Kết quả nghiên cứu

39

CHƯƠNG 3: THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

40

1/7/2013 đến ngày 2/7/2018 làm dữ liệu nghiên cứu nhằm tìm hiểu vấn đề này. Bằng cách áp dụng mô hình GARCH (1, 1) và phương pháp bình quân động, nghiên cứu đã tính toán và chứng minh được tác động của nhà đầu tư không chuyên làm giảm tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán và tác động của nhà đầu tư chuyên nghiệp làm tăng tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán. 2 tác động này là trái ngược nhau và tất cả mọi kết luận đều có ý nghĩa thống kê. Kết luận này là phù hợp với mô hình lí thuyết về tác động của nhà đầu tư không chuyên và nhà đầu tư chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nghiên cứu chưa chỉ ra được cụ thể về độ lớn của tác động từ các nhà đầu tư không chuyên và chuyên nghiệp lên thị trường chứng khoán là ra sao.

3.2. Hàm ý chính sách

Từ kết quả nghiên cứu, đề tài đưa ra một số khuyến nghị chính sách. Có thể kết luận rằng các hoạt động của các nhà đầu tư không chuyên có tác động tiêu cực tới tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán. Với tỷ lệ nhà đầu tư cá nhân như hiện nay (hơn 99%), tác động của các nhà đầu tư lên thị trường là rất đáng kể. Giải pháp có thể làm ngay lúc này đó là giảm số lượng nhà đầu tư không chuyên trên thị trường. Điều này có thể được thực hiện bằng cách áp dụng các biện pháp sau:

- Hiện nay việc thực hiện giao dịch trên thị trường là hết sức dễ dàng. Một cá nhân bất kì có thể chỉ cần đăng kí online vài bước là có thể tiến hành giao dịch. Ủy ban chứng khoán nhà nước có thể để xuất yêu cầu tối thiểu dành cho nhà đầu tư. Ví dụ: có chứng chỉ chuyên môn về đầu tư chứng khoán, hoặc được học qua các phương pháp phân tích chứng khoán.

Điều này sẽ hạn chế đáng kể số lượng các nhà đầu tư không có kĩ năng phân tích trên thị trường.

- Khuyến khích các nhà đầu tư không chuyên tiến hành giao dịch thông qua các quỹ đầu tư tài chính hoặc tham khảo ý kiến chuyên gia trước khi quyết định. Các quỹ đầu tư được thành lập với mục đích đầu tư và đương nhiên họ có đủ công cụ kĩ thuật và thông tin để có thể phân tích dữ liệu trên thị trường. Điều này có thể hạn chế các giao dịch dựa trên thông tin không chính thống.

Trường Đại học Kinh tế Huế

41

- Đẩy mạnh hơn nữa việc công khai và minh bạch hóa thông tin trên thị trường. Nếu nhà đầu tư nhận được nhiều thông tin hơn với các chi phí về thời gian, tiền bạc và nỗ lực thấp hơn, họ sẽ có nhiều cơ sở hơn để đưa ra quyết định.

Trường Đại học Kinh tế Huế

42

PHẦN III – KẾT LUẬN

Đề tài bàn đến một khái niệm mới, chưa hề được nghiên cứu trên TTCK Việt Nam trước đây đó là rủi ro từ nhà đầu tư không chuyên. Những nhà đầu tư không chuyên, theo định nghĩa là những người thực hiện giao dịch mà không theo các phân tích cơ bản hay phân tích kĩ thuật. Họ không có các kênh thông tin chính thông và cho rằng các “nhiễu”

trên thị trường là các thông tin, từ đó đưa ra các quyết định mua và bán. Không thể khẳng định rằng các quyết định mua và bán của họ là đúng hay sai, tuy nhiên, nhiều nhà kinh tế học và nhà phân tích cho rằng, nhà đầu tư không chuyên sẽ tăng độ biến động thị trường bằng việc làm cho giá cả sai lệch khỏi giá trị thật của chúng. Những nhà đầu tư có thông tin, hay những nhà đầu tư chuyên nghiệp, tận dụng cơ hội này để tiến hành kinh doanh chênh lệch giá. Việc này khiến cho giá cả trở về mức cân bằng. Tuy việc kinh doanh chênh lệch giá là có giới hạn (có một số trở ngại nhất định khiến cho việc kinh doanh chênh lệch giá không còn trở nên hấp dẫn đối với các nhà đầu tư, hay là họ cho rằng, rủi ro đi kèm trong trường hợp này là lớn hơn lợi ích mà họ nhận được), những người đầu tư chuyên nghiệp, hợp lí này được xem là lí do cho việc mức giá bớt sai lệch khỏi giá trị cơ bản của chúng.

Tại Việt Nam, số lượng những nhà đầu tư cá nhân là rất lớn (hơn 99% vào năm 2018), rõ ràng tác động của các nhà đầu tư không chuyên (nhà đầu tư cá nhân là một đại diện cho nhà đầu tư không chuyên) là không thể tránh khỏi. Tuy nhiên từ trước tới nay chưa có đề tài nào nghiên cứu về vấn đề này. Xuất phát từ mong muốn tìm hiểu tác động của nhà đầu tư không chuyên lên TTCK Việt Nam là như thế nào, nhóm nghiên cứu đã thực hiện đề tài này. Đề tài đã giải quyết được các mục tiêu sau:

- Hệ thống hóa cơ sở lí luận liên quan đến TTCK và các rủi ro trên TTCK

- Định nghĩa nhà đầu tư không chuyên và tính toán tác động của nhà đầu tư không chuyên trên TTCK.

- Đưa ra một số khuyến nghị dựa trên kết quả có được Tuy nhiên, đề tài vẫn còn những hạn chế sau:

- Chưa xác định rõ được nhà đầu tư không chuyên cụ thể là ai? Việc cho rằng nhà đầu tư cá nhân chính là nhà đầu tư không chuyên là một kết luận chưa thể chính xác. Tuy nhiên

Trường Đại học Kinh tế Huế

43

việc phân tích tác động của nhà đầu tư không chuyên không phụ thuộc vào việc xác định ai là nhà đầu tư không chuyên, nên ảnh hưởng của vấn đề này tới kết quả nghiên cứu là không đáng kể.

- Ở phương pháp bình quân động (moving average), nhóm nghiên cứu quyết định chọn K = 20. Tuy nhiên, việc chọn lựa này chưa có lí giải hợp lí.

Với những hạn chế đó, đề tài có thể phát triển trong tương lai bằng cách xác định rõ hơn ai là nhà đầu tư không chuyên. Thêm vào đó, nên có nhiều phép thử về giá trị của K để chọn ra được giá trị thích hợp nhất.

Trường Đại học Kinh tế Huế

44

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Baker, M., & Stein, J. C. (2004). Market liquidity as a sentiment indicator. Journal of Financial Markets, 7(3), 271-299.

Berkman, H., & Koch, P. D. (2008). Noise trading and the price formation process. Journal of Empirical Finance, 15(2), 232-250.

Black, F. (1986). Noise. The journal of finance, 41(3), 528-543.

Bloomfield, R., O’hara, M., & Saar, G. (2009). How noise trading affects markets: An experimental analysis. The Review of Financial Studies, 22(6), 2275-2302.

Bollerslev, T., Chou, R. Y., & Kroner, K. F. (1992). ARCH modeling in finance: A review of the theory and empirical evidence. Journal of econometrics, 52(1-2), 5-59.

Brown, G. W. (1999). Volatility, sentiment, and noise traders. Financial Analysts Journal, 55(2), 82-90.

Brown, G. W., & Cliff, M. T. (2005). Investor sentiment and asset valuation. The Journal of Business, 78(2), 405-440.

Campbell, J. Y., & Kyle, A. S. (1993). Smart money, noise trading and stock price behaviour. The Review of Economic Studies, 60(1), 1-34.

Danthine, J.-P., & Moresi, S. (1993). Volatility, information and noise trading. European Economic Review, 37(5), 961-982.

De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., & Waldmann, R. J. (1990). Noise trader risk in financial markets. Journal of political Economy, 98(4), 703-738.

Engle, R. F., & Sheppard, K. (2001). Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH: National Bureau of Economic Research.

Feng, J., Lin, D.-p., & Yan, X.-b. (2014). Research on measure of noise trading in stock market based on EGARCH-M model. Paper presented at the Management Science

& Engineering (ICMSE), 2014 International Conference on.

Flynn, S. M. (2005). Arbitrage, Noise-trader Risk, and the Cross Section of Closed-end Fund Returns.

Koski, J., Rice, E., & Tarhouni, A. (2004). Noise trading and volatility: Evidence from day trading and message boards.

Kurov, A. (2008). Investor sentiment, trading behavior and informational efficiency in index futures markets. Financial Review, 43(1), 107-127.

Lee, W. Y., Jiang, C. X., & Indro, D. C. (2002). Stock market volatility, excess returns, and the role of investor sentiment. Journal of banking & Finance, 26(12), 2277-2299.

Long, V. T. (2007). Empirical analysis of stock return volatility with regime change: The case of Vietnam stock market. Department of Economic development and policies.

Nguyen Van, P. (2015). A good news or bad news has greater impact on the Vietnamese stock market?

Palomino, F. (1996). Noise trading in small markets. The journal of finance, 51(4), 1537-1550.

Trường Đại học Kinh tế Huế