Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
Trường Đại học Cần Thơ
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
Trương Đông Lộc1 và Trương Văn Vũ2
ABSTRACT
This paper examines the casual relations between the market return and trading volume
for the Ho Chi Minh Stock Exchange. The data used in this study include weekly series of
the market index (VN-Index) and trading volume of the Ho Chi Minh Stock Exchange
over the period from July 28th, 2000 to May 12th, 2010. Using the Granger causality test,
results derived from the study reveal that weekly market trading volume does not cause
the market index. However, changes in the market index lead to changes in market
trading volume. Based on the results, it is conluded that there is the uni-directional
causality between the daily market index and trading volume.
Keywords: Ho Chi Minh Stock Exchange, market index-trading volume relations,
Granger causality test
Title: The Causal Relation between Market Index and Trading Volume: Evidence from
the Ho Chi Minh Stock Exchange
TÓM TắT
Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định mối quan hệ tác động qua lại giữa sự thay đổi
chỉ số VN-Index và khối lượng cổ phiếu giao dịch trên Sở Giao dịch chứng khoán thành
phố Hồ Chí Minh. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm chuỗi chỉ số VN-Index
và khối lượng cổ phiếu giao dịch theo thời gian với tần suất tuần (weekly series) được thu
thập trong khoảng thời gian từ ngày 27/08/2000 đến ngày 12/05/2010. Sử dụng kiểm định
Granger, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng sự thay đổi của khối lượng giao dịch không
có ảnh hưởng đến sự thay đổi của chỉ số VN-Index. Tuy nhiên, ở chiều ngược lại sự thay
các nhà đầu tư khác mua lấy số cổ phiếu này. Bởi vì sự kỳ vọng về các khoản cổ
tức của cổ phiếu trong tương lai không đổi nên sự giảm giá của cổ phiếu dẫn đến
một khoản lợi nhuận thấp ở hiện tại và một mức lợi nhuận kỳ vọng cao trong
tương lai. Tuy nhiên, khi một bộ phận các nhà đầu tư bán cổ phiếu vì lý do thứ hai,
giá cổ phiếu sẽ giảm do việc bán các cổ phiếu phản ảnh những thông tin xấu về các
khoản cổ tức trong tương lai. Bởi vì thông tin thường chỉ được chuyển dần vào giá
cổ phiếu nên lợi nhuận thấp ở hiện tại sẽ tiếp tục được duy trì ở giai đoạn tiếp theo
khi thông tin xấu mà cá nhân có được tiếp tục được phản ảnh vào giá. Với lập luận
như trên chúng ta thấy rằng số lượng cổ phiếu bán ra vì mục đích phòng ngừa rủi
ro sẽ có mối hệ nghịch với lợi nhuận và số lượng cổ phiếu bán ra với lý do đầu cơ
sẽ tạo ra mối quan hệ thuận với lợi nhuận trong tương lai.
Trong những năm gần đây, mối quan hệ tác động qua lại (causal relation) giữa giá
cổ phiếu và khối lượng giao dịch đã nhận được sự quan tâm đặc biệt của các nhà
kinh tế tài chính. Các nghiên cứu về mối quan hệ này được thực hiện ở cả các thị
trường chứng khoán phát triển và thị trường mới nổi. Ở thị trường chứng khoán
New York, Hiemstra và Jones (1994) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ tác động qua
lại giữa sự thay đổi giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch trong giai đoạn 19151990. Thêm vào đó, các nghiên cứu của Chen và các cộng sự (2001), Lee và Rui
(2002) đã cho thấy rằng mối quan hệ tác động qua lại giữa sự sự thay đổi giá cổ
phiếu và khối lượng giao dịch tồn tại ở thị trường chứng khoán Thuỵ Sĩ, Hà Lan và
Hong Kong. Các nghiên cứu này còn tìm thấy sự tác động của sự thay đổi giá cổ
phiếu đến khối lượng giao dịch ở thị trường chứng khoán Mỹ, Nhật, Anh, Pháp và
Ý. Một nghiên cứu khác được thực hiện bởi Martikainen và các cộng sự (1994)
trên Sở giao dịch chứng khoán Helsinki đã chỉ ra rằng có sự tác động qua lại giữa
giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch trong giai đoạn 1983-1988.
Ở các thị trường chứng khoán mới nổi, Moosa và Al-Loughani (1996) chỉ ra rằng
có sự tác động qua lại giữa giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch ở thị trường
chứng khoán Singapore và Thái Lan, và mối quan hệ một chiều từ khối lượng giao
dịch đến giá cổ phiếu ở Malaysia. Tuy nhiên, không có bất kỳ mối quan hệ nào
giữa giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch được tìm thấy ở thị trường chứng khoán
Philippines. Cũng ở khu vực Châu Á, Lee và Rui (2000) tìm thấy rằng sự thay đổi
luận của bài viết này được trình bày ở Mục 5.
2 TổNG QUAN Về Sở GIAO DịCH CHứNG KHOÁN THÀNH PHố Hồ CHÍ
MINH
2.1 Hoạt động quản lý niêm yết
Khi mới đi vào hoạt động, chỉ có 2 loại cổ phiếu REE và SAM được niêm yết giao
dịch trên HOSE. Trải qua 10 năm hoạt động và phát triển, số lượng chứng khoán
niêm yết đã tăng dần qua các năm. Trong giai đoạn 2000 - 2005, số lượng công ty
niêm yết trên HOSE tăng rất chậm do thị trường chứng khoán còn tương đối mới
nên các công ty ngại niêm yết. Số lượng công ty niêm đã có sự gia tăng đột biến
trong năm 2006 và tăng ổn định ở các năm sau đó. Tính đến ngày 31/12/2009, toàn
thị trường đã có có 196 loại cổ phiếu và 4 chứng chỉ quỹ đầu tư được niêm yết với
tổng khối lượng niêm yết là 9.518,5 triệu cổ phiếu và tổng giá trị niêm yết là
107.591,2 tỷ đồng.
Phần lớn các công ty có cổ phiếu niêm yết trên HOSE đều là những công ty có
nguồn vốn lớn, tình hình tài chính lành mạnh, hoạt động kinh doanh có hiệu quả,
minh bạch và thực hiện việc công bố thông tin theo đúng qui định. Điều đó đã góp
phần nâng cao chất lượng hàng hóa giao dịch tại HOSE và ngày càng nhận được
nhiều sự quan tâm của nhà đầu tư.
Trong năm 2009, HOSE đã tiến hành hoàn tất thủ tục hủy niêm yết đối với 24
công ty có vốn điều lệ nhỏ hơn 80 tỷ đồng để chuyển sang niêm yết trên HNX kể
từ ngày 28/05/2009. Động thái này nằm trong kế hoạch tái cấu trúc thị trường và
nhằm mục tiêu sàng lọc, phân loại doanh nghiệp niêm yết để phù hợp hơn với tiêu
chuẩn của từng thị trường.
2.2 Hoạt động quản lý thành viên
Qua 10 năm hoạt động, số lượng công ty chứng khoán thành viên của HOSE
không ngừng tăng về số lượng, qui mô và chất lượng dịch vụ. Tính đến ngày
31/12/2009, đã có 102 công ty chứng khoán là thành viên của HOSE với số vốn
gần 22.000 tỷ đồng. Các thành viên của HOSE đều được cấp giấp phép hoạt động
kinh doanh với các nghiệp vụ chính như: Môi giới, tự doanh, quản lý doanh mục,
bảo lãnh phát hành, tư vấn đầu tư. Số lượng tài khoản giao dịch của nhà đầu tư mở
Qua 10 hoạt động, HOSE đã có sự phát triển vượt bậc về quy mô. Nếu như tại
phiên giao dịch đầu tiên (28/07/2000) tổng vốn hoá thị trường là 444 tỷ đồng thì
đến cuối năm 2009 tổng vốn hoá thị trường đã lên đến 495.094 tỷ đồng. Năm 2006
là năm đánh dấu sự giá tăng đột biến của quy mô thị trường do các công ty tranh
thủ niêm yết trước thời điểm ngày 31/12/2006 để được ưu đãi về thuế thu nhập
doanh nghiệp. Ngoài ra, quy mô thị trường đo lường bằng tỷ lệ vốn hoá thị trường
trên GDP cũng tăng qua từng năm. Cụ thể là, tỷ lệ vốn hoá thị trường trên GDP
của HOSE đã tăng từ 0,24% ở thời điểm cuối năm 2000 lên 30,34% vào thời điểm
cuối năm 2009. Sự phát triển về quy mô của HOSE trong giai đoạn 2000-2009
được trình bày ở Bảng 1.
3 Số LIệU Sử DụNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CứU
3.1 Số liệu sử dụng
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm chuỗi chỉ số VN-Index và khối
lượng cổ phiếu giao dịch theo thời gian với tần suất tuần (weekly series) được thu
thập trong khoảng thời gian từ ngày 28/07/2000 cho đến ngày 12/05/2010. Khối
lượng cổ phiếu giao dịch và chỉ số VN-Index được sử dụng trong nghiên cứu này
tương ứng là khối lượng giao dịch tổng cộng cả phiên và chỉ số đóng cửa thị
trường vào ngày thứ tư hàng tuần trên SGDCK TPHCM. Nếu ngày thứ Tư của một
tuần nào đó là ngày không có giao dịch, thì khối lượng giao dịch và chỉ số đóng
cửa của ngày thứ Năm (hoặc thứ Ba nếu ngày thứ Năm vẫn không có giao dịch) sẽ
được chọn để thay thế. Nếu cả hai ngày thứ Ba và thứ Năm của một tuần nào đó
đều không có giao dịch thì khối lượng giao dịch và chỉ số thị trường của tuần đó sẽ
được bỏ qua (xem như là thiếu thông tin). Việc chọn khối lượng cổ phiếu giao dịch
và chỉ số đóng cửa ở ngày thứ Tư để nghiên cứu là nhằm tránh những ảnh hưởng
136
Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
Trường Đại học Cần Thơ
(1)
(2)
(2)
-
206,83
-
3,66
-
92,36
0,24
-
1.049
5
2000
13,81
1.018,72
0,49
59,54
2.650
20
2002
(8,94)
166,94
(18,47)
29,62
(35,92)
652,77
0,42
(5,13)
2.514
Tốc độ tăng vốn hóa thị trường (%)
Vốn hóa thị trường (tỷ đồng)
(1)
Số công ty niêm yết trên HOSE
Chỉ tiêu
Bảng 1: Qui mô phát triển của HOSE (2000-2009)
43,34
239,29
210,98
92,11
451,04
3.597,00
0,55
56,92
3.945
347,55
822,03
497,57
56.271,09
14,00
2.006,67
158.000
106
2006
23,31
927,02
158,85
2.127,81
318,40
235.436,75
2008
56,76
494,77
245,69
11.089,41
226,39
432.650,16
30,34
192,36
495.094
200
2009
Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
Trường Đại học Cần Thơ
Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
j 1
Mô hình (2) khác với mô hình (1) là có thêm biến xu hướng về thời gian δt. Các ký
hiệu trong mô hình (1) và (2) được giải thích như sau:
= yt - yt-1
yt: chuỗi số liệu theo thời gian đang xem xét
k: chiều dài độ trễ (lag time)
εt: nhiễu trắng
Vì kết quả của kiểm định ADF rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ (k)
nên tiêu chuẩn thông tin được phát triển bởi Akaike (Akaike Information Criterion
– AIC) được sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho mô hình ADF (giá trị k được lựa
chọn sao cho AIC nhỏ nhất). Giả thuyết H0 (Null Hypothesis) trong kiểm định
ADF là tồn tại một nghiệm đơn vị (β=0) và nó sẽ bị bác bỏ nếu giá trị kiểm định
ADF lớn hơn giá trị tới hạn của nó. Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF
không theo phân phối chuẩn, vì vậy giá trị tới hạn được dựa trên bảng giá trị tính
sẳn của Mackinnon (1991). So sánh giá trị kiểm định ADF với giá trị tới hạn của
Mackinnon chúng ta sẽ có được kết luận về tính dừng cho các chuỗi quan sát.
Kiểm định Granger
Kiểm định Granger được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu để trả lời cho câu hỏi
đơn giản là có hay không sự thay đổi của X gây ra sự thay đổi của Y và ngược lại.
Phương trình hồi quy trong kiểm định Granger có dạng:
k
Yt = α0 +
k
lYt l +
của Y (uni-directional causality).
Nếu δl không có ý nghĩa thống kê, nhưng ρl khác không và có ý nghĩa thống kê,
thì chúng ta kết luận rằng X chịu ảnh hưởng bởi sự thay đổi của Y (unidirectional causality).
Nếu cả δl và ρl đều khác không và có ý nghĩa thống kê thì chúng ta kết luận
rằng X và Y tác động qua lại lẫn nhau (bi-directional causality).
Nếu cả δl và ρl đều không có ý nghĩa thống kê thì chúng ta kết luận rằng X và Y
độc lập với nhau.
Trong nghiên này, X là chỉ số thị trường và Y là khối lượng cổ phiếu giao dịch.
Trong kiểm định Granger, chiều dài độ trễ (k) cũng được lựa chọn dựa trên tiêu
chuẩn AIC.
139
Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
Trường Đại học Cần Thơ
4 KếT QUả NGHIÊN CứU
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Như đã trình bày ở trên, trước khi thực hiện kiểm định Granger, kiểm định nghiệm
đơn vị phải được thực hiện như là một điều kiện bắt buộc nhằm để kiểm tra tính
dừng của các chuỗi số liệu quan sát. Trong trường hợp chuỗi số liệu quan sát
không có tính dừng, kiểm định nghiệm đơn vị sẽ tiếp tục được thực hiện trên chuỗi
khác biệt bậc nhất (rt). Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF có và không có xu
hướng về thời gian được trình bày ở Bảng 2.
Kết quả kiểm định ADF cho thấy rằng giả thuyết H0 về tính không dừng (nonstationary) của chuỗi chỉ số VN-Index và khối lượng giao dịch không thể bị bác bỏ
bởi vì giá trị kiểm định của nó nhỏ hơn giá trị tới hạn tương ứng (Mackinnon’s
critical value).Tuy nhiên, khi chuỗi khác biệt bậc nhất (sự thay đổi giá và khối
lượng cổ phiếu giao dịch giữa 2 tuần liền kề) của chỉ số VN-Index và khối lượng
giao dịch được kiểm định thì kết quả lại cho thấy rằng giả thuyết H0 về tính không
-17,36a
-22,71a
có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Để thực hiện kiểm định Granger, bên cạnh việc kiểm tra tính dừng của chuỗi
nghiên cứu chúng ta còn phải xác định được chiều dài độ trễ (k) thích hợp cho các
biến số trong mô hình. Trong nghiên cứu này, chiều dài độ trễ (k) thích hợp nhất
cho mô hình Granger (độ trể với giá trị AIC nhỏ nhất) là 3.
Kết quả kiểm định Granger
Trên cơ sở kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF và tiêu chuẩn AIC, kiểm định
Granger được thực hiện để xác định mối quan hệ qua lại giữa sự thay đổi của chỉ
số VN-Index và sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch. Kết quả kiểm định
Granger được trình bày ở Bảng 3.
140
Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
Trường Đại học Cần Thơ
Bảng 3: Kết quả kiểm định Granger
Giá trị
thống kê F
Giả thuyết (H0)
Sự thay đổi của khối lượng giao dịch
nghĩa là sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch không gây ra bất kỳ ảnh
hưởng gì đến sự thay đổi của chỉ số VN-Index. Ngược lại, với giả thuyết H0 là sự
thay đổi của chỉ số VN-Index không có ảnh hưởng đến sự thay đổi của khối lượng
giao dịch lại bị bác bỏ ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Sự bác bỏ giả thuyết H0 cho
phép chúng ta kết luận rằng biến động của chỉ số VN-Index có ảnh hưởng đến sự
thay đổi của khối lượng giao dịch. Như vậy, mối quan hệ giữa sự thay đổi của chỉ
số VN-Index và sự biến động của khối lượng cổ phiếu giao dịch chỉ xãy ra một
chiều (uni-directional causality) là từ chỉ số VN-Index đến khối lượng giao dịch.
Ảnh hưởng của sự thay đổi chỉ số VN-Index đến khối lượng cổ phiếu giao
dịch: Kết quả phân tích hồi quy
Kết quả kiểm định Granger ở trên cho thấy rằng sự thay đổi của chỉ số VN-Index
có ảnh hưởng đến sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch. Trên cơ sở kết
luận này, chúng tôi thực hiện một bước tiếp theo là xác định mức độ ảnh hưởng
của sự thay đổi chỉ số VN-Index đến khối lượng giao dịch với các độ trễ khác nhau
(k=4) bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương trình hồi quy được sử dụng
trong phần này có dạng như sau:
4
4
Yt k Yt k k X t k t
k 1
k 1
Trong đó:
Yt: Sự thay đổi của khối lượng cổ phiếu giao dịch ở thời điểm t
Xt: Sự thay đổi của chỉ số VN-Index ở thời điểm t
k: Chiều dài độ trễ (lag time)
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở Bảng 4 cho thấy rằng sự thay đổi của
Y(-3)
-0,2653
(-5,51)a
Y(-4)
-0,0780
(-1,87)b
X(-1)
1,5847
(2,72)a
1,0636
(1,78)b
X(-2)
X(-3)
-0,5405
(-0,90)
X(-4)
0,1249
(0,21)
Số quan sát
Kỷ yếu Khoa học 2012: 133-143
Trường Đại học Cần Thơ
của khối lượng cổ phiếu giao dịch không có ảnh hưởng đến sự thay đổi của chỉ số
VN-Index. Tuy nhiên, ở chiều ngược lại sự thay đổi của chỉ số VN-Index lại có
ảnh hưởng đến sự thay đổi của khối lượng giao dịch. Trên cơ sở những kết quả
nghiên cứu này, chúng ta có thể kết luận rằng mối quan hệ giữa sự thay đổi chỉ số
VN-Index và khối lượng giao dịch chỉ xảy ra một chiều (uni-directional causality)
là từ chỉ số VN-Index đến khối lượng giao dịch.
TÀI LIệU THAM KHảO
Chen, Gong-Meng, Michael Firth and Oliver M. Rui (2001) The dynamic relation between
stock returns, trading volume, and volatility, The Financial Review, 38, 153-174.
Gunduz, Lokman and Abdulnasser Hatemi-J (2005) Stock price and volume relation in
emerging markets, Emerging Markets Finance and Trade, 41, 29-44.
Hiemstra, Craig and Jonathan D. Jones (1994) Testing for linear and nonlinear Granger
causality in the stock price-volume relation, Journal of Finance, 49, 1639-1664.
Huber, Peter, (1997) Stock market returns in thin markets: Evidence from the Vienna Stock
Exchange, Applied Financial Economics, 7, 493-498.
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, 26, 51-78.
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, 14, 341-360
Mackinnon, J. (1991) Critical values for cointegration tests, in Long-run economic
relationships readings in cointegration (Ed.) Engle, R. and C. Granger, Oxford
University Press, New York.
Martikainen, Teppo, Vesa Puttonen, Martti Luoma and Timo Rothovius (1994) The linear and
non-linear dependence of stock returns and trading volume in the Finnish stock market,