Mặc dù những kiểm định được thực hiện đều cho kết quả có ý nghĩa thống kê cao để đưa ra kết luận về tính không hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam, luận văn vẫn tồn tại những giới hạn nhất định về nguồn dữ liệu cũng như phương pháp luận.
Thứ nhất, nguồn dữ liệu của thị trường chứng khoán Việt Nam mặc dù đến thời điểm hiện nay đã được 10 năm vẫn là một con số hạn chế so với những nghiên cứu khác về tính hiệu quả của thị trường. Các kiểm định về tính ngẫu nhiên đòi hỏi cỡ mẫu phải đủ lớn để kết quả của kiểm định thống kê không bị thiên lệch. Trong tương lai, khi có nhiều hơn cơ sở dữ liệu về thị trường chứng khoán Việt Nam, các nghiên cứu tiếp theo có thể được thực hiện với độ tin cậy cao hơn với nguồn dữ liệu chuỗi thời gian có độ dài nhiều hơn.
Thứ hai, việc kiểm định khả năng có thể dự báo của chuỗi biến động giá cổ phiếu đã không thể đưa vào được chi phí của thông tin cũng như việc giới hạn thời gian thanh toán hiện này là T+3 (nhà đầu tư chỉ có thể nhận được tiền sau
khi bán và nhận được chứng khoán sau khi mua ở tài khoản của mình sau 3 ngày làm việc kể từ ngày giao dịch T). Trên thực tế thì không có thông tin nào là miễn phí, do vậy khi thực sự đưa vào những chi phí liên quan đến việc tiếp cận thông tin thì lợi nhuận vượt trội có thể giảm xuống. Đối với việc giới hạn thời gian thanh toán T+3 thì đông đảo các nhà đầu tư cũng như giới chuyên gia tài chính ở Việt Nam đều thừa nhận rằng đây là một trong những lý do làm giảm tính thanh khoản, hạn chế giao dịch và do đó tăng tính không hiệu quả. Vì vậy, nếu các kiểm định có thể đưa vào yếu tố T+3 thì có nhiều cơ sở để tin tưởng rằng, lợi nhuận vượt trội sẽ còn đạt cao hơn bởi tính không hiệu quả của thị trường được đưa vào mô hình mô phỏng thậm chí gia tăng.
in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models, Journalof the American Statistical Association 65, pp. 1509-1526.
2. Brock, W. A, Dechert W.D, and Scheinkman J.A (1987), A Test of Independence Based on the Correlation Dimension, SSRI Working Paper No. 8702, Department of Economics, University of Wisconsin-Madison.
3. Brock, W.A, Lakonishok, J and LeBaron, B (1992), Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns, Journal of Finance 47, pp. 1731–1764.
4. Campbell, J.Y, Lo, A.W, and MacKinlay, A.C (1997), The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, New York.
5. Dickey, D.A, and Fuller W.A (1979), Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root, Journal of the American Statistical Association 74, pp. 427-431.
6. Fama, E.F (1965), The Behaviour of Stock Market Prices, Journal of Business
38, p34-105.
7. Fama, E.F (1970), Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Works, Journal of Finance 25 No. 2, pp. 383-417.
8. Fama, E.F (1991), Efficient Capital Markets: II, Journal of Finance 46, pp. 1575-1617.
9. Gujarati D.N (2003), Basic Econometrics 4/e, McGraw-Hill, New York.
10. Hawawini, G and Keim, D.B (1997), The Cross Section of Common Stock Returns: A Review of the Evidence and Some New Findings, INSEAD 97/66, INSEAD, Centre for the Management of Environmental Resources. The European Institute of Business Administration.
11. Huber, P. (1997), Stock Market Returns in Thin Markets: Evidence from the Vienna Stock Exchange, Applied Financial Economics 7, pp. 493-498.
12. Ljung, G.M, and Box., G.E (1978), On a Measure of Lack on Fit in Time Series Models, Biometrika 65, pp. 297-303.
13. Lo, A.W, and MacKinlay, A.C (1988). Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from a Simple Specification Test, Review of Finance Studies 1, pp. 41-66.
14. Malkiel, B.G (1999). A Random Walk Down Wall Street: The Time-tested Strategy for Successful Investing, W. W. Norton & Company, New York.
15. Nguyen, X. T., (1999). Event Study: The Conoco Take Over, Research Techniques for Finance, Warwick University
16. Nguyen, X. T., (1999). Weak Form Market Efficiency Test – UK Stocks and Indices, Research Techniques for Finance, Warwick University
17. Taylor, S., (2000). Stock Index and Price Dynamics in the UK and the US: New Evidence from a Trading Rule and Statistical Analysis, The European Journal of Finance 6, pp. 39-69.