Ứng dụng mô hình FAMA-FRENCH năm yếu tố trong phân tích tác động của cường độ tìm kiếm trên google đến lợi nhuận cổ phiếu tại Việt Nam

Tóm tắt: Nghiên cứu này đánh giá vai trò của cường độ tìm kiếm trên Google (GSVI) trong việc giải thích lợi nhuận vượt trội của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2020-2024, đồng thời so sánh sự khác biệt giữa thời kỳ đại dịch và hậu đại dịch COVID-19. Bằng cách mở rộng mô hình Fama-French năm yếu tố và sử dụng dữ liệu hơn 15.000 quan sát từ Vietstock và Google Trends, nghiên cứu tiến hành ước lượng theo mô hình POLS. Kết quả hồi quy POLS cho thấy hệ số của GSVI dương và có ý nghĩa thống kê trong cả hai giai đoạn, cung cấp bằng chứng ủng hộ giả thuyết chú ý của nhà đầu tư. Điều này cho thấy việc gia tăng tìm kiếm thông tin thúc đẩy giá cổ phiếu và phản ánh tâm lý lạc quan của nhà đầu tư cá nhân tại thị trường cận biên. Nghiên cứu góp phần mở rộng bằng chứng thực nghiệm mới về tác động của hành vi đầu tư dựa trên dữ liệu số, đồng thời gợi mở hàm ý cho nhà đầu tư và nhà quản lý thị trường.

Từ khóa: lợi nhuận cổ phiếu, mô hình năm yếu tố Fama-French, cường độ tìm kiếm trên Google (GSVI), thị trường chứng khoán Việt Nam

Abstract: This study investigates the role of Google Search Volume Intensity (GSVI) in explaining excess stock returns in the Vietnamese equity market during the period 2020-2024, and compares differences between the pandemic and post-pandemic phases of COVID-19. By extending Fama-French five-factor model and using a dataset of more than 15,000 observations collected from Vietstock and Google Trends, the analysis employs Pooled Ordinary Least Squares (POLS). The results show that the coefficient of GSVI is positive and statistically significant in both phases, providing evidence in support of the investor-attention hypothesis. Higher information-search activity is associated with rising stock prices and reflects the optimistic sentiment of retail investors in this frontier market. The study contributes to expand the new empirical evidence on the impact of digital information-driven investor behavior, while also offering implications for investors and market regulators.

Keywords: stock returns, Fama-French five-factor model, Google Search Volume Intensity (GSVI), Vietnam stock market

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. (2024). Top 10 Search Engines In The World (2024 Update). https://www.reliablesoft.net/top-10-search-engines-in-the-world
2. Andrei, D., & Hasler, M. (2015). “Investor attention and stock market volatility”. The Review of Financial Studies, 28(1), 33-72.
3. Barber, B.M., & Odean, T. (2008). “All that glitters: The effect of attention and news on the buying behavior of individual and institutional investors”. The Review of Financial Studies, 21(2), 785-
4. Bilgin, M.H., Demir, E., Gozgor, G., Karabulut, G., & Kaya, H. (2019). “A novel index of macroeconomic uncertainty for Turkey based on Google-Trends”. Economics Letters, 184, 108601.
5. Bontempi, M. E., Frigeri, M., Golinelli, R., & Squadrani, M. (2019). Uncertainty, perception and the internet.
6. Castelnuovo, E., & Tran, T.D. (2017). “Google it up! a Google Trends-based uncertainty index for the United States and Australia”. Economics Letters, 161, 149-153.
7. Cochrane, J. (2018). Stock gyrations.(blog post). In.
8. Chí Kiên. (2023). Năm 2023: VN-Index tăng hơn 12%, vốn hóa thị trường tăng gần 30 tỷ USD. https://vietstock.vn/2023/12/nam-2023-vn-index-tang-hon-12-von-hoa-thi-truong-tang-gan-30-ty-usd-830-1138117.htm?utm_source=chatgpt.com
9. Da, Z., Engelberg, J., & Gao, P. (2011). “In Search of Attention”. The Journal of Finance, 66(5), 1461-1499. doi:https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x
10. Donadelli, M. (2015). “Google search-based metrics, policy-related uncertainty and macroeconomic conditions”. Applied Economics Letters, 22(10), 801-807.
11. Duc, D.T.V., Hoai, N.T., Nguyen, D.P., Anh, N.H., & Hai, H.H. (2024). “Google Search intensity and stock returns in frontier markets: Evidence from the Vietnamese market”. Economics and Business Review, 10(1), 30-56.
12. Dzielinski, M. (2012). “Measuring economic uncertainty and its impact on the stock market”. Finance Research Letters, 9(3), 167-175.
13. Engle, R.F., Focardi, S.M., & Fabozzi, F.J. (2008). ARCH/GARCH models in applied financial econometrics. Handbook of finance, 3.
14. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). “Prospect theory: An analysis of decision under risk”. Econometrica, 47(2), 263-291.
15. Kim, N., Lučivjanská, K., Molnár, P., & Villa, R. (2019). “Google searches and stock market activity: Evidence from Norway”. Finance Research Letters, 28, 208-220. doi:https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.05.003
16. Liemieux, J., & Peterson, R.A. (2011). “Purchase deadline as a moderator of the effects of price uncertainty on search duration”. Journal of Economic Psychology, 32(1), 33-44.
17. Lyócsa, Š., Baumöhl, E., Výrost, T., & Molnár, P. (2020). “Fear of the coronavirus and the stock markets”. Finance Research Letters, 36, 101735.
18. Nguyen, C., Hoang, L., Shim, J., & Truong, P. (2020). “Internet search intensity, liquidity and returns in emerging markets”. Research in International Business and Finance, 52, 101166. doi:https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2019.101166
19. Peng, L., & Xiong, W. (2006). “Investor attention, overconfidence and category learning”. Journal of Financial Economics, 80(3), 563-602.
20. Preis, T., Moat, H.S., & Stanley, H.E. (2013). Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends. Scientific reports, 3(1), 1-6.
21. Phan, T.T.D. (2020). So sánh khả năng giải thích của 3 mô hình định giá tài sản: CAPM, Fama French 3 nhân tố và Fama French 5 nhân tố trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
22. Smales, L.A. (2021). “Investor attention and global market returns during the COVID-19 crisis”. International Review of Financial Analysis, 73, 101616.
23. Szczygielski, J.J., Brzeszczyński, J., Charteris, A., & Bwanya, P.R. (2022). “The COVID-19 storm and the energy sector: The impact and role of uncertainty”. Energy Economics, 109, 105258.
24. Szczygielski, J.J., Bwanya, P.R., Charteris, A., & Brzeszczyński, J. (2021). “The only certainty is uncertainty: An analysis of the impact of COVID-19 uncertainty on regional stock markets”. Finance Research Letters, 43, 101945.
25. Takeda, F., & Wakao, T. (2014). “Google search intensity and its relationship with returns and trading volume of Japanese stocks”. Pacific-Basin Finance Journal, 27, 1-18. doi:https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2014.01.003
26. Thanh Hiền. (2023). Số liệu thị trường chứng khoán tháng 3/2020. https://tapchitaichinh.vn/so-lieu-thi-truong-chung-khoan-thang-3-2020.html
27. Trang, P.T. (2025). DataSphere toàn cầu sẽ đạt 175 Zettabyte vào năm 2025. https://ictvietnam.vn/datasphere-toan-cau-se-dat-175-zettabyte-vao-nam-2025-40259.html