Luận văn thạc sĩ mối quan hệ giữa thay đổi giá chứng khoán với khối lượng giao dịch nghiên cứu ở ttck việt nam

Luận văn thạc sĩ phân tích mối quan hệ giữa thay đổi giá chứng khoán với khối lượng giao dịch nghiên cứu ở ttck việt nam, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp

• Tác giả: Trương Ngọc Tín
• Người hướng dẫn: TS. Lê Đạt Chí
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Mối Quan Hệ Giữa Sự Thay Đổi Giá Chứng Khoán Với Khối Lượng Giao Dịch: Nghiên Cứu Ở Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Các nghiên cứu thực nghiệm
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mô tả dữ liệu và phép tính các biến
• 2.2. Phương pháp kinh tế lượng
• 2.3. Thống kê mô tả
• 2.4. Tính dừng và kiểm định nghiệm đơn vị
• 2.5. Kiểm định nghiệm đơn vị
• 2.6. Kiểm định nhân quả Granger
• 2.7. Mô hình ARCH
• 2.8. Mô hình GARCH
• 2.9. Kiểm định Ljung–Box
• 2.10. Kiểm định Wald
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 3.1. Kiểm định nghiệm đơn vị
• 3.2. Thống kê mô tả
• 3.3. Mối quan hệ đồng thời
• 3.4. Ước lượng bằng phương pháp OLS
• 3.5. Kết quả hồi quy bằng phương pháp OLS
• 3.6. Kiểm tra sự tự tương quan của các phương trình hồi quy
• 3.7. Kiểm định ảnh hưởng ARCH
• 3.8. Ước lượng bằng mô hình ARCH
• 3.9. Ước lượng bằng mô hình GARCH(1,1)
• 3.10. Kết quả ước lượng bằng mô hình GARCH(1,1)
• 3.11. Kiểm tra sự tự tương quan các mô hình GARCH(1,1)
• 3.12. Kiểm định sự phù hợp của mô hình GARCH(1,1)
• 3.13. Kiểm định nhân quả Granger
• 3.14. Lựa chọn độ trễ tối ưu
• 3.15. Kết quả kiểm định nhân quả Granger
• 3.16. Kiểm định nhân quả Granger giữa sự thay đổi giá chứng khoán (Rt) và khối lượng giao dịch (Vt)
• 3.17. Kiểm định nhân quả Granger giữa sự thay đổi giá chứng khoán (Rt) và sự thay đổi trong khối lượng giao dịch (Tt)
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về mối quan hệ giá chứng khoán và khối lượng giao dịch

Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính. Nghiên cứu này nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của giá chứng khoán và khối lượng giao dịch. Đặc biệt, tại thị trường chứng khoán Việt Nam, việc hiểu rõ mối quan hệ này có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn.

1.1. Khái niệm cơ bản về giá chứng khoán và khối lượng giao dịch

Giá chứng khoán là giá trị của một cổ phiếu trên thị trường, trong khi khối lượng giao dịch là số lượng cổ phiếu được mua bán trong một khoảng thời gian nhất định. Mối quan hệ giữa hai yếu tố này thường được nghiên cứu để hiểu rõ hơn về động lực của thị trường.

1.2. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu mối quan hệ này

Nghiên cứu mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch không chỉ giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về thị trường mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách. Việc nắm bắt được mối quan hệ này có thể giúp tối ưu hóa chiến lược đầu tư.

II. Vấn đề và thách thức trong nghiên cứu mối quan hệ này

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc xác định chính xác mối quan hệ này. Các yếu tố như tâm lý thị trường, thông tin không đồng đều và các yếu tố kinh tế vĩ mô có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

2.1. Tác động của tâm lý thị trường đến giá chứng khoán

Tâm lý thị trường có thể ảnh hưởng lớn đến quyết định giao dịch của nhà đầu tư. Khi thị trường có xu hướng tăng, khối lượng giao dịch thường tăng theo, và ngược lại. Điều này tạo ra một mối quan hệ phức tạp giữa giá và khối lượng.

2.2. Thông tin không đồng đều và ảnh hưởng đến nghiên cứu

Thông tin không đồng đều giữa các nhà đầu tư có thể dẫn đến sự khác biệt trong quyết định giao dịch. Điều này có thể làm cho mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch trở nên khó xác định hơn.

III. Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giá chứng khoán và khối lượng giao dịch

Để nghiên cứu mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch, các phương pháp phân tích kinh tế lượng thường được sử dụng. Các mô hình như GARCH và kiểm định nhân quả Granger là những công cụ hữu ích trong việc xác định mối quan hệ này.

3.1. Mô hình GARCH trong phân tích dữ liệu

Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) giúp phân tích sự biến động của giá chứng khoán theo thời gian. Mô hình này cho phép xác định mối quan hệ giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch một cách chính xác hơn.

3.2. Kiểm định nhân quả Granger trong nghiên cứu

Kiểm định nhân quả Granger giúp xác định xem một biến có thể dự đoán được biến khác hay không. Trong trường hợp này, kiểm định này sẽ giúp xác định liệu sự thay đổi giá chứng khoán có ảnh hưởng đến khối lượng giao dịch hay không.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ đồng biến giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch. Điều này có thể được áp dụng trong việc xây dựng các chiến lược đầu tư hiệu quả hơn cho các nhà đầu tư.

4.1. Mối quan hệ đồng biến giữa giá và khối lượng

Nghiên cứu cho thấy rằng khi giá chứng khoán tăng, khối lượng giao dịch cũng có xu hướng tăng theo. Điều này cho thấy sự tương tác mạnh mẽ giữa hai yếu tố này trong thị trường chứng khoán.

4.2. Ứng dụng trong chiến lược đầu tư

Các nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin từ mối quan hệ này để đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn. Việc nắm bắt được xu hướng giá và khối lượng giao dịch có thể giúp tối ưu hóa lợi nhuận.

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

Nghiên cứu mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch vẫn còn nhiều tiềm năng để khai thác. Các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng ra các thị trường khác và áp dụng các phương pháp phân tích mới để làm rõ hơn về mối quan hệ này.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng biến giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch. Điều này mở ra hướng nghiên cứu mới cho các nhà khoa học và nhà đầu tư.

5.2. Triển vọng nghiên cứu trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc áp dụng các mô hình mới và dữ liệu lớn để phân tích sâu hơn về mối quan hệ giữa giá chứng khoán và khối lượng giao dịch, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua nhiều biến động đáng kể trong giai đoạn từ cuối năm 2007 đến tháng 8 năm 2014, với tổng cộng 339 cặp dữ liệu tuần về chỉ số VNIndex và khối lượng giao dịch tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE). Mối quan hệ giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch là một chủ đề thu hút sự quan tâm lớn trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, bởi nó phản ánh cấu trúc vi mô của thị trường và ảnh hưởng đến quyết định đầu tư cũng như chính sách quản lý. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là kiểm định các mối quan hệ đồng thời và quan hệ nhân quả giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn này. Nghiên cứu nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy liệu có tồn tại mối quan hệ đồng biến và nhân quả Granger giữa hai biến này hay không, từ đó góp phần nâng cao hiểu biết về đặc điểm vận hành của thị trường mới nổi như Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc dự báo biến động giá và khối lượng giao dịch, hỗ trợ các nhà đầu tư và cơ quan quản lý trong việc xây dựng chiến lược và chính sách phù hợp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai giả thuyết lý thuyết chính để phân tích mối quan hệ giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch:

• Giả thuyết hỗn hợp các phân phối (MDH): Được giới thiệu bởi Clark (1973), giả thuyết này cho rằng khối lượng giao dịch phản ánh thông tin mới đến thị trường và có mối quan hệ đồng biến với sự thay đổi giá do cùng chịu ảnh hưởng bởi các luồng thông tin chung. Phương sai của sự thay đổi giá có liên quan đơn điệu đến khối lượng giao dịch, tạo nên mối tương quan dương giữa hai biến.

• Giả thuyết thông tin đến một cách tuần tự (SAIH): Đề xuất bởi Copeland (1976) và mở rộng bởi Jennings et al. (1981), giả thuyết này cho rằng thông tin mới được phổ biến không đồng thời đến các nhà đầu tư, dẫn đến mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch. Tỷ suất sinh lợi quá khứ có thể dự đoán khối lượng giao dịch hiện tại và ngược lại, phản ánh sự bất cân xứng thông tin trên thị trường.

Ngoài ra, mô hình giao dịch gây nhiễu (noise-trader model) của De Long et al. cũng được tham khảo để giải thích mối quan hệ nhân quả đồng biến từ sự thay đổi giá đến khối lượng giao dịch, do các nhà giao dịch dựa trên cảm tính và xu hướng thị trường.

Các khái niệm chính bao gồm: sự thay đổi giá chứng khoán (Rt), khối lượng giao dịch (Vt), sự thay đổi trong khối lượng giao dịch (Tt), mối quan hệ đồng biến, và quan hệ nhân quả Granger.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng là bộ dữ liệu tuần gồm 339 quan sát về chỉ số VNIndex và khối lượng giao dịch cổ phiếu tại HOSE, giai đoạn từ 24/12/2007 đến 01/08/2014. Dữ liệu được lấy từ cơ sở dữ liệu chính thức của HOSE nhằm đảm bảo tính chính xác và đại diện cho thị trường Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Kiểm định tính dừng: Sử dụng kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) và Phillips-Perron (PP) để đảm bảo các chuỗi dữ liệu (Rt, Vt, Tt) là dừng, tránh hiện tượng hồi quy giả.

• Mô hình ARCH/GARCH(1,1): Áp dụng để kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch, đồng thời mô hình hóa phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian.

• Kiểm định nhân quả Granger: Được sử dụng để xác định chiều hướng quan hệ nhân quả giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch, với việc lựa chọn độ trễ tối ưu dựa trên tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SIC), AIC và HQ.

• Phân tích hồi quy OLS: Để khảo sát mối quan hệ đồng thời ban đầu giữa các biến.

• Kiểm định Ljung-Box và kiểm định Wald: Để kiểm tra sự tự tương quan và sự phù hợp của mô hình.

Timeline nghiên cứu tập trung vào giai đoạn 2007-2014, phù hợp với bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, giúp đánh giá vai trò của khối lượng giao dịch trong biến động giá.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tính dừng của chuỗi dữ liệu: Kết quả kiểm định ADF và PP cho thấy tất cả các chuỗi sự thay đổi giá (Rt), khối lượng giao dịch (Vt) và sự thay đổi trong khối lượng giao dịch (Tt) đều là dừng với mức ý nghĩa 1%, đảm bảo tính hợp lệ cho các phân tích tiếp theo.

2. Mối quan hệ đồng thời đồng biến: Qua hồi quy OLS, hệ số hồi quy giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy mối quan hệ đồng biến rõ ràng. Tương tự, sự thay đổi giá và sự thay đổi trong khối lượng giao dịch cũng có mối quan hệ đồng biến có ý nghĩa. Điều này phù hợp với giả thuyết MDH và các nghiên cứu thực nghiệm tại nhiều thị trường phát triển và mới nổi.

3. Ảnh hưởng ARCH và mô hình GARCH(1,1): Kiểm định ảnh hưởng ARCH cho thấy tồn tại phương sai thay đổi có điều kiện trong các phương trình hồi quy, với ảnh hưởng trễ phù hợp nhất ở độ trễ 3. Mô hình GARCH(1,1) được ước lượng cho thấy mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch vẫn được bảo toàn khi tính đến phương sai sai số thay đổi.

4. Quan hệ nhân quả Granger: Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy có quan hệ nhân quả một chiều từ sự thay đổi giá chứng khoán đến khối lượng giao dịch, bất kể phương pháp tính khối lượng giao dịch được sử dụng. Điều này đồng nghĩa rằng biến động giá có khả năng dự báo khối lượng giao dịch trong tương lai, nhưng không ngược lại.

Thảo luận kết quả

Mối quan hệ đồng biến giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch phản ánh tính thanh khoản và sự phản ứng đồng thời của nhà đầu tư trước thông tin mới, phù hợp với giả thuyết MDH. Việc phát hiện quan hệ nhân quả một chiều từ giá đến khối lượng giao dịch cho thấy thông tin về giá có vai trò dẫn dắt hoạt động giao dịch, tương tự kết quả nghiên cứu tại các thị trường Mỹ, châu Á và châu Âu.

Sự tồn tại của ảnh hưởng ARCH và hiệu quả mô hình GARCH(1,1) minh chứng cho tính biến động nhóm trong dữ liệu, cho phép mô hình hóa chính xác hơn các đặc điểm biến động của thị trường Việt Nam. Kết quả này cũng cho thấy khối lượng giao dịch chứa đựng thông tin quan trọng về sự biến động giá trong tương lai, hỗ trợ các nhà đầu tư và nhà quản lý trong việc dự báo và ra quyết định.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả phù hợp với các thị trường mới nổi châu Á như Malaysia, Hàn Quốc và Trung Quốc, nơi mối quan hệ đồng biến và nhân quả một chiều từ giá đến khối lượng được ghi nhận. Tuy nhiên, sự khác biệt về chiều hướng nhân quả so với một số thị trường phát triển có thể do đặc thù về hiệu quả thị trường và mức độ bất cân xứng thông tin tại Việt Nam.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phương sai của mô hình ARCH(1) và ARCH(3), cũng như bảng tổng hợp kết quả kiểm định nhân quả Granger, giúp minh họa rõ ràng mối quan hệ và tính ổn định của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường minh bạch thông tin trên thị trường: Cơ quan quản lý nên thúc đẩy công bố thông tin kịp thời và đầy đủ để giảm bất cân xứng thông tin, giúp mối quan hệ giá-khối lượng phản ánh chính xác hơn các yếu tố cơ bản, nâng cao hiệu quả thị trường trong vòng 1-2 năm tới.

2. Phát triển các công cụ phân tích kỹ thuật dựa trên khối lượng giao dịch: Các nhà đầu tư và công ty chứng khoán nên ứng dụng mô hình GARCH và kiểm định nhân quả Granger để dự báo biến động giá và khối lượng, từ đó xây dựng chiến lược giao dịch hiệu quả, áp dụng trong 6-12 tháng.

3. Đào tạo và nâng cao nhận thức nhà đầu tư về mối quan hệ giá-khối lượng: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo nhằm giúp nhà đầu tư hiểu rõ vai trò của khối lượng giao dịch trong dự báo biến động giá, giảm thiểu rủi ro đầu tư, thực hiện liên tục hàng năm.

4. Xây dựng chính sách quản lý dựa trên dữ liệu thực nghiệm: Cơ quan quản lý thị trường nên sử dụng kết quả nghiên cứu để thiết kế các chính sách kiểm soát giao dịch, hạn chế hiện tượng thao túng giá và khối lượng, đảm bảo tính công bằng và minh bạch, triển khai trong 2-3 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp hiểu rõ mối quan hệ giữa giá và khối lượng giao dịch, từ đó cải thiện chiến lược đầu tư dựa trên phân tích kỹ thuật và dự báo biến động thị trường.

2. Cơ quan quản lý thị trường chứng khoán: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chính sách quản lý, giám sát giao dịch nhằm tăng cường tính minh bạch và hiệu quả thị trường.

3. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư: Hỗ trợ phát triển các mô hình định giá và dự báo rủi ro dựa trên dữ liệu khối lượng giao dịch và biến động giá, nâng cao hiệu quả quản lý danh mục đầu tư.

4. Các nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quan trọng để phát triển các nghiên cứu tiếp theo về mối quan hệ giá-khối lượng giao dịch tại thị trường mới nổi, đặc biệt là thị trường Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Mối quan hệ đồng biến giữa giá và khối lượng giao dịch có ý nghĩa gì?
   Mối quan hệ đồng biến cho thấy khi giá chứng khoán tăng thì khối lượng giao dịch cũng tăng và ngược lại, phản ánh sự phản ứng đồng thời của nhà đầu tư trước thông tin mới, giúp đánh giá tính thanh khoản và sức khỏe thị trường.

2. Tại sao cần kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu?
   Kiểm định tính dừng giúp tránh hiện tượng hồi quy giả, đảm bảo các kết quả phân tích và mô hình hóa chuỗi thời gian là hợp lệ và có thể khái quát cho các giai đoạn khác.

3. Mô hình GARCH(1,1) có vai trò gì trong nghiên cứu này?
   Mô hình GARCH(1,1) giúp mô hình hóa phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian, phản ánh tính biến động nhóm trong dữ liệu, từ đó kiểm tra mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa giá và khối lượng giao dịch chính xác hơn.

4. Quan hệ nhân quả Granger một chiều từ giá đến khối lượng có ý nghĩa gì?
   Điều này cho thấy biến động giá có khả năng dự báo khối lượng giao dịch trong tương lai, giúp nhà đầu tư và nhà quản lý dự đoán hoạt động giao dịch dựa trên biến động giá hiện tại.

5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng cho các thị trường khác không?
   Mặc dù kết quả phù hợp với nhiều thị trường mới nổi châu Á, nhưng đặc thù về hiệu quả thị trường và mức độ bất cân xứng thông tin có thể khác nhau, do đó cần thận trọng khi áp dụng cho các thị trường khác.

Kết luận

• Luận văn xác nhận tính dừng của các chuỗi dữ liệu sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2007-2014.
• Mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch được bảo toàn khi xét đến phương sai sai số thay đổi qua mô hình GARCH(1,1).
• Kiểm định nhân quả Granger cho thấy quan hệ nhân quả một chiều từ sự thay đổi giá đến khối lượng giao dịch, không ngược lại.
• Kết quả nghiên cứu góp phần làm rõ đặc điểm vận hành của thị trường chứng khoán Việt Nam, hỗ trợ nhà đầu tư và cơ quan quản lý trong dự báo và ra quyết định.
• Các bước tiếp theo nên tập trung vào mở rộng nghiên cứu với dữ liệu đa chiều và áp dụng mô hình phức tạp hơn để nâng cao độ chính xác dự báo.

Hành động ngay: Các nhà đầu tư và cơ quan quản lý nên áp dụng kết quả nghiên cứu để cải thiện chiến lược giao dịch và chính sách quản lý, đồng thời tiếp tục theo dõi các biến động thị trường để cập nhật mô hình dự báo phù hợp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN   1. CÁC LÝ THUYẾT NỀN Nhìn chung, các nghiên cứu trước đây cho thấy một mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa khối lượng giao dịch và sự thay đổi giá. Điều này cho thấy các thị trường này có tính thanh khoản nơi mà các nhà giao dịch có thể dễ dàng tham gia hay thoát khỏi thị trường (Clark, 1973; Tauchen and Pitts, 1983). Sự hợp lý của quan hệ đồng biến này có thể được tìm thấy trong mô hình cung và cầu cơ bản, nghĩa là một sự thay đổi trong cầu gây ra một sự thay đổi giá.

Theo Chen et al. Nói chung, cả hai giả thuyết MDH và SAIH ủng hộ một mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa khối lượng giao dịch và sự thay đổi giá thuần tuý. Giả thuyết hỗn hợp các phân phối (MDH) được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1973 bởi Clark (1973) và tiếp tục được phát triển bởi Epps and Epps (1976), Tauchen and Pitts (1983), và Harris (1986). Giả thuyết này cho thấy khối lượng giao dịch có thể là một đại diện của thông tin mới đến (Clark, 1973; Epps and Epps, 1976).

Clark (1973) cho rằng giá trị của sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch được phân phối độc lập với nhau. Ngoài ra, số lượng thông tin đến trong một thời điểm là khác nhau. Giá chứng khoán và khối lượng giao dịch có tương quan dương bởi vì phương sai của sự thay đổi giá ở một giao dịch riêng lẻ có mối quan hệ đơn điệu đến khối lượng của giao dịch đó. Tất cả tác giả đều cho rằng sự thay đổi giá và khối lượng là cùng phụ thuộc vào thông tin do yếu tố phân phối chung của chúng, có nghĩa là khối lượng giao dịch và sự thay đổi giá phản ứng cùng một lúc với sự xuất hiện của những thông tin mới.

Lamoureux and Lastrapes (1990) cũng cho thấy một tương quan chuỗi hỗn hợp các biến đo lường tốc độ thông tin đến thị trường giúp giải thích ảnh hưởng GARCH trong sự thay đổi giá. Theo đó, khối lượng giao TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 7 dịch được coi như là sự giải thích trong phương trình phương sai có điều kiện loại bỏ các ảnh hưởng GARCH. Giả thuyết thông tin đến một cách tuần tự (SAIH) được đề xuất bởi Copeland (1976), và sau đó được mở rộng bởi Jennings et al. (1981), là tồn tại một mối quan hệ nhân quả hai chiều đồng biến giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch.

SAIH cho rằng những thông tin mới đến thị trường thì không được phổ biến cho tất cả người tham gia thị trường cùng một lúc, việc phổ biến thông tin là tuần tự từ người này sang người khác, nói cách khác thông tin là bất cân xứng. Sự cân bằng thông tin cuối cùng được hình thành chỉ sau một chuỗi các trung gian hoặc những cân bằng chuyển tiếp đã xảy ra. Do đó, do sự nối tiếp của các dòng chảy thông tin, tỷ suất sinh lợi quá khứ có thể có khả năng dự đoán khối lượng giao dịch hiện tại, và ngược lại. Hiemstra and Jones (1994) lập luận rằng một luồng chảy thông tin tuần tự là kết quả của khối lượng giao dịch quá khứ có khả năng dự đoán sự thay đổi giá thuần hiện tại, và sự thay đổi giá quá khứ có khả năng dự đoán khối lượng hiện tại.

Khi nhà giao dịch nhận được thông tin, anh/cô ta sẽ phản ứng với thông tin mới đến và do đó tạo ra một mối quan hệ đồng biến giữa khối lượng và tỷ suất sinh lợi/sự thay đổi giá (Copeland, 1976; Jennings et al. Mối quan hệ giữa sự thay đổi giá và khối lượng giao dịch cũng được giải thích bằng mô hình giao dịch gây nhiễu/ giao dịch ồn (noise-trader model) của De Long et al. Mô hình này cho rằng các hoạt động của những người giao dịch nhiễu (noise trader) là nguyên nhân một sự trệch giá tạm thời của giá cổ phiếu trong ngắn hạn. Vì những người giao dịch nhiễu không quan tâm đến các thông tin cơ bản và nền tảng (phân tích cơ bản), mà chủ yếu dựa trên cảm tính hoặc xu hướng chung của thị trường.

Trong mô hình này, mối quan hệ nhân quả đồng biến từ sự thay đổi giá đến khối lượng giao dịch là phù hợp với chiến lược giao dịch theo xu hướng thị trường của các nhà giao dịch nhiễu, những người ra quyết định dựa trên sự biến động giá trong quá khứ. Một mối quan hệ nhân quả đồng biến từ khối lượng đến sự TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 8 thay đổi giá phù hợp với giả thuyết cho rằng sự thay đổi giá là do bị tác động bởi những nhà giao dịch nhiễu. Khi thị trường tồn tại chủ yếu những người giao dịch nhiễu thì những người tham gia am hiểu về phân tích cơ bản cũng khó có thể cưỡng lại chiều hướng vận động của thị trường. Nếu thị trường hoạt động hiệu quả thì những người giao dịch nhiễu sẽ giúp làm tăng tính thanh khoản cho thị trường và không bóp méo giá trị của các chứng khoán.

Trên thực tế, một thị trường mà không có những người giao dịch nhiễu sẽ thì thị trường có xu hướng đổ vỡ, bởi vì giá cả trên thị trường đó sẽ bị tiết lộ hoàn toàn. Những nhà đầu tư có đầy đủ thông tin sẽ không tham gia thị trường nếu trong thị trường đó không có các nhà đầu tư không có đủ thông tin, bởi vì việc tạo ra lợi nhuận nhờ buôn bán trong một thị trường hoàn toàn hiệu quả là không thể. Các nhà đầu tư có đủ thông tin cần sự tồn tại của những người giao dịch nhiễu để che giấu các vụ làm ăn của họ, và bằng việc buôn bán thông tin chỉ họ biết, các nhà đầu tư khôn ngoan này sẽ tạo ra lợi nhuận. Thông qua việc mua bán thông tin, các nhà đầu tư có đủ thông tin dần dần tung ra các thông tin liên quan về giá cả các loại hàng hóa và cùng với những người giao dịch nhiễu, họ đem lại trạng thái cân bằng cho thị trường.

Ngoài ra, Lakonishok and Smidth (1989) cho thấy khối lượng hiện tại có thể có liên quan đến sự thay đổi giá chứng khoán trong quá khứ bởi các động cơ giao dịch có liên quan và không liên quan đến thuế. Do đó quan hệ năng động (nguyên nhân) cho các động cơ giao dịch liên quan đến thuế là nghịch biến, trong khi động cơ giao dịch không liên quan đến thuế là đồng biến. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch là rộng lớn và hỗn hợp. Vì các tài liệu cũ hơn đã được khảo sát bởi Karpoff (1987), nghiên cứu này sẽ tập trung vào các nghiên cứu gần đây, đặc biệt là các nghiên cứu ở thị trường mới nổi.

Những nghiên cứu này cũng cung cấp bằng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 9 chứng hỗn hợp. Trong khi hầu hết trong số chúng đưa ra bằng chứng cho quan hệ nhân quả hai chiều, ủng hộ cho giả thuyết thông tin đến một cách tuần tự (SAIH), một số bằng chứng khác ủng hộ giả thuyết hỗn hợp các phân phối (MDH). Sau đây là một mô tả ngắn gọn của một số các nghiên cứu gần đây. Đối với các thị trường chứng khoán phát triển: Smirlock and Starks (1988) nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ nhân quả Granger giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lượng giao dịch của các công ty thuộc S&P500 tại Sở giao dịch chứng khoán New York, sử dụng dữ liệu hàng ngày từ ngày 15/06 đến ngày 21/08/1981.

Các kết quả từ mô hình GARCH hai chiều cho thấy rằng có một mối quan hệ đồng biến giữa hai biến. Kết quả cũng tìm thấy quan hệ nhân quả Granger một chiều từ sự thay đổi giá đến khối lượng giao dịch trên thị trường Mỹ. Jacobs and Onochie (1998) cũng tập trung vào mối quan hệ giữa sự thay đổi tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch trên thị trường giao sau. Họ đã sử dụng mô hình GARCH ở giá trị trung bình hai chiều (bivariate GARCH-M) để kiểm định dữ liệu hàng ngày của sáu hợp đồng giao sau được giao dịch trên LIFFE.

Các kết quả cũng ủng hộ mối quan hệ đồng biến giữa khối lượng giao dịch và sự thay đổi giá. Hiemstra and Jones (1994) áp dụng kiểm định nhân quả tuyến tính và phi tuyến ở thị trường chứng khoán Mỹ và tìm thấy bằng chứng của quan hệ nhân quả Granger một chiều từ tỷ suất sinh lợi chứng khoán Dow Jones đến phần trăm thay đổi trong khối lượng giao dịch tại Sở giao dịch chứng khoán New York, nhưng quan trọng hơn, họ tìm thấy quan hệ nhân quả phi tuyến hai chiều có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lợi và khối lượng giao dịch. Họ cũng tìm thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả phi tuyến từ khối lượng giao dịch đến tỷ suất sinh lợi sau khi điều chỉnh sự biến động lâu bền trong tỷ suất sinh lợi. Lee and Rui (2000) nghiên cứu mối quan hệ đồng thời và quan hệ nhân quả giữa khối lượng giao dịch, tỷ suất sinh lợi chứng khoán và sự biến động tỷ suất sinh lợi ở bốn Sở giao dịch chứng khoán tại Trung Quốc.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 10 ngày từ ngày 12/12/1990 đến ngày 31/12/1997 cho Shanghai A Index; từ ngày 21/02/1992 đến ngày 31/12/1997 cho Shanghai B Index; từ ngày 30/09/1992 đến ngày 31/12/2997 cho Shenzhen A Index; và từ ngày 06/010/1992 đến ngày 31/12/1997 cho Shenzhen B Index. Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa khối lượng giao dịch và tỷ suất sinh lợi trên tất cả bốn thị trường tại Trung Quốc. Nghiên cứu cũng sử dụng mô hình GARCH(1,1), kết quả cho thấy mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa khối lượng giao dịch và tỷ suất sinh lợi bảo toàn khi tính đến phương sai của sai số thay đổi. Nghiên cứu cũng sử dụng mô hình VAR với năm độ trễ thêm vào mô hình GARCH để kiểm định tác động của độ trễ khối lượng giao dịch và sự biến động tỷ suất sinh lợi cho hai chỉ số giá chứng khoán của Trung Quốc.

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng khối lượng giao dịch không tác động nhân quả Granger lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại các thị trường Trung Quốc. Hơn nữa, khi kiểm định ảnh hưởng của thị trường chéo, họ tìm thấy rằng tỷ suất sinh lợi thị trường Mỹ và Hồng Kông giúp dự đoán tỷ suất sinh lợi chứng khoán Shanghai A và B trong khi khối lượng giao dịch thị trường Mỹ và Hồng Kông không có ảnh hưởng đến khối lượng giao dịch ở các thị trường Trung Quốc.