Mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và chỉ số chứng khoán

TTCK: Th tr ng ch ng khoán... K t qu là, chúng ta không th khái quát hóa cho các giai đo n th i gian khác... Quy t đ nh này th ng mang tính ch quan và đã b Chrishtopher Sims lên ti ng ch

M I LIÊN H GI A KH I L NG GIAO D CH VÀ CH S CH NG KHOÁN:

B NG CH NG TH C NGHI M T I VI T NAM

N

Tp H Chí Minh, 2014

Tp H Chí Minh, 2014

Tôi xin cam đoan lu n v n “M I LIÊN H GI A KH I L NG GIAO

D CH VÀ CH S CH NG KHOÁN: B NG CH NG TH C NGHI M T I

VI T NAM” là công trình nghiên c u c a chính tác gi , n i dung đ c đúc k t t

quá trình h c t p và các k t qu nghiên c u th c ti n trong th i gian qua, s li u s

Trang ph bìa

L i cam đoan

M c l c

Danh m c t vi t t t

Danh m c các b ng bi u

Danh m c các ph l c

TÓM T T TÀI 1

1) GI I THI U 2

1.1) Lý do ch n đ tài 2

1.2) M c tiêu nghiên c u 4

1.3) Câu h i nghiên c u 4

1.4) B c c đ tài 4

2) T NG QUAN CÁC NGHIÊN C U TR C ỂY 5

3) D LI U VÀ PH NG PHÁP NGHIểN C U 13

3.1) D li u nghiên c u 13

3.2) Ph ng pháp nghiên c u 14

3.3) Ki m đ nh nghi m đ n v 15

3.4) Mô hình Var 17

3.5) Ki m đ nh Granger 18

3.6) Hàm ph n ng xung và phân rã ph ng sai 19

4.1.1) Ki m đ nh nghi m đ n v 20

4.1.2) L a ch n đ tr t i u 21

4.1.3) Mô hình Var v i đ tr t i u là 6 21

4.1.4) Ki m đ nh Granger 25

4.1.5) Hàm ph n ng xung 25

4.1.6) Phân rã ph ng sai 27

01/09/2013 28

4.2.1) Ki m đ nh nghi m đ n v 28

4.2.2) L a ch n đ tr t i u 29

4.2.3) Mô hình Var v i đ tr t i u là 4 30

4.2.4) Ki m đ nh Granger 32

4.2.5) Hàm ph n ng xung 33

4.2.6) Phân rã ph ng sai 34

5) K T LU N, VÀ H N CH C A TÀI 37

5.1) K t lu n 37

5.2) 38

5.3) H n ch c a đ tài 40

TÀI LI U THAM KH O 41

PH L C 44

TTCK: Th tr ng ch ng khoán

SGDCK: S Giao d ch Ch ng khoán

SGD: S Giao d ch

SGDCK HCM: S Giao d ch Ch ng khoán H Chí Minh

ADF: ki m đ nh Augmented Dickey-Fuller

PP: ki m đ nh Phillips – Perront

DANH M C CÁC T VI T T T

B ng 1: K t qu ki m đ nh nghi m đ n v 20

B ng 2: L a ch n đ tr t i u 21

B ng 3: K t qu mô hình Var c a bi n RVNI1 21

B ng 4: K t qu mô hình Var c a bi n RVOL1 23

B ng 5: K t qu ki m đ nh Granger 24

B ng 6: Phân rã ph ng sai c a bi n RVNI1 27

B ng 7: Phân rã ph ng sai c a bi n RVOL1 27

B ng 8: K t 2 28

B ng 9: 2 29

B ng 10: K t qu mô hình Var c a bi n RVNI 30

B ng 11: K t qu mô hình Var c a bi n RVOL 31

B ng 12: K t qu ki m 2 32

B ng 13: Phân rã ph ng sai c a bi n RVNI 34

B ng 14: Phân rã ph ng sai c a bi n RVOL 35

Bi u đ 1: Hàm ph n ng xung c a bi n RVOL1 25

Bi u đ 2: Hàm ph n ng xung c a bi n RVNI1 26

Bi u đ 3: Hàm ph n ng xung c a bi n RVOL 33

Bi u đ 2: Hàm ph n ng xung c a bi n RVNI 34

DANH M C CÁC B NG BI U

Ph c l c 1: K t qu ki m đ nh ADF c a bi n RVOL1 44

Ph c l c 2: K t qu ki m đ nh ADF c a bi n RVNI1 45

Ph c l c 3: K t qu ki m đ nh Phillips – Perront (PP) c a bi n RVOL1 46

Ph c l c 4: K t qu ki m đ nh Phillips – Perront (PP) c a bi n RVNI1 47

Ph c l c 5: K t qu c l ng đ tr t i u 1 48

Ph c l c 6: K t qu mô hình Var v i đ tr t 1 48

Ph c l c 7: K t qu ki m đ nh Granger 1 50

Ph c l c 8: K t qu hàm ph n ng xung 1 50

Ph c l c 9: K t qu phân rã ph ng sai 1 51

Ph c l c 10: K t qu ki m đ nh ADF c a bi n RVOL 52

Ph c l c 11: K t qu ki m đ nh ADF c a bi n RVNI 53

Ph c l c 12: K t qu ki m đ nh Phillips – Perront (PP) c a bi n RVOL 54

Ph c l c 13: K t qu ki m đ nh Phillips – Perront (PP) c a bi n RVNI 55

Ph c l c 14: K t qu c l ng đ tr t i u 2 56

Ph c l c 15: K t qu mô hình Var v i đ tr t i 2 56

Ph c l c 16: K t qu ki m đ 2 58

Ph c l c 17: K t qu hàm ph n 2 58

Ph c l c 18: K t qu phân rã ph ng sai 2 59

DANH M C CÁC PH C L C

M c tiêu c a nghiên c u này là kh o sát b n ch t m i quan h tác đ ng qua

l i gi a s thay đ i c a kh i l ng giao d ch v i s bi n đ ng c a ch s VNI Index

trên S Giao D ch Ch ng khoán H Chí Minh S li u s d ng trong bài nghiên c u này là chu i kh i l ng giao d ch và ch s VNI Index theo th i gian v i t n su t

hàng ngày

t 01/01/2007 (th i đi m Doanh Nghi p khi niêm y t không còn đ c h ng u đãi v thu thu nh p doanh nghi p

) đ n 01/09/2013 v i 1654 s quan sát, thông qua vi c s d ng

VAR, ki m đ nh nhân qu Granger, hàm ph n ng xung và phân rã ph ng sai

thay đ i c a kh i l ng giao d ch v i s bi n đ ng c a ch s VNI Index H n n a

các k t qu b ng vi c s d ng VAR và ki m đ nh nhân qu Granger cho th y m i

quan h này là 2 chi u Tuy nhiên k t qu c a hàm ph n xung và phân rã ph ng

sai cho th y m i quan h này tác đ ng qua l i này y u

T khóa: S thay đ i c a kh i l ng giao d ch, s bi n đ ng c a ch s Vni

– Index, mô hình Var, ki m đ nh Granger, hàm ph n ng xung, phân rã ph ng sai

1 GI I THI U

1.1) Lý do ch n đ tài

Th tr ng ch ng khoán đóng vai trò r t quan tr ng trong s phát tri n kinh

t c a m t qu c gia M t m t nó giúp đ đ cung c p thanh kho n cho các nhà đ u

t , m t khác, giúp doanh nghi p t o ra v n m i Th tr ng ch ng khoán đ c xem

nh là phong v bi u c a n n kinh t qu c gia

Trong nh ng n m g n đây, m i quan h tác đ ng qua l i gi a s thay đ i c a

kh i l ng giao d ch v i s bi n đ ng c a giá ch ng khoán đã nh n đ c s quan tâm đ c bi t c a các nhà kinh t tài chính Karpoff (1987) đ a ra 4 lý do có th có là: u tiên, nó cung c p cái nhìn sâu s c v c u trúc c a th tr ng tài chính nh

là: m c đ c a thông tin tác đ ng t i th tr ng, thông tin đ c ph bi n nh th

nào, m c đ mà giá c truy n t i thông tin và h n ch c a bán kh ng Th hai, nó

đ c dùng đ ki m tra tính h u ích c a phân tích k thu t H n n a, nó còn đ c s

d ng đ đi u tra vai trò c a đ u c đ i v i s bi n đ ng giá, vì đ u c có m i quan

h ch t ch t i kh i l ng giao d ch Cu i cùng, nó nh h ng đ n h p đ ng t ng

lai

M c dù nhi u nghiên c u đã c g ng thi t l p c u trúc th c nghi m và lý

thuy t c a m i quan h này, m t s đ ng thu n v n ch a th đ t đ c

khi s bi n đ ng c a kh i l ng giao d ch càng l n thì giá s thay

đ i càng l n Tuy nhiên, c ng có nh ng tr ng h p cho th y r ng v i s bi n đ ng

kh i l ng giao d ch th p nh ng bi n đ ng giá cao ho c s bi n đ ng kh i l ng

r ng m i quan h này ph thu c vào lúc th tr ng trong chu k t ng hay gi m N u

th tr ng trong chu k t ng thì kh i l ng giao d ch cao và giá bi n đ ng nhi u

h n so v i th tr ng trong xu th gi m

Fama cho r ng v i th tr ng hi u qu y u thì giá c phi u hi n t i đã ph n

ánh h t các thông tin trong quá kh (Fama, 1970, 1991), đi u này ng ý r ng giá

ch ng khoán trong quá kh không th đ c s d ng đ d đoán nh ng thay đ i giá

t ng lai và do đó, các công c phân tích k thu t không có giá tr Ng c l i, các

nhà phân tích k thu t cho r ng thông tin trong giá ch ng khoán trong quá kh là không hoàn toàn tích h p trong giá ch ng khoán hi n t i , và do đó, h tin r ng

b ng cách quan sát giá trong quá kh có th d đoán đ c s thay đ i giá ch ng khoán t ng lai Nhà phân tích k thu t tin t ng m t cách m nh m r ng “Kh i

phi u có kh i l ng giao d ch l n (nh ) trong th i gian m t ngày hay m t tu n thì

có nh h ng đ n s thay đ i giá l n (nh ) trong tháng k ti p i v i các n c ông Nam Á thì Moosa và Al-Loughani (1996) ch ra r ng có s tác đ ng qua l i

gi a giá c phi u và kh i l ng giao d ch th tr ng ch ng khoán Singapore và

Thái Lan, và m i quan h m t chi u t kh i l ng giao d ch đ n giá c phi u

Malaysia Tuy nhiên, không có b t k m i quan h nào gi a giá c phi u và kh i

l ng giao d ch đ c tìm th y th tr ng ch ng khoán Philippines

M c dù m i quan h gi a s bi n đ ng gi a giá và kh i l ng giao d ch đã

đ c nghiên c u r t nhi u, đ c bi t là t i các th tr ng phát tri n Vì v y bài

nghiên c u này đ m i quan h gi a kh i l ng giao d ch và ch s ch ng

khoán trên Th Tr ng Ch ng khoán Vi t Nam

1.2) M c tiêu nghiên c u

Xem xét m i quan h tác đ ng qua l i gi a s bi n đ ng kh i l ng giao

d ch và s thay đ i ch s VNI Index trên S Giao D ch Ch ng khoán H

Chí Minh, qua đó cung c p b ng ch ng khoa h c v ch đ này trên th

tr ng ch ng khoán Vi t Nam cho

t ng quan các nghiên c u tr c đây Ph n 3 trình bày Ph ng pháp nghiên c u

Ph n 4 trình bày n i dung và k t qu nghiên c u Ph n 5 là k t lu n

2 T NG QUAN V CÁC NGHIÊN C U TR C ỂY

s bi n đ ng giá b i vì s bi n đ ng giá là y u t r t quan tr ng trong vi c th c

hi n chi n l c giao d ch c a nhà đ u t Và tác gi c ng đ a ra quan đi m r ng khi

có xu h ng ch c ch n v s bi n đ ng giá thì nhi u nhà đ u t s giao d ch cùng

m t h ng, quan đi m này c a tác gi d a trên tâm lý hành vi “b y đàn” c a nhà

đ u t và s bi n đ ng giá ng u nhiên là không h p l

th tr ng ch ng khoán New York, Hiemstra & Jones (1994) b ng vi c s

d ng ki m đ nh Granger tuy n tính và phi tuy n trong 2 giai đo n t n m 1915 đ n

1946 và 1947 đ n 1990 đã ch ra r ng có m i quan h tác đ ng qua l i gi a s thay

đ i giá c phi u và kh i l ng giao d ch

khu v c Châu M La Tinh, Saatcioglu & Starks (1998) b ng vi c s d ng

d li u ch s hàng tu n và hàng tháng, mô hình Var, ki m đ nh m i quan h nhân

qu Granger đã cung c p b ng ch ng v m i quan h gi a s thay đ i giá c phi u

và kh i l ng c phi u giao d ch t i 6 th tr ng Argentina, Brazil, Chile,

Colombia, Mexico, and Venezuela Có s tác đ ng qua l i gi a s thay đ i giá c

phi u và kh i l ng c phi u giao d ch th tr ng ch ng khoán Colombia và

Venezuela Ngoài ra, nghiên c u này còn ch ra r ng s thay đ i c a giá c phi u

d n đ n s thay đ i c a kh i l ng giao d ch th tr ng ch ng khoán Chile và s thay đ i kh i l ng giao d ch d n đ n s thay đ i giá c phi u th tr ng ch ng

khoán Brazil và Mexico Riêng t i th tr ng Mexico, n u s d ng d li u hàng

ngày thì có s thay đ i c a giá d n đ n s thay đ i c a kh i l ng giao d ch i u

này là do trong kho n th i gian nghiên c u, bao g m Cu c kh ng ho ng Peso 1994,

và tác gi cho r ng k t qu này có th ch đ n gi n là m t s ph n ánh c a kho ng

th i gian đó

Tuy nhiên khi nghiên c u t i th tr ng ch ng khoán M , Hongkong và 4 th

tr ng ch ng khoán t i Trung Qu c v i d li u hàng ngày trong giai đo n t

12/12/1990 đ n 31/12/1997 đ i v i th tr ng t i Th ng H i A, còn trong giai

đo n t 21/02/1992 đ n 31/12/1997 đ i v i th tr ng t i Th ng H i B, còn trong giai đo n t 30/09/1992 đ n 31/12/1997 đ i v i th tr ng t i Thâm Quy n A, và trong giai đo n t 06/10/1992 đ n 31/12/1997 đ i v i th tr ng t i Thâm Quy n B

đ n s thay đ i giá t i các th tr ng này Ngoài ra tác gi khi nghiên c u m i quan

h gi a các th tr ng v i nhau, c ng đ a ra k t lu n r ng th tr ng tài chính M

và Hongkong có nh h ng r t y u đ i v i các th tr ng ch ng khoán t i Trung

Qu c i u này có ngh a là th tr ng tài chính Trung Qu c đ c l p v i th tr ng

tài chính th gi i, đi u đó th tr ng ch ng khoán t i Trung Qu c ch a đ ng l i

nhu n cao h n c ng đi kèm v i r i ro cao h n.Th tr ng ch ng khoán t i Trung

Qu c tr nên thu hút h n đ i v i nhà đ u t ngo i b i vì tính đ c l p và nhi u c

h i ti m n ng Tuy nhiên khi nghiên c u trong n i t i th tr ng Trung Qu c, thì l i

có m i t ng quan l n nhau gi a các TTCK Th ng H i A, Th ng H i B, Thâm

Quy n A và Thâm Quy n B

V i m t cách ti p c n m i v m i quan h gi a kh i l ng và giá, Gervais,

giai đo n t 1963 đ n 1996 t i th tr ng ch ng khoán New York (NYSE) đã phát

tri n lý thuy t t m nhìn d a trên quan đi m c a Miller (1997) và Mayshar (1983)

Lý thuy t t m nhìn cho r ng khi nhà đ u t có nhi u quan đi m khác nhau v giá tr

c phi u thì nh ng nhà đ u t đã mua c phi u th ng r t l c quan v giá tr c a c

phi u H n n a, n u ngu n cung c a c phi u b gi i h n b i bán kh ng thì quan

đi m c a nhà đ u t bi quan s không ph n ánh vào giá và giá c phi u s b nhi u

GKM cho r ng v i tr ng h p nh v y thì c phi u v i bi n đ ng tích c c s đ c

giao d ch nhi u h n (do nhi u ng i mu n mua h n) Tuy nhiên, ngu n cung c a

c phi u thì h u h n, nên kh i l ng và giá s bi n đ ng tích c c Và tác gi k t

lu n r ng kh i l ng giao d ch ch a đ ng thông tin quan tr ng đ i v i s bi n đ ng

giá x y ra trong t ng lai, khi s thay đ i kh i l ng giao d ch cao thì d n đ n s

bi n đ ng giá tích c c và ng c l i

B ng vi c dùng mô hình Var và ki m đ nh Granger v i d li u hàng ngày t

1973 đ n 2000, Chen, Firth, Rui (2001) c ng nghiên c u m i quan h nhân qu

gi a s bi n đ ng ch s giá v i s thay đ i kh i l ng giao d ch t i 9 th tr ng

ch ng khoán l n nh t: New York, Tokyo, London, Paris, Toronto, Milan, Zurich, Amsterdam, và Hong Kong Tác gi l a ch n các th tr ng này là do qui mô th

tr ng l n, uy tín t t và d li u đ cho vi c ki m đ nh c ng nh nh ng th tr ng này đ c s quan tâm c a nhà đ u t n c ngoài Tác gi đã đ a ra k t lu n r ng có

m i t ng quan tích c c gi a kh i l ng và giá t i 9 th tr ng Nghiên c u này

còn tìm th y m i quan h tác đ ng qua l i gi a s s thay đ i giá c phi u và kh i

l ng giao d ch t n t i th tr ng ch ng khoán Thu S , Hà Lan và Hong Kong và

s tác đ ng c a s thay đ i giá c phi u đ n kh i l ng giao d ch th tr ng

ch ng khoán M , Nh t, Anh, Pháp và Ý

V i vi c dùng mô hình Var và ki m đ nh Granger, Lee & Rui (2002) đã

ki m tra các m i quan h n ng đ ng gi a s bi n đ ng giá và kh i l ng giao d ch

v i cách s d ng d li u hàng ngày c a ba th tr ng ch ng khoán l n nh t th

gi i: New York, Tokyo, và London T i th tr ng New York tác gi s d ng d

li u S&P 500 t giai đo n 02/01/1973 đ n 1/12/1999 v i 6784 s quan sát, và t i th

tr ng Tokyo tác gi s d ng d li u Topix t giai đo n 07/01/1974 đ n 1/12/1999

v i 6525 s quan sát, và t i th tr ng London tác gi s d ng d li u FT-SE100 t giai đo n 27/10/1986 đ n 1/12/1999 v i 3310 s quan sát Tác gi đã đ a ra k t

lu n r ng t i m c ý ngh a 5%, kh i l ng giao d ch không có m i quan h nhân

qu t i c 3 th tr ng trên, đi u này có ngh a là m c dù có m i quan h t ng quan

tích c c gi a kh i l ng và giá nh ng s bi n đ ng kh i l ng không ph i là nhân

t tr c ti p đ d đoán s thay đ i giá Tuy nhiên, tác gi tìm th y b ng ch ng cho

r ng có thông tin ph n h i qua l i gi a kh i l ng và giá, đi u này có

ngh a là kh i l ng giao d ch có nh h ng đ n giá, nh ng b ng hình th c gián

ti p

S d ng d li u hàng tháng t i các th tr ng m i n i (26 qu c gia),

đ ng t i s thay đ i kh i l ng Tuy nhiên, vi c thi u b ng ch ng m nh

v m i t ng quan tích c c gi a kh i l ng và giá, đi u này cho th y s

khác nhau v th ch , lu ng thông tin t i th tr ng m i n i là quan tr ng nh

h ng t i giá tr c a công ty i u này đ c tác gi gi i thích là do m i t ng quan

gi a kh i l ng và giá ph thu c vào cách thông tin đ c ph bi n trên th tr ng,

và t i các th tr ng m i n i thì nhà đ u t ti p c n thông tin th ng có đ tr nh t

đ nh, do đó d n m i t ng quan y u gi a s bi n đ ng gi a kh i l ng giao d ch và

giá

nghi m gi a s thay đ i kh i l ng giao d ch và s bi n đ ng giá t i th tr ng

ch ng khoán Braxin (Bovespa) D li u nghiên c u là d li u hàng ngày c a 57 c phi u (chi m h n 80% v n hóa) trên TTCK Braxin trong giai đo n t 03/01/2000

đ n 29/12/2005 Ph ng pháp nghiên c u đ c tác gi s d ng g m: phân tích t

t ng quan, ki m nghi m đ n v , phân tích ph ng trình h i quy 2 bi n, GARCH,

VAR, và ki m đ nh Granger Tác gi tìm th y b ng ch ng cho th y r ng có s tác

đ ng qua l i gi a s bi n đ ng kh i l ng giao d ch và s thay đ i giá Tác gi

c ng cho r ng s bi n đ ng kh i l ng giao d ch càng l n s d n đ n s giao đ ng

c a giá càng m nh và m i quan h này là đ i x ng

ch ng m nh m cho r ng m i quan h tác đ ng gi a s bi n đ ng giá v i s thay

đ i kh i l ng giao d ch là 2 chi u khi s d ng mô hình Var, ki m đ nh Granger

v i d li u là 28 c phi u thu c các ngành khác nhau (lúc đ u tác gi đ a ra 60 c

phi u nh ng sau đó ch n l c l i 28 c phi u), d li u th i gian là d li u hàng tu n

trong giai đo n t tháng 1/1997 đ n 12/2005 đ phân tích m i quan h gi a s bi n

đ ng giá v i s thay đ i kh i l ng giao d ch t i th tr ng ch ng khoán Nga

(RTS)

T i TTCK Chi lê (IPSA), Kamath (2008) s d ng d li u hàng ngày t tháng

01/2003 đ n 10/2006 Nghiên c u ch ra r ng s gia t ng c a ch s IPSA đi kèm là

theo là kh i l ng t ng và ch s IPSA gi m đi kèm v i kh i l ng gi m M i quan

h tích th i gi a kh i l ng và giá là m i quan h tích c c, và là 2 chi u

đ i kh i l ng giao d ch và s bi n đ ng giá t i th tr ng ch ng khoán Brazil

(Bovespa) D li u đ c thu th p hàng ngày t 03/01/2000 đ n 29/12/2005 b ng

vi c s d ng phân tích t t ng quan, ki m nghi m đ n v , h i qui đa bi n, ki m

đ nh Garch, mô hình Var và ki m đ nh nhân qu Granger Tác gi ch ng t r ng

m i quan h này là tích c c và t c th i Ngoài ra v i vi c s d ng ki m đ nh nhân

qu Granger, bài nghiên c u c ng cho th y r ng có s tác đ ng qua l i l n nhau

gi a s thay đ i kh i l ng giao d ch và s bi n đ ng giá

c u m i quan h gi a kh i l ng giao d ch và giá thông qua d li u 50 c phi u

thu c 21 l nh v c trên TTCK n trong giai đo n t 01/01/2000 đ n 31/12/2008

B ng s d ng mô hình VAR, ki m đ nh Granger, phân rã ph ng sai và hàm ph n

ng xung, tác gi cho r ng m i quan h trên là tích c c và 2 chi u; tuy nhiên m i quan h này là y u

T i th tr ng ch ng khoán c a các n c B c Âu, Le Quang Tiep & Mustafa

d ch và s bi n đ ng giá trong giai đo n t n m 1999 đ n 2009 b ng vi c s d ng

mô hình Var và ki m đ nh Egarch Các tác gi cho r ng có m i quan h này là tích

c c H n n a, bài nghiên c u c ng cho th y r ng m i quan h này là hai chi u t i

th tr ng ch ng khoán an M ch và Ph n Lan, trong khi đó t i Th y i n và Na

Uy th s bi n đ ng giá không nh h ng đ n s thay đ i kh i l ng giao d ch và

m i quan h này là 1 chi u

l ng giao d ch và s bi n đ ng giá t i th tr ng ch ng khoán t i TTCK n

v i d li u hàng ngày trong giai đo n t 01/01/2005 đ n 01/01/2010 b ng vi c s

d ng h i quy 2 bi n, mô hình VECM, VAR, IRF và ki m đ nh Johansen Tác gi

rút ra k t lu n là có s tác đ ng 2 chi u gi a gi a s thay đ i kh i l ng giao d ch

và s bi n đ ng giá, và tác gi cho r ng thông tin m i di n bi n hàng ngày trên tin

tr ng nh h ng t c th i đ n s bi n đ ng giá, và đ c bi t khi có tin x u x y ra thì

s tác đ ng r t nhi u vào s bi n đ ng c a kh i l ng giao d ch và giá, vi c này

đ c gi i thích là do các nhà đ u t th ng ác c m trong xu h ng th tr ng gi m,

vì v y h th ng có hành đ ng nhanh h n khi có tin x u B ng vi c s d ng hàm

ph n ng xung và phân rã phân sai, tác gi c ng cho th y r ng m c đ tác đ ng c a

kh i l ng giao d ch m nh h n đ i v i s bi n đ ng giá, vì v y các thông tin quá

kh c a kh i l ng giao d ch r t h u ích đ c i thi n d báo bi n đ ng giá

Tuy nhiên không h n m i quan h gi a s thay đ i kh i l ng giao d ch và

s bi n đ ng giá th ng tích c c, Pathirawasam (2011) nghiên c u d li u hàng tháng c a 266 c phi u t i TTCK Colombo (Sri Lanka) t 02/2000 đ n 10/2008, tác

gi cho r ng s thay đ i kh i l ng giao d ch hi n t i có tác đ ng tích c c t i s

bi n đ ng giá Tuy nhiên m i quan h gi a s thay đ i kh i l ng giao d ch trong

quá kh và s bi n đ ng giá hi n t i l i tiêu c c i u này có ngh a là các c phi u

có s bi n đ ng kh i l ng giao d ch th p s t t h n đ i v i các c phi u có s bi n

đ ng kh i l ng cao trong tháng k ti p Vi c này đ c gi i thích là do nhà đ u t đánh giá sai v l i nhu n trong t ng lai c a công ty, h n n a vi c thanh kho n

th p c ng có th là nguyên nhân làm cho các c phi u v i kh i l ng giao d ch th p

đ c đánh giá cao t i th tr ng không hi u qu d ng y u

, Al-Jafari & Tliti

T i th tr ng ch ng khoán Karachi (KSE-100 index), Attri & Rafiq and

giao d ch và s bi n đ ng giá v i d li u tu n đ c thu th p t 01/2000 đ n

03/2012 b ng vi c s d ng ki m đ nh nghi m đ n v và ki m đ nh Garch Các tác

gi cho r ng có m i quan h tích c c gi a s bi n đ ng kh i l ng giao d ch và s thay đ i giá ch ng khoán Các tác gi c ng cho r ng m i quan h này là r t quan

tr ng đ i v i các nhà đ u t c ng nh nhà ho ch đ nh chính sách do kh i l ng

giao d ch ph n ánh thông tin v k v ng th tr ng, và m i quan h gi a giá và kh i

l ng có ý ngh a quan tr ng đ i v i ho t đ ng giao d ch , đ u c , d báo và phòng

ng a r i ro

nghiên c u này bao g m chu i ch s VN-Index và kh i l ng c phi u giao d ch theo th i gian v i t n su t tu n đ c thu th p trong kho ng th i gian t ngày

27/08/2000 đ n ngày 12/05/2010 S d ng ki m đ nh Granger, k t qu nghiên c u

cho th y r ng s thay đ i c a kh i l ng giao d ch không có nh h ng đ n s thay

đ i c a ch s Index Tuy nhiên, chi u ng c l i s thay đ i c a ch s

VN-Index l i có nh h ng đ n s thay đ i c a kh i l ng giao d ch

r ng m i quan h gi a s thay đ i ch s VN-Index và

kh i l ng giao d ch ch x y ra m t chi u là t ch s VN-Index đ n kh i l ng

giao d ch

3 D LI U VÀ PH NG PHÁP NGHIểN C U

3.1) D li u nghiêu c u

S li u s d ng trong nghiên c u này bao g m chu i ch s VN-Index và

kh i l ng c phi u giao d ch theo th i gian v i t n su t ngày đ c thu th p trong

ngày 31/21/

01/01/2007 (th i đi m Doanh Nghi p khi niêm y t không còn đ c

h ng u đãi v thu thu nh p doanh nghi p

) cho đ n ngày 01/09/2013 v i 1654 s quan sát Kh i l ng c phi u giao

d ch và ch s VN-Index đ c s d ng trong nghiên c u này t ng ng là kh i

l ng giao d ch t ng c ng c phiên (không tính đ n kh i l ng giao d ch th a

thu n, do nó không nh h ng t i ch s VN-Index) và ch s đóng c a th tr ng

vào cu i m i ngày trên S Giao D ch Ch ng khoán H Chí Minh (SGDCK

m t s công ty ch ng khoán n i ti ng nh : www.hsx.vn, www.bvsc.com.vn,

VNIt: ch s VnIndex t i th i k t

VNIt-1: ch s VnIndex t i th i k t – 1

3.2) Ph ng pháp nghiên c u

nghiên c u m i quan h tác đ ng qua l i gi a s thay đ i c a kh i l ng

giao d ch và s bi n đ ng c a ch s th tr ng tác gi s d ng mô hình Var và

ki m đ nh Granger , ngoài ra ki m đ nh nghi m đ n v c ng đ c s d ng đ ki m

tra tính d ng c a chu i s li u H n n a hàm ph n ng xung, phân rã ph ng sai

c ng đ c tác gi s d ng đ nói lên m c đ c a tác đ ng này

3.3) Ki m đ nh nghi m đ n v

T i sao chu i th i gian d ng l i quan tr ng? Có m t s lý do quan tr ng khi

bi t m t chu i th i gian là d ng hay không

 u tiên, Gujarati (2003) cho r ng n u m t chu i th i gian không d ng, chúng ta ch có th nghiên c u hành vi c a nó ch trong kho ng th i gian

đang đ c xem xét Vì th , m i m t m u d li u th i gian s mang m t tình

ti t nh t đ nh K t qu là, chúng ta không th khái quát hóa cho các giai đo n

th i gian khác i v i m c đích d báo, các chu i th i gian không d ng

nh v y có th s không có giá tr th c ti n Vì nh chúng ta đã bi t, trong

d báo chu i th i gian, chúng ta luôn gi đ ng r ng xu h ng v n đ ng c a

d li u trong quá kh và hi n t i đ c duy trì cho các giai đo n t ng lai Và

nh v y chúng ta không th d báo đ c đi u gì cho t ng lai n u nh b n

than d li u luôn thay đ i

 Ngoài ra khi h i qui m t bi n c a m t chu i th i gian đ i v i m t bi n c a

chu i th i gian khác, ta th ng thu đ c giá tr R2 r t cao, m c dù không h

có m i liên h có ý ngh a nào gi a chúng Tình hu ng này là thí d cho v n

đ h i qui không xác th c V n đ này xu t hi n b i vì n u nh c hai chu i

th i gian đ c xét đ n đ u th hi n các xu h ng m nh (xu h ng lên ho c

xu ng liên t c), thì R2 có giá tr cao là do s hi n di n c a xu h ng lo i

này, ch không ph i do m i quan h th c c a hai chu i th i gian đó Do đó,

đi u quan tr ng là tìm ra đ c m i quan h gi a các bi n s kinh t là th c

Xem xét mô hình sau:

ẤRVNIt = (ð - 1) RVNIt-1 + ut = RVNIt-1 + ut

ẤRVOLt = (ð - 1) RVOLt-1 + ut = RVOLt-1 + ut

Ấ RVNIt= 1 + 2t + RVNIt-1 + ut (3)

Ấ RVOLt= 1 + 2t + RVOLt-1 + ut (3)

đây, t là bi n xu h ng ho c bi n th i gian Trong m i tr ng h p gi

thuy t không s là = 0, t c là có nghi m đ n v S khác bi t gi a (1) và hai h i

qui khác là ch có s bao g m c h ng s (giao đi m v i tr c t a đ ) và s h ng

xu h ng

Gi thuy t H0 v n là = 0, có ngh a là RVNIt, RVOLt có nghi m đ n v

(RVNIt, RVOLt là không d ng) và H1: ≠ 0, RVNIt, RVOLt là chu i d ng Khi

ki m đ nh DF đ c áp d ng cho các mô hình nh (3), nó đ c g i là ki m đ nh gia

t ng Dickey-Fuller (ADF)

B i vì ki m đ nh ADF d a trên gi đ nh sai s ng u nhiên nên khi s d ng

ph ng pháp ADF ph i ch c ch n r ng kho n m c sai s là không có t ng quan

v i nhau và có s bi n đ i c đ nh Do đó, trong nghiên c u th c nghi m, ph ng pháp ADF th ng đ c dùng kèm theo ki m đ nh Phillip-Perron (PP) Ph ng trình

cho ki m đ nh PP có d ng:

ẤRVNIt = RVNIt-1 + RVOLt + t

ẤRVOLt = RVOLt-1 + RVNIt + t: RVNIt, RVOLt

Gi thuy t H0 v n là = 0, có ngh a là RVNIt, RVOLt có nghi m đ n v

(RVNIt, RVOLt là không d ng) và H1: ≠ 0, RVNIt, RVOLt là chu i d ng

3.4) Mô hình var

Nh chúng ta đã bi t, m i quan h gi a các bi n s kinh t không đ n thu n

ch theo m t chi u, bi n đ c l p (bi n gi i thích) nh h ng lên bi n ph thu c mà

trong nhi u tr ng h p nó còn có nh h ng ng c l i Do đó mà ta ph i xét nh

h ng qua l i gi a các bi n này cùng m t lúc Chính vì th mô hình kinh t l ng

mà ta ph i xét đ n không ph i là mô hình m t ph ng trình mà là mô hình nhi u

ph ng trình

Tuy nhiên, đ c l ng đ c các mô hình này ta ph i đ m b o r ng các

ph ng trình trong h đ c đ nh d ng, m t s bi n đ c coi là n i sinh (bi n mà

giá tr đ c xác đ nh b i mô hình, là bi n ng u nhiên) và m t s bi n khác đ c coi

là ngo i sinh hay đã xác đ nh tr c (ngo i sinh c ng v i n i sinh tr ) Vi c đ nh

d ng này th ng đ c th c hi n b ng cách gi thi t r ng m t s bi n đ c xác đ nh

tr c ch có m t trong m t s ph ng trình Quy t đ nh này th ng mang tính ch quan và đã b Chrishtopher Sims lên ti ng ch trích Theo Sims, n u t n t i m i

quan h đ ng th i gi a m t s bi n thì các bi n này ph i đ c xét có vai trò nh

nhau, t c là t t c các bi n xét đ n đ u là bi n n i sinh D a trên tinh th n đó mà Sims đã xây d ng mô hình vector t h i quy Var

V i nh ng phân tích trên, tác gi s d ng mô hình t h i quy vect (VAR)

đ ki m đ nh m i quan h tác đ ng gi a s thay đ i kh i l ng giao d ch và s bi n

đ ng ch s giá th tr ng, nh đã đ c th c hi n trong các nghiên c u đây [ví d

nh : Saatcioglu và Starks (1998), Chen và các đ ng s (2001), Lee và Rui (2002),

De Medeiros và Doornik (2006), Brajesh Kumar, Priyanka singh, Ajay Pandey (2009), Tripathy (2011)…]

3.5) Ki m đ nh Granger

Ki m đ nh nhân qu Granger (Granger, 1969) đ c s d ng ph bi n trong

nghiên c u đ tr l i cho câu h i đ n gi n là có hay không s thay đ i c a X gây ra

Doornik (2006), Brajesh Kumar, Priyanka singh, Ajay Pandey (2009), Tripathy

(2011)…] Trong ki m đ nh Granger, chi u dài đ tr (k) c ng đ c l a ch n d a

trên tiêu chu n SC (Schwarz information criterion)

Ph ng trình h i quy trong ki m đ nh Granger có d ng:

 N u khác không và có ý ngh a th ng kê, nh ng không có ý ngh a thì

chúng ta k t lu n r ng s bi n đ ng c a RVOL là nguyên nhân gây ra s

bi n đ ng c a RVNI

 N u không có ý ngh a th ng kê, nh ng khác không và có ý ngh a

th ng kê, thì chúng ta k t lu n r ng RVOL ch u nh h ng b i s thay đ i

c a RVNI

 N u c và đ u khác không và có ý ngh a th ng kê thì chúng ta k t

lu n r ng RVOL và RVNI tác đ ng qua l i l n nhau

 N u c và đ u không có ý ngh a th ng kê thì chúng ta k t lu n r ng

RVOL và RVNI đ c l p v i nhau

3.6) Hàm ph n ng xung vƠ phơn rƣ ph ng sai

M t trong nh ng ph ng pháp dùng đ phân tích mô hình t h i quy vect

(VAR) là dùng hàm ph n ng xung, nó mô ph ng nh ng nh h ng c a m t cú s c

đ i v i m t bi n trong h th ng d a trên d báo đi u ki n c a bi n khác Nó gi i thích tác đ ng c a m t cú s c ngo i sinh c a m t bi n lên m t bi n khác trong mô hình Do đó tác gi s d ng hàm ph ng xung đ phân tích tác đ ng c a s thay đ i

kh i l ng giao d ch đ i v i s bi n đ ng giá và ng c l i

Cùng v i hàm ph n ng xung, phân rã ph ng sai c ng đ c dùng đ ki m

tra tác đ ng c a các cú s c v i các bi n ph thu c K thu t này xác đ nh d báo có bao nhiêu ph ng l i đ i v i b t k các bi n trong mô hình v i m t lo t th i k

Th ng nh ng cú s c gi i thích cho h u h t các ph ng sai l i, m c dù nh ng cúc

s c này s nh h ng đ n các bi n khác trong mô hình Phân rã ph ng sai xem xét

r t quan tr ng đ i v i th t các bi n khi đ a vào đ ki m đ nh, vì v y k t qu c a phân rã ph ng sai ph c thu c r t nhi u vào s s p x p các bi n

V i nh ng phân tích tr , tác gi s d ng hàm ph n ng xung và phân rã

ph ng sai đ đánh giá m c đ tác đ ng qua l i gi a gi a s thay đ i kh i l ng

giao d ch và s bi n đ ng ch s giá th tr ng nh đã đ c th c hi n trong các

nghiên c u đây [ví d nh : Brajesh Kumar, Priyanka singh, Ajay Pandey (2009)]

Nhìn vào b ng ta th y giá tr tuy t đ i th ng kê t c a bi n RVOL1 2 phép

ki m đ nh ADF hay PP đ u l n h n giá tr t m c ý ngh a 1%, 5%, 10% và h s

prob nh h n r t nhi u so v i m c ý ngh a 5%, do đó RVOL1 là m t chu i tích

4.1.2) L a ch n đ tr t i u

Tr c khi th c mô hình Var, ki m đ nh nhân qu Granger, chúng ta s

d ng mô hình Var đ xác đ nh đ tr t i u theo tiêu chu n SC (Schwarz

4.1.3) Mô hình Var v i đ tr t i u lƠ 6

B ng 3: K t qu mô hình Var c a bi n RVNI1

K t qu b ng trên cho th y r ng s thay đ i c a ch s Vni-Index

1 th i đi m hi n t i có t ng quan t l thu n v i s thay đ i c a ch s

Vni-Index ngày 1,4,5,6 ; nh ng l i có t ng quan t l ngh ch v i s thay đ i

c a ch s Vni-Index ngày Ngh a là, n u ch s Vni-Index t ng ngày

hi n t i thì s t ng các ngày 1,4,5,6 sau và gi m ngày Và các m i quan h này có ý ngh a th

10%

Ngoài ra, b ng trên còn cho th y r ng s thay đ i c a ch s Vni Index

1 th i đi m hi n t i có t ng quan t l thu n v i s

; nh ng l i có t ng quan t l ngh ch v i s

K t qu b ng trên cho th y r ng s thay đ i c a

1 th i đi m hi n t i có t ng quan t l thu n v i s c a ch s

Response of RVNI1 to RVOL1

ky One S.D Innovations ± 2 S.E.