Nghiên cứu mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu tại thị trường chứng ...

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu relationship between trading volume and stock return in viet nam, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện trong lĩnh vực .

• Tác giả: Đỗ Ngọc Hoàng Yến
• Người hướng dẫn: Dr Hồ Viết Tiến
• Trường học: University of Economics Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Finance – Banking
• Đề tài: Mối Quan Hệ Giữa Khối Lượng Giao Dịch Và Lợi Nhuận Cổ Phiếu
• Loại tài liệu: Master Thesis
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. INTRODUCTION
• 1.2. RESEARCH BACKGROUND
• 1.3. THE PROBLEM STATEMENT
• 1.4. RESEARCH OBJECTIVES AND QUESTIONS
• 1.5. RESEARCH METHODOLOGY AND SCOPE
• 1.6. THESIS STRUCTURE
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. THEORETICAL BACKGROUND: Mixture of distritbution hypothesis
• 2.2. Studies on volume – price change relation

Tóm tắt

I. Tìm hiểu mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu

Mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính. Nghiên cứu này nhằm làm rõ cách mà khối lượng giao dịch ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc hiểu rõ mối quan hệ này không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác mà còn hỗ trợ các nhà quản lý trong việc xây dựng chính sách phù hợp.

1.1. Tổng quan về khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu

Khối lượng giao dịch là số lượng cổ phiếu được mua bán trong một khoảng thời gian nhất định. Lợi nhuận cổ phiếu là sự thay đổi giá trị của cổ phiếu trong thời gian. Nghiên cứu cho thấy rằng khối lượng giao dịch có thể phản ánh thông tin mới đến thị trường, từ đó ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Theo Granger causality test, có thể xác định được mối quan hệ nguyên nhân giữa hai biến này.

1.2. Tại sao mối quan hệ này quan trọng

Mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu không chỉ quan trọng đối với các nhà đầu tư mà còn đối với các nhà hoạch định chính sách. Việc hiểu rõ mối quan hệ này giúp các nhà đầu tư dự đoán xu hướng giá cổ phiếu và tối ưu hóa danh mục đầu tư của họ. Hơn nữa, các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin này để điều chỉnh các quy định nhằm tăng cường tính minh bạch và hiệu quả của thị trường.

II. Những thách thức trong việc phân tích mối quan hệ này

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc phân tích. Một trong những thách thức lớn nhất là sự biến động của thị trường chứng khoán, điều này có thể làm sai lệch kết quả phân tích. Ngoài ra, việc thiếu dữ liệu chính xác và đầy đủ cũng là một vấn đề lớn.

2.1. Biến động thị trường và tác động đến phân tích

Thị trường chứng khoán Việt Nam có tính biến động cao, điều này có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu. Khi thị trường biến động mạnh, các nhà đầu tư có thể phản ứng theo cách không lường trước được, dẫn đến sự thay đổi đột ngột trong khối lượng giao dịch và lợi nhuận.

2.2. Thiếu dữ liệu và thông tin minh bạch

Một trong những vấn đề lớn trong việc phân tích mối quan hệ này là thiếu dữ liệu chính xác và minh bạch. Nhiều công ty niêm yết không công bố thông tin đầy đủ, điều này gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu trong việc thu thập dữ liệu cần thiết để phân tích.

III. Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu

Để nghiên cứu mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu, nhiều phương pháp đã được áp dụng. Trong đó, phương pháp GARCH và Granger causality test là hai phương pháp phổ biến nhất. Những phương pháp này giúp xác định mối quan hệ nguyên nhân giữa hai biến và đánh giá tác động của khối lượng giao dịch đến lợi nhuận cổ phiếu.

3.1. Phương pháp GARCH trong phân tích

Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để phân tích sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu. Mô hình này cho phép đánh giá tác động của khối lượng giao dịch đến sự biến động của lợi nhuận cổ phiếu, từ đó giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

3.2. Kiểm định Granger causality

Kiểm định Granger causality được sử dụng để xác định xem khối lượng giao dịch có thể dự đoán lợi nhuận cổ phiếu hay không. Nếu khối lượng giao dịch Granger gây ra lợi nhuận cổ phiếu, điều này cho thấy có mối quan hệ nguyên nhân giữa hai biến.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu

Mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu có nhiều ứng dụng thực tiễn trong đầu tư và quản lý tài chính. Các nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình, trong khi các nhà quản lý có thể điều chỉnh các quy định để cải thiện tính minh bạch của thị trường.

4.1. Tối ưu hóa danh mục đầu tư

Các nhà đầu tư có thể sử dụng mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu để tối ưu hóa danh mục đầu tư của mình. Bằng cách theo dõi khối lượng giao dịch, họ có thể dự đoán xu hướng giá cổ phiếu và đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.

4.2. Cải thiện chính sách quản lý thị trường

Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin từ mối quan hệ này để điều chỉnh các quy định nhằm tăng cường tính minh bạch và hiệu quả của thị trường. Điều này không chỉ giúp bảo vệ quyền lợi của nhà đầu tư mà còn thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu về mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu là một lĩnh vực quan trọng trong tài chính. Kết quả nghiên cứu không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác mà còn hỗ trợ các nhà quản lý trong việc xây dựng chính sách phù hợp. Trong tương lai, cần có thêm nhiều nghiên cứu để làm rõ hơn về mối quan hệ này trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu. Điều này cho thấy rằng khối lượng giao dịch có thể được sử dụng như một chỉ báo để dự đoán lợi nhuận cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam.

5.2. Triển vọng nghiên cứu trong tương lai

Trong tương lai, cần có thêm nhiều nghiên cứu để khám phá sâu hơn về mối quan hệ này, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường chứng khoán đang phát triển nhanh chóng. Việc áp dụng các phương pháp phân tích hiện đại sẽ giúp làm rõ hơn về mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và lợi nhuận cổ phiếu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECONOMICS HO CHI MINH CITY --------------------------------------------- ĐỖ NGỌC HOÀNG YẾN RELATIONSHIP BETWEEN TRADING VOLUME AND STOCK RETURN IN VIETNAM’S STOCK MARKET Major : FINANCE – BANKING Code : 60.12 MASTER THESIS Instructor: Dr HỒ VIẾT TIẾN HO CHI MINH CITY, SEPTEMBER 2011 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABSTRACT This thesis investigated the relationship between return and trading volume in the Vietnam’s stock market in the context of Granger causality test and GARCH model test. The sample, including two market indices and thirty seven largest market capitalization listed companies during the period since they firstly traded through July 2011, was used. The dynamic relation as marked by lead –lag relationship from return to volume was confirmed at both market level and firm level. I also found the evidences supported the interaction between two exchanges in Vietnam. When testing the mixture distribution hypothesis, the results indicated that volume was not a good proxy for information arrival in the stock market due to the persistence of volatility remained in most of the cases. This finding was similar to other emerging markets which less agreed with the mixture distribution hypothesis. i TIEU LUAN MOI download : [e-mail] CONTENTS Abstract . ii List of Tables . iv Chapter 1: Introduction 1.4 Research objectives and questions .5 Research methodology and scope . 5 Chapter 2: Literature Review 2.1 Studies on volume- price change relation .2 Studies on volume- volatility relation. 11 Chapter 3: Research Methodology 3.1 Stationary and Unit Root test . 17 ii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3 Granger Causality tests .6 Threshold GARCH models .1 Market level analysis 4.1 Descriptive statistic for markets .2 Unit root test and Granger causality test .2 Firm level analysis 4.2Granger causality test .3 Restricted and unrestricted GARCH(1,1), TGARCH (1,1) test . Conclusion and Implication 5. 41 iii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF TABLE Table 4. 1 Descriptive statistics of two market indices. 2 Stationary test for market indices . 4 Granger causality test at market level . 5 ARCH effect test for indices . 6 GARCH (1,1) model and TGARCH (1,1) model for indices .7 Granger causality test at firm level .8 ARCH effect test for firms . 33 Table A1 Descriptive statistics of firms . 41 Table A2 Unit root test for return and volume of firms . 43 Table A3 Cointegration test at firm level . 44 Table A4 GARCH (1,1) model with and without volume for firms . 45 Table A5 TGARCH(1,1) model with and without volume for firms . 47 Table A6 List of 37 sample firms with their symbol . 48 iv TIEU LUAN MOI download : [e-mail] CHAPTER 1: INTRODUCTION 1.1 INTRODUCTION This chapter explains why the link of volume, return and volatility is worth investigating in the case of the Vietnamese stock market. In particular, this chapter divides into six sections. The first section summarizes the structure of the chapter. The second one provides evidences that tell us why the return – volume relationship becomes a concern for market participants and policy makers. From this background information, the third section raises the problem necessary to make clear for the case of Vietnam. The fourth section covers the research objectives and research questions. The fifth section describes the methodology and scope. The last one ends with description about the structure of the thesis.2 RESEARCH BACKGROUND The relationship between return, volatility, and volume has met the interest of many researchers over the past years. The motivation comes from the attempt to measure and model the volatility of financial assets return. Volume is evidenced to be an important part of pricing financial assets under influence of information arrival. Due to new information arrival, investors may adjust their expectations and this is the main source for price and return movements. However, the stock return may remain unchanged if some investors recognize the information as good news whereas others find it to be bad news. Clearly, it is necessary to examine the dynamics of stock return, volatility and trading volume so that it would improve the understanding of the microstructure of the stock market and then help the participants and policy makers in their own strategies. Most previous researches followed two leading theories (hypotheses), the mixture of distribution hypothesis (MDH) and the sequential information arrival hypothesis (SAI), to examine the information arrival process in financial markets. In general, both MDH and SAI hypotheses support a contemporaneous and positive relationship 1 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] between volume and absolute return and assume a symmetric effect for price changes. As pointed out in MDH, volume of trade can be a proxy of new arrivals [Clark (1973), Epps and Epps (1976)]. Clark (1973) implies that the value of price change and trading volume are distributed independently from each other. Also, the number of information arrivals per time period varies. Lamoureux and Lastrapes (1990) shows that a serially correlated mixing variable measuring the rate at which information arrives to the market helps explain the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) effect in the return. According to them, volume that is considered as an explanatory in the conditional variance equation eliminates the GARCH effects. Sharma et al. (1996) extend Lamoureux and Lastrapes (1990) work by bringing out two main forms: (1) the ability of daily trading volume data to fully capture the information flow on the market return would partly rest on the degree of market efficiency, and (2) both firm – specific factors and market – wide factors (which affect volume) can generate volatility. This makes volume a good or poor proxy for news arrival that contributes to conditional heteroskedasticity. However, Najand and Yung (1991) and Bessembider and Seguin (1992, 1993) present evidence against MDH. In addition, Bessembider and Seguin (1992, 1993) suggest that the volatility –volume relation in the financial markets depends on the type of trade. On the other hand, the sequential arrival of information hypothesis (SAI) suggests gradual popularization of information. According to Grammatikos and Saunders (1986, p.326), the implication of SAI is that the information is sequentially observed by each trader in the market. Under SAI framework, McMillan and Speight (2002) argue that past absolute return provides information on current volume, and past volume contains information on current absolute return. In other words, this dynamic relationship is helpful and important to forecast return and volatility by using trading volume information. 2 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3 THE PROBLEM STATEMENT The stock market in Vietnam, which is supervised and managed by the State Securities Commission, has developed rapidly since established in July 2000. With 289 firms listed on Hochiminh Stock Exchange and 384 firms listed on Hanoi Stock Exchange up to May 2011, the market is considered as a channel for companies to raise medium and long capital. Regarding capitalization value, it is recorded to grow considerably from VND270 billions in 2000 (approximate 0.28% GDP) to VND740,433 billion in 2010, approximate 45.2 percent of Vietnam GDP. The number of securities trading accounts has reached at 1,103,184 at April 30th 2011, increasing 25.4 percent compared to one year before. On average, total trading volume of two exchange is 81,312,559 shares and fund certificates and VND2,534.93 billions trading value per day is recorded in 2010. During ten years, Vietnam‟s stock market has shown the ups and downs of a developing market. In the first five years, the market did not attract the public attention and made very little distribution to the economy due to the lack of merchandise and unattractive small listed companies. Since 2006, it has attracted more foreign and domestic investors with lively trading activities in two listed exchanges. It showed an excellent performance in 2006 when the market capitalization increased fifteen times, the Vnindex of Hochiminh Stock Exchange (HOSE) grew 144% and the Hnindex of Hanoi Stock Exchange (HNX) grew 152.6% only in one year. After reaching the highest peak of 1170.67 points in March 2007, Vnindex went down rapidly under effects of the global recession. The index fell as low as 239.69 points in February 2009. Since then, the index rose nearly 2.6 times to 530 points at the beginning of 2010. As being affected by the changes of the world finance and the difficulties inside the economy, the stock market of Vietnam continues to perform quietly during the 2010 and the first half of 2011. 3 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] For a young stock market, Vietnam‟s market clearly contains weaknesses. Firstly, this is an immature market with a weak legal environment and lack of capital. The Government strictly controls the rules and actively intervenes in stock trading. Accordingly, investors tend to speculate, and thus cause high market volatility. Secondly, the lack of transparency is widely known as a biggest problem facing the traders. Reporting requirements are not well-defined and public information disclosure is not clear and unreliable. From that reasons, it is harder for investors to build up a good portfolio in an inefficient market which contains lots of confusing information. It is the fact that while most of previous studies focused on developed markets, little empirical evidences for emerging markets have been found, especially in Vietnam. This analysis allows us to answer the important question of whether the linkage of volume, return and volatility in the case of Vietnam market at both market level and firm level exists.4 RESEARCH OBJECTIVES AND QUESTIONS To solve the research problem, this study has following objectives:  To explore the causal relationship of stock return and trading volume  To find out the trading volume effect on the return volatility The research problem defined above leads to the following research questions:  Is there any long run relationship between the trading volume and stock return in Vietnam?  Does the causal relationship between stock return and trading volume exist in Vietnam‟s stock market? If yes then, what is direction and extent of relationship between these variables? 4 TIEU LUAN MOI download : [e-mail]  Does ARCH effect exist in stock return of two indices? If yes then, is this ARCH effect weaker when trading volume is added as an explanatory variable in GARCH equation?  Does ARCH effect exist in individual stock return? If yes then, does this effect reduce when trading volume is included as an explanatory variable in GARCH equation? 1.5 RESEARCH METHODOLOGY AND SCOPE The Granger causality and ARCH/GARCH effect tests are employed to test the proposed hypotheses. Theoretically, these tests are only appropriate when the variables analyzed, including stock price, the index and trading volume, are stationary and co-integrated. Therefore, it becomes necessary to conduct various prior tests of integration and cointegration. In so doing, this thesis will apply the unit root test (specifically the augmented Dickey-Fuller tests). Following previous studies, this thesis will employ the Akaike Information Criterion (AIC) and Schwarz Information Criterion (SIC) to determine the optimal lag lengths. Data used in Granger causality and GARCH models are collected from two official sources, namely, Hochiminh Stock Exchange and Hanoi Stock Exchange during the May 2006 to July 2011 period. I also use the stock price of 37 large size (sorted in market capitalization) companies as my sample. Similar to most previous studies, this thesis will use the daily data to meet the required observations in GARCH models. More details in handling variables will be discussed in chapter three.6 THESIS STRUCTURE In terms of structure, the thesis has five chapters. After defining the research problem, questions for the study in chapter one, chapter two reviews previous researches related to relationship between volume and price change. Chapter three discusses in detail about the methodology including the data collection and analysis methods, and 5 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] hypothesis testing to support the model. Data analysis and findings are presented in chapter four. This chapter presents descriptive results of return –volume and volatility – volume relation in the aspect of market index and firms. Chapter five ends with conclusion and implications.