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

--------o0o--------

BÙI THỊ NHƯ Ý

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

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2019


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

--------o0o--------

BÙI THỊ NHƯ Ý

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

Chuyên ngành : Tài chính-Ngân hàng
Mã số

: 8340201

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


Exponential Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity

4

GARCH

Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity

5

GTGD

Giá trị giao dịch

6

GTLN

Giá trị lớn nhất

7

GTNN

Giá trị nhỏ nhất

8


14

TpHCM

Thành phố Hồ Chí Minh

15

VN30

Khối lượng giao dịch
Sở giao dịch

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

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


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


và chỉ số cổ phiếu riêng lẻ.
Với Granger và Morgentern thực hiện nghiên cứu thực nghiệm với chỉ số tổng hợp
của Sở Giao dịch Chứng khoán New York (NYSE) giai đoạn năm 1939 đến năm
1961, nhóm thực hiện cho rằng không có mối quan hệ giữa trị tuyệt đối về thay đổi
giá hàng ngày với khối lượng giao dịch.
Trong các nghiên cứu gần đây thì thì các nhà nghiên cứu đã tìm mối quan hệ độ trễ
của lợi nhuận chứng khoán và khối lượng giao dịch.
Miller và Mayshar đã thực hiện một nghiên cứu về cách tiếp cận mới mối quan hệ
giữa lợi nhuận và khối lượng giao dịch. Giả thuyết về tính minh bạch thông tin cho
rằng các nhà đầu tư có xu hướng đa đạng giá trị của một cổ phiếu, khi mua cổ phiếu
này thì các nhà giao dịch đã rất lạc quan về giá trị của nó. Hơn nữa, khi nguồn cung
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.


5

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

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


nền kinh tế mới nổi đã tăng trong thập kỷ qua và điều này cũng không ngoại lệ đối


8

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.


9

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

Tác giả

1963


2001

Chen, G;

The dynamic relation Tìm thấy mối quan hệ và độ

Firth, M

between

stock trễ giữa lợi nhuận chứng
trading khoán và khối lượng giao

returns,
Rui, O. M.
2012

Darwish, M. J.

volume and volatility
Testing

dịch.

the Mối quan hệ giữa lợi nhuận và

contemporaneous and rủi ro hệ thống, hay là beta cho
causal


lượng giao dịch trong quá khứ


10

có liên quan tiêu cực đến lợi
nhuận cổ phiếu.
2008

Pisedtasalasai, A. Causal and dynamic Có mối liên hệ và độ trễ giữa
Gunasekarage, A. relationships among lợi nhuận chứng khoán và
stock returns, return khối lượng giao dịch.
volatility and trading
volume:

Evidence

from

emerging

markets in South-East
Asia.


11

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

-

 i là tham số ARCH

Ở đây, cần lưu ý đến các giả định ban đầu của phần dư  t ở phương trình trung bình.
Cụ thể, phần dư  t có phân phối chuẩn  t

N ( 0,  t2 ) 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


12

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:

 t2 =  0 +  1 t2−1 + ... +  p t2− p + 1 t2−1 + ... +  q t2−q
Điều kiện:

 t2 =  0 +  1 t2−1 + ... +  p t2− p + 1 t2−1 + ... +  q t2−q
 0  0
  0, i = 1 − p

 
  

ln ( t2 ) =  +  ln ( t2−1 ) +   t −1 − E  t −1   +  t −1
 t −1
  t −1  
  t −1

Theo Tsay (2005) thì mô hình EGARCH tuân theo phân phối Gauss của thành phần


sai số, do vậy, E   t −1  = 2

  t −1 

Vì vậy, phương trình phương sai trên có thể được viết lại dưới dạng phần dư chuẩn
hóa, zt −1 =

 t −1
như sau:
 t −1

(

ln ( t2 ) =  +  ln ( t2−1 ) +  zt −1 − 2

)

 +  zt −1


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:
-

Phương trình trung bình:

Rt = 0 + 1Vt + 2 RHNX t + 3 R30t +  t + ARMA( p, q)
-

(

)

Phương trình phương sai: ln ( t2 ) =  +  ln ( t2−1 ) +  zt −1 − 2  +  zt −1

Theo Tsay (2005, trang 124) thì ý nghĩa của các tham số  ,  ,  trong mô hình
EGARCH được giải thích như sau:
-

 : cho biết độ lớn của tác động đối xứng hay tác động GARCH. Giá trị 
càng lớn cho biết sự biến động của các cú sốc là rất nhạy cảm đối với thị
trường.

-

 : 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

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến trong mô hình
Tên biến

Ý nghĩa

R

Đo lường sự biến thiên của chỉ số VNIndex

RHNX

Đo lường sự biến thiên của chỉ số HNIndex

VN30

Đo lường sự biến thiên của chỉ số VN30

V

Đo lường sự biến thiên trong KLGD trên HSX
Nguồn dữ liệu: Công ty Chứng khoán Bảo Việt


16

3.2.2 Cách tính các biến
Biến thiên của chỉ số VNIndex, Rt
 P 
Rt = ln  t 
 Pt −1 


 P 
RHNX ,t = ln  hnx,t 
P

 hnx ,t −1 
-

Rhnx,t : Chỉ số HNIndex trung bình của tuần t

-

Rhnx,t-1 : Chỉ số HNIndex trung bình của tuần (t – 1)

(3.3)

Biến thiên của chỉ số VN30
 VN 30t 
VN 30t = ln 

 VN 30t −1 

-

VN30t: là chỉ số VN30 trung bình của tuần t

-

VN30t-1: là chỉ số VN30 trung bình của tuần (t – 1)