Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa thời tiết và lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

  

HUỲNH NGỌC TRÂM

MỐI QUAN HỆ GIỮATHỜI TIẾT VÀ LỢI MỐI QUAN HỆ GIỮATHỜI TIẾT VÀ LỢI

NHUẬN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN NHUẬN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

TP.HCM TP.HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp.HCM - Năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH



HUỲNH NGỌC TRÂM

MỐI QUAN HỆ GIỮATHỜI TIẾT VÀ LỢI NHUẬN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TP.HCM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60.34.0201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: TS. LÊ THỊ KHOA NGUYÊN

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2013

Page - 1 -

TÓM TẮT

Thị trường chứng khoán là một bộ phận quan trọng của thị trường vốn, hoạt động

của nó nhằm huy động những nguồn vốn tiết kiệm nhỏ trong xã hội tập trung thành

nguồn vốn lớn tài trợ cho doanh nghiệp, các tổ chức kinh tế và Chính phủ để phát triển

sản xuất, tăng trưởng kinh tế hay cho các dự án đầu tư.

Là một bộ phận trong thị trường chứng khoán thế giới, nhưng so với những thị

trường chứng khoán có lịch sử hàng trăm năm thì Việt Nam là một trong những thị

trường non trẻ nhất thế giới. Ngày 11/07/1998 Chính phủ đã ký Nghị định số 48/CP

ban hành về chứng khoán và thị trường chứng khoán, khai sinh cho thị trường chứng

khoán Việt Nam.

Được chính thức khánh thành đầu tiên vào ngày 20/07/2000 tại thành phố thương

mại lớn nhất Việt Nam, Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSTC) là nơi

niêm yết và giao dịch chứng khoán của các Công ty lớn. Đến ngày 08/08/2007,

HOSTC được đổi tên thành Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

(HOSE). Hiện nay, Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh được đặt tại

số 16 đại lộ Võ Văn Kiệt, Phường Nguyễn Thái Bình, Quận 1, Thành phố Hồ Chí

Minh.

Qua 13 năm hoạt động, thị trường chứng khoán TP.HCM đã không ngừng biến

động và phát triển, tuy nhiên diễn biến thay đổi của thị trường lại không theo quy luật

nào rõ nét.

Có rất nhiều nhân tố tác động dẫn đến quyết định cuối cùng của nhà đầu tư như

tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, tình hình kinh tế quốc gia, chính

sách nhà nước, hệ thống pháp lý …, các nhân tố này cũng đã được nghiên cứu rất

nhiều và các kết quả thường chỉ ra ảnh hưởng nhất định của chúng.

Page - 2 -

Tuy nhiên, có một nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến thể chất con người nhưng

chưa được nghiên cứu nhiều về tác động của nó đối với nhà đầu tư trên thị trường

chứng khoán, đó chính là thời tiết. Vậy thời tiết có ảnh hưởng đến quyết định của nhà

đầu tư hay không? Lợi nhuận của thị trường chứng khoán nói chung và thị trường

chứng khoán TP.HCM nói riêng có bị ảnh hưởng bởi nhân tố thời tiết?

Để trả lời những thắc mắc này, tôi đã thực hiện nghiên cứu này trong giới hạn

khả năng của mình để xem xét về ảnh hưởng của thời tiết đối với thị trường chứng

khoán TP.HCM.

Mục đích của nghiên cứu này là để khảo sát mối quan hệ có thể có giữa thời tiết

(nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng, lượng mưa) và lợi nhuận thị trường chứng khoán

Tp.HCM bằng cách sử dụng các dữ liệu tài chính và thời tiết hàng ngày. Liệu rằng các

nhà đầu tư có thể xem xét thời tiết là nhân tố để ra quyết định đầu tư hay không?

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “Mối quan hệ giữa thời tiết và lợi nhuận thị trường

chứng khoán Tp.HCM” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu và kết quả

nghiên cứu được sử dụng trong luận văn là trung thực và chưa được công bố trong các

công trình khác.

Tác giả luận văn

Huỳnh Ngọc Trâm

MỤC LỤC

Tóm tắt.......................................................................................................................... 1

Chương 1: Giới thiệu..................................................................................................3

1.1/ Tác nhân ảnh hưởng quyết định đầu tư............................................................3

1.2/ Tâm lý học môi trường, các nhân tố thời tiết và lợi nhuận chứng khoán........5

1.3/ Sự cần thiết của đề tài........................................................................................9

1.4/ Cấu trúc bài nghiên cứu..................................................................................10

Chương 2: Tổngquan các kết quả nghiên cứu trước đây.......................................11

2.1/ Cơ sở lý luận.....................................................................................................11

a/ Tâm lý học – Lý thuyết ra quyết định................................................................13

b/ Thời tiết ảnh hưởng đến tâm trạng.....................................................................15

2.2/ Các kết quả nghiên cứu trước đây...................................................................16

a/ Các nghiên cứu tìm thấy ảnh hưởng của thời tiết...............................................16

b/ Các nghiên cứu không tìm thấy ảnh hưởng của thời tiết...................................27

2.3/ Vấn đề nghiên cứu của đề tài..........................................................................31

Câu hỏi nghiên cứu................................................................................................31

Tóm tắt.................................................................................................................. 31

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu......................................................................33

3.1/ Phương pháp nghiên cứu................................................................................33

3.2/ Phương thức thu thập và xử lý số liệu............................................................33

Chương IV: Nội dung và kết quả nghiên cứu.........................................................42

4.1/ Unit Root Test - Kiểm tra tính dừng................................................................42

4.2/ Mô hình GARCH ............................................................................................44

4.3/ Kết quả nghiên cứu..........................................................................................49

4.4/ Ý nghĩa nghiên cứu..........................................................................................52

Chương V: Kết luận..................................................................................................53

Tài liệu tham khảo....................................................................................................55

Phụ lục....................................................................................................................... 60

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng..................................................................................................................... Trang

Bảng 1.Bảng tóm tắt các kết quả nghiên cứu trước đây..............................................29

Bảng 2.Bảng mô tả thống kê của thời tiết và lợi nhuận chỉ số VNIndex hàng ngày. . .34

Bảng 3.Bảng kết quả kiểm định nghiệm đơn vị - Unit Root Test................................43

Bảng 4.Bảng kết quả mô hình AR(1) – GARCH (1,1) ...............................................45

Bảng 5.Bảng kết quả mô hình AR(1) – GARCH (1,1) với phân phối thường (Normal), phân phối Student’s – t và phân phối sai số tổng quát (GED).....................................48

DANH SÁCH BIỂU ĐỒ

Biểu đồ................................................................................................................. Trang

Biểu đồ 1.Biểu đồ tần số và thống kê mô tả biến lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM...................................................................................................................... 37

Biểu đồ 2.Biểu đồ tần số và thống kê mô tả biến nhiệt độ..........................................38

Biểu đồ 3 Biểu đồ tần số và thống kê mô tả biến độ ẩm.............................................39

Biểu đồ 4.Biểu đồ tần số và thống kê mô tả biến số giờ nắng.....................................40

Biểu đồ 5.Biểu đồ tần số và thống kê mô tả biến lượng mưa......................................41

DANH SÁCH ĐỒ THỊ

Đồ thị................................................................................................................... Trang

Đồ thị 1.Đồ thị lợi nhuận chứng khoán hàng ngày của chỉ số VNIndex từ năm 2002 - 2012............................................................................................................................ 37

Đồ thị 2.Đồ thị nhiệt độ trung bình hàng ngày của Tp.HCM từ năm 2002 - 2012......38

Đồ thị 3.Đồ thị độ ẩm trung bình hàng ngày của Tp.HCM từ năm 2002 - 2012.........39

Đồ thị 4.Đồ thị số giờ nắng hàng ngày của Tp.HCM từ năm 2002 – 2012 ................40

Đồ thị 5.Đồ thị lượng mưa hàng ngày của Tp.HCM từ năm 2002 – 2012 .................41

Page - 3 -

Chương 1

GIỚI THIỆU

1.1/ Tác nhân ảnh hưởng quyết định đầu tư

Trên thị trường chứng khoán, về nguyên tắc, trước khi quyết định giao dịch loại

cổ phiếu nào các nhà đầu tư trước tiên sẽ phải xem xét tình hình hoạt động của doanh

nghiệp, quy mô doanh nghiệp, tiềm năng phát triển, thị trường của doanh nghiệp, chiến

lược kinh doanh, tính thanh khoản… từ đó ra quyết định mua bán. Tuy nhiên, tại

những thị trường chứng khoán non trẻ, quyết định của các nhà đầu tư lại thường chịu

ảnh hưởng rất lớn từ tâm lý, đây nhiều khi lại là điều ảnh hưởng lớn nhất đối với họ

hơn tất cả, nơi mà những thông tin doanh nghiệp được công bố thường thiếu độ chuẩn

xác và khả năng phân tích của nhà đầu tư còn hạn chế. Điều này sẽ dẫn đến một thực

trạng: cảm xúc chi phối thị trường, tâm lý đám đông bầy đàn. Khi một người cảm thấy

tốt (hoặc xấu), họ có thể lạc quan (hoặc bi quan) đầu tư và truyền sự lạc quan (hoặc bi

quan) đó cho những người khác, những người không có đủ những thông tin hoặc

không đủ khả năng phân tích thông tin sẽ dễ tin vào sự lạc quan (hoặc bi quan) đó và ra

quyết định mua - bán. Từ đó thị trường chứng khoán lại có những đợt “sóng” lên

xuống thất thường mà hầu như không có khả năng giải thích được nguyên do rõ ràng.

Không ngoại lệ, thị trường chứng khoán TP.HCM cũng là một trong số đó.

Thời tiết được coi là một đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng lên tâm trạng từ đó

tác động đến quyết định của các nhà đầu tư. Giả thuyết cho rằng các nhà đầu tư có xu

hướng lạc quan hơn về triển vọng thị trường trong những ngày thời tiết ấm áp và nhiều

nắng, bi quan hơn trong những ngày trời mưa và nhiều mây (Eagles (1994); Rind

(1996)). Do đó những người tham gia thị trường sẽ dễ dàng mua chứng khoán khi thời

tiết tốt và bán chúng khi thời tiết xấu.

Page - 4 -

Những thay đổi bất thường của thị trường chứng khoán thường dựa trên tâm lý

của các nhà đầu tư cùng với các nhân tố khác trên thị trường chứng khoán liên quan

đến các chiến lược kinh doanh của họ. Thực tế, ta dường như có thể nhận thấy được

một số yếu tố thời tiết tác động lên biểu hiện và tâm trạng nhà đầu tư, dẫn đến những

ảnh hưởng đáng kể việc mua bán cổ phiếu và giá cả thị trường.

Các nghiên cứu tâm lý học ủng hộ sự tồn tại của thời tiết ảnh hưởng đến tâm trạng

con người. Nghiên cứu tâm lý học chỉ ra rằng nhiệt độ tác động đáng kể lên tâm trạng,

và tâm trạng thay đổi dẫn đến hành vi thay đổi. Nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính

hành vi cho thấy nhiệt độ thấp có thể dẫn đến sự quyết đoán và táo bạo, trong khi nhiệt

độ cao có thể dẫn đến sự thờ ơ thụ động và cả sự quyết đoán, táo bạo (Cao và Wei

(2005)). Sự quyết đoán, táo bạo đưa đến khả năng chấp nhận rủi ro cao hơn, trong khi

sự thờ ơ, thụ động có thể ngăn cản khả năng chấp nhận rủi ro. Vì thế, chúng ta mong

đợi nhiệt độ thấp dẫn tới lợi nhuận chứng khoán cao và nhiệt độ cao dẫn tới lợi nhuận

chứng khoán có thể cao hơn hoặc thấp hơn phụ thuộc vào sự đánh đổi giữa hai hiệu

ứng cạnh tranh.

Khuynh hướng cụ thể ở TP.HCM, người ta buộc phải tự hỏi nếu bất kỳ nhân tố

thời tiết nào ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán TP.HCM trong tình huống tương

tự. Do đó, nghiên cứu này đề cập đến vấn đề này để xác định mức độ nếu có của thời

tiết TP.HCM tác động đến lợi nhuận chứng khoán hàng ngày được niêm yết trên sàn

giao dịch chứng khoán TP.HCM. Bài viết này tìm hiểu xem liệu có mối quan hệ giữa

lợi nhuận cổ phiếu ở TP.HCM với các biến đại diện ảnh hưởng lên tâm trạng, cụ thể:

nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng và lượng mưa. Lưu ý rằng mặc dù các biến thời tiết có

tính trung lập về mặt kinh tế, nhưng chúng thuộc tâm lý học quan trọng. Trong khi các

nghiên cứu trước chủ yếu tập trung vào các mối quan hệ tuyến tính thì nghiên cứu này

sử dụng một kỹ thuật kinh tế lượng mới được phát triển gần đây của mô hình GARCH

để khảo sát mối quan hệ giữa bốn nhân tố thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng, lượng

Page - 5 -

mưa) và lợi nhuận thị trường chứng khoán ở TP.HCM sử dụng dữ liệu hàng ngày trong

giai đoạn 01/03/2002 đến 28/12/2012. Để hiểu rõ hơn mối quan hệ giữa thời tiết và lợi

nhuận thị trường chứng khoán, tôi cũng xem xét liệu lợi nhuận chứng khoán có cao

hơn vào tháng đầu tiên của năm (hiệu ứng tháng Giêng) và trong ngày đầu tiên của

tuần (hiệu ứng thứ Hai).

1.2/ Tâm lý học môi trường, các nhân tố thời tiết và lợi nhuận chứng khoán

Là chủ đề tập trung vào nghiên cứu mối quan hệ giữa môi trường và hành vi con

người, tất nhiên tâm lý học môi trường tìm cách giải thích hầu hết các hiện tượng liên

quan đến hành vi con người. Môi trường bao gồm nhiều yếu tố, chẳng hạn như thời

tiết, tiếng ồn, màu sắc, các công trình kiến trúc, đám đông, … nhưng chủ yếu của

nghiên cứu này là thời tiết và làm thế nào thời tiết tác động đến tâm trạng con người,

đặc biệt là làm thế nào tâm trạng tác động đến hành vi của nhà đầu tư trên thị trường

chứng khoán.

Rất nhiều nghiên cứu cho thấy chắc chắn rằng thời tiết là một nhân tố quan trọng

tác động đến tâm trạng con người, đặc biệt người ta biểu lộ những hành vi khác nhau

khi trời cực kỳ lạnh hoặc cực kỳ nóng. Trong một nghiên cứu xã hội gần đây của Mỹ,

cho thấy rằng có nhiều bạo lực đáng kể trong xã hội khi trời rất nóng, một hiện tượng

mà các nhà tâm lý học gọi là “hiệu ứng mùa hè”. Bên cạnh đó, chương trình Uniform

Crime Reports (UCR) của Cục Điều tra Liên bang Mỹ (FBI) thậm chí còn lập danh

sách nóng gắt như một nhân tố kích thích chính dẫn con người đến phạm tội. Ngay cả

trong Liên đoàn Bóng chày chuyên nghiệp theo như tin đưa nhiều cú ném dữ dội hơn

khi nhiệt độ cao hơn. Các nhà khoa học đã chứng minh rằng người ta cảm thấy thiếu

kiên nhẫn hay thậm chí giận dữ khi nhiệt độ trên 84.2 độ F (tương đương 29 độ C). Khi

cường độ lạnh cao, một số nhà tâm lý học khẳng định rằng sự lạnh lẽo thường làm cho

người ta thiếu kiên nhẫn hoặc buồn bã, nhưng các nhà khoa học cũng chỉ ra rằng không

giống như nóng, lạnh không có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi của con người.

Page - 6 -

Ngoài nhiệt độ, độ ẩm còn là một nhân tố quan trọng kể từ khi các nhà tâm lý học

đưa ra giả thuyết rằng ngay cả khi nhiệt độ giống nhau, người ta cảm thấy ít thoải mái

hơn nếu độ ẩm cao. Ánh sáng mặt trời là nhân tố thời tiết thứ ba tác động đến hành vi

con người. Cho rằng thời tiết rõ ràng ảnh hưởng đến tâm trạng con người, chúng ta

mong đợi rằng thời tiết có thể đóng vai trò quan trọng khi các nhà đầu tư đưa ra các

Trong kinh tế học truyền thống, các nhà kinh tế học xác định con người là những

quyết định trong quan điểm về giới hạn hợp lý.

chủ thể kinh tế hợp lý, chủ thể kinh tế hợp lý đưa ra những lựa chọn hợp lý bằng cách

đo lường chi phí cơ hội và doanh thu. Sự lựa chọn hợp lý nhất sẽ là một trong những tỷ

lệ sinh lợi mang lại lợi nhuận kinh tế tối đa, lợi nhuận kinh tế là kết quả của doanh thu

trừ đi chi phí cơ hội. Tuy nhiên, Simon (1976) khẳng định rằng hầu như không có khả

năng con người luôn luôn có những lựa chọn hợp lý dựa trên căn cứ rằng con người

không bao giờ biết giá chứng khoán sẽ đi đâu bởi có quá nhiều nhân tố tác động lên thị

trường. Nói cách khác, những người tham gia thị trường chứng khoán chắc chắn chỉ có

giới hạn hợp lý. Tuy nhiên, các nhà đầu tư có những kỳ vọng của họ, kỳ vọng hợp lý là

một trong số các kỳ vọng dựa trên tất cả thông tin mà chủ thể có, và sau đó sẽ được đi

theo một quá trình học hỏi dẫn đến cá nhân đưa ra một lựa chọn tối ưu. Mặc dù những

kỳ vọng hợp lý không thể dự đoán kết quả chính xác, nhưng người ta không liên tục

đưa ra những sai lầm có tính hệ thống bởi vì quá trình học hỏi mà họ đã trải qua. Nói

chung, khi người ta có những kỳ vọng hợp lý, họ có khuynh hướng có những kỳ vọng

càng ngày càng chính xác hơn do có nhiều quá trình học hỏi, và điều này có nghĩa rằng

cuối cùng họ có thể đưa ra những lựa chọn tối ưu. Từ quan điểm này, nếu người ta mắc

sai lầm, thì những sai lầm đó phải xảy ra ngẫu nhiên, những sai lầm không có tính hệ

thống.

Vấn đề cố hữu với những kỳ vọng hợp lý là người ta không thể đưa ra những kỳ

vọng hợp lý dựa trên những hệ thống khác nhau. Vì nó là một sản phẩm của sự hình

Page - 7 -

thành các kỳ vọng hợp lý, quá trình học hỏi không còn hữu ích khi người ta có được

thông tin từ các hệ thống khác. Nền tảng của thị trường chứng khoán trong thế giới

thực thay đổi liên tục, sự thay đổi cho thấy chắc chắn rằng thông tin hôm nay có thể rất

tốt nhưng còn không khả thi, huống chi nói đến việc hữu ích vào ngày mai. Theo đó

người ta thường đưa ra những sai lầm không có tính hệ thống trên thị trường chứng

khoán bởi vì các nhân tố bất ngờ thường xuyên phát sinh. Người ta thường theo đuổi

những thông tin hữu ích nhất liên quan đến thị trường chứng khoán trong thế giới thực,

nhưng nó hầu như thay đổi quá nhanh chóng để người ta luôn luôn có thể bắt kịp.

Thực tế, những người giao dịch trên thị trường cố gắng xác định các quy tắc giao

dịch trong nhiều năm cho nỗi sợ của việc đưa ra các quyết định sai lầm nhưng thị

trường không bao giờ hết ngạc nhiên với bất cứ ai. Những người giao dịch trên thị

trường chứng khoán có thể chỉ học được một điều, tức là luôn chắc chắn có bất ngờ

mới. Vấn đề đầu tư hoặc không đầu tư luôn là quyết định khó chịu nhất khi người ta

không có cơ hội để sửa chữa những gì họ đã thực hiện khi có thông tin mới về một tình

huống thay đổi được công bố. Trong ngắn hạn, những người giao dịch trên thị trường

sử dụng những thông tin hiện có chỉ một lần duy nhất.

Khi tương lai không chắc chắn và thông tin khan hiếm, người ta đưa ra những kỳ

vọng hợp lý bằng cách thu thập càng nhiều thông tin càng tốt; tuy nhiên, các nhà đầu tư

trên thị trường chứng khoán nhận biết rất rõ ràng rằng các thông tin mà họ có không

thể hoàn toàn giải thích tương lai và họ không thể không bao giờ đưa ra sai lầm một lần

nữa. Điều này bắt buộc người ta tự hỏi thông tin họ có chính xác có nghĩa gì, ví dụ giá

chứng khoán tăng hoặc giảm? Điều quan trọng nhất trong vấn đề này là câu hỏi này

được trả lời trong chính tâm trí của họ để đánh giá tất cả các thông tin hiện có và cố

gắng chứng minh các quyết định của họ là đúng. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng tâm trí một

người luôn luôn bị tác động bởi tâm trạng. Nếu người đó ở trong tâm trạng tốt thì tâm

Page - 8 -

trí có thể giải thích thông tin một cách lạc quan, và do bởi niềm tin của người đó rằng

điều gì đó tốt đẹp sẽ xảy ra, có khả năng người đó sẽ mua một chứng khoán cụ thể.

Như đã đề cập trước đó, các nhân tố thời tiết tác động đến tâm trạng con người

được chấp nhận rộng rãi, như thế thời tiết làm cho họ cảm thấy tốt hoặc xấu. Do đó,

chúng ta dự đoán rằng trong tâm trạng tốt làm người ta lạc quan, trong khi trong tâm

trạng xấu làm họ bi quan. Cân nhắc điều này, chúng ta giả định rằng nếu những người

trên thị trường lạc quan (hoặc bi quan), họ có thể tin rằng những thông tin mà họ nhận

được mang tính biểu thị rằng thị trường sẽ tăng (hoặc giảm). Với những lý do này,

chúng ta thấy hợp lý để kết luận rằng thời tiết phải có tác động đáng kể lên hành vi của

nhà đầu tư đối với thị trường chứng khoán.

Trong mọi trường hợp, giả định này không nhìn nhận rằng người ta có những kỳ

vọng hợp lý đối với thị trường chứng khoán, nhưng những gì chúng ta đặt câu hỏi ở

đây là quá trình học hỏi. Vấn đề của giả định là khi người ta không có ý tưởng về

tương lai, thì cách họ giải thích những thông tin mới là rất quan trọng. Chúng ta không

chỉ giả định mà còn tin rằng mặc dù tâm trạng tác động đến tâm trí con người là

nguyên nhân của bất kỳ quyết định nào mà họ đưa ra, dù sao người ta cũng hợp lý bởi

vì họ vẫn thực hiện theo cách mà họ cho là thích hợp nhất để đạt được mục tiêu.

Trong nghiên cứu của Lo và cộng sự (2001) tập trung vào vai trò của cảm xúc tác

động lên hành vi và việc ra quyết định của những nhà đầu tư trên thị trường chứng

khoán. Họ tìm thấy mối tương quan có ý nghĩa giữa thái độ tâm lý và cách thị trường

hoạt động (ví dụ như lên/xuống) và cho rằng cảm xúc nâng cao hiệu quả của các nhà

đầu tư và khả năng điều chỉnh để thích nghi với môi trường biến động. Một nghiên cứu

khác được thực hiện bởi Ashbury và cộng sự (1999) cũng cho thấy những người có

tâm trạng tốt thực hiện tốt hơn khi họ có khuynh hướng đặt triển vọng lạc quan hiện tại

lên trên việc chuyển nhượng được thực hiện ở thời điểm đó.

Page - 9 -

Tâm lý học về môi trường cố gắng giải thích những ngoại vi tác động lên hành vi

con người như thế nào. Thời tiết là một trong những nhân tố chính ảnh hưởng đến tâm

trạng của một người và cách người đó cảm thấy như thế nào. Thực nghiệm của Bell và

cộng sự (2003) chỉ ra rằng trời lạnh làm người ta dễ dẫn đến buồn rầu và u sầu nhưng

ảnh hưởng nhẹ và hầu như không đáng kể. Mặt khác, Bell và cộng sự (2003) lập luận

rằng hơi nóng có tác động tiêu cực mạnh lên hành vi con người và cho là bạo lực gia

tăng nhanh chóng trong các kỳ nhiệt độ cao của năm.

Các nhà tâm lý học cũng nói rằng người ta trở nên lạc quan hơn trong thời tiết có

nắng và bi quan hơn trong những ngày nhiều mây hoặc có mưa (Eagles (1994); Rind

(1996)). Nói cách khác, tâm trạng tốt và triển vọng lạc quan tác động tích cực đến nhận

thức về thực tại và tương lai (Herren, Arkes và Isen (1988)). Như vậy, một cảm giác

tích cực tác động đến quyết định của con người thường được thực hiện phù hợp với

tâm trạng (Schwarz (1990)). Vì vậy, các nhà đầu tư đang ở trong một tâm trạng tốt có

xu hướng đầu tư vào các dự án rủi ro cao hơn khi họ tin vào thành công của những dự

án kinh doanh mạo hiểm (Herren, Arkes và Isen (1988)).

1.3/ Sự cần thiết của đề tài

Nghiên cứu mối quan hệ giữa thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng, lượng mưa)

và lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM để có thể trả lời câu hỏi: thời tiết có ảnh

hưởng như thế nào đến thị trường chứng khoán bằng cách tác động vào hành vi của các

nhà đầu tư trên thị trường? Liệu rằng các nhà đầu tư có thể xem xét thời tiết là nhân tố

để ra quyết định đầu tư hay không?

Trả lời cho câu hỏi trên sẽ góp phần giúp cho các nhà đầu tư trên thị trường có

thêm thông tin, đồng thời cũng giúp cho các chuyên gia phân tích có thể đưa ra những

nhận định chính xác hơn về thị trường. Việc nghiên cứu này sẽ mang lại lợi ích cho các

nhà quản lý tài chính, các nhà đầu tư và những người giao dịch trên thị trường chứng

khoán Tp.HCM.

Page - 10 -

1.4/ Cấu trúc bài nghiên cứu:

Bài nghiên cứu này gồm năm phần chính:

Phần thứ nhất:

- Cơ sở lý luận cho quan điểm thời tiết tác động lên thị trường chứng khoán.

Phần thứ hai:

- Xem xét các kết quả nghiên cứu của các chuyên gia tâm lý học, các nhà kinh tế

học, các nghiên cứu sinh… ở nhiều quốc gia khác nhau về vấn đề ảnh hưởng của thời

tiết đối với thị trường chứng khoán.

Phần thứ ba:

Thu thập dữ liệu, áp dụng phương pháp nghiên cứu để xử lý số liệu về thời tiết và

lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM để xem xét mức độ ảnh hưởng của thời tiết

đối với lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM.

Nghiên cứu sử dụng mô hình GARCH - một kỹ thuật kinh tế lượng mới được phát

triển gần đây. Dữ liệu được lấy trong giai đoạn từ 01/03/2002 đến 28/12/2012 tại

Tp.HCM.

Phần thứ tư:

Kết quả nghiên cứu và kết luận về ảnh hưởng của thời tiết đối với lợi nhuận thị

trường chứng khoán TP.HCM.

Phần thứ năm:

Kết luận

Page - 11 -

Chương 2

TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1/ Cơ sở lý luận

Các tài liệu tài chính truyền thống thường cho rằng thị trường là hiệu quả và các

nhà đầu tư hành động hợp lý. Các nhà kinh tế học truyền thống (như Fama (1970))

định nghĩa một thị trường hiệu quả là thị trường nơi mà giá cả phản ánh tất cả các

thông tin sẵn có và các nhà đầu tư thực hiện mọi quyết định hợp lý sau khi suy nghĩ

thông qua tất cả các thông tin và kết quả có thể có. Bằng cách này, người ta thực hiện

tất cả các quyết định để tối đa hóa lợi ích của họ. Con người được xem như luôn luôn

có khả năng tùy ý phức hợp các suy luận hướng về mục đích đó. Các mô hình hợp lý

nổi tiếng nhất là lý thuyết độ thỏa dụng kỳ vọng của Von Neumann và Morgenstern

(1944), đó là cơ sở cho nhiều tài liệu tài chính truyền thống theo sau. Lý thuyết phát

biểu rằng độ thỏa dụng của một nhà đầu tư người đang phải đối mặt với sự không chắc

chắn được tính toán bằng cách xem xét độ thỏa dụng trong từng kết quả có thể có và

sau đó xây dựng một trung bình có trọng số. Theo lý thuyết này, việc ra quyết định

dưới sự rủi ro được xem như là một sự lựa chọn giữa những triển vọng và may rủi;

người ra quyết định phải sắp xếp hợp lý các ưa thích của mình theo các kết quả của các

lựa chọn quyết định khác nhau. Độ thỏa dụng kỳ vọng dựa trên 3 nguyên tắc chính sau:

(i) tổng thỏa dụng của một triển vọng là độ thỏa dụng kỳ vọng của các kết quả của triển

vọng, (ii) miền xác định của hàm thỏa dụng là những trạng thái cuối cùng (bao gồm cả

tình trạng tài sản của người ra quyết định) hơn là lãi hoặc lỗ, và (iii) người ra quyết

định luôn luôn không thích rủi ro.

Tuy nhiên, mô hình độ thỏa dụng kỳ vọng không cung cấp một mô tả về quá trình

ra quyết định bởi vì con người thường không có tất cả các thông tin cần thiết để thực

hiện một quyết định. Ngoài ra, con người thiếu khả năng kết hợp và cân nhắc các thông

Page - 12 -

tin hợp lý. Kahneman và Tversky (1979) cho thấy ba nguyên tắc chính của giả thuyết

độ thỏa dụng kỳ vọng thường bị vi phạm. Kahneman và Tversky (1979) chứng minh

rằng người ra quyết định tính cả trạng thái cuối cùng của các tài sản vào lợi ích. Quan

trọng hơn, các nhà đầu tư biểu lộ sự không thích rủi ro khi họ đang ở trạng thái chiến

thắng, nhưng lại biểu lộ hành vi tìm kiếm rủi ro khi trong trạng thái thua cuộc. Họ kết

luận rằng chắc chắn những người ra quyết định luôn không hành động hợp lý và nhiều

yếu tố (thái độ cá nhân đối với rủi ro hay điểm tham chiếu) có thể có ảnh hưởng đến

quá trình ra quyết định. Ngoài ra, tâm trạng của người ra quyết định và cảm xúc hiện

tại cũng có thể có ảnh hưởng lớn đến hành vi trong quá trình ra quyết định. Kahneman

và Tversky (1979) cho thấy rằng, trong lĩnh vực tài chính, nhiều nhân tố có thể khiến

thị trường đi lệch khỏi hoạt động hiệu quả. Đây là một chủ đề quan trọng trong các tài

liệu tài chính hành vi. Tài chính hành vi giả định rằng “Tâm lý học là cơ sở cho những

ham muốn, mục tiêu và động cơ của con người, và nó cũng là cơ sở cho sự đa dạng

rộng lớn của những sai lầm của con người xuất phát từ những ảo tưởng nhận thức, quá

tự tin, quá tin vào quy tắc ngón tay cái (dựa vào kinh nghiệm để giải quyết vấn đề) và

cảm xúc” (Shefrin (2002)).

Kết quả nghiên cứu trước đây thảo luận cả tài chính truyền thống và tài chính

hành vi xem xét quá trình ra quyết định của con người như thế nào và điều này ảnh

hưởng như thế nào đến việc hình thành giá cả. Cụ thể, thảo luận về sự khác biệt tài

chính giữa hành vi hợp lý và hành vi không hợp lý của con người. Các tài liệu tài chính

này kết luận rằng con người không phải lúc nào cũng đưa ra các quyết định hợp lý và

lý do quan trọng cho điều này là tâm trạng của người ra quyết định và các cảm xúc ở

thời điểm ra quyết định ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định. Trong việc thực hiện

các lựa chọn, những người hạnh phúc thì lạc quan hơn những người buồn bã (Bower và

Cohen (1982) và Blaney (1986)). Ngoài ra, những người hạnh phúc thì ít quan trọng

trong quá trình xử lý thông tin, ngược lại những người buồn bã có khuynh hướng phân

tích thái quá các chi tiết trong quá trình ra quyết định (Schwarz (1990)). Nói cách khác,

Page - 13 -

tâm trạng là phần quan trọng được chứng minh bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết.

Các tâm trạng lạc quan có tương quan thuận với số giờ của ánh sáng mặt trời và nhiệt

độ, trong khi chúng có tương quan nghịch với độ ẩm và lượng mưa (Howarth và

Hoffmann (1984)).

Khi thời tiết ảnh hưởng đến tâm trạng con người và tâm trạng con người ảnh

hưởng đến quá trình ra quyết định, điều đó lập luận rằng các quyết định đầu tư bị tác

động bởi điều kiện thời tiết ở thời điểm ra quyết định. Kết quả là, các quyết định đầu tư

của con người tác động lên giá chứng khoán. Do đó, theo lập luận này, thời tiết ảnh

hưởng đến giá cả chứng khoán. Nếu đây là trường hợp, các nhà đầu tư không hành

động hợp lý và thị trường không hiệu quả. Mặc dù hầu hết các nghiên cứu đều tìm thấy

các nhân tố thời tiết tác động lên các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán, cần lưu ý

rằng không có nghiên cứu nào tìm thấy bằng chứng thực nghiệm giải thích cho tất cả

các hành vi của nhà đầu tư và do đó thời tiết chỉ giải thích như một phần nhỏ của vấn

đề đó.

a/ Tâm lý học – Lý thuyết ra quyết định:

Mọi người không phải lúc nào cũng hành động hợp lý và thị trường không phải

lúc nào cũng hoạt động hiệu quả. Lý do quan trọng cho hành vi ra quyết định không

hợp lý của con người là sự ảnh hưởng của cảm xúc trong quá trình ra quyết định.

Trong lĩnh vực tâm lý học, một lượng lớn tài liệu thảo luận các ảnh hưởng của tâm

trạng và cảm xúc con người tác động lên hành vi. Wright và Bower (1992) lập luận

rằng, để ra quyết định cho những lựa chọn khác nhau và xác suất xảy ra của chúng

được kiểm tra bằng cách truy tìm thông tin từ bộ nhớ trong dài hạn. Trong phạm vi vấn

đề này, xác suất là cách thể hiện cho mức độ tin cậy của một cá nhân trong một vấn đề.

Cách thức và số lượng truy tìm bộ nhớ bị tác động bởi tâm trạng con người, dẫn đến

tâm trạng một người cũng có ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Trong bài viết của

mình, Wright và Bower nhắc lại 3 phát hiện về ảnh hưởng và nhận thức từ Bower và

Page - 14 -

Cohen (1982) và Blaney (1986): (i) cảm giác hoạt động như là một bộ lọc được chú ý

tuyển chọn đối với kích thích mới, tập trung sự chú ý vào các khía cạnh của tình huống

phù hợp với tâm trạng. Do đó cảm giác phần nào chứng minh một kích thích được mã

hóa như thế nào trong bộ nhớ; (ii) cảm giác tác động đến những gì mà thông tin xảy ra

sau được truy tìm từ bộ nhớ, hiệu ứng truy tìm phạm vi tâm trạng; (iii) ngoài bất kỳ

những hiệu ứng truy tìm bộ nhớ ra, cảm giác ảnh hưởng đến sự sẵn có của các cấu trúc

khác nhau và những chiến lược được sử dụng để đạt tới các nhận thức xã hội, các đánh

giá tính cách, các quyết định mạo hiểm (chẳng hạn như đầu tư), và các đánh giá khác,

tức là quá trình xử lý thông tin để mang lại một kết luận và tính chất của những kết

luận đó. Những kết quả của chúng cho thấy rằng những người hạnh phúc lạc quan

trong việc đưa ra những đánh giá và lựa chọn hơn những người buồn bã, tức là họ đang

ấn định các trường hợp tích cực có khả năng xảy ra nhiều hơn cũng như các trường hợp

tiêu cực có khả năng xảy ra ít hơn. Đối với đầu tư, điều này ngụ ý rằng những người

hạnh phúc có khuynh hướng đầu tư sớm hơn bởi vì họ ấn định các trường hợp tích cực

(tức là sự gia tăng trong giá chứng khoán sau khi mua chứng khoán dẫn đến lợi nhuận)

có nhiều khả năng xảy ra hơn các trường hợp tiêu cực (tức là sự sụt giảm trong giá

chứng khoán sau khi mua dẫn tới thua lỗ).

Ngoài ra, Schwarz (1990) thấy rằng những người trong tâm trạng tốt có nhiều khả

năng biểu lộ hành vi theo kinh nghiệm và ít phán đoán trong quá trình xử lý thông tin.

Mặt khác, những người trong tâm trạng xấu có khuynh hướng phân tích thái quá các

chi tiết trong quá trình ra quyết định. Phân tích thái quá có thể làm cho những người

tính khí kém phần lớn xem xét các mặt tiêu cực của đầu tư. Mặt khác, những người

tính khí tốt biểu lộ hành vi theo kinh nghiệm (hành vi dựa trên quy tắc ngón tay cái,

các phỏng đoán được chỉ dẫn và các đánh giá trực quan) chỉ có thể xem xét các mặt

tích cực của đầu tư. Tuy nhiên, cả tâm trạng tốt và xấu có thể dẫn tới những quyết định

bất hợp lý.

Page - 15 -

Loewenstein và cộng sự (2001) đã phát triển một mô hình “rủi ro là cảm giác”

(“risk as feelings”) hoạt động như mô hình mô tả quá trình ra quyết định trong điều

kiện rủi ro và không chắc chắn. Đặc biệt, Loewenstein và cộng sự (2001) cố gắng giải

thích quá trình ra quyết định dưới sự ảnh hưởng của cảm giác khác với quá trình ra

quyết định hợp lý như thế nào. Do thiếu hoặc thừa thông tin hoặc một số hạn chế nhận

thức, người ta không phải lúc nào cũng có thể đưa ra các quyết định hợp lý khi đối mặt

với các vấn đề phức tạp, giống như đầu tư. Trong trường hợp này, người ta có khuynh

hướng đưa ra các quyết định đem lại sự hài lòng hơn là các quyết định tối ưu và ngạc

nhiên là người ta có khuynh hướng hướng về những cảm xúc để giúp họ đưa ra những

cảm xúc đem lại sự hài lòng. Tất nhiên những quyết định này không được gọi là hợp

lý.

Ngoài ra, Johnson và Tversky (1983) thảo luận về vấn đề người ta nhận thức và

đánh giá rủi ro như thế nào và thấy rằng tâm trạng có một tác động mạnh mẽ lên những

đánh giá rủi ro. Johnson và Tversky (1983) lập luận rằng những quyết định và đánh giá

bị ảnh hưởng mạnh bởi cảm giác và cảm xúc và do đó những quyết định và đánh giá

không chỉ bị ảnh hưởng bởi suy nghĩ hợp lý.

b/ Thời tiết ảnh hưởng đến tâm trạng:

Tâm trạng và cảm xúc con người ảnh hưởng đến hành vi và việc ra quyết định.

Nói cách khác, điều này có thể gây ra những ảnh hưởng không hợp lý lên giá chứng

khoán. Thời tiết, cụ thể là số giờ có nắng - độ ẩm và nhiệt độ, ảnh hưởng đáng kể lên

tâm trạng và cảm xúc (Howarth và Hoffmann (1984); Cunningham (1979); Persinger

(1975)). Do đó, theo lý luận này, thời tiết có thể tác động gián tiếp lên giá chứng

khoán. Howarth và Hoffmann (1984) liên hệ 10 biến tâm trạng với 8 biến thời tiết

trong một nghiên cứu đa chiều. Các biến tâm trạng như sau: tập trung, hợp tác, lo lắng,

quyền lực, quyết đoán, trầm cảm, buồn ngủ, hoài nghi, kiểm soát, và lạc quan. Các

Page - 16 -

biến thời tiết bao gồm: số giờ có nắng, lượng mưa, nhiệt độ, hướng gió, vận tốc gió, độ

ẩm, thay đổi trong áp suất khí quyển và áp suất khí quyển tuyệt đối.

Howarth và Hoffmann (1984) nhận thấy rằng độ ẩm, nhiệt độ và số giờ có nắng

có ảnh hưởng lớn nhất đến tâm trạng. Tâm trạng tốt có tương quan thuận với số giờ có

nắng, trong khi tâm trạng tốt tương quan nghịch với độ ẩm. Thông thường nhiệt độ có

ảnh hưởng thuận lên tâm trạng con người, trừ phi nhiệt độ quá cao, tức là khi nhiệt độ

trở nên nóng khó chịu. Cunningham (1979) tiến hành hai lĩnh vực nghiên cứu về mối

quan hệ của các biến thời tiết đối với “hành vi giúp đỡ”. Cũng giống như Howarth và

Hoffmann (1984), Cunningham (1979) thấy rằng lượng ánh nắng mặt trời là một nhân

tố rất mạnh mẽ của sự sẵn sàng giúp đỡ ai đó, cũng như nhiệt độ, độ ẩm, vận tốc gió và

các tuần trăng ở vị trí thấp hơn.

2.2/ Các kết quả nghiên cứu trước đây

a/ Các nghiên cứu tìm thấy ảnh hưởng của thời tiết tác động lên lợi

nhuận thị trường chứng khoán:

Như đã giải thích ở trên, tâm trạng con người ảnh hưởng đến quá trình ra quyết

định và trạng thái thời tiết ảnh hưởng đến tâm trạng con người. Bước tiếp theo của lý

luận này là để mô tả thời tiết tác động đến việc ra quyết định đầu tư của con người như

thế nào. Một số tác giả xem xét thời tiết ảnh hưởng lên hành vi của những nhà đầu tư

trên thị trường và sau đó là trên thị trường tài chính. Tác giả đầu tiên viết về ảnh hưởng

của thời tiết lên thị trường tài chính là Roll (1984). Roll kiểm tra sự tương tác giữa giá

của các hợp đồng tương lai nước cam đông lạnh và thời tiết như một yếu tố quyết định

của giá trị ngoại sinh thực. Các kết quả của Roll cho thấy giá tương lai của nước cam

ảnh hưởng ở mức độ không đáng kể, nhưng bị ảnh hưởng đáng kể bởi nhiệt độ lạnh, và

không có ảnh hưởng nào của lượng mưa lên giá được phát hiện. Roll tìm thấy không có

các nhân tố cung hoặc cầu khác chịu ảnh hưởng đáng kể để giải thích cho những biến

động hàng ngày của giá nước cam tương lai. Mặc dù nghiên cứu này cho thấy thời tiết

Page - 17 -

là tác nhân rõ ràng và đáng kể nhất tác động lên giá nước cam, thời tiết chỉ giải thích

một phần nhỏ của sự biến động trong giá tương lai, do đó vẫn còn một lượng lớn của

biến động giá không thể giải thích được. Trong cách nhìn đầu tiên, đánh giá về bài viết

của Roll có thể dường như có phần hơi lạ trong nghiên cứu này bởi vì Roll nghiên cứu

ảnh hưởng của thời tiết lên giá tương lai của một sản phẩm riêng lẻ. Tuy nhiên, kể từ

khi Roll là tác giả đầu tiên viết về ảnh hưởng của thời tiết lên thị trường tài chính, Roll

đã truyền cảm hứng cho nhiều tác giả khác nghiên cứu về ảnh hưởng của thời tiết lên

các loại thị trường tài chính khác.

Bằng chứng về hành vi của các nhà đầu tư trên thị trường được gây ra bởi thời

tiết, đầu tiên Saunders (1993) chỉ ra lượng mây che phủ trong Thành phố New York có

tương quan thuận với các chỉ số chứng khoán chính ở New York và ảnh hưởng thời tiết

này loại bỏ nghi ngờ về tính hợp lý của thị trường chứng khoán. 6 loại dữ liệu khí

tượng học cuối mỗi ngày, từ 01/01/1927 đến 31/12/1989 được cung cấp bởi Trung tâm

dữ liệu khí hậu quốc gia (National Climatic Data Center); nhiệt độ, độ ẩm tương đối,

lượng mưa, gió, ánh nắng mặt trời và mây che phủ. Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ sử

dụng phần trăm mây che phủ hàng ngày như là biến thời tiết. Đối với chỉ số giá chứng

khoán nghiên cứu này sử dụng 3 biến khác nhau: phần trăm thay đổi hàng ngày trong

chỉ số Dow Jones Industrial Average (DJIA) từ 01/01/1927 đến ngày 01/12/1989; phần

trăm thay đổi hàng ngày có trọng số đều và có giá trị gia quyền trong chỉ số

NYSE/AMEX (lợi nhuận không bao gồm cổ tức) từ 06/07/1962 đến 31/12/1989. Đầu

tiên, dữ liệu phần trăm mây che phủ được ghép đôi với giá cả của chỉ số giá hàng ngày

và tính toán được trung bình phần trăm thay đổi hàng ngày và tần số của những thay

đổi xác thực hàng ngày. Kết quả cho thấy phần trăm của mây che phủ thấp hơn, lợi

nhuận trung bình của giá chứng khoán cao hơn, điều đó cho thấy rằng lượng mây che

phủ thực sự có ảnh hưởng đáng kể lên hành vi của các nhà đầu tư trên thị trường.

Trong phần nghiên cứu này, Saunders so sánh lợi nhuận của 0-20% mây che phủ với

lợi nhuận của 100% mây che phủ. Trong một loạt các hồi quy bổ sung với các biến giả

Page - 18 -

ngày và tháng được tính đến để kiểm soát đối với mùa và những bất thường của thị

trường như hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng cuối tuần và hiệu ứng các công ty nhỏ. Tuy

nhiên, các kết quả vẫn cho thấy mây che phủ thành phố New York có tương quan đáng

kể với chỉ số lợi nhuận. Cuối cùng, Saunders tìm thấy mối quan hệ giữa những thay đổi

trong giá chứng khoán và thời tiết trong giai đoạn từ 01/01/1983 đến 31/12/1989 giảm

bớt đi mặc dù vẫn còn tích cực.

Trombley (1997) làm rõ thêm các kết quả của Saunders bằng cách sử dụng dữ

liệu tương tự theo cách khác. Ngược lại, Trombley tìm thấy ảnh hưởng của mây che

phủ lên các chỉ số chứng khoán New York City (NYC) không mạnh như Saunders

(1993) đã báo cáo và chỉ xuất hiện trong một số tháng trong năm. Trong bài viết này,

Trombley (1997) tìm thấy lợi nhuận trong những ngày mây che phủ 0% không khác

biệt đáng kể so với những ngày mây che phủ 100%. Tuy nhiên, nghiên cứu tìm thấy sự

khác biệt đáng kể trong lợi nhuận của những ngày mây che phủ 10% và 100%.

Trombley (1997) lập luận rằng Saunders (1993) chỉ lựa chọn để so sánh lợi nhuận của

ngày mây che phủ 0-20% và lợi nhuận những ngày mây che phủ 100% là “sự so sánh

duy nhất trong giai đoạn này sẽ đem lại một kiểm định có ý nghĩa thống kê mà không

xem xét lợi nhuận vào những ngày 0% thì không phù hợp với sự hiện hữu của hiệu ứng

thời tiết”. Khi điều chỉnh bất thường theo mùa và các bất thường của thị trường bằng

cách sử dụng hồi quy đa biến, cũng xác định được không có sự khác biệt đáng kể giữa

lợi nhuận ngày mây che phủ 0% và 100%. Tương tự như vậy, sự khác biệt trong lợi

nhuận những ngày mây che phủ 10% và 100% ít rõ ràng hơn khi các bất thường theo

mùa và thị trường được đưa vào tính toán và thậm chí không hiện hữu trong 5 trên 12

tháng. Cuối cùng, kết quả của Trombley (1997) cho thấy trong giai đoạn trước năm

1962, không có bất cứ ảnh hưởng nào của thời tiết. Thật đáng tiếc, nghiên cứu không

cung cấp lý do tại sao ảnh hưởng thời tiết bị hạn chế trong quá khứ gần đây và tại sao

ảnh hưởng lại hiện hữu trong một số tháng và không phải ở những tháng khác.

Page - 19 -

Hirshleifer và Shumway (2001) cũng làm rõ thêm nghiên cứu của Saunders và mở

rộng ra 26 thị trường chứng khoán lớn trên thế giới. Để kiểm định giả thuyết rằng ánh

nắng mặt trời tác động đến lợi nhuận thị trường chứng khoán, Hirshleifer và Shumway

(2001) kiểm tra mối quan hệ giữa mây che phủ hàng ngày và lợi nhuận hàng ngày lên

chỉ số chứng khoán quốc gia đối với mỗi thành phố riêng lẻ. Dữ liệu thời tiết lấy được

từ tập hợp dữ liệu của International Surface Weather Observations bao gồm dữ liệu

thời tiết chi tiết ở 3.000 địa điểm trên toàn thế giới từ năm 1982 đến năm 1997. Đầu

tiên, Hirshleifer và Shumway (2001) tính toán và loại bỏ các hiệu ứng theo mùa của

bình quân mây che phủ hàng ngày từ 6 giờ sáng đến 4 giờ chiều để chắc chắn rằng các

kết quả có được bởi mây che phủ và không bị ảnh hưởng bởi các hiệu ứng theo mùa

khác. Hirshleifer và Shumway cũng tính đến các ước số đã loại bỏ các hiệu ứng theo

mùa hàng ngày của mưa và tuyết trong hầu hết các hồi quy để kiểm tra liệu các ảnh

hưởng bất lợi của thời tiết có dẫn đến các kết quả không. Dữ liệu lợi nhuận chứng

khoán của tất cả thành phố đã có sẵn ít nhất từ năm 1988 đến năm 1997 được tính đến

trong phân tích. Để giảm thiểu các hiệu ứng chứng khoán theo mùa được biết đến, độ

lệch giữa mây che phủ và mây che phủ kỳ vọng đối với những ngày cụ thể được kiểm

tra và cho thấy mối quan hệ xác thực giữa lợi nhuận chứng khoán và mây che phủ

trong một số thành phố. Tuy nhiên, đối với lợi nhuận thị trường chứng khoán

Amsterdam, Hirshleifer và Shumway (2001) không tìm thấy bất cứ ảnh hưởng nào của

mây che phủ. Khi đưa ra các tham số chung (cross-city) để kiểm định bằng cách sử

dụng toàn bộ tập hợp dữ liệu, một lần nữa Hirshleifer và Shumway tìm thấy ánh nắng

mặt trời có liên quan rất lớn với lợi nhuận chứng khoán hàng ngày trên toàn thế giới.

Đối với cả hai kết quả city-by-city và kết quả cross-city đều không có bằng chứng rằng

các điều kiện thời tiết khác như mưa và tuyết có liên quan đến lợi nhuận chứng khoán.

Hirshleifer và Shumway kết luận rằng mặc dù lượng ánh nắng mặt trời có ảnh hưởng

đáng kể lên biến động thị trường chứng khoán, nhưng nó chỉ là một trong nhiều yếu tố

Page - 20 -

tác động đến tâm trạng và do đó nó cũng là một trong nhiều yếu tố tác động lên hành vi

của các nhà đầu tư.

Mặt khác, Dowling và Lucey (2002) tìm thấy mưa cũng như các biến khác có

hiệu ứng nhỏ, nhưng ảnh hưởng đáng kể trên thị trường chứng khoán ở Ireland khi

kiểm tra ảnh hưởng của vài biến tâm trạng lên thị trường chứng khoán. Dowling và

Lucey thu thập lợi nhuận chứng khoán hàng ngày từ Chỉ số giá thị trường chứng khoán

chính thức Ireland (Irish Stock Exchange Official Price Index) (là một chỉ số có giá trị

gia quyền của các cổ phiếu được niêm yết trên chỉ số chứng khoán Dublin (Dublin

Stock Index)) và chỉ số FTSE toàn thế giới (FTSE All-world Index) từ 14/10/1988 đến

29/12/2000. Sau đó, Dowling và Lucey tính toán thành phần địa phương (local

component) của lợi nhuận chứng khoán Ireland bằng cách trừ lợi nhuận hàng ngày của

các chỉ số toàn thế giới từ lợi nhuận hàng ngày của các chỉ số Ireland. Lý do cho việc

tìm kiếm thành phần địa phương của lợi nhuận chứng khoán Ireland là do Dowling và

Lucey tin rằng các biến tâm trạng có nhiều khả năng tác động đến thành phần địa

phương của lợi nhuận chứng khoán và do đó Dowling và Lucey hy vọng tìm kiếm các

kết quả tốt hơn bằng cách chỉ tập trung vào thành phần địa phương. Trong nghiên cứu

của mình, Dowling và Lucey tính đến một vài biến tâm trạng; mây che phủ, lượng

mưa, độ ẩm, các cơn bão địa từ như các đại diện thời tiết; Rối loạn theo mùa (SAD –

Seasonal Affective Disorder một điều kiện tác động đến nhiều người trong những mùa

tương đối có ít giờ ánh sáng ban ngày) và Giờ tiết kiệm ánh sáng ban ngày (Daylight

Savings Time Changes - DSTC) như các đại diện nhịp sinh học; các chu kỳ mặt trăng;

thứ Sáu ngày 13 như các đại diện niềm tin. Các quan sát thời tiết hàng ngày đến từ Met

Eireann, dữ liệu cơn bão địa từ đến từ Trung tâm dữ liệu địa lý quốc gia (National

Geophysical Data Centre) và cuối cùng dữ liệu chu kỳ mặt trăng đến từ

www.lunaroutreach.org. Nghiên cứu này chủ yếu sử dụng hồi quy OLS có phương sai

thay đổi với sai số chuẩn (OLS regressions with heteroskedasticity robust White

standard errors), tuy nhiên dù trong một số dữ liệu tìm thấy sự bất thường và khi đó các

Page - 21 -

kỹ thuật LAD và TLS được tính đến. Trái với các nhà nghiên cứu khác, Dowling và

Lucey không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa mây che phủ và lợi nhuận thị

trường chứng khoán, mặc dù Dowling và Lucey tìm thấy mối quan hệ giữa lợi nhuận

cổ phiếu Ireland và mưa, Giờ tiết kiệm ánh sáng ban ngày (Daylight Savings Time

Changes - DSTC), rối loạn theo mùa (Seasonal Affective Disorder - SAD) và chu kỳ

mặt trăng. Ngoài ra, Dowling và Lucey tìm được một xác nhận sơ bộ đối với giả thuyết

cho rằng con người trong tâm trạng tốt sẽ nhạy cảm hơn với việc ra quyết định đến sự

ảnh hưởng của các nhân tố không liên quan.

Khảo sát sâu hơn về những ảnh hưởng thời tiết, Goetzmann và Zhu (2002) trình

bày một cách tiếp cận khác để đo lường ảnh hưởng của thời tiết bằng cách sử dụng tập

hợp dữ liệu của các nhà đầu tư cá nhân đang sinh sống trong 5 khu vực đô thị lớn của

Mỹ. Dữ liệu của Goetzmann và Zhu chứa đựng thông tin về các đặc điểm nhà đầu tư

ẩn danh, ngày giao dịch, các chứng khoán định danh, lượng giao dịch và giá cả, và hoạt

động từ tháng 01/1991 đến tháng 11/1996. Đầu tiên, Goetzmann và Zhu (2002) biến

đổi dữ liệu mây che phủ hàng giờ (Hourly Total Sky Cover - SKC) từ Cơ quan Quản lý

Môi trường và Đại dương Quốc gia (National Oceanic and Atmospheric

Administration – NOAA) thành thước đo hàng ngày bằng cách lấy trung bình của các

giờ giao dịch mỗi ngày. Để kiểm soát các mô hình theo mùa và để thu được thành phần

không mong đợi của thời tiết thay đổi một ngày, Goetzmann và Zhu (2002) cũng tính

toán SKC điều chỉnh theo mùa mỗi ngày. Nghiên cứu này định nghĩa lượng mua ròng

cổ phần là tổng số cổ phần của chứng khoán mua vào trừ đi tổng số cổ phần chứng

khoán bán ra của những cá nhân trong mẫu vào một ngày cụ thể. Mặt khác, Goetzmann

và Zhu (2002) tính toán sự mất cân đối mua-bán theo giá trị đôla bằng cách trừ giá trị

đồng đôla giao dịch bán từ giá trị đồng đôla giao dịch mua, và sau đó lấy kết quả chia

cho trung bình tổng giá trị chứng khoán giao dịch hàng ngày của các nhà đầu tư trong

mẫu. Đầu tiên, Goetzmann và Zhu (2002) hồi quy lợi nhuận hàng ngày chỉ số NYSE

vào lúc bầu trời bao phủ mây thành phố New York để chứng thực các phát hiện trước

Page - 22 -

đây rằng lợi nhuận chứng khoán thực sự cao hơn trong những ngày có nắng và ảnh

hưởng thời tiết hiện diện đáng kể. Mặc dù nhìn vào các kết quả thực nghiệm,

Goetzmann và Zhu (2002) không tìm thấy sự khác biệt đáng kể trong khối lượng giao

dịch của các nhà đầu tư cá nhân vào những ngày nắng và mưa đối với cả 5 thành phố.

Điều tiếp theo họ kiểm tra là sự kỳ vọng rằng số nhà đầu tư biên tế (marginal investors)

có khả năng bị ảnh hưởng bởi thời tiết, nhưng cũng không tìm thấy được bằng chứng.

Cuối cùng, Goetzmann và Zhu giả thuyết rằng các nhà tạo lập thị trường ở Sở giao

dịch chứng khoán New York (NYSE) có thể bị ảnh hưởng bởi thời tiết New York,

Goetzmann và Zhu (2002) kiểm tra bằng cách quan sát mối quan hệ giữa thay đổi trung

bình khoảng chênh lệch đặt mua – chào bán và thời tiết New York hàng ngày. Ở đây

Goetzmann và Zhu (2002) tìm thấy mối quan hệ nhỏ, nhưng có ý nghĩa cho thấy rằng

những thay đổi trong sự không thích rủi ro của các chuyên gia NYSE có thể bị gây ra

bởi thời tiết.

Kamstra, Kramer, và Levi (2000) tìm thấy các bằng chứng ở nhiều nước rằng sự

chuyển đổi “Giờ tiết kiệm ánh sáng ban ngày”* có tác động nghịch đáng kể lên giá trị

tài sản. Cũng như Kamstra, Kramer, và Levi (2002) nghiên cứu số giờ tiềm năng của

ánh nắng ban ngày, thấp hơn vào mùa đông, và quan sát thấy rằng nó có liên quan đáng

kể với lợi nhuận các chỉ số cổ phiếu quốc tế.

* “Giờ tiết kiệm ánh sáng ban ngày” (DST - daylight saving time) hay còn gọi là

“Giờ mùa hè”: Quy ước giờ mùa hè là quy ước chỉnh đồng hồ tăng thêm một khoảng

thời gian, thường là 1 giờ so với giờ tiêu chuẩn, tại một số địa phương của một số quốc

gia trong một giai đoạn (thường là vào mùa hè) trong năm. Quy ước này thường được

thực hiện tại các nước ôn đới hay gần cực, nơi mà vào mùa hè, ban ngày bắt đầu sớm

hơn so với mùa đông vài tiếng đồng hồ. Nó có ý nghĩa thực tiễn là giúp tiết kiệm năng

lượng chiếu sáng và sưởi ấm, khi tận dụng ánh sáng ban ngày của ngày làm việc từ

sớm, giảm chiếu sáng ban đêm nhờ ngủ sớm. Chính vì ý nghĩa này mà một số nước gọi

Page - 23 -

quy ước này với cái tên "Giờ tiết kiệm ánh sáng ngày". Thí dụ tại phần lớn Hoa Kỳ Lục

địa và Canada, thời gian sử dụng "giờ tiết kiệm ánh sáng ngày" bắt đầu từ chủ nhật

trong tuần thứ hai của tháng 3 đến chủ nhật trong tuần đầu tiên của tháng 11. Như vậy

thời gian sử dụng Giờ tiết kiệm ánh sáng ngày kéo dài gần như 2/3 năm.

Cả Kamstra, Kramer, và Levi (2002) và Cao và Wei (2005) đều cho rằng bất

thường theo mùa trong lợi nhuận chứng khoán bị gây ra bởi những thay đổi tâm trạng

của các nhà đầu tư do thiếu ánh sáng ban ngày và do thay đổi nhiệt độ. Các tác giả

trước đây nghiên cứu ảnh hưởng của ánh sáng ban ngày (SAD - Seasonal Affective

Disorder) lên 4 chỉ số ở Mỹ và 8 chỉ số ở những nước khác, được chọn để đại diện cho

các nền kinh tế có vốn hóa lớn, trên diện rộng ở các vĩ độ khác nhau ở cả hai bán cầu.

Vì tất cả các chỉ số khác nhau với quy mô mẫu dữ liệu sẵn có khác nhau từ 3.000 đến

19.000 quan sát chỉ số lợi nhuận hàng ngày. Dữ liệu SAD hàng ngày được tính toán

đơn giản bằng cách trừ số giờ của ngày từ 24 cho mỗi quốc gia. Đối với mỗi quốc gia,

họ chạy hồi quy đơn giản, trong khi điều chỉnh hiệu ứng thứ Hai, hiệu ứng bán để được

trừ thuế và hiệu ứng mùa thu (được xem như một giai đoạn xấu sau một giai đoạn tốt

dài hơn). Bằng chứng được tìm thấy trong bài viết này cho thấy sự hiện hữu của hiệu

ứng rối loạn theo mùa (SAD) lên lợi nhuận thị trường chứng khoán trên toàn thế giới.

Như được dự kiến, hiệu ứng SAD lớn hơn ở các vĩ độ cao hơn. Ngoài ra, tác động của

SAD ở Nam bán cầu lệch pha 6 tháng so với Bắc bán cầu, cũng được kỳ vọng.

** SAD (Seasonal Affective Disorder) là triệu chứng mọi người cảm thấy vô cùng

u sầu, có phần phổ biến cả trong mùa thu và mùa đông vì thiếu ánh sáng mặt trời.

Cao và Wei (2005) giả thuyết rằng “nhiệt độ thấp có liên quan với lợi nhuận thị

trường chứng khoán cao do sự chấp nhận rủi ro tăng và nhiệt độ cao dẫn đến cả lợi

nhuận chứng khoán cao hoặc thấp bởi cả sự quyết đoán, táo bạo (liên quan với sự chấp

nhận rủi ro) và sự thờ ơ, thụ động (liên quan với sự phòng ngừa rủi ro) có thể là kết quả

hành vi và tác động thực lên sự chấp nhận rủi ro của các nhà đầu tư phụ thuộc vào sự

Page - 24 -

đánh đổi giữa hai tâm trạng. Trong bài viết của mình, Cao và Wei (2005) phân tích 9

chỉ số chứng khoán trong 8 quốc gia. Dữ liệu nhiệt độ hằng ngày được lấy từ Hiệp hội

vệ tinh địa cầu (Earth Satellite Corporation), nơi ghi chép nhiệt độ trung bình tối thiểu

và tối đa được chọn như biến nhiệt độ. Đối với mỗi chỉ số, giai đoạn lấy mẫu khác

nhau. Ngày đầu tiên bắt đầu là 03/07/1962, trong khi ngày kết thúc cuối cùng là

09/07/2001. Đầu tiên, Cao và Wei tập hợp lợi nhuận theo thứ tự nhiệt độ và phân tích

sự khác biệt thống kê giữa các nhóm lợi nhuận. Sau đó, tương tự Kamstra, Kramer, và

Levi (2002), đối với mỗi quốc gia Cao và Wei (2005) chạy hồi quy đơn giản, trong khi

Cao và Wei (2005) điều chỉnh hiệu ứng thứ Hai và hiệu ứng bán để được trừ thuế. Kết

quả của kiểm định này cho thấy lợi nhuận chứng khoán thực sự có mối tương quan

nghịch với nhiệt độ, Cao và Wei (2005) tìm thấy mối quan hệ mạnh mẽ hơn vào mùa

đông. Điều này ngụ ý rằng khi nhiệt độ cao, sự thờ ơ, thụ động, lãnh đạm chiếm ưu thế

hơn sự quyết đoán, tạo báo, dẫn đến lợi nhuận thấp hơn.

Một nghiên cứu gần đây của Jacobsen và Marquering (2008) làm rõ thêm những

phát hiện của cả Kamstra, Kramer, và Levi (2002); và Cao và Wei (2005). Jacobsen và

Marquering nghiên cứu lợi nhuận hàng tháng trên các chỉ số có giá trị gia quyền của

Morgan Stanly International Capital của 48 quốc gia từ tháng Giêng năm 1970 đến

tháng 5 năm 2004 hoặc ngắn hơn. Dữ liệu nhiệt độ trung bình hàng tháng được lấy từ

Mạng lưới lịch sử khí hậu toàn cầu (Global Historical Climatology Network). Kết quả

hồi quy đơn giản OLS cho thấy rằng có một mô hình theo mùa mạnh mẽ và thiết thực

trong lợi nhuận chứng khoán. Đối với Hà Lan, Jacobsen và Marquering (2008) tìm

thấy cả nhiệt độ và SAD (Seasonal Affective Disorder) có ảnh hưởng đáng kể lên lợi

nhuận với chỉ số có giá trị gia quyền của Morgan Stanly Capital ở Amsterdam. Tuy

nhiên, đối với tất cả các quốc gia được kể đến, khi một trong hai biến, hoặc SAD hoặc

nhiệt độ, được tính như biến giả trong phép hồi quy, biến còn lại trở nên dư thừa. Kết

quả này cho thấy rằng những tương quan có thể là không xác thực. Do đó, không thể

kết luận rằng thời tiết có ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán thông qua các thay đổi

Page - 25 -

tâm trạng của nhà đầu tư. Thực tế, nhiều thứ có tương quan theo mùa, nhưng rất khó để

phân biệt giữa chúng khi cố gắng giải thích các mô hình theo mùa trong thị trường

chứng khoán. Hơn nữa, Jacobsen và Marquering (2008) thấy rằng thị trường chứng

khoán trong các quốc gia ở gần đường xích đạo phản ứng với các thay đổi nhiệt độ

mạnh mẽ hơn thị trường chứng khoán ở các quốc gia ở xa đường xích đạo hơn.

Thậm chí phức tạp vấn đề hơn nữa, Keef và Roush (2004) kiểm tra lợi nhuận

hàng ngày của thị trường chứng khoán New Zealand bị ảnh hưởng bởi những khía cạnh

khác của thời tiết ở Wellington như thế nào và cho rằng mây che phủ không ảnh hưởng

gì đến lợi nhuận; nhiệt độ chỉ ảnh hưởng nhỏ nhưng gió thực sự có ảnh hưởng đáng kể

đến lợi nhuận.

Keef và Roush (2007) nghiên cứu sự hiện hữu của ảnh hưởng nhiệt độ đối với hai

chỉ số chứng khoán Úc trong khoảng thời gian từ năm 1992 đến 2003. Keef và Roush

báo cáo sau khi xem xét riêng rẽ, cả nhiệt độ chưa điều chỉnh và nhiệt độ điều chỉnh

theo mùa (nhiệt độ loại bỏ các hiệu ứng theo mùa) đều có một ảnh hưởng nghịch đáng

kể đến lợi nhuận. Phát hiện của Keef và Roush (2007) cho thấy nhiệt độ chưa điều

chỉnh không có ảnh hưởng đến chỉ số lợi nhuận khi các ảnh hưởng của nhiệt độ điều

chỉnh theo mùa được đưa vào tính toán.

Hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào các mối quan hệ tuyến tính (Cao và

Wei (2005)), chỉ có hai nghiên cứu sử dụng kỹ thuật định lượng tài chính gần đây (Mô

hình ARCH hoặc GARCH) để nghiên cứu mối quan hệ giữa lợi nhuận thị trường

chứng khoán và các yếu tố thời tiết. Chang và cộng sự (2006) sử dụng mô hình GJR-

GARCH để khảo sát mối quan hệ giữa ba yếu tố thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm và mây che

phủ) tại Đài Loan trong giai đoạn 01/07/1997 - 22/10/2003. Kết quả báo cáo cho thấy

nhiệt độ và mây che phủ ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận thị trường chứng khoán Đài

Loan. Đồng thời, lợi nhuận chứng khoán Đài Loan có xu hướng thấp hơn khi mây che

phủ nhiều. Floros (2008) khảo sát lợi nhuận 5 thị trường chứng khoán châu Âu có liên

Page - 26 -

quan đến nhiệt độ trong khoảng thời gian 1995 – 2006 hay không. Sử dụng AR (1) -

GARCH (1,1), dữ liệu tài chính và nhiệt độ hàng ngày từ 5 quốc gia châu Âu (Áo, Bỉ,

Pháp, Hy Lạp và Anh), Floros báo cáo mối quan hệ nghịch giữa nhiệt độ và lợi nhuận

thị trường chứng khoán của Áo, Bỉ và Pháp. Hy Lạp và Anh cho thấy mối tương quan

không đáng kể giữa nhiệt độ và lợi nhuận thị trường chứng khoán.

Một số nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện về hiệu ứng thời tiết lên thị

trường chứng khoán Trung Quốc. Yi và Wang (2005) chứng minh ảnh hưởng thời tiết

(độ ẩm và gió) lên chỉ số chứng khoán phức hợp Thượng Hải. Han (2005, 2006), Han

và Wang (2005) tìm thấy tác động đáng kể của thời tiết lên thị trường chứng khoán

Thượng Hải và Thẩm Quyến. Kang, Jiang và Yoon (2009) xem xét ảnh hưởng của việc

mở cửa thị trường B-Share Thượng Hải đến nhà đầu tư trong nước và so sánh ảnh

hưởng thời tiết thời kỳ trước và sau khi mở cửa. Họ nhận thấy chỉ có giai đoạn sau khi

mở cửa cho thấy ảnh hưởng mạnh mẽ của thời tiết lên lợi nhuận B-Share, điều đó chỉ

ra rằng sự gia tăng đối thủ của các nhà đầu tư trong nước dẫn đến hiệu ứng thời tiết.

Những phát hiện trên được giải thích khi cộng thêm sự nghi ngờ về tính hợp lệ của

EMH trên thị trường chứng khoán Trung Quốc.

Tác động của thời tiết lên khối lượng giao dịch là nghiên cứu của Loughran và

Schultz (2004) người đã tìm thấy mối quan hệ nghịch giữa số lượng trận bão tuyết và

khối lượng giao dịch.

Locke, Limpaphayom và Sarajoti (2007) cho rằng hành vi của các nhà đầu tư vào

buổi chiều chịu ảnh hưởng bởi thời tiết buổi sáng nhiều hơn những buổi khác trong

ngày. Trong nghiên cứu này, các tác giả tìm thấy rằng gió gây ra ảnh hưởng làm

khoảng chênh lệch đặt mua – chào bán rộng hơn. Họ giải thích kết luận này, cho là gió

gây ra mất cân bằng ion tác động lên tâm trạng của những người tham gia thị trường và

hệ quả là định giá thị trường.

Page - 27 -

b/ Các nghiên cứu không tìm thấy ảnh hưởng của thời tiết lên lợi nhuận

thị trường chứng khoán:

Ở Tây Ban Nha, không có ảnh hưởng của thời tiết lên lợi nhuận chứng khoán

được tìm thấy (Pardo và Valor (2003)). Bài viết này khác với những bài khác bởi nó

đánh giá thực tế rằng chứng khoán có thể được giao dịch tại sàn hoặc giao dịch điện tử.

Pardo và Valor sử dụng các giá trị đóng cửa của chỉ số Sở giao dịch chứng khoán

Madrid hàng ngày từ tháng Giêng năm 1981 đến tháng 5 năm 2000, bởi vì hệ thống

thay đổi từ giao dịch tại sàn sang giao dịch điện tử vào tháng 4 năm 1989. Các biến

thời tiết hàng ngày, số giờ ánh sáng mặt trời và độ ẩm tương đối được lấy từ Viện khí

tượng quốc gia Bồ Đào Nha. Đầu tiên, Pardo và Valor chia tập dữ liệu thành 2 giai

đoạn, ảnh hưởng thời tiết được kỳ vọng mạnh hơn trong giai đoạn đầu, giai đoạn giao

dịch tại sàn. Sau đó họ chia lợi nhuận hàng ngày thành ngũ phân vị (quintiles) của số

giờ ánh nắng mặt trời và độ ẩm tương đối, ngay lập tức phân vị thứ năm cho thấy

những gì thời tiết ảnh hưởng lên giá chứng khoán. Bằng chứng thực nghiệm của nghiên

cứu này cho thấy rằng, với cả 2 giai đoạn, không có ảnh hưởng của ánh nắng mặt trời

hoặc độ ẩm lên giá chứng khoán. Dựa trên những kết quả này, Pardo và Valor (2003)

kết luận rằng thị trường chứng khoán Tây Ban Nha hành động hợp lý. Ngay sau đó,

ngoài thời tiết, Pardo và Valor không đưa vào tính toán nhiều nhân tố khác, điều đó

dẫn đến thị trường bất hợp lý. Điển hình của những nhân tố khác gây ra bất hợp lý thị

trường là các hiệu ứng đà mô-men, các cổ phiếu định giá quá cao, bong bóng và phá

sản tài chính.

*Hiệu ứng đà mô-men nói rằng những gì đã tăng mạnh trong quá khứ có thể sẽ

tiếp tục tăng trong tương lai gần. Những chứng khoán tốt trong thời gian 3-12 tháng

có xu hướng tăng trong tương lai. Vô số nghiên cứu cho thấy hiệu ứng này hoạt động ở

thị trường chứng khoán Mỹ, các nước phát triển và cả những thị trường mới nổi. Hiệu

ứng đà mô-men hoạt động cả trong thị trường vốn hóa nhỏ và thị trường vốn hóa lớn.

Page - 28 -

Pardo và Valor (2003) không tìm thấy ảnh hưởng các các biến thời tiết (ánh nắng

mặt trời và độ ẩm) lên lợi nhuận chứng khoán cho thị trường chứng khoán Madrid.

Worthington (2006) đi đến kết luận tương tự bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường

chứng khoán Úc cũng như Tufan (2004) sử dụng dữ liệu thị trường chứng khoán

Istanbul.

Keef và Roush (2005) xem xét ảnh hưởng của thời tiết New York lên lợi nhuận

của chỉ số bình quân công nghiệp Dow Jones và chỉ số 500 của Standard & Poor và

báo cáo rằng nhiệt độ được khảo sát thể hiện không ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng

khoán, trong khi nhiệt độ không phân biệt giữa các mùa có ảnh hưởng thuận vào những

ngày mát mẻ nhưng không ảnh hưởng vào những ngày ấm áp.

Dowling và Lucey (2008) nghiên cứu 34 quốc gia trong giai đoạn từ năm 1994

đến 2004. Trong khi Dowling và Lucey (2008) đưa ra tài liệu về sự hiện hữu của ảnh

hưởng thời tiết bằng cách sử dụng số liệu nhiệt độ chưa điều chỉnh thì mối quan hệ

hoàn toàn biến mất khi họ sử dụng số liệu nhiệt độ điều chỉnh theo mùa.

Không giống như các báo cáo khác được thảo luận, Jacobsen và Marquering

(2008) sử dụng dữ liệu hàng tháng và nghiên cứu 48 quốc gia trong giai đoạn từ 1988

đến 2004. Mô hình của Jacobsen và Marquering giải thích các chỉ số lợi nhuận chứng

khoán bao gồm Chỉ tiêu Halloween, được sử dụng như một đại diện cho nhân tố mùa

vụ trong lợi nhuận chứng khoán. Mô hình cũng tính đến số liệu nhiệt độ chưa điều

chỉnh đã được trực giao hóa đối với chỉ tiêu Halloween cùng với một số biến điều

chỉnh. Do đa cộng tuyến giữa chỉ tiêu Halloween và nhiệt độ chưa điều chỉnh nên

Jacobsen và Marquering (2008) sử dụng phương pháp trực giao hóa. Họ tìm thấy chỉ

tiêu Halloween có ý nghĩa trong 33 quốc gia và biến nhiệt độ có ý nghĩa trong 4 quốc

gia. Các tác giả lập luận rằng nếu không có thêm bằng chứng thì mối tương quan giữa

các biến thời tiết liên quan và lợi nhuận chứng khoán có thể là không xác thực và quá

Page - 29 -

sớm để kết luận rằng thời tiết tác động đến lợi nhuận chứng khoán thông qua những

thay đổi tâm trạng của các nhà đầu tư.

Krämer và Runde (1997) sử dụng dữ liệu chỉ số chứng khoán Đức và thấy rằng

thời tiết địa phương không tác động đến lợi nhuận chứng khoán trong ngắn hạn.

Loughran và Schultz (2004) cũng lập luận rằng sử dụng dữ liệu thời tiết địa

phương nơi các nhà đầu tư sinh sống tốt hơn là dữ liệu được niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khoán Thành phố New York trong nghiên cứu của Saunders. Đó là do thực tế

nhiều nhà đầu tư ở những vùng khác nhau của Mỹ mặc dù họ giao dịch trên thị trường

chứng khoán New York. Loughran và Schultz (2004) tìm thấy không có mối quan hệ

đáng kể giữa thời tiết địa phương nơi một công ty có trụ sở và lợi nhuận chứng khoán.

Bảng 1. Bảng tóm tắt các kết quả nghiên cứu trước đây

Tác giả

Năm

Kết quả nghiên cứu

Saunders 1993 Mây che phủ tương quan thuận với lợi nhuận chứng khoán

New York.

Trombley 1997 Mây che phủ ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán New

York.

Hirshleifer 2001 Ánh nắng mặt trời có liên quan rất lớn với lợi nhuận ở 26 thị

& Shumway trường chứng khoán lớn trên thế giới.

Dowling & 2002 Tìm thấy mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu Ireland và

Lucey mưa, giờ tiết kiệm ánh sang ban ngày (DSTC), rối loạn theo

mùa (SAD), chu kỳ mặt trăng.

Goetzmann 2002 Tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa cho thấy những thay đổi

Page - 30 -

& Zhu trong mức rủi ro không mong muốn của các chuyên gia

NYSE có thể bị gây ra bởi thời tiết.

Kamstra, 2000 Số giờ nắng có liên quan đáng kể với lợi nhuận của các chỉ số

Kramer & cổ phiếu quốc tế.

Levi

Cao & Wei 2005 Lợi nhuận chứng khoán thực sự có mối tương quan nghịch

với nhiệt độ ở 8 quốc gia: Mỹ, Canada, Anh, Đức, Thụy

Điển, Úc, Nhật Bản và Đài Loan.

Jacobsen & 2008 Tìm thấy cả nhiệt độ và SAD có ảnh hưởng đáng kể lên lợi

Marquering nhuận chứng khoán Amsterdam, Hà Lan.

Keef & 2004 Nhiệt độ ảnh hưởng nhỏ nhưng gió thực sự có ảnh hưởng

Roush đáng kể đến lợi nhuận thị trường chứng khoán New Zealand.

Chang & 2006 Tìm thấy nhiệt độ và mây che phủ ảnh hưởng đáng kể đến lợi

cộng sự nhuận thị trường chứng khoán Đài Loan.

Floros 2008 Tìm thấy mối quan hệ nghịch giữa nhiệt độ và lợi nhuận thị

trường chứng khoán của Áo, Bỉ, Pháp. Mối tương quan

không đáng kể giữa nhiệt độ và lợi nhuận thị trường chứng

khoán Hy Lạp và Anh.

Yi & Wang 2005 Độ ẩm và gió ảnh hưởng lên chỉ số chứng khoán phức hợp

Thượng Hải.

Pardo & 2003 Không có ảnh hưởng của ánh nắng mặt trời hoặc độ ẩm lên

Page - 31 -

Valor thị trường chứng khoán Tây Ban Nha.

Worthington 2006 Không có ảnh hưởng của thời tiết lên lợi nhuận thị trường

chứng khoán Úc.

Tufan & 2004 Không có ảnh hưởng của mây che phủ lên thị trường chứng

Hamarat khoán Istanbul, Thổ Nhĩ Kỳ.

Keef & 2005 Nhiệt độ không ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán chỉ số

Roush Dow Jones và chỉ số 500 của Standard & Poor ở New York.

Krämer & 1997 Thời tiết địa phương không tác động đến lợi nhuận chứng

Runde khoán Đức trong ngắn hạn.

Loughran & 2004 Không có mối quan hệ đáng kể giữa thời tiết địa phương và

Schultz lợi nhuận chứng khoán.

2.3/ Vấn đề nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu:

Từ đó đặt ra câu hỏi nghiên cứu: Liệu các biến thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm, số giờ

nắng, lượng mưa) có ảnh hưởng đến lợi nhuận của thị trường chứng khoán TP.HCM?

Tóm tắt:

Lý luận của nghiên cứu này được tóm tắt như sau: giá cả chứng khoán hầu hết là

hợp lý nhưng không hoàn toàn, bởi vì nhà đầu tư ra quyết định bị tác động bởi tâm

trạng nên quyết định là không hợp lý, người ta có thể quan sát thấy những thay đổi giá

cả chứng khoán, và điều kiện thời tiết là một nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến tâm

trạng con người. Vì thế, người ta cho rằng thời tiết tác động gián tiếp đến việc ra quyết

Page - 32 -

định và do đó có thể gây ra thay đổi giá chứng khoán. Trong lĩnh vực nghiên cứu thực

nghiệm tài chính, một số tác giả không tìm thấy mối quan hệ đáng kể giữa thời tiết và

thị trường chứng khoán trong khi một số tác giả khác thì tìm thấy. Nói chung, các

nghiên cứu thực nghiệm tìm thấy thị trường chứng khoán có ảnh hưởng tích cực với

thời tiết tốt và tiêu cực với thời tiết xấu. Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu khác nhau ở

mỗi quốc gia chứ không phải ở tất cả các quốc gia về bằng chứng có ý nghĩa của ảnh

hưởng thời tiết được tìm thấy.

Trong chương tiếp theo, tôi sẽ kiểm tra liệu có ảnh hưởng của điều kiện thời

tiết ở Tp.HCM đến chỉ số thị trường chứng khoán Tp.HCM hay không?

Page - 33 -

Chương 3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

3.1/ Phương pháp nghiên cứu

Tất cả các bài nghiên cứu trước (Wei và Cao (2005); Floros (2008)) không xem

xét thực tế rằng ngày nay các thị trường chứng khoán là thị trường điện tử (tức nhà đầu

tư có thể giao dịch ở bất kỳ đâu) do mục tiêu chính là để kiểm tra tác động tâm trạng

của các nhà đầu tư lên lợi nhuận thị trường chứng khoán. Do đó, nghiên cứu này, phù

hợp với nghiên cứu trước đây, bỏ qua tác động của thương mại điện tử và khảo sát tâm

trạng và hành vi của nhà đầu tư thông qua nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng, lượng mưa của

Tp.HCM (tức kiểm tra xem các biến thời tiết đó có ảnh hưởng đến lợi nhuận hàng ngày

hay không bất kể nhà đầu tư sử dụng thương mại điện tử hay thông thường).

3.2/ Phương thức thu thập và xử lý số liệu

Khảo sát xem liệu lợi nhuận thị trường chứng khoán có mối quan hệ với thời tiết

hay không bằng cách sử dụng dữ liệu thời tiết hàng ngày (nhiệt độ trung bình, độ ẩm

trung bình, số giờ nắng, lượng mưa) của Tp.HCM và dữ liệu tài chính hàng ngày từ chỉ

số VNIndex của sàn giao dịch chứng khoán Tp.HCM.

Dữ liệu nhiệt độ (0C), độ ẩm tương đối (%), số giờ nắng (giờ), lượng mưa (mm) ở

Tp.HCM được tính tại trạm quan trắc Tân Sơn Hà (tại sân bay Tân Sơn Nhất). Dữ liệu

thời tiết được thu thập từ Trung tâm khí tượng thủy văn quốc gia (KTTVTW).

Dữ liệu tài chính hàng ngày là chỉ số VNIndex của sàn giao dịch chứng khoán

Tp.HCM (HOSE). Giá đóng cửa điều chỉnh của VNIndex (tính cả lợi nhuận mà nhà

đầu tư thu được từ cổ tức và việc tách/thưởng cổ phiếu, vốn đóng vai trò rất quan trọng

trong việc phân tích tỷ suất lợi nhuận của cổ phiếu) được lấy từ kho dữ liệu của

www.cophieu68.com.

Page - 34 -

Các dữ liệu được lấy trong khoảng thời gian từ ngày 01/03/2002 đến hết ngày

28/12/2012. Mặc dù thị trường chứng khoán Việt Nam bắt đầu từ 07/2000 nhưng chỉ từ

tháng 03/2002 thị trường mới được bắt đầu giao dịch theo ngày, chính vì thế để phù

hợp với yêu cầu tính lợi nhuận theo ngày của mô hình nên tôi quyết định chọn dãy dữ

liệu kể từ tháng 03/2002 trở về sau.

Theo cách tiếp cận thông thường, lợi nhuận chứng khoán hàng ngày được tính

như độ chêch lệch lôgarit của các chỉ số chứng khoán hàng ngày, nghĩa là lợi nhuận

chứng khoán Rt = lnPt – lnPt-1, trong đó Pt và Pt-1 là giá đóng cửa hàng ngày của chỉ số

chứng khoán Tp.HCM tương ứng vào ngày t và t-1.

Các số liệu thông kê mô tả của các biến trong nghiên cứu được báo cáo trong Bảng 2:

Sample: 3/01/2002 12/28/2012

Bảng 2. Bảng mô tả thống kê của thời tiết và lợi nhuận chỉ số VNIndex hàng ngày

SỐ GIỜ

LƯỢNG

LỢI NHUẬN NHIỆT ĐỘ

ĐỘ ẨM

NẮNG

MƯA

0.000286

28.22234

75.39186

5.528921

5.210679

Mean

0.000000

28.20000

75.00000

5.800000

0.000000

Median

0.077407

32.10000

97.00000

10.40000

148.4000

Maximum

-0.049626

23.00000

52.00000

0.000000

0.000000

Minimum

0.015667

1.344679

6.939473

2.658642

12.79600

Std. Dev.

0.042009

-0.065171

-0.080400

-0.318752

4.233567

Skewness

Page - 35 -

4.351445

2.925658

2.958101

2.266698

27.40798

Kurtosis

206.0353

2.530228

3.102919

106.0980

75003.78

Jarque-Bera

0.000000

0.282207

0.211938

0.000000

0.000000

Probability

0.772344

76115.64

203331.8

14911.50

14053.20

Sum

0.661780

4874.804

129829.3

19056.34

441436.3

Sum Sq. Dev.

2697

2697

2697

2697

2697

Observations

*Chú ý: Độ nghiêng (Skewness) là một thước đo sự mất cân xứng của đồ thị phân

phối xác suất xung quanh giá trị trung bình của nó. Độ nhọn (Kurtosis) là một thước

đo độ cao hay thấp của đồ thị phân phối xác suất. Thống kê Jarque-Bera (JB) là một

thống kê rất quan trọng cho ta biết chuỗi có phân phối chuẩn hay không.

Giá trị Skewness = 0 cho biết hàm phân phối xác suất đối xứng quanh giá trị trung

bình. Giá trị âm (dương) của Skewness cho biết dãy phân phối bị lệch sang bên trái

(bên phải). Giá trị Kurtosis = 3 cho biết hàm phân phối xác suất có độ nhọn chuẩn

(mesokurtic). Giá trị lớn hơn (nhỏ hơn) 3 của Kurtosis cho biết hàm phân phối xác suất

có đuôi dài (leptokurtic) hay đuôi ngắn (platykurtic).

Thống kê Jarque-Bera (thường gọi là thống kê JB) là một thống kê quan trọng cho

ta biết chuỗi có phân phối chuẩn hay không. Thống kê JB được sử dụng rất phổ biến

trong việc phân tích dữ liệu trước khi lựa chọn mô hình và kiểm định phần dư trong

Page - 36 -

phân tích hồi quy. Thống kê JB có phân phối χ2 (Chi-bình phương) với d.f (bậc tự do) = 2. Nếu giá trị p của thống kê χ2 tính được < α, ta có thể bác bỏ giả thiết H0 (chuỗi có

phân phối chuẩn). Nhưng nếu giá trị p > = α, ta chấp nhận giả thiết H0 về phân phối

chuẩn.

Page - 37 -

Biểu đồ 1: Biểu đồ tần suất và thống kê mô tả biến lợi nhuận thị trường

chứng khoán Tp.HCM

Lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM có tỷ suất sinh lợi trung bình là

0.0286%, tỷ suất sinh lợi cao nhất là 7.74% và thấp nhất là - 4.96%. Dãy phân phối lợi

nhuận bị lệch sang bên phải và có đuôi dài. P-value của thống kê JB cho biết phần dư

của dãy lợi nhuận không có phân phối chuẩn.

Hình 1: Đồ thị của lợi nhuận chứng khoán hàng ngày của chỉ số VNIndex từ

năm 2002-2012

Page - 38 -

Biểu đồ 2: Biểu đồ tần suất và thống kê mô tả biến nhiệt độ

Tp.HCM có mức nhiệt độ trung bình là 28,2 độ C, nhiệt độ cao nhất là 32,1 độ C và

thấp nhất là 23 độ C. Dãy phân phối nhiệt độ bị lệch sang trái và có đuôi ngắn. Phần dư

của dãy nhiệt độ có phân phối chuẩn

Hình 2: Đồ thị nhiệt độ trung bình hàng ngày từ năm 2002-2012

Page - 39 -

Biểu đồ 3: Biểu đồ tần suất và thống kê mô tả biến độ ẩm

Độ ẩm TP.HCM trung bình là 75.39%, độ ẩm cao nhất và thấp nhất lần lượt là 97% và

52%. Dãy phân phối độ ẩm lệch sang bên trái và có đuôi ngắn. Phần dư của dãy độ ẩm

có phân phối chuẩn.

Hình 3: Đồ thị độ ẩm trung bình hàng ngày từ năm 2002-2012

Page - 40 -

Biểu đồ 4: Biểu đồ tần suất và thống kê mô tả biến số giờ nắng

Số giờ nắng của Tp.HCM trung bình là 5.5 giờ/ngày, cao nhất là 10.4 giờ và thấp nhất

là 0 giờ. Dãy phân phối số giờ nắng bị lệch sang bên trái và có đuôi ngắn. Phần dư của

dãy số giờ nắng không có phân phối chuẩn.

Hình 4: Đồ thị số giờ nắng hàng ngày từ năm 2002-2012

Page - 41 -

Biểu đồ 5: Biểu đồ tần suất và thống kê mô tả biến lượng mưa

Lượng mưa TP.HCM trung bình là 5.2 mm, cao nhất là 148.4 mm và thấp nhất là 0

mm. Dãy phân phối lượng mưa bị lệch sang bên phải và có đuôi dài. Phần dư của dãy

lượng mưa không có phân phối chuẩn.

Hình 5: Đồ thị lượng mưa hàng ngày từ năm 2002-2012

Page - 42 -

Chương 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1/ Unit Root Test - Kiểm tra tính dừng của dãy phân phối

Kiểm định nghiệm đơn vị (dựa vào thống kê tau (τ) của Dickey-Fuller) là một

kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay

không dừng vì loại kiểm định này có tính học thuật và chuyên nghiệp cao hơn so với

phương pháp giản đồ tự tương quan (dựa vào thống kê t và thống kê Q)

Giả sử ta có phương trình tự hồi quy như sau: Yt = ρYt-1 + ut (-1 < ρ (rho) < 1) (1)

Ta có các giả thiết:

H0: ρ = 1 (Yt là chuỗi không dừng)

H1: ρ < 1 (Yt là chuỗi dừng)

Phương trình (1) tương đương với phương trình: Yt – Yt-1 = ρYt-1 – Yt-1 + ut = ( ρ-

1) Yt-1 + ut  ∆Yt = δYt-1 + ut (2)

Ta có các giả thiết:

H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng)

H1: δ < 0 (Yt là chuỗi dừng)

Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác

suất τ (tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kế τ

còn được gọi là kiểm định Dickey – Fuller (DF)

Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ (= t) tính toán với giá trị thống kê τα.

Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê τ lớn hơn giá trị τα, ta bác bỏ giả thiết H0.

Page - 43 -

Bảng 3. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị - Unit Root Test

-21.76883(3) ***

-8.090895(8) ***

-8.045431(8)***

-15.13253(4)***

-17.95924(4)***

τ (ADF)

τα = 1%

-3.432586

-3.432591

-3.432591

-3.432587

-3.432587

τα = 5%

-2.862414

-2.862416

-2.862416

-2.862414

-2.862414

τα = 10%

-2.567280

-2.567281

-2.567281

-2.567280

-2.567280

Lợi nhuận Nhiệt độ Độ ẩm Số giờ nắng Lượng mưa

Lưu ý:

1. *,**,*** biểu thị tương ứng ý nghĩa ở mức 10%, 5% và 1%

2. Số trong dấu ngoặc () thể hiện độ trễ của kiểm định

3. Độ trễ của kiểm định ADF được xác định để đảm bảo phần dư của các phương

trình kiểm định không có tự tương quan

Theo kết quả kiểm định ADF, ta thấy |τ| tính toán > |τα| tại cả 3 mức ý nghĩa α =

1%, 5%, 10% cho nên kết quả của kiểm định Unit Root Test cho thấy lợi nhuận chứng

khoán thị trường Việt Nam, nhiệt độ trung bình, độ ẩm trung bình, số giờ nắng và

lượng mưa tại Tp.HCM là các chuỗi dừng với các đặc điểm:

- Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn

- Dữ liệu có giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian

- Dữ liệu có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần

khi độ trễ tăng lên.

Page - 44 -

4.2/ Mô hình GARCH (Generalised Autogressive Conditional

Heteroskedasticity)

Theo nghiên cứu gần đây của Floros (2008) và Chang và cộng sự (2006), tôi sử

dụng mô hình GARCH bởi vì mô hình này nắm bắt được xu hướng trong các dữ liệu

tài chính cho các biến động và đồng thời, đưa thêm các biến trễ của phương sai có điều

kiện vào phương trình phương sai theo dạng tự hồi quy (Tim Bollerslev, 1986). Đồng

thời, tôi kết hợp với mô hình AR (1) để hồi quy biến lợi nhuận thị trường chứng khoán

theo biến trễ của nó. Hàm ý của AR(1) là hành vi của chuỗi thời gian Rt phần lớn được

xác định bởi giá trị trước đó của chính chuỗi thời gian đó.

Mô hình AR(1) - GARCH (1,1) cho lợi nhuận thị trường chứng khoán Rt của chỉ

số VNIndex có dạng sau đây:

Rt = β1Rt-1 + β2nhietdo + β3doam + β4sogionang + β5luongmua + β6thanggieng +

β7thuhai + ut (1)

t-1 (2)

Với ut ~ N (0,ht) và ht = γ0 + δ1ht-1 + γ1u2

Phương trình (2) nói lên rằng phương sai ht bây giờ phụ thuộc vào cả giá trị quá

khứ của những cú sốc, đại diện bởi các biến trễ của hạng nhiễu bình phương và các giá

trị quá khứ của bản thân ht, đại diện bởi các biến ht-1

Trong đó, biến thanggieng là biến giả để kiểm định cho hiệu ứng tháng Giêng

(bằng 1 cho tháng Giêng và 0 cho các tháng khác), thuhai là biến giả để kiểm định cho

hiệu ứng thứ Hai (bằng 1 cho thứ Hai và 0 cho các thứ khác).

Hiệu ứng tháng Giêng là một nhân tố mùa vụ quan trọng, thị trường thường có

những diễn biến khả quan và lợi nhuận chứng khoán tháng Giêng thường cao hơn so

với lợi nhuận của 11 tháng khác trong năm. Hiệu ứng tháng Giêng cho rằng các cổ

phiếu nhỏ và giá thấp bị giảm giá trong giao dịch năm trước đặc biệt sẽ tăng trong

tháng Giêng (Cooper, McConnell, Ovtchinnikov (2006)). Lý thuyết tài chính hành vi

giải thích diễn biến khả quan của thị trường chứng khoán trong tháng Giêng như sau:

Page - 45 -

vào dịp cuối năm, nhiều nhà đầu tư trên thị trường bán ra cổ phiếu để hiện thực hoá lợi

nhuận hoặc cắt lỗ nhằm tránh phải nộp thuế, điều đó làm cho thị trường giảm giá và

tăng bật lại trong tháng Giêng; đầu năm cũng là thời điểm người đi làm nhận được tiền

thưởng sau cả năm làm việc nên có thể đầu tư trở lại vào thị trường chứng khoán, từ đó

hỗ trợ cho thị trường tăng điểm; các nhà đầu tư tổ chức tái cơ cấu danh mục và giải

ngân vào thị trường; …

Hiệu ứng thứ Hai là hiện tượng lợi nhuận chứng khoán vào ngày thứ Hai trung

bình thấp hơn lợi nhuận của các ngày khác trong tuần. Các kết quả nghiên cứu cho

thấy, hiệu ứng thứ Hai xuất hiện trên thị trường chứng khoán nhiều nước, cả những thị

trường chứng khoán mới nổi cũng như những thị trường chứng khoán của các nước

phát triển. Lợi nhuận trung bình giảm mạnh nhất vào ngày thứ Hai đầu tuần sau

khoảng thời gian 2 ngày cuối tuần bị gián đoạn giao dịch được giải thích như sau:

Trong khoảng thời gian gián đoạn này, tâm lý của những nhà đầu tư bị chi phối bởi

nhiều yếu tố, đặc biệt là những thông tin xấu được đưa ra vào cuối tuần, gây ảnh hưởng

đáng kể đến quyết định đầu tư ở ngày thứ Hai khi thị trường bắt đầu giao dịch trở lại.

Dependent Variable: LOINHUAN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution

Sample (adjusted): 3/04/2002 12/28/2012

Included observations: 2696 after adjustments

Convergence achieved after 39 iterations

Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(8) + C(9)*RESID(-1)^2 + C(10)*GARCH(-1)

Bảng 4. Kết quả mô hình AR(1) – GARCH(1,1)

Page - 46 -

Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

NHIETDO

-1.73E-05

6.83E-05

-0.253638

0.7998

DOAM

8.13E-06

2.22E-05

0.365963

0.7144

SOGIONANG

-4.74E-05

8.76E-05

-0.540767

0.5887

LUONGMUA

-1.23E-05

1.61E-05

-0.764794

0.4444

THANGGIENG

-0.000463

0.000600

-0.771695

0.4403

THUHAI

-0.000396

0.000315

-1.256092

0.2091

AR(1)

0.237348

0.018630

12.73989

0.0000

Variance Equation

C

3.10E-06

3.99E-07

7.761428

0.0000

RESID(-1)^2

0.271550

0.019433

13.97367

0.0000

GARCH(-1)

0.747583

0.013898

53.79167

0.0000

R-squared

0.073482 Mean dependent var

0.000282

Adjusted R-squared

0.070378 S.D. dependent var

0.015668

S.E. of regression

0.015107 Akaike info criterion

-6.007898

Sum squared resid

0.613001 Schwarz criterion

-5.986015

Log likelihood

8108.646 Hannan-Quinn criter.

-5.999984

Durbin-Watson stat

1.891803

Page - 47 -

Inverted AR Roots

.24

Kết quả mô hình AR(1) - GARCH (1,1) cho mối quan hệ thời tiết và lợi nhuận thị

trường chứng khoán Việt Nam, có thể được viết lại như sau:

Rt = 0.237348Rt-1 - 1.73x10-5 nhietdo + 8.13x10-6doam - 4.74x10-5sogionang -

t-1

1.23x10-5luongmua - 0.000463thanggieng - 0.000396thuhai + ut ht = 3.10x10-6 + 0.747583ht-1 + 0.271550u2

Trong bảng kết quả ta nhận thấy rằng các hệ số δ1 , γ0 , γ1 đều có ý nghĩa thống kê

(p-value < α). Hệ số β của nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng, lượng mưa, tháng Giêng, thứ

Hai có p-value > α cho thấy không có mối quan hệ giữa các biến đó với lợi nhuận

chứng khoán ở thị trường chứng khoán Việt Nam.

Hệ số β1 = 0.2373 của Rt-1 có p-value < α cho thấy có mối quan hệ giữa lợi nhuận

chứng khoán ngày t và lợi nhuận chứng khoán ngày t-1 ở thị trường chứng chứng

khoán Tp.HCM. Cụ thể, ở mức ý nghĩa 1%, khi Rt-1 tăng (giảm) 1% thì Rt tăng (giảm)

0.23 %.

Mặc dù, chỉ số R2 và R2 hiệu chỉnh thấp (khoảng 7%) nhưng kết quả nghiên cứu

có thể đáng tin cậy vì thời tiết chỉ là một nhân tố nhỏ gián tiếp ảnh hưởng đến lợi

nhuận thị trường chứng khoán thông qua việc thời tiết có ảnh hưởng đến tâm trạng của

con người, dẫn đến ảnh hưởng đến việc ra quyết định của các nhà đầu tư, từ đó tác

động lên lợi nhuận thị trường chứng khoán.

Do mô hình có biến phụ thuộc dạng lôgarit nên các giá trị AIC/SBC/HQ âm.

Page - 48 -

Bảng 5. Kết quả mô hình AR(1) – GARCH(1,1) với phân phối thường

(Normal), phân phối Student’s-t và phân phối sai số tổng quát (GED)

Tp.HCM

Normal

Student’s-t

GED

Mean equation

AR(1)

0.237348 (12.73989)***

0.249147(12.99699)***

0.246974(12.84444)***

Nhiệt độ

-1.73x10-5(-0.253638)

2.80 x10-5 (0.387981)

1.24 x10-5 (0.173623)

Độ ẩm

8.13 x10-6 (0.365963)

-9.23 x10-6 (-0.395156)

-4.53 x10-6 (-0.195567)

Số giờ nắng

-4.74 x10-5 (-0.540767)

-4.76 x10-5 (-0.580063)

-3.63 x10-5 (-0.436142)

Lượng mưa

-1.23 x10-5 (-0.764794)

-7.35 x10-6 (-0.521619)

-8.03 x10-6 (-0.564010)

Tháng Giêng

-0.000463(-0.771695)

-0.000315(-0.480236)

-0.000184(-0.287053)

Thứ Hai

-0.000396(-1.256092)

-0.000384(-1.199543)

-0.000428(-1.322891)

Variance equation

3.10 x10-6 (7.761428)***

1.66 x10-6 (4.194752)***

2.31 x10-6 (5.015982)***

γ0

0.747583(53.79167)***

0.748047(44.76113)***

0.744914(42.81625)***

δ1

0.271550(13.97367)***

0.295274(11.21330)***

0.288162(11.26823)***

γ1

TDF

8.400536(7.568877)***

GED

1.498921(32.54214)***

AIC

-6.007898

-6.037991

-6.030126

SBC

-5.986015

-6.013920

-6.006055

Lưu ý :

1. *** biểu thị mức ý nghĩa 1%

2. Tham số TDF và GED mô tả độ dày của các đuôi phân phối

3. Giá trị t-statistics trong dấu ngoặc đơn

Page - 49 -

4.3/ Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy thời tiết không tác động đến lợi nhuận thị trường

chứng khoán Tp.HCM tương tự với các kết quả nghiên cứu của Kramer và Runde

(1997) cho thị trường chứng khoán Đức, Pardo và Valor (2003) cho thị trường chứng

khoán Madrid của Tây Ban Nha, Worthington (2006) cho thị trường chứng khoán Úc,

Tufan (2004) cho thị trường chứng khoán Istanbul của Thổ Nhĩ Kỳ. Phản biện với các

lập luận của các tác giả Hirshleifer (2001), Hirshleifer và Shumway (2003), Cao Wei

(2002), Goetzmann và Zhu (2003), Chang và cộng sự (2006) và Floros (2008).

Một số lý do có thể dẫn đến việc không tìm thấy ảnh hưởng của các biến thời tiết

và các hiệu ứng tháng Giêng, thứ Hai tác động lên lợi nhuận của thị trường chứng

khoán Việt Nam:

- Thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng mạnh bởi các nhân tố sau:

 Các nhân tố ngoại sinh: Thị trường chứng khoán là một bộ phận cấu

thành trong thị trường tài chính nên nó bị chi phối trực tiếp từ những biến cố phát triển

lành mạnh hoặc gặp rủi ro có thể xảy ra trên thị trường tài chính. Do vậy, các nhân tố

vĩ mô như chu kỳ phát triển kinh tế, lạm phát, giảm phát, GDP, tỷ giá hối đoái, lãi suất

cơ bản, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, chỉ số giá tiêu dùng, … và những nhân tố phi kinh tế khác

như thiên tai, chiến tranh, hòa bình… đều ảnh hưởng đến giá chứng khoán. Nếu thị

trường chứng khoán tăng trưởng mạnh, dòng tiền từ các kênh đầu tư khác có xu hướng

đổ vào thị trường càng lớn và ngược lại.

 Các nhân tố nội sinh: Các nhân tố làm tăng, giảm giá trị của cổ phiếu

được gọi là nhân tố nội sinh. Các nhân tố này quyết định sự tồn tại của hàng hóa chứng

khoán là lợi thế khai thác sử dụng các nguồn lực của công ty niêm yết, lợi thế kinh

doanh và các nhân tố lợi thế vô hình khác mà công ty niêm yết đã tạo dựng được, kể cả

phần tích tụ lợi nhuận không chia của công ty cổ phần để tái đầu tư, tạo lợi thế so sánh

cho hàng hóa của công ty. Nói cách khác, giá trị của hàng hóa chứng khoán là hình ảnh

Page - 50 -

động phản ánh những giá trị hữu hình, vô hình của hàng hóa thực và xu thế hoạt động

cũng như tình hình năng lực tài chính của công ty niêm yết.

 Các nhân tố ảnh hưởng khác: Sự lệ thuộc của công ty vào những yếu tố

đầu vào, đầu ra hoặc sự lệ thuộc về tài chính, tiền tệ bởi một công ty khác, nếu các đối

tác đó bị sụp đổ hay khủng hoảng kéo công ty niêm yết cũng sụp đổ theo. Các nhân tố

đầu cơ, móc ngoặc, lũng đoạn chứng khoán của cá nhân, các tổ chức, các công ty trong

hoặc ngoài nước tạo ra cung cầu chứng khoán giả tạo, làm giá cả hàng hóa chứng

khoán bị méo mó, các chính sách can thiệp của chính phủ cũng ảnh hưởng đến giá

chứng khoán. Ngày nay, kinh tế toàn cầu nói chung và thị trường chứng khoán quốc tế

nói riêng đã trở thành bình thông nhau khổng lồ. Do vậy, thị trường chứng khoán của

các quốc gia đều bị chi phối bởi thị trường chứng khoán thế giới, tình hình kinh tế -

chính trị của các nước đứng đầu. Khi một thị trường chứng khoán của các nước lớn suy

thoái mạnh sẽ làm ảnh hưởng đến một loạt các thị trường khác. Ngược lại, nếu quyết

định về chính trị, quân sự, kinh tế, tiền tệ, đầu tư của một quốc gia nào cũng có thể có

ảnh hưởng lớn nền kinh tế thế giới trong đó có thị trường chứng khoán. Đặc biệt, trong

các nhân tố ảnh hưởng khác thì lợi nhuận của thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh

hưởng rất lớn bởi tâm lý của nhà đầu tư: các nhà đầu tư (phần đông là nhà đầu tư nhỏ

lẻ) chưa có nhiều kiến thức về chứng khoán và việc đầu tư chưa chuyên nghiệp nên

đầu tư theo tâm lý đám đông hay tâm lý bầy đàn, trong đó phần lớn không mấy am

hiểu gì về tính đặc thù và các yếu tố kỹ thuật của thị trường này, thậm chí cũng không

cần biết đến thực chất của những doanh nghiệp mà họ chọn mặt gửi vàng để đầu tư.

- Việc Sở giao dịch Chứng khoán Tp.HCM quy định biên độ giao dịch cũng có

thể ảnh hưởng đến kết quả của việc không tìm thấy ảnh hưởng của các biến thời tiết và

các hiệu ứng tháng Giêng, thứ Hai lên lợi nhuận thị trường chứng khoán Việt Nam.

Tính đến đầu năm 2013, thị trường chứng khoán Việt Nam đã có tổng cộng 10 lần thay

đổi biên độ giao dịch trong 12 năm tồn tại. Đáng chú ý là trong số này có đến 4 lần

Page - 51 -

thay đổi được thực hiện trong năm 2008 - là năm diễn ra cuộc khủng hoảng tài chính

thế giới. Các lần giảm biên độ giao dịch chủ yếu được cơ quan quản lý thực hiện nhằm

hạn chế đà sút giảm mạnh của chứng khoán và giúp nhà đầu tư lấy lại bình tĩnh. Trong

khi đó, tăng biên độ chủ yếu diễn ra trong những giai đoạn thị trường diễn biến thuận

lợi và biên độ được đưa về trở lại so với mức trước khi giảm. Kể từ ngày 15/01/2013,

biên độ giao dịch được áp dụng là +/-7% đối với HOSE và +/-10% đối với HNX. Đối

với các thị trường chứng khoán phát triển (như Mỹ, Châu Âu) không áp dụng biên độ

giao dịch mà giá cả chứng khoán do cung cầu tự do quyết định. Do đó, các tác động lên

thị trường đều được phản ảnh đầy đủ, rõ nét.

- Hơn nữa, so với các nhân tố tác động trực tiếp, gián tiếp khác đến lợi nhuận thị

trường thì thời tiết chỉ là một nhân tố nhỏ gián tiếp ảnh hưởng đến lợi nhuận thị trường

chứng khoán thông qua việc thời tiết có ảnh hưởng đến tâm trạng của con người, dẫn

đến ảnh hưởng đến việc ra quyết định của các nhà đầu tư, từ đó tác động lên lợi nhuận

thị trường.

Page - 52 -

4.4/ Ý nghĩa nghiên cứu

Điều kiện thời tiết ảnh hưởng đến trạng thái cảm xúc hay tâm trạng của cá nhân

làm cản trở quá trình ra các quyết định hợp lý hoặc tối ưu. Sự hiện hữu các hiệu ứng

thời tiết tác động đến quá trình ra quyết định của các nhà đầu tư, các điều kiện thời tiết

khác nhau có thể ảnh hưởng đến sư biến động của lợi nhuận chứng khoán. Tuy nhiên,

kết quả nghiên cứu cho thấy lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM không bị ảnh

hưởng bởi điều kiện thời tiết. Do đó :

- Phát hiện này không tranh luận về giả thuyết thị trường hiệu quả.

- Những người tham gia trên thị trường chứng khoán không thể tạo ra chiến lược

đầu tư bằng cách sử dụng các thông tin thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng và lượng

mưa) và các hiệu ứng tháng Giêng, thứ Hai.

- Việc biết được các nhân tố ảnh hưởng hoặc không ảnh hưởng đến cảm xúc hoặc

tâm trạng từ đó có thể tác động đến quá trình ra quyết định của những người tham gia

thị trường sẽ nâng cao nhận thức và hiểu biết của các nhà đầu tư.

Bây giờ, chúng ta có thể kết luận rằng thời tiết không có bất cứ ảnh hưởng nào

để có thể dự đoán hành vi của các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Tp.HCM. Có

rất nhiều nhân tố ảnh hưởng đến hành vi của các nhà đầu tư trên thị trường, nếu muốn

nghiên cứu thấu đáo về quá trình ra quyết định của nhà đầu tư chúng ta cần khảo sát tất

cả các nhân tố có ảnh hưởng đến quá trình này. Việc nghiên cứu điều kiện thời tiết chỉ

giải thích một phần nhỏ của quá trình phức tạp đó.

Page - 53 -

Chương 5

KẾT LUẬN

Các tài liệu tâm lý học cho rằng tâm trạng, cảm giác và cảm xúc có tác động đến

việc ra quyết định của con người và tâm trạng có thể bị ảnh hưởng bởi các nhân tố môi

trường như các điều kiện thời tiết. Do đó, thời tiết có thể là một nhân tố quan trọng tác

động lên tâm trạng con người và từ đó có thể tác động lên hành vi của các nhà đầu tư

trên thị trường chứng khoán. Các nhà nghiên cứu lập luận rằng thời tiết tốt tác động

đến tâm trạng của nhà đầu tư và họ có thể có những cảm giác lạc quan không đúng khi

biểu lộ về những triển vọng thuận lợi của thị trường chứng khoán (mặc dù nó chỉ là

một hiệu ứng thời tiết tốt), và ngược lại ở điều kiện thời tiết xấu.

Trong bài nghiên cứu này, tôi đã khảo sát mối quan hệ giữa chỉ số lợi nhuận

chứng khoán VNIndex và bốn biến thời tiết bao gồm: nhiệt độ trung bình, độ ẩm trung

bình, số giờ nắng và lượng mưa hàng ngày của Tp.HCM bằng cách sử dụng mô hình

AR(1)-GARCH (1,1) đối xứng, đồng thời cũng xem xét ảnh hưởng của thời tiết lên lợi

nhuận thị trường chứng khoán có liên quan với hiệu ứng tháng Giêng và hiệu ứng thứ

Hai hay không. Hơn nữa, bài nghiên cứu còn so sánh mô hình AR(1) - GARCH (1,1)

với các phân phối thường, phân phối Student's-t và phân phối sai số tổng quát (GED).

Kết quả nghiên cứu không tìm thấy ảnh hưởng của bốn biến thời tiết: nhiệt độ

trung bình, độ ẩm trung bình, số giờ nắng, lượng mưa hàng ngày và hai hiệu ứng :

tháng Giêng và thứ Hai tác động lên lợi nhuận thị trường chứng khoán Tp.HCM (bỏ

qua yếu tố thị trường có hệ thống giao dịch điện tử). Tương tự với các kết quả nghiên

cứu của Krämer và Runde (1997) cho thị trường chứng khoán Đức, Pardo và Valor

(2003) cho thị trường chứng khoán Madrid của Tây Ban Nha, Worthington (2006) cho

thị trường chứng khoán Úc, Tufan (2004) cho thị trường chứng khoán Istanbul của Thổ

Nhĩ Kỳ.

Page - 54 -

Kết quả không tìm thấy ảnh hưởng của thời tiết tác động lên lợi nhuận thị trường

chứng khoán Tp.HCM có thể do việc quy định biên độ giao dịch của Sở giao dịch

Chứng khoán Tp.HCM, do tâm lý bầy đàn của các nhà đầu tư trên thị trường. Hơn nữa,

có thể do thời tiết là một nhân tố nhỏ trong rất nhiều nhân tố tác động lên lợi nhuận thị

trường chứng khoán.

Tôi hy vọng rằng những kết quả từ bài nghiên cứu này sẽ đặt nền tảng cho những

hướng nghiên cứu tiếp theo về ảnh hưởng của các nhân tố khác lên lợi nhuận thị trường

chứng khoán bởi vì trong tương lai thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ ngày càng

phát triển hơn nữa./.

Page - 55 -

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Thống kê ứng dụng. Hà Nội:

Nhà xuất bản Thống kê.

2. Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự (2009), Dự báo và Phân tích dữ liệu trong Kinh

tế và Tài chính. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê.

3. TS. Nguyễn Thị Mỹ Dung (2013), Nhân tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán Việt Nam. Một số điểm cần lưu ý. Tạp chí Phát triển và hội nhập số 8(18) – tháng 01- 02/2013

Tiếng Anh

1. Andrew C. Worthington (2006), “Whether the weather: A comprehensive assessment of climate effects in the Australian stock market”, Faculty of Commerce - Papers. Available at: http://works.bepress.com/acworthington/19

2. Andrew W. Lo and Dmitry V. Repin (2001), “The Psychophysiology of Real- Time Financial Risk Processing”, Journal of Cognitive Neuroscience, Vol. 14, No. 3, Pages 323-339.

3. Angel Pardo & Enric Valor (2003), “Spanish Stock Returns: Where is the Weather Effect?”, European Financial Management, Volume 9, Issue 1, pages 117– 126.

Publishing, Issue 2887 Inc. –

4. Asli Yuksel and Aydin Yuksel (2009), “Stock return seasonality and the temperature effect”, International Research Journal of Finance and Economic, ISSN 2009, 34 © EuroJournals 1450 http://www.eurojournals.com/finance.htm.

5. Ben Jacobsen and Wessel Marquering, (2008), “Is it the weather?”, Journal of

Banking and Finance, Volume 32, Issue 4, Pages 526–540.

6. Bruce Rind (1996),”Effect of beliefs about the weather conditions on tipping”,

Journal of Applied Social Psychology, Volume 26, Issue 2, pages 137–147.

7. C. Yi and J. Wang (2005), “Weather, seasonal mood disorder and stock

returns”, Statistics and Decision – Making, 2005-6, 2005, 79 - 82.

8. Christos Floros (2008), “Stock market returns and the temperature effect: new evidence form Europe”, Applied Finance Financial Economics Letters, Volume 4, Issue 6, pages 461-467.

Page - 56 -

9. Christos Floros (2011), “On the relationship between weather and stock market returns”, Studies in Economics and Finance, ISSN: 1086 – 7376, Vol. 28 Iss: 1, pp.5 – 13.

10. D. Kahneman và A. Tversky (1979), “Prospect Theory: An analysis of Decision

under Risk”, Econometrica, Volume 47, No. 2, March 1979.

11. Daniel Kahneman and Amos Tversky (1979), “Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, Vol. 47, No. 2, pp. 263-292.

12. David Hirshleifer (2001), “Investor psychology and asset pricing”, The Journal

of Finance, Volume 56, Issue 4, pages 1533–1597.

13. David Hirshleifer and Tyler Shumway (2003), “Good day sunshine: stock returns and the weather”, The Journal of Finance, Volume 58, Issue 3, pages 1009– 1032.

14. E. Howarth and M.S. Hoffman (1984), “A multidimensional approach to the relationship between mood and weather”, British Journal of Psychology, Volume 75, Issue 1, pages 15–23.

Association Economic Article Stable

15. Edward M. Saunders (1993), “Stock prices and Wall Street weather”, American Economic Review, Vol. 83, No. 5 (Dec., 1993), pp. 1337 – 1345 Published by: American URL: http://www.jstor.org/stable/2117565.

16. Ekrem Tufan and Bahattin Hamarat (2004), “Do cloudy day affects stock exchange returns: evidence from the Istanbul Stock Exchange”, Journal of Naval Science and Engineering, Vol. 2, No.1, pp. 117-126.

17. Eric J. Johnson and Amos Tversky (1983), “Affect, Generalization, and the Perception of Risk”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol 45(1), Jul 1983, 20-31.

18. Eugene F. Fama (1970), “Efficient Capital Markets: A review of Theory and

Empirical Work”, The Journal of Finance, Volume 25, Issue 2, pages 383–417.

19. George F. Loewenstein, Elke U. Weber, Christopher K. Hsee and Ned Welch

(2001), “Risk as Feelings”, Psychological Bulletin, Vol 127(2), 267-286. Isen and A. Turken 20. Gregory F. Ashbury, Alice M.

(1999), “A influence on cognition”, its

neuropsychological theory of positive affect and Psychological review, Vol 106(3), Jul 1999, 529-550.

21. H. Shefrin (2002), “Beyond Greed and Fear – Understanding Behavioral

Finance and the Psychology of Investing”, Oxford University Press Inc, 2002.

Page - 57 -

22. Herbert A. Simon (1976), “Administrative Behavior”, Macmillan Publishing

Co., Inc, 1976.

23. J. Von Neumann và O. Morgenstern (1944), “Theory of Games and Economic

Behavior”, Princeton University Press, 1944.

24. Jing Lu and Robin K. Chou (2012), “Does the Weather have Impacts on Returns and Trading Activities in Order-driven Stock Markets? Evidence from China”, Journal of Empirical Finance, Volume 19, Issue 1, Pages 79–93.

25. Kathy Yuan, Lu Zeng and Qiaoqiao Zhu (2006), “Are investors moonstruck? Lunar phases and stock returns”, Journal of Empirical Finance, Volume 13, Issue 1, Pages 1–23.

26. Lazaros Symeonidis, George Daskalakis and Raphael N. Markellos (2010), “Does the weather affect stock market volatility”, Finance Research Letters, Volume 7, Issue 4, Pages 214–223.

27. Lisa Tandy Herren, Hal R. Arkes and Alice M. Isen (1988), “The role of potential loss in the influence of affect on risk-taking behaviour”, Organizational Behavior and Human Decision Processes, Volume 42, Issue 2, Pages 181–193.

28. M. J. Kamstra, L.A. Kramer and M.D. Levi (2000), “Losing Sleeping at the Market: the Daylight – Saving Anomoly”, American Economic Review, Vol. 90, No. 4 (Sep., 2000), pp. 1005-1011 Published by: American Economic Association Article Stable URL: http://www.jstor.org/stable/117321.

by: American Economic Association Article

29. M. J. Kamstra, L.A. Kramer and M.D. Levi (2002), “Winter Blues: A SAD Stock Market Cycle”, Working Paper, Vol. 93, No. 1 (Mar., 2003), pp. 324-343 Published Stable URL: http://www.jstor.org/stable/3132178.

30. Mark A. Trombley (1997), “Stock prices and Wall Street weather: additional evidence”, Quarterly Journal of Business and Economics, Vol. 36, No. 3 (Summer, 1997), pp. 11-21 Published by: University of Nebraska-Lincoln College of Business Administration Article Stable URL: http://www.jstor.org/stable/40473319.

31. Melanie Cao & Jason Wei (2002), “Stock market returns: A temperature

anomaly”, Working Paper, Schulich School of Business, York University, Toronto.

32. Melanie Cao & Jason Wei (2005), “Stock market returns: A note on temperature

anomaly”, Journal of Banking and Finance, Volume 29, Issue 6, Pages 1559–1573.

33. Michael Dowling và Brian M. Lucey (2005), “Weather, biorhythms, beliefs and stock returns – some preliminary Irish evidence”, International Review of Financial Analysis, Volume 14, Issue 3, Pages 337–355.

Page - 58 -

34. Michael J. Cooper, John J. McConnell Alexei V. Ovtchinnikov (2006), “The Other January Effect”, Journal of Financial Economics, Volume 82, Issue 2, Pages 315–341.

35. Michael R. Cunningham (1979), “Weather, Mood, and Helping Behavior: Quasi – Experiment with the Sunshine Samatitan”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol 37(11), Nov 1979, 1947-1956.

36. Norbert Schwarz (1990), “Feelings as Information: Informational and Motivational Functions of Affective States”, In Higgins and Sorrentino, Handbook of motivation and cognition: Foundations of social behavior, New York, Guilford Press.

37. Norbert Schwarz và Gerald L. Clore (1983), “Mood, Misattribution, and Judgements of Well – being: Informative and Directive Functions of Affective States”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol 45(3), 513-523.

38. Olha Zadorozhna (2009), “Does weather affect stock returns across emerging markets”, A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of MA in Economics, Kyiv School of School.

39. Paul A. Bell, T. Greene, J. Fisher and A. Baum (2003), “Environment

Psychology”, Publisher Belmont, Wadsworth.

40. Peter R. Locke, Piman Limpaphayom and Pattarake Sarajoti (2007), “Gone with

the wind: Chicago’s weather and futures trading”, Review of Futures Markets, 16(1).

41. R. Eagles (1994), “The relationship between mood and daily hours of sun light

in rapid cycling bipolar illness”, Biological Psychiatry 36, 422 - 424.

42. R. Roll (1984), “Orange Juice and Weather”, The American Economic Review,

Vol. 74, No. 5, December 1984.

43. Sang Hoon Kang, Zhuhua Jiang and Seong-Min Yoon (2009), “Weather effects on the returns and volatility of Hong Kong and Shenzhen stock markets”, School of Bussiness Administration & Department of Economics, Pusan National University, Busan, Korea.

44. Seong-Min Yoon and Sang Hoon Kang (2009), “Weather effects on returns: Evidence from the Korean stock market”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 388, Issue 5, Pages 682–690.

45. Songsak Sriboonchitta, Prasert Chitip, Thanes Sriwichailamphan and Chukiat Chaiboonsri (2011), “Stock market returns and the temperature effect: Thailand”, International Research Journal of Management and Business Studies, Vol. 1(1) pp.012 – 016. Available online@ http://www.interesjournals.org/IRJMBS.

Page - 59 -

Business Article Stable of

46. Stephen P Keef & Melvin L Roush (2002), “The weather and stock returns in New Zealand”, Quarterly Journal of Business and Economics, Vol. 41, No. 1/2 (Winter - Spring, 2002), pp. 61-79 Published by: University of Nebraska-Lincoln College URL: Administration http://www.jstor.org/stable/40473345.

47. Stephen P Keef & Melvin L Roush (2005), “Stock prices and Wall Street

weather: revisited”, Eurasian Review of Economics and Finance, Vol. 1, pp. 31 – 44.

48. Stephen P. Keef và Melvin L. Roush (2007), “Daily weather effects on the

returns of Australian stock indices”, Applied Financial Economics 17, pp. 173 – 184.

autoregressive “Generalised conditional Bollerslev 50. Tim

49. Tilly Oudhuis (2008), “The effect of weather on the Amsterdam Exchange Index”, An empirical study on the influence of weather on AEX returns in the Netherlands, Universiteit Maastricht. (1986), heteroscedasticty”, Journal of Econometrics, Vol. 33 pp.307-27.

51. Tim Loughran và Paul Schultz (2004), “Weather, stock returns, and the impact of localized trading behavior”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Volume 39, Issue 02, pp 343-364.

52. Tsangyao Chang, Chien-Chung Nieh, Ming Jing Yang and Tse-Yu Yang (2006), “Are stock market returns related to the weather effects? Empirical evidence from Taiwan”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 364, Pages 343–354.

53. W. Krämer và R. Runde (1997), “Stocks and the weather: an exercise in data

mining or yet another capital market anomoly?”, Empirical Economics 22, 637 - 641.

54. William F. Wright and Gordon H. Bower (1992), “Mood effects on subjective probability assessment”, Organizational Behavior and Human Decision Processes, Volume 52, Issue 2, Pages 276–291.

55. William N. Goetzmann và Ning Zhu (2002), “Rain or shine: where it the

weather effect?”, European Financial Management, NBER Working Paper, 9465.

Page - 60 -

PHỤ LỤC

A. Unit Root Test – ADF

Null Hypothesis: LOINHUAN has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=27)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-21.76883

0.0000

Test critical values:

1% level

-3.432586

5% level

-2.862414

10% level

-2.567280

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LOINHUAN)

Method: Least Squares

Date: 09/18/13 Time: 14:35

Sample (adjusted): 3/07/2002 12/28/2012

Included observations: 2693 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LOINHUAN(-1)

-0.672715

0.030903

-21.76883

0.0000

D(LOINHUAN(-1))

-0.036518

0.027749

-1.315985

0.1883

D(LOINHUAN(-2))

-0.094715

0.023484

-4.033142

0.0001

1. Lợi nhuận chứng khoán

Page - 61 -

D(LOINHUAN(-3))

-0.104562

0.019175

-5.453066

0.0000

C

0.000204

0.000288

0.706098

0.4802

R-squared

0.371762 Mean dependent var

8.30E-06

Adjusted R-squared

0.370828 S.D. dependent var

0.018864

S.E. of regression

0.014963 Akaike info criterion

-5.564630

Sum squared resid

0.601813 Schwarz criterion

-5.553678

Log likelihood

7497.774 Hannan-Quinn criter.

-5.560669

F-statistic

397.6590 Durbin-Watson stat

2.008899

Prob(F-statistic)

0.000000

Null Hypothesis: NHIETDO has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=27)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-8.090895

0.0000

Test critical values:

1% level

-3.432591

5% level

-2.862416

10% level

-2.567281

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(NHIETDO)

Method: Least Squares

Date: 09/18/13 Time: 14:37

1. Nhiệt độ

Page - 62 -

Sample (adjusted): 3/14/2002 12/28/2012

Included observations: 2688 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

NHIETDO(-1)

-0.127711

0.015785

-8.090895

0.0000

D(NHIETDO(-1))

-0.211443

0.022699

-9.314956

0.0000

D(NHIETDO(-2))

-0.230369

0.022715

-10.14194

0.0000

D(NHIETDO(-3))

-0.191289

0.022750

-8.408440

0.0000

D(NHIETDO(-4))

-0.138888

0.022511

-6.169882

0.0000

D(NHIETDO(-5))

-0.127591

0.022094

-5.774810

0.0000

D(NHIETDO(-6))

-0.093539

0.021353

-4.380645

0.0000

D(NHIETDO(-7))

-0.079661

0.020281

-3.927827

0.0001

D(NHIETDO(-8))

-0.092818

0.019261

-4.819075

0.0000

C

3.604639

0.445796

8.085852

0.0000

R-squared

0.164969 Mean dependent var

0.000307

Adjusted R-squared

0.162162 S.D. dependent var

0.936170

S.E. of regression

0.856909 Akaike info criterion

2.532744

Sum squared resid

1966.437 Schwarz criterion

2.554680

Log likelihood

-3394.007 Hannan-Quinn criter.

2.540678

F-statistic

58.78508 Durbin-Watson stat

2.000321

Prob(F-statistic)

0.000000

Null Hypothesis: DOAM has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=27)

2. Độ ẩm

Page - 63 -

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-8.045431

0.0000

Test critical values:

1% level

-3.432591

5% level

-2.862416

10% level

-2.567281

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(DOAM)

Method: Least Squares

Date: 09/18/13 Time: 14:38

Sample (adjusted): 3/14/2002 12/28/2012

Included observations: 2688 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

DOAM(-1)

-0.140328

0.017442

-8.045431

0.0000

D(DOAM(-1))

-0.284718

0.023766

-11.98027

0.0000

D(DOAM(-2))

-0.276123

0.024003

-11.50361

0.0000

D(DOAM(-3))

-0.246701

0.024103

-10.23516

0.0000

D(DOAM(-4))

-0.210133

0.023852

-8.809783

0.0000

D(DOAM(-5))

-0.169843

0.023237

-7.309041

0.0000

D(DOAM(-6))

-0.115434

0.022257

-5.186452

0.0000

D(DOAM(-7))

-0.089303

0.020892

-4.274538

0.0000

D(DOAM(-8))

-0.063874

0.019286

-3.311846

0.0009

10.59075

1.318558

8.032074

0.0000

C

Page - 64 -

R-squared

0.202632 Mean dependent var

0.003092

Adjusted R-squared

0.199952 S.D. dependent var

5.307301

S.E. of regression

4.747137 Akaike info criterion

5.956674

Sum squared resid

60349.56 Schwarz criterion

5.978610

Log likelihood

-7995.769 Hannan-Quinn criter.

5.964608

F-statistic

75.61646 Durbin-Watson stat

2.002522

Prob(F-statistic)

0.000000

Null Hypothesis: SOGIONANG has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=27)

t-Statistic

Prob.*

-15.13253

0.0000

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-3.432587

Test critical values:

1% level

-2.862414

5% level

-2.567280

10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(SOGIONANG)

Method: Least Squares

Date: 09/18/13 Time: 14:39

Sample (adjusted): 3/08/2002 12/28/2012

Included observations: 2692 after adjustments

3. Số giờ nắng

Page - 65 -

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

SOGIONANG(-1)

-0.380045

0.025114

-15.13253

0.0000

D(SOGIONANG(-1))

-0.275731

0.026391

-10.44777

0.0000

D(SOGIONANG(-2))

-0.185512

0.025112

-7.387279

0.0000

D(SOGIONANG(-3))

-0.123027

0.022902

-5.371966

0.0000

D(SOGIONANG(-4))

-0.076024

0.019242

-3.950960

0.0001

C

2.100074

0.146074

14.37675

0.0000

R-squared

0.313091 Mean dependent var

-0.000371

Adjusted R-squared

0.311812 S.D. dependent var

2.841131

S.E. of regression

2.356920 Akaike info criterion

4.554814

Sum squared resid

14920.92 Schwarz criterion

4.567960

Log likelihood

-6124.780 Hannan-Quinn criter.

4.559569

F-statistic

244.8539 Durbin-Watson stat

2.007504

Prob(F-statistic)

0.000000

Null Hypothesis: LUONGMUA has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=27)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic

-17.95924

0.0000

Test critical values:

1% level

-3.432587

5% level

-2.862414

10% level

-2.567280

4. Lượng mưa

Page - 66 -

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LUONGMUA)

Method: Least Squares

Date: 09/18/13 Time: 14:40

Sample (adjusted): 3/08/2002 12/28/2012

Included observations: 2692 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LUONGMUA(-1)

-0.616136

0.034307

-17.95924

0.0000

D(LUONGMUA(-1))

-0.248655

0.032518

-7.646674

0.0000

D(LUONGMUA(-2))

-0.186247

0.029467

-6.320479

0.0000

D(LUONGMUA(-3))

-0.139277

0.025333

-5.497950

0.0000

D(LUONGMUA(-4))

-0.068508

0.019253

-3.558395

0.0004

C

3.217807

0.300207

10.71863

0.0000

R-squared

0.430416 Mean dependent var

2.11E-17

Adjusted R-squared

0.429356 S.D. dependent var

16.55574

S.E. of regression

12.50637 Akaike info criterion

7.892580

Sum squared resid

420115.6 Schwarz criterion

7.905726

Log likelihood

-10617.41 Hannan-Quinn criter.

7.897335

F-statistic

405.9443 Durbin-Watson stat

2.002760

Prob(F-statistic)

0.000000

B. Mô hình AR(1) – GARCH(1,1)

1. Normal

Page - 67 -

Dependent Variable: LOINHUAN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution

Date: 09/18/13 Time: 22:13

Sample (adjusted): 3/04/2002 12/28/2012

Included observations: 2696 after adjustments

Convergence achieved after 39 iterations

Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(8) + C(9)*RESID(-1)^2 + C(10)*GARCH(-1)

Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

NHIETDO

-1.73E-05

6.83E-05

-0.253638

0.7998

DOAM

8.13E-06

2.22E-05

0.365963

0.7144

SOGIONANG

-4.74E-05

8.76E-05

-0.540767

0.5887

LUONGMUA

-1.23E-05

1.61E-05

-0.764794

0.4444

THANGGIENG

-0.000463

0.000600

-0.771695

0.4403

THUHAI

-0.000396

0.000315

-1.256092

0.2091

AR(1)

0.237348

0.018630

12.73989

0.0000

Variance Equation

C

3.10E-06

3.99E-07

7.761428

0.0000

RESID(-1)^2

0.271550

0.019433

13.97367

0.0000

GARCH(-1)

0.747583

0.013898

53.79167

0.0000

R-squared

0.073482 Mean dependent var

0.000282

Adjusted R-squared

0.070378 S.D. dependent var

0.015668

S.E. of regression

0.015107 Akaike info criterion

-6.007898

Sum squared resid

0.613001 Schwarz criterion

-5.986015

Page - 68 -

Log likelihood

8108.646 Hannan-Quinn criter.

-5.999984

Durbin-Watson stat

1.891803

Inverted AR Roots

.24

Dependent Variable: LOINHUAN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Student's t distribution

Date: 09/18/13 Time: 22:12

Sample (adjusted): 3/04/2002 12/28/2012

Included observations: 2696 after adjustments

Convergence achieved after 112 iterations

Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(8) + C(9)*RESID(-1)^2 + C(10)*GARCH(-1)

Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

NHIETDO

2.80E-05

7.21E-05

0.387981

0.6980

DOAM

-9.23E-06

2.34E-05

-0.395156

0.6927

SOGIONANG

-4.76E-05

8.20E-05

-0.580063

0.5619

LUONGMUA

-7.35E-06

1.41E-05

-0.521619

0.6019

THANGGIENG

-0.000315

0.000657

-0.480236

0.6311

THUHAI

-0.000384

0.000320

-1.199543

0.2303

AR(1)

0.249147

0.019170

12.99699

0.0000

Variance Equation

C

1.66E-06

3.96E-07

4.194752

0.0000

RESID(-1)^2

0.295274

0.026332

11.21330

0.0000

2. Student’s – t

Page - 69 -

GARCH(-1)

0.748047

0.016712

44.76113

0.0000

T-DIST. DOF

8.400536

1.109879

7.568877

0.0000

R-squared

0.074448 Mean dependent var

0.000282

Adjusted R-squared

0.071001 S.D. dependent var

0.015668

S.E. of regression

0.015102 Akaike info criterion

-6.037991

Sum squared resid

0.612362 Schwarz criterion

-6.013920

Log likelihood

8150.212 Hannan-Quinn criter.

-6.029285

Durbin-Watson stat

1.915269

Inverted AR Roots

.25

Dependent Variable: LOINHUAN

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Generalized error distribution (GED)

Date: 09/18/13 Time: 22:15

Sample (adjusted): 3/04/2002 12/28/2012

Included observations: 2696 after adjustments

Convergence achieved after 52 iterations

Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(8) + C(9)*RESID(-1)^2 + C(10)*GARCH(-1)

Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

NHIETDO

1.24E-05

7.13E-05

0.173623

0.8622

DOAM

-4.53E-06

2.32E-05

-0.195567

0.8449

SOGIONANG

-3.63E-05

8.33E-05

-0.436142

0.6627

LUONGMUA

-8.03E-06

1.42E-05

-0.564010

0.5727

3. GED

Page - 70 -

THANGGIENG

-0.000184

0.000640

-0.287053

0.7741

THUHAI

-0.000428

0.000323

-1.322891

0.1859

AR(1)

0.246974

0.019228

12.84444

0.0000

Variance Equation

2.31E-06

4.61E-07

5.015982

0.0000

C

RESID(-1)^2

0.288162

0.025573

11.26823

0.0000

GARCH(-1)

0.744914

0.017398

42.81625

0.0000

GED PARAMETER

1.498921

0.046061

32.54214

0.0000

R-squared

0.074325 Mean dependent var

0.000282

Adjusted R-squared

0.070877 S.D. dependent var

0.015668

S.E. of regression

0.015103 Akaike info criterion

-6.030126

Sum squared resid

0.612444 Schwarz criterion

-6.006055

Log likelihood

8139.609 Hannan-Quinn criter.

-6.021420

Durbin-Watson stat

1.911133

Inverted AR Roots

.25