Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán và mối quan hệ với khối lượng giao dịch trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

Thấy được vai trò cũng như tầm quan trọng của việc mô hình hóa và ước lượng biến động chỉ số tài chính, tác giả đã chọn đề tài “Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

GS.TS TRẦN NGỌC THƠ

TP Hồ Chí Minh – Năm 2019

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn với đề tài “Phân tích sự biến động của chỉ số giá chứng khoán và mối quan hệ với khối lượng giao dịch trên sở giao dịch chứng khoán thành phố hồ

hướng dẫn, góp ý của GS.TS Thầy Trần Ngọc Thơ

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, các số liệu được sử dụng trong luận văn này là hoàn toàn trung thực và được xử lý khách quan Các tham khảo dùng trong luận văn được trích dẫn đầy đủ, rõ ràng Các kết quả của luận văn chưa từng

được công bố ở bất cứ công trình nghiên cứu nào

TP Hồ Chí Minh, ngày 19 tháng 03 năm 2019

Người thực hiện luận văn

BÙI THỊ NHƯ Ý

MỤC LỤC

TRANG BÌA PHỤ

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

TÓM TẮT

ABSTRACT

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 2

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

1.5 Phương pháp nghiên cứu 2

1.6 Kết cấu luận văn 2

CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 4

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 11

3.1 Mô hình nghiên cứu 11

3.1.1 Lựa chọn mô hình 11

3.1.2 Mô hình EGARCH mở rộng 14

3.2 Dữ liệu nghiên cứu 15

3.2.1 Nguồn dữ liệu 15

3.2.2 Cách tính các biến 16

3.3 Quy trình thực hiện nghiên cứu 17

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 19

4.1 Kiểm tra dữ liệu 19

4.1.1 Thống kê mô tả 19

4.1.2 Kiểm tra phân phối và tính dừng của các chuỗi 22

4.1.3 Dạng phù hợp của phương trình trung bình 23

4.2 Ước lượng mô hình 24

4.2.1 Lựa chọn mô hình 24

4.2.2 Kiểm định mô hình 26

4.3 Phân tích kết quả 27

4.3.1 Mối quan hệ giữa chuỗi lợi tức VNIndex 27

4.3.2 Phân tích sự biến động của chuỗi lợi tức VNIndex 28

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 30

5.1 Một số kết quả chính 30

5.2 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo 30

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

1 ARCH Autoregressive Conditional Heteroskedasticity

2 ARMA Autoregressive and Moving Average

3 EGARCH Exponential Generalized Autoregressive Conditional

9 HNX Ha Noi Stock Exchange

10 HSX Ho Chi Minh Stock Exchange

11 KLGD Khối lượng giao dịch

13 SGDCK Sở giao dịch chứng khoán

14 TpHCM Thành phố Hồ Chí Minh

15 VN30 Chỉ số VN 30

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Quy trình nghiên cứu

Hình 4.1: Sự biến thiên của chỉ số VNIndex theo KLGD trên HSX

Hình 4.2: Sự biến thiên của các chỉ số VNIndex, HNIndex và VN30

Hình 4.3: Biểu đồ phân phối chuẩn và xác suất chuẩn hóa của phần dư

DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Thống kê các nghiên cứu thực nghiệm và lập luận kế thừa

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến trong mô hình

Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình

Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra tính chất phân phối chuẩn của các chuỗi

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Dickey – Fuller cho các chuỗi

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng và tiêu chí lựa chọn mô hình GARCH(1,1) và EGARCH(1,1)

TÓM TẮT

Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm tra mối quan hệ giữa biến động của các chỉ số VN30, HNIndex, khối lượng giao dịch trên HSX đến lợi tức của chuỗi với dữ liệu được thu thập hàng tuần từ năm 2009 đến năm 2018 trên TTCK Việt Nam Thông qua các bước kiểm tra phân phối, tính dừng của các chuỗi dữ liệu đề tài cho thấy mô hình EGARCH(1,1) là mô hình phù hợp Kết quả cho thấy sự thay đổi của chỉ số VN30 có tác động mạnh nhất đến sự thay đổi của chỉ số VNindex, tiếp đến là ảnh hưởng của chỉ số HNIndex Ngoài ra, từ mô hình EGARCH(1,1) này, kết quả còn thấy sự tồn tại của thông tin bất cân xứng khi mà các thông tin tốt gây ra sự biến động nhiều hơn là các thông tin xấu trong một thị trường tăng

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Đặt vấn đề

Đặc điểm chính của bất kỳ tài sản tài chính nào là lợi nhuận của nó thường được coi

là một biến ngẫu nhiên Sự lan truyền kết quả của biến này, được gọi là biến động tài sản, đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng tài chính Sử dụng chính của nó là để ước tính giá trị của rủi ro thị trường Biến động cũng là một tham số quan trọng để định giá các công cụ tài chính phái sinh Tất cả các kỹ thuật định giá hiện đại tùy thuộc vào một tham số biến động để đánh giá giá Biến động cũng được sử dụng để đánh giá quản lý rủi ro và trong quản lý danh mục đầu tư nói chung Điều quan trọng đối với các tổ chức tài chính không chỉ là biết giá trị hiện tại của tính biến động của tài sản được quản lý mà còn có thể dự đoán giá trị tương lai của chúng Dự báo biến động đặc biệt quan trọng đối với các tổ chức liên quan đến giao dịch quyền chọn và quản lý danh mục đầu tư

Tại VN có 2 sàn chứng khoán với các chỉ số chính như HNX, HSX, VN30 nên để ước tính về hành vi trong tương lai của các giá trị chỉ số tài chính thường bị ẩn bởi mối liên kết giữa các chỉ số này phức tạp, thường bị sai lệch và không trực quan Điều này làm cho việc dự báo hành vi biến động là một nhiệm vụ đầy thách thức ngay cả đối với các chuyên gia trong lĩnh vực này Thấy được vai trò cũng như tầm quan trọng của việc mô hình hóa và ước lượng biến động chỉ số tài chính, tác giả đã chọn

đề tài “Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán và mối quan hệ với khối lượng giao dịch trên sở giao dịch chứng khoán Tp.Hồ Chí Minh” làm đề tài nghiên cứu cho luận văn Thạc sĩ

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài tập trung vào hai mục tiêu chính, đó là:

- Xác định mối quan hệ giữa chuỗi lợi tức dựa trên chỉ số VNindex với các sự biến động của các chỉ số như khối lượng giao dịch, chỉ số HNindex và VN30

- Phân tích sự biến động của chuỗi lợi tức VNindex

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Để giải quyết được hai mục tiêu chính đặt ra, đề tài tập trung làm rõ ba câu hỏi nghiên cứu sau:

- Mối quan hệ giữa các chỉ số trên thị trường với lợi tức VNindex là thế nào?

- Giao dịch trên SGDCK TpHCM có tồn tại thông tin bất cân xứng?

- Nguyên nhân chính nào gây ra sự biến động của lợi tức VNindex?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu của đề tài là sự biến động của các chỉ số VNindex, HNindex, VN30 và KLGD trên SGDCK TpHCM

- Theo thời gian, đề tài giới hạn phạm vi nghiên cứu trong giai đoạn năm 2009 đến năm 2018 Ở đây, dữ liệu được thu thập theo tuần

- Về không gian, đề tài đi sâu phân tích sự biến động của chuỗi VNIndex, ứng với KLGD trên SGDCK TpHCM

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp định lượng với việc mô hình hóa sự biến động của chuỗi lợi tức với việc bổ sung thêm các chỉ số biến động khác như khối lượng giao dịch, chỉ số HNIndex và VN30

Hai mô hình định lượng được sử dụng trong đề tài là mô hình GARCH(1,1) và mô hình EGARCH(1,1) Toàn bộ quá trình xử lí dữ liệu, ước lượng và lựa chọn mô hình được thực hiện trên dofile của phần mềm Stata phiên bản 14.2

1.6 Kết cấu luận văn

Nội dung của đề tài được trình bày qua 5 chương với bố cục như sau:

- Chương 1 sẽ trình bày tổng quan về vấn đề nghiên cứu như lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu cũng như đối tượng và phương pháp nghiên cứu

- Chương 2 sẽ hệ thống các lý thuyết và tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ giữa lợi tức với các chỉ số và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến sự biến động của chuỗi lợi tức

- Chương 3 sẽ trình bày cách xây dựng và lựa chọn mô hình ước lượng sự biến động của chuỗi lợi tức

- Chương 4 sẽ trình bày các kết quả liên quan đến mô hình như lựa chọn, kiểm định mô hình và phân tích các kết quả thu được từ mô hình lựa chọn

- Chương 5 sẽ tổng hợp lại các kết quả nghiên cứu chính của đề tài và đề ra một

số nghiên cứu mới nhằm khắc phục các hạn chế còn tồn tại của đề tài

Quy trình thực hiện của đề tài được thể hiện ở hình 1.1

Hình 1.1: Quy trình thực hiện

CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Các nghiên cứu về mối quan hệ và giá cả và khối lượng có từ những năm 1950 Với nghiên cứu của Ostern chỉ ra mối quan hệ lý thuyết giữa khối lượng và giá cả (Ostern, 1959) Hầu hết các nghiên cứu ban đầu đều có mối tương quan tích cực giữa giá trị tuyệt đối của thay đổi giá hàng ngày và khối lượng hàng ngày cho cả chỉ số thị trường

cổ phiếu bị giới hạn bởi bán khống hoặc giao dịch ký quỹ thì tâm lý của các nhà đầu

tư bi quan không kết hợp với giá cổ phiếu và giá cổ phiếu sẽ bị sai lệch Tuy nhiên, nguồn cung cho cổ phiếu không đổi do đó khối lượng và giá di chuyển theo hướng tích cực Nên giả thuyết về tính minh bạch thông tin cho thấy dưới những hạn chế của thị trường với nhiều nhà giao dịch thì tâm lý của người dân sẽ bị thu hút trên 1 cổ phiếu, khối lượng và giá sẽ tăng

Trong bài nghiên cứu về mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuân chứng khoán của Chandrapala Pathirawasam (2011) tại Sở giao dịch chứng khoán Colombo

từ 2000-2008 Nghiên cứu này đã bổ sung một số phát hiện quan trọng như hiệu ứng của khối lượng giao dịch, đã được chứng minh nhiều ở các thị trường phát triển trong khi có ít bằng chứng về các thị trường đang phát triển Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa thay đổi khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu trong hai giai đoạn

Mối quan hệ đầu tiên giữa thay đổi khối lượng giao dịch hiện tại và lợi nhuận; mối quan hệ giữa thay đổi khối lượng giao dịch trong quá khứ và lợi nhuận Nghiên cứu cho thấy sự thay đổi khối lượng giao dịch ở thời điểm hiện tại có liên quan tích cực với lợi nhuận chứng khoán Tuy nhiên, mối quan hệ giữa thay đổi khối lượng giao dịch trong giai đoạn trước và lợi nhuận cổ phiếu trong giai đoạn hiện tại là âm Điều này có nghĩa là các cổ phiếu có khối lượng giao dịch thay đổi thấp sẽ vượt trội về lợi nhuận hơn so với các cổ phiếu có khối lượng giao dịch thay đổi cao trong giai đoạn tiếp theo

Bài nghiên cứu của Marwan Darwish (2012) về nguyên nhân dẫn đến mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận ở thị trường chứng khoán Palestine bằng cách sử dụng mô hình GARCH (1,1) cho dữ liệu theo tuần của khối lượng giao giao dịch

và lợi nhuận trong khoảng thời gian từ 10/2000 đến 08/2010 Bài nghiên cứu còn kiểm tra mối quan hệ cùng chiều của khối lượng giao dịch và lợi nhuận Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ được bảo tồn sau khi tính đến sự không đồng nhất Hơn nữa, kết quả kiểm tra quan hệ nhân quả Granger cho thấy có mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều giữa lợi nhuận và khối lượng giao dịch Bài báo cáo đã tìm thấy bằng chứng

về mối quan hệ đáng kể giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận và chỉ ra rằng nội dung thông tin về khối lượng ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán trong tương lai Giải thích lý thuyết cho phát hiện này là khối lượng ngụ ý thông tin dẫn đến thay đổi giá và thay đổi giá dương lớn có nghĩa là tăng vốn cao hơn, khuyến khích các giao dịch của các nhà giao dịch tăng khối lượng Hơn nữa, những phát hiện về quan hệ hai chiều này phù hợp với mô hình giao dịch có độ nhiễu của De Long et.al (1990) Phát hiện của bài nghiên cứu cung cấp bằng chứng về mối quan hệ cùng chiều giữa khối lượng và lợi nhuận Các thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger cũng xác nhận rằng khối lượng đã làm tăng thêm sức mạnh dự đoán cho lợi nhuận trong tương lai bằng lợi nhuân hiện tại và quá khứ cũng như ngược lại Bài báo cáo kết luận rằng thông tin trong quá khứ của khối lượng giao dịch là hữu ích để dự đoán giá cổ phiếu

Bài nghiên cứu của Anirut Pisedtasalasai và Abeyratna Gunasekarage (2008) cũng chỉ ra mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán, biến động lợi nhuận và khối lượng

giao dịch tại thị trường Đông Nam Á (Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan) Bài báo cáo đưa bằng chứng mạnh mẽ về sự bất cân xứng trong mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và khối lượng giao dịch; cho thấy lợi nhuận trong quá khứ

và hiện tại rất quan trọng trong việc dự đoán xu hướng trong tương lai cũng như xu hướng của khối lượng giao dịch, nhưng khối lượng giao dịch có tác động rất hạn chế đến xu hướng của lợi nhuận trong tương lai Tuy nhiên, khối lượng giao dịch của một

số thị trường có chứa thông tin hữu ích trong việc dự đoán xu hướng, động lực trong tương lai của biến động lợi nhuận Bằng cách sử dụng cả mô hình VAR và mô hình EGARCH để tính đến ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính châu Á và hiệu ứng Thứ Hai Những mô hình này được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày về lợi nhuận chứng khoán, biến động lợi nhuận và khối lượng giao dịch để phát hiện các mối quan hệ nhân quả giữa các biến số thị trường này Các phát hiện cho thấy mối quan hệ nhân quả có ý nghĩa thống kê cho sự tác động của lợi nhuận chứng khoán đến khối lượng giao dịch tại Indonesia, Malaysia, Singapore và Thái Lan Chỉ có một tác động nhân quả đáng kể từ khối lượng giao dịch đến lợi nhuận chứng khoán được phát hiện tại Singapore; và đối với phần còn lại của thị trường, khối lượng giao dịch không tăng thêm sức mạnh dự đoán cho lợi nhuận trong tương lai Tuy nhiên, những đặc điểm trên không đúng cho thị trường Philippines, bài báo cáo không phát hiện bất kỳ quan hệ nhân quả nào cho thấy có sự tác động từ lợi nhuận cổ phiếu đến khối lượng giao dịch trên thị trường này Theo nhóm tác giả, quy mô nhỏ của thị trường

có thể là lý do chính cho kết quả trên với thị trường Philippines với mức vốn hóa thị trường thấp nhất so với các đối tác Đông Nam Á khác Tuy nhiên, thị trường nhỏ này, cùng với Singapore, đã cung cấp bằng chứng cho thông tin khối lượng giao dịch hữu ích trong việc dự đoán biến động lợi nhuận trong tương lai

Bài nghiên cứu của Gong-meng Chen (2001) kiểm tra mối quan hệ giữa biến động lợi nhuận, khối lượng và biến động của các chỉ số chứng khoán Dữ liệu đến từ thị trường của 9 quốc gia (New York, Tokyo, London, Paris, Toronto, Milan, Zurich, Amsterdam, và Hong Kong) giai đoạn từ năm 1973 đến năm 2000 Nghiên cứu cho rằng mô hình EGARCH là một mô hình thích hợp để nghiên cứu về lợi nhuận trong

dữ liệu chỉ số chứng khoán và sử dụng các thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger để kiểm tra xem lợi nhuận giải thích khối lượng hay khối lượng giải thích lợi nhuận Kết quả báo cáo cho thấy mối tương quan tích cực giữa khối lượng giao dịch và giá trị tuyệt đối của sự thay đổi giá cổ phiếu Các thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger chứng minh rằng đối với một số quốc gia, lợi nhuận tác động lên khối lượng và khối lượng tác động lên lợi nhuận Bên canh đó, cũng cho thấy khối lượng giao dịch đóng góp một số thông tin cho biến động lợi nhuận Tuy nhiên, trái ngược với các nghiên cứu của Lamoureux và Lastpes (1990), bài nghiên cứu thấy rằng có sự tồn tại dai dẳng của biến động

Theo Rajni Mala (2007) sự biến động của lợi nhuận trong thị trường tài chính có thể

là một trở ngại lớn cho việc thu hút đầu tư vào các nền kinh tế nhỏ đang phát triển Trong nghiên cứu sử dụng các mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) để tìm ra sự hiện diện của biến động thị trường chứng khoán trên thị trường chứng khoán Fiji Phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian trong giai đoạn 2001-2005 trên các công ty cụ thể và người ta phát hiện ra rằng 7/16 công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Fiji là không ổn định Sự biến động của lợi nhuận chứng khoán sau đó đã được hồi quy so với lãi suất

và kết quả cho thấy sự thay đổi lãi suất có ảnh hưởng đáng kể đến biến động thị trường chứng khoán

Rajni Mala cho rằng hiểu rủi ro thị trường chứng khoán và hành vi của lợi nhuận là điều quan trọng đối với tất cả các quốc gia nhưng đặc biệt quan trọng hơn đối với các nước đang phát triển, đặc biệt là khi thị trường bao gồm nhiều rủi ro, các cơ hội đầu

tư và đa dạng hóa đầu tư không nhiều Mức độ hiện diện biến động trong thị trường chứng khoán sẽ khiến các nhà đầu tư yêu cầu phần bù rủi ro cao hơn, tạo ra chi phí vốn cao hơn, cản trở đầu tư và làm chậm phát triển kinh tế Hơn nữa, khi lợi nhuận

cổ phiếu bị giảm so với lãi suất, thì mô hình ARCH và biến lãi suất có ý nghĩa cho thấy vai trò của lãi suất đối với sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu Lãi suất ở các nền kinh tế mới nổi đã tăng trong thập kỷ qua và điều này cũng không ngoại lệ đối

với trường hợp của tại Fiji Trong thời gian nghiên cứu đã có sự gia tăng lãi suất và điều này đã ảnh hưởng đến biến động lợi nhuận cổ phiếu

Các tài liệu hiện có cho thấy rằng một loạt các yếu tố có thể có liên quan trong việc giải thích sự biến động lợi nhuận cổ phiếu Các biến số này bao gồm giá hàng hóa, cung tiền, hoạt động thực tế, trao đổi, rủi ro chính trị, giá dầu, ngành thương mại và các chỉ số thị trường chứng khoán khu vực Tuy nhiên, không phải tất cả các yếu tố đều giải thích sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu mà các yếu tố như mức độ rủi ro chính trị, giá cả hàng hóa, cung ứng tiền và tỷ giá hối đoái có thể được phân tích để xem các liên kết thực nghiệm với biến động lợi nhuận cổ phiếu Tác giả cho rằng để tìm ra những ảnh hưởng của những điều này đối với biến động cổ phiếu của Fijis cần phải nghiên cứu thêm, tuy nhiên phát hiện của nghiên cứu này có một số ý nghĩa đối với các nhà đầu tư ở Fiji vì sự biến động trong lợi nhuận cổ phiếu của một công ty xuất phát từ thực tế là lợi nhuận cổ phiếu có thể không còn được coi là giá trị nội tại thực sự của một công ty và do đó các nhà đầu tư có thể sẽ bắt đầu mất niềm tin vào thị trường chứng khoán

Bảng 2.1 Thống kê các nghiên cứu thực nghiệm và lập luận kế thừa

Năm Tác giả Tên nghiên cứu Lập luận kế thừa

1963 Granger;

Morgentern

Không có mối quan hệ giữa giá trị tuyệt đối của thay đổi giá hàng ngày và khối lượng hàng ngày

2007 Mala, R

Reddy, M

Measuring stock market volatility in an emerging economy

Sử dụng mô hình tổng quát ARCH để tìm ra sự hiện diện của sự biến động thị trường chứng khoán

Tìm thấy mối quan hệ và độ trễ giữa lợi nhuận chứng khoán và khối lượng giao dịch

2012 Darwish, M J Testing the

contemporaneous and causal relationship between trading volume and return in the Palestine exchange

Mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro hệ thống, hay là beta cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa tích cực Và mối quan hệ lợi nhuận với khối lượng giao dịch cũng cho thấy mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa

2011 Pathirawasam, C The relationship

between trading volume and stock returns

Lợi nhuận chứng khoán có liên quan tích cực đến sự thay đổi hiện tại trong khối lượng giao dịch Sự thay đổi khối lượng giao dịch trong quá khứ

có liên quan tiêu cực đến lợi nhuận cổ phiếu

2008 Pisedtasalasai, A

Gunasekarage, A

Causal and dynamic relationships among stock returns, return volatility and trading volume: Evidence from emerging markets in South-East Asia

Có mối liên hệ và độ trễ giữa lợi nhuận chứng khoán và khối lượng giao dịch

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nội dung của chương tập trung vào một số phân tích khác liên quan đến các nghiên cứu thực nghiệm trước đây Đề tài nỗ lực mô hình hóa sự thay đổi của rủi ro biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là sự biến động của chuỗi lợi tức VN-index theo khối lượng giao dịch và một số yếu tố khác trên sở giao dịch chứng khoán TpHCM trong giai đoạn 2009 đến 2018 Dữ liệu được thu thập theo tuần

3.1 Mô hình nghiên cứu

3.1.1 Lựa chọn mô hình

Có nhiều mô hình khác nhau để lượng hóa sự biến động của một chuỗi lợi tức Đầu tiên là mô hình tự hồi quy của phương sai thay đổi có điều kiện (ARCH) được Engle (1982) xây dựng lần đầu Ở mô hình này phương sai của phần dư trong mô hình hồi quy được mô hình hóa là một hàm tuyến tính của các độ trễ của phần dư bình phương Một mô hình ARCH bậc m, kí hiệu ARCH(m) là một hệ hai phương trình: phương trình trung bình có điều kiện và phương trình phương sai có điều kiện

- t và t2 là phần dư và phần dư bình phương (hay đôi khi còn gọi là các cú sốc - innovations)

- i

là tham số ARCH

Ở đây, cần lưu ý đến các giả định ban đầu của phần dư tở phương trình trung bình

Cụ thể, phần dư t có phân phối chuẩn ( 2)

0,

  hoặc có dạng Leptokurtotic thường gặp ở các chuỗi lợi tức (Mandelbrot 1963) Ngoài ra, phần dư phải là một nhiễu trắng (white noise) Do vậy, trước khi ước lượng các tham số của mô hình

ARCH thì cần thiết phải kiểm tra mô thức đúng của chuỗi yt để đảm bảo phần dư là một nhiễu trắng Một cách tổng quát, chuỗi yt có thể tuân theo quá trình ARMA Trong thực nghiệm, rất nhiều các trường hợp phương sai có điều kiện của phần dư là không đồng nhất, trong trường hợp này, Bollerslev (1986) đã tổng quát hóa mô hình ARCH ban đầu bằng cách bổ sung thêm thành phần tự hồi quy của phương sai hình thành nên mô hình ARCH tổng quát hay còn gọi là mô hình GARCH Một mô hình GARCH tổng quát với p độ trễ của phần dư bình phương và q độ trễ của phương sai,

kí hiệu GARCH(p,q) có dạng như sau:

0 1 1 1 1

 = +   − + + − +  − + +  −Điều kiện:

vi phạm tính chất không âm của phương trình Cụ thể, trong thực tế các hệ số ước lượng   0, ,1 1 của nó có thể nhận giá trị âm, trong khi mô hình GARCH(1,1) áp đặt một ràng buộc cứng rằng các hệ số ước lượng là dương để đảm bảo t2 ở vế phải là luôn dương Ngoài ra, mô hình GARCH cũng chưa giải thích hoặc chưa xét đến tính bất đối xứng (asymmetric) hay hiệu ứng đòn bẩy (leverage effects) của thông tin khi

mà phản hồi của thị trường trước các thông tin tốt, thông tin xấu có thể là khác nhau Theo Brooks (2008) thì hiệu ứng đòn bẩy cho biết tồn tại xu hướng biến động mạnh

sau khi giá giảm so với trường hợp biến động khi giá tăng mặc dù ở cùng một mức tăng hoặc giảm giá như nhau

Để giải quyết vấn đề không âm của phương trình, cũng như xét đến tính bất đối xứng thông tin Nelson (1991) đề xuất mô hình EGARCH để đo lường sự biến động của thị trường Phương trình phương sai của một mô hình EGARCH(1,1) sẽ có dạng:

Rõ ràng, t2luôn dương nên ( )2

ln t luôn tồn tại, đồng thời, ( )2

ln t có thể nhận giá trị bất kì kể cả khi t âm

Một mô hình EGARCH(1,1) sẽ gồm hai thành phần:

 − −  với tham số ước lượng là 

✓ Bất đối xứng  zt−1 với tham số ước lượng là 

3.1.2 Mô hình EGARCH mở rộng

Đề tài bổ sung thêm các yếu tố kiểm soát sự thay đổi của chuỗi lợi tức VN-index như khối lượng giao dịch, chuỗi lợi tức HN-index, chỉ số VN30 và giá trị giao dịch ròng của nhà đầu tư nước ngoài Khi đó, mô hình EGARCH được sử dụng trong nghiên cứu sẽ có dạng:

-  : đo lường sự bền bỉ của các biến động có điều kiện đến từ bất kì thông tin nào xảy ra trên thị trường Giá trị  càng lớn cho thấy sự biến động này cần nhiều thời gian để biến mất sau các cú sốc trên thị trường

- : đo lường tính bất đối xứng hay hiệu ứng đòn bẩy trước các thông tin trên thị trường Đây là một tham số đặc trưng quan trọng của mô hình EGARCH, sự tồn tại có ý nghĩa thống kê của hệ số ước lượng  cho thấy sự tồn tại của tính bất đối xứng Mức độ biến động của thị trường trước các thông tin tùy thuộc vào giá trị của hệ số bất đối xứng như sau:

o  = 0: mô hình đối xứng

o  < 0: cho thấy các cú sốc tích cực hay các thông tin tốt tạo ra sự biến động ít hơn so với các cú sốc tiêu cực (thông tin xấu)