Đang tải... (xem toàn văn)
SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHI THAM SỐ ISOQUANTILE ĐỂ ĐO LƯỜNG TÍNH HIỆU QUẢ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Bài nghiên cứu này giới thiệu một thước đo hoàn toàn mới cho tính hiệu quả thị trường chứng khoán dựa trên phương pháp phi tham số isoquantile. Trên nền tảng giả thiết thị trường hiệu quả dạng yếu, nhóm tiến hành đo lường tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua 2 chỉ số là VNIndex và HNXIndex.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC BỘ MƠN TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU: SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHI THAM SỐ ISOQUANTILE ĐỂ ĐO LƯỜNG TÍNH HIỆU QUẢ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM GVHD: TS Nguyễn Thị Uyên Uyên NHÓM NGHIÊN CỨU | NHÓM – LỚP TCDN NGÀY – CAO HỌC K22 Nông Đức Đạt Hà Huy Hoàng Trần Hoài Nam Phạm Thị Thùy Thanh Đặng Như Ý (MSHV: 7701220153) (MSHV: 7701220423) (MSHV: 7701220714) (MSHV: 7701221039) (MSHV: 7701221440) Tp Hồ Chí Minh – Tháng 09/2013 MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh/Tiếng Việt ARCH Autoregressive Conditional Heterescedastic Models Mơ hình phương sai có điều kiện sai số thay đổi tự hồi quy CRSP The Center for Research in Security Prices Trung tâm Nghiên cứu giá chứng khoáng DFT Discrete Fourier Transform Phép biến đổi Fourier rời rạc Dow Jones Dow Jones Industrial Average Chỉ số bình qn cơng nghiệp Dow Jones EMH Efficient Market Hypothesis Giả thiết thị trường hiệu GARCH Generalized Autogressive Conditional Heterescedastic Models Mơ hình ARCH tổng quát HNX-Index Chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) MENA Middle East and North Africa Trung Đông Bắc Phi NASDAQ National Association of Securities Dealers Automated Quotation System Sàn giao dịch chứng khoán NASDAQ NIKKEI NIKKEI Stock Average (Tokyo Stock Exchange) Chỉ số chứng khoán NIKKEI (Sàn giao dịch chứng khoán Tokyo) NYSE New York Stock Exchange Sở giao dịch chứng khoán New York VN-Index Chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) S&P 500 Standard & Poor’s 500 Stock Index Chỉ số chứng khoán 500 Standard & Poor DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ Bảng biểu Bảng Thống kê mô tả tỷ suất sinh lợi theo ngày theo tuần số thị trường chứng khoán Trang 29 Bảng Tương quan tỷ suất sinh lợi theo ngày theo tuần số thị trường chứng khoán Trang 39 Bảng Phân bố quan sát (cặp tỷ suất sinh lợi có độ trễ ngày tuần) số thị trường hệ trục tọa độ Trang 40 Bảng 4A Kết tính tốn trung bình lũy thừa theo độ trễ ngày Trang 53 Bảng 4B Kết tính tốn trung bình lũy thừa theo độ trễ tuần .Trang 54 Hình vẽ Hình Biểu đồ giá lịch sử số thị trường Trang 27 Hình Phân phối tần suất tỷ suất sinh lợi theo ngày theo tuần số thị trường chứng khoán Trang 30 Hình 3A Tương quan tỷ suất sinh lợi VN-Index với độ trễ 1-12 ngày Trang 32 Hình 3B Ước lượng isoquantile mức 0.5 số VN-Index với độ trễ 1-12 ngày Trang 33 Hình 4A Tương quan tỷ suất sinh lợi HNX-Index với độ trễ 1-12 ngày Trang 34 Hình 4B Ước lượng isoquantile mức 0.5 số HNX-Index với độ trễ 1-12 ngày Trang 35 Hình Tương quan tỷ suất sinh lợi isoquantile số thị trường với độ trễ ngày tuần .Trang 36 Hình 6A Tương quan tỷ suất sinh lợi VN-Index với độ trễ 1-12 tuần .Trang 55 Hình 6B Ước lượng isoquantile mức 0.5 số VN-Index với độ trễ 1-12 tuần Trang 56 Hình 7A Tương quan tỷ suất sinh lợi HNX-Index với độ trễ 1-12 tuần Trang 57 Hình 7B Ước lượng isoquantile mức 0.5 số HNX-Index với độ trễ 1-12 tuần Trang 58 Hình 8A Phân phối cặp tỷ suất sinh lợi theo độ trễ ngày số thị trường .Trang 59 Hình 8B Phân phối cặp tỷ suất sinh lợi theo độ trễ tuần số thị trường .Trang 61 Hình 9A Đo lường tính đồng dạng trịn với trung bình lũy thừa khác độ trễ từ 1-12 ngày Trang 43 Hình 9B Đo lường tính đồng dạng trịn với trung bình lũy thừa khác độ trễ từ 1-12 tuần Trang 44 Hình 10A Đo lường với độ trễ 1-12 ngày cho toàn số, sử dụng trung bình lũy thừa khác Trang 45 Hình 10B Đo lường với độ trễ 1-12 tuần cho toàn số, sử dụng trung bình lũy thừa khác Trang 46 SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHI THAM SỐ ISOQUANTILE1 ĐỂ ĐO LƯỜNG TÍNH HIỆU QUẢ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Tóm tắt Bài nghiên cứu giới thiệu thước đo hồn tồn cho tính hiệu thị trường chứng khoán dựa phương pháp phi tham số isoquantile Trên tảng giả thiết thị trường hiệu dạng yếu, nhóm tiến hành đo lường tính hiệu thị trường chứng khốn Việt Nam thơng qua số VN-Index HNX-Index Ngồi ra, nhóm đo lường đồng thời tính hiệu hai số thị trường chứng khoán Mỹ NASDAQ S&P 500 để làm chuẩn mục so sánh với kết nghiên cứu thị trường Việt Nam Hai phương pháp nhóm sử dụng đánh giá trực quan isoquantile lượng hóa isoquantile Bài nghiên cứu đến kết luận bao gồm: 1) số thị trường chứng khốn Việt Nam (VN-Index HNX-Index) có mức hiệu thấp so với số thị trường chứng khoán Mỹ (NASDAQ S&P 500); 2) Mức độ hiệu số thị trường xếp theo chiều tăng dần tương ứng là: HNX-Index, VN-Index, NASDAQ S&P 500; 3) Sự cách biệt mức độ hiệu thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường chứng khoán Mỹ (đại diện NASDAQ S&P 500) trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo tuần lớn cách biệt trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo ngày Một đóng góp quan trọng nghiên cứu góp phần trả lời câu hỏi liệu thị trường chứng khoán Việt Nam hiệu đến mức nào? Qua viết thấy, xem số S&P 500 hay NASDAQ chuẩn mục thị trường hiệu (điều hợp lý thực tế) số thị trường chứng khốn Việt Nam gồm VN-Index HNX-Index hiệu nhiều, HNX-Index số hiệu Từ khóa: isoquantile, hồi quy phi tham số, giả thiết thị trường hiệu quả, số thị trường chứng khốn, thước đo tính hiệu Thuật ngữ Isoquantile (trước Isobar) hồi quy phi tham số hàm chứa nhiều ý nghĩa tiếp cận dựa tảng toán học thống kê Để thống không làm giảm ý nghĩa bao hàm nó, nhóm giữ nguyên tên tiếng Anh Isoquantile mà không dịch tiếng Việt GIỚI THIỆU Một kinh tế phát triển gắn với phát triển thị trường vốn mà vai trị thị trường chứng khốn khơng thể phủ nhận việc xây dựng thị trường vốn động, giúp thúc đẩy phát triển thị trường vốn theo chiều hướng hiệu tích cực Điều minh chứng qua phát triển thị trường chứng khoán nước phát triển Anh, Mỹ Nhật Bản Chính điều tạo sóng phát triển mạnh mẽ thị trường chứng khốn nước phát triển Trung Quốc, Ấn Độ, Thái Lan thập niên 80 trở lại đây, có thị trường chứng khốn Việt Nam thành lập năm 2000 phát triển sôi năm gần Các công ty niêm yết cổ phiếu thị trường chứng khoán với mục tiêu cuối tối đa hóa giá trị cơng ty, nhà đầu tư tham gia với mục đích tối đa hóa lợi nhuận cổ phiếu mà họ đầu tư Giá cổ phiếu mối quan tâm chung đối tượng tham gia thị trường thơng tin yếu tố cốt lõi chi phối giá cổ phiếu thị trường Việc giá cổ phiếu nói riêng hay chứng khốn nói chung có phản ảnh cách trung thực, nhanh chóng tồn thông tin hữu thị trường, thông tin công bố hay thông tin chưa công bố hay giá cổ phiếu phản ảnh thông tin hay thông tin khứ mối quan tâm chung tất người tham gia thị trường Những nghiên cứu nghiêm túc phân tích mức độ hiệu thị trường chứng khoán tiến hành để giải đáp cho câu hỏi: “Liệu có hay khơng thị trường hiệu quả? Thị trường hiệu dạng nào?” từ giả thuyết thị trường hiệu Eugene F Fama đời vào năm 1965 Câu hỏi thực quan trọng kết thực trạng thị trường chứng khốn có ý nghĩa nhà đầu tư tham gia thị trường Đặc biệt thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường nổi, hoạt động thị trường cịn nhiều khó khăn hạn chế Theo kết nghiên cứu đề cập phía trên, thị trường chứng khoán nước phát triển thường dạng không hiệu hiệu mức thấp Để khẳng định thị trường chứng khốn Việt Nam có hiệu hay khơng hiệu dạng nào, số nghiên cứu phân tích mức độ hiệu thị trường chứng khốn Việt Nam tác giả trước cho kết luận đối nghịch Để trả lời câu hỏi hóc búa này, nhiều nghiên cứu giới tiến hành để đo lường mức độ hiệu thị trường, tác giả chủ yếu sử dụng nhiều phương pháp phương thức tiếp cận khác Một số nghiên cứu sử dụng liệu khứ tập trung vào tương quan tuyến tính, phân tích nghiệm đơn vị, phân tích tỷ số phương sai bội phi tham số mô giao dịch (quy tắc trung bình di động biến số, quy tắc phá vỡ phạm vi giao dịch), phương pháp khác để ước lượng số mũ Hurst, để nghiên cứu tính hiệu thị trường, điển nghiên cứu Chordia cộng (2008), Griffin cộng (2010), McPherson Palardy (2007), Gibbons Hess (1981) Bên cạnh đó, số nghiên cứu thông qua cấu trúc tự tương quan tỉ suất sinh lợi phân tích hành vi bầy đàn theo lý thuyết tài hành vi nhà đầu tư thị trường chứng khoán để xem xét mức độ hiệu tập hợp thị trường chứng khoán giới, tiêu biểu nghiên cứu Ladislav Kristoufek Miloslav Vosvrda (2012) Các kết đưa kết luận khác mức độ hiệu thị trường, nhiên tất nghiên cứu gặp hạn chế phương pháp hồi quy tham số thường gặp Tuy nhiên, số nghiên cứu giải hạn chế đó, đáng ý nghiên cứu Ivanková K (2012) giá trị cực biên mẫu liệu đa chiều ước lượng isoquantile thực hàm hồi quy phi tham số đánh giá tính hiệu thị trường thông qua số số thị trường NASDAQ, S&P 500, NYSE, JSX, v.v Các nghiên cứu trước tác giả Việt Nam chủ yếu sử dụng liệu khứ với công cụ hồi quy tham số phi tham số nghiên cứu đề cập phía đưa nhiều hạn chế phương pháp hồi quy tham số Vì tầm quan trọng việc kiểm định mức độ hiệu thị trường chứng khoán Việt Nam yêu cầu phương pháp tiếp cận hiệu hơn, khắc phục hạn chế công cụ hồi quy tham số, nghiên cứu nhóm tập trung nghiên cứu giả thiết thị trường dạng yếu thị trường chứng khoán Việt Nam sử dụng phương pháp tiếp cận phi tham số hoàn toàn mới: ước lượng isoquantile, khái niệm thiên định lượng toán học giải thích tính chất chuyển động Brown (giả thiết thị trường hiệu dựa giả định tính chất chuyển động Brown giá chứng khốn) Nhóm tiến hành đo lường tính hiệu thị trường chứng khốn Việt Nam thơng qua số VNIndex HNX-Index Ngồi ra, nhóm đo lường đồng thời tính hiệu hai số thị trường chứng khoán Mỹ NASDAQ S&P 500 để làm chuẩn mực so sánh với kết nghiên cứu thị trường Việt Nam Nghiên cứu đưa đến cho kết luận cụ thể liệu thị trường chứng khốn Việt Nam có hiệu hay khơng, cung cấp cho nhà đầu tư nhận thức cần thiết đầu tư vào thị trường 1.1 Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu nhóm tập trung nghiên cứu giả thiết thị trường dạng yếu thị trường chứng khốn Việt Nam Từ xem xét mức độ hiệu thị trường, để xem xét liệu thị trường chứng khoán Việt Nam hiệu đến mức so với số thị trường S&P 500 NASDAQ (các chuẩn mực thị trường hiệu quả) nhằm cung cấp cho nhà đầu tư tham gia thị trường hiểu biết sâu sắc mức độ hiệu thông tin đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam 1.2 Câu hỏi nghiên cứu Hướng đến mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu đặt câu hỏi nghiên cứu cụ thể Việt Nam sau: Liệu thị trường chứng khốn Việt Nam có tồn hiệu dạng yếu hay không? Sự cách biệt mức độ hiệu thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường chứng khoán Mỹ (đại diện S&P 500 NASDAQ) với tỷ suất sinh lợi tính theo ngày theo tuần? Thị trường chứng khoán Việt Nam hiệu đến mức so sánh với số chuẩn mực thị trường hiệu S&P 500 NASDAQ? Trong hai số thị trường chứng khoán Việt Nam VN-Index HNXIndex số hiệu mức độ chênh lệch bao nhiêu? 10 Một điều dễ nhận qua Hình 9A Hình 9B độ tối số có phân cách lớn giữ nguyên xu hướng suốt bậc trễ theo ngày theo tuần Cụ thể, kết hợp với số HNX-Index có màu sáng nhất, màu chuyển tối số VN-Index, tối số NASDAQ tối số S&P 500 Điều cho thấy mức độ hiệu (isoquantile khít với đường trịn) tăng dần theo thứ tự số: HNX-Index, VN-Index, NASDAQ S&P 500 Điều đặc biệt cách biệt giá trị trung bình số lớn so với cách biệt giá trị trung bình ứng với độ trễ số Có thể thấy điều qua giá trị đo lường trình bày Bảng 4A {Phụ lục Bảng} Bảng 4B {Phụ lục Bảng} Chính thế, để thấy khác biệt tính hiệu theo độ trễ số, giá trị trung bình chuẩn hóa theo số Kết thu sau chuẩn hóa thể hàng thứ hai Hình 9A Hình 9B Trong hai hình, ta thấy phương pháp trung bình lũy thừa tương đồng, nhiên có khác biệt trung bình hình học trường hợp số VN-Index HNX-Index Với trường hợp độ trễ theo ngày, theo trung bình số học, trung bình bậc hai trung bình bậc hai bình phương, số VN-Index HNX-Index hiệu (so với chúng) ứng với độ trễ ngày (ở ngày giao dịch) Riêng với trung bình hình học, số VN-Index có mức độ hiệu tốt (so với nó) độ trễ ngày giao dịch, cịn với số HNX-Index ngày Tuy nhiên, trường hợp trung bình hình học, hai số thị trường chứng khoán Việt Nam thể mức hiệu (so với chúng) tốt độ trễ ngày Mức hiệu thấp mà hai số thể độ trễ ngày, ngoại trừ trường hợp trung bình hình học, VN-Index hiệu độ trễ ngày HNX-Index 10 ngày Trường hợp với hai số thị trường chứng khốn Mỹ NASDAQ S&P 500 đồng phương pháp trung bình: hai số có mức độ hiệu tốt độ trễ ngày; nhiên NASDAQ hiệu (lưu ý hiệu so với độ trễ xem xét từ 1-12 ngày) độ trễ ngày S&P 500 độ trễ 10 ngày 51 Tương tự, với trường hợp độ trễ theo tuần, có chút khác biệt phương pháp trung bình hình học với phương pháp cịn lại Điểm chung phương pháp số thị trường thể mức độ hiệu (so với chúng) tốt độ trễ tuần Tuy nhiên, lần cần lưu ý việc so sánh độ trễ có ý nghĩa so với số Ln có cách biệt lớn mức độ hiệu hai nhóm số thị trường chứng Việt Nam số thị trường chứng khoán Mỹ, điều minh họa rõ Hình 10A Hình 10B Ở đây, trung bình theo bậc trễ ứng với số lấy trung bình lũy thừa theo phương pháp biết Tuy nhiên, áp dụng trung bình số học, vốn chứng thích hợp Các kết thu từ phương pháp trung bình lũy thừa (theo ngày theo tuần) dẫn đến hai kết luận chính: 1) Mức độ hiệu (giá trị trung bình nhỏ isoquantile trịn, tương ứng mức độ hiệu cao) số thị trường theo chiều tăng dần là: HNX-Index, VN-Index, NASDAQ S&P 500; 2) Sự cách biệt mức độ hiệu hai nhóm số (nhóm số thị trường Việt Nam nhóm số thị trường Mỹ) trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo tuần lớn cách biệt trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo ngày Như vậy, qua hai phương pháp nghiên cứu gồm đánh giá trực quan isoquantile lượng hóa isoquantile (đều dựa hồi quy phi tham số) nghiên cứu giải vấn đề mục tiêu đặt từ đầu viết Trên sở giả thiết thị trường hiệu dạng yếu, viết không vào kiểm định (chấp nhận hay bác bỏ) giả thiết – vốn xem xét nhiều nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam gần Bài nghiên cứu dựa ý tưởng cốt lõi giả thiết thị trường dạng yếu cho tỷ suất sinh lợi số thị trường thị trường hiệu tuân theo chuyển định Brown, từ xây dựng phương pháp tiếp cận phi tham số nhằm đánh giá lượng hóa mức độ hiệu số thị trường Việc đánh giá mức độ hiệu số thị trường phải chuẩn mục thị trường (benchmark) Trong trường hợp này, NASDAQ S&P 500 chuẩn mục tốt để so sánh (nhiều nghiên cứu kết luận thị 52 trường hiệu tốt) Cuối cùng, tổng hợp từ hai phương pháp hồi quy phi tham số, có kết luận quan trọng rút ra: 1) số thị trường chứng khốn Việt Nam (VN-Index HNX-Index) có mức hiệu thấp so với số thị trường chứng khoán Mỹ (NASDAQ S&P 500); 2) Mức độ hiệu số thị trường theo chiều tăng dần là: HNX-Index, VN-Index, NASDAQ S&P 500; 3) Sự cách biệt mức độ hiệu hai nhóm số (nhóm số thị trường Việt Nam nhóm số thị trường Mỹ) trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo tuần lớn cách biệt trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo ngày Đây kết luận có giá trị từ nghiên cứu Từ giải đáp cho câu hỏi vốn thường hay xuất chưa có câu trả lời thỏa đáng: thị trường chứng khoán Việt Nam hiệu đến mức nào? Qua nghiên cứu này, trả lời: xem số S&P 500 hay NASDAQ chuẩn mục thị trường hiệu (điều hợp lý) số thị trường chứng khoán Việt Nam VN-Index HNX-Index hiệu nhiều, HNX-Index số hiệu KẾT LUẬN Bài nghiên cứu nhóm tập trung nghiên cứu giả thiết thị trường dạng yếu thị trường chứng khoán Việt Nam Tuy nhiên, khác với cách tiếp cận hồi quy tham số nghiên cứu năm gần đây, nhóm sử dụng phương pháp tiếp cận phi tham số hoàn toàn mới: ước lượng isoquantile, khái niệm thiên định lượng tốn học giải thích tính chất chuyển động Brown (giả thiết thị trường hiệu dựa giả định tính chất chuyển động Brown giá chứng khốn) Nhóm tiến hành đo lường tính hiệu thị trường chứng khốn Việt Nam thơng qua số VN-Index HNX-Index Ngồi ra, nhóm đo lường đồng thời tính hiệu hai số thị trường chứng khoán Mỹ NASDAQ S&P 500 để làm chuẩn mục so sánh với kết nghiên cứu thị trường Việt Nam Để thực việc đó, hai phương pháp nhóm sử dụng đánh giá trực quan isoquantile lượng hóa isoquantile 53 Bằng hai phương pháp isoquantile, nghiên cứu đến kết luận bao gồm: 1) số thị trường chứng khốn Việt Nam (VN-Index HNX-Index) có mức hiệu thấp so với số thị trường chứng khoán Mỹ (NASDAQ S&P 500); 2) Mức độ hiệu số thị trường xếp theo chiều tăng dần tương ứng là: HNX-Index, VN-Index, NASDAQ S&P 500; 3) Sự cách biệt mức độ hiệu thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường chứng khoán Mỹ (đại diện NASDAQ S&P 500) trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo tuần lớn cách biệt trường hợp tỷ suất sinh lợi tính theo ngày Từ nghiên cứu cung cấp để trả lời cho câu hỏi: thị trường chứng khoán Việt Nam hiệu đến mức nào? Có thể thấy, xem số S&P 500 hay NASDAQ chuẩn mục thị trường hiệu (điều hợp lý thực tế) số thị trường chứng khoán Việt Nam gồm VN-Index HNX-Index hiệu nhiều, HNX-Index số hiệu Như vậy, đóng góp nghiên cứu giới thiệu thước đo cho tính hiệu thị trường chứng khốn (cụ thể áp dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam) Thước đo suy từ việc tiến hành hồi quy phi tham số, biểu diễn tần suất hình isoquantile ước lượng từ tỷ suất sinh lợi số thị trường có xét đến độ trễ Thuật toán dựa bước: hồi quy phi tham số đánh giá hình dạng isoquantile, tính tốn số cho “độ trịn” hình này, kết hợp số từ nhiều độ trễ khác để hình thành nên thước đo cuối – giá trị đặc trưng cho tính hiệu số Hạn chế đề tài nghiên cứu chưa thể so sánh phương pháp isoquantile với phương pháp khác việc đánh giá giả thiết thị trường hiệu quả, chưa xác định ưu nhược điểm tương đối thước đo hiệu isoquantile Đây hướng phát triển tương lai cho đề tài Cụ thể, nhằm mục đích so sánh phương pháp kiểm định thị trường hiệu dạng yếu, phương pháp phi tham số nên đặt bối cảnh so sánh với phương pháp 54 hồi quy có tham số thơng thường Ngồi ra, việc kiểm định giả thiết thị trường hiệu dạng vừa dạng mạnh cần xem xét đến bối cảnh nghiên cứu tới Việt Nam 55 Tài liệu tham khảo Akintoye, I R (2008), Efficient Market Hypothesis and Behavioural Finance: A Review of Literature European Journal of Social Sciences 2/7, 7-17 Asness, C S., Mozkowitz, T J., & Pedesen, L H (2013), Value and Momentum Everywhere The Journal of Finance, 929958 Chuvakhin, N (2002), Efficient Market Hypothesis And Behavioral Finance - Is A Compromise In Sight? Graziadio Business Report 2/5 Delcroix, M F., and Jacob, P (1991), Stability of extreme value for a multidimensional sample Stat Analyse Donées 16, 121 Barme-Delcroix, M F., Brito, M (2001), Multivariate stability and strong limiting behaviour of intermediate order statistics J Multivariate Anal 79, 157-170 Barme-Delcroix, M F., Gather, U (2002), An isobar surfaces approach to multidimensional outlier-proneness Extremes 5, 131-144 Barme-Delcroix, M F., Gather, U (2007), Limit laws for multidimensional extremes Stat Prob Lett.77, 1750-1755 Fama, E (1965), Random Walks in Stock Market Prices Financial Analysts Journal 5/21, 55-59 Fama, E F (1970) Efficient Capital Market: A Review of Theory and Empirical Work The Journal of Finance Hayfield, T., Racine, J S (2008), Nonparametric Econometrics: The np Package Journal of Statistical Software 5/27 Hooy, C.-W., & Lim, K.-P (2013) Is market integration associated with informational efficiency of stock markets? Journal of Policy Modeling, 29-44 Ivanková, K (2010), Application of isobars to stock market indices Mathematical Methods in Economics Proceedings Ivanková, K (2012), A relative efficient measure based on stock market Index Data Mathematical Methods in Economics Proceedings Ivanková, K., Kristoufek, L., Vosvrda, M (2011), Evaluating the Efficient Market Hypothesis by means of isoquantile surfaces and the Hurst exponent Mathematical Methods in Economics Proceedings, 300-305 56 Jacob, P., and Suquet, C (1996), Regression and edge estimation Stat Prob Lett 27, 11-15 Jacob, P., and Suquet, C (1997), Regression and asymptotical location of a multivariate sample Stat Prob Lett 35, 173179 Kristoufek, L., & Vosvrda, M (2013) Measuring capital market efficiency: Global and local correlations structure Physica A, 184-193 Lagoarde-Segot, T., & Lucey, B M (2008) Efficiency in emerging markets—Evidence from the MENA region Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 94-105 Lim, K.-P., Brooks, R D., & Hinich, M J (2007) Nonlinear serial dependence and the weak-form efficiency of Asian emerging stock markets Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 527-544 Loc, T D (2006) Equitisation and Stock-Market Development - The case of Vietnam ISBN 90-367-2668-9 Loc, T D., Lanjouw, G., & Lensink, R (2008) Stock-Market Efficiency in Thin-Trading Markets Applied Economics Osborne, M F M (1959), Brownian motion in the stock market Operations research March - April 1959, 145-173 Prentis, E L (2012) Early Evidence from US Stock Market Efficiency: “Market vs State” Debate and Deregulation Implications Economics and Finance Review, 23-34 R Development Core Team (2011), R: A language and environment for statistical computing R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria ShaileshGandhi, Bulsara, H., & PoojaPatel (2013) Conceptual Study on Efficient Market Hypothesis for the World Markets: Finding Opportunities for Indian Stock Markets Journal of Theory and Practice Management, 25-36 Thomas Lagoarde-Segot, Brian M Lucey (2005), Efficiency in emerging markets Evidence from the MENA region Science Direct, Int Fin Markets, Inst and Money 18 (2008) 94–105 Vinh, V X., & Thao, L D (2013) Empirical Investigation of Efficient Market Hypothesis in Vietnam Stock Market SSRN Wong, K A., & Kwong, K S (1984) The Behaviour of Hong Kong Stock Prices Applied Economics, 905-917 57 58 PHỤ LỤC PHỤ LỤC BẢNG Bảng 4A Kết tính tốn trung bình lũy thừa theo độ trễ ngày 1/2 power Mean Geometric Mean lag VNINDEX HNXINDEX NASDA Q S&P500 la g VNINDEX HNXINDEX NASDA Q S&P500 0.000042 0.00008 0.000013 0.00000 0.00395 0.00597 0.002447 0.00210 0.000041 0.00008 0.000014 0.00000 0.00403 0.00589 0.002585 0.00220 0.000041 0.00008 0.000014 0.00000 0.00406 0.00578 0.002515 0.00212 0.000041 0.00008 0.000014 0.00001 0.00410 0.00603 0.002491 0.00219 59 0.000041 0.00008 0.000014 0.00001 0.00407 0.00607 0.002616 0.00221 0.000041 0.00008 0.000014 0.00000 0.00403 0.00599 0.002564 0.00216 0.000040 0.00008 0.000014 0.00000 0.00406 0.00599 0.002582 0.00217 0.000039 0.00008 0.000014 0.00001 0.00401 0.00586 0.002531 0.00222 0.000041 0.00008 0.000014 0.00000 9 0.00418 0.00600 0.002553 0.00212 10 0.000041 0.00008 0.000014 0.00001 10 0.00410 0.00609 0.002526 0.00228 11 0.000041 0.00008 0.000014 0.00000 11 0.00411 0.00601 0.002563 0.00214 12 0.000041 0.00008 0.000014 0.00000 12 0.00413 0.00605 0.002596 0.00214 60 Arithmetric Mean power Mean lag VNINDEX HNXINDEX NASDA Q S&P500 la g VNINDEX HNXINDEX NASDA Q S&P500 0.006496 0.00919 0.003627 0.00300 0.08059 0.09588 0.060224 0.05484 0.006419 0.00907 0.003744 0.00308 0.08012 0.09524 0.061190 0.05549 0.006410 0.00894 0.003675 0.00303 0.08006 0.09456 0.060622 0.05508 0.006384 0.00904 0.003677 0.00308 0.07989 0.09508 0.060636 0.05555 0.006387 0.00907 0.003781 0.00311 5 0.07991 0.09528 0.061491 0.05581 0.006413 0.00912 0.003730 0.00305 0.08008 0.09549 0.061078 0.05527 61 0.006328 0.00904 0.003729 0.00306 0.07954 0.09510 0.061068 0.05533 0.006276 0.00892 0.003703 0.00310 0.07922 0.09446 0.060853 0.05572 9 0.006400 0.00910 0.003707 0.00302 0.08000 0.09541 0.060889 0.05501 10 0.006417 0.00912 0.003709 0.00315 10 0.08010 0.09551 0.060900 0.05614 11 0.006392 0.00906 0.003724 0.00305 11 0.07994 0.09521 0.061023 0.05525 12 0.006405 0.00904 0.003703 0.00304 12 0.08002 0.09509 0.060853 0.05515 62 Bảng 4B Kết tính tốn trung bình lũy thừa theo độ trễ tuần 1/2 power Mean la g 10 11 12 VNINDEX Geometric Mean HNXINDEX NASDA Q S&P500 0.000501 0.000471 0.000477 0.000478 0.000477 0.000489 0.000473 0.000475 0.000473 0.000468 0.00049 0.000373 0.000368 0.000512 0.000072 0.000067 0.000069 0.000068 0.000068 0.000075 0.000068 0.000071 0.000069 0.000069 0.000042 0.000041 0.000043 0.000041 0.000042 0.000043 0.000043 0.000043 0.000042 0.000041 0.000373 0.000362 0.000396 0.000366 0.000363 0.000366 0.000366 0.000368 0.000374 0.000364 0.000068 0.000041 0.000069 0.000043 Arithmetric Mean 0.019325 0.022377 0.019018 0.021692 0.019888 0.021841 0.019139 0.021862 0.019043 0.021840 0.008471 0.006481 0.008195 0.006401 0.008290 0.006550 0.00641 0.008256 0.008266 0.006492 0.019127 0.022113 0.008653 0.006567 HNXINDEX HNXINDEX NASDA Q S&P500 0.012114 0.011996 0.013063 0.012240 0.012606 0.012406 0.012513 0.012516 0.012402 0.012122 0.014265 0.013715 0.013528 0.014199 0.014245 0.014188 0.013804 0.014500 0.013933 0.014251 0.005792 0.005579 0.005465 0.005513 0.005518 0.006099 0.005680 0.005618 0.005649 0.005676 0.004334 0.004329 0.004408 0.004334 0.004460 0.004551 0.004562 0.004582 0.004488 0.004380 11 0.012263 0.015179 12 0.012643 0.014716 0.005660 0.005654 0.004354 0.004553 NASDA Q S&P500 0.092039 0.090528 0.091049 0.080506 0.080009 0.080929 0.090863 0.090915 0.080088 0.080571 0.093019 0.081035 power Mean la g VNINDEX VNINDEX lag 10 NASDA Q VN- S&P500 HNX- lag INDEX INDEX 0.139016 0.149589 0.137905 0.147281 0.141025 0.147785 0.138345 0.147859 0.137995 0.147783 0.14870 0.138301 63 0.019141 0.021756 0.019173 0.021796 10 0.019333 0.021751 0.019072 0.021632 0.008273 0.006553 0.008397 0.006566 0.00646 0.008297 0.008315 0.006405 11 12 0.019316 0.022226 0.019196 0.022616 0.008269 0.006403 0.008314 0.006564 0.138351 0.147500 0.138466 0.147635 0.090958 0.091636 0.080952 0.081029 0.139043 0.147482 10 0.138101 0.147078 0.14908 11 0.138981 12 0.138550 0.150388 0.091089 0.091186 0.080401 0.080034 0.090937 0.091182 0.080019 0.081020 64 PHỤ LỤC HÌNH Hình 6A Tương quan tỷ suất sinh lợi VN-Index với độ trễ – 12 tuần 65 ... 10B Đo lường với độ trễ 1-12 tuần cho toàn số, sử dụng trung bình lũy thừa khác Trang 46 SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHI THAM SỐ ISOQUANTILE1 ĐỂ ĐO LƯỜNG TÍNH HIỆU QUẢ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM. .. thiệu thước đo hồn tồn cho tính hiệu thị trường chứng khoán dựa phương pháp phi tham số isoquantile Trên tảng giả thiết thị trường hiệu dạng yếu, nhóm tiến hành đo lường tính hiệu thị trường chứng. .. trường hiệu thị trường chứng khoán giới Việt Nam Phần trình bày phương pháp isoquantile – phương pháp tiếp cận phi tham số để ước lượng tính hiệu thị trường, tảng tốn học phương pháp isoquantile,