576 -1.3666 -1.2915 -1.4364

Prob. 0.7651 0.6279 0.9898 0.4567 0.7394 0.4293 0.9561 0.7947 0.8123 0.9659 0.9374 0.7888 0.3967 0.8935 0.6621 0.9793 0.9758 0.3042 0.9293 0.9949 0.7493 0.7355 0.6264 0.3069 0.9164 0.9579 0.5593 0.9538 0.9798 0.5074 0.8648 0.8843

E(t) -2.179 -2.179 -2.177 -2.179 -2.179 -2.179 -2.179 -2.179 -2.179 -2.177 -2.177 -2.179 -2.179 -2.179 -2.132 -2.177 -2.177 -2.179 -2.177 -2.177 -2.179 -2.179 -2.179 -2.179 -2.177 -2.177 -2.179 -2.177 -2.177 -2.179 -2.177 -2.179 -2.177

E(Var) 0.606 0.606 0.597 0.606 0.606 0.606 0.606 0.606 0.606 0.597 0.597 0.606 0.606 0.606 0.633 0.597 0.597 0.606 0.597 0.597 0.606 0.606 0.606 0.606 0.597 0.597 0.606 0.597 0.597 0.606 0.597 0.606 0.603

Cross Section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Average

Lag 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 4 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1

Max Lag 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

Obs 99 99 100 99 99 99 99 99 99 100 100 99 99 99 96 100 100 99 100 100 99 99 99 99 100 100 99 100 100 99 100 99

Hình 3.5: Phương pháp IPS cho 32 nước phát triển

Statistic 20.4558 5.42079

Prob.** 1.0000 1.0000

Intermediate ADF test results PRICE

Cross section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

Lag 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 4 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1

Max Lag 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

Obs 99 99 100 99 99 99 99 99 99 100 100 99 99 99 96 100 100 99 100 100 99 99 99 99 100 100 99 100 100 99 100 99

Hình 3.6: Phương pháp ADF cho 32 nước phát triển Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:36 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4 Total number of observations: 3177 Cross-sections included: 32 Method ADF - Fisher Chi-square ADF - Choi Z-stat ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality.

Prob.** 1.0000 1.0000

Statistic 23.5237 4.23716

Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:37 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 3200 Cross-sections included: 32 Method PP - Fisher Chi-square PP - Choi Z-stat ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi-square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Intermediate Phillips-Perron test results PRICE

Obs 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Cross Section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

Prob. 0.7380 0.6265 0.9352 0.4676 0.8414 0.4617 0.9526 0.7590 0.7038 0.9042 0.8329 0.7190 0.4004 0.8928 0.9586 0.9103 0.9546 0.2347 0.8011 0.9758 0.8229 0.5716 0.5203 0.3210 0.8383 0.8821 0.5091 0.8412 0.9256 0.4157 0.7930 0.8687

Bandwidth 5.0 6.0 6.0 5.0 2.0 5.0 5.0 6.0 6.0 5.0 5.0 6.0 5.0 6.0 7.0 6.0 4.0 5.0 5.0 6.0 3.0 7.0 6.0 4.0 5.0 4.0 5.0 5.0 6.0 6.0 5.0 6.0

Hình 3.7: Phương pháp PP cho 32 nước phát triển

Statistic 18.9481 12.7939

Prob.** 0.0000 0.0000

Cross section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

LM 0.1449 0.1530 0.2127 0.0999 0.1579 0.0923 0.2044 0.1818 0.1254 0.1941 0.1787 0.1496 0.0648 0.2118 0.2508 0.1951 0.2576 0.0764 0.1765 0.2541 0.1780 0.1197 0.0993 0.0774 0.1414 0.1863 0.0919 0.1656 0.2117 0.1009 0.1982 0.2051

Variance HAC 1482.638 4723.211 4395.807 776.7809 927.6560 2099.998 3347.727 6749.751 3240.774 2542.179 2575.837 11453.42 1427.113 591045.8 27618.51 4163.316 6448.110 3397.232 2916.256 3080.361 2526.842 2803.736 2101.831 2284.987 2559.305 1632.797 1772.889 1986.727 2151.937 7308.592 1101.013 2384.155

Obs 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101

Bandwidth 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0

Hình 3.8: Phương pháp Hadri cho 32 nước phát triển Null Hypothesis: Stationarity Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:41 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 3232 Cross-sections included: 32 Method Hadri Z-stat Heteroscedastic Consistent Z-stat Intermediate results on PRICE

Bảng 3.3:Kiểm định tính dừng và kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng không có

điểm gãy cho 26 nước đang phát triển:

Phương pháp Statistic Prob.**

LLC 1.20561 0.8860

Breitung -1.20796 0.1135

IPS 0.46154 0.6778

ADF – Fisher 50.9742 0.5142

PP – Fisher 45.8112 0.7145

Hadri 11.4959 0.0000

Chú ý: Trong bảng 3.2 và 3.3, LLC và IPS tương ứng là các phương pháp kiểm

định nghiệm đơn vị của Levin và cộng sự năm 2002, Im và cộng sự năm 2003.

Fisher-ADF và Fisher-PP tương ứng đại diện cho kiểm định nghiệm đơn vị của

Fisher-ADF và Fisher-PP của Maddala và Wu (1999). Xác suất cho kiểm định

Fisher-type được tính toán bằng cách sử dụng phân phối 𝑥2 tiệm cận. Tất cả các

kiểm định khác bình thường tiệm cận. Các kiểm định LLC, Breitung, IPS, Fisher-

ADF, và Fisher-PP kiểm định giả thuyết của tính không dừng, trong khi đó Hadri

kiểm định giả thuyết của tính dừng.

Statistic

Prob.**

1.20561

0.8860

Levin, Lin & Chu t* ** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate results on PRICE

Cross section

2nd Stage Coefficient

Variance of Reg

Max Lag

Band- width

Lag

HAC of Dep.

Obs

112.57 38.475 37.479 35.056 17.427 179.22

93.842 35.758 13.096 23.899 13.642 87.376

0 0 1 1 1 5

Dropped from Test

22.930 147.58 38.815 34.690 19.866 47.049 31.508

22.282 72.684 34.377 28.253 13.351 31.687 26.795

0 1 0 0 1 0 0

Dropped from Test

18.953 40.461 72.941 109.73 43.450 158.76 39.096

11.681 12.009 72.916 72.910 36.809 126.11 26.277

0 3 0 0 0 0 0

Dropped from Test Dropped from Test

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

0.00595 -0.05220 -0.06623 -0.08522 -0.06532 -0.13953 -0.09541 -0.07480 -0.11215 -0.07776 -0.10409 -0.04517 -0.10559 -0.05225 -0.11017 0.00432 -0.06560 -0.04406 -0.12727 -0.06854 -0.11362 -0.06291

48.642 72.465

47.899 31.702

0 3

4.0 3.0 5.0 3.0 1.0 7.0 4.0 6.0 4.0 2.0 3.0 6.0 4.0 5.0 7.0 0.0 4.0 3.0 4.0 4.0 4.0 6.0

100 100 99 99 99 95 100 99 100 100 99 100 100 100 97 100 100 100 100 100 100 97

12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

SE Reg

t-Stat

Coefficient

mu*

sig*

Obs

1.007

-9.604

Pooled

-0.06712

-0.567

0.696

2184

Hình 3.9: Phương pháp LLC cho 26 nước đang phát triển Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:47 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total number of observations: 2184 Cross-sections included: 22 (4 dropped) Method

Statistic -1.20796

Prob.** 0.1135

Intermediate regression results on PRICE

Cross Section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Pooled

S.E. of Regression 9.73779 6.09907 3.78158 5.05547 3.79799 10.0147 6.56634 4.87043 8.75308 6.05264 5.44936 3.79250 5.71582 5.34494 4.25814 3.47984 3.76063 8.58358 8.74514 6.16498 12.1859 5.24498 6.33455 2.76044 7.17487 5.79785 Coefficient -0.00467

Lag 0 0 1 1 1 5 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 3 t-Stat -1.208

Max Lag 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 SE Reg 0.004

Obs 100 100 99 99 99 95 100 100 99 100 100 99 100 100 100 100 97 100 100 100 100 100 100 99 100 97 Obs 2552

Hình 3.10: Phương pháp Breitung cho 26 nước đang phát triển Null Hypothesis: Unit root (common unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:48 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Total number of observations: 2552 Cross-sections included: 26 Method Breitung t-stat ** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Prob.** 0.6778

Statistic 0.46154

Intermediate ADF test results

E(Var) 0.597 0.597 0.606 0.606 0.606 0.644 0.597 0.597 0.606 0.597 0.597 0.606 0.597 0.597 0.597 0.597 0.628 0.597 0.597 0.597 0.597 0.597 0.597 0.606 0.597 0.628 0.603

E(t) -2.177 -2.177 -2.179 -2.179 -2.179 -2.131 -2.177 -2.177 -2.179 -2.177 -2.177 -2.179 -2.177 -2.177 -2.177 -2.177 -2.157 -2.177 -2.177 -2.177 -2.177 -2.177 -2.177 -2.179 -2.177 -2.157 -2.174

Lag 0 0 1 1 1 5 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 3

Max Lag 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

Obs 100 100 99 99 99 95 100 100 99 100 100 99 100 100 100 100 97 100 100 100 100 100 100 99 100 97

Cross section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Average

t-Stat 0.1870 -1.7028 -2.7725 -2.3596 -2.1055 -3.4370 -2.4021 -2.2878 -2.0318 -2.3097 -1.9829 -2.5126 -1.4182 -2.3207 -1.9726 -1.5970 -3.8804 0.1829 -1.9308 -1.4681 -4.0095 -1.8804 -1.9086 -2.1672 -2.4912 -2.1202 -2.1038

Prob. 0.9977 0.7430 0.2110 0.3982 0.5361 0.0526 0.3763 0.4363 0.5766 0.4246 0.6032 0.3216 0.8498 0.4188 0.6088 0.7875 0.0165 0.9976 0.6310 0.8341 0.0113 0.6573 0.6427 0.5021 0.3319 0.5279

Hình 3.11: Phương pháp IPS cho 26 nước đang phát triển Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:49 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Total number of observations: 2583 Cross-sections included: 26 Method Im, Pesaran and Shin W-stat ** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Statistic 50.9742 0.44216

Prob.** 0.5142 0.6708

Intermediate ADF test results PRICE

Lag 0 0 1 1 1 5 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 3

Max Lag 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

Obs 100 100 99 99 99 95 100 100 99 100 100 99 100 100 100 100 97 100 100 100 100 100 100 99 100 97

Cross section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Prob. 0.9977 0.7430 0.2110 0.3982 0.5361 0.0526 0.3763 0.4363 0.5766 0.4246 0.6032 0.3216 0.8498 0.4188 0.6088 0.7875 0.0165 0.9976 0.6310 0.8341 0.0113 0.6573 0.6427 0.5021 0.3319 0.5279

Hình 3.12: Phương pháp ADF cho 26 nước đang phát triển Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:50 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5 Total number of observations: 2583 Cross-sections included: 26 Method ADF - Fisher Chi-square ADF - Choi Z-stat ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality.

Statistic 45.8112 0.36616

Prob.** 0.7145 0.6429

Intermediate Phillips-Perron test results PRICE

Cross section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Prob. 0.9946 0.7220 0.3663 0.4511 0.6119 0.7089 0.2104 0.4363 0.4553 0.2544 0.4253 0.4041 0.6728 0.2651 0.3760 0.5511 0.3123 0.9980 0.4406 0.7641 0.0102 0.4045 0.5315 0.6124 0.3163 0.7291

Obs 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Bandwidth 4.0 1.0 5.0 4.0 2.0 7.0 4.0 0.0 6.0 5.0 3.0 4.0 6.0 5.0 6.0 5.0 7.0 1.0 4.0 4.0 4.0 5.0 4.0 3.0 1.0 7.0

Hình 3.13: Phương pháp PP cho 26 nước đang phát triển Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 09:52 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear Trends Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 2600 Cross-sections included: 26 Method PP - Fisher Chi-square PP - Choi Z-stat ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.

Statistic 11.4959 7.73807

Prob.** 0.0000 0.0000

Cross Section 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

LM 0.1571 0.2000 0.1015 0.1705 0.1546 0.0857 0.0522 0.1228 0.0861 0.0483 0.1087 0.0671 0.1568 0.0654 0.0780 0.1058 0.0805 0.2629 0.0824 0.2266 0.2388 0.0817 0.2145 0.2272 0.1072 0.0995

Variance HAC 6637.899 2935.699 1648.974 1264.520 1062.898 6063.940 1197.873 847.4436 3567.281 856.2553 1206.746 518.5547 2291.483 793.3061 737.9387 778.6499 1194.874 10568.27 4175.321 3164.038 7144.930 1319.231 2909.036 1256.635 1434.973 3144.646

Bandwidth 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0 8.0

Obs 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101

Hình 3.14: Phương pháp Hadri cho 26 nước đang phát triển Null Hypothesis: Stationarity Series: PRICE Date: 04/30/15 Time: 10:02 Sample: 2006M01 2014M05 Exogenous variables: Individual effects, individual linear trends Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 2626 Cross-sections included: 26 Method Hadri Z-stat Heteroscedastic Consistent Z-stat * Note: High autocorrelation leads to severe size distortion in Hadri test, leading to over-rejection of the null. ** Probabilities are computed assuming asympotic normality Intermediate results on PRICE

Cho đến nay, có một sự đồng thuận rằng sự hiện diện điểm gãy cấu trúc có

xu hướng làm giảm khả năng từ chối giả thuyết nghiệm đơn vị. Để làm sáng tỏ

thêm về vấn đề này, tôi tiến hành trình bày kết quả của kiểm định KPSS cá thể với

nhiều điểm gãy, cho phép tối đa là 5 thay đổi của trung bình và độ dốc, đó là cơ sở

cho việc tính toán kiểm định KPSS dữ liệu bảng của Carrion- i-Silvestre và cộng sự

(2005). Tôi tính toán giá trịý nghĩa(finite-sample critical values) cho kiểm định

KPSS đơn biến với nhiều điểm gãy bằng mô phỏng Monte Carlo sử dụng 20.000

lần chọn mẫu. Ngoài ra, như ghi nhận của Christiano năm 1992, với việc xác định

một cách nội sinh số lượng và vị trí của điểm gãy cấu trúc từ các dữ liệu, tôi có thể

sửa chữa cho sự thiên lệch trước kiểm định (pre-test bias) có thể phát sinh khi kiểm

tra nghiệm đơn vị dưới sự hiện diện của điểm gãy cấu trúc trong hàm xu hướng.

Bảng 3.4: Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với điểm gãy cấu trúc cho 32 nước

Quốc gia

Finite-sample critical values

KPSS mi

𝑇̂𝑏,1

𝑇̂𝑏,2

𝑇̂𝑏,3

𝑇̂𝑏,4

𝑇̂𝑏,5

10%

2.5 %

Sep-07

Phần A: Kiểm định cho từng quốc gia Australia Austria Belgium Canada

Jan-09 Apr-10 0.013 4 0.022 3 Mar-07 Sep-08 Jul-11 0.035 4 Apr-07 Sep-08 Apr-10 0.027 4 Mar-07 Sep-08 May-

Jul-11 Jul-11 Aug-12

0.063 0.075 0.088 0.104 0.080 0.095 0.111 0.130 0.062 0.073 0.086 0.105 0.061 0.073 0.085 0.100

Sep-08 Oct-08

Croatia Czech Republic Denmark Estonia Finland

Jun-07 Jul-07 Sep-07 Mar-

Jan-12 Jul-11 Feb-13 Feb-13 Aug-12

0.056 0.065 0.074 0.085 0.062 0.074 0.086 0.103 0.064 0.076 0.089 0.108 0.062 0.074 0.087 0.103 0.055 0.064 0.071 0.083

0.028 4 Apr-07 Sep-08 Aug-10 0.022 4 Mar-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.018 4 Jul-11 0.016 4 May- 0.045 4 11

France Germany

0.019 4 Apr-07 Sep-08 Apr-10 Jul-11 0.048 3 May-

Sep-08

Jul-11

0.062 0.074 0.088 0.104 0.080 0.095 0.111 0.133

Jun-12 Jun-07 Oct-08 Apr-10 Jun-07 Oct-08 Jun-07 Sep-08 Jun-07 Apr-09 Sep-08 Jun-07

Greece Hungary Iceland Ireland Italy Japan Luxembourg Netherlands

07 0.019 3 Dec-07 Apr-09 0.017 4 0.026 2 0.016 3 Jul-11 0.024 4 Jul-11 Jul-11 0.028 4 0.022 4 Mar-07 Sep-08 Apr-10 Sep-08 Apr-10 0.021 4 May-

Jul-11 Feb-13 Jan-13 Jul-11 Jul-11

0.078 0.095 0.111 0.134 0.063 0.076 0.088 0.106 0.167 0.215 0.267 0.335 0.081 0.096 0.112 0.133 0.056 0.064 0.072 0.084 0.062 0.076 0.088 0.104 0.062 0.075 0.088 0.105 0.062 0.075 0.088 0.107

07 Jul-07

New Zealand Norway

0.023 3 0.017 3 May-

Apr-09 Oct-11 Jul-11 Sep-08

0.073 0.086 0.098 0.115 0.080 0.095 0.112 0.133

Poland

0.024 3 May-

Jul-11

0.074 0.087 0.101 0.121

Mar- 09 Sep-08

Portugal

0.029 5 May-

Jan-10 May-

0.043 0.049 0.055 0.061

07 Jun-07 Jul-07

11 Jul-11 Jul-11

Sep-08 Apr-10 Oct-08 Apr-10 Jul-11 Jan-10 Mar-12

Jul-07

Jun-07

Jul-11 Jul-11 Jul-12 Jul-11

0.015 3 Mar-07 Sep-08 0.032 4 Oct-08 0.017 4 Mar-07 Sep-08 Apr-10 Jan-09 Apr-10 0.012 5 0.038 4 Nov-07 Feb-09 Apr-11 0.016 4 Apr-07 Sep-08 Apr-10

Aug- 12 0.062 0.075 0.088 0.106 0.043 0.049 0.054 0.060 Feb-13 0.081 0.096 0.112 0.133 0.057 0.066 0.075 0.087 0.063 0.076 0.089 0.108 Dec-12 0.063 0.075 0.088 0.106 0.056 0.065 0.073 0.083 0.063 0.075 0.089 0.108

Sep-08 Apr-10

0.015 4

Jun-07 Test statistics

Jul-11 0.063 0.077 0.090 0.107 Giá trị ý nghĩa bootstrap (Bootstrap critical values) 5 percent 10 percent

2.5 percent

Russia 0.026 4 Slovak Republic 0.024 5 South Africa Spain Sweden Switzerland Ukraina United Kingdom United States KPSS Test Phần B. Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng

Panel data stationary tests Homogeneous Heterogeneous

4.923 3.991

15.153 12.680

18.579 13.919

21.368 15.255

phát triển:

Bảng 3.5: Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng với điểm gãy cấu trúc cho 26 nước đang

Quốc gia

KPSS mi

T̂b,1

T̂b,2

T̂b,3

T̂b,4

T̂b,5

Giá trị ý nghĩa hữu hạn mẫu (Finite-sample critical values) 10%

2.5 % 1%

Sep-08

Oct-12

Feb-13

Jun-07 Jun-07

Jul-10 Feb-12 Dec-09 Aug-11 Oct-12 Jul-11 Dec-11 Jan-11 Aug-10 Jul-11 Feb-10 Feb-10 Dec-09 Dec-09 Jul-11 Jul-11 Jul-11 Sep-10 Aug-11 Oct-12 Dec-09 Aug-11

0.019 0.030 0.019 0.021 0.023 0.038 0.020 0.016 0.029 0.022 0.015 0.029 0.022 0.017 0.012 0.016 0.039 0.033 0.016 0.018 0.051 0.018 0.011 0.026

3 Oct-10 4 Mar-07 Apr-09 Apr-07 Jul-09 3 Jun-07 Sep-08 3 Apr-08 Sep-09 4 Apr-10 Jul-11 3 Aug-07 Mar-09 3 Sep-08 Sep-10 3 Dec-07 Mar-09 4 Sep-07 Mar-09 4 Nov-07 Mar-09 4 Sep-08 4 Jun-07 Sep-08 5 Mar-07 Jun-07 4 Sep-08 Sep-08 Apr-07 5 Dec-07 Mar-09 3 Dec-07 4 Apr-09 Dec-07 Mar-09 4 Feb-09 4 May-07 4 Feb-09 Oct-07 3 Mar-07 Aug-08 Sep-08 4 Sep-08 4 4

0.072 0.084 0.096 0.115 0.056 0.065 0.074 0.085 Aug-12 0.072 0.085 0.097 0.112 0.113 0.144 0.178 0.219 0.057 0.066 0.076 0.088 Feb-13 0.109 0.140 0.171 0.211 0.074 0.088 0.101 0.120 0.075 0.088 0.102 0.119 0.056 0.065 0.073 0.084 Feb-13 0.057 0.066 0.076 0.089 Dec-11 0.057 0.066 0.076 0.090 Jan-13 0.062 0.075 0.089 0.107 Jul-11 0.043 0.049 0.054 0.060 Jul-11 Jul-11 0.063 0.076 0.089 0.107 Apr-11 Nov-12 0.043 0.049 0.054 0.060 0.076 0.090 0.103 0.120 0.056 0.065 0.074 0.086 Dec-12 0.058 0.068 0.076 0.090 Nov-12 0.057 0.067 0.076 0.089 Dec-11 0.059 0.069 0.080 0.094 Jan-13 0.105 0.133 0.158 0.197 0.063 0.076 0.090 0.110 Jul-11 0.064 0.078 0.093 0.111 Dec-12 0.068 0.084 0.099 0.120

0.060 0.034

5 3

Jan-10 Aug-10 Jan-11

0.058 0.069 0.079 0.093 0.055 0.063 0.070 0.080

Jun-07 Sep-08 Jun-07 Mar-09 Apr-09 Jan-08 Test statistics

Apr-11 Nov-11 Feb-13 Oct-12 Giá trị ý nghĩa bootstrap (Bootstrap critical values) 2.5 percent 5 percent 10 percent

Phần A: Kiểm định cho từng quốc gia Argentina Bangladesh Botswana Brazil Chile China Hungary Colombia Egypt India Indonesia Jamaica Kenya Ecuador Mexico Malaysia Mauritius Pakistan Peru Philippines Saudi Arabia Việt Nam Thailand Trinidad and Tobago Turkey Zambia KPSS Test Part B. Panel KPSS test with multiple breaks Panel data stationary tests Homogeneous Heterogeneous

5.340 3.940

4.242 6.613

5.018 7.402

5.641 8.088

phát triển:

Bảng 3.4 cho thấy các kết quả kiểm định cho từng quốc gia cũng như cho

bảng dữ liệu giá cổ phiếu tại các thị trường phát triển, và giả thuyết có tính dừng

không bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Vì tính không vững mạnh của kết quả, số liệu

thống kê KPSS bảng được tính toán đối với trường hợp đồng nhất và không đồng

nhất dưới ước lượng của phương sai dài hạn. Tôi không thể từ chối giả thuyết tính

dừngchungvớimức ý nghĩa 1 phần trăm bằng cách sử dụng các giá trị ý nghĩa

bootstrap. Do đó, EMH không tồn tại tại các thị trường phát triển.

Bảng 3.5 trình bày kết quả đối với giá cổ phiếu thực tại các thị trường đang

phát triển, tương tự như thị trường phát triển. Các kiểm định cho từng quốc gia chỉ

ra rằng giả thuyết H0không bị từ chối ở mức ý nghĩa 1 phần trăm. Ngoài ra, sau khi

sử dụng kiểm định LM bảng, giả thuyết H0 của kiểm định tính dừng không thể bị

bác bỏ với cả quy định đồng nhất hay không đồng nhất ở mức ý nghĩa 1 phần trăm.

Kết quả xác nhận rằng giá chứng khoán thực tại các thị trường đang phát triển

không ngay lập tức phản ứng với thông tin liên quan trên thị trường. Tương tự như

vậy, giá chứng khoán thực trên thị trường chứng khoán các nước đang phát triển

không thể hiện EMH.

3.5. So sánh kết quả với các tài liệu:

Các nghiên cứu trước đó đã sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian có thể không đáng

tin cậy do bộ dữ liệu có thời gian ngắn. Ngược lại, bài viết này áp dụng kỹ thuật

bảng tương đối mới để khắc phục vấn đề độ mạnh thấp trong kiểm định nghiệm đơn

vị đơn biến. Một số so sánh với các nghiên cứu trước đây đã được rút ra từ các bài

kiểm tra thực nghiệm của tôi.

Đầu tiên, sử dụng các kiểm định nghiệm đơn vị bảng truyền thống mà không xét

đến điểm gãy (xem Bảng 3.2 và 3.3), giá cổ phiếu có thể được mô tả như là một quá

trình bước đi ngẫu nhiên (nghiệm đơn vị), phù hợp với EMH. Kết quả của tôi phù

hợp với kết quả của Narayan và Narayan (2007) và Narayan và Prasad (2007),

nhưng khác với Chaudhuri và Wu (2004) (xem Phần C Bảng 3.1).

Thứ hai, như đã thấy ở Bảng 3.1 xu hướng hiện nay là hướng tới xem xét kiểm

định nghiệm đơn vị với các điểm gãy, nhưng có rất ít nghiên cứu sử dụng phương

pháp nghiệm đơn vị với nhiều điểm gãy cấu trúc cho các dữ liệu bảng. Những công

trình thực nghiệm trước đó xem xét nhiều nhất là hai điểm gãy để kiểm định giả

thuyết thị trường hiệu quả, ngay cả khi điểm gãy cấu trúc được cho phép. Những

nghiên cứu này là quá hạn chế, bởi vì đã có rất nhiều sự kiện tài chính toàn cầu gây

ra điểm gãy cấu trúc.

Thứ ba, thời gian của các nghiên cứu trước đây chỉ kéo dài cho đến năm 2008.

Bài nghiên cứu này khắc phục được điều đó bằng cách mở rộng khoảng thời gian

với năm 2014, kết quả chính của tôi như sau: (1) không giống như những kiểm định

nghiệm đơn vị bảng truyền thống mà không xét điểm gãy cấu trúc, kết quả của tôi

chứng minh rằng giá cổ phiếu không được đặc trưng bởi một quá trình nghiệm đơn

vị, ngay cả khi phụ thuộc chéo được cho phép; (2) so với các nghiên cứu gần đây

bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị có xét đến điểm gãy (xem phần D

Bảng 3.1), kết quả của tôi là không phù hợp với Narayan và Smyth (2005), nhưng

phù hợp với Lean và Smyth (2007) và Narayan (2008) trong đó hai điểm gãy cấu

trúc được cho phép. Lý do cho sự không nhất quán là những nghiên cứu này không

xem xét ảnh hưởng của nhiều điểm gãy cấu trúc, và như vậy kết quả có thể bị bóp

méo.

Cuối cùng, trong khi các nghiên cứu trước đó tập trung vào các nước G7,

OECD, hoặc thị trường mới nổi, chưa có nghiên cứu sử dụng các kết quả từ các

nước phát triển và đang phát triển để so sánh. Rất đáng để thảo luận về việc trình độ

phát triển kinh tế khác nhau có cùng EMH hay không, do sự liên kết chặt chẽ giữa

thị trường chứng khoán à nền kinh tế thực. Về vấn đề này, tôithấy rằng giả thuyết

H0bị từ chối ởcả thị trường chứng khoán đang phát triển và thị trường phát triển.

Nhìn chung, các kết quả cho thấy rằnggiá chứng khoán được đặc trưng bởi tính

dừng xu hướng. Vì vậy, tôi kết luận rằng kết quả của tôi cho thấy sự tồn tại của thị

trường chứng khoán không hiệu quả. Kết luận của tôi là phù hợp với các chứng cứ

được báo cáo bởi Lean và Smyth (2007) cho các nước châu Á và Narayan (2008)

cho các nước G7

3.6. Thảo luận thêm về các điểm gãy ước tính:

Đặc điểm linh hoạt hơn của hàm xu hướng, trong đó kết hợp nhiều điểm gãy cấu

trúc cung cấp chi tiết những thay đổi quan trọng không thường xuyên trong giá

chứng khoán cho mỗi quốc gia để xem xét. Như hiển thị trong Hình 3.1 và 3.2,

những biến động của cổ phiếu lớn theo thời gian và dường như có một số điểm gãy.

Những điểm gãynày đáng để thảo luận chi tiết hơn. Có sự khác nhau về vị trícủa

điểm gãy giữa các nước ở Bảng 3.4 và 3.5, và một số ngày của điểm gãy gắn liền

với những sự kiện toàn cầu. Nhìn chung, 23 trong số 32 nước phát triển và cho 11

trong số 26 nước đang phát triển, điểm gãy cấu trúc chủ yếu được tìm thấy xung

quanh suy thoái kinh tế toàn cầu năm 2008. Nguyên nhân cuộc khủng hoảng được

xác định là bắt đầu từ cuộc khủng hoảng tài chính ở Mỹ xuất phát từ việc các ngân

hàng thương mại cho vay mua nhà “dưới chuẩn” với một quy mô lớn. Ngoài ra,

những điểm gãy cấu trúc còn được phát hiện giống nhau ở một số nước vào tháng 7

tháng 8 năm 2011 do lo ngại sự bùng nổ của cuộc khủng hoảng nợ công tại châu Âu

cũng như lo ngại về việc hạ bậc tín nhiệm đối với nước Pháp và lo ngại về sự tăng

trưởng chậm của nền kinh tế Hoa Kỳ..

Tại sao một số điểm gãy khác nhau cho các quốc gia khác nhau? Bên cạnh

những cú sốc trên, những gãy cấu trúc khác có liên quan đến sự kiện đặc biệt của

từng quốc gia. Chẳng hạn đối với Nhật Bản, điểm gãy thứ ba xảy ra vào năm 2011,

trùng với năm sự kiện động đất sóng thần xảy ra tại nước này. Tóm lại, tôi thấy rằng

các sự kiện kinh tế và xã hội lớn hoặc thay đổi chính sách trong nước và cải cách tài

chính có thể gây ra điểm gãy cấu trúc cho thị trường chứng khoán. Những cú sốc từ

bên ngoài có thể tìm được một cách chính xác và hoàn toàn khi sử dụng phương

pháp đa điểm gãy đa cấu trúc.

3.7. Gợi ý chính sách:

Một số gợi ý chính sách quan trọng xuất phát từ kết quả thực nghiệm của

kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng với nhiều điểm gãy cấu trúc. Đầu tiên, sự trả

về giá trị trung bình (mean reversion) và chuỗi dừng xu hướng (trend stationary)

cho thấy các chính sách can thiệp thị trường chứng khoán có thể được vận hành và

có hiệu quảở các nước phát triển và đang phát triển. Khi một phần của chính sách

tài chính được thực hiện bởi một chính phủ, chính quyền không cần phải quá bận

tâm nhiều đến giá cổ phiếu. Nhắm mục tiêu giá cổ phiếu không tăng có thể có tính

khả thi và mong muốn là một phần của một chiến lược bền vững.

Thứ hai, nếu dữ liệu mắc phải sai lầm loại I và các kiểm định quan hệ nhân

quả cho giá chứng khoán và kinh tế vĩ mô đã được áp dụng cho sai phân bậc 1, sau

đó kết quả sẽ là quan hệ nhân quả giả. Kết quả của tôi cho thấy rằng đối với bảng

dữ liệu của các nước phát triển và đang phát triển, kiểm định đồng liên kết liên

quanđến giá cổ phiếu có thể không được thực hiện, khi giá chứng khoán là dừng.

Thứ ba, bằng chứng mạnh mẽ được tìm thấy có lợi cho giả thuyết dừng, ngụ

ý rằng giá cổ phiếu không đặc trưng bởi một thị trường hiệu quả. Điều này cho thấy

sự hiện diện của cơ hội kinh doanh chênh lệch giữa giá cổ phiếu. Brennan và Cao

(1997) cũng đề xuất rằng các nhà đầu tư nước ngoài định giá cao hơn so các nhà

đầu tư trong nước khi tin tức thuận lợi có sẵn trong thị trường nội địa, bởi vì các nhà

đầu tư trong nước có thông tin kỹ càng và có thể đã nhận được những tin tức thị

trường sớm hơn. Do đó, các nhà đầu tư nước ngoài kết thúc việc mua cổ phiếu trong

nước với giá cao hơn, và các nhà đầu tư trong nước giữ ít cổ phiếu nội địa, có thể đa

dạng hóa danh mục tốt hơn và có thể chấp nhận lợi nhuận thấp hơn. Theo đó, giá

chứng khoán trong nước ban đầu tăng và sau đó trở lại theo thời gian khi việc nhà

đầu tư sẽ làm giảm lợi nhuận kỳ vọng.

Thứ tư, kết quả của tôi cho thấy rằng những cú sốc đến giá cổ phiếu là tạm thời.

Kết quả này có nghĩa là sau thay đổi cơ cấu chính trong thị trường tài chính toàn

cầu, giá cổ phiếu sẽ trở lại trạng thái cân bằng ban đầu của chúng trong một khoảng

thời gian. Tính dừng của cổ phiếu chỉ ra rằng người ta có thể cho hàng loạt các dự

báo biến động giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên hành vi trong quá khứ.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu này kiểm định tính dừng của chuỗi giá cổ phiếu thực cho 32 phát

triển và 26 nước đang phát triển khoảng thời gian tháng 1 năm 2006 đến tháng 5

năm 2014. Mục tiêu chính của bài viết này là để cho thấy sự thất bại của các nghiên

cứu trước đó trong việc mô tả các thuộc tính chuỗi thời gian của dữ liệu bằng cách

không kiểm soát các điểm gãy cấu trúc và sự phụ thuộc chéodẫn đến sự thiếu sự

mạnh mẽ của kết quả. Với mục đích đó, tôi sử dụng kiểm định tính dừng dữ liệu

bảng của Carrion-i-Silvestre (2005), dựa trên phiên bản dữ liệu bảng của kiểm định

đơn biến KPSS phát triển bởi Hadri (2000), trong đó có xét đến nhiều điểm gãy cấu

trúc tại các thời điểm khác nhau cho mỗi quốc gia. Các giá trị quan trọng được mô

phỏng dựa trên kích thước của bảng điều khiển và giai đoạn tương ứng.

Tôi giải quyết vấn đề phụ thuộc chéo và thiên vị mẫu hữu hạn bằng cách sử

dụng một thủ tục bootstrap dựa trên phương pháp tái lấy mẫu. Với điểm gãy cấu

trúc và mối tương quan chéo được đưa vào mô hình, nó trở nên rõ ràng rằng chỉ số

giá chứng khoán thực sự là dừngở cả các nước phát triển và đang phát triển. Những

điểm gãy cấu trúc xác định nguyên nhân gây ra những thay đổi lớn trong thị trường

chứng khoán trong quá khứ. Nhìn chung, kết quả của tôicho thấy sự tồn tại của thị

trường chứng khoán không hiệu quả. Về vấn đề này, Chaudhuri và Wu (2004), Lean

và Smyth (2007), và Narayan (2008) cũng cung cấp bằng chứng tương tự.

Có một số lý do để giải thích giá cổ phiếu có tính dừng. Đầu tiên Chan (1988)

và Ball và Kothari (1989) xây dựng tiền đề của họ về vai trò của đòn bẩy. Thứ hai

Zarowin (1990) và Richards (1997) nhấn mạnh tầm quan trọng của quy mô thị

trường chứng khoán và các yếu tố rủi ro liên quan. Cuối cùng, De Bondt và Thaler

(1985) và Shefrin và Statman (1985) chứng tỏ giả thuyết 'phản ứng thị trường

chứng khoán quá mức', trong đó khẳng định rằng giá cổ phiếu có biến động tạm

thời so với giá trị thực của chúng do một trong hai nhà đầu tư lạc quan hay bi quan.

Cuối cùng, khi tôi nghiên cứu giá cổ phiếu trong tương lai và mối quan hệ giữa

giá cổ phiếu và kinh tế vĩ mô được ước tính, chúng ta nên đưa điểm gãy cấu trúc

vào xem xét khi chúng có thể phản ánh tình trạng hiện tại. Một số vấn đề thú vị cho

các nghiên cứu trong tương lai như có thể xác định chính xác các sự kiện gây ra

điểm gãy cấu trúc hay xem xét sự phổ biến của các điểm gãy trong giá chứng khoán

và kinh tế vĩ mô.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Bai, J., Perron, P., 1988. Ước lượng và kiểm định mô hình tuyến tính với đa điểm

gãy cấu trúc. Econometrica 66, 47–78.

Ball, R., Kothari, S.P., 1989. Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng không dừng: kết quả của

kiểm định tính dừng và hệ số tương quan chuỗi trong tỷ suất sinh lợi. Journal of

Financial Econmics 25, 51–74.

Ball, R., Kothari, S.P., Shanken, J., 1995.Vấn đề trong việc đo lường hiệu quả danh

mục. Journal of Finance 38, 79–107.

Banerjee, A., Marcellino, M., Osbat, C., 2004. Một vài chú ý trong việc sử dụng

phương pháp bảng trong chuỗi thống nhất của dữ liệu kinh tế vĩ mô. Econometrics

Journal 7, 322–340.

Banerjee, A., Massimiliano, M., Osbat, C., 2005. Kiểm đinh giả thuyết PPP: chúng

ta có nên sử dụng phương pháp bảng. Empirical Economics 30, 77–91

Bose, N., 2005.Tăng trưởng nội sinh và sự nổi lên của tài chính vốn. Journal of

Econometrics 77, 173–188.

Breitung, J., 2000. Sức mạnh của một vài kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng.

JAI, Amsterdam, pp. 161–178.

Brennan, M.J., Cao, H.H., 1997. Dòng đầu tư danh mục quốc tế. Journal of Finance

52, 1851–1880.

Caner, M., Hansen, B.E., 2001. Sự tự tương quan ngưỡng của một nghiệm đơn vị.

Econometrica 69, 1555–1596.

Carrion-i-Silvestre, J.L., Barrio-Castro, T.D., Lo´ pez-Bazo, E., 2005. Điểm gãy

trong dữ liệu bảng: áp dụng cho dữ liệu GDP bình quân đầu người. Econometrics

Journal 8, 159–175.

Chan, K.C., 1988. Về chiến lược đầu tư trái ngược. Journal of Business 61,147–163

Choudhry, K., 1997.Xu hướng ngẫu nhiên trong giá chứng khoán. Bằng chứng từ

thị trường châu Mỹ Latinh. Journal of Macroeconomics 19, 285–304.

Chaudhuri, K., Wu, Y., 2003. Nghiệm đơn vị loại trừ điểm gãy trong giá chứng

khoán: bằng chứng từ thị trường mới nổi. Journal of Banking and Finance 27,

575–592.

Chaudhuri, K., Wu, Y., 2004. Đảo chiều trung bình của giá cổ phiếu: bằng chứng từ

thị trường mới nổi. Managerial Finance 30, 22–31.

Christiano, L.J., 1992. Tìm kiếm điểm gãy trong GNP. Journal of Business and

Economics Statistics 10, 237–250.

Conrad, J., Kaul, G., 1993. Phản ứng thái quá của thị trường trong dài hạn hoặc

những thiên lệch trong lợi nhuận tính toán. Journal of Finance 48, 39–63.

De Bondt, W.F.M., Thaler, R., 1985. Liệu thị trường chứng khoán có phản ứng thái

quá? Journal of Finance 40, 793–805.

Fama, E.F., 1970. Thị trường vốn hiệu quả: tổng quan lý thuyết và nghiên cứu thực

nghiệm. Journal of Finance 25, 383–417.

Hadri, K., 2000. Kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng không đồn nhất.

Econometrics Journal 3, 148–161.

Harris, R.D.F., Tzavalis, E., 1999. Suy luận nghiệm đơn vị trong bảng năng động

với kích thước thời gian là cố định. Journal of Econometrics 91, 201–226.

Im, K.S., Lee, J., Tieslau, M., 2002. Kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng LM với

sự thay đổi trong mức độ. Department of Economics, University of Central Florida,

Orlando, FL, Mimeo.

Im, K.S., Lee, J., Tieslau, M., 2005. Kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng LM với

sự thay đổi trong mức độ. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 67, 393–419.

Im, K.S., Pesaran, M.H., Shin, Y., 2003. Kiểm định nghiệm đơn vị bảng không

đồng nhất. Journal of Econometrics 115, 53–74.

Kanas, A., 2001. Dự báo mạng tuyến tính cho lợi nhuận cổ phiếu. International

Journal of Finance and Economics 6, 245–254.

Kawakatsu, K., Morey, M.R., 1999. Một cuộc kiểm tra thực nghiệm của sự tự do

hóa tài chính và tính hiệu quả của giá cổ phiếu thị trường mới nổi. Journal

ofFinancial Research 22, 358–411.

Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P., Shin, Y., 1992. Kiểm định giả

thuyết không của tính dừng. Chúng ta chắc chắc chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị bao

nhiêu? Journal of Econometrics 54, 159–178.

Lean, H.H., Smyth, R., 2007. Thị trường chứng khoán châu Á có nghiệm đơn vị hay

không? Bằng chứng tư kiểm định nghiệm đơn vị LM với 1 điểm gãy. Review of

Pacific Basin Financial Markets and Policies 10, 15–31.

Lee, C.C., Chen, P.F., Wong, S.Y., 2008. Bất đối xứng trong lợi nhuận cổ phiếu và

tăng trưởng sản lượng. International Research Journal of Finance and Economics

(14), 34–50.

Lee, J., Strazicich, M.C., 2003. Tối thiểu kiểm định nghiệm đơn vị LM với 2 điểm

gãy. The Review of Economics and Statistics 85, 1082–1089.

Levin, A., Lin, C.F., James Chu, C.S., 2002. Kiểm định nghiệm đơn vị trong dữ liệu

bảng: tính chất tiệm cận và hữu hạn mẫu. Journal of Econometrics 108, 1–24.

Liu, J., Wu, S., Zidek, J.V., 1997. Mô hình hồi quy đa biến phân đoạn. Statistica

Sinica 7, 497–525.

Lumsdaine, R.L., Papell, D.H., 1997. Điểm gãy nhiều xu hướng và lý thuyết

nghiệm đơn vị. The Review of Economics and Statistics 79, 212–218.

Maddala, G.S., Wu, S., 1999. Một nghiên cứu so sánh kiểm định nghiệm đơn vị với

dữ liệu bảng và một thử nghiệm đơn giản mới.Oxford Bulletin of Economics and

Statistics 61, 631–652.

Mauro, P., 2003. Tỷ suất sinh lợi chứng khoán và tăng trưởng sản lượng trong

những nền kinh tế mới nổi và nền kinh tế phát triển. Journal of Development

Economics 71, 129–153.

Narayan, P.K., 2005. Có phải chỉ số giá ở New Zeland và Úc là phi tuyến và tồn tại

nghiệm đơn vị. Applied Economics 37, 2161–2166.

Narayan, P.K., 2006. Hành vi của giá chứng khoán Mỹ: Bằng chứng từ mô hình hồi

quy ngưỡng. Mathematics and Computers in Simulation 71, 103–108.

Narayan, P.K., 2008. Có phải giá chứng khoán các nước G7 có hiệu ứng vĩnh viễn?

Mathematics and Computers in Simulation 77, 369–373.

Narayan, P.K., Narayan, S., 2007. Hội tụ về trung bình trong giá chứng khoán: bằng

chứng mới từ kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng. Studies in Economics and

Finance 24 (3), 233–244.

Narayan, P.K., Smyth, R., 2005. Liệu giá chứng khoán các nước OECD có đặc tính

bước đi ngẫu nhiên? Bằng chứng từ điểm gãy xu hướng và mô hình dữ liệu bảng.

Applied Financial Economics 15, 547–556.

Narayan, P.K., Smyth, R., 2007. Hội tụ về trung bình đối lập nghiệm đơn vị tring

giá chứng khoán các nước G7 bằng chứng từ kiểm định nghiệm đơn vị với nhiều

điểm gãy. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 17,

152–166.

O’Connell, P., 1998. Định giá quá cao của ngang giá sức mua. Journal

ofInternational Economics 44, 1–19.

Perron, P., 1989. Các vụ phá sản lớn, các cú sốc giá dầu, và các giả thuyết nghiệm

đơn vị. Econometrica 57, 1361–1401.

Qi, M., 1999. Khả năng dự đoán phi tuyến tính của lợi nhuận cổ phiếu sử dụng các

biến tài chính và kinh tế. Journal of Business and Economic Statistics 17, 419–429.

Qian, X.Y., Song, F.T., Zhou, W.X., 2008. Hành vi phi tuyến của các chỉ số SSEC

Trung Quốc với một nghiệm đơn vị: bằng chứng từ các kiểm định nghiệm đơn vị

ngưỡng. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications 387, 503–510.

Richards, A.J., 1997. Sự đảo ngược người thắng kẻ thua trong chỉ số giá chứng

khoán quốc gia: họ có thể giải thích không? Journal of Finance 52, 2129–2144.

Sharpe, W.F., 1991. Toán học của hoạt động quản lý. Financial Analyst Journal 47,

7–9.

Shefrin, H.M., Statman, M., 1985. Sự bán sớm khi lời và kéo dài khi thua lỗ: bằng

chứng và thực nghiệm. Journal of Finance 40, 777–790.

Sul, D., Phillips, P.C.B., Choi, C.Y., 2005. Thiên vị Prewhitening trong ước lượng

HAC. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 67, 517–546.

Zarowin, P., 1990. Quy mô, tính mùa vụ, và phản ứng thái quá của thị trường chứng

khoán. Journal of Financial and Quantitative Analysis 25, 113–125.

Zivot, E., Andrews, D.W.K., 1992. Thêm bằng chứng về các vụ phá sản lớn, các cú

sốc giá dầu, và các giả thuyết nghiệm đơn vị. Journal of Business and Economic

Statistics

10, 251–270.

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Giá chứng khoán và giả thuyết thị trường hiệu quả - bằng chứng tù kiểm định tính dừng dữ liệu bảng có xét đến điểm gãy cấu trúc

NGÔ THÚC NGÂN

GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ LÝ THUYẾT

THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ BẰNG CHỨNG

TỪ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG DỮ LIỆU BẢNG

CÓ XÉT ĐẾN ĐIỂM GÃY CẤU TRÚC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGÔ THÚC NGÂN

GIÁ CHỨNG KHOÁN VÀ LÝ THUYẾT

THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ BẰNG CHỨNG

TỪ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG DỮ LIỆU BẢNG

CÓ XÉT ĐẾN ĐIỂM GÃY CẤU TRÚC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Giai đoạn mẫu Kết quả

Tác giả Phương pháp Quốc gia mẫu Phần A: kiểm định nghiệm đơn vị đơn biến không có điểm gãy

Có thể bạn quan tâm

Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Buôn Hồ (Đắk Lắk)

Luận văn Thạc sĩ: Quản lý hoạt động phát triển nhận thức cho trẻ mẫu giáo ở các trường mầm non, huyện Hoàng Su Phì, tỉnh Hà Giang

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Ảnh hưởng của chính sách thuế đến phát triển bền vững doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam

Tác động của khả năng sinh lợi và cơ hội tăng trưởng đến cấu trúc vốn của 100 doanh nghiệp niêm yết hàng đầu Việt Nam

Tác động của cấu trúc sở hữu vốn đến thận trọng kế toán: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Ảnh hưởng của các yếu tố môi trường tinh thần đến hiệu quả công việc của nhân viên ngân hàng thương mại cổ phần tại Thành phố Hồ Chí Minh

Tác động của biến động dòng tiền đến đòn bẩy tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam

Nhận biết rủi ro và ý định sử dụng dịch vụ tài chính kỹ thuật số của giới trẻ Việt Nam

Mối quan hệ giữa phát triển công nghệ thông tin và truyền thông với hiệu quả kinh doanh ngân hàng: Nghiên cứu tại thị trường mới nổi Việt Nam

Tài liệu học tập môn Thị trường chứng khoán

Chuyển đổi số và rủi ro tài chính tại các ngân hàng thương mại: Bằng chứng thực nghiệm từ các ngân hàng thương mại Việt Nam

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 1 - Tổng quan về Quản trị tài chính

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 2 - Phân tích báo cáo tài chính

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 3 - Quản trị vốn lưu động

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 4 - Giá trị của tiền tệ theo thời gian

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 5 - Định giá chứng khoán

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 6 - Rủi ro và lợi nhuận

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 7 - Chi phí sử dụng vốn

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 8 - Đánh giá hiệu quả sử dụng vốn đầu tư

Bài giảng Tài chính nhà quản trị: Chương 9 - Kế hoạch ngân lưu

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok