B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH
NGUYN HUY BO NGHIÊN CU V HIU NG NGÀY TRONG TUN TRÊN TH
TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã s : 60340201 LUN VN THC S KINH T
NGI HNG DN KHOA HC:
PGS.TS NGUYN TH NGC TRANG
TP.HCM - NM 2013
LI CAM OAN


2.1. Lý thuyt th trng hiu qu 4
Lý thuyt bc đi ngu nhiên 6
2.2. Tng quan các nghiên cu v hiu ng ngày trong tun 8
3. PHNG PHÁP NGHIÊN CU 12
4. KT QU 14
5. KT LUN 21
TÀI LIU THAM KHO 22
Ph lc………………………………………………………………………………… 25
1

TịM TT

Bài nghiên cu này nhm tìm hiu xem hiu ng ngày trong tun có tn ti
trên th trng chng khoán Vit Nam hay không. Phân tích đnh lng ca
nghiên cu da trên d liu là ch s VN-Index trong giai đon t ngày 04 tháng
03 nm 2002 ti ngày 01 tháng 03 nm 2013. Mô hình hi quy vi bin gi đc
s dng trong bài nghiên cu này. Kt qu t phân tích thc nghim cho thy có
hiu ng ngày trong tun tn ti trên th trng chng khoán Vit Nam. C th:
giá ca các c phiu vào ngày th ba thì thng gim và ngày th sáu thì thng
tng.


trên, tôi nhn thy hiu ng ngày trong tun là mt hin tng bt thng rt ph
bin  th trng chng khoán các nc.
Mc đích ca nghiên cu này nhm tìm bng chng thc nghim hiu ng
ngày trong tun ti th trng chng khoán Vit Nam. Vi d liu t ch s VN-
Index trong giai đon t ngày 04 tháng 03 nm 2002 đn ngày 01 tháng 03 nm
2013 thì kt qu mô hình hi quy vi bin gi cho thy hiu ng ngày trong tun
tn ti trên th trng chng khoán Vit nam. Giá ca các c phiu vào ngày th
ba thì thng gim, vào ngày th sáu thì thng tng.
Nghiên cu đc chia thành nhiu phn khác nhau. Phn th nht bao gm
nhng gii thiu tóm tt v bài nghiên cu và tm quan trng ca nghiên cu.
Phn th hai cung cp c s lý thuyt da trên nhng nghiên cu trong quá kh.
Phn th ba din đt phng pháp nghiên cu ca nghiên cu, bao gm din đt
v c mu, phng pháp thu thp d liu. Phn th t bao gm các phân tích v
3

thng kê mô t, mô hình hi quy đc s dng đ phân tích đnh lng. Phn nm
s là kt lun tng quát vn đ và cui cùng là ph lc các tài liu tham kho liên
quan.

có tin xu, bán khi có tin tt Tuy vy kt qu ca nó không tha mãn mong
mun ca nhng nhà đu t. Mt nghiên cu v hot đng ca nhng nhà môi gii
chng khoán đã dn đn kt lun rng tính trung bình, li nhun đem li t các
danh mc đu t do h thc hin cng không hn mt danh mc đu t đc la
chn ngu nhiên. Nhng nghiên cu v xu hng giá ca th trng chng khoán
s dng s liu thng kê trong nhiu nm cng rút ra: ch có mt điu chc chn
đi vi giá c phiu là chúng lên xung rt tht thng. Nói tóm li, nhng nghiên
cu trong nhiu thp k qua đa đn kt lun không th kim li nhun cao trên
th trng chng khoán bng các quy tc hay công thc bi vì nhìn chung nó cng
không tt hn mt c cu đu t chng khoán đc đa dng hóa và la chn ngu
nhiên. iu này đã khin cho các nhà lý thuyt tài chính đi sâu nghiên cu nhm
tìm ra câu tr li ti sao mt th trng tài chính hot đng tt li loi b đc tình
trng li nhun quá cao trong mt thi gian dài.
5

Giáo s Fama, trong công trình nghiên cu mang ý ngha bc ngoc ca
mình, đã đnh ngha th trng hiu qu là th trng mà trong đó gi c phn ánh
toàn b nhng thông tin tn ti trên th trng. nh ngha này sau đó đã tr thành
kinh đin và là chun mc trong nghiên cu th trng hiu qu. Fama, qua đnh
ngha va nêu, hàm ý rng: th trng x lý thông tin mt cách trit đ. Do đó,
không tn ti bt c mt thông tin có liên quan nào đn chng khoán vn b th
trng b qua. Và do đó, giá c chng khoán vn trên th trng luôn  mc phù
hp vi mc giá tr ni ti ca nó.
Tuy nhiên, đ đa ra đc thuyt th trng hiu qu, Fama đa ra các gi
đnh sau:
Gi đnh ban đu và quan trng v mt th trng hiu qu yêu cu có mt s
lng ln ngi tham gia phân tích và đánh giá các th trng nhm ti đa hóa li
nhun và mi ngi đc lp vi nhng ngi khác.
Gi đnh th hai: thông tin mi liên quan ti th trng đc công b theo cách
thc ngu nhiên, và thi đim quyt đnh đ thông báo đc lp vi nhng thông

không th dùng đ d báo cho s thay đi trong tng lai.
Nói mt cách đn gin nht thì lý thuyt bc đi ngu nhiên cho thy giá
chng khoán tuân theo bc đi ngu nhiên và đó là bc đi không th tiên đoán
trc đc. Kh nng tng hay gim ca chng khoán trong tng lai là tng
đng nhau. Nhng ngi tin theo lý thuyt này tin rng trong tng lai, th
trng không th ging nh nhng gì nó đã xy ra vì luôn có nhng ri ro tng
thêm, đó là nhng ri ro không th bit trc.


 









 


 


trong đó P là giá vào cui thi k t, D là c tc tr trong k t, E(R) là li nhun k
vng trong thi gian t, và  là mt bin ngu nhiên đc lp theo tng k có giá tr
d kin là 0. Mô hình này tng đng vi:




 


Vi ch s di d th hin cho ngày trong tun mà li nhun đc quan sát.
i vi câu hi th hai, đ bit đc giá c có phn ánh hoàn toàn các
thông tin hay không, nhà nghiên cu thc nghim cn phi xác đnh xem mi
thông tin cn đc phn ánh là gì. Bit đc bn cht thông tin chính là nhân t
ct lõi đ xác đnh phng pháp kim đnh phù hp đ xác đnh tính hiu qu ca
th trng.
Các nhà kinh t thng đnh ngha ba mc đ ca th trng hiu qu, phân bit
bi mc đ thông tin đã phn ánh trong giá chng khoán:
1.  mc đ th nht, giá c phn ánh thông tin đã cha đng trong h s giá
c quá kh. Nó đc gi là hình thc hiu qu yu. Nu các th trng hiu
qu  mc yu, thì không th to ra đc các siêu t sut sinh li liên tc
bng cách nghiên cu t sut sinh li quá kh. Giá c s theo mt bc
ngu nhiên.
2. Mc đ hiu qu th hai đòi hi giá c phn ánh không ch giá c quá kh
mà còn phn ánh tt c thông tin đã công b khác, nh là thông tin bn có
th có do đc các báo chí v tài chính. ây đc gi là hình thc hiu qu
va phi ca th trng. Nu các th trng hiu qu  mc va phi, giá c
s điu chnh ngay lp tc trc các thông tin công cng nh là vic công
b t sut sinh li quý va qua, mt phát hành c phn mi, mt đ ngh
sáp nhp hai công ty,…
8

3. Cui cùng, chúng ta có th hình dung mt hình thc hiu qu mnh, trong
đó giá c phn ánh tt c thông tin có th có đc bng cách phân tích t m
v công ty và v nn kinh t. Trong mt th trng nh vy, chúng ta s
quan sát thy các nhà đu t may mn và không may mn, nhng chúng ta

so vi nhng ngày khác và t sut sinh li vào ngày th sáu cao hn so vi nhng
ngày còn li trong tun.
Nghiên cu ca Keim và Stambaugh (1984) s dng d liu trên th trng
chng khoán M t nm 1928 đn nm 1982 cng đa ra kt lun tng t. H
nhn thy mt cách nht quán t sut sinh li ngày th hai âm đi vi (1) ch s S
& P Composite ngay t nm 1928, (2) c phiu giao dch trao đi ca các doanh
nghip thuc mi quy mô, và (3) c phiu OTC đc giao dch. Trong 30 c phiu
riêng l ca ch s Dow Jones Industrial, bình quân tng quan t sut sinh li
gia ngày th sáu và ngày th hai là cùng hng và cao nht ca tt c các cp
ngày liên tip.
Nghiên cu ca Berument và Kiymaz (2001) kim tra s hin din ca hiu
ng ngày trong tun trên th trng chng khoán bin đng bng cách s dng ch
s th trng S&P 500 trong giai đon t tháng 1 nm 1973 đn tháng 10 nm
1997. Các kt qu cho thy rng trong khi t sut sinh li cao nht và thp nht
đc quan sát thy vào ngày th t và ngày th hai, thì mc bin đng cao nht và
thp nht tng ng đc quan sát thy vào ngày th sáu và ngày th t.
Ngoài th trng chng khoán M, các nghiên cu v hiu ng ngày trong
tun trên các th trng chng khoán khác cng đc thc hin.
Nghiên cu ca Jaffe và Westerfield (1985) đã tìm thy s tn ti hiu ng
ngày trong tun trên th trng chng khoán Úc, Nht Bn, Anh và Canada; trong
đó,  Nht Bn, t sut sinh li cao nht xut hin vào ngày giao dch cui tun,
ngày th By; đng thi, ti Úc và Nht Bn đu xut hin hiu ng ngày th Ba
là ngày có t sut sinh li thp nht trong tun.
Mt nghiên cu  18 quc gia khác nhau đc thc hin bi Agrawal và
Tandon (1994) cho kt qu t sut sinh li cao nht trong tun  các quc gia trên
10

din ra vào ngày th t và th sáu, t sut sinh li thp nht trong tun tp trung 
ngày th hai và th ba.
Nm 1990, Ho tin hành kim đnh hiu ng trong tun trên th trng

khoán Thâm Quyn và mt s giai đon ph khác đc la chn.
Tak-Kee Hui (2005) tìm kim hiu ng ngày trong tun trong mt mu các th
trng Châu Á-Thái Bình Dng nh Hng Kông, Hàn Quc, Singapore và ài
Loan. Kt qu cho thy không có bng chng v s tn ti ca hiu ng ngày
trong tun trong tt c các nc ngoi tr Singapore. i vi Singapore, đó là li
nhun thp vào th hai, th ba và li nhun cao vào ngày th T đn th Sáu.
c bit hn, Liano, Liano và Manakyan (1999) xem xét s hin din ca hiu
ng ngày trong tun qua các chính quyn tng thng khác nhau. Kt qu cho thy
hiu ng ngày trong tun xut hin trong chính quyn ca đng Dân ch và đng
Cng hòa. Tuy nhiên, mu hình ca hiu ng ngày trong tun li khác nhau gia
hai chính quyn qun lý. C th, t sut sinh li tiêu cc vào ngày th hai là rõ rt
hn trong đng Cng hòa so vi đng Dân ch. Do đó, mun gii thích cho tác
đng ca hiu ng ngày trong tun nên xét đn các thay đi ca hiu ng thông
qua chính quyn tng thng.
Chen, Kwok, Rui (2001) khi xem xét tác đng ca hiu ng ngày trong tun
lên th trng chng khoán Trung Quc đã tìm thy t sut sinh li tiêu cc vào
ngày th ba sau ngày 01 tháng 01 nm 1995. S bt thng  ngày th ba bin
mt sau khi xét đn các phân phi không chun và s lan ta t các nc khác.
Phát hin này cho thy rng tính đu đn ca hiu ng ngày trong tun  Trung
Quc có th là do hiu ng lan ta t châu M. Các bng chng v ngày trong
tun bt thng  Trung Quc rõ ràng là ph thuc vào phng pháp c lng
và thi gian mu. Khi chi phí giao dch đc xét đn, xác sut thu li t các hot
đng kinh doanh chênh lch giá da trên các chin lc kinh doanh ngày trong
tun có v rt nh. Kt lun này rõ ràng là phù hp vi mt cách tip cn th
trng hiu qu.
T nhng kt qu nghiên cu trên, ta nhn thy hiu ng ngày trong tun là
mt hin tng bt thng rt ph bin  th trng chng khoán các nc.
12

3. PHNG PHÁP NGHIÊN CU

Cách tính toán t sut sinh li các ngày trong tun:


 




  
Trong đó:
- 

là t sut sinh li ngày th t trong tun.
- 

là ch s VN-Index ti thi đim đóng ca vào ngày th t trong tun.
- 

là ch s VN-Index ti thi đim đóng ca vào ngày th (t -1) trong
tun.
Hình 1: VN-Index trong giai đon nghiên cu

Ngun: D liu t S giao dch chng khoán Thành ph H Chí Minh (HSX)

VN-Index trong giai đon này đáng chú ý nht là t đu nm 2006 đn cui
quý 1 nm 2007. ây là giai đon đc xem là phát trin mnh m nht ca th
trng chng khoán Vit Nam trong lch s (VN-Index đt 1.170,7 đim vào ngày
12tháng 03 nm 2007 - mc klc cho đn tn hôm nay). Bên cnh đó thì giai
đon t nm 2007 đn đu nm 2009 chng kin xu hng gim đim liên tc,
VN-Index ri xung mc đáy thp nht trong lch s, đt 235,5 đim vào ngày 24

Kurtosis 3.989064 3.768375 4.389346 4.22886 4.440741
Jarque-Bera 21.596 17.82741 44.90254 34.64859 52.55508
Probability 0.00002 0.000135 0 0 0
Sum -27.1799 -109.3835 25.4388 54.2481 111.5292
Sum Sq. Dev. 1452.755 1438.412 1143.384 1222.374 1185.885
Observations 517 535 544 550 546
15

Hình 2: Biu đ t sut sinh li theo ngày, giai đon 04/03/2002 – 01/03/2013

Ngun: Tác gi t tng hp d liu và s dng phn mm Eviews 6.0
Bng 2: Thng kê t sut sinh li bình quân ca các ngày trong tun

Th 2
Th 3
Th 4
Th 5
Th 6
2002
1
-0.0913
-0.0781
-0.0705
0.0220
0.0776
2003
-0.1745
-0.2436
-0.0210
0.1744

-0.2151
2009
0.1971
-0.1989
0.2171
0.1400
0.4741
2010
-0.0702
-0.1458
-0.1969
0.1902
0.0171
2011
-0.3307
-0.3847
-0.0842
0.0963
-0.0513
2012
0.0267
-0.3111
0.2465
0.0015
0.2403
2013
2
0.5221
-0.3340
0.7552


 



 



 


Trong phng trình hi quy này, 

là t sut sinh li ca VN-Index và
nhng bin s gi biu th ngày trong tun đc quan sát (d
2t
= th hai, d
3t
= th
t,d
4t
= th nm, d
5t
= th sáu). T sut sinh li k vng cho th ba đc d liu
bi  trong khi 

thông qua 

đi din s khác nhau gia t sut sinh li k

không có ý ngha thng kê.
Kt qu hi quy cho thy giá ca các c phiu vào ngày th ba thì thng
tng. iu này ging vi kt qu nghiên cu ca Jaffe và Westerfield (1985), h
Variable
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
THUHAI 0.151883 0.095497 1.590447 0.1119
THUTU 0.251218 0.094284 2.664477 0.0078
THUNAM 0.303088 0.094029 3.223357 0.0013
THUSAU 0.408721 0.094198 4.33894 0
C -0.204455 0.066946 -3.054015 0.0023
R-squared 0.008007 Mean dependent var 0.020302
Adjusted R-squared 0.00653 S.D. dependent var 1.553555
S.E. of regression 1.548474 Akaike info criterion 3.714272
Sum squared resid 6442.809 Schwarz criterion 3.725227
Log likelihood -4994.41 Hannan-Quinn criter. 3.718234
F-statistic 5.422248 Durbin-Watson stat 1.459527
Prob(F-statistic) 0.00024
18

đã tìm thy ti th trng chng khoán Úc và Nht Bn đu xut hin hiu ng
ngày th ba là ngày có t sut sinh li thp nht trong tun. Tuy nhiên, kt qu này
li trái ngc vi kt qu nghiên cu ca Hussain, Hamid, Akash, và Khan (2011)
trên th trng chng khoán Pakistan, nghiên cu kt lun rng t sut sinh li
ngày th ba là dng và có ý ngha thng kê khá đáng k.
Mô hình 2:


   


trong khi 

thông qua 

đi din s khác nhau gia t sut sinh li k vng vào
th sáu và t sut sinh li k vng ca các ngày khác trong tun. Nu t sut sinh
li k vng cho tng ngày là nh nhau, nhng c lng ca 

đn 

s gn
vi 0 và giá tr thng kê F đo lng ý ngha thng kê ca bin gi không có ý
ngha.
19

Bng 4: Kt qu hi quy mô hình 2

Kt qu hi quy cho thy t sut sinh li ca ngày th sáu dng (C =

sáu cao hn so vi nhng ngày còn li trong tun.
 kim tra kt qu ca mô hình hi quy trên thì kim đnh các vi phm gi thit
ca mô hình hi quy OLS cng đc trình bày trong phn ph lc.

21