Bài báo phân tích mối quan hệ giữa suất sinh lợi (SSL), độ biến thiên và khối lượng giao dịch (KLGD) trên Sàn giao dịch chứng khoán TP. HCM (HOSE) trong giai đoạn 05/01/2015 đến 14/02/2020. Sử dụng kiểm định nhân quả Granger và mô hình GARCH, kết quả nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa SSL và KLGD trên HOSE.
ISSN 1859-3666 MỤC LỤC KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ Trần Việt Thảo Vũ Thị Thanh Huyền - Tác động liên kết phát triển ngành công nghiệp hỗ trợ Việt Nam bối cảnh đại dịch COVID-19: tiếp cận theo phương pháp bảng cân đối liên ngành, Mã số: 149+150.1 DEco.11 The Impacts of Linkages in the Development of Vietnam’s Supporting Industries in the Context of the Covid-19: Inter-Sector Balance Sheet Approach Phan Thị Thu Hiền Bùi Thái Quang - Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tuân thủ pháp luật xuất nhập hàng hóa doanh nghiệp Việt Nam Mã số: 149+150.1IIEM.12 A Study on the Factors Affecting Goods Import-Export Law Compliance by Vietnamese Enterprises Phạm Lê Hồng Nhung, Nguyễn Nhật Minh, Nguyễn Thị Tú Trinh Đinh Công Thành - Phát triển du lịch cụm Cần Thơ - Sóc Trăng - Bạc Liêu - Cà Mau theo hướng liên kết mạng lưới điểm du lịch Mã số: 149+150.1TrEM.11 Tourism development in association of tourist attractions in Can Tho- Soc Trang- Bac LieuCa Mau Lê Thanh Huyền - Ảnh hưởng yếu tố bên đến khả sinh lời doanh nghiệp niêm yết ngành sản xuất, chế biến thực phẩm Việt Nam Mã số: 149+150.1FiBa.11 The effects of internal factors on profitability of various listed companies in Vietnamese food processing industry 14 25 35 QUẢN TRỊ KINH DOANH Lê Đình Nghi - Mối quan hệ suất sinh lợi, độ biến thiên khối lượng giao dịch thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Mã số: 149+150.2FiBa.21 The Relationship among Return, Volatility, and Trade Volume on Hochiminh City Stock Exchange (HOSE) Đào Tuyết Lan - Hiệu áp dụng chuẩn mực kế toán thuế thu nhập doanh nghiệp doanh nghiệp địa bàn TP HCM Mã số: 149+150.2 BAcc.22 The Efficiency of Corporate Income Tax (CIT) Accounting Standards in Enterprises in Ho Chi Minh Ngô Thị Khuê Thư, Trương Bá Thanh Trần Triệu Khải - Ảnh hưởng chất lượng tích hợp kênh đến lịng trung thành khách hàng ngành khách sạn Việt Nam Mã số: 149+150.2BMkt.21 The Effect of Multi-channel Integration Quality on Customer Loyalty in the Hotel Industry in Vietnam Nguyễn Thị Phương Anh Vũ Huy Thông - Hành vi mua ngẫu hứng người tiêu dùng Việt Nam theo độ tuổi, thu nhập nghề nghiệp: Nghiên cứu sản phẩm quần áo may sẵn Mã số: 149+150.2BMkt.22 Impulse Buying Behaviour of Vietnamese Consumers by Age, Income, and Profession: Case Study on Ready-to-Wear Clothing Products Sè 149 + 150/2021 khoa học thương mại 43 50 63 76 Nguyễn Thị Thanh Nhàn Vũ Tuấn Dương - Nghiên cứu hài lịng sinh viên với chương trình đào tạo đặc thù ngành du lịch Mã số: 149+150.2OMIS.21 Study on Student Satisfaction with the Tourism -Specific Training Program 10 Vũ Thị Kim Anh - Phương pháp tiếp cận kiểm toán nội dựa rủi ro doanh nghiệp: nghiên cứu doanh nghiệp kinh doanh bất động sản Việt Nam Mã số: 149+150.2DEco.21 Risk-Based Internal Audit in Enterprises: Case Study in Vietnamese Real Estate Businesses 11 Nguyễn Tuấn Kiệt Hồ Hữu Phương Chi - Thái độ rủi ro nông dân Đồng Sông Cửu Long: Bằng chứng thực nghiệm với thang đo DOSPERT Mã số: 149+150.2 The Attitudes toward Risks of Framers in Mekong Delta: Experimental Evidence with DOSPERT 12 Hà Minh Hiếu - Nghiên cứu yếu tố tác động đến việc lựa chọn nhà cung ứng dịch vụ logistics chủ hàng Việt Nam thời kỳ đại dịch Covid-19 Mã số: 149+150.2BMkt.21 A Study on Factors Affecting the Choice of Logistics Service Suppliers of Vietnam’s Goods Owners in the Covid-19 Pandemic 13 Nguyễn Trần Hưng Đỗ Thị Thu Hiền - Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến định sử dụng ứng dụng du lịch thông minh du khách đến Hà Nội Mã số: 149+150.2TRMg.21 A Study on the Factors Affecting the Decision to Use Smart Travel Apps by Visitors to Hanoi 14 Nguyễn Hữu Khôi, Nguyễn Thị Nga Bùi Hoàng Ngọc - Mối quan hệ tính “sành điệu” sản phẩm thời trang, giá trị cảm nhận ý định mua người tiêu dùng trẻ tuổi Nha Trang Mã số: 149+150.2BMkt.21 The Relationship between the “Excellence” of the Fashion Products, the Perceived Value, and the Purchase Intention of Young Consumers in Nha Trang City 82 93 104 115 123 137 Ý KIẾN TRAO ĐỔI 15 Hoàng Thanh Hạnh - Một số vấn đề lý luận kiểm toán kê khai tài sản - thu nhập kiểm toán nhà nước thực Mã số: 149+150.3BAcc.32 Several Theoretical Issues on Asset and Income Declaration Auditing by State Audit 16 Nguyễn Thị Phương Thảo Nguyễn Văn Anh - Đánh giá hài lòng người dân chất lượng dịch vụ công trực tuyến - Góc nhìn từ người sử dụng dịch vụ Mã số: 149+150.3OMIS.32 Assessment of citizen's satisfaction with online public service quality - Perspective from those who have used the online service 17 Đinh Văn Toàn - Nghiên cứu doanh nghiệp học thuật Spin-offs từ trường đại học giới vấn đề đặt giáo dục đại học Việt Nam Mã số: 149+150.3OMIS.31 Research on Spin-offs in Universities in the World and Problems of Tertiary Education in Vietnam khoa học thương mại 148 156 167 Sè 149 + 150/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH MỐI QUAN HỆ GIỮA SUẤT SINH LỢI, ĐỘ BIẾN THIÊN VÀ KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH TẠI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Lê Đình Nghi Trường Đại học Sài Gòn Email: nghiledinh@sgu.edu.vn Ngày nhận: 06/10/2020 B Ngày nhận lại: 02/12/2020 Ngày duyệt đăng: 08/12/2020 ài báo phân tích mối quan hệ suất sinh lợi (SSL), độ biến thiên khối lượng giao dịch (KLGD) Sàn giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE) giai đoạn 05/01/2015 đến 14/02/2020 Sử dụng kiểm định nhân Granger mơ hình GARCH, kết nghiên cứu mối quan hệ hai chiều SSL KLGD HOSE Ngoài ra, nghiên cứu KLGD có tác động lên độ biến thiên Sàn giao dịch chứng khoán TP HCM Nghiên cứu cung cấp thêm chứng mối quan hệ SSL, độ biến thiên KLGD Thị trường chứng khốn Việt Nam, đồng thời cung cấp thơng tin quan trọng cho nhà đầu tư nhà hoạch định sách định đầu tư quản lý Từ khóa: Thị trường chứng khốn, khối lượng giao dịch, suất sinh lợi, độ biến thiên JEL Classifications: G10, G12, G30 Giới thiệu Một lĩnh vực thu hút nhiều quan tâm nhà nghiên cứu tài nhà đầu tư thị trường chứng khoán (TTCK) khả dự báo giá chứng khốn, việc xác định yếu tố có tác động đáng kể lên thay đổi giá cổ phiếu đóng vai trị quan trọng Các nghiên cứu thường sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy (regression) kiểm định nhân (causality) để xác định mối quan hệ giá cổ phiếu yếu tố khác lợi nhuận doanh nghiệp, tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị trường công ty, tỷ giá hối đoái, lãi suất, lạm phát, cung tiền, tăng trưởng kinh tế,… (Rashid, 2007) Một vấn đề gặp phải nghiên cứu giá cổ phiếu thường biến động thường xuyên, biến số kinh tế tài khác lại biến động Vì vậy, biến khó có khả giải thích biến động hàng ngày giá cố phiếu TTCK Khối lượng giao dịch, biến số biến động thường xuyên tương tự giá cổ phiếu, biến số giải thích cho biến động giá cổ phiếu (Rashid, 2007) Vì vậy, nhiều nghiên cứu Sè 149 + 150/2021 phân tích mối quan hệ SSL KLGD nhiều thị trường khác nghiên cứu Rashid (2007), Miller (1977), Mpofu (2011), Chen cộng (2001), Alkhazali (2014),… Tuy nhiên, nhóm tác giả chưa tìm thấy nhiều nghiên cứu tương tự TTCK Việt Nam, đặc biệt nghiên cứu đồng thời tác động chiều KLGD SSL, ảnh hưởng KLGD lên độ biến thiên Vì vậy, nghiên cứu phân tích mối quan hệ SSL, độ biến thiên KLGD TTCK TP HCM Kết phân tích cung cấp thơng tin cần thiết cho nhà đầu tư để định Nếu mối quan hệ SSL KLGD có ý nghĩa thống kê, nhà đầu tư sử dụng thông tin biến động khối lượng giao dịch để dự báo thay đổi giá chứng khốn, từ giúp họ định xác Cơ sở lý thuyết Khối lượng giao dịch biến quan trọng có ảnh hưởng đến SSL cổ phiếu Giá cổ phiếu khối lượng giao dịch hai số đánh giá hoạt động thị trường chứng khoán chịu tác động biến động thị trường giống (Rashid, 2007) Cùng với giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch khoa học thương mại ? 43 QUẢN TRỊ KINH DOANH phản ánh kỳ vọng nhà đầu tư tương lai đầu tư TTCK Miller (1977) cho nhà đầu tư có quan điểm khác giá trị cổ phiếu, người nắm giữ cổ phiếu thể lạc quan họ giá cổ phiếu cách thúc đẩy gia tăng cầu cổ phiếu, từ dẫn đến gia tăng giá cổ phiếu Ông cho nhà đầu tư có quan điểm khác giá trị cổ phiếu đối diện với thiếu hụt cổ phiếu, giá cổ phiếu phản ánh ý kiến nhà đầu tư lạc quan, buộc giá cổ phiếu phải tăng Từ giả thuyết này, người ta kết luận có khác biệt lớn giá trị cổ phiếu nhà đầu tư, cổ phiếu có khả giao dịch mức cao (Mpofu, 2011) Theo Blume cộng (1994), khối lượng giao dịch phản ánh thông tin quan trọng hoạt động giao dịch đầu TTCK Vì vậy, biến động khối lượng giao dịch báo quan trọng cho biến động giá cổ phiếu TTCK Nhận định khẳng định nghiên cứu Gervais cộng (2001) Ngoài ra, theo Phylaktis cộng (1999), mối quan hệ KLGD độ biến thiên SSL giải thích thơng qua giả thuyết hỗn hợp phân phối MDH (Mixture of Distributions Hypothesis), theo đó, độ biến thiên của SSL cổ phiếu có tương quan chiều với khối lượng giao dịch Giả thuyết cho độ biến thiên thay đổi theo thời gian chuỗi SSL cổ phiếu giải thích biến có tương quan nối tiếp đại diện cho luồng thông tin đến thị trường Cụ thể hơn, có thơng tin, nhà đầu tư dễ đồng quan điểm dự đoán Nhưng thông tin bơm vào thị trường nhiều, dẫn đến việc cộng đồng nhà đầu tư có nhiều dự đoán khác Khi nhà đầu tư có kỳ vọng khác nhau, họ giao dịch để nhằm thực hóa kỳ vọng Vậy nhiều nhà đầu tư có kỳ vọng khác nhau, số lượng nhà đầu tư tham gia khối lượng giao dịch tăng lên (Nguyễn Thu Hiền & Lê Đình Nghi, 2010) Nhiều nghiên cứu mối quan hệ SSL khối lượng giao dịch tập trung vào mối quan hệ nhân (causality) chúng (Rashid, 2007), Jain & Joh (1988), Smirlock & Starks (1988), Rogalski (1978)… Kiểm định nhân cung cấp thông tin quan trọng cho biết thông tin khứ SSL (hoặc khối lượng giao dịch) giúp dự báo thay đổi khối lượng giao dịch (hoặc SSL) tương lai Kiểm định nhân Granger (Granger 44 khoa học thương mại Causality Test) công cụ hiệu để kiểm định mối quan hệ (Rashid, 2007) Nhiều nghiên cứu lý thuyết giải thích mối quan hệ SSL khối lượng giao dịch TTCK Cụ thể: Chen cộng (2001) sử dụng kiểm định nhân Granger để phân tích mối quan hệ SSL, khối lượng giao dịch độ biến thiên số thị trường Sử dụng số liệu chín thị trường gồm New York, Tokyo, London, Paris, Toronto, Milan, Zurich, Amsterdam Hong Kong giai đoạn từ 1973 đến 2000, nghiên cứu mối quan hệ đồng biến SSL khối lượng giao dịch thị trường Kiểm định nhân Granger số thị trường, SSL tác động lên khối lượng giao dịch khối lượng giao dịch tác động lên SSL Mpofu (2011) phân tích mối quan hệ giá cổ phiếu KLGD TTCK Nam Phi Sử dụng số liệu từ 22/7/1988 đến 11/6/2012, kết nghiên cứu SSL cổ phiếu có tác động chiếu với biến động KLGD Alkhazali (2014) nghiên cứu mối quan hệ KLGD SSL cổ phiếu TTCK Jordan giai đoạn 2000 2014 Kết nghiên cứu KLGD có tác động lên SSL cổ phiếu TTCK Jordan Tại Việt Nam, Nguyễn Thu Hiền & Lê Đình Nghi (2010) phân tích ảnh hưởng khối lượng giao dịch lên độ biến thiên TTCK Việt Nam Sử dụng số liệu TTCK Việt Nam từ 3/2007 đến 2/2009, kết nghiên cứu khối lượng giao dịch có tác động lên độ biến thiên với số cổ phiếu, chưa đủ cở sở thống kê để khẳng định mối quan hệ số thị trường Tuy nhiên, nghiên cứu chưa đánh giá ảnh hưởng SSL lên khối lượng giao dịch Ngoài ra, bối cảnh số liệu sử dụng nghiên cứu cũ mối quan hệ SSL khối lượng giao dịch thay đổi qua thời kỳ khác (Rashid, 2007), việc phân tích sâu tác động hai chiều khối lượng giao dịch SSL cần thiết Dữ liệu phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu Dữ liệu nghiên cứu bao gồm liệu ngày số VN-Index khối lượng giao dịch giai đoạn 05/01/2015 đến 14/02/2020, bao gồm 1274 quan sát ? Sè 149 + 150/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH Suất sinh lợi chuỗi VN-Index (và KLGD) tính tốn cơng thức sau: Trong đó: ln(x) logarithm tự nhiên x, Pt P(t-1) số VN-Index (hoặc KLGD) thời điểm t t-1 3.2 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, thông qua kiểm định nhân Granger mơ hình GARCH Cụ thể: Kiểm định nhân Granger Granger (1969) xây dựng lý thuyết để kiểm định mối tương quan “nhân quả” (causality) chuỗi liệu Phương pháp đánh giá biến x tác động lên y dựa việc kiểm định xem biến y giải thích giá trị y khứ giá trị có độ trễ x Biến y xem kết Granger x (Granger-caused by x) x góp phần dự báo giá trị y, hay nói cách khác hệ số biến trễ x có ý nghĩa thống kê Kiểm định nhân Granger (Granger Causality test) theo mơ hình VAR (Vector Autoregression) có dạng sau (Gujarati, 2004): yt D D1 yt 1 D l yt l E1 xt 1 El xt l H t xt D D1 xt 1 D l xt l E1 yt 1 El yt l ut kiểm định: β1 = β2 = = βl = cho phương trình Giả thuyết H0 là: x không tác động nhân Granger lên y (x does not Granger-cause y) phương trình hồi quy bên y không tác động nhân Granger lên x (y does not Granger-cause x) phương trình hồi quy bên Như vậy, phương trình phía (y biến phụ thuộc), giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa x tác động nhân Granger lên y Nghiên cứu áp dụng kiểm định nhân Granger với x y SSL KLGD để kiểm định mối quan hệ hai đại lượng HOSE Mơ hình GARCH Bollerslev (1986) người đưa mơ hình GARCH để mơ tả phương sai có điều kiện SSL, nghĩa độ biến thiên Với mơ hình dạng ARMA để mơ tả SSL: Sè 149 + 150/2021 rt k p i i q I0 ¦ E i xit ¦ Ii rt i ¦ T i at i at i Trong k,p q số nguyên không âm, xit biến nguyên nhân, rt-1 at-1 SSL sai số dự báo thời điểm t-i; mơ hình GARCH mơ tả độ biến thiên, thơng qua phương sai có điều kiện có dạng: m s i j V t2 D ¦D i at2i ¦ E jV t2 j đó, t phương sai có điều kiện, {t} biến phân bố ngẫu nhiên iid (identically distributed) với trung bình phương sai 1, max( m ,s ) α > 0, αi ≥ 0, βj ≥ ¦ D i Ei Ở đây, ta hiểu i αi = 0, với i>m βj = với j > s Ràng buộc sau αi + βi để phương sai không điều kiện at hữu hạn, phương sai có điều kiện Ϭ2t thay đổi theo thời gian t thường giả sử tuân theo phân phối chuẩn (normal distribution), phân phối Student-t (Student’s t distribution) hay phân phối lỗi tổng quát (generalized error distribution) (Tsay, 2005) Dựa vào mơ hình GARCH trên, nghiên cứu đưa biến KLGD vào phương trình mơ tả SSL để phân tích ảnh hưởng KLGD (Vt) lên SSL sau: Ϭ2 p k q I0 ¦ E i xit ¦ Ii rt i ¦ T i at i QVt 1 at rt i i i m s i j V t2 D ¦D i at2i ¦ E jV t2 j Tương tự, nghiên cứu đưa biến KLGD vào phương trình mơ tả độ biến thiên mơ hình GARCH để phân tích ảnh hưởng KLGD (Vt) lên độ biến thiên sau: p k rt q I0 ¦ E i xit ¦ Ii rt i ¦T i at i at i i m V t i s D ¦ D a ¦ E jV i t i i t j QVt 1 j Kết nghiên cứu 4.1 Thống kê mô tả Bảng cho thấy giá trị trung bình SSL KLGD HOSE dương, nhiên giá trị nhỏ Điều hợp lý thời kì nghiên cứu giai đoạn phục hồi thị trường sau thời đoạn khủng hoảng tài giới Độ nghiêng khoa học thương mại ? 45 QUẢN TRỊ KINH DOANH áp dụng nhiều phân tích tương tự (Gradojevic, 2013), (Ciner, 2011), (Nghi & Kieu, KLGD SSL (VN-Index) 2020)… Dùng tiêu chuẩn AIC, nghiên cứu xác định Trung bình (Mean) 0.000628 0.000427 bậc tốt mơ hình VAR với hai chuỗi Trung vӏ (Median) 0.000685 0.000938 liệu Từ đó, nghiên cứu thực kiểm định Ĉӝ lӋch chuҭn (Std Dev) 0.195782 0.009721 nhân Granger với độ trễ Kết kiểm định Ĉӝ nghiêng (Skewness) 0.112685 -0.617480 nhân Granger trình bày Bảng sau: Ĉӝ nhӑn (Kurtosis) 4.557304 6.472194 Kết cho thấy có mối quan hệ hai chiều (Skewness) SSL VN-Index âm chứng tỏ phân bố SSL thị trường bất đối xứng SSL khối lượng giao dịch TTCK Việt có ‘đi trái dài’ (long left tail), độ Nam Như vậy, nhà đầu tư sử dụng thơng tin chuỗi KLGD dương, chứng tỏ phân bố KLGD KLGD để dự báo thay đổi giá cổ phiếu bất đối xứng có ‘đi phải dài’ Độ nhọn HOSE ngược lại 4.4 Đánh giá ảnh hưởng KLGD lên SSL (Kurtosis) chuỗi liệu lớn chứng tỏ Quy tắc Box-Jenkin (Gujarati, 2004) áp phân bố liệu ‘nhọn’ (peak) so với phân dụng để xác định phương trình mơ tả SSL phối chuẩn GARCH (1,1) dùng để mô tả độ biến thiên Lý 4.2 Kiểm định tính dừng chuỗi liệu Các chuỗi liệu kiểm định tính dừng chọn mơ hình GARCH (1,1) mơ hình kiểm định ADF Kết trình bày hợp lý áp dụng hầu hết nghiên cứu tương tự Các trường hợp mơ hình GARCH (p,q) với bảng sau: hệ số p,q lớn thường dùng Bảng 2: Kiểm định tính dừng chuỗi liệu chuỗi liệu dài chuỗi liệu ngày kiểm định ADF vài thập kỉ liệu năm (Engle, 2001) Nhận định phù hợp với giáo trình SSL (VN-Index) SSL (KLGD) Giҧ thuyӃt H0 Chuӛi không dӯng Chuӛi không dӯng (Alexander, 2001) Kết ước lượng với mô t-Statistic -33.85269 -24.96476 hình GARCH(1,1) Bảng 4: KӃt luұn Bác bӓ ӣ mӭc 1% Bác bӓ ӣ mӭc 1% Ước lượng GARCH TTCK Việt Nam cho thấy hệ số α (thành phần ARCH) β (thành (Nguồn: Tính tốn tác giả) Bảng 1: Thống kê mô tả chuỗi liệu Bảng 3: Kiểm định nhân Granger KiӇPÿӏnh nhân quҧ Granger Giҧ thuyӃt H0 SSL cӫa VN-,QGH[NK{QJWiFÿӝng KhӕLOѭӧng giao dӏch tҥi HOSE không nhân quҧ Granger lên khӕLOѭӧng giao WiFÿӝng nhân quҧ Granger lên SSL dӏch tҥi HOSE cӫa VN-Index F-Statistics 7.58097 2.38386 KӃt luұn Bác bӓ ӣ mӭFêQJKƭD Bác bӓ ӣ mӭc ý QJKƭD% (Nguồn: Tính tốn tác giả) Bảng cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ mức phần GARCH) có ý nghĩa thống kê mức 1%, ý nghĩa 1%, nghĩa hai chuỗi SSL dừng chứng tỏ độ biến thiên TTCK Việt Nam phụ Như vậy, việc thực kiểm định nhân Granger thuộc vào độ biến thiên thành phần sai số (đại diện cho tăng giảm ngồi kì vọng NĐT) cặp chuỗi liệu phù hợp giai đoạn trước 4.3 Kiểm định nhân Granger Nghiên cứu bổ sung biến KLGD vào mơ hình Nghiên cứu dùng tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion) để chọn mơ hình VAR phù để đánh giá ảnh hưởng KLGD đến SSL VNhợp nhằm kiểm định nhân Granger Lý sử Index Kết nghiên cứu trình bày Bảng 5: Bảng cho thấy KLGD có tác động lên SSL dụng tiêu chuẩn AIC xem phù hợp việc lựa chọn mơ hình VAR tối ưu, đề HOSE Kết phù hợp với kết phân xuất giáo trình (Gujarati, 2004) tích kiểm định nhân Granger trình 46 khoa học thương mại ? Sè 149 + 150/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH Bảng 4: Ước lượng GARCH HOSE Kết ước lượng GARCH trình bày Bảng 6: Bảng 6: Ảnh hưởng KLGD lên độ biến thiên HӋ sӕ ӕ Giá trӏ BiӇu thӭc trung bình 0.000516** 0.640141* -0.629211* BiӇu thӭFÿӝ biӃn thiên 2.22E-06*** 098339*** 0.098339 0.880743*** Ghi chú: *, **, *** đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% 1% (Nguồn: Tính tốn tác giả) Bảng 5: Ảnh hưởng KLGD lên SSL + Giá trӏ BiӇu thӭc trung bình 0.0006 694*** 0.604 4844** -0.597 7967** BiӇu thӭFÿӝ biӃn thiên 5.38E 06*** 00.107179 107179*** 0.823166*** 8.88E-05*** HӋ sӕ ӕ Ghi chú: *, **, *** đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% 1% (Nguồn: Tính tốn tác giả) HӋ sӕ Giá trӏ BiӇu thӭc trung bình 0.000547*** 0.639157** -0.628185** 0.002991**** BiӇu thӭFÿӝ biӃn thiên 15E-06**** 2.15E-06 0.098480*** 0.881084*** Ghi chú: *, **, *** đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% 1% (Nguồn: Tính tốn tác giả) bày Bảng Điều phù hợp với hầu hết nghiên cứu trước đó, Chen cộng (2001), Mpofu (2011), Alkhazali (2014),… Như vậy, nhà đầu tư nhà quản lý sách sử dụng thơng tin khối lượng giao dịch để dự báo thay đổi giá cổ phiếu HOSE, từ có thêm thơng tin để định đầu tư đưa sách phù hợp 4.5 Ảnh hưởng KLGD lên độ biến thiên Nghiên cứu tiếp tục sử dụng mơ hình GARCH để phân tích ảnh hưởng KLGD lên độ biến thiên Sè 149 + 150/2021 Bảng cho thấy KLGD có tác động lên độ biến thiên HOSE Như vậy, nghiên cứu KLGD có tác động lên độ biến thiên SSL HOSE Như vậy, kết kiểm định cho thấy mối quan hệ KLGD độ biến thiên tuân theo giả thuyết hỗn hợp phân phối, nghĩa khối lượng giao dịch biến có ý nghĩa giải thích độ biến thiên SSL Như vậy, nhà đầu tư nhà hoạch định sách sử dụng thơng tin KLGD để dự báo độ biến thiên thị trường, từ có thêm thơng tin để đầu tư kiểm soát rủi ro thị trường tốt 4.6 Thảo luận kết nghiên cứu Kết kiểm định cho thấy KLGD có tác động kể lên SSL độ biến thiên SSL HOSE Các kết phù hợp với nghiên cứu trước nhiều thị trường khác giới Chen cộng (2001), Mpofu (2011), Alkhazali (2014), Rashid (2007), … Tương tự nghiên cứu trước, nguyên nhân lý giải cho mối quan hệ HOSE KLGD phản ánh mức độ hoạt động giao dịch đầu cơ, nên ảnh hưởng đáng kể đến thay đổi giá cổ phiếu (Blume cộng sự, 1994) Khối lượng giao dịch cho thấy niềm tin nhà đầu tư thị khoa học thương mại ? 47 QUẢN TRỊ KINH DOANH trường tương lai Ví dụ, thị trường kỳ vọng tăng trưởng tốt, lượng tiền liên tục đưa vào thị trường góp phần làm tăng khối lượng giao dịch, đồng thời kéo theo tăng trưởng giá cổ phiếu theo kỳ vọng nhà đầu tư Ngược lại, khối lượng giao dịch giảm cho thấy nhà đầu tư quan tâm khơng tìm thấy hội tìm kiếm lợi nhuận thị trường, họ tham gia thị trường, góp phần làm giảm cầu cổ phiếu, kéo theo giá cổ phiếu giảm Vì vậy, khối lượng giao dịch góp phần giải thích cho biến động giá cổ phiếu Ngoài ra, lý thuyết Hỗn hợp phân phối MDH (Mixture of Distributions Hypothesis) góp phần giải thích cho tác động KLGD lên độ biến thiên SSL (Phylaktis cộng sự, 1999) Theo đó, KLGD đại diện cho luồng thông tin đến thị trường Khối lượng giao dịch tăng đại diện cho thời điểm thị trường nhận nhiều thơng tin khác (Nguyễn Thu Hiền & Lê Đình Nghi, 2010) Khi đó, nhà đầu tư có nhiều quan điểm phản ứng khác thông tin mà họ nhận Sự khác biệt dẫn đến không đồng đa dạng định mua bán cổ phiếu, dẫn đến gia tăng đáng kể độ biến thiên giá cổ phiếu Vì vậy, giả thuyết hỗn hợp phân phối góp phần giải thích cho tác động KLGD lên độ biến thiên SSL HOSE Kết luận hàm ý quản trị Sử dụng liệu giá KLGD HOSE giai đoạn từ 05/01/2015 đến 14/02/2020, nghiên cứu phân tích mối quan hệ SSL KLGD TTCK TP HCM Kết kiểm định nhân Granger cho thấy tác động chiều KLGD SSL HOSE Đồng thời, kiểm định tác động KLGD lên SSL độ biến thiên dạng mơ hình GARCH cho thấy KLGD biến số có ảnh hưởng đến SSL độ biến thiên sàn HOSE Như vậy, nhà đầu tư hoạch định sách sử dụng thông tin KLGD để định đầu tư quản lý TTCK Việt Nam Kết nghiên cứu cung cấp thêm chứng mối quan hệ SSL KLGD TTCK Việt Nam Từ kết phân tích trên, nghiên cứu đưa số hàm ý quản trị khuyến nghị sau: Đối với nhà đầu tư, phân tích kỹ thuật, sử dụng khối lượng giao dịch cơng cụ hữu hiệu để phân tích dự báo thay đổi giá chứng khoán Cụ thể hơn, KLGD thay đổi theo hướng gia tăng, hàm ý gia tăng giá cổ phiếu ngược lại 48 khoa học thương mại Khi đó, nhà đầu tư dựa vào thay đổi KLGD để dự báo thay đổi giá chứng khốn, từ định đầu tư chứng khoán phù hợp Đối với quan quản lý thị trường chứng khốn, KLGD có tác động có ý nghĩa lên độ biến thiên SSL cổ phiếu, việc dựa vào KLGD để kịp thời định quản lý đóng vai trị quan trọng Bởi độ biến thiên SSL thị trường chứng khoán đại diện cho rủi ro thị trường (Nghi, 2012), nhà quản lý cần theo dõi biến động KLGD thị trường chứng khoán để kịp thời định quản lý nhằm hạn chế rủi ro thị trường Cụ thể hơn, có thay đổi đột biến KLGD thị trường dẫn đến gia tăng độ biến thiên giá cổ phiếu, làm gia tăng rủi ro thị trường nói chung Khi đó, nhà quản lý sách cần ý đến thay đổi KLGD để kịp thời định quản lý, nhằm hạn chế rủi ro đảm bảo phát triển ổn định thị trường chứng khoán Trong trường hợp này, nhà quản lý thị trường chuẩn bị biện pháp phù hợp hiệu quả, kiểm sốt tốt thơng tin thị trường, đảm bảo tốt tính cơng khai, minh bạch, hồn thiện hệ thống luật pháp liên quan đến thị trường chứng khoán nhằm giảm thiểu tượng làm giá, lũng đoạn thị trường,… nhằm đối phó với gia tăng rủi ro biến động giá chứng khoán, đảm bảo phát triển ổn định thị trường Tóm lại, nghiên cứu phát mối quan hệ KLGD, SSL độ biến thiên SSL, từ cung cấp thông tin giúp nhà đầu tư nhà quản lý có thêm thơng tin để dự báo thay đổi giá cổ phiếu rủi ro thị trường, từ kịp thời định hợp lý.u Tài liệu tham khảo: Alexander, C (2001), Market Models, A guide to Financial Data Analysis, John Wiley & Sons Alkhazali, A S (2014), The relationship between trading volume and stock returns index of Amman stocks exchange analytical study (20002014), Global Journal of Management and Business Research: B Economics and Commerce, 14(7) Blume, L., Easley, D., & O’Hara, M (1994), Market Statistics and Technical Analysis: The Role of Volume, The Journal of Finance, 49(1), 153 https://doi.org/10.2307/2329139 ? Sè 149 + 150/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH Bollerslev, T (1986), Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31(3), 307-327 https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1 Chen, G meng, Firth, M., & Rui, O M (2001), The dynamic relation between stock returns, trading volume, and volatility, Financial Review, 36(3), 153–174 https://doi.org/10.1111/j.15406288.2001.tb00024.x Ciner, C (2011), Information transmission across currency futures markets : Evidence from frequency domain tests International Review of Financial Analysis, 20(3), 134–139 https://doi.org/10.1016/j.irfa.2011.02.010 Engle, R (2001), GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics, Journal of Economic Perspectives, 15(4), 157–168 https://doi.org/10.1257/jep.15.4.157 Gervais, S., Kaniel, R., & Mingelgrin, D H (2001), The high-volume return premium, Journal of Finance, 56(3), 877-919 https://doi.org/10.1111/ 0022-1082.00349 Gradojevic, N (2013), Causality between Regional Stock Markets : A Frequency Domain Approach, Panoeconomicus, 76(February 2012), 633–647 https://doi.org/10.2298/PAN1305633G 10 Granger, C W J (1969), Investigating Causal Relations by Econometric Models and Crossspectral Methods, Econometrica, 37(3), 424–438 11 Gujarati (2004), Basic Econometrics, The McGraw−Hill 12 Jain, C ., & Joh, G.-H (1988), The Dependence between Hourly Prices and Trading Volume, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 23(3), 269–283 13 Miller, E M (1977), Risk, uncertainty, and divergence of opinion, The Journal of Finance, 32(4), 3025–3025 https://doi.org/10.1111/ jofi.12742 14 Mpofu, R T (2011), The relationship between beta and stock returns in the JSE securities exchange in South Africa, Corporate Ownership and Control, 9(1 F), 558–566 https://doi.org/ 10.22495/cocv9i1c5art5 15 Nghi, L D (2012), Evaluating Impacts of Reduction in Fluctuation Limit on Stock Price Risks in Vietnam, Journal of Economic Development, 214, 116–128 Sè 149 + 150/2021 16 Nghi, L D., & Kieu, N M (2020), Volatility spillover from the United States and Japanese stock markets to the Vietnamese stock market: A frequency domain approach, Panoeconomicus, 1–22 17 Nguyễn Thu Hiền, & Lê Đình Nghi (2010), Kiểm chứng mơ hình GARCH Thị trường chứng khốn Việt Nam, Tạp Chí Phát Triển Khoa Học Công Nghệ, 13(2), 5–14 18 Phylaktis, K., Kavussanos, M., & Manalis, G (1999), Price Limits and Stock Market Volatility in the Athens Stock Exchange, European Financial Management, 5(1), 69–84 https://doi.org/ 10.1111/1468-036X.00080 19 Rashid, A (2007), Stock prices and trading volume: An assessment for linear and nonlinear Granger causality, Journal of Asian Economics, 18(4), 595–612 https://doi.org/10.1016/j.asieco 2007.03.003 20 Rogalski, R J (1978), The Dependence of Prices and Volume, The Review of Economics and Statistics, 60(2), 268 https://doi.org/10.2307/ 1924980 21 Smirlock, M., & Starks, L (1988), An empirical analysis of the stock price-volume relationship, Journal of Banking and Finance, 12(1), 31–41 https://doi.org/10.1016/0378-4266(88)90048-9 22 Tsay, R S (2005), Analysis of Financial Time Series Second Edition, John Wiley & Sons https://doi.org/10.1002/0471264105 Summary This paper analyzes the relationship among return, volatility and trade volume in Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) from Jan 05, 2015 to Feb 14, 2020 Using Granger Causality Test and GARCH models, the results indicate the bi-directional causality between return and trading volume in HOSE The results also show that the trading volume change is positively related with the volatility in HOSE This study provides empirical evidences of the relationship among return, volatility and trade volume in Vietnam Stock Exchange, and helps the investers and policy-makers have more information for their decicion-makings khoa học thương mại 49 ... + 150/2021 QUẢN TRỊ KINH DOANH MỐI QUAN HỆ GIỮA SUẤT SINH LỢI, ĐỘ BIẾN THIÊN VÀ KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH TẠI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Lê Đình Nghi Trường Đại học Sài Gịn Email:... 2000, nghiên cứu mối quan hệ đồng biến SSL khối lượng giao dịch thị trường Kiểm định nhân Granger số thị trường, SSL tác động lên khối lượng giao dịch khối lượng giao dịch tác động lên SSL Mpofu... nghiên cứu mối quan hệ hai chiều SSL KLGD HOSE Ngoài ra, nghiên cứu KLGD có tác động lên độ biến thiên Sàn giao dịch chứng khoán TP HCM Nghiên cứu cung cấp thêm chứng mối quan hệ SSL, độ biến thiên