Kiểm định hiệu ứng Tết nguyên đán trên thị trường chứng khoán Việt Nam

50 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 
Kiểm định hiệu ứng Tết nguyên đán trên thị trường 
chứng khoán Việt Nam 
Trần Thị Tuấn Anh1* 
1Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh 
*Tác giả liên hệ, Email: anhttt@ueh.edu.vn 
THÔNG TIN TÓM TẮT 
DOI:10.46223/HCMCOUJS.econ.
vi.15.2.238.2020 
Ngày nhận: 10/02/2020 
Ngày nhận lại: 13/03/2020 
Duyệt đăng: 19/03/2020 
Từ khóa: 
Hiệu ứng Tết nguyên đán 
Hồi quy với biến giả 
Lý thuyết thị trường hiệu quả 
Thị trường chứng khoán 
Việt Nam 
Keywords: 
Lunar New Year effect 
Regression with dummy 
variables 
Efficient market hypothesis 
Vietnam’s stock market 
Bài viết sử dụng giá đóng cửa chứng khoán hàng ngày của 
thị trường chứng khoán trong giai đoạn 2010 - 2019 để kiểm định 
hiệu ứng Tết nguyên đán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 
Hiệu ứng Tết nguyên đán được xem xét với các độ dài cửa sổ dữ 
liệu lần lượt là 5; 10; 15 và 30 ngày giao dịch trước và sau Tết. 
Kết quả cho thấy Tết nguyên đán có tác động tích cực đến thị 
trường, đặc biệt cho những ngày trước Tết. Ngày giao dịch càng 
xa ngày Tết nguyên đán thì tỷ suất sinh lợi trung bình càng giảm. 
Bài viết cũng cho thấy sự hiện diện hiệu ứng trước Tết nguyên đán 
ở các ngành Bất động sản, cao su, dược phẩm, năng lượng, sản 
xuất kinh doanh, vật liệu xây dựng và xây dựng. Các ngành bất 
động sản, cao su, dầu khí, dịch vụ, dịch vụ công ích, thép, thương 
mại và vận tải có hiệu ứng sau Tết nguyên đán. Kết quả nghiên 
cứu của bài viết còn là bằng chứng thực nghiệm cho tính không 
hiệu quả thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam. 
ABSTRACT 
The article uses the daily closing price of stock market in 
the period from 2010 to 2019 to determine the Lunar New Year 
(LNY) effect on the Vietnamese stock market with the window 
sizes of 5, 10, 15 and 30 days respectively. The results show that 
the LNY has a positive impact on the market, especially for the 
days before the Tet. The further trading day from LNY, the lower 
the average return. The article also shows the presence of pre- 
LNY effects on real estate, rubber, pharmaceuticals, energy, 
business, construction materials and construction. Real estate, 
rubber, oil and gas, services, utility services, steel, trade and 
transportation have the post-LNY effects. This article also 
provides empirical evidence for the information inefficiency of 
Vietnam's stock market. 
1. Giới thiệu 
Giả thuyết thị trường hiệu quả do Fama (1970) đề xuất là một trong những lý thuyết kinh 
tế nền tảng của ngành Tài chính và thu hút được rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu 
 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 51 
trên khắp thế giới. Tính hiệu quả mà học thuyết đề cập chính là hiệu quả về mặt thông tin. Thị 
trường đạt trạng thái hiệu quả thông tin khi giá chứng khoán trên thị trường đã phản ánh đầy đủ 
các thông tin thị trường. Tùy theo mức độ phản ánh thông tin mà thị trường có thể được chia thành 
thị trường hiệu quả dạng yếu, dạng vừa và dạng mạnh. 
Trong thị trường hiệu quả, mọi người đều có khả năng tiếp cận thông tin như nhau và các 
thông tin đã được phản ánh đầy đủ vào giá cả nên các biến động trên thị trường không có tính quy 
luật hoặc không có hình mẫu nào phù hợp để dự báo cho giá cả tương lai. Các nhà đầu tư sẽ ít, 
hoặc gần như không có cơ hội để tìm kiếm lợi nhuận vượt trội. Dựa trên đặc điểm này, một trong 
những hướng nghiên cứu phổ biến để kiểm định tính hiệu quả của thị trường chính là tìm ra tính 
hình mẫu của dữ liệu quá khứ và dùng tính hình mẫu này để dự báo cho các giá trị xảy ra trong 
tương lai. Sự tồn tại của tính hình mẫu trên dữ liệu thị trường là bằng chứng thống kê của việc thị 
trường không đạt trạng thái hiệu quả thông tin. Rất nhiều các nghiên cứu thực nghiệm được thực 
hiện theo chiều hướng này và đạt được các kết quả nghiên cứu có ý nghĩa. Trong số các mô hình 
thể hiện tính hình mẫu trên thị trường, có thể kể đến các nghiên cứu kiểm định các hiệu ứng đặc 
biệt của thị trường như hiệu ứng ngày thứ Hai, hiệu ứng cuối tuần, hiệu ứng chuyển tháng, hiệu 
ứng trăng tròn, hiệu ứng kỳ nghỉ lễ 
Bài viết này tiếp tục kế thừa ý tưởng nghiên cứu trên để tiến hành khảo sát thêm tính hiệu 
quả thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua việc kiểm định hiệu ứng của ngày Tết nguyên 
đán bằng các mô hình hồi quy. 
2. Tổng quan lý thuyết 
Trong tổng quan các nghiên cứu về các dạng hiệu quả trên thị trường, đã có rất nhiều các 
nghiên cứu kiểm định các hiệu ứng của những thời điểm hoặc khoảng thời gian đặc biệt đối với 
thị trường. 
Dichev và Janes (2001) nghiên cứu về ảnh hưởng của chu kỳ trăng đối với lợi nhuận chứng 
khoán với dữ liệu về chỉ số trung bình công nghiệp từ Dow Jones và chỉ Standard and Poor’s 
500. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ suất lợi nhuận chứng khoán xung quanh ngày trăng non cao 
hơn gấp đôi so với ngày trăng tròn. Kết quả này tương tự cho tất cả các chỉ số chứng khoán lớn 
của Mỹ như chỉ số DJIA, S&P 500, NYSE-AMEX và Nasdaq. Nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu 
Datastream để nghiên cứu cho 24 thị trường trên thế giới trong vòng 30 năm và cho kết quả không 
có sự khác biệt nhiều. Cụ thể là tỷ suất lợi nhuận hàng ngày xung quanh kỳ trăng non hơn gấp đôi 
tỷ suất lợi nhuận hàng ngày xung quanh kỳ trăng tròn tại 6 thị trường (Đức, Canada, Hà Lan, 
Ireland, Indonesia và Singapore). 
Yuan, Zheng và Zhu (2005) nghiên cứu về mối liên hệ giữa các kỳ trăng và lợi nhuận chứng 
khoán ở 48 quốc gia trong thời gian từ tháng 01 năm 1973 đến tháng 07 năm 2001. Nhóm tác giả 
sử dụng dữ liệu về chu kỳ trăng gồm: trăng non, trăng bán nguyệt đầu tháng, trăng tròn, trăng bán 
nguyệt cuối và xem xét hiệu ứng của các chu kỳ trăng trên thị trường. Kết quả nghiên cứu cho thấy 
những bằng chứng mạnh mẽ về hiệu ứng này trên thế giới, biểu thị bằng việc lợi nhuận chứng 
khoán thấp hơn vào các ngày gần trăng tròn so với các ngày gần trăng non. 
Yuan và G ... gần Tết thì tỷ suất sinh lợi trung bình càng cao và những ngày càng xa ngày Tết thì tỷ suất 
sinh lợi trung bình càng thấp. Các kết quả ước lượng và kiểm định tác động của Tết nguyên đán 
đến thị trường theo mô hình (3) và (5) được thể hiện lần lượt ở Bảng 4 và Bảng 5. 
 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 57 
Bảng 4 
Mô hình GARCH (1,1) – AR (1) với một biến giả cho cửa sổ số liệu trong và ngoài Tết 
 Tỷ suất sinh lợi 
Biến độc lập 5 ngày 10 ngày 15 ngày 30 ngày 
(1) (2) (3) (4) (5) 
Phương trình trung bình 
D_5days 0.234** 
 [2.39] 
D_10days 0.209*** 
 [3.35] 
D_15days 0.150*** 
 [2.67] 
D_30days 0.0967** 
 [2.11] 
Hệ số chặn 0.0391* 0.0305 0.0301 0.0246 
 [1.80] [1.36] [1.31] [0.98] 
L.ar 0.0868*** 0.0842*** 0.0848*** 0.0883*** 
 [3.23] [3.12] [3.15] [3.28] 
Phương trình phương sai 
L.arch 0.205*** 0.203*** 0.203*** 0.203*** 
 [7.12] [7.05] [7.05] [7.06] 
L.garch 0.747*** 0.745*** 0.744*** 0.745*** 
 [10.28] [10.15] [10.13] [10.13] 
Hệ số chặn 0.0238 0.0275 0.0279 0.0279 
 [0.39] [0.44] [0.45] [0.45] 
Số quan sát 2518 2518 2518 2518 
***,**,* tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% 
Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu thu thập được 
Bảng 4 được hồi quy theo mô hình (3) với 1 biến giả D_Tdays được sử dụng để phân biệt giai 
đoạn trong cửa sổ những ngày giao dịch gần kỳ nghỉ Tết với những ngày giao dịch xa kỳ nghỉ Tết. 
Các cột (2), (3), (4) và (5) của Bảng 4 lần lượt ứng với chiều dài cửa sổ là 5,10,15 và 30 ngày trước 
và sau kỳ nghỉ Tết của thị trường. Các thành phần AR, ARCHvà GARCH trong mô hình ở Bảng 
4 đều có ý nghĩa thống kê và thỏa mãn các ràng buộc của mô hình GARCH thông thường, điều 
này cho thấy sự cần thiết và phù hợp khi sử dụng mô hình GARCH (1,1)-AR (1) để thực hiện ý 
tưởng nghiên cứu của đề tài. Kết quả cho thấy trong tất cả các chiều dài cửa sổ T được xét, biến 
giả D_Tdays luôn mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Trong điều kiện các yếu tố khác không 
đổi, tỷ suất sinh lợi của những ngày giao dịch trong cửa sổ 5 ngày gần Tết, không phân biệt trước 
và sau tết, cao hơn tỷ suất sinh lợi của những ngày khác và mức chênh lệch theo kết quả ước lượng 
là 20,23%. Con số chênh lệch nhỏ dần khi độ dài T lớn dần, cụ thể, mức chênh lệch lần lượt là 
0,209%; 0,15% và 0,09% ứng với T = 10; 15 và 30. Kết quả nghiên cứu ban đầu cho thấy kỳ nghỉ 
Tết có tác động tích cực đến thị trường; càng gần ngày nghỉ Tết, tỷ suất sinh lợi càng cao và càng 
58 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 
xa kỳ nghỉ Tết tỷ suất sinh lợi càng thấp. Hơn thế nữa, ý nghĩa thống kê trong sự tác động của Tết 
đến thị trường cũng chính là một bằng chứng thực nghiệm cho tính không hiệu quả của thị trường 
chứng khoán Việt Nam; nó cho thấy tính hình mẫu trong số liệu thị trường, khi mà dựa vào đó nhà 
đầu tư có thêm thông tin để có thể tìm kiếm tỷ suất sinh lợi bất thường. 
Bảng 5 
Mô hình GARCH (1,1) – AR (1) với 02 biến giả cho cửa sổ số 
liệu trước và sau Tết 
Biến độc lập 5 ngày 10 ngày 15 ngày 30 ngày 
(1) (2) (3) (4) (5) 
Phương trình trung bình 
D_5days_before 0.333** 
 [2.06] 
D_5days_after 0.098 
 [0.86] 
D_10days_before 0.323*** 
 [3.64] 
D_10days_after 0.0942 
 [1.18] 
D_15days_before 0.233*** 
 [2.94] 
D_15days_after 0.0633 
 [0.88] 
D_30days_before 0.139** 
 [2.25] 
D_30days_after 0.0558 
 [0.96] 
Hệ số chặn 0.0390* 0.0303 0.0301 0.0247 
 [1.80] [1.35] [1.31] [0.98] 
L.ar 0.0876*** 0.0846*** 0.0851*** 0.0888*** 
 [3.25] [3.14] [3.16] [3.31] 
Phương trình phương sai 
L.arch 0.206*** 0.205*** 0.205*** 0.203*** 
 [7.15] [7.13] [7.10] [7.08] 
L.garch 0.739*** 0.733*** 0.738*** 0.745*** 
 [10.22] [10.07] [10.13] [10.15] 
Hệ số chặn 0.0309 0.0387 0.0331 0.0275 
 [0.51] [0.63] [0.54] [0.44] 
Số quan sát 2518 2518 2518 2518 
***,**,* tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% 
Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu thu thập được 
 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 59 
Kết quả hồi quy theo mô hình (5) ở Bảng 5 tiếp tục củng cố thêm vai trò của Tết nguyên 
đán đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, sự phân tích được thực hiện cụ thể hơn cho 
giai đoạn trước và sau Tết để thấy rõ sự bất đối xứng trong tác động của Tết đến thị trường. Việc 
sử dụng hai biến giả D_Tdays_before và D_Tdays_after sẽ cho biết sự khác biệt tỷ suất sinh lợi 
giữa T ngày giao dịch trước Tết, T ngày giao dịch sau Tết với những ngày khác của thị trường. Hệ 
số hồi quy biến giả D_Tdays_before ở tất cả các mô hình đều dương và có ý nghĩa thống kê nhưng 
độ lớn biến giả này càng giảm khi T càng lớn. Cụ thể, chênh lệch tỷ suất sinh lợi thị trường của 
những ngày giao dịch trong khung cửa sổ 5; 10; 15 và 30 ngày trước Tết với những ngày giao dịch 
không gần kỳ nghỉ Tết lần lượt giảm dần là 0,33%; 0,32%; 0,23% và 0,13%. Biến giả 
D_Tdays_after mặc dù cũng mang dấu dương nhưng không có ý nghĩa thống kê ở tất cả các 
phương trình. 
Sự nhất quán về dấu và ý nghĩa thống kê của biến giả D_Tdays_before và D_Tdays_after 
cho thấy rằng tác động của Tết nguyên đán chủ yếu diễn ra ở các ngày giao dịch trước Tết, khi sự 
kiện Tết đang đến gần, chứ không phải diễn ra ở những ngày sau Tết, khi mà Tết đã qua. Có thể 
nguyên nhân đến từ yếu tố tâm lý hành vi, thị trường sẽ sôi động những ngày trước Tết, khi mà 
các nhà đầu tư đều muốn có những quyết định đầu tư nhằm đem lại những điều tốt đẹp hoặc thuận 
lợi cho năm mới sắp đến. Cũng có thể họ muốn chốt lại những điều chưa thuận lợi để khép lại một 
năm đã qua. Ngược lại, khi truyền thống Á đông thường đề cập đến những sự kiện đầu tiên trong 
năm mới sẽ ảnh hưởng đến may mắn hoặc thuận lợi cho cả năm nên các thương vụ mua bán diễn 
ra thận trọng; hoặc do bị ảnh hưởng tâm lý nghỉ ngơi, việc giao dịch trên thị trường chứng khoán 
sau Tết sẽ ít sôi động như những ngày trước Tết. Vì vậy, kết quả ước lượng của mô hình rất phù 
hợp với thực tiễn thị trường. 
Để phân tích chi tiết hơn hiệu ứng Tết nguyên đán trên thị trường. Bài viết tiếp tục áp dụng 
mô hình (5) với tỷ suất sinh lợi hàng ngày của 24 ngành trên thị trường. Kết quả phân tích cho số 
liệu của ngành được thể hiện ở Bảng 7 và Bảng 8. Đối với việc phân tích ngành, chỉ độ dài cửa sổ 
T=5 được lựa chọn và mô hình là hai biến giả D_before_5days D_after_5days để tránh trường hợp 
các kết quả được trình bày quá dài. 
60 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 
Bảng 6 
Kiểm định hiệu ứng Tết nguyên đán cho từng ngành 
 Tỷ suất sinh lợi 
Biến độc lập 
Bất động 
sản 
Cao su 
Chứng 
khoán 
Công nghệ Dầu khí Dịch vụ 
Đầu tư 
phát triển 
Đầu tư xây 
dựng 
Dược 
phẩm 
Dịch vụ 
công ích 
Giáo dục 
Hàng 
không 
Phương trình trung bình 
D_5days_before 0.35* 0.38* 0.44 0.28 0.251 0.285 0.511 0.284 0.50*** 0.0799 0.166 0.012 
 [1.92] [1.71] [1.62] [1.31] [0.74] [1.47] [1.36] [1.22] [3.64] [0.17] [0.70] [0.03] 
D_5days_after 0.39** 0.48** 0.33 0.134 0.468* 1.25*** 0.284 0.309 0.271 0.716** 0.0708 0.351 
 [2.41] [2.30] [1.55] [0.87] [1.71] [18.46] [0.88] [1.61] [1.47] [2.41] [0.30] [0.97] 
Hệ số chặn 0.0112 -0.003 -0.02 0.07*** 0.0345 0.00776 0.0351 0.0332 0.0187 0.00 0.08*** 0.08** 
 [0.36] [-0.11] [-0.53] [2.72] [0.86] [0.25] [0.84] [1.12] [0.78] [0.00] [2.76] [2.23] 
L.ar 0.06*** 0.06** 0.06** 0.0116 0.07*** 0.09*** 0.13*** 0.0205 0.09*** -0.06 -0.04 0.0213 
 [2.83] [2.41] [2.51] [0.46] [2.81] [3.87] [5.29] [0.86] [3.73] [-2.10] [-1.92] [0.87] 
Phương trình phương sai 
L.arch 0.07*** 0.09*** 0.08*** 0.10*** 0.12*** 0.22*** 0.23*** 0.11*** 0.17*** 0.15*** 0.07*** 0.21*** 
 [9.27] [9.48] [10.06] [7.16] [9.41] [15.30] [10.08] [7.01] [10.36] [9.97] [9.98] [13.29] 
L.garch 0.91*** 0.88*** 0.92*** 0.83*** 0.84*** 0.77*** 0.64*** 0.84*** 0.74*** 0.87*** 0.91*** 0.82*** 
 [104.62] [76.43] [128.36] [35.63] [55.49] [69.39] [22.60] [36.84] [31.09] [89.56] [132.46] [93.83] 
Hệ số chặn 0.04*** 0.06*** 0.02*** 0.11*** 0.13*** 0.12*** 0.62*** 0.10*** 0.11*** 0.023* 0.05*** 0.07*** 
 [5.90] [4.85] [3.37] [6.06] [5.75] [10.07] [10.30] [4.16] [6.35] [1.68] [4.87] [6.95] 
Số quan sát 1992 1992 1992 1992 1992 1992 1992 1992 1992 1064 1992 1807 
 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 61 
Bảng 7 
Kiểm định hiệu ứng Tết nguyên đán cho từng ngành (tiếp theo) 
 Tỷ suất sinh lợi 
Biến độc lập 
Khoáng 
sản 
Năng 
lượng 
Ngân 
hàng 
Nhựa 
Sản xuất 
kinh doanh 
Thép 
Thực 
phẩm 
Thương 
mại 
Thủy sản Vận tải 
Vật liệu 
xây dựng 
Xây 
dựng 
Phương trình trung bình 
D_5days_before 0.287 0.48*** 0.349 0.224 0.404* 0.327 0.186 0.25 0.458 0.265 0.474* 0.448* 
 [1.06] [3.88] [0.91] [0.79] [1.95] [1.52] [0.71] [1.21] [1.56] [1.41] [1.77] [1.88] 
D_5days_after 0.376 -0.0256 0.266 0.263 0.221 0.81*** 0.237 0.330* 0.0387 0.299* 0.116 0.362 
 [1.34] [-0.15] [0.98] [1.45] [1.59] [3.08] [1.17] [1.81] [0.18] [1.93] [0.64] [1.30] 
Hệ số chặn -0.06** 0.06** 0.0265 0.0291 0.04* 0.0163 0.0236 0.07** 0.0364 -0.00756 0.06* 0.10** 
 [-2.37] [2.54] [0.89] [1.10] [1.68] [0.46] [1.03] [2.51] [1.00] [-0.32] [1.76] [2.28] 
L.ar 0.14*** 0.00865 0.07*** -0.01 0.08*** 0.018 0.0426* 0.07*** 0.126*** 0.0117 0.07*** 0.10*** 
 [6.45] [0.38] [2.80] [-0.39] [3.65] [0.75] [1.87] [2.91] [5.43] [0.51] [3.19] [3.84] 
Phương trình phương sai 
L.arch 0.19*** 0.10*** 0.11*** 0.08*** 0.07*** 0.08*** 0.12*** 0.09*** 0.08*** 0.09*** 0.12*** 0.19*** 
 [16.25] [9.59] [8.37] [9.13] [8.42] [8.51] [8.81] [6.69] [6.12] [8.43] [8.15] [9.22] 
L.garch 0.81*** 0.87*** 0.85*** 0.89*** 0.91*** 0.89*** 0.84*** 0.85*** 0.86*** 0.88*** 0.84*** 0.76*** 
 [102.48] [72.33] [51.85] [70.67] [92.95] [67.42] [50.10] [40.65] [37.60] [61.08] [41.99] [34.81] 
Hệ số chặn 0.12*** 0.04*** 0.08*** 0.05*** 0.02*** 0.09*** 0.06*** 0.09*** 0.12*** 0.03*** 0.10*** 0.19*** 
 [11.06] [5.15] [6.24] [4.65] [3.56] [5.08] [5.62] [4.87] [3.97] [4.16] [4.92] [6.82] 
Số quan sát 1992 1992 1992 1992 1994 1992 1992 1992 1994 1992 1992 1767 
62 Trần Thị Tuấn Anh. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 50-62 
Kết quả thể hiện ở Bảng 7 và Bảng 8 cho thấy rằng mặc dù hiệu ứng Tết nguyên đán tồn 
tại trên thị trường, đại diện bằng chỉ số VN-Index nhưng chỉ có một số ngành tồn tại hiệu ứng này. 
Trong số 24 ngành được thu thập dữ liệu và đưa vào xem xét, bằng chứng thống kê về hiệu ứng 
trước Tết nguyên đán được tìm thấy ở ngành Bất động sản, cao su, dược phẩm, năng lượng, sản 
xuất kinh doanh, vật liệu xây dựng và xây dựng. Các ngành bất động sản, cao su, dầu khí, dịch vụ, 
dịch vụ công ích, thép, thương mại và vận tải có hiệu ứng sau Tết nguyên đán. Đặc biệt, thị trường 
bất động sản và cao su có ý nghĩa thống kê ở cả hai biến giả trước và sau Tết nguyên đán. Các 
ngành còn lại chưa tìm thấy bằng chứng về hiệu ứng Tết nguyên đán bao gồm ngành chứng khoán, 
công nghệ, đầu tư phát triển, đầu tư xây dựng, giáo dục, khoáng sản, ngân hàng, nhựa, thực phẩm 
và thủy sản. 
5. Kết luận và một số hàm ý của nghiên cứu 
 Bài viết sử dụng số liệu về giá đóng cửa chứng khoán hàng ngày của chỉ số VN-Index 
trong thời gian từ đầu tháng 01 năm 2010 đến cuối tháng 12 năm 2019 để kiểm định sự tác động 
của kỳ nghỉ Tết nguyên đán đến thị trường. Kết quả phân tích số liệu cho thấy Tết nguyên đán có 
tác động tích cực đến thị trường, cụ thể là tỷ suất sinh lợi trung bình của các giai đoạn 5 ngày; 10 
ngày; 15 ngày và 30 ngày xung quanh kỳ nghỉ Tết nguyên đán đều cao hơn tỷ suất sinh lợi trung 
bình của những ngày giao dịch khác. Khi xét thời gian càng cách xa ngày Tết thì tỷ suất sinh lợi 
trung bình càng giảm. Ngoài việc kết luận về tác động tích cực của ngày Tết nguyên đán, kết quả 
của bài viết còn cho thấy tác động của ngày Tết nguyên đán thể hiện rõ rệt ở những ngày giao dịch 
trước Tết chứ không xảy ra ở những ngày sau Tết. 
Bài viết còn thực hiện kiểm định phân tích hiệu ứng Tết nguyên đán trong từng ngành và 
cho thấy sự hiện diện hiệu ứng trước Tết nguyên đán ở các ngành Bất động sản, cao su, dược 
phẩm, năng lượng, sản xuất kinh doanh, vật liệu xây dựng và xây dựng. Các ngành bất động sản, 
cao su, dầu khí, dịch vụ, dịch vụ công ích, thép, thương mại và vận tải có hiệu ứng sau Tết nguyên 
đán. Số liệu của các ngành chứng khoán, công nghệ, đầu tư phát triển, đầu tư xây dựng, giáo dục, 
khoáng sản, ngân hàng, nhựa, thực phẩm và thủy sản chưa cho thấy sự tác động của hiệu ứng Tết 
nguyên đán. 
Thông qua việc kiểm định tác động của Tết nguyên đán đến thị trường chứng khoán, bài 
viết còn có ý nghĩa thực tiễn khi cung cấp thêm bằng chứng chứng thực nghiệm cho tính không 
hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam bên cạnh các hiệu ứng khác như hiệu ứng ngày thứ 
Hai, hiệu ứng ngày cuối tuần, hiệu ứng chuyển tháng đã được kiểm định trước đó. Hiệu ứng Tết 
nguyên đán có ý nghĩa thống kê cho thấy tính hình mẫu trong số liệu thị trường, khi mà dựa vào 
đó nhà đầu tư có thêm thông tin để có thể tìm kiếm tỷ suất sinh lợi bất thường. 
Tài liệu tham khảo 
Dichev, I. D. & Janes, T. D. (2003), Lunar Cycle Effects in Stock Returns. Journal of Private 
Equity, 6(4), 8-29. 
Fama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The 
Journal of Finance, 25(2), 383. 
Lê, T. H. M. & Trương, N. S. (2018). Ảnh hưởng của kỳ nghỉ Tết Âm lịch đến thị trường chứng 
khoán Việt Nam và các quốc gia châu Á. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 142&143, 90-100. 
Trầm, T. X. H., Võ, X. V. & Nguyễn, P. C. (2015). Hiệu ứng ngày thứ hai trước và sau khủng 
hoảng trên thị trường chứng khoán Việt Nam trước và sau khủng hoảng. Tạp chí Phát triển 
và hội nhập, 20(30), 55-60. 
Yuan, K., Zheng, L. & Zhu, Q. (2006). Are Investors Moonstruck? Lunar Phases and Stock Return. 
Journal of Empirical Finance, 13(1), 1-23. 
Yuan, T. & Gupta, K. (2014). Chinese Lunar New Year effect in Asian stock markets, 1999-2012. 
The Quarterly Review of Economic and Finance, 54(4), 529-537.