Hệ Số Beta Dựa Trên Tâm Lý Thị Trường
factor.formula
Mô hình hồi quy của lợi nhuận cổ phiếu riêng lẻ và chỉ số tâm lý thị trường:
Công thức tính hệ số nhạy cảm cảm xúc:
Trong công thức:
- :
Lợi nhuận hàng ngày của cổ phiếu i vào ngày t thường được tính bằng (giá đóng cửa của ngày - giá đóng cửa của ngày hôm trước) / giá đóng cửa của ngày hôm trước.
- :
Giá trị chỉ số tâm lý thị trường vào ngày t. Chỉ số này có thể được cấu thành từ nhiều chỉ báo tâm lý thị trường, chẳng hạn như tỷ lệ luân chuyển, khối lượng giao dịch, tỷ lệ giới hạn giá, chỉ số dư luận, v.v.
- :
Giá trị chỉ số tâm lý thị trường vào ngày t-1.
- :
Hệ số chặn hồi quy của cổ phiếu i, biểu thị lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu khi chỉ số tâm lý thị trường không đổi.
- :
Hệ số beta tâm lý của cổ phiếu i thu được thông qua hồi quy chuỗi thời gian, đo lường tác động của những thay đổi trong chỉ số tâm lý thị trường lên lợi nhuận cổ phiếu. Giá trị dương cho thấy lợi nhuận cổ phiếu có xu hướng tăng khi tâm lý thị trường tăng, trong khi giá trị âm cho thấy điều ngược lại.
- :
Số dư của mô hình hồi quy, đại diện cho phần lợi nhuận của cổ phiếu i vào ngày t mà mô hình không thể giải thích được.
factor.explanation
Hệ số nhạy cảm tâm lý đo lường tác động của sự thay đổi trong tâm lý thị trường lên lợi nhuận của từng cổ phiếu thông qua mô hình hồi quy chuỗi thời gian, và sử dụng giá trị tuyệt đối của hệ số Beta thu được từ hồi quy để đảo dấu thành giá trị cuối cùng của hệ số. Mục đích của việc đảo dấu giá trị tuyệt đối là để giá trị hệ số phù hợp với sở thích rủi ro, tức là giá trị càng nhỏ thì khả năng cổ phiếu đó bị ảnh hưởng tiêu cực bởi tâm lý thị trường càng lớn và rủi ro càng cao. Ngược lại, giá trị hệ số càng lớn thì khả năng cổ phiếu đó bị ảnh hưởng tiêu cực bởi tâm lý thị trường càng ít và rủi ro càng thấp. Vì vậy, hệ số này có thể được sử dụng để ước tính rủi ro và lựa chọn cổ phiếu trong đầu tư định lượng. Trong ứng dụng thực tế, bạn có thể xem xét sử dụng cửa sổ quan sát dài hơn (ví dụ như hơn 60 ngày giao dịch) cho hồi quy chuỗi thời gian để cải thiện tính ổn định của mô hình.