Bài giảng Chương 2: Các trường hợp bất thường (anomalies) trên ttck

1CHƯƠNG 2: CÁC TRƯỜNG HỢP BẤT THƯỜNG (ANOMALIES) TRÊN TTCK ™ Hiệu ứng ngày trong tuần (Day-of-the-week effect) ™ Hiệu ứng tháng trong năm (Monthly effect) ™ Hiệu ứng tháng Giêng (January effect) ™ Sự phản ứng quá mức (overreaction/underreaction) 2HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN (Day-of-the-week effect) (1) ™ Khái niệm ƒ Lợi nhuận vào một số ngày cao hơn một cách bất thường so với các ngày còn lại trong tuần ƒ Lợi nhuận vào ngày thứ Sáu cao hơn các ngày khác trong tuần ƒ Lợi nhuận vào ngày thứ Hai thấp hơn các ngày khác trong tuần 3HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN (Day-of-the-week effect) (2) ™ Các phương pháp kiểm định - Mô hình OLS: ttDtDtDtDtDitR εααααα +++++= 5544332211 Rit là lợi nhuận của cổ phiếu i; D1t, D2t, D3t, D4t và D5t là biến giả cho các thứ hai, thứ ba, thứ tư, thứ năm và thứ sáu (ví dụ: D1t = 1 nếu quan sát thứ t rơi vào ngày thứ hai, ngược lai sẽ bằng 0) 4HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN (Day-of-the-week effect) (3) - Mô hình GARCH (1,1): ttDtDtDtDtDitR εααααα +++++= 5544332211 2 11 −− ++= ttt hh γεδω ),0( tt hN≈ε - Mô hình rủi ro thị trường với OLS: titit i iit i iit RMIDDR εβα ++= ∑∑ == 5 1 5 1 ),0( tt hN≈ε RMI: Lợi nhuận thị trường thế giới (MSCI World Index) 5HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN (Day-of-the-week effect) (4) ™ MSCI World Index MSCI World Index là chỉ số với trọng số giá trị thị trường (market capitalization weighted index) được xây dựng để đo lường sự biến động của TTCK ở các nước phát triển. Đến tháng 06/2007, MSCI World Index bao gồm 23 chỉ số của các quốc gia: Australia, Austria, Belgium, Canada, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Hong Kong, Ireland, Italy, Japan, Netherlands, New Zealand, Norway, Portugal, Singapore, Spain, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States. 6HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN (Day-of-the-week effect) (5) - Mô hình rủi ro thị trường với GARCH (1,1): 2 11 −− ++= ttt hh γεδω titit i iit i iit RMIDDR εβα ++= ∑∑ == 5 1 5 1 ),0( tt hN≈ε - Mô hình lợi nhuận giao động: ),0( tt hN≈εttDtDtDtDtDitR εααααα +++++= 5544332211 2 1144332211 −− ++++++= ttttttt hDDDDh γεδββββω 7HIỆU ỨNG NGÀY TRONG TUẦN (Day-of-the-week effect) (6) - Mô hình lợi nhuận giao động với rủi ro thị trường: ttDtDtDtDtDitR εααααα +++++= 5544332211 ),0( tt hN≈ε 2 1144332211 −− ++++++= ttttttt hDDDDh γεδββββω 8HIỆU ỨNG THÁNG (MONTHLY EFFECT) ™ Khái niệm ƒ Lợi nhuận vào một vài tháng nào đó trong năm cao hơn một cách bất thường so với các tháng còn lại ƒ Lợi nhuận vào tháng Giêng thường cao hơn các tháng còn lại trong năm (hiệu ứng tháng Giêng – January effect) ™ Các phương pháp kiểm định: Có thể áp dụng các phương pháp ở trên 9SỰ PHẢN ỨNG QUÁ MỨC (OVERREACTION) Các cổ phiếu có sự tăng giá mạnh ở thời điểm hiện tại sẽ giảm giá mạnh trong tương lai và ngược lại (De Bondt và Thaler, 1985). => Các nhà đầu tư có thể kiếm được lợi nhuận bất thường (lợi nhuận cao hơn mức bình quân chung của thị trường) bằng cách thiết lập các chiến lược kinh doanh “ngược” (contrarian strategy). 10 SỰ PHẢN ỨNG QUÁ THẬN TRỌNG (UNDERREACTION) - Các cổ phiếu tăng giá ở thời điểm hiện tại sẽ tiếp tục tăng giá trong tương lai và ngược lại. - Underreaction: Trong dài hạn - Momentum: Trong ngắn hạn 11 KIỂM ĐỊNH SỰ PHẢN ỨNG QUÁ MỨC (1) ƒ Xác định lợi nhuận khác thường: tmRtiRtiAR ,,, −= ƒ Cổ phiếu sẽ được xếp hạn theo ARi,t giảm dần ƒ Hai danh mục (portfolio) được thành lập: Lợi nhuận cao nhất (winners) và lợi nhuận thấp (losers) ƒ Mỗi nhóm gồm n cổ phiếu ƒ Xác định lợi nhuận khác thường bình quân cho mỗi danh mục: 12 KIỂM ĐỊNH SỰ PHẢN ỨNG QUÁ MỨC (2) ⎟⎟ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ∑= = n i ti ARntpAR 1 , 1 , ƒ Xác định lợi nhuận khác thường bình quân luỹ kế (Average cumulative abnormal returns) cho mỗi giai đoạn nghiên cứu (tracking period): ∑= = n t tp ARntpACAR 1 , 1 , 13 KIỂM ĐỊNH SỰ PHẢN ỨNG QUÁ MỨC (3) ƒ Xác định khác biệt của lợi nhuận khác thường bình quân luỹ kế giữa 2 nhóm: tWACARtLACARtDACAR ,,, −= ƒ Nếu ACARD,t > 0: Overreaction ƒ Nếu ACARD,t < 0: Underreaction