Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi, khối lượng giao dịch ở thị trường chứng khoán tại việt nam, trung quốc và nhật bản

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LÊ MINH TÂN

MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI, KHỐI LƯỢNG
GIAO DỊCH Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
TẠI VIỆT NAM, TRUNG QUỐC VÀ NHẬT BẢN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LÊ MINH TÂN

MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI, KHỐI LƯỢNG
GIAO DỊCH Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
TẠI VIỆT NAM, TRUNG QUỐC VÀ NHẬT BẢN

Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng
Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. LÊ THỊ PHƢƠNG VY

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam kết rằng bài luận này: “MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI,
KHỐI LƢỢNG GIAO DỊCH Ở THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN TẠI VIỆT
NAM, TRUNG QUỐC VÀ NHẬT BẢN” là bài nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi
cá nhân tôi.

Không có bài báo/nghiên cứu nào của ngƣời khác đƣợc sử dụng trong bài luận văn
này mà không có trích dẫn theo đúng quy định. Ngoại trừ những tài liệu tham khảo
đƣợc trích dẫn trong luận văn này, tôi cam kết rằng toàn bộ nội dung của bài luận
văn chƣa từng đƣợc công bố hoặc đƣợc sử dụng để nhận bằng cấp ở những trƣờng
đại học hay cơ sở đào tạo nào khác.
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 09 năm 2018

Lê Minh Tân


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
PHẦN 1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................................... 1

1.1.

Lý do chọn đề tài .......................................................................................................1

1.2.

Mục tiêu nghiên cứu..................................................................................................2

1.3.

Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................................2

1.4.

Phạm vi nghiên cứu ...................................................................................................2

1.5

1.4.1.

Đối tượng nghiên cứu .................................................................................. 3

1.4.2.

Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................... 3

Ý nghĩa thực tiễn đề tài .............................................................................................3

PHẦN 2.
2.1.

TỔNG QUAN CÁC CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM ............... 4

Cơ sở lý thuyết ..........................................................................................................4
2.1.1.

Khái niệm .................................................................................................... 4

2.1.2.

Mối quan hệ đồng thời giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch

của thị trường chứng khoán. ....................................................................................... 4
2.1.3.

Mối quan hệ nhân quả giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch

của thị trường giao dịch. ............................................................................................. 7
2.2.

Các nghiên cứu thực nghiệm ...............................................................................9

PHẦN 3.

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG ....... 13


3.1.

Giả thuyết nghiên cứu .............................................................................................13

3.2.

Phƣơng pháp nghiên cứu.........................................................................................13

3.3.

Mô hình kinh tế lƣợng .............................................................................................14
3.3.1.

Phương trình trung bình có điều kiện ....................................................... 14

3.3.2.

Phương trình phương sai – hiệp phương sai có điều kiện ........................ 15

3.3.3.

Hàm log – likehood ................................................................................... 16

3.4.

Lý do chọn phạm vi nghiên cứu ..............................................................................17

3.5.

Các biến độc lập đƣa mô hình .................................................................................17

3.6.

Dữ liệu .....................................................................................................................19

PHẦN 4.
4.1.

4.2.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................................... 21

Kiểm định tính dừng cho chuỗi thời gian ...............................................................21
4.1.1.

Kiểm định tính dừng với Dickey Fuller ..................................................... 21

4.1.2.

Kiểm định tính dừng với Phillips Perron .................................................. 22

Kiểm tra hiệu ứng ARCH .......................................................................................23
4.2.1.

Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phương trình đánh giá tác động của khối

lượng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi ........................................................................... 23
4.2.2.

Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phương trình đánh giá tác động của tỷ

suất sinh lợi lên khối lượng giao dịch ....................................................................... 25
4.3.

4.4.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH ........................................................................26
4.3.1.

Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình ARCH với AIC và BIC ..................... 26

4.3.2.

Kết quả ước lượng mô hình ARCH sau khi lựa chọn độ trễ tối ưu ........... 29

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH .....................................................................31


4.4.1.

Kết quả ước lượng mô hình GARCH (1;1) đánh giá tác động của (Vt) lên

(Rt)

................................................................................................................... 33

4.4.2.

Kết quả ước lượng mô hình GARCH (1;1) đánh giá tác động của (Rt) lên

(Vt)

................................................................................................................... 34

4.5.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GJR-GARCH .............................................................35

4.6.

Kiểm định nhân quả Granger ..................................................................................38
4.6.1.

Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Việt Nam ........................... 38

4.6.2.

Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Trung Quốc........................ 39

4.6.3.

Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Nhật Bản ............................ 40

PHẦN 5.

KẾT LUẬN................................................................................................... 41

5.1.

Kết luận ...................................................................................................................41

5.2.

Hạn chế về đề tài .....................................................................................................41

TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC
(Nguồn tính toán từ phần mềm kinh tế lượng Stata 12.0)


DANH MỤC BẢNG BIỂU
STT

Bảng

Nội dung

Ghi chú

01

Bảng 4.1

Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng ADF

Trang 21

02

Bảng 4.2

Tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng PP

Trang 22

Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phƣơng trình
03

Bảng 4.3

đánh giá tác động của khối lƣợng giao dịch lên tỷ

Trang 24-25

suất sinh lợi
Kiểm định hiệu ứng ARCH trong phƣơng trình
04

Bảng 4.4

đánh giá tác động của tỷ suất sinh lợi lên khối

Trang 25-26

lƣợng giao dịch

05

Bảng 4.5

06

Bảng 4.6

07

08

Bảng 4.7

Bảng 4.8

Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình ARCH với
AIC và BIC đánh giá tác động của (Vt) lên (Rt)
Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình ARCH với
AIC và BIC đánh giá tác động của (Rt) lên (Vt)
Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH đánh giá tác

Trang 27

Trang 28

Trang 29-30

động của (Vt) lên (Rt)
Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH đánh giá tác

Trang 30-31

động của (Rt) lên (Vt)
Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH đánh giá tác

09

Bảng 4.9

10

Bảng 4.10 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GARCH đánh giá tác

Trang 33-34

động của (Vt) lên (Rt)
Trang 35


động của (Rt) lên (Vt)

11

12

Bảng 4.11

Bảng 4.12

13

Bảng 4.13

14

Bảng 4.14

15

Bảng 4.15

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GJR-GARCH đánh

Trang 36

giá tác động của (Vt) lên (Rt)
Kết quả ƣớc lƣợng mô hình GJR-GARCH đánh

Trang 37

giá tác động của (Rt) lên (Vt)
Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Việt

Trang 39

Nam
Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở

Trang 39

Trung Quốc
Kiểm định nhân quả Granger cho mô hình ở Nhật Trang 40
Bản


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Ý nghĩa

STT

Từ viết tắt

01

SSEC

Shanghai Composite Index

02

HOSE

Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh

03

ARCH

AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

04

GARCH

Generalised Autoregressive
ConditionalHeteroskedasticity

05

TOPIX

Tokyo Stock Price Index


1
PHẦN 1.
1.1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch đã thu hút sự quan tâm

nhiều nhà nghiên cứu trong những năm gần đây. Động cơ xuất phát từ nỗ lực để đo lƣờng
và mô hình sự biến động tỷ suất sinh lợi của các tài sản tài chính. Khối lƣợng giao dịch
đƣợc chứng minh là một phần quan trọng trong định giá tài sản tài chính dƣới sự ảnh
hƣởng của thông tin. Khi khối lƣợng giao dịch có sự thay đổi, nó truyền đạt tín hiệu
thông tin mới, các nhà đầu tƣ có thể điều chỉnh kỳ vọng của họ và điều này là nguyên
nhân dẫn đến tỷ suất sinh lợi thay đổi và ngƣợc lại.
Tầm quan trọng giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch đã đƣợc chỉ ra bởi
Karpoff (1987), ông cung cấp bốn lý do quan trọng để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ
suất sinh lời và khối lƣợng giao dịch: Đầu tiên, mối quan hệ này cung cấp cái nhìn sâu
sắc về cấu trúc của thị trƣờng tài chính. Thứ hai, nó rất quan trọng trong các nghiên cứu
kết hợp dữ liệu của giá và khối lƣợng giao dịch để rút ra kết luận. Thứ ba, nó quan trọng
trong việc phân tích thực nghiệm của chiến lƣợc đầu cơ giá. Thứ tƣ, quan hệ tỷ suất sinh
lợi và khối lƣợng giao dịch có ý nghĩa quan trọng trong việc nghiên cứu trong các thị

trƣờng giao sau. Rõ ràng, thực sự cần thiết để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi
và khối lƣợng giao dịch để có thể nâng cao sự hiểu biết về cấu trúc vi mô của thị trƣờng
chứng khoán và sau đó giúp các nhà hoạch định chính sách và những ngƣời tham gia thị
trƣờng trong chiến lƣợc của mình.
Sự ra đời của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam năm 2000 là tƣơng đối trễ so với các
nƣớc và mức độ hiểu biết của các nhà đầu tƣ về nó cũng còn nhiều hạn chế. Theo số liệu
Ủy ban chứng khoán nhà nƣớc tính chung đến giữa năm 2018, trên hai sàn có 2090 cổ
phiếu, trái phiếu và chứng chỉ quỹ niêm yết với tổng vốn hóa thị trƣờng là 9.890 triệu tỷ
đồng. Chỉ số VN – Index đứng ở 956.79 điểm, tăng 21%; chỉ số HNX - Index đứng ở
mức 102.51 điểm, tăng 3% so với giữa năm 2017. Có một thực tế rằng có rất ít nghiên


2
cứu thực nghiệm dựa trên tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch ở thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam. Vì vậy, sau hơn mƣời tám năm giao dịch ở thị trƣờng chứng khoán Việt
Nam cần có những thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối
lƣợng giao dịch. Bên cạnh đó, theo Giffin et al. (2007) cho rằng mối quan hệ tỷ suất sinh
lợi và khối lƣợng giao dịch ở các thị trƣờng mới nổi sẽ mạnh hơn, và trƣớc đây có nhiều
nghiên cứu và thị trƣờng Mỹ và có rất ít nghiên cứu về thị trƣờng chứng khoán Châu Á,
đặc biệt là thị trƣờng Đông Nam Á. Thêm nữa, nhiều nghiên cứu đã cho thấy có một sự
tƣơng quan đồng thời đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch (Karpoff,
1987), nhƣng bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ nhân quả giữa hai biến là hỗn hợp
và trong một số trƣờng hợp có sự mâu thuẫn. Chính vì vậy, mối quan hệ này vẫn còn là
một lĩnh vực rất thú vị để kiểm định ở một số thị trƣờng chứng khoán nhƣ là thị trƣờng
chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc, và Nhật Bản. Từ lý do đó tôi đã chọn đề tài: “Mối
quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi, khối lƣợng giao dịch ở thị trƣờng chứng khoán Việt
Nam, Trung Quốc và Nhật Bản” để nghiên cứu.
1.2.

Mục tiêu nghiên cứu

Xác định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch trên thị trƣờng

chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018.
1.3.

Câu hỏi nghiên cứu
Có tồn tại mối quan hệ đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch trên thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018
không?
Tỷ suất sinh lợi có tác động nhân quả lên khối lƣợng giao dịch trên thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018 không?
Khối lƣợng giao dịch có tác động nhân quả lên tỷ suất sinh lợi trên thị trƣờng chứng
khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản trong giai đoạn 2010 – 2018 không?
1.4.

Phạm vi nghiên cứu


3
1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
Chỉ số giá chứng khoán VN-Index, Shanghai Composite (SSEC), TOPIX Index đóng
cửa cuối ngày và khối lƣợng giao dịch theo tần suất ngày tại thị trƣờng chứng khoán Việt
Nam, Trung Quốc và Nhật Bản.
1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản. Mẫu dữ liệu sử dụng
trong bài nghiên cứu bao gồm chỉ số chứng khoán VN-Index, Shanghai Composite
(SSEC), TOPIX Index đóng cửa cuối ngày và khối lƣợng giao dịch theo tần suất ngày
của sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, sở giao dịch chứng khoán Thƣợng
Hải, và sở giao dịch chứng khoán Tokyo giai đoạn từ năm 2010 đến 2018.

1.5

Ý nghĩa thực tiễn đề tài

Trong khi các bài kiểm định thực nghiệm về sự thay đổi giá chứng khoán và khối
lƣợng giao dịch thì phong phú ở thị trƣờng chứng khoán phát triển thì có tƣơng đối ít
nghiên cứu thực nghiệm trên thị trƣờng mới nổi, cũng nhƣ thị trƣờng chứng khoán Việt
Nam. Luận văn này cho phép chúng ta trả lời câu hỏi quan trọng là liệu có mối quan hệ
giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lƣợng giao dịch trong trƣờng hợp thị trƣờng
chứng khoán Việt Nam, Trung Quốc và Nhật Bản hay không. Luận văn dùng nhiều kỹ
thuật kinh tế để kiểm định và tôi tin rằng luận văn này góp phần giúp các nhà đầu tƣ
trong nƣớc và quốc tế có một cái nhìn sâu hơn về đặc điểm và mối quan hệ giữa sự thay
đổi giá chứng khoán và khối lƣợng giao dịch ở thị trƣờng Việt Nam, Trung Quốc và Nhật
Bản. Sự hiểu biết mối quan hệ này có ý nghĩa quan trọng đối với cơ quan quản lý và
ngƣời tham gia thị trƣờng khác. Hơn nữa, luận văn này đề cập đến vấn đề thông tin về
giao dịch rất hữu ích trong dự báo sự chuyển động của thị trƣờng.


4
PHẦN 2.
2.1.

TỔNG QUAN CÁC CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM

Cơ sở lý thuyết
2.1.1. Khái niệm

Tỷ suất sinh lợi là thu nhập có đƣợc từ một khoản đầu tƣ, thƣờng đƣợc biểu thị bằng
tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập và giá trị khoản đầu tƣ bỏ ra. Nói cách khác, tỷ suất sinh lợi
trên thị trƣờng chứng khoán là phần trăm chênh lệch giá chứng khoán.

Khối lƣợng giao dịch là số lƣợng đơn vị cổ phiếu đƣợc giao dịch trong một khoản
thời gian nhất định, thông thƣờng là trong một tuần.
Ghysels và cộng sự (2000) đã trình bày ngắn gọn những vấn đề tiêu biểu liên quan đến tỷ
suất sinh lợi và khối lƣợng trong nghiên cứu của ông. Có bốn vấn đề liên quan đến bài
nghiên cứu này:


Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng phụ thuộc vào khối lƣợng giao dịch, mặc dù hệ số âm đƣợc
kì vọng của hiện tƣợng hồi quy đồng thời dƣờng nhƣ phụ thuộc vào các biến điều
kiện và các biến có mặt trong phƣơng trình.



Mối quan hệ đồng thời dƣơng giữa tính biến động của tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng
giao dịch có ý nghĩa.



Mối quan hệ phi tuyến mạnh giữa giá cả (tỷ suất sinh lợi) và khối lƣợng giao dịch của
thị trƣờng.



Những biến điều kiện có thể suy yếu một cách đáng kể trong mối quan hệ tuyến tính
giữa tính biến động và khối lƣợng. Chúng tôi tiếp tục kiểm định lại lần nữa những
vấn đề nổi bật trên, và nhấn mạnh khía cạnh những cú sốc.
2.1.2. Mối quan hệ đồng thời giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch
của thị trường chứng khoán.
Một trong những vấn đề giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch mà các nhà

nghiên cứu rất quan tâm đó là mối quan hệ đồng thời. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm lại


5
cho ra những kết luận thú vị khác nhau xoay quanh mối quan hệ đồng thời giữa tỷ suất
sinh lợi và khối lƣợng giao dịch này. Mỗi kết quả đều có những ý nghĩa nhất định, tất cả
chúng cho chúng ta cái nhìn toàn diện và rõ nét về mối quan hệ này. Mối quan hệ đồng
thời giữa tỷ suất sinh lợi (sự thay đổi giá) và khối lƣợng ở hai thị trƣờng cổ phiếu và trái
phiếu đƣợc nghiên cứu rất kỹ trong các bài nghiên cứu trƣớc.
Đầu tiên, tồn tại mối quan hệ ngƣợc chiều giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và khối lƣợng
giao dịch đƣợc giải thích là kết quả của phần bù rủi ro thanh khoản. Amihud, Y.,
Mendelson, H. và Pedersen, L. H. (2005) thông qua sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời
gian và hồi quy chéo GLS với chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi chứng khoán 1961 – 1980 và
dữ liệu chênh lệch giá hỏi mua, chào bán từ năm 1960 -1989 từ chỉ số Fitch trên sàn
chứng khoán NYSE và AMEX. Ý tƣởng chủ đạo ở đây xem xét tác động tính thanh
khoản lên giá cả tài sản. Kết quả thực nghiệm cho thấy định giá tài sản dựa trên tính
thanh khoản đã làm sáng tỏ rằng chính tính thanh khoản giảm đã làm giảm giá chứng
khoán và tăng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng; ngoài ra một vài giao dịch ảm đạm giá thấp liên
quan nhiều đến thanh khoản dòng tiền nhƣ hạn chế thiếu thanh khoản, hay chứng khoán
hạn chế, thanh khoản giữ vai trò trong giải quyết các vấn đề nan giải về giá nhƣ hiệu ứng
công ty nhỏ, phần bù lãi suất phi rủi ro. Việc mất tính thanh khoản đƣợc bù đắp bằng tỷ
suất sinh lợi cao hơn tuy nhiên giao dịch tài sản vẫn ảm đạm.
Mặt khác, cũng có nhiều bằng chứng trình bày mối tƣơng quan cùng chiều giữa tỷ
suất sinh lợi và khối lƣợng, điển hình là một bằng chứng vững chắc đƣợc Epps, T. W
(1976) đƣa ra bằng cách sử dụng hai lý thuyết là hàm cầu cá nhân và mô hình hành vi nhà
đầu tƣ, xem xét mối quan hệ giữa giá liên tục và khối lƣợng giao dịch đƣợc ghi nhận từ
tháng 1/1971với bộ dữ liệu gồm 20 trái phiếu lựa chọn ngẫu nhiên trên Sàn giao dịch
chứng khoán New York (NYSE). Tác giả xây dựng mô hình thị trƣờng chứng khoán và
dự đoán chính xác mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi (thay đổi giá trái phiếu)
và khối lƣợng giao dịch. Mô hình cho thấy tỷ số khối lƣợng trên cho thay đổi giá nhiều

hơn kỳ vọng, lớn hơn tỷ số mà thay đổi giá ít hơn so kỳ vọng. Và độ dốc của đƣờng cầu


6
cá nhân khi thị trƣờng tăng điểm và giảm điểm không khác nhau rõ rệt. Sự khác nhau là
nhỏ, chủ yếu do quan điểm nhà đầu tƣ khác nhau.
Chúng ta sẽ không quá bất ngờ khi vẫn tồn tại những kết quả không rõ ràng trong mối
quan hệ đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch. Giả thuyết này đƣợc củng
cố mạnh mẽ qua nghiên cứu Epps, T. W., & Epps, M. L. (1976) sử dụng mô hình danh
mục hai tham số với dữ liệu từ 1 đến 4 tuần thay đổi giá chứng khoán và khối lƣợng giao
dịch trong tháng 1 năm 1971 của 20 chứng khoán trên Sàn giao dịch chứng khoán New
York(NYSE). Kết quả ủng hộ mạnh mẽ giả thuyết, do hàm phân phối không là hữu hạn
thông thƣờng và nhọn vƣợt chuẩn, và phƣơng sai (thay đổi trong log giá) và khối lƣợng
giao dịch tƣơng quan với nhau. Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy khối lƣợng giao dịch và biến
động trong log giá từ giao dịch này đến giao dịch kế tiếp độc lập ngẫu nhiên. Trong khi,
Harris (1987) với cách tiếp cận khác cũng đƣa ra kết luận tƣơng tự. Bằng cách sử dụng
mô hình dữ liệu theo ngày để kiểm tra giả thuyết sự trộn lẫn của các phân phối với giả
định thay đổi của giá là hàm ngẫu nhiên phân phối không chuẩn và đồng nhất theo thời
gian. Tác giả lấy dữ liệu thay đổi giá và khối lƣợng giao dịch theo ngày của 50 chứng
khoán trên Sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE) từ 1/12/1981 – 31/1/1983. Qua
mô hình tác giả tin rằng có thể dự báo khối lƣợng dựa vào thông tin không chứa biến
động của dữ liệu trong quá khứ và tất cả nhà đầu tƣ nhận tín hiệu giá cả mới một cách
đồng thời và sự cân bằng luân phiên đƣợc thiết lập. Tuy nhiên, phân tích thay đổi giá và
khối lƣợng giao dịch đƣợc đo lƣờng qua khoảng thời gian giao dịch không chắc các thuộc
tính đã đƣợc tạo ra bởi những thuộc tính giống nhau trong dữ liệu giao dịch đƣợc tìm
thấy. Một bằng chứng thực nghiệm của Richardson, G., Sefcik, S. E., và Thompson, R.
(1986) tìm thấy không có mối tƣơng quan đồng thời nào giữa khối lƣợng và tỷ suất sinh
lợi thông qua ngày công bố chi trả cổ tức. Bằng việc sử dụng mô hình OLS đơn giản, dữ
liệu gồm 192 công ty công bố chi trả cổ tức lần đầu tiên từ năm 1969 đến năm 1982.
Kiểm định về khối lƣợng giao dịch bất thƣờng tại ngày đầu tiên công bố chi trả cổ tức ta

có kết quả quan trọng, trong tuần công bố chi trả cổ tức đầu tiên của công ty, khối lƣợng


7
giao dịch tăng lên đáng kể. Khối lƣợng giao dịch tăng nhẹ sau tuần công bố kéo dài đến
cả tuần không hƣởng cổ tức. Khối lƣợng giao dịch bất thƣờng trong thời gian công bố
“chi trả” đƣợc giải thích là đại diện cho nội dung thông tin trong thông báo, thể hiện tỷ
suất sinh lợi bất thƣờng. Phần không liên quan đến nội dung đƣợc công bố thì không có ý
nghĩa. Mức độ quan trọng của giao dịch khối lƣợng bất thƣờng cho rằng những cản trở
giao dịch nhƣ chi phí và khả năng vốn hóa thị trƣờng vì mục đích thuế làm chậm lại quá
trình chuyển dịch khách hàng. Bên cạnh đó, Karpoff (1988) và Kocagil và Shachmurove
(1998) không tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ dƣơng trong những thị trƣờng giao
sau.
2.1.3. Mối quan hệ nhân quả giữa Tỷ Suất Sinh Lợi và Khối Lượng Giao Dịch
của thị trường giao dịch.
Mối quan hệ nhân quả giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch luôn là đề tài
nghiên cứu và tranh luận của các nhà kinh tế học. Với mỗi đề tài các tác giả lại nghiên
cứu theo những hƣớng tiếp cận khác nhau và dƣờng nhƣ vẫn chƣa đƣa ra kết luận thống
nhất. Một số nghiên cứu thực nghiệm tìm thấy đƣợc khả năng của khối lƣợng giao dịch
để dự báo cho tỷ suất sinh lợi, trong khi những phát hiện khác cho thấy kết quả ngƣợc lại.
Gebka, B., Wohar, M. E. (2013) thông qua phân tích phản ứng xung của mô hình
VAR và xem xét chi tiết dữ liệu biến động hàng ngày, tác giả đƣa ra một ý tƣởng mới để
xem xét tầm quan trọng của các cú sốc âm và dƣơng của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng
giao dịch và xét cả tác động của các cú sốc có mức độ khác nhau. Kết quả mà các tác giả
tìm ra tồn tại mối tƣơng quan dƣơng mạnh với độ mạnh mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi
–khối lƣợng giao dịch. Mối tƣơng quan này mạnh hơn đối với nhà đầu tƣ cá nhân và
tƣơng quan yếu đối với nhà đầu tƣ nƣớc ngoài.
Ghysels,E., Gourieroux C. và Jasiak J. (2000) nghiên cứu kiểm tra mối quan hệ nhân
quả các chuỗi tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch trong dữ liệu tần số cao của các
giao dịch chứng khoán Alcatel trên sàn chứng khoán Paris vào tháng 7, tháng 8/1996

bằng cách sử dụng mô hình hồi quy dƣờng nhƣ không tƣơng quan (SUR Model). Kết quả


8
thực nghiệm của tác giả chỉ ra rằng các phƣơng diện quan hệ nhân quả khác nhau về thời
gian và phụ thuộc vào các chƣơng trình lấy mẫu. Khi phân tích mối quan hệ nhân quả
cùng nhau và lựa chọn trạng thái cho chuỗi khối lƣợng giao dịch thì tồn tại mối quan hệ
tuyến tính đồng thời của khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi ngƣỡng khối lƣợng giao
dịch tốt nhất là khoảng 8.28. Tuy nhiên, khi phân tích trong thời gian dƣơng lịch thì lại có
mối quan hệ nhân quả phi tuyến từ khối lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi.
Lee, C. M. C. và Swaminathan, B. (2000) thông qua bộ dữ liệu mẫu bao gồm tất cả
các công ty đƣợc niêm yết trên sàn NYSE và AMEX trong suốt giai đoạn từ tháng 1/1965
đến 12/1995 với ít nhất 2 năm trƣớc ngày thông tin danh mục đầu tƣ cùng với giả thuyết
chu kỳ sống xu thế các tác giả tìm thấy khối lƣợng giao dịch quá khứ chứa đựng những
thông tin giá trị về tỷ suất sinh lợi chứng khoán trong tƣơng lai. Tức là tỷ suất sinh lợi
của chứng khoán sẽ thấp hơn (cao hơn) so với 5 năm trƣớc đó khi khối lƣợng giao dịch
cao hơn (thấp hơn) đƣợc kết hợp với tình trạng hoạt động hiện tại xấu (tốt), tình trạng
hoạt động quá khứ giảm mạnh (nhẹ), tỷ số giá trị sổ sách/giá thị trƣờng cao (thấp), ƣớc
lƣợng tăng trƣởng trong thu nhập dài hạn thấp (cao), các nhân tố phí tăng thêm trên nhân
tố Fama - French HML cao (thấp).
Chuang,C. C.,Kuan, C. M. và Lin H. Y. (2009) đã đo lƣờng mối quan hệ nhân quả
giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch dựa trên các hồi quy phân vị tập trung vào 3
chỉ số thị trƣờng chứng khoán là: NYSE, S&P 500 và FTSE 100, dữ liệu theo ngày bắt
đầu từ ngày 2/1/1990 đến 30/6/2006. Các tác giả đã tìm thấy tác động nhân quả của khối
lƣợng giao dịch lên tỷ suất sinh lợi là luôn không đồng nhất thông qua các phân vị nhƣng
tác động nhân quả của tỷ suất sinh lợi lên khối lƣợng giao dịch lại ổn định hơn nhiều.
Gebka, B. và Wohar, M. E. (2013) phân tích mối quan hệ nhân quả giữa khối lƣợng
giao dịch trong quá khứ và chỉ số tỷ suất sinh lợi của các quốc gia khu vực Thái Bình
Dƣơng. Kết quả hồi quy OLS chỉ ra không có mối quan hệ nhân quả giữa khối lƣợng giao
dịch và tỷ suất sinh lợi. Tuy nhiên, theo phƣơng pháp hồi quy phân vị tồn tại mối quan hệ

9
nhân quả phi tuyến dƣơng phân vị tỷ suất sinh lợi cao và âm cho phân vị tỷ suất sinh lợi
thấp.
Trong lịch sử các nghiên cứu sớm hơn cũng tồn tại những ý kiến trái chiều về mối
tƣơng quan này. Cụ thể, Cambell và cộng sự (1993), Wang (1994) và Blume và cộng sự
(1994), và một số khác đã đƣa ra những mô hình lý thuyết dự đoán rằng: khối lƣợng giao
dịch chứa những thông tin liên quan đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán trong tƣơng lai.
Ngƣợc lại, Shefrin, H. và Staatman, M. (1985) và Gervais, S. và Odean, T. (2001) tìm
thấy mối tƣơng quan dƣơng giữa tỷ suất sinh lợi đƣợc lấy trễ và khối lƣợng giao dịch
hiện tại có thể đƣợc giải thích qua mô hình tài chính hành vi. Và De Long và cộng sự
(1990) đã dung hòa đến một mức độ nhất định đối với những khác biệt của những lý
thuyết ấy.
2.2.

Các nghiên cứu thực nghiệm

Đối với các thị trường chứng khoán phát triển:
Jacobs and Onochie (1998) cũng tập trung vào mối quan hệ giữa sự thay đổi tỷ suất sinh
lợi và khối lƣợng giao dịch trên thị trƣờng giao sau. Họ đã sử dụng mô hình GARCH ở
giá trị trung bình hai chiều (bivariate GARCH-M) để kiểm định dữ liệu hằng ngày của
sáu hợp đồng giao sau đƣợc giao dịch trên LIFFE. Các kết quả cũng ủng hộ mối quan hệ
đồng biến giữa khối lƣợng giao dịch và sự thay đổi giá. Hiemstra and Jones (1994) áp
dụng kiểm định nhân quả tuyến tính và phi tuyến ở thị trƣờng chứng khoán Mỹ và tìm
thấy bằng chứng của quan hệ nhân quả Granger một chiều từ tỷ suất sinh lợi chứng khoán
Dow Jones đến phần trăm thay đổi trong khối lƣợng lƣợng giao dịch tại Sở giao dịch
chứng khoán New York, nhƣng quan trọng hơn, họ tìm thấy mối quan hệ nhân quả phi
tuyến hai chiều có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch. Họ cũng tìm thấy
bằng chứng về quan hệ phi tuyến từ khối lƣợng giao dịch đến tỷ suất sinh lợi sau khi điều

chỉnh sự biến động lâu bền trong tỷ suất sinh lợi.
Lee and Rui (2000) nghiên cứu mối quan hệ đồng thời và quan hệ nhân quả giữa khối
lƣợng giao dịch, tỷ suất sinh lợi chứng khoán và sự biến động tỷ suất sinh lợi ở bốn Sở


10
giao dịch chứng khoán tại Trung Quốc. Nghiên cứu sử dựng dữ liệu hằng ngày từ ngày
12/12/1990 đến ngày 31/12/1997 cho Shanghai A Index; từ ngày 21/02/1992 đến ngày
31/12/1997 cho Shanghai B Index; từ ngày 30/09/1992 đến ngày 31/12/1997 cho
Shenzhen A Index; và từ ngày 06/10/1992 đến ngày 31/12/1997 cho Shenzhen B Index.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại quan hệ đồng thời đồng biến giữa khối lƣợng giao
dịch và tỷ suất sinh lợi trên tất cả bốn thị trƣờng tại Trung Quốc. Nghiên cứu sử dụng mô
hình GARCH (1,1), kết quả cho thấy mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa khối lƣợng
giao dịch và tỷ suất sinh lợi bảo toàn khi tính đến phƣơng sai của sai số thay đổi. Nghiên
cứu cũng sử dụng mô hình VAR với năm độ trễ thêm vào mô hình GARCH để kiểm định
tác động của độ trễ khối lƣợng giao dịch và sự biến động tỷ suất sinh lợi cho hai chỉ số
giá chứng khoán của Trung Quốc. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng khối lƣợng giao
dịch không tác động nhân quả Granger lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại các thị trƣờng
Trung Quốc. Hơn nữa, khi kiểm định ảnh hƣởng của thị trƣờng chéo, họ tìm thấy rằng tỷ
suất sinh lợi thị trƣờng Mỹ và Hồng Kông giúp dự đoán tỷ suất sinh lợi chứng khoán
Shanghai A và B trong khi khối lƣợng giao dịch ở các thị trƣờng Mỹ và Hồng Kông
không ảnh hƣởng đến khối lƣợng giao dịch ở các thị trƣờng Trung Quốc. Họ cũng tìm
thấy rằng có mối quan hệ phản hồi của tỷ suất sinh lợi ở các thị trƣờng Trung Quốc. Tỷ
suất sinh lợi Shenzen B có tác động nhân quả Granger lên khối lƣợng giao dịch Shanghai
A và Tỷ suất sinh lợi chứng khoán Shanghai B có thể đƣợc dự đoán bởi khối lƣợng giao
dịch Shenzen B.
Chen et al. (2001) đã kiểm định quan hệ giá khối lƣợng tại chín thị trƣờng chứng khoán
phát triển (Canada, Pháp, Hồng Kông, Ý, Nhật Bản, Hà Lan, Thụy Sĩ, Anh và Mỹ). Kết
quả tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa giá trị tuyệt đối của sự thay đổi giá chứng
khoán và khối lƣợng giao dịch. Họ cũng tìm thấy bằng chứng cho thấy tỷ suất sinh lợi tác

động Granger lên khối lƣợng giao dịch ở thị trƣờng Mỹ, Nhật Bản, Anh, Ý, Hồng Kông,
Hà lan, Pháp, và Thụy Sĩ. Hơn nữa, họ đã cho thấy quan hệ nhân quả Granger hai chiều


11
có ý nghĩa ở các thị trƣờng của Thụy Sĩ, Hà Lan, Canada, và Hồng Kông, chỉ ra rằng
khối lƣợng giao dịch đóng góp một số thông tin đến tỷ suất sinh lợi.
Đối với các thị trường mới nổi châu Á:
Moosa và Al Loughani (1995) kiểm định mối quan hệ giá – khối lƣợng giao dịch tại bốn
thị trƣờng chứng khoán châu Á (Malaysia, Singapore, Thái Lan và Philipines), sử dụng
dữ liệu hàng tháng. Họ đã tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ cho quan hệ nhân quả từ khối
lƣợng đến sự thay đổi giá, và từ sự thay đổi giá đến khối lƣợng giao dịch ở Malaysia,
Singapore và Thái Lan, nhƣng không có quan hệ nhân quả ở Philipines do quy mô nhỏ
của thị trƣờng này.
Silvapulle and Choi (1999) sử dụng các kiểm định nhân quả tuyến tính và phi tuyến để
kiểm định mối quan hệ năng động giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và khối lƣợng giao
dịch hằng ngày ở Hàn Quốc. Họ tìm thấy mối quan hệ nhân quả Granger tuyến tính và
phi tuyến hai chiều giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và sự thay đổi khối lƣợng giao dịch.
Kamath et al. (2005) đã kiểm định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và khối
lƣợng giao dịch trong bốn thị trƣờng mới nổi ở Malaysia, Indonesia, Thái lan và Hàn
Quốc. Ở Malaysia và Indonesia, họ thấy rằng quan hệ nhân quả cả hai hƣớng. Tuy nhiên,
ở Thái Lan và Hàn Quốc, họ thấy rằng chỉ có tỷ suất sinh lợi tác động nhân quả Granger
lên khối lƣợng giao dịch.
Một nghiên cứu khác của Kamath và Wang (2006) tại sáu thị trƣờng chứng khoán phát
triển ở Châu Á (Hồng Kông, Malaysia, Singapore, Hàn Quốc, Đài Loan, Indonesia) trong
thời gian từ tháng 01/2003 đến tháng 10/2005. Tại Malaysia, Singapore, Hàn Quốc, và
Đài Loan, họ đã cung cấp bằng chứng cho thấy sự đi lên của thị trƣờng đi kèm với sự gia
tăng trong khối lƣợng và ngƣợc lại. Hơn nữa, họ cũng phát hiện ra rằng, sự tƣơng quan
giữa tỷ suất sinh lợi dƣơng và khối lƣợng là đồng biến và sự tƣơng quan giữa tỷ suất sinh
lợi âm và khối lƣợng là nghịch biến. Mối quan hệ giữa giá thuần túy-khối lƣợng giao dịch

đƣợc tìm thấy là đồng biến có ý nghĩa thống kê ở hầu hết sáu thị trƣờng, ngoại trừ thị


12
trƣờng Indonesia. Họ cũng tìm thấy mối quan hệ nhân quả hai chiều ở bốn thị trƣờng là
Hồng Kông, Indonesia, Malaysia và Singapore. Nhƣng ở thị trƣờng Đài Loan, họ tìm
thấy khối lƣợng giao dịch có tác động Granger lên tỷ suất sinh lợi, tại thị trƣờng Hàn
Quốc, họ tìm thấy tỷ suất sinh lợi có tác động nhân quả Granger lên khối lƣợng giao dịch.


13
PHẦN 3.

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG

3.1. Giả thuyết nghiên cứu
Để làm rõ mục tiêu nghiên cứu, bài nghiên cứu này phân tích bao gồm hai phần:
Về mối quan hệ đồng thời giữa thay đổi giá chứng khoán giao dịch, nhiều nghiên

-

cứu trƣớc đây đã cho thấy có mối quan hệ đồng thời đồng biến giữa chúng. Vì vậy,
bài nghiên cứu có giả thuyết nhƣ sau:
Giả thuyết 1: Khối lƣợng giao dịch ảnh hƣởng đồng thời đồng biến đến tỷ suất sinh lợi
chứng khoán.
Về mối quan hệ nhân quả giữa sự thay đổi giá chứng khoán và khối lƣợng giao

-

dịch, các tài liệu chỉ ra rằng quan hệ nhân quả giữa chúng cần đƣợc xem xét. Vì

vậy, bài nghiên cứu có giả thuyết
Giả thuyết 2: Tỷ suất sinh lợi chứng khoán có tác động nhân quả lên khối lƣợng giao
dịch.
Giả thuyết 3: Khối lƣợng giao dịch có tác động nhân quả lên tỷ suất sinh lợi chứng
khoán.
3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả các biến chi tiết về số quan sát,
trung bình mẫu, thống kê D của kiểm định Kolmogorov – Smirnov để kiểm tra phân phối
chuẩn, hệ số tự tƣơng quan bậc 1,

, tổng của 5 hệ số tự tƣơng quan đầu tiên, S5, và

kiểm định LM cho tín hiệu ARCH với độ trễ là 8, cho tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao
dịch đã đƣợc loại bỏ yếu tố xu hƣớng.
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định quan hệ nhân quả Granger và mô hình GJR –
GARCH hai chiều để kiểm định các giả thuyết đƣợc đề xuất. Về mặt lý thuyết, các kiểm
định này chỉ thích hợp khi các biến phân tích là có tính dừng. Do đó, trƣớc cần phải tiến


14
hành kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu. Bài nghiên cứu áp dụng nghiệm đơn vị dựa
trên kiểm định Dickey – Fuller mở rộng (ADF) để kiểm định tính dừng.
Theo các nghiên cứu trƣớc đây, bài nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn thông tin Schwarz
để lựa chọn độ trễ (k) tối ƣu cho mô hình ADF. Trong bài nghiên cứu này, tiêu chuẩn
AIC đƣợc sử dụng để xác định chiều dài độ trễ tối ƣu của mô hình Granger.
3.3. Mô hình kinh tế lƣợng
3.3.1. Phương trình trung bình có điều kiện
Để điều tra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch, bài nghiên cứu
này sử dụng phƣơng trình phƣơng sai có điều kiện của mô hình GJR – GARCH hai
chiều, theo nhƣ nghiên cứu của Wen – I Chuang và cộng sự (2012):

∑
Trong đó

∑

(3)

là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán tại ngày t.

Vtlà khối lƣợng giao dịch tại thời điểm t.
Độ trễ của phƣơng trình (3) đƣợc chọn theo tiêu chuẩn AIC (Akaike Information
Criterion).
Bài nghiên cứu này sử dụng sai số bình phƣơng độ trễ

đại diện cho tính biến động

(rủi ro). Theo nghiên cứu của Lamoureux và Lastrapes (1990), Jones và cộng sự (1994),
cấu trúc phƣơng trình này cho phép tôi kiểm tra xem liệu biến động tỷ suất sinh lợi có
ảnh hƣởng tới khối lƣợng giao dịch.
Mặc dù các tiêu chuẩn kỹ thuật trong phƣơng trình trung bình có điều kiện (3) không
phải là một hình thức chuẩn của mô hình VAR. Tính hợp lý của kiểm định nhân quả cũng
tƣơng tự nhƣ kiểm định nhân quả Granger (Granger 1969).
Trong phƣơng trình (3)


15
đo lƣờng mối quan hệ nhân quả giữa tỷ suất sinh lợi hiện tại và khối

Hệ số

lƣợng giao dịch đƣợc lấy trễ.
Sự bác bỏ giả thuyết H0 rằng khối lƣợng giao dịch không có mối quan hệ nhân quả
, với tất cả b). Điều này cho thấy rằng có một mối

với tỷ suất sinh lợi (tức là,

quan hệ nhân quả chạy từ khối lƣợng giao dịch tới tỷ suất sinh lợi. Theo nhƣ nghiên cứu
của Chordia và Swaminathan (2000), bài nghiên cứu này cũng kiểm tra xem liệu tổng của
các hệ số

trong phƣơng trình (3) có lớn hơn 0. Do đó, bài nghiên cứu này không chỉ

kiểm định nhân quả Granger mà còn kiểm định tác động ròng của nhân quả Granger.
3.3.2. Phương trình phương sai – hiệp phương sai có điều kiện
Để lập mô hình cú sốc cho xu hƣớng thứ hai của tỷ suất sinh lợi và KLGD, bài
nghiên cứu này sử dụng mô hình GARCH tƣơng quan hai chiều, đƣợc đề xuất bởi
Bollerslev (1990). Đối với phƣơng sai có điều kiện, bài nghiên cứu này sử dụng mô hình
GJR – GARCH hai chiều, đƣợc đề xuất bới Glosten và cộng sự (1993). Chi tiết kỹ thuật
này cho phép cú số âm và cú sốc dƣơng có tác động khác nhau, tức là tác động bất cân
xứng tới phƣơng sai có điều kiện. Quy trình GJR – GARCH đối với tỷ suất sinh lợi và
khối lƣợng giao dịch đƣợc xem xét dƣới đây:
∑

∑

(

)

(

)

∑
(4)

Trong đó
là phƣơng trình phƣơng sai có điều kiện của tỷ suất sinh lợi
là biến giả nhận giá trị 1 nếu

và ngƣợc lại nhận giá trị 0. Chính điều này

làm cho mô hình linh hoạt hơn, cho phép kiểm tra tín hiệu ARCH và tín hiện GARCH
trong phƣơng trình (4) có tác động tới tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch. Mô hình
GARCH tƣơng quan cố định (CC – GARCH) áp đặt những giới hạn tới hiệp phƣơng sai
giữa tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao dịch:


16
(5)
Trong đó

đại diện cho hệ số tự tƣơng quan.

Tác động bất cân xứng của thông tin xấu đƣợc đại diện bởi tham số
trình (4). Thí dụ, nếu

trong phƣơng

, một cú sốc tỷ suất sinh lợi âm có tác động lớn hơn tới

phƣơng sai có điều kiện của tỷ suất sinh lợi hơn là cú sốc tỷ suất sinh lợi dƣơng có cùng
mức độ.
Thêm vào đó, để phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa biến động tỷ suất sinh lợi và
khối lƣợng giao dịch, bài nghiên cứu kết hợp độ trễ của khối lƣợng giao dịch trong
phƣơng trình (4). Do đó tham số

có thể đƣợc sử dụng để kiểm tra tác động khối

lƣợng giao dịch đƣợc lấy trễ tới biến động tỷ suất sinh lợi hiện tại. Thí dụ, nếu khối lƣợng
giao dịch lấy trễ có tác động tới biến động tỷ suất sinh lợi hiện tại thì tham số

có ý

nghĩa thống kê.
3.3.3. Hàm log – likehood
Để tính toán độ nhọn vƣợt mức của các cú sốc tới tỷ suất sinh lợi và khối lƣợng giao
dịch, đƣợc đề cập trong bảng 3.1, bài nghiên cứu này học tập theo Bollerslev (1987) bằng
cách giả sử rằng cú sốc có điều kiện trong phƣơng trình (3) tuân theo phân phối t-Student
đa chiều. Mô hình hoàn chỉ theo công thức sau:
|

[
[
Trong đó

]|
]

(

)

(6)
(7)

là thông tin đƣợc thiết lập tại thời điểm t – 1 và s là mức tham số tự do

của phân phối t – Student đa chiều trong phƣơng trình (6). Trong mô hình GARCH tƣơng
quan cố định, chỉ có ma trận

là ma trận biến đổi theo thời gian, nhƣng phƣơng trình

chéo tƣơng quan có điều kiện đƣợc giả sử là cố định. Giả sử này dẫn đến giảm phần lớn