Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam (Trường hợp SGDCK TP.HCM)

I TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC --------------------

NGUYỄN QUỐC THANH

KIỂM ĐỊNH TÍNH HIỆU QUẢ DẠNG YẾU CỦA

THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

(TRƢỜNG HỢP SGDCK TP.HCM)

Chuyên ngành : Kinh tế tài chính ngân hàng Mã số : 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học : PGS TS NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP.Hồ Chí Minh– Năm 2012

II KIỂM ĐỊNH TÍNH HIỆU QUẢ CỦA THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM : TRƢỜNG HỢP SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP.HCM

TÓM TẮT

I. GIỚI THIỆU ....................................................................................... 2

1.1 Tính cấp thiết của đề tài của đề tài .......................................................... 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................. 5

1.3 Câu hỏi nghiên cứu .................................................................................. 5

1.4 Phạm vi nghiên cứu .................................................................................. 5

II. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY ....................... 7

2.1 Thị trường hiệu quả và lý thuyết bước ngẫu nhiên ................................... 7

2.1.1 Sự phát triển của lý thuyết thị trường hiệu quả ............................... 7

2.1.2 Các dạng thị trường hiệu quả .......................................................... 8

2.2 Thị trường hiệu quả dạng yếu ................................................................. 10

2.3 Bằng chứng thực nghiệp về thị trường hiệu quả dạng yếu ..................... 11

2.4 Sơ lược những tài liệu về thị trường hiệu quả dạng yếu ......................... 12

2.4.1 Bằng chứng về thị trường hiệu quả dạng yếu từ các thị trường

phát triển ........................................................................................ 12

2.4.2 Bằng chứng về thị trường hiệu quả dạng yếu từ những thị trường

mới nổi ........................................................................................... 13

2.4.3 Những nghiên cứu trước đây về tính hiệu quả dạng yếu của

TTCK VN ..................................................................................... 15

III. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................... 16

3.1.Các giả thuyết được kiểm định ............................................................... 16

3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu ................................................................. 16

3.3 Phương pháp nghiên cứu ........................................................................ 18

3.3.1 Kiểm định tính phân phối chuẩn ................................................... 19

3.3.2 Kiểm định tự tương quan .............................................................. 20

3.3.3 Kiểm định chuỗi ............................................................................ 24

III

IV. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH .................................................................. 26

4.1 Kết quả và ý nghĩa của kiểm định ....................................................... 26

4.1.1 Kiểm định phân phối chuẩn ...................................... 26

4.1.2 Kiểm định đơn vị (Unit root test) ............................ 30

4.1.3 Kiểm định chuỗi ....................................................... 44

4.1.4 Kiểm định tự tương quan ......................................... 44

4.2 Nhận xét về kết quả nghiên cứu .......................................................... 50

Kết luận……………………………………………..………………………….51

IV DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt

Tiếng Anh

Nghĩa tiếng Việt

TTCK Thị trường chứng khoán

EMH Efficient market hypothesis Lý thuyết thị trường hiệu quả

WFE Weak form efficiency Hiệu quả dạng yếu

RWH Random walk hypothesis Lý thuyết bước ngẫu nhiên

RWM Random walk model Mô hình bước ngẫu nhiên

OTC Over the counter Sàn chứng khoán phi tập trung

SGDCK Sở giao dịch chứng khoán

UBCKNN Ủy ban chứng khoán Nhà Nước

TTLKCK Trung tâm lưu ký chứng khoán

HoSE Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM

TSSL Tỷ suất sinh lợi

V DANH MỤC CÁC BẢNG TRONG BÀI NGHIÊN CỨU

Bảng 1.1 : Thông tin về chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán..................................... 6

Bảng 4.1 : Bảng thống kê mô tả và dữ liệu TSSL theo ngày nghiên cứu trong bài ...... 27

Bảng 4.2 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã FPT ....................................................... 31

Bảng 4.3– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã GMD ...................................................... 32

Bảng 4.4– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã HAG ...................................................... 33

Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã REE....................................................... 34

Bảng 4.6 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã STB ....................................................... 35

Bảng 4.7 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VIC ....................................................... 36

Bảng 4.8 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VNM ..................................................... 37

Bảng 4.9 – Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VN – Index ........................................... 38

Bảng 4.10 – Kiểm định phân phối chuẩn Kolmogorov – Smirnov ............................... 39

Bảng 4.11 – Kết quả kiểm định đoạn mạch ................................................................... 44

Bảng 4.12 : Kết quả kiểm định hệ số AC của FPT và GMD ........................................ 45

Bảng 4.13 : Kết quả kiểm định hệ số AC của HAG và REE ........................................ 46

Bảng 4.14 : Kết quả kiểm định hệ số AC của STB và VIC .......................................... 47

Bảng 4.15 : Kết quả kiểm định hệ số AC của VNM và VN index ................................ 48

VI DANH MỤC CÁC HÌNH TRONG BÀI NGHIÊN CỨU

Hình 4.1 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu FPT ......................................... 25

Hình 4.2 : Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã VN index ........................... 28

Hình 4.3 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã STB .................................. 29

Hình 4.4 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã GMD ................................ 29

Hình 4.5 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã FPT ...................................................... 40

Hình 4.6 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã GMD .................................................... 40

Hình 4.7 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã HAG ..................................................... 41

Hình 4.8 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã REE ...................................................... 41

Hình 4.9 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã STB ...................................................... 42

Hình 4.10 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VIC .................................................... 42

Hình 4.11 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VNM .................................................. 43

Hình 4.12 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VN index ............................................ 43

VII

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu độc lập của tôi dưới sự hướng dẫn

của Cô Nguyễn Thị Liên Hoa. Các nội dung nghiên cứu và kết quảtrong đề tài này là

trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trìnhnào.

TP.HCM, ngày 23 tháng 11 năm 2012

Tác giả

Nguyển Quốc Thanh

1 TÓM TẮT

Luận văn này xem xét tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam –

Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM. Những quan sát hàng ngày (daily series) được sử

dụng trong giai đoạn (2009-2011) cho chỉ số VN index và bảymã chứng khoánblue

chip có mức vốn hóa thị trường cao từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Nghiên cứu này sử

dụng phương pháp thống kê mô tả, kiểm định phân phối chuẩn, kiểm định đơn vị, kiểm

định tính tự tương quan, kiểm định chuỗi của lợi nhuận để việc xem xét để kiểm định

mức độ hiệu quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho

thấy rằng, về dữ liệu hàng ngàycủa các mã chứng khoán nói trên và củaVN index có

dấu hiệu không tuân theo lý thuyết bước ngẫu nhiên. Nghiên cứu kết luận rằng thị

trường chứng khoán Việt Nam khôngđạt hiệu quả ở dạng yếu. Phát hiện này là phù

hợp với các nghiên cứu trước đây về hiệu quả dạng yếu ở Việt Nam.

Từ khóa : Thị trường hiệu quả dạng yếu

CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Thị trường vốn đóng một vai trò rất quan trọng trong nền kinh tế. Hoạt động

của nó như một định chế trung gian giữa những nơi thiếu và thừa vốn, đảm bảo vốn

được trung chuyển một cách hiệu quả. Hơn nữa nó còn cung cấp tính thanh khoản cho

các khoản đầu tư và đảm bảo tối ưu cho việc phân bổ nguồn lực. Tuy nhiên tính hiệu

quả của thị trường vốn vẫn luôn là đề tài tranh cải giữa các học giả và các nhà đầu tư

trên thị trường. Lý thuyết tài chính chia thị trường hiệu quả ra làm ba loại : hiệu quả

hoạt động (operational market efficiency), hiệu quả phân bổ (allocational market

efficiency) và hiệu quả thông tin (informational market efficiency). Khái niệm tính

hiệu quả của thị trường về mặt hoạt động liên quan đến khả năng thị trường cung cấp

tính thanh khoản cũng như phí giao dịch thấp và điều hành tốt. Hiệu quả về mặt phân

bổ thì liên quan đến việc phân bổ nguồn lực sao cho hiệu quả nhất. Có nghĩa là thị

trường phân bổ được nguồn lực đến nơi khan hiếm, sao cho trên cơ sở nguồn lực có

được người ta tạo ra được giátrịlớn nhất hay tối ưu hóa nguồn lực sẵn có. Ví dụ như

giá chứng khoán sẽ điều chỉnh theo những rủi ro mà nó đang nắm giữ, rủi ro cao thì lợi

nhuận cũng cao tương ứng. Lý thuyết tài chính đặc biệt nhấn mạnh vào tính hiệu quả

về mặt thông tin, mà bài luận văn nay đề cập. Nó mô tả phần nào thông tin có sẵn mà

những người tham gia thị trường có được trên thị trường vốn hiệu quả và cách sử lý

thông tin đó.

Đối với các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán, mục tiêu cuối cùng của họ

là tối đa giá trị công ty. Còn đối với các nhà đầu tư thì mục tiêu cuối cùng là tối đa hóa

lợi nhuận thu được từ cổ phiếu mà họ đầu tư. Cả hai đầu có quan hệ mật thiết với giá

trị cổ phiếu. Trong đó thông tin lại có mức độ ảnh hưởng lớn tới giá trị cổ phiếu. Một

thông tin tốt sẽ làm giá cổ phiếu tăng, trái lại một thông tin xấu sẽ làm giá cổ phiếu

giảm. Hay nói cách khác thông tin đóng một vai trò hết sức quan trọng trên TTCK.

Thông tin là trung tâm để đánh giá mức độ hiệu quả của thị trường. Một thị trường

hiệu quả thì mọi thông tin đều phản ánh đầy đủ vào trong giá của chứng khoán.

Lý thuyết quan trọng về hiệu quả thông tin đã được nhà khoa học Mỹ F.Fama

đề xuất năm 1970 có tên EMH (Efficient market hypothesis). Trong đó Fama cho rằng

giá của chứng khoán phản ánh đầy đủ thông tin chứa đựng trong nó. Ông chia lý thuyết

EMH ra làm ba loại dựa trên những thông tin chứa đựng trong nó : Hiệu quả thông tin

ở mức độ yếu (Weak form efficiency – WFE), hiệu quả thông tin ở mức độ trung bình

(semi-strong form) và hiệu quả thông tin ở mức độ mạnh (strong form). Ở dạng thứ

nhất, thị trường hiệu quả ở mức độ thấp được định nghĩa là giá chứng khoán phản ánh

đầy đủ thông tin dạng yếu của chứng khoán (thông tin trong quá khứ), bao gồm các

mức giá trong quá khứ, khối lượng giao dịch, tỷ suất sinh lợi trong quá khứ….Tại thị

trường dạng yếu này, mức giá hiện tại đã phản ánh tất cả các thu nhập trong quá khứ

và mọi thông tin về cổ phiếu đó trên thị trường nên giả thuyết này có nghĩa là tỷ suất

sinh lợi của chứng khoán cũng như các thông tin khác không có mối liên hệ với tương

lai. Nói cách khác nhà đầu tư không thể tìm kiếm thu nhập bất thường bằng những

thông tin tương tự của chúng trong quá khứ. Thị trường hiệu quả dạng này thường xuất

hiện ở các nước đang phát triển (thị trường mới nổi). Lý thuyết thị trường hiệu quả ở

mức độ trung bình thì cho rằng giá chứng khoán phản ảnh cả thông tin trong quá khứ

lẫn những thông tin công khai có sẵn trên thị trường. Thông tin công khai có trên thị

trường như : giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lời, khối lượng giao dịch…Giá của chứng khoán

sẽ điều chỉnh tức thời ngay sau khi thông tin được công bố. Khi thị trường hiệu quả đạt

ở mức độ trung bình, sẽ không còn những thay đổi về giá có thể đoán được nữa. Điều

này có nghĩa là những nhà đầu tư khi ra quyết định dựa trên những thông tin mới sau

khi được công bố trên thị trường sẽ không thu được những khoản lợi nhuận bất thường

nào do mức giá hiện tại đã phản ảnh tất cả những thông tin công khai đó. Thị trường

loại này thường xuất hiện ở các nước phát triển trên thế giới. Dạng cuối cùng của thị

trường hiệu quả là thị trường hiệu quả ở cấp độ mạnh. Ở thị trường này, giá cả chứng

khoán phản ánh đầy đủ thông tin liên quan tới nó kể cả quá khứ lẫn hiện tại, từ công

khai đến nội bộ, thậm chí cả các thông tin cá nhân cũng được phản ánh. Lý thuyết về

thị trường hiệu quả ờ cấp độ mạnh là sự tổng hợp của cả hai loại thị trường hiệu quả ở

cấp độ trung bình và thị trường hiệu quả ở cấp độ yếu. Trong một thị trường hiệu quả

thông tin ở cấp độ mạnh, thông tin đến với các nhà đầu tư là như nhau, họ cùng tốn

một mức chi phí như nhau để có được thông tin đó và cùng chịu một mức độ rủi ro như

4 nhau. Sẽ không có nhà đầu tư nào được độc quyền tiếp cận được các thông tin liên

quan đến việc định giá hay dùng nó để kiếm các siêu lợi nhuận cho chính mình bời vì

thị trường phản ảnh thông tin đến các nhà đầu tư rất nhanh từ thông tin công khai lẫn

thông tin nội bộ. Do đó thị trường hiệu quả ở dạng mạnh đòi hỏi thị trường phải thu

thập đầy đủ các thông tin đến mức : Dù là một thông tin hiện đang nằm trong tay một

các nhân đơn lẻ cũng phản ánh đầy đủ trong giá chứng khoán, nghĩa là các nhà đầu tư

đầu nhận thức đầy đủ thông tin này. Lúc này các nhà đầu tư chủ động sẽ rất khó kiếm

lợi nhuận bất thường cho mình.

Trong những thập kỷ qua, phần lớn các bài kiểm định thực nghiệm được tiến

hành liên quan đến mối liên hệ của các lý thuyết RWH hoặc WFE đối với thị trường

chứng khoán ở cả hai dạngthị trường phát triển và thị trường mới nổi. Chúng tạo ra kết

quả khác nhau. Nghiên cứu sớm nhất (Ví dụ như Cowles 1960; Fama 1965) chứng

minh thị trường vốn đã phát triển tuân theo WFE. Ngược lại, các nghiên cứu gần đây

(ví dụ như Poterba và Summers 1986; Lo và Mackinlay 1988) báo cáo rằng lãi cổ

phiếu có thể dự đoán được. Cùng là cho các thị trường vốn mới nổi. Một số nghiên cứu

(ví dụ Barnes 1986; Moustafa 2004) cho rằng thị trường tuân theoWFE trong khi

những nghiên cứu khác (ví dụ như Gandhi 1980; Mobarek và Keasey 2000) đã bác bỏ

RWH và đưa các bằng chứng về khả năng dự báo lãi cổ phiếu. Tại thị trường chứng

khoán Việt Nam cũng có những nghiên cứu về hiệu quả dạng yếu của TTCK nhưng

kết quả cũng rất khác nhau. Nghiên cứu của Trương Đông Lộc ( 2007) kiểm định tính

tương quan và kiểm định chuỗi đối với cổ phiếu niêm yết tại sàn Hà Nội đã đi đến kết

luận rằng thị trường không đạt hiệu quả ở cấp độ thấp. Nghiên cứu của Hồ Viết Tiến

(2006) kiểm định hệ số tương quan, kiểm định chuỗi và kiểm định phân phối chuẩn lợi

tức của các cổ phiếu trên sàn chứng khoán Việt Nam cũng đã kết luận thị trường không

hiệu quả ở cấp độ thấp. Nhung nghiên cứu của Lê Đạt Chí trường ĐHKT TP.HCM

(2006) thì kết luận rằng một số cổ phiếu tuân theo EMH ở dang yếu.

Do những phát hiện rất khác nhau đó đối với TTCK Việt Nam nên tác giả đã

chọn đề tài “ Kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của TTCK Việt Nam tại trung tâm giao

dịch chứng khoán TP.HCM” làm đề tài nghiên cứu. Lý thuyết thị trường hiệu quả sẽ

phần nào lý giải sự vận động bên trong TTCK. Vì vậy ngoài việc cung cấp thông tin về

5 sự hình thành và phát triển của TTCK Việt Nam trong những năm qua, bài luận văn

còn kiểm định xem TTCK Viêt Nam có thực sự hiệu quả ở dạng yếu hay không và

đồng thời đưa ra nguyên nhân cũng nhưgiải pháp để TTCK Việt Nam thực sự hiệu

quả.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là kiểm định giả thuyết “ Thị trường hiệu quả” cấp độ yếu

cho thị trường chứng khoán Việt Nam tại Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM. Đề tài

bao gồm những mục tiêu cụ thể sau :

- Dựa vào lý thuyết “Thị trường hiệu quả” và các phương pháp kiểm định

trong thống kê để tiến hành kiểm định giả thuyết xem thị trường chứng

khoán Việt Nam có đạt hiệu quả thông tin ở mức độ thấp hay không ?

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

- Thị trường chứng khoán Việt Nam có đạt hiệu quả về mặt công bố thông tin

hay không ? Và đạt hiệu quả dạng nào ?

1.4 Phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Không gian nghiên cứu

Để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam, tác

giả sử dụng chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán đang hoạt động trên Sở giao dịch

chứng khoán TP.HCM.

1.4.2 Thời gian nghiên cứu và đối tƣợng nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu trong đề tài được thu thập từ Sở giao dịch chứng khoán

TP.HCM từ 02/01/2009 đến ngày 30/12/2011 của chỉ số VN index và 7 mã chứng

khoán khác nhau. 7 mã chứng khoán được chọn nghiên cứu trong đề tài bao gồm :

FPT, GMD, HAG, REE, STB, VIC, VNM. Tất cả đều là những blue chip, có mức vốn

hóa cao trên thị trường và lượng giao dịch ổn định nên giúp cho đề tài có giá trị nghiên

cứu cao hơn.

STT

Tên công ty

Ngành

Số quan sát

Mã giao dịch

FPT

Công ty CP FPT.

749

GMD

749

Phần mềm & Dịch vụ máy tính. Giao thông công nghiệp .

HAG

Bất động sản.

749

Công ty CP Đại lý liên hiệp Vận chuyển. Công ty CP Hoàng Anh Gia Lai.

REE

Công ty CP cơ điện lạnh.

749

Công nghiệp kỹ thuật .

STB

Ngân hàng.

749

VIC

NHTM CP Sài Gòn Thương Tín. Tập đoàn VINGROUP

749

VNM

Công ty CP sữa Việt Nam

749

VN - Index

Chỉ số giá CK sàn HOSE

Bất động sản Sản xuất thực phẩm.

749

Bảng 1.1 : Thông tin về chỉ số VN index và 7 mã chứng khoán

Chƣơng 2 : TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

Khái niệm thị trường hiệu quả được đưa ra vào đầu kế kỷ trước bởi Bachelier

(1900), một nhà thống kê học người Pháp trong luận văn tiến sỹ của ông mang tựa “Lý

thuyết đầu cơ” (Theory of speculation). Trong đoạn mở đầu Bachelier đã viết “Quá

khứ, hiện tại thậm chí các sự kiện diễn ra trong tương lai sẽ phản ánh trong giá của thị

trường nhưng thường không thấy những thay đổi này có liên hệ rõ ràng với sự thay đổi

của giá”. Ông kết luận rằng giá của hàng hóa được mô tả là giao động ngẫu nhiên. Vì

thế các nhà đầu cơ sẽ không thể kiếm được lợi nhuận bất thường. Trường hợp này

được xem như là “trò chơi công bằng”(fair game) và được xem như là nền tảng của

học thuyết thị trường hiệu quả.

2.1 Thị trƣờng hiệu quả và lý thuyết bƣớc ngẫu nhiên

2.1.1 Sự phát triển của lý thuyết

Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 1900

bởi Bachelier trong luận văn tiến sĩ của ông mang tên “Lý thuyết đầu cơ” và kể từ đó

nó tiếp tục được hoàn thiện. Trong những tác giả theo đuổi học thuyết EMH có

Kendall (1953) và Paul Samuelson (1965). Sau này các nhà kinh tế học đã tìm ra bằng

chứng liên quan đến EMH và đến năm 1960 lý thuyết bước ngẫu nhiên ra đời(RWH) –

giả thuyết nghiên cứu về mối liên hệ giữa giá quá khứ và giá tương lai của hàng hóa

(hay còn gọi là thị trường hiệu quả dạng yếu)

Sau những năm 1960, lý thuyết RWH tiếp tục mở rộng sang EMH với sự xuất

hiện của EMH dạng trung bình và dạng mạnh. Lý thuyết thị trường hiệu quả chính

thức được biết đến và khái niệm thị trường hiệu quả lần đầu tiên xuất hiện vào năm

1970 bởi Fama và nó có mối liên hệ mạnh mẽ với hiện tượng bước ngẫu nhiên mà

Samuelson đưa ra vào năm 1965. Samuelson cho rằng giá cả cạnh tranh phải thể hiện

được sự thay đổi về giá mang tính ngẫu nhiên và không thể tuyên đoán được xu

hướng. Có nghĩa là thị trường hiệu quả thông tin, khi mà tại đó giá cả thay đổi không

thể dự đoán được cho dù kết hợp tất các kỳ vọng và thông tin của những người tham

gia thị trường.

Sau đó Fama đã đúc kết khái niệm về thị trường hiệu quả như sau “Một thị

trường được coi là hiệu quả khi giá cả luôn phản ánh đầy đủ thông tin có sẵn”. Tuy

nhiên đi kèm với khái niêm thị trường hiệu quả luôn có những điều kiện của nó như :

chi phí giao dịch nhỏ, thông tin luôn có sẵn trên thị trường…và điều này khó xảy ra

trong thực tế. Vì thế khái niệm thị trường hiệu quả đã tạo ra không ít tranh cãi trong

những nhà kinh tế học.

Jensen (1978) đã định nghĩa thị trường hiệu quả một cách chi tiết hơn “Một thị

trường hiệu quả là thị trường mà trong đó thông tin được phản ánh trong mức giá cho

tới khi lợi ích biên của giao dịch khi có được thông tin đó không thể vượt quá chi phí

biên của việc khai thác thông tin”

Khái niệm thị trường hiệu quả tiếp tục được mở rộng bằng khái niệm của Black

(1986): “Chúng ta có thể định nghĩa thị trường hiệu quả là thị trường mà ở đó, giá

nằm trong biên độ hai lần so với giá trị, tức là giá lớn hơn nửa giá trị và nhỏ hơn hai

lần giá trị. Nhân từ hai ở đây là theo chủ quan của tôi”.

Vào năm 1992, Malkiel đã đưa ra khái niệm toàn diện về thị trường hiệu quả

như sau : Một thị trường vốn được cho là hiệu quả nếu nó phản ánh đầy đủ và chính

xác tất cả các thông tin có sẵn trong việc định giá chứng khoán. Có nghĩa là thị trường

hiệu quả về mặt thông tin và khi đó nhà đầu tư không thể kiếm được lợi nhuận bất

thường từ việc có thông tin đó.

Dựa trên các định nghĩa trên của thị trường hiệu quả, định nghĩa của Famađược

coi là phổ biến nhất được sử dụng trong các tài liệu tài chính để xác định thị

trườnghiệu quả. Phạm vi luận án này là chỉ tập trung vào hình thức hiệu quả thị trường

yếu.

2.1.2 Các dạng của thị trƣờng hiệu quả

Thị trƣờng hiệu quả ở mức độ thấp : Là thị trường mà giá chứng khoán phản

ánh đầy đủ thông tin dạng yếu của chứng khoán (thông tin trong quá khứ), bao gồm

các mức giá trong quá khứ, tỷ suất sinh lợi trong quá khứ…. Tại thị trường dạng yếu

này, mức giá hiện tại đã phản ánh tất cả các thu nhập trong quá khứ và mọi thông tin

9 trên thị trường nên giả thuyết này có nghĩa là tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cũng

như các thông tin khác không có mối liên hệ với tương lai. Nói cách khác nhà đầu tư

không thể tìm kiếm thu nhập bất thường bằng những thông tin tương tự của chúng

trong quá khứ. Thị trường hiệu quả dạng này thường xuất hiện ở các nước đang phát

triển (thị trường mới nổi).

Thị trƣờng hiệu quả ở mức độ trung bình : Là thị trường mà giá chứng

khoán phản ảnh cả thông tin trong quá khứ lẩn những thông tin công khai có sẵn trên

thị trường. Thông tin công khai có trên thị trường như : giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lời,

khối lượng giao dịch…Giá của chứng khoán sẽ điều chỉnh tức thời ngay sau khi thông

tin được công bố. Khi thị trường hiệu quả đạt ở mức độ trung bình, sẽ không còn

những thay đổi về giá có thể đoán được nữa. Điều này có nghĩa là những nhà đầu tư

khi ra quyết định dựa trên những thông tin mới sau khi được công bố trên thị trường sẽ

không thu được những khoản lợi nhuận bất thường nào do mức giá hiện tại đã phản

ảnh tất cả những thông tin công khai đó. Thị trường loại này thường xuất hiện ở các

nước phát triển trên thế giới.

Thị trƣờng hiệu quả ở cấp độ mạnh : Ở thị trường này, giá cả chứng khoán

phản ánh đầy đủ thông tin liên quan tới nó kể cả quá khứ lẫn hiện tại, từ công khai đến

nội bộ, thậm chí cả các thông tin cá nhân cũng được phản ánh. Lý thuyết về thị trường

hiệu quả ở cấp độ mạnh là sự tổng hợp của cả hai loại thị trường hiệu quả ở cấp độ

trung bình và thị trường hiệu quả ở cấp độ yếu. Trong một thị trường hiệu quả thông

tin ở cấp độ mạnh, thông tin đến với các nhà đầu tư là như nhau, họ cùng tốn một mức

chi phí như nhau để có được thông tin đó và cùng chịu một mức độ rủi ro như nhau. Sẽ

không có nhà đầu tư nào được độc quyền tiếp cận được các thông tin liên quan đến

việc định giá hay dùng nó để kiếm các siêu lợi nhuận cho chính mình bởi vì thị trường

phản ảnh thông tin đến các nhà đầu tư rất nhanh từ thông tin công khai lẫn thông tin

nội bộ. Do đó thị trường hiệu quả ở dạng mạnh đòi hỏi thị trường phải thu thập đầy đủ

các thông tin đến mức : Dù là một thông tin hiện đang nằm trong tay một cá nhân đơn

lẻ cũng phản ánh đầy đủ trong giá chứng khoán, nghĩa là các nhà đầu tư đều nhận thức

đầy đủ thông tin này. Lúc này các nhà đầu tư chủ động sẽ rất khó kiếm lợi nhuận bất

thường cho mình.

2.2 Thị trƣờng hiệu quả dạng yếu

Dựa trên định nghĩa về thị trường hiệu quả và thị trường hiệu quả dạng yếu,

Fama đã đề xuất ba mô hình để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu : Lợi nhuận mong

muốn hay mô hình “trò chơi công bằng” (fair game), mô hình trò chơi công bằng có

điều chỉnh (Sub-martingale) và mô hình bước ngẫu nhiên (Random walk model). Mô

hình đầu tiên dựa trên hành vi lợi nhuận trung bình của chứng khoán. Mô hình này cho

rằng khi quan sát một mẫu lớn thì lợi nhuận mong muốn của chứng khoán bằng với lợi

nhuận thực tế của chứng khoán đó. Vì thế lợi nhuận phụ trội của chứng khoán bằng

không.

Trong mô hình “Trò chơi công bằng có điều chỉnh” (Sub-martingale), lợi nhuận

kỳ vọng của cổ phiếu sẽ khác không. Sự khác nhau giữa hai mô hình là do lợi nhuận

của chứng khoán sẽ gia tăng theo thời gian. Vì thế lợi nhuận sẽ lớn hơn do rủi ro liên

quan tới khoản đầu tư vốn. Điều đáng nói ở đây là, dù có sự thay đổi lợi nhuận kỳ

vọng trong tương lai, song mô hình này vẫn thể hiện tính ngẫu nhiên trong thu nhập

của chứng khoán. Bởi vì mặc dù lợi nhuận kỳ vọng của chứng khoán có xu hướng tăng

lên theo thời gian hay lợi nhuận phụ trội sẽ lớn hơn không, song không ai đoán được là

tăng bao nhiêu.

Tăng giá là kết quả điều chỉnh của thị trường khi có thông tin mới xuất hiện

trên thị trường. Trong thị trường hiệu quả, mọi thông tin được công bố một cách ngẫu

nhiên, chúng ta không thể biết được khi nào có thông tin mới và thông tin đó là gì, bởi

vì tất cả các nhà đầu tư đều nhận thông tin như nhau. Chính vì đặc tính quan trọng này

trong thị trường hiệu quả nên mọi phương pháp dự báo giá cổ phiếu trong tương lai

đều không có tác dụng, ngoại trừ việc dự đoán rằng giá chứng khoán sẽ tăng trong

tương lai theo chuỗi thời gian.

Trong mô hình bước ngẫu nhiên (Random walk model), giá của tài sản tài chính

có xu hướng theo bước ngẫu nhiên nếu sự thay đổi giá trong những lần kế tiếp là độc

lập và có cùng phân phối. Hai giả định trên đã tạo nên mô hình bước ngẫu nhiêu. Tuy

nhiên trong thực tế giá cả trong tương lai thì không thể dự đoán được nếu dựa trên giá

của quá khứ.

Fama cũng chỉ ra rằng, mô hình “Bước ngẫu nhiên” thực ra chính là sự mở rộng

của mô hình “trò chơi công bằng”. Nếu mô hình “trò chơi công bằng” nhằm nhấn

mạnh sự cân bằng của thị trường trong thu nhập của mỗi chứng khoán thì đối với mô

hình này lại giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự hình thành và chiều hướng chuyển biến

của khoản thu nhập đó. Chính vì vậy mà các phương pháp kiểm định của mô hình

“Bước ngẫu nhiên” hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho lý thuyết EMH hơn các kiểm định trong

mô hình “Trò chơi công bằng”.

2.3 Bằng chứng thực nghiệm về thị trƣờng hiệu quả dạng yếu

Hầu hết các công trình nghiên cứu đầu tiên về lý thuyết WFE đều dựa trên lý

thuyết bước ngẫu nhiên RWH. Một nhóm các tham luận kiểm định tính hiệu quả yếu

của thị trường bằng cách xem xét thu nhập từ phân tích kỹ thuật. Alexander

(1961;1964) đã giới thiệu một chiến lượclinh hoạt trong kinh doanh chứng khoán gọi

là “Filter Rule”. Qui luật này cho rằng, sau khi sử dụng giữ liệu giá quá khứ của chứng

khoán, nhà đầu tư nên mua chứng khoán đó nếu giá của nó tăng y%, và giữ nó cho tới

khi nó giảm y% sau đó nhà đầu tư có thể bán khống. Nhà đầu tư chuyển từ vị thế mua

khi giá tăng y% sang phí thế bán. Những kiểm định sử dụng phương pháp này được

tiến hàng bởi Fama và Blume (1966). Họ sử dụng chiến lược kinh doanh linh hoạt

(filter rule) trong một khoản thời gian cố định và sau đó so sánh với chiến lược kinh

doanh thụ động (buy-and-hold strategy). Nếu lợi nhuận được tạo ra từ chiến lược kinh

doanh linh hoạt lớn hơn lợi nhuận được tạo ra từ chiến lược kinh doanh thụ động, thị

trường chứng khoán được xem như thực sự không hiệu quả. Tuy nhiên nếu trường hợp

ngược lại thì có thể được xem là bằng chứng mạnh cho giả thuyết thị trường hiệu quả

dạng yếu trong thị trường chứng khoán (Olowe, 1999). Mục đính của chiến lược kinh

doanh linh hoạt là cho phép nhà đầu tư tìm kiếm lợi nhuận từ bất kỳ xu hướng có tính

hệ thống nào trong giao động của giá của chứng khoán theo thời gian. Vì thế,

Alexander (1961;1964) và Fama & Blume (1966) đã kết luận thực sự thị trường có dấu

hiệu về tính hiệu quả dạng thấp. Cho đến những thập niên cuối thế kỷ 20, nghiên cứu

của Fama & Blume (1966) được xem là những nghiên cứu hàng đầu về qui tắc kinh

doanh. Những khám phá của họ gây nên những hoài nghi về tính hiệu quả của trường

phái phân tích kỹ thuật.

Một nhóm nghiên cứu khác đã gắng kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị

trường chứng khoán bằng cách kiểm tra độ tương quan của lợi nhuận trong một chuỗi

thời gian. Nếu lý thuyết bước ngẫu nhiên là đúng thì hệ số tương quan được kỳ vọng sẽ

là không. Cowles and Jones (1937) đã so sánh tần suất của các dẫy số để kiểm định lý

thuyết bước ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương pháp kiểm định chuỗi (Runs test).

Trước đó trong bài nghiên cứu của Kendall ông đã kết luận sự thay đổi của giá chứng

khoán gần như là độc lập bằng cách đo hệ số tự tương quan. Và các nghiên cứu của

Dimson và Massavian (1998), Osborne (1959), Fama (1965), Fama và Blume (1966)

cũng cho kết quả tương tự. Hơn nữa, Osborne (1959) lập luận rằng những thay đổi của

chuỗi giá làđộc lập vì quyết định của nhà đầu tư hoặc là mua hoặc bán cổ phiếu là độc

lập.Fama (1970) quan sát thấy rằng những thay đổi trong giá này có được chủ yếu là

do sự xuất hiện củathông tin mới. Vì thông tin là ngẫu nhiên trong xuất hiện, chuyển

động của giá chứng khoán cũng theo bước ngẫu nhiên.

2.4 Sơ lƣợc những tài liệu về thị trƣờng hiệu quả dạng yếu

Những bài nghiên cứu trước đây nhằm kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị

trường tập trung vào khả năng dự đoán từ lợi nhuận trong quá khứ. Tuy nhiên, nghiên

cứu của Fama (1991) đã mở rộng từ khả năng dự báo từ lợi nhuận trong quá khứ sang

dự báo lợi nhuận hợp lý từ những bài kiểm định chung và dự đoán dựa trên các yếu tố

như cổ tức trong quá khứ. Bài nghiên cứu sau đây mở rộng các bài kiểm định đã được

tiến hành để điều tra những căn cứ vững chắc của thị trường hiệu quả dạng yếu. Bài

nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng những bài kiểm định về thị trường hiệu quả

dạng yếu ở các nền kinh tế phát triển, các nền kinh tế mới nổi và ở thị trường chứng

khoán Việt Nam.

2.4.1 Bằng chứng từ thị trƣờng phát triển

Những nghiên cứu trước đây được thực hiện ở các quốc gia phát triển đều ủng

hộ lý thuyết WEF với những phát hiện ra hệ số tương quan thấp. Ví dụ bài nghiên cứu

của Kendall (1953) phân tích sự thay đổi giá chứng khoán theo tuần của 22 loại chứng

khoán ngành tiêu dùng của Mỹ và giá chứng khoán của ngàng công nghiệp Anh (1883-

1934). Ông ta kết luận rằng, giá của chứng khoán giao động ngẫu nhiên. Hơn nữa bài

nghiên cứu của Fama (1965) về hành vi chỉ số giá của 30 loại chứng khoán của DJIA

(Down Jones Industrial Average)trong khoản thời gian 1957-1962 sử dụng kiểm định

13 chuỗi, kiểm định tính tự tương quan và kỹ thuật lọc của Alexander. Ông ta phát hiện ra

rằng hệ số tương quan là rất nhỏ. Vì thế không thể tìm kiếm lợi nhuận bất thường từ

những chiến lược kinh doanh. Fama kết luật rằng DJIA đạt hiệu quả ở dạng yếu. Một

bài nghiên cứu khác kiểm định tính ngẫu nhiên của giá chứng khoán được thực hiện

bởi Solnik (1973) bằng cách sử dụng 234 mẫu chứng khoán của 8 thị trường chứng

khoán lớn của Châu Âu từ 1966-1971. Tác giả đã kiểm định hệ số tương quan theo

ngày, tuần, hai tuần, tháng về những thay đổi của lợi nhuận và đã tìm thấy những dấu

hiệu nhỏ của tính ngẫu nhiên mà các nhà đầu tư không thể sử dụng nó để dự đoán giá.

Hơn nữa, Hagerman và Richmond (1973) trong nghiên cứu của minh đã chọn

ngẫu nhiên 253 mã chứng khoán trên sàn OTC của Mỹ tử năm 1963-1967. Tác giả

cũng đã kết luận thị trường có dấu hiệu tuân theo qui luật bước ngẫu nhiên. Thêm vào

đó một loạt các kiểm định cũng khẳng định thị trường tuân theo qui luật bước nhiên

như : Cowles (1960), Cootner (1962), Mandelbrot (1966), Fama và Blume (1966),

Sharp (1966), Fisher (1966), Williamson (1972).

Trái lại, một vài nghiên cứu thực nghiệm gần đây ở thị trường vốn các nước

phát triển đã phủ định lý thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu và giá chứng khoán có

thể dự đoán ở một số lĩnh vực. Ví dụ, nghiên cứu của Lo và Mackinlay (1988) kiểm

định lý thuyết bước ngẫu nhiên bằng cách sử dụng kiểm định phương saithay đổi

(Variance ratio test) của lợi nhuận hàng tuần của chứng khoán ở Mỹ trong giai đoạn từ

1962-1985. Kết quả kiểm định đã hoàn toàn bác bỏ lý thuyết bước ngẩu nhiên. Các

kiểm định khác cùng phương pháp cũng cho kết quả tương tự như Cochrane (1988)

kiểm định GNP. Ở các thị trường phát triển khác như : Nhật, Hongkong, Úc hay

Singapore kết quả kiểm định với cùng phương pháp nêu trên đều cho là thị trường đạt

hiệu quả ở dạng thấp.

2.4.2 Bằng chứng từ những thị trƣờng mới nổi

Hầu hết các nghiên cứu gần đây đều cho rằng những khám phá về tính hiệu quả

dạng yếu của thị trường phát triển cũng như mới nổi để lại nhiều tranh cãi. Bởi vì giao

dịch không thường xuyên cũng như không có những công cụ hỗ trợ nhiều đã làm cho

thị trường chứng khoán mới nổi kém hiệu quả hơn. Havey (1995) cho rằng khả năng

dự đoán lợi nhuận cao hơn đã làm cho thị trường chứng khoán mới nổi kếm hiệu quả

hơn thị trường chứng khoán đã phát triển. Tuy nhiên điều đó không phải luôn luôn

14 đúng khi mà những nghiên cứu thực nghiệm gần đây cho thấy giá trị của lý thuyết

bước ngẫu nhiên ở một số thị trường mới nổi.

Trước tiên là nghiên cứu của Barnes (1986) kiểm định hệ số tương quan và

kiểm định chuỗi trên thị trướng chứng khoán Kuala Lumpur Exchange (KLSE) bằng

cách sử dụng những quan sát hằng ngày 30 mã chứng khoán khác nhau ở 6 lĩnh vực

khác nhau trong khoảng thời gian từ 1974-1980. Kết quả là tác giả kết luận thị trường

chứng khoán KLSE đạt hiệu quả dạng yếu. Một nghiên cứu khác của Buguk và

Brorsen (2003) trên thị trường chứng khoán Istabul (ISE). Tác giả đã sử dụng giá hàng

ngày từ 1992-1999 của các công ty lớn trên sàn chứng khoán ISE. Kết quả là thị

trường chứng khoán ISE đạt hiệu quả ở dạng yếu. Thêm vào đó, bài nghiên cứu của

Islam và Khaled (2005) sử dụng giá hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng trong thời

gian 1990-2001 để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán

Dhaka (DSE). Từ kết quả của nghiên cứu, tác giả đã kết luận thị trường chứng khoán

DSE đạt hiệu quả dạng yếu. Các kết quả nghiên cứu khác cũng cho cùng một kết quả

là : Nghiên cứu của Olowe (1999) trên thị trường chứng khoán Nigeria, nghiên cứu của

Panas (1990) trên thị trường chứng khoán Athen và bài nghiên cứu của tác giả Liu trên

thị trường chứng khoán trung Quốc (1997).

Trong những bài nghiên cứu khác ở thị trường chứng khoán mới nổi đã chứng

tỏ giá chứng khoán là có thể dự báo được. Bài nghiên cứu của Mubarek và Keasey

(2000) kiểm định tính hiệu quả ở dạng yếu của thị trường chứng khoán Dhaka DSE

kiểm định những tương quan phi tuyến tính khác nhau. Dữ liệu được lấy từ năm 1988-

1997. Kết quả là thị trường chứng khoán DSE không tuân theo qui luật bước ngẫu

nhiên. Nghiên cứu của Ahmet và Hasan (2011) trên thị trường chứng khoán Istanbul

cho chỉ số công nghiệp và kỹ thuật (Industrial index và technology index), sử dụng

những quan sát hằng ngày trên TTCK ISE từ năm 1987-2011. Ahmet và Hasan đã

kiểm định lý thuyết bước ngẫu nhiên thông qua những kiểm định tham số và phí tham

số. Trong đó có kiểm định ADF, kiểm định hệ số tương quan, kiểm định chuỗi. Kết

quả cho thấy TTCK ISE không đạt hiệu quả dạng yếu. Hơn nữa, bài nghiên cứu của

Poshakwale (2002) kiểm định tương quan tuyến tính độc lập cho 100 mã chứng khoán

khác nhau trong thời gian từ 1990-1998 trên thị trường chứng khoán Bombay (BSM).

15 Tác giả đã kết luận rằng thị trường không hiệu quả dạng yếu. Các kết quả nghiên cứu

khác cũng cho kết quả tương tự như : Nghiên cứu của tác giả Lee trên thị trường chứng

khoán Trung Quốc, bài nghiên cứu đã phủ định tính hiệu quả dạng yếu của thị trường

chứng khoán Trung Quốc. Thêm vào đó, các bài nghiên cứu của Worthington và Higgs

(2005) kiểm định tính hiệu quả dạng yếu trên 10 thị trường chứng khoán mới nổi ở

Châu Á như : Trung Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Pakistan,

Philipine, Sri Lanka, Đài Loan và Thái Lan. Bài nghiên cứu đã thực hiện kiểm định

tham số và phi tham số. Kết quả bài nghiên cứu kết luận rằng hầu hết các thị trường

chứng khoán mới nổi ở Châu Á đều không đạt hiệu quả dạng yếu. Các bài nghiên cứu

khác cho cùng một kết quả như : Bài nghiên cứu của Vosvrda trên thị trường chứng

khoán Prague (1998), Nghiên cứu của Abrosimove (2002) trên thị trường chứng khoán

Nga, Laurence (1997) trên thị trường chứng khoán Trung Quốc…

2.4.3 Những nghiên cứu trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam

Nghiên cứu của Thái Long (2004) về chỉ số chứng khoán VN index trên sở giao

dịch chứng khoán TP.HCM từ năm 2001-200. Tác giả sử dụng phương pháp ARIMA.

Kết quả nghiện cứu đã đi đến kết luận rằng thị trường chứng khoán Việt Nam đạt hiệu

quả dạng yếu. Nghiên cứu của tác giả Hồ Việt Tiến (2006) trên sở giao dịch chứng

khoán TP.HCM, tác giả đã kiểm định hệ số tương quan, tự tương quan, kiểm định tính

phân phối chuẩn của lợi tức của các cổ phiếu. kết quả nghiên cứu cho thấy thị trường

đã không đạt hiệu quả dạng yếu. Nghiên cứu của tác giả Lê Đạt Chí (2006), kiểm định

tính tự tương chỉ số lợi tức của 10 mã chứng khoán Blue chip trên thị trường từ năm

2005-2006. Kết quả một số tuân theo đạt hiệu quả dạng yếu, một số khác thì không đạt

hiệu quả. Cuối cùng là nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2007) trên sàn giao dịch Hà

Nội. Tác giả đã kiểm định tính tự tương quan và kiểm định chuỗi chỉ số giá HaSTC,

GHA và VNR. Kết quả nghiên cứu cho thấy Trung Tâm giao dịch chứng khoán Hà

Nội không đạt hiệu quả dang yếu.

Chƣơng 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phần này tác giả sẽ giới thiệu những giả thuyết có thể được kiểm định và dữ

liệu thu thập để kiểm định giả thuyết đó.

3.1.Các giả thuyết đƣợc kiểm định

Phần này tác giả sẽ sử dụng 4 giả thuyết thống kê để kiểm định xem liệu thị

trường chứng khoán VN có đạt hiệu quả dạng yếu về mặt thông tin hay không

- Kiểm định phân phối chuẩn

- Kiểm định tính dừng

- Kiểm định hệ số tương quan

- Kiểm định chuỗi

3.2.Phƣơng pháp thu thập số liệu.

Số liệu thu thập gồm chỉ số giá thị trường VN-Index và giá của 7 mã chứng

khoán blue chip có giá trị vốn hóa cao trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM.

-Số quan sát : 749 quan sát.

- Thời đoạn quan sát : từ ngày 7/1/2009 đến 28 /12/2011.

- Đối tượng nghiên cứu : 7 mã chứng khoán và chỉ số VN index được lấy theo

thời đoạn trên.Thống kê như sau :

FPT

Công ty cổ phần FPT

Phần mềm và dịch vụ máy tính

Công ty cổ phần Đại lý liên hiệp Vận

Giao thông công nghiệp

GMD

chuyển

Công ty cổ phần Đại lý liên hiệp Vận

HAG

Bất động sản

chuyển

REE

Công ty cổ phần cơ điện lạnh

Công nghiệp kỹ thuật

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài

STB

Ngân hàng

Gòn Thương Tín

VIC

Tập Đoàn VINGROUP

Bất động sản

VNM

Công ty cổ phần Sữa Việt Nam

Sản xuất thực phẩm

STT MÃ CK Tên công ty Ngành

Trong bài này số liệu sẽ được lấy theo ngày, nếu ngày lấy dữ liệu không

có dữ liệu thì lấy ngày trước

Các số liệu trên chủ yếu được thu thập qua internet,trong đó dữ liệu chính về giá

cổ phiếu và chỉ số thị trường sẽ được lấy từ trang web tài chính khá phổ biến hiện nay

là www.vinabull.com.Ngoài ra,bài nghiên cứu còn tham khảo thông tin từ một số

trang web khác,các loại sách báo và các tài liệu nghiên cứu từ một số tạp chí chuyên

ngành.

 Phân tích số liệu.

Số liệu sau khi được thu thập sẽ được tổng hợp,sử dụng các phương pháp kiểm

định trong thống kê để cho ra kết quả và xử lý thành các bảng biểu.

Cụ thể,từ chỉ số thị trường và giá của cổ phiếu sẽ được dùng để tính lợi nhuận

theo ngày của VN index và 7 mã cổ phiếu.Lợi nhuận cổ phiếu chính là các quan sát

cần thiết cho bài nghiên cứu để thực hiện các phương pháp kiểm định thống kê được

r = log ( Pt + 1 / P t )

tính toán dựa theo công thức sau :

Trong đó : r : lợi nhuận theo ngày

Pt + 1 : giá cổ phiếu ở thời điểm t + 1

Pt : giá cổ phiếu ở thời điểm t

Trong nghiên cứu này,giả thuyết mà chúng ta cần kiểm định là tính hiệu quả về

thông tin dạng yếu trong hoạt động của TTCK Việt Nam.Một thị trường có hiệu quả về

thông tin khi giá cổ phiếu nó phản ánh đầy đủ và tức thời tất cả mọi thông tin liên quan

đến cổ phiếu.Nghĩa là giá cổ phiếu là biểu hiện của thông tin và sự thay đổi của nó là

do sự xuất hiện của các thông tin tác động.Mà thông tin là ngẫu nhiên,chúng ta không

thể biết trước được.Vì vậy, giá cổ phiếu nó cũng sẽ thay đổi một cách ngẫu nhiên theo

thông tin.Hay nói khác hơn,trong một thị trường được xem là hiệu quả thông tin khi

giá cổ phiếu phải biến đổi một cách ngẫu nhiên,không theo một xu hướng nào và các

nhà đầu tư không thể dự đoán trước được. Đó cũng chính là đặc tính của thị trường

hiệu quả dạng yếu.

Chính vì đặc tính của thị trường hiệu quả là như vậy nên hai phương pháp kiểm

định được cung cấp trong bài là phương pháp kiểm định tự tương quan

(Autocorrelation test) vàkiểm định chuỗi (Runs Test).

Kiểm định chuỗi là phương pháp kiểm tra tính ngẫu nhiên của dãy số theo thời

gian, ở đây chính là chuỗi lợi nhuận của cổ phiếu. Còn kiểm định tự tương quan là

kiểm tra sự tương quan về thu nhập của các cổ phiếu và chỉ số VN index theo ngày. Cả

2 phương pháp đều có tác dụng kiểm tra tính ngẫu nhiên trong chuỗi lợi nhuận của cổ

phiếu trên thị trường, từ đó cung cấp các cơ sở để chứng minh cho việc chấp nhận hay

bác bỏ giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu của TTCK Việt Nam. Sau đây chúng ta

tìm hiểu về 2 phương pháp kiểm định trên.

3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu

Luận văn này trình bày cách kiểm định sự phụ thuộc tuyến tính của thị trường

hiệu quả dạng yếu. Mô hình tuyết tính phân tích mối quan hệ giữa các biến và hằng số.

Đồ thị hàng tuyến tính được miêu tả bằng đường thẳng nối các biến với nhau. Nó được

miêu tả bởi công thức sau :

(3.1) ....

Với Y là biến độc lập, α là hằng số, còn X là biến độc lập

Kiểm định tính độc lập tuyết tính của thị trường hiệu quả dạng yếu được chia ra

làm 2 loại. Kiểm định tham số và kiểm định phi tham số. Trước đây người ta cho rằng

tất cả số liệu chứng khoán đều có phân phối chuẩn nhưng sau đó không còn những giả

định như trên nữa vì thế họ gọi là kiểm định phân phối không chuẩn. Kiểm định tham

số bao gồm kiểm định tính tự tương quan (autocorrelation) và kiểm định đơn vị (unit

root test). Trong khi kiểm định phi tham số bao gồm kiểm định chuỗi (Runs test) và

kiểm định phương sai (Variance ratio test).

Kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của TTCK chủ yếu tập trung vào sự phân

phối ngẫu nhiên của lợi nhuận trong một chuỗi thời gian. Nếu lợi nhuận có phân phối

19 theo kiểu hình chuông (bell-shaped) tức là có phân phối chuẩn. Giả định lý thuyết

bước ngẫu nhiên ủng hộ tính hiệu quả dạng yếu của thị trường vốn. Trong phần này,

những phương pháp được áp dụng để kiểm định tính hiệu quả dạng yếu của TTCK

được diễn giải như sau. Đầu tiên ta sử dụng phương pháp mô tả thống kê để kiểm tra

tính phân phối của chuỗi lợi nhuận (log-returns). Sau đó kiểm định đơn vị (unit root

test). Cuối cùng tác giả sẽ kiểm định tính tự tương quan và kiểm định chuỗi.

3.3.1 Kiểm định tính phân phối chuẩn

Một trong những giả định cơ bản của lý thuyết bước ngẫu nhiên cũng nhưng thị

trường hiệu quả là chuỗi lợi nhuận phải có phân phối chuẩn. Điều này được đo lường

bằng thống kê mô tả.

Phương pháp này được dùng trong tài liệu tài chính thực nghiệm để tìm ra

những đặc điểm chính của mẫu được chọn như : Trung bình, trung vị, độ lệch tiêu

chuẩn phương sai, hệ số nhọn (Kurtosis), hệ số bất đối xứng (Skewness)

 Hệ số bất đối xứng skewness : Đo lường tính bất đối xứng của phân phối

chuỗi lợi nhuận quanh vị trí trung bình của nó. Nó được tính bởi công thức sau

(3.2)

Với S là hệ số Skewness, N là số quan sát, i là chứng khoán bất kỳ, y lợi nhuận

của chứng khoán, là lợi nhuận trung bình, là ước lượng độ lệch tiêu

chuẩn. Thông thường hệ Skewness bằng 0 sẽ phản ánh mức phân phối của các

quan sát là phân phối chuẩn.

 Hệ số nhọn Kurtosis :Đo lường độ nhọn phân phối của các chuỗi dữ liệu. Nó

được tính bởi công thức sau

(3.3)

Thông thường hệ số K bằng 3 thì phản ánh mức phân phối của các quan sát là

phân phối chuẩn. Nếu hệ số K lớn hơn 3 thì phân phối có hình chóp nhọn hơn so với

phân phối chuẩn. Nếu hệ số K nhỏ hơn 3, thì phân phối có hình phẳng hơn so với phân

phối chuẩn. Trong cả 2 trường hợp nêu trên thì gọi là phân phối có đuôi phình (fat-tail)

so với phân phối chuẩn có đuôi hẹp (thin-tail)

 Kiểm định đơn vị theo phƣơng pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller) :

Phương pháp này nhằm kiểm tra tính dừng của chuỗi lợi nhuận theo thời gian.

Nó được tính bởi công thức sau :

(3.4)

Trong đó, Yit : chuỗi dữ liệu của chứng khoán i tại thời điểmt

Yit = Ln(Pt) : là là hàm logarit của chứng khoán i tại thời điểm t

 là hằng số

là ước lượng biến xu hướng theo thời gian t

: là sai phân bậc 1

là hệ số được ước lượng

t : là xu hướng

it= ln(Pt)

là số hạng sai số hay còn gọi nhiễu trắng (white noise).

q : là số độ trễ (lags)

3.3.2 Kiểm định tự tƣơng quan

Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan

sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không

gian (trong số liệu chéo).Mục đích của việc phân tích tự tương quan nhằm xác định

khả năng xem là có tự tương quan trong dãy số quan sát hay không.Một dãy số được

xem là có hiện tượng tự tương quan khi sự biến động của dãy số quan sát tuân theo

21 những chu kỳ nhất định với xu hướng mà chúng ta có thể dự đoán được quy luật của

nó.Ta cũng có thể nói dãy số lúc này không có tính ngẫu nhiên .

Đối với nghiên cứu này,hệ số tự tương quan nó thể hiện mối quan hệ tuyến tính

giữa các quan sát là lợi nhận của các cổ phiếu theo thời gian.Một hệ số tương quan nếu

khác không,điều đó chứng tỏ giữa các quan sát có mối quan hệ phụ thuộc nhau.Chẳng

hạn nếu chúng ta nghiên cứu về tính tự tương quan trong lợi nhuận của cổ phiếu,nếu hệ

số tương quan dương,nghĩa là lợi nhuận của cổ phiếu ở thời điểm sau sẽ có sự biến đổi

cùng chiều so với giá cổ phiếu trong hiện tại.Nếu nó đang tăng trong hiện tại thì tất

nhiên giá cổ phiếu cũng sẽ tiếp tục tăng so với giá của nó trong thời điểm trước

đó.Ngươc lại,sự tương quan sẽ là ngược chiều khi hệ số tương mang dấu âm,tức là giá

cổ phiếu sẽ giảm sau đó nếu hiện tại nó đang tăng.Mọi hệ số tương quan nếu khác

không đều có ý nghĩa rằng dãy số quan sát là không có tính ngẫu nhiên. Tuy nhiên,nếu

kết quả là có sự tương quan giữa các quan sát vậy chúng ta cần xác định chu kỳ của nó

là như thế nào sau bao lâu sẽ tăng hoặc vào khi nào sẽ bắt đầu giảm.Vấn đề này liên

quan đến một thuật ngữ mới là các độ trễ.

Trong phân tích chuỗi thời gian,chúng ta có thể gặp hiện tượng biến phụ thuộc

ở thời kỳ t sẽ phụ thuộc vào các biến khác và chính biến đó ở thời kỳ (t – 1).Chẳng

hạn khi nghiên cứu mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và thông tin,chúng ta thấy rằng giá

cổ phiếu tại một thời điểm hiện tại không chỉ phụ thuộc vào các thông tin liên quan đến

nó trong thời điểm đó mà còn phụ thuộc vào giá của chính cổ phiếu đó trong thời điểm

trước đó.

Ví dụ một cổ phiếu với mức giá được xác định trong thời điểm hiện tại là t.Giả

sử với những thông tin mới được công bố trên thị trường sẽ làm giá cổ phiếu có xu

hướng tăng lên.Như vậy,các quan sát trong dãy số liệu sẽ có hệ số tương quan dương

và độ trễ trong trường hợp này là 1.Nghĩa là giá cổ phiếu đó trong thời điểm t+1 cũng

sẽ tăng lên.Nếu kết quả cho ra một hệ số tương quan âm với độ trễ là 2,điều này nói

lên rằng cứ cách 2 quan sát giá cổ phiếu sẽ giảm nếu giá của nó đang tăng trong thời

điểm đang xét.

Lợi nhuận của cổ phiếu i tại thời điểm t được xác định như sau :

(3.5)

Trong đó hệ số tương quan được xác định bởi công thức :

𝑁 −𝑘 𝑡=1

(3.6)

ρk =

( 𝑟𝑡 −𝑟 )( 𝑟𝑡+𝑘 − 𝑟 ) 𝑁 (𝑟𝑡 − 𝑟 )2 𝑡=1

(3.7)

(Nguồn : giáo trình kinh tế lượng)

Trong đó :

k :độ trễ

ρk : hệ số tương quan về lợi nhuận của từng cổ phiếu với độ trễ k

N : tổng số quan sát

r t : lợi nhuận cổ phiếu ở thời điểm t

r t + k :lợi nhuận cổ phiếu ở thời điểm t+k

𝑟 : trung bình lợi nhuận của các cổ phiếu

Đây là hệ số để kiểm tra về hiện tượng tự tương quan đối với lợi nhuận của từng

cổ phiếu và chỉ số thị trường với độ trễ được xác định là k.Để lợi nhuận của cổ phiếu

tại các thời điểm không có sự tương quan nhau và dãy số được xem là ngẫu nhiên thì

hệ số này phải bằng không.

Giả thuyết kiểm định cho trường hợp này là : H0 𝛒𝐤 = 0

Trên đây là chỉ số tương quan trong chuỗi lợi nhuận cổ phiếu ở từng độ trễ xác

định.Ngoài ra,chúng ta cần xác định liệu chừng lợi nhuận của từng cổ phiếu ở nhiều độ

trễ khác nhau có mối tương quan gì hay không ? Nếu chúng có mối tuong quan nhau

23 thì chắc chắn tính ngẫu nhiên của các quan sát trong chuỗi thời gian cũng sẽ bị phá vỡ

mặc dù trong từng độ trễ xác định,đa số chúng lại không có sự tương quan.Vì vậy,bên

cạnh việc kiểm tra về tính tự tương quan của dãy số với từng độ trễ xác định,chúng ta

cũng sẽ tiến hành việc kiểm định tự tương quan của dãy số trong trường hợp giữa

nhiều độ trễ khác nhau.

Giả thuyết cần kiểm định lúc này sẽ là :

H0 : ρ1 = ρ2 = … = ρk = 0

Để kiểm định cho giả thuyết trên,chúng ta có thể kiểm định với từng ρk riêng lẽ,tuy

nhiên người ta thường dùng giá trị thống kê Q được định nghĩa bởi Ljung – Box

như sau :

(3.8)

QLB = N ( N + 2 )

𝑘 𝑗 =1

2 𝜌𝑗 𝑁−𝑗

QLB : Giá trị kiểm định Q

ρj : Hệ số tương quan về lợi nhuận của cổ phiếu ở độ trễ j

N : Tổng quan sát

k : độ trễ

Muốn chuỗi số liệu đạt được tính ngẫu nhiên của nó thì mỗi hệ số tương quan

(ρj) đều phải bằng không.Vì vậy chỉ cần một hệ số tương quan khác không thì chuỗi số

liệu được xem như có mối tương quan lẫn nhau giữa các quan sát chuỗi. Điều này làm

2 cho từ tra bảng. Nếu X2 > Xα

2 .

giả thuyết H0 bị bác bỏ.Kiểm định trong bài là kiểm định hai đuôi với giá trị kiểm định là Q.Giá trị kiểm định là Q tuân theo gần như là một phân phối X2 có bậc tự do k.Với 2 ta sẽ mức ý nghĩa α và bậc tự do k,ta có được giá trị Xα

bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết có xảy ra hiện tượng tự tương quan. Tương tự ngược lại với trường hợp X2 < Xα

3.3.3. Kiểm định chuỗi Runs test

Để một TTCK là thị trường hiệu quả thì giá hay lợi nhuận cổ phiếu và chỉ số thị

trường phải là một dãy số ngẫu nhiên.Nghĩa là nó không có sự phụ thuộc về giá của cổ

phiếu giữa quá khứ và tương lai,giữa các ngày trong tuần và giữa các tuần với nhau.Để

kiểm định giả thuyết về tính ngẫu nhiên của mẫu trong bài nghiên cứu này chúng ta sử

dụng kiểm định chuỗi (Runs test). Vì vậy,kiểm định chuỗi cung cấp các phương tiện

để xác định liệu một chuỗi liên tục các quan sát có phù hợp với kỳ vọng hay không ?

Nếu nó rơi vào phạm vi kỳ vọng,chúng ta sẽ có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H0 rằng

dãy số ngẫu nhiên và ngược lại,nếu số chuỗi tính được vượt quá giới hạn của sự kỳ

vọng thì giả thuyết xem như bị bác bỏ.

Vậy trong một quá trình được xem ngẫu nhiên,chúng ta sẽ kỳ vọng có nhiều hay

ít chuỗi ?

Hiển nhiên quá ít chuỗi sẽ thể hiện sự chênh lệch / phi ngẫu nhiên của quá trình

đó.Do đó công cụ thống kê có cung cấp cho chúng ta công thức tính chuỗi kỳ vọng

𝑛 𝑁 𝑁+1 − 𝑡=1

2 𝑛𝑖

như sau :

𝑚 =

𝑁

(3.9)

(Nguồn : giáo trình kinh tế lượng)

Trong đó :

m :số chuỗi được kỳ vọng

N: tổng số quan sát của mẫu

ni : tổng số chuỗi trong từng loại chuỗi

Với số quan sát lớn (N>30),phân phối mẫu của giá trị kỳ vọng(m) được xem như gần

2 𝑛𝑖

3 𝑖=1

3 𝑖=1 +𝑁 𝑁−1 −2𝑁

3 3 𝑖=1 −𝑁3 𝑛𝑖

với phân phối chuẩn.Và độ lệch chuẩn của phân phối của m được cho bởi công thức.

𝜎𝑚 = {

(3.10) 𝑁2 𝑁−1

25 Ở đây giả thuyết mà chúng ta cần kiểm định là : chuỗi quan sát về lợi nhuận

theo ngày của các cổ phiếu và chỉ số VN index là ngẫu nhiên.Tức là sử dụng kiểm

định hai đuôi : H0 : 𝜎m = 0 .

Giá trị thống kê trong trường hợp này là kiểm định Z.Giá trị thống kê Z sẽ được

so sánh với giá trị tra bảng nhằm làm cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 . Z

được xác định theo công thức :

(3.11)

𝑍 =

𝑅 ±0.5−𝑚 𝜎𝑚

 R = 𝑛𝑖

3 𝑖=1

Trong đó : R là số chuỗi đếm được của dãy quan sát trong thực tế

M: số chuỗi được kỳ vọng theo ngẫu nhiên .

0.5 : hệ số điều chỉnh liên tục .

Đây là hệ số được nghiên cứu và đưa ra vào năm 1956 bởi hai nhà khoa học

Wallis và Robert.Trường hợp nếu số chuỗi đếm được từ thực tế là nhỏ hơn giá trị kỳ

vọng thì sử sụng hệ số điều chỉnh liên tục tăng (+ 0.5) và ngược lại,nếu số chuỗi đếm

được trong thực tế lại nhỏ hơn số chuỗi kỳ vọng của ngẫu nhiên thì sử dụng hệ số điều

chỉnh liên tục giảm (-0.5).

R < m => + 0.5

R > m => - 0.5

Khi số chuỗi R quá lớn hay quá nhỏ đều sẽ không rơi vào phạm vi của số chuỗi

được kỳ vọng, giả thuyết H0 lúc này bị bác bỏ.Tức là dãy số biến động không theo tính

ngẫu nhiên mà nó có sự phụ thuộc giữa các quan sát với nhau.Tất nhiên,giả thuyết về

thị trường hiệu quả cũng sẽ không được chấp nhận trên TTCK Việt Nam.

CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH

4.1 Kết quả và ý nghĩa của kiểm định

Như đã trình bày ở chương III, để kiểm định giả thuyết “Thị trường hiệu quả” ở

mức độ yếu cho thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả sẽ sử dụng 2 phương pháp

kiểm định là kiểm định hệ số tự tương quan và kiểm định chuỗi. Dữ liệu nghiên cứu là

lợi nhuận theo ngày của các cổ phiếu được tính ra từ giá cả thực tế của cổ phiếu đó trên

thị trường. Mẫu được chọn là chỉ số VN index và 7 cổ phiếu khác trên sàn giao dịch

chứng khoán TP.HCM. Sau đây là phần thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu.

Phần này tác giả sẽ lần lượt kiểm định phân phối chuẩn và kiểm định tính dừng

Unit root test trước để đảm bảo ý nghĩa của hồi qui và tương quan trong nghiên cứu

thống kê. Sau đó tác giả sẽ kiểm định chuỗi (Runs test) để kiểm định cho những dữ

liệu phi tham số, không tuân theo phân phối chuẩn và kiểm định hệ số AC – Q-stat để

kiểm định chuỗi dữ kiệu tuân theo phân phối chuẩn.

• Kiểm định phân phối chuẩn • Kiểm định tính dừng Unit root test ( việc kiểm đính dừng để đảm bảo ý nghĩa của các kết luận liên quan đến hồi quy và tương quan trong nghiên cứu.

1

• Kiểm định tương quan Runs test ( kiểm định cho những chuỗi dữ liệu phi tham số , ko tuân theo phân phối chuẩn ) • Kiểm đinh tương quan AC - Q-stat kiểm định chuỗi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn

2

4.1.1 Kiểm định phân phối chuẩn

Bảng 4.1 : Bảng thống kê mô tả và dữ liệu tỉ suất sinh lợi theo ngày nghiên cứu

trong bài

FPT

GMD

REE

HAG

VIC

STB

VNM

VN-Index

Thống kê mô tả

Số quan sát

749

Trung bình

-8E-06

-0.00073

-0.00082

-0.0015

0.000291

-0.00026

3.12E-05

0.000154

Trung vị

0.000287

-0.04671

Mode Độ lêch chuẩn

0.024437

0.030514

0.038318

0.030895

0.037641

0.023489

0.03419

0.016642

Phương sai

0.000597

0.000931

0.001468

0.000955

0.001417

0.000552

0.001169

0.000277

Hệ số bất đối xứng

-2.08499

-1.52506

-9.65374

-4.0345

-5.49727

-1.33889

-10.9494

0.018542

Hệ số nhọn

25.61524

15.95105

186.8804

46.27406

75.67796

11.5099

192.8059

0.396297

-0.28963

-0.32542

-0.74257

-0.35937

-0.54502

-0.19692

-0.64768

-0.04671

Minimum

0.04879

0.20125

0.04879

0.046468

Maximum

(Nguồn tính toán dựa trên phần mềm SPSS)

Nhìn vào bảng thống kê mô tả chuỗi dữ liệu có thể nhận thấy,chuỗi dữ

liệukhông tuân theo quy luật phân phối chuẩn.Thông thường,hệ số bất đối xứng

(Skewness) bằng không và hệ số nhọn (Kurtosis) bằng 3 sẽ phản ánh mức phân phối

của các quan sát là phân phối chuẩn.

Độ bất đối xứng là đại lượng dùng làm thước đo mức độ thiếu cân đối của phân bố

thực nghiệm, phản ánh sự phân bố không đồng đều của các thành phần trong chuỗi

xung quanh tâm phân phối - giá trị trung bình số học. Nếu hệ số bất đối xứng (S) >0 thì

mật độ phân bố có dạng đuôi lệch phải, đặc trưng cho sự tản mạn của các

thành phần có trị số l ớ n h ơ n t r u n g b ì n h s ố h ọ c ; n ế u ( S ) < 0 t h ì m ậ t đ ộ

p h â n b ố c ó d ạ n g đ u ô i l ệ c h t r á i , đ ặ c trưng cho sự phân tán của các thành

phần có trị số nhỏ hơn trung bình số học. Ở đây có thể thấy hệ số bất đối xứng của

chuỗi dữ liệu FPT, GMD,HAG,REE,VIC, VNM và STB nhỏhơn không và phân phối

lệch trái, trong khi chuỗi VN index lớn hơn 0 và có phân phối lệch phải. Điều này hàm

ý chuỗi dữ liệu VN index sẽ có mật độ phân bố đồng đều hơn hai chuỗi dữ liệu còn lại.

Đối với hệ số nhọn Kurtosis, tất cả các mã FPT, GMD, HAG, REE, VIC, VNM và

STB đều lớn hơn 3 do đó phân phối của tất cả các mã này đều có hình chóp nhọn.

Trong khi VN index lai có hệ số Kurtosis nhỏ hơn 3. Điều này cho thấy phân phối của

VN index se có hình ít nhọn hơn.

Tuy nhiên, trung vị (Median) và trung bình (Mean) của các mã CK khá là khác

nhau. Điều này cho thấy mức độ tập trung của các giá trị không đồng đều.Nhìn vào

biểu đồ phân phối có thể thấy rõ điều đó.

Hình 4.1 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu FPT

Hình 4.2 : Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã VN index

Hình 4.3 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã STB.

Hình 4.4 – Biểu đồ mô tả phân phối của chuỗi dữ liệu mã GMD.

Sự đóng góp của biểu đồ trên giúp ta có cái nhìn bao quát hơn về sự phân phối của

các mã quan sát. Tuy nhiên để khẳng định chuỗi dữ liệu có tuân theo quy luật phân

phối chuẩn hay không ta cần phải dựa vào kết quả kiểm định cụ thể để có thể đưa ra

kết luận chính xác .

4.1.2 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test)

Kiểm định nghiệm đơn vị được áp dụng đối với 8 mã đại diện. Mẫu số được

chọn tương tự được lấy theo thị trường và thời gian nhằm xem xét tính ngẫu nhiên của

chuỗi lợi nhuận thông qua việc kiểm định tính dừng tương ứng.Kết quả kiểm định theo

phương pháp Augmented Dick Fuller ( ADF ) được đưa ra tại bảng dưới đây để kiểm

định tính dừng .

Null Hypothesis: FPT has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -24.37917 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(FPT) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:31 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.9941

0.036378 0.000889

-24.37917 -0.007341

Variable FPT(-1) C

Coefficient -0.886871 -6.53E-06

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.443426 Mean dependent var 0.442680 S.D. dependent var 0.024312 Akaike info criterion 0.440954 Schwarz criterion 1719.780 F-statistic 1.984839 Prob(F-statistic)

5.39E-06 0.032567 -4.592994 -4.580648 594.3439 0.000000

Bảng 4.2– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã FPT

Null Hypothesis: GMD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -21.99152 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GMD) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:34 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.5970

0.035769 0.001092

-21.99152 -0.528989

Variable GMD(-1) C

Coefficient -0.786624 -0.000578

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.393312 Mean dependent var 0.392499 S.D. dependent var 0.029851 Akaike info criterion 0.664762 Schwarz criterion 1566.256 F-statistic 2.002167 Prob(F-statistic)

1.16E-20 0.038299 -4.182504 -4.170158 483.6267 0.000000

Bảng 4.3– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã GMD

Null Hypothesis: HAG has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -23.39420 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(HAG) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:35 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.2579

0.036200 0.001119

-23.39420 -1.132207

Variable HAG(-1) C

Coefficient -0.846880 -0.001267

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.423176 Mean dependent var 0.422403 S.D. dependent var 0.030572 Akaike info criterion 0.697262 Schwarz criterion 1548.405 F-statistic 2.001467 Prob(F-statistic)

3.47E-05 0.040227 -4.134773 -4.122427 547.2885 0.000000

Bảng 4.4– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã HAG

Null Hypothesis: REE has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -24.30335 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(REE) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:36 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.036366 0.001394

-24.30335 -0.522308

0.0000 0.6016

Variable REE(-1) C

Coefficient -0.883808 -0.000728

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.441890 Mean dependent var 0.441141 S.D. dependent var 0.038110 Akaike info criterion 1.083465 Schwarz criterion 1383.561 F-statistic 1.999975 Prob(F-statistic)

-1.18E-05 0.050978 -3.694014 -3.681668 590.6530 0.000000

Bảng 4.5– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã REE

Null Hypothesis: STB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -23.62172 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(STB) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:37 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.7962

0.036230 0.000851

-23.62172 -0.258393

Variable STB(-1) C

Coefficient -0.855816 -0.000220

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.427908 Mean dependent var 0.427141 S.D. dependent var 0.023275 Akaike info criterion 0.404129 Schwarz criterion 1752.395 F-statistic 1.995927 Prob(F-statistic)

0.000000 0.030752 -4.680199 -4.667853 557.9856 0.000000

Bảng 4.6– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã STB

Null Hypothesis: VIC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -23.50859 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(VIC) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:39 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.036205 0.001363

-23.50859 0.182861

0.0000 0.8550

Variable VIC(-1) C

Coefficient -0.851129 0.000249

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.425559 Mean dependent var 0.424789 S.D. dependent var 0.037272 Akaike info criterion 1.036324 Schwarz criterion 1400.198 F-statistic 1.997081 Prob(F-statistic)

6.74E-06 0.049143 -3.738499 -3.726153 552.6538 0.000000

Bảng 4.7– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VIC

Null Hypothesis: VNM has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -27.55753 -3.438865 -2.865188 -2.568768

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(VNM) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:40 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.9797

0.036628 0.001252

-27.55753 0.025504

Variable VNM(-1) C

Coefficient -1.009379 3.19E-05

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.504456 Mean dependent var 0.503792 S.D. dependent var 0.034235 Akaike info criterion 0.874317 Schwarz criterion 1463.775 F-statistic 2.000094 Prob(F-statistic)

-3.81E-05 0.048600 -3.908490 -3.896144 759.4176 0.000000

Bảng 4.8– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VNM

Null Hypothesis: VN_INDEX has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=19)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -21.07112 -3.438865 -2.865188 -2.568768

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(VN_INDEX) Method: Least Squares Date: 11/03/12 Time: 21:41 Sample (adjusted): 1/05/2009 12/30/2011 Included observations: 748 after adjustments

Prob.* 0.0000

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000 0.8443

0.035415 0.000589

-21.07112 0.196469

Variable VN_INDEX(-1) C

Coefficient -0.746229 0.000116

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.373105 Mean dependent var 0.372265 S.D. dependent var 0.016119 Akaike info criterion 0.193821 Schwarz criterion 2027.209 F-statistic 1.966831 Prob(F-statistic)

3.96E-06 0.020344 -5.414998 -5.402652 443.9920 0.000000

( nguồn phân tích dựa trên phần mềm Eviews )

Bảng 4.9– Kết quả kiểm định cho đơn vị mã VN – Index

Kết luận : Dựa vào kết quả của bảng kiểm định , ta thấy các giá trị Prob < 0.05 ( mức

ý nghĩa 5% ) điều đó cho thấy rằng chuỗi của các mã quan sát là chuỗi dừng.

 Kiểm định phân phối chuẩn Kolmogorov – Smirnov

A. Kết quả kiểm định.

Bảng 4.10 – Kiểm định phân phối chuẩn Kolmogorov – Smirnov

Kolmogorov-Smirnov ( n>50)

Shapiro-Wilk ( n< 50 )

Tests of Normality

Statistic

df

Sig.

Statistic

df

Sig.

FPT GMD REE HAG VIC STB VNM VN-Index

0.102005 749 0.080535 749 0.106057 749 0.102178 749 0.10706 749 0.12181 749 0.194146 749 0.03665 749

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.019

0.877195 749 0.889763 749 6.00E-01 749 0.765436 749 0.690686 749 0.885263 749 0.482632 749 0.991345 749

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

(Nguồn tác giả tính toán trên SPSS )

Bảng kết quả kiểm định tiêu chuẩn K-S cho thấy giá trị Sig của các chuỗi lợi tức

FPT, GMD, HAG, REE, STB, VIC, VNM và VN – Index đều nhỏ hơn 0.05; chứng tỏ

phân phối này không phải là phân phối chuẩn hoặc có thể hiểu rằng các mã này đều có

chuỗi không tuân theo bước ngẫu nhiên; cho nên có lý do để tiên đoán trước rằng các

mã này có thể không đạt hiệu quả dạng yếu cụ thể hơn là thị trường không hiệu quả.

Có thể khẳng định thêm về kết luận thông qua biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q

plot).Phân phối chuẩn khi biểu đồ xác suất này có quan hệ tuyến tính (đường

thẳng).Các chấm đỏ càng nằm gần hoặc trên đường thẳng thì càng tiến gần tới phân

phối chuẩn.

Hình 4.5 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã FPT.

Hình 4.6 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã GMD

Hình 4.7 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã HAG.

Hình 4.8 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã REE.

Hình 4.9 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã STB

Hình 4.10 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VIC

Hình 4.11 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VNM

Hình 4.12 – Biểu đồ xác suất chuỗi dữ liệu mã VN index

4.1.3 Kiểm định đoạn mạch Runs test ( kiểm định phi tham số )

Kiểm định Runs test được áp dụng cho 8 chuỗi dữ liệu tuân theo quy luật phân

phối bình thường với các tiêu chí được đưa ra là trung bình, trung vị và mode.

Bảng 4.11 – Kết quả kiểm định đoạn mạch.

Runs Test (Mean)

FPT

GMD

REE

HAG

VIC

STB

VNM

VN-Index

Test Value(a)

-.0000080

-.0007332

-.0008210

-.0015006

.0002912

-.0002566

.0000312

.0001536

Cases < Test Value

320

347

353

338

420

323

468

371

Cases >= Test Value

429

402

396

411

329

426

281

378

Total Cases

749

Number of Runs

433

402

414

404

414

409

431

320

663

671

657

663

662

657

682

-2.583

-2.976

-1.927

-3.170

-3.264

-2.789

-3.210

-4.203

Asymp. Sig. (2-tailed)

.010

.003

.054

.002

.001

.005

.001

.000

(Nguồn số liệu tác giả tính toán từ SPSS)

Với giả định đây là các mã không có phân phối chuẩn, trong các mã quan sát được đưa ra kiểm định; FPT và REE có giá trị Sig > 0.05 . Do đó,các mã đại diện này đều là chuỗi ngẫu nhiên nói cách khác là không có tự tương quan . Mặt khác, các mã GMD, HAG, VIC, STB, VNM và VN – Index có sig < 0.05 bác bỏ giả thuyết H0 (R = 0): chuỗi này là chuỗi không ngẫu nhiên. Như vậy ở các mã chứng khoán này cũng như chỉ số VN index tỷ suất sinh lợi (hay giá ) ở hiện tại có liên quan đến quá khứ.Do đó ta có thể kết luận thị trường là không hiệu quả về mặt thông tin dạng yếu.

4.1.4 Kiểm định tự tƣơng quan với giả định có phân phối chuẫn ở các mã

Dựa vào phần mềm thống kê Eviews cho kết quả về tự tương quan của các mã

quan sát như sau :

Bảng 4.12 : Kết quả kiểm định hệ số AC của FPT và GMD

FPT

GMD

STT

AC

PAC

Q-Stat

Prob

AC

PAC

Q-Stat

Prob

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

0.113 -0.053 -0.111 -0.047 0.044 0.07 -0.008 -0.035 -0.112 -0.113 0.015 0.013 0.061 0.021 0.03 -0.052 -0.005 0.014 0.053 0.036 0.014 -0.008 0.024 -0.032 0.075 -0.012 0.036 0.001 -0.048 -0.012 -0.024 -0.053 0.009 0.022 -0.047 0.023

0.113 -0.067 -0.099 -0.027 0.042 0.048 -0.025 -0.019 -0.096 -0.097 0.017 -0.024 0.043 0.016 0.05 -0.047 0.004 0.002 0.02 0.018 0.02 0.014 0.047 -0.033 0.086 -0.043 0.054 0.002 -0.03 0.008 -0.025 -0.055 0.011 0.015 -0.045 0.029

9.6235 11.764 21.065 22.742 24.192 27.941 27.984 28.9 38.392 48.111 48.282 48.401 51.28 51.63 52.297 54.379 54.402 54.56 56.723 57.741 57.895 57.949 58.387 59.196 63.51 63.613 64.629 64.631 66.396 66.51 66.953 69.165 69.224 69.607 71.379 71.79

0.002 0.003 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

0.213 0.054 0.049 0.068 0.045 0.009 -0.02 0.006 0.009 -0.024 0.021 0.012 0.054 0.01 -0.011 0.01 0.05 0.024 0.063 0.031 0.034 0.053 -0.014 -0.018 0.007 0.009 0.01 0.006 -0.09 -0.005 -0.004 -0.015 -0.022 0.025 0.012 0.001

0.213 0.009 0.037 0.052 0.019 -0.009 -0.027 0.011 0.004 -0.028 0.036 0.002 0.053 -0.013 -0.015 0.011 0.041 0.005 0.06 0.005 0.02 0.034 -0.04 -0.018 0.009 0.004 0.012 0.005 -0.094 0.023 -0.009 -0.013 -0.013 0.039 -0.002 -0.006

34.238 36.412 38.206 41.703 43.255 43.318 43.636 43.66 43.728 44.162 44.511 44.624 46.842 46.914 47.004 47.079 48.983 49.441 52.546 53.307 54.192 56.393 56.539 56.802 56.838 56.908 56.985 57.011 63.344 63.367 63.382 63.565 63.94 64.439 64.558 64.558

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001 0.000 0.000 0.001 0.001 0.001 0.001 0.002 0.002

Bảng 4.13 : Kết quả kiểm định hệ số AC của HAG và REE

HAG

REE

STT

AC

PAC

Q-Stat

Prob

AC

PAC

Q-Stat

Prob

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

0.153 0.031 -0.012 -0.016 0 0.016 -0.044 -0.014 0.011 0.031 0.037 0.005 0.026 0.04 -0.003 -0.027 -0.019 0.02 -0.019 0.02 0.018 0.048 0.052 0.039 0.056 -0.008 0.001 -0.012 -0.052 -0.085 -0.012 0.023 -0.003 0.012 -0.05 -0.013

0.153 0.008 -0.018 -0.012 0.005 0.016 -0.05 -0.001 0.017 0.027 0.026 -0.006 0.028 0.033 -0.016 -0.026 -0.007 0.031 -0.03 0.024 0.016 0.044 0.034 0.02 0.051 -0.024 0.006 -0.012 -0.046 -0.067 0.009 0.027 -0.02 0.007 -0.058 -0.005

17.594 18.309 18.412 18.601 18.602 18.787 20.246 20.402 20.499 21.239 22.266 22.287 22.79 24.002 24.009 24.574 24.838 25.16 25.447 25.748 25.999 27.806 29.865 31.062 33.504 33.558 33.558 33.67 35.79 41.444 41.561 41.982 41.987 42.094 44.031 44.169

0.000 0.000 0.000 0.001 0.002 0.005 0.005 0.009 0.015 0.019 0.022 0.034 0.044 0.046 0.065 0.078 0.098 0.121 0.146 0.174 0.206 0.182 0.153 0.152 0.119 0.147 0.179 0.212 0.180 0.080 0.097 0.111 0.136 0.161 0.141 0.165

0.116 0.016 0.034 0.042 0.056 0.014 -0.010 -0.027 0.024 0.012 0.001 0.033 -0.015 -0.047 -0.020 0.017 0.005 -0.022 -0.002 -0.008 0.028 0.010 0.062 -0.001 0.057 -0.013 -0.036 0.020 -0.028 -0.014 -0.009 0.028 0.052 0.022 0.006 0.035

0.116 0.002 0.032 0.035 0.047 0.001 -0.015 -0.029 0.027 0.005 0.001 0.035 -0.022 -0.047 -0.014 0.02 0.004 -0.019 0.008 -0.006 0.026 0.002 0.066 -0.015 0.058 -0.033 -0.036 0.016 -0.035 -0.005 -0.001 0.031 0.047 0.011 -0.001 0.038

10.151 10.34 11.196 12.526 14.861 15.015 15.091 15.638 16.077 16.191 16.191 17.02 17.182 18.841 19.16 19.38 19.402 19.789 19.793 19.841 20.451 20.531 23.462 23.462 26 26.133 27.145 27.463 28.059 28.205 28.272 28.87 30.987 31.369 31.401 32.365

0.001 0.006 0.011 0.014 0.011 0.02 0.035 0.048 0.065 0.094 0.134 0.149 0.191 0.171 0.207 0.249 0.306 0.345 0.407 0.468 0.493 0.55 0.434 0.493 0.408 0.456 0.456 0.493 0.515 0.56 0.607 0.626 0.568 0.597 0.643 0.642

Bảng 5.14 : Kết quả kiểm định hệ số AC của STB và VIC

STB

VIC

STT

AC

PAC

Q-Stat

Prob

AC

PAC

Q-Stat

Prob

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

0.144 0.007 -0.002 0.016 0.015 -0.005 -0.042 -0.031 -0.006 0.009 -0.009 0.052 0.033 0.046 -0.009 -0.003 -0.012 0.032 0.02 0.029 0.053 0.026 -0.022 0.018 0.066 0.024 0.029 -0.032 -0.024 -0.044 0.01 -0.007 0.051 -0.002 -0.003 -0.012

0.144 -0.014 -0.001 0.016 0.011 -0.009 -0.041 -0.02 0.001 0.009 -0.011 0.058 0.019 0.038 -0.023 0 -0.014 0.034 0.014 0.031 0.052 0.011 -0.029 0.021 0.061 0.002 0.031 -0.037 -0.008 -0.047 0.02 -0.012 0.057 -0.021 -0.001 -0.016

15.634 15.673 15.675 15.859 16.032 16.053 17.385 18.136 18.162 18.222 18.285 20.315 21.171 22.802 22.868 22.873 22.992 23.756 24.079 24.735 26.945 27.466 27.838 28.085 31.477 31.929 32.575 33.377 33.814 35.295 35.375 35.413 37.455 37.46 37.468 37.586

0.000 0.000 0.001 0.003 0.007 0.013 0.015 0.020 0.033 0.051 0.075 0.061 0.070 0.064 0.087 0.117 0.150 0.163 0.193 0.212 0.173 0.194 0.222 0.256 0.174 0.195 0.211 0.222 0.246 0.232 0.269 0.310 0.272 0.313 0.357 0.396

0.149 0.013 0.023 0.041 0.036 0.026 0.055 0.018 -0.025 -0.021 -0.014 0.077 0.021 0.022 -0.056 -0.002 0.016 -0.038 -0.015 0.011 -0.023 -0.02 0.02 -0.037 -0.07 -0.042 -0.05 -0.033 -0.068 -0.056 -0.007 -0.036 -0.008 -0.024 0.022 0.035

0.149 -0.01 0.023 0.035 0.026 0.017 0.048 0.001 -0.031 -0.017 -0.014 0.08 -0.002 0.021 -0.066 0.015 0.011 -0.044 -0.009 0.013 -0.024 -0.003 0.033 -0.056 -0.055 -0.027 -0.034 -0.018 -0.056 -0.033 0.018 -0.023 0.01 -0.019 0.031 0.035

16.666 16.787 17.182 18.456 19.449 19.964 22.237 22.493 22.97 23.311 23.463 27.97 28.291 28.66 31.098 31.101 31.296 32.415 32.598 32.696 33.097 33.416 33.741 34.828 38.6 39.941 41.92 42.79 46.421 48.859 48.899 49.903 49.947 50.397 50.773 51.744

0.000 0.000 0.001 0.001 0.002 0.003 0.002 0.004 0.006 0.01 0.015 0.006 0.008 0.012 0.009 0.013 0.018 0.02 0.027 0.036 0.045 0.056 0.069 0.071 0.04 0.04 0.034 0.036 0.021 0.016 0.022 0.023 0.03 0.035 0.041 0.043

Bảng 4.15 : Kết quả kiểm định hệ số AC của VNM và VN index

VNM

VN – Index

STT

AC

PAC

Q-Stat

Prob

AC

PAC

Q-Stat

Prob

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

-0.009 -0.057 0.042 0.01 -0.013 -0.026 0.034 -0.061 0.006 0.045 0.007 0.014 -0.013 -0.011 -0.015 0.01 -0.003 -0.035 -0.027 0.008 0.013 0.024 0.028 -0.011 0.023 0.04 0.014 -0.035 -0.005 -0.035 -0.019 0.03 -0.013 -0.059 -0.003 0.02

-0.009 -0.057 0.041 0.007 -0.008 -0.027 0.032 -0.063 0.011 0.036 0.013 0.019 -0.014 -0.015 -0.014 0.008 -0.004 -0.028 -0.03 0.005 0.01 0.027 0.029 -0.009 0.026 0.036 0.016 -0.029 -0.003 -0.04 -0.014 0.022 -0.015 -0.055 -0.007 0.005

0.066 2.4997 3.8116 3.8838 4.0091 4.5196 5.3825 8.2303 8.2551 9.7682 9.8096 9.9683 10.093 10.184 10.366 10.444 10.449 11.376 11.919 11.974 12.11 12.56 13.188 13.289 13.708 14.956 15.115 16.09 16.107 17.077 17.365 18.094 18.221 20.971 20.98 21.28

0.254 0.004 -0.023 0.08 0.085 0.048 0.018 -0.012 -0.045 -0.071 0.017 0.042 0.058 0.026 -0.027 -0.067 -0.009 -0.008 0.035 0.03 0.084 0.046 0.008 -0.029 0.032 0.014 0.03 -0.018 -0.107 -0.093 -0.047 0.034 -0.011 0.023 0.007 0.036

0.254 -0.065 -0.008 0.095 0.042 0.02 0.01 -0.021 -0.047 -0.06 0.045 0.023 0.05 0.021 -0.031 -0.057 0.009 -0.031 0.037 0.023 0.097 0.021 0.001 -0.041 0.021 -0.036 0.03 -0.024 -0.087 -0.036 -0.016 0.035 -0.031 0.048 0.015 0.042

48.425 48.435 48.847 53.626 59.104 60.862 61.109 61.217 62.751 66.541 66.75 68.115 70.676 71.196 71.767 75.175 75.243 75.293 76.238 76.915 82.404 84.025 84.079 84.744 85.564 85.711 86.39 86.63 95.582 102.32 104.05 104.93 105.04 105.45 105.49 106.52

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

0.797 0.287 0.283 0.422 0.548 0.607 0.613 0.411 0.509 0.461 0.548 0.619 0.686 0.749 0.796 0.842 0.884 0.878 0.889 0.917 0.937 0.945 0.948 0.961 0.967 0.958 0.968 0.964 0.974 0.972 0.977 0.977 0.983 0.961 0.971 0.976

Kiểm định hệ số tự tương quan là phương pháp nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa

các quan sát trong chuỗi dữ liệu theo thời gian. Nếu các quan sát có mối tương quan

nhau, điều này chứng tỏ giá cổ phiếu không biến đổi một cách ngẫu nhiên giữa thời

điểm hiện tại và tương lai mà theo một xu hướng nào đó khiến nhà đầu tư có thể dự

đoán được. Đây là dấu hiệu của một thị trường không hiệu quả.

AC là hệ số tương quan, nó thể hiện mối tương quan của các quan sát ở từng độ

trễ đã được xác định cụ thể. Chuỗi quan sát chỉ được coi là ngẫu nhiên khi hệ số tương

quan ở các độ trễ này bằng không.

Còn Q-stat là giá trị kiểm định về mặt thời gian, giá trị kiểm định này cũng thể

hiện mối tương quan giữa các quan sát trong chuỗi dữ liệu nhưng là sự tương quan

giữa các độ trễ với nhau. Dẫy quan sát chỉ được xem là ngẫu nhiên khi hệ số Q-stat

bằng không. Nếu chỉ cần 1 trong 36 hệ số tương quan ở 36 độ trễ khác nhau này khác

không hoặc không có ý nghĩa về mặt thống kê thì chuỗi dữ liệu được xem như là có

tương quan và kết quả là bác bỏ giả thuyết Ho dù hệ số AC đều thỏa mãn các điều kiện.

Vì vậy hệ số Q-stat có ý nghĩa rất quan trọng trong việc ra kết luận.

Kiểm định giả thuyết theo phương pháp này đã được đề cập ở phần phương

pháp nghiên cứu. Phương pháp này sẽ cung cấp thêm bằng chứng liệu có mối quan hệ

hay không giữa các quan sát để làm cơ sở cho việc kết luận ủng hộ hay bác bỏ giả

thuyết Ho.

Qua bảng kết quả, nhìn chung tất cả các hệ số AC đều khác không, nghĩa là lợi

nhuận của VN index và các mã chứng khoán đều xảy ra hiện tượng tự tương

quan.Trong đó hệ số tương quan dương chiếm nhiều hơn tương quan âm.

Đối với chỉ số VN index, tất cả hệ số AC đều khác không và có ý nghĩa thống

kê (mức độ tin cậy 95%). Điều này chứng tỏ chỉ số giá của VN index trong quá khứ có

ảnh hưởng tới chỉ số giá hiện tại. Do đó có thể kết luận chỉ số VN index hay thị trường

chứng khoán VN là không hiệu quả ở dạng thấp.

Đối với các mã REE, STB, VNM đều có hệ số AC khác không nhưng hầu hết

hệ số P value đều lớn 0.05 (không có ý nghĩa về mặt thống kê). Do đó các mã chứng

50 khoán này có lợi nhuận (hay chỉ số giá) tuân theo bước ngẫu nhiên. Hay nói cách khác

các mã REE, STB và VIC đạt hiệu quả thông tin dạng yếu.

Nhưng bên cạnh đó các mã chứng khoán khác như FPT, GMD, HAG, VIC hệ

số AC hầu hết đầu khác không và cũng có ý nghĩa thống kê (Hệ số P value nhỏ hơn

0.05). Điều này cũng chứng tỏ là lợi nhuận của các mã chứng khoán này không tuân

theo bước ngẫu nhiên. Hay nói cách khác các mã chứng khoán này cũng không đạt

hiệu quả về mặt thông tin dạng yếu.

Từ kết quả trên ta có thể kết luận rằng thị trường chứng khoán Việt Nam không

thực sự đạt hiệu quả về mặt thông tin dạng yếu. Kết quả này cũng phù hơp với kết quả

kiểm định chuỗi ở phần trên cũng như phù hợp với các kết quả nghiên cứu trước đó.

4.2 Nhận xét

Trong chương 5 trên, tác giả đã hệ thống lại các phương pháp kiểm định thị

trường hiệu quả dạng yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó có được

phương pháp phù hợp để đánh giá tính hiệu quả về mặt thông tin dạng yếu của TTCK

Việt Nam. Tất cả các kiểm định tham số và phi tham số đều cho cùng một kết quả là

TTCK Việt nam chưa đạt hiệu quả dạng yếu. Điều này phù hợp với một số kết quả

nghiên cứu trước đây về TTCK Việt Nam mà tác giả đã nêu ở chương 2.

Kết luận

Được xem là nền tảng của tài chính hiện đại, lý thuyết về “thị trường hiệu quả”

của Fama đã trở thành mối quan tâm chung của các nhà đầu tư trong nhiều năm nay.

Nguyên nhân là vì nó đã lý giải phần nào sự vận động bên trong của TTCK. Các

nguyên tắc nêu trong lý thuyết “thị trường hiệu quả” đã thể hiện bản chất về sự thay

đổi ngẫu nhiên của giá cổ phiếu trên thị trường, và đó cũng là thuộc tính của chỉ số thị

trường. Theo lý thuyết này cho rằng: một thị trường hiệu quả là thị trường mà trong đó

giá cổ phiếu phản ảnh đầy đủ tất cả các thông tin liên quan tới cổ phiểu đó. Không ai

có thể dự báo được giá cổ phiếu trong ngày hôm sau sẽ như thế nào vì người ta không

biết trước được thông tin vào ngày mai sẽ là những thông tin gì. Giá cổ phiếu trong

một thị trường hiệu quả luôn phản ảnh đúng giá trị của nó và vì vậy, mọi hành vi đi

ngược lại các quy luật trên sẽ hoàn toàn không thể giúp cho nhà đầu tư tìm kiếm các

khoản lợi nhuận bất thường cho mình.

Mặc dù cho đến nay vẫn chưa có một TTCK nào trên thế giới thực sự hiệu quả

ở cấp độ mạnh bởi sự chi phối của rất nhiều nguyên nhân và các yếu tố khác nhau.

Song, nó là mục tiêu phấn đấu chung của mọi TTCK, là mô hình hoàn hảo để các nước

tiến tới xây dựng TTCK cho quốc gia mình.

Chính vì tầm quan trọng của nó nên việc kiểm định lý thuyết “thị trường hiệu

quả” trên TTCK Việt Nam sẽ giúp cho chúng ta có một cái nhìn tổng quát hơn về thị

trường: biết được thị trường đang vận động như thế nào, phát triển có hiệu quả hay

không. Các rủi ro tiềm ẩn trên thị trường đang có ảnh hưởng như thế nào đến sự bền

vững và ổn định của thị trường. Có như vậy, chúng ta mới có được những biện pháp

kịp thời và phù hợp thúc đẩy thị trường hoạt động ngày càng hiệu quả hơn.

Qua kết quả thu được từ nghiên cứu, chúng ta có thể thấy TTCK Việt Nam là

một thị trường không hiệu quả về mặt thông tin ở cấp độ yếu. Từ những số liệu tổng

hợp và phân tích đã chứng minh được giá cả và lợi nhuận của chỉ số thị trường và các

cổ phiếu trên thị trường thay đổi không theo đúng qui luật ngẫu nhiên, các biến động

của nó thường có xu hướng tăng hoặc giảm trong từng giai đoạn theo chuỗi thời gian.

Đây là dấu hiệu cho thấy những rủi ro tiềm ẩn trên thị trường là rất lớn. Nếu không có

sự điều chỉnh kịp thời sẽ dẫn đến khủng hoảng và đổ vỡ của TTCK Việt Nam.

Có rất nhiều nguyên nhân cho thực trạng trên, vừa khách quan, vừa chủ quan.

Nó liên quan hầu hết đến mọi chủ thể tham gia trên TTCK: về phía nhà nước, các công

ty phát hành, công ty niêm yết, các công ty chứng khoán, các nhà đầu tư. Hơn nữa, với

qui mô thị trường còn quá nhỏ như hiện nay là một rào cản rất lớn để TTCK Việt Nam

có thể hoạthiệu quả. Mặc dù đã có hơn 10 năm hoạt động và thị trường cũng đã có

những bước chuyển mình đáng kể, đặc biệt là sự phát triển mạnh mẽ trong năm 2006

và những tháng đầu năm 2007. Tuy nhiên, so với các nước TTCK Việt Nam chỉ được

xem như một thị trường mới nổi. Nhà đầu tư cá nhân, đầu tư nghiệp dư vẫn chiếm số

lượng lớn trên thị trường. Các nhà đầu tư khi tham gia trên thị trường hầu hết đầu tư

theo cảm tính và chạy theo số đông. “tâm lý bầy đàn” đã trở thành một điểm yếu làm

cho TTCK Việt Nam rất khó khăn phát triển. Vì vậy, quan trọng nhất vẫn là tập trung

vào giải pháp sao cho các nhà đầu tư việt nam có đầy đủ trình độ về thị trường và lĩnh

vực kinh doanh chứng khoán.

Cùng với những biến động không ngừng trên TTCK, để tự bảo vệ mình cũng

như có thể làm giàu và để thị trường phát triển vững chắc rất cần những nhà đầu tư có

kiến thức. Chính vì thế, nhiệm vụ cấp thiết trong giai đoạn hiện nay là cần có những

giải pháp nhanh chóng để đưa thị trường bình ổn trở lại. Đây là một nhiệm vụ không

phải dễ dàng vì TTCK Việt Nam vốn còn ởmức sơ khai nếu so với các nước. Các qui

định và luật về chứng khoán mới của việt nam mới chỉ có hiệu lực vào đầu tháng

1/2007. Do đó quá trình áp dụng luật mới cũng mới chỉ ở giai đoạn đầu. Cơ chế giám

sát các hoạt động mua bán chứng khoán cần phải có những hệ thống máy tính đủ mạnh

để đáp ứng việc theo dõi các hoạt động mua bán và quá trình thiết lập bộ máy này cần

phải có đầu tư và hiện cũng trong giai đoạn đang hình thành.

Nhiệm vụ cấp thiết trên không chỉ cần sự nỗ lực riêng của bộ máy nhà nước mà

còn cần sự phối hợp của mọi tổ chức kinh tế và các thành phần cá nhân tham gia trên

thị trường. Các công ty niêm yết cần phải công bố số liệu tài chính một cách minh

bạch và đầy đủ hơn để người mua cổ phiếu hiểu giá trị thực của công ty đó là thế nào

Do đó, để TTCK Việt Nam phát triển được cả về chất lượng lẫn số lượng cần

xét theo ba tiêu chí là tính hiệu quả của các cơ quan điều tiết, tính minh bạch trong việc

công bố số liệu liên quan tới công ty và kiến thức của nhà đầu tư.

53 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt :

1. Nguyễn Ngọc Châu(2009),“Mộtloạtcác giaodịchnộigiánbịlộ

diện”,trênwebsitehttp://www.vnexpress.netngày19-3.

2. Lê Đạt Chí (2006), “Kiểm định mức độ hiệu quả thông tin trên TTCK Việt

Nam”, Tạp chí kinh tế phát triển số 189

3. NguyễnViệtDũng(2007): Mốiquan hệgiữathôngtinbáocáotài chínhvàgiácổ

phiếutrênTTCK Việt Nam,đề tàikhoahọc cấpbộ- BộGiáodụcvà đàotạo.

4. Lê Thị Mỹ Hạnh (2007), “Thông tin tài chính và công bố thông tin tài chính

trong mối liên hệ với các quyết định đầu tư chứng khoán”

5. Nguyễn Thị Liên Hoa và Nguyễn Thị Ngọc Trang (2008) “Phân tích tài

chính, NXB Lao Động – Xã Hội TP.HCM

6. TrươngĐôngLộc (2008),“Kiểmđịnhgiảthuyếtthịtrườnghiệu quả ở mức

độyếuchoTTCKViệt Nam” : Trường hợpTTGDCKHà Nội”, Tạpchí

Pháttriểnkinhtế, số201.

7. Vũ Thị Minh Luận (2010), “Ứng dụng lý thuyết thị trường hiệu quả trong

phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam”

8. Thiều Bích Ngọc (2007), “Kiểm định giả thuyết thị trường hiệu quả ở mức

độ yếu cho TTCK Việt Nam”.

9. Hoàng Ngọc Nhậm (2008),giáo trình Kinh tếlượng, NXB Lao Động – Xã

Hội TP.HCM.

10. Trần Ngọc Thơ (2007) “Tài chính doanh nghiệp hiện đại”, NXB Thống kê

TP.HCM

11. HồViếtTiến(2006),“Thị trườngcổ phiếuViệt Namcó hiệuquả không”,Tạpchí

Pháttriểnkinhtế, số186.

12. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên

cứu với SPSS”, NXB Hồng Đức.

13. Thông tư 09/2010/TT-BTC, thong tư 52/2012/TT-BTC

B. Tiếng Anh :

1. Mohammed Jawad (2010), “Testing the Muscat Securities Market forWeak-

Form Efficiency”, www.ssrn.com

2. Poshakwale, Sunil, 1996, Evidence on Weak Form Efficiency and Day of

the WeekEffect in the Indian Stock Market, Finance India 10, 605-616.

3. Poterba, James M., and Lawrence H. Summers, 1986, The Persistence of

Volatilityand Stock Market Fluctuations, American Economic Review 76,

1142-1151.

4. Vošvrda, Miloslav, Jan Filacek, and Marek Kapicka, 1998, The Efficient

MarketHypothesis Testing.

5. Kendall, M. G., 1953, The Analysis of Economic Time-Series-Part I:

Prices,Journal of the Royal Statistical Society 116, 11-34.

6. Ahmet and Hasan (2011), “Testing the weak form efficiency of the Turkish

stockmarket”.

C. Các websites :

1. www.vnbull.vn

2. www.bsc.com.vn

3. www.vneconomy.vn

4. www.doanhnhansaigon.vn

5. www.vnexpress.net

6. www.saga.vn

7. www.ssc.gov.vn

8. www.scholar.google.com

9. www.ssrn.com

10. www.vse.org.vn