With the research objectives are se

With the research objectives are set earlier, the thesis uses indirect approach by examining the relationship between market return and stock return dispersion in order to determine the existence as well as the level of herding behavior in Vietnamese stock market. This research methodology is proposed by Chang et al (2000) and then modified by Chiang et al (2010), which is applied commonly in research regarding herd later.
The thesis conducts research based on data sample of 2568 daily observations of 299 companies listed on Ho Chi Minh City Stock Exchange (HSX) over the period of 2005-4/2015. Besides the traditional OLS method is used to test for the hypotheses, quantile regression analysis is also used as a new point in choosing research methodology to test for the regression model. The selection of quantile regression has more advantages compared to OLS.
Ordinary least square approach is highly effective for intensive comprehension about the central tendencies in a data set. But OLS analysis will be less useful for understanding about the points which lie closer to the upper or lower tail of the distribution within a population (Gowlland, Xiao & Zeng, 2009). Meanwhile, Gowlland et al (2009) assert that quantile regression allows researchers to describe more accurately behavior of the points lying towards the tails of the distribution. Moreover, this method makes contribution to alleviating some of the statistical problem of traditional OLS method such as outlier sensitivity, non-normal distribution, errors in variables and so on (Zhou & Anderson, 2011).

Kết quả (Việt) 1:

Với nghiên cứu mục tiêu được thiết lập trước đó, các luận văn tốt nghiệp sử dụng phương pháp gián tiếp bằng cách kiểm tra các mối quan hệ giữa thị trường trở lại và cổ phiếu phân tán trở lại để xác định sự tồn tại cũng như mức độ herding hành vi thị trường chứng khoán Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu này đề xuất bởi Chang et al (2000) và sau đó sửa đổi bởi Chiang et al (2010), mà được áp dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan đến đàn sau đó.Luận án tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu mẫu 2568 hàng ngày quan sát số 299 công ty niêm yết trên chứng khoán TP. HCM (HSX) trong giai đoạn 2005-4/2015. Bên cạnh đó phương pháp OLS truyền thống được sử dụng để kiểm tra những giả thuyết, phân tích hồi qui quantile cũng được sử dụng như là một điểm mới trong việc lựa chọn phương pháp luận nghiên cứu để kiểm tra các mô hình hồi qui. Sự lựa chọn của quantile hồi qui có thuận lợi hơn so với OLS.Cách tiếp cận vuông bình thường ít nhất là rất hiệu quả để hiểu sâu về các xu hướng trung ương trong một tập hợp dữ liệu. Tuy nhiên, phân tích OLS sẽ ít có ích cho sự hiểu biết về những điểm nằm gần gũi hơn với đuôi phía trên hoặc thấp hơn phân phối trong dân (Gowlland, Xiao & Zeng, 2009). Trong khi đó, Gowlland et al (2009) khẳng định rằng quantile hồi quy cho phép các nhà nghiên cứu để mô tả chính xác hơn các hành vi của các điểm nằm về phía đuôi của bản phân phối. Hơn nữa, phương pháp này làm cho sự đóng góp để giảm bớt một số vấn đề thống kê của phương pháp OLS truyền thống như outlier nhạy cảm, không - phân phối bình thường, các sai sót trong các biến và như vậy (chu & Anderson, năm 2011).

Kết quả (Việt) 2:

Với mục tiêu nghiên cứu được thiết lập trước đó, luận án sử dụng phương pháp gián tiếp bằng cách kiểm tra các mối quan hệ giữa thị trường trở lại và chứng khoán trở lại phân tán nhằm xác định sự tồn tại cũng như mức độ của hành vi chăn gia súc trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu này được đề xuất bởi Chang et al (2000) và sau đó được sửa đổi bởi Chiang et al (2010), được áp dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan đến đàn gia súc sau.
Luận án tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu mẫu của 2.568 quan sát hàng ngày của 299 công ty niêm yết trên giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) trong giai đoạn 2005-4 / 2015. Ngoài phương pháp OLS truyền thống được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết, phân tích hồi quy quantile cũng được sử dụng như là một điểm mới trong việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu để kiểm tra các mô hình hồi quy. Việc lựa chọn các hồi quy quantile có lợi thế hơn so với OLS.
Thông thường nhất là cách tiếp cận vuông là có hiệu quả cao đối với sự hiểu biết chuyên sâu về các khuynh hướng trung tâm trong một tập dữ liệu. Nhưng phân tích OLS sẽ không hữu ích cho sự hiểu biết về những điểm mà nằm gần đuôi trên hoặc dưới của phân phối trong một quần thể (Gowlland, Xiao & Zeng, 2009). Trong khi đó, Gowlland et al (2009) khẳng định rằng hồi quy quantile cho phép các nhà nghiên cứu mô tả chính xác hơn hành vi của các điểm nằm về phía đuôi của phân phối. Hơn nữa, phương pháp này làm cho đóng góp để làm giảm bớt một số các vấn đề thống kê của phương pháp OLS truyền thống như nhạy outlier, phân phối không bình thường, sai sót trong các biến và như vậy (Zhou & Anderson, 2011).