News and prices: Vietnam stock market

Abstract

This study identifies and analyzes the relationship between "strong sentiment" phrases in news bulletins that appeared in the Vietnamese stock market from 2008 to 2023. A total of 18,826 news bulletins were analyzed, covering various types of financial information such as dividend payments, stock issuance, stock sale registration, and stock sales. Data were collected from transactions and essential announcements of listed companies on the Vietnamese stock market. The study identified five key clusters of information closely related to stock price fluctuations, including "cash dividend payments, additional stock issuance, supplementary stock listings, stock sale registrations, and completed stock sales." Among them, information on "cash dividend payments," "additional stock issuance," or "supplementary stock listings" can lead to inconsistent reactions depending on the context. The study also revealed that "stock sale registration" tends to cause more significant price volatility than "completed stock sales," reflecting a higher level of uncertainty from investors. This research not only contributes to behavioral finance theory but also provides substantial empirical evidence to assist investors in evaluating the impact of news on investment decisions.

Giới thiệu

“Cảm xúc tài chính của thông tin” đề cập đến phản ứng của thị trường khi thông tin về một cổ phiếu cụ thể được công bố, thể hiện qua biến động giá. Nếu thông tin này gây ra sự tăng hoặc giảm giá cổ phiếu, nó cho thấy ảnh hưởng mạnh mẽ đến tâm lý thị trường, thúc đẩy các nhà đầu tư phản ứng. Theo Ackert và Deaves 1 , nhà đầu tư thường phản ứng mạnh với những thông tin bất ngờ hoặc sự kiện lớn, dẫn đến biến động giá. Đây là biểu hiện của cảm xúc tài chính, khi tâm lý đám đông chi phối thị trường nhiều hơn các phân tích kỹ thuật hoặc cơ bản. Trong tài chính, thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hành vi nhà đầu tư. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cảm xúc từ tin tức có thể ảnh hưởng đáng kể đến hành vi và quá trình truyền tải thông tin trên thị trường tài chính. Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) 2 cho rằng giá cổ phiếu phản ánh tất cả thông tin sẵn có, trong khi lý thuyết tài chính hành vi, đặc biệt là Lý thuyết triển vọng 3 , nhấn mạnh vai trò của tâm lý nhà đầu tư trong định giá cổ phiếu.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, với sự gia tăng đáng kể về khối lượng giao dịch và biến động giá cổ phiếu. Tuy nhiên, việc nghiên cứu tác động của thông tin tài chính đến hành vi của nhà đầu tư tại Việt Nam còn nhiều khoảng trống. Đặc biệt, việc nhận diện và đo lường tác động của các cụm thông tin mang cảm xúc tài chính đến giá cổ phiếu là một lĩnh vực mới mẻ chưa được khai thác đầy đủ.

Nghiên cứu này nhằm lấp đầy khoảng trống đó, tập trung vào việc nhận diện các cụm từ mang "cảm xúc" trong các bản tin tài chính và phản ứng của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2008-2023. Thông qua phân tích 18.826 bản tin, nghiên cứu đã xác định được những thông tin mà sự xuất hiện của chúng thường đi liền với biến động giá cổ phiếu. Những phát hiện này không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm làm giàu cho các lý thuyết tài chính hành vi trong bối cảnh Việt Nam mà cung cấp các luận điểm tiền đề, mở ra hướng nghiên cứu mới trong đo lường và lượng hóa cảm xúc của thị trường.

Lý thuyết nền

Lý thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hypothesis - EMH) 2 cho rằng giá cổ phiếu luôn phản ánh đầy đủ và ngay lập tức tất cả thông tin sẵn có trên thị trường. Tuy nhiên, lý thuyết này kết hợp với các lý thuyết tài chính hành vi, tiêu biểu là Lý thuyết triển vọng (Prospect Theory) 3 , nhấn mạnh rằng yếu tố tâm lý và hành vi của nhà đầu tư đóng vai trò quan trọng trong việc định giá cổ phiếu, đặc biệt khi thị trường đối mặt với thông tin mới hoặc không chắc chắn. Theo Lý thuyết triển vọng, nhà đầu tư thường sợ mất mát nhiều hơn là kỳ vọng lợi nhuận, dẫn đến hành vi không hoàn toàn hợp lý trước rủi ro. Trong bối cảnh của nghiên cứu này, lý thuyết triển vọng giúp giải thích tại sao thị trường có thể phản ứng mạnh mẽ hơn đối với thông tin không chắc chắn (như đăng ký bán cổ phiếu) so với thông tin đã chắc chắn (như đã bán cổ phiếu). Sự không chắc chắn có thể gây ra các phản ứng cảm xúc mạnh mẽ hơn từ phía nhà đầu tư, làm tăng biến động giá cổ phiếu.

Lý thuyết "chú chim trong lòng bàn tay" (Bird in the hand) 4 cho rằng nhà đầu tư coi trọng giá trị của cổ tức tiền mặt hiện tại hơn lợi nhuận tiềm năng từ tái đầu tư trong tương lai. Cụ thể, các nhà đầu tư coi cổ tức tiền mặt như "con chim nắm trong tay" – một tài sản thực tế mà họ có thể sở hữu ngay lập tức, so với lợi nhuận tiềm năng không chắc chắn từ việc tái đầu tư. Trong bối cảnh của nghiên cứu này, lý thuyết này giúp giải thích tại sao các công ty có chính sách chi trả cổ tức ổn định thường được nhà đầu tư ưa chuộng, dẫn đến phản ứng tích cực của thị trường mỗi khi có thông tin về chia cổ tức bằng tiền mặt. Bên cạnh đó, Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Cost Theory) 5 giải thích sự mâu thuẫn lợi ích giữa cổ đông và ban quản trị, khi việc chi trả cổ tức tiền mặt có thể nhằm giảm thiểu chi phí đại diện do xung đột lợi ích.

Lý thuyết tín hiệu cho rằng dưới sự bất đối xứng thông tin, các tín hiệu phổ biến để các công ty truyền thông tin nội bộ của công ty ra thế giới bên ngoài thường bao gồm các thông báo về thông tin quan trọng như lợi nhuận, cổ tức và tài chính 6 . Trong kỷ nguyên công nghệ mạng, tính tương tác và lan truyền thông tin liên tục được tăng cường và nền tảng đã trở thành một phương tiện truyền tín hiệu quan trọng 7 . Nhà đầu tư có nhiều thông tin sẽ chủ động công bố thông tin giá trị để thu hút sự chú ý hoặc lợi ích kinh tế của các nhà đầu tư khác, trong khi nhà đầu tư có ít thông tin hơn sẽ chủ động thu thập thông tin hơn để đưa ra quyết định thỏa đáng nhất 8 .

Các lý thuyết trên hỗ trợ lẫn nhau trong giải thích cách thức mà thông tin tài chính ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trên thị trường. Sự kết hợp của các lý thuyết này giúp nghiên cứu cung cấp cái nhìn toàn diện về phản ứng của thị trường, đồng thời đóng góp vào phát triển lý thuyết tài chính hành vi.

Phương pháp nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng tổng cộng 18.826 bản tin từ năm 2008 đến 2023. Các bản tin này bao gồm nhiều loại thông tin tài chính khác nhau, chẳng hạn như thông tin về chia cổ tức, phát hành cổ phiếu, đăng ký bán cổ phiếu, và đã bán cổ phiếu. Dữ liệu được thu thập từ các giao dịch và thông báo quan trọng của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tương ứng số liệu về phần trăm thay đổi giá trong ngày (từ giá mở cửa đến giá đóng cửa) cũng được tổng hợp từ cơ sở Refinitiv.

Thống kê mô tả dữ liệu

Table 1 Mô tả cấu trúc dữ liệu nghiên cứu

Table 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu, đồng thời cho thấy mối liên hệ giữa các thông tin và sự tăng/giảm giá cổ phiếu. Đây là nền tảng quan trọng cho việc phân tích sâu hơn mối quan hệ giữa các sự kiện cụ thể và giá trị thị trường của các công ty niêm yết. Cụ thể:

Cấu trúc dữ liệu bao gồm 5 trường thông tin chính: Ngày xuất hiện bản tin, mã cổ phiếu liên quan, tiêu đề bản tin, nhãn được gán (1 đối với trường hợp giá tăng và 0 nếu giá giảm vào ngày xuất hiện bản tin). Lưu ý rằng chúng tôi đã loại bỏ các trường hợp giá không đổi vì được xem là không có phản ứng thị trường. Phần trăm thay đổi giá trong ngày (từ giá mở cửa đến giá đóng cửa) cũng được tổng hợp.

Dữ liệu: Tổng cộng có 18,826 bản tin từ năm 2008 đến 2023 mà dự kiến có phản ứng của thị trường. Các bản tin này đề cập đến nhiều vấn đề khác nhau như niêm yết bổ sung cổ phiếu, thông báo giao dịch của người liên quan, và quyết định của Hội đồng quản trị.

Biến động giá cổ phiếu: Được thể hiện trong cột "% thay đổi giá", với các mức thay đổi từ nhẹ đến mạnh. Ví dụ, giá cổ phiếu của "SD6" đã giảm 7,69% vào ngày cuối cùng được liệt kê trong bảng, ám chỉ một sự kiện tiêu cực hoặc thông tin quan trọng ảnh hưởng đến giá trị cổ phiếu ngày hôm đó. Cũng có các bản tin khác cho thấy mối liên hệ tiềm tàng giữa thông tin và biến động giá cổ phiếu, như thông báo của "MHC" với mức giảm 4,93%, trong khi một thông báo khác lại đi cùng sự tăng giá 4,59%.

Phương pháp phân tích dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng các công cụ thống kê để phân tích dữ liệu, nhằm xác định và rút ra các luận điểm về mối liên hệ giữa thông tin và phản ứng của thị trường. Các kiểm định thống kê, bao gồm kiểm định T-statistic, đã được áp dụng để so sánh trung bình giữa các nhóm, kiểm tra sự tương đồng hoặc khác biệt trong phản ứng của thị trường đối với các loại thông tin khác nhau.

Lưu ý, nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng các công cụ thống kê để xác định và rút ra các luận điểm chính. Trên cơ sở những kết quả này, các nghiên cứu tiếp theo sẽ áp dụng những phương pháp cụ thể hơn nhằm đo lường và lượng hóa phản ứng của thị trường thành các chỉ số cảm xúc rõ ràng. Nghiên cứu hiện tại đóng vai trò là nền tảng cho các nghiên cứu sau này.

Kết quả và thảo luận

Thống kê mô tả biến động giá trong giai đoạn nghiên cứu

Table 2 Thống kê mô tả biến động giá cổ phiếu trong giai đoạn nghiên cứu

Từ năm 2008 đến 2023, thị trường trải qua nhiều biến động đáng kể về giá cổ phiếu, như trình bày trong Table 2 . Phân tích từ 18.826 quan sát cho thấy mức biến động giá cổ phiếu trung bình là 0,20%, với độ lệch chuẩn 3,16%, phản ánh sự biến động mạnh mẽ. Phân vị thứ 25 cho thấy 25% cổ phiếu giảm ít nhất -1,49%, trong khi phân vị thứ 75 cho thấy 25% cổ phiếu tăng ít nhất 1,88%. Biên độ dao động này vẫn nằm trong quy định của các sàn giao dịch, với mức tối đa từ 7% đến 15% cho HoSE, HNX và UpCOM.

Table 3 Một số trường hợp cá biệt, giá cổ phiếu đã có những biến động lớn

Trong một số trường hợp cá biệt (xem Table 3 ), giá cổ phiếu đã chứng kiến những biến động lớn, như trường hợp của PVB, tăng tới 29,84% vào ngày 24 tháng 12 năm 2013, vượt xa biên độ dao động thông thường của giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Ngược lại, mức giảm giá cao nhất được ghi nhận là -20,07%. Những biến động này thường liên quan đến cổ phiếu mới niêm yết hoặc những cổ phiếu quay trở lại sau khi tạm ngừng giao dịch, nơi biên độ dao động giá được phép cao hơn so với quy định thông thường. Cụ thể, vào ngày 24 tháng 12 năm 2013, khi PVB niêm yết mới, giao dịch đã tăng lên mức kịch lịch sử 29,84%. Ngày 31 tháng 01 năm 2020, cổ phiếu PAN cũng chứng kiến một đợt giảm sâu lịch sử, liên quan đến hai sự kiện lớn: (i) phát hiện ba người Việt Nam đầu tiên dương tính với virus corona và (ii) công bố phát hành cổ phiếu tăng vốn từ nguồn vốn chủ sở hữu với tỷ lệ 4:1, tiềm ẩn hiệu ứng pha loãng cổ phiếu. Cả hai thông tin này đều gây ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu. Theo quy định trên các sàn giao dịch như HoSE, HNX, và UpCOM, các cổ phiếu trong tình trạng này có thể được giao dịch với biên độ dao động giá lên tới 20%, 30%, và 40% tương ứng, giải thích phần nào những biến động cực đoan trong dữ liệu.

Ngoài hai trường hợp tăng tối đa, giảm tối đa nêu trên, còn có trường hợp khác, đơn cử, các cổ phiếu như SAB (Sabeco) và MSN (Masan Group) ghi nhận mức tăng giá đột biến lên tới 20% trong ngày. Vào ngày 6 tháng 12 năm 2016, cổ phiếu SAB của Sabecotăng 20% khi có tin tức tích cực về triển vọng của doanh nghiệp trong bối cảnh cạnh tranh với các đối thủ như Habeco. Cụ thể, Sabeco đã chính thức niêm yết 641.281.186 cổ phiếu trên HoSE với mã chứng khoán SAB và mức giá tham chiếu trong phiên giao dịch đầu tiên là 110.000 đồng/cổ phiếu. Chỉ vài phút sau khi mở cửa, cổ phiếu SAB đã tăng kịch trần 20%, đạt 132.000 đồng/cổ phiếu.

Tương tự, cổ phiếu NVT tăng 20% vào ngày 7/5/2010, chỉ một ngày sau khi giao dịch trên HoSE. Đây là ví dụ điển hình cho biến động mạnh khi cổ phiếu mới niêm yết hoặc quay lại thị trường, phản ánh sự điều chỉnh của thị trường với các sự kiện và quy định.

Figure 1 . Biểu đồ phân phối biến động giá cổ phiếu

Biểu đồ phân phối biến động giá cổ phiếu ( Figure 1 ) cho thấy mật độ tập trung cao nhất ở khoảng thay đổi giá từ -1% đến +1%, với đỉnh cao nhất gần giá trị 0%. Điều này phản ánh một thị trường ổn định trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, có hai đỉnh phụ ở khoảng +10% và -10%, biểu hiện những biến động giá lớn liên quan đến các sự kiện đặc biệt như báo cáo thu nhập, thay đổi lãnh đạo, hoặc các yếu tố kinh tế vĩ mô. Biểu đồ phân bố không đối xứng hoàn toàn, nhưng không lệch nhiều về bên phải hay trái, cho thấy sự cân bằng giữa tần suất giá tăng và giảm, mặc dù có một số điểm ngoại lai thể hiện biến động giá nghiêm trọng hoặc bất thường.

Nhận diện các cụm thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường.

Table 4 Các thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường

Table 4 cung cấp ghi nhận phản ứng của thị trường cổ phiếu đối với các thông tin tài chính cụ thể từ năm 2008 đến 2023. Các thông tin này bao gồm các sự kiện như chia cổ tức bằng tiền, phát hành thêm cổ phiếu, niêm yết bổ sung, và các giao dịch của những thành viên quan trọng trong công ty niêm yết, gồm đăng ký bán cổ phiếu và đã bán cổ phiếu. Các thông tin này được chọn lọc từ rất nhiều thông tin trong giai đoạn nghiên cứu, dựa trên tần suất xuất hiện cao nhất. Tổng quan, số lượng bản tin theo từng loại sự kiện cho thấy mức độ quan trọng và tác động tiềm năng của chúng đối với biến động giá cổ phiếu và tâm lý nhà đầu tư trên thị trường.

Mỗi thông tin/sự kiện được ghi nhận với hai trạng thái phản ứng: giá cổ phiếu tăng hoặc giảm, cùng với tỷ lệ thay đổi giá trong ngày (từ giá đóng cửa so với giá mở cửa) và các thống kê liên quan. Rõ ràng, mỗi thông tin/sự kiện không chỉ mang một ý nghĩa đơn điệu mà lại thể hiện đa dạng cảm xúc; cùng một thông tin nhưng trong một số thời điểm và bối cảnh, được nhìn nhận tích cực, đi cùng hiện tượng tăng giá, trong khi vẫn là thông tin đó nhưng xuất hiện trong thời điểm khác và bối cảnh khác, lại mang cảm xúc tiêu cực, đi cùng hiện tượng giá cổ phiếu giảm.

Nhận diện các cụm thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường.

Table 4 Các thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường

Table 4 cung cấp ghi nhận phản ứng của thị trường cổ phiếu đối với các thông tin tài chính cụ thể từ năm 2008 đến 2023. Các thông tin này bao gồm các sự kiện như chia cổ tức bằng tiền, phát hành thêm cổ phiếu, niêm yết bổ sung, và các giao dịch của những thành viên quan trọng trong công ty niêm yết, gồm đăng ký bán cổ phiếu và đã bán cổ phiếu. Các thông tin này được chọn lọc từ rất nhiều thông tin trong giai đoạn nghiên cứu, dựa trên tần suất xuất hiện cao nhất. Tổng quan, số lượng bản tin theo từng loại sự kiện cho thấy mức độ quan trọng và tác động tiềm năng của chúng đối với biến động giá cổ phiếu và tâm lý nhà đầu tư trên thị trường.

Mỗi thông tin/sự kiện được ghi nhận với hai trạng thái phản ứng: giá cổ phiếu tăng hoặc giảm, cùng với tỷ lệ thay đổi giá trong ngày (từ giá đóng cửa so với giá mở cửa) và các thống kê liên quan. Rõ ràng, mỗi thông tin/sự kiện không chỉ mang một ý nghĩa đơn điệu mà lại thể hiện đa dạng cảm xúc; cùng một thông tin nhưng trong một số thời điểm và bối cảnh, được nhìn nhận tích cực, đi cùng hiện tượng tăng giá, trong khi vẫn là thông tin đó nhưng xuất hiện trong thời điểm khác và bối cảnh khác, lại mang cảm xúc tiêu cực, đi cùng hiện tượng giá cổ phiếu giảm.

Nhận diện các cụm thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường.

Table 4 Các thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường

Table 4 cung cấp ghi nhận phản ứng của thị trường cổ phiếu đối với các thông tin tài chính cụ thể từ năm 2008 đến 2023. Các thông tin này bao gồm các sự kiện như chia cổ tức bằng tiền, phát hành thêm cổ phiếu, niêm yết bổ sung, và các giao dịch của những thành viên quan trọng trong công ty niêm yết, gồm đăng ký bán cổ phiếu và đã bán cổ phiếu. Các thông tin này được chọn lọc từ rất nhiều thông tin trong giai đoạn nghiên cứu, dựa trên tần suất xuất hiện cao nhất. Tổng quan, số lượng bản tin theo từng loại sự kiện cho thấy mức độ quan trọng và tác động tiềm năng của chúng đối với biến động giá cổ phiếu và tâm lý nhà đầu tư trên thị trường.

Mỗi thông tin/sự kiện được ghi nhận với hai trạng thái phản ứng: giá cổ phiếu tăng hoặc giảm, cùng với tỷ lệ thay đổi giá trong ngày (từ giá đóng cửa so với giá mở cửa) và các thống kê liên quan. Rõ ràng, mỗi thông tin/sự kiện không chỉ mang một ý nghĩa đơn điệu mà lại thể hiện đa dạng cảm xúc; cùng một thông tin nhưng trong một số thời điểm và bối cảnh, được nhìn nhận tích cực, đi cùng hiện tượng tăng giá, trong khi vẫn là thông tin đó nhưng xuất hiện trong thời điểm khác và bối cảnh khác, lại mang cảm xúc tiêu cực, đi cùng hiện tượng giá cổ phiếu giảm.

Nhận diện các cụm thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường.

Table 4 Các thông tin tiêu biểu có cảm xúc tài chính trên thị trường

Table 4 cung cấp ghi nhận phản ứng của thị trường cổ phiếu đối với các thông tin tài chính cụ thể từ năm 2008 đến 2023. Các thông tin này bao gồm các sự kiện như chia cổ tức bằng tiền, phát hành thêm cổ phiếu, niêm yết bổ sung, và các giao dịch của những thành viên quan trọng trong công ty niêm yết, gồm đăng ký bán cổ phiếu và đã bán cổ phiếu. Các thông tin này được chọn lọc từ rất nhiều thông tin trong giai đoạn nghiên cứu, dựa trên tần suất xuất hiện cao nhất. Tổng quan, số lượng bản tin theo từng loại sự kiện cho thấy mức độ quan trọng và tác động tiềm năng của chúng đối với biến động giá cổ phiếu và tâm lý nhà đầu tư trên thị trường.

Mỗi thông tin/sự kiện được ghi nhận với hai trạng thái phản ứng: giá cổ phiếu tăng hoặc giảm, cùng với tỷ lệ thay đổi giá trong ngày (từ giá đóng cửa so với giá mở cửa) và các thống kê liên quan. Rõ ràng, mỗi thông tin/sự kiện không chỉ mang một ý nghĩa đơn điệu mà lại thể hiện đa dạng cảm xúc; cùng một thông tin nhưng trong một số thời điểm và bối cảnh, được nhìn nhận tích cực, đi cùng hiện tượng tăng giá, trong khi vẫn là thông tin đó nhưng xuất hiện trong thời điểm khác và bối cảnh khác, lại mang cảm xúc tiêu cực, đi cùng hiện tượng giá cổ phiếu giảm.

Kết luận và hướng phát triển nghiên cứu

Kết luận

Nghiên cứu này sử dụng công cụ thống kê để phân tích mối liên hệ giữa thông tin và phản ứng của thị trường chứng khoán, thể hiện qua biến động giá cổ phiếu. Kết quả cho thấy trong giai đoạn 2008-2023, giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam biến động trung bình 0,20% với độ lệch chuẩn 3,16%, chỉ ra rằng giá cổ phiếu có sự biến động mạnh. Một số trường hợp cá biệt ghi nhận biến động lớn, chẳng hạn PVB tăng 29,84% vào ngày 24 tháng 12 năm 2013, trong khi mức giảm lớn nhất là -20,07%. Những biến động này thường liên quan đến các cổ phiếu mới niêm yết hoặc quay trở lại sau khi tạm ngừng giao dịch, nơi có biên độ dao động giá lớn hơn so với quy định thông thường.

Nghiên cứu cũng cho thấy thị trường phản ứng khác nhau tùy thuộc vào loại thông tin được công bố. Các thông tin như "chia cổ tức bằng tiền mặt" và "phát hành thêm cổ phiếu" hoặc “niêm yết bổ sung cổ phiếu” thường dẫn đến tăng giá cổ phiếu, mặc dù phản ứng có thể không nhất quán. Đặc biệt, thông tin "Đăng ký bán cổ phiếu" thường gây biến động giá mạnh hơn so với "Đã bán cổ phiếu", do yếu tố bất định cao hơn từ phía nhà đầu tư.

Nghiên cứu này có những đóng góp quan trọng cả về mặt thực tiễn lẫn lý thuyết. Trên phương diện thực tiễn, nghiên cứu đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam, từ đó làm giàu thêm các lý thuyết về tài chính hành vi. Đặc biệt, việc nhận diện những thông tin có cảm xúc tác động đến giá cổ phiếu tại Việt Nam chưa được nghiên cứu đầy đủ.

Nghiên cứu này tiên phong trong việc lấp đầy khoảng trống đó bằng cách nhận diện ra 5 cụm thông tin mà sự xuất hiện của chúng trên thị trường thường đi liền với sự biến động giá cổ phiếu. Những phát hiện này không chỉ cung cấp cơ sở thực nghiệm cho các lý thuyết tài chính hành vi trong bối cảnh thị trường Việt Nam mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đánh giá tác động của tin tức đối với quyết định đầu tư của họ.

Hướng phát triển nghiên cứu

Nghiên cứu này chỉ mới sử dụng các công cụ thống kê để xác định và rút ra các luận điểm về mối liên hệ giữa thông tin và phản ứng của thị trường. Nghiên cứu hiện tại đóng vai trò như một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo, nơi mà những phương pháp và công cụ nghiên cứu phức tạp hơn sẽ được triển khai.

Một hướng nghiên cứu tiếp theo đầy hứa hẹn là áp dụng các phương pháp học máy tiên tiến để đạt được mục tiêu này. Cụ thể, chúng tôi đề xuất sử dụng giải thuật phân loại như Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc Random Forest, kết hợp với phương pháp SHAP (SHapley Additive exPlanations) để tính giá trị SHAPley. Các phương pháp này đã được trình bày chi tiết trong cuốn sách "Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng" do Phạm Thị Thanh Xuân và cộng sự chủ biên (2023), được xuất bản bởi Nhà Xuất bản Đại học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh. Phương pháp này sẽ không chỉ giúp dự đoán chính xác phản ứng của thị trường mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ và hướng tác động của từng yếu tố đầu vào lên các chỉ số cảm xúc của thị trường. Việc áp dụng SHAP sẽ cho phép chúng tôi giải thích một cách rõ ràng hơn về đóng góp của các biến trong mô hình, từ đó xác định được những yếu tố quan trọng nhất trong việc hình thành cảm xúc của nhà đầu tư trước các sự kiện tài chính cụ thể.

Cuối cùng, nghiên cứu này không chỉ đóng góp vào việc phát triển lý thuyết trong lĩnh vực tài chính mà còn mở ra những hướng đi mới trong ứng dụng công nghệ học máy vào phân tích tài chính, hứa hẹn đem lại những công cụ phân tích tiên tiến và hiệu quả hơn trong tương lai.

LỜI CẢM ƠN

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh (ĐHQG-HCM) trong khuôn khổ Đề tài mã số: DS2022-34-04.

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ANN: Artificial Neural Network

ĐKCC: Đăng ký cuối cùng

EMH: Efficient Market Hypothesis

HĐQT: Hội đồng quản trị

HNX: Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

HoSE: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

MHC: Công ty Cổ phần Hàng hải Hà Nội

MSN: Công ty Cổ phần Tập đoàn Masan

NVT: Công ty Cổ phần Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay

PAN: Công ty Cổ phần Tập đoàn PAN

PBP: Công ty cổ phần Bao bì Dầu khí Việt Nam

PVB: Công ty cổ phần Bọc ống Dầu khí Việt Nam

SAB: Tổng Công ty cổ phần Bia - Rượu - Nước giải khát Sài Gòn

SD6: Công ty Cổ phần Sông Đà 6

SHAP: SHapley Additive exPlanations

TB: Thông báo

UpCOM: Unlisted Public Company Market

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Tác giả xin cam đoan rằng không có bất kỳ xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo này.

ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ

Phạm Thị Thanh Xuân: Chịu trách nhiệm kiểm soát nội dung: Ý tưởng bài nghiên cứu, Phương pháp nghiên cứu, và Phân tích và Bản thảo.

Đặng Anh Như: Chịu trách nhiệm tổng hợp và tham gia phương pháp nghiên cứu.

Từ Hà Phúc: Chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu và phân tích kết quả nghiên cứu.

Lưu Bích Thu: Chịu trách nhiệm tổng hợp và chỉnh sửa bài báo.