Mối quan hệ giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch tại Thị trường Chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc, Nhật Bản

• Tác giả: Lê Minh Tân
• Người hướng dẫn: TS. Lê Thị Phượng Vy
• Trường học: Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng
• Đề tài: Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi, khối lượng giao dịch ở thị trường chứng khoán tại Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về mối quan hệ tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch

Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch là một trong những chủ đề trung tâm của tài chính thực nghiệm. Luận văn thạc sĩ của Lê Minh Tân (2018) tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh nghiên cứu mối quan hệ này tại ba thị trường chứng khoán: Việt Nam (VN-INDEX), Trung Quốc (Shanghai Composite) và Nhật Bản (TOPIX Index) trong giai đoạn 9 năm. Thị trường chứng khoán phản ánh kỳ vọng của nhà đầu tư. Khi tỷ suất sinh lợi tăng, khối lượng giao dịch thường tăng theo. Điều này phù hợp với lý thuyết thị trường hiệu quả và hành vi nhà đầu tư. Tuy nhiên, mỗi thị trường có đặc điểm riêng. Việt Nam và Trung Quốc là thị trường mới nổi, còn Nhật Bản là thị trường phát triển. Sự khác biệt này tạo ra các kết quả thực nghiệm khác nhau. Nghiên cứu sử dụng các mô hình kinh tế lượng hiện đại như ARCH, GARCH và GJR-GARCH để đo lường tác động. Đây là phương pháp phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian tài chính có tính biến động cao và hiệu ứng bầy đàn.

1.1. Lý thuyết về mối quan hệ đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi và khối lượng

Mối quan hệ đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch được giải thích qua nhiều lý thuyết. Lý thuyết thông tin hỗn hợp cho rằng cả hai biến cùng phản ứng với dòng thông tin mới vào thị trường. Khi thông tin tích cực xuất hiện, giá tăng và khối lượng giao dịch tăng cùng lúc. Ngược lại, thông tin tiêu cực kéo giá xuống và cũng làm tăng khối lượng do áp lực bán. Lý thuyết kỳ vọng dị biệt giải thích rằng nhà đầu tư diễn giải thông tin khác nhau, dẫn đến giao dịch nhiều hơn khi biến động giá lớn.

1.2. Mối quan hệ nhân quả giữa tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch

Mối quan hệ nhân quả xác định biến nào dẫn dắt biến còn lại. Kiểm định nhân quả Granger được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu này. Tại Việt Nam và Trung Quốc, kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi tác động một chiều lên khối lượng giao dịch. Điều này có nghĩa là sự thay đổi giá chứng khoán dự báo được khối lượng giao dịch trong tương lai. Nhà đầu tư theo dõi diễn biến giá để ra quyết định mua bán. Đây là đặc điểm điển hình của thị trường mới nổi nơi tâm lý bầy đàn còn phổ biến.

II. Phân tích kết quả thực nghiệm tại ba thị trường chứng khoán

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa ba thị trường. Tại Việt Nam và Trung Quốc, khối lượng giao dịch có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi. Khi thị trường tăng điểm, khối lượng giao dịch tăng. Khi thị trường giảm điểm mạnh, khối lượng cũng tăng do áp lực bán tháo. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước về thị trường phát triển và mới nổi. Tại Nhật Bản, mối quan hệ lại nghịch biến. Tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có chiều hướng ngược với khối lượng giao dịch. Nguyên nhân được xác định là nhà đầu tư Nhật Bản mất niềm tin vào thị trường sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007. Thái độ thụ động và chờ đợi tín hiệu thị trường trở nên phổ biến. Hiệu ứng bất cân xứng cũng được phát hiện. Tại Việt Nam và Nhật Bản, cú sốc âm (tin xấu) tác động mạnh và dai dẳng hơn cú sốc dương (tin tốt). Nhà đầu tư phản ứng mạnh hơn với thua lỗ so với lợi nhuận cùng mức độ.

2.1. Kết quả mô hình GARCH tại thị trường Việt Nam và Trung Quốc

Mô hình GARCH (1,1) xác nhận mối quan hệ đồng biến giữa khối lượng giao dịch và tỷ suất sinh lợi tại VN-INDEX và Shanghai Composite. Khối lượng giao dịch lấy trễ có tác động thống kê có ý nghĩa lên biến động tỷ suất sinh lợi hiện tại. Tham số trong phương trình phương sai có điều kiện có ý nghĩa thống kê, chứng minh khối lượng giao dịch mang thông tin dự báo về biến động tương lai. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu tại thị trường châu Á mới nổi, nơi dòng thông tin lan truyền qua biến động giao dịch.

2.2. Hiệu ứng bất cân xứng và kết quả tại thị trường Nhật Bản

Mô hình GJR-GARCH phát hiện hiệu ứng bất cân xứng rõ rệt tại Việt Nam và Nhật Bản. Tham số gamma trong mô hình có ý nghĩa thống kê, xác nhận cú sốc âm gây biến động lớn hơn cú sốc dương cùng độ lớn. Tại Nhật Bản, sau khủng hoảng 2007, nhà đầu tư có tâm lý phòng thủ. Khi thị trường tăng, khối lượng giao dịch không tăng tương ứng do nhà đầu tư giữ cổ phiếu chờ đợi. Khi thị trường giảm, khối lượng giao dịch cũng giảm vì thiếu người mua, dẫn đến mối quan hệ nghịch biến đặc thù.

III. Phương pháp nghiên cứu và mô hình kinh tế lượng được áp dụng

Nghiên cứu sử dụng chuỗi phương pháp kinh tế lượng chặt chẽ để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian tài chính. Bước đầu tiên là kiểm định tính dừng bằng kiểm định Dickey-Fuller và Phillips-Perron. Chuỗi dữ liệu không dừng phải được xử lý trước khi đưa vào mô hình. Bước tiếp theo là kiểm tra hiệu ứng ARCH để xác nhận tính biến động có điều kiện trong dữ liệu. Sau khi xác nhận hiệu ứng ARCH, mô hình ARCH, GARCH và GJR-GARCH lần lượt được ước lượng. Tiêu chí thông tin AIC và BIC được sử dụng để lựa chọn độ trễ tối ưu. Mô hình CC-GARCH (GARCH tương quan cố định) áp đặt giới hạn cho hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch. Hàm log-likelihood được tính toán để đánh giá độ phù hợp của mô hình với phân phối t-Student, phù hợp với đặc tính đuôi dày của dữ liệu tài chính. Cuối cùng, kiểm định nhân quả Granger xác định chiều hướng tác động giữa hai biến.

3.1. Quy trình kiểm định tính dừng và hiệu ứng ARCH

Kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) và Phillips-Perron (PP) được áp dụng cho tất cả chuỗi dữ liệu tại ba thị trường. Kết quả xác nhận các chuỗi tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch là chuỗi dừng sau khi lấy sai phân bậc một. Tiếp theo, kiểm định Lagrange Multiplier phát hiện hiệu ứng ARCH có ý nghĩa trong phần dư của phương trình trung bình. Điều này chứng minh phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian, là nền tảng để ứng dụng họ mô hình GARCH trong phân tích tiếp theo.

3.2. Ứng dụng mô hình GJR GARCH và kiểm định nhân quả Granger

Mô hình GJR-GARCH được thiết kế để nắm bắt tác động bất cân xứng của thông tin xấu và tốt lên biến động thị trường. Biến giả trong phương trình phương sai có điều kiện nhận giá trị 1 khi cú sốc âm xảy ra và 0 trong trường hợp ngược lại. Sau khi ước lượng mô hình GARCH, kiểm định nhân quả Granger hai chiều được thực hiện. Phương pháp này kiểm tra liệu giá trị quá khứ của khối lượng giao dịch có dự báo được tỷ suất sinh lợi hiện tại hay không, và ngược lại, nhằm xác định chiều nhân quả rõ ràng giữa hai biến.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn cho nhà đầu tư chứng khoán

Nghiên cứu đạt được nhiều kết luận quan trọng cho thực tiễn đầu tư và quản lý thị trường. Khối lượng giao dịch mang thông tin có giá trị dự báo về tỷ suất sinh lợi tương lai. Nhà đầu tư có thể sử dụng biến động khối lượng giao dịch như một tín hiệu kỹ thuật bổ sung. Tại thị trường Việt Nam và Trung Quốc, tín hiệu từ khối lượng giao dịch đặc biệt hữu ích. Khi khối lượng tăng đột biến kèm theo giá tăng, đây là tín hiệu xác nhận xu hướng tăng. Ngược lại, khối lượng tăng khi giá giảm báo hiệu áp lực bán lớn. Đối với nhà quản lý thị trường, kết quả nghiên cứu gợi ý cần có chính sách minh bạch thông tin. Hiệu ứng bất cân xứng cho thấy tin xấu cần được công bố kịp thời và rõ ràng để tránh hoảng loạn thị trường. Tại Nhật Bản, kết quả nghịch biến phản ánh tâm lý thận trọng sau khủng hoảng. Điều này nhắc nhở nhà đầu tư về tầm quan trọng của bối cảnh kinh tế vĩ mô trong phân tích kỹ thuật.

4.1. Hàm ý chính sách cho thị trường chứng khoán Việt Nam

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng cho cơ quan quản lý thị trường chứng khoán Việt Nam. Mối quan hệ nhân quả một chiều từ tỷ suất sinh lợi đến khối lượng giao dịch cho thấy nhà đầu tư Việt Nam phản ứng theo giá. Hành vi bầy đàn còn phổ biến. Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cần tăng cường giám sát giao dịch bất thường và minh bạch hóa thông tin. Hiệu ứng bất cân xứng nhấn mạnh sự cần thiết của cơ chế bình ổn thị trường khi xuất hiện thông tin tiêu cực lớn, tránh để thị trường rơi vào vòng xoáy bán tháo.

4.2. Chiến lược đầu tư dựa trên phân tích khối lượng và tỷ suất sinh lợi

Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức có thể xây dựng chiến lược giao dịch dựa trên kết quả nghiên cứu này. Tại Việt Nam và Trung Quốc, theo dõi khối lượng giao dịch là công cụ xác nhận xu hướng hiệu quả. Không nên giao dịch ngược chiều xu hướng khi khối lượng tăng mạnh. Tại thị trường phát triển như Nhật Bản, phân tích vĩ mô cần được ưu tiên hơn phân tích kỹ thuật thuần túy. Kết hợp mô hình GARCH trong quản lý rủi ro danh mục cho phép đo lường biến động tương lai chính xác hơn, đặc biệt trong giai đoạn thị trường bất ổn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ MINH TÂN MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI, KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM, TRUNG QUỐC VÀ NHẬT BẢN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ MINH TÂN MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI, KHỐI LƯỢNG GIAO DỊCH Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM, TRUNG QUỐC VÀ NHẬT BẢN Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. LÊ THỊ PHƢƠNG VY TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam kết rằng bài luận này: “MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI, KHỐI LƢỢNG GIAO DỊCH Ở THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT NAM, TRUNG QUỐC VÀ NHẬT BẢN” là bài nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi cá nhân tôi. Không có bài báo/nghiên cứu nào của ngƣời khác đƣợc sử dụng trong bài luận văn này mà không có trích dẫn theo đúng quy định. Ngoại trừ những tài liệu tham khảo đƣợc trích dẫn trong luận văn này, tôi cam kết rằng toàn bộ nội dung của bài luận văn chƣa từng đƣợc công bố hoặc đƣợc sử dụng để nhận bằng cấp ở những trƣờng đại học hay cơ sở đào tạo nào khác.Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 09 năm 2018 Lê Minh Tân MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT PHẦN 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU . Lý do chọn đề tài . Mục tiêu nghiên cứu. Câu hỏi nghiên cứu . Phạm vi nghiên cứu . Đối tượng nghiên cứu . Phạm vi nghiên cứu .5 Ý nghĩa thực tiễn đề tài . TỔNG QUAN CÁC CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM . Mối quan hệ đồng thời giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch của thị trường chứng khoán. Mối quan hệ nhân quả giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch của thị trường giao dịch. Các nghiên cứu thực nghiệm . PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG . Giả thuyết nghiên cứu . Phƣơng pháp nghiên cứu. Mô hình kinh tế lƣợng . Phương trình trung bình có điều kiện . Phương trình phương sai – hiệp phương sai có điều kiện . Hàm log – likehood . Lý do chọn phạm vi nghiên cứu . Các biến độc lập đƣa mô hình . KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU . Kiểm định tính dừng cho chuỗi thời gian . Kiểm định tính dừng với Dickey Fuller . Kiểm định tính dừng với Phillips Perron . Kiểm tra hiệu ứng ARCH . Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phương trình đánh giá tác động của khối lượng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi . Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phương trình đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối lượng giao dịch . Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH . Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình ARCH với AIC và BIC . Kết quả ước lượng mô hình ARCH sau khi lựa chọn độ trễ tối ưu . Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH . Kết quả ước lượng mô hình GARCH (1;1) đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt) . Kết quả ước lượng mô hình GARCH (1;1) đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt) . Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GJR-GARCH . Kiểm định nhân quả Granger . Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Việt Nam . Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Trung Quốc. Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Nhật Bản . Hạn chế về đề tài .41 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC (Nguồn tính toán từ phần mềm kinh tế lượng Stata 12.0) DANH MỤC BẢNG BIỂU STT Bảng Nội dung Ghi chú 01 Bảng 4.1 Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng ADF Trang 21 02 Bảng 4.2 Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng PP Trang 22 Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phƣơng trình 03 Bảng 4.3 đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ Trang 24-25 suất sinh lợi Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phƣơng trình 04 Bảng 4.4 đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối Trang 25-26 lƣợng giao dịch Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình ARCH với 05 Bảng 4.5 Trang 27 AIC và BIC đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt) Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình ARCH với 06 Bảng 4.6 Trang 28 AIC và BIC đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt) Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH đánh giá tác Trang 29-30 07 Bảng 4.7 động của (Vt) lên (Rt) Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH đánh giá tác Trang 30-31 08 Bảng 4.8 động của (Rt) lên (Vt) Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH đánh giá tác Trang 33-34 09 Bảng 4.9 động của (Vt) lên (Rt) 10 Bảng 4.10 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH đánh giá tác Trang 35 động của (Rt) lên (Vt) Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GJR-GARCH đánh Trang 36 11 Bảng 4.11 giá tác động của (Vt) lên (Rt) Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GJR-GARCH đánh Trang 37 12 Bảng 4.12 giá tác động của (Rt) lên (Vt) Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Việt Trang 39 13 Bảng 4.13 Nam Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Trang 39 14 Bảng 4.14 Trung Quốc Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Nhật Trang 40 15 Bảng 4.15 Bản DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Ý nghĩa 01 SSEC Shanghai Composite Index 02 HOSE Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh 03 ARCH AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity 04 GARCH Generalised Autoregressive ConditionalHeteroskedasticity 05 TOPIX Tokyo Stock Price Index 1 PHẦN 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1. Lý do chọn đề tài Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch đã thu hút sự quan tâm nhiều nhà nghiên cứu trong những năm gần đây. Động cơ xuất phát từ nỗ lực để đo lƣờng và mô hình sự biến động tỷ suất sinh lợi của các tài sản tài chính. Khối lƣợng giao dịch đƣợc chứng minh là một phần quan trọng trong định giá tài sản tài chính dƣới sự ảnh hƣởng của thông tin. Khi khối lƣợng giao dịch có sự thay đổi, nó truyền đạt tín hiệu thông tin mới, các nhà đầu tƣ có thể điều chỉnh kỳ vọng của họ và điều này là nguyên nhân dẫn đến tỷ suất sinh lợi thay đổi và ngƣợc lại. Tầm quan trọng giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch đã đƣợc chỉ ra bởi Karpoff (1987), ông cung cấp bốn lý do quan trọng để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời và khối lƣợng giao dịch: Đầu tiên, mối quan hệ này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của thị trƣờng tài chính. Thứ hai, nó rất quan trọng trong các nghiên cứu kết hợp dữ liệu của giá và khối lƣợng giao dịch để rút ra kết luận. Thứ ba, nó quan trọng trong việc phân tích thực nghiệm của chiến lƣợc đầu cơ giá. Thứ tƣ, quan hệ tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch có ý nghĩa quan trọng trong việc nghiên cứu trong các thị trƣờng giao sau. Rõ ràng, thực sự cần thiết để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch để có thể nâng cao sự hiểu biết về cấu trúc vi mô của thị trƣờng chứng khoán và sau đó giúp các nhà hoạch định chính sách và những ngƣời tham gia thị trƣờng trong chiến lƣợc của mình. Sự ra đời của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam năm 2000 là tƣơng đối trễ so với các nƣớc và mức độ hiểu biết của các nhà đầu tƣ về nó cũng còn nhiều hạn chế. Theo số liệu Ủy ban chứng khoán nhà nƣớc tính chung đến giữa năm 2018, trên hai sàn có 2090 cổ phiếu, trái phiếu và chứng chỉ quỹ niêm yết với tổng vốn hóa thị trƣờng là 9.890 triệu tỷ đồng. Chỉ số VN – Index đứng ở 956.79 điểm, tăng 21%; chỉ số HNX - Index đứng ở mức 102.51 điểm, tăng 3% so với giữa năm 2017. Có một thực tế rằng có rất ít nghiên 2 cứu thực nghiệm dựa trên tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Vì vậy, sau hơn mƣời tám năm giao dịch ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam cần có những thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch. Bên cạnh đó, theo Giffin et al. (2007) cho rằng mối quan hệ tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch ở các thị trƣờng mới nổi sẽ mạnh hơn, và trƣớc đây có nhiều nghiên cứu và thị trƣờng Mỹ và có rất ít nghiên cứu về thị trƣờng chứng khoán Châu Á, đặc biệt là thị trƣờng Đông Nam Á. Thêm nữa, nhiều nghiên cứu đã cho thấy có một sự tƣơng quan đồng thời đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch (Karpoff, 1987), nhƣng bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ nhân quả giữa hai biến là hỗn hợp và trong một số trƣờng hợp có sự mâu thuẫn. Chính vì vậy, mối quan hệ này vẫn còn là một lĩnh vực rất thú vị để kiểm định ở một số thị trƣờng chứng khoán nhƣ là thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc, và Nhật Bản. Từ lý do đó tôi đã chọn đề tài: “Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi, khối lƣợng giao dịch ở thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản” để nghiên cứu. Mục tiêu nghiên cứu Xác định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018. Câu hỏi nghiên cứu Có tồn tại mối quan hệ đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018 không? Tỷ suất sinh lợi có tác động nhân quả lên khối lƣợng giao dịch trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018 không? Khối lƣợng giao dịch có tác động nhân quả lên tỷ suất sinh lợi trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018 không? 1. Phạm vi nghiên cứu 3 1. Đối tượng nghiên cứu Chỉ số giá chứng khoán VN-Index, Shanghai Composite (SSEC), TOPIX Index đóng cửa cuối ngày và khối lƣợng giao dịch theo tần suất ngày tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản. Phạm vi nghiên cứu Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản.