BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

MỐI LIÊN HỆ GIỮA KHỐI LƯỢNG
GIAO DỊCH VÀ CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN:
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

N

Tp. Hồ Chí Minh, 2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

MỐI LIÊN HỆ GIỮA KHỐI LƯỢNG
GIAO DỊCH VÀ CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN:
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM
–
: 60340201

:

–

Tp. Hồ Chí Minh, 2014


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “MỐI LIÊN HỆ GIỮA KHỐI LƯỢNG GIAO

3.5) Kiểm định Granger ............................................................................................ 18
3.6) Hàm phản ứng xung và phân rã phƣơng sai ...................................................... 19


4) NỘI DUNG

KIỂM ĐỊNH ........................................................... 20
31/12/2006...................................... 20

4.1.1) Kiểm định nghiệm đơn vị ............................................................................... 20
4.1.2) Lựa chọn độ trễ tối ƣu ..................................................................................... 21
4.1.3) Mô hình Var với độ trễ tối ƣu là 6 .................................................................. 21
4.1.4) Kiểm định Granger ......................................................................................... 25
4.1.5) Hàm phản ứng xung ........................................................................................ 25
4.1.6) Phân rã phƣơng sai.......................................................................................... 27
01/09/2013...................................... 28
4.2.1) Kiểm định nghiệm đơn vị ............................................................................... 28
4.2.2) Lựa chọn độ trễ tối ƣu ..................................................................................... 29
4.2.3) Mô hình Var với độ trễ tối ƣu là 4 .................................................................. 30
4.2.4) Kiểm định Granger ......................................................................................... 32
4.2.5) Hàm phản ứng xung ........................................................................................ 33
4.2.6) Phân rã phƣơng sai.......................................................................................... 34
5) KẾT LUẬN,

VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI .......................................... 37

5.1) Kết luận .............................................................................................................. 37
5.2)

................................................................................................ 38


Bảng 10: Kết quả mô hình Var của biến RVNI ........................................................ 30
Bảng 11: Kết quả mô hình Var của biến RVOL ....................................................... 31
Bảng 12: Kết quả kiểm

2 ........................................... 32

Bảng 13: Phân rã phương sai của biến RVNI ........................................................... 34
Bảng 14: Phân rã phương sai của biến RVOL ......................................................... 35
Biểu đồ 1: Hàm phản ứng xung của biến RVOL1 .................................................... 25
Biểu đồ 2: Hàm phản ứng xung của biến RVNI1 ..................................................... 26
Biểu đồ 3: Hàm phản ứng xung của biến RVOL ...................................................... 33
Biểu đồ 2: Hàm phản ứng xung của biến RVNI ....................................................... 34


DANH MỤC CÁC PHỤC LỤC

Phục lục 1: Kết quả kiểm định ADF của biến RVOL1 ............................................. 44
Phục lục 2: Kết quả kiểm định ADF của biến RVNI1 .............................................. 45
Phục lục 3: Kết quả kiểm định Phillips – Perront (PP) của biến RVOL1 ................ 46
Phục lục 4: Kết quả kiểm định Phillips – Perront (PP) của biến RVNI1.................. 47
Phục lục 5: Kết quả ước lượng độ trễ tối ưu
Phục lục 6: Kết quả mô hình Var với độ trễ tố

1 ................................. 48
1 ................ 48

Phục lục 7: Kết quả kiểm định Granger

1........................................ 50

Mục tiêu của nghiên cứu này là khảo sát bản chất mối quan hệ tác động qua
lại giữa sự thay đổi của khối lượng giao dịch với sự biến động của chỉ số VNI Index
trên Sở Giao Dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh. Số liệu sử dụng trong bài nghiên cứu
này là chuỗi khối lượng giao dịch và chỉ số VNI Index theo thời gian với tần suất
hàng ngày

28/07

144
từ 01/01/2007 (thời điểm Doanh Nghiệp khi niêm yết không

còn được hưởng ưu đãi về thuế thu nhập doanh nghiệp
) đến 01/09/2013 với 1654 số quan sát, thông qua việc sử dụng
VAR, kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng xung và phân rã phương sai.
Kết quả cho thấy

có mối quan hệ tích cực giữa sự

thay đổi của khối lượng giao dịch với sự biến động của chỉ số VNI Index. Hơn nữa
các kết quả bằng việc sử dụng VAR và kiểm định nhân quả Granger cho thấy mối
quan hệ này là 2 chiều. Tuy nhiên kết quả của hàm phản xung và phân rã phương
sai cho thấy mối quan hệ này tác động qua lại này yếu.
Từ khóa: Sự thay đổi của khối lượng giao dịch, sự biến động của chỉ số Vni
– Index, mô hình Var, kiểm định Granger, hàm phản ứng xung, phân rã phương sai


2

1. GIỚI THIỆU
1.1)

hơn so với thị trường trong xu thế giảm.
Fama cho rằng với thị trường hiệu quả yếu thì giá cổ phiếu hiện tại đã phản
ánh hết các thông tin trong quá khứ (Fama, 1970, 1991), điều này ngụ ý rằng giá


3

chứng khoán trong quá khứ không thể được sử dụng để dự đoán những thay đổi giá
tương lai và do đó, các công cụ phân tích kỹ thuật không có giá trị . Ngược lại, các
nhà phân tích kỹ thuật cho rằng thông tin trong giá chứng khoán trong quá khứ là
không hoàn toàn tích hợp trong giá chứng khoán hiện tại , và do đó, họ tin rằng
bằng cách quan sát giá trong quá khứ có thể dự đoán được sự thay đổi giá chứng
khoán tương lai. Nhà phân tích kỹ thuật tin tưởng một cách mạnh mẽ rằng “Khối
lượng ảnh hưởng đến sự thay đổi giá”.
Có một số nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa sự biến động
khối lượng hàng ngày với sự thay đổi giá hàng ngày đối với cả chỉ số thị trường
chung cũng như cổ phiếu riêng biệt (ví dụ như Ying, 1966; Westerfield, 1977;
Rutledge, 1984). Thêm một nghiên cứu về mối quan hệ này của Gervars , Kaniel và
Mingelgrin (KGM, 2001). KGM tiến hành nghiên cứu vai trò của các hoạt động
giao dịch trong điều kiện các thông tin phản ánh vào giá trong tương lại. Hay nói
một cách khác là sự biến động của khối lượng giao dịch có ảnh hưởng xu hướng
thay đổi giá trong tương lai hay không. Và họ đã tìm thấy bằng chứng rằng các cổ
phiếu có khối lượng giao dịch lớn (nhỏ) trong thời gian một ngày hay một tuần thì
có ảnh hưởng đến sự thay đổi giá lớn (nhỏ) trong tháng kế tiếp. Đối với các nước
Đông Nam Á thì 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.
Mặc dù mối quan hệ giữa sự biến động giữa giá và khối lượng giao dịch đã


1.4)

Bố cục đề tài

Phần còn lại của luận văn gồm có 4 phần: phần tiếp theo tác giả sẽ trình bày
tổng quan các nghiên cứu trước đây. Phần 3 trình bày Phương pháp nghiên cứu.
Phần 4 trình bày nội dung và kết quả nghiên cứu. Phần 5 là kết luận.


5

2. TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
Schwert (1990) lập luận rằng sự thay đổi khối lượng giao dịch đã phản ánh
sự biến động giá bởi vì sự biến động giá là yếu tố rất quan trọng trong việc thực
hiện chiến lược giao dịch của nhà đầu tư. Và tác giả cũng đưa ra quan điểm rằng khi
có xu hướng chắc chắn về sự biến động giá thì nhiều nhà đầu tư sẽ giao dịch cùng
một hướng, quan điểm này của tác giả dựa trên tâm lý hành vi “bầy đàn” của nhà
đầu tư và sự biến động giá ngẫu nhiên là không hợp lệ.
Ở thị trường chứng khoán New York, Hiemstra & Jones (1994) bằng việc sử
dụng kiểm định Granger tuyến tính và phi tuyến trong 2 giai đoạn từ năm 1915 đến
1946 và 1947 đến 1990 đã chỉ ra rằng có mối quan hệ tác động qua lại giữa sự thay
đổi giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch.
Ở khu vực Châu Mỹ La Tinh, Saatcioglu & Starks (1998) bằng việc sử dụng
dữ liệu chỉ số hàng tuần và hàng tháng, mô hình Var, kiểm định mối quan hệ nhân
quả Granger đã cung cấp bằng chứng về mối quan hệ giữa sự thay đổi giá cổ phiếu
và khối lượng cổ phiếu giao dịch tại 6 thị trường Argentina, Brazil, Chile,
Colombia, Mexico, and Venezuela. Có sự tác động qua lại giữa sự thay đổi giá cổ
phiếu và khối lương cổ phiếu giao dịch ở thị trường chứng khoán Colombia và
Venezuela. Ngoài ra, nghiên cứu này còn chỉ ra rằng sự thay đổi của giá cổ phiếu

giai đoạn từ 1963 đến 1996 tại thị trường chứng khoán New York (NYSE) đã phát
triển lý thuyết tầm nhìn dựa trên quan điểm của Miller (1997) và Mayshar (1983).
Lý thuyết tầm nhìn cho rằng khi nhà đầu tư có nhiều quan điểm khác nhau về giá trị
cổ phiếu thì những nhà đầu tư đã mua cổ phiếu thường rất lạc quan về giá trị của cổ
phiếu. Hơn nữa, nếu nguồn cung của cổ phiếu bị giới hạn bởi bán khống thì quan
điểm của nhà đầu tư bi quan sẽ không phản ánh vào giá và giá cổ phiếu sẽ bị nhiễu.
GKM cho rằng với trường hợp như vậy thì cổ phiếu với biến động tích cực sẽ được
giao dịch nhiều hơn (do nhiều người muốn mua hơn). Tuy nhiên, nguồn cung của
cổ phiếu thì hữu hạn, nên khối lượng và giá sẽ biến động tích cực. Và tác giả kết
luận rằng khối lượng giao dịch chứa đựng thông tin quan trọng đối với sự biến động


7

giá xảy ra trong tương lai, khi sự thay đổi khối lượng giao dịch cao thì dẫn đến sự
biến động giá tích cực và ngược lại.
Bằng việc dùng mô hình Var và kiểm định Granger với dữ liệu hàng ngày từ
1973 đến 2000, Chen, Firth, Rui (2001) cũng nghiên cứu mối quan hệ nhân quả
giữa sự biến động chỉ số giá với sự thay đổi khối lượng giao dịch tại 9 thị trường
chứng khoán lớn nhất: New York, Tokyo, London, Paris, Toronto, Milan, Zurich,
Amsterdam, và Hong Kong. Tác giả lựa chọn các thị trường này là do qui mô thị
trường lớn, uy tín tốt và dữ liệu đủ cho việc kiểm định cũng như những thị trường
này được sự quan tâm của nhà đầu tư nước ngoài. Tác giả đã đưa ra kết luận rằng có
mối tương quan tích cực giữa khối lượng và giá tại 9 thị trường. Nghiên cứu này
còn tìm thấy 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 và
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.
Với việc dùng mô hình Var và kiểm định Granger, Lee & Rui (2002) đã
kiểm tra các mối quan hệ năng động giữa sự biến động giá và khối lượng giao dịch

hưởng tới giá trị của công ty. Điều này được tác giả giải thích là do mối tương quan
giữa khối lượng và giá phụ thuộc vào cách thông tin được phổ biến trên thị trường,
và tại các thị trường mới nổi thì nhà đầu tư tiếp cận thông tin thường có độ trễ nhất
định, do đó dẫn mối tương quan yếu giữa sự biến động giữa khối lượng giao dịch và
giá.
De Medeiros & Doornik (2006) cũng tiến hành nghiên cứu mối quan hệ thực
nghiệm giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch và sự biến động giá tại thị trường
chứng khoán Braxin (Bovespa). Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu hàng ngày của 57 cổ
phiếu (chiếm hơn 80% vốn hóa) trên TTCK Braxin trong giai đoạn từ 03/01/2000
đến 29/12/2005. Phương pháp nghiên cứu được tác giả sử dụng gồm: phân tích tự
tương quan, kiểm nghiệm đơn vị, phân tích phương trình hồi quy 2 biến, GARCH,
VAR, và kiểm định Granger. Tác giả tìm thấy bằng chứng cho thấy rằng có sự tác
động qua lại giữa sự biến động khối lượng giao dịch và sự thay đổi giá. Tác giả
cũng cho rằng sự biến động khối lượng giao dịch càng lớn sẽ dẫn đến sự giao động
của giá càng mạnh và mối quan hệ này là đối xứng.
Tov Assogbavi, Jennifer Schell, Simeon Fagnisse (2007) cũng tìm thấy bằng
chứng mạnh mẽ cho rằng mối quan hệ tác động giữa sự biến động giá với sự thay
đổi khối lượng giao dịch là 2 chiều khi sử dụng mô hình Var, kiểm định Granger
với dữ liệu là 28 cổ phiếu thuộc các ngành khác nhau (lúc đầu tác giả đưa ra 60 cổ
phiếu nhưng sau đó chọn lọc lại 28 cổ phiếu), dữ liệu thời gian là dữ liệu hàng tuần


9

trong giai đoạn từ tháng 1/1997 đến 12/2005 để phân tích mối quan hệ giữa sự biến
động giá với sự thay đổi khối lượng giao dịch tại thị trường chứng khoán Nga
(RTS).
Tại TTCK Chi lê (IPSA), Kamath (2008) sử dụng dữ liệu hàng ngày từ tháng
01/2003 đến 10/2006. Nghiên cứu chỉ ra rằng sự gia tăng của chỉ số IPSA đi kèm là
theo là khối lượng tăng và chỉ số IPSA giảm đi kèm với khối lượng giảm. Mối quan

dụng hồi quy 2 biến, mô hình VECM, VAR, IRF và kiểm định Johansen. Tác giả
rút ra kết luận là có sự tác động 2 chiều giữa giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch
và sự biến động giá, và tác giả cho rằng thông tin mới diễn biến hàng ngày trên tin
trường ảnh hưởng tức thời đến sự biến động giá, và đặc biệt khi có tin xấu xảy ra thì
sẽ tác động rất nhiều vào sự biến động của khối lượng giao dịch và giá, việc này
được giải thích là do các nhà đầu tư thường ác cảm trong xu hướng thị trường giảm,
vì vậy họ thường có hành động nhanh hơn khi có tin xấu. Bằng việc sử dụng hàm
phản ứng xung và phân rã phân sai, tác giả cũng cho thấy rằng mức độ tác động của
khối lượng giao dịch mạnh hơn đối với sự biến động giá, vì vậy các thông tin quá
khứ của khối lượng giao dịch rất hữu ích để cải thiện dự báo biến động giá.
Tuy nhiên không hẳn mối quan hệ giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch và
sự biến động giá thường tích cực, Pathirawasam (2011) nghiên cứu dữ liệu hàng
tháng của 266 cổ phiếu tại TTCK Colombo (Sri Lanka) từ 02/2000 đến 10/2008, tác
giả cho rằng sự thay đổi khối lượng giao dịch hiện tại có tác động tích cực tới sự
biến động giá. Tuy nhiên mối quan hệ giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch trong
quá khứ và sự biến động giá hiện tại lại tiêu cực. Điều này có nghĩa là các cổ phiếu
có sự biến động khối lượng giao dịch thấp sẽ tốt hơn đối với các cổ phiếu có sự biến
động khối lượng cao trong tháng kế tiếp. Việc này được giải thích là do nhà đầu tư
đánh giá sai về lợi nhuận trong tương lai của công ty, hơn nữa việc thanh khoản
thấp cũng có thể là nguyên nhân làm cho các cổ phiếu với khối lượng giao dịch thấp
được đánh giá cao tại thị trường không hiệu quả dạng yếu.


11

, Al-Jafari & Tliti
giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch

(2013)
và sự biến động giá

lượng có ý nghĩa quan trọng đối với hoạt động giao dịch , đầu cơ, dự báo và phòng
ngừa rủi ro

(2012)

nghiên cứu mối quan hệ thực nghiệm giữa sự thay đổi khối lượng

giao dịch và sự biến động giá tại

. 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 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


12

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 đổi của chỉ số VNIndex lại có ảnh hưởng đến sự thay đổi của khối lượng giao dịch
rằng mối quan hệ giữa sự thay đổi chỉ số VN-Index và
khối lượng giao dịch chỉ xảy ra một chiều là từ chỉ số VN-Index đến khối lượng
giao dịch.


13

3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1) Dữ liệu nghiêu cứu
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm chuỗi chỉ số VN-Index và

3.2) Phƣơng pháp nghiên cứu
Để nghiên cứu mối quan hệ tác động qua lại giữa sự thay đổi của khối lượng
giao dịch và sự biến động của chỉ số thị trường tác giả sử dụng mô hình Var và
kiểm định Granger , ngoài ra kiểm định nghiệm đơn vị cũng được sử dụng để kiểm
tra tính dừng của chuỗi số liệu. Hơn nữa hàm phản ứng xung, phân rã phương sai
cũng được tác giả sử dụng để nói lên mức độ của tác động này.
3.3) Kiểm định nghiệm đơn vị
Tại sao chuỗi thời gian dừng lại quan trọng? Có một số lý do quan trọng khi
biết một chuỗi thời gian là dừng hay không.
 Đầu tiên, Gujarati (2003) cho rằng nếu một chuỗi thời gian không dừng,
chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó chỉ trong khoảng thời gian
đang được xem xét. Vì thế, mỗi một mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một tình
tiết nhất định. Kết quả là, chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai đoạn
thời gian khác. Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng
như vậy có thể sẽ không có giá trị thực tiễn. Vì như chúng ta đã biết, trong
dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả địng rằng xu hướng vận động của
dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai. Và
như vậy chúng ta không thể dự báo được điều gì cho tương lai nếu như bản
than dữ liệu luôn thay đổi.
 Ngoài ra khi hồi qui một biến của một chuỗi thời gian đối với một biến của
chuỗi thời gian khác, ta thường thu được giá trị R2 rất cao, mặc dù không hề
có mối liên hệ có ý nghĩa nào giữa chúng. Tình huống này là thí dụ cho vấn
đề hồi qui không xác thực. Vấn đề này xuất hiện bởi vì nếu như cả hai chuỗi
thời gian được xét đến đều thể hiện các xu hướng mạnh (xu hướng lên hoặc


15

xuống liên tục), thì R2 có giá trị cao là do sự hiện diện của xu hướng loại
này, chứ không phải do mối quan hệ thực của hai chuỗi thời gian đó. Do đó,

thuyết không sẽ là Ώ = 0, tức là có nghiệm đơn vị. Sự khác biệt giữa (1) và hai hồi
qui khác là ở chỗ có sự bao gồm cả hằng số (giao điểm với trục tọa độ) và số hạng
xu hướng.
Giả thuyết H0 vẫn là Ώ = 0, có nghĩa là RVNIt, RVOLt có nghiệm đơn vị
(RVNIt, RVOLt là không dừng) và H1: Ώ ≠ 0, RVNIt, RVOLt là chuỗi dừng. Khi
kiểm định DF được áp dụng cho các mô hình như (3), nó được gọi là kiểm định gia
tăng Dickey-Fuller (ADF).
Bởi vì kiểm định ADF dựa trên giả định sai số ngẩu nhiên nên khi sử dụng
phương pháp ADF phải chắc chắn rằng khoản mục sai số là không có tương quan
với nhau và có sự biến đổi cố định. Do đó, trong nghiên cứu thực nghiệm, phương
pháp ADF thường được dùng kèm theo kiểm định Phillip-Perron (PP). Phương trình
cho kiểm định PP có dạng: .
∆RVNIt = α RVNIt-1 + β RVOLt + εt
∆RVOLt = α RVOLt-1 + β RVNIt + εt
: RVNIt, RVOLt

RVOLt, RVNIt :

, εt :

Giả thuyết H0 vẫn là α = 0, có nghĩa là RVNIt, RVOLt có nghiệm đơn vị
(RVNIt, RVOLt là không dừng) và H1: α ≠ 0, RVNIt, RVOLt là chuỗi dừng


17

3.4) Mô hình var
Như chúng ta đã biết, mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần
chỉ theo một chiều, biến độc lập (biến giải thích) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc mà
trong nhiều trường hợp nó còn có ảnh hưởng ngược lại. Do đó mà ta phải xét ảnh

để kiểm định mối quan hệ tác động giữa sự thay đổi khối lượng giao dịch và sự biến