B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP.HCM NGUYN TH TNG VY
 BIN NG VT TRI VÀ T SUT SINH
LI C PHIU BNG CHNG TI VIT NAM Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã s : 60.34.02.01
LUN VN THC S KINH T
NGI HNG DN KHOA HC:

MC LC
Trang ph bìa
Li cam đoan
Mc lc
Danh mc các ch vit tt
Danh mc các bng
Danh mc các hình v
TÓM TT 1
CHNG 1: GII THIU 2
1.1 Lý do chn đ tài 2
1.2 Mc tiêu nghiên cu 2
1.3 Câu hi nghiên cu 3
1.4 B cc ca bài lun vn 3
CHNG 2: KHUNG LÝ THUYT VÀ CÁC BNG CHNG THC
NGHIM 5
2.1  bin đng vt tri 5
2.2 Mi quan h gia đ bin đng vt tri và t sut sinh li c phiu 15
CHNG 3: D LIU VÀ PHNG PHÁP NGHIÊN CU 22
3.1 D liu 22
3.2 Phng pháp nghiên cu 26
3.2.1 Mô hình nghiên cu 26
3.2.2 Xây dng các chin lc giao dch da trên đ bin đng vt tri 29
3.2.3 Các gi thit thay th 32
CHNG 4: KT QU NGHIÊN CU 33
4.1 Kt qu nghiên cu cho chin lc giao dch vi q thay đi trong giai đon
t 01/2008 đn 03/2014 33
4.2 Kt qu nghiên cu cho chin lc giao dch vi thi gian nm gi khác

NYSE
New York Stock Exchange - Th trng chng khoán New York
AMEX
American Stock Exchange – Th trng chng khoán M
MF Market factor – Nhân t th trng
SMF Size factor – Nhân t kích thc
HMF Value factor – Nhân t giá tr
MOMF
Mo
mentum factor – Nhân t quán tính DANH MC CÁC BNG
Bng Ni dung bng biu Trang
Bng 3.1
Bng thng kê mô t t sut sinh li trung bình theo
tháng
24
Bng 4.1
Kt qu ca các danh mc đu t đc xp hng d trên
s khác bit phng sai VD ca chin lc 12/12/22
33
Bng 4.2
Kt qu ca các danh mc đu t đc xp hng d trên
s khác bit phng sai VD chin lc 12/12/44
35
Bng 4.3

DANH MC CÁC HÌNH V
Hình Din gii Trang
Hình 3.1
Biu đ t sut sinh li c phiu t 2008-2014
23
Hình 3.2
Biu đ phân phi xác sut ca t sut sinh li c phiu giai đon
01/2008-03/2014
25
Hình 4.1
Biu đ t sut sinh li ca các danh mc đu t trong chin lc
12/12/22.
34
Hình 4.2
Biu đ t sut sinh li ca các danh mc đu t trong chin lc
12/24/22
39
Hình 4.3
Biu đ t sut sinh li ca các danh mc đu t trong chin
lc 12/36/22
41
Hình 4.4
Biu đ so sánh t sut sinh li ca danh mc P10-P1 ba giai đon
nm gi khác nhau.
44
Hình 4.5
T sut sinh li ca c phiu t 2008-2010
45
Hình 4.6
T sut sinh li ca c phiu t nm 2011-2014

sinh li ca c phiu trên th trng chng khoán Vit Nam giai đon 01/01/2008-
31/03/2014. Kt qu cho thy mi tng quan thun đáng tin cy gia đ bin đng
vt tri và t sut sinh li ca c phiu trong giai đon mu t 01/01/2008 đn
31/03/2014. Hn na, thp phân v theo đ bin đng vt tri tng dn đã ch ra
đc s khác bit đáng k gia danh mc có đ bin đng vt tri ln nht và
danh mc có đ bin đng vt tri bé nht. Có th da vào vic bán danh mc có
đ bin đng vt tri bé nht và mua danh mc có đ bin đng vt tri ln nht
đ kim li nhun. Ngoài ra tác gi cng nhn thy s khác bit phng sai (VD –
Variance Difference) là bin đi din cho đ bin đng vt tri tt hn bin t l
phng sai (VR-Variance Ratio).

T khóa:  bin đng vt tri (excess volatility), t sut sinh li c phiu (stock
return)

2 CHNG 1: GII THIU
1.1 Lý do chn đ tài
Mt s nghiên cu gn đây đã tìm thy đ bin đng vt tri là mt nhân t
tác đng đn t sut sinh li ca c phiu (Yuming Wang và Jinpen Ma (2014),
Jegadeesh và Titman (1993)). iu này đa ra hàm ý có giá tr cho các nhà đu t
trên th trng quc t.
Ra đi t nm 2000, th trng chng khoán luôn là mt kênh đu t đc rt
nhiu ngi quan tâm bên cnh các kênh đu t truyn thng khác nh bt đng
sn, vàng và ngoi t. Th trng chng khoán vi rt nhiu s bt ng cng nh
nhng ri ro tim n s giúp nhà đu t có th kim đc li nhun khng l hoc
cng có th gp phi nhng ri ro và tht bi nng n khi tham gia vào kênh đu t
này.
Hin nay vic nghiên cu các lý thuyt, mô hình đnh giá t các nghiên cu

chng nh sau:
Chng 2: Khung lý thuyt và các bng chng thc nghim
Trình bày các nghiên cu trc đây trên th gii có liên quan đn đ bin
đng vt tri, cách tính toán cng nh nhng đc tính ca nó và mi quan h gia
đ bin đng vt tri vi t sut sinh li c phiu.
Chng 3: D liu và phng pháp nghiên cu
Phn này s trình bày v b d liu, các bin chính, thi gian nghiên cu mu
và các phng pháp nghiên cu đc s dng trong bài.
Chng 4: Kt qu nghiên cu
4 Phân tích nhân t đ bin đng vt tri tác đng lên t sut sinh li ca c
phiu trên th trng chng khoán Vit Nam
Chng 5: Kt lun, hn ch và tho lun kt qu nghiên cu, gi ý chính
sách, khuyn ngh
Nêu kt lun chung, đa ra các hn ch và hng nghiên cu cho các nghiên
cu tip theo.

5 CHNG 2: KHUNG LÝ THUYT VÀ CÁC BNG
CHNG THC NGHIM
2.1  bin đng vt tri
Câu đ v đ bin đng vt tri đc xác đnh bi Shiller (1981) trong
nghiên cu " Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes
in dividends?” và LeRoy – Porter (1981) trong nghiên cu “The present-value
relation: Tests based on implied variance bounds” đã dành đc nhiu s chú ý t
hn ba thp k trc.

và 


 Ch s giá c phiu quá bin đng bi vì nhng thay đi trong ch s
giá c phiu dng nh là quá ln so vi nhng s kin s xy ra sau đó.
 Tác gi đnh ngha đ bin đng vt tri nh s bin đng ca th
trng chng khoán có th không đc điu chnh bi c tc ca k tip
theo.
6  Khi các thông tin mà các nhà đu t s dng đ d báo c tc tng
lai là không nm bt đc thì các nhà nghiên cu thng kim tra đ bin
đng vt tri bng cách so sánh bin đng giá thc ca c phiu vi các
gii hn ca đ bin đng. Các gii hn này đc hình thành da trên giá
c trong quá kh và hin ti s dng mt s mô hình chit khu.
Tuy nhiên, các phng pháp thc nghim s dng trong các tài liu kim tra
bin đng đã chu ch trích rng rãi t Shiller (1981). Chng hn nh Cochrane
(1991) vi bài vit có tiêu đ “Volatility tests and efficient markets”, ông đã ch
trích rng các bài kim tra bin đng ch kim tra các mô hình chit khu c th,
chúng không có bt k li th hn so vi các phng pháp thc nghim khác nh
mô hình hi quy, d báo t sut sinh li và không th nói nhiu v th trng hiu
qu hay không hiu qu.
Mt điu đáng ngc nhiên đó là có khá nhiu nghiên cu n lc tìm kim li
nhun t đ bin đng vt tri. Chng hn nh: Lehmann (1990) và Lo và
MacKinlay (1990) xác đnh quy lut giao dch có li nhun da trên xu hng đo
ngc trong t sut sinh li ngn hn. Danh mc đu t ca h đc thit lp bi
vic mua c phiu mang li t sut sinh li thp và bán nhng c phiu có t sut
sinh li cao trong vài tun trc và h đã kim đc li nhun đáng k trong giai
đon nm gi ngn. Ngc li, Jegadeesh và Titman (1993, 2001) cung cp chin

b ra khi th trng.
Dumas (2003) nhn đnh là nu có đ bin đng vt tri, ngi ta có th cho
rng đây là bng chng v s kém hiu qu ca th trng tài chính. Trong trng
hp đó, có th phát trin mt s chin lc kinh doanh da trên đ bin đng đ
kim li nhun cao. c bit, nu lý do đ bin đng vt tri xut phát t s
không hp lý ca mt s thành phn nhà đu t thì nhà đu t hp lý có th khai
thác hành vi không hp lý đó.
8 Nhng Dumas (2003) ngay lp tc đa ra nhn đnh rng không phi là d
dàng đ nhn bit đc điu này. Ông cho rng vn đ này không d nm bt đc,
có th là s có nhiu vn đ đáng lo ngi hn khi chúng ta c gng xác đnh các c
hi li nhun da trên đ bin đng vt tri. Chúng ta không th s dng bt k
thông tin trong quá kh cng nh chính sách phân phi c tc trong quá kh đ áp
dng trong các kim đnh đ bin đng vt tri. Do đó cn phi có nhng phng
pháp nghiên cu sáng to hn mi có th đáp ng đc nhng yêu cu đy thách
thc đc đ cp bi Dumas (2003).
Quay tr li các tài liu cho các đu mi có th đnh lng đ bin đng vt
tri.
Trong ngn hn, Shiller (1981) cho rng th trng chng khoán bin đng là
quá ln đ đc gii thích bi nhng yu t c bn trong nn kinh t. Tuy nhiên,
trong thi gian dài s bin đng tng thêm này nên đc loi b bi nhng thông
tin thc t hn v tng trng kinh t, thu nhp ca công ty và nhng thay đi trong
điu kin giao dch chính là yu t giá c phiu.
French và Roll (1986) trong nghiên cu “Stock return variances: The arrival of
information and the reaction of traders” vi d liu t sut sinh li hàng ngày đc
cung cp bi trung tâm nghiên cu giá chng khoán cho tt c các c phiu ph
thông đc niêm yt trên sàn NYSE và AMEX t nm 1963 đn nm 1982 và chia
làm hai giai đon nh, mi giai đon 10 nm. Vi mi chng khoán, t sut sinh li


+ 6 


=1.107(18


+ 6 


)
T đó: 


=71.8



Hay nói khác hn phng sai theo gi khi sàn giao dch chng khoán
NewYork m ca thì gp by mi ln phng sai theo gi khi sàn giao dch này
đóng ca.
T đó tác gi đa ra các gi thuyt nghiên cu đó là:
 Bin đng trong thi gian có giao dch c phiu cao là do thông tin
công b, nhng thông tin mà dng nh đc quan sát thy trong sut
nhng gi có giao dch.
 Bin đng trong thi gian có giao dch c phiu cao là do thông tin
riêng, thông tin mà dng nh tác đng đn giá khi sàn giao dch m.
 Bin đng trong thi gian có giao dch c phiu cao là do vn đ đnh
giá sai xy ra trong sut quá trình giao dch.
10


 T l c tc trên giá c phiu D(t)/V(t) là tng ca t l c tc trên giá
c phiu cho toàn b danh mc đu t.
 Chênh lch (default spreads) trái phiu doanh nghip DEF(t) là s
khác bit gia giá tr trung bình có trng s ca lãi sut trái phiu doanh
nghip trong mu nghiên cu vi lãi sut ca danh mc Aaa da trên b d
liu t Ibbotson Associates
 Chênh lch k hn (term spread) TERM(t) là s khác bit gia lãi sut
trái phiu doanh nghip Aaa và lãi sut tín phiu kho bc k hn 1 tháng.
Cui cùng tác gi phân tích cú sc t sut sinh li mong đi da trên t sut
sinh li ca trái phiu. Kt hp nhng ngun này trong nhng thay đi ca t sut
sinh li ca trái phiu kt qu gii thích lên đn nm mi chín phn trm thay đi
trong t sut sinh li hàng nm t 1953 đn 1987.
Schwert (1990) trong nghiên cu “Stock returns and real activity: A century of
evidence” phân tích mi quan h gia t sut sinh li thc ca chng khoán và hot
đng thc t nm 1889 đn 1988. Bài nghiên cu này đã tái to kt qu nghiên cu
ca Fama (1990) trong khong thi gian t 1953 đn 1987 s dng thêm d liu 65
nm vi mt vài thay đi trong đnh ngha bin:
 T l c tc trên giá c phiu D(t)/V(t) là tng ca t l c tc trên giá
c phiu cho toàn b danh mc đu t trong 12 tháng trc.
 Chênh lch (default spreads) trái phiu doanh nghip DEF(t) là s
khác bit gia lãi sut hàng nm da trên danh mc Moody ca trái phiu
doanh nghip Baa vi lãi sut da trên danh mc trái phiu doanh nghip
Aa
 Chênh lch k hn (term spread) TERM(t) là s khác bit gia lãi sut
hàng nm da trên danh mc trái phiu doanh nghip Aa và lãi sut tín
phiu kho bc k hn 1 tháng.
12
return, range, trading volume and spillover effects: The case of Brazil”. Trong bài
nghiên cu này tác gi s dng d liu ch s Bovespa ca Brazil và ch s S&P
500 ca M. D liu đc thu thp trong giai đon t 01/09/2006 đn 22/10/2010
(bao gm giai đon khng hong kinh t toàn cu). Tác gi cho rng đi vi mc
đích phát trin cách tip cn khác đ d báo bin đng nên xem xét VAR không
đng nht (HVAR), mô hình đó thích ng vi các khong thi gian khác nhau, c
th là tác đng hàng ngày, hàng tun và hàng tháng, kim tra vic ph thuc ln
nhau gia th trng chng khoán  Brazil và M, da trên thông tin li nhun hàng
ngày, phm vi (range) và khi lng giao dch.  so sánh vi cách tip cn mi,
tác gi cng tin hành vi các mô hình GARCH đn bin và đa bin vi các hiu
ng bt đi xng, khi lng giao dch và “cái đuôi dài” (fat tail).
 Các kim đnh mi quan h nhân qu Granger hiu chnh da trên HVAR
cho thy nhng bng chng mnh m ca hiu ng lan ta.
 Tác gi đánh giá ngng chu ri ro cho Brazil, da trên mu d báo ca mô
hình HVAR, vic tìm kim phng pháp mi phù hp cho các giai đon bao gm
c khng hong tài chính toàn cu mà không cn gi đnh phân phi có điu kin
đuôi dài.
Mc dù các nghiên cu đc lit kê  trên có nhng mc đích nghiên cu
riêng ca h nhng nhìn chung h đu chia s quan đim tng t v các yu t
kinh t c bn đc phn ánh mt cách chính xác hn bng t sut sinh li chng
khoán dài hn. Nh vy, s khác bit gia đ bin đng ca t sut sinh li ngn
hn và dài hn có th cung cp nhiu thông tin đ đnh lng đ bin đng vt
tri.
Lo và Mackinlay (1988) trong nghiên cu “Stock market prices do not follow
random walk: Evidence from a simple specification test” tác gi tp trung vào 1216
tun t 6/9/1962 đn 26/12/1985. La chn quan sát tun ca tác gi da trên mt
14 s cân nhc ca mình. D liu t sut sinh li theo tun do CRSP cung cp. Tác gi

volatility and the cross-section of stock return” da trên d liu ca
NYSE/AMEX/NASDAQ t tháng 01/1963 đn 12/2010. Trong bài nghiên cu ca
mình tác gi đã s dng s khác bit phng sai VD (Variance Differences) làm
bin đi din cho đ bin đng vt tri. Kt qu cho thy VD là hoàn toàn phù hp
vi yêu cu ca tác gi.
15 Nh vy có nhiu nghiên cu đã đa ra các thc đo khác nhau đi vi đ
bin đng vt tri. Trong nghiên cu này tôi s s dng s khác bit phng sai
VD (Variance Differences).
2.2 Mi quan h gia đ bin đng vt tri và t sut sinh li c phiu
Andrew Ang , Robert J. Hodrick, Yuhang Xing, Xiaoyan Zhang (2009) trong
bài nghiên cu có ta đ: “High idiosyncratic volatility and low returns:
International and further U.S evidence” s dng d liu t sut sinh li theo ngày
ca các công ty  23 th trng phát trin. D liu quc t giai đon mu là 1/1980-
2003 ngoi tr các quc gia: Phn Lan, Ai Cp, New Zealand, B ào Nha, Tây
Ban Nhà và Thy in thì d liu mu t gia nhng nm 1980. i vi các quc
gia khác (ngoài M) tác gi loi tr hn ra khi mu nhng công ty quá nh. Bên
cnh đó, đi vi d liu ca M tác gi s dng khong thi gian t 07/1963 đn
12/2003. Kt qu cho thy c phiu có bin đng đc trng cao thi gian gn đây có
t sut sinh li trung bình thp trong tng lai trên phm vi toàn cu. Trên 23 th
trng phát trin, s khác bit trong li nhun trung bình gia các nhóm danh mc
đu t sp xp theo bin đng đc trng là -1,31% mi tháng, sau khi kim soát th
trng th gii, quy mô và yu t giá tr. Kt qu tng t cho mi quc gia G7. 
Hoa K, tác gi loi tr nhng gii thích da trên rào cn thng mi, ph bin
thông tin và quán tính ln. Có nhng hng thay đi mnh trong c phiu có t sut
sinh li thp nhng có bin đng đc trng cao gia các quc gia và điu này là
không d dàng đa dng hóa.
Sau Jegadeesh và Titman (1993) vi nghiên cu “Returns to buying winners

b thúc đy bi chênh lch này.
o chiu trong li nhun ngn hn cng có th là do các ri ro lo ngi liên
quan đn tính thanh khon ca c phiu.
17 Campbell, Grossman, và Wang (1993) vi bài vit có ta đ “Trading volume
and Correlation in stock returns”:
 Nghiên cu các chng khoán trên NYSE và AMEX t 1962-1987 cho thy
các nhà đu t không thích ri ro nh các "nhà to lp th trng" thì có th
yêu cu li nhun cao hn so vi các nhà đu t nm gi c phiu có tính
thanh khon cao.
 Bng chng thc nghim cho thy rng nhng thay đi giá c thì đi kèm vi
khi lng cao nhng do cu không kp phn ng (Avramov, Chordia, &
Goyal, 2006) nên xu hng này b đo ngc. Tuy nhiên đi vi thay đi giá
vào nhng ngày có khi lng giao dch thp thì xu hng này vn đc
đm bo.
Conrad, Hameed, và Niden (1994) trong nghiên cu “Volume and
autocovariances in short-horizon individual security returns”. Tác gi s dng d
liu t sut sinh li c phiu hàng tun và s lng giao dch cho các chng khoán
riêng l ca th trng M. Nghiên cu tìm thy mi quan h gia t sut sinh li
c phiu và khi lng giao dch trong ngn hn và đã tìm thy đc bng chng
thc nghim mnh m v mi quan h này. Bên cnh đó, Avramov et al. (2006)
trong bài nghiên cu “Liquidity and autocorrelations in individual stock returns”
vi b d liu ca sàn NYSE-AMEX trong giai đon t 1962-2002 cng tìm thy
bng chng h tr cho các ri ro liên quan đn tính thanh khon ca c phiu.
Ngc li, Cooper (1999) trong bài nghiên cu “Filter rules based on price
and volume in individual security overreaction” cng vi b d liu ca sàn NYSE-
AMEX và Subrahmanyam (2005) trong bài nghiên cu “Distinguishing between
rationales for short-horizon predictability of stock returns” vi b d liu ca th

hai cách tip cn đó là cách tip cn ca Connor and Korajczyk (1988) và cách tip
cn Fama, E.F., French, K.R. (1993b). Vi c hai cách tip cn thì tác gi đu tìm