Đang tải... (xem toàn văn)
Lý thuyết về ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CỤM CLUSTER TRONG VIỆC PHÂN NHÓM CỔ PHIẾU NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN. Thực tế về ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CỤM CLUSTER TRONG VIỆC PHÂN NHÓM CỔ PHIẾU NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN. Các kiến nghị về ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CỤM CLUSTER TRONG VIỆC PHÂN NHÓM CỔ PHIẾU NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NĂM HỌC 2015 – 2016 Chủ nhiệm đề tài: NGÔ ĐỨC CHIẾN ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CLUSTER TRONG VIỆC PHÂN NHÓM CỔ PHIẾU NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.HCM Mã đề tài: 2015 – 21 Thuộc nhóm ngành khoa học: Kinh tế Đà Nẵng – Tháng 05, năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG NĂM HỌC 2015 – 2016 Chủ nhiệm đề tài: NGÔ ĐỨC CHIẾN ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CLUSTER TRONG VIỆC PHÂN NHÓM CỔ PHIẾU NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.HCM Mã đề tài: 2015 – 21 Thuộc nhóm ngành khoa học: Kinh tế Đà Nẵng – Tháng 05, năm 2016 MỤC LỤC DN Doanh nghiệp TC Tài TTS Tổng tài sản VCSH Vốn chủ sở hữu ROE Tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu ROA Tỷ suất sinh lời tổng tài sản BĐS Bất động sản LN Lợi nhuận TP.HCM Thành phồ Hồ Chí Minh DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ SƠ ĐỒ Hình Sơ đồ Hình 1.1 Hình 1.1 Tên hình Tình hình biến động giá cổ phiếu ngành bất động sản Tỷ lệ tăng trưởng tài ngành bất động sản 2011 – 2015 Sơ đồ 1.1 Các bước tiến hành phân tích Cluster Sơ đồ 2.2 Các bước thực trình nghiên cứu DANH MỤC CÁC BẢNG Trang 12 13 19 22 Số Tên bảng hiệu 1.1 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13 2.14 2.15 2.16 2.17 2.18 2.19 2.20 3.1 Tỷ lệ tăng trưởng tài ngành bất động sản 2011 – 2015 Các tiêu tài 2013 – 2015 Kết Cluster Membership theo tiêu sinh lời Kết phân cụm theo tiêu chí sinh lời Kết chia cụm Final Cluster Centers theo tiêu chí sinh lời Xếp hạng cụm theo tiêu chí sinh lời Khoảng cách cụm theo tiêu chí sinh lời Phân tích ANOVA theo tiêu chí sinh lời Kết Cluster Membership theo tiêu tỷ lệ nợ Kết phân cụm theo tiêu chí tỷ lệ nợ Kết chia cụm Final Cluster Centers theo tiêu chí tỷ lệ nợ Xếp hạng cụm theo tiêu chí tỷ lệ nợ Khoảng cách cụm theo tiêu chí tỷ lệ nợ Phân tích ANOVA theo tiêu chí tỷ lệ nợ Kết Cluster Membership Kết phân cụm Kết chia cụm Final Cluster Centers Xếp hạng cụm Khoảng cách cụm Phân tích ANOVA Đánh giá kết phân cụm Ngành Bất động sản Phương thức toán cổ phiếu, trái phiếu, chứng quỹ Trang 13 30 31 33 33 34 34 35 35 37 37 38 39 39 39 41 42 43 43 44 44 55 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Tham gia đầu tư thị trường chứng khoán hình thức đầu tư thu hút quan tâm nhà đầu tư Tuy nhiên, thị trường chứng khoán không mức hấp dẫn cao sụt giảm nhiều năm gần mức lợi nhuận thấp rủi ro cao tình hình kinh tế không ổn định Đặc biệt với cổ phiếu ngành bất động sản không mức hấp dẫn thị trường chịu nhiều rủi ro Vì vậy, đầu tư vào cổ phiếu bất động sản cần có lưu ý định Do vậy, ứng dụng kỹ thuật phân tích Cluster cho ta biết cổ phiếu nhóm ngành bất động sản có đặc điểm (tỷ suất sinh lời, tỷ lệ nợ…) đầu tư Chính vậy, tác giả định chọn đề tài: “Ứng dụng kỹ thuật phân tích Cluster việc phân nhóm cổ phiếu ngành bất động sản Sàn chứng khoán TP.HCM” Mục tiêu nghiên cứu đề tài Đề tài thực việc phân nhóm cổ phiếu ngành bất động sản sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM dựa kỹ thuật phân tích Cluster Từ đó, tác giả đề xuất kiến nghị cần thiết đầu tư vào nhóm cổ phiếu ngành bất động sản sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Cụ thể, đề tài thực nhiệm vụ như: - Giới thiệu kỹ thuận phân tích nhóm Cluster, kỹ thuận phân tích hữu ích SPSS 16.0 - Phân nhóm cổ phiếu ngành bất động sản dựa kỹ thuật phân tích Cluster - Trên sở đó, đề xuất kiến nghị cần thiết đầu tư vào cổ phiếu ngành bất động sản sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Những vấn đề lý luận đầu tư chứng khoán, kỹ thuật phân tích Cluster b Phạm vi nghiên cứu a + Phạm vi không gian: Đề tài thực việc nghiên cứu tình hình nhóm cổ phiếu ngành bất động sản với mục đích phân nhóm cổ phiếu ngành dành cho nhà đầu tư dài hạn + Phạm vi thời gian: Đề tài thực việc lấy liệu phục vụ cho công tác điều tra nghiên cứu thông qua dự liệu từ Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) từ năm 2013 – 2015 Phương pháp nghiên cứu Trong trình thực đề tài, tác giả áp dụng số phương pháp nghiên cứu sau: - Phương pháp định tính: Các sở lý thuyết có tính chất khoa học nhằm đề cập trình bày phân tích cổ phiếu ngành bất động sản vào phân nhóm cụ thể - Phương pháp định lượng: Thông qua liệu thu thập được, tác giả tiến hành phương pháp như: + Phương pháp thống kê mô tả: Dựa liệu thu được, tiến hành xếp phân tích số liệu số tài cần đưa vào phân tích Cluster + Phương pháp phân tích mô hình thực nghiệm: Với kết thu tiến hành chạy phân tích dự liệu SPSS với ứng dụng phân tích cụm Cluster để đến kết đánh giá phân chia cụm cổ phiếu ngành bất động sản niêm yết sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) Kết cấu đề tài Kết cấu đề tài gồm chương, cụ thể sau: Chương 1: Tổng quan đầu tư chứng khoán, bất động sản kỹ thuật phân tích Cluster Chương 2: Ứng dụng kỹ thuật phân tích Cluster việc phân nhóm cổ phiếu ngành bất động sản Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Chương 3: Những kiến nghị cần thiết đầu tư vào cổ phiếu ngành bất động sản Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Đề tài cung cấp sở lý luận đầu tư chứng khoán, bất động sản phân tích Cluster cổ phiếu ngành bất động sản niêm yết Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Từ đó, đề xuất giải pháp cần thiết cho việc đầu tư vào cổ phiếu bất động sản niêm yết Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Kết luận Dựa tảng lý luận để làm sở cho việc tiến hành thu thập liệu, phân tích cluster Tác giả cho thấy nội dung bàn việc đầu tư vào cổ phiếu ngành bất động sản, cần phải biết cân nhắc tương xứng tỷ suất sinh lời rủi ro nhận đưa định đầu tư Từ việc đánh giá, phân tích cluster, tác giả đề xuất kiến nghị cần thiết cho việc đầu tư vào cổ phiếu ngành bất động sản niêm yết Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM Chương 10 TỔNG QUAN VỀ ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN, BẤT ĐỘNG SẢN VÀ KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CLUSTER 1.1 Tổng quan đầu tư chứng khoán 1.1.1 Khái niệm đầu tư chứng khoán Đầu tư theo nghĩa chung trình sử dụng nguồn lực nhằm thu lại lợi ích tương lai Các nguồn lực sử dụng vào trình đầu tư gọi vốn đầu tư biểu nhiều hình thức khác như: vốn tiền (nội tệ, ngoại tệ), kim khí quí, đá quí, đất đai, bất động sản, tài nguyên, giá trị thương hiệu, phát minh sáng chế,… Lợi ích đầu tư xem xét nhiều góc độ khác tùy theo mục đích hoạt động đầu tư như: Lợi ích kinh tế, trị, xã hội, an ninh quốc phòng, bảo vệ môi trường,… Trong hoạt động kinh tế mục đích chủ yếu trước hết hoạt động đầu tư để thu lợi nhuận [6, trang 15] Hoạt động đầu tư tổ chức cá nhân thực nhiều hình thức Song vào mối liên hệ trực tiếp chủ đầu tư đối tượng đầu tư người ta thường chia thành đầu tư trực tiếp đầu tư gián tiếp [6, trang 15] - Đầu tư trực tiếp hình thức đầu tư chủ đầu tư trực tiếp tham gia quản lý điều hành đối tượng mà họ bỏ vốn đầu tư, thực hình thức góp vốn kinh doanh thực hợp đồng hợp tác kinh doanh - Đầu tư gián tiếp hình thức đầu tư mà chủ đầu tư không trực tiếp tham gia điều hành hoạt động đối tượng mà họ bỏ vốn đầu tư, thực hình thức đầu tư chứng khoán cho vay đầu tư tổ chức kinh tế Như vậy, đầu tư chứng khoán hình thức đầu tư gián tiếp nhà đầu tư vào doanh nghiệp, chủ đầu tư bỏ vốn để mua 74 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 LHG NBB NTL NVT OGC PDR PPI QCG REE SC5 SJS SZL TDH TIX UDC UIC VIC VPH VRC 69354 40489 94738 -126971 1443356 157974 23378 888087 35771 222306 45822 47774 90460 -220 28669 1418942 93607 155 409056 96797 486079 189031 835567 402514 439429 391441 2645194 1431205 855393 192396 885909 203637 318765 1945178 33896912 259140 133274 1459942 3520692 1280971 1311006 7873656 7500245 1301334 7979866 9608923 2254213 5742529 1286749 2534488 1241539 1783051 400220 146056712 1792516 247607 848511 1412304 1138677 348304 3819532 6638237 317466 5991922 3747406 1947304 3683579 535855 1382574 703962 1233123 265485 66451289 1658393 96357 683764 1270935 893033 858336 2886643 2273900 548285 3940912 6683020 311234 1986769 429162 1376706 616649 396438 193710 37453699 581031 178322 2014 ST T MÃ CỔ PHIẾU LNST Doanh thu Tổng TS ASM 89,154 857,502 3,543,498 BCI 97,195 416,593 3,025,909 CCL 2,193 40,417 CLG 13,713 D2D TSNH VCSH Tổng nợ 503,759 2,756,12 2,240,29 167,633 2,192,86 1,822,66 251,540 315,829 999,645 589,833 180,431 56,587 250,610 995,205 DIG 47,606 631,364 4,567,154 DLG 54,267 DRH DTA 11,249 604 10 DXG 213,048 11 HAG 12 HDC 1,556,0 16 23,484 13 HDG 162,809 650,995 2,909,89 2,830,66 37,923 45,931 2,688,08 11,774,6 88 980,159 1,990,00 344,654 2,383,90 1,947,03 198,119 90,567 1,594,22 15,193,1 06 570,994 1,206,89 1,203,53 1,466,16 273,784 1,202,86 723,914 2,576,68 2,444,54 97,591 125,618 1,088,22 20,978,6 24 597,923 1,242,44 1,472,56 166,506 32,304 1,257,26 1,951,27 385,339 1,424,96 6,129,457 292,378 208,022 3,216,012 42,843,49 1,077,005 2,732,053 776178 2249757 387938 452671 4987013 5226346 753049 4038954 2925903 1942979 3755760 867587 1157783 624891 1386613 206510 108603013 1211485 69285 75 14 HQC 30,118 1,287,06 5,748,479 3,898,24 3,605,54 15 IDI 90,419 15,447 250,227 16,411 247,607 16 IJC 230,445 634,698 6,597,029 17 ITA 144,771 931,634 11,739,73 18 ITC 7,300 191,527 2,099,138 19 KAC 1,343 20 KBC 311,969 151,282 1,312,16 532,762 12,306,71 21 KDH 62,812 964,568 7,706,562 2,660,63 8,413,68 1,345,75 237,704 7,250,03 3,766,18 22 LCG -11,660 930,148 2,065,217 23 24 LGL LHG 32,883 25,170 223,997 368,150 748,247 1,313,948 25 NBB 36,106 87,117 3,168,623 26 NTL 37,305 437,471 1,152,874 27 NVT 170,128 1,179,905 28 OGC 22,298 2,547,9 15 4,688,23 6,469,16 1,739,04 423,264 10,821,0 97 6,886,89 1,355,92 453,013 763,660 1,271,07 1,024,80 313,474 752,010 7,086,290 29 PDR 41,642 362,263 6,750,221 30 PPI 22,917 395,486 1,171,201 31 QCG 32,376 352,297 7,181,879 32 REE 1,098,6 54 33 SC5 33,354 2,380,67 1,288,08 34 SJS 138,484 769,854 5,168,276 35 SZL 43,403 173,156 1,158,074 36 TDH 47,660 797,318 2,281,039 37 TIX 67,731 183,273 1,117,385 38 UDC 3,973 286,889 1,604,746 39 UIC 27,004 40 VIC 41 VPH 3,776,0 46 2,944 1,750,66 30,507,2 21 233,226 2,270,02 1,322,75 3,664,24 4,009,19 678,691 178,298 6,792,34 1,584,34 883,436 862,639 327,211 615,388 1,143,84 381,974 836,691 1,551,74 803,730 565,273 772,502 435,044 3,437,57 2,597,97 7,289,02 5,974,41 285,719 5,392,73 3,372,66 1,752,57 3,315,22 482,270 1,244,31 633,566 1,109,81 2,046,51 493,457 3,546,82 6,014,71 4,584,69 548,291 2,951,44 2,064,93 1,856,64 3,653,90 773,920 360,198 238,937 174,339 215,689 131,451,0 41 1,613,264 59,806,1 60 1,492,55 33,708,3 29 522,928 63,200,6 74 1,225,26 8,648,031 2,028,792 280,111 1,788,09 386,246 1,239,03 554,984 356,794 924,771 436,811 1,258,18 76 904 119,947 222,846 86,721 42 VRC ST T 10 MÃ CỔ PHIẾU ASM BCI CCL CLG D2D DIG DLG DRH DTA DXG LNST 80,239 87,476 1,974 12,342 50,928 42,845 48,840 10,124 544 191,743 Doanh thu 771,752 374,934 36,375 284,246 225,549 568,227 1,325,308 149,856 29,073 1,131,540 Tổng TS 3,189,148 2,723,318 453,383 899,681 895,684 4,110,439 5,516,511 263,140 187,219 2,894,411 11 HAG 1,400,414 1,756,151 38,559,142 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 HDC HDG HQC IDI IJC ITA ITC KAC KBC KDH LCG LGL LHG NBB NTL NVT 346,805 1,282,466 1,158,358 13,902 571,228 838,471 172,374 136,154 1,180,947 868,111 837,133 201,598 331,335 78,406 393,724 153,115 28 OGC 29 30 31 32 33 34 35 PDR PPI QCG REE SC5 SJS SZL 21,136 146,528 27,106 81,377 207,401 130,294 6,570 1,209 280,772 56,531 -10,494 29,595 22,653 32,495 33,575 20,068 2,293,124 37,478 20,625 29,138 988,789 30,019 124,636 39,063 160,490 162,787 2013 969,304 2,458,847 5,173,631 225,204 5,937,326 10,565,763 1,889,225 479,486 11,076,045 6,935,906 1,858,696 673,422 1,182,553 2,851,761 1,037,587 1,061,915 TSNH 2,480,516 2,016,267 150,870 530,850 585,896 2,618,901 2,547,600 34,131 41,338 2,419,273 10,597,21 882,143 1,791,001 3,508,419 14,770 4,219,412 5,822,247 1,565,138 380,937 9,738,987 6,198,203 1,220,333 407,712 687,294 1,143,966 922,328 282,126 VCSH 1,973,575 1,640,394 226,386 162,388 310,189 2,145,517 1,752,335 178,307 81,510 1,434,801 13,673,79 513,895 1,086,205 3,244,992 222,846 2,394,573 7,572,315 1,211,175 213,933 6,525,029 3,389,564 795,092 294,490 553,849 1,029,457 723,357 695,252 Tổng nợ 1,083,182 1,319,552 246,406 1,082,581 651,523 2,319,017 2,200,092 87,832 113,056 979,403 676,809 6,377,661 3,093,821 2,338,181 6,560,118 326,036 355,937 317,067 2,142,607 1,159,276 692,868 155,841 6,075,198 1,054,081 6,463,691 7,783,228 1,825,913 4,651,448 1,042,267 5,376,972 257,147 4,853,457 3,035,399 1,577,316 2,983,699 434,043 1,841,859 444,111 3,192,139 5,413,246 252,100 1,609,283 347,621 4,126,223 493,462 2,656,303 1,858,442 1,670,981 3,288,515 696,528 18,880,762 538,131 1,118,204 2,043,023 1,190,483 3,297,820 3,608,277 610,822 160,468 6,113,107 1,425,910 776,375 343,777 753,022 1,396,571 508,746 391,540 77 36 37 38 39 TDH TIX UDC UIC 42,894 60,958 3,576 24,304 40 VIC 3,398,441 41 42 VPH VRC 2,650 814 717,586 164,946 258,200 1,575,594 27,456,49 209,903 107,952 2,052,935 1,005,647 1,444,271 324,178 118,305,937 1,451,938 200,562 Kết Phân tích SPSS Phân cụm tiêu sinh lời Initial Cluster Centers Cluster ROE 24 17 -.03 09 -.49 ROA 24 12 -.02 02 -.18 1,119,885 570,209 998,830 215,043 53,825,54 1,343,298 78,049 1,115,132 499,486 321,115 156,905 30,337,49 470,635 144,441 832,294 393,130 1,132,364 194,120 56,880,607 1,102,736 146,508 78 Cluster Membership Case Number Cluster Distance 026 020 3 011 4 031 022 003 014 018 015 10 024 11 005 12 024 13 030 14 017 15 000 16 005 17 005 18 014 19 011 20 022 21 016 22 024 23 019 24 016 25 013 26 017 27 056 28 000 29 018 30 013 31 012 32 043 79 Final Cluster Centers Cluster ROE 24 15 02 07 -.49 ROA 24 08 01 03 -.18 Distances between Final Cluster Centers Cluster 190 326 270 843 150 088 687 062 538 190 326 150 270 088 062 843 687 538 600 600 ANOVA Cluster Mean Square Error df Mean Square df F Sig ROE 104 000 37 284.518 000 ROA 027 000 37 167.737 000 The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal 80 Number of Cases in each Cluster Cluster 1.000 6.000 18.000 16.000 1.000 Valid 42.000 Missing 000 Phân cụm tiêu tỷ lệ nợ Initial Cluster Centers Cluster TONGNO.TTS 26 57 78 90 3.53 TONGNO.VCSH 37 2.22 3.52 6.50 3.56 81 Cluster Membership Case Number Cluster Distance 1 239 048 280 4 285 251 251 272 327 434 10 038 11 276 12 218 13 315 14 185 15 000 16 382 17 365 18 291 19 119 20 095 21 209 22 302 23 421 24 505 25 308 26 184 27 256 28 710 29 474 30 408 31 099 32 456 82 Final Cluster Centers Cluster TONGNO.TTS 43 64 78 99 3.53 TONGNO.VCSH 81 1.83 3.52 6.23 3.56 Distances between Final Cluster Centers Cluster 1 1.040 2.725 5.443 4.139 1.689 4.409 3.369 2.720 2.746 1.040 2.725 1.689 5.443 4.409 2.720 4.139 3.369 2.746 3.682 3.682 ANOVA Cluster Mean Square TONGNO.TTS TONGNO.VCSH Error df Mean Square df F Sig 2.400 009 37 259.441 000 16.564 098 37 168.220 000 The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal 83 Number of Cases in each Cluster Cluster 25.000 13.000 1.000 2.000 1.000 Valid 42.000 Missing 000 Phân cụm kết hợp Initial Cluster Centers Cluster ROE 17 09 01 12 24 ROA 12 02 00 02 24 TONGNO.TTS 26 57 78 90 3.53 TONGNO.VCSH 37 2.22 3.52 6.50 3.56 84 Cluster Membership Case Number Cluster Distance 1 240 059 285 4 287 285 255 272 327 435 10 135 11 280 12 218 13 325 14 185 15 000 16 385 17 367 18 297 19 123 20 095 21 211 22 309 23 423 24 506 25 308 26 185 27 275 28 898 29 474 30 409 31 113 32 477 85 Final Cluster Centers Cluster ROE 06 03 01 09 24 ROA 03 01 00 01 24 TONGNO.TTS 43 64 78 99 3.53 TONGNO.VCSH 81 1.83 3.52 6.23 3.56 Distances between Final Cluster Centers Cluster 1 1.040 2.726 5.443 4.149 1.689 4.409 3.385 2.721 2.767 1.040 2.726 1.689 5.443 4.409 2.721 4.149 3.385 2.767 3.692 3.692 ANOVA Cluster Mean Square Error df Mean Square df F Sig ROE 013 010 37 1.243 310 ROA 013 002 37 7.632 000 2.400 009 37 259.441 000 16.564 098 37 168.220 000 TONGNO.TTS TONGNO.VCSH The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal 86 Number of Cases in each Cluster Cluster Valid 25.000 13.000 1.000 2.000 1.000 42.000 Missing 000 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt [1] Nguyễn Hòa Nhân, Võ Thị Thúy Anh (2009), Giải pháp phát triển dịch vụ chứng khoán Thành phố Đà Nẵng, Tạp chí khoa học công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 5, 135 – 144 [2] Tô Thị Mỹ Dung (2006), Phân tích yếu tố chi phối hoạt động nhà đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn thạc sỹ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM, TP.HCM [3] Ths Trần Minh – Nguyễn Thị Thùy Dung (2008), “Khảo sát đo lường yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến định đầu tư chứng khoán đầu tư cá nhân”, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, Số 30, 35 – 37 [4] ThS Trịnh Thị Phan Lan (2012), “Rủi ro thị trường chứng khoán Việt Nam: Góc nhìn từ phía nhà đầu tư cá nhân”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, số 28, 209 – 215 87 [5] PGS.TS Nguyễn Thị Mùi, TS Nguyễn Thị Hoài Lê (2010), Giáo trình kinh doanh chứng khoán, Nhà xuất tài chính, Hà Nội [6] PGS.TS Nguyễn Đăng Nam (2006), Phân tích đầu tư chứng khoán, Nhà xuất tài chính, Hà Nội [7] PGS.TS Nguyễn Đăng Nam, TS Hoàng Văn Quỳnh (2009), Giáo trình Phân tích đầu tư chứng khoán, Nhà xuất tài chính, Hà Nội [8] PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt (2008), Giáo trình Đầu tư tài Phân tích đầu tư chứng khoán, Nhà xuất Tài chính, TP.HCM [9] TS Nguyễn Ngọc Quang, “Phân tích tình hình tài thị trường chứng khoán để đưa định đầu tư”, Tạp chí kinh tế phát triển, 34 – 37 [10] Bành Thơ (2007), “Một số nhân tố tác động đến thị trường chứng khoán Việt Nam nay”, Tạp chí Ngân hàng, số 10, 29 – 32 [11] PGS.TS Trần Ngọc Thơ (2009), Giáo trình Tài doanh nghiệp đại, Nhà xuất Thống kê, TP.HCM [12] Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Giáo trình Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS tập 1, Nhà xuất Hồng Đức, TP.HCM [13] Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Giáo trình Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS tập 2, Nhà xuất Hồng Đức, TP.HCM [14] Nguyễn Thị Ngọc Trang, Nguyễn Thị Liên Hoa (2008), Giáo trình phân tích tài chính, Nhà xuất Lao động – Xã hội, TP.HCM Tài liệu tiếng Anh [14] Thierry Foucault, Thomas Gehrig (2008), Stock price informativeness, cross-listings and investment decision, Journal of financial economics, US [15] Yakov Amihud and Haim Mendelson (1986), Liquidity and stock returns, Financial Analysts Journal, New York 88 [16] Brad M Barber and Terrance Odean (2001), Boys will be boys: Gender, overconfidence and common stock investment, The Quarterly Journal of Economics, US [17] Gerrit Antonides and Nico L Van Der Sar (1990), Individual expectations, risk perception and preferences in relation to investment decision making, Journal of economic psychology, North – Holland [...]... sử dụng phương pháp phân tích cụm không thứ bậc để phân chia các cổ phiếu ngành bất động sản niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh thành các cụm cần thiết và tính toán khoảng cách giữa các cụm Với mục tiêu phân chia các cổ phiếu theo các phân cụm tốt – xấu và đưa về đánh giá mức độ tốt của từng cổ phiếu, nên kỹ thuật phân tích cụm không thứ bậc là điều cần thiết cho các cổ phiếu ngành. .. trước khi đầu tư Chương 2 ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CLUSTER TRONG VIỆC PHÂN NHÓM CỔ PHIẾU NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.HCM 2.1 Thiết kế nghiên cứu 2.1.1 Các bước thực hiện nghiên cứu Căn cứ vào quá trình tìm hiểu, tác giả đã đưa ra các bước thực hiện quá trình nghiên cứu phân tích cụm đối với các cổ phiếu ngành bất động sản niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM như sau:... cổ phiếu ngành bất động sản trên Sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) 1.3.2 Khái niệm và ứng dụng kỹ thuật phân tích Cluster Phân tích Cluster hay còn gọi là phân tích cụm là tên của một nhóm các kỹ thuật đa biến có mục tiêu chính là phân loại các đơn vị vào một số các đặc tính của chúng Kỹ thuật này nhận diện và phân loại các đối tượng hay các biến sao cho các đối tượng trong cùng một cụm tương... quả Việc sử dụng kết hợp này sẽ giúp bạn một cách đáng kể trong việc lựa chọn cổ phiếu vì lịch sử từ trước tới nay cho thấy việc giá cổ phiếu cá nhân dao động thường là do những thay đổi không chỉ trong công ty mà còn do cả các nhóm ngành khác có liên quan Trong phạm vi đề tài này, các giả tiến hành sử dụng phương pháp phân tích định lượng, cụ thể là kỹ thuật phân tích Cluster để phân nhóm các cổ phiếu. .. phân chia ra Phân cụm tích tụ bắt đầu bằng cách mỗi đối tượng là một cụm riêng Các cụm này được tích tụ cho đến khi tất cả các đối tượng nằm trong một cụm duy nhất Ngược lại, phân cụm phân chia bắt đầu bằng cách tất cả các đối tượng đều nằm trong một cụm duy nhất Cụm này được phân ra thành các cụm nhỏ cho đến khi mỗi đối tượng thành một cụm riêng Phân tích cụm tích tụ thường được sử dụng trong nghiên... chia các cổ phiếu ngành bất động sản theo từng nhóm dựa trên các chỉ số tài chính, thông qua việc đánh giá mức độ tốt, xấu theo thang đo likert từ kết quả của việc phân cụm Bước 3: Chọn thủ tục phân cụm không thứ bậc Các dữ liệu thu thập được hoàn toàn là các dữ liệu thứ cấp, để đảm bảo cho việc chính xác trong việc phân cụm và chia tách các cổ phiếu theo từng cụm, tác giả chọn thủ tục phân cụm không... định số cụm 30 Tác giả tiến hành phân chia các cổ phiếu thông qua 5 cụm, chính vì vậy, số cụm được thực hiện trong quá trình phân tích là 5 Bước 5: Giải thích và mô tả các cụm Sau khi tiến hành phân cụm theo số cụm được tác giả quyết định, với kết quả phân cụm từ Kỹ thuật Cluster của SPSS 16.0, tác giả sẽ thu thập được kết quả các nhóm cổ phiếu đã được phân chia và lý giải mức độ ảnh hưởng của các cụm. .. hành phân tích nhân tố đối với các dữ liệu thứ cấp Trong phân tích cụm, thường không có những thông tin trước về các nhóm hay cụm (sẽ có bao nhiêu nhóm hay cụm) Mà điều này hoàn toàn phụ thuộc vào kết quả phân tích cụm khi nghiên cứu kết quả từ dữ liệu Sơ đồ 1.1: Các bước tiến hành phân tích Cluster 26 Để tiến hành phân tích cụm, bước đầu tiên là xác định các biến số dùng làm cơ sở để phân tích cụm. .. bao gồm: phân tích thông tin cơ bản về công ty, phân tích báo cáo tài chính của công ty, phân tích hoạt động kinh doanh của công ty, phân tích ngành mà công ty đang hoạt động và phân tích các điều kiện kinh tế vĩ mô ảnh hưởng chung đến giá cả cổ phiếu Ở góc độ tổng quát, phân tích cơ bản có thể được sử dụng theo phương pháp phân tích từ nhân tố vĩ mô đến nhân tố vi mô có ảnh hưởng đến cổ phiếu (thường... (thường gọi là phương pháp top-down) gồm 5 cấp độ như sau: • Phân tích các điều kiện kinh tế vĩ mô • Phân tích thị trường tài chính - chứng khoán • Phân tích ngành mà công ty đang hoạt động • Phân tích công ty • Phân tích cổ phiếu Cũng trong phân tích công ty, nhà phân tích có thể sử dụng cách tiếp cận thường được gọi là phương pháp SWOT, với việc xác định và đánh giá tập trung vào 04 khía cạnh sau của