Xem mẫu
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN
TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN Việt Nam
PGS.TS. Đàm Văn Huệ, ThS. Phạm Đan Khánh1
Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Tóm tắt
Hiệu ứng ngày trong tuần là một hiện tượng phổ biến và đã được thử nghiệm trên
nhiều thị trường phát triển như Anh, Mỹ, Úc, Nhật... đồng thời, hiện tượng này cũng đã
được kiểm tra trên một số thị trường mới nổi, thị trường đang phát triển như Ấn Độ,
Thổ Nhĩ Kỳ, Thái Lan,... Mục đích của nghiên cứu này là để xác định xem hiệu ứng ngày
trong tuần có tồn tại trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không? Tác giả nhận
thấy đã xuất hiện hiệu ứng ngày thứ Sáu trên thị trường khi lợi nhuận vào thứ Sáu cao
hơn các ngày còn lại trong tuần. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng giải thích hiệu ứng này
qua phân tích thống kê mô tả và hồi quy mô hình Garch (1,1).
Từ khóa: chứng khoán, hiệu ứng ngày trong tuần, thị trường hiệu quả
1. Đặt vấn đề
Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) lần đầu tiên được Eugene Fama đưa ra vào
những năm 1970 trong bài viết “Efficient capital markets: a review of theory and empirical
work”. Đây là một nghiên cứu quan trọng, đặt nền móng cho các nghiên cứu khác sau
này về lý thuyết thị trường hiệu quả. Fama (1970) cho rằng: “Thị trường mà tại đó giá cả
luôn phản ánh những thông tin sẵn có, được gọi là thị trường hiệu quả”. Nếu thị trường
hiệu quả thì các nguồn lực sẽ được phân phối một cách tốt nhất. Từ đó, các nhà quản
lý sẽ tìm cách để thị trường hiệu quả và các nhà đầu tư sẽ không phải lãng phí thời gian
trong việc phân tích cổ phiếu, thay vào đó sẽ đa dạng hóa danh mục đầu tư. Trên thế giới,
đã có nhiều nghiên cứu chứng minh thị trường không hiệu quả với biểu hiện ở các yếu tố
bất thường như hiệu ứng ngày trong tuần, hiệu ứng tháng trong năm, hiệu ứng chuyển
dịch tháng, hiệu ứng kỳ nghỉ lễ... Các bất thường này đều ảnh hưởng đến lợi tức chứng
khoán và nếu các hiệu ứng trên xuất hiện thì thị trường được coi là không hiệu quả.
Hiệu ứng ngày trong tuần đầu tiên được Osborne (1962) phát hiện trên thị trường
chứng khoán Hoa Kỳ, và sau đó được phân tích bởi Cross (1973), French (1980), Gibbons &
Hess (1981), Lakonishok & Levi (1980), Keim & Stambaugh (1983), Rogalski (1984), Jaffe &
1
Email: khanhpd@neu.edu.vn
321
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
Westerfield (1985), Jacobs & Levy (1988). Tại Hoa Kỳ, lợi nhuận trung bình thấp được quan
sát vào thứ hai so với những ngày còn lại của tuần. Các quan sát vào ngày thứ Sáu cho kết
quả lợi nhuận chứng khoán cao bất thường so với lợi nhuận trung bình trong các ngày khác
trong tuần. Wang và cộng sự (1997) đã quan sát thấy rằng ở thị trường chứng khoán Mỹ,
hiệu ứng ngày thứ hai nổi tiếng xảy ra chủ yếu trong hai tuần cuối cùng của tháng. Wang đã
sử dụng một loạt thời gian dài từ năm 1962 - 1993 cho nghiên cứu thực nghiệm của mình.
French (1980), và Jaffe, Westerfield & Ma (1989) báo cáo rằng lợi nhuận trung bình là âm
đáng kể vào thứ hai và thấp hơn đáng kể so với lợi nhuận trung bình của các tuần khác ở
Mỹ và nhiều nước khác trên thế giới. Mặt khác, lợi nhuận trung bình vào thứ Sáu được cho
là dương và cao hơn lợi nhuận trung bình trong các ngày còn lại của tuần. Chan, Leung &
Wang (2004) quan sát thấy rằng thứ Hai được biết đến theo sự bất thường là sự tăng giá
mạnh của cổ phiếu đối với tổ chức nắm giữ cổ phiếu vốn hóa thấp. Lakonishok & Maberly
(1990) chứng minh rằng các nhà đầu tư cá nhân có xu hướng tăng hoạt động kinh doanh
(đặc biệt là giao dịch bán) vào thứ Hai. Nó cho thấy hiệu ứng thứ Hai có thể liên quan đến
mô hình giao dịch của các nhà đầu tư cá nhân. Tuy nhiên, cũng có một số thay đổi trong
hiệu ứng ngày trong tuần ở một số quốc gia. Balaban (1995) nghiên cứu đối với thị trường
chứng khoán Istanbul và Jaffe & Westerfield (1985) nghiên cứu đối với thị trường chứng
khoán Úc và Nhật Bản cho thấy lợi nhuận âm và thấp nhất vào thứ Ba chứ không phải vào
thứ Hai. Tác động tiêu cực hôm thứ Ba được quan sát thấy ở các nước châu Âu và châu Á.
Chang, Pinegar & Ravichandran (1998) nhận thấy rằng hiệu quả của ngày trong tuần đã trở
nên không đáng kể khi nhận được phản hồi từ các tin tức kinh tế vĩ mô. Trong nghiên cứu
của Jain & Joh (1988) đã nhận thấy rằng thanh khoản trên thị trường thấp hơn vào thứ Hai
so với những ngày khác trong tuần; họ báo cáo rằng tổng khối lượng giao dịch chứng khoán
New York (NYSE) thấp khoảng xấp xỉ 90% khối lượng giao dịch trung bình cho thứ Ba đến
thứ Sáu. Arsad & Coutts (1996) nhận thấy xu hướng chung của thị trường là một biến số
quan trọng trong việc xác định sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần. Bildik (2004) khẳng
định rằng hiệu ứng ngày thứ hai là âm sẽ biến mất khi lợi nhuận của ngày giao dịch cuối
cùng của tuần trước là dương. Nhiều giả thuyết được các nhà nghiên cứu gợi ý để giải thích
hiệu quả của ngày trong tuần. Các điểm nổi bật khác trong số đó là:
Thứ nhất, giả thuyết về việc xử lý thông tin. Miller (1988) và Lakonishok & Maberly
(1990) lập luận rằng mặc dù chi phí của việc thu thập và xử lý của các nhà đầu tư là rất
tốn kém, đặc biệt là tốn kém cho các nhà đầu tư cá nhân để làm như vậy trong các ngày
làm việc bình thường khi các nhà đầu tư cá nhân phải thực hiện bên cạnh cùng với các
hoạt động khác. Đối với nhà đầu tư cá nhân cần thời gian cuối tuần để xử lý các thông
tin, từ đó họ đưa ra các giao dịch vào thứ Hai, cụ thể là quyết định bán. Vì vậy, khi thị
322
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
trường mở cửa trở lại, các nhà đầu tư cá nhân có thể sẽ tích cực hơn. Mặc dù, họ có thể
đặt một số lệnh mua vào trong những ngày khác trong tuần dựa trên các khuyến nghị
của các nhà môi giới chứng khoán, nhưng đối với các lệnh bán họ thường dựa vào phân
tích của mình. Do đó, áp lực bán vượt quá nhu cầu ngày thứ Hai khiến lợi nhuận chứng
khoán ngày này thấp hơn so với các ngày khác trong tuần.
Thứ hai, giả thuyết về việc công bố thông tin. French (1980), Rogalski (1984) chỉ
ra rằng các công ty có xu hướng đưa ra các báo cáo tin tức xấu vào cuối tuần (Thứ Sáu)
và điều này bị trì hoãn các thông tin xấu có thể gây ra hiệu ứng tiêu cực cho thứ Hai. Các
công ty và các chính phủ thường phát hành tin tốt giữa thứ Hai và thứ Sáu, nhưng chờ đợi
cho đến cuối tuần để phát hành tin xấu. Do đó, tin xấu được phản ánh ở mức thấp hơn giá
cổ phiếu vào thứ Hai và tin tốt được phản ánh trong giá cổ phiếu cao hơn vào thứ Sáu.
Tuy nhiên, trong một thị trường hiệu quả, các nhà đầu tư hợp lý sớm nhận ra điều này
và xu hướng bán ngắn hạn vào thứ Sáu với mức giá cao hơn và mua vào thứ Hai ở mức
thấp hơn, giả định rằng lợi nhuận dự kiến bao gồm các chi phí giao dịch và việc chấp
nhận rủi ro. Dạng giao dịch này có thể dẫn đến việc loại bỏ những bất thường, vì nó sẽ
dẫn đến giá giảm vào thứ Sáu và tăng vào thứ Hai.
Thứ ba, tác động của chính sách của chính phủ. Gibbons và Hess (1981), Lakonishok
và Levi (1982) cho rằng nguyên nhân của hiệu ứng này là do sự khác nhau giữa ngày giao
dịch và ngày thanh toán. Quá trình thanh toán tiền mua chứng khoán diễn ra vài ngày
sau khi giao dịch được thực hiện. Nếu mua chứng khoán vào những ngày gần cuối tuần
thì nhà đầu tư có thể trì hoãn việc thanh toán thêm được 2 ngày khi đó tiền vẫn còn ở
trong tài khoản và vẫn được hưởng lãi.
Thứ tư, tác động bởi các các giao dịch của nhà đầu tư. Osborne (1962) đề nghị các
nhà đầu tư cá nhân có nhiều thời gian hơn để đưa ra các quyết định tài chính vào cuối
tuần; việc này tương đối tích cực hơn trên thị trường vào thứ Hai. Ông cũng cho rằng các
nhà đầu tư tổ chức ít hoạt động hơn trong thị trường vào thứ Hai vì thứ Hai có xu hướng
là một ngày của việc lập kế hoạch chiến lược.
2. Phương pháp nghiên cứu
Để kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần trên thị trường chứng khoán Việt Nam,
tác giả đã sử dụng dữ liệu đại diện của Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh từ
năm 2000 đến 2017. Sự ra đời của Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh là dấu
mốc quan trọng đánh dấu sự hiện diện của thị trường chứng khoán tập trung đầu tiên
tại Việt Nam.
323
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
Để tạo ra một chuỗi thời gian, lợi nhuận của thị trường được tính theo công thức
dưới đây:
Rt = (lnPt - lnPt-1) x 100
Trong đó:
Rt: Lợi nhuận thị trường vào ngày t;
Pt: Chỉ số VnIndex hoặc HN-Index ngày t;
Pt-1: Chỉ số VnIndex hoặc HN-index ngày t-1
Để kiểm định hiệu ứng ngày trong tuần, tác giả sử dụng mô hình GARCH (1,1) và
các mô hình mở rộng của nó đồng thời xem xét các mô hình này dưới quy luật phân phối
student-t. Các mô hình tương tự được áp dụng bởi nhiều nghiên cứu trước đây như của
Berument and Kiymaz (2001); Kiymaz, Halil and Berument (2003). Mô hình GARCH (1,1)
sẽ được phát triển để ước lượng các hệ số của các biến và đánh giá mức ý nghĩa của mỗi hệ số.
Mô hình GARCH (1,1) ở nghiên cứu này có dạng như sau:
Phương trình kỳ vọng:
Rt = C+δ1 Day1 + + δ2 Day2 + δ3 Day3+ δ4 Day4 + εt (2.1)
Trong đó:
Rt là tỷ suất sinh lời của chỉ số VnIndex
C là hằng số, bằng tỷ suất sinh lời của ngày thứ hai so với các ngày khác
Day1; Day2; Day3; Day4 tương ứng là các biến giả cho các thứ ba, thứ tư, thứ năm và
thứ sáu.
Day1 =1 nếu thời gian ứng với thứ 3 và Day1 =0 trong trường hợp còn lại
Day2 =1 nếu thời gian ứng với thứ 4 và Day1 =0 trong trường hợp còn lại
Day3 =1 nếu thời gian ứng với thứ 5 và Day1 =0 trong trường hợp còn lại
Day4 =1 nếu thời gian ứng với thứ 6 và Day1 =0 trong trường hợp còn lại
εt là sai số (phần dư) của mô hình hồi quy
Phương trình phương sai:
σ2t = α0+ α1 ε2t-1 + α2 σ2t-1 (2.2)
324
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
Trong đó:
α0 là hằng số
ε2t-1 cho biết những thông tin về sự dao động thời gian trước được xác định bằng
bình phương sai số (phần dư) từ phương trình kì vọng (ARCH term)
σ2t-1 là phương sai dự báo ở giai đoạn trước (GARCH term)
Mô hình GARCH hiệu chỉnh Modified-GARCH (1,1) bổ sung tác động của các
ngày trong tuần vào phương trình phương sai bằng cách thêm vào các biến giả Dayt. Mô
hình Modified-GARCH (1,1) có dạng như sau:
Rt=C + δ1 Day1++δ2 Day2+ δ3 Day3+ δ4 Day4+ εt (2.3)
σ2t = α0+α1 ε2t-1+ α2 σ2t-1 + π1 Day1+ π2 Day2+ π3 Day3+ π4 Day4 (2.4)
Tiếp theo, để quan sát mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời và mức rủi ro tương ứng,
phương sai sẽ được thêm vào bên vế phải của phương trình kì vọng (1). Mô hình
GARCH-M có dạng như sau:
Rt = C + δ1 Day1 + + δ2 Day2 + δ3 Day3 + δ4 Day4 + δ5 σ2t + ε (2.5)
σ2t = α0+ α1 ε2t-1+ α2 σ2t-1 (2.6)
Một mô hình mở rộng thông dụng nữa của mô hình GARCH được đề xuất bởi
Nelson (1991) là mô hình GARCH mũ hay EGARCH (exponential general autoregressive
conditional heteroskedastic). Mô hình EGARCH có dạng như sau:
Rt = C+ δ1 Day1 + + δ2 Day2 + δ3 Day3 + δ4 Day4 + εt (2.7)
(2.8)
Có thể thấy vì có thể âm trong khi luôn dương, mô hình E GARCH đã
loại bỏ những ràng buộc của các tham số của mô hình GARCH thông thường. Nghiên
cứu sẽ sử dụng phần mềm Eviews lần lượt áp dụng các mô hình GARCH, Modified-
GARCH, GARCH-M, EGARCH để kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần
đối với tỷ suất sinh lời trên các chỉ số sau đó so sánh các chỉ số Akaike info criterion
(AIC) và Schwarz criterion (SC) để tìm ra mô hình phù hợp nhất.
325
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
3. Kết quả phân tích
3.1. Phân tích thống kê
Bảng 3.1: Thống kê mô tả chỉ số VnIndex
Ngày trong tuần VnIndex
Thứ 2 -0.007
0.684
Thứ 3 -0.019
0.663
Thứ 4 0.015
0.587
Thứ 5 0.015
0.602
Thứ 6 0.037
0.599
F-test 4.8761**
**p
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
Bảng 3.2: Bảng thống kê tỷ suất sinh lời bình quân của các ngày trong tuần
Năm Thứ 2 Thứ 3 Thứ 4 Thứ 5 Thứ 6
2002 -0.013 -0.014 -0.014 0.007 0.014
2003 -0.039 -0.048 -0.008 0.036 0.020
2004 -0.003 -0.002 0.053 0.025 0.071
2005 0.010 0.010 -0.016 0.037 0.061
2006 0.051 -0.026 0.075 0.152 0.108
2007 0.007 -0.015 0.047 -0.011 0.066
2008 -0.084 -0.141 -0.088 -0.083 -0.044
2009 0.048 -0.024 0.042 0.022 0.090
2010 0.015 -0.024 -0.040 0.038 0.003
2011 -0.061 -0.064 -0.014 0.020 -0.010
2012 0.018 -0.050 0.048 0.000 0.049
2013 0.014 -0.008 0.026 -0.005 0.053
2014 -0.019 -0.001 0.024 -0.012 0.039
2015 -0.074 0.033 -0.003 0.037 0.031
2016 -0.025 0.015 0.059 0.004 0.003
2017 0.035 0.022 0.047 0.018 0.036
Ở 11 trong số 16 năm nghiên cứu, tỷ suất sinh lời của ngày thứ 3 là âm. Ngoài ra tỷ
suất sinh lời trung bình ở ngày thứ 3 thấp hơn so với tỷ suất sinh lời trung bình ở bất kỳ
ngày nào khác trong tuần trong suốt 9 năm (so với tổng là 16 năm). Qua bảng trên cũng
có thể thấy năm 2008 là năm mà thị trường chứng khoán Việt Nam liên tục sụt giảm, chỉ
số VnIndex liên tục tạo đáy, đáy sau thấp hơn đáy trước, 256.85 điểm vào ngày 10 tháng
12 năm 2008 là mức đáy của năm 2008. Đây cũng là nguyên nhân dễ hiểu khi mà tỷ suất
sinh lời trung bình của cả năm ngày trong năm 2008 đều âm. Đối với ngày thứ Sáu thì 14
trong số 16 năm nghiên cứu thì tỷ suất sinh lời trung bình là dương.
Tóm lại, khi nghiên cứu hiệu ứng ngày trong tuần thì tác giả nhận thấy rất có khả
năng hiệu ứng ngày trong tuần trên thị trường chứng khoán Việt Nam có tồn tại, cụ thể
là vào ngày thứ Ba và ngày thứ Sáu.
327
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
3.2. Phân tích hồi quy mô hình
Bảng 3.3: Kết quả ước lượng mô hình họ ARCH
Modified -
Biến GARCH (1,1) GARCH - M EGARCH
GARCH (1,1)
Phương trình giá trị trung bình
GARCH 0.0296
C -0.057 -0.059 -0.080 -0.057
Day1 0.032 0.043 0.030 0.025
Day2 0.088 0.089 0.086 0.082
Day3 0.082 0.089 0.079 0.088
Day4 0.143 0.143 0.141 0.145
Phương trình phương sai
α0 0.03 0.163 0.0285 -0.3009
α0 0.22455 0.21630 0.22427 0.40011
α0 0.78083 0.78448 0.78128 -0.01017
γ 0.95749
Day1 -0.1464
Day2 -0.2219
Day3 -0.1663
Day4 -0.1264
AIC 3.0502 3.0459 3.0491 3.0407
SC 3.0630 3.0651 3.0634 3.0550
Để tìm được mô hình tối ưu trong số 4 mô hình trên, ta căn cứ vào chỉ số Akaike
info criterion (AIC) và Schwarz criterion (SC). Các chỉ số này ở mô hình nào đạt giá trị
nhỏ nhất đem đến mô hình tốt nhất. Ta thấy, mô hình EGARCH có các chỉ số AIC và
SIC thấp nhất nên mô hình này tối ưu hơn các mô hình còn lại.
Kết quả ước lượng bằng mô hình EGARCH, ngày thứ Sáu có tỷ suất sinh lời cao
nhất là 0.145 và ngày thứ Hai có tỷ suất sinh lời tiêu cực là 0.057, tuy nhiên chỉ có ảnh
hưởng của ngày thứ 6 tồn tại với mức ý nghĩa 1%.
328
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
Phương trình phương sai với sự bổ sung hệ số bất đối xứng có giá trị nhỏ hơn 0 cho
thấy những hiệu ứng tích cực (tin tốt) sẽ gây ra sự biến động thấp hơn so với những hiệu
ứng tiêu cực (tin xấu), đồng thời không cho thấy biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy với chỉ
số VnIndex. Tuy nhiên, hệ số lại không có ý nghĩa thống kê.
Qua mô hình EGARCH, nghiên cứu này ghi nhận ảnh hưởng tích cực của hiệu
ứng ngày thứ 6, nói cách khác là sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần đối với chỉ số
VnIndex.
4. Luận giải hiện tượng ngày trong tuần trên thị trường chứng
khoán Việt Nam
Thứ nhất, hiệu ứng ngày trong tuần xuất hiện trên thị trường chứng khoán Việt
Nam có thể giải thích do tâm lý kỳ vọng của các nhà đầu tư. Họ có thể kỳ vọng lợi nhuận
vào ngày thứ Sáu cao hơn các ngày còn lại trong tuần.
Thứ hai, có thể do hiện tượng đầu cơ, đầu tư ngắn hạn, giao dịch T+. Các nhà đầu tư
có thể kiếm lợi nhuận bằng cách mua chứng khoán vào các ngày đầu tuần (do hiệu ứng
ngày thứ 2 đã được tìm thấy ở nhiều nước khác nhau, khi đó giá chứng khoán thường
giảm) và bán vào các ngày cuối tuần để tìm kiếm lợi nhuận trong ngắn hạn.
Bên cạnh đó, tâm lý đám đông của nhà đầu tư Việt Nam có thể lớn, do đó kéo theo
những quyết định đầu tư bầy đàn, làm sai lệch giá chứng khoán trên thị trường. Nhà đầu
tư lúc này không quan tâm nhiều đến thông tin mà thường quyết định dựa trên cảm tính.
5. Kết luận và khuyến nghị
Sự xuất hiện hiện tượng ngày trong tuần trên thị trường chứng khoán TP. Hồ Chí
Minh đã chứng tỏ thị trường không hiệu quả, biểu hiện rõ nhất là lợi nhuận chứng
khoán cao bất thường vào thứ Sáu. Để nâng cao hiệu quả của thị trường chứng khoán
Việt Nam, tác giả đưa ra một số khuyến nghị trên giác độ quản lý và nhà đầu tư.
Thứ nhất, đối với nhà quản lý, cần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Nhà quản lý
cần có chính sách khuyến khích huấn luyện và truyền bá kiến thức cho nhà đầu tư hoặc
khuyến khích các doanh nghiệp và tổ chức tiến hành các hoạt động này. Có được sự am
hiểu hơn về thị trường từ các thành phần tham gia sẽ giúp thị trường hoạt động hiệu quả
hơn tránh tâm lý bầy đàn và các hành động thiếu khoa học. Bên cạnh đó, các nhà quản
lý cần có biện pháp tăng cường, thu hút nhà đầu tư có tổ chức do số lượng các nhà đầu
tư có tổ chức còn ít và kém đa dạng. Cụ thể, các nhà quản lý có thể xây dựng cơ chế thuế
nhằm khuyến khích các hình thức đầu tư tập thể, khuyến khích việc tham gia đầu tư vào
329
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
thị trường chứng khoán thông qua các quỹ đầu tư, phù hợp với thông lệ quốc tế. Ưu đãi
hoặc miễn hoàn toàn thuế thu nhập từ các khoản đầu tư vào các sản phẩm đầu tư tập
thể, tránh đánh thuế hai lần.
Ngoài ra, các nhà quản lý cũng cần tăng cường công tác thông tin báo chí để đảm
bảo thông tin kịp thời và đúng lúc. Nguồn thông tin từ báo chí là nguồn thông tin quan
trọng để các nhà đầu tư đưa ra các quyết định nên cần chính xác và kịp thời. Các cơ quan
quản lý nên hạn chế hoặc xử phạt các trường hợp báo chí đưa thông tin không chính xác
hoặc các tin đồn thất thiệt làm nhà đầu tư hoang mang.
Thứ hai, đối với nhà đầu tư, việc cập nhật các quy luật thị trường và đánh giá lại kinh
nghiệm là điều rất cần thiết. Nguyên nhân là vì thị trường luôn luôn thay đổi. Hiệu ứng
ngày trong tuần cũng được kết luận là đã và đang dần biến mất tại một số thị trường trên
thế giới khi mà các thị trường này đang ngày trở nên hiệu quả hơn. Thị trường chứng
khoán Việt Nam cũng sẽ không nằm ngoài quy luật chung. Bên cạnh đó việc phát hiện
ra hiệu ứng này có thể dẫn đến việc các nhà đầu tư cũng hành động làm triệt tiêu lợi ích
của nhau. Các nhà đầu tư sẽ cùng bán chứng khoán vào thứ Sáu làm giá chứng khoán
vào thứ Sáu giảm xuống, kết quả là hiệu ứng ngày trong tuần sẽ dần biến mất thậm chí
là có thể xuất hiện các hiệu ứng đảo ngược. Khi đó thì kinh nghiệm của các nhà đầu tư
ở giai đoạn trước trở nên vô ích.
Ngoài ra, nhà đầu tư cần tránh tâm lý bầy đàn và những yếu tố tâm lý không có cơ
sở khoa học. Để làm được điều này cần một quá trình học hỏi nâng cao kiến thức và tích
lũy kinh nghiệm cá nhân một cách lâu dài. Điều cơ bản là không chỉ đầu tư chứng khoán
như một canh bạc và khi cần thiết phải biết tách mình ra khỏi đám đông.
330
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
Tài liệu tham khảo
1. Fama, E. (1965). ‘The behavior of stock market prices’. Journal of Business, vol. 38,
34-105.
2. Osborne, M. (1962). ‘Periodic structure in the Brownian motion of stock prices’.
Operations Research, vol. 10, 345-79.
3. Cross, F. (1973). ‘The behavior of stock price on Fridays and Mondays’. Financial
Analyst Journal, vol. 29, 67-69.
4. French, K. R. and Roll, R. (1986). ‘Stock Return Variances: The Arrival of Information
and Reaction of Traders’. Journal of Financial Economics, vol. 17, 5-26.
5. Gibbons, M. and Hess, P. (1981). ‘Day-of-the-week effects and assets returns’. Journal
of Business, vol.54, no. 4.
6. Lakonishok, Josef and Maurice Levi. (1982). ‘Weekend effects on stock return: A
note’. Journal of Finance, vol. 3, 883-889.
7. Keim, B and Stambaugh, F. (1984). ‘A further investigation of the weekend effect in
stock returns’. Journal of Finance, vol. 39, 819-835.
8. Rogalski, R. J. (1984). ‘New Findings Regarding Day-of-the-Week Returns over
Trading and Non- Trading Periods: A Note’. Journal of Finance, vol. 35, 1603-1614.
9. Jaffe, J. and R. Westerfield. (1985). ‘The Weekend Effect in Common Stock Returns:
The International Evidence’. Journal of Finance, vol. 40, 433-454.
10. Jacobs, B.J., and Levy, K.N., (1988). ‘Calendar Anomalies: Abnormal Returns at
Calendar Turning Points’. Financial Analysts Journal, 28-39.
11. Su Han Chan, Wai Kin Leung and Ko Wang (2004). ‘Institutional Investment in
Reits: Evidence and Implications’, Journal of Real Estate Research, vol 43, 661-676.
12. Lakonishok, J. and E. Maberly (1990), ‘The Weekend Effect: Trading Patterns of
Individual and Institutional Investors’. Journal of Finance, 45, 231-243.
13. Balaban, E. (1995). ‘Day-of-the-Week Effects: New Evidence from an Emerging
Stock Market’. Applied Economics Letters, 2, 139-143.
14. Chang, E. & J. Pineger & R. Ravichandran (1998). ‘US Day-of-the Week Effects
Symmetric responses to Macroeconomic News’. Journal of Banking and Finance, 22,
513-534.
331
- Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA
"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"
15. Jain, P. and G. Joh (1988). ‘The Dependence between Hourly Prices and Trading
Volume’. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 23, 269-284.
16. Zainudin Arsad & J. Andrew Coutts (1996). ‘The weekend effect, good news, bad
news and the Financial Times Industrial Ordinary Shares Index: 1935-94’. Applied
Economics Letters, vol.3, 797-801.
17. Bildik, R.(2004). ‘Are Calendar Anomalies Still Alive: Evidence from Istanbul Stock
Exchange’. Working Paper, http://ssrn.om/ abstract59894.
18. Miller, E. (1988). ‘Why A Weekend Effect?’. Journal of Portfolio Management, 14,
42-48.
19. Berument & Kiymaz (2001). ‘Day of the week effect on stock market volatility’.
Journal of Economics and Finance, vol 25, 181-193.
20. Kiymaz, Halil and Hakan Berument (2003). ‘The day of the week effect in stock
market volatility and volume: International evidence’. Review of Financial Economics,
vol. 12, 363-380.
Ngày gửi bài: 17/5/2018
Ngày gửi lại bài: 31/5/2018
Ngày duyệt đăng: 02/06/2018
332
nguon tai.lieu . vn