Ứng dụng mô hình ARIMA, ARCH GARCH để dự báo thanh khoản của cổ phiếu công ty cổ phần sữa việt nam (vinamilk) trong ngắn hạn

Một số lượng lớn các tài liệu nghiên cứu đã xuất hiện để đo lường tínhthanh khoản ở nhiều khía cạnh khác nhau như: Cooper, Grother & Avera 1985 đưa rachỉ số đo lường thanh khoản Amivest

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA KẾ TOÁN TÀI CHÍNH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA, ARCH/GARCH

ĐỂ DỰ BÁO THANH KHOẢN CỦA CỔ PHIẾU CÔNG TY

CỔ PHẦN SỮA VIỆT NAM (VINAMILK) TRONG NGẮN HẠN

Sinh viên thực hiện:

LÊ THỊ THÙY TRANG

LỜI CÁM ƠN

Cuộc đời là những chuyến hành trình nối tiếp nhau Chặng đường này kết thúc sẽ

mở ra trước mắt chúng ta những chặng đường mới Quan trọng hơn hết là những gì chúng

ta tích lũy và học hỏi được sau những trải nghiệm đầy thú vị đó Sau hơn 3 tháng thực tập

và nghiên cứu, khóa luận tốt nghiệp của em đã được hoàn thành Đây không chỉ là kết quả

từ quá trình nỗ lực và phấn đấu của bản thân mà còn là sự giúp đỡ, khích lệ rất lớn từ phíanhà trường, thầy cô, gia đình, bạn bè và quý cơ quan thực tập

Với tấm lòng biết ơn sâu sắc, em xin gửi lời cám ơn chân thành đến Quý thầy côtrường Đại học Kinh tế Huế đã truyền đạt những kiến thức quý báu cho em trong quátrình học tập Đặc biệt, em muốn gửi lời cám ơn chân thành đến Th.s Nguyễn Việt Đức,người đã tận tình hướng dẫn và luôn giúp đỡ em trong suốt thời gian thực hiện khóa luậnnày

Em xin gửi lời cám ơn chân thành đến Ban Giám Đốc, cùng tập thể cán bộ côngnhân viên tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam chi nhánh Nam Sông HươngThừa Thiên Huế đã nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ, tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất trongsuốt thời gian em thực tập tại Ngân hàng

Cuối cùng, em xin gửi lời cám ơn chân thành đến gia đình cùng tất cả bạn bè đãluôn động viên, quan tâm em rất nhiều trong thời gian vừa qua

Do thời gian thực tập cũng như năng lực bản thân còn hạn chế nên khóa luậnkhông tránh khỏi những thiếu sót Em kính mong nhận được sự góp ý từ phía Quý thầy côgiáo và các bạn để bài khóa luận được hoàn thiện hơn

Một lần nữa, em xin gửi lời cám ơn chân thành đến tất cả mọi người!

Huế tháng 5 năm 2014

Sinh viên thực hiện

Lê Thị Thùy Trang

Trường Đại học Kinh tế Huế

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

Ký hiệu Diễn giải

Chí Mình

Trường Đại học Kinh tế Huế

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Mức tăng yết giá các loại cổ phiếu niêm

Bảng 2.2: Quy mô TTCK Việt Nam giai đoạn 2000 – 2005

Bảng 3.1: Thống kê sơ bộ chuỗi Amivest

Bảng 3.2: Lựa chọn mô hình ARIMA(p,1,q)

Bảng 3.3: Kết quả kiểm định tính ARCH của mô hình ARIMA(4,1,1)

Bảng 3.4: Kết quả ước lượng mô hình ARCH(1)

Bảng 3.5: Kết quả ước lượng mô hình M – ARCH(1)

Bảng 3.6: Kết quả ước lượng mô hình T – ARCH(1)

Bảng 3.7: Kết quả ước lượng mô hình E – ARCH(1)

Bảng 3.8: Kết quả giá trị dự báo so với giá trị thực tế từ 23/4/2014 –

14/5/2014

Trường Đại học Kinh tế Huế

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán giai đoạn 1

Hình 2.2: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán giai đoạn 2

Hình 2.3: Các sự kiện quan trọng từ 6/2006 đến 7/2007

Hình 2.4: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán giai đoạn 3

Hình 2.5: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán năm 2008

Hình 2.6: Chỉ số VN – index và các sự kiện tác động năm 2009

Hình 2.7: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán cuối năm

2010

Hình 2.8: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán năm 2011

Hình 2.9: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán năm 2012

Hình 2.10: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán năm 2013

Hình 2.11: Biểu đồ giá và KLGD của VNM

Hình 3.1: Đồ thị chuỗi dữ liệu biến thanh khoản của cổ phiếu VNM

Hình 3.2: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi Amivest

Hình 3.3: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi sai phân bậc 1 của Amivest

Hình 3.4: Đồ thị chuỗi sai phân bậc 1 của Amivest

Hình 3.5: Dự báo thanh khoản của cổ phiếu VNM theo mô hình ARIMA(4,1,1)

Hình 3.6: Biểu đồ dự báo phương sai theo mô hình ARCH(1)

Trường Đại học Kinh tế Huế

PHẦN 1: MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Thanh khoản được xem là huyết mạch của thị trường tài chính Việc điều tiết mộtmức thanh khoản hợp lý là nhiệm vụ hết sức quan trọng và cần thiết cho sự vận hành trơntru của nền kinh tế Đặc biệt trong thị trường tài chính liên kết chặt chẽ như hiện nay, chỉcần sự suy giảm đột ngột của tính thanh khoản ở một phân khúc thị trường đơn lẻ haytrong một khu vực tư nhân có thể gây nên sự gián đoạn cho toàn bộ cả hệ thống

Trong bài nghiên cứu “How best to supply liquidity to a securities market” (1996),Handa và Schwartz cho rằng: “Nhà đầu tư mong muốn 3 điều từ thị trường: thanh khoản,thanh khoản và thanh khoản” Có thể thấy rằng, thị trường tài chính phản ánh tình hìnhhoạt động của doanh nghiệp và sức khỏe của nền kinh tế nên sự biến động thất thườngcủa nó là tất yếu và khó tránh khỏi Nhưng khi thị trường giảm tính thanh khoản là lúcnhững nhà tổ chức thị trường phải lo ngại bởi thanh khoản thể hiện niềm tin của nhà đầu

tư, là cơ sở cho các doanh nghiệp sử dụng kênh thị trường chứng khoán (TTCK) huyđộng vốn Thanh khoản tốt làm cho giá cả phản ánh đúng thực chất quy luật cung cầu màkhông bị bóp méo bởi các giao dịch thao túng, làm giá trên thị trường Đặc biệt, ngày naythanh khoản được chú ý như một trong những tiêu chí quan trọng để dự báo, quyết định

xu hướng của thị trường nói chung và từng cổ phiếu nói riêng

TTCK Việt Nam là một trong những thị trường non trẻ nhưng đầy tiềm năng và kỳvọng với sự phát triển vượt bậc trong thời gian qua, đã đem lại nhiều khoản lợi nhuận lớncho các nhà đầu tư Tuy nhiên nó cũng chứa đầy rẫy những rủi ro tiềm tàng to lớn, trong

đó có rủi ro thanh khoản thị trường cũng như rủi ro thanh khoản cổ phiếu Bởi các nhàđầu tư hầu như chỉ chú trọng đến lợi nhuận và rủi ro của cổ phiếu chứ chưa quan tâm đếnmột đặc tính quan trọng khác quyết định đến việc tái đầu tư nguồn vốn ban đầu, đó là tínhthanh khoản Các cổ phiếu có tính thanh khoản tốt sẽ làm giảm rủi ro mất vốn đầu tư ban

Trường Đại học Kinh tế Huế

đầu và ngược lại cổ phiếu thanh khoản kém sẽ dẫn đến trường hợp nhà đầu tư nắm trongtay khối lượng lớn cổ phiếu nhưng lại khó khăn trong quá trình chuyển nhượng.

Hiện nay, trên TTCK Việt Nam, nhà đầu tư đánh giá tình hình thanh khoản chủyếu dựa vào khối lượng giao dịch (KLGD) cổ phiếu trên thị trường Trong khi, nhiềunghiên cứu nước ngoài đã chỉ ra rằng, KLGD không thể phản ánh tính thanh khoản mộtcách toàn diện Một số lượng lớn các tài liệu nghiên cứu đã xuất hiện để đo lường tínhthanh khoản ở nhiều khía cạnh khác nhau như: Cooper, Grother & Avera (1985) đưa rachỉ số đo lường thanh khoản Amivest so sánh KLGD với sự thay đổi giá chứng khoántrong một thời gian nhất định; Bruner (1996) đề xướng phương pháp đo lường tính thanhkhoản cho thấy sự thay đổi mức giá trên một lần giao dịch trong ngày; Chordia, Jones &Lipson (1999) đo lường thanh khoản bằng cách đếm số giao dịch mỗi ngày… Trong khi

đó, nghiên cứu tính thanh khoản cổ phiếu ở Việt Nam vẫn chưa được đề cập nhiều và cònhạn chế trong phương pháp nghiên cứu Vì vậy, việc đưa ra một nghiên cứu mang tínhtổng quát về tính thanh khoản là một thử nghiệm mới thật sự cần thiết vào lúc này, bởi vìkhi nắm bắt rõ tình hình thanh khoản, nhà đầu tư sẽ có định hướng chính xác hơn trongviệc đầu tư nguồn vốn của mình, hạn chế những rủi ro đáng tiếc

CTCP Sữa Việt Nam (Vinamlk) là một trong những công ty hàng đầu của ViệtNam, có giá trị vốn hóa rất lớn trên TTCK Việt Nam, cổ phiếu của nó được xếp vào loạiBluechip ảnh hưởng khá lớn đến toàn thị trường Đây là cổ phiếu được đánh giá có tínhthanh khoản khá cao, được nhiều người quan tâm, mua bán sôi động trên thị trường Vìvậy, nghiên cứu tình hình thanh khoản của cổ phiếu này sẽ giúp ích được rất nhiều chocác nhà đầu tư

Nhận thấy được tính mới lạ và thực tiễn của việc nghiên cứu, tôi đã quyết định

cổ phiếu Công ty cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) trong ngắn hạn”.

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Hệ thống hóa những vấn đề lý luận và thực tiễn về tính thanh khoản của cổ phiếu.

- Hệ thống hóa các mô hình kinh tế lượng: ARIMA, ARCH/GARCH

- Đánh giá tình hình thanh khoản của TTCK Việt Nam trong giai đoạn 2000 – 2014

và thanh khoản của cổ phiếu VNM từ 2006 đến nay

- Dự báo thanh khoản trong ngắn hạn của cổ phiếu VNM

3 Phạm vi, đối tượng nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: thanh khoản của cổ phiếu VNM, mô hình ARIMA,ARCH/GARCH dự báo thanh khoản của cổ phiếu VNM

- Phạm vi nghiên cứu:

+ Không gian: CTCP Sữa Việt Nam và TTCK Việt Nam

+ Thời gian: thời gian khảo sát và thu nhập dữ liệu được cập nhất đến hết ngày15/5/2014

4 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp luận nghiên cứu: đề tài sử dụng phương pháp thực chứng cùng vớiphân tích, tổng hợp và mô hình hóa

Phương pháp thực chứng: nghiên cứu dữ liệu thực nghiệm theo thời gian (dữ liệu thứcấp của cổ phiếu được lấy từ web: http://www.hsx.vn), phân tích nhận diện vấn đề, sửdụng dữ liệu lịch sử để kiểm định các mô hình

Trường Đại học Kinh tế Huế

Phương pháp phân tích, tổng hợp: nghiên cứu tư liệu, phân tích, tổng hợp các quanđiểm Qua đó chỉ ra những vượt trội, giới hạn của từng cách tiếp cận.

Phương pháp mô hình hóa: xác định, ước lượng và kiểm định các mô hình kinh tếlượng

- Công cụ nghiên cứu: đề tài sử dụng phần mềm eview 6.0 để thực hiện nhận dạng,ước lượng và kiểm định các tham số trong các mô hình kinh tế lượng để kiểm tra độ phùhợp của những mô hình ước lượng

- Phần 2: Nội dung và kết quả nghiên cứu

Chương 1: Lý luận thanh khoản và các mô hình đo lường, dự báo: Giới thiệu những

vấn đề lý luận và hệ thống công thức đo lường thanh khoản của cổ phiếu Bên cạnh đó,giới thiệu khái quát về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong đề tài

Chương 2: Tình hình thanh khoản của TTCK Việt Nam và cổ phiếu VNM.

Chương 3: Dự báo thanh khoản cổ phiếu VNM.

- Phần 3: Kết luận

Kết quả đạt được, hạn chế và hướng phát triển đề tài

Trường Đại học Kinh tế Huế

PHẦN 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 1: LÝ LUẬN THANH KHOẢN

VÀ CÁC MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG, DỰ BÁO

1.1 Tổng quan tính thanh khoản của cổ phiếu

Tính thanh khoản là một khái niệm quen thuộc trong kinh tế học Ta có thể dễ dàngbắt gặp cụm từ này trong rất nhiều bộ môn của kinh tế học cũng như trong đời sống hàngngày Tuy nhiên, mặc dù có vẻ là một ý niệm đơn giản và dễ nắm bắt nhưng việc đưa ramột định nghĩa cho tính thanh khoản thực tế lại không dễ dàng

Như Crockett đã nói: “Tính thanh khoản dễ nhận ra hơn là định nghĩa nó” Nhận

định này có vẻ đặc biệt chính xác khi hiện nay vẫn có rất ít sự đồng thuận trong một địnhnghĩa chung nhất của tính thanh khoản Theo dòng lịch sử, thanh khoản đã song hành với

sự phát triển của khái niệm tiền tệ và đã thay đổi theo quá trình mở rộng tài chính, trongmột phạm vi rộng hơn, nó thay đổi theo sự cải tiến trong cấu trúc và chức năng của hệthống tài chính Khái niệm quen thuộc và được chấp nhận phổ biến nhất là: “Tiền là tàisản có tính thanh khoản cao nhất nên tiền được lựa chọn là thước đo thanh khoản của cáctài sản khác”

Một trong những định nghĩa sớm nhất về tính thanh khoản có thể được tìm thấy trong

tác phẩm “Treatise on Money” xuất bản năm 1930 của Keynes Ông định nghĩa: “một tài

sản là thanh khoản hơn nếu nó có thể dễ dàng chuyển thành tiền mặt trong một thời gianngắn mà không bị thiệt hại”

Nghiên cứu của O’Hara (2001) cho rằng: “Thanh khoản có lẽ được mô tả tốt nhất khi

nhà đầu tư có thể giao dịch tài sản một cách dễ dàng và tốn ít chi phí Có nhiều khía cạnhđánh giá tính thanh khoản: chi phí giao dịch cơ bản, thời gian thực hiện giao dịch và sựthay đổi giá giao dịch”

Trường Đại học Kinh tế Huế

Theo Pastor & Stambaugh (2003), tính thanh khoản của tài sản đề cập đến khả năng

mua hoặc bán tài sản trên thị trường với số lượng lớn một cách nhanh chóng, chi phí thấp

và không làm thay đổi đến giá cả

Còn nghiên cứu của Liu (2006) khẳng định rằng: “Thanh khoản nhìn chung là khả

năng giao dịch nhanh chóng với một số lượng lớn với mức chi phí thấp nhưng lại ít bị ảnhhưởng của sự thay đổi giá”

Như vậy, ta có thể rút ra định nghĩa về tính thanh khoản của cổ phiếu sẽ được sử dụng

trong suốt phạm vi khóa luận này, đó là: khả năng chuyển đổi cổ phiếu đó thành tiền một cách nhanh chóng nhất mà ít tốn kém nhất

1.2 Các yếu tố ảnh hướng đến tính thanh khoản của cổ phiếu

Tính thanh khoản của cổ phiếu luôn thay đổi theo thời gian và phụ thuộc vào nhiềuyếu tố, trong đó tác động lớn nhất là:

Thứ nhất, kết quả kinh doanh của tổ chức phát hành (công ty có cổ phiếu niêm yết).

Nếu tổ chức phát hành hoạt động kinh doanh có hiệu quả, trả cổ tức cao, cổ phiếu củacông ty sẽ thu hút nhà đầu tư và cổ phiếu thực sự dễ mua bán trên thị trường Ngược lại,nếu công ty làm ăn kém hiệu quả, không trả cổ tức hoặc cổ tức thấp, cổ phiếu của công ty

sẽ giảm giá và khó bán

Tính thanh khoản có mối quan hệ chặt chẽ giữa chỉ số P/E, thường những cổ phiếugiao dịch sôi động nhất là những cổ phiếu có P/E cao hơn mức trung bình thị trường(được đánh giá cao hơn các cổ phiếu có cùng lợi tức)

Thứ hai, mối quan hệ cung – cầu trên thị trường chứng khoán: Thị trường cổ phiếu

cũng như các loại thị trường khác, đều chịu sự chi phối của qui luật cung cầu Giá cổphiếu trên thị trường không chỉ phụ thuộc vào chất lượng công ty mà còn phụ thuộc rấtlớn vào nhu cầu của nhà đầu tư Tuy một loại cổ phiếu rất tốt nhưng thị trường đang bãohòa nguồn cung (nhiều hàng hóa) thì cổ phiếu đó cũng khó được giao dịch Ngược lại, khithị trường khan hiếm hàng hóa thì ngay cả những cổ phiếu chất lượng kém hơn cũng cóthể dễ dàng bán Ngoài ra, các nhân tố khác như đầu cơ, móc ngoặc, lũng đoạn thị trường

Trường Đại học Kinh tế Huế

của cá nhân, tổ chức nhằm tạo ra cung cầu chứng khoán giả tạo cũng làm tính thanhkhoản bị méo mó.

1.3 Đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu

Mặc dù định nghĩa trên có ưu điểm là đơn giản dễ hiểu nhưng nó lại quá chungchung, gây khó khăn cho việc vận dụng vào phân tích tính thanh khoản Do đó, để làmđịnh nghĩa tính thanh khoản thêm chi tiết, nhiều nhà kinh tế học đã cố gắng phân tích,tách tính thanh khoản thành nhiều phần khác nhau

Theo Shen & Starr (2002), không thể nắm bắt được hiện tượng “tính thanh khoản”, bởi vì tính thanh khoản không phải một biến đơn chiều mà là biến đa chiều Theo Rico von Wyss trong bài nghiên cứu “Measuring and Predicting Liquidity in the Stock Market”,

không có một đại lượng cụ thể đo lường tính thanh khoản mà thường được tính bằng tỷ

số Các nghiên cứu trước đây chủ yếu chú trọng vào chênh lệch giá mua – bán mà bỏ qua

nhiều yếu tố khác Lee, Mucklow & Ready (1993) nhấn mạnh sự cần thiết phải thêm đại

lượng độ sâu của giá khi xem xét cùng với chênh lệch giá mua – bán

Theo nghiên cứu của John Maynard Keynes, ông nhấn mạnh hai khía cạnh, tính mạo

hiểm của việc bán một tài sản, và sự có mặt của thị trường nơi đàm phán được diễn ra màkhông có sự bất lợi về giá

Đóng góp tiếp theo chỉ ra vai trò của tốc độ và chi phí được kết hợp cho việc giao dịchtrên thị trường Ví dụ, Massimb và Phelps (1994) tập trung vào tầm quan trọng của sự lậptức và sự co giãn, tức khả năng thị trường thực hiện giao dịch ngay tức thì cho một lệnhthị trường (thường được gọi là sự lập tức) và khả năng thực hiện những lệnh thị trườngnhỏ mà không có những thay đổi lớn trong giá thị trường (thường được gọi là sự co giãn)

Harris (1990) đưa ra 4 khía cạnh chính của tính thanh khoản là: độ rộng, độ sâu, độ tức thời và độ co giãn Trong khi đó, Ronaldo (2000) nghiên cứu trên 4 chiều hướng của

tính thanh khoản: độ chặt, độ sâu, độ co giãn và thời gian giao dịch Thậm chí,

Abdourahmane Sarr & Tonny Lybek (2002) nhận định thanh khoản có khuynh hướng biểu

Trường Đại học Kinh tế Huế

hiện bởi 5 chiều hướng: độ chặt, đô sâu, độ tức thời, độ rộng và độ co giãn Nhìn chung,mỗi người đều có những ưu điểm riêng khi nhìn nhận các biểu hiện của tính thanh khoản,bởi trên các thị trường khác nhau, với những nguồn cung cấp dữ liệu khác nhau, địnhnghĩa của tính thanh khoản không có sự thích hợp tuyệt đối mà chúng chỉ nhấn mạnh mộthoặc một vài khía cạnh khác nhau.

Từ những nhận định trên, ta có thể tổng kết rằng, tính thanh khoản thường được phân

tích chủ yếu ở 4 chiều hướng: thời gian giao dịch (Trading time), độ sâu (Depth), độ chặt (Tightness) và độ co giãn (Resiliency).

Số giao dịch trênmột đơn vị thờigian

(Tightness)

Khả năng mua bán một cổ phiếu ở mức giábằng hoặc xấp xỉ tại cùng một thời điểm Khíacạnh này xem xét đến chi phí giao dịch (bid –ask spread cho một khối lượng cổ phiếu nhấtđịnh, hoa hồng và phí phải trả trên mỗi cổphiếu…) mà các nhà đầu tư phải chịu nếumuốn giao dịch ngay tức thời

Độ sâu của giá

Tỷ số vòng quayKhối lượng giaodịch

Giá trị giao dịch

Tỷ số dòng tiền

(Resiliency)

Khả năng phục hồi nhanh chóng lại mức giá

cũ sau khi giá cổ phiếu bị biến động do chịuảnh hưởng từ một sự bất cân đối nguồn lệnhlớn gây ra bởi các nhà đầu tư không đượcthông tin (uninformed trader)

Tỷ suất sinh lợitrong ngày

Trường Đại học Kinh tế Huế

Như vậy, một cổ phiếu là thanh khoản khi nó chặt, sâu, nhanh và co giãn – tức là cóspread nhỏ, khối lượng giao dịch lớn, thời gian giao dịch ngắn và sai lệch của các mức giákhỏi mức cạnh tranh được điều chỉnh lại một cách nhanh chóng Tuy nhiên, các thànhphần này không đứng độc lập với nhau mà có thể tương tác qua lại Lấy ví dụ, nếu mộtnhà đầu tư là kiên nhẫn và không bắt buộc thực hiện giao dịch ngay lập tức thì anh ta cóthể đạt được mức giá tốt hơn và/hoặc có khả năng bán được một lượng cổ phiếu lớn hơntại mức giá cho trước Như vậy, trong trường hợp này, độ chặt và độ sâu phụ thuộc vàothời gian giao dịch.

1.3.1 Phương pháp đo lường liên hệ thời gian giao dịch

+ Số giao dịch trong một đơn vị thời gian t:

: thời gian xảy ra giao dịch i

: thời gian xảy ra giao dịch trước đó

Thời gian trung bình giữa 2 giao dịch càng ngắn thì tính thanh khoản càng cao

1.3.2 Phương pháp đo lường liên hệ độ chặt

+ Spread tuyệt đối :

3

: giá bán thấp nhất tại thời điểm t

: giá mua cao nhất tại thời điểm t

Trường Đại học Kinh tế Huế

Ngoài những mức phí như: hoa hồng, thuế,… nhà đầu tư còn phải trả thêm mức phí làchênh lệch giữa giá bid và giá ask nếu muốn thực hiện ngay một giao dịch Nếu chênhlệch này nhỏ thì cổ phiếu càng thanh khoản.

+ Spread tương đối :

/2 4

Tỷ số này thường được sử dụng để đo lường hơn tỷ số tuyệt đối Chi phí giao dịchcao cho thấy thanh khoản thấp

1.3.3 Phương pháp đo lường liên hệ độ sâu

+ Khối lượng giao dịch trong khoảng thời gian t:

5: số giao dịch trong khoảng thời gian t

: khối lượng cổ phiếu của giao dịch thứ i

+ Giá trị giao dịch Turnover:

6 : giá của giao dịch thứ i

+ Tỷ số vòng quay Turnover ratio:

7: số cổ phiếu đang lưu hành

: mức giá trung bình của những giao dịch i trong khoảng thời gian t

Các chỉ số khối lượng, giá trị giao dịch, vòng quay càng lớn thì tính thanh khoản của

cổ phiếu càng cao

+ Chênh lệch mua – bán: là số tuyệt đối chênh lệch trung bình số lượng cổ phiếu đặt

mua và bán trong khoảng thời gian t Nó thể hiện tình trang cân bằng khối lượng giao

Trường Đại học Kinh tế Huế

dịch giữa bên mua và bên bán Sự mất cân bằng của chỉ số này sẽ dẫn đến tình trạng mấtthanh khoản.

8, : số lệnh mua và bán trong khoảng thời gian t

, : khối lượng cổ phiếu giao dịch tại mức giá Ask (giá bán thấp nhất), Bid (giámua cao nhất) tốt nhất vào thời điểm t

+ Số lệnh giao dịch:

9

Số lệnh giao dịch là tổng số lệnh đặt mua, bán cổ phiếu được các nhà đầu tư đưa ratrong một đơn vị thời gian Nó được dùng để đo lường mức độ thanh khoản, không cólệnh mua hay bán được xem như không có thanh khoản

+ Độ sâu (Depth):

10

Để cải thiện tính chất phân phối của độ sâu, Butler, Grullon & Weston (2002) lấy

11

1.3.4 Phương pháp đo lường liên hệ độ co giãn

+ Tỷ số thanh khoản Hui – Heubel (1984):

// 12: Mức giá cao nhất trong 5 ngày

: Mức giá thấp nhất trong 5 ngày

: Tổng giá trị giao dịch trong 5 ngày

: Số cổ phiếu đang lưu hành

Trường Đại học Kinh tế Huế

: Trung bình giá đóng cửa trong 5 ngày

Tỷ số cho thấy mối quan hệ giữa sự biến động giá và KLGD trong khoảng thời gian 5ngày giao dịch đển thấy sự dịch chuyển giá trong ngắn hạn Tỷ số càng thấp thì tính thanhkhoản của cổ phiếu càng cao

Tuy nhiên, tỷ số này có nhược điểm là thời gian 5 ngày là quá dài để tìm ra sự bấtthường của thị trường, thực tế cho thấy giá cổ phiếu có thể điều chỉnh nhanh chóng chovấn đề thanh khoản

+ Tỷ số Amivest (1985):

| |

, 13: Số ngày có lợi nhuận khác 0

, : Lợi nhuận của giao dịch i vào ngày d

, : Giá trị của giao dịch i vào ngày d

Chỉ số Amivest tính toán giá trị giao dịch là bao nhiêu để tạo ra 1% sự thay đổi giá.Chỉ số này càng cao thì tính thanh khoản của cổ phiếu càng cao

+ Chỉ số Amihud (2002):

, 14 : Số ngày có giá trị giao dịch khác 0

Amihud đưa ra công thức đo lường tính kém thanh khoản của cổ phiếu, được tínhbằng lợi nhuận trên giá trị giao dịch trong ngày Đây có thể xem là chỉ số ngược với chỉ

số Amivest nhưng thông tin chúng phản ánh lại khác nhau Khi tính toán theo công thứcAmihud, những ngày có khối lượng giao dịch bằng 0 sẽ bị loại trừ (tức không phản ánh

Trường Đại học Kinh tế Huế

những ngày không có giao dịch), còn đối với công thức Amivest thì những ngày có lợinhuận bằng 0 sẽ bị loại trừ.

+ Chỉ số thanh khoản Brunner (1996):

∑ | |

15: lợi nhuận của giao dịch i

: số giao dịch trong một đơn vị thời gian t

Chỉ số Brunner dùng để đo lường sự thay đổi giá trên một lần giao dịch trong ngày,chỉ số càng cao thì tính thanh khoản càng thấp

1.4 Tổng quan về phương pháp nghiên cứu

Trong Kinh tế lượng, việc dự báo thường dựa trên 2 loại mô hình chính là mô hìnhnhân quả và mô hình chuỗi thời gian Trong mô hình nhân quả, kỹ thuật phân tích hồi quyđược sử dụng để thiết lập mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến nguyên nhân Giátrị của biến phụ thuộc sẽ được dự báo theo giá trị của biến nguyên nhân Đối với cácchuỗi thời gian, giá trị dự báo sẽ phụ thuộc vào giá trị quá khứ và tổng có trọng số cácngẫu nhiên hiện hành và các ngẫu nhiên có độ trễ Mô hình chuỗi thời gian thường được

sử dụng là mô hình ARIMA và phương pháp luận Box – Jenkins, được George Box và Gwilym Jenkins nghiên cứu năm 1976 Bên cạnh đó, còn sử dụng mô hình ARCH/GARCH để dự báo rủi ro, do Robert Engle (1982), Bollerslev (1986) giới thiệu.

1.4.1 Xem xét tính dừng của chuỗi quan sát

Dữ liệu của bất kỳ chuỗi thời gian nào đều có thể được coi là được tạo ra từ một quá trình ngẫu nhiên và một tập hợp dữ liệu cụ thể, có thể được coi là một kết quả (cá biệt),

tức là một mẫu của quá trình ngẫu nhiên đó Hay nói cách khác, có thể xem quá trìnhngẫu nhiên là tổng thể và kết quả là một mẫu của tổng thể đó Một tính chất của quá trìnhngẫu nhiên được các nhà phân tích về chuỗi thời gian đặc biệt quan tâm và xem xét kỹ

lưỡng là Tính dừng

Trường Đại học Kinh tế Huế

1.4.1.1 Khái niệm tính dừng

Một quá trình ngẫu nhiên được xem là dừng nếu như trung bình và phương sai của quá trình không thay đổi theo thời gian và hiệp phương sai giữa 2 thời điểm chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa 2 thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính.

1.4.1.2 Hậu quả của chuỗi không dừng

Trong mô hình hồi quy cổ điển, ta giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng 0,phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau Với dữ liệu là các chuỗikhông dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất hiệu lực, ước lượng và

dự báo không hiệu quả, hay nói cách khác phương pháp OLS không áp dụng cho chuỗi không dừng.

Điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo: nếu mô hình tồn tại ít nhất một biến độc lập

có cùng xu thế với biến phụ thuộc, khi ước lượng mô hình ta có thể thu được các hệ số có

Trường Đại học Kinh tế Huế

có thể là do 2 biến này có cùng xu thế chứ không phải do chúng tương quan chặt chẽ vớinhau.

Trong thực tế, phần lớn các chuỗi thời gian đều là chuỗi không dừng, kết hợp vớinhững hậu quả trình bày trên đây cho thấy tầm quan trọng của việc xác định một chuỗithời gian có tính dừng hay không

1.4.1.3 Kiểm định tính dừng

a) Dựa trên đồ thị của chuỗi thời gian

bình và phương sai của quá trình không đổi theo thời gian

Phương pháp này cho ta cái nhìn trực quan, đánh giá ban đầu về tính dừng của chuỗithời gian Tuy nhiên, với những chuỗi thời gian có xu hướng không rõ ràng, phương phápnày trở nên khó khăn và đôi khi không chính xác

b) Dựa trên lược đồ tương quan

* Tự tương quan ACF (Autocorrelation fuction)

Một cách kiểm định đơn giản tính dừng là dùng hàm tự tương quan ACF ACF với độ

với là độ lớn của mẫu, là trung bình mẫu.

Đồ thị thể hiện ở độ trễ được gọi là biểu đồ tương quan mẫu Một chuỗi thời gian được xem là dừng khi ACF giảm nhanh về 0 sau 2 đến 3 độ trễ.

Bartlett đã chỉ ra rẳng một chuỗi là ngẫu nhiên và dừng thì các hệ số tự tương quanmẫu sẽ có phân phối xấp xỉ chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai 1/n, với n là độ

* Tự tương quan riêng PACF (Partial Autocorrelation fuction)

Tuy nhiên, mức độ kết hợp giữa 2 biến còn có thể do một số biến khác gây ra, trong

ta sử dụng hàm tự tương quan riêng PACF với hệ số tương quan riêng được ướclượng theo công thức của Durbin:

Chuỗi thời gian dừng khi PACF giảm đột ngột sau 1 đến 2 độ trễ.

tự như với

* Kiểm định đồng thời:

Box – Pierce đã đưa ra kiểm định về sự đồng thời bằng 0 của các hệ số tương quan:

Trường Đại học Kinh tế Huế

: ⋯ 0

Thống kê Q:

~n: độ lớn của mẫu

m: thời lượng của độ trễ

Một biến thể của trị thống kê Q dạng Box – Pierce là trị thống kê Ljung – Box (LB):

Thống kê LB được xem là tốt hơn với các mẫu số nhỏ so với thống kê Q

c) Kiểm định đơn vị (Unit root test)

* Nhiễu trắng (white noise):

Nếu một đáp ứng đầy đủ các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển(OLS), tức là có kỳ vọng bằng 0, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng 0 thì

được gọi là nhiễu trắng, hay chuỗi sai số có tính dừng

* Bước ngẫu nhiên (random walk):

đơn vị, tức chuỗi thời gian không dừng Một chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị được gọi là

bước ngẫu nhiên.

Trường Đại học Kinh tế Huế

* Kiểm định Dickey – Fuller:

Phương pháp này được Dickey và Fuller phát hiện vào năm 1979 nhằm xác định xem

bước ngẫu nhiên thì không có tính dừng

1.4.1.4 Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng

dừng, ta tiếp tục lấy sai phân cấp 2,3,… Các nghiên cứu đã chứng minh luôn tồn tại một

Trường Đại học Kinh tế Huế

giá trị d xác định để sai phân cấp d của là chuỗi dừng Khi đó được gọi là chuỗi liên kết bậc d, ký hiệu là

……

1.4.2 Quá trình Tự hồi quy AR, Trung bình trượt MA và Mô hình ARIMA

1.4.2.1 Quá trình tự hồi quy bậc p – AR(p) (Autoregressive Model)

Trong mô hình tự hồi quy, biến phụ thuộc được hồi quy theo các biến trễ của nó haygiá trị của phụ thuộc vào các giá trị của nó trong quá khứ cộng với yếu tố ngẫu nhiên

Mô hình tổng quát của quá trình tự hồi quy bậc p, ký hiệu AR(p) là:

⋯

1.4.2.2 Quá trình trung bình trượt q – MA(q) (Moving Avarage Model)

Trong mô hình trung bình trượt, biến phụ thuộc được hồi quy theo giá trị của sai sốquá khứ và sai số hiện tại

Mô hình tổng quát của quá trình trung bình trượt bậc q, ký hiệu MA(q) là:

⋯

Mô hình MA(q) cho thấy biến Y tại thời điểm t không chỉ phụ thuộc vào thông tinhiện tại mà còn phụ thuộc vào thông tin trong quá khứ, tại các thời điểm t – 1, …, t – q(sai số của phương trình có thể đại diện cho yếu tố thông tin thị trường)

Trường Đại học Kinh tế Huế

1.4.2.3 Quá trình Trung bình trượt kết hợp Tự hồi quy – ARMA(p,q)

Một chuỗi thời gian có thể có cả đặc điểm của AR và MA, khi đó mô hìnhARMA(p,q) với p số hạng tự hồi quy và q số hạng trung bình trượt có dạng:

Mô hình ARMA(p,q) cho thấy biến Y tại thời điểm t không chỉ phụ thuộc vào giá trịquá khứ của nó mà còn phụ thuộc vào sai số quá khứ

1.4.2.4 Quá trình Trung bình trượt, Đồng liên kết, Tự hồi quy – ARIMA(p,d,q)

3 mô hình trên đòi hỏi chuỗi thời gian phải dừng, nhưng thực tế tồn tại rất nhiều chuỗithời gian không dừng Do đó, ta phải lấy sai phân để biến đổi một chuỗi thời gian khôngdừng thành dừng trước khi áp dụng mô hình ARMA

Một chuỗi thời gian dừng ở sai phân bậc d gọi là chuỗi liên kết bậc d, ký hiệu I(d).Kết hợp với mô hình ARMA, ta có được mô hình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồiquy ARIMA(p,d,q) với p số hạng tự hồi quy, q số hạng trung bình trượt và cần lấy saiphân bậc d để chuỗi dừng có dạng:

Như vậy, nếu xác định được các giá trị p, d, q, ta sẽ mô hình hóa được chuỗi thờigian Và ta thấy một đặc điểm rằng mô hình ARIMA chỉ sử dụng các giá trị quá khứ củabản thân nó chứ hoàn toàn không sử dụng thêm một biến độc lập nào khác

1.4.3 Phương pháp luận BOX – JENKINS (BJ)

Một câu hỏi đặt ra đối với mô hình ARIMA là làm thế nào để xác định các giá trị p, d,

q và xác định mô hình phù hợp? George Box và Gwilym Jenkins (1976) đã đưa ra phươngpháp để xác định mô hình này theo 4 bước:

Bước 1: Nhận dạng mô hình

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhận dạng mô hình ARIMA(p,d,q) là tìm các giá trị p, d, q với d là sai phân củachuỗi thời gian khảo sát, p là bậc của tự hồi quy, q là bậc của trung bình trượt Các công

cụ chủ yếu để nhận dạng là biểu đồ tự tương quan ACF và tự tương quan riêng PACFđược vẽ theo các độ trễ

* d: là số lần lấy sai phân để chuỗi dừng

* p trong mô hình AR(p): một chuỗi dừng tự tương quan bậc p nếu:

- Các hệ số tự tương quan ACF giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin

- Các hệ số tương quan riêng PACF có giá trị cao tại các độ trễ 1, 2, …, p và giảmđột ngột sau đó

* q trong mô hình MA(q): tương tự cách xác định p, tuy nhiên đổi vai trò giữa các hệ

số tương quan và tương quan riêng Một chuỗi dừng trung bình trượt bậc q nếu:

- Các hệ số tương quan riêng PACF giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin

- Các hệ số tự tương quan ACF giảm đột ngột ngay sau độ trễ q

AR(p) Suy giảm theo số mũ hay dạng

Bước 2: Ước lượng mô hình ARIMA(p,d,q)

Để ước lượng các hệ số của mô hình, đôi khi ta có thể thực hiện bằng phương phápOLS, nhưng cũng có trường hợp phải sử dụng các phương pháp ước lượng phi tuyến

Bước 3: Kiểm định giả thiết, chuẩn đoán

Các tiêu chí để lựa chọn mô hình ARIMA phù hợp là:

Trường Đại học Kinh tế Huế

* Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không Mô hình nào có tất cả các hệ số hồiquy AR, MA có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa được chọn thì mô hình đó tốt hơn.

* Kiểm tra phần dư của mô hình có phải là nhiễu trắng hay không, bằng cách sử dụnglược đồ tự tương quan và tương quan riêng

Tuy nhiên, một chuỗi dữ liệu có thể phù hợp với nhiều mô hình ARIMA khác nhau,

do đó ta cần thử nhiều mô hình để chọn mô hình phù hợp nhất, thông thường có thể dựavào các tiêu chuẩn:

* Tiêu chí AIC/SIC: mô hình có giá trị AIC/SIC càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp

/

/

* Tiêu chí Log likehood: mô hình có giá trị Log likehood càng lớn càng tốt

* Sai số của dự báo càng nhỏ càng tốt, so sánh giá trị dự báo với giá trị thực tế, nếu

mô hình nào có giá trị dự báo càng gần với giá trị thực tế thì đó là mô hình dự báo tốt

Bước 4: Dự báo

Dựa trên mô hình ARIMA thu được, ta tiến hành dự báo Các dự báo thu được từphương pháp này tin cậy hơn so với các dự báo từ mô hình kinh tế lượng truyền thống,đặc biệt đối với dự báo ngắn hạn

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kiểm định tính ARCH được thực hiện theo quy trình sau:

Bước 1: Ước lượng phương trình (1) theo phương pháp OLS

1Các biến giải thích có thể bao gồm các biến trễ của biến phụ thuộc và các biến giảithích khác có ảnh hưởng đến

Ngoài ra khi thực hiện với dữ liệu mẫu, thì sai số trong mô hình (1) được đổi thành

số bậc tự do là số độ trễ q (do trong phương trình hồi quy là một tổng của q thành phầnbình phương)

b) Mô hình ARCH

Mô hình ARCH cho rằng phương sai của sai số ngẫu nhiên tại thời điểm t phụ thuộcvào các sai số bình phương ở các giai đoạn trước Nói cách khác,mô hình ARCH đượcxây dựng để dự báo về phương sai có điều kiện Engle cho rằng tốt nhất nên lập 2 phươngtrình đồng thời cả về giá trị trung bình và phương sai chuỗi khi nghi ngờ rằng giá trịphương sai thay đổi theo thời gian

Trường Đại học Kinh tế Huế

Xét mô hình đơn giản như sau:

1

2

Phương trình (1) được gọi là phương trình ước lượng giá trị trung bình

Phương trình (2) được gọi là phương trình ước lượng phương sai Theo Engle,phương sai của các sai số ngẫu nhiên phụ thuộc vào giá trị quá khứ, hay phương sai thayđổi theo thời gian

1.4.4.2 Mô hình GARCH (Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)

Mô hình GARCH là mô hình tổng quát cao hơn mô hình ARCH Mô hìnhGARCH(p,q) có dạng sau đây:

1

3

p: là bậc của mô hình GARCH

q: là bậc của mô hình ARCH

Trường Đại học Kinh tế Huế

* Hệ số cho thấy phản ứng của phương sai sai số với những thay đổi của thị trường( > 0.2 thì được xem là phản ứng mạnh).

* Hệ số giúp kiểm tra mức độ bền vững của phương sai sai số ( >0.8 thì phương saiđược xem là có độ bền vững cao), tức phương sai ít thay đổi bởi các cú sốc thị trường

* + < 1: phương sai có điều kiện sẽ có thể hồi tụ về phương sai không điều kiệntrong dài hạn

Phương trình (3) nói lên rằng phương sai bây giờ còn phụ thuộc vào cả giá trị quákhứ của những thông tin từ thời kì trước, được xác định bởi bình phương phần dư từ

1.4.4.3 Nhược điểm của mô hình ARCH/GARCH

- Mô hình có nhược điểm là giống như một quá trình trung bình trượt, bản thân Englekhông giải thích được tại sao lại hồi quy phương sai nhiễu theo bình phương nhiễu

- Mô hình giả thiết các cú sốc âm hay dương đều tác động đến rủi ro như nhau vìtrong phương trình hồi quy các nhiễu đã được bình phương, trong thực tế thì có thể khôngnhư vậy

- Mô hình không cho biết nguyên nhân của sự biến đổi của độ rủi ro mà chỉ đưa ra cơchế thay đổi mà thôi

- Mô hình đè nén sự biến động của rủi ro hay là phản ứng chậm với các cú sốc

- Mô hình sẽ kém hiệu quả khi độ trễ được chọn càng lớn hay nói cách khác là bậc tự

do càng cao sẽ làm mất quan sát và giảm thiểu tính truyền dẫn thông tin từ quá khứ tớihiện tại và điều này đặc biệt nguy hiểm với mô hình ARIMA vì bản thân ARIMA là để sốliệu tự lên tiếng

Trường Đại học Kinh tế Huế

1.4.4.4 Mô hình M – GARCH

Mô hình M – GARCH cho phép giá trị trung bình có điều kiện phụ thuộc vào phươngsai có điều kiện của chính nó Ví dụ xem xét hành vi của các nhà đầu tư thuộc dạng e ngạirủi ro và vì thế họ có xu hướng đòi thêm 1 mức phí bù rủi ro khi quyết định nắm giữ mộttài sản rủi ro Như vậy, phần bù rủi ro là một hàm đồng biến với rủi ro, nghĩa là rủ ro càngcao thì phí bù rủi ro càng nhiều Nếu rủi ro được đo bằng mức dao động hay bằng phươngsai có điều kiện thì phương sai có điều kiện có thể là một phần trong phương trình trungbình của biến

Mô hình có dạng sau:

1

2

Trong mô hình M – GARCH có thể sử dụng độ lệch chuẩn có điều kiện thay chophương sai có điều kiện

Trường Đại học Kinh tế Huế

(1990) đã mô hình hóa sự khác biệt tác động của loại thông tin thị trường bằng mô hình T– GARCH (sử dụng kỹ thuật biến giả)

2Hoặc

2′

Với

xứng, các tin tốt và xấu sẽ có ảnh hưởng khác nhau lên phương sai Cụ thể, tin tốt chỉ có

- 0 nghĩa là có hiện tượng hiệu ứng đòn bẩy, dù tin tốt (cú sốc dương) hay tinxấu (cú sốc âm) đều làm cho phương sai ở thời kỳ t tăng

b) Mô hình EGARCH

đối xứng của yếu tố ngẫu nhiên đối với phương sai Trong mô hình xem xét ảnh hưởngcủa cả tin tức xấu và tin tức tốt

2

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nếu 0 thì mô hình EGARCH có dạng:

CHƯƠNG 2: TÌNH HÌNH THANH KHOẢN CỦA THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ CỔ PHIẾU VNM

2.1. Tình hình thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam

TTCK Việt Nam từ khi ra đời cho đến nay đã trải qua các giai đoạn phát triển khácnhau So với các TTCK trên thế giới thì TTCK Việt Nam còn quá non trẻ (với chỉ hơn 13năm hoạt động), chính vì vậy, các cơ chế vận hành, đánh giá thị trường vẫn chưa hoànthiện

Thanh khoản là một trong những mục tiêu quan trọng mà mọi TTCK hướng đến, trênTTCK Việt Nam, chủ yếu sử dụng tiêu chí KLGD, GTGD để đánh giá tình hình thanhkhoản của thị trường nói chung và cổ phiếu nói riêng (do nguồn thông tin cung cấp cònhạn chế, và tính dễ “hiểu” của chỉ tiêu này)

Có thể điểm qua tình thanh khoản của TTCK Việt Nam qua những giai đoạn sau:

2.1.1 Giai đoạn 1 (28/7/2000 – 5/10/2001): Sốt cao rồi ngã quỵ

Sự ra đời của TTCK Việt Nam được đánh dấu bằng việc đưa vào vận hành TTGDCK

TP Hồ Chí Minh vào ngày 20/7/2000 và thực hiện phiên giao dịch đầu tiên vào ngày28/7/2000 với 2 loại cổ phiếu (REE và SAM) của 2 công ty với số vốn 270 tỷ đồng vàmột số ít trái phiếu Chính phủ được niêm yết Ngay sau khi hình thành, cơn sốt chứngkhoán đã đẩy chỉ số VN – index lên quá cao, tăng vọt từ mức 100 điểm (phiên giao dịchđầu tiên) lên 571.04 điểm ngày 25/6/2001

Bảng 2.1: Mức tăng yết giá các loại cổ phiếu niêm

Dựa vào bảng 2.1, cho thấy giá của các loại cổ phiếu tăng trung bình hơn 500% donguồn cung hàng hóa khan hiếm, trong khi các nhà đầu tư vẫn tranh nhau xếp hàng tại cáccông ty chứng khoán để đặt mua cổ phiếu.

Hình 2.1: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán

Nhưng rồi giá chứng khoán bay lên như 1 cơn lốc và nổ tung trong vòng 4 tháng sau

đó TTCK rơi vào khủng hoảng, chứng khoán rao bán khắp nơi nhưng không ai mua, giá

cổ phiếu “đột quỵ”, chỉ số VN – index tụt xuống còn 203.12 điểm (giảm 64.44%) vàongày 5/10/2011 (phiên giao dịch thứ 180) Lúc thị trường đi xuống, nhiều nhà đầu tư ồ ạtbán cổ phiếu ra, số lệnh đặt bán rất nhiều trong khi rất ít người mua nên rất khó khớplệnh

Dựa vào hình 2.1, ta thấy khối lượng khớp lệnh trung bình giai đoạn 2000 – 2001 chỉ

ở mức 104,325 cổ phiếu/phiên Điều này có nghĩa là lúc tăng giá các cổ phiếu tăng mạnh(kịch trần) trong một thời gian ngắn, nhưng lượng giao dịch rất thấp và đây có thể coi là

sự tăng giá ảo nguy hiểm dẫn đến tình trạng giá cổ phiếu “sốt cao” Đến lúc giảm giá cổphiếu giảm mạnh (kịch sàn), lượng bán giá sàn cao gấp nhiều lần tổng lượng đặt mua vànhư vậy giá cổ phiếu liên tục giảm dẫn đến tình trạng giá cổ phiếu “đột quỵ”

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.1.2 Giai đoạn 2 (5/10/2001 – 30/12/2005): Trầm lắng

Hình 2.2: Chỉ số VN – index và khối lượng giao dịch chứng khoán

Từ 203.12 điểm ngày 5/10/2001, VN – index bắt đầu phục hồi trong thời gian ngắn vàđạt 301.09 điểm vào ngày 19/22/2001 Nhưng xu hướng VN – index sụt giảm và thịtrường trầm lắng vẫn thể hiện rõ rệt suốt thời kỳ tiếp theo Từ mốc 301.09 điểm, VN –index tiếp tục xu hướng giảm trong gần 2 năm xuống còn 130.90 điểm vào ngày24/10/2003 (phiên giao dịch thứ 649), mức thấp nhất thị trường Đến thời điểm24/10/2003, HOSE đã có 21 loại cổ phiếu niêm yết (tăng hơn 3 lần so với giai đoạntrước) Giá cổ phiếu rẻ chưa từng thấy nhưng cổ phiếu vẫn ế ẩm không ai mua Số lượng

cổ phiếu giao dịch trung bình thời kỳ này chỉ đạt 138,026 cổ phiếu/phiên Có thể nói,TTCK Việt Nam thật ảm đạm và tẻ nhạt Lý do chính là ít hàng hóa, các doanh nghiệpniêm yết cũng nhỏ, không nổi tiếng, không hấp dẫn nhà đầu tư trong nước, trong khi

“room” cũng hết

Nhưng khi ở thời điểm đen tối nhất của TTCK Việt Nam, những tia hy vọng lóe lên.TTCK bắt đầu có xu hướng “ấm” lên, khi chỉ số VN – index chỉ trong mấy tháng tăng lên279.71 điểm vào ngày 1/4/2004 (phiên giao dịch thứ 755), lượng giao dịch có những ngày

Trường Đại học Kinh tế Huế

đạt trên 1 triệu cổ phiếu, tại phiên giao dịch ngày 23/2/2004 KLGD đạt 3,116 nghìn cổphiếu – mức kỷ lục từ khi TTCK ra đời.

Ở mức 279.71 điểm, VN – index tiếp tục cuộc hành trình tiến về phía trước với xuhướng chủ đạo là giảm giá và trầm lắng quen thuộc nhưng ở một mặt bằng giá cao hơnthời kỳ trước

Việc TTGDCK Hà Nội đi vào hoạt động 3/2005 đã giúp cho thị trường bừng tỉnh saumột khoảng thời gian trầm lắng khá lâu Sân chơi lúc này không chỉ hấp dẫn nhà đầu tưtrong nước mà còn những nhà đầu tư nước ngoài, tỷ lệ nắm giữ của nhà đầu tư nước ngoàiđược nâng từ 30% lên 49% Giao dịch chứng khoán sôi động trở lại với khối lượng tăngvọt và những ngày giao dịch trên 1 triệu cổ phiếu xuất hiện với tần xuất nhiều hơn, thậmchí lên tới 7,043 nghìn cổ phiếu (24/10/2005)

Nhìn chung, trải qua hơn 4 năm hoạt động liên tục với hơn 1,000 phiên giao dịch, VN– idex trong giai đoạn 2 này thể hiện rõ xu hướng chung của thị trường là giảm giá vàtrầm lắng để đến cuối giai đoạn này trở về vạch xuất phát ban đầu Bởi quy mô của thịtrường lúc này còn nhỏ, cơ chế hoạt động của thị trường chưa hoàn chỉnh, năng lực quản

lý thị trường chưa đáp ứng được yêu cầu phát triển lâu dài của thị trường, cơ sở hạ tầng

kỹ thuật còn yếu đã làm ảnh hưởng đến hệ thống giao dịch, khả năng cập nhật thông tin,

xử lý và dự báo của thị trường

Bảng 2.2: Quy mô TTCK Việt Nam giai đoạn 2000 – 2005

Nguồn: Ủy ban chứng khoán Nhà nước

Trường Đại học Kinh tế Huế