Luận văn thạc sĩ kinh tế Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản trong thị trường chứng khoán Việt Nam (sàn giao dịch Tp. HCM)

HUTECH
1
M U
Thanh khon rt đc chú ý trong th trng chng khoán nh mt trong nhng
tiêu chí quan trng d báo, quyt đnh xu hng ca th trng, ca nhóm c
phiu hoc tng c phiu riêng l. Mt phn nào đó nó cng ch ra mc đ ri ro
ca c phiu. Lun vn này ch tp trung phân tích và d báo thanh khon ca
nhóm c phiu ch bin thy sn vi ý ngha và s là tài liu cho nhà đu t tham
kho, có th giúp h gim bt đc ri ro khi đu t, tng vòng quay đu t và
vic d báo tiên đoán chính xác thanh khon ca c phiu hoc ca th trng giúp
nhà đu t nm đc xu th và c hi mang đn li nhun cho mình hoc gim
thiu l xung mc thp khi tham gia mua bán trên th trng chng khoán Vit
Nam. Lun vn đc thc hin vi mc tiêu:
+ Nghiên cu mc đ thanh khon ca nhóm c phiu ch bin thy sn cng
nh ca th trng chng khoán Vit Nam.
+ a ra mô hình d báo tính thanh khon ca các nhóm c phiu ch bin
thy sn đc giao dch chính thc trên th trng chng khoán Vit Nam.
+ Gii pháp nào có th giúp nhà đu t gim thiu ri ro t ri ro do thanh
khon.
Phm vi nghiên cu: Nghiên cu tp chung ch yu vào các c phiu ch bin
thy sn (20 c phiu) niêm yt trên sàn giao dch thành ph H Chí Minh
Kt cu lun vn
Ni dung lun vn bao gm:
Chng M đu:
+ Gm nhng ni dung: tính cp thit ca đ tài, mc đích ca đ tài, đi
tng và phm vi nghiên cu, ý ngha thc tin, phng pháp nghiên cu
Chng 1: Lý Lun Thanh Khon Và Các Mô Hình D Báo
Gm nhng ni dung:
+ Mt s lý thuyt v thanh khon, tính thanh khon, đo lng thanh khon,
các yu t tác đng đn thanh khon
+ Các phng pháp và mô hình d báo: mô hình ARMAX (Quá trình trung

bình trt, t hi quy vi các bin đu vào ngoi sinh), mô hình hi quy vect
(Vector autoregression).
+ D liu ca đ tài
Chng 2: D báo thanh khon nhóm c phiu ch bin thy sn niêm yt
trên sàn giao dich chng khoán thành ph H Chí Minh
Gm nhng ni dung:
+ S lc v các công ty c phn nhóm ch bin thy sn niêm yt trên
sàn giao dich chng khoán thành ph H Chí Minh
+ Thng kê và xp hng thanh khon ca nhóm c phiu ch bin thy sn
niêm yt trên sàn giao dich chng khoán thành ph H Chí Minh
HUTECH
2
+ Kt qu mô hình t hi quy vect và phng trình d báo thanh khon
nhóm c phiu ch bin thy sn niêm yt trên sàn giao dich chng khoán thành
ph H Chí Minh
Chng 3: Kt Lun, Kin Ngh và Gii Pháp
Gm nhng ni dung: Tóm tt và tho lun kt qu nghiên cu, đóng góp ca đ
tài, ý ngha thc tin ca đ tài và đ xut gii pháp áp dng kt qu nghiên cu
vào thc tin, hn ch ca đ tài và hng nghin cu tip theo

CHNG 1: LÝ LUN THANH KHON VÀ CÁC MÔ HÌNH D BÁO
1.1 Thanh khon
1.1.1 nh ngha thanh khon
1. Thanh khon là mc đ mà mt tài sn hoc chng khoán có th đc
mua hoc bán trên th trng. Thanh khon đc đc trng bi mt mc đ cao
ca các hot đng mua bán. Tài sn có th d dàng mua hoc bán, đc gi là tài
sn có tính thanh khon
2. Kh nng đ chuyn đi mt tài sn sang tin mt mt cách nhanh
chóng đc gi là thanh khon
Không có công thc tính thanh khon c th, tuy nhiên thanh khon

thng đc tính bng cách s dng các t l thanh khon.
1.1.2 Tính thanh khon
Tính thanh khon cho thy s linh hot và an toàn ca vn đu t, th
trng hot đng càng nng đng và có hiu qu thì tính thanh khon ca chng
khoán giao dch càng cao.
1.1.3 Tính thanh khon ca c phiu
Chng khoán có tính thanh khon là nhng chng khoán có sn th trng
cho vic bán li d dàng, giá giao dch tng đi n đnh theo thi gian và kh
nng cao đ phc hi ngun vn đã đu t nguyên thy. Khi la chn chng
khoán đ đu t, nhà đu t nht thit phi xem xét đn kh nng bán li đ tái to
ngun vn đu t ban đu. Nu kh nng tái to kém, ngha là khó tìm đc ngi
mua hoc phi bán mt giá, nhà đu t s gánh chu nhng tn tht tài chính ln.
Và điu này gi là ri ro thanh khon trong đu t chng khoán.
1.2 Các yu t nh hng đn thanh khon ca c phiu, th trng
Tuy c phiu có kh nng chuyn hóa thành tin mt d dàng nhng tính thanh
khon ca c phiu li ph thuc vào nhiu yu t trong đó các yu t tác đng ln
nht là:
Th nht, kt qu kinh doanh ca t chc phát hành (cty có c phiu niêm yt).
Th hai, là mi quan h cung - cu trên th trng chng khoán.

19
nhân to và mô hình lai đ kho sát và d báo thanh khon đng thi so sánh kt
qu d báo gia các phng pháp đ đa ra phng pháp tt nht cho d báo
thanh khon c phiu.

HUTECH
18
lng c phiu khp lnh trung bình ca tng phiên, điu này đ tránh trng hp
mt thanh khon khi xy ra ri ro h thng nh đt khng hong tài chính nm
2008 – 2009.

+ Ch la chn nhng c phiu đu ngành có thanh khon tt nht ngành. c
bit, cn cn trng tránh đu c theo các c phiu giá tr thp có t l n ln trên
80% tng ngun vn và kt qu kinh doanh l nhiu qu liên tip.
+ S dng các phng trình d báo các ch s đo lng thanh khon đã đc đa
ra trong lun vn này, kt hp vi phân tích c bn và phân tích k thut nhm xác
đnh chính xác xu hng ca c phiu có giá tr đ đu t ngn hn, trung hn hay
dài hn.
+ i vi đu t dài hn, nhà đu t cn đc bit chú ý đn các yu t, ch s kinh
t v mô đc bit có nh hng đn thanh khon ca nhóm c phiu ngành ch
thy sn cng nh ca th trng nh ch s lm phát, lãi sut, tng trng tín
dng, sn lng ch bin thy sn v.v.
- Lm phát thòng có nh hng tiêu cc đn thanh khon và có đ tr là
mt tháng. Có ngha là khi lm phát tng cao trong tháng này s gây suy gim
thanh khon ca c phiu cng nh giá c phiu trong các tháng sau đó.
- Cng nh ch s lm phát, lãi sut cng c bn là liu thuc đc đi vi
chng khoán. Khi lãi sut c bn tng dn đn lãi sut huy đng và cho vay
tng. iu này dn đn suy gim thanh khon ca c phiu do mt lng tin
ca nhà đu t rút khi th trng chng khoán đ gi tit kim hoc cho vay
vi lãi sut cao hn so vi sut sinh li t vic đu t vào c phiu.  tr cho
suy gim thanh khon là 3 tháng k t khi lãi sut c bng tng nh đã nêu ra
theo mô hình d báo hi quy vect  trên. Vì vy nhà đu không nên đu t
quá nhiu vào c phiu khi lãi sut tng cao nên duy trì mt lng tin ln so
vi lng c phiu trong tài khon.
- Tng trng tín dng và cung tin li có nh hng tích cc đn thanh
khon ca c phiu vi đ tr là ba tháng. Mt lng tin t cung tin s tham
gia th trng chng khoán s giúp giá c phiu tng t đó lng c phiu giao
dch cng s tng theo. Vì vy nên gia tng nm gi c phiu khi có thông tin
v tng trng tín dng và cung tin tng cao.
+ Nh vy da vào các phng trình d báo thanh khon và d liu thng kê
quá kh, nhà đu t phi thit lp cho mình các đnh hng, mc tiêu. Xây dng

các chin lc (bao gm chin lc đu t và chin lc rút lui), chin thut đu
t rõ ràng, phù hp trong dài hn, ngn hn hay trung hn. Cn tuân th cht ch
các chin lc, chin thut đó.
Hng nghiên cu tip theo ca đ tài là tip tc áp dng mô hình t hi
quy vect đ phân tích và d báo thanh khon ca c phiu theo d liu intraday
(d liu giao dch trong ngày). Bc tip theo là s dng mô hình mng thn kinh
3
1.3 o lng thanh khon c phiu
Có hai phng pháp ph bin đo lng thanh khon ca c phiu là đ
phân tán lnh mua-bán và khi lng giao dch theo nh nghiên cu ca Schwartz
(1992) Kyle (1985) Pagano (1989)
+ Khi lng giao dch
Khi lng giao dch t đn v thi gian t -1 đn t đc tính theo công thc

(1.1)

N
t
ký hiu cho s giao dch trong khong thi gian t-1 và t, q
i
là khi lng c
phiu ca giao dch th i
+ Tc đ luân chuyn Turnover (tng giá tr giao dch khp trong phiên)
Tc đ luân chuyn (V
t
) đc tính theo tng đn v thi gian.

(1.2)

N

t
ký hiu cho s giao dch trong khong thi gian t-1 và t, p
i
là giá ca giao dch
th i
+  sâu (Depth)
Gi Dep
t
là kí hiu đ sâu ca th trng trong thi gian t.  sâu đc tính bng
tng khi lng đt mua và đt bán trong khong thi gian t, q
A
t
và q
B
t

Dep
t
= q
A
t
+ q
B
t
(1.3)
 ci thin các tính cht phân phi ca đ sâu, ta có th ly ln ca q
A
t
và q
B

t
có
th đc s dng, nh trong nghiên cu ca Butler, Grullon & Weston (2002).
LogDep
t
= ln(p
A
t
)+ ln(p
B
t
) (1.4)
+  rng (Spread)
 rng liên quan đn đo lng thanh khon càng nh thì tính thanh khon càng
ln.  rng tuyt đi (Spr) là hiu gia giá đt bán thp nht và giá đt mua cao
nht. Ch s này luôn có giá tr dng
Spr
t
= p
A
t
- p
B
t
(1.5)
Cng nh log đ sâu, đ ci thin các tính cht phân phi ca đ rng tuyt đi.
Ta có th ly logarit. Công thc nh sau
LogSpr = ln(Spr)= ln(p
A
t

- p
B
t
) (1.6)
+ Chênh lch mua bán
Th hin tình trng cân bng khi lng giao dch gia bên mua và bên bán. S
mt cân bng ca ch s này s dn đn tình trng mt thanh khon
(1.7)

N
A
t ,
N
B
t
s lnh mua và bán trong khong thi gian t
HUTECH
4
+ S lnh giao dch. (TOR)
S lnh giao dch là tng s lnh đt mua, bán c phiu đc các nhà đu t đa ra
theo đn v thi gian.
TOR
t
= N
A
t
+ N
B
t
(1.8)

+ T l đt hàng (ORR)
T l đt hàng là mt ch s đo lng chính xác chiu sâu ca th trng. Nó so
sánh đ sâu đo đc là s mt cân bng th trng đn giá tr giao dch và nhn
dng chuyn đng th trng hoc s mt cân bng trong th trng k t khi nó
tng lên khi s khác bit trong lng mua và bán tr thành ln.

(1.9)

+ H s góc ca đng giá.
Là t s gia đ rng (Spread) và logarit ca đ sâu (Depth). Mt h s góc đng
giá (bao gm giá mua và giá bán) ln biu th cho mc thanh khon thp.
(1.10)

+ Ch s dòng tin (MFI)
Ch s dòng tin MFI = 100 - (100/ (1 + T s tin)) (1.11)
Khong thi gian tính toán là 26 k

+ Ch s thanh khon th nht (LQ1)
Là t l ca s c phiu khp lnh trong phiên so vi khi lng niêm yt ca c
phiu đó trên sàn.
(1.12)
Q
N
t
: Khi lng niêm yt c phiu trên sàn
+ Ch s thanh khon th hai (LQ2)
Là t s gia tr tuyt đi trung bình ca thay đi giá trong 14 chu k

(1.13)

P
t
: giá c phiu ti thi đim t
P
t-1
: gi c phiu ti thi đim t-1
N
t
: S phiên giao dch trong chu k, trong đ tài này N
t
bng14
+ T l khi lng giao dch ca c phiu so vi khi lng c phiu niêm yt
ca toàn th trng (MKQ)
Là t l ca s c phiu khp lnh trong phiên so vi khi lng c phiu niêm yt
trên sàn.
(1.14)
QOS
t
=

ORR
t
=

17
+ Bin pháp th hai đ tng tính thanh khon là ni lng biên đ giá giao dch ca
sàn chng khoán thành ph H Chí Minh t 5% lên 7% nh sàn chng khoán Hà
Ni.
+ Bin pháp th ba đ tng tc đ luân chuyn c phiu, ta cng có th áp dng
gii pháp là cho phép nhà đu t đc mua bán cùng mt loi c phiu trong cùng

phiên giao dch hoc cho phép nhà đu t đc m nhiu tài khon giao dch.
Thêm vào đó là cn tng thêm thi lng cho phiên giao dch t 2 gi 30 phút lên
4 gi tc tng thêm 1 gi 30 phút.
+ Bin pháp th t là m trn s hu c phn cho nhà đu t nc ngoài lên hn
49% đi vi các doanh nghip niêm yt và hn 30% đi vi ngân hàng. iu này
s khuyn khích các dòng vn ngoi đu t thêm vào chng khoán trong nc và
giúp tng thanh khon cho th trng tuy vy vic này cng dn đn ri ro là kh
nng các công ty c phn trong nc b các công ty nc ngoài thôn tính.
+ Bin pháp th nm: nh phân tích  chng hai, các bin kinh t v mô có tác
đng đáng k đn thanh khon ca nhóm c phiu ngành ch bin thy sn vì vy
nhà nc cn n đnh các ch tiêu kinh t v mô nh gim lm phát và gim lãi
sut c bn, n đnh chúng  mt t l phù hp đ duy trì mc tng trng kinh t
t đó thu hút đc các nhà đu t nc ngoài cng nh trong nc tham gia vào
th trng chng khoán.
3.4.2 Gii pháp cho nhà đu t
a) i mi nhà đu t mi, trc khi tham gia th trng chng khoán cn phi có
mt kin thc c bn nn tng v th trng chng khoán, v c phiu và tính
thanh khon ca chúng. Hin nay, các thông tin v tài chính chng khoán khá ph
bin trên mng thông tin cho nên vic thu thp và cp nht thông tin v c phiu,
doanh nghip ht sc nhanh chóng và d dàng. Các trang đin t đáng tin cy mà
nhà đu t có th tra cu, tham kho và thu thp thông tin nh
(U ban Chng khoán Nhà nc); (S
Giao Dch Chng Khoán Tp.H Chí Minh); (S Giao Dch Chng
Khoán Hà Ni); (Công ty C phn Tài Vit);
(Công Ty C Phn T Vn u T Cây Cu Vàng)
b) Gii pháp đ hn ch ri ro khi la chn c phiu thanh khon kém hay đu t
vào nhng giai đon thanh khon th trng suy gim, nhà đu t cn nhng chú ý
nhng đim sau đây:
+ Cn nm rõ thông tin, tình hình sn xut - kinh doanh ca doanh nghip mà ta
mun đu t qua hình thc mua c phiu ca doanh nghip đó. Nhng doanh

nghip tt thng có mc tng trng hng nm trên 20%
+ Kho sát thng kê mt cách tht k lng tính thanh khon ca c phiu đó
trong quá kh và so sánh vi các c phiu khác trong ngành, chú ý đi vi nhà đu
t ngn hn hoc lt sóng không nên nm gi s lng c phiu vt quá s
HUTECH
16
Trong ngn hn ta có th s dng các phng trình d báo các bin đo lng
thanh khon ca các c phiu ngành ch bin thy sn niêm yt trên sàn chng
khoán thành ph H Chí Minh nh bin ch s dòng tin, bin ch s thanh khon
th nht và th hai đã đc đa ra  phn trên đ có đc nhng nhn đnh tính
thanh khon tng lai ca c phiu mà ta cn la chn.
Thêm vào đó ta cng cn nm rõ các đnh hng, xu th phát trin ca th
trng chng khoán và ca nn kinh t Vit Nam đ có cái nhìn toàn cnh chung
nht cho vic la chn các chin lc đu t ngn hn hoc dài hn thích hp
nhm đt đc ti u hóa li nhun.
3.1 nh Hng Phát Trin Kinh T Vit Nam Cho n Nm 2020
3.1.1 Các ch tiêu giám sát và đánh giá phát trin bn vng Vit Nam giai đon 2011 –
2020
3.1.2 Các đnh hng u tiên nhm phát trin Kinh t bn vng trong giai đon
2011-2020
3.1.3 Các nhóm gii pháp
3.2 Chng Trình Phát Trin Xut Khu Thy Sn n Nm 2015 Và nh Hng
n Nm 2020
3.2.1. Mc Tiêu n Nm 2015 Và nh Hng n Nm 2020
3.2.1.1. Mc tiêu tng quát
3.2.1.2. Mc tiêu c th đn nm 2015
3.2.1.3. nh hng đn nm 2020
3.2.2. Ni Dung Ch Yu Ca Chng Trình
3.2.2.1. Tng sn lng thy sn ch bin xut khu
3.2.2.2. V th trng xut khu

3.2.2.3. Bo đm đ ngun nguyên liu và n đnh v cht lng sn phm xut khu
3.2.3. Mt S Gii Pháp
3.3 nh hng phát trin th trng chng khoán Vit Nam cho đn nm 2020
3.3.1. Quan đim phát trin
3.3.2. Mc tiêu phát trin th trng chng khoán Vit Nam
a) Mc tiêu tng quát
b) Mc tiêu c th
3.3.3. Các gii pháp thc hin
3.4. Kin ngh và gii pháp thc hin ca tác gi
3.4.1 Kin ngh đi vi c quan qun lý
Tác gi đng tình vi các mc tiêu và gii pháp ca B trng B Tài chính cho
đnh hng phát Th trng Chng khoán Vit Nam giai đon 2011 – 2020 thêm
vào đó tác gi cng kin ngh các bin pháp cp thit cn làm hin nay đ tng tính
thanh khon ca nhóm c phiu ngành ch bin và ca toàn th trng là:
+ Bin pháp th nht: y ban Chng khoán Nhà nc cn nên xem xét và sm
thay đi v cách thc giao dch cho nhà đu t nh gim thi gian cho phép bán
chng khoán và thanh toán xung T+2 thay cho cách giao dch hin ti là cho
phép bán chng khoán T+4 và thanh toán T+3.
5
Q
M
t
ký hiu cho tng khi lng c phiu niêm yt ca th trng.
 là hng s khuch đi ch s = 1*10
6

Ch s càng cao chng t tính thanh khon càng cao
+ T l giá tr khp lnh so vi vn hóa th trng (MKV)
Là t l tng giá tr giao dch khp ca c phiu trong phiên vi vn hóa th
trng.

(1.15)

V
M
t
ký hiu cho Vn hóa toàn th trng
 là hng s khuch đi ch s = 1*10
6

Ch s càng cao chng t tính thanh khon càng cao
1.4 Các phng pháp, mô hình d báo tính thanh khon
1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive–moving-average model with
exogenous inputs model)
1.4.1.1 Quá trình t hi quy (AR)
Ta có phng trình tng quát quá trình t hi quy bc p hay AR(p)

(1.23)
Vi Yt là bin cn kho sát theo thi gian t ví d nh GDP,  là giá tr trung
bình ca Y, u
t
nhiu trng là mt s hng không tng quan có giá tr bng 0 và
phng sai không đi 
2

1.4.1.2 Quá trình trung bình trt (MA)
Ta có phng trình tng quát quá trình trung bình trt tng quát MA(q)
(1.24)
Vi µ là hng s và u nhiu trng
1.4.1.3 Quá trình t hi quy và trung bình trt (ARMA)
Ta có phng trình tng quát quá trình t hi quy và trung bình trt

ARMA(p,q) vi p=1 và q=1,  là hng s

(1.25)
1.4.1.4 Quá trình trung bình trt, t hi quy vi các bin đu vào ngoi sinh
(ARMAX- Autoregressive moving average model with exogenous inputs
model)
Ký hiu ARMAX (p,q,b) đ cp đn mô hình vi p là khon t hi quy, q là
khon trung bình trt, b là khon các bin đu vào ngoi sinh. Mô hình này bao
gm AR(p), MA(q) và kt hp tuyn tính ca các bin đu vào ngoi sinh hay các
bin đc lp (b) đã bit và chui thi gian ngoi d
t
. Vi công thc mô t:

(1.26)
HUTECH
6

Vi 
1
, 
b
là các thông s ca bin ngoi sinh đu vào  khong thi gian d
t

c lng các thông s hi quy theo phng trình

(1.27)

Vi m
t

kt hp tt c các bin ngoi sinh hay bin đc lp

(1.28)
1.4.2 Mô hình T hi quy vect VAR (Vector Autoregression)
1.4.2.1 Mô hình t hi quy vect c bn
Mô hình t hi quy c bn ca mt trt t p, ký hiu là VAR(p) nh sau:
(1.29)
Vi c là mt vect ca hng s k x 1 (intercept), A
i
là mt ma trn k × k
(cho mi i = 1, , p) và e
t
là mt vect li ca các mc tha mãn k × 1
1.4.2.2 Th t thng nht ca các bin.
1.4.2.3 Phng trình ma trn rút gn
1.4.2.4 Mô hình VAR vi các bin ngoi sinh (exogenous variables)
Xét mt mô hình VAR vi các bin ngoi sinh
Y
t
= 
0
+ A
1
Y
t
−1
+ + A
p
Y
t

−p
+B
1
X
t
−1
+ + B
q
X
t
−q
+ U
t
, (1.31)
Vi Y
t
 R
k
, X
t
 R
m
là mt vect ca các bin ngoi sinh, 
0
 R
k
là 1 vect
ca các hng s, A
j
là các ma trn h s k × k, B

i
là các ma trn h s k × m, và U
t

 R
k
các vect ca sai s. ây là mt mô hình VARX. Các điu kin rt quan
trng cho tính đúng đn ca mô hình này vi xác sut là 1 là
(1.32)

Tip theo, cho rng mt mô hình VAR cho bin X
t
đc vit nh sau

(1.33)

15
Tng t nh biu đ 2.8 d báo LQ1, biu đ 2.10 d báo ch s thanh
khon th hai (LQ2) cng khng đnh xu hng thanh khon ca nhóm c phiu
thy sn niêm yt trên sàn chng khoán thành ph H Chí Minh là tng mnh tr
li t tháng 1 đn tháng 3 nm 2012 và suy gim dn t tháng 4 đn tháng 6
Bng 2. 5 S liu d báo LQ2 sáu tháng đu nm 2012

CHNG 3. KT LUN, KIN NGH VÀ GII PHÁP
Vic đa ra công thc tng quát chung đ d báo chính xác thanh khon ca
các c phiu và nhóm c phiu ngành ch bin thy sn niêm yt trên sàn giao
dch thành ph H Chí Minh là mt điu ht sc khó khn và mt nhiu thi gian.
Tuy vy vic áp dng phng pháp t hi quy vect đ đa ra mô hình d báo
thanh khon ca các c phiu, đã th hin trong lun vn này cng nh trong nhiu
đ tài nghiên cu khác trên toàn th gii, đc chng minh mt cách khá thuyt

phc v tim nng ca phng pháp này.
Tuy nhiên lun vn vn còn đim hn ch do cha đa các ch s tài chính c
bn nhng khá quan trng cho vic la chn c phiu tt nh ch s P/E, EPS, t
s n, giá tr s sách, vòng quay tài sn, vòng quay tn kho, t l vn c phn….
vào mô hình t hi quy vect đ kho sát tính thanh khon do s lng d liu
không đ cho vic phân tích mô hình.
T chng hai phn thng kê các ch s đo lng thanh khon ca nhóm c
phiu ngành ch bin thy sn đã cho ta thy rt rõ v mc đ thanh khon ca
tng nhóm c phiu khi so chúng vi nhau và so vi trung bình ngành. Xét v quy
mô khi lng giao dch, nhóm c phiu có vn hóa ln có tính thanh khon cao
hn so vi các nhóm còn li. Xét v t l c phiu đc đem ra giao dch so vi s
lng c phiu niêm yt thì nhóm c phiu có vn hóa siêu nh li có tính thanh
khon cao hn.
Cng trong chng hai phn d báo trong dài hn vi nh hng ca các yu
t kinh t v mô. Ta thy yu t sn lng ch bin thy sn có tác đng đáng k
nht đn thanh khon c phiu ca ngành ch bin thy sn. Ngoài ra ta còn thy
s nh hng ln đn thanh khon c phiu ca ngành t tác đng ca yu t lm
phát, tng trng tín dng và lãi sut c bn. Yu t cung tin  đ tr là ba và yu
t sn lng ch bin thy sn  các đ tr khác nhau luôn đng bin vi ch s
thanh khon th nht. Trong khi đó yu t lm phát  đ tr là mt và yu t lãi
sut vi đ tr là ba có xu hng nghch bin vi ch s thanh khon th nht, điu
này có ngha là khi lm phát và lãi sut tng s làm cho thanh khon ca c phiu
gim. Tuy nhiên phn này ta cn phi có thi gian đ nghiên cu thêm vì d liu
cho mô hình kho sát còn khá ít.
HUTECH
14
2.5.4.2 Nhóm c phiu vn hóa trung bình
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn trung bình theo bng B.39 ph lc B
2.5.4.3 Nhóm c phiu vn hóa nh
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn nh theo bng

kt qu B.40 ph lc B
2.5.4.4 Nhóm c phiu vn hóa siêu nh
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn siêu nh theo bng
kt qu B.41 ph lc B,
2.6 Kt qu d báo thanh khon cho ngành ch bin thy sn sàn HOSE
Xét mô hình VAR cho ngành ch bin thy sn vi sáu bin ni sinh là các ch
s thanh khon (AAB, MFI, LQ1, LQ2, ORR, QOS) vi đ tr là 1, bin ngoi
sinh là c (const) bao gm các bin tác đng khác .
S dng phn mm Grelt đ thc hin mô hình VAR cho các bin và đa ra kt
qu d báo. Do s lng mu ch có 60 mu nên tác gi ch d báo trong sáu tháng
đu nm 2012 (s lng kt qu d báo bng 10% s lng mu).
a) D báo LQ1
Theo Grelt, ta có phng trình d báo LQ1  mc ý ngha 10%, R
2
bng
0,564, p-Value bng 5,26*10
-8

LQ1
t
= 0,704 LQ1
t-1
– 2,5*10
-6
AAB
t-1
(2.43)
Biu đ 2. 2: D báo LQ1 cho sáu tháng đu nm 2012
D báo ch s thanh khon th nht (LQ1) cho na nm 2012 theo nh biu đ
2.8. ng xanh dng trong hình d báo cho ta thy ch s thanh khon th nht

ca nhóm c phiu ngành ch bin thy sn có xu hng tng mnh tr li t
tháng 1 đn tháng 3 nm 2012 và suy gim dn t tháng 4 đn tháng 6
Bng 2. 3 S liu d báo LQ1 sáu tháng đu nm 2012
b) D báo ch s chênh lch mua bán AAB
Theo Grelt, ta có phng trình d báo cho ch s chênh lch mua bán
AAB  mc ý ngha 5%, R
2
bng 0,618, P-Value bng 1,97*10
-9

AAB
t
= 0,748 AAB
t-1
(2.44)

Biu đ 2.9 cho thy ch s chênh lch mua bán AAB ca nhóm c phiu
ngành ch bin thy sn gim dn t tháng 1-2012 đn tháng 6-2012. iu này
tip tc khng đnh xu hng tng thanh khon ca nhóm c phiu này. S liu d
báo th hin theo bng
Biu đ 2. 3: D báo AAB cho sáu tháng đu nm 2012
Bng 2. 4 S liu d báo AAB sáu tháng đu nm 2012
c) D báo LQ2
Theo Grelt, ta có phng trình d báo ch s thanh khon th hai LQ2 vi
mc ý ngha 5%, R
2
bng 0,651, P-Value bng 2,1*10
-10

LQ2

t
= 0,67 LQ2
t-1
– 0,175 AAB
t-1
(2.45)
Biu đ 2. 10: D báo LQ2 cho sáu tháng đu nm 2012
7
Chú ý là mô hình (1.33) có ngha là Y
t
không Granger-cause vi X
t
, là mt
dng yu ca ngoi sinh. V nguyên tc, ngi ta cng có th bao gm đng thi
mt bin X
t
ca mô hình (1.33)
Y
t
= 
0
+ A
1
Y
t
−1
+ + A
p
Y
t

−p
+ B
0
X
t
+ B
1
X
t
−1
+ + B
q
X
t
−q
+ U
t
, (1.34)
Tuy nhiên, nu B
0
≠ O điu này có th là Y
t
có mt tác đng gián tip đn X
t
thông qua s ph thuc ln nhau có th có ca U
t
và V
t
. Nu ta kt hp phng
trình (1.33) và (1.34) ta đc mt h thng phng trình đng thi. Ta có th vit

li phng trình (1.34) thành mt mô hình VARX lc gin bng cách thay
phng trình (1.33) vào phng trình (1.34)
Y
t
= 
0
+ A
1
Y
t
−1
+ + A
p
Y
t
−p
+ B
0
(C
1
X
t
−1
+ + C
r
X
t
−r
)
+ B

1
X
t
−1
+ + B
q
X
t
−q
+ U
t
+ B
0
V
t
(1.35)
1.5 D liu phân tích:
1.5.1 Ngun d liu
+ Các bin đo lng thanh khon đã nêu  chng 1 mc 1.3 bao gm c các
bin đo lng thanh khon ca VNIndex.
+ Các bin kinh t v mô đc đa vào đ d báo thanh khon c phiu bao
gm: ch s ca th trng chng khoán Vit Nam (Vnpri); Cung tin (M2); Tng
trng tín dng (CR); Lãi sut (INT); Lm phát (CPI); Sn lng ch bin ngành
Thy sn (PrF); Sn lng xut khu Thy sn (ExF); Giá vàng (GOL)
+ Các ch s v tài chính đc đa vào phn ph lc ca lun vn ch mang tính
cht tham kho và không đc đa vào mô hình vì d liu mu quá bé không đ
đ kho sát và d báo thanh khon.
+ D liu th cp theo ngày và tháng trong giai đon 12/2006 – 12/2012 đc tác
gi thu thp và tng t các ngun sau.
Bng 1.1: Các ngun d liu th cp

Ngun a ch trang mng
S giao dch chng khoán TPHCM
Tng cc thng kê
Ngân hàng nhà nc Vit Nam
Trung tâm lu ký chng khoán


Các trang báo đin t v thông tin tài chính
d liu chng khoán Vit Nam

1.5.2 D liu mu cho mô hình
Trong các vn đ d báo chui thi gian, Box và Jenkins (1976) đã gi ý
rng ít nht là 50 mu, 100 mu quan sát là cn thit đ xây dng các mô hình
tuyn tính ARIMA, ARMAX, VAR. Vì vy, đ mô hình hóa phi tuyn, kích thc
mu càng ln thì càng tt. Trong thc t, bng cách s dng chui thi gian dài
HUTECH
8
nht có sn đ phát trin các mô hình d báo là mt nguyên tc thi gian th
nghim trong d báo (Armstrong, 2001).
1.6 ng dng phn mm
Do tính cht phc tp ca vic thông kê s liu trong các mô hình nên vic
tính toán và phân tích s đc áp dng t đng bng các phn mm kinh t lng
nh E.Views, Gretl và mt s phn mm thông dng khác.
Grelt đc vit tt bi các t (Gnu Regression, Econometrics, and Time-
series Library) tm dch phn mm mã ngun m bao gm hi quy, kinh t lng,
th vin chui thi gian. Grelt đc phát trin da trên mã ngun kinh t lng do
giáo s Ramu Ramanathan, là giáo s danh d ca đi hc California, San Diego.
Giáo s Ramanathan là tác gi ca giáo trình “Gii thiu v Kinh t lng và các
áp dng” (hin đang là phiên bn th 5). Giáo s Ramu Ramanathan cng đã đóng
góp và phê bình rt hu ích trong quá trình phát trin Grelt.

CHNG 2: D BÁO THANH KHON NHÓM C PHIU CH BIN
THY SN NIÊM YT TRÊN SÀN GIAO DICH CHNG KHOÁN
THÀNH PH H CHÍ MINH
2.1 Tng Quan V Th Trng Chng Khoán Vit Nam
2.1.1 Th trng chng khoán Vit Nam
Biu đ 2. 1: Tình hình giao dch ca sàn chng khoán TP HCM 12 tháng 2011












(Ngun: S giao dch chng khoán TP.HCM)
2.1.2 Hin trng thanh khon ca VNINDEX
Kim đnh Jarque-Bera ca các bin đo lng thanh khon th trng bng
2.1 đu không tuân theo quy lut phân phi chun.
Bng 2.1: Các ch tiêu đo lng thanh khon ca sàn HOSE (trang 26 lun vn)
2.2 C phiu ngành thy sn niêm yt trên sàn chng khoán TP.HCM
20 c phiu thuc ngành ch bin thy sn sàn HOSE đc xp vào bn nhóm
chính nh sau.
13
T bng 2.13 mô hình VAR ta có th rút ra đc phng trình đ d báo ch
s MFI ca ngành ch bin thy sn vi R
2

bng 0,966 và p-value bng 0 nh sau:
FIS_MFI
t
= c + 
1
FIS_MFI
t-1
+ 
2
FIS_MFI
t-2
+ 
3
VnQOS
t

+ 
4
VnPri
t
+
5
VnPri
t-1
(2.26)
Các bin đc lp ca phng trình (2.26) có th gii ngha đn 96,66% bin ph
thuc MFI ca ngành ch bin thy sn (R
2
= 0,9666; p-value = 0,0000 )
* Vi AAB ca ngành ch bin thy sn ta có phng trình nh sau :

FIS_AAB
t
= c + 
1
FIS_AAB
t-1
+ 
2
FIS_AAB
t-2
+ 
3
FIS_AAB
t-5
+
4
FIS_ORR
t-5

+
5
VnAAB
t
+ 
6
VnORR
t
+ 
7
VnORR

t-5
+ 
8
VnQOS
t
(2.27)
Các bin đc lp ca phng trình (2.27) có th gii ngha đn 59,79% bin ph
thuc AAB ca ngành ch bin thy sn (R
2
= 0,5979; p-value = 3,7* 10
-186
)
Bng 2. 13: Mô hình t hi quy vect ch s thanh khon nhóm c phiu ngành
ch bin thy sn và toàn th trng. (trang 53 lun vn)
* Vi LQ1 ca ngành ch bin thy sn ta có phng trình nh sau :
FIS_LQ1
t
= c + 
1
FIS_LQ1
t-1
+ 
2
FIS_LQ1
t-2
+ 
3
FIS_LQ1
t-5
+ 

4
FIS_AAB
t-1

+
5
FIS_AAB
t-5
+ 
6
FIS_MFI
t-1
+ 
7
VnAAB
t
+ 
8
VnORR
t
+ 
9
VnQOS
t

+ 
10
VnQOS
t-1
+ 

11
VnQOS
t-4
+ 
12
VnPri
t-1
+
13
VnPri
t-2
(2.28)
Các bin đc lp ca phng trình (2.28) có th gii ngha đn 77,43% bin ph
thuc LQ1 ca ngành ch bin thy sn (R
2
= 0,7743; p-value = 0,0000 )
* Vi LQ2 ca ngành ch bin thy sn ta có phng trình nh sau :
FIS_LQ2
t
= c + 
1
FIS_LQ2
t-1
+ 
2
FIS_LQ2
t-2
+ 
3
FIS_LQ2

t-3
+ 
4
FIS_ MFI
t-3

+
5
VnQOS
t
+ 
6
VnPri
t
+ 
7
VnPri
t-1
+
8
VnPri
t-2
+ 
9
VnPri
t-3
(2.29)
Các bin đc lp ca phng trình (2.29) có th gii ngha đn 90,54% bin ph
thuc LQ2 ca ngành ch bin thy sn (R
2

= 0,9054; p-value = 0,0000 )
* Vi ORR ca ngành ch bin thy sn ta có phng trình nh sau :
FIS_ORR
t
= 
1
FIS_ORR
t-3
+ 
2
FIS_ORR
t-4
+ 
3
FIS_ORR
t-5
+ 
4
FIS_AAB
t-3

+
5
FIS_AAB
t-4
+ 
6
VnAAB
t
+ 

7
VnAAB
t-3
+ 
8
VnORR
t

+ 
9
ORR
t-3
+ 
10
ORR
t-4
+ 
11
ORR
t-5
(2.30)
Các bin đc lp ca phng trình (2.29) có th gii ngha đn 52,75% bin ph
thuc ORR ca ngành ch bin thy sn (R
2
= 0,5275; p-value = 3,7*10
-148
)
2.5.4 Mô hình hi quy vect các ch s thanh khon ca nhóm c phiu ngành
ch bin thy sn
Phn này ta kho sát s tác đng ca các bin th hin ch s thanh khon

ni ti ca tng nhóm c phiu. Các bin đc đa vào mô hình VAR bao gm
+ Các bin ni sinh (Endogenous) bao gm: AAB, MFI, LQ1, LQ2, ORR,
QOS và các bin ni sinh ca chính nó vi đ tr t 1 đn 5
+ Các bin ngoi (Exogenous): hng s (c)
2.5.4.1 Nhóm c phiu vn hóa ln
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn ln theo bng
kt qu B.38 ph lc B
HUTECH
12
CR_2 -41,01 -0,0123 3308 *** -42,815 79,5564 -0,2029
CR_3 1027,98 0,0310 ** -2344 *** 66,547 -7637,5 0,1383
M2_1 436,88 0,0018 -1083 -20,745 11012,2 -0,5839
M2_2 154,13 0,0049 1452 ** 73,378 3888,46 0,2438
M2_3 -1538,61 0,0086 -1275 * -54,118 8522,59 0,1631
R-squared 0,8720 0,8616 0,8456 0,4614 0,7733 0,5493
P-value(F) 4,41*10
-07
1,2*10
-06
0,0000 0,5846 0,0004 0,2387
Ngun: C s d liu tác gi tính toán và phân tích trên Grelt
Bng 2. 12 th hin mô hình t hi quy vect vi 6 ch s thanh khon và bin tr
th nht ca nó cùng vi các bin tr t 1 đn 3 ca các yu t v mô. */**/*** ký
hiu cho các mc ý ngha là 10%/5%/1%. D liu t giai đon tháng 1 nm 2007
đn tháng 12 nm 2011
* Xét mô hình 2 theo bng 2.12 vi bin ph thuc là LQ1 ch s thanh khon
th nht. Ta có phng trình tng quát cho mô hình 2 nh sau:
LQ1
t
= c + 

1
LQ1
t-1
+ 
2
LQ2
t-1
+ 
3
ORR
t-1
+ 
4
QOS
t-1
+
5
INT
t-3

+ 
6
CPIt-1 + 
7
EXF
t-1
+ 
8
PRF
t-1

+ 
9
PRF
t-2
+ 
10
PRF
t-3
(2.2)
* Xét mô hình 3 theo bng 2.12 vi bin ph thuc là LQ2
Ta có phng trình tng quát cho mô hình 3 nh sau:
LQ2
t
= c + 
1
LQ1
t-1
+ 
2
LQ2
t-1
+ 
3
ORR
t-1
+ 
4
AAB
t-1

+ 
5
CPI
t-1
+ 
6
CR
t-2
+ 
7
CR
t-3
+ 
8
M2
t-2
(2.3)
* Xét mô hình 5 theo bng 2.12 vi bin ph thuc là ORR t l đt lnh ca
ngành. Ta có phng trình tng quát cho mô hình 5 nh sau:
QRR
t
= c + 
1
LQ1
t-1
+ 
2
LQ2
t-1
+ 

3
AAB
t-1
+ 
4
GOL
t-3
(2.4)
* Xét mô hình 6 theo bng 2.12 vi bin ph thuc là QOS h s góc đng giá
ca ngành. Ta có phng trình tng quát cho mô hình 6 nh sau:
QOS
t
= c +  GOL
t-1
(2.5)
2.5.2.2 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa ln.
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa ln theo bng
B.29 phn ph lc B
(trang 110 lun vn)
2.5.2.3 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa trung bình.
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa trung bình theo
bng B.30 phn ph
lc B (trang 111 lun vn)
2.5.2.4 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa nh.
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa nh theo
bng B.31 phn ph lc B
(trang 112 lun vn)
2.5.2.5 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa siêu nh.
Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa siêu nh theo
bng B.32 phn ph lc

B
(trang 113 lun vn)
2.5.3. Mô hình hi quy vect các ch s thanh khon ca ngành và ca toàn
th trng.
 phn này ta tip tc kho sát s tác đng qua li gia các bin đo lng thanh
khon (đã chn  mc 2.4.2) ca th trng và ca ngành ch bin thy sn
9
Nhóm c phiu có vn hóa ln (VHL)
Vn th trng trên 500 t: VHC, MPC, HVG, ANV, ABT
Nhóm c phiu có vn hóa trung bình (VTB)
Vn th trng trên 250 t và nh hn 500 t: VTF, AGD, AGF, AAM, AVF
Nhóm c phiu có vn hóa nh (VHN)
Vn th trng t 90 t và nh hn 250 t: ACL, ATA, TS4, FBT, FMC
Nhóm c phiu có vn hóa siêu nh (VSN)
Vn th trng nh hn 90 t: ICF, CMX, VNH, CAD, BAS
Chi tit thông tin niêm yt và vn hóa ca c phiu đc th hin trong bng 2.2

2.3. Hin trng thanh khon ca nhóm c phiu ngành thy sn.
2.3.1 Các ch tiêu đo lng thanh khon ca ngành ch bin thy sn (FIS)
Bng 2.2: Các ch tiêu đo lng thanh khon ca ngành ch bin thy sn (trang 28)
Kim đnh Jarque-Bera cho thy các bin đo lng thanh khon đu không tuân
theo quy lut phân phi chun.
2.3.2 Các ch s đo lng thanh khon ca nhóm c phiu ngành ch bin
thy sn
T d liu ngày giai đon 01/2011 đn 12/2011 mà tác gi thu thp đc qua các
ngun, sau khi tính toán và tng hp li theo giá tr trung bình (bng 2.4) tác gi
đa ra các biu đ và bng di đây đ minh ha cho hin trng thanh khon ca
các nhóm c phiu ngành ch bin thy sn nh sau.
Bng 2.4 S liu trung bình thanh khon ca các nhóm c phiu ngành ch bin
thy sn đã hiu chnh theo thang đo.

Bin s n V
Ngành
Ch bin
Thy sn
Nhóm
vn hóa
ln
Nhóm
vn hóa
nh
Nhóm vn
hóa siêu
nh
Nhóm vn
hóa trung
bình
Mc hiu
chnh thang
đo trên biu
đ (*X)
LQ2 C phiu 81,79 101,66 98,77 42,48 82,23 1
SPR C phiu 37,40 57,43 33,30 14,19 43,63 1
TOR 60,00 82,75 76,13 43,53 37,18 100
AAB % 105,46 110,36 115,16 118,44 75,85 10
QT Ngàn đng 303,17 566,17 348,24 174,38 112,18 0,01
DEP % 127,08 222,14 151,34 81,43 49,79 0,001
LQ1 % 156,10 97,50 278,30 173,20 78,90 100.000
MKQ % 176,69 325,78 205,03 102,82 66,34 100
LOGDEP % 393,63 428,70 386,31 384,96 374,54 20
QOS Cp/tr VND 56,09 27,50 16,41 7,36 172,62 1000

MKV C phiu 74,91 161,18 81,65 15,26 36,92 10
ORR Ngàn đng 64,43 18,39 44,79 162,48 34,61 0,001
VT Lnh 41,47 88,32 45,72 8,62 20,68 0,1
MFI Triêu đng 99,79 96,46 97,96 95,51 109,21 2
Ngun: tác gi tính toán và phân tích bng EViews da trên d liu ngày t S
giao dch chng khoán TP.HCM
2.3.2.1 Các ch s thanh khon liên quan đn lnh, khi lng và giá c phiu
HUTECH
10
2.3.2.2 Các ch s thanh khon liên quan đn khi lng c phiu
2.3.2.3 Các ch s thanh khon liên quan đn khi lng và giá c phiu
2.3.3 Xp hng thanh khon ca các c phiu ch bin thy sn.
Da vào các ch tiêu thng kê (xem phn ph lc A) ca các c phiu ngành ch
bin thy sn tác gi tng kt đc bng xp hng thanh khon c phiu t cao
đn thp xp theo nhóm vn hóa c phiu nh sau
Bng 2.7, ct th t thanh khon, hàng dc th hin mc đ thanh khon ca
nhóm c phiu theo vn hóa trong đó s mt biu th cho tính thanh khon cao
nht, s bn th hin tính thanh khon thp nht. Hàng ngang th hin mc đ
thanh khon ca c phiu so vi các c phiu còn li trong nhóm, trong đó s mt
th hin tính thanh khon ca c phiu cao nht trong nhóm, s nm th hin tính
thanh khon thp nht.
Bng 2.7: Xp hng thanh khon theo nhóm vn hóa c phiu
Nhóm vn hóa c phiu
Th T
thanh khon

1 2 3 4 5
Nhóm c phiu có vn hóa ln
1 HVG ANV MPC

ABT VHC
Nhóm c phiu có vn hóa nh
2 TS4 ACL FMC

FBT ATA
Nhóm c phiu có vn hóa siêu nh
3 CAD ICF BAS CMX

VNH
Nhóm c phiu có vn hóa trung bình
4 AAM AGD AGF AVF VTF
Ngun: tác gi tính toán
2.4.Xây dng ma trn h s tng quan các ch báo thanh khon
2.4.1.Ma trn h s tng quan ca các ch s thanh khon ngành ch bin
thy sn.
2.4.2.Ma trn h s tng quan ch s thanh khon ca ngành ch bin thy
sn và th trng
2.4.3.Ma trn h s tng quan ch s thanh khon ca ngành ch bin thy
sn và các yu t v mô.
T các bng ma trn h s tng quan gia các bin tác gi rút ra đc các bin
cn thit đ tip tc kho sát gm:
+ Các bin kinh t v mô nh CPI, CR, EXF, GOL, INT, M2, PRF
+ Các bin t ngành ch bin thy sn: AAB, LQ1, LQ2, MFI, ORR, QOS
+ Các bin t th trng (Vnindex): AAB, ORR, QOS, và PRI (ch s vnindex)
Các bin còn li không đc đa vào mô hình do tính tng quan khá cao gia
chúng (trên 70%)
2.5. D báo thanh khon nhóm c phiu trong danh mc
2.5.1 Xác đnh mô hình d báo
 la chn mô hình d báo ta tip tc xem xét s th hin kt qu d báo
ca các phng pháp vi 6 bin AAB, MFI, LQ1, LQ2, ORR, QOS ca ngành ch

bin thy sn. D liu đc tng hp theo tháng, giai đon 01/2007 đn 12/2011.
11
Ta chn bin ch s thanh khon th nht (LQ1) làm bin ph thuc đ
kho sát, các bin đc lp gm AAB, MFI, LQ2, ORR, QOS vi đ tr là 1. Kt
qu đo s th hin các phng pháp d báo qua các ch s kim tra theo bng 2.10
Bng 2. 11: Bng so sánh Kt qu đo s th hin các phng pháp d báo
D liu bin Phng pháp MSE MAE MAPE

ARMAX (0,1,0) 6,6439*10
-6
0,0018236

47,552

LQ1
VAR 5,7552*10
-6
0,0017639

51,054

Kt qu kim tra cho thy phng pháp VAR cho kt qu d báo tt hn
phng pháp ARMAX (0,1,0). Nh kt qu hin th trên hình v đng d báo
ca mô hình VAR khá khít vi đng thc t ca LQ1. Trong khi đó mô hình
ARMAX  mt s thi đon kt qu d báo cách khá xa so vi thc t. Ngoài mc
đ chính xác cao hn ARMAX, phng pháp VAR cho phép đa so sánh đng thi
các phng trình ca các bin ph thuc mà ta cn kho sát vi kt qu nhanh
nht.  tip tc cho phn nghiên cu cho lun vn tác gi chn phng pháp
VAR (T hi quy vect) vi nhng lý do đã nêu ra  trên
2.5.2. Mô hình hi quy vect d báo thanh khon ca các ch s thanh khon ca

nhóm c phiu và các yu t v mô.
2.5.2.1 Mô hình VAR cho c phiu ngành ch bin thy sn và các yu t v mô
* Xét mô hình 1 theo bng 2.12 vi bin ph thuc là AAB chênh lch mua
bán.Ta rút đc phng trình tng quát cho mô hình 1  mc ý ngha 5% nh sau:
AAB
t
= c + 
1
LQ1
t-1
+ 
2
AAB
t-1
+ 
3
ORR
t-1
+ 
4
INT
t-2
+
5
INT
t-3
(2.1)
Bng 2. 12 Mô hình t hi quy vect các ch s thanh khon ca nhóm c phiu
ngành ch bin thy sn và các yu t v mô
H s

Bng 2. 12 AAB LQ1 LQ2 MFI Orr QoS
const -448,18 0,0179 ** 516,22 89,077 ** -26317 * -0,0269
AAB_1 0,87 *** -2*10
-07
-0,29 *** -0,005 14,1614 *** -0,0001
LQ1_1 -30803 ** 0,2927 * 18407 ** 49,827 -899060 ** -3,5420
LQ2_1 0,14 -5*10
-06
** 0,57 *** -0,007 10,4731 ** 0,0001
MFI_1 6,78 -2*10
-05
2,16 0,226 27,8297 0,0024 *
Orr_1 -0,02 ** -1*10
-07
0,01 ** 0,0002 0,20924 1,4*10
-06

QoS_1 1054,46 * 0,0055 321,24 -8,343 11723,5 -0,1981
Gol_1 -0,17 -2*10
-07
-0,10 0,0003 -1,3699 0,0002 ***
Gol_2 -0,16 -6*10
-06
* -0,12 -0,011 -5,4461 -0,0001
Gol_3 0,35 2*10
-06
0,12 0,002 12,9103 ** -0,0001 *
Int_1 11010 0,1549 * -8620 * -44,778 282418 -0,8390
Int_2 -25460 *** -0,0538 7551 * 236,2 -372402 * 1,6896
Int_3 12327 ** -0,1769 *** 666,09 -429,7 79951,4 -0,7460

Cpi_1 16,61 -0,0017 ** 95,30 ** -1,761 -1151 0,0144
Cpi_2 50,58 0,0005 -28,42 0,822 -798,57 -0,0198
Cpi_3 10,61 0,0008 57,60 * 2,438 -1150,2 -0,0027
ExF_1 -0,12 -2*10
-05
** -0,09 -0,011 -11,673 0,0002
ExF_2 0,36 -6*10
-06
0,42 -0,015 -6,3102 -2*10
-05

ExF_3 -0,54 -1*10
-05
0,12 -0,002 -3,4241 -0,0001
PrF_1 -0,64 4,1*10
-05
*** 0,61 0,055 -7,8866 0,0003
PrF_2 0,25 0,0001 *** -0,22 0,082 -5,5625 0,0002
PrF_3 2,19 * 0,0001 *** -1,27 * 0,023 28,7883 -0,0002
CR_1 955,52 -0,0236 -1206 -50,468 25446,6 0,0572
HUTECH

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC K THUT CÔNG NGH TP. HCM



NGUYN NG KHOA

D BÁO THANH KHON NHịM
C PHIU CH BIN THY SN
TRONG TH TRNG
CHNG KHOÁN VIT NAM
(SÀN GIAO DCH TPHCM)



LUN VN THC S
Chuyên ngành : QUN TR KINH DOANH
Mã s ngành: 60.34.05



TP. H CHệ MINH, tháng 07 nm 2012

HUTECH

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC K THUT CÔNG NGH TP. HCM




NGUYN NG KHOA


D BÁO THANH KHON NHịM
C PHIU CH BIN THY SN
TRONG TH TRNG

CHNG KHOÁN VIT NAM
(SÀN GIAO DCH TPHCM)


LUN VN THC S
Chuyên ngành: Qun Tr Kinh Doanh
Mư s: 60.34.05



Hng Dn Khoa Hc
PGS-TS NGUYN PHÚ T

HUTECH

Ch tch Hi đng đánh giá LV
CÔNG TRỊNH C HOÀN THÀNH TI
TRNG I HC K THUT CÔNG NGH TP. HCM



Cán b hng dn khoa hc : PGS-TS NGUYN PHÚ T






Lun vn Thc s đc bo v ti Trng i hc K thut Công ngh TP.HCM
ngày 19 tháng 07 nm 2012

Thành phn Hi đng đánh giá Lun vn Thc s gm:
(Ghi rõ h, tên, hc hàm, hc v ca Hi đng chm bo v Lun vn Thc s)

1. TS LU THANH TÂM
2. TS TRNG QUANG DNG
3. TS NGUYN ỊNH LUN
4. TS HUNH MINH TRIT
5. TS NGUYN VN DNG

Xác nhn ca Ch tch Hi đng đánh giá Lun sau khi Lun vn đã đc
sa cha (nu có).

HUTECH
ii


TRNG H K THUT CÔNG NGH TP. HCM CNG HÒA XÃ HI CH NGHA VIT NAM
PHÒNG QLKH ậ TSH c lp - T do - Hnh phúc
TP. HCM, ngày 30 tháng 5 nm 2012

NHIM V LUN VN THC S
H tên hc viên: NGUYN NG KHOA Gii tính: Nam
Ngày, tháng, nm sinh: 12/08/1981 Ni sinh: TP.HCM
Chuyên ngành: Qun Tr Kinh Doanh MSHV: 1084011015
I- TÊN  TÀI:
D BÁO THANH KHON NHÓM C PHIU CH BIN THY SN TRONG
TH TRNG CHNG KHOÁN VIT NAM (SÀN GIAO DCH TP.HCM)
II- NHIM V VÀ NI DUNG:
Nghiên cu mc đ thanh khon ca c phiu nhóm ch bin thy sn cng

nh ca th trng chng khoán Vit Nam.
a ra mô hình d báo tính thanh khon ca các c phiu nhóm ch bin
thy sn đc giao dch chính thc trên th trng chng khoán Vit Nam.
Gii pháp có th giúp nhà đu t gim thiu ri ro t ri ro do thanh khon.
III- NGÀY GIAO NHIM V: 15/09/2011
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIM V:15/05/2012
V- CÁN B HNG DN:
PGS-TS NGUYN PHÚ T

CÁN B HNG DN KHOA QUN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(H tên và ch ký) (H tên và ch ký)



PGS-TS NGUYN PHÚ T

HUTECH
iii


LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cu ca riêng tôi. Các s liu, kt
qu nêu trong lun vn là trung thc và cha tng đc ai công b trong bt k
công trình nàokhác.
Tôi xin cam đoan rng mi s giúp đ cho vic thc hin lun vn này đã
đccm n và các thông tin trích dn trong lun vn đã đc ch rõ ngun gc.

Hc viên thc hin lun vn

NGUYN NG KHOA

















HUTECH
iv


LI CÁM N

Li cm n đu tin tôi mun chân thành gi đn PGS-TS Nguyn Phú T. Thy đã
hng dn rt tn tình cho tôi đ hoàn thành lun vn này.
Li cm n sâu sc con mun gi đn cha m vì s giúp đ và s ng h ca cha
m trên sut con đng hc vn mà con đã chn.
Li cm cui cùng tôi dành cho v tôi vì s chm sóc ca cô y đi vi gia đình và

con trai yêu du ca chúng tôi khi tôi vng nhà.

Nguyn ng Khoa

HUTECH
v


TịM TT

Lun vn h thng li lý thuyt và các công thc đo lng thanh khon ca c
phiu nói chung và nhóm c phiu ch bin thy sn đang giao dch trên sàn chng
khoán thành ph H Chí Minh nói riêng. Qua đó tác gi cng phân tích mc đ và
xp hng thanh khon ca tng c phiu, nhóm c phiu thuc ngành ch bin thy
sn.
Cng t d liu thu thp và tính toán đc, tác gi áp dng phng pháp T hi quy
vect (Vector Autoregression) và phn mm Grelt đ đa ra các mô hình tng quát
d báo thanh khon di tác đng ca các bin kinh t v mô, di tác đng ca các
bin đo lng thanh khon ca th trng và ca chính các bin đo lng thanh
khon nhóm c phiu ch bin thy sn.
Da trên mô hình d báo, tác gi d báo thanh khon trong sáu tháng đu nm 2012
cho nhóm c phiu ch bin thy sn.
Cui cùng, tác gi cng da vào mô hình tng quát d báo thanh khon đ đa ra
các kin ngh và gii pháp cho nhà đu t.

HUTECH
vi


ASTRACT

The thesis systematized theories of liquidity and formulas to measure the liquidity
of stock in general and the liquidity of stocks of seafood processing industry which
are traded on the stock market in Ho Chi Minh City in particular. Thereby the
author also analyzes the level and ranking of liquidity for individual stock and
group of stocks of seafood processing industry.
Also from the calculated data, the author applies Vector Autoregression model and
Grelt software to makes the general forecast models to predicts the liquidity under
impact of macroeconomic variables, under impact of variables measuring the
liquidity of the market and variables measuring the liquidity of stocks of seafood
processing industry.
Based on the forecast models, the author predicts liquidity of stocks of seafood
processing in the first six months of 2012.
Finally, the author also relies on the general forecast liquidity models to make
recommendations and solutions to investors.

HUTECH
vii


MC LC
Trang
Trang ph bìa
Li cam đoan
Li cm n
Mc lc
Danh mc các t vit tt
Danh mc các bng biu
Danh mc các hình v, đ th

M U 1
1. Tính cp thit ca đ tài 1
2. Mc đích ca đ tài 2

3. i tng và phm vi nghiên cu. 2
4. ụ ngha thc tin 2
5. Phng pháp nghiên cu 3
6. Kt cu lun vn 3
CHNG 1: LÝ LUN THANH KHON VÀ CÁC MÔ HÌNH D BÁO 5
1.1 Thanh khon 5
1.2 Các yu t nh hng đn thanh khon ca c phiu, th trng 6
1.3 o lng thanh khon c phiu 7
1.4 Các phng pháp, mô hình d báo tính thanh khon 13
1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive–moving-average model with exogenous
inputs model) 14
1.4.2 Mô hình t hi quy vect VAR (Vector Autoregression) 15
1.5 D liu phân tích: 19
1.6 ng dng phn mm: 21
CHNG 2: D BÁO THANH KHON NHÓM C PHIU CH BIN THY
SN NIÊM YT TRÊN SÀN GIAO DICH CHNG KHOÁN THÀNH PH H
CHÍ MINH 22
HUTECH
viii


2.1 Tng quan v th trng chng khoán Vit Nam 22
2.1.1 Th trng chng khoán Vit Nam 22
2.1.2 Hin trng thanh khon ca VNINDEX 25
2.2 C phiu ngành thy sn niêm yt trên sàn chng khoán TP.HCM 26
2.3. Hin trng thanh khon ca nhóm c phiu ngành thy sn 28
2.3.1 Các ch tiêu đo lng thanh khon ca ngành ch bin thy sn (FIS) 28
2.3.2 Các ch s đo lng thanh khon nhóm c phiu ngành ch bin thy sn 29
2.3.3 Xp hng thanh khon ca các c phiu ch bin thy sn. 34
2.4. Xây dng ma trn h s tng quan các ch báo thanh khon 36

2.4.1. Ma trn h s tng quan ca các ch s thanh khon ngành ch bin thy
sn. 36
2.4.2. Ma trn h s tng quan ch s thanh khon ca ngành ch bin thy sn và
th trng 37
2.4.3. Ma trn h s tng quan ch s thanh khon ca ngành ch bin thy sn và
các yu t v mô. 39
2.5. D báo thanh khon nhóm c phiu trong danh mc 40
2.5.1 Xác đnh mô hình d báo 40
2.5.2. Mô hình hi quy vect d báo thanh khon ca các ch s thanh khon ca
nhóm c phiu và các yu t v mô. 43
2.5.2.1 Mô hình VAR cho c phiu ngành ch bin thy sn và các yu t v mô 43
2.5.2.2 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa ln. 46
2.5.2.3 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa trung bình. 48
2.5.2.4 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa nh. 49
2.5.2.5 Mô hình VAR cho nhóm c phiu vn hóa siêu nh. 50
2.5.3. Mô hình hi quy vect các ch s thanh khon ca ngành và ca toàn th
trng. 52
2.5.4 Mô hình hi quy vect các ch s thanh khon ca nhóm c phiu ngành ch
bin thy sn 55
2.6 Kt qu d báo thanh khon cho ngành ch bin thy sn sàn HOSE 60
HUTECH
ix


CHNG 3. KT LUN, KIN NGH VÀ GII PHÁP 64
3.1 nh hng phát trin kinh t Vit Nam cho đn nm 2020 65
3.1.1 Các ch tiêu giám sát và đánh giá phát trin bn vng Vit Nam giai đon
2011 – 2020 66
3.1.2 Các đnh hng u tiên nhm phát trin kinh t bn vng trong giai đon
2011-2020 68

3.2 Chng trình phát trin xut khu thy sn đn nm 2015 và đnh hng đn
nm 2020 69
3.2.1. Mc tiêu đn nm 2015 và đnh hng đn nm 2020 69
3.2.2. Ni dung ch yu ca chng trình 70
3.3 nh hng phát trin th trng chng khoán Vit Nam cho đn nm 2020 72
3.3.1. Quan đim phát trin 72
3.3.2. Mc tiêu phát trin th trng chng khoán Vit Nam 72
3.4.1 Kin ngh đi vi c quan qun lý 74
3.4.2 Các nhóm gii pháp n đnh và phát trin kinh t Vit Nam 75
3.4.3. Mt s gii pháp phát trin, h tr xut khu thy sn 80
3.4.4. Các gii pháp phát trin th trng chng khoán Vit Nam 80
3.4.5 Mt s gii pháp cho nhà đu t 88
DANH MC TÀI LIU THAM KHO 91
A. Tài liu tham kho ting Vit 91
B. Tài liu tham kho ting Anh 91
C. Tài liu tham kho trên web 93
PH LC A 94
A. Các bng tóm tt các ch s đo lng thanh khon ca các c phiu ngành ch
bin thy sn 94
PH LC B 109
B1. Mô hình VAR cho nhóm c phiu ngành thy sn và các yu t v mô 109
B2. Mô hình VAR cho các c phiu ngành thy sn và các yu t v mô 114
HUTECH
x


B3. Mô hình hi quy vect ca riêng các ch s thanh khon ca c phiu và nhóm
c phiu 119

HUTECH
xi


DANH MC CÁC T VIT TT
T vit tt
Ting Anh
Ting Vit
AR
AutoRegression
T tuyn tính
ARIMA
Autoregressive integrated
moving average
Quá trình trung bình trt đng liên
kt t hi quy
ARMAX
Autoregressive–moving-
average model with
exogenous inputs model
Quá trình trung bình trt, t hi
quy vi các bin đu vào ngoi sinh

ASEAN
Association of Southeast
Asian Nations
Hip hi các quc gia ông Nam Á
CNKKD

Chng nhân đng ký kinh doanh
CTCK

Công ty chng khoán
CTCP

Công ty c phn
KKD

ng ký kinh doanh
EPS
Earning per share
Thu nhp ca mi c phiu
GRELT
Gnu Regression,
Econometrics, and Time-
series Library
Phn mm hi quy, mô hình kinh t
lng, và th vin chui thi gian
ngun m
HOSE

Sàn giao dch chng khoán thành
ph H Chí Minh

ICOR
Incremental capital-output
ratio
H s s dng vn
IOSCO
International Organization of
Securities Commissions
T chc quc t các y ban chng
khoán
KCN

Khu công nghip
MA
Moving average
Trung bình đng
P/E
Price/ Earning per share
H s giá trên thu nhp mt c phiu
QLCL

Qun lý cht lng
SGDCK

S giao dch chng khoán
Std. Dev
Standard deviation
 lch chun
TNHH

Trách nhim hu hn

TTCK

Th trng chng khoán
UBND

y ban nhân dân
VAR
Vector autoregression
T hi quy vect
VARX
Vector autoregression with
exogenous variable
T hi quy vect vi các bin ngoi
sinh
VNINDEX

Ch s chng khoán Vit Nam
XNK

Xut nhp khu
WTO
World Trade Organization
T chc thng mi th gii

HUTECH
xii


DANH MC BNG BIU

Trang
Bng 1.1: Các bin kinh t đa vào thit k mô hình đ d báo thanh khon c
phiu 19
Bng 1.2: Các ngun d liu th cp 20
Bng 2.1: Các ch tiêu đo lng thanh khon ca sàn HOSE 25
Bng 2.2: Thông tin v c phiu các công ty thuc ngành ch bin thy sn niêm
yt trên sàn giao dch chng khoán TP HCM 27
Bng 2.3: Các ch tiêu đo lng thanh khon ca ngành ch bin thy sn 28
Bng 2.4: S liu trung bình thanh khon ca các nhóm c phiu ngành ch bin
thy sn đã hiu chnh theo thang đo. 29
Bng 2.5: Xp hng thanh khon ca các nhóm c phiu ngành ch bin thy sn. 33
Bng 2.6: Xp hng thanh khon ca các c phiu ngành ch bin thy sn 34
Bng 2.7: Xp hng thanh khon theo nhóm vn hóa c phiu 35
Bng 2.8: Ma trn h s tng quan các ch s thanh khon ngành ch bin thy sn
36
Bng 2.9: Ma trn h s tng quan các ch s thanh khon ngành ch bin thy sn
và VNindex 37
Bng 2.10: Ma trn h s tng quan các ch s thanh khon ngành ch bin 39
Bng 2.11: Bng so sánh Kt qu đo s th hin các phng pháp d báo 41
Bng 2.12 Mô hình t hi quy vect các ch s thanh khon ca nhóm c phiu
ngành ch bin thy sn và các yu t v mô 45
Bng 2.13: Mô hình t hi quy vect ch s thanh khon nhóm c phiu ngành ch
bin thy sn và toàn th trng. 53
Bng 2.14: S liu d báo LQ1 sáu tháng đu nm 2012 61
Bng 2.15: S liu d báo AAB sáu tháng đu nm 2012 61
Bng 2.16: S liu d báo LQ2 sáu tháng đu nm 2012 62
Bng 3.1: Sn lng và giá tr kim ngch ca mt s sn phm thy sn xut khu
ch lc 70
HUTECH
xiii

DANH MC CÁC HÌNH V,  TH
Trang
Biu đ 2.1: Tài khon ca nhà đu t tính đn cui nm 2010 23
Biu đ 2.2: Tình hình giao dch ca sàn chng khoán TP HCM 12 tháng 2011 24
Biu đ 2.3: So sánh ch s thanh khon liên quan đn lnh, khi lng và giá c
phiu 30
Biu đ 2.4 So sánh các ch s thanh khon liên quan đn khi lng c phiu . 31
Biu đ 2.5: So sánh các ch s thanh khon liên quan đn khi lng và giá c
phiu 32
Biu đ 2.6 Mô hình d báo LQ1 theo VAR 41
Biu đ 2.7 Mô hình d báo LQ1 theo ARMAX 42
Biu đ 2.8: D báo LQ1 cho sáu tháng đu nm 2012 60
Biu đ 2.9: D báo AAB cho sáu tháng đu nm 2012 62
Biu đ 2.10: D báo LQ2 cho sáu tháng đu nm 2012 63