Herding Behavior in Vietnamese Stock market - NCS. Võ Thị Ngọc Trinh

Tên đề tài: Herding Behavior in Vietnamese Stock market
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng     
Mã số: 62340201
Họ tên NCS: Võ Thị Ngọc Trinh    
Mã số NCS: 01640201007
Người hướng dẫn khoa học: TS. Dương Như Hùng, PGS TS. Phạm Khánh Nam     
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia TP.HCM
1. Tóm tắt luận án
Luận án này nghiên cứu hành vi đám đông tập trung vào thị trường tổng thể và từng nhóm ngành riêng lẻ trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng ngày từ Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong khoảng thời gian từ ngày 4 tháng 1 năm 2010 đến ngày 31 tháng 8 năm 2023. Để khám phá xu hướng đám đông có thể thay đổi như thế nào theo thời gian, dữ liệu được chia thành hai giai đoạn riêng biệt: ngày 4 tháng 1 năm 2010 đến ngày 31 tháng 10 năm 2019 (trước Covid-19) và ngày 1 tháng 11 năm 2019 đến ngày 31 tháng 8 năm 2023 (Covid-19). Bên cạnh sử dụng thước đo tĩnh để tìm ra bằng chứng hành vi đám đông, thước đo động được sử dụng để đo lường và phân tích hành vi đám đông thay đổi theo thời gian trong những giai đoạn này. Nghiên cứu này cũng khám phá các yếu tố thị trường ảnh hưởng đến hành vi đám đông, bao gồm lợi nhuận thị trường, khối lượng giao dịch và biến động lợi nhuận cổ phiếu. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn điều tra tác động của hành vi đám đông đến sự biến động lợi suất của thị trường chứng khoán.
Những phát hiện chính cho thấy hành vi đám đông không phải là một hiện tượng tuyến tính đơn giản mà thể hiện một mô hình phi tuyến tính trên toàn bộ thị trường. Mặc dù hành vi đám đông hiện diện ở một mức độ nào đó ở cấp ngành nhưng có những thay đổi đáng kể nhất diễn ra theo thời gian. Giai đoạn đầu tiên thể hiện xu hướng “đám đông bất lợi”, trong khi giai đoạn thứ hai cho thấy sự gia tăng rõ rệt về “đám đông tích cực” với cường độ lớn hơn. Xu hướng “bầy đàn bất lợi” khi các nhà đầu tư đi ngược lại đám đông, bán khi những người khác đang mua. Các nhà đầu tư trở nên nghi ngờ về tâm lý thị trường mạnh mẽ và chọn bán tài sản của mình khi những người khác đang mua mạnh vì lo ngại thị trường tăng cao hoặc khả năng điều chỉnh. Hành vi này cho thấy sự tập trung vào các xu hướng ngắn hạn và tiềm ẩn sự thiếu tin tưởng vào các chiến lược đầu tư cá nhân. Nếu các nhà đầu tư có tầm nhìn ngắn hạn nhận thấy lượng mua tăng đột ngột, họ có thể hiểu đó là bong bóng tạm thời và bán cổ phiếu của mình trước khi giá giảm (Bikhchandani & Sharma, 2001). Trong khi đó, đại dịch Covid-19 dường như đã gây ra một sự thay đổi đáng kể. Các nhà đầu tư có xu hướng mù quáng đi theo sự dẫn dắt của người khác, có thể là do sự bất ổn ngày càng tăng liên quan đến đại dịch. Đối mặt với lượng thông tin quá lớn về virus và tác động kinh tế của nó, các nhà đầu tư có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định sáng suốt và dựa vào hành động của người khác như một con đường tắt. Ngoài ra, cảm giác áp lực và lo lắng do đại dịch gây ra có thể dẫn đến hành vi bầy đàn như một cơ chế đối phó, mang lại cảm giác thoải mái trong những thời điểm không chắc chắn (Bouri et al, 2021).
Nghiên cứu cũng tìm thấy bằng chứng về hành vi đám đông bất đối xứng theo điều kiện thị trường. Sự bất cân xứng này thể hiện rõ nhất trong các giai đoạn lợi nhuận thị trường tăng hoặc giảm, khối lượng giao dịch cao, và biến động thị trường cao hoặc thấp. Điều này cho thấy các nhà đầu tư có nhiều khả năng mù quáng đi theo đám đông khi thị trường đang có những biến động mạnh. Tuy nhiên, khi khối lượng giao dịch thấp, có rất ít bằng chứng về sự bất cân xứng, đặc biệt ở cấp ngành. Điều này hàm ý rằng trong thời kỳ thị trường bình lặng hơn với hoạt động giao dịch thấp hơn, các nhà đầu tư có thể dựa vào chiến lược đầu tư và phân tích của chính họ nhiều hơn.
Điều thú vị là nghiên cứu này cho thấy rằng bản thân sự biến động của thị trường không ảnh hưởng đáng kể đến việc hình thành hành vi đám đông theo thời gian. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy hành vi đám đông thay đổi theo thời gian có thể tác động đáng kể đến sự biến động của thị trường, với cả tác động gây bất ổn và tác động ổn định đối với các lĩnh vực ngành khác nhau. Ở cấp độ thị trường tổng thể, tác động gây mất ổn định của hành vi đám đông đối với sự biến động được cho là có ý nghĩa thống kê và gần như chắc chắn trong cả hai thời kỳ. Ở cấp độ lĩnh vực ngành riêng lẻ, giai đoạn đầu tiên thể hiện tác động ổn định đám đông đối với sự biến động ở hầu hết các lĩnh vực, trong khi giai đoạn thứ hai cho thấy tác động gây bất ổn.
Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với cả nhà đầu tư và cơ quan quản lý trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Hiểu được hành vi đám đông có thể cung cấp thông tin cho các chiến lược đầu tư và hướng dẫn các chính sách điều tiết nhằm thúc đẩy sự ổn định của thị trường.
2. Những kết quả mới của luận án
Một trong những phát hiện quan trọng của luận án đã thách thức quan niệm truyền thống về hành vi đám đông ở TTCK Việt Nam như một hiện tượng tuyến tính. Phân tích của chúng tôi cho thấy hành vi đám đông trên toàn bộ thị trường là hiện tượng phi tuyến tính với cường độ đám đông dao động tùy thuộc vào điều kiện thị trường và trở nên rõ ràng hơn ở cấp độ từng ngành.
Đóng góp quan trọng nhất nằm ở việc phát hiện các xu hướng đám đông thay đổi theo thời gian. Bằng cách chia dữ liệu thành hai giai đoạn, chúng tôi phát hiện ra sự thay đổi rõ rệt trong hành vi của nhà đầu tư. Giai đoạn đầu tiên (trước Covid) thể hiện xu hướng "đám đông bất lợi", trong đó các nhà đầu tư có tâm lý bán tháo khi những người khác đang bán và ngược lại. Ngược lại, giai đoạn thứ hai (thời kỳ Covid) chứng tỏ sự gia tăng đáng kể của “đám đông tích cực”, cho thấy tâm lý đám đông mạnh mẽ hơn, nơi các nhà đầu tư đi theo sự dẫn dắt của người khác một cách mạnh mẽ hơn.
Mặc dù bản thân sự biến động của thị trường không ảnh hưởng đáng kể đến sự hình thành hành vi đám đông, nhưng nghiên cứu này tìm ra một phát hiện quan trọng: hành vi đám đông có tác động đáng kể đến sự biến động của thị trường. Hành vi đám đông không gây ra biến động, nhưng nó có thể làm tình hình biến động thị trường trở nên tồi tệ hơn (gây mất ổn định) hoặc làm ổn định biến động thị trường trong một số tình huống. Ở cấp độ thị trường tổng thể, hành vi đám đông luôn làm cho sự biến động trở nên tồi tệ hơn trong cả hai thời kỳ. Điều thú vị là, hành vi đám đông trước Covid thường ổn định sự biến động trong một số ngành, trong khi hành vi đám đông sau Covid lại khiến nó trở nên tồi tệ hơn, có thể do sự không chắc chắn của đại dịch.
Các nghiên cứu hiện tại về hành vi đám đông thiếu chiều sâu trong hai lĩnh vực chính: hành vi đám đông đặc thù của ngành và tác động đến sự biến động thị trường, đặc biệt là ở Việt Nam. Với cách tiếp cận ở nhiều mặt, nghiên cứu này giải quyết khoảng trống này và đưa ra một số đóng góp chính:
(1) Định lượng cường độ hành vi đám đông: Bằng việc kết hợp sử dụng các thước đo tĩnh và động, nghiên cứu không chỉ xác nhận sự hiện diện của tâm lý đám đông mà còn đo lường được cường độ của nó trên các ngành và toàn bộ thị trường. Điều này vẽ ra một bức tranh chi tiết hơn về sự biến động của hành vi đám đông.
(2) Làm rõ xu hướng đám đông theo ngành: Ngoài phân tích thị trường tổng thể, việc đi sâu vào từng ngành riêng lẻ có thể tiết lộ các xu hướng đám đông tiềm ẩn bị bỏ sót ở cấp độ thị trường tổng hợp, mang lại sự hiểu biết đầy đủ hơn.
(3) Giải mã mối quan hệ giữa hành vi đám đông và biến động thị trường: kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa đám đông và biến động giữa các ngành và toàn bộ thị trường đã góp phần làm sáng tỏ cuộc tranh luận về tác động của đám đông (ổn định hoặc gây bất ổn) trong các điều kiện ngành khác nhau, điều này rất quan trọng đối với hành vi thị trường và chiến lược đầu tư ở TTCK Việt Nam.
(4) Cung cấp những hiểu biết sâu sắc hữu ích cho những người tham gia thị trường: Bằng cách phân tích mối liên hệ giữa biến động thị trường và hành vi đám đông, nghiên cứu cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho cả giới học giả và nhà đầu tư. Hiểu được những động lực này cho phép phát triển các mô hình dự báo chính xác hơn và thực hiện các chiến lược phòng ngừa rủi ro hiệu quả để giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.
3. Các ứng dụng/ khả năng ứng dụng trong thực tiễn hay những vấn đề còn bỏ ngỏ cần tiếp tục nghiên cứu
Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với cả nhà đầu tư và cơ quan quản lý trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Hiểu được bản chất phi tuyến tính và các xu hướng thay đổi theo thời gian của hành vi bầy đàn, cùng với các mô hình bất đối xứng của nó, có thể trang bị cho các nhà đầu tư những công cụ có giá trị để điều hướng sự phức tạp của thị trường. Ngoài ra, các cơ quan quản lý có thể tận dụng kiến thức này để phát triển các chính sách thúc đẩy sự ổn định của thị trường và giảm thiểu những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến hành vi đám đông. Dưới đây là một số khuyến nghị cho nghiên cứu trong tương lai dựa trên những phát hiện của luận án này.
(1) Điều tra các yếu tố phi thị trường quyết định việc bầy đàn theo ngành: Nghiên cứu này xác định những khác biệt theo ngành trong hành vi bầy đàn. Nghiên cứu trong tương lai có thể nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố phi thị trường thúc đẩy những khác biệt này. Có đặc điểm cụ thể nào của ngành (ví dụ: thông tin bất cân xứng, quy định) góp phần tạo ra xu hướng bầy đàn mạnh mẽ hơn không?
(2) Xem xét vai trò của tâm lý nhà đầu tư và thành kiến hành vi: Nghiên cứu này tập trung vào hiện tượng hành vi bầy đàn. Nghiên cứu trong tương lai có thể kết hợp phân tích tâm lý nhà đầu tư và khám phá xem cảm xúc và thành kiến hành vi, như quá tự tin hoặc neo đậu, tương tác với xu hướng bầy đàn ở thị trường Việt Nam như thế nào.
(3) Phân khúc nhà đầu tư: Sử dụng dữ liệu được phân tách để khám phá các biến thể tiềm ẩn trong hành vi bầy đàn giữa các phân khúc nhà đầu tư khác nhau. Điều này có thể liên quan đến việc phân tích xu hướng bầy đàn giữa các nhà đầu tư bán lẻ, nhà đầu tư tổ chức và các nhóm nhân khẩu học khác nhau.
(5) Nghiên cứu so sánh giữa các thị trường: Nghiên cứu trong tương lai có thể khám phá hành vi bầy đàn ở các thị trường tài chính khác như hàng hóa, công cụ phái sinh và bất động sản. Phân tích những điểm tương đồng và khác biệt tiềm ẩn trong xu hướng bầy đàn giữa các thị trường này có thể mang lại hiểu biết rộng hơn về tâm lý nhà đầu tư trong hệ thống tài chính Việt Nam.
(5) Khám phá các phương pháp tiếp cận thay thế để phân tích hành vi bầy đàn thay đổi theo thời gian: Nghiên cứu của chúng tôi sử dụng độ phân tán beta để đo lường tính bầy đàn thay đổi theo thời gian, dựa vào các mô hình CAPM. Để củng cố nền tảng của nghiên cứu trong tương lai, sẽ rất hữu ích khi điều tra xem liệu các mô hình ước tính beta thay thế, chẳng hạn như các mô hình dựa trên các yếu tố Fama-French, có tạo ra kết quả tương tự cho phép đo bầy đàn hay không. Phân tích so sánh này có thể nâng cao sự hiểu biết chắc chắn của chúng ta về động lực chăn nuôi. Các kỹ thuật như mô hình chuyển đổi chế độ Markov có thể được sử dụng để phân biệt các trạng thái thị trường. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu suy ra các cơ chế thị trường tiềm ẩn có thể thúc đẩy sự biến động trong hành vi bầy đàn (Fu và cộng sự, 2021; Blasco và cộng sự, 2012). Bằng cách kết hợp các phương pháp thay thế này, nghiên cứu trong tương lai có thể làm sáng tỏ thêm về động lực phức tạp của tâm lý bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam.