Tiểu luận Tài chính doanh nghiệp KIỂM ĐỊNH HÌNH THỨC HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
ô
KIỂM ĐỊNH
HÌNH THỨC HIỆU QUẢ DẠNG YẾU
CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS: NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN
CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP
LỚP: NGÀY – KHÓA: 22
DANH SÁCH NHÓM:
1. CAO BĂNG CHÂU
2. TRẦN ĐÌNH DUY
3. PHAN MINH ĐỨC
4. HỨA NGỌC LỢI
5. NGUYỄN THỊ TUYẾT HẰNG
TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 09 NĂM 2013
MỤC LỤC
KIỂM ĐỊNH HÌNH THỨC HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CỦA THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1. Vấn đề nghiên cứu
Lý thuyết thị trường hiệu quả không chỉ là một trong những lý thuyết chính
thống, nền tảng của ngành tài chính mà còn có ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn. Đặc
biệt hơn, cùng với sự phát triển của thị trường chứng khoán thì lí thuyết này còn tỏ ra
2
mạnh hơn bất kì lí thuyết nào, đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích chứng
khoán, đặc biệt là vấn đề hiệu quả về mặt thông tin.
Hiện nay có rất nhiều nghiên cứu kiểm định tính hiệu quả của thị trường chứng
khoán của các quốc gia trên thế giới. Điều này giúp cho nhà đầu tư trên toàn thế giới có
thể đánh giá được mức độ hiệu quả của từng thị trường, qua đó có cơ sở để thực hiện

các quyết định đầu tư. Bên cạnh đó, việc này cũng giúp các nhà làm chính sách có cơ
sở đề ra các giải pháp hợp lý hơn, để thúc đẩy, nâng cao tính hiệu quả của thị trường
chứng khoán ở mỗi quốc gia, thu hút dòng vốn đầu tư trên toàn cầu.
Thị trường chứng khoán Việt Nam mặc dù đã trải qua hơn 12 năm hình thành và
phát triển, tuy nhiên đến nay vẫn chưa thực sự thu hút được nhiều nhà đầu tư trong và
ngoài nước tham gia. Do đó việc nghiên cứu, kiểm định tính hiệu quả của thị trường
chứng khoán Việt Nam thời gian qua cùng với việc thảo luận nguyên nhân dẫn đến
những hạn chế về mặt thông tin trên thị trường là rất cần thiết.
Từ việc tìm hiểu các nghiên cứu thực nghiệm về thị trường hiệu quả trên thế
giới thời gian qua chúng tôi cho rằng, thị trường chứng khoán Việt Nam có những nét
tương đồng với thị trường chứng khoán ở một số quốc gia trong khu vực, các thị
trường sơ khai, mới nổi trên thế giới. Chúng tôi tiến hành nghiên cứu: “Kiểm định
hình thức hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam” với đại diện là
chỉ số VNINDEX. Chúng tôi hy vọng rằng, nghiên cứu này sẽ giúp bổ sung bằng
chứng thực nghiệm về tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam từ khi ra
đời đến nay, qua đó giúp nhà đầu tư trong và ngoài nước cũng như các cơ quan, nhà
chính sách có cái nhìn chính xác hơn về thị trường này, tìm ra giải pháp nhằm tăng tính
hấp dẫn của thị trường, thúc đẩy thị trường tăng trưởng ổn định, phát huy vai trò kênh
dẫn vốn tối ưu cho thị trường tài chính.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu:
Nghiên cứu kiểm định hình thức yếu của giả thuyết thị trường hiệu quả trên thị
trường chứng khoán Việt Nam.
1.3. Phạm vi nghiên cứu:
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng dữ liệu giá đóng cửa của chỉ số VN
INDEX trong khoảng thời gian từ ngày 28/7/2000 (ngày đầu giao dịch) đến ngày
19/8/2013 (thời điểm thu thập dữ liệu) với 3095 quan sát giá hàng ngày. Chỉ số VN
INDEX được coi là chỉ số đại diện nhất cho thị trường chứng khoán Việt Nam.
1.4. Phương pháp nghiên cứu:
3
Bài nghiên cứu tiến hành các kiểm định Jarque-Bera để kiểm tra phân phối

chuẩn, kiểm định Ljung-Box Q và kiểm định đoạn mạch (Runs Test) để kiểm tra tính
tự tương quan, kiểm định ADF để kiểm định sự hiện diện của nghiệm đơn vị, kiểm
định tỷ lệ phương sai bội (Multiple Variance Ratio Test) để kiểm tra chặt chẽ hơn kiểm
định giả thuyết bước ngẫu nhiên.
1.5. Bố cục nghiên cứu:
Bài nghiên cứu gồm 04 phần:
Phần 1: Giới thiệu tổng quan vấn đề và phương pháp nghiên cứu.
Phần 2: Trình bày cơ sở lý luận, nền tảng nghiên cứu, các bằng chứng thực
nghiệm từ những nghiên cứu điển hình ở các nước trên thế giới.
Phần 3: Trình bày các phương pháp nghiên cứu và đọc kết quả từ những thử
nghiệm, thảo luận về thị trường hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt
Nam.
Phần 4: Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN – BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ LÝ
THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ
2.1. Cơ sở lý luận
Trong những năm 1950, lần đầu tiên người ta sử dụng máy tính trong phân tích
các hiện tượng kinh tế. Tuy vậy, những nhà nghiên cứu đã thất bại trong việc tìm ra
quy luật phát triển kinh tế mang tính chu kỳ nếu chỉ dựa trên sự phân tích một vài biến
số kinh tế. Nghiên cứu sự biến động của giá cổ phiếu cũng không phải là một ngoại lệ.
Năm 1953, lần đầu tiên Maurice Kendall công bố nghiên cứu của mình về giá của cổ
phiếu. Theo kết quả này, giá của cổ phiếu thay đổi ngẫu nhiên, không có quy luật và
không thể dự đoán được.
Bằng một loạt nghiên cứu của các nhà khoa học, người ta nhận thấy rằng chính
sự thay đổi ngẫu nhiên này là biểu hiện của một thị trường hiệu quả. Những nghiên cứu
đã chỉ ra rằng chính sự cạnh tranh giữa các nhà đầu tư đã dẫn đến một thị trường hiệu
quả. Lý thuyết thị trường hiệu quả đã có những ứng dụng nhất định trong việc xây
dựng chính sách đầu tư.
2.1.1. Lý thuyết thị trường hiệu quả (Efficient market hypothesis):
Khái niệm tính hiệu quả của thị trường rất phổ biến từ những năm 60 của thế kỷ

20. Thị trường hiệu quả được hiểu theo ba khía cạnh đó là: (1) Phân phối hiệu quả, (2)
4
hoạt động hiệu quả và (3) thông tin hiệu quả. Một thị trường chỉ được coi là hiệu quả
hoàn toàn khi nó đồng thời đạt được hiệu quả trên cả ba mặt trên.
 Một thị trường được coi là hiệu quả về mặt phân phối khi thị trường đó có khả năng
đưa được các nguồn lực khan hiếm đến người sử dụng sao cho người đó trên cơ sở
nguồn lực có được sẽ tạo ra kết quả lớn nhất, tức là họ sử dụng được một cách tối ưu.
Người sử dụng tốt nhất cho nguồn lực huy động được là người có khả năng trả giá cao
nhất cho quyền được sử dụng nguồn lực đó.
 Trong xu thế chung, vai trò thị trường chứng khoán trong hệ thống tài chính ngày càng
trở nên quan trọng. Thị trường chứng khoán hướng dòng vốn vào những vai trò quan
trọng trong việc làm tăng năng suất dịch chuyển dòng vốn thể hiện thông qua quy mô
giao dịch. Tính hiệu quả trên phương diện tổ chức hoạt động thể hiện rõ ràng bởi khả
năng làm cực đại hóa quy mô giao dịch trên một thị trường chứng khoán cụ thể.Việc tổ
chức hoạt động của thị trường chứng khoán với mục tiêu cực đại hóa quy mô giao dịch
phải dựa trên các nguyên tắc căn bản như ở các thị trường khác là:
+ Mở rộng khả năng lựa chọn “hàng hóa – các loại chứng khoán” và lựa chọn
“dịch vụ– các tổ chức trung gian” cho khách hàng.
+ Đảm bảo tính chính xác, kịp thời và trung thực trong việc cung cấp thông tin.
+ Tạo thuận lợi cho khách hàng trong việc tham gia vào thị trường với chi phí
thấp.
+ Có các biện pháp hữu hiệu chống lại các hoạt động đầu cơ gây phương hại
đến đa số khách hàng.
 Một thị trường được coi là hiệu quả về mặt thông tin khi giá cả của quyền sử dụng các
nguồn lực giao dịch trên thị trường phản ánh đầy đủ và tức thời các thông tin có liên
quan đến nguồn lực đó. Những thông tin đó bao gồm nhiều loại khác nhau như thông
tin về môi trường kinh tế vĩ mô, thông tin về người có nhu cầu sử dụng nguồn lực,
thông tin về khan hiếm nguồn lực, Thị trường hiệu quả về mặt thông tin có ý nghĩa
quyết định đến sự thành công của thị trường và nó cũng chính là đối tượng nghiên cứu
của đề tài này. Nghiên cứu về thị trường hiệu quả trong đề tài này cũng sẽ là thị trường

hiệu quả về mặt thông tin.
Tuy ba mặt cấu thành của thị trường hiệu quả này có sự gắn bó và phụ thuộc lẫn
nhau, nhưng trong lý thuyết thị trường hiệu quả người ta giả định là thị trường chứng
khoán có hiệu quả về mặt phân phối và hiệu quả hoạt động. Vì vậy, chúng ta chỉ xét thị
trường này trong điều kiện hiệu quả về mặt thông tin. Khi nói đến thị trường hiệu quả
thì đồng nghĩa với quan điểm là thị trường hiệu quả về mặt thông tin. Từ đó, giả thiết
về thị trường hiệu quả được phát biểu như sau:
5
Thị trường hiệu quả là thị trường trong đó giá cả của chứng khoán đã phản ánh
đầy đủ tức thời tất cả các thông tin hiện có trên thị trường. Khi giả thiết này đúng có
nghĩa là giá cả chứng khoán được xác định tại mức công bằng và phản ánh đầy đủ
thông tin hiện có trên thị trường; việc giá chứng khoán tăng hay giảm là do và chỉ do
nó phản ứng đối với các thông tin mới. Mà theo định nghĩa, thông tin mới là các thông
tin không thể dự đoán được. Do vậy, sự thay đổi về giá chứng khoán do tác động của
các thông tin mới cũng là không thể dự đoán được. Tức là, giá chứng khoán thay đổi
một cách ngẫu nhiên và không dự đoán được. Tuy nhiên, cũng cần phân biệt về tính
ngẫu nhiên của biến động giá với sự bất hợp lý về mức giá. Nếu giá cả được hình thành
một cách hợp lý thì chỉ những thông tin mới mới làm giá đó thay đổi.
2.1.2. Học thuyết về bước đi ngẫu nhiên (Random Walks):
Giả sử Maurice Kendall khám phá ra rằng giá của cổ phiếu có thể dự đoán được
trước và có thể sử dụng phương pháp của ông để dự đoán được giá cổ phiếu thì các nhà
đầu tư sẽ nhanh chóng tìm cách đạt được lợi nhuận bằng cách mua khi giá có khuynh
hướng tăng và bán khi giá có khuynh hướng giảm. Nhưng trong thực tiễn, tình trạng
này không thể tồn tại một cách lâu dài. Sự phán đoán về khả năng tăng giá trong tương
lai sẽ ngay lập tức làm giá hiện tại tăng. Nói cách khác, giá cổ phiếu sẽ phản ứng ngay
đối với bất kỳ thông tin mới nào được tiềm ẩn trong dự đoán của mô hình.
Nói một cách khái quát, người ta có thể thấy rằng: bất cứ một thông tin nào
được sử dụng để dự đoán diễn biến của cổ phiếu đều đã được phản ánh hoàn toàn trong
giá của cổ phiếu đó. Chừng nào còn có những thông tin khác chỉ ra rằng giá cổ phiếu
đang bị đánh giá dưới giá trị, các nhà đầu tư sẽ đổ xô vào việc mua chứng khoán này

và ngay lập tức giá cổ phiếu đó sẽ được đẩy lên ở mức hợp lý mà tại đó lợi suất của nó
đúng bằng lợi suất bình thường đủ để bù đắp cho rủi ro của cổ phiếu đó.
Nhưng giả thiết rằng, tất cả những thông tin đều có thể tiếp cận được, giá của cổ
phiếu chỉ tăng hay giảm khi xuất hiện những thông tin được xem là mới. Những thông
tin mới là thông tin không thể dự đoán được, nếu là loại thông tin dự đoán được thì dự
đoán đó đã sẵn sàng được phản ánh vào trong giá của cổ phiếu. Vì vậy, giá của cổ
phiếu khi nhận được những thông tin mới cũng sẽ thay đổi không thể dự đoán được.
Đây chính là cốt lõi của lý luận cho rằng giá của cổ phiếu diễn biến một cách ngẫu
nhiên (Random Walk).
Cần thiết phải phân biệt tính ngẫu nhiên của việc thay đổi giá với tính không
hợp lý trong mức giá. Nếu giá được xác lập một cách hợp lý thì chỉ những thông tin
mới mới tạo ra sự thay đổi giá. Vì vậy, tính ngẫu nhiên sẽ là kết quả tất yếu của giá khi
giá này đã bao hàm tất cả những thông tin hiện tại. Nếu giá của cổ phiếu có thể dự
6
đoán được thì đây là bằng chứng thị trường không hiệu quả, bởi vì các thông tin chưa
được phản ánh vào trong giá. Vì vậy, một thị trường được coi là hiệu quả nếu giá của
cổ phiếu phản ánh tất cả các thông tin hiện có trên thị trường.
2.1.3. Ba mức độ của thị trường hiệu quả:
Sự phân chia các mức độ của thị trường hiệu quả là dựa trên mức độ khác nhau
của tiêu thức mà những thông tin đã phản ánh trong giá chứng khoán. Có ba mức độ thị
trường hiệu quả gồm:
 Mức độ thứ nhất: Thị trường hiệu quả dạng yếu (Weak Form):
Hiệu quả dạng yếu giả định rằng giá cả chứng khoán đã phản ánh đầy đủ và kịp
thời những thông tin trong quá khứ về giao dịch của thị trường như khối lượng giao
dịch, giá cả chứng khoán Khi dạng yếu của thị trường tồn tại thì các nhà phân tích kỹ
thuật trở nên bị vô hiệu hóa. Các nhà phân tích kỹ thuật thường theo dõi sự thay đổi
của giá cổ phiếu qua một loạt các thời điểm khác nhau. Nếu họ nhận ra sự biến động
giá tuân theo một số dạng nhất định, thì dự đoán rằng điều này sẽ được lặp lại theo
cùng quy luật trong tương lai. Để làm được điều này, các nhà phân tích sử dụng các
phương pháp phân tích để phân tích giá cả quá khứ của cổ phiếu, từ đó dự đoán cho giá

tương lai. Tuy nhiên, nếu trường hợp dạng yếu của thị trường tồn tại thì không có bất
kỳ những thông tin nào trong quá khứ có tác dụng để dự đoán cho tương lai. Bất cứ
một thông tin nào có được trong quá khứ đều đã được nghiên cứu bởi hàng nghìn nhà
phân tích trên thị trường. Những chuyên gia này đã hành động theo cách mà họ đã tìm
ra và điều này được phản ánh rất nhanh trong giá cổ phiếu. Giả sử những thông tin này
chứa đựng những dấu hiệu về tương lai, khi đó tất cả các nhà đầu tư sẽ tìm cách để
khai thác triệt để dấu hiệu này. Cuối cùng, những thông tin này trở thành sự hiểu biết
của tất cả công chúng và do vậy giá của cổ phiếu sẽ nhanh chóng được điều chỉnh
thăng bằng lại.
 Mức độ thứ hai: Thị trường hiệu quả dạng trung bình (Semi Strong Form):
Hiệu quả dạng trung bình giả định rằng giá của chứng khoán đã phản ánh tất cả
các thông tin liên quan đến công ty được công bố ra công chúng. Ngoài những thông
tin trong quá khứ, những thông tin cơ bản của công ty mà công chúng đầu tư có thể dễ
dàng thu được như năng lực sản xuất, chất lượng quản lý, báo cáo tài chính, bí quyết
sản xuất, dự đoán thu nhập, mô hình kế toán. Những thông tin cần thiết của các công ty
đang cạnh tranh và những dự đoán khác về tình hình hoạt động và tình hình tài chính
đều đã được phản ánh trong giá của cổ phiếu. Nếu bất cứ nhà đầu tư nào cũng có được
những thông tin từ nguồn thông tin đại chúng thì tức là nó đã sẵn sàng được phản ánh
7
trong giá của chứng khoán. Ngoài ra, những thông tin mang tính chất dự đoán như các
đánh giá dự báo, tin đồn đều được nhà đầu tư đưa vào để xác định giá.
Nếu thị trường hiệu quả dạng trung bình tồn tại, không có hình thức phân tích
nào (kể cả phân tích cơ bản lẫn kỹ thuật) có khả năng đem lại cho nhà đầu tư lợi nhuận
siêu ngạch nếu việc phân tích chỉ dựa trên những số liệu từ nguồn được công bố ra
công chúng và những thông tin dự đoán mà cả thị trường đều biết.
Xem xét một ví dụ như sau: một nhà phân tích sử dụng bảng tổng kết tài sản của
công ty nhằm tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch sẽ không thể mang lại kết quả như mong
muốn bởi những thông tin dạng này dễ dàng kiếm được do hàng nghìn nhà phân tích
trên thị trường. Hành động của các nhà phân tích này nhanh chóng làm giá cả chứng
khoán được điều chỉnh để phản ánh những thông tin cần thiết trong bảng tổng kết tài

sản. Quá trình tương tự như vậy cũng sẽ diễn ra cho tất cả các thông tin khác đã được
công bố ra công chúng.
 Mức độ cao nhất: Thị trường hiệu quả dạng mạnh (Strong Form):
Hiệu quả dạng mạnh giả định rằng giá của cổ phiếu đã phản ánh tất cả những
thông tin cần thiết có liên quan đến công ty, thậm chí cả những thông tin nội gián. Điều
này nói lên rằng các thị trường phản ứng nhanh với bất kỳ thông tin nào, kể cả những
thông tin mang tính chất nội bộ hay cá nhân, làm cho khả năng tìm kiếm lợi nhuận siêu
ngạch khó xảy ra. Như vậy, thị trường hiệu quả dạng mạnh không cho phép tồn tại
phân tích kỹ thuật lẫn cơ bản.Về vấn đề này, có nhiều quan điểm không đồng nhất.
Một số ý kiến tranh luận rằng, chỉ có một bộ phận nhỏ những cá nhân có thể có được
những thông tin quan trọng trước khi chúng được công bố ra công chúng, do đó họ có
thể sẽ thu được lợi nhuận siêu ngạch. Nhưng thực tế, hầu như ở tất cả các nước, những
hành động như vậy bị xem là vi phạm pháp luật. Do vậy, hình thái thị trường này khó
đứng vững.
Tóm lại: Một thị trường chứng khoán được coi là hiệu quả nếu tất cả những
thông tin có thể biết đã được phản ánh trong giá của chứng khoán. Tính hiệu quả của
thị trường biểu hiện ở các cấp độ khác nhau, tùy thuộc vào loại thông tin được phản
ánh trong giá chứng khoán. Một thị trường hiệu quả dạng yếu nếu những diễn biến về
giá trước đó không cho phép dự đoán được sự thay đổi giá trong tương lai. Thị trường
hiệu quả dạng trung bình có liên quan đến cả những thông tin không phải thuộc về quá
khứ, đó là tất cả những thông tin liên quan đến công ty được công bố ra công chúng.
Hiệu quả dạng mạnh của thị trường là loại có liên quan đến cả nhóm các nhà đầu tư
đặc biệt, những người có thông tin nội gián. Tóm lại, một thị trường được xem là hiệu
quả sẽ có những biểu hiện thông qua các đặc trưng chính sau đây:
8
Thứ nhất, giá chứng khoán thay đổi kịp thời và chính xác đối với những
thôngtin mới và có một số lượng lớn nhà đầu tư biết tối đa hóa lợi nhuận.
Thứ hai, sự thay đổi tỷ suất lợi nhuận được quyết định bởi sự thay đổi của lãi
suất đầu tư phi rủi ro và phụ phí rủi ro. Mọi sự thay đổi của giá chứng khoán xuất phát
từ các sự kiện khác đều ngẫu nhiên không dự đoán trước được.

Thứ ba, những nguyên tắc hoặc kinh nghiệm đều không thể áp dụng để thu
đượclợi nhuận siêu ngạch.
Thứ tư, các nhà đầu tư chuyên nghiệp không thể dùng các hình thức phân tích
chuyên nghiêp (phân tích cơ bản và kỹ thuật) để thu được lợi nhuận siêu ngạch cả trên
hai phương diện cá nhân cũng như tổ chức.
2.1.4. Kiểm định tính hiệu quả của thị trường.
Trong suốt nửa thế kỷ qua, các học giả đã tìm ra rất nhiều phương pháp để kiểm
định mức độ hiệu quả của thị trường. Chẳng hạn để kiểm tra hiệu quả dạng yếu người
ta khảo sát hệ số tự tương quan của suất sinh lợi, suất sinh lợi của những ngày đặc biệt
trong tuần, trong năm. Đối với hiệu quả dạng trung bình, người ta khảo sát ảnh hưởng
của việc công bố các thông tin tài chính công ty (lợi nhuận, cổ tức, chia tách cổ
phiếu ) đến giá của cổ phiếu. Còn việc kiểm tra hiệu quả dạng mạnh thì rất khó, thậm
chí khó đến mức hình thành ra một số phản đề của lý thuyết thị trường hiệu quả như Lý
thuyết đại diện (Agency theory) và Quản trị doanh nghiệp (Coporate governance).
Lý thuyết thị trường hiệu quả đề cập tới việc liệu giá tại một thời điểm bất kỳ có
phản ánh đầy đủ thông tin hiện có hay không. Chúng ta đã thấy rằng tất cả các nội
dung nghiên cứu thực nghiệm đều gián tiếp hoặc trực tiếp dựa trên giả thiết là các điều
kiện cân bằng thị trường có thể được phát biểu dưới dạng lợi suất kỳ vọng. Giả thiết
này là cơ sở của mô hình lợi suất kỳ vọng hay thị trường hiệu quả trò chơi công bằng.
Bản thân nghiên cứu thực nghiệm có thể được chia thành ba nhóm tùy thuộc
vào đặc điểm của tập thông tin quan tâm. Các kiểm định dạng mạnh đề cập tới việc liệu
các nhà đầu tư cá biệt hay nhóm có thể tiếp cận độc quyền đối với một số thông tin có
liên quan tới việc định hình giá hay không. Chúng ta không kỳ vọng về một mô hình
tuyệt đối có thể mô tả chính xác thế giới thực, và nó có thể được xem là một tham
chiếu chuẩn dùng để đánh giá tầm quan trọng của độ chệch so với hiệu quả thị trường.
Ở kiểm định dạng trung bình ít chặt hơn thỡ cỏc tập thông tin được đưa vào bao gồm
tất cả các thông tin hiện được công khai, còn kiểm định dạng yếu thì tập thông tin chỉ
là mức giá hay lợi suất trong quá khứ.
Các kiểm định dạng yếu đối với mô hình thị trường hiệu quả là nhiều nhất, và
dường như các kết quả đều ủng hộ mạnh mẽ cho giả thuyết này. Mặc dù chúng ta đã

9
tìm ra các chứng cớ có ý nghĩa thống kê về sự phụ thuộc của những lần thay đổi giá
hoặc lợi suất kế tiếp nhưng một số thì phù hợp với mô hình trò chơi công bằng còn số
khác dường như không đủ để có thể tuyên bố thị trường phi hiệu quả. Thực ra thì
không có nhiều chứng cớ chống lại bước ngẫu nhiên, một sự phát triển hơn của mô
hình trò chơi công bằng, ít nhất là đối với trường hợp thay đổi giá hay lợi suất trong
khoảng thời gian một ngày hoặc dài hơn.
Các kiểm định dạng trung bình trong đó giá được giả định phản ánh đầy đủ tất
cả các thông tin hiện có được công khai một cách minh bạch cũng ủng hộ cho giả
thuyết thị trường hiệu quả. Fama, Fisher, Jensen và Roll phát hiện rằng thông tin về
việc chia tách cổ phiếu gắn với khoản chi trả cổ tức tương lai của doanh nghiệp tính
trung bình được phản ánh đầy đủ trong giá của cổ phiếu đem chia tại thời điểm chia.
Ball và Brown và Scholes đi đến một kết luận tương tự khi xem xét các thông tin được
chứa đựng trong (i) thông báo về thu nhập hàng năm của doanh nghiệp và (ii) phát
hành mới và phát hành cổ phiếu thứ cấp với lô lớn.
Mô hình thị trường hiệu quả dạng mạnh trong đó giá được giả định phản ánh tất
cả thông tin hiện có có thể được xem là một tham chiếu chuẩn cho việc đánh giá những
sai lệch so với hiệu quả thị trường (được hiểu theo nghĩa chặt). Trong thực tế chúng ta
quan sát được hai dạng sai lệch. Thứ nhất, Niederhoffer và Osborne chỉ ra rằng các nhà
chuyên môn trên các sàn chứng khoán lớn có khả năng tiếp cận độc quyền đối với các
thông tin về lệnh giới hạn chưa được thực hiện và họ sử dụng thông tin này để kiếm
lời. Điều này đặt ra câu hỏi là liệu chức năng tạo lập thị trường của các nhà chuyên
môn (nếu đây thực sự là một chức năng kinh tế có ý nghĩa) có thể được thực hiện một
cách hiệu quả bằng một cơ chế khác mà không cần tới việc tiếp cận độc quyền thông
tin hay không. Thứ hai, Scholes thấy rằng những người trong công ty thường có thể
tiếp cận độc quyền đối với thông tin về doanh nghiệp của họ. Tuy nhiên, những người
trong công ty và các nhà chuyên môn là hai nhóm duy nhất mà tính chất độc quyền về
tiếp cận thông tin của họ được công bố. Không có bằng chứng nào cho thấy rằng sai
lệch so với mạnh của mô hình thị trường hiệu quả lan rộng trong cộng đồng đầu tư.
Theo mục đích của phần lớn nhà đầu tư thì mô hình thị trường hiệu quả có lẽ xấp xỉ

đầu tiên (và thứ hai) gần đúng với thực tế.
Tóm lại, bằng chứng ủng hộ mô hình thị trường hiệu quả là rất nhiều, và những
bằng chứng chống lại thì rất ít. Hiện nay, lý thuyết thị trường hiệu quả luôn có các lý
thuyết đối trọng và đặc biệt là kể từ năm 1987 – khi có ngày “thứ ba đen tối” và vì vậy
việc phát triển và ứng dụng lý thuyết thị trường cũng có những thay đổi về lý thuyết
cũng như ứng dụng một cách đáng kể.
10
2.1.5. Ý nghĩa của lý thuyết thị trường hiệu quả
Việc nghiên cứu lý thuyết thị trường hiệu quả và các dạng của thị trường hiệu
quả có những ý nghĩa quan trọng trong hoạt động trên thị trường chứng khoán, được
thể hiện trên những khía cạnh chủ yếu sau:
 Trong phân tích kỹ thuật
Lý thuyết thị trường hiệu quả khẳng định rằng phân tích kỹ thuật sẽ không đem
lại hiệu quả trong đầu tư trên thị trường.
Các nhà phân tích kỹ thuật sử dụng dữ liệu quá khứ, trong đó chủ yếu là dữ liệu
về sự biến động giá chứng khoán trong quá khứ để dự đoán đúng sự biến động của giá
chứng khoán trong tương lai. Theo lý thuyết thị trường hiệu quả, với hình thái kém
hiệu quả nhất là dạng yếu của thị trường hiệu quả thì mọi thông tin trong quá khứ đã
được phản ánh trong giá chứng khoán ở hiện tại, tức là mọi thông tin quá khứ về chứng
khoán đã được công chúng đầu tư biết đến và đã được phản ánh vào giá chứng khoán.
Do vậy, mọi cố gắng để sử dụng những thông tin quá khứ chỉ giúp nhà đầu tư tìm được
mức lợi nhuận cân bằng trên thị trường, đủ bù đắp cho những chi phí và rủi ro mà họ
có thể gặp phải khi đầu tư vào chứng khoán. Nhà phân tích kỹ thuật không thể tìm
kiếm được lợi nhuận siêu ngạch trên thị trường chứng khoán hiệu quả. Việc dự đoán
bằng đồ thị về giá chứng khoán trong tương lai chỉ là “sự tự lừa dối chính mình”.
 Trong phân tích cơ bản
Ở thị trường hiệu quả dạng yếu, thị trường có thể bỏ qua một số thông tin có
tính chất đại chúng, có liên quan đến hoạt động của công ty có chứng khoán hoặc đánh
giá những thông tin đó không chính xác. Khi đú giỏ chứng khoán trên thị trường cơ
bản có tính chất đại chúng về công ty. Một nhà phân tích cơ bản có kỹ năng phân tích

cơ bản điêu luyện, có thể dự đoán được kết quả hoạt động của công ty trong tương lai
dựa trên những dữ liệu ở hiện tại thì có khả năng tìm kiếm được lợi nhuận siêu ngạch
hay thu nhập tăng thêm khi lựa chọn được đúng loại chứng khoán mà thị trường đang
đánh giá không chính xác.
Trong thị trường hiệu quả dạng trung bình, thì phân tích cơ bản phần lớn là
không có giá trị. Trong thị trường dạng này, mọi thông tin cơ bản có tính chất đại
chúng đã được phản ánh tức thời trong giá chứng khoán ở hiện tại, vì vậy việc sử dụng
phân tích cơ bản để tìm kiếm lợi nhuận cao hơn mức trung bình của thị trường là hết
sức khó khăn. Lợi nhuận siêu ngạch chỉ có thể xuất hiện trong trường hợp ngắn hạn,
khi thị trường của một vài loại chứng khoán phản ứng chậm sau một sự kiện có liên
quan đến công ty xảy ra. Nhà đầu tư muốn tìm kiếm thu nhập cao hơn thị trường phải
có khả năng đánh giá và lựa chọn đúng loại chứng khoán mà thị trường đang đánh giá
11
chưa chính xác để ra quyết định đầu tư. Trong dài hạn, phản ứng của thị trường sẽ
nhanh hơn và các định giá sai sẽ bị loại bỏ. Vì vậy, để mong muốn tìm kiếm lợi nhuận
siêu ngạch, nhà đầu tư cần bỏ vốn đầu tư vào nhiều loại tài sản thông qua các danh
mục đầu tư cổ phiếu, trái phiếu hoặc bất động sản mới có thể đat được mục tiêu đánh
bại thị trường. Những nhà đầu tư như vậy phải là người rất xuất sắc.
 Trong việc hoạch định chiến lược đầu tư
Trong nền kinh tế thị trường, cạnh tranh là một tất yếu, một quy luật và ngày
một mạnh mẽ.Cỏc phương pháp tìm kiếm, phân tích và đánh giá thông tin đều được
các nhà đầu tư nhanh chóng thu nhận và sử dụng,vỡ vậy, thông tin luôn được phản ánh
vào giá chứng khoán với tốc độ ngày một nhanh hơn.chỉ có những nhà đầu tư xuất sắc,
bỏ ra những chi phí lớn vói những phương tiện hiện đại mới hy vọng vượt qua được thị
trường để tìm kiếm tu nhập tăng thêm. Những kỹ thuật và chi phí tốn kém chỉ thực sự
phù hơp với các nhà đầu tư có tiềm lực tài chính lớn đặc biệt là với các nhà quản lý quỹ
tín thác đầu tư, thực hiện quản lý hàng loạt các danh mục đầu tư với qui mô lớn. Lý
thuyết thị trường hiệu quả khẳng định rằng giá cả chứng khoán trên thị trường luôn
phản ánh đầy đủ và chính xác mọi thông tin sẵn có trên thị trường, do vậy mọi cố gắng
nhằm mua bán, giao dịch chứng khoán thường xuyên theo những diễn biến của thị

trường chỉ làm tăng chi phí cho các nhà môi giới mà không có khă năng đưa lại thu
nhập tăng thêm cho các nhà đầu tư. Lý thuyết thị trường hiệu quả không cho rằng việc
quản lý danh mục đầu tư theo chiến lược chủ động có khả năng đem lại thu nhập cao
hơn so với thị trường, đó chỉ là sự lãng phí về tiền bạc và thời gian.
Các nhà đầu tư trên thị trường, kể cả nhà quản lý danh mục đầu tư nên sử dụng
chiến lược đầu tư thụ động với mục tiêu duy nhất là đa dạng hóa đầu tư qua danh mục
đầu tư chứng khoán. Đầu tư theo một danh mục chỉ số hay một quỹ chỉ số là một
hướng dẫn phù hợp quan điểm của lý thuyết thị trường hiệu quả. Quỹ đầu tư chỉ số là
một danh mục đầu tư được thiết lập với số lượng và cơ cấu chứng khoán trong danh
mục đầu tư như số lượng và cơ cấu của các chứng khoán được sử dụng để hỡnh nờn
một chỉ số nào đó.
2.2. Bằng chứng thực nghiệm về tính hiệu quả của các quốc gia trên thế giới
Giả thuyết thị trường hiệu quả dựa trên giả định rằng giá cổ phiếu hấp thụ nhanh
chóng cho dòng thông tin mới nhất do đó giá hiện tại phản ánh toàn bộ thông tin hiện
có. Bất kỳ tin tức hoặc thông tin trong thị trường hiệu quả được định nghĩa là bất cứ
điều gì có thể ảnh hưởng đến giá cả mà không được biết đến trong kịch bản hiện nay và
có vẻ ngẫu nhiên trong viễn cảnh tương lai. Khái niệm hiệu quả thị trường chứng
khoán có ý nghĩa liên quan đến các cơ chế hoạt động của thị trường chứng khoán và
12
tính hiệu quả của nó, thị trường chứng khoán hoạt động hiệu quả có tác động rất lớn
đến sự phát triển cơ cấu nền kinh tế.Đầu tiên là những bằng chứng về thị trường hiệu
quả dạng yếu:
Fama (1965) cho rằng lý thuyết thị trường hiệu quả cần phải được kiểm chứng
thông qua các công thức và mô hình toán học. Fama (1970) báo cáo lý thuyết EMH
như một mô hình trò chơi công bằng, mô hình này chỉ ra rằng các nhà đầu tư tự tin về
giá thị trường hiện tại hoàn toàn được sao chép tất cả thông tin liên quan đến an ninh.
Hơn nữa, lợi nhuận kỳ vọng dựa trên mức giá là phù hợp với rủi ro của nó. Fama phân
loại các dạng mô hình thực nghiệm của giả thuyết thành ba loại dựa trên các thông tin
được thiết lập: thị trường hiệu quả dạng yếu, thị trường hiệu quả dạng trung bình và thị
trường hiệu quả dạng mạnh. Mô hình bước đi ngẫu nhiên (RWM) là mô hình trong đó

giả định rằng những thay đổi trong giá chứng khoán dựa trên các biến ngẫu nhiên và
kết luận rằng thay đổi về giá trong tương lai không thể dự báo thông qua thay đổi giá
trong quá khứ. Mô hình RWM thường được sử dụng để làm bằng chứng cho hình thức
thị trường hiệu quả dạng yếu. Như các nỗ lực ảnh hưởng của Fama (1970) lấy từ 30 cổ
phiếu trong Chỉ số DJIA cho giai đoạn 1957 – 1962 đã không tìm thấy bằng chứng;
Fama và French (1988) đã phân tích dữ liệu danh mục đầu tư ngành công nghiệp trong
giai đoạn 1962 – 1985 và kết quả tương quan chỉ ra một loại mô hình chữ U đối với sự
gia tăng trong lợi nhuận. Lo và Mackinlay (1988) sử dụng các mức giá trong NYSE:
AMEX cho giai đoạn 1962 – 1985 và bác bỏ một cách mạnh mẽ các RWM cho toàn bộ
thời gian. Fama (1970), Granger (1975), Hawawini (1984), Fama (1991 ) và Lo (1997)
kiểm tra thực nghiệm RWM và hình thức EMH yếu liên quan đến cả hai trường hợp
nền kinh tế đã phát triển và nền kinh tế mới nổi. Tất cả chúng đều hỗ trợ kết luận rằng
có bằng chứng thực nghiệm liên quan đến lý thuyết EMH.
Ở Châu Mỹ, Urrutia (1995) đã nghiên cứu RWM cổ phiếu trong 4 thị trường
mới nổi ở Châu Mỹ Latin. Ông đã sử dụng các dữ liệu chỉ số hàng tháng cho
Argentina, Brazil, Chile và Mexico trong giai đoạn 12/1975 – 03/1991. Kiểm định tỷ lệ
phương sai không đúng bác bỏ giả thuyết bước đi ngẫu nhiên nhưng chạy thử nghiệm
chỉ ra rằng có tồn tại hình thức thị trường hiệu quả dạng yếu. Lý do đằng sau điều này
là các nhà đầu tư trong nước không đủ thẩm quyền để thiết kế chiến lược kinh doanh
mà có thể cho phép thu lợi nhuận quá mức.Ojah và Karemera (1999) sử dụng phương
pháp tỷ lệ phương sai cũng như mô hình ARIMA không thể bác bỏ sự tồn tại dạng yếu
đối với các thị trường Argentina, Brazil, Chile và Mexico. Whortington và Higgs
(2003) đưa ra các kết quả ngược lại với các thị trường Argentina, Brazil, Columbia,
13
Mexico, Peru, Venezuela bằng kiểm định nghiệm đơn vị, tỷ lệ phương sai và kiểm định
đoạn mạch.
Ở Châu Á, Huang (1995) đã kiểm tra thị trường chứng khoán của 9 nước châu
Á. Ông đã sử dụng kiểm định phương sai để kiểm tra giả thuyết bước đi ngẫu nhiên
của các thị trường chứng khoán châu Á. Ông phát hiện ra rằng giả thuyết RWM cho thị
trường chứng khoán Hàn Quốc và Malaysia bị từ chối mạnh mẽ cho tất cả các giai

đoạn. Hơn nữa, giả thuyết RWM cũng bị từ chối cho thị trường chứng khoán Hồng
Kông, Singapore và Thái Lan. Dahel và Laabas (1999) đã nghiên cứu thị trường hiệu
quả của Bahrain, Kuwait, Saudi Arabia và Oman. Họ kiểm tra quan sát từ năm 1994
đến 1998 để kết luận rằng thị trường chứng khoán của Kuwait là mạnh mẽ trong hỗ trợ
các hình thức thị trường hiệu quả dạng yếu và các thị trường khác không phải dạng yếu
của EMH. Groenewold và Ariff (1999) nghiên cứu mười quốc gia trong khu vực Châu
Á – Thái Bình Dương để đánh giá tác động của tự do hóa đến thị trường hiệu quả. Họ
phát hiện ra rằng rất nhiều các biện pháp thị trường hiệu quả là không thay đổi bằng
cách bãi bỏ các quy định.
Abraham (2002) và các cộng sự kiểm định các thị trường Bahrain, Kuwait, Ả
Rập Saudi và bác bỏ giả thiết bằng kiểm định tỷ lệ phương sai và kiểm định đoạn
mạch. Họ quan sát thấy chỉ số trong giao dịch thị trường chứng khoán có thể không thể
hiện đúng giá trị chỉ số cơ bản. Hơn nữa có một hệ thống xu hướng thiên về từ chối
EMH. Ba thị trường chứng khoán mới nổi trong khu vực này cho thấy giao dịch không
thường xuyên đã làm thay đổi đáng kể kết quả của thị trường hiệu quả.Marashdeh và
Shrestha (2008) sử dụng kiểm định ADF và PP cho thấy thị trường Các tiểu vương
quốc Ả Rập Thống Nhất ở dạng yếu. Gan, Lee, Hwa và Zhang (2005) sử dụng kiểm
định ADF, PP ủng hộ cho lý thuyết đối với Úc và New Zealand.Hasan, Shah và
Abdullah (2007) kiểm tra hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Karachi
(KSE) ở Pakistan. Kết quả cho thấy rằng hành vi giá không được hỗ trợ trong mô hình
bước đi ngẫu nhiên và do đó đây không phải là hình thức thị trường hiệu quả dạng yếu.
Như vậy phân tích kỹ thuật có thể hữu ích trong việc dự đoán các hành vi thị trường
chứng khoán trong thời gian ngắn. Các kết quả thực nghiệm trước được dựa trên các
dữ liệu của thị trường chứng khoán phát triển và do đó nó ngụ ý rằng giá bảo mật được
phản ứng ngay lập tức cho tất cả các thông tin công bố công khai.
Ở Châu Phi, Khazali và các cộng sự (2007) sử dụng kiểm định đoạn mạch, kiểm
định dấu (sign test), kiểm định bậc (rank test) và tỷ lệ phương sai đối với các nước
thuộc khối Bắc Phi và Trung Đông (MENA) ủng hộ lý thuyết này. Jefferish và Smith
(2005) kiểm định đối với 6 quốc gia (Ai Cập, Kenya, Ma Rốc, Mauritius, Nigeria và
14

Nam Phi) theo tuần từ 01/1990 – 09/2001 cho thấy chỉ có Nam Phi hiệu quả dạng yếu
trong khi Ai Cập, Ma Rốc và Nigeria trở nên hiệu quả yếu vào cuối thời kỳ xem xét.
Enowbi, Guidi và Mlambo (2009) xem xét các quốc gia Ai Cập, Ma Rốc, Nam Phi và
Tunisia bằng các kiểm định tham số và phi tham số vừa bác bỏ tính hiệu quả này
(ngoại trừ Nam Phi).
Ở Châu Âu, Worthington và Higgs (2004) đã nghiên cứu 20 quốc gia châu Âu
trong giai đoạn 08/1995 – 05/2003 bằng cách áp dụng kiểm tra mối liên hệ nối tiếp,
chạy mô hình thử nghiệm ADF. Họ kết luận rằng tất cả các chỉ số không phân bố bình
thường và chỉ có 5 quốc gia thực hiện các tiêu chuẩn cho mô hình RWM. Theo phát
hiện của họ, Đức, Ireland, Bồ Đào Nha, Thụy Điển và Vương quốc Anh đi theo mô
hình bước đi ngẫu nhiên hoàn toàn còn Pháp, Phần Lan, Hà Lan, Na Uy và Tây Ban
Nha đang theo giả thuyết bước đi ngẫu nhiên. Dorina (sau năm 2006) sử dụng hệ số
tương quan, kiểm định đoạn mạch, kiểm định BDS với các quốc gia Rumani, Hungary,
CH Séc, Lithuania, Ba Lan, Slovakia, Slovenia và Thổ Nhĩ Kỳ, cho biết CH Séc,
Slovenia và Lithuania không hiệu quả (có tương quan tuyến tính giữa tỷ suất sinh lợi)
và tương quan phi tuyến giữa tỷ suất sinh lợi ở các quốc gia xem xét ngoại trừ Rumani.
Ozdemir (2008) xem xét tỷ suất sinh lợi theo tuần của Thổ Nhĩ Kỳ sử dụng kiểm định
ADF, kiểm định đoạn mạch và tỷ lệ phương sai ủng hộ cho lý thuyết. Trong một
nghiên cứu gần đây được tiến hành bởi Borges (2008) trên thị trường chứng khoán của
Pháp, Đức, Anh, Hy Lạp, Bồ Đào Nha và Tây Ban Nha, trong giai đoạn 01/1993 –
12/2007. Pháp, Đức, Anh và Tây Ban Nha tuân theo quy luật bước đi ngẫu nhiên với
dữ liệu hàng ngày nhưng bác bỏ giả thuyết cho rằng giả thuyết bước đi ngẫu nhiên cho
Hy Lạp và Bồ Đào Nha.
Nếu như thị trường không hiệu quả, việc xem xét các bất thường của thị trường
như hiệu ứng theo tuần, hiệu ứng tháng Giêng trở nên hấp dẫn bởi khả năng áp dụng nó
để tạo ra tỷ suất sinh lợi. Đối với hiệu ứng theo tuần, Brooks và Persand (2001)
xem xét với Đài Loan, Hàn Quốc, Philippines, Mã Lai và Thái Lan từ 1989 –
1996 cho biết Hàn Quốc và Philippines không có hiệu ứng này, thay vào đó Thái Lan
và Mã Lai đạt tỷ suất sinh lợi dương vào ngày thứ Hai và âm vào ngày thứ Ba, Đài
Loan đạt tỷ suất sinh lợi âm vào ngày thứ Tư, tất cả đều có ý nghĩa. Ajayi và các cộng

sự (2004) tìm thấy những bằng chứng tại các quốc gia Đông Âu từ giữa thập niên 90
đến năm 2002: tỷ suất sinh lợi thứ Hai âm trong 12 thị trường (chỉ có Estonia và
Lithuania có ý nghĩa), dương trong 5 thị trường (chỉ có Nga có ý nghĩa). Rossi (2007)
xem xét các quốc gia Nam Mỹ từ 1997 – 2006 cho biết Brazil có tỷ suất sinh lợi thứ
Sáu dương, Chile tỷ suất sinh lợi thấp nhất thứ Hai, dương vào thứ Tư, Sáu, Mexico tỷ
15
suất sinh lợi cao nhất vào thứ Tư. Jarret và Kyper (2005) cho biết có hiệu ứng này ở
Mỹ bằng việc xem xét 49 chứng khoán ngẫu nhiên.
Đối với hiệu ứng theo tháng, Schallheim và Kato (1985) xem xét với thị trường
Tokyo từ 1952 – 1980 cho thấy tháng Một và tháng Sáu đều có tỷ suất sinh lợi dương
có ý nghĩa. Hansen và Lunde (2003) xem xét Đan Mạch, Pháp, Đức, Hồng Kông, Ý,
Nhật, Na Uy, Thụy Điển, Mỹ cho ủng hộ sự tồn tại của hiệu ứng tháng Giêng. Gao và
Kling (2005) sử dụng mẫu như kiểm định hiệu ứng theo tuần cho biết tỷ suất sinh lợi
tháng Ba, Tư cao nhất trong năm. Gu (2006) trong nghiên cứu về các thị trường
Canada, Pháp, Đức, Nhật và Anh từ 1970-2000 tỷ suất sinh lợi tháng Một cao nhất.
Các bằng chứng ủng hộ cũng được tìm thấy ở Ghana với nghiên cứu của Alagidede và
Panagiotidis (2006), ở Ấn Độ của Pandey (2002). Enowbi, Guidivà Mlambo (2009)
kiểm định đối với Ai Cập, Ma Rốc, Nam Phi và Tunisia cho biết tỷ suất sinh lợi tháng
Một cao nhất có ý nghĩa đối với Ai Cập, Ma Rốc, Tunisia.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Phương pháp nghiên cứu
3.1.1. Kiểm định tính phù hợp của dữ liệu với phân phối chuẩn
Việc sử dụng các mô hình thống kê để ước lượng sự phân bố quan sát của dữ
liệu tài chính là một phương pháp phổ biến được sử dụng trong phân tích tài chính. Từ
việc tính toán các thống kê rủi ro như Value at Risk (giá trị rủi ro) để ứng dụng trong
nhiều mô hình tài chính, khả năng giá có thể xấp xỉ với một phân phối chuẩn thường là
một giả định quan trọng. Trong phần này, chúng tôi nghiên cứu các giá trị thực nghiệm
của một giả định tiêu chuẩn bằng cách kiểm tra tính phù hợp của giá cả thị trường
chứng khoán Việt Nam với một phân phối logarit chuẩn sử dụng kiểm định Jarque-
Bera.

Kiểm định Jarque-Bera là một kiểm định tính phù hợp để kiểm tra xem dữ liệu
mẫu có kurtosis (độ nhọn) và skewness (độ lệch) phù hợp với một phân phối chuẩn hay
không. Thống kê kiểm định JB được tính bằng công thức sau đây:
16
Trong đó:
JB: Giá trị kiểm định thống kê Jarque-Bera
S: skewness (độ xiên) của dữ liệu
K: kurtosis (độ nhọn) của dữ liệu
n: số các quan sát
: giá trị trung bình của mẫu.
Giả thuyết không của kiểm định này là skewness và excess kurtosis bằng 0, giá
trị kì vọng của skewness và kurtosis nếu mẫu tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Tiến hành kiểm định thống kê JB này so sánh với một phân phối chi bình
phương với hai bậc tự do, kết quả của kiểm định này được báo cáo trong bảng 1.
3.1.2. Kiểm định sự hiện diện của tính tự tương quan
Sự tự tương quan đề cập đến hiện tượng mà một biến tự tương quan với chính
nó qua các khoảng thời gian kế tiếp nhau. Trong bối cảnh của giả thuyết thị trường
hiệu quả, nếu giá cổ phiếu cho thấy bằng chứng về sự tự tương quan, giá trong quá khứ
có thể được sử dụng để dự báo lợi nhuận trong tương lai và như vậy, hình thức dạng
yếu của giả thuyết thị trường hiệu quả bị vi phạm. Do đó, kiểm định xem giá chứng
khoán có tự tương quan hay không là một cách kiểm định khá trực quan về hiệu quả
dạng yếu của thị trường và là một phương pháp lâu đời trong các tài liệu khoa học.
Chúng tôi áp dụng phương pháp nghiên cứu của Borges (2008) và kiểm định tương
quan chuỗi bằng cách sử dụng kiểm định Ljung-Box Q, đây là một kiểm định có tham
số khác với Runs Test là một kiểm định phi tham số .
3.1.2.1. Kiểm định Ljung-Box Q
Kiểm định Ljung-Box Q là một kiểm định kết hợp (portmanteau test) kiểm định
sự hiện diện của tính tự tương quan trong một chuỗi và do đó, kiểm định dạng mạnh
nhất của giả thuyết bước đi ngẫu nhiên.
17

Để thực hiện kiểm định này, đầu tiên chúng tôi tiến hành phân tích hồi quy OLS
trên lợi nhuận hàng ngày và hàng tháng với độ trễ 1 đến 10 cho chuỗi lợi nhuận được
mô tả như sau:
Trong đó:
Rt: Lợi nhuận tại thời điểm t
ρk: Độ dốc của hồi quy OLS với độ trễ k
Rt-k: Lợi nhuận tại thời điểm t-k
Sau đó, chúng tôi tính Q-Statistic được tính bằng công thức dưới đây:
Trong đó:
Q: Giá trị kiểm định Q
n: kích thước mẫu
k: Độ trễ cực đại được xét đến, với k = 1,2, , 10
Q-Statistic với độ trễ k là một kiểm định giả thuyết rằng không có sự tự tương
quan tới bậc k. Q-Statistic sau đó được so với và chúng tôi có thể kết luận rằng có đủ
bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không với độ tin cậy 95% nếu Q >
Kết quả của kiểm định Ljung-Box Q được báo cáo trong bảng 2.
3.1.2.2. Kiểm định đoạn mạch (Runs Test)
Runs Test xác định xem các thay đổi giá kế tiếp nhau có độc lập với nhau
không. Không giống như kiểm định Ljung-Box Q, Runs Test là một kiểm định phi
tham số và rất hiệu quả để kiểm định lợi nhuận của giá chứng khoán không theo quy
luật phân phối chuẩn. Trong kiểm định này, số quan sát của runs được so sánh với giá
trị kì vọng nếu chuỗi theo quy luật bước đi ngẫu nhiên. Có hai loại Runs Test, một loại
bao gồm giá không đổi (Wallis & Roberts , 1965) và một loại bỏ qua giá không đổi
(Mood, 1940; Geary, 1970). Runs Test bao gồm giá không đổi thì hiệu quả hơn trong
các thị trường giao dịch yếu (Ma, 2004), chúng tôi đã vận dụng đặc tính đó trong
nghiên cứu của mình. Một run được định nghĩa là một chuỗi các thay đổi giá liên tiếp
nhau có cùng dấu. Một ‘+’ viết tắt cho một thay đổi tích cực, một ‘0’ viết tắt cho sự
không thay đổi và một ‘-’ viết tắt cho một sự thay đổi tiêu cực. Một chuỗi +, +, +, + , 0,
0 , -, -, -, -, 0, 0, +, +, + sẽ cho chúng ta một tổng số 5 run cho mục tiêu của kiểm định.
Chúng tôi định nghĩa tỷ suất sinh lợi là tích cực nếu nó lớn hơn 0 và tiêu cực

nếu nó nhỏ hơn 0. Sau khi phân loại các tỷ suất sinh lợi, bước tiếp theo là đếm số
lượng các run ‘+'’, ‘-’ và ‘0’, sau đó so sánh nó với số lượng dự kiến theo bước đi ngẫu
18
nhiên. Chúng ta có thể tính số lượng dự kiến của runs và độ lệch chuẩn bằng công thức
sau:
Trong đó:
μ_R: Số lượng các run dự kiến
n: số quan sát
φ_i: Tổng số lượng các thay đổi của mỗi loại dấu, với i = 1,2,3 thay thế cho dấu
+, - và 0.
Đối với kích thước mẫu lớn, phân phối có thể xem là xấp xỉ với phân phối
chuẩn và phân phối chuẩn chuẩn hóa có thể được sử dụng để kiểm định giả thuyết
không (Fama, 1965). Điểm số tiêu chuẩn được tính bằng công thức sau đây và được so
sánh với tập hợp chính N (0,1) với độ tin cậy 95% để kiểm định giả thuyết không:
Trong đó:
R: Số lượng run thực tế
0.5 là hệ số hiệu chỉnh để điều chỉnh liên tục (Wallis & Robert , 1965), trong đó
dấu hiệu của việc điều chỉnh liên tục là tích cực nếu R ≤ μ_R và dấu hiệu của việc điều
chỉnh liên tục là tiêu cực nếu R ≥ μ_R.
Kết quả của Runs Test được báo cáo trong bảng 3.
3.1.3. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test)
Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) được sử dụng để kiểm tra sự hiện
diện của một nghiệm đơn vị trong hàng loạt sự thay đổi giá trong chỉ số thị trường.
Việc chuyển đổi logarit thường được áp dụng trong phân tích các chỉ số giá tài chính
và được áp dụng trước khi tiến hành thử nghiệm với 2 lý do. Thứ nhất, sự chuyển đổi
về logarit thường giúp chuỗi dữ liệu thay đổi giá ổn định hơn (Granger & Hallman,
1991). Thứ hai, sự chuyển đổi logarit thường được yêu cầu nếu giá tuân theo chặt chẽ
với quá trình thử nghiệm trong kiểm định ADF.
Chúng tôi tiến hành kiểm định ADF với một hằng số và xu hướng thời gian
bằng cách chạy hồi quy OLS dựa trên các đặc điểm kỹ thuật sau đây:

19
Trong đó:
: chỉ số giá chứng khoán tại thời điểm t
: hệ số xác định
q: số lượng độ trễ
: hằng số
: hệ số ước lượng xu hướng
t: khoảng thời gian
Kiểm định được tiến hành để kiểm tra giả thuyết rằng giá cổ phiếu theo bước
ngẫu nhiên. Chúng tôi kiểm tra giả thuyết và sau đây:
: =0
: khác 0
Chúng tôi sử dụng các giá trị tới hạn của MacKinnon (1994) để xác định mức ý
nghĩa của thống kê-t để kiểm tra giả thuyết này. Để xác định số lượng độ trễ đưa vào
hồi quy, chúng tôi bắt đầu từ số lượng tối đa là 10 và tiến hành lặp đi lặp lại nhiều lần
bằng cách giảm số lượng các độ trễ đi 1 độ trễ nếu sự khác biệt của độ trễ không khác
biệt thống kê từ 0, sau đó chúng tôi sử dụng con số của độ trễ cho mô hình hồi quy của
chúng tôi.
Nếu giả thuyết không bị bác bỏ, sẽ có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thiết rằng
giá cổ phiếu theo bước ngẫu nhiên và điều này có thể được xem là bằng chứng của thị
trường không hiệu quả dạng yếu.
Các kết quả của kiểm định này được báo cáo trong bảng 4.
3.1.4. Kiểm định hệ số phương sai bội (Multiple Variance Ratio Test)
Có hai ràng buộc chính của giả thuyết bước ngẫu nhiên: có nghiệm đơn vị và
phần dư không tương quan. Kiểm định hệ số phương sai được khai thác muộn hơn, và
được coi là chặt chẽ, bền vững hơn để kiểm định giả thuyết bước ngẫu nhiên so với
kiểm định nghiệm đơn vị. Kiểm định nghiệm đơn vị kém chặt chẽ hơn và không thể
phát hiện một số thời điểm trong các bước ngẫu nhiên (Shiller & Perron, 1985; Hakkio,
1986; Gonzalo & Lee, 1996).
Xem xét một “bước đi ngẫu nhiên” với quá trình bất định

Trong đó
: logarit tự nhiên của chỉ số giá chứng khoán tại thời điểm t
: bước nhảy.
sai số ngẫu nhiên với tại tất cả thời gian t
20
Trong một bước ngẫu nhiên với sự gia tăng không tương quan trong các phần
dư, phương sai của sự gia tăng này tăng tuyến tính trong bất kỳ và tất cả các khoảng
thời gian lấy mẫu.
Trong đó:
q: khoảng thời gian lấy mẫu
hệ số phương sai được tính theo công thức sau:
Đối với kiểm định phương sai đơn, giả thuyết là hoặc =0.
Tuy nhiên, khi giả thuyết bước ngẫu nhiên bị bác bỏ nếu có một trong số khác
0, chỉ có giá trị tuyệt đối tối đa trong tập hợp các số liệu thống kê cần được xem xét.
Chow và Denning đã thực hiện kiểm định hệ số phương sai bội dựa trên kết quả
Trong đó
Điểm trên của SMM với các thông số m và T (kích thước mẫu) bậc tự do.
Một cách tiệm cận khi t là vô hạn,
trong đó
Dựa vào Kích thước mẫu lớn của chúng tôi, chúng tôi có thể sử dụng phân phối
chuẩn để tính toán hai giá trị kiểm định thống kê, Z (q) và (q). Các giả định nguyên
bản là các nhiễu có phương sai không thay đổi, trong khi đó, giả định phương sai thay
đổi được xử lý sau. Phần còn lại của phần này sẽ mở rộng trên các tính toán liên quan
đến kiểm định này.
Xem xét một kích thước mẫu của nq+1 quan sát (). Ước lượng không chệch của
(1) và (q) có thể được tính như sau:
Trong đó:
Giá trị thống kê chuẩn dưới giả định phương sao không đổi được tính:
21
Giá trị ước tính của gần bằng tổng của các hệ số tương quan ước tính theo tỷ

trọng, và cũng có thể được tính bằng công thức này
)
Giá trị thống kê chuẩn dưới giả định phương sai thay đổi được tính:
Chúng tôi tiến hành kiểm địnhcho khoảng thời gian lấy mẫu 2, 4, 8, 16 ngày và
kết quả của kiểm định này được trình bày trong bảng 5.
3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.1. Dữ liệu:
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng dữ liệu giá đóng cửa của chỉ số VN
INDEX trong khoảng thời gian từ ngày 28/7/2000 (ngày đầu giao dịch) đến ngày
19/8/2013 (thời điểm thu thập dữ liệu) với 3095 quan sát giá hàng ngày. Chỉ số VN
INDEX được coi là chỉ số đại diện nhất cho thị trường chứng khoán Việt Nam. Hình 1
cho thấy biến động giá của VN INDEX trong giai đoạn này.
Hình 1: Chỉ số VNINDEX (Tháng 7/2000 đến Tháng 8/2013)
3.2.2. Kiểm tra phân phối chuẩn
Bảng 1 trình bày tổng hợp kết quả thống kê các dữ liệu của chúng tôi và kết quả
từ các thử nghiệm Jarque-Bera. Dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng năm của VNINDEX cho
thấy một độ nhọn lớn và bị lệch một cách tích cực. Chúng tôi tìm thấy bằng chứng
mạnh mẽ chống lại giả thuyết không của phân phối chuẩn từ kiểm định Jarque-Bera,
phù hợp với độ nhọn cao và xiên. Ngoài ra, thị trường này là một thị trường khá biến
động với độ lệch lớn trong tỷ suất sinh lợi giữa các năm với một số năm có tỷ suất sinh
lợi lớn và những năm khác cho khoản lỗ lớn. Thực tế cho thấy các dữ liệu thể hiện
bằng chứng mạnh mẽ của phân phối không chuẩn, chúng tôi đã dùng các kiểm định phi
tham số để kiểm tra thị trường hiệu quả dạng yếu mà không cần giả định phân phối
chuẩn để làm cho kết quả của chúng tôi bền vững hơn.
22
0
1
2
3
4

-1.25 -1.00 -0.75 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Series: YEARLY
Sample 1 12
Observations 12
Mean 0.056643
Median 0.131658
Maximum 0.895067
Minimum -1.085935
Std. Dev. 0.485680
Skewness -0.727089
Kurtosis 4.038308
Jarque-Bera 1.596359
Probability 0.450148
Bảng 1: Tổng hợp kết quả thống kê
Giá trị
Trung bình TSSL hàng năm 5.66%
Trung vị TSSL hàng năm 13.17%
TSSL hàng năm tối đa 89.51% (2007)
TSSL hàng năm tối thiểu -108.59% (2009)
Độ lệch chuẩn TSSL hàng năm 48.57%
Kurtosis 4.04
Skewness -0.73
Thống kê JB 1.60
P-value 0.45
3.2.3. Ljung-Box Q Test
Bảng 2: Kết quả kiểm định Ljung-Box Q Test
23
H
o
: Dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng ngày (hàng tháng) không có tự tương quan

H
1
: Có hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng ngày (hàng
tháng)
Từ kết quả kiểm định Ljung-Box Q, chúng tôi thấy rằng có đủ bằng chứng để
bác bỏ giả thuyết H
o
: không có tự tương quan ở mức độ tin cậy 95% cho tất cả dữ liệu
lợi nhuận hàng ngày và tất cả dữ liệu lợi nhuận hàng tháng. Sự hiện diện của tự tương
quan trong dữ liệu có thể được hiểu là bằng chứng chống lại hình thức hiệu quả dạng
yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam.
3.2.4. Runs Test
Ho: Dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng ngày (hàng tháng) không có tự tương quan
H1: Có hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu tỷ suất sinh lợi hàng ngày (hàng
tháng)
Bảng 3 trình bày các kết quả của kiểm định đoạn mạch (Runs test), một kiểm
định phi tham số của sự hiện diện của tự tương quan trong dữ liệu chuỗi thời gian.
Chúng tôi tìm thấy đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H
o
: không có tự tương quan cho
cả các dữ liệu hàng tháng và hàng ngày, kết quả này là phù hợp với những phát hiện
của kiểm định Ljung-Box Q. Do đó, bằng chứng từ các kiểm định sự hiện diện của tự
tương quan ủng hộ giả thuyết thị trường chứng khoán Việt Nam không hiệu quả dạng
yếu.
Bảng 3: Kết quả kiểm định Runs Test (kiểm định đoạn mạch)
Theo ngày Theo tháng
Số quan sát có TSSL tích cực 1569 75
Số quan sát có TSSL tiêu cực 1515 81
Số quan sát có TSSL bằng 0 11 0
Tổng số quan sát 3095 156

Số đoạn mạch tích cực 600 31
Số đoạn mạch tiêu cực 599 30
Số đoạn mạch bằng 0 8 0
Tổng số đoạn mạch 1207 61
Giá trị số đoạn mạch kì vọng 1556.97 76.9
Độ lệch chuẩn 27.706 6.215
Giá trị thống kê Z -12.6316 -2.556
P- value 0.0000 0.0053
3.2.5. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller
Bảng 4: Kết quả kiểm định ADF với dữ liệu hàng ngày
24
H
o
: Dữ liệu giá hàng ngày có nghiệm đơn vị
H
1
: Dữ liệu giá hàng ngày không có nghiệm đơn vị
Từ kiểm định ADF sử dụng dữ liệu hàng ngày, chúng tôi thấy bằng chứng mạnh
mẽ chống lại sự hiện diện của nghiệm đơn vị trên dữ liệu log của thay đổi giá chỉ số thị
trường đến độ trễ thứ 10. Kết quả này cho thấy rằng giả thuyết bước ngẫu nhiên là
không phù hợp cho thị trường này và do đó cho thấy bằng chứng chống lại giả thuyết
thị trường hiệu quả dạng yếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, phù hợp với các
kiểm định về sự hiện diện của tự tương quan.
3.2.6. Kiểm định tỷ lệ phương sai bội (Multiple Variance Ratio Test)
Bảng 5: Kết quả kiểm định tỷ lệ phương sai bội
H
o
: Dữ liệu giá hàng ngày theo bước ngẫu nhiên
H
1

: Dữ liệu giá hàng ngày không theo bước ngẫu nhiên
Theo phương pháp của Chow và Denning, chỉ có các giá trị lớn nhất của giá trị
tuyệt đối Z(q) và Z*(q) cần phải được xem xét, được hiển thị ở cột “Chow Denning
Statistic” trong bảng 5.
Giá trị tới hạn 0.05 của Z(q) và Z*(q) là 2.49. Giá trị tới hạn 0.01 của Z(q) và
Z*(q) là 3.022.
Vì Max |Z(q)| = 19.933 > 3.022 nên chúng tôi bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết Ho
rằng Logarit của chỉ số giá chứng khoán theo bước ngẫu nhiên phương sai không đổi.
Tương tự, vì Max |Z*(q)| = 12.220 > 3.022 nên chúng tôi bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết
Ho rằng Logarit của chỉ số giá chứng khoán theo bước ngẫu nhiên phương sai thay đổi.
Giả thuyết không cho rằng Logarit của chỉ số giá chứng khoán theo bước ngẫu
nhiên phương sai không đổi về nguyên tắc có thể bị bác bỏ hoặc là do phương sai thay
đổi hoặc là do không có tự tương quan trong chỉ số giá chứng khoán. Tuy nhiên, do
chúng tôi bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết Ho rằng Logarit của chỉ số giá chứng khoán theo
bước ngẫu nhiên phương sai thay đổi nên chúng tôi có thể kết luận rằng tự tương quan
của sự gia tăng hằng ngày trong logarit của chỉ số giá thị trường chứng khoán dẫn đến
giả thuyết bước ngẫu nhiên bị bác bỏ đối với thị trường chứng khoán Việt Nam. Điều
này phù hợp với các kiểm định khác được tiến hành trong nghiên cứu này đưa đến
25