Luận văn thạc sĩ kinh tế Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản trong thị trường chứng khoán Việt Nam (sàn giao dịch Tp. HCM)

H UH ASTRACT The thesis systematized theories of liquidity and formulas to measure the liquidity of stock in general and the liquidity of stocks of seafood processing industry which are

H U

H

phi u ho c t ng c phi u riêng l M t ph n nào đó nó c ng ch ra m c đ r i ro

c a c phi u Lu n v n này ch t p trung phân tích và d báo thanh kho n c a nhóm c phi u ch bi n th y s n v i ý ngh a và s là tài li u cho nhà đ u t tham

kh o, có th giúp h gi m b t đ c r i ro khi đ u t , t ng vòng quay đ u t và

vi c d báo tiên đoán chính xác thanh kho n c a c phi u ho c c a th tr ng giúp nhà đ u t n m đ c xu th và c h i mang đ n l i nhu n cho mình ho c gi m thi u l xu ng m c th p khi tham gia mua bán trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam Lu n v n đ c th c hi n v i m c tiêu:

+ Nghiên c u m c đ thanh kho n c a nhóm c phi u ch bi n th y s n c ng

nh c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

+ a ra mô hình d báo tính thanh kho n c a các nhóm c phi u ch bi n

th y s n đ c giao d ch chính th c trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

+ Gi i pháp nào có th giúp nhà đ u t gi m thi u r i ro t r i ro do thanh kho n

Ph m vi nghiên c u: Nghiên c u t p chung ch y u vào các c phi u ch bi n

th y s n (20 c phi u) niêm y t trên sàn giao d ch thành ph H Chí Minh

+ D li u c a đ tài

Ch ng 2: D báo thanh kho n nhóm c phi u ch bi n th y s n niêm y t

trên sàn giao dich ch ng khoán thành ph H Chí Minh

tài, ý ngh a th c ti n c a đ tài và đ xu t gi i pháp áp d ng k t qu nghiên c u

vào th c ti n, h n ch c a đ tài và h ng nghi n c u ti p theo

CH NG 1: LÝ LU N THANH KHO N VÀ CÁC MÔ HÌNH D BÁO

1.1 Thanh kho n

1.1.1 nh ngh a thanh kho n

1 Thanh kho n là m c đ mà m t tài s n ho c ch ng khoán có th đ c

mua ho c bán trên th tr ng Thanh kho n đ c đ c tr ng b i m t m c đ cao

c a các ho t đ ng mua bán Tài s n có th d dàng mua ho c bán, đ c g i là tài

khoán giao d ch càng cao

1.1.3 Tính thanh kho n c a c phi u

Ch ng khoán có tính thanh kho n là nh ng ch ng khoán có s n th tr ng

cho vi c bán l i d dàng, giá giao d ch t ng đ i n đ nh theo th i gian và kh

n ng cao đ ph c h i ngu n v n đã đ u t nguyên th y Khi l a ch n ch ng

khoán đ đ u t , nhà đ u t nh t thi t ph i xem xét đ n kh n ng bán l i đ tái t o

ngu n v n đ u t ban đ u N u kh n ng tái t o kém, ngh a là khó tìm đ c ng i

mua ho c ph i bán m t giá, nhà đ u t s gánh ch u nh ng t n th t tài chính l n

Và đi u này g i là r i ro thanh kho n trong đ u t ch ng khoán

1.2 Các y u t nh h ng đ n thanh kho n c a c phi u, th tr ng

Tuy c phi u có kh n ng chuy n hóa thành ti n m t d dàng nh ng tính thanh

kho n c a c phi u l i ph thu c vào nhi u y u t trong đó các y u t tác đ ng l n

nh t là:

Th nh t, k t qu kinh doanh c a t ch c phát hành (cty có c phi u niêm y t)

Th hai, là m i quan h cung - c u trên th tr ng ch ng khoán

H U

H

+ Ch l a ch n nh ng c phi u đ u ngành có thanh kho n t t nh t ngành c

bi t, c n c n tr ng tránh đ u c theo các c phi u giá tr th p có t l n l n trên

80% t ng ngu n v n và k t qu kinh doanh l nhi u qu liên ti p

+ S d ng các ph ng trình d báo các ch s đo l ng thanh kho n đã đ c đ a

ra trong lu n v n này, k t h p v i phân tích c b n và phân tích k thu t nh m xác

đ nh chính xác xu h ng c a c phi u có giá tr đ đ u t ng n h n, trung h n hay

- L m phát th òng có nh h ng tiêu c c đ n thanh kho n và có đ tr là

m t tháng Có ngh a là khi l m phát t ng cao trong tháng này s gây suy gi m

thanh kho n c a c phi u c ng nh giá c phi u trong các tháng sau đó

- C ng nh ch s l m phát, lãi su t c ng c b n là li u thu c đ c đ i v i

ch ng khoán Khi lãi su t c b n t ng d n đ n lãi su t huy đ ng và cho vay

t ng i u này d n đ n suy gi m thanh kho n c a c phi u do m t l ng ti n

c a nhà đ u t rút kh i th tr ng ch ng khoán đ g i ti t ki m ho c cho vay

v i lãi su t cao h n so v i su t sinh l i t vi c đ u t vào c phi u tr cho

suy gi m thanh kho n là 3 tháng k t khi lãi su t c b ng t ng nh đã nêu ra

theo mô hình d báo h i quy vect trên Vì v y nhà đ u không nên đ u t

quá nhi u vào c phi u khi lãi su t t ng cao nên duy trì m t l ng ti n l n so

v i l ng c phi u trong tài kho n

- T ng tr ng tín d ng và cung ti n l i có nh h ng tích c c đ n thanh

kho n c a c phi u v i đ tr là ba tháng M t l ng ti n t cung ti n s tham

gia th tr ng ch ng khoán s giúp giá c phi u t ng t đó l ng c phi u giao

d ch c ng s t ng theo Vì v y nên gia t ng n m gi c phi u khi có thông tin

v t ng tr ng tín d ng và cung ti n t ng cao

+ Nh v y d a vào các ph ng trình d báo thanh kho n và d li u th ng kê

quá kh , nhà đ u t ph i thi t l p cho mình các đ nh h ng, m c tiêu Xây d ng

các chi n l c (bao g m chi n l c đ u t và chi n l c rút lui), chi n thu t đ u

t rõ ràng, phù h p trong dài h n, ng n h n hay trung h n C n tuân th ch t ch

các chi n l c, chi n thu t đó

H ng nghiên c u ti p theo c a đ tài là ti p t c áp d ng mô hình t h i

quy vect đ phân tích và d báo thanh kho n c a c phi u theo d li u intraday

(d li u giao d ch trong ngày) B c ti p theo là s d ng mô hình m ng th n kinh

+ T c đ luân chuy n Turnover (t ng giá tr giao d ch kh p trong phiên)

T c đ luân chuy n (V t ) đ c tính theo t ng đ n v th i gian

(1.2)

N t ký hi u cho s giao d ch trong kho ng th i gian t-1 và t, p i là giá c a giao d ch

th i

+ sâu (Depth)

G i Dep t là kí hi u đ sâu c a th tr ng trong th i gian t sâu đ c tính b ng

t ng kh i l ng đ t mua và đ t bán trong kho ng th i gian t, q A

r ng liên quan đ n đo l ng thanh kho n càng nh thì tính thanh kho n càng

l n r ng tuy t đ i (Spr) là hi u gi a giá đ t bán th p nh t và giá đ t mua cao

nh t Ch s này luôn có giá tr d ng

Spr t = p A t - p B t (1.5)

C ng nh log đ sâu, đ c i thi n các tính ch t phân ph i c a đ r ng tuy t đ i

Ta có th l y logarit Công th c nh sau

LogSpr = ln(Spr)= ln(p A t - p B t ) (1.6)

+ Chênh l ch mua bán

Th hi n tình tr ng cân b ng kh i l ng giao d ch gi a bên mua và bên bán S

m t cân b ng c a ch s này s d n đ n tình tr ng m t thanh kho n

(1.7)

NA NB s l nh mua và bán trong kho ng th i gian t

T l đ t hàng là m t ch s đo l ng chính xác chi u sâu c a th tr ng Nó so

sánh đ sâu đo đ c là s m t cân b ng th tr ng đ n giá tr giao d ch và nh n

d ng chuy n đ ng th tr ng ho c s m t cân b ng trong th tr ng k t khi nó

t ng lên khi s khác bi t trong l ng mua và bán tr thành l n

(1.9)

+ H s góc c a đ ng giá

Là t s gi a đ r ng (Spread) và logarit c a đ sâu (Depth) M t h s góc đ ng

giá (bao g m giá mua và giá bán) l n bi u th cho m c thanh kho n th p

QNt : Kh i l ng niêm y t c phi u trên sàn

+ Ch s thanh kho n th hai (LQ2)

Là t s gi a tr tuy t đ i trung bình c a thay đ i giá trong 14 chu k

(1.13)

P t : giá c phi u t i th i đi m t

P t-1 : gi c phi u t i th i đi m t-1

Nt : S phiên giao d ch trong chu k , trong đ tài này N t b ng14

+ T l kh i l ng giao d ch c a c phi u so v i kh i l ng c phi u niêm y t

+ Bi n pháp th ba đ t ng t c đ luân chuy n c phi u, ta c ng có th áp d ng

gi i pháp là cho phép nhà đ u t đ c mua bán cùng m t lo i c phi u trong cùng phiên giao d ch ho c cho phép nhà đ u t đ c m nhi u tài kho n giao d ch Thêm vào đó là c n t ng thêm th i l ng cho phiên giao d ch t 2 gi 30 phút lên

n ng các công ty c ph n trong n c b các công ty n c ngoài thôn tính

+ Bi n pháp th n m: nh phân tích ch ng hai, các bi n kinh t v mô có tác

đ ng đáng k đ n thanh kho n c a nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n vì v y nhà n c c n n đ nh các ch tiêu kinh t v mô nh gi m l m phát và gi m lãi

bi n trên m ng thông tin cho nên vi c thu th p và c p nh t thông tin v c phi u, doanh nghi p h t s c nhanh chóng và d dàng Các trang đi n t đáng tin c y mà nhà đ u t có th tra c u, tham kh o và thu th p thông tin nh

http://www.ssc.gov.vn/ (U ban Ch ng khoán Nhà n c); http://www.hsx.vn (S Giao D ch Ch ng Khoán Tp.H Chí Minh); http://hnx.vn/ (S Giao D ch Ch ng Khoán Hà N i); http://vietstock.vn/ (Công ty C ph n Tài Vi t);

http://www.cophieu68.com/ (Công Ty C Ph n T V n u T Cây C u Vàng) b) Gi i pháp đ h n ch r i ro khi l a ch n c phi u thanh kho n kém hay đ u t vào nh ng giai đo n thanh kho n th tr ng suy gi m, nhà đ u t c n nh ng chú ý

nh ng đi m sau đây:

+ C n n m rõ thông tin, tình hình s n xu t - kinh doanh c a doanh nghi p mà ta

mu n đ u t qua hình th c mua c phi u c a doanh nghi p đó Nh ng doanh nghi p t t th ng có m c t ng tr ng h ng n m trên 20%

+ Kh o sát th ng kê m t cách th t k l ng tính thanh kho n c a c phi u đó trong quá kh và so sánh v i các c phi u khác trong ngành, chú ý đ i v i nhà đ u

t ng n h n ho c l t sóng không nên n m gi s l ng c phi u v t quá s

H U

H

th nh t và th hai đã đ c đ a ra ph n trên đ có đ c nh ng nh n đ nh tính

thanh kho n t ng lai c a c phi u mà ta c n l a ch n

Thêm vào đó ta c ng c n n m rõ các đ nh h ng, xu th phát tri n c a th

tr ng ch ng khoán và c a n n kinh t Vi t Nam đ có cái nhìn toàn c nh chung

nh t cho vi c l a ch n các chi n l c đ u t ng n h n ho c dài h n thích h p

nh m đ t đ c t i u hóa l i nhu n

3.1 nh H ng Phát Tri n Kinh T Vi t Nam Cho n N m 2020

3.1.1 Các ch tiêu giám sát và đánh giá phát tri n b n v ng Vi t Nam giai đo n 2011 –

3.3 nh h ng phát tri n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam cho đ n n m 2020

3.3.1 Quan đi m phát tri n

3.3.2 M c tiêu phát tri n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

Tác gi đ ng tình v i các m c tiêu và gi i pháp c a B tr ng B Tài chính cho

đ nh h ng phát Th tr ng Ch ng khoán Vi t Nam giai đo n 2011 – 2020 thêm

vào đó tác gi c ng ki n ngh các bi n pháp c p thi t c n làm hi n nay đ t ng tính

thanh kho n c a nhóm c phi u ngành ch bi n và c a toàn th tr ng là:

+ Bi n pháp th nh t: y ban Ch ng khoán Nhà n c c n nên xem xét và s m

thay đ i v cách th c giao d ch cho nhà đ u t nh gi m th i gian cho phép bán

ch ng khoán và thanh toán xu ng T+2 thay cho cách giao d ch hi n t i là cho

phép bán ch ng khoán T+4 và thanh toán T+3

Ch s càng cao ch ng t tính thanh kho n càng cao

1.4 Các ph ng pháp, mô hình d báo tính thanh kho n

1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive–moving-average model with exogenous inputs model)

1.4.1.1 Quá trình t h i quy (AR)

Ta có ph ng trình t ng quát quá trình t h i quy b c p hay AR(p)

1.4.1.2 Quá trình trung bình tr t (MA)

Ta có ph ng trình t ng quát quá trình trung bình tr t t ng quát MA(q)

(1.24)

V i µ là h ng s và u nhi u tr ng

1.4.1.3 Quá trình t h i quy và trung bình tr t (ARMA)

Ta có ph ng trình t ng quát quá trình t h i quy và trung bình tr t ARMA(p,q) v i p=1 và q=1, là h ng s

(1.25)

1.4.1.4 Quá trình trung bình tr t, t h i quy v i các bi n đ u vào ngo i sinh

(ARMAX- Autoregressive moving average model with exogenous inputs model)

Ký hi u ARMAX (p,q,b) đ c p đ n mô hình v i p là kho n t h i quy, q là kho n trung bình tr t, b là kho n các bi n đ u vào ngo i sinh Mô hình này bao

g m AR(p), MA(q) và k t h p tuy n tính c a các bi n đ u vào ngo i sinh hay các

bi n đ c l p (b) đã bi t và chu i th i gian ngo i d t V i công th c mô t :

(1.26)

1.4.2 Mô hình T h i quy vect VAR (Vector Autoregression)

1.4.2.1 Mô hình t h i quy vect c b n

Mô hình t h i quy c b n c a m t tr t t p, ký hi u là VAR(p) nh sau:

1.4.2.4 Mô hình VAR v i các bi n ngo i sinh (exogenous variables)

Xét m t mô hình VAR v i các bi n ngo i sinh

Y t = 0 + A 1 Yt−1 + + A p Yt−p +B 1 Xt−1 + + B q Xt−q + U t , (1.31)

V i Yt R k , Xt R m là m t vect c a các bi n ngo i sinh, 0 R k là 1 vect

c a các h ng s , A j là các ma tr n h s k × k, B i là các ma tr n h s k × m, và U t

Rk các vect c a sai s ây là m t mô hình VARX Các đi u ki n r t quan

tr ng cho tính đúng đ n c a mô hình này v i xác su t là 1 là

đ tài nghiên c u khác trên toàn th gi i, đ c ch ng minh m t cách khá thuy t

ph c v ti m n ng c a ph ng pháp này

Tuy nhiên lu n v n v n còn đi m h n ch do ch a đ a các ch s tài chính c

b n nh ng khá quan tr ng cho vi c l a ch n c phi u t t nh ch s P/E, EPS, t

s n , giá tr s sách, vòng quay tài s n, vòng quay t n kho, t l v n c ph n… vào mô hình t h i quy vect đ kh o sát tính thanh kho n do s l ng d li u không đ cho vi c phân tích mô hình

T ch ng hai ph n th ng kê các ch s đo l ng thanh kho n c a nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n đã cho ta th y r t rõ v m c đ thanh kho n c a

t ng nhóm c phi u khi so chúng v i nhau và so v i trung bình ngành Xét v quy

mô kh i l ng giao d ch, nhóm c phi u có v n hóa l n có tính thanh kho n cao

h n so v i các nhóm còn l i Xét v t l c phi u đ c đem ra giao d ch so v i s

l ng c phi u niêm y t thì nhóm c phi u có v n hóa siêu nh l i có tính thanh kho n cao h n

C ng trong ch ng hai ph n d báo trong dài h n v i nh h ng c a các y u

t kinh t v mô Ta th y y u t s n l ng ch bi n th y s n có tác đ ng đáng k

nh t đ n thanh kho n c phi u c a ngành ch bi n th y s n Ngoài ra ta còn th y

s nh h ng l n đ n thanh kho n c phi u c a ngành t tác đ ng c a y u t l m phát, t ng tr ng tín d ng và lãi su t c b n Y u t cung ti n đ tr là ba và y u

t s n l ng ch bi n th y s n các đ tr khác nhau luôn đ ng bi n v i ch s thanh kho n th nh t Trong khi đó y u t l m phát đ tr là m t và y u t lãi

su t v i đ tr là ba có xu h ng ngh ch bi n v i ch s thanh kho n th nh t, đi u này có ngh a là khi l m phát và lãi su t t ng s làm cho thanh kho n c a c phi u

gi m Tuy nhiên ph n này ta c n ph i có th i gian đ nghiên c u thêm vì d li u cho mô hình kh o sát còn khá ít

H U

H

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n nh theo b ng k t qu B.40 ph l c B

2.5.4.4 Nhóm c phi u v n hóa siêu nh

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n siêu nh theo b ng k t qu B.41 ph l c B,

2.6 K t qu d báo thanh kho n cho ngành ch bi n th y s n sàn HOSE

Xét mô hình VAR cho ngành ch bi n th y s n v i sáu bi n n i sinh là các ch

s thanh kho n (AAB, MFI, LQ1, LQ2, ORR, QOS) v i đ tr là 1, bi n ngo i

sinh là c (const) bao g m các bi n tác đ ng khác

S d ng ph n m m Grelt đ th c hi n mô hình VAR cho các bi n và đ a ra k t

qu d báo Do s l ng m u ch có 60 m u nên tác gi ch d báo trong sáu tháng

đ u n m 2012 (s l ng k t qu d báo b ng 10% s l ng m u)

a) D báo LQ1

Theo Grelt, ta có ph ng trình d báo LQ1 m c ý ngh a 10%, R 2

b ng 0,564, p-Value b ng 5,26*10-8

LQ1 t = 0,704 LQ1 t-1 – 2,5*10-6 AAB t-1 (2.43)

Bi u đ 2 2: D báo LQ1 cho sáu tháng đ u n m 2012

D báo ch s thanh kho n th nh t (LQ1) cho n a n m 2012 theo nh bi u đ

2.8 ng xanh d ng trong hình d báo cho ta th y ch s thanh kho n th nh t

c a nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n có xu h ng t ng m nh tr l i t

tháng 1 đ n tháng 3 n m 2012 và suy gi m d n t tháng 4 đ n tháng 6

B ng 2 3 S li u d báo LQ1 sáu tháng đ u n m 2012

b) D báo ch s chênh l ch mua bán AAB

Theo Grelt, ta có ph ng trình d báo cho ch s chênh l ch mua bán

AAB m c ý ngh a 5%, R 2

b ng 0,618, P-Value b ng 1,97*10-9AAB t = 0,748 AAB t-1 (2.44)

Bi u đ 2.9 cho th y ch s chênh l ch mua bán AAB c a nhóm c phi u

ngành ch bi n th y s n gi m d n t tháng 1-2012 đ n tháng 6-2012 i u này

ti p t c kh ng đ nh xu h ng t ng thanh kho n c a nhóm c phi u này S li u d

báo th hi n theo b ng

Bi u đ 2 3: D báo AAB cho sáu tháng đ u n m 2012

B ng 2 4 S li u d báo AAB sáu tháng đ u n m 2012

c) D báo LQ2

Theo Grelt, ta có ph ng trình d báo ch s thanh kho n th hai LQ2 v i

m c ý ngh a 5%, R 2

b ng 0,651, P-Value b ng 2,1*10-10LQ2 t = 0,67 LQ2 t-1 – 0,175 AAB t-1 (2.45)

Bi u đ 2 10: D báo LQ2 cho sáu tháng đ u n m 2012

Y t = 0 + A 1 Yt−1 + + A p Yt−p + B 0 X t + B 1 Xt−1 + + B q Xt−q + U t , (1.34) Tuy nhiên, n u B 0 ≠ O đi u này có th là Yt có m t tác đ ng gián ti p đ n X t

thông qua s ph thu c l n nhau có th có c a U t và V t N u ta k t h p ph ng trình (1.33) và (1.34) ta đ c m t h th ng ph ng trình đ ng th i Ta có th vi t

l i ph ng trình (1.34) thành m t mô hình VARX l c gi n b ng cách thay

+ Các bi n đo l ng thanh kho n đã nêu ch ng 1 m c 1.3 bao g m c các

bi n đo l ng thanh kho n c a VNIndex

+ Các bi n kinh t v mô đ c đ a vào đ d báo thanh kho n c phi u bao

g m: ch s c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam (Vnpri); Cung ti n (M2); T ng

tr ng tín d ng (CR); Lãi su t (INT); L m phát (CPI); S n l ng ch bi n ngành

Th y s n (PrF); S n l ng xu t kh u Th y s n (ExF); Giá vàng (GOL) + Các ch s v tài chính đ c đ a vào ph n ph l c c a lu n v n ch mang tính

ch t tham kh o và không đ c đ a vào mô hình vì d li u m u quá bé không đ

đ kh o sát và d báo thanh kho n

+ D li u th c p theo ngày và tháng trong giai đo n 12/2006 – 12/2012 đ c tác

gi thu th p và t ng t các ngu n sau

B ng 1.1: Các ngu n d li u th c p

S giao d ch ch ng khoán TPHCM http://www.hsx.vn/

T ng c c th ng kê http://www.gso.gov.vn/

Ngân hàng nhà n c Vi t Nam http://www.sbv.gov.vn/

Trung tâm l u ký ch ng khoán http://www.vacpa.org.vn

Trong các v n đ d báo chu i th i gian, Box và Jenkins (1976) đã g i ý

r ng ít nh t là 50 m u, 100 m u quan sát là c n thi t đ xây d ng các mô hình tuy n tính ARIMA, ARMAX, VAR Vì v y, đ mô hình hóa phi tuy n, kích th c

m u càng l n thì càng t t Trong th c t , b ng cách s d ng chu i th i gian dài

H U

H

Do tính ch t ph c t p c a vi c thông kê s li u trong các mô hình nên vi c

tính toán và phân tích s đ c áp d ng t đ ng b ng các ph n m m kinh t l ng

nh E.Views, Gretl và m t s ph n m m thông d ng khác

Grelt đ c vi t t t b i các t (Gnu Regression, Econometrics, and

Time-series Library) t m d ch ph n m m mã ngu n m bao g m h i quy, kinh t l ng,

th vi n chu i th i gian Grelt đ c phát tri n d a trên mã ngu n kinh t l ng do

giáo s Ramu Ramanathan, là giáo s danh d c a đ i h c California, San Diego

Giáo s Ramanathan là tác gi c a giáo trình “Gi i thi u v Kinh t l ng và các

áp d ng” (hi n đang là phiên b n th 5) Giáo s Ramu Ramanathan c ng đã đóng

góp và phê bình r t h u ích trong quá trình phát tri n Grelt

CH NG 2: D BÁO THANH KHO N NHÓM C PHI U CH BI N

TH Y S N NIÊM Y T TRÊN SÀN GIAO DICH CH NG KHOÁN

THÀNH PH H CHÍ MINH

2.1 T ng Quan V Th Tr ng Ch ng Khoán Vi t Nam

2.1.1 Th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

Bi u đ 2 1: Tình hình giao d ch c a sàn ch ng khoán TP HCM 12 tháng 2011

(Ngu n: S giao d ch ch ng khoán TP.HCM)

2.1.2 Hi n tr ng thanh kho n c a VNINDEX

Ki m đ nh Jarque-Bera c a các bi n đo l ng thanh kho n th tr ng b ng

2.1 đ u không tuân theo quy lu t phân ph i chu n

B ng 2.1: Các ch tiêu đo l ng thanh kho n c a sàn HOSE (trang 26 lu n v n)

2.2 C phi u ngành th y s n niêm y t trên sàn ch ng khoán TP.HCM

20 c phi u thu c ngành ch bi n th y s n sàn HOSE đ c x p vào b n nhóm

chính nh sau

+ 4 VnPri t + 5 VnPri t-1 (2.26) Các bi n đ c l p c a ph ng trình (2.26) có th gi i ngh a đ n 96,66% bi n ph thu c MFI c a ngành ch bi n th y s n (R2 = 0,9666; p-value = 0,0000 )

* V i AAB c a ngành ch bi n th y s n ta có ph ng trình nh sau : FIS_AAB t = c + 1 FIS_AAB t-1 + 2 FIS_AAB t-2 + 3 FIS_AAB t-5 + 4 FIS_ORR t-5

+ 5 VnAAB t + 6 VnORR t + 7 VnORR t-5 + 8 VnQOS t (2.27) Các bi n đ c l p c a ph ng trình (2.27) có th gi i ngh a đ n 59,79% bi n ph thu c AAB c a ngành ch bi n th y s n (R2 = 0,5979; p-value = 3,7* 10 -186 )

B ng 2 13: Mô hình t h i quy vect ch s thanh kho n nhóm c phi u ngành

ch bi n th y s n và toàn th tr ng (trang 53 lu n v n)

* V i LQ1 c a ngành ch bi n th y s n ta có ph ng trình nh sau : FIS_LQ1 t = c + 1 FIS_LQ1 t-1 + 2 FIS_LQ1 t-2 + 3 FIS_LQ1 t-5 + 4 FIS_AAB t-1 + 5 FIS_AAB t-5 + 6 FIS_MFI t-1 + 7 VnAAB t + 8 VnORR t + 9 VnQOS t + 10 VnQOS t-1 + 11 VnQOS t-4 + 12 VnPri t-1 + 13 VnPri t-2 (2.28) Các bi n đ c l p c a ph ng trình (2.28) có th gi i ngh a đ n 77,43% bi n ph thu c LQ1 c a ngành ch bi n th y s n (R2 = 0,7743; p-value = 0,0000 )

* V i LQ2 c a ngành ch bi n th y s n ta có ph ng trình nh sau : FIS_LQ2 t = c + 1 FIS_LQ2 t-1 + 2 FIS_LQ2 t-2 + 3 FIS_LQ2 t-3 + 4 FIS_ MFI t-3

+ 5 VnQOS t + 6 VnPri t + 7 VnPri t-1 + 8 VnPri t-2 + 9 VnPri t-3 (2.29) Các bi n đ c l p c a ph ng trình (2.29) có th gi i ngh a đ n 90,54% bi n ph thu c LQ2 c a ngành ch bi n th y s n (R2 = 0,9054; p-value = 0,0000 )

* V i ORR c a ngành ch bi n th y s n ta có ph ng trình nh sau : FIS_ORR t = 1 FIS_ORR t-3 + 2 FIS_ORR t-4 + 3 FIS_ORR t-5 + 4 FIS_AAB t-3

+ 5 FIS_AAB t-4 + 6 VnAAB t + 7 VnAAB t-3 + 8 VnORR t + 9 ORR t-3 + 10 ORR t-4 + 11 ORR t-5 (2.30) Các bi n đ c l p c a ph ng trình (2.29) có th gi i ngh a đ n 52,75% bi n ph thu c ORR c a ngành ch bi n th y s n (R2 = 0,5275; p-value = 3,7*10-148)

2.5.4 Mô hình h i quy vect các ch s thanh kho n c a nhóm c phi u ngành

ch bi n th y s n

Ph n này ta kh o sát s tác đ ng c a các bi n th hi n ch s thanh kho n

n i t i c a t ng nhóm c phi u Các bi n đ c đ a vào mô hình VAR bao g m + Các bi n n i sinh (Endogenous) bao g m: AAB, MFI, LQ1, LQ2, ORR, QOS và các bi n n i sinh c a chính nó v i đ tr t 1 đ n 5

+ Các bi n ngo i (Exogenous): h ng s (c)

2.5.4.1 Nhóm c phi u v n hóa l n

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n l n theo b ng k t qu B.38 ph l c B

Ngu n: C s d li u tác gi tính toán và phân tích trên Grelt

B ng 2 12 th hi n mô hình t h i quy vect v i 6 ch s thanh kho n và bi n tr

th nh t c a nó cùng v i các bi n tr t 1 đ n 3 c a các y u t v mô */**/*** ký

hi u cho các m c ý ngh a là 10%/5%/1% D li u t giai đo n tháng 1 n m 2007

đ n tháng 12 n m 2011

* Xét mô hình 2 theo b ng 2.12 v i bi n ph thu c là LQ1 ch s thanh kho n

th nh t Ta có ph ng trình t ng quát cho mô hình 2 nh sau:

LQ1 t = c + 1 LQ1 t-1 + 2 LQ2 t-1 + 3 ORR t-1 + 4 QOS t-1 + 5 INT t-3

+ 6 CPIt-1 + 7 EXF t-1 + 8 PRF t-1 + 9 PRF t-2 + 10 PRF t-3 (2.2)

* Xét mô hình 3 theo b ng 2.12 v i bi n ph thu c là LQ2

Ta có ph ng trình t ng quát cho mô hình 3 nh sau:

LQ2t = c + 1 LQ1t-1 + 2 LQ2t-1 + 3 ORRt-1 + 4 AABt-1

+ 5 CPIt-1 + 6 CRt-2 + 7 CRt-3 + 8 M2 t-2 (2.3)

* Xét mô hình 5 theo b ng 2.12 v i bi n ph thu c là ORR t l đ t l nh c a

ngành Ta có ph ng trình t ng quát cho mô hình 5 nh sau:

QRR t = c + 1 LQ1 t-1 + 2 LQ2 t-1 + 3 AAB t-1 + 4 GOL t-3 (2.4)

* Xét mô hình 6 theo b ng 2.12 v i bi n ph thu c là QOS h s góc đ ng giá

c a ngành Ta có ph ng trình t ng quát cho mô hình 6 nh sau:

QOS t = c + GOL t-1 (2.5)

2.5.2.2 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa l n

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa l n theo b ng B.29 ph n ph l c B

(trang 110 lu n v n)

2.5.2.3 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa trung bình

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa trung bình theo b ng B.30 ph n ph

l c B (trang 111 lu n v n)

2.5.2.4 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa nh

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa nh theo b ng B.31 ph n ph l c B

(trang 112 lu n v n)

2.5.2.5 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa siêu nh

Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa siêu nh theo b ng B.32 ph n ph l c

Nhóm c phi u có v n hóa siêu nh (VSN)

V n th tr ng nh h n 90 t : ICF, CMX, VNH, CAD, BAS Chi ti t thông tin niêm y t và v n hóa c a c phi u đ c th hi n trong b ng 2.2

2.3 Hi n tr ng thanh kho n c a nhóm c phi u ngành th y s n

2.3.1 Các ch tiêu đo l ng thanh kho n c a ngành ch bi n th y s n (FIS)

B ng 2.2: Các ch tiêu đo l ng thanh kho n c a ngành ch bi n th y s n (trang 28)

Ki m đ nh Jarque-Bera cho th y các bi n đo l ng thanh kho n đ u không tuân theo quy lu t phân ph i chu n

2.3.2 Các ch s đo l ng thanh kho n c a nhóm c phi u ngành ch bi n

B ng 2.4 S li u trung bình thanh kho n c a các nhóm c phi u ngành ch bi n

th y s n đã hi u ch nh theo thang đo

nh

Nhóm v n hóa trung bình

H U

H

D a vào các ch tiêu th ng kê (xem ph n ph l c A) c a các c phi u ngành ch

bi n th y s n tác gi t ng k t đ c b ng x p h ng thanh kho n c phi u t cao

đ n th p x p theo nhóm v n hóa c phi u nh sau

B ng 2.7, c t th t thanh kho n, hàng d c th hi n m c đ thanh kho n c a

nhóm c phi u theo v n hóa trong đó s m t bi u th cho tính thanh kho n cao

nh t, s b n th hi n tính thanh kho n th p nh t Hàng ngang th hi n m c đ

thanh kho n c a c phi u so v i các c phi u còn l i trong nhóm, trong đó s m t

th hi n tính thanh kho n c a c phi u cao nh t trong nhóm, s n m th hi n tính

thanh kho n th p nh t

B ng 2.7: X p h ng thanh kho n theo nhóm v n hóa c phi u

Nhóm v n hóa c phi u Th T

Nhóm c phi u có v n hóa l n 1 HVG ANV MPC ABT VHC

Nhóm c phi u có v n hóa nh 2 TS4 ACL FMC FBT ATA

Nhóm c phi u có v n hóa siêu nh 3 CAD ICF BAS CMX VNH

Nhóm c phi u có v n hóa trung bình 4 AAM AGD AGF AVF VTF

Ngu n: tác gi tính toán

2.4.Xây d ng ma tr n h s t ng quan các ch báo thanh kho n

2.4.1.Ma tr n h s t ng quan c a các ch s thanh kho n ngành ch bi n

+ Các bi n kinh t v mô nh CPI, CR, EXF, GOL, INT, M2, PRF

+ Các bi n t ngành ch bi n th y s n: AAB, LQ1, LQ2, MFI, ORR, QOS

+ Các bi n t th tr ng (Vnindex): AAB, ORR, QOS, và PRI (ch s vnindex)

Các bi n còn l i không đ c đ a vào mô hình do tính t ng quan khá cao gi a

chúng (trên 70%)

2.5 D báo thanh kho n nhóm c phi u trong danh m c

2.5.1 Xác đ nh mô hình d báo

l a ch n mô hình d báo ta ti p t c xem xét s th hi n k t qu d báo

c a các ph ng pháp v i 6 bi n AAB, MFI, LQ1, LQ2, ORR, QOS c a ngành ch

bi n th y s n D li u đ c t ng h p theo tháng, giai đo n 01/2007 đ n 12/2011

B ng 2 11: B ng so sánh K t qu đo s th hi n các ph ng pháp d báo

ARMAX (0,1,0) 6,6439*10-6 0,0018236 47,552 LQ1

VAR 5,7552*10-6 0,0017639 51,054

K t qu ki m tra cho th y ph ng pháp VAR cho k t qu d báo t t h n

ph ng pháp ARMAX (0,1,0) Nh k t qu hi n th trên hình v đ ng d báo

c a mô hình VAR khá khít v i đ ng th c t c a LQ1 Trong khi đó mô hình ARMAX m t s th i đo n k t qu d báo cách khá xa so v i th c t Ngoài m c

đ chính xác cao h n ARMAX, ph ng pháp VAR cho phép đa so sánh đ ng th i các ph ng trình c a các bi n ph thu c mà ta c n kh o sát v i k t qu nhanh

nh t ti p t c cho ph n nghiên c u cho lu n v n tác gi ch n ph ng pháp VAR (T h i quy vect ) v i nh ng lý do đã nêu ra trên

2.5.2 Mô hình h i quy vect d báo thanh kho n c a các ch s thanh kho n c a

nhóm c phi u và các y u t v mô

2.5.2.1 Mô hình VAR cho c phi u ngành ch bi n th y s n và các y u t v mô

* Xét mô hình 1 theo b ng 2.12 v i bi n ph thu c là AAB chênh l ch mua bán.Ta rút đ c ph ng trình t ng quát cho mô hình 1 m c ý ngh a 5% nh sau: AAB t = c + 1 LQ1 t-1 + 2 AAB t-1 + 3 ORR t-1 + 4 INT t-2 + 5 INT t-3 (2.1)

B ng 2 12 Mô hình t h i quy vect các ch s thanh kho n c a nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n và các y u t v mô

H s

const -448,18 0,0179 ** 516,22 89,077 ** -26317 * -0,0269 AAB_1 0,87 *** -2*10 -07

-0,29 *** -0,005 14,1614 *** -0,0001 LQ1_1 -30803 ** 0,2927 * 18407 ** 49,827 -899060 ** -3,5420 LQ2_1 0,14 -5*10 -06 ** 0,57 *** -0,007 10,4731 ** 0,0001

Orr_1 -0,02 ** -1*10 -07 0,01 ** 0,0002 0,20924 1,4*10 -06 QoS_1 1054,46 * 0,0055 321,24 -8,343 11723,5 -0,1981 Gol_1 -0,17 -2*10 -07 -0,10 0,0003 -1,3699 0,0002 *** Gol_2 -0,16 -6*10 -06 * -0,12 -0,011 -5,4461 -0,0001 Gol_3 0,35 2*10 -06

0,12 0,002 12,9103 ** -0,0001 * Int_1 11010 0,1549 * -8620 * -44,778 282418 -0,8390 Int_2 -25460 *** -0,0538 7551 * 236,2 -372402 * 1,6896 Int_3 12327 ** -0,1769 *** 666,09 -429,7 79951,4 -0,7460 Cpi_1 16,61 -0,0017 ** 95,30 ** -1,761 -1151 0,0144 Cpi_2 50,58 0,0005 -28,42 0,822 -798,57 -0,0198 Cpi_3 10,61 0,0008 57,60 * 2,438 -1150,2 -0,0027 ExF_1 -0,12 -2*10 -05

** -0,09 -0,011 -11,673 0,0002 ExF_2 0,36 -6*10 -06

0,42 -0,015 -6,3102 -2*10 -05 ExF_3 -0,54 -1*10 -05

0,12 -0,002 -3,4241 -0,0001 PrF_1 -0,64 4,1*10 -05 *** 0,61 0,055 -7,8866 0,0003 PrF_2 0,25 0,0001 *** -0,22 0,082 -5,5625 0,0002 PrF_3 2,19 * 0,0001 *** -1,27 * 0,023 28,7883 -0,0002

LU N V N TH C S

Chuyên ngành : QU N TR KINH DOANH

Mã s ngành: 60.34.05

H tên h c viên: NGUY N NG KHOA Gi i tính: Nam

Ngày, tháng, n m sinh: 12/08/1981 N i sinh: TP.HCM Chuyên ngành: Qu n Tr Kinh Doanh MSHV: 1084011015 I- TÊN TÀI:

D BÁO THANH KHO N NHÓM C PHI U CH BI N TH Y S N TRONG

TH TR NG CH NG KHOÁN VI T NAM (SÀN GIAO D CH TP.HCM) II- NHI M V VÀ N I DUNG:

Nghiên c u m c đ thanh kho n c a c phi u nhóm ch bi n th y s n c ng

nh c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

a ra mô hình d báo tính thanh kho n c a các c phi u nhóm ch bi n

th y s n đ c giao d ch chính th c trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

Gi i pháp có th giúp nhà đ u t gi m thi u r i ro t r i ro do thanh kho n

III- NGÀY GIAO NHI M V : 15/09/2011

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHI M V :15/05/2012

H U

H

L I CAM OAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên c u c a riêng tôi Các s li u, k t

qu nêu trong lu n v n là trung th c và ch a t ng đ c ai công b trong b t k

công trình nàokhác

Tôi xin cam đoan r ng m i s giúp đ cho vi c th c hi n lu n v n này đã

đ cc m n và các thông tin trích d n trong lu n v n đã đ c ch rõ ngu n g c

H c viên th c hi n lu n v n

NGUY N NG KHOA

H U

H

L I CÁM N

L i c m n đ u ti n tôi mu n chân thành g i đ n PGS-TS Nguy n Phú T Th y đã

h ng d n r t t n tình cho tôi đ hoàn thành lu n v n này

L i c m n sâu s c con mu n g i đ n cha m vì s giúp đ và s ng h c a cha

m trên su t con đ ng h c v n mà con đã ch n

L i c m cu i cùng tôi dành cho v tôi vì s ch m sóc c a cô y đ i v i gia đình và

con trai yêu d u c a chúng tôi khi tôi v ng nhà

x p h ng thanh kho n c a t ng c phi u, nhóm c phi u thu c ngành ch bi n th y

s n

C ng t d li u thu th p và tính toán đ c, tác gi áp d ng ph ng pháp T h i quy vect (Vector Autoregression) và ph n m m Grelt đ đ a ra các mô hình t ng quát

d báo thanh kho n d i tác đ ng c a các bi n kinh t v mô, d i tác đ ng c a các

bi n đo l ng thanh kho n c a th tr ng và c a chính các bi n đo l ng thanh

H U

H

ASTRACT

The thesis systematized theories of liquidity and formulas to measure the liquidity

of stock in general and the liquidity of stocks of seafood processing industry which are traded on the stock market in Ho Chi Minh City in particular Thereby the author also analyzes the level and ranking of liquidity for individual stock and group of stocks of seafood processing industry

Also from the calculated data, the author applies Vector Autoregression model and Grelt software to makes the general forecast models to predicts the liquidity under impact of macroeconomic variables, under impact of variables measuring the liquidity of the market and variables measuring the liquidity of stocks of seafood processing industry

Based on the forecast models, the author predicts liquidity of stocks of seafood processing in the first six months of 2012

Finally, the author also relies on the general forecast liquidity models to make recommendations and solutions to investors

H U

H

M C L C

Trang

Trang ph bìa

L i cam đoan

L i c m n

M c l c

Danh m c các t vi t t t

Danh m c các b ng bi u

Danh m c các hình v , đ th

M U 1

1 Tính c p thi t c a đ tài 1

2 M c đích c a đ tài 2

3 i t ng và ph m vi nghiên c u 2

4 ụ ngh a th c ti n 2

5 Ph ng pháp nghiên c u 3

6 K t c u lu n v n 3

CH NG 1: LÝ LU N THANH KHO N VÀ CÁC MÔ HÌNH D BÁO 5

1.1 Thanh kho n 5

1.2 Các y u t nh h ng đ n thanh kho n c a c phi u, th tr ng 6

1.3 o l ng thanh kho n c phi u 7

1.4 Các ph ng pháp, mô hình d báo tính thanh kho n 13

1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive–moving-average model with exogenous inputs model) 14

1.4.2 Mô hình t h i quy vect VAR (Vector Autoregression) 15

1.5 D li u phân tích: 19

1.6 ng d ng ph n m m: 21

CH NG 2: D BÁO THANH KHO N NHÓM C PHI U CH BI N TH Y S N NIÊM Y T TRÊN SÀN GIAO DICH CH NG KHOÁN THÀNH PH H CHÍ MINH 22

H U

H

2.1 T ng quan v th tr ng ch ng khoán Vi t Nam 22

2.1.1 Th tr ng ch ng khoán Vi t Nam 22

2.1.2 Hi n tr ng thanh kho n c a VNINDEX 25

2.2 C phi u ngành th y s n niêm y t trên sàn ch ng khoán TP.HCM 26

2.3 Hi n tr ng thanh kho n c a nhóm c phi u ngành th y s n 28

2.3.1 Các ch tiêu đo l ng thanh kho n c a ngành ch bi n th y s n (FIS) 28

2.3.2 Các ch s đo l ng thanh kho n nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n 29

2.3.3 X p h ng thanh kho n c a các c phi u ch bi n th y s n 34

2.4 Xây d ng ma tr n h s t ng quan các ch báo thanh kho n 36

2.4.1 Ma tr n h s t ng quan c a các ch s thanh kho n ngành ch bi n th y s n 36 2.4.2 Ma tr n h s t ng quan ch s thanh kho n c a ngành ch bi n th y s n và th tr ng 37

2.4.3 Ma tr n h s t ng quan ch s thanh kho n c a ngành ch bi n th y s n và các y u t v mô 39

2.5 D báo thanh kho n nhóm c phi u trong danh m c 40

2.5.1 Xác đ nh mô hình d báo 40

2.5.2 Mô hình h i quy vect d báo thanh kho n c a các ch s thanh kho n c a nhóm c phi u và các y u t v mô 43

2.5.2.1 Mô hình VAR cho c phi u ngành ch bi n th y s n và các y u t v mô 43

2.5.2.2 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa l n 46

2.5.2.3 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa trung bình 48

2.5.2.4 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa nh 49

2.5.2.5 Mô hình VAR cho nhóm c phi u v n hóa siêu nh 50

2.5.3 Mô hình h i quy vect các ch s thanh kho n c a ngành và c a toàn th tr ng 52

2.5.4 Mô hình h i quy vect các ch s thanh kho n c a nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n 55

2.6 K t qu d báo thanh kho n cho ngành ch bi n th y s n sàn HOSE 60

H U

H

CH NG 3 K T LU N, KI N NGH VÀ GI I PHÁP 64

3.1 nh h ng phát tri n kinh t Vi t Nam cho đ n n m 2020 65

3.1.1 Các ch tiêu giám sát và đánh giá phát tri n b n v ng Vi t Nam giai đo n 2011 – 2020 66

3.1.2 Các đ nh h ng u tiên nh m phát tri n kinh t b n v ng trong giai đo n 2011-2020 68

3.2 Ch ng trình phát tri n xu t kh u th y s n đ n n m 2015 và đ nh h ng đ n n m 2020 69

3.2.1 M c tiêu đ n n m 2015 và đ nh h ng đ n n m 2020 69

3.2.2 N i dung ch y u c a ch ng trình 70

3.3 nh h ng phát tri n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam cho đ n n m 2020 72

3.3.1 Quan đi m phát tri n 72

3.3.2 M c tiêu phát tri n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam 72

3.4.1 Ki n ngh đ i v i c quan qu n lý 74

3.4.2 Các nhóm gi i pháp n đ nh và phát tri n kinh t Vi t Nam 75

3.4.3 M t s gi i pháp phát tri n, h tr xu t kh u th y s n 80

3.4.4 Các gi i pháp phát tri n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam 80

3.4.5 M t s gi i pháp cho nhà đ u t 88

DANH M C TÀI LI U THAM KH O 91

A Tài li u tham kh o ti ng Vi t 91

B Tài li u tham kh o ti ng Anh 91

C Tài li u tham kh o trên web 93

PH L C A 94

A Các b ng tóm t t các ch s đo l ng thanh kho n c a các c phi u ngành ch bi n th y s n 94

PH L C B 109

B1 Mô hình VAR cho nhóm c phi u ngành th y s n và các y u t v mô 109

B2 Mô hình VAR cho các c phi u ngành th y s n và các y u t v mô 114

H U

HB3 Mô hình h i quy vect c a riêng các ch s thanh kho n c a c phi u và nhóm

c phi u 119

ASEAN Association of Southeast

Asian Nations Hi p h i các qu c gia ông Nam Á

Ph n m m h i quy, mô hình kinh t

l ng, và th vi n chu i th i gian ngu n m

P/E Price/ Earning per share H s giá trên thu nh p m t c phi u

VAR Vector autoregression T h i quy vect

VARX Vector autoregression with

B ng 2.1: Các ch tiêu đo l ng thanh kho n c a sàn HOSE 25

B ng 2.2: Thông tin v c phi u các công ty thu c ngành ch bi n th y s n niêm

y t trên sàn giao d ch ch ng khoán TP HCM 27

B ng 2.3: Các ch tiêu đo l ng thanh kho n c a ngành ch bi n th y s n 28

B ng 2.4: S li u trung bình thanh kho n c a các nhóm c phi u ngành ch bi n

th y s n đã hi u ch nh theo thang đo 29

B ng 2.5: X p h ng thanh kho n c a các nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n 33

B ng 2.6: X p h ng thanh kho n c a các c phi u ngành ch bi n th y s n 34

B ng 2.7: X p h ng thanh kho n theo nhóm v n hóa c phi u 35

B ng 2.8: Ma tr n h s t ng quan các ch s thanh kho n ngành ch bi n th y s n

Bi u đ 2.4 So sánh các ch s thanh kho n liên quan đ n kh i l ng c phi u 31

Bi u đ 2.5: So sánh các ch s thanh kho n liên quan đ n kh i l ng và giá c phi u 32

Bi u đ 2.6 Mô hình d báo LQ1 theo VAR 41

Bi u đ 2.7 Mô hình d báo LQ1 theo ARMAX 42

Bi u đ 2.8: D báo LQ1 cho sáu tháng đ u n m 2012 60

Bi u đ 2.9: D báo AAB cho sáu tháng đ u n m 2012 62

Bi u đ 2.10: D báo LQ2 cho sáu tháng đ u n m 2012 63

c a nó là r t quan tr ng cho s v n hành tr n tru c a m t n n kinh t Các th

tr ng tài chính trên toàn th gi i ngày càng ph thu c l n nhau và liên k t v i nhau ch t ch , cho nên s suy gi m đ t ng t c a thanh kho n ngay c m t phân khúc th tr ng ho c trong m t khu v c t nhân có th gây nên s gián đo n mà nó đóng vai trò d ch chuy n

Thanh kho n không ch xu t hi n trong th tr ng tài chính mà còn xu t hi n trong th tr ng hàng hóa Thanh kho n c ng đ c p kh n ng c a m t doanh nghi p đáp ng ngh a v thanh toán trong ng n h n c a mình, v s h u tài s n đ

đ chuy n đ i thành ti n m t đ thu n ti n cho vi c thanh toán hay chi tiêu

c bi t thanh kho n r t đ c chú ý trong th tr ng ch ng khoán nh m t trong nh ng tiêu chí quan tr ng d báo, quy t đ nh xu h ng c a th tr ng, c a nhóm c phi u ho c t ng c phi u riêng l M t ph n nào đó nó c ng ch ra m c đ

r i ro c a c phi u

Th tr ng ch ng khoán (TTCK) Vi t Nam, m t trong nh ng th tr ng non

tr nh ng đ y ti m n ng và k v ng v i s phát tri n v t b c trong th i gian qua,

đã đem l i nhi u kho n l i nhu n to l n cho các nhà đ u t Tuy nhiên nó c ng

ch a đ y r y nh ng r i ro ti m tàng to l n, trong đó có c r i ro c a thanh kho n th

tr ng c ng nh r i ro thanh kho n c a c phi u đ c bi t là nhóm c phi u ch bi n

th y s n d i tác đ ng c a các y u t v mô và các bi n liên quan khác Chính vì

v y đ tài “D báo thanh kho n nhóm c phi u ch bi n th y s n trong th tr ng

ch ng khoán Vi t Nam” là h t s c c n thi t cho b t kì nhà đ u t nào mu n chinh

ph c thách th c c ng nh tìm ki m c h i đ u t sinh l i t vi c đ u t vào các c phi u nhóm ch bi n th y s n niêm y t trên sàn giao dich ch ng khoán TP.HCM

a ra mô hình d báo tính thanh kho n c a các nhóm c phi u ch bi n

th y s n đ c giao d ch chính th c trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

Gi i pháp nào có th giúp nhà đ u t gi m thi u r i ro t r i ro do thanh kho n

i t ng nghiên c u bao g m: m c đ thanh kho n c a các c phi u ngành

ch bi n th y s n; mô hình d báo v i tác đ ng c a các bi n kinh t v mô và các

bi n đo l ng thanh kho n c a th tr ng lên thanh kho n c a nhóm c phi u ngành

ch bi n th y s n; d báo thanh kho n cho nhóm c phi u ngành ch bi n th y s n

Ph m vi nghiên c u:

bi n th y s n niêm y t đã niêm y t và đang giao d ch trên sàn thành ph H Chí

Minh (20 c phi u)

+ V th i gian: th i gian kh o sát và thu th p d li u đ c c p nh t đ n h t

n m 2011

4 Ý ngh a th c ti n:

Vi c đo l ng tính thanh kho n c a c phi u giúp nhà đ u t ch n l a đ c

c phi u có tính thanh kho n t t, gi m b t đ c r i ro đ u t khi tính thanh kho n

c a c phi u suy gi m, t ng vòng quay đ u t

nhà đ u t n m đ c xu th và c h i mang đ n l i nhu n cho mình ho c gi m thi u l xu ng m c th p khi tham gia mua bán trên th tr ng ch ng khoán Vi t

Nam

+ Ph ng pháp tham kh o các chuyên gia

+ Ph ng pháp mô hình đ nh l ng (ARMAX, VAR)

V ph ng pháp c th : ph ng pháp tham kh o các chuyên gia và ph ng pháp th ng kê đ c đ c d ng đ mô t l i th c tr ng thanh kho n c a các nhóm

c phi u ch bi n th y s n qua các ch s đo l ng thanh kho n Qua đây tác gi

ti p t c áp d ng ph ng pháp phân tích t duy đ phân tích m c đ thanh kho n và

x p h ng thanh kho n c a các nhóm c phi u ch bi n th y s n

Cu i cùng là ph ng pháp mô hình đ nh l ng, qua s li u th ng kê thu th p

đ c ki m tra đ tin c y c a các bi n, mô hình (P-value, T-statistic, R-squared), khám phá phân tích nhân t b ng h s t ng quan (Correlation), ki m đ nh quy

lu t phân ph i chu n b ng ki m đ nh Jarque-Bera và v n d ng mô hình h i quy

Ngoài ch ng m đ u g m nh ng n i dung: tính c p thi t c a đ tài, m c đích c a

đ tài, đ i t ng và ph m vi nghiên c u, ý ngh a th c ti n, ph ng pháp nghiên

c u, lu n v n chia làm ba ch ng:

c a th tr ng và c a các nhóm c phi u ch bi n th y s n niêm y t trên sàn giao dich ch ng khoán thành ph H Chí Minh

+ Th ng kê và x p h ng thanh kho n c a nhóm c phi u ch bi n th y s n niêm y t trên sàn giao dich ch ng khoán thành ph H Chí Minh

+ K t qu mô hình t h i quy vect và ph ng trình d báo thanh kho n nhóm c phi u ch bi n th y s n niêm y t trên sàn giao dich ch ng khoán thành

ph H Chí Minh

+ D báo thanh kho n nhóm c phi u ch bi n th y s n niêm y t trên sàn giao dich ch ng khoán thành ph H Chí Minh sáu tháng đ u n m 2012

Ch ng 3: K t lu n, ki n ngh và gi i pháp

G m nh ng n i dung: tóm t t và th o lu n k t qu nghiên c u, đóng góp c a đ tài,

ý ngh a th c ti n c a đ tài và đ xu t gi i pháp áp d ng k t qu nghiên c u vào

th c ti n, h n ch c a đ tài và h ng nghiên c u ti p theo

mua ho c bán trên th tr ng Thanh kho n đ c đ c tr ng b i m t m c đ cao c a các ho t đ ng mua bán Tài s n có th d dàng mua ho c bán, đ c g i là tài s n có tính thanh kho n

2 Kh n ng đ chuy n đ i m t tài s n sang ti n m t m t cách nhanh chóng

đ c g i là thanh kho n

Không có công th c tính thanh kho n c th , tuy nhiên thanh kho n th ng

đ c tính b ng cách s d ng các t l thanh kho n

1.1.2 Tính thanh kho n

Tính thanh kho n, m t khái ni m trong tài chính, ch kh n ng mà m t tài

s n b t kì có th đ c mua ho c bán trên th tr ng mà không b nh h ng b i y u

t giá c (tài s n có th mua - bán b t kì m c giá nào) Nh ch ng khoán hay các kho n n , kho n ph i thu có kh n ng đ i thành ti n m t d dàng, thu n ti n cho

vi c thanh toán hay chi tiêu Các cách g i thay th cho tính thanh kho n là: tính

Nh v y, ti n m t có tính thanh kho n cao nh t, luôn luôn dùng đ c tr c

ti p đ thanh toán, l u thông, tích tr Còn hàng t n kho có tính thanh kho n th p

H U

H

nh t vì ph i tr i qua giai đo n phân ph i và tiêu th chuy n thành kho n ph i thu,

r i t kho n ph i thu sau m t th i gian m i chuy n thành ti n m t

Trong TTCK, tính thanh kho n đ c hi u là vi c ch ng khoán hay các lo i

gi y t có giá do các t ch c, doanh nghi p phát hành đ c nhà n c công nh n, có

kh n ng chuy n đ i thành ti n m t d dàng, thu n ti n cho vi c thanh toán hay chi

tiêu Nh có TTCK các nhà đ u t có th chuy n đ i các ch ng khoán h s h u thành ti n m t ho c các lo i ch ng khoán khác (trái phi u chuy n đ i)

Kh n ng thanh kho n là m t trong nh ng đ c tính h p d n c a ch ng khoán

đ i v i ng i đ u t ây là y u t cho th y tính linh ho t, an toàn c a v n đ u t TTCK ho t đ ng càng n ng đ ng và có hi u qu thì tính thanh kho n c a các ch ng khoán giao d ch trên th tr ng càng cao

1.1.3 Tính thanh kho n c a c phi u

Ch ng khoán có tính thanh kho n là nh ng ch ng khoán có s n th tr ng cho vi c bán l i d dàng, giá giao d ch t ng đ i n đ nh theo th i gian và kh n ng cao đ ph c h i ngu n v n đã đ u t nguyên th y Khi l a ch n ch ng khoán đ

đ u t , nhà đ u t nh t thi t ph i xem xét đ n kh n ng bán l i đ tái t o ngu n v n

đ u t ban đ u N u kh n ng tái t o kém, ngh a là khó tìm đ c ng i mua ho c

ph i bán m t giá, nhà đ u t s gánh ch u nh ng t n th t tài chính l n Và đi u này

g i là r i ro thanh kho n trong đ u t ch ng khoán

Tuy c phi u có kh n ng chuy n hóa thành ti n m t d dàng nh ng tính thanh kho n c a c phi u l i ph thu c vào nhi u y u t trong đó các y u t tác

đ ng l n nh t là:

niêm y t) N u t ch c phát hành ho t đ ng kinh doanh có hi u qu , tr c t c cao,

c phi u c a công ty s thu hút nhà đ u t và c phi u th c s d mua bán trên th

H U

H

tr ng Ng c l i n u công ty làm n kém hi u qu không tr c t c ho c c t c

th p, c phi u c a công ty s gi m giá và khó bán

Có m i quan h ch t ch gi a ch s P/E và tính thanh kho n c a ch ng

khoán, nhìn vào b ng th ng kê tính thanh kho n c a c phi u, nhà đ u t d dàng

nh n ra nh ng c phi u giao d ch sôi đ ng nh t c ng là nh ng c phi u có P/E cao

h n m c trung bình c a th tr ng (đ c đánh giá cao h n các c phi u có cùng l i

t c) ây là nh ng ch ng khoán có t c đ t ng giá cao và mang l i giá tr th ng d cao cho c đông thông qua vi c chia tách c phi u hay phát hành c phi u m i

tr ng c phi u c ng nh các lo i th tr ng khác đ u ch u s chi ph i c a qui lu t cung c u Giá c phi u trên th tr ng không ch ph thu c vào ch t l ng công ty

mà còn ph thu c r t l n vào nhu c u c a nhà đ u t Tuy m t lo i c phi u r t t t

nh ng th tr ng đang bão hòa ngu n cung (nhi u hàng bán) thì c phi u đó c ng khó t ng giá Ng c l i khi th tr ng khan hi m hàng hóa thì ngay c nh ng c phi u ch t l ng kém h n c ng có th bán d dàng Tuy nhiên c ng c n chú ý đ n

s đ u c trong th tr ng, m t s nhà đ u t s h u m t ph n l n l ng c phi u trong th tr ng, đ y giá lên xu ng theo ý mình đ tr c l i

1.3 o l ng thanh kho n c phi u

Có hai ph ng pháp ph bi n đo l ng thanh kho n c a c phi u là đ phân tán l nh mua-bán và kh i l ng giao d ch Schwartz (1992) xác đ nh tính thanh kho n xu t hi n trong các kho n c a chi phí giao d ch phát sinh đ có đ c m t

l nh đ c th c thi nhanh chóng Ông ta ch ra r ng chi phí giao d ch bao g m m t thành ph n rõ ràng nh là kho n hoa h ng, và m t thành ph n không rõ ràng nh là

đ phân tán l nh mua-bán và tác đ ng th tr ng

Tác đ ng th tr ng có s n khi m t l nh mua d n d t giá đ t mua t ng lên,

ho c l nh bán d n d t giá đ t bán gi m xu ng i u này x y ra do kh i l ng c

tr ng l n n u m t th tr ng thi u đ sâu và đ r ng Tuy nhiên, s tác đ ng c a

H U

H

th tr ng lên các nhà đ u t nh h u nh không th xác đ nh đ c Cùng v i s

th t là đ phân tán mua-bán có th d dàng đo l ng và đ phân tán l nh mua-bán

là m t cách thông th ng đo đ thanh kho n

Cách thông th ng khác đ đo l ng thanh kho n là kh i l ng giao d ch Kyle (1985) đã đ xu t là thanh kho n th tr ng có th đo l ng b i chu i l nh c n thi t đ gây ra t ng ho c gi m giá b ng m t đôla Pagano (1989) đ xu t m t khía

c nh c a thanh kho n là s thu hút v n c a th tr ng Theo ông, m t th tr ng thanh kho n có th ti p thu m t l ng l n các l nh mà không thay đ i giá theo

h ng b t l i Tuy nhiên n u th tr ng quá m ng thì th tr ng ti p thu m t l ng

l n các l nh khi mà chi phí c a giá theo h ng b t l i thay đ i cho ng i đ t l nh

+ Kh i l ng giao d ch

Kh i l ng giao d ch có liên quan đ n thanh kho n đ c tính b ng kh i

l ng c phi u theo đ n v th i gian Nó đ c dùng đ đo l ng đ sâu c a thanh kho n

Kh i l ng liên quan đ n thanh kho n cao thì ta có tín hi u thanh kho n cao

i u này đã đ c làm sáng t và ng d ng trong nhi u bài nghiên c u nh c a Lee

& Swaminathan (2000), Chordia, R.Roll, và A Subrahmanyam, (2001); Rico von Wyss (2004)

Kh i l ng giao d ch t đ n v th i gian t -1 đ n t đ c tính theo công th c

(1.1)

c phi u c a giao d ch th i

+ T c đ luơn chuy n Turnover (t ng giá tr giao d ch kh p trong phiên)

theo t ng đ n v th i gian Các nghiên c u c a nghiên c u nh c a Jones & Lipson

c u c a Brockman & Chung (2000) và ng d ng c a Rico (2004) thì đ sâu đ c

S khác bi t gi a giá mua và bán c ng liên quan đ n đo l ng thanh kho n

c ng đ c nhi u nghiên c u ch ra, Acker, Stalker & Tonks (2002); Harris, McInish

& Wood (2002); Rico von Wyss (2004) r ng liên quan đ n đo l ng thanh kho n càng nh thì tính thanh kho n càng l n

r ng tuy t đ i (Spr) là hi u gi a giá đ t bán th p nh t và giá đ t mua cao

nh t Ch s này luôn có giá tr d ng

Spr t = p A t - p B t (1.5)

C ng nh log đ sâu, đ c i thi n các tính ch t phân ph i c a đ r ng tuy t

đ i Ta có th l y logarit Công th c nh sau

LogSpr = ln(Spr)= ln(p A t - p B t ) (1.6)

S l nh giao d ch là t ng s l nh đ t mua, bán c phi u đ c các nhà đ u t

đ a ra theo đ n v th i gian Nó đ c dùng đ đo l ng m c đ thanh kho n Không có l nh mua hay bán đ c xem nh không có thanh kho n:

TOR t = N A t + N B t (1.8)

+ T l đ t hàng (ORR)

T l đ t hàng đ c đ xu t b i Ranaldo (2000) và đ c s d ng l i trong

lu n án c a Rico von Wyss (2004) là m t ch s đo l ng chính xác chi u sâu c a

th tr ng Nó so sánh đ sâu đo đ c là s m t cân b ng th tr ng đ n giá tr giao

d ch và nh n d ng chuy n đ ng th tr ng ho c s m t cân b ng trong th tr ng

k t khi nó t ng lên khi s khác bi t trong l ng mua và bán tr thành l n

N u giá tr giao d ch trong m t kho ng th i gian nh t đ nh là b ng không, t

l đ t hàng đ c thi t l p b ng không M t t l đ t hàng cao đ bi u th tính thanh kho n th p.M t t l đ t hàng nh đ bi u th tính thanh kho n cao

(1.9)

ORR t =

(1.10)

+ Ch s dòng ti n (MFI)

Ch s dòng ti n MFI là ch s đ ng l ng (momentum indicator) Nó liên quan m t thi t v i RSI ch s s c m nh liên quan (Relative Strength Index) trong c cách di n đ t l n tính toán Tuy nhiên, ch báo này có đi m h n so v i RSI ch nó

có đ a thêm vào thành ph n kh i l ng giao d ch c a m i k Vì v y, MFI tr thành m t công c t t đ đo l ng dòng ti n vào và ra th tr ng c a m i ch ng khoán Có th nói n u RSI k t h p ch t ch v i đ ng giá thì MFI đ c xem là

đ ng kh i l ng

MFI đ c th c hi n b ng cách so sánh “dòng ti n d ng” v i “dòng ti n âm” đ t đó hình thành nên m t ch báo có th đem so sánh v i giá, nh m xác đ nh

đ m nh ho c y u c a xu h ng hi n t i T ng t nh RSI, ch báo này đ c thi t

l p trong kho ng t 0 đ n 100 và th ng đ c tính trong kho ng th i gian 14 k

Tuy nhiên, do đ c thù c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam còn non tr

ch a n đ nh và do tác đ ng c a cu c kh ng ho ng tài chính 2008 – 2009 gây nên chu i gi m đi m liên t c c a Vnindex trong 26 phiên do v y tác gi t ng kho ng

th i gian lên 26 k đ t ng đ chu n xác trong tính toán MFI Cách tính nh sau:

Giá tiêu bi u = (Giá cao nh t + Giá th p nh t + Giá đóng c a)/3

Dòng ti n thu n = giá tiêu bi u*kh i l ng giao d ch

QOSt =

+ Ch s thanh kho n th hai (LQ2)

Là t s gi a tr tuy t đ i trung bình c a thay đ i giá trong 14 chu k

(1.13)

+ T l kh i l ng giao d ch c a c phi u so v i kh i l ng c phi u niêm y t c a toàn th tr ng (MKQ)

Là t l c a s c phi u kh p l nh trong phiên so v i kh i l ng c phi u niêm y t trên sàn

Ch s càng cao ch ng t tính thanh kho n càng cao

1.4 Các ph ng pháp, mô hình d báo tính thanh kho n

1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive ậmoving-average with exogenous

inputs model)

Vi c công b c a Box và Jenkins (1994), v Phân tích chu i th i gian: D

là các ph ng pháp Box-Jenkins, nh ng v m t k thu t đ c g i là ph ng pháp ARMA, s nh n m nh c a nh ng ph ng pháp này không ph i là vào vi c xây

d ng ph ng trình đ n ho c mô hình ph ng trình đ ng th i, nh ng vào vi c phân

tích tính ch t xác su t, ho c tính ng u nhiên, tính ch t c a chu i th i gian v kinh t

c a chúng theo tri t lý “cho phép các d li u t lên ti ng” Không gi ng nh các mô

tr trong quá kh , ho c giá tr tr , c a b n thân bi n Y và các sai s ng u nhiên.Vì lý

do này, các mô hình ARMA đôi khi đ c g i là mô hình thuy t a b i vì chúng không b t ngu n t b t k lý thuy t kinh t và lý thuy t kinh t th ng là c s mô hình ph ng trình đ ng th i Các mô hình ARMA liên quan đ n m t chu i th i

1.4.1 1 Quá trình t h i quy (AR)

Ta có ph ng trình t ng quát quá trình t h i quy b c p hay AR(p)

(1.23)

V i Yt là bi n c n kh o sát theo th i gian t ví d nh GDP, là giá tr trung

1.4.1 2 Quá trình trung bình tr t (MA)

Ta có ph ng trình t ng quát quá trình trung bình tr t t ng quát MA(q)

(1.24)

V i µ là h ng s và u nhi u tr ng

1.4.1 3 Quá trình t h i quy và trung bình tr t (ARMA)

Ta có ph ng trình t ng quát quá trình t h i quy và trung bình tr t

(1.25)

1.4.1 4 Quá trình trung bình tr t, t h i quy v i các bi n đ u vào ngo i sinh

(ARMAX- Autoregressive moving average with exogenous inputs model)

Ký hi u ARMAX (p,q,b) đ c p đ n mô hình v i p là kho n t h i quy, q là kho n trung bình tr t, b là kho n các bi n đ u vào ngo i sinh Mô hình này bao

g m AR(p), MA(q) và k t h p tuy n tính c a các bi n đ u vào ngo i sinh hay các

bi n đ c l p (b) đã bi t và chu i th i gian ngo i dt V i công th c mô t :

(1.26)

H U

H

c l ng các thông s h i quy theo ph ng trình

(1.27)

(1.28)

1.4.2 Mô hình T h i quy vect VAR (Vector Autoregression)

1.4.2 1 Mô hình t h i quy vect c b n

Ph ng pháp VAR b ngoài t ng t nh mô hình ph ng trình đ ng th i, trong đó chúng ta xem xét nhi u bi n n i sinh v i nhau.Tuy nhiên, m i bi n n i sinh đ c gi i thích b ng giá tr , quá kh , đ tr c a nó và các đ tr giá tr c a t t

c các bi n n i sinh khác trong mô hình, thông th ng, không có bi n ngo i sinh

trong mô hình

Mô hình VAR đã đ c ng h b i Christopher Sims, ng i đã ch trích

nh ng tuyên b và th c hi n các mô hình kinh t tr c đó trong kinh t v mô Sims

đ ngh mô hình VAR, mà tr c đó đã xu t hi n trong th ng kê chu i th i gian và xác đ nh h th ng, đ c bi t th ng kê trong lý thuy t đi u khi n

Sims ng h mô hình VAR nh cung c p m t ph ng pháp lý thuy t đ c tính các m i quan h kinh t , do đó là m t thay th cho các "xác đ nh nh ng h n ch đáng kinh ng c" trong các c u trúc mô hình Sims đã đ c trao gi i Nobel Kinh t

n m 2011 cho công vi c c a mình trong vi c áp d ng các mô hình VAR đ phân

tích kinh t v mô

M t mô hình VAR mô t s ti n tri n c a m t t p h p các bi n k g i là bi n

n i sinh (Exogenous variables) trong cùng m t kho ng th i gian m u (t = 1, , T)

nh là m t hàm tuy n tính trong quá trình ti n hóa trong quá kh c a chúng Nh ng