MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1: TÂM LÝ BẦY ĐÀN – NGUYÊN NHÂN CỦA TÂM LÝ BẦY ĐÀN 3
1.1. Tâm lý bầy đàn 3
Tâm lý bầy đàn theo thông tin 5
Tâm lý bầy đàn theo danh tiếng 5
Tâm lý bầy đàn theo thù lao 5
1.2. Nguyên nhân tạo ra tâm lý bầy đàn 7
1.2.1. Các nhân tố hành vi – Lý thuyết tài chính hành vi 8
1.2.1.1. Hành vi bất hợp lý 9
Phụ thuộc vào kinh nghiệm hay thuật toán (Heuristics) 9
Tự tin thái quá (Overconfidence) 9
Tính toán bất hợp lý (Mental Accounting) 10
Theo khuôn mẫu (Framing) 10
Lệch lạc do tình huống điển hình (Representativeness) 11
Bảo thủ (Conservatism) 12
1.2.1.2. Hành vi không hợp lý mang tính hệ thống 12
1.2.1.3. Giới hạn về khả năng kinh doanh chênh lệch giá13
Giới hạn duy lý 13
1.2.2. Bất cân xứng thông tin 14
1.2.2.1. Nguyên nhân của tình trạng bất cân xứng thông tin 15
1.2.2.2. Tác động của bất cân xứng thông tin đến nhà đầu tư trên thị
trường chứng khoán. 16
CHƯƠNG 2: HÀNH VI BẦY ĐÀN 18
2.1. Giới thiệu TTCK Việt Nam 18
2.2. Một số biểu hiện hành vi bầy đàn trên thị trường 18
2.3. Cơ sở tạo ra hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam 20
Môi trường pháp luật chưa hoàn chỉnh, thiếu hiệu lực 20
Quy mô thị trường nhỏ, tạo điều kiện của hành vi thao túng thị trường 22
Năng lực nhà đầu tư còn hạn chế 22
Biên độ giao dịch, chính sách cấm bán khống 23
2.4. Mô hình đo lường mức độ hành vi bầy đàn trên TTCK VN 23
2.4.1. Lựa chọn mô hình 23
2.4.1.1. Các mô hình đo lường hành vi bầy đàn trên thế giới 23
2.4.1.2. Mô hình Hwang và Salmon (2004) 25
i. Phương pháp đo lường hành vi bầy đàn 25
ii. Mô hình đo lường hành vi bầy đàn 27
2.4.2. Dữ liệu 30
2.4.2.1. Mẫu dữ liệu 30
2.4.2.2. Phương pháp xử lý số liệu 30
2.4.3. Kết quả từ mô hình 31
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ TÂM LÝ BẦY ĐÀN – 39
KẾT LUẬN 44
PHỤ LỤC 45
TÀI LIỆU THAM KHẢO 69
============================
1. LÝ DO NGHIÊN CỨU
Tâm lý (hành vi) bầy đàn1 là một hiện tượng phổ biến trong thị trường tài chính nói chung – thị trường chứng khoán nói riêng, bất kể thị trường phát triển hay đang phát triển. Hành vi bầy đàn nói chung đã góp phần làm giảm tính hiệu quả của thị trường, và trong nhiều trường hợp dẫn đến những phản ứng quá mức, làm mất sự ổn định của thị trường. Chính hành vi bầy đàn là một nguyên nhân quan trọng và tác nhân khuếch đại ảnh ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài
chính toàn cầu 2008.
Đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề hành vi bầy đàn trên các thị trường chứng khoán trên thế giới. Trong khi đó, trong phạm vi hiểu biết của tôi, hiện chưa có nghiên cứu nào về nguyên nhân cũng như đo lường mức độ hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam để đề xuất giải pháp gia tăng tính hiệu quả của thị trường. Điều đó đã thôi thúc tôi thực hiện nghiên cứu đề tài “Đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.
2. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Đề tài nghiên cứu này tập trung nghiên cứu những nguyên nhân gây ra hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chứng minh sự tồn tại và đo lường mức độ của hành vi bầy đàn trên thị trường thông qua mô hình định lượng. Cùng với đó, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế hành vi bầy đàn trên thị trường, nhằm cải thiện tính hiệu quả của thị trường.
3. CÂU HỎI VÀ MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
Tâm lý bầy đàn là gì? Những nguyên nhân nào gây ra tâm lý bầy đàn?
Những nguyên nhân nào gây ra tâm lý bầy đàn trên TTCK Việt Nam?
Trên thế giới có những mô hình đo lường hành vi bầy đàn nào? Lựa chọn mô hình nào cho TTCK Việt Nam?
Những giải pháp nào cần tiến hành để hạn chế hành vi bầy đàn trên thị trường?
Để giải đáp cho những câu hỏi trên, đề tài này nhằm vào các đối tượng nghiên cứu cụ thể sau đây:
Tìm hiểu các nghiên cứu về hành vi bầy đàn trên thế giới, về các mặt nguyên nhân và mô hình đo lường
Xác định những nguyên nhân gây ra hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Xử lý và phân tích dữ liệu về TTCK Việt Nam, sử dụng mô hình của Hwang & Salmon (2004) để chứng minh sự tồn tại và đo lường mức độ hành vi bầy đàn trên TTCK Việt Nam
Đề xuất những giải pháp góp phần hạn chế hành vi bầy đàn trên thị trường
4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính, định lượng, thống kê nhằm làm rõ các vấn đề cần nghiên cứu. Đối với phương pháp định lượng, đề tài sử dụng phương pháp lọc Kalman để giải quyết mô hình không gian trạng thái (State-space model) theo đề xuất từ Hwang & Salmon (2004), từ đó ước lượng các tham số của nhân tố hành vi bầy đàn.
5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Chương 1: Tìm hiểu về tâm lý bầy đàn và những nguyên nhân gây ra tâm lý bầy đàn trên thị trường.
Chương 2: Phân tích những nguyên nhân gây ra tâm lý bầy đàn trên TTCK Việt Nam. Áp dụng mô hình của Hwang & Salmon (2004) (viết tắc là mô hình HS) để ước lượng nhân tố bầy đàn trên TTCK Việt Nam.
Chương 3: Đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế tâm lý bầy đàn trên thị trường
6. Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài nghiên cứu này góp phần phân tích các nguyên nhân gây ra tâm lý bầy đàn trên TTCK Việt Nam, đồng thời cung cấp một ước lượng cụ thể về sự tồn tại và mức độ của hành vi bầy đàn trên thị trường. Từ đó, đề tài đưa ra những khuyến nghị, giải pháp nhằm gia tăng kỷ luật thị trường, hạn chế hành vi bầy đàn, gia tăng tính hiệu quả của thị trường.
75 trang |
Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 1926 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đề tài Đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
hoản vay hay trái phiếu tương
ứng.
26 CDS là một hoán đổi trong đó một trong hai bên tham gia hợp đồng trả cho bên còn lại một khoản
coupon định kỳ theo thời hạn quy định trên hợp đồng. Bên kia sẽ không thanh toán trừ khi xảy ra sự
kiện tín dụng đặc biệt. CDSs thông thường giống như là ISDA, sự kiện tín dụng thường được định
nghĩa đó là khả năng không thể chi trả về vật, phá sản hay tái cấu trúc nợ đối với một tài sản cơ sở đặc
biệt. Nếu sự kiện tín dụng xảy ra, bên thứ hai sẽ thanh toán cho bên thứ nhất và nghiệp vụ hoán đổi kết
thúc. Độ lớn của khoản thanh toán liên quan đến sự suy giảm giá trị thị trường của tài sản tham chiếu
gắn với sự kiện tín dụng.
46
được với các chứng khoán nợ phái sinh có bảo lãnh và với sự thận trọng họ sẽ
không “dính sâu vào” trong những thị trường này. Nếu các thị trường vốn được
thông tin hiệu quả cũng sẽ trừng phạt các công ty có các cơ chế bổng lộc dành
cho các nhà quản lý và các giao dịch “ăn xổi”, mặc dù điều này có khả năng
mang lại những khoản lợi nhuận khổng lồ.
Trái với quan điểm trên, những nghiên cứu và thí nghiệm gần đây cho thấy
rằng công bố thông tin không đầy đủ không phải là nguyên nhân gây ra cuộc
khủng hoảng. Khi xét tới các nhân tố hành vi, tâm lý những người tham gia thị
trường thì những chỉ trích nhằm vào vấn đề công bố thông tin không đầy đủ trở
nên thiếu thuyết phục. Cụ thể, qua các cuộc thí nghiệm, các nhà nghiên cứu
thấy rằng: trong nhiều trường hợp, vấn đề nằm ở chính các nhà đầu tư, ban điều
hành các định chế tài chính cũng như những chủ thể khác tham gia thị trường
như các cơ quan quản lý thị trường… Trong điều kiện thị trường tài chính biến
động liên tục với những sản phẩm tài chính mới như các công cụ ABS, CDO,
CDS như vừa đề cập ở trên, thì các nhà đầu tư trên thị trường đã không xử lý
những thông tin có sẵn một cách hợp lý, và chưa có những điều chỉnh vị thế
một cách kịp thời đối với những rủi ro có khả năng xảy ra đối với các chứng
khoán cấu trúc vì nhiều lý do khác nhau. Đầu tiên, vì sự phức tạp về sản phẩm
và sự giới hạn duy lý mà các nhà đầu tư hợp lý đã không nhận ra được các kỹ
xảo và rủi ro của các nghiệp vụ ngân hàng ngầm cũng như các chứng khoán
cấu trúc (chứng khoán nợ phái sinh).27 Thứ hai, người chơi có xu hướng bầy
đàn, họ không có khả năng hoặc không có nhu cầu sử dụng những thông tin
được công bố theo cách hợp lý cũng như không muốn là người đi ngược trào
lưu, họ phản ứng theo hành vi của những người tham gia khác trên thị trường.
Thứ ba, ảnh hưởng của các yếu tố hành vi khác như sự phỏng đoán,28 sự cả tin
của nhà đầu tư trong thời gian thị trường đang ở “trạng thái phởn phơ”, bởi vì
27 Steven Schwarcz, “Bảo vệ thị trường tài chính: Bài học từ cuộc khủng hoảng cho vay dưới chuẩn
(2008)”, 93 Minnesota L. Rev. 373.
28 Steven Schwarcz, “Sự phức tạp của công cụ điều tiết trong thị trường tài chính”, Công luật Duke và
Nghiên cứu Lý thuyết Pháp luật số 217, sửa đổi ngày 26 tháng 02 năm 2009, là bài phân tích tốt nhất
những hạn chế về sự hiểu biết của các nhà đầu tư do sự phức tạp của các sản phẩm tài chính và những
hậu quả thảm khốc của những hiểu biết có giới hạn này.
47
sự đa dạng của tín dụng rẻ tiền và giá cả thị trường tài sản gia tăng nhanh
chóng, tức là các nhà đầu tư cố tình lờ đi những dấu hiệu cảnh báo trong những
dữ liệu được công bố.29
1. Công bố thông tin và Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008
Sự thiếu minh bạch được cho là nguyên nhân tạo nên những điều kiện dẫn tới
cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu thể hiện theo những khía cạnh: (a) không
công bố thông tin đầy đủ về rủi ro của các khoản nợ dưới chuẩn, (b) sự mơ hồ
của các sản phẩm tài chính có tính cấu trúc cao, đồng thời chúng được kết hợp
với các công thức định giá rất phức tạp, và đôi khi các định chế tài chính đã
gây ra sự bối rối, khó hiểu về rủi ro gắn liền với những sản phẩm như vậy mặc
cho các thủ tục liên quan mang tính pháp lý và nguyên tắc, chuẩn mực, (c) sự
thiếu minh bạch trong các bảng cân đối kế toán công bố chính thức và phi
chính thức của các định chế tài chính (nội bảng và ngoại bảng), (d) việc không
công bố đầy đủ thông tin của các hãng xếp hạng tín nhiệm (CRA) về các hạn
chế của các đánh giá xếp hạng tín dụng và những xung đột về lợi ích của
chúng, (e) sự thiếu minh bạch về các khoản lương thưởng quá mức của nhà
quản lý.
Những người theo lý thuyết thị trường hiệu quả (con đẻ của lý thuyết lựa chọn
hợp lý) dựa trên lý luận rằng vấn đề thông tin đến với các nhà đầu tư không đầy
đủ trên các khía cạnh trên nên nhà đầu tư không có những đánh giá hợp lý đối
với rủi ro các sản phẩm tài chính, và các khoản đầu tư nên họ không thể đưa ra
các quyết định tối ưu. Một khi các nhà đầu tư không có nhận thức, đánh giá
đúng rủi ro, các nhà đầu tư dấn thân vào những “cuộc chơi” đầy rủi ro trên thị
trường chứng khoán cấu trúc và cả thị trường bất động sản, tạo điều kiện hình
thành các “bong bóng” tài sản. Và khi các “bong bóng” này đã căng quá mức
thì đã dẫn đến hiện tượng “nổ” “bong bóng” – khủng hoảng.
29 Emilios Avgouleas, “Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, Tài chính hành vi và Quy chế tài chính:
Trong bài nghiên cứu của một thống giáo mới” (2009), Bài báo nghiên cứu Luật doanh nghiệp 121 –
157
48
Bên cạnh đó, có một thực tế không thể phủ nhận là việc định giá các chứng
khoán cấu trúc là rất phức tạp khi những chứng khoán cấu trúc này được tạo ra
theo những cách phức tạp, chồng chéo. Được mệnh danh là bậc thầy trong việc
sáng tạo cách kiếm tiền, các định chế tài chính Mỹ đã tiến hành chứng khoán
hóa các khoản tín dụng, trong đó có tín dụng bất động sản dưới chuẩn, trở
thành các công cụ tài chính có thể mua bán được trên thị trường (ABS) với tài
sản cơ sở là các khoản tín dụng. Sau đó, việc kết hợp các loại ABS khác nhau
(như ABS tín dụng bất động sản, ABS vay mua xe, ABS vay tiền học đại
học…) vào thành các portfolio (danh mục đầu tư) rồi chia nhỏ các portfolio này
theo các mức rủi ro khác nhau, tạo thành các CDO. Và để bảo đảm cho các
CDO này, CDS trở thành “ứng viên” thích hợp. Việc tạo thành các portfolio
như thế đã làm nảy sinh vấn đề: sự không tương thích thời gian đáo hạn của các
tài sản cơ sở. Đến lượt nó, sự không tương thích về thời gian đáo hạn của các
tài sản cơ sở đã khiến cho thị trường gặp khó khăn lớn trong việc định giá hợp
lý các chứng khoán đó. Điều này tạo nên tính không chắc chắn, dẫn tới thị
trường bị bóp méo và cuối cùng, khởi động cuộc khủng hoảng tín dụng. Hơn
nữa, các ngân hàng - một cách vô tình hay cố ý - đã đưa ra cho thị trường
những thông tin không hoàn chỉnh đối với các chứng khoán cấu trúc trong bảng
cân đối kế toán chính thức và phi chính thức (nội bảng và ngoại bảng). Kết quả
là nỗi lo sợ về con số thật đằng sau những công bố đó đã gây ra sự e ngại của
các nhà đầu tư, dẫn tới sự phóng đại về tình trạng rối loạn của thị trường.
Ngoài ra, trong môi trường đầy biến động và mức độ phức tạp cao của thị
trường tài chính toàn cầu, nó càng dễ khiến cho cơ quan quản lý ra quyết định
sai đối với các dữ liệu sẵn có. Do đó, hoặc là do bản chất của Các tiêu chuẩn
mức vốn an toàn Basel30, hay do những tư duy nghèo nàn và sai lầm cố hữu về
sự giám sát tập trung vào mức vốn an toàn mang tính định chế nên các trung
gian tài chính không bị yêu cầu phải thực hiện bất cứ đánh giá nào về mối liên
30Markus Brunnermeier, Andrew Crockett, Charles Goodhart, Avinash D. Persaud, và Hyun Shin,
“Những nguyên lý nền tảng của quy tắc tài chính”, Các báo cáo Geneva trên Tạp chí Kinh Tế Thế Giới
11, tháng 1 2009, chương 4, còn được gọi là báo cáo Goodhart.
49
kết mang tính hệ thống với các hoạt động thị trường của họ, lẫn việc công bố
các đánh giá đó.
2. Cuộc khủng hoảng tài chính 2008 và sự tác động của các nhân tố hành vi,
tâm lý bầy đàn
Mặc dù quan điểm phê phán việc công bố thông tin không đầy đủ gây ra cuộc
khủng hoảng phổ biến trong các bình luận, nhưng có một thực tế không thể phủ
nhận rằng ngay cả những lĩnh vực mà thông tin được cho là “dồi dào” và công
bố thông tin được kỳ vọng là công cụ điều chỉnh hiệu quả thì công bố thông tin
đã không đạt được hiệu quả như kỳ vọng. Đó là những lĩnh vực: (a) quản trị rủi
ro, (b) bảo vệ người tiêu dùng, và (c) ổn định hệ thống tài chính. Như đã đề cập
trong phần trước, sự thất bại của công bố thông tin trong những lĩnh vực này do
tác động của các nhân tố hành vi, và nổi bật là hành vi bầy đàn trong thị
trường. Phần tiếp theo sẽ phân tích cụ thể hơn về vấn đề này.
2.1. Đánh giá rủi ro
Về nguyên nhân gây ra cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, các báo cáo phân
tích đề cập nhiều đến vai trò của việc điều hành quản trị rủi ro lỏng lẻo trong
các định chế tài chính. Những yếu kém của quản trị rủi ro nội bộ tập trung vào
5 khía cạnh:
Thất bại trong kiểm soát tín dụng và xem xét tiêu chuẩn cho vay
Thiếu năng lực trong định giá vị thế đối với các chứng khoán cấu trúc một
cách hợp lý
Sự tín nhiệm quá mức đối với các bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm mặc
cho những thiếu sót được nhận biết một cách rộng rãi của chúng
Trình độ hiểu biết hạn chế của các nhà quản lý ngân hàng về chức năng thật
sự của các công cụ đầu tư đặc biệt (SIV)
Việc sử dụng thông tin không đầy đủ khi nó được cung cấp
Như đã đề cập ở trên, quản trị rủi ro là một trong những lĩnh vực mà thông tin
được cho là đáng kể, “dồi dào”. Nguyên nhân của thất bại trong lĩnh vực này
50
không phải là việc thiếu thông tin mà là việc sử dụng thông tin khi chúng được
công bố một cách không thích hợp, dưới tác động của các nhân tố hành vi.
Ví dụ về vấn đề sự tin tưởng quá mức đối với các bảng đánh giá xếp hạng tín
nhiệm, tác động của các nhân tố hành vi như thế nào? Trong bối cảnh các bảng
công bố giá các chứng khoán cấu trúc là không phổ biến31, các định chế tài
chính thực hiện định giá các chứng khoán cấu trúc này bằng cách sử dụng các
bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm. Các bảng xếp hạng tín nhiệm trở thành nhân
tố then chốt trong việc định giá các chứng khoán phái sinh từ nợ có tính tùy
biến và kém thanh khoản.32 Tuy nhiên những người tham gia thị trường có mức
độ phức tạp, tinh vi cao này đều biết rõ rằng các bảng xếp hạng tín nhiệm được
phát hành bởi các hãng xếp hạng tín nhiệm (CRA) tồn tại nhiều hạn chế.
Thứ nhất, phát sinh mâu thuẫn về lợi ích khi mà một lượng lớn các tổ chức mua
các bảng xếp hạng tín nhiệm cũng chính là các tổ chức phát hành các sản phẩm
tài chính cấu trúc. Điều này dẫn tới nguy cơ rằng các hãng xếp hạng tín nhiệm
để “làm vừa lòng” khách hàng của mình đã tiến hành tư vấn cũng như thực
hiện những điều chỉnh trong quá trình xếp hạng tín nhiệm của các sản phẩm tài
chính là các chứng khoán cấu trúc của khách hàng. Điều này dẫn đến hạn chế
dưới đây.
Thứ hai, những nhà phát hành các chứng khoán cấu trúc đã sử dụng các hướng
dẫn của CRA và các phần mềm để tạo nên những rổ các chứng khoán phái sinh
mà chúng được đảm bảo xếp hạng tín nhiệm ở mức cao như AAA.
Thứ ba, thị trường thiếu động cơ để có thể kiểm soát, giám sát các bảng xếp
hạng tín dụng một cách nghiêm túc khi mà có một thực tế rằng thị trường xếp
hạng tín nhiệm có mức độ độc quyền nhóm cao – với ba hãng lớn: Standard &
Poors, Fitch, và Moodys’ có truyền thống thống trị thị trường.
Thứ tư, các CRA đã không công bố tương quan ước lượng của những người đi
vay trong rổ tài sản, trong khi đó việc công bố các tương quan chéo sẽ hỗ trợ
31 IMF, Báo cáo Ổn định Tài chính Toàn cầu, “Những rủi ro hệ thống ẩn chứa và phục hồi nền tài
chính lành mạnh”, tháng 4/2008, 55.
32 Như trên
51
rất nhiều cho nhà đầu tư trong việc đánh giá có hay không việc xếp hạng dựa
trên những kỳ vọng, mà chúng có sự kết nối với chính kỳ vọng của họ.
Cuối cùng, các bảng đánh giá xếp hạng tín nhiệm đã không xét đến nhân tố tính
thanh khoản/tính thị trường của các sản phẩm tài chính trong khi những tham
số này có liên quan chặt chẽ về mặt bản chất với giá trị tài sản là các chứng
khoán cấu trúc.
Có hai cách để lý giải cho việc tại sao các nhà đầu tư, các định chế tài chính dù
có quy mô lớn vẫn dựa vào các bảng xếp hạng tín nhiệm thay cho những phân
tích thích hợp.33
Lời giải thích thứ nhất cho vấn đề này là các nhà đầu tư đã chọn bỏ qua những
thiếu sót của bảng đánh giá xếp hạng tín dụng để tiết kiệm đáng kể chi phí
nghiên cứu và tiện lợi cho việc giao dịch. Tuy nhiên, nhìn nhận một cách đơn
giản có thể thấy lời giải thích này là không hợp lý khi mà các định chế tài
chính, các nhà đầu tư lớn hoàn toàn có đủ tiềm lực tài chính cũng như khả năng
để có thể tiến hành phân tích tín nhiệm và định giá các sản phẩm chứng khoán
cấu trúc một cách hợp lý hơn, và như thế sẽ giảm thiểu được rủi ro từ những
hạn chế của các bảng xếp hạng tín nhiệm mang lại. Lý giải thứ hai dưới đây
nhấn mạnh đến phương diện hành vi của nhà đầu tư.
Việc các nhà đầu tư đã tín nhiệm vào các đánh giá xếp hạng tín nhiệm một cách
không hợp lý chính là kết quả của tiến trình của kinh nghiệm hay thuật toán
máy móc và sự lệch lạc do tình huống điển hình.34Cụ thể, những người tham
gia trên thị trường nhận thấy rằng việc tính toán một cách cẩn trọng, chính xác
đối với giá trị các chứng khoán cấu trúc là điều không cần thiết. Thay vào đó,
các nhà đầu tư dựa trên kinh nghiệm là chủ yếu. Và khi các chứng khoán cấu
trúc chỉ có một lịch sử giao dịch ngắn ngủi, không có một kinh nghiệm nào về
33 Mark Carney, “Chỉ ra sự bất ổn trong thị trường tài chính”, Bình luận của Hội đồng ngân hàng
Canada gửi tới Ủy ban Thương mại Toronto, 13 tháng 3 2008, 3-4
34 Phương pháp kinh nghiệm điển hình được sử dụng bởi một cá nhân để đo lường xác suất bằng cách
xem xét có bao nhiêu giả thiết tương đồng với dữ liệu sẵn có.
Hơn bao giờ hết, một trường hợp điển hình là một kinh nghiệm hữu ích, nhưng nó có thể gây ra những
lệch lạc nghiêm trọng.
52
các thất bại nghiêm trọng của các bảng xếp hạng tín nhiệm đối với các chứng
khoán cấu trúc. Và mặc cho những sai lầm trong việc định giá thiếu chính xác,
thiếu tiêu chuẩn, các đánh giá xếp hạng tín nhiệm vẫn tỏ ra hữu dụng, hoạt
động giao dịch và đầu cơ vẫn tiếp diễn. Các nhà đầu tư khi quan sát thấy hiện
tượng trên đã tạo ra hành vi bầy đàn trên thị trường: các nhà đầu tư vẫn đổ xô
vào thị trường chứng khoán cấu trúc và đẩy giá chúng lên tạo ra các “bong
bóng”. Và hành vi bầy đàn làm khuếch đại sự “méo mó” của thị trường gây ra
bởi sự tin tưởng một cách bất hợp lý rằng thị trường vẫn đúng khi sử dụng các
bảng xếp hạng tín nhiệm để định giá các chứng khoán cấu trúc.
Tranh luận trên được củng cố bởi sự thật rằng trong khi các nhà đầu tư và các
cơ quan giám sát điều tiết thị trường đã tin tưởng mù quáng vào các xếp hạng
tín nhiệm, thì các CRA lại thường xuyên cảnh báo thị trường về chức năng thật
của những báo cáo xếp hạng tín dụng của họ. Hiển nhiên, những cảnh báo của
họ không nổi bật và được công bố rộng rãi.35 Song, một nhà quản lý điều tiết
thị trường và nhà đầu tư khôn ngoan – với vô số những kỹ thuật tinh vi và lão
luyện – sẽ dễ dàng nhận dạng và phản ánh hợp lý những tín hiệu đó vào mô
hình ra quyết định thay vì phóng đại tầm quan trọng của các đánh giá xếp hạng
tín nhiệm.
2.2. Cơ chế bảo vệ người tiêu dùng
Những chỉ trích về sự thất bại trong cơ chế bảo vệ người tiêu dùng trong cuộc
khủng hoảng tài chính năm 2008 nhằm vào các nhà môi giới nhà đất cũng như
các nhà môi giới tín dụng.36 Quan điểm này dựa trên lý thuyết lựa chọn hợp lý
cho rằng những người tiêu dùng đã không được tiếp nhận một cách đầy đủ
35 IMF, GFSR, Những rủi ro hệ thống ẩn chứa, 55, “Mặc dù các Hãng xếp hạng tín dụng nhấn mạnh
rằng những đo lường xếp hạng chỉ đo lường rủi ro mặc định, không phải là khả năng hay độ lớn của
những sự sụt giảm giá trị thị trường (mark-to-market), nhưng nhiều nhà đầu tư dường như đã không
nhận thức đầy đủ về những cảnh báo và những tuyên bố khước từ/giới hạn trách nhiệm này.” Cùng tác
giả.
36 The Becker-Posner Blog, “Sự hỗn độn của nợ thế chấp dưới chuẩn - Bình luận của Posner”, 23
Tháng 10 2007, xem tại:
(cập nhật lần cuối vào
24 Tháng 3/2009).
53
thông tin về những rủi ro tiềm ẩn mà họ có thể gặp phải. Cụ thể quan điểm này
chỉ trích rằng, các nhà môi giới nhà đất, môi giới tín dụng đã “vẽ” ra một viễn
cảnh tươi đẹp đối với người tiêu dùng, thu hút người tiêu dùng gia tăng chi
tiêu, đầu tư vào nhà đất bằng một mức lãi suất thấp mà không được thông tin
một cách đầy đủ về các rủi ro. Theo cách tiếp cận này, những người vay nợ
dưới chuẩn ở Mỹ đã không vay các khoản nợ mà họ không đủ khả năng chi trả
nếu chỉ dựa trên thu nhập hiện tại, thu nhập tiềm năng và giá trị tài sản của họ,
họ chỉ đơn giản là không có đủ thông tin để tiến hành phân tích rủi ro về khoản
đầu tư của họ một cách hợp lý.
Cách giải thích này có vẻ là hợp lý, song nó đã bỏ qua một sự thật không thể
chối bỏ. Đó là, những người vay nợ dưới chuẩn ở Mỹ đã mua một giấc mơ:
giấc mơ về sự tăng trưởng vô hạn của thị trường nhà đất Mỹ. Thậm chí rủi ro
của các khoản nợ có thế chấp không được công bố một cách hợp lý thì cũng
không khó để nhận ra rằng giá cả trong thị trường nhà đất Mỹ đang ở mức cao
lịch sử và sự tăng trưởng này sẽ không kéo dài mãi, và cũng không phải là điều
bí mật dành cho người vay và người cho vay rằng họ đã vay-cho vay vượt quá
giá trị tài sản thế chấp. Do đó, không chắc rằng sự thiếu minh bạch hay hành vi
thiếu đạo đức của các nhà môi giới là thủ phạm duy nhất của sự bùng nổ khủng
hoảng nợ dưới chuẩn ở Mỹ.
Ở đây, hành vi bầy đàn tạo ra cơn sốt đầu cơ tập trung và sự năng lực hiểu biết
hạn chế (giới hạn duy lý) của một bộ phận lớn dân số đóng vai trò quan trọng
hơn. Trong một thời gian dài trước cuộc khủng hoảng, ở Mỹ và nhiều nước
châu Âu đã duy trì một môi trường lãi suất thấp với các điều kiện tín dụng dễ
dãi. Được sự hỗ trợ từ môi trường lãi suất thấp, điều kiện tín dụng lỏng lẻo này,
thị trường nhà đất Mỹ đã có điều kiện để tăng trưởng mạnh, tạo ra “bong bóng”
bất động sản phình to ra. Sự tăng trưởng của thị trường nhà đất Mỹ đã kéo theo
sự tăng trưởng của thị trường nhà đất ở các nước phương Tây, dẫn tới sự tín
nhiệm tín dụng tiêu dùng quá mức. Những người đi vay thế chấp ở Mỹ và các
quốc gia phương Tây có xu hướng gắn chặt tham chiếu là môi trường lãi suất
thấp phổ biến lúc bấy giờ trong quá trình ra quyết định, và họ tin tưởng quá
54
mức rằng sự tăng trưởng thị trường nhà đất sẽ kéo dài mãi mãi – đã đổ xô vào
trào lưu tích lũy tài sản bằng các khoản vay, và tham gia “trò chơi đầu tư theo
xu thế”. Khi mà thị trường đang “say máu” với việc tìm kiếm một mức sinh lợi
cao quá dễ dàng khi tham gia đầu cơ, họ đã miễn cưỡng trong việc tính toán
một cách cẩn thận những rủi ro mà các khoản vay của họ có thể gánh chịu. Và
trong điều kiện thị trường có lối hành xử phổ biến như thế, cùng với sự tin
tưởng quá mức và năng lực hạn chế, thì rất khó để các cá nhân người tiêu dùng
hành động khác đi so với đám đông thị trường, ngay cả khi họ có đầy đủ thông
tin một cách chính xác về rủi ro các khoản cho vay dưới chuẩn cũng như mâu
thuẫn lợi ích giữa các trung gian môi giới.
Cùng lúc, “các tiêu chuẩn bảo hiểm cho các khoản nợ có thế chấp có lãi suất
điều chỉnh giảm đột ngột giữa cuối năm 2004 và đầu năm 2007” và các khoản
vay có thế chấp được mở rộng cho các khách hàng có tiểu sử tín dụng kém
hơn.37 Hiện tượng bầy đàn và giới hạn duy lý cũng giải thích cho hành xử của
các nhà cung cấp tín dụng khi họ tập trung vào các khoản lợi nhuận từ tiền hoa
hồng của các khoản vay dưới chuẩn phát sinh và thiếu kiểm soát tín dụng. Có
thể cho rằng, chính nhà cung cấp tín dụng cũng bị chi phối mạnh bởi sự tin
tưởng quá mức một cách bất hợp lý, bởi vì tín dụng được cấp dễ dãi (do tính
thanh khoản mạnh mẽ của thị trường tài chính toàn cầu) và giá cả tài sản tăng
vọt. Không một nhà cung cấp tín dụng nào sẵn sàng bỏ lỡ cơ hội tạo ra các
khoản lợi nhuận khổng lồ từ các khoản vay dưới chuẩn để giảm thiểu rủi ro tín
dụng, khi họ thấy rằng các đối thủ của họ cũng đang hành động như thế. Đồng
thời, họ đã hiểu sai cơ chế tạo ra các sản phẩm phái sinh và tin tưởng rằng rủi
ro tín dụng (mà họ đã chuyển sang các SIV thông qua quá trình chứng khoán
hóa hay chuyển sang các bên giao dịch vị thế đối lập thông qua các CDS) sẽ
biến mất khỏi hệ thống và khỏi bảng cân đối kế toán của họ. Niềm tin này là sai
37 PWGFM, “Công bố chính sách”, trên hàng n 51, 8.
55
lầm và nó biểu hiện cho hiểu biết có giới hạn của họ về các sản phẩm phái
sinh.38
2.3. Quy tắc bảo vệ hệ thống tài chính-ngân hàng
Mục tiêu quan trọng nhất của các quy tắc ngân hàng là ngăn ngừa sự đổ vỡ tài
chính. Đặc trưng của hệ thống tài chính-ngân hàng là mức độ liên kết cao của
các mắc xích trong hệ thống, nếu một mắc xích gặp vấn đề thì có thể đe dọa
đến sự ổn định của cả hệ thống. Trong số các quy tắc bảo vệ ngân hàng thì quy
tắc quan trọng nhất góp phần đảm bảo cho sự lành mạnh và sức khỏe tài chính
của các định chế ngân hàng là tiêu chuẩn mức vốn an toàn. Các tiêu chuẩn hiện
thời áp dụng cho hầu hết các ngân hàng được đưa ra bởi Hội đồng Basel về
Giám sát Ngân hàng (Basel Committee on Banking Supervision).
Các tiêu chuẩn Basel II đòi hỏi một số lượng lớn những quy tắc và nguyên tắc
công bố thông tin ra thị trường, điều này được kỳ vọng rằng sẽ đóng vai trò
giám sát và điều chỉnh hoạt động của các ngân hàng. Kỳ vọng này dựa trên giả
định rằng, nếu các ngân hàng công bố thường xuyên các vị thế vốn và độ nhạy
cảm rủi ro đối của các ngân hàng quốc tế thì các ngân hàng này sẽ đối mặt với
nhiều khó khăn khi theo đuổi một chiến lược kinh doanh rủi ro, và thị trường sẽ
thực hiện trừng phạt những hành động đó thông qua việc không sẵn lòng cho
những ngân hàng này vay tiếp. Do đó, công khai thông tin trở thành công cụ
quan trọng trong việc giám sát và bắt buộc thực thi nguyên tắc về mức vốn an
toàn.
Tuy nhiên, sự kỳ vọng này là không khả thi. Thực tế là tất cả các ngân hàng lớn
đều nhận được một sự bảo đảm ngầm của chính phủ, và sự thực là thậm chí các
ngân hàng hoạt động kém hiệu quả cũng không được phép phá sản và nếu họ
làm vậy thì những người đóng thuế và những nhà bảo hiểm sẽ gánh chịu hầu
hết những tổn thất của nhà tín dụng. Điều này có nghĩa là những nhà quản lý
ngân hàng kém cỏi có thể đủ khả năng tồn tại để tiếp tục hành xử vô trách
38 Thực tế, các ngân hàng chỉ công bố thông tin một cách hạn chế các khoản cho vay được chứng khoán
hóa để đạt được mục tiêu phát hành. Cùng lúc, rủi ro tín dụng đã che đậy những phần ẩn giấu trong hệ
thống do các tổ chức cho vay phi ngân hàng (shadow banking) và hoán đổi rủi ro tín dụng (credit
default swaps), nhưng nó biến mất hoàn toàn.
56
nhiệm và những nhà tín dụng tiếp tục cho vay và làm suy yếu kỷ luật thị
trường. Dưới sự bảo đảm của chính phủ, các định chế ngân hàng nhận thức
mạnh mẽ rằng họ phải phát triển tài sản sổ sách của họ (các khoản vay), do đó,
khi các định chế càng tăng quy mô thì càng làm tăng mức độ liên kết lẫn nhau
và sự sụp đổ của một định chế sẽ kéo theo sự sụp đổ của các định chế khác
trong mối liên kết đó. Báo cáo Goodhart gọi rủi ro này là “sóng lan truyền
trong mối liên kết lẫn nhau”.39 Hiển nhiên các định chế càng gia tăng quy mô
và mối liên kết càng mạnh thì khả năng chính phủ giải cứu các định chế khi
tình huống xấu xảy ra càng lớn.40 Một lần nữa, hành vi bầy đàn thể hiện rõ ràng
trong hành xử của những người tham gia thị trường, cụ thể là các ngân hàng,
các định chế tài chính. Những người điều hành quản lý các ngân hàng, các định
chế tài chính bỏ qua những phân tích rủi ro hợp lý mà họ có thể đưa ra và tham
gia vào đám đông các ngân hàng thực hiện các chiến lược kinh doanh rủi ro với
niềm tin về một sự giải cứu của chính phủ khi gặp khó khăn. Điều này tới lượt
nó, lại tạo ra nhận thức sai lầm và thúc đẩy mở rộng bảng cân đối kế toán của
các định chế ngân hàng và phá hủy sức mạnh giám sát, kiềm chế của kỷ luật thị
trường.
Mở rộng vấn đề, có thể thấy rằng thậm chí nếu nó có khả năng giảm thiểu rủi
ro đạo đức và tạo ra nhận thức phù hợp để các nhà tín dụng trở thành những
người giám sát hiệu quả của các ngân hàng (trong trường hợp đó công bố thông
tin thị trường sẽ trở nên hữu ích), thì giám sát thị trường vẫn ít có ý nghĩa về
phương diện ngăn ngừa thất bại của các định chế/bảo vệ sự ổn định của hệ
thống vì hai lý do.
Thứ nhất, theo như quan sát của Hellwig:41 Bởi vì sự phụ thuộc lẫn nhau mang
tính hệ thống, rủi ro của một ngân hàng riêng lẻ không thể được xác định một
cách chắc chắn bằng cách nhìn vào tài sản và nợ của nó trên bảng cân đối kế
39 Báo cáo Goodhart, trên hàng n 49, 20-21
40 Như trên
41 Hellwig, trên hàng n 50, 59-60. Hellwig lưu ý một cách chính xác rằng: “Những khó khăn mà các
công ty bảo hiểm đơn tuyến (monoline insurers) về rủi ro của các chứng khoán phái sinh từ nợ có thế
chấp đã gánh chịu trong những năm qua – hay cuộc khủng hoảng gần đây của AIG – cung cấp một
bằng chứng ấn tượng về vấn đề này”. Cùng tác giả như trên
57
toán chính thức và phi chính thức. Nếu vị thế tài sản của một ngân hàng liên
quan đến một rủi ro nào đó và ngân hàng phòng ngừa rủi ro đó bằng cách giao
kết hợp đồng với một bên thứ ba, hiệu quả phòng ngừa phụ thuộc vào khả năng
thực hiện nghĩa của bên thứ ba khi cần thiết. Nếu rủi ro đang được nói tới thuộc
về chiều hướng biến động kinh tế vĩ mô – rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro giá
cả nhà đất – thì năng lực thực hiện nghĩa vụ của bên thứ ba tùy thuộc vào số
lượng hợp đồng bên thứ ba ký kết với các chủ thể khác tham gia thị trường.
Nếu tương quan rủi ro chéo giữa các hợp đồng quá lớn và bên thứ ba phải thực
hiện chúng cùng một lúc thì việc này có thể đe dọa khả năng tồn tại của bên thứ
ba.
Trong thị trường toàn cầu hóa ngày nay, không có một định chế riêng lẻ nào có
thể có đủ năng lực, nguồn vốn và khả năng tiếp cận thông tin để có thể thực
hiện phân tích tín nhiệm của tất các định chế tài chính khác – dù là có chịu sự
giám sát, quản lý hay không. Thậm chí, nếu những có tồn tại những định chế
như vậy thì chi phí giám sát chung quá lớn và sẽ vượt quá cả lợi ích kỳ vọng.
Thứ hai, thậm chí nếu một định chế hành xử khôn ngoan, hay tất cả các định
chế đều như vậy nhưng thiếu sự phối hợp thì chưa chắc đã ngăn chặn một cuộc
khủng hoảng mang tính hệ thống. Đặc biệt trong bối cảnh tính thanh khoản mất
đi – mặc cho cách hành xử khôn ngoan của các định chế – có thể tạo ra những
đợt sóng lan truyền làm xói mòn và phá hủy sự ổn định của hệ thống. Vấn đề
này là do một tác động ngoại vi (externality) mang tính lan truyền đến từ bên
ngoài: chứng khoán mất tính thanh khoản và giá rất thấp (Fire-sales).42Trong
cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vừa qua, có thể nhận thấy rằng hệ thống
tài chính thế giới đã thiếu đi một sự liên kết chặt chẽ trong việc ngăn ngừa,
chống đỡ cuộc khủng hoảng. Nếu khủng hoảng năm 1997 có quy mô khu vực,
chủ yếu tác động đến châu Á, thì cuộc khủng hoảng năm 2008 mang tầm toàn
42 Những tác động ngoại vi này được giải thích đầu tiên trong mô hình của John Geanakoplos và
Heracles Polemarchakis, “Sự tồn tại, Tính quy tắc, Sự tối ưu không hoàn toàn có tính bắt buộc của Sự
phân phối mang tính cạnh tranh khi Thị trường Tài sản không hoàn chỉnh” trong Heller, Starr, Starrett,
“Tính thiếu chắc chắn, Thông tin và Truyền đạt”, Tiểu Luận trong lễ vinh danh của Kenneth J. Arrow,
phần 3 (CUP, 1996).
58
cầu, bắt đầu từ Mỹ sau đó lan nhanh sang châu Âu và ra toàn thế giới. Nếu
cuộc khủng hoảng 1997, IMF trở thành chỗ dựa vững chắc cho hệ thống tài
chính châu Á thì đến năm 2008, đã không có một định chế nào đủ sức đảm
nhận điều này. Mặc dù đã có kinh nghiệm đối phó với nhiều cuộc khủng hoảng
trong quá khứ, nhưng đối phó với cuộc khủng hoảng vừa qua có tính khác biệt
khi mức độ toàn cầu hóa của cuộc khủng hoảng đã ở mức cao. Tuy nhiên, trong
nhiều thời điểm, đối phó của các nước mang tính địa phương khi lãnh đạo các
nước chỉ nhìn bức tranh trong biên giới của mình mà không chú ý ra bên ngoài.
Điều đó là một sai lầm.
Tóm lại, về sự thất bại trong các lĩnh vực (quản trị rủi ro, bảo vệ người tiêu
dùng, quy tắc ngân hàng) – những lĩnh vực có lượng thông tin lớn - trong cuộc
khủng hoảng tài chính năm 2008, một nguyên nhân quan trọng và nổi bật đó là
yếu tố tâm lý, và hành vi bầy đàn (dưới tác động của các nhân tố hành vi) của
những người tham gia thị trường đã làm suy yếu kỷ luật thị trường và khuếch
đại, đẩy nhanh tiến trình dẫn tới khủng hoảng.
59
Bảng 1: Thống kê cơ bản TTCK (HOSE)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Số mã CK 4 10 20 22 27 33 106 141 170 196
Số CP giao dịch 3,641,000 19,028,200 35,715,939 28,074,150 76,393,008 120,959,797 643,281,249 2,008,535,798 2,934,639,516 10,556,299,300
Tổng GTGD
(1000 VND)
90,214,760 964,019,550 959,329,653 502,022,234 2,003,868,492 3,040,370,004 38,175,024,441 205,732,389,629 124,576,000,000 423,299,000,000
Đồ thị 1: VN-Index
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
VNIndex
60
Đồ thị 2: Khối lượng giao dịch HOSE
Bảng 2: Thống kê cơ bản beta chéo theo từng tháng
Tháng
Số mã
CK
Min Max Beta trung bình Phương sai Độ lệch chuẩn
2002:03 12 0.1276 0.9466 0.6534 0.0766 0.2768
2002:04 12 0.0566 1.3729 0.7976 0.1058 0.3253
2002:05 17 0.0468 1.3864 0.7884 0.1055 0.3249
2002:06 17 0.0956 1.0008 0.7374 0.0481 0.2192
2002:07 17 -0.0340 1.2825 0.7054 0.0920 0.3034
2002:08 17 0.0138 1.8229 0.8784 0.3240 0.5692
2002:09 19 0.0498 2.0236 0.7660 0.2957 0.5437
2002:10 19 -1.3314 2.7200 0.6871 1.0483 1.0239
2002:11 19 -1.5094 1.9924 0.2198 0.4646 0.6816
2002:12 19 0.1509 1.2807 0.7522 0.0948 0.3079
2003:01 20 -1.2359 2.3206 0.5586 0.8402 0.9166
2003:02 21 -0.1578 2.0054 0.7397 0.3581 0.5984
2003:03 21 -0.2211 1.3950 0.6208 0.2309 0.4805
2003:04 21 -0.0543 1.2779 0.7417 0.1204 0.3471
-
20,000,000
40,000,000
60,000,000
80,000,000
100,000,000
120,000,000
140,000,000
160,000,000
D
a
te
/T
im
e
3
/1
6
/2
0
0
1
1
0
/2
9
/2
0
0
1
5
/9
/2
0
0
2
9
/2
0
/2
0
0
2
2
/1
3
/2
0
0
3
7
/1
/2
0
0
3
1
1
/1
3
/2
0
0
3
4
/6
/2
0
0
4
8
/1
9
/2
0
0
4
1
/4
/2
0
0
5
5
/2
7
/2
0
0
5
1
0
/1
0
/2
0
0
5
3
/1
/2
0
0
6
7
/1
4
/2
0
0
6
1
1
/2
7
/2
0
0
6
4
/1
8
/2
0
0
7
9
/6
/2
0
0
7
1
/2
1
/2
0
0
8
6
/2
0
/2
0
0
8
1
1
/5
/2
0
0
8
3
/2
6
/2
0
0
9
8
/1
1
/2
0
0
9
1
2
/2
3
/2
0
0
9
Khối lượng giao dao dịch
61
2003:05 21 0.2387 1.9444 0.8021 0.2112 0.4596
2003:06 21 -3.0117 2.7618 0.5962 1.8619 1.3645
2003:07 21 -0.9125 2.5196 0.5872 0.7550 0.8689
2003:08 21 -0.6357 3.4525 0.8909 0.9252 0.9619
2003:09 21 -0.2229 2.1887 0.4774 0.4276 0.6539
2003:10 21 -0.3876 1.8937 0.7343 0.2155 0.4642
2003:11 22 0.0918 1.5528 0.9040 0.1275 0.3571
2003:12 22 0.0245 2.0679 0.9242 0.3058 0.5530
2004:01 22 0.5104 1.2166 0.9281 0.0223 0.1495
2004:02 22 0.5936 1.2890 1.0219 0.0434 0.2083
2004:03 22 0.0174 1.6889 0.9498 0.1675 0.4092
2004:04 22 -0.3156 1.6687 0.6681 0.1996 0.4468
2004:05 23 -0.2062 1.5126 0.4846 0.2028 0.4504
2004:06 23 -0.1512 1.6914 0.6835 0.2446 0.4945
2004:07 23 -0.3808 2.0756 0.5249 0.3070 0.5540
2004:08 23 -0.0120 1.2795 0.7711 0.1453 0.3812
2004:09 23 -0.7645 2.4830 1.0428 0.7535 0.8681
2004:10 24 -1.1077 2.1936 0.7337 0.5054 0.7109
2004:11 24 0.1222 1.4280 0.6744 0.1158 0.3403
2004:12 24 -0.1589 1.6183 0.6105 0.1973 0.4442
2005:01 25 -1.0360 2.5337 0.8594 0.5931 0.7701
2005:02 25 -0.6326 1.7487 0.3580 0.3732 0.6109
2005:03 26 -0.2190 1.3397 0.6391 0.1567 0.3958
2005:04 27 -0.6330 1.7972 0.3423 0.3336 0.5776
2005:05 27 -1.3403 2.7282 0.6783 0.7091 0.8421
2005:06 27 -0.5128 2.8719 0.7064 0.7161 0.8462
2005:07 27 -1.5577 2.7673 0.4944 0.8062 0.8979
2005:08 29 -0.0420 1.5823 0.7093 0.2287 0.4782
2005:09 29 0.5110 1.2774 0.9103 0.0596 0.2441
2005:10 29 -0.1045 2.2829 0.9888 0.3558 0.5965
2005:11 29 0.0288 2.0551 0.7649 0.3026 0.5501
2005:12 29 -1.5181 2.3141 0.2567 0.6425 0.8015
2006:01 32 -0.3407 1.4002 0.4347 0.1681 0.4101
2006:02 33 -0.6343 1.3062 0.4989 0.1586 0.3983
2006:03 35 -0.1771 1.4489 0.7234 0.2080 0.4561
2006:04 36 -0.0421 1.2174 0.5918 0.1215 0.3486
2006:05 36 0.3518 1.1607 0.8209 0.0536 0.2314
2006:06 37 0.6217 1.7271 1.0655 0.0633 0.2517
2006:07 40 -0.3387 1.2609 0.7852 0.1014 0.3184
2006:08 47 0.0133 1.3169 0.8755 0.0722 0.2687
2006:09 50 -0.3843 1.4727 0.8036 0.1151 0.3392
2006:10 50 -0.3388 2.5948 1.1264 0.3586 0.5989
2006:11 53 0.0009 1.2455 0.6558 0.1209 0.3478
2006:12 64 -0.3353 1.2815 0.5053 0.1688 0.4109
62
2007:01 107 -0.7698 1.6676 0.3388 0.2637 0.5136
2007:02 108 -0.3569 1.6351 0.5037 0.1598 0.3998
2007:03 108 -0.0115 2.0870 0.8740 0.0892 0.2986
2007:04 108 -0.5304 1.4560 0.9451 0.1267 0.3560
2007:05 108 -0.5207 1.7375 0.7150 0.1845 0.4295
2007:06 108 -1.8689 2.4379 0.5451 0.5378 0.7333
2007:07 108 -0.3090 1.7930 0.9856 0.1602 0.4003
2007:08 111 -0.1743 1.7201 0.7267 0.1477 0.3843
2007:09 114 -0.3951 1.3245 0.6136 0.1644 0.4054
2007:10 118 -0.7169 1.7728 0.6187 0.2410 0.4909
2007:11 123 -0.0199 1.8808 1.0894 0.1904 0.4363
2007:12 130 -0.1506 3.2026 0.9060 0.1843 0.4293
2008:01 142 0.0751 1.4034 1.0337 0.0436 0.2087
2008:02 148 0.0412 1.4532 1.0298 0.0626 0.2503
2008:03 152 0.4208 1.2367 0.9739 0.0228 0.1509
2008:04 152 -0.1763 1.6190 0.9385 0.0969 0.3113
2008:05 151 -3.7010 3.0152 0.5814 0.8326 0.9125
2008:06 153 -0.2004 1.4857 0.8216 0.1363 0.3692
2008:07 156 -0.1678 1.2954 0.9461 0.0587 0.2423
2008:08 159 -0.0795 1.5229 0.9011 0.1304 0.3610
2008:09 161 0.2901 1.3146 0.8751 0.0464 0.2154
2008:10 163 0.1528 1.3232 0.9018 0.0547 0.2339
2008:11 166 -0.0762 1.4241 0.7752 0.1076 0.3280
2008:12 171 -0.1952 1.7274 0.7970 0.1444 0.3800
2009:01 174 -1.8997 2.3055 0.7758 0.5501 0.7417
2009:02 175 -0.6163 1.6174 0.7328 0.1731 0.4160
2009:03 177 -0.2601 1.5262 0.6753 0.1518 0.3896
2009:04 180 0.0687 1.4320 0.8389 0.0741 0.2722
2009:05 180 -0.1524 1.5586 0.8205 0.1290 0.3591
2009:06 163 0.3210 1.3145 0.9978 0.0442 0.2102
2009:07 162 0.3014 1.3122 0.9278 0.0429 0.2072
2009:08 165 -1.0072 2.1371 0.8027 0.3651 0.6043
2009:09 173 -1.0756 2.4407 0.7492 0.2997 0.5475
2009:10 179 -0.2106 1.8254 1.0643 0.1206 0.3473
2009:11 185 0.2095 1.5836 1.0084 0.0596 0.2442
2009:12 191 -0.0247 1.5501 1.0675 0.0858 0.2930
2010:01 203 -0.1952 1.6496 0.9435 0.1068 0.3267
2010:02 213 -0.4381 2.0296 0.8465 0.1821 0.4268
2010:03 214 -0.5124 2.4604 0.9697 0.2542 0.5042
2010:04 221 -2.3733 2.5680 0.4934 0.7315 0.8553
63
Bảng 3: Log (Độ lệch chuẩn của beta chéo)*
Tháng Std(β) Ln(Std(β)) Tháng Std(β) Ln(Std(β))
2002:03 0.2768 -1.2843 2006:04 0.3486 -1.0538
2002:04 0.3253 -1.1231 2006:05 0.2314 -1.4635
2002:05 0.3249 -1.1243 2006:06 0.2517 -1.3796
2002:06 0.2192 -1.5176 2006:07 0.3184 -1.1445
2002:07 0.3034 -1.1928 2006:08 0.2687 -1.3142
2002:08 0.5692 -0.5635 2006:09 0.3392 -1.0811
2002:09 0.5437 -0.6093 2006:10 0.5989 -0.5127
2002:10 1.0239 0.0236 2006:11 0.3478 -1.0562
2002:11 0.6816 -0.3832 2006:12 0.4109 -0.8894
2002:12 0.3079 -1.1779 2007:01 0.5136 -0.6664
2003:01 0.9166 -0.0870 2007:02 0.3998 -0.9168
2003:02 0.5984 -0.5134 2007:03 0.2986 -1.2086
2003:03 0.4805 -0.7329 2007:04 0.3560 -1.0329
2003:04 0.3471 -1.0583 2007:05 0.4295 -0.8451
2003:05 0.4596 -0.7775 2007:06 0.7333 -0.3101
2003:06 1.3645 0.3108 2007:07 0.4003 -0.9156
2003:07 0.8689 -0.1405 2007:08 0.3843 -0.9563
2003:08 0.9619 -0.0389 2007:09 0.4054 -0.9028
2003:09 0.6539 -0.4248 2007:10 0.4909 -0.7115
2003:10 0.4642 -0.7674 2007:11 0.4363 -0.8294
2003:11 0.3571 -1.0297 2007:12 0.4293 -0.8457
2003:12 0.5530 -0.5923 2008:01 0.2087 -1.5667
2004:01 0.1495 -1.9007 2008:02 0.2503 -1.3852
2004:02 0.2083 -1.5689 2008:03 0.1509 -1.8915
2004:03 0.4092 -0.8935 2008:04 0.3113 -1.1671
2004:04 0.4468 -0.8057 2008:05 0.9125 -0.0916
2004:05 0.4504 -0.7977 2008:06 0.3692 -0.9964
2004:06 0.4945 -0.7041 2008:07 0.2423 -1.4177
2004:07 0.5540 -0.5905 2008:08 0.3610 -1.0188
2004:08 0.3812 -0.9645 2008:09 0.2154 -1.5352
2004:09 0.8681 -0.1415 2008:10 0.2339 -1.4527
2004:10 0.7109 -0.3412 2008:11 0.3280 -1.1148
2004:11 0.3403 -1.0779 2008:12 0.3800 -0.9676
2004:12 0.4442 -0.8115 2009:01 0.7417 -0.2988
2005:01 0.7701 -0.2612 2009:02 0.4160 -0.8770
2005:02 0.6109 -0.4928 2009:03 0.3896 -0.9426
2005:03 0.3958 -0.9268 2009:04 0.2722 -1.3014
2005:04 0.5776 -0.5489 2009:05 0.3591 -1.0241
2005:05 0.8421 -0.1719 2009:06 0.2102 -1.5598
2005:06 0.8462 -0.1670 2009:07 0.2072 -1.5743
2005:07 0.8979 -0.1077 2009:08 0.6043 -0.5037
64
2005:08 0.4782 -0.7377 2009:09 0.5475 -0.6024
2005:09 0.2441 -1.4101 2009:10 0.3473 -1.0576
2005:10 0.5965 -0.5167 2009:11 0.2442 -1.4098
2005:11 0.5501 -0.5977 2009:12 0.2930 -1.2277
2005:12 0.8015 -0.2212 2010:01 0.3267 -1.1186
2006:01 0.4101 -0.8915 2010:02 0.4268 -0.8515
2006:02 0.3983 -0.9206 2010:03 0.50417 -0.6848
2006:03 0.4561 -0.7850 2010:04 0.85525 -0.1564
*: Đây là số liệu chính sẽ sử dụng trong việc chạy mô hình
Phụ lục 7: Kết quả từ chạy mô hình bằng chương trình Eviews
Mô hình (7)&(8):
Sspace: MODEL78
Method: Maximum likelihood (Marquardt)
Date: 06/15/10 Time: 22:27
Sample: 2002M03 2010M04
Included observations: 98
Convergence achieved after 15 iterations
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C(1) -0.863096 0.071005 -12.15541 0.0000
C(2) 0.427426 0.109353 3.908683 0.0001
C(3) -1.821825 0.136237 -13.37248 0.0000
Final State Root MSE z-Statistic Prob.
SV1 -0.068104 0.402157 -0.169346 0.8655
Log likelihood -50.39533 Akaike info criterion 1.078694
Parameters 3 Schwarz criterion 1.157334
Diffuse priors 0 Hannan-Quinn criter. 1.110511
Mô hình (9)&(8):
Sspace: MODEL98
Method: Maximum likelihood (Marquardt)
Date: 06/15/10 Time: 22:33
Sample: 2002M03 2010M04
Included observations: 98
Convergence achieved after 14 iterations
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C(1) -0.860943 0.071246 -12.08415 0.0000
C(2) 0.430258 0.111292 3.866020 0.0001
C(3) -1.825499 0.141554 -12.89613 0.0000
C(4) -0.230262 0.350965 -0.656083 0.5118
Final State Root MSE z-Statistic Prob.
SV1 -0.076076 0.401419 -0.189518 0.8497
65
Log likelihood -50.21508 Akaike info criterion 1.095254
Parameters 4 Schwarz criterion 1.200107
Diffuse priors 0 Hannan-Quinn criter. 1.137678
Mô hình (10)&(8):
Sspace: MODEL108
Method: Maximum likelihood (Marquardt)
Date: 06/15/10 Time: 22:34
Sample: 2002M03 2010M04
Included observations: 98
Failure to improve Likelihood after 4 iterations
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C(1) -3.632324 0.168920 -21.50320 0.0000
C(2) 0.418408 0.091809 4.557358 0.0000
C(3) -2.842202 0.159821 -17.78370 0.0000
C(5) -0.618957 0.032851 -18.84137 0.0000
Final State Root MSE z-Statistic Prob.
SV1 0.037368 0.241448 0.154767 0.8770
Log likelihood -0.964583 Akaike info criterion 0.100295
Parameters 4 Schwarz criterion 0.205148
Diffuse priors 0 Hannan-Quinn criter. 0.142718
Phụ lục 8: Giá trị ước lượng của hmt dựa vào mô hình (10)&(8)
Tháng H Tháng h Tháng h
2002:03 0.282426 2004:12 0.24431 2007:09 -0.0183
2002:04 0.381242 2005:01 0.043193 2007:10 -0.24228
2002:05 0.315258 2005:02 0.246164 2007:11 -0.06162
2002:06 0.505287 2005:03 0.256269 2007:12 -0.08228
2002:07 0.428626 2005:04 0.288471 2008:01 0.211188
2002:08 0.13439 2005:05 0.045607 2008:02 0.057449
2002:09 0.159276 2005:06 0.264749 2008:03 0.331081
2002:10 -0.21037 2005:07 -0.08367 2008:04 0.315928
2002:11 0.215776 2005:08 0.164917 2008:05 -0.27362
2002:12 0.408879 2005:09 0.272316 2008:06 -0.03733
2003:01 -0.38915 2005:10 -0.32056 2008:07 0.215551
2003:02 -0.33011 2005:11 -0.21223 2008:08 -0.19495
2003:03 0.077037 2005:12 0.028815 2008:09 0.004467
2003:04 0.021561 2006:01 0.27154 2008:10 0.018193
2003:05 0.276188 2006:02 -0.0466 2008:11 -0.26723
2003:06 -0.28737 2006:03 -0.38934 2008:12 -0.29354
2003:07 0.068068 2006:04 -0.32805 2009:01 -0.5656
2003:08 -0.25098 2006:05 -0.01746 2009:02 -0.40729
2003:09 0.156161 2006:06 0.236721 2009:03 -0.31111
2003:10 0.28214 2006:07 -0.09506 2009:04 -0.13112
66
2003:11 -0.12117 2006:08 0.017902 2009:05 -0.24793
2003:12 0.119169 2006:09 0.168224 2009:06 0.100586
2004:01 0.546303 2006:10 -0.17212 2009:07 0.210271
2004:02 0.215963 2006:11 -0.20345 2009:08 -0.2551
2004:03 -0.23929 2006:12 -0.46597 2009:09 -0.30651
2004:04 -0.12559 2007:01 -0.80522 2009:10 -0.0813
2004:05 0.100302 2007:02 -0.51557 2009:11 0.047176
2004:06 0.118847 2007:03 -0.07124 2009:12 -0.08496
2004:07 0.031138 2007:04 -0.20168 2010:01 -0.17301
2004:08 -0.24286 2007:05 -0.22372 2010:02 -0.17407
2004:09 0.192599 2007:06 -0.60846 2010:03 -0.21583
2004:10 0.090157 2007:07 -0.07391 2010:04 -0.48928
2004:11 0.439765 2007:08 -0.04867
Phụ lục 9: Mô hình không gian trạng thái (State-space model) và Phương
pháp lọc Kalman (Kalman filter)
Mô hình không gian trạng thái cho một chuỗi số liệu Yt N chiều bao gồm một
phương trình đo lường biểu thị mối quan hệ giữa dữ liệu quan sát được Yt và
một vector trạng thái m chiều Xt là biến không quan sát được, và một phương
trình chuyển hóa mô tả sự phát triển của vector trạng thái theo thời gian.
Phương trình đo lường có dạng:
Yt = ZtXt + dt + i, với t = 1,…, T
Trong đó Zt là một ma trận N x m, dt là một vector N x 1 và i là vector sai số
N x 1 và i ~ iid N(0,Ht).
Phương trình chuyển hóa đối với vector trạng thái Xt là một quá trình Markov
bậc 1:
Xt = TtXt-1 + ct + Rtηt, với t = 1,..., T
Trong đó Tt là một ma trận chuyển hóa, ct là một vector m x 1, Rt là một ma
trận m x g, và ηt là vector sai số g x 1 (ηt ~ iid N(0, Qt).
Đối với hầu hết các trường hợp, sai số trong phương trình đo lường và sai số
trong phương trình chuyển hóa là độc lập nhau:
E[iη’s] = 0 đối với mọi s, t = 1,…, T
Một dạng đơn giản của mô hình trạng thái gồm phương trình đo lường có dạng:
Yt = mXt + i, với tham số m không đổi theo thời gian (1)
67
Phương trình chuyển hóa có dạng:
Xt = aXt-1 + ηt, với tham số a không đổi theo thời gian (2)
Để ước lượng các tham số của biến không quan sát được, phương pháp lọc
Kalman trở thành công cụ hữu hiệu trong việc này. Phương pháp lọc Kalman
dựa trên ý tưởng đưa ra các giá trị dự báo của biến không quan sát được (XP)
và tiến hành điều chỉnh khi có dữ liệu của biến quan sát được để phương sai
của biến không quan sát sau khi đã điều chỉnh (XP-Adj) là bé nhất. Cụ thể,
phương pháp lọc Kalman được tiến hành theo các bước sau:
Gán giá trị ban đầu X0 cho biến Xt (X0 có giá trị trung bình là µ0 và độ lệch
chuẩn ;j) và đưa vào phương trình (2). Phương trình (2) trở thành:
X1P = aX0 + η0 (3)
X1P là giá trị dự báo của X1.
Giá trị X1P thu được đưa vào phương trình (1) để tạo ra giá trị dự báo của Y1,
đặt là Y1P:
Y1P = mX1P + i? = m (aX0 + η0) + i? (4)
Khi có giá trị thực tế Y1, tính sai số dự báo Y1E bằng cách lấy giá trị thực tế Y1
trừ đi giá trị dự báo Y1P:
Y1E = Y1 – Y1P (5)
Sai số Y1E được sử dụng để điều chỉnh giá trị dự báo của X1. Để phân biệt giá
trị dự báo điều chỉnh của X1 với giá trị dự báo X1P trong công thức (3), giá trị
dự báo điều chỉnh của X1 được ký hiệu là X1P-Adj:
X1P-Adj = X1P + k1Y1E
= X1P + k1(Y1 – Y1P)
= X1P + k1(Y1 – mX1P – i?)
= X1P(1 – mk1) + k1Y1 – k1i? (6)
Trong đó k1 được gọi là tham số Kalman và k1 được xác định bằng cách lấy đạo
hàm theo k1 phương sai của X1P-Adj. Gọi p1 là phương sai của X1P (p1 = (a;j)2 +
Q0).
Từ (6) suy ra:
Var(X1P-Adj) = p1(1 – mk1)
2 + k?'H1 (7)
68
lmnopSqRrstluS = −2m1 − mk?p? + 2k?H? = 0 (8)
k? = {S{S |}~S = f<S,SIS (9)
Bước tiếp theo là sử dụng X1P-Adj đã tính được và đưa trở lại vào phương trình
(2), lập lại quy trình như ở trên để tìm các giá trị tương ứng khi t = 2.
Vậy thì thuận lợi của X1P-Adj so với X1P là gì? Trở lại công thức (7), thay giá trị
k1 vừa tính được vào công thức này ta được:
Var(X1P-Adj) = p11 − ??} S
S|' + k?'6? (10)
p1 là phương sai của X1P, nhân với một lượng bé hơn 1 nên Var(X1P-
Adj)<Var(X1P).
Các tham số như giá trị trung bình, phương sai của XtP-Adj, YtP được tính theo
những công thức sau:
E(XtP-Adj) = E(XtP + ktYtE) = E(XtP) + kt(Yt – E(YtP)) (11)
Var(XtP-Adj) = pt1 − ??}
|' + k'6 (12)
E(YtP) = E(mXtP-Adj + i) = mE(XtP-Adj) (13)
Var(YtP) = Var(XtP-Adj)m
2 + rt (14)
Việc giải quyết các mô hình không gian trạng thái bằng phương pháp lọc
Kalman ngày nay được sử dụng khá phổ biến trong các mô hình trong lĩnh vực
kinh tế, tài chính. Các phần mềm hỗ trợ cho quy trình trên như Matlab, Eviews
và WinRats. Trong đề tài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phần mềm Eviews
để hỗ trợ giải quyết.
69
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Jacques J. f. Commandeur and Siem Jan Koopman, "An Introduction to
State Space Time Series Analysis", Oxford University Press (2007)
- GS.TS Trần Ngọc Thơ, "Giáo trình: Tài chính doanh nghiệp hiện đại",
NXB Thống kê (2007)
- Vernon L. Smith, “Papers in Experimental Economics", Cambridge
University Press (1991)
- Arnold, T., Bertus, M., and Godbey, J., "A Simplified Approach to
Understanding the Kalman Filer Technique", Working Papers Series (2007)
- Avanidhar Subrahmanyam, "Behavioural Finance: A Review and
Synthesis", European Financial Management, 14, 1, pp. 12-29 (2008)
- Banerjee, A. V., "A Simple Model of Herd Behavior", Quarterly Journal of
Economics, CVII, 3, pp. 797-817 (1992)
- Bikhchandani S., and S. Sharma, "Herd Behavior in Financial Markets",
IMF Staff Papers, 47, 3 (2001)
- Brad M. Barber and Terrance Ocean, "Boys will be boys: Gender,
Overconfidence, and Common Stock Investment", The Quarterly Journal of
Economics (2001)
- Christie, W.G. and R.D. Huang, "Following the Pied Piper: Do Individual
Returns Herd Aroundthe Market?", Financial analysts Journal, pp. 31-37
(1995)
- Denenow, A. and I. Welch, "Rational Herding in Financial Economics",
European Economic Review, 40, pp. 603-615 (1996)
- Emilios Avgouleas, “What Future for Disclosure as a Regulatory
Technique? Lesson from the Global Financial Crisis and Beyond”,
Working Paper (2009)
- Eugene F. Fama, "Efficient Capital Market: A review of theory and
empirical work", The Journal of Finance, 25, 2 (5/1970)
- Gelos, G. and S-J Wei, "Transparency and International Investor
Behavior", NPER Working Paper 9260 (2002)
70
- Hersh Shefrin and Mario L. Belotti, "Behavioral Finance: Biases, Mean–
Variance Returns, and Risk Premiums", CFA Institute Conference
Proceedings Quarterly, 24, 2, pp. 4-12 (2007)
- Hillel J. Einhorn and Robin M. Hogarth,"Behavioral Decision Theory:
Processes of Judgment and Choice", Journal of Accounting Research, 19, 1,
(1981)
- Hirshleifer, D., "Investor Psychology and Asset Pricing", Jornal of Finance,
LVI, 4, pp. 1533-1598 (2001)
- Hirshleifer, D., and S. T. Teoh, "Herd Behavior and Cascading in Capital
in Capital Markets: A Review and Synthesis", European Financial
Management Journal, 9, 1, pp. 25-66 (2003)
- Thạc sỹ Hồ Quốc Tuấn, "Tài chính hành vi: Nghiên cứu ứng dụng tâm lý
học vào tài chính", Tạp chí kinh tế phát triển (tháng 7 năm 2007)
- Hwang, S. and Salmon, "Market Stress and Herding", Journal of Empirical
Finance, 11, pp. 585-616 (2004)
- IMF, “Containing Systemic Risks and Restoring Financial Soundness”,
Global Financial Stability Report, (2008)
- Jay R. Ritter, "Behavioral Finance", The Pacific-Basin Finance Journal, 11,
4, pp. 429-437 (2003)
- Jennifer Arlen and Eric L. Talley, "Experimental Law and Economics”,
Research Paper (2008)
- Kahnemann, D and Tversky, A., “Prospect Theory : An Analysis of
Decision under Risk”, Research Paper (1979)
- Kallinterakis, V. , Herding and Thin Trading Bias in a Start-Up Market:
Evidence from Vietnam" (2007)
- Kallinterakis, V. and T. Kratunova, "Does Thin Trading Impact Upon the
Measurement of Herding? Evidence from Bulgaria", Ekonomia, 10, 1,
Summer 2007
- Kim, W. and S-J Wei, "Foreign Portfolio Investors Before and During a
Crisis, Journal of International Economics, 68, 1, pp. 205-224 (2002)
71
- Lawrence J.Raifman, J.D., "The Psychology of Decision – Making:
Behavioral Finance" - (2001)
- Lê An Khang, "Luận văn thạc sĩ kinh tế: Ảnh hưởng của thông tin bất cân
xứng đối với nhà đầu tư trên TTCK TP.HCM" (2008)
- Thạc sỹ Lê Đạt Chí, "Kiểm định mức độ hiệu quả thông tin trên TTCK Việt
Nam"
- Thạc sỹ Lê Đạt Chí, "Ứng dụng lý thuyết tài chính hành vi"
- Markus Brunnermeier, Andrew Crockett, Charles Goodhart, Avinash D.
Persaud, Hyun Shin, “The Fundamental Principles of Financial
Regulation”, Goodhart Report (2009)
- Martin Sewell, "Behavioural Finance", download from the link:
www.behaviouralfinance.net/behavioural-finance.pdf
- Scharfstein, D.S. and J. C. Stein, "Herd Behavior and Investment",
American Economic Review, 80, 3, pp. 181-185 (1990)
- Shiller, R. J., "Conservation, Information and Herd Behavior", American
Economic Review, 85(2), pp. 181-185 (1995)
- The Becker-Posner Blog, "The Subprime Mortgage Mess - Posner's
Comment" (2007)
- Luật Chứng Khoán 2007
- Nghị định 14/2007/NĐ-CP Hướng dẫn thi hành Luật Chứng Khoán 2007
- Thông tư 09/2010/TT/BTC Hướng dẫn về công bố thông tin trên TTCK
Việt Nam.
- Thông tư 151/2009/TT-BTC Hướng dẫn công tác giám sát của Ủy ban
Chứng khoán Nhà nước đối với hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán của
SGDCK và TTLKCK
- Trang web Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội:
- Trang web Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh:
- Trang web Bộ Tài Chính Việt Nam:
- Các trang web khác :
72
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- De tai NCKH_Do luong hanh vi bay dan tren TTCK VN_CaoVe.pdf