Đề tài Mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam

ớn nhất, hệ số bất đối xứng và hệ số nhọn. Kết quả thống kê mô tả của các biến được trình bày trong bảng sau: Bảng 2.1: Thống kê mô tả N Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Rt 1496 0.153743 0.40000 22.80000 -32.90000 6.570043 -0.360849 4.468247 Vt 1496 61574.39 46495.0 101000000 -138000000 18341691 -0.625357 11.02324 (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Trư ờng Đạ i họ c K i h tế H uế 45 Dựa trên kết quả thống kê mô tả, có thể thấy rằng độ lệch chuẩn, hay nói cách khác là mức độ phân tán giữa giá trị thực tế và giá trị trung bình của chuỗi thay đổi chỉ số giá chứng khoán là tương đối nhỏ (6.570043) còn của chuỗi biến động khối lượng giao dịch là khá lớn (18341691). Với hệ số bất đối xứng (Skewness) bằng -0.360849 và -0.625357 lần lượt cho chuỗi thay đổi chỉ số giá chứng khoán và biến động khối lượng giao dịch cho thấy cả hai chuỗi đều lệch trái tuy nhiên, mức độ bất đối xứng so với giá trị trung bình ở đây là không lớn. Ngoài ra hệ số nhọn (Kurtosis) của hai chuỗi đều lớn hơn 3, với 4.468247 và 11.02324 lần lượt là giá trị hệ số nhọn của chuỗi biến động giá và khối lượng, điều này cho thấy sự biến động đều tồn tại ở 2 chuỗi nghiên cứu, trong đó chuỗi biến động khối lượng giao dịch có sự biến động lớn hơn so với chuỗi thay đổi chỉ số giá chứng khoán tuy nhiên, sự biến động này không quá lớn cho cả 2 chuỗi. Đồ thị dưới đây giúp quan sát rõ hơn về biến động của các chuỗi dữ liệu cũng như bước đầu cung cấp cái nhìn tổng quan về tính dừng trong các chuỗi dữ liệu nghiên cứu: Hình 2.7: Đồ thị thống kê mô tả dữ liệu -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2009 2010 2011 2012 2013 2014 R -150,000,000 -100,000,000 -50,000,000 0 50,000,000 100,000,000 150,000,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2009 2010 2011 2012 2013 2014 V (Nguồn: Tr ích xuất từ kết quả xử lý dữ l iệu bằng phần mềm Eview) Trư ờng Đạ i họ c K i h tế H uế 46 2.2.1.3 Kiểm định nghiệm đơn vị - tính dừng Như đã trình bày từ lúc đầu, do yêu cầu về tính dừng trong phân tích đối với chuỗi thời gian để đưa ra các kết luận có ý nghĩa, trước khi thực hiện chạy mô hình VAR và kiểm định Granger, kiểm định nghiệm đơn vị được thực hiện như là một điều kiện tiên quyết bắt nhằm kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu quan sát. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) cụ thể là kiểm định ADF (Augmented Dicky and Fuller) và kiểm định PP (Phillip-Perron) được trình bày trong bảng sau: Bảng 2.2: Kiểm định nghiệm đơn vị - tính dừng Kiểm định ADF Kiểm định PP Prob. R 0.0000 0.0000 V 0.0000 0.0001 T-Statistic R -32.40709 -32.54665 V -15.12551 -92.90567 Test critical values 1% level -3.4345 -3.434517 5% level -2.8632 -2.863267 10% level -2.5677 -2.567738 (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Kiểm định nghiệm đơn vị được kiểm tra với giả thuyết Ho: “Chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị hay chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng”. Để bác bỏ giả thuyết này giá giá trị tới hạn của các kiểm định nghiệm đơn vị ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% sẽ được so sánh với giá trị thống kê t. Nếu giá trị tuyệt đối của t lớn hơn các giá trị tới hạn thì sẽ bác bỏ giả thuyết Ho, điều đó có nghĩa là chuỗi đang quan sát là dừng. Bảng 2.2 cho thấy giá trị tuyệt đối của thống kê t của biến R ở cả 2 kiểm định ADF và PP (lần lượt là 32.40709 và 32.54665) đều lớn hơn giá trị t ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, đồng thời hệ số Prob. ở cả 2 kiểm định ADF và PP nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 5%, do đó chuỗi biến động giá là một chuỗi dừng phù hợp với yêu cầu phân tích. Trư ờng Đại học Kin h tế H ế 47 Đối với chuỗi biến động khối lượng giao dịch, giá trị tuyệt đối của thống kê t ở cả 2 kiểm định ADF và PP (lần lượt là 15.12551 và 92.90567) đều lớn hơn giá trị t ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, đồng thời hệ số Prob. ở cả 2 kiểm định ADF và PP nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 5%, do đó chuỗi biến động khối lượng giao dịch cũng là một chuỗi dừng. 2.2.2 Phân tích mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Thị trường chứng khoán Việt Nam 2.2.2.1 Lựa chọn độ trễ tối ưu Trước khi tiến hành chạy mô hình VAR và thực hiện kiểm định Granger, bên cạnh việc kiểm tra tính dừng của chuỗi nghiên cứu còn phải xác định được chiều dài độ trễ (k) thích hợp cho các biến số trong mô hình. Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR để xác định độ trễ tối ưu theo các tiêu chuẩn FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaike Information Criterion), SC (Schwarz information criterion) và HQ (Hannan-Quinn Information Criterion). Bảng 2.3: Độ trễ theo các tiêu chuẩn Độ trễ FPE AIC SC HQ 0 1.46e+16 42.89558 42.90271 42.89823 1 1.15e+16 42.65822 42.67961 42.66619 2 1.07e+16 42.58875 42.62440 42.60203 3 1.04e+16 42.56112 42.61103* 42.57972 4 1.03e+16* 42.54777* 42.61194 42.57168* 5 1.03e+16 42.55135 42.62979 42.58058 6 1.03e+16 42.54854 42.64124 42.58309 7 1.04e+16 42.55243 42.65939 42.59229 8 1.04e+16 42.55732 42.67854 42.60249 (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 48 Độ trễ tối ưu được lựa chọn dựa vào kết quả phù hợp với nhiều tiêu chuẩn nhất. Dựa vào bảng 2.3, với độ trễ là 4 thì các hệ số FPE, AIC, HQ là bé nhất. Do đó nghiên cứu lựa chọn độ trễ tối ưu là 4. 2.2.2.2 Ước lượng mô hình VAR Sau khi xác định được độ trễ tối ưu, nghiên cứu tiếp tục chạy mô hình VAR với độ trễ k=4, thu được kết quả như sau: Bảng 2.4: Mô hình VAR với độ trễ tối ưu là 4 Biến số R V R(-1) 0.184773 [ 7.07284]* 617743.6 [ 9.76271]* R(-2) -0.026724 [-0.97169] 227972.8 [ 3.42229]* R(-3) 0.002480 [ 0.08986] 105614.6 [ 1.57969] R(-4) 0.028207 [ 1.04341] 128506.4 [ 1.96262]** V(-1) 2.48E-08 [ 2.32126]* -0.516760 [-19.9353]* V(-2) -6.38E-09 [-0.54209] -0.375293 [-13.1723]* V(-3) 1.18E-08 [ 1.00791] -0.243985 [-8.59250]* V(-4) 7.52E-09 [ 0.73024] -0.120139 [-4.81918]* C 0.121624 [ 0.72565] -35990.37 [-0.08866] Test critical values 1% level 2.579 5% level 1.961 10% level 1.645 (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Ghi chú *: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% **: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% ***: Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 49 Kết quả trên cho thấy rằng sự thay đổi của chỉ số VN-Index tại thời điểm hiện tại có tương quan tỷ lệ thuận với sự thay đổi của chỉ số VN-Index và biến động của khối lượng cổ phiếu giao dịch tại thời điểm 1 ngày giao dịch trước đó nghĩa là nếu chỉ số VN-Index và khối lượng giao dịch tăng ở ngày giao dịch trước đó thì chỉ số VN-Index sẽ tăng ở ngày giao dịch hiện tại. Và các mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê do giá trị tuyệt đối của thống kê t đều lớn hơn giá trị t ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Kết quả trên còn cho thấy rằng sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch tại thời điểm hiện tại có tương quan tỷ lệ thuận với sự thay đổi của chỉ số VN-Index tại thời điểm ngày giao dịch 1, 2, 4 trước đó và tương quan tỷ lệ nghịch với sự biến động của khối lượng cổ phiếu giao dịch tại thời điểm ngày giao dịch 1, 2, 3, 4 trước đó, nghĩa là nếu chỉ số VN-Index tăng ở ngày giao dịch 1, 2, 4 trước đó, khối lượng giao dịch giảm ở ngày giao dịch 1, 2, 3, 4 trước đó thì khối lượng cổ phiếu giao dịch sẽ tăng ở ngày giao dịch hiện tại. Và các mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê do giá trị tuyệt đối của thống kê t đều lớn hơn giá trị t ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. 2.2.2.3 Kiểm định quan hệ nhân quả Granger Trên cơ sở các kết quả trên, kiểm định Granger được thực hiện để xác định mối quan hệ qua lại giữa sự thay đổi giá chứng khoán và biến động khối lượng cổ phiếu giao dịch. Kết quả kiểm định Granger được trình bày ở bảng sau: Bảng 2.5: Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger Biến phụ thuộc: R Biến Chi-sq df Prob. V 9.947526 4 0.0413 All 9.947526 4 0.0413 Biến phụ thuộc: V Biến Chi-sq df Prob. R 137.3707 4 0.0000 All 137.3707 4 0.0000 (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 50 Kết quả kiểm định Granger cho thấy rằng, với hệ số Prob. ở cả 2 trường hợp đều có ý nghĩa thống kê vì đều nhỏ hơn so với mức ý nghĩa 5%, điều đó chứng tỏ hai giả thuyết H01: “Sự thay đổi của khối lượng giao dịch không ảnh hưởng đến sự thay đổi của chỉ số giá chứng khoán” và H02: “Sự thay đổi của chỉ số giá chứng khoán không ảnh hưởng đến sự thay đổi của khối lượng giao dịch” bị bác bỏ. Như vậy, có thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa sự thay đổi giá chứng khoán và sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. 2.2.2.4 Phân tích hàm phản ứng đẩy IRF Nghiên cứu tiếp tục sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai để đánh giá mức độ tác động qua lại giữa thay đổi giá chứng khoán và biến động của khối lượng cổ phiếu giao dịch. Hàm phản ứng đẩy IRF của biến R (Thay đổi chỉ số giá chứng khoán) Hình 2.8: Hàm phản ứng đẩy IRF của biến R -2 0 2 4 6 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R es pons e of R to V (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 51 Kết quả hình trên cho thấy rằng: Nếu có một cú sốc dương đối với sự biến động của khối lượng giao dịch thì sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự thay đổi của chỉ số giá chứng khoán (do đường phản ứng nằm trên đường 0). Tác động này diễn ra tức thời tại ngày đầu tiên khi sự biến động của khối lượng giao dịch nhận cú sốc. Tại ngày thứ 2, tác động này là lớn nhất, sau đó giảm dần. Tác động tích cực này có ý nghĩa thống kê ngay ngày đầu tiên và kéo dài tới ngày thứ 3 sau khi có cú sốc (do đường biên giới hạn vẫn nằm trên đường 0). Tuy nhiên, đường phản ứng chỉ dao động nhẹ quanh đường 0 hàm ý rằng phản ứng của sự thay đổi chỉ số VN-Index đối với một cú sốc trong biến động của khối lượng giao dịch là không mạnh lắm. Hàm phản ứng đẩy IRF của biến V (Biến động khối lượng giao dịch) Hình 2.9: Hàm phản ứng đẩy IRF của biến V -10,000,000 -5,000,000 0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R es pons e of V to R (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Kết quả hình trên cho thấy rằng: Nếu có một cú sốc dương đối với sự thay đổi của chỉ số VN-Index thì ban đầu sẽ tác động làm giảm nhẹ sự biến động của khối lượng giao dịch sau đó sẽ tác động Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 52 tích cực đến sự biến động của khối lượng giao dịch. Tác động này diễn ra tức thời tại ngày đầu tiên khi chỉ số giá chứng khoán nhận cú sốc. Tại ngày thứ 2, tác động tích cực này là lớn nhất, sau đó giảm dần. Tác động tích cực này có ý nghĩa thống kê ngay ngày đầu tiên và kéo dài tới ngày thứ 3 sau khi có cú sốc (do đường biên giới hạn vẫn nằm trên đường 0). Tuy nhiên, đường phản ứng chỉ dao động nhẹ quanh đường 0 hàm ý rằng phản ứng của sự biến động khối lượng cổ phiếu giao dịch đối với một cú sốc trong sự thay đổi của chỉ số VN-Index là không mạnh lắm. 2.2.2.5 Phân tích phân rã phương sai Phân rã phương sai của biến R (Thay đổi chỉ số giá chứng khoán) Bảng 2.6: Phân rã phương sai của biến R Thời kỳ R V 1 100.0000 0.000000 2 99.65463 0.345368 3 99.53583 0.464171 4 99.48635 0.513653 5 99.47768 0.522317 6 99.47418 0.525820 7 99.47411 0.525890 8 99.47386 0.526142 9 99.47320 0.526795 10 99.47317 0.526831 Thứ tự các biến: R V (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview)Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 53 Bảng trên cho thấy sự thay đổi của chỉ số VN-Index chủ yếu là do chính biến động của nó gây nên (chiếm hơn 99.47%) và khoảng 0.53% còn lại là do sự biến động của khối lượng giao dịch tác động. Phân rã phương sai của biến V (Biến động của khối lượng giao dịch) Bảng 2.7: Phân rã phương sai của biến V Thời kỳ R V 1 1.244513 98.75549 2 8.095676 91.90432 3 8.071651 91.92835 4 8.145338 91.85466 5 8.136972 91.86303 6 8.127839 91.87216 7 8.143069 91.85693 8 8.142006 91.85799 9 8.142318 91.85768 10 8.142052 91.85795 Thứ tự các biến: R V (Nguồn: Trích xuất từ kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eview) Bảng trên cũng chỉ ra rằng sự biến động của khối lượng giao dịch chủ yếu vẫn là do chính biến động của nó gây nên (chiếm hơn 91.86%) và khoảng 8.14% còn lại là do thay đổi chỉ số giá chứng khoán tác động, tuy nhiên mức độ tác động của sự thay đổi chỉ số giá chứng khoán đến sự biến động của khối lượng giao dịch vẫn khá mạnh hơn so với mức độ tác động của biến động của khối lượng giao dịch đến thay đổi chỉ số giá chứng khoán. Vậy, qua việc phân tích hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai, kết quả cho thấy tuy vẫn tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 54 và thay đổi chỉ số giá chứng khoán tuy nhiên mức độ tác động qua lại giữa hai yếu tố này là chưa rõ ràng, trong đó mức độ tác động của thay đổi chỉ số giá chứng khoán đến sự biến động khối lượng giao dịch là lớn hơn so với chiều ngược lại. 2.3 Đánh giá kết quả nghiên cứu Đề tài nghiên cứu mối quan hệ giữa thay đổi chỉ số giá chứng khoán và biến động khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Số liệu sử dụng trong bài nghiên cứu là dữ liệu hằng ngày về khối lượng giao dịch và chỉ số VN-Index tại thời điểm đóng cửa thị trường được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 01/01/2009 đến ngày 31/12/2014 với tổng cộng 1496 quan sát. Qua việc sử dụng mô hình VAR, kiểm định Granger, hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai, nghiên cứu đã tìm ra bằng chứng về sự tồn tại mối quan hệ giữa thay đổi chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Cụ thể, nghiên cứu đã tìm ra các bằng chứng thực nghiệm có giá trị như sau: Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy chuỗi thay đổi chỉ số giá và biến động khối lượng giao dịch đều là chuỗi dừng, thỏa mãn điều kiện để tiến hành nghiên cứu, tăng độ chính xác cũng như độ đáng tin cậy của mô hình phân tích mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch . Kết quả từ mô hình VAR kiểm định Granger đã chỉ ra rằng mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch là mối quan hệ 2 chiều, trong đó sự thay đổi của khối lượng giao dịch có tác động ảnh hưởng tích cực đến chỉ số giá chứng khoán và đồng thời sự thay đổi chỉ số VN-Index cũng có ảnh hưởng tích cực đến sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch. Điều này khác với kết quả nghiên cứu trước đây trên thị trường chứng khoán Việt Nam, như nghiên cứu của Trương Đồng Lộc và Trương Văn Vũ (2012), Huỳnh Thanh Siêng (2010), các tác giả đều chỉ tìm ra được mối quan hệ một chiều (uni-directional causality) giữa sự thay đổi chỉ số VN-Index và khối lượng giao dịch, đó là từ VN- Index đến khối lượng giao dịch. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của đề tài lại phù hợp với kết quả của hầu hết các nghiên cứu tại các thị trường chứng khoán phát Trư ờng Đạ i ọ c K in tế H uế 55 triển và thị trường mới nổi khi tìm ra được mối tương quan hai chiều tích cực giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch, như kết quả của tác giả Hiemstra và Jones (1994), Eleanor (2006), Hutson và các cộng sự (2008), Brajesh Kumar, Priyanka Singh và Ajay Pandey(2009), Tripathy (2011), Chuang, Liu và Susmel (2012). Bên cạnh đó, kết quả tìm ra của nghiên cứu phù hợp với nền tảng lý thuyết được đưa ra ở đầu bài nghiên cứu, đồng thời cũng phù hợp với thực tiễn của thị trường chứng khoán Việt Nam trong những năm gần đây khi khối lượng giao dịch đã trở thành một công cụ phân tích định tính quan trọng của các nhà đầu tư trong lĩnh vực chứng khoán. Đây là một trong những điểm mới và là thành công của đề tài khi lần đầu tiên tìm ra được mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch trên Thị trường chứng khoán Việt Nam, đóng góp vào kho tàng các đề tài nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế tài chính của Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung. Nguyên nhân sự phù hợp kết quả nghiên cứu của tác giả với thực tiễn tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam và cơ sở lý thuyết nhưng lại khác với nghiên cứu trước đây của Trương Đồng Lộc và Trương Văn Vũ (2012) được giải thích như sau: - Đầu tiên là việc chọn giai đoạn nghiên cứu của đề tài (từ 01/01/2009 – 31/12/2014), lúc này, cùng với thị trường tài chính, thị trường chứng khoán Việt Nam sau một thời gian sóng gió thăng trầm nay dường như đã có những bước đi vững vàng, ổn định hơn, các chỉ số chứng khoán do đó cũng dần dần hoàn thiện, bắt đầu đi vào một quỹ đạo hợp lý và thể hiện ngày càng rõ hơn các quy luật vốn có. Ngoài ra do sự kế thừa các nghiên cứu đi trước khi các nghiên cứu này đều chọn giai đoạn nghiên cứu từ năm 2000 đến thời điểm thực hiện đề tài nhưng đều chỉ tìm ra được kết quả là giá chứng khoán ảnh hưởng đến khối lượng, khác hẳn với kết quả nghiên cứu trên các thị trường thế giới, đồng thời thị trường chứng khoán những năm 2000 - 2008 do xu thế và bản thân nhà đầu tư trong nước cũng chưa có kinh nghiệm, cộng với bong bóng về tài chính, nên đã có những giai đoạn phát triển gần như quá mạnh so với khả năng vốn hóa, trong khi sản phẩm chưa nhiều, hơn nữa năm 2008 là thời kỳ khủng hoảng tài chính thế giới, tâm lý nhà đầu tư hoảng loạn, Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 56 thị trường theo đó cũng sụt giảm mạnh làm cho bất cứ nghiên cứu nào trong giai đoạn đó cũng mất đi ý nghĩa, do vậy đề tài đã loại bỏ khoảng thời gian 2000-2008 trong giai đoạn nghiên cứu của mình. Kết quả nghiên cứu một lần nữa chứng minh tính đúng đắn và sự kế thừa trong việc lựa chọn giai đoạn nghiên cứu, thể hiện thị trường chứng khoán Việt Nam đã bắt đầu có sự tăng trưởng vững vàng và ổn định với chỉ số chứng khoán cũng như các yếu tố khác của thị trường như nhóm tiêu chí quy mô, thanh khoản và khả năng tiếp cận thị trường bắt đầu hoàn thiện và thể hiện rõ quy luật cũng như xu hướng của thị trường. - Ngoài ra, yếu tố quan trọng nhất làm cho kết quả của đề tài nghiên cứu là tìm ra mối quan hệ nhân quả hai chiều tích cực giữa sự biến động giá và khối lượng giao dịch phù hợp với các nền tảng lý thuyết đã được đúc kết bằng các nghiên cứu đi trước suốt hơn hai thập kỷ qua chính là sự phù hợp với thực tiễn thị trường chứng khoán Việt Nam. Điều này được thể hiện rõ trong tình hình biến động của chỉ số VN-Index và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Sở giao dịch Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh đã được khái quát ở đầu bài, bước đầu đưa ra bằng chứng định tính về sự biến động có cùng xu hướng giữa chỉ số VN-Index và khối lượng giao dịch. Đồng thời, đối với các nhà đầu tư hiện nay trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay, việc dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai không chỉ đơn thuần dựa vào sự biến động giá mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, trong đó không thể thiếu được khối lượng giao dịch. Phân tích biến động khối lượng cổ phiếu giao dịch là một yếu tố cần thiết và quan trọng trong đầu tư, cung cấp sự xác nhận thứ cấp quan trọng cho diễn biến về giá trên đồ thị, đồng thời gia tăng thêm những cảnh báo cho sự thay đổi sắp xảy đến trong xu hướng hiện tại. Đồng thời, sự thay đổi giá cổ phiếu trong hiện tại cũng ảnh hưởng, gây ra tác động làm tăng giảm biến động khối lượng giao dịch trong các ngày giao dịch tiếp theo. Khi kết hợp biến động khối lượng giao dịch với diễn biến giá trong đồ thị, các nhà đầu tư có thể nhận thấy được xu hướng của thị trường chứng khoán. Do đã sớm nhận thức được mối quan hệ tác động qua lại giữa giá và khối lượng giao dịch ở thực tiễn thị trường chứng khoán Việt Nam nên từ lâu đã tồn tại một khối lượng lớn các nghiên cứu định tính phân Trư ờn Đạ i họ c K inh tế H uế 57 tích về mối quan hệ này. Qua kết quả phân tích định lượng của đề tài nghiên cứu, một lần nữa mối quan hệ này được khẳng định. Kết quả của hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai lại cho thấy rằng mặc dù tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch, tuy nhiên, tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mối quan hệ tác động qua lại này là chưa rõ ràng, trong đó mức độ tác động của sự thay đổi chỉ số giá chứng khoán đến sự biến động của khối lượng giao dịch vẫn lớn hơn so với mức độ tác động của biến động của khối lượng giao dịch đến thay đổi chỉ số giá chứng khoán. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu tại thị trường chứng khoán mới nổi như nghiên cứu của Brajesh Kumar, Priyanka Singh và Ajay Pandey(2009), Assogbavi và Osagie(2006). Nguyên nhân mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch lại chưa rõ ràng khi nghiên cứu ở thị trường chứng khoán Việt Nam.có thể được giải thích như sau: - Đầu tiên, theo kết quả các nghiên cứu đi trước và từ cơ sở lý thuyết của mô hình thông tin truyền tải liên tục SAI và mô hình hỗn hợp của phân phối MDH, mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch phụ thuộc vào cách thông tin được phổ biến trên thị trường và tại các thị trường mới nổi nói chung và thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng, các nhà đầu tư thường tiếp cận thông tin có độ trễ nhất định, đặc biệt các nhà đầu tư nhỏ lẻ, do đó điều này dẫn đến mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch ở các thị trường này là chưa rõ ràng. Hay nói cách khác, sự tồn tại hiện tượng bất cân xứng thông tin ở thị trường chứng khoán Việt Nam, biểu hiện là sự cung cấp thông tin không kịp thời hay không công bằng của các doanh nghiệp đối với các nhà đầu tư: ưu tiên cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư chiến lược, các nhà đầu tư tổ chức mà không công bố rộng rãi ra bên ngoài v.vđã làm cho mối quan hệ này tuy tồn tại nhưng vẫn còn chưa rõ ràng. Trư ờng Đạ i ọ Kin h tế Hu ế 58 - Nguyên nhân thứ hai được giải thích theo nghiên cứu của Delong et al. (1990) là do sự tồn tại của các nhà đầu tư bất hợp lý (noise-traders). Trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay, thực tế cho thấy vẫn tồn tại không ít các “noise-traders”. Có nhiều lý do để giải thích cho vấn đề này như: Hiện nay, hầu hết các tổ chức liên quan đến vấn đề dạy và cấp chứng chỉ về chứng khoán còn quá ít trên thị trường đồng thời học phí cho việc đào tạo còn khá cao; bên canh đó, tâm lý ngại sẵn có của một số nhà đầu tư cho rằng việc học liên quan đến tính toán, định giáquá phức tạp và rắc rối, và họ chưa nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề này; ngoài ra số lượng nhà đầu tư chưa có kiến thức “cơ bản” trình độ học vấn còn quá thấp vẫn còn chiếm tỷ lệ cao. Các nhà đầu tư này thường có ít hiểu biết về thị trường, chủ yếu ra quyết định mua hoặc bán không dựa trên cơ sở phân tích kinh tế mà thường đầu tư dựa trên suy tính cá nhân trước các biến động của giá cả, và có khuynh hướng đầu tư dựa trên tỷ suất sinh mong đợi trước mắt trong ngắn hạn, hay xu hướng đầu tư theo “thông tin nội bộ”, thông tin gây nhiễu thị trường hơn là đầu tư theo giá trị thực, giá trị nội tại của tài sản. Hành động chỉ dựa trên dữ liệu về giá trong quá khứ của các nhà đầu tư này đôi khi làm cho giá cả và khối lượng giao dịch biến động một cách khó đoán và không liên quan đến dòng thông tin hay một quy luật nào. Đó cũng là nguyên nhân tại sao mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch lại chưa rõ ràng khi nghiên cứu ở thị trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, việc đầu tư theo xu hướng giá của các nhà đầu tư này, điển hình là việc mua nhiều hơn khi thấy giá cổ phiếu tăng cũng là lý do tại sao mức độ tác động của sự thay đổi chỉ số giá chứng khoán đến sự biến động của khối lượng giao dịch vẫn lớn hơn so với chiều ngược lại. Điều này có thể dễ dàng nhận thấy trong đồ thị diễn biến chỉ số VN-Index và khồi lượng ở những giai đoạn giá tăng đột biến thì kéo theo khối lượng ngày hôm sau cũng tăng mạnh. - Cuối cùng, thị trường chứng khoán Việt Nam tuy đã đạt được những thành tựu nhất định, tuy nhiên, hiện vẫn còn khá đơn điệu so với toàn thế giới và bộc lộ nhiều yếu kém, bất cập. Thị trường vẫn bị tác động khá nhiều bởi các nhân tố bên ngoài quốc gia, đồng thời trên thị trường vẫn còn tồn tại hành vi “bầy đàn”, hành động theo tâm lý đám đông, hiện tượng đầu cơ cổ phiếu, hành vi “làm giá”, thao túng thị trường cũng là một Trư ờng Đạ i họ c K i h tế H uế 59 trong những nguyên nhân gây nên sự bất ổn trong biến động giá chứng khoán và khối lượng giao dịch, làm cho mối quan hệ giữa hai yếu tố này tuy tồn tại nhưng vẫn chưa rõ ràng khi tiến hành nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương III MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Trong những phần ở trên, đề tài đã chỉ ra những bất cập còn tồn tại trên Thị trường chứng khoán Việt Nam đã khiến cho kết quả nghiên cứu vẫn chưa thể giống hoàn toàn với kết quả của các nghiên cứu trước đây tại các thị trường chứng khoán phát triển trên thế giới như sự tồn tại của thông tin bất cân xứng, các nhà đầu tư “bất hợp lý” (noise-traders), hiện tượng đầu cơ cổ phiếu, giao dịch “nội gián”, hành vi “bầy đàn”, hành vi “làm giá”, thao túng thị trường. Trong phần này, đề tài sẽ đề suất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam. 3.1 Tăng tính minh bạch và hoàn thiện quá trình công bố thông tin Xây dựng chỉ số minh bạch thông tin đối với các công ty niêm yết Đến nay vẫn chưa có bộ chỉ số minh bạch thông tin chính thức nào được áp dụng để đo lường mức độ minh bạch thông tin của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam như chỉ số T&D của Standard and Poor’s tại Hoa Kỳ, chỉ số GTI tại Singapore và chỉ số IDTRS ở Đài Loan. Việc xây dựng chỉ số này giúp quá trình công bố thông tin của các doanh nghiệp ngày càng hoàn thiện hơn. Thành lập tổ chức định mức tín nhiệm Tổ chức này sẽ cung cấp cho thị trường và các nhà đầu tư một hệ thống xếp hạng các công cụ tài chính trên thị trường. Từ đó sẽ giúp nhà đầu tư có thêm nguồn thông tin, làm cơ sở để so sánh, đối chiếu trước khi đưa ra quyết định đầu tư. Do đó, thông tin về doanh nghiệp sẽ được thể hiện tích cực hơn, chất lượng thông tin vì thế Trư ờng Đại ọc Ki tế H uế 60 cũng sẽ được nâng cao hơn. Đồng thời, thông qua bảng đánh giá, xếp hạng của các tổ chức định mức tín nhiệm, chủ doanh nghiệp sẽ biết được mức độ tín nhiệm của thị trường đối với doanh nghiệp mình, từ đó sẽ có những biện pháp khắc phục để nâng cao vị thế, thị trường vì vậy cũng ngày càng phát triển hơn. Hoàn thiện quy trình tiếp nhận, xử lý và công bố thông tin Để đảm bảo thông tin được chuyển tải đến nhà đầu tư đầy đủ, kịp thời, Sở giao dịch chứng khoán cần phải tiếp tục cải tiến quy trình tiếp nhận, xử lý và công bố thông tin. Việc sử dụng hệ thống công bố thông tin điện tử là một giải pháp hữu hiệu. Theo đó, mỗi doanh nghiệp niêm yết sẽ được cấp một mã số để gửi thông tin cần công bố theo quy định đến Sở Giao dịch qua Internet. Khi đó, Sở giao dịch sẽ kiểm tra về mặt hình thức rồi gửi cho các Công ty chứng khoán thành viên và đưa lên website của Sở. Việc áp dụng hệ thống thông tin điện tử sẽ vừa rút ngắn thời gian công bố thông tin, vừa đảm bảo tính bảo mật, tính pháp lý của thông tin được công bố, do đó hạn chế được giao dịch “nội gián”. Hoàn thiện công tác thanh tra và giám sát thị trường Thực tế cho thấy, không phải lúc nào các đối tượng có nghĩa vụ công bố thông tin cũng tự nguyện thực hiện đúng và đầy đủ theo quy định. Bên cạnh đó, các hành vi gian lận về công bố thông tin được thực hiện ngày càng tinh vi. Vì vậy, hoàn thiện công tác thanh tra và giám sát quá trình công bố thông tin là một yêu cần quan trọng để duy trì một thị trường hoạt động công bằng, minh bạch từ đó bảo đảm quyền lợi bình đẳng của các thành viên thị trường, cũng như định hướng xây dựng công tác quản trị doanh nghiệp ngày càng chuyên nghiệp, đáp ứng các chuẩn mực quốc tế. Đồng thời, hoàn thiện và nâng cao chất lượng giám sát góp phần bảo đảm thị trường chứng khoán phát triển bền vững, thực hiện chức năng là một kênh huy động vốn trung và dài hạn có hiệu quả. Xây dựng các chế tài xử phạt nghiêm khắc những vi phạm về công bố thông tin Thực tế cho thấy trên thị trường chứng khoán, các khung xử lý vi phạm tuy vẫn tồn tại nhưng lại còn khá nhẹ và chưa cương quyết nên không có tác dụng răng đe. Trư ờng Đạ i họ c K in tế H uế 61 Do đó, các cơ quan chức năng cần xử phạt mạnh tay hơn các hành vi vi phạm, vừa mang tính cảnh cáo, vừa nâng cao ý thức của công ty niêm yết trong việc công bố các thông tin. 3.2 Nâng cao năng lực của nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Phát triển hệ thống nhà đầu tư tổ chức, ngân hàng, tài chính - chứng khoán, bảo hiểm, quỹ đầu tư hưu trí và chuyên nghiệp hóa các nhà đầu tư cá nhân Sự góp mặt của các nhà đầu tư có tổ chức không chỉ góp phần tăng cầu và tính thanh khoản cho thị trường, mà quan trọng hơn, các tổ chức này sẽ định hướng và xác lập giá trị thị trường của các cổ phiếu niêm yết một cách chuyên nghiệp, do đó giúp thị trường vận hành hiệu quả hơn và định hướng cho thị trường phát triển một cách bền vững. Bên cạnh đó, việc tăng cường hoạt động tuyên truyền và phổ biến kiến thức về chứng khoán và thị trường chứng khoán cho công chúng, đồng thời mở rộng về quy mô, chất lượng đào tạo sẽ cung cấp cho các nhà đầu tư, nhất là nhà đầu tư cá nhân có thêm kiến thức và kỹ năng cần thiết khi tiến hành đầu tư trên thị trường chứng khoán, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư hiệu quả. Về phía các nhà đầu tư cá nhân Bản thân mỗi nhà đầu tư cần trang bị những kiến thức cơ bản về thị trường và kỹ thuật phân tích các thành tố của thị trường chứng khoán như: phân tích môi trường vĩ mô trong và ngoài nước, phân tích mối liên hệ giữa thị trường chứng khoán với các thị trường tài chính khác. Bên cạnh đó, nhà đầu tư cần hiểu rõ cách thức phân tích các công ty niêm yết, làm rõ các khía cạnh như lợi thế cạnh tranh, năng lực quản trị công ty, tình hình tài chính công ty, chu kỳ ngành để có thể xác định đúng giá trị nội tại của cổ phiếu và hiểu rõ bản chất sự dao động giá trên thị trường chứng khoán, đồng thời phân tích và lựa chọn thời điểm mua bán có lợi nhất để từ đó đưa ra các quyết định đầu tư phù hợp. 3.3 Một số giải pháp khác Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 62 Nâng cao chất lượng và đa dạng hóa sản phẩm cho thị trường chứng khoán Thực tiễn cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn khá đơn điệu so với toàn thế giới và bộc lộ nhiều yếu kém, bất cập, do đó việc xây dựng pháp lý, hệ thống công nghệ thông tin và các hệ thống phụ trợ để sớm đưa các sản phẩm phái sinh vào hoạt động và xây dựng cơ chế phát hành cổ phiếu dưới mệnh giá là rất cần thiết. Bên cạnh đó cần giám sát xử lý các doanh nghiệp chào bán cổ phiếu ra công chúng không đưa cổ phiếu vào giao dịch trong vòng một năm, đồng thời xây dựng cơ chế và lộ trình thực hiện quản trị rủi ro cho các công ty niêm yết để thị trường hoạt động hiệu quả hơn. Tái cấu trúc các tổ chức kinh doanh chứng khoán, hiện đại hóa cấu trúc thị trường Để nâng cao hiệu quả hoạt động của thị trường, điều tất yếu cần làm là tiếp tục tiến hành hợp nhất, giải thể, phá sản các công ty chứng khoán yếu kém, thua lỗ dựa trên nền tảng các chỉ tiêu an toàn tài chính. Bên cạnh đó, hợp nhất các Sở giao dịch chứng khoán và phát triển, phân định các khu vực thị trường: thị trường cổ phiếu, thị trường trái phiếu và hình thành thị trường sản phẩm phái sinh, từng bước nâng cao hiệu quả hoạt động của thị trường. Trư ờng Đạ i họ Kin h tế Hu ế 63 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 64 Phần 3 KẾT LUẬN Đề tài nghiên cứu tìm hiểu về mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Với số liệu sử dụng là dữ liệu hằng ngày về khối lượng giao dịch tổng cộng cả phiên (không tính đến khối lượng giao dịch thỏa thuận do nó không ảnh hưởng tới chỉ số VN-Index) và chỉ số VN-Index tại thời điểm đóng cửa thị trường được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 01/01/2009 đến ngày 31/12/2014 với tổng cộng 1496 quan sát, qua việc sử dụng mô hình VAR, kiểm định Granger, hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai theo phương pháp Cholesky, nghiên cứu đã thành công trong việc tìm ra bằng chứng về sự tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả từ mô hình VAR kiểm định Granger đã chỉ ra rằng mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch là mối quan hệ 2 chiều và tác động qua lại giữa các biến là tác động tích cực, phù hợp với cơ sở lý thuyết, kết quả của những nghiên cứu đi trước tại các thị trường chứng khoán trên thế giới trước và thực tiễn tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, kết quả của hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai lại cho thấy rằng tại thị trường chứng khoán Việt Nam, mối quan hệ tác động qua lại này còn chưa rõ ràng. Điều này đươc giải thích là do mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch phụ thuộc vào cách thông tin được phổ biến trên thị trường tuy nhiên, tại các thị trường mới nổi nói chung và thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng lại có sự tồn tại hiện tượng bất cân xứng thông tin; bên cạnh đó sự tồn tại của các nhà đầu tư bất hợp lý (noise-traders) và các khiếm khuyết còn tồn đọng của thị trường chứng khoán Việt Nam như hiện tượng đầu cơ cổ phiếu, hành vi “bầy đàn”, hành vi “làm giá”, thao túng thị trường đã làm cho giá cả và khối lượng giao dịch đôi khi biến động một cách khó đoán và không theo một quy luật nào. Các nguyên nhân trên làm cho mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch tuy tồn tại nhưng lại chưa rõ ràng khi nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Trư ờng Đạ i họ c K nh t ế H uế 65 Việt Nam. Đây sẽ là thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán, mặc dù có thể kết hợp phân tích khối lượng giao dịch và giá chứng khoán để nhận thấy xu hướng thị trường, tuy nhiên các nhà đầu tư cần cẩn trọng khi ra quyết định đầu tư, không nên chỉ dựa hoàn toàn vào sự biến động khối lượng giao dịch mà nên tham khảo thêm các phân tích vĩ mô, phân tích ngành và phân tích cơ bản của cổ phiếu. Từ kết quả nghiên cứu, đề tài đề suất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của thị trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh việc tìm ra bằng chứng về sự tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch, đề tài nghiên cứu cũng thực hiện thành công các mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra ban đầu khi khái quát thành công những nền tảng lý luận và thực tiễn nghiên cứu ở Việt Nam và trên thế giới về mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch. Đồng thời, nghiên cứu cũng góp phần khái quát, đem lại một cái nhìn tổng quan về quá trình hình thành, phát triển của thị trường chứng khoán cũng như tình hình biến động chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch trong giai đoạn nghiên cứu. Bên cạnh những thành công đạt được, nghiên cứu còn tồn tại những hạn chế sau: Đối với mẫu dự liệu, đề tài chỉ tiến hành xem xét mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Sở giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh chưa xem xét đến Sở giao dịch Chứng khoán Hà Nội, chính vì vậy, mẫu của tác giả chưa thể đại diện cho toàn bộ thị trường chứng khoán Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu chỉ quan tâm đến mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và khối lượng giao dịch mà chưa đưa ra dự đoán chính xác khi biến động khối lượng giao dịch tăng 1% thì thay đổi chỉ số giá tăng bao nhiêu %. Và đây sẽ là cơ hội cho các nhà nghiên cứu trong tương lai tiếp tục hoàn thiện đề tài trên - một đề tài đã đang và sẽ luôn nhận được rất nhiều sự quan tâm từ phía các nhà đầu tư, các nhà kinh tế tài chính. Các nghiên cứu tiếp theo có thể lựa chọn các chỉ số khác như HNX-Index, hay có thể thực hiện việc nghiên cứu trên các chứng khoán riêng rẽ của các công ty có giá trị vốn hóa lớn trên thị trường để xem xét mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch sẽ diễn ra như thế nào. Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Trương Đồng Lộc và Trương Văn Vũ (2012), Mối quan hệ giữa chỉ số giá thị trường và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Kỷ yếu khoa học 2012, Trang 133 – 143. 2. Huỳnh Thanh Siêng (2010), Mối quan hệ nhân quả giữa giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tiếng Anh 3. Al-Jafari1 Mohamed Khaled, Ahmad Tliti (2013), An Empirical Investigation of the Relationship between Stock Return and Trading Volume: Evidence from the Jordanian Banking Sector, Journal of Applied Finance & Banking, No. 3, pp 45-64. 4. Brajesh Kumar, Priyanka Singh và Ajay Pandey (2009), The Dynamic Relationship between Price and Trading Volume:Evidence from Indian Stock Market, Research and Publications, No. 2009-12-04, pp 1-53. 5. Campbell, J.Y., Grossman, S.J., Wang, J. (1993), Trading volume and serial correlation in stock returns, Quarterly Journal of Economics 108, pp 905–939. 6. Chuang, C.-C., Kuan, C.-M., Lin, H.-Y. (2009), Causality in quantiles and dynamic stock return-volume relations, Journal of Banking and Finance, No. 33, pp 1351–1360. 7. Eleanor Xu, X., Chen, P., Wu, C. (2006), Time and dynamic volume–volatility relation, Journal of Banking and Finance, No. 30, pp 1535–1558. 8. Gallant A. Ronald; Rossi Peter E.; Tauchen George (1992), Stock prices and volume, The Review of Financial Studies, No. 5, pp 199-242. 9. Gunduz, Lokman and Abdulnasser Hatemi-J (2005), Stock price and volume relation in emerging markets, Emerging Markets Finance and Trade, No. 41, pp 29-44. 10. Hiemstra, C., Jones, J.D. (1994), Testing for linear and nonlinear Granger causality in the stock price-volume relation, Journal of Finance, No. 49, pp 1639–1664. Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 67 11. Karpoff, J.M. (1987), The relation between price changes and trading volume: a survey, Journal of Financial and Quantitative Analysis, No. 22, pp 109–126. 12. Lee, Bong Soo and Oliver M. Rui (2002), The dynamic relation between stock returns, trading volume: Domestic and cross-country evidence, Journal of Banking and Finance, No. 26, pp 51-78. 13. Lee, Cheng F. and Oliver M. Rui (2000), Does trading volume contain information to predict stock returns? Evidence from China’s stock markets, Review of Quantitative Finance and Accounting, No. 14, pp 341-360. 14. McMillan, D.G. (2007). Non-linear forecasting of stock returns: does volume help?,International Journal of Forecasting, No. 23, pp 115–126. 15. Moosa, Imad A. and Nabeel E. Al-Loughani (1996), Testing the price-volume relation in emerging Asian stock markets, Journal of Asian Economics, No. 6, pp 407-422. 16. Saatcioglu, K., Starks, L.T. (1998), The stock price-volume relationship in emerging stock markets: the case of Latin America, International Journal of Forecasting, No. 14, pp 215–225. 17. Shiu-Sheng Chen (2012), Revisiting the empirical linkages between stock returns and trading volume, Journal of Banking & Finance, No. 36 (2012), pp 1781–1788. 18. Tripathy Naliniprava, The Relation between Price Changes and Trading Volume: A Study in Indian Stock Market, Interdisciplinary Journal of Research in Business, No. 1, pp 81-95. Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 68 PHỤ LỤC 1.Thống kê mô tả 1.1Biến R (thay đổi chỉ số giá chứng khoán) 0 50 100 150 200 250 300 -30 -20 -10 0 10 20 Series : R Sam ple 1/02/2009 12/31/2014 Observations 1496 M ean 0.153743 M edian 0.400000 M ax im um 22.80000 M inim um -32.90000 Std. Dev. 6.570043 Skewness -0.360849 Kurtos is 4.468247 Jarque-Bera 166.8412 Probability 0.000000 1.1 Biến V(khối lượng giao dịch) 0 100 200 300 400 500 -1.2e+08 -8.0e+07 -4.0e+07 100.000 4.0e+07 8.0e+07 Series : V Sam ple 1/02/2009 12/31/2014 Observations 1496 M ean 61574.39 M edian 46495.00 M ax im um 1.01e+08 M inim um -1.38e+08 Std. Dev. 18341691 Skewness -0.625357 Kurtos is 11.02324 Jarque-Bera 4110.048 Probability 0.000000 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 69 Đồ thị thống kê mô tả dữ liệu -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2009 2010 2011 2012 2013 2014 R -150,000,000 -100,000,000 -50,000,000 0 50,000,000 100,000,000 150,000,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2009 2010 2011 2012 2013 2014 V 2 Kiểm định tính dừng 2.1 Kiểm định tính dừng cho biến R (thay đổi chỉ số giá chứng khoán) 2.1.1 Phương pháp ADF Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on AIC, maxlag=23) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -32.40709 0.0000 Test critical values: 1% level -3.434517 5% level -2.863267 10% level -2.567738 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R) Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 70 Method: Least Squares Date: 04/29/15 Time: 15:31 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/31/2014 Included observations: 1495 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R(-1) -0.826329 0.025498 -32.40709 0.0000 C 0.129595 0.167488 0.773757 0.4392 R-squared 0.412949 Mean dependent var 0.006890 Adjusted R-squared 0.412556 S.D. dependent var 8.447161 S.E. of regression 6.474319 Akaike info criterion 6.574901 Sum squared resid 62581.80 Schwarz criterion 6.582004 Log likelihood -4912.738 Hannan-Quinn criter. 6.577548 F-statistic 1050.220 Durbin-Watson stat 1.997942 Prob(F-statistic) 0.000000 2.1.2 Phương pháp PP Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 9 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -32.54665 0.0000 Test critical values: 1% level -3.434517 5% level -2.863267 10% level -2.567738 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 71 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Residual variance (no correction) 41.86074 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 43.83348 Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(R) Method: Least Squares Date: 04/29/15 Time: 15:32 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/31/2014 Included observations: 1495 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R(-1) -0.826329 0.025498 -32.40709 0.0000 C 0.129595 0.167488 0.773757 0.4392 R-squared 0.412949 Mean dependent var 0.006890 Adjusted R-squared 0.412556 S.D. dependent var 8.447161 S.E. of regression 6.474319 Akaike info criterion 6.574901 Sum squared resid 62581.80 Schwarz criterion 6.582004 Log likelihood -4912.738 Hannan-Quinn criter. 6.577548 F-statistic 1050.220 Durbin-Watson stat 1.997942 Prob(F-statistic) 0.000000Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 72 2.2 Kiểm định tính dừng cho biến V(khối lượng giao dịch) 2.2.1 Phương pháp ADF Null Hypothesis: V has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 11 (Automatic - based on AIC, maxlag=23) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -15.12551 0.0000 Test critical values: 1% level -3.434549 5% level -2.863282 10% level -2.567746 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(V) Method: Least Squares Date: 04/29/15 Time: 15:32 Sample (adjusted): 1/20/2009 12/31/2014 Included observations: 1484 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. V(-1) -2.966539 0.196128 -15.12551 0.0000 D(V(-1)) 1.453977 0.187994 7.734162 0.0000 D(V(-2)) 1.085477 0.177236 6.124491 0.0000 D(V(-3)) 0.824532 0.165041 4.995936 0.0000 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 73 D(V(-4)) 0.666721 0.152089 4.383754 0.0000 D(V(-5)) 0.591357 0.138240 4.277757 0.0000 D(V(-6)) 0.489328 0.123107 3.974812 0.0001 D(V(-7)) 0.437068 0.106921 4.087763 0.0000 D(V(-8)) 0.370296 0.088788 4.170576 0.0000 D(V(-9)) 0.256087 0.068885 3.717610 0.0002 D(V(-10)) 0.154626 0.047904 3.227857 0.0013 D(V(-11)) 0.056955 0.026681 2.134645 0.0330 C 178950.5 423279.1 0.422772 0.6725 R-squared 0.713207 Mean dependent var 19022.43 Adjusted R-squared 0.710867 S.D. dependent var 30312600 S.E. of regression 16299412 Akaike info criterion 36.05988 Sum squared resid 3.91E+17 Schwarz criterion 36.10633 Log likelihood -26743.43 Hannan-Quinn criter. 36.07719 F-statistic 304.8441 Durbin-Watson stat 2.000701 Prob(F-statistic) 0.000000 2.2.2 Phương pháp PP Null Hypothesis: V has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 34 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -92.90567 0.0001 Test critical values: 1% level -3.434517 5% level -2.863267 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 74 10% level -2.567738 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Residual variance (no correction) 2.94E+14 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 5.88E+13 Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(V) Method: Least Squares Date: 04/29/15 Time: 15:33 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/31/2014 Included observations: 1495 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. V(-1) -1.356120 0.024200 -56.03802 0.0000 C 83280.06 443573.1 0.187748 0.8511 R-squared 0.677765 Mean dependent var 23305.35 Adjusted R-squared 0.677549 S.D. dependent var 30203172 S.E. of regression 17150807 Akaike info criterion 36.15433 Sum squared resid 4.39E+17 Schwarz criterion 36.16143 Log likelihood -27023.36 Hannan-Quinn criter. 36.15697 F-statistic 3140.259 Durbin-Watson stat 2.166528 Prob(F-statistic) 0.000000 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 75 3. Xác định độ trễ tối ưu VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: R V Exogenous variables: C Date: 04/13/15 Time: 18:20 Sample: 1/02/2009 12/31/2014 Included observations: 1488 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -31912.31 NA 1.46e+16 42.89558 42.90271 42.89823 1 -31731.72 360.4590 1.15e+16 42.65822 42.67961 42.66619 2 -31676.03 111.0044 1.07e+16 42.58875 42.62440 42.60203 3 -31651.47 48.87636 1.04e+16 42.56112 42.61103* 42.57972 4 -31637.54 27.70025 1.03e+16* 42.54777* 42.61194 42.57168* 5 -31636.20 2.647765 1.03e+16 42.55135 42.62979 42.58058 6 -31630.11 12.07791* 1.03e+16 42.54854 42.64124 42.58309 7 -31629.01 2.187730 1.04e+16 42.55243 42.65939 42.59229 8 -31628.64 0.719482 1.04e+16 42.55732 42.67854 42.60249 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterionTrư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 76 4. Mô hình VAR Vector Autoregression Estimates Date: 04/13/15 Time: 18:20 Sample (adjusted): 1/08/2009 12/31/2014 Included observations: 1492 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] R V R(-1) 0.184773 617743.6 (0.02612) (63275.8) [ 7.07284] [ 9.76271] R(-2) -0.026724 227972.8 (0.02750) (66614.2) [-0.97169] [ 3.42229] R(-3) 0.002480 105614.6 (0.02760) (66857.7) [ 0.08986] [ 1.57969] R(-4) 0.028207 128506.4 (0.02703) (65477.1) [ 1.04341] [ 1.96262] V(-1) 2.48E-08 -0.516760 (1.1E-08) (0.02592) Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 77 [ 2.32126] [-19.9353] V(-2) -6.38E-09 -0.375293 (1.2E-08) (0.02849) [-0.54209] [-13.1723] V(-3) 1.18E-08 -0.243985 (1.2E-08) (0.02840) [ 1.00791] [-8.59250] V(-4) 7.52E-09 -0.120139 (1.0E-08) (0.02493) [ 0.73024] [-4.81918] C 0.121624 -35990.37 (0.16761) (405959.) [ 0.72565] [-0.08866] R-squared 0.037707 0.275961 Adj. R-squared 0.032516 0.272055 Sum sq. resids 62058.75 3.64E+17 S.E. equation 6.468907 15668340 F-statistic 7.263828 70.65395 Log likelihood -4898.117 -26830.73 Akaike AIC 6.577905 35.97820 Schwarz SC 6.609923 36.01021 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 78 Mean dependent 0.151475 61708.06 S.D. dependent 6.576715 18364271 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.01E+16 Determinant resid covariance 1.00E+16 Log likelihood -31719.51 Akaike information criterion 42.54358 Schwarz criterion 42.60761 5.Kiếm định Granger VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 04/13/15 Time: 18:21 Sample: 1/02/2009 12/31/2014 Included observations: 1492 Dependent variable: R Excluded Chi-sq df Prob. V 9.947526 4 0.0413 All 9.947526 4 0.0413 Dependent variable: V Excluded Chi-sq df Prob. R 137.3707 4 0.0000 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 79 All 137.3707 4 0.0000 6. Hàm phản ứng IRF -2 0 2 4 6 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of R to R -2 0 2 4 6 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of R to V -10,000,000 -5,000,000 0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of V to R -10,000,000 -5,000,000 0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of V to V R e s p o n s e to C h o le s k y O n e S .D . In n o va t io n s ± 2 S .E . 7. Phân rã phương sai Variance Decomposition of R: Period S.E. R V 1 6.468907 100.0000 0.000000 2 6.582033 99.65463 0.345368 3 6.588238 99.53583 0.464171 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 80 4 6.589931 99.48635 0.513653 5 6.593441 99.47768 0.522317 6 6.594636 99.47418 0.525820 7 6.594646 99.47411 0.525890 8 6.594657 99.47386 0.526142 9 6.594679 99.47320 0.526795 10 6.594682 99.47317 0.526831 Variance Decomposition of V: Period S.E. R V 1 15668340 1.244513 98.75549 2 18282301 8.095676 91.90432 3 18342071 8.071651 91.92835 4 18349637 8.145338 91.85466 5 18365867 8.136972 91.86303 6 18398060 8.127839 91.87216 7 18412502 8.143069 91.85693 8 18413791 8.142006 91.85799 9 18413824 8.142318 91.85768 10 18414184 8.142052 91.85795 Cholesky Ordering: R VTrư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế