Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản trong thị trường chứng khoán Việt Nam (sàn giao dịch thành phố Hồ Chí Minh)
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.76 MB, 78 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
---------------------------
NGUYỄN ĐĂNG KHOA
H
TE
C
DỰ BÁO THANH KHOẢN NHÓM
CỔ PHIẾU CHẾ BIẾN THỦY SẢN
TRONG THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
(SÀN GIAO DỊCH TPHCM)
U
H
U
TE
C
DỰ BÁO THANH KHOẢN NHÓM
CỔ PHIẾU CHẾ BIẾN THỦY SẢN
TRONG THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
(SÀN GIAO DỊCH TPHCM)
H
H
NGUYỄN ĐĂNG KHOA
LUẬN VĂN THẠC SỸ
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
Mã số: 60.34.05
Chuyên ngành : QUẢN TRỊ KINH DOANH
Mã số ngành: 60.34.05
Hướng Dẫn Khoa Học
PGS-TS NGUYỄN PHÚ TỤ
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2012
ii
CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
TRƯỜNG ĐH KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
PHÒNG QLKH – ĐTSĐH
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
TP. HCM, ngày 30 tháng 5 năm 2012
Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : PGS-TS NGUYỄN PHÚ TỤ
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: NGUYỄN ĐĂNG KHOA
U
TE
DỰ BÁO THANH KHOẢN NHÓM CỔ PHIẾU CHẾ BIẾN THỦY SẢN TRONG
II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
H
THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM (SÀN GIAO DỊCH TP.HCM)
Nghiên cứu mức độ thanh khoản của cổ phiếu nhóm chế biến thủy sản cũng
nhƣ của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam.
Đƣa ra mô hình dự báo tính thanh khoản của các cổ phiếu nhóm chế biến
thủy sản đƣợc giao dịch chính thức trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam.
Giải pháp có thể giúp nhà đầu tƣ giảm thiểu rủi ro từ rủi ro do thanh khoản.
III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 15/09/2011
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:15/05/2012
H
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã đƣợc
sửa chữa (nếu có).
H
I- TÊN ĐỀ TÀI:
C
1. TS LƢU THANH TÂM
2. TS TRƢƠNG QUANG DŨNG
3. TS NGUYỄN ĐÌNH LUẬN
4. TS HUỲNH MINH TRIẾT
5. TS NGUYỄN VĂN DŨNG
MSHV: 1084011015
TE
C
Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ)
Nơi sinh: TP.HCM
Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
U
H
Luận văn Thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghệ TP.HCM
ngày 19 tháng 07 năm 2012
Giới tính: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 12/08/1981
V- CÁN BỘ HƢỚNG DẪN:
PGS-TS NGUYỄN PHÚ TỤ
CÁN BỘ HƢỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)
PGS-TS NGUYỄN PHÚ TỤ
KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)
iii
iv
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CÁM ƠN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ
công trình nàokhác.
Lời cảm ơn đầu tiền tôi muốn chân thành gửi đến PGS-TS Nguyễn Phú Tụ. Thầy đã
Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã
đƣợccảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã đƣợc chỉ rõ nguồn gốc.
hƣớng dẫn rất tận tình cho tôi để hoàn thành luận văn này.
Lời cảm ơn sâu sắc con muốn gửi đến cha mẹ vì sự giúp đỡ và sự ủng hộ của cha
mẹ trên suốt con đƣờng học vấn mà con đã chọn.
Lời cảm cuối cùng tôi dành cho vợ tôi vì sự chăm sóc của cô ấy đối với gia đình và
H
con trai yêu dấu của chúng tôi khi tôi vắng nhà.
H
Học viên thực hiện luận văn
Nguyễn Đăng Khoa
C
TE
U
H
H
U
TE
C
NGUYỄN ĐĂNG KHOA
v
vi
TÓM TẮT
ASTRACT
Luận văn hệ thống lại lý thuyết và các công thức đo lƣờng thanh khoản của cổ
khoán thành phố Hồ Chí Minh nói riêng. Qua đó tác giả cũng phân tích mức độ và
of stock in general and the liquidity of stocks of seafood processing industry which
xếp hạng thanh khoản của từng cổ phiếu, nhóm cổ phiếu thuộc ngành chế biến thủy
are traded on the stock market in Ho Chi Minh City in particular. Thereby the
sản.
author also analyzes the level and ranking of liquidity for individual stock and
Cũng từ dữ liệu thu thập và tính toán đƣợc, tác giả áp dụng phƣơng pháp Tự hồi quy
group of stocks of seafood processing industry.
vectơ (Vector Autoregression) và phần mềm Grelt để đƣa ra các mô hình tổng quát
Also from the calculated data, the author applies Vector Autoregression model and
dự báo thanh khoản dƣới tác động của các biến kinh tế vĩ mô, dƣới tác động của các
Grelt software to makes the general forecast models to predicts the liquidity under
biến đo lƣờng thanh khoản của thị trƣờng và của chính các biến đo lƣờng thanh
impact of macroeconomic variables, under impact of variables measuring the
khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản.
liquidity of the market and variables measuring the liquidity of stocks of seafood
H
The thesis systematized theories of liquidity and formulas to measure the liquidity
H
phiếu nói chung và nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản đang giao dịch trên sàn chứng
cho nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản.
Based on the forecast models, the author predicts liquidity of stocks of seafood
Cuối cùng, tác giả cũng dựa vào mô hình tổng quát dự báo thanh khoản để đƣa ra
processing in the first six months of 2012.
các kiến nghị và giải pháp cho nhà đầu tƣ.
Finally, the author also relies on the general forecast liquidity models to make
TE
U
recommendations and solutions to investors.
H
TE
U
H
C
processing industry.
C
Dựa trên mô hình dự báo, tác giả dự báo thanh khoản trong sáu tháng đầu năm 2012
vii
viii
MỤC LỤC
2.1 Tổng quan về thị trƣờng chứng khoán Việt Nam ............................................. 22
Trang
Trang phụ bìa
2.1.1 Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam ............................................................... 22
2.1.2 Hiện trạng thanh khoản của VNINDEX ........................................................ 25
Lời cam đoan
2.2 Cổ phiếu ngành thủy sản niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM .................. 26
Lời cảm ơn
2.3. Hiện trạng thanh khoản của nhóm cổ phiếu ngành thủy sản ............................ 28
Mục lục
2.3.1 Các chỉ tiêu đo lƣờng thanh khoản của ngành chế biến thủy sản (FIS) .......... 28
Danh mục các từ viết tắt
2.3.2 Các chỉ số đo lƣờng thanh khoản nhóm cổ phiếu ngành chế biến thủy sản .... 29
Danh mục các bảng biểu
2.3.3 Xếp hạng thanh khoản của các cổ phiếu chế biến thủy sản. ........................... 34
Danh mục các hình vẽ, đồ thị
2.4. Xây dựng ma trận hệ số tƣơng quan các chỉ báo thanh khoản ......................... 36
2.4.1. Ma trận hệ số tƣơng quan của các chỉ số thanh khoản ngành chế biến thủy
H
H
MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1
2. Mục đích của đề tài ........................................................................................... 2
2.4.2. Ma trận hệ số tƣơng quan chỉ số thanh khoản của ngành chế biến thủy sản và
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu. .................................................................... 2
thị trƣờng............................................................................................................... 37
4. Ý nghĩa thực tiễn .............................................................................................. 2
2.4.3. Ma trận hệ số tƣơng quan chỉ số thanh khoản của ngành chế biến thủy sản và
TE
TE
C
sản. 36
C
1. Tính cấp thiết của đề tài .................................................................................... 1
6. Kết cấu luận văn ............................................................................................... 3
CHƯƠNG 1: LÝ LUẬN THANH KHOẢN VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO ...... 5
2.5.1 Xác định mô hình dự báo .............................................................................. 40
U
các yếu tố vĩ mô. ................................................................................................... 39
2.5. Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu trong danh mục....................................... 40
U
5. Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................................... 3
1.2 Các yếu tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của cổ phiếu, thị trƣờng ........................ 6
1.3 Đo lƣờng thanh khoản cổ phiếu ......................................................................... 7
2.5.2.1 Mô hình VAR cho cổ phiếu ngành chế biến thủy sản và các yếu tố vĩ mô .. 43
1.4 Các phƣơng pháp, mô hình dự báo tính thanh khoản ........................................ 13
2.5.2.2 Mô hình VAR cho nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn. ......................................... 46
1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive–moving-average model with exogenous
2.5.2.3 Mô hình VAR cho nhóm cổ phiếu vốn hóa trung bình. .............................. 48
inputs model) ........................................................................................................ 14
2.5.2.4 Mô hình VAR cho nhóm cổ phiếu vốn hóa nhỏ. ........................................ 49
1.4.2 Mô hình tự hồi quy vectơ VAR (Vector Autoregression) .............................. 15
2.5.2.5 Mô hình VAR cho nhóm cổ phiếu vốn hóa siêu nhỏ. ................................. 50
H
2.5.2. Mô hình hồi quy vectơ dự báo thanh khoản của các chỉ số thanh khoản của
nhóm cổ phiếu và các yếu tố vĩ mô. ....................................................................... 43
H
1.1 Thanh khoản ..................................................................................................... 5
1.5 Dữ liệu phân tích: ............................................................................................ 19
2.5.3. Mô hình hồi quy vectơ các chỉ số thanh khoản của ngành và của toàn thị
1.6 Ứng dụng phần mềm: ...................................................................................... 21
trƣờng. ................................................................................................................... 52
CHƢƠNG 2: DỰ BÁO THANH KHOẢN NHÓM CỔ PHIẾU CHẾ BIẾN THỦY
2.5.4 Mô hình hồi quy vectơ các chỉ số thanh khoản của nhóm cổ phiếu ngành chế
SẢN NIÊM YẾT TRÊN SÀN GIAO DICH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ
biến thủy sản ......................................................................................................... 55
CHÍ MINH ............................................................................................................ 22
2.6 Kết quả dự báo thanh khoản cho ngành chế biến thủy sản sàn HOSE .............. 60
ix
x
CHƢƠNG 3. KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ VÀ GIẢI PHÁP ..................................... 64
B3. Mô hình hồi quy vectơ của riêng các chỉ số thanh khoản của cổ phiếu và nhóm
3.1 Định hƣớng phát triển kinh tế Việt Nam cho đến năm 2020 ............................. 65
cổ phiếu ............................................................................................................... 119
3.1.1 Các chỉ tiêu giám sát và đánh giá phát triển bền vững Việt Nam giai đoạn
2011 – 2020........................................................................................................... 66
3.1.2 Các định hƣớng ƣu tiên nhằm phát triển kinh tế bền vững trong giai đoạn
2011-2020 ............................................................................................................. 68
3.2 Chƣơng trình phát triển xuất khẩu thủy sản đến năm 2015 và định hƣớng đến
năm 2020 ............................................................................................................... 69
3.2.1. Mục tiêu đến năm 2015 và định hƣớng đến năm 2020 ................................. 69
H
H
3.2.2. Nội dung chủ yếu của chƣơng trình ............................................................. 70
3.3 Định hƣớng phát triển thị trƣờng chứng khoán Việt Nam cho đến năm 2020 ... 72
C
C
3.3.1. Quan điểm phát triển.................................................................................... 72
3.4.3. Một số giải pháp phát triển, hỗ trợ xuất khẩu thủy sản ................................. 80
U
3.4.4. Các giải pháp phát triển thị trƣờng chứng khoán Việt Nam .......................... 80
3.4.5 Một số giải pháp cho nhà đầu tƣ ................................................................... 88
H
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 91
A. Tài liệu tham khảo tiếng Việt .......................................................................... 91
B. Tài liệu tham khảo tiếng Anh .......................................................................... 91
C. Tài liệu tham khảo trên web ............................................................................ 93
PHỤ LỤC A ......................................................................................................... 94
A. Các bảng tóm tắt các chỉ số đo lƣờng thanh khoản của các cổ phiếu ngành chế
biến thủy sản ......................................................................................................... 94
PHỤ LỤC B ....................................................................................................... 109
B1. Mô hình VAR cho nhóm cổ phiếu ngành thủy sản và các yếu tố vĩ mô ........ 109
B2. Mô hình VAR cho các cổ phiếu ngành thủy sản và các yếu tố vĩ mô ............. 114
U
3.4.2 Các nhóm giải pháp ổn định và phát triển kinh tế Việt Nam.......................... 75
H
TE
3.4.1 Kiến nghị đối với cơ quan quản lý ................................................................ 74
TE
3.3.2. Mục tiêu phát triển thị trƣờng chứng khoán Việt Nam ................................. 72
TE
HOSE
Chứng nhân đăng ký kinh doanh
Công ty chứng khoán
Công ty cổ phần
Đăng ký kinh doanh
Thu nhập của mỗi cổ phiếu
Phần mềm hồi quy, mô hình kinh tế
lƣợng, và thƣ viện chuỗi thời gian
nguồn mở
Sàn giao dịch chứng khoán thành
phố Hồ Chí Minh
H
VARX
VNINDEX
XNK
WTO
Trang
Bảng 1.1: Các biến kinh tế đƣa vào thiết kế mô hình để dự báo thanh khoản cổ
phiếu ..................................................................................................................... 19
Bảng 1.2: Các nguồn dữ liệu thứ cấp ..................................................................... 20
Bảng 2.1: Các chỉ tiêu đo lƣờng thanh khoản của sàn HOSE ................................. 25
Bảng 2.2: Thông tin về cổ phiếu các công ty thuộc ngành chế biến thủy sản niêm
yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP HCM ......................................................... 27
Bảng 2.3: Các chỉ tiêu đo lƣờng thanh khoản của ngành chế biến thủy sản ............ 28
Bảng 2.4: Số liệu trung bình thanh khoản của các nhóm cổ phiếu ngành chế biến
H
Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á
Incremental capital-output
Hệ số sử dụng vốn
ratio
International Organization of Tổ chức quốc tế các ủy ban chứng
Securities Commissions
khoán
Khu công nghiệp
Moving average
Trung bình động
Price/ Earning per share
Hệ số giá trên thu nhập một cổ phiếu
Quản lý chất lƣợng
Sở giao dịch chứng khoán
Standard deviation
Độ lệch chuẩn
Trách nhiệm hữu hạn
Thị trƣờng chứng khoán
Ủy ban nhân dân
Vector autoregression
Tự hồi quy vectơ
Vector autoregression with
Tự hồi quy vectơ với các biến ngoại
exogenous variable
sinh
Chỉ số chứng khoán Việt Nam
Xuất nhập khẩu
World Trade Organization
Tổ chức thƣơng mại thế giới
U
ICOR
KCN
MA
P/E
QLCL
SGDCK
Std. Dev
TNHH
TTCK
UBND
VAR
Quá trình trung bình trƣợt, tự hồi
quy với các biến đầu vào ngoại sinh
C
Earning per share
Gnu Regression,
Econometrics, and Timeseries Library
GRELT
IOSCO
Tiếng Việt
Tự tuyến tính
Quá trình trung bình trƣợt đồng liên
kết tự hồi quy
H
CNĐKKD
CTCK
CTCP
ĐKKD
EPS
Tiếng Anh
AutoRegression
Autoregressive integrated
moving average
Autoregressive–movingaverage model with
exogenous inputs model
Association of Southeast
Asian Nations
thủy sản đã hiệu chỉnh theo thang đo. .................................................................... 29
Bảng 2.5: Xếp hạng thanh khoản của các nhóm cổ phiếu ngành chế biến thủy sản. 33
C
ASEAN
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.6: Xếp hạng thanh khoản của các cổ phiếu ngành chế biến thủy sản .......... 34
Bảng 2.7: Xếp hạng thanh khoản theo nhóm vốn hóa cổ phiếu .............................. 35
TE
ARMAX
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Bảng 2.8: Ma trận hệ số tƣơng quan các chỉ số thanh khoản ngành chế biến thủy sản
.............................................................................................................................. 36
Bảng 2.9: Ma trận hệ số tƣơng quan các chỉ số thanh khoản ngành chế biến thủy sản
U
ARIMA
xii
và VNindex ........................................................................................................... 37
Bảng 2.10: Ma trận hệ số tƣơng quan các chỉ số thanh khoản ngành chế biến ........ 39
H
Từ viết tắt
AR
xi
Bảng 2.11: Bảng so sánh Kết quả đo sự thể hiện các phƣơng pháp dƣ báo............. 41
Bảng 2.12 Mô hình tự hồi quy vectơ các chỉ số thanh khoản của nhóm cổ phiếu
ngành chế biến thủy sản và các yếu tố vĩ mô ......................................................... 45
Bảng 2.13: Mô hình tự hồi quy vectơ chỉ số thanh khoản nhóm cổ phiếu ngành chế
biến thủy sản và toàn thị trƣờng. ............................................................................ 53
Bảng 2.14: Số liệu dự báo LQ1 sáu tháng đầu năm 2012 ...................................... 61
Bảng 2.15: Số liệu dự báo AAB sáu tháng đầu năm 2012 ..................................... 61
Bảng 2.16: Số liệu dự báo LQ2 sáu tháng đầu năm 2012 ...................................... 62
Bảng 3.1: Sản lƣợng và giá trị kim ngạch của một số sản phẩm thủy sản xuất khẩu
chủ lực................................................................................................................... 70
xiii
1
MỞ ĐẦU
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Trang
Biểu đồ 2.1: Tài khoản của nhà đầu tƣ tính đến cuối năm 2010 ............................. 23
Biểu đồ 2.2: Tình hình giao dịch của sàn chứng khoán TP HCM 12 tháng 2011 .... 24
1. Tính cấp thiết của đề tài:
Thanh khoản là huyết mạch của thị trường tài chính. Việc điều tiết phù hợp
phiếu ..................................................................................................................... 30
trường tài chính trên toàn thế giới ngày càng phụ thuộc lẫn nhau và liên kết với
Biểu đồ 2.4 So sánh các chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lƣợng cổ phiếu . ... 31
nhau chặt chẽ, cho nên sự suy giảm đột ngột của thanh khoản ở ngay cả một phân
Biểu đồ 2.5: So sánh các chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lƣợng và giá cổ
khúc thị trường hoặc trong một khu vực tư nhân có thể gây nên sự gián đoạn mà nó
phiếu ..................................................................................................................... 32
đóng vai trò dịch chuyển.
TE
H
U
Biểu đồ 2.10: Dự báo LQ2 cho sáu tháng đầu năm 2012 ...................................... 63
C
Biểu đồ 2.9: Dự báo AAB cho sáu tháng đầu năm 2012 ....................................... 62
nghiệp đáp ứng nghĩa vụ thanh toán trong ngắn hạn của mình, về sở hữu tài sản đủ
để chuyển đổi thành tiền mặt để thuận tiện cho việc thanh toán hay chi tiêu.
TE
Biểu đồ 2.8: Dự báo LQ1 cho sáu tháng đầu năm 2012 ........................................ 60
Thanh khoản không chỉ xuất hiện trong thị trường tài chính mà còn xuất hiện
trong thị trường hàng hóa. Thanh khoản cũng đề cập khả năng của một doanh
Đặc biệt thanh khoản rất được chú ý trong thị trường chứng khoán như một
trong những tiêu chí quan trọng dự báo, quyết định xu hướng của thị trường, của
U
C
Biểu đồ 2.7 Mô hình dự báo LQ1 theo ARMAX ................................................... 42
nhóm cổ phiếu hoặc từng cổ phiếu riêng lẻ. Một phần nào đó nó cũng chỉ ra mức độ
rủi ro của cổ phiếu.
H
Biểu đồ 2.6 Mô hình dự báo LQ1 theo VAR ......................................................... 41
H
của nó là rất quan trọng cho sự vận hành trơn tru của một nền kinh tế. Các thị
H
Biểu đồ 2.3: So sánh chỉ số thanh khoản liên quan đến lệnh, khối lƣợng và giá cổ
Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, một trong những thị trường non
trẻ nhưng đầy tiềm năng và kỳ vọng với sự phát triển vượt bậc trong thời gian qua,
đã đem lại nhiều khoản lợi nhuận to lớn cho các nhà đầu tư. Tuy nhiên nó cũng
chứa đầy rẫy những rủi ro tiềm tàng to lớn, trong đó có cả rủi ro của thanh khoản thị
trường cũng như rủi ro thanh khoản của cổ phiếu đặc biệt là nhóm cổ phiếu chế biến
thủy sản dưới tác động của các yếu tố vĩ mô và các biến liên quan khác. Chính vì
vậy đề tài “Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản trong thị trường
chứng khoán Việt Nam” là hết sức cần thiết cho bất kì nhà đầu tư nào muốn chinh
phục thách thức cũng như tìm kiếm cơ hội đầu tư sinh lợi từ việc đầu tư vào các cổ
phiếu nhóm chế biến thủy sản niêm yết trên sàn giao dich chứng khoán TP.HCM.
2
2. Mục đích của đề tài:
3
5. Phƣơng pháp nghiên cứu:
Nghiên cứu mức độ thanh khoản của nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản cũng
như của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Đưa ra mô hình dự báo tính thanh khoản của các nhóm cổ phiếu chế biến
thủy sản được giao dịch chính thức trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Giải pháp nào có thể giúp nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro từ rủi ro do thanh
khoản.
Đề tài sử dụng tổng hợp các phương pháp nghiên cứu là:
+ Phương pháp thống kê.
+ Phương pháp phân tích tư duy.
+ Phương pháp tham khảo các chuyên gia.
+ Phương pháp mô hình định lượng (ARMAX, VAR).
Về phương pháp cụ thể: phương pháp tham khảo các chuyên gia và phương
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu:
pháp thống kê được được dụng để mô tả lại thực trạng thanh khoản của các nhóm
tiếp tục áp dụng phương pháp phân tích tư duy để phân tích mức độ thanh khoản và
biến đo lường thanh khoản của thị trường lên thanh khoản của nhóm cổ phiếu ngành
xếp hạng thanh khoản của các nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản.
C
Cuối cùng là phương pháp mô hình định lượng, qua số liệu thống kê thu thập
TE
C
TE
chế biến thủy sản; dự báo thanh khoản cho nhóm cổ phiếu ngành chế biến thủy sản.
H
cổ phiếu chế biến thủy sản qua các chỉ số đo lường thanh khoản. Qua đây tác giả
H
Đối tượng nghiên cứu bao gồm: mức độ thanh khoản của các cổ phiếu ngành
chế biến thủy sản; mô hình dự báo với tác động của các biến kinh tế vĩ mô và các
+ Về không gian: đề tài nghiên cứu tập chung chủ yếu vào các cố phiếu chế
khám phá phân tích nhân tố bằng hệ số tương quan (Correlation), kiểm định quy
biến thủy sản niêm yết đã niêm yết và đang giao dịch trên sàn thành phố Hồ Chí
luật phân phối chuẩn bằng kiểm định Jarque-Bera và vận dụng mô hình hồi quy
H
+ Về thời gian: thời gian khảo sát và thu thập dữ liệu được cập nhật đến hết
năm 2011.
4. Ý nghĩa thực tiễn:
Việc đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu giúp nhà đầu tư chọn lựa được
cổ phiếu có tính thanh khoản tốt, giảm bớt được rủi ro đầu tư khi tính thanh khoản
của cổ phiếu suy giảm, tăng vòng quay đầu tư.
Việc dự báo tiên đoán chính xác thanh khoản của cổ phiếu và thị trường giúp
nhà đầu tư nắm được xu thế và cơ hội mang đến lợi nhuận cho mình hoặc giảm
thiểu lỗ xuống mức thấp khi tham gia mua bán trên thị trường chứng khoán Việt
Nam.
bằng cách sử dụng phần mềm Gretl để:
+ Phân tích các biến giải thích và chỉ số thanh khoản của các cổ phiếu và mối
H
Minh (20 cổ phiếu).
U
được kiểm tra độ tin cậy của các biến, mô hình (P-value, T-statistic, R-squared),
U
Phạm vi nghiên cứu:
quan hệ giữa của chúng.
+ Phân tích và so sánh các mô hình dự báo
+ Đưa ra kết luận cho dự báo.
6. Kết cấu luận văn:
Ngoài chương mở đầu gồm những nội dung: tính cấp thiết của đề tài, mục đích của
đề tài, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn, phương pháp nghiên
cứu, luận văn chia làm ba chương:
4
5
Chƣơng 1: Lý luận thanh khoản và các mô hình dự báo
CHƢƠNG 1: LÝ LUẬN THANH KHOẢN VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO
Gồm những nội dung:
1.1 Thanh khoản
+ Một số lý thuyết về thanh khoản, tính thanh khoản, đo lường thanh khoản,
các yếu tố tác động đến thanh khoản.
1.1.1 Định nghĩa thanh khoản
1. Thanh khoản là mức độ mà một tài sản hoặc chứng khoán có thể được
+ Các phương pháp và mô hình dự báo: mô hình ARMAX (Quá trình trung
mua hoặc bán trên thị trường. Thanh khoản được đặc trưng bởi một mức độ cao của
bình trượt, tự hồi quy với các biến đầu vào ngoại sinh), mô hình hồi quy vectơ
các hoạt động mua bán. Tài sản có thể dễ dàng mua hoặc bán, được gọi là tài sản có
(Vector autoregression).
tính thanh khoản.
2. Khả năng để chuyển đổi một tài sản sang tiền mặt một cách nhanh chóng
Không có công thức tính thanh khoản cụ thể, tuy nhiên thanh khoản thường
được tính bằng cách sử dụng các tỷ lệ thanh khoản.
1.1.2 Tính thanh khoản
TE
+ Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam, hiện trạng thanh khoản
H
Gồm những nội dung:
C
sàn giao dich chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
C
H
Chƣơng 2: Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản niêm yết trên
được gọi là thanh khoản.
sản bất kì có thể được mua hoặc bán trên thị trường mà không bị ảnh hưởng bởi yếu
niêm yết trên sàn giao dich chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh.
khoản nợ, khoản phải thu... có khả năng đổi thành tiền mặt dễ dàng, thuận tiện cho
U
+ Thống kê và xếp hạng thanh khoản của nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản
H
+ Kết quả mô hình tự hồi quy vectơ và phương trình dự báo thanh khoản
nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản niêm yết trên sàn giao dich chứng khoán thành
phố Hồ Chí Minh.
+ Dự báo thanh khoản nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản niêm yết trên sàn
giao dich chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh sáu tháng đầu năm 2012.
Chƣơng 3: Kết luận, kiến nghị và giải pháp
Gồm những nội dung: tóm tắt và thảo luận kết quả nghiên cứu, đóng góp của đề tài,
ý nghĩa thực tiễn của đề tài và đề xuất giải pháp áp dụng kết quả nghiên cứu vào
thực tiễn, hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.
tố giá cả (tài sản có thể mua - bán ở bất kì mức giá nào). Như chứng khoán hay các
U
dich chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh.
Tính thanh khoản, một khái niệm trong tài chính, chỉ khả năng mà một tài
việc thanh toán hay chi tiêu. Các cách gọi thay thế cho tính thanh khoản là: tính
H
của thị trường và của các nhóm cổ phiếu chế biến thủy sản niêm yết trên sàn giao
TE
+ Dữ liệu của đề tài.
lỏng, tính lưu động.
Một tài sản có tính thanh khoản cao thường được đặc trưng bởi số lượng giao
dịch lớn.
Trong kế toán, tài sản lưu động được chia làm năm loại và được sắp xếp theo
tính thanh khoản từ cao đến thấp như sau: tiền mặt, đầu tư ngắn hạn, khoản phải
thu, ứng trước ngắn hạn, và hàng tồn kho.
Như vậy, tiền mặt có tính thanh khoản cao nhất, luôn luôn dùng được trực
tiếp để thanh toán, lưu thông, tích trữ. Còn hàng tồn kho có tính thanh khoản thấp
6
7
nhất vì phải trải qua giai đoạn phân phối và tiêu thụ chuyển thành khoản phải thu,
trường. Ngược lại nếu công ty làm ăn kém hiệu quả không trả cổ tức hoặc cổ tức
rồi từ khoản phải thu sau một thời gian mới chuyển thành tiền mặt.
thấp, cổ phiếu của công ty sẽ giảm giá và khó bán.
Trong TTCK, tính thanh khoản được hiểu là việc chứng khoán hay các loại
Có mối quan hệ chặt chẽ giữa chỉ số P/E và tính thanh khoản của chứng
giấy tờ có giá do các tổ chức, doanh nghiệp phát hành được nhà nước công nhận, có
khoán, nhìn vào bảng thống kê tính thanh khoản của cổ phiếu, nhà đầu tư dễ dàng
khả năng chuyển đổi thành tiền mặt dễ dàng, thuận tiện cho việc thanh toán hay chi
nhận ra những cổ phiếu giao dịch sôi động nhất cũng là những cổ phiếu có P/E cao
tiêu. Nhờ có TTCK các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các chứng khoán họ sở hữu
hơn mức trung bình của thị trường (được đánh giá cao hơn các cổ phiếu có cùng lợi
thành tiền mặt hoặc các loại chứng khoán khác (trái phiếu chuyển đổi).
tức). Đây là những chứng khoán có tốc độ tăng giá cao và mang lại giá trị thặng dư
Khả năng thanh khoản là một trong những đặc tính hấp dẫn của chứng khoán
cao cho cổ đông thông qua việc chia tách cổ phiếu hay phát hành cổ phiếu mới.
TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì tính thanh khoản của các chứng
trường cổ phiếu cũng như các loại thị trường khác đều chịu sự chi phối của qui luật
khoán giao dịch trên thị trường càng cao.
cung cầu. Giá cổ phiếu trên thị trường không chỉ phụ thuộc vào chất lượng công ty
cao để phục hồi nguồn vốn đã đầu tư nguyên thủy. Khi lựa chọn chứng khoán để
U
đầu tư, nhà đầu tư nhất thiết phải xem xét đến khả năng bán lại để tái tạo nguồn vốn
đầu tư ban đầu. Nếu khả năng tái tạo kém, nghĩa là khó tìm được người mua hoặc
H
phải bán mất giá, nhà đầu tư sẽ gánh chịu những tổn thất tài chính lớn. Và điều này
gọi là rủi ro thanh khoản trong đầu tư chứng khoán.
1.2 Các yếu tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của cổ phiếu, thị trƣờng
Tuy cổ phiếu có khả năng chuyển hóa thành tiền mặt dễ dàng nhưng tính
thanh khoản của cổ phiếu lại phụ thuộc vào nhiều yếu tố trong đó các yếu tố tác
động lớn nhất là:
Thứ nhất, kết quả kinh doanh của tổ chức phát hành (công ty có cổ phiếu
niêm yết). Nếu tổ chức phát hành hoạt động kinh doanh có hiệu quả, trả cổ tức cao,
cổ phiếu của công ty sẽ thu hút nhà đầu tư và cổ phiếu thực sự dễ mua bán trên thị
C
khó tăng giá. Ngược lại khi thị trường khan hiếm hàng hóa thì ngay cả những cổ
TE
cho việc bán lại dễ dàng, giá giao dịch tương đối ổn định theo thời gian và khả năng
nhưng thị trường đang bão hòa nguồn cung (nhiều hàng bán) thì cổ phiếu đó cũng
phiếu chất lượng kém hơn cũng có thể bán dễ dàng. Tuy nhiên cũng cần chú ý đến
sự đầu cơ trong thị trường, một số nhà đầu tư sở hữu một phần lớn lượng cổ phiếu
trong thị trường, đẩy giá lên xuống theo ý mình để trục lợi.
U
TE
Chứng khoán có tính thanh khoản là những chứng khoán có sẵn thị trường
mà còn phụ thuộc rất lớn vào nhu cầu của nhà đầu tư. Tuy một loại cổ phiếu rất tốt
1.3 Đo lƣờng thanh khoản cổ phiếu
H
C
1.1.3 Tính thanh khoản của cổ phiếu
H
Thứ hai, là mối quan hệ cung - cầu trên thị trường chứng khoán: Thị
H
đối với người đầu tư. Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của vốn đầu tư.
Có hai phương pháp phổ biến đo lường thanh khoản của cổ phiếu là độ phân
tán lệnh mua-bán và khối lượng giao dịch. Schwartz (1992) xác định tính thanh
khoản xuất hiện trong các khoản của chi phí giao dịch phát sinh để có được một
lệnh được thực thi nhanh chóng. Ông ta chỉ ra rằng chi phí giao dịch bao gồm một
thành phần rõ ràng như là khoản hoa hồng, và một thành phần không rõ ràng như là
độ phân tán lệnh mua-bán và tác động thị trường.
Tác động thị trường có sẵn khi một lệnh mua dẫn dắt giá đặt mua tăng lên,
hoặc lệnh bán dẫn dắt giá đặt bán giảm xuống. Điều này xảy ra do khối lượng cổ
phiếu được đặt có thể nhỏ so với kích cỡ đặt mua. Độ phân tán và tác động thị
trường lớn nếu một thị trường thiếu độ sâu và độ rộng. Tuy nhiên, sự tác động của
8
9
thị trường lên các nhà đầu tư nhỏ hầu như không thể xác định được. Cùng với sự
(1999); Lee & Swaminathan (2000); Chordia, R.Roll, và A. Subrahmanyam,
thật là độ phân tán mua-bán có thể dễ dàng đo lường và độ phân tán lệnh mua-bán
(2002); Rico von Wyss (2004)...cũng dùng nhân tố này.
là một cách thông thường đo độ thanh khoản
Cách thông thường khác để đo lường thanh khoản là khối lượng giao dịch.
cạnh của thanh khoản là sự thu hút vốn của thị trường. Theo ông, một thị trường
thanh khoản có thể tiếp thu một lượng lớn các lệnh mà không thay đổi giá theo
hướng bất lợi. Tuy nhiên nếu thị trường quá mỏng thì thị trường tiếp thu một lượng
C
+ Khối lƣợng giao dịch
H
lớn các lệnh khi mà chi phí của giá theo hướng bất lợi thay đổi cho người đặt lệnh
Nt ký hiệu cho số giao dịch trong khoảng thời gian t-1 và t, pi là giá của giao
dịch thứ i
+ Độ sâu (Depth)
Gọi Dept là kí hiệu độ sâu của thị trường trong thời gian t. Theo như nghiên
cứu của Brockman & Chung (2000) và ứng dụng của Rico (2004) thì độ sâu được
H
thiết để gây ra tăng hoặc giảm giá bằng một đôla. Pagano (1989) đề xuất một khía
(1.2)
tính bằng tổng khối lượng đặt mua và đặt bán trong khoảng thời gian t, q At và qBt
Dept = qAt + qBt
C
Kyle (1985) đã đề xuất là thanh khoản thị trường có thể đo lường bởi chuỗi lệnh cần
Khối lượng giao dịch có liên quan đến thanh khoản được tính bằng khối
có thể được sử dụng, như trong nghiên cứu của Butler, Grullon & Weston (2002).
U
Điều này đã được làm sáng tỏ và ứng dụng trong nhiều bài nghiên cứu như của Lee
& Swaminathan (2000), Chordia, R.Roll, và A. Subrahmanyam, (2001); Rico von
H
Wyss (2004)...
LogDept = ln(pAt)+ ln(pBt)
(1.4)
+ Độ rộng (Spread)
U
Khối lượng liên quan đến thanh khoản cao thì ta có tín hiệu thanh khoản cao.
Sự khác biệt giữa giá mua và bán cũng liên quan đến đo lường thanh khoản
H
khoản.
Để cải thiện các tính chất phân phối của độ sâu, ta có thể lấy ln của qAt và qBt
TE
TE
lượng cổ phiếu theo đơn vị thời gian. Nó được dùng để đo lường độ sâu của thanh
(1.3)
cũng được nhiều nghiên cứu chỉ ra, Acker, Stalker & Tonks (2002); Harris, McInish
Khối lượng giao dịch từ đơn vị thời gian t -1 đến t được tính theo công thức
(1.1)
& Wood (2002); Rico von Wyss (2004)...Độ rộng liên quan đến đo lường thanh
khoản càng nhỏ thì tính thanh khoản càng lớn.
Độ rộng tuyệt đối (Spr) là hiệu giữa giá đặt bán thấp nhất và giá đặt mua cao
Nt ký hiệu cho số giao dịch trong khoảng thời gian t-1 và t, qi là khối lượng
cổ phiếu của giao dịch thứ i
+ Tốc độ luân chuyển Turnover (tổng giá trị giao dịch khớp trong phiên)
Cũng giống như khối lượng giao dịch, Tốc độ luân chuyển (V t) được tính
theo từng đơn vị thời gian. Các nghiên cứu của nghiên cứu như của Jones & Lipson
nhất. Chỉ số này luôn có giá trị dương
Sprt = pAt - pBt
(1.5)
Cũng như log độ sâu, để cải thiện các tính chất phân phối của độ rộng tuyệt
đối. Ta có thể lấy logarit. Công thức như sau
LogSpr = ln(Spr)= ln(pAt - pBt)
(1.6)
10
11
+ Chênh lệch mua bán
+ Hệ số góc của đƣờng giá.
Là số tuyệt đối chênh lệch trung bình số lượng cổ phiếu đặt mua và
Là tỉ số giữa độ rộng (Spread) và logarit của độ sâu (Depth) đã được giới
bán trong khoảng thời gian t. Nó thể hiện tình trạng cân bằng khối lượng giao dịch
thiệu bởi Hasbrouck & Seppi (2001) và Rico (2004) sử dụng. Một hệ số góc đường
giữa bên mua và bên bán. Sự mất cân bằng của chỉ số này sẽ dẫn đến tình trạng mất
giá (bao gồm giá mua và giá bán) lớn biểu thị cho mức thanh khoản thấp.
thanh khoản
(1.10)
QOSt =
(1.7)
NAt ,NBt số lệnh mua và bán trong khoảng thời gian t
+ Chỉ số dòng tiền (MFI)
+ Số lệnh giao dịch. (TOR)
Chỉ số dòng tiền MFI là chỉ số động lượng (momentum indicator) Nó liên
đưa ra theo đơn vị thời gian. Nó được dùng để đo lường mức độ thanh khoản.
C
thành một công cụ tốt để đo lường dòng tiền vào và ra thị trường của mỗi chứng
TE
(1.8)
khoán. Có thể nói nếu RSI kết hợp chặt chẽ với đường giá thì MFI được xem là
đường khối lượng.
+ Tỉ lệ đặt hàng (ORR)
TE
C
cách diễn đạt lẫn tính toán. Tuy nhiên, chỉ báo này có điểm hơn so với RSI ở chỗ nó
có đưa thêm vào thành phần khối lượng giao dịch của mỗi kỳ. Vì vậy, MFI trở
Không có lệnh mua hay bán được xem như không có thanh khoản:
TORt = NAt + NBt
quan mật thiết với RSI chỉ số sức mạnh liên quan (Relative Strength Index) trong cả
H
H
Số lệnh giao dịch là tổng số lệnh đặt mua, bán cổ phiếu được các nhà đầu tư
MFI được thực hiện bằng cách so sánh “dòng tiền dương” với “dòng tiền
độ mạnh hoặc yếu của xu hướng hiện tại. Tương tự như RSI, chỉ báo này được thiết
thị trường. Nó so sánh độ sâu đo được là sự mất cân bằng thị trường đến giá trị giao
lập trong khoảng từ 0 đến 100 và thường được tính trong khoảng thời gian 14 kỳ.
kể từ khi nó tăng lên khi sự khác biệt trong lượng mua và bán trở thành lớn.
Nếu giá trị giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định là bằng không, tỷ
lệ đặt hàng được thiết lập bằng không. Một tỷ lệ đặt hàng cao để biểu thị tính thanh
khoản thấp.Một tỷ lệ đặt hàng nhỏ để biểu thị tính thanh khoản cao.
H
H
dịch và nhận dạng chuyển động thị trường hoặc sự mất cân bằng trong thị trường
U
luận án của Rico von Wyss (2004) là một chỉ số đo lường chính xác chiều sâu của
U
Tỷ lệ đặt hàng được đề xuất bởi Ranaldo (2000) và được sử dụng lại trong
âm” để từ đó hình thành nên một chỉ báo có thể đem so sánh với giá, nhằm xác định
Tuy nhiên, do đặc thù của thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ
chưa ổn định và do tác động của cuộc khủng hoảng tài chính 2008 – 2009 gây nên
chuỗi giảm điểm liên tục của Vnindex trong 26 phiên do vậy tác giả tăng khoảng
thời gian lên 26 kỳ để tăng độ chuẩn xác trong tính toán MFI. Cách tính như sau:
Giá tiêu biểu = (Giá cao nhất + Giá thấp nhất + Giá đóng của)/3
Dòng tiền thuần = giá tiêu biểu*khối lượng giao dịch
ORR t =
(1.9)
Dòng tiền dương = Tổng dòng tiền dương qua 26 chu kì.
Dòng tiền âm = Tổng dòng tiền âm qua 26 chu kì.
12
13
Tỷ số tiền = Dòng tiền dương/Dòng tiền âm
Chỉ số dòng tiền MFI = 100 - (100/ (1 + Tỷ số tiền))
(1.11)
+ Tỉ lệ giá trị khớp lệnh so với vốn hóa thị trƣờng (MKV)
Là tỉ lệ tổng giá trị giao dịch khớp của cổ phiếu trong phiên với vốn
+ Chỉ số thanh khoản thứ nhất (LQ1)
Là tỉ lệ của số cổ phiếu khớp lệnh trong phiên so với khối lượng niêm
hóa thị trường.
yết của cổ phiếu đó trên sàn.
(1.15)
(1.12)
QNt:
VMt
ký hiệu cho Vốn hóa toàn thị trường
α là hằng số khuếch đại chỉ số = 1*106
Khối lượng niêm yết cổ phiếu trên sàn
Chỉ số càng cao chứng tỏ tính thanh khoản càng cao
(1.13)
H
1.4.1 Mô hình ARMAX (Autoregressive–moving-average with exogenous
TE
inputs model)
Việc công bố của Box và Jenkins (1994), về Phân tích chuỗi thời gian: Dự
Pt: giá cổ phiếu tại thời điểm t
báo và kiểm soát mở ra một thế hệ mới của các công cụ dự báo. Được gọi phổ biến
Pt-1: giấ cổ phiếu tại thời điểm t-1
U
H
ARMA, sự nhấn mạnh của những phương pháp này không phải là vào việc xây
H
U
là các phương pháp Box-Jenkins, nhưng về mặt kỹ thuật được gọi là phương pháp
Nt : Số phiên giao dịch trong chu kỳ, trong đề tài này Nt bằng 14
dựng phương trình đơn hoặc mô hình phương trình đồng thời, nhưng vào việc phân
+ Tỉ lệ khối lƣợng giao dịch của cổ phiếu so với khối lƣợng cổ phiếu
tích tính chất xác suất, hoặc tính ngẫu nhiên, tính chất của chuỗi thời gian về kinh tế
của chúng theo triết lý “cho phép các dữ liệu tự lên tiếng”. Không giống như các mô
niêm yết của toàn thị trƣờng (MKQ)
Là tỉ lệ của số cổ phiếu khớp lệnh trong phiên so với khối lượng cổ
phiếu niêm yết trên sàn.
hình hồi quy, trong đó Yt được giải thích bởi k các biến làm hồi quy X1, X2, X3...,
XK, trong các mô hình kiểu Box-Jenkins cho phép Yt được giải thích bằng các giá
trị trong quá khứ, hoặc giá trị trễ, của bản thân biến Y và các sai số ngẫu nhiên.Vì lý
(1.14)
QMt
1.4 Các phƣơng pháp, mô hình dự báo tính thanh khoản
C
C
Là tỉ số giữa trị tuyệt đối trung bình của thay đổi giá trong 14 chu kỳ
TE
H
+ Chỉ số thanh khoản thứ hai (LQ2)
ký hiệu cho tổng khối lượng cổ phiếu niêm yết của thị trường.
α là hằng số khuếch đại chỉ số = 1*106
Chỉ số càng cao chứng tỏ tính thanh khoản càng cao
do này, các mô hình ARMA đôi khi được gọi là mô hình thuyết a bởi vì chúng
không bắt nguồn từ bất kỳ lý thuyết kinh tế và lý thuyết kinh tế thường là cơ sở mô
hình phương trình đồng thời. Các mô hình ARMA liên quan đến một chuỗi thời
14
15
gian duy nhất. Nhưng các phân tích có thể được mở rộng đến các mô hình đa biến
Với η1,...ηb là các thông số của biến ngoại sinh đầu vào ở khoảng thời gian d t.
ARMAX
Ước lượng các thông số hồi quy theo phương trình.
1.4.1.1 Quá trình tự hồi quy (AR)
(1.27)
Ta có phương trình tổng quát quá trình tự hồi quy bậc p hay AR(p)
(1.23)
Với mt kết hợp tất cả các biến ngoại sinh hay biến độc lập.
Với Yt là biến cần khảo sát theo thời gian t ví dụ như GDP, δ là giá trị trung
(1.28)
bình của Y, ut nhiễu trắng là một số hạng không tương quan có giá trị bằng 0 và
phương sai không đổi σ2
(1.24)
Với µ là hằng số và u nhiễu trắng
Phương pháp VAR bề ngoài tương tự như mô hình phương trình đồng thời,
trong đó chúng ta xem xét nhiều biến nội sinh với nhau.Tuy nhiên, mỗi biến nội
TE
TE
sinh được giải thích bằng giá trị, quá khứ, độ trễ của nó và các độ trễ giá trị của tất
cả các biến nội sinh khác trong mô hình, thông thường, không có biến ngoại sinh
1.4.1.3 Quá trình tự hồi quy và trung bình trƣợt (ARMA)
Ta có phương trình tổng quát quá trình tự hồi quy và trung bình trượt
trong mô hình.
những tuyên bố và thực hiện các mô hình kinh tế trước đó trong kinh tế vĩ mô. Sims
H
H
(1.25)
U
Mô hình VAR đã được ủng hộ bởi Christopher Sims, người đã chỉ trích
ARMA(p,q) với p=1 và q=1, θ là hằng số
U
1.4.2.1 Mô hình tự hồi quy vectơ cơ bản
C
H
C
Ta có phương trình tổng quát quá trình trung bình trượt tổng quát MA(q)
H
1.4.2 Mô hình Tự hồi quy vectơ VAR (Vector Autoregression)
1.4.1.2 Quá trình trung bình trƣợt (MA)
đề nghị mô hình VAR, mà trước đó đã xuất hiện trong thống kê chuỗi thời gian và
xác định hệ thống, đặc biệt thống kê trong lý thuyết điều khiển.
1.4.1.4 Quá trình trung bình trƣợt, tự hồi quy với các biến đầu vào ngoại sinh
(ARMAX- Autoregressive moving average with exogenous inputs model)
Sims ủng hộ mô hình VAR như cung cấp một phương pháp lý thuyết để ước
tính các mối quan hệ kinh tế, do đó là một thay thế cho các "xác định những hạn chế
Ký hiệu ARMAX (p,q,b) đề cập đến mô hình với p là khoản tự hồi quy, q là
đáng kinh ngạc" trong các cấu trúc mô hình. Sims đã được trao giải Nobel Kinh tế
khoản trung bình trượt, b là khoản các biến đầu vào ngoại sinh. Mô hình này bao
năm 2011 cho công việc của mình trong việc áp dụng các mô hình VAR để phân
gồm AR(p), MA(q) và kết hợp tuyến tính của các biến đầu vào ngoại sinh hay các
tích kinh tế vĩ mô.
biến độc lập (b) đã biết và chuỗi thời gian ngoại dt. Với công thức mô tả:
Một mô hình VAR mô tả sự tiến triển của một tập hợp các biến k gọi là biến
(1.26)
nội sinh (Exogenous variables) trong cùng một khoảng thời gian mẫu (t = 1, ..., T)
như là một hàm tuyến tính trong quá trình tiến hóa trong quá khứ của chúng. Những
16
17
biến được thu thập trong một ma trận k × 1 vector yt, có thành phần thứ i trong yi,t ở
thời gian t biến quan sát yi. Ví dụ, biến thứ i của GDP, thì yi,t là giá trị của GDP tại
thời điểm t.
Mô hình tự hồi quy cơ bản của một trật tự p, ký hiệu là VAR(p) như sau:
(1.29)
Với c là một vectơ của hằng số k x 1 (intercept), Ai là một ma trận k × k (cho
mỗi i = 1, ..., p) và et là một vectơ lỗi của các mục thỏa mãn k × 1.
1.4.2.2 Thứ tự thống nhất của các biến
H
C
C
Tất cả các biến có tính dừng I(0).
H
Tất cả các biến được sử dụng phải theo thứ tự thống nhất. Chúng ta có các
trường hợp sau đây:
TE
TE
Tất cả các biến không có tính dừng I(d) với d>0.
Các biến được cùng hội nhập, phần hiệu chỉnh sai số đã có trong mô hình
VAR. Mô hình trở thành một mô hình hiệu chỉnh sai số vectơ (VECM) có thể ược
H
biến có một mô hình VAR trong sai phân.
1.4.2.3 Phƣơng trình ma trận rút gọn
Ta có thể viết một VAR (p) với một ký hiệu ma trận ngắn gọn.
U
Các biến không được cùng hội nhập: các biến được lấy sai phân d lần và một
H
U
xem như một mô hình VAR bị giới hạn.
Ví dụ:
VAR (1) với hai biến có thể được viết ở dạng ma trận (ký hiệu rút gọn),
Y = BZ + U
(1.30)
Với,
hoặc tương đương, như hệ của hai phương trình sau đây.
18
19
Lưu ý rằng một phương trình cho mỗi biến trong mô hình. Cũng lưu ý rằng
Yt = α0 + A1Yt−1 + ... + ApYt−p + B0 (C1Xt−1 + ... + CrXt−r)
các quan sát hiện tại (thời gian t) của từng biến phụ thuộc vào độ trễ của chính nó
cũng như về độ trễ của mỗi biến khác trong mô hình VAR.
+ B1Xt−1 + ... + BqXt−q + Ut + B0Vt
1.5 Dữ liệu phân tích:
1.4.2.4 Mô hình VAR với các biến ngoại sinh (exogenous variables)
1.5.1 Nguồn dữ liệu
Xét một mô hình VAR với các biến ngoại sinh.
+ Các biến đo lường thanh khoản đã nêu ở chương 1 mục 1.3 bao gồm cả các
(1.31)
biến đo lường thanh khoản của VNIndex.
Với Yt ∈ Rk, Xt ∈ Rm là một vectơ của các biến ngoại sinh, α0 ∈ Rk là 1 vectơ
TE
Với xác suất là 1.
Bảng 1.1: Các biến kinh tế đưa vào thiết kế mô hình để dự báo thanh khoản cổ phiếu
H
C
cho tính đúng đắn của mô hình này là:
H
Rk các vectơ của sai số. Đây là một mô hình VARX. Các điều kiện rất quan trọng
+ Các biến kinh tế vĩ mô cũng được đưa vào để dự báo thanh khoản cổ phiếu.
STT Các biến
Ký hiệu
(1.32)
1
Chỉ số của thị trường
chứng khoán Việt Nam
2
Cung tiền
3
Tăng trưởng tín dụng
H
Chú ý là mô hình (1.33) có nghĩa là Yt không Granger-cause với Xt, là một
dạng yếu của ngoại sinh.
Về nguyên tắc, người ta cũng có thể bao gồm đồng thời một biến Xt của mô
hình (1.33).
H
U
(1.33)
U
Tiếp theo, cho rằng một mô hình VAR cho biến Xt được viết như sau:
Vnpri
M2
CR
Lãi suất
INT
5
Lạm phát
CPI
6
Sản lượng chế biến
ngành Thủy sản
PrF
7
Sản lượng xuất khẩu
Thủy sản
ExF
8
Giá vàng
GOL
4
Yt = α0 + A1Yt−1 + ... + ApYt−p + B0Xt + B1Xt−1 + ... + BqXt−q + Ut, (1.34)
Tuy nhiên, nếu B0 ≠ O điều này có thể là Yt có một tác động gián tiếp đến Xt
thông qua sự phụ thuộc lẫn nhau có thể có của Ut và Vt. Nếu ta kết hợp phương
trình (1.33) và (1.34) ta được một hệ thống phương trình đồng thời. Ta có thể viết
lại phương trình (1.34) thành một mô hình VARX lược giản bằng cách thay phương
trình (1.33) vào phương trình (1.34).
Miêu tả dữ liệu
C
của các hằng số, Aj là các ma trận hệ số k × k, Bi là các ma trận hệ số k × m, và Ut ∈
Sự thay đổi của VNIndex tính theo
giá đóng cửa của các tháng. Dữ liệu
được thu thập từ Sở giao dịch chứng
khoán Tp.HCM.
Tốc độ thay đổi cung tiền M2 qua
các tháng.Số liệu từ ngân hàng nhà
nước.
TE
Yt = α0 + A1Yt−1 + ... + ApYt−p +B1Xt−1 + ... + BqXt−q + Ut,
(1.35)
Tăng trưởng tín dụng qua các tháng.
Số liệu từ ngân hàng nhà nước.
Sự thay đổi lãi suất cơ bản qua các
tháng. Nguồn dữ liệu ngân hàng nhà
nước từ năm 2007.
Sự thay đổi tốc độ chỉ số giá tiêu
dùng qua các tháng từ nguồn dữ liệu
của tổng cục thống kê.
Thay đổi giá trị của Sản lượng chế
biến ngành Thủy sản theo tháng từ
nguồn dữ liệu của tổng cục thống kê.
Thay đổi giá trị của Sản lượng xuất
khẩu Thủy sản theo tháng. Nguồn dữ
liệu của tổng cục thống kê.
Sự thay đổi của giá vàng tính theo
giá đóng cửa của các tháng. Dữ liệu
từ ngân hàng nhà nước
20
21
+ Các chỉ số về tài chính được đưa vào phần phụ lục của luận văn chỉ mang
tính chất tham khảo và không được đưa vào mô hình vì dữ liệu mẫu quá bé không
đủ để khảo sát và dự báo thanh khoản.
Do tính chất phức tạp của việc thông kê số liệu trong các mô hình nên việc
tính toán và phân tích sẽ được áp dụng tự động bằng các phần mềm kinh tế lượng
+ Dữ liệu thứ cấp theo ngày và tháng trong giai đoạn 12/2006 – 12/2011
được tác giả thu thập và tổng từ các nguồn sau.
Trong các vấn đề dự báo chuỗi thời gian, Box và Jenkins (1976) đã gợi ý
U
rằng ít nhất là 50 mẫu quan sát là cần thiết để xây dựng các mô hình tuyến tính
ARIMA, ARMAX, VAR. Vì vậy, để mô hình hóa phi tuyến, kích thước mẫu càng
H
lớn thì càng tốt. Trong thực tế, bằng cách sử dụng chuỗi thời gian dài nhất có sẵn để
phát triển các mô hình dự báo là một nguyên tắc thời gian thử nghiệm trong dự báo
(Armstrong, 2001).
Trong mô hình dự báo ta còn phải xem xét đến việc phân chia dữ liệu mẫu
thành dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra. Dữ liệu đầu vào dùng để lựa chọn và cố
định mô hình, dữ liệu đầu ra dùng để đánh giá khả năng dự báo của mô hình. Từ
một số nghiên cứu trước đây thường dùng các tỉ lệ phân chia dữ liệu đầu vào và dữ
liệu đầu ra như là 70%:30%, 80%:20%, hoặc 90%:10%. Tuy nhiên việc phân chia
này trở nên dễ dàng hơn khi sử dụng các phần mềm phân tích mô hình tự như SPSS,
tạm dịch phần mềm mã nguồn mở bao gồm hồi quy, kinh tế lượng, thư viện chuỗi
thời gian.
H
Grelt được phát triển dựa trên mã nguồn kinh tế lượng do giáo sư Ramu
C
Ramanathan, là giáo sư danh dự của đại học California, San Diego. Giáo sư
Ramanathan là tác giả của giáo trình “Giới thiệu về Kinh tế lượng và các áp dụng”
(hiện đang là phiên bản thứ 5). Giáo sư Ramu Ramanathan cũng đã đóng góp và
TE
1.5.2 Dữ liệu mẫu cho mô hình
được viết tắt bởi các từ (Gnu Regression, Econometrics, and Time-series Library)
phê bình rất hữu ích trong quá trình phát triển Grelt.
U
TE
C
Các trang báo điện tử về thông tin tài
chính dữ liệu chứng khoán Việt Nam
biến vì tính nguồn mở, hoàn toàn miễn phí, dễ sử dụng và tính chính xác cao. Grelt
H
Địa chỉ trang mạng
/> /> />
/> /> />
H
Nguồn
Sở giao dịch chứng khoán TPHCM
Tổng cục thống kê
Ngân hàng nhà nước Việt Nam
Trung tâm lưu ký chứng khoán
như E.Views, Gretl và một số phần mềm thông dụng khác.
Ngoài SPSS và Eviews đã khá thông dụng, Grelt cũng được sử dụng rất phổ
Bảng 1.2: Các nguồn dữ liệu thứ cấp
E.Views hay Grelt.
1.6 Ứng dụng phần mềm
22
23
CHƢƠNG 2: DỰ BÁO THANH KHOẢN NHÓM CỔ PHIẾU CHẾ BIẾN
THỦY SẢN NIÊM YẾT TRÊN SÀN GIAO DICH CHỨNG KHOÁN THÀNH
PHỐ HỒ CHÍ MINH
2.1 Tổng Quan Về Thị Trƣờng Chứng Khoán Việt Nam
khoán đăng ký làm thành viên của Sở với tổng số vốn đăng ký hơn 33.975 tỷ đồng.
Các thành viên hầu hết được cấp giấy phép hoạt động kinh doanh với các nghiệp vụ
gồm: môi giới, tự doanh, bảo lãnh phát hành và tư vấn đầu tư.
Sự gia tăng nhanh chóng lượng cổ phiếu niêm yết trên thị trường đã thu hút
được thêm nhiều nhà đầu tư, trong cũng như ngoài nước, cá nhân cũng như có tổ
2.1.1 Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam
Ngày 10/07/1998 Thủ tướng Chính phủ đã ký ban hành Nghị định
48/1998/NĐ-CP về Chứng khoán và Thị trường chứng khoán cùng với Quyết định
chức. Đến cuối năm 2006, số lượng tài khoản của nhà đầu tư mở tại các công ty
chứng khoán thành viên lên tới trên 106 ngàn tài khoản, thì cho
thành lập hai (02) Trung tâm Giao dịch Chứng khoán tại Hà Nội và TP. Hồ Chí
đ
u tư m
ă
i hơn 1,047 triệu tài
khoản trong đó có trên 14,8 ngàn tài khoản của nhà đầu tư nước ngoài.
H
Ngày 20/07/2000, trung tâm giao dịch chứng khoán Tp.HCM đã chính thức
Biểu đồ 2. 1: Tài khoản của nhà đầu tư tính đến cuối năm 2010
H
Minh.
khai trương đi vào vận hành, và thực hiện phiên giao dịch đầu tiên vào ngày
C
C
28/07/2000 với 02 loại cổ phiếu niêm yết.
ển đổi thành
Sở giao dịch Chứng khoán Tp.HCM. Ngày 08/08/2007, SGDCK TP.HCM đã chính
U
thức được khai trương.
H
Cho đến nay, SGDCK TP.HCM đã đạt những thành quả rất đáng khích lệ.
Tính đến ngày 31/10/2011, toàn thị trường đã có 507 loại chứng khoán được niêm
yết, trong đó có 138 cổ phiếu với tổng giá trị vốn hóa đạt 365 ngàn tỷ đồng, đặc biệt
có 6 doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài tham gia niêm yết; 03 chứng chỉ quỹ
đầu tư với khối lượng 171,4 triệu đơn vị và 366 trái phiếu các loại. Dự kiến thời
gian tới, số lượng cổ phiếu niêm yết tại SGDCK TP.HCM sẽ tăng lên rất nhiều do
Chính phủ đã có chủ trương đưa cổ phiếu của một số tổng công ty lớn, các ngân
hàng thương mại quốc doanh cổ phần hoá vào niêm yết trên thị trường
Trước sự tăng trưởng của TTCK, số lượng công ty chứng khoán thành viên
của SGDCK TP.HCM cũng không ngừng tăng về số lượng, quy mô và chất lượng
dịch vụ. Tính đến hết ngày 31/12/2010, toàn thị trường đã có 102 công ty chứng
TE
ố:599/QĐ-
U
khoán (TTCK) thế giới, Trung tâm giao dịch chứng khoán Tp.HCM đã chính thức
được Chính phủ ký Quy t đ
H
TE
Qua 7 năm với sự tăng trưởng của thị trường và hội nhập với thị trường chứng
(Nguồn: Trung tâm lưu ký chứng khoán)
Đối với hoạt động giao dịch, SGDCK TP.HCM đã thực hiện giao dịch khớp
lệnh liên tục từ ngày 30/07/2007 và từng bước triển khai giao dịch nhập lệnh từ xa
để đáp ứng với tình hình thị trường đang phát triển. Tính đến ngày 31/12/2011,
SGDCK TP.HCM đã thực hiện được 2677 phiên giao dịch với khối lượng khoảng
hơn 20.000 triệu chứng khoán và gía trị khoảng 384.452 tỷ đồng. Riêng trong năm
2011, khối lượng giao dịch khớp đạt hơn 8124 triệu chứng khoán với tổng giá trị
giao dịch là hơn 154.231 tỷ đồng.
24
Biến động giá cổ phiếu được phản ánh rõ nét qua biến động chỉ số VN
25
2.1.2 Hiện trạng thanh khoản của VNINDEX
INDEX. Từ mức 307,5 điểm vào cuối năm 2005, VNINDEX tăng và đạt mức kỷ
Từ dữ liệu giao dịch hàng ngày giai đoạn 1/2007 đến 12/2011, tác giả đã tính
lục 1170,67 điểm trong phiên 12/03/2007. Hiện nay, chỉ số VNINDEX dao động ở
toán các chỉ số đo lường thanh khoản theo như các công thức đã nêu ở chương một
quanh mức 420 đến 480 điểm
mục 1.3 và tổng hợp thành bảng thống kê 2.1 các chỉ số đo lường thanh khoản
Biểu đồ 2. 2: Tình hình biến động giao dịch và chỉ số VNINDEX 12 tháng 2011
VNINDEX. Qua bảng ta thấy chỉ số dòng tiền MFI của thị trường đạt trung bình
khoảng 49,43%. Chỉ số thanh khoản thứ nhất LQ1 đạt trung bình 0,328%, cao nhất
là 1,6%. Chênh lệch mua bán AAB trong một phiên trung bình khoảng gần 391 đơn
vị cổ phiếu. Chỉ số thanh khoản thứ hai LQ2 đạt 3,00 tức ba ngàn đồng. Bình quân
mỗi phiên có 40.606 lệnh đặt tham gia thị trường với khối lượng cổ phiếu khớp lệnh
H
C
độ luân chuyển Vt bình quân của thị trường là 943 tỷ đồng.
Bảng 2.1: Các chỉ tiêu đo lường thanh khoản của sàn HOSE
Biến số
AAB
DEP
Đơn Vị
Cổ
phiếu
Cổ
phiếu
LOGDEP
Median
Std, Dev,
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Probability
391,1
301,17
362,2
2,271
11,182
4367,49
0,00000
-0,285
0,00328
1,667
2,17
2,84
1,996
9,292
2768,97
0,00000
49,425
48,726
14,340
0,111
2,547
12,70
0,00174
9,86*10
7
34,78
8,54*10
7
35,11
0,931
3,573
189
0,00000
1,67
1,970
69,14
0,00000
0,002
6,625
1209,7
0,00000
bản hợp tác với các SGDCK các nước trên thế giới như SGDCK Luân đôn, Thái
MFI
Lan, New York (Mỹ), Malaysia, Singapore, Cộng hòa Czech, Warsaw (Ba Lan),
MKQ
%
3334,27
2702,57
2313,78
1,617
6,353
1082,59
0,00000
MKV
%
2612,80
2171,84
1868,226
1,406
5,565
722,37
0,00000
ORR
%
Cp/tr
VND
Cổ
phiếu
Ngàn
đồng
Lệnh
Triêu
đồng
29,5
8,782
101,6
7,756
70,4
238604
0,00000
0,207
0,17
0,1539
2,306
11,7
4844,31
0,00000
2,64*107
2,11*107
2,03*107
1,201
4,613
417,6
0,00000
cho SGDCK TP.HCM, trao đổi thông tin giữa các SGDCK, đồng thời tạo điều kiện
thực hiện niêm yết chéo giữa các Sở trong tương lai.
QOS
QT
TTCK VN sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh cùng với tăng trưởng cao của nền
SPR
kinh tế trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, sức hấp dẫn ngày càng tăng của các
TOR
nhà đầu tư quốc tế vào Việt Nam, chính sách cổ phần hóa các doanh nghiệp Nhà
VT
nước gắn liền với hoạt động niêm yết…là những yếu tố bảo đảm sự phát triển bền
vững của TTCK VN.
3,00
H
H
Tokyo (Nhật bản), Hồng Kông trong các lĩnh vực về hỗ trợ kỹ thuật, đào tạo cán bộ
LQ2
0,0026
7,00*10
7
%
Ngàn
đồng
%
Trong hoạt động đối ngoại, SGDCK TP.HCM đã thực hiện ký kết nhiều Biên
LQ1
Mean
TE
U
(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM)
cổ phiếu được đem ra giao dịch. Hệ số góc đường giá QOS bình quân là 0,207. Tốc
U
TE
C
H
bình quân là 26,4 triệu cổ phiếu trong khi đó độ sâu Dep của thị trường là 98,6 triệu
7,187
5,99
5,2517
2,166
10,934
4075,16
0,00000
40606
33969
23176
1,013
3,639
225
0,00000
943682
704772
805132
2,032
8,569
2370,9
0,00000
Nguồn: tác giả tính toán và phân tích bằng EViews dựa trên dữ liệu ngày từ Sở giao dịch
chứng khoán TP.HCM
26
Kiểm định Jarque-Bera của các biến đo lường thanh khoản thị trường bảng
2.1 đều không tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Dữ liệu phù hợp để tiếp tục
nghiên cứu
2.2 Cổ phiếu ngành thủy sản niêm yết trên sàn chứng khoán TP.HCM
Hiện tại sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh có 309 cổ phiếu
đang được niêm yết trong đó có 20 cổ phiếu có ngành nghề chính liên quan đến chế
biến thủy sản được Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM xếp vào nhóm ngành chế
27
Bảng 2.2: Thông tin về cổ phiếu các công ty thuộc ngành chế biến thủy sản niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM.
biến thủy sản. Tác giả dựa vào lượng vốn hóa của các cổ phiếu niêm yết trên thị
Mã
CK
Tên công ty
Ngày giao
dịch
đầu tiên
Khối lượng
niếm yết
đầu tiên (cổ
phiếu)
Giá niêm
yết / giao
dich đầu
tiên
(ngàn
đồng)
Khối lượng cổ
phiếu
đang lưu hành
Cổ Phiếu
Quỹ
Khối lượng
niếm yết (cổ
phiếu)
Giá
hiện tại
x1000đ
Vốn thị
trường
(tỷ
đồng)
1
AAM
Công ty cổ phần Thủy sản Mekong
24/09/2009
8.100.000
38
10.239.864
1.100.000
11.339.864
24
274
2
ABT
Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu thủy sản Bến Tre
25/12/2006
3.300.000
90
12.246.487
1.360.720
13.607.207
39,8
517
3
ACL
Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Cửu
Long An Giang
5/9/2007
9.000.000
81
11.000.000
0
11.000.000
16,2
182
4
AGD
Công ty cổ phần Gò Đàng
7/1/2010
8.000.000
25
11.999.930
0
11.999.930
25
299
5
AGF
Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu thủy sản An Giang
2/5/2002
7.887.578
30
12.779.288
80.000
12.859.288
22,8
294
6
ANV
Công ty cổ phần Nam Việt
7/12/2007
66.000.000
117
65.605.250
394.750
66.000.000
8,4
568
7
ATA
Công ty cổ phần NTACO
8/9/2009
10.000.000
20
10.000.000
0
10.000.000
15,2
149
8
AVF
Công ty Cổ phần Việt An
23/11/2010
22.500.000
25
22.500.000
0
22.500.000
11,9
270
9
BAS
Công ty cổ phần BASA
11/11/2008
9.600.000
18
9.600.000
0
9.600.000
1,7
16
10
CAD
5/1/2009
8.000.000
25
8.799.927
0
8.799.927
2,5
22
11
CMX
9/11/2010
11.496.797
15
11.496.797
0
11.496.797
5,5
63
12
FBT
Công ty cổ phần Chế biến và Xuất nhập khẩu Thủy
sản Cadovimex
Công ty cổ phần Chế biến thủy sản và xuất nhập
khẩu Cà Mau (Camimex)
Công ty cổ phần Xuất nhập khẩu lâm thủy sản Bến
Tre
14/01/2008
15.000.000
45
11.265.000
3.735.000
15.000.000
7,2
108
13
FMC
Công ty Cổ phần Thực phẩm Sao Ta
7/12/2006
6.000.000
66
7.222.630
777.370
8.000.000
11,3
90
14
HVG
Công ty Cổ phần Hùng Vương
25/11/2009
59.999.993
50
64.737.753
1.260.320
65.998.073
22,1
1.465
15
ICF
Công ty cổ phần Đầu tư Thương mại Thủy sản
18/12/2006
12.807.000
50
12.807.000
0
12.807.000
5,6
72
Những cổ phiếu ngành thủy sản có vốn thị trường từ 90 tỷ và nhỏ hơn 250 tỷ
16
MPC
Công ty Cổ phần Tập đoàn Thủy hải sản Minh Phú
27/12/2006
60.000.000
87,7
70.000.000
0
70.000.000
21,2
1.505
17
TS4
Công ty cổ phần Thủy sản số 4
8/8/2002
1.500.000
22
11.390.948
109.052
11.500.000
11,3
132
được xếp vào nhóm cổ phiếu có vốn hóa nhỏ bao gồm: ACL, ATA, TS4, FBT,
18
VHC
Công ty cổ phần Vĩnh Hoàn
24/12/2007
30.000.000
62
45.952.523
1.198.750
47.151.273
33,3
1.589
19
VNH
Công ty cổ phần Thủy hải sản Việt Nhật
8/4/2010
8.023.071
16
8.023.071
0
8.023.071
3,8
32
20
VTF
Công ty cổ phần Thủy sản Việt Thắng
24/09/2010
18.025.509
21
18.025.509
0
18.025.509
19,4
351
Những cổ phiếu ngành thủy sản có vốn thị trường trên 250 tỷ và nhỏ hơn 500
tỷ được xếp vào nhóm cổ phiếu có vốn hóa trung bình bao gồm: VTF, AGD, AGF,
U
AAM, AVF.
H
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa nhỏ (VHN)
FMC.
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa siêu nhỏ (VSN)
Những cổ phiếu ngành thủy sản có vốn thị trường nhỏ hơn 90 tỷ được xếp
vào nhóm cổ phiếu có vốn hóa nhỏ bao gồm: ICF, CMX, VNH, CAD, BAS.
Chi tiết thông tin niêm yết và vốn hóa của từng cổ phiếu được thể hiện trong
bảng 2.2.
C
TE
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa trung bình (VTB)
TE
nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn bao gồm: VHC, MPC, HVG, ANV, ABT.
U
C
Những cổ phiếu ngành thủy sản có vốn thị trường trên 500 tỷ được xếp vào
H
H
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn (VHL)
H
STT
trường hiện tại để phân loại thành bốn nhóm chính như sau.
Nguồn : www.cophieu68.com
28
29
tổng cổ phiếu niêm yết của thị trường (MKQ) bình quân trong một phiên là 11,89.
2.3. Hiện trạng thanh khoản của nhóm cổ phiếu ngành thủy sản
2.3.1 Các chỉ tiêu đo lƣờng thanh khoản của ngành chế biến thủy sản (FIS)
Qua bảng thống kê 2.3 ta thấy trong giai đoạn từ 01/2007 đến 12/2011, khối
lượng giao dịch (Qt) của ngành đạt trung bình 74.367 đơn vị trong một phiên giao
dịch. Chỉ số thanh khoản thứ nhất (LQ1) đạt trung bình 0,4% cao nhất là 3,3%. Chỉ
số dòng tiền (MFI) cao nhất khoảng 79,74%, trung bình khoảng 52,95% thấp nhất
Chỉ số thanh khoản thứ 2 (LQ2) bình quân đạt 255,15 đồng, hệ số góc đường giá
(QOS) là 0,035. Kiểm định Jarque-Bera cho thấy các biến đo lường thanh khoản
đều không tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Dữ liệu phù hợp để tiếp tục nghiên
cứu
bán trong một phiên trung bình khoảng gần 933 đơn vị cổ phiếu. Tỷ lệ giá trị giao
Từ dữ liệu ngày giai đoạn 01/2011 đến 12/2011 mà tác giả thu thập được qua các
dịch (MKV) của ngành so với vốn hóa của thị trường trung bình đạt 5,34. Trung
nguồn, sau khi tính toán và tổng hợp lại theo giá trị trung bình (bảng 2.4) tác giả
bình chỉ số tỷ lệ đặt lệnh (ORR) của ngành là 3045,13.
đưa ra các biểu đồ và bảng dưới đây để minh họa cho hiện trạng thanh khoản của
H
2.3.2 Các chỉ số đo lƣờng thanh khoản của nhóm cổ phiếu ngành chế biến thủy
sản
H
là 21,9%. Tốc độ luân chuyển (Vt) trung bình đạt 1.791 triệu đồng. Chênh lệch mua
các nhóm cổ phiếu ngành chế biến thủy sản như sau.
Std, Dev,
Skewness
Kurtosis
Jarque-Bera
Probability
AAB
Cổ phiếu
932,89
871,29
501,135
1,773
9,261
2582,14
0,00000
DEP
Cổ phiếu
LOGDEP
%
LQ2
Ngàn đồng
MFI
%
MKQ
229039
153432
196456
2,006
7,967
2033,68
0,00000
21,38
21,25
1,74
0,115
2,505
14,87
0,00059
Biến
số
LQ2
0,004
0,003
0,004
2,518
11,486
4856,25
0,00000
255,15
166,67
235,75
2,032
7,306
1748,702
0,00000
52,955
51,599
10,82
0,183
2,357
27,315
0,00000
U
LQ1
thủy sản đã hiệu chỉnh theo thang đo.
%
11,89
8,256
11,29
1,729
6,581
1235,824
0,00000
%
5,34
3,84
4,9785
1,677
6,581
1200,82
0,00000
SPR
Đơn
Vị
Cổ
phiếu
Cổ
phiếu
TOR
Ngành Chế
biến Thủy sản
Nhóm vốn
hóa lớn
Nhóm vốn
hóa nhỏ
Nhóm vốn
hóa siêu nhỏ
Nhóm vốn
hóa trung bình
Mức hiệu chỉnh
thang đo trên biểu
đồ (*X)
81,79
101,66
98,77
42,48
82,23
1
37,40
57,43
33,30
14,19
43,63
1
37,18
100
60,00
82,75
76,13
43,53
105,46
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
%
176,69
325,78
205,03
102,82
66,34
100
0,00000
MKQ
LOG
DEP
%
393,63
428,70
386,31
384,96
374,54
20
0,00000
QOS
Cp/tr
VND
56,09
27,50
16,41
7,36
172,62
1000
Nguồn: tác giả tính toán và phân tích dữ liệu bằng EViews
MKV
Cổ
phiếu
74,91
161,18
81,65
15,26
36,92
10
Tổng số lệnh giao dịch trong phiên đạt gần 114 lệnh. Độ sâu (DEP) hay tổng số cổ
ORR
64,43
18,39
44,79
162,48
34,61
0,001
41,47
88,32
45,72
8,62
20,68
0,1
99,79
96,46
97,96
95,51
109,21
2
H
ORR
%
3045,13
121,31
14238,5
8,631
90,405
395884
0,00000
QOS
Cp/tr VND
0,035
0,02
0,2585
34,311
1183,8
69772994
0,00000
QT
Cổ phiếu
74367
50292,
71374,6
2,538
11,741
5095,70
0,00000
SPR
Ngàn đồng
0,597
0,5123
0,391
2,018
11,198
4164,39
0,00000
TOR
VT
Lệnh
Triêu đồng
114
1791
91,25
1215,8
69,242
1901,65
1,706
2,663
6,886
13,424
1333,28
6833,98
phiếu đem ra giao dịch trong phiên của ngành bình quân đạt 229.039 cổ phiếu cao
nhất là hơn 1,36 triệu cổ phiếu, log độ sâu (Logdep) bình quân đạt 21,38 trong khi
đó độ rộng (SPR) hay khoảng trên lệch giá bán và mua bình quân khoảng 0,597
tương đương với 597 đồng. Tỷ lệ khối lương cổ phiếu khớp lệnh của ngành so với
110,36
115,16
118,44
75,85
10
303,17
566,17
348,24
174,38
112,18
0,01
H
DEP
%
Ngàn
đồng
%
MKV
AAB
TE
Median
TE
Mean
C
Bảng 2.4 Số liệu trung bình thanh khoản của các nhóm cổ phiếu ngành chế biến
Đơn Vị
U
C
Bảng 2.3: Các chỉ tiêu đo lường thanh khoản của ngành chế biến thủy sản
QT
VT
MFI
Ngàn
đồng
Lệnh
Triêu
đồng
Nguồn: tác giả tính toán và phân tích bằng EViews dựa trên dữ liệu ngày từ Sở giao
dịch chứng khoán TP.HCM
30
31
2.3.2.1 Các chỉ số thanh khoản liên quan đến lệnh, khối lƣợng và giá cổ phiếu
Từ biểu đồ lưới ta thấy đường màu đỏ (nhóm vốn hóa lớn) gần như bao
quanh các đường còn lại trên biểu đồ, điều này chứng tỏ nhóm này có tính thanh
khoản vượt trội hơn so với các nhóm khác. Về chỉ số độ rộng SPR, nhóm vốn hóa
lớn có sự vượt trội hơn hẳn, ngược lại, nhóm vốn hóa siêu nhỏ cho kết quả thấp
nhóm khá cao, một khi chỉ số này cao nó còn thể hiện trình trạng mất cân bằng thừa
cung hoặc thừa cầu ở nhóm cổ phiếu có vốn hóa siêu nhỏ này.
2.3.2.2 Các chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lƣợng cổ phiếu
Biểu đồ 2.4 So sánh các chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lượng cổ
phiếugiữa các nhóm cổ phiếu với ngành chế biến thủy sản
nhất.
Tổng số lệnh tham gia giao dịch TOR của nhóm vốn hóa lớn cũng cao nhất
ngành trong khi đó nhóm vốn hóa trung bình lại cho kết quả ngược lại.
H
C
TE
U
H
H
U
TE
C
phiếu giữa các nhóm cổ phiếu và ngành
H
Biểu đồ 2. 3: So sánh chỉ số thanh khoản liên quan đến lệnh, khối lượng và giá cổ
Nguồn: tác giả tính toán
Biểu đồ 2.4 cho ta thấy khối lượng cổ phiếu giao dịch khớp lệnh Qt của nhóm vốn
hóa lớn rất cao và cao hơn các nhóm còn lại trong ngành tuy vậy chỉ số thanh khoản
thứ nhất LQ1 của nhóm này lại khá thấp chỉ cao hơn nhóm vốn hóa trung bình, điều
Nguồn: tác giả tính toán
này cho thấy tỷ lệ khối lượng cổ phiếu được giao dịch so với khối lượng cổ phiếu
niêm yết của nhóm là thấp so với trung bình ngành.
Ở chỉ số chênh lệch mua bán ta thấy nhóm vốn hóa trung bình có giá trị chỉ
Qua biểu đồ 2.4 cũng cho ta thấy nhóm cổ phiếu có vốn hóa trung bình (đường màu
số này thấp nhất cho thấy mức biến động giao dịch của nhóm này thấp nhất so với
xanh dương) có nhóm chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lượng (LQ1, Qt, DEP,
các nhóm còn lại. Nhóm có chỉ số chênh lệch mua bán cao nhất là nhóm vốn hóa
LogDEP, MKQ) có giá trị thấp nhất so với chỉ số của ngành và của các nhóm còn
siêu nhỏ (đường màu tím trên biểu đồ 2.3) cho thấy mức độ biến động giao dịch của
lại trong ngành. Tiếp theo là nhóm vốn hóa siêu nhỏ (đường màu tím). Kế đến là
32
33
đường trung bình ngành chế biến thủy sản (đường màu vàng) bao ngoài đường này
Qua biểu đồ 2.5 ta còn thấy hệ số góc đường giá QOS của nhóm cổ phiếu
là đường màu xanh lá đại diện cho nhóm cổ phiếu vốn hóa nhỏ và ngoài cùng là
vốn hóa trung bình có giá trị cao nhất so với các nhóm còn lại, điều này nói lên khả
đường màu đỏ đại diện cho nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn.
năng khớp lệnh của nhóm này rất thấp do mức giá giao dịch mà bên mua và bên bán
2.3.2.3 Các chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lƣợng và giá cổ phiếu
đưa ra cách nhau khá xa. Ở chỉ số này, nhóm cổ phiếu vốn hóa siêu nhỏ có giá trị
Biểu đồ 2.5 cho ta thấy tỉ lệ giá trị giao dịch của cổ phiếu so với thị trường MKV và
tốc độ luân chuyển Vt ( hay giá trị giao dich) của nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn cao
thấp nhất chứng tỏ khả năng khớp lệnh dễ nhất do mức chênh lệch giá mua và giá
bán khá nhỏ.
nhất trong các nhóm thuộc ngành chế biến thủy sản, ở nhóm cổ phiếu vốn hóa siêu
Cuối cùng, biểu đồ 2.5 cũng cho ta thấy chỉ số dòng tiền của nhóm cổ phiếu
nhỏ cho ta kết quả ngược lại. Tỷ lệ đặt hàng hay tỷ lệ chênh lệch khối lượng đặt
vốn hóa trung bình cao hơn so với các nhóm cổ phiếu thuộc ngành chế biến thủy
mua và bán so với giá trị giao dịch của nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn có giá trị thấp
sản tuy nhiên mức chênh lệch giá trị giữa các nhóm không cách xa nhau nhiều lắm.
Chi tiết thống kê các chỉ số thanh khoản của các nhóm cổ phiếu và của từng
H
hóa siêu nhỏ lại có tỷ lệ này cao nhất.
H
nhất điều này nói lên tính thanh khoản của nhóm là cao. Trong khi đó nhóm vốn
cổ phiếu ngành chế biến thủy sản có thể xem tại phụ lục A. Cũng dựa vào các chỉ số
phiếu giữa các nhóm cổ phiếu và ngành
Bảng 2.5 Xếp hạng thanh khoản của các nhóm cổ phiếu ngành chế biến thủy sản.
TE
Chỉ số thanh khoản của các nhóm cổ phiếu
AAB
VHL
3
VHN
2
FIS
DEP
LOG
DEP
LQ1
LQ2
MFI
MKQ
MKV
ORR
QOS
QT
SPR
TOR
VT
Trung
bình
Xếp
hạng
1
1
4
2
5
1
1
1
3
1
1
1
1
1.9
1
2
2
2
1
4
2
2
2
2
2
4
2
2
2.2
2
4
3
3
3
4
2
3
3
4
4
3
3
3
3
3.2
3
VSN
1
4
4
4
5
2
4
5
5
1
4
5
4
5
3.8
4
VTB
5
5
5
8
3
1
5
4
3
4
5
2
5
4
4.2
5
H
H
U
Nhóm
Vốn
hóa
U
TE
C
thống kê này tác giả đã xếp hạng thanh khoản của các nhóm cổ phiếu theo bảng sau.
C
Biểu đồ 2.5: So sánh các chỉ số thanh khoản liên quan đến khối lượng và giá cổ
Nguồn: tác giả tính toán
Bảng xếp hạng 2.5 dễ dàng cho ta thấy nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn (VHL)
Nguồn: tác giả tính toán
có tính thanh khoản cao nhất. Thanh khoản kém nhất là nhóm cổ phiếu có vốn hóa
trung bình (VTB).
34
35
2.3.3 Xếp hạng thanh khoản của các cổ phiếu chế biến thủy sản.
cao nhất cho đến số 20 ký hiệu cho chứng khoán có tính thanh khoản thấp nhất.
Dựa vào các chỉ tiêu thống kê (xem phần phụ lục A) của các cổ phiếu ngành
Việc xếp hạng trong bảng dựa vào các bảng tóm tắt thống kê của các cổ phiếu để
chế biến thủy sản tác giả tổng kết được bảng xếp hạng thanh khoản của chúng như
xây dựng nên. Ta thấy xếp hạng từ 1 đến 5 có cổ phiếu CAD (Công ty cổ phần Chế
sau.
biến và Xuất nhập khẩu Thủy sản Cadovimex ) có thanh khoản cao nhất, tiếp theo là
Bảng 2.6: Xếp hạng thanh khoản của các cổ phiếu ngành chế biến thủy sản
HVG ( công ty cổ phần Thủy sản Hùng Vương), hạng 3 là công ty cổ phần Nam
Cổ
phiếu
Việt (ANV). Công ty cổ phần Thủy sản số 4 (TS4) xếp hạng thứ 4 và thứ 5 là Công
Chỉ số thanh khoản các nhóm cổ phiếu
Trung
bình
Xếp
hạng
ty cổ phần Xuất nhập khẩu Thủy sản Cửu Long An Giang (ACL). Hai hạng cuối
LOG
DEP
LQ1
LQ2
MFI
MKQ
MKV
ORR
QOS
QT
SPR
TOR
VT
AAM
20
10
6
9
13
18
11
9
3
8
11
10
10
8
10.43
11
cùng thuộc về ATA và VTF có thanh khoản thấp nhất trong các công ty ngành thủy
ABT
13
13
12
5
20
16
3
3
4
18
6
15
11
3
10.14
10
sản niêm yết trên HOSE. Tuy vậy khi xét các chỉ số tài chính cơ bản cho thấy CAD
ACL
14
9
6
4
17
10
7
7
4
8
4
9
7
7
8.07
5
có kết quả kinh doanh kém nhất, dẫn đến giá giảm thảm hại xuống dưới 1,000 đồng.
AGD
5
16
15
10
11
2
15
9
17
15
9
ATA
15
18
16
15
9
12
AVF
6
17
18
18
1
BAS
18
11
11
5
8
CAD
9
3
5
1
4
CMX
1
FBT
3
16
12
11.50
13
Ta có thể xem thêm phần so sánh các chỉ số tài chính của nhóm cổ phiếu ngành chế
5
12
20
biến thủy sản ở phần phụ lục A bảng A.28
9
20
7
6
11.71
14
1
1
9
14
1
16
1
1
6.29
3
Cũng bằng cách so sánh các chỉ số thanh khoản của các cổ phiếu ngành chế
16
15
11
13
16
11
13
14
13.86
19
biến thủy sản tác giả xếp thứ tự thanh khoản cổ phiếu từ cao đến thấp xếp theo
20
17
17
13
6
18
7
18
17
13.79
18
nhóm vốn hóa cổ phiếu như sau
3
12
16
8
5
12
5
9
16
9.93
9
7
5
11
18
2
5
3
2
10
6.07
1
U
20
18
2
6
19
20
18
3
19
1
20
20
13.29
15
15
14
12
7
4
13
12
14
7
12
8
13
15
10.64
12
H
19
FMC
8
8
10
3
14
8
8
8
7
10
7
11
12
9
8.79
6
HVG
7
2
3
10
10
14
5
2
1
11
2
14
4
2
6.21
2
ICF
15
6
6
8
6
14
10
13
16
1
10
2
6
12
8.93
7
MPC
12
5
4
16
12
19
4
6
2
16
7
18
4
5
9.29
8
TS4
11
4
2
2
18
11
2
4
9
14
3
17
2
4
7.36
4
VHC
2
14
13
17
16
5
14
10
17
19
15
19
17
10
13.43
17
VNH
19
12
17
12
2
13
17
18
20
4
17
3
15
18
13.36
16
VTF
10
20
19
20
4
1
20
19
14
17
20
6
19
19
14.86
20
Nguồn: tác giả tính toán
Từ bảng xếp hạng thanh khoản 2.6. Số 1 ký hiệu cho cổ phiếu có tính thanh khoản
C
19
14
13
TE
7
1
14
Bảng 2.7: Xếp hạng thanh khoản theo nhóm vốn hóa cổ phiếu
U
9
1
12
Nhóm vốn hóa cổ phiếu
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn
H
7
4
6
C
17
14
TE
AGF
ANV
H
DEP
H
AAB
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa nhỏ
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa siêu
nhỏ
Nhóm cổ phiếu có vốn hóa
trung bình
Thứ Tự
1
thanh khoản
1
HVG
2
3
4
5
ANV MPC ABT
VHC
2
TS4
ACL
FMC FBT
ATA
3
CAD
ICF
BAS
4
AAM AGD AGF AVF
CMX VNH
VTF
Nguồn: tác giả tính toán
Bảng 2.7, cột thứ tự thanh khoản, hàng dọc thể hiện mức độ thanh khoản của nhóm
cổ phiếu theo vốn hóa trong đó số một biểu thị cho tính thanh khoản cao nhất, số
bốn thể hiện tính thanh khoản thấp nhất. Hàng ngang thể hiện mức độ thanh khoản
của cổ phiếu so với các cổ phiếu còn lại trong nhóm, trong đó số một thể hiện tính
