Mối quan hệ giữa suất sinh lợi, độ biến thiên và khối lượng giao dịch tại thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

Sè 149 + 150/2021 thương mại
khoa học
1
3 
14 
25 
35 
43 
50 
63 
76 
MỤC LỤC 
KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ 
1. Trần Việt Thảo và Vũ Thị Thanh Huyền - Tác động liên kết của phát triển ngành công nghiệp hỗ 
trợ Việt Nam trong bối cảnh đại dịch COVID-19: tiếp cận theo phương pháp bảng cân đối liên ngành, 
Mã số: 149+150.1 DEco.11 
The Impacts of Linkages in the Development of Vietnam’s Supporting Industries in the Context 
of the Covid-19: Inter-Sector Balance Sheet Approach 
2. Phan Thị Thu Hiền và Bùi Thái Quang - Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tuân thủ pháp 
luật xuất nhập khẩu hàng hóa của các doanh nghiệp Việt Nam. Mã số: 149+150.1IIEM.12 
A Study on the Factors Affecting Goods Import-Export Law Compliance by Vietnamese 
Enterprises 
3. Phạm Lê Hồng Nhung, Nguyễn Nhật Minh, Nguyễn Thị Tú Trinh và Đinh Công Thành - Phát 
triển du lịch cụm Cần Thơ - Sóc Trăng - Bạc Liêu - Cà Mau theo hướng liên kết mạng lưới các điểm 
du lịch. Mã số: 149+150.1TrEM.11 
Tourism development in association of tourist attractions in Can Tho- Soc Trang- Bac Lieu- 
Ca Mau 
4. Lê Thanh Huyền - Ảnh hưởng của các yếu tố bên trong đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp 
niêm yết ngành sản xuất, chế biến thực phẩm ở Việt Nam. Mã số: 149+150.1FiBa.11 
The effects of internal factors on profitability of various listed companies in Vietnamese food 
processing industry 
QUẢN TRỊ KINH DOANH 
5. Lê Đình Nghi - Mối quan hệ giữa suất sinh lợi, độ biến thiên và khối lượng giao dịch tại thị trường 
chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Mã số: 149+150.2FiBa.21 
The Relationship among Return, Volatility, and Trade Volume on Hochiminh City Stock 
Exchange (HOSE) 
6. Đào Tuyết Lan - Hiệu quả áp dụng chuẩn mực kế toán thuế thu nhập doanh nghiệp tại các doanh 
nghiệp trên địa bàn TP. HCM. Mã số: 149+150.2 BAcc.22 
The Efficiency of Corporate Income Tax (CIT) Accounting Standards in Enterprises in Ho Chi Minh 
7. Ngô Thị Khuê Thư, Trương Bá Thanh và Trần Triệu Khải - Ảnh hưởng của chất lượng tích hợp 
kênh đến lòng trung thành khách hàng trong ngành khách sạn ở Việt Nam. Mã số: 149+150.2BMkt.21 
The Effect of Multi-channel Integration Quality on Customer Loyalty in the Hotel Industry in Vietnam 
8. Nguyễn Thị Phương Anh và Vũ Huy Thông - Hành vi mua ngẫu hứng của người tiêu dùng Việt 
Nam theo độ tuổi, thu nhập và nghề nghiệp: Nghiên cứu sản phẩm quần áo may sẵn. Mã số: 
149+150.2BMkt.22 
Impulse Buying Behaviour of Vietnamese Consumers by Age, Income, and Profession: Case 
Study on Ready-to-Wear Clothing Products 
ISSN 1859-3666
Sè 149 + 150/20212 thương mại
khoa học
9. Nguyễn Thị Thanh Nhàn và Vũ Tuấn Dương - Nghiên cứu sự hài lòng của sinh viên với 
chương trình đào tạo đặc thù ngành du lịch. Mã số: 149+150.2OMIS.21 
Study on Student Satisfaction with the Tourism -Specific Training Program 
10. Vũ Thị Kim Anh - Phương pháp tiếp cận kiểm toán nội bộ dựa trên rủi ro trong doanh nghiệp: 
nghiên cứu tại các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản Việt Nam. Mã số: 149+150.2DEco.21 
Risk-Based Internal Audit in Enterprises: Case Study in Vietnamese Real Estate Businesses 
11. Nguyễn Tuấn Kiệt và Hồ Hữu Phương Chi - Thái độ đối với rủi ro của nông dân Đồng bằng 
Sông Cửu Long: Bằng chứng thực nghiệm với thang đo DOSPERT. Mã số: 149+150.2 
The Attitudes toward Risks of Framers in Mekong Delta: Experimental Evidence with 
DOSPERT 
12. Hà Minh Hiếu - Nghiên cứu yếu tố tác động đến việc lựa chọn nhà cung ứng dịch vụ logistics 
của chủ hàng Việt Nam trong thời kỳ đại dịch Covid-19. Mã số: 149+150.2BMkt.21 
A Study on Factors Affecting the Choice of Logistics Service Suppliers of Vietnam’s Goods 
Owners in the Covid-19 Pandemic 
13. Nguyễn Trần Hưng và Đỗ Thị Thu Hiền - Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định 
sử dụng ứng dụng du lịch thông minh của du khách đến Hà Nội. Mã số: 149+150.2TRMg.21 
A Study on the Factors Affecting the Decision to Use Smart Travel Apps by Visitors to 
Hanoi 
14. Nguyễn Hữu Khôi, Nguyễn Thị Nga và Bùi Hoàng Ngọc - Mối quan hệ giữa tính “sành điệu” 
của sản phẩm thời trang, giá trị cảm nhận và ý định mua của người tiêu dùng trẻ tuổi tại Nha Trang. 
Mã số: 149+150.2BMkt.21 
The Relationship between the “Excellence” of the Fashion Products, the Perceived Value, 
and the Purchase Intention of Young Consumers in Nha Trang City 
Ý KIẾN TRAO ĐỔI 
15. Hoàng Thanh Hạnh - Một số vấn đề lý luận về kiểm toán kê khai tài sản - thu nhập do kiểm 
toán nhà nước thực hiện. Mã số: 149+150.3BAcc.32 
Several Theoretical Issues on Asset and Income Declaration Auditing by State Audit 
16. Nguyễn Thị Phương Thảo và Nguyễn Văn Anh - Đánh giá sự hài lòng của người dân đối với 
chất lượng dịch vụ công trực tuyến - Góc nhìn từ những người đã sử dụng dịch vụ. Mã số: 
149+150.3OMIS.32 
Assessment of citizen's satisfaction with online public service quality - Perspective from 
those who have used the online service 
17. Đinh Văn Toàn - Nghiên cứu doanh nghiệp học thuật Spin-offs từ các trường đại học trên thế 
giới và những vấn đề đặt ra đối với giáo dục đại học Việt Nam. Mã số: 149+150.3OMIS.31 
Research on Spin-offs in Universities in the World and Problems of Tertiary Education in 
Vietnam 
82 
93 
104 
115 
123 
137 
148 
156 
167 
1. Giới thiệu 
Một trong những lĩnh vực thu hút nhiều sự quan 
tâm của các nhà nghiên cứu tài chính và nhà đầu tư 
trên thị trường chứng khoán (TTCK) là khả năng dự 
báo giá chứng khoán, trong đó việc xác định các yếu 
tố có tác động đáng kể lên sự thay đổi giá cổ phiếu 
đóng vai trò quan trọng. Các nghiên cứu này thường 
sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy (regression) hoặc 
kiểm định nhân quả (causality) để xác định mối 
quan hệ giữa giá cổ phiếu và các yếu tố khác như lợi 
nhuận doanh nghiệp, tỷ số giá trị sổ sách/giá trị thị 
trường của công ty, tỷ giá hối đoái, lãi suất, lạm 
phát, cung tiền, tăng trưởng kinh tế, (Rashid, 
2007). Một vấn đề gặp phải đối với các nghiên cứu 
này là giá cổ phiếu thường  ... Nam. Như vậy, nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin 
về KLGD để dự báo sự thay đổi giá cổ phiếu trên 
HOSE và ngược lại 
4.4. Đánh giá ảnh hưởng của KLGD lên SSL 
Quy tắc Box-Jenkin (Gujarati, 2004) được áp 
dụng để xác định phương trình mô tả SSL và 
GARCH (1,1) được dùng để mô tả độ biến thiên. Lý 
do chọn mô hình này là GARCH (1,1) là mô hình 
hợp lý và được áp dụng trong hầu hết các nghiên cứu 
tương tự. Các trường hợp mô hình GARCH (p,q) với 
các hệ số p,q lớn hơn thường chỉ được dùng trong 
các chuỗi dữ liệu rất dài như chuỗi dữ liệu ngày của 
một vài thập kỉ hoặc dữ liệu giờ của một năm (Engle, 
2001). Nhận định này cũng phù hợp với giáo trình 
của (Alexander, 2001). Kết quả ước lượng với mô 
hình GARCH(1,1) như trong Bảng 4: 
Ước lượng GARCH tại cả TTCK Việt Nam cho 
thấy các hệ số α (thành phần ARCH) và β (thành 
phần GARCH) đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 
chứng tỏ độ biến thiên tại TTCK Việt Nam phụ 
thuộc vào cả độ biến thiên và thành phần sai số (đại 
diện cho sự tăng giảm ngoài kì vọng của NĐT) 
trong giai đoạn trước đó. 
Nghiên cứu bổ sung biến KLGD vào mô hình trên 
để đánh giá ảnh hưởng của KLGD đến SSL của VN-
Index. Kết quả nghiên cứu được trình bày trong Bảng 5: 
Bảng 5 cho thấy KLGD có tác động lên SSL tại 
HOSE. Kết quả này cũng phù hợp với kết quả phân 
tích bằng kiểm định nhân quả Granger đã được trình 
Sè 149 + 150/202146
QUẢN TRỊ KINH DOANH
thương mại
khoa học
Bảng 1: Thống kê mô tả các chuỗi dữ liệu 
 KLGD SSL (VN-Index) 
Trung bình (Mean) 0.000628 0.000427 
Trung vӏ (Median) 0.000685 0.000938 
Ĉӝ lӋch chuҭn (Std. Dev) 0.195782 0.009721 
Ĉӝ nghiêng (Skewness) 0.112685 -0.617480 
Ĉӝ nhӑn (Kurtosis) 4.557304 6.472194 
Bảng 2: Kiểm định tính dừng các chuỗi dữ liệu 
bằng kiểm định ADF 
(Nguồn: Tính toán của tác giả) 
 SSL (VN-Index) SSL (KLGD) 
Giҧ thuyӃt H0 Chuӛi không dӯng Chuӛi không dӯng 
t-Statistic 
-33.85269 -24.96476 
KӃt luұn Bác bӓ ӣ mӭc 1% Bác bӓ ӣ mӭc 1% 
Bảng 3: Kiểm định nhân quả Granger 
(Nguồn: Tính toán của tác giả) 
 KiӇPÿӏnh nhân quҧ Granger 
Giҧ thuyӃt H0 SSL cӫa VN-,QGH[NK{QJWiFÿӝng 
nhân quҧ Granger lên khӕLOѭӧng giao 
dӏch tҥi HOSE. 
KhӕLOѭӧng giao dӏch tҥi HOSE không 
WiFÿӝng nhân quҧ Granger lên SSL 
cӫa VN-Index. 
F-Statistics 7.58097 2.38386 
KӃt luұn Bác bӓ ӣ mӭFêQJKƭD Bác bӓ ӣ mӭc ý QJKƭD%. 
bày trong Bảng 2. Điều này cũng phù hợp với hầu 
hết các nghiên cứu trước đó, như của Chen và cộng 
sự (2001), Mpofu (2011), Alkhazali (2014), Như 
vậy, nhà đầu tư và nhà quản lý chính sách có thể sử 
dụng thông tin khối lượng giao dịch để dự báo sự 
thay đổi giá cổ phiếu trên HOSE, từ đó có thêm 
thông tin để ra quyết định đầu tư cũng như đưa ra 
các chính sách phù hợp. 
4.5. Ảnh hưởng của KLGD lên độ biến thiên 
Nghiên cứu tiếp tục sử dụng mô hình GARCH 
để phân tích ảnh hưởng của KLGD lên độ biến thiên 
tại HOSE. Kết quả ước lượng GARCH được trình 
bày trong Bảng 6: 
Bảng 6 cho thấy KLGD có tác động lên độ biến 
thiên tại HOSE. Như vậy, nghiên cứu đã chỉ ra 
KLGD có tác động lên độ biến thiên SSL tại HOSE. 
Như vậy, kết quả kiểm định cho thấy mối quan hệ 
giữa KLGD và độ biến thiên tuân theo giả thuyết 
hỗn hợp phân phối, nghĩa là khối lượng giao dịch là 
một biến có ý nghĩa giải thích độ biến thiên SSL. 
Như vậy, nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách 
có thể sử dụng thông tin KLGD để dự báo độ biến 
thiên của thị trường, từ đó có thêm thông tin để đầu 
tư cũng như kiểm soát rủi ro thị trường tốt hơn. 
4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu 
Kết quả kiểm định ở trên cho thấy KLGD có tác 
động đang kể lên cả SSL và độ biến thiên SSL trên 
HOSE. Các kết quả này phù hợp với các nghiên cứu 
trước tại nhiều thị trường khác nhau trên thế giới 
như Chen và cộng sự (2001), Mpofu (2011), 
Alkhazali (2014), Rashid (2007),  Tương tự như 
các nghiên cứu trước, nguyên nhân có thể lý giải cho 
mối quan hệ này trên HOSE là do KLGD phản ánh 
mức độ hoạt động giao dịch và đầu cơ, và vì vậy nên 
sẽ ảnh hưởng đáng kể đến sự thay đổi giá cổ phiếu 
(Blume và cộng sự, 1994). Khối lượng giao dịch 
cũng cho thấy niềm tin của nhà đầu tư đối với thị 
47
?
Sè 149 + 150/2021
QUẢN TRỊ KINH DOANH
thương mại
khoa học
Bảng 4: Ước lượng GARCH 
Ghi chú: *, **, *** lần lượt đại diện cho các 
mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. 
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
 
HӋ sӕ Giá trӏ
BiӇu thӭc trung bình
0.000516**
0.640141*
-0.629211*
BiӇu thӭF ÿӝ biӃn thiên
2.22E-06***
0 098339***.
0.880743***
Bảng 5: Ảnh hưởng của KLGD lên SSL 
Ghi chú: *, **, *** lần lượt đại diện cho các 
mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. 
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
 
*
*
*
**
**
HӋ sӕ Giá trӏ
BiӇu thӭc trung bình
0.000547*
0.639157
-0.628185
0.002991*
BiӇu thӭF ÿӝ biӃn thiên
2 15E-06*.
0.098480***
0.881084***
Bảng 6: Ảnh hưởng của KLGD lên độ biến thiên 
Ghi chú: *, **, *** lần lượt đại diện cho các 
mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. 
(Nguồn: Tính toán của tác giả) 
 
+
HӋ sӕ Giá trӏ
BiӇu thӭc trung bình
0.0006
0.604
-0.597
BiӇu thӭF ÿӝ biӃn thiên
5.38E-
0 1071
94***
844**
967**
06***
79***.
0.823166***
8.88E-05***
?trường trong tương lai. Ví dụ, khi thị trường được kỳ 
vọng tăng trưởng tốt, lượng tiền liên tục được đưa 
vào thị trường góp phần làm tăng khối lượng giao 
dịch, đồng thời kéo theo sự tăng trưởng giá cổ phiếu 
theo kỳ vọng của nhà đầu tư. Ngược lại, khối lượng 
giao dịch giảm cho thấy nhà đầu tư ít quan tâm hoặc 
không tìm thấy cơ hội tìm kiếm lợi nhuận trên thị 
trường, họ sẽ ít tham gia thị trường, góp phần làm 
giảm cầu cổ phiếu, kéo theo giá cổ phiếu giảm. Vì 
vậy, khối lượng giao dịch sẽ góp phần giải thích cho 
sự biến động của giá cổ phiếu. Ngoài ra, lý thuyết 
Hỗn hợp phân phối MDH (Mixture of Distributions 
Hypothesis) cũng góp phần giải thích cho tác động 
của KLGD lên độ biến thiên SSL (Phylaktis và cộng 
sự, 1999). Theo đó, KLGD đại diện cho luồng thông 
tin đến thị trường. Khối lượng giao dịch tăng đại 
diện cho thời điểm thị trường nhận nhiều thông tin 
khác nhau (Nguyễn Thu Hiền & Lê Đình Nghi, 
2010). Khi đó, nhà đầu tư có thể sẽ có nhiều quan 
điểm và phản ứng khác nhau đối với thông tin mà họ 
nhận được. Sự khác biệt này dẫn đến sự không đồng 
nhất và đa dạng trong các quyết định mua bán cổ 
phiếu, dẫn đến sự gia tăng đáng kể độ biến thiên giá 
cổ phiếu. Vì vậy, giả thuyết hỗn hợp phân phối sẽ 
góp phần giải thích cho tác động của KLGD lên độ 
biến thiên SSL trên HOSE. 
5. Kết luận và hàm ý quản trị. 
Sử dụng dữ liệu giá và KLGD tại HOSE trong 
giai đoạn từ 05/01/2015 đến 14/02/2020, nghiên cứu 
đã phân tích mối quan hệ giữa SSL và KLGD tại 
TTCK TP. HCM. Kết quả kiểm định nhân quả 
Granger cho thấy tác động 2 chiều giữa KLGD và 
SSL trên HOSE. Đồng thời, kiểm định tác động của 
KLGD lên SSL và độ biến thiên bằng các dạng mô 
hình GARCH cũng cho thấy KLGD là một biến số 
có ảnh hưởng đến SSL và độ biến thiên trên sàn 
HOSE. Như vậy, các nhà đầu tư và hoạch định chính 
sách có thể sử dụng thông tin KLGD để ra các quyết 
định đầu tư và quản lý trên TTCK Việt Nam. Kết quả 
nghiên cứu cũng cung cấp thêm bằng chứng về mối 
quan hệ giữa SSL và KLGD trên TTCK Việt Nam. 
Từ kết quả phân tích trên, nghiên cứu đưa ra một 
số hàm ý quản trị và khuyến nghị như sau: 
Đối với nhà đầu tư, phân tích kỹ thuật, trong đó 
sử dụng khối lượng giao dịch sẽ là công cụ hữu hiệu 
để phân tích và dự báo sự thay đổi giá chứng khoán. 
Cụ thể hơn, khi KLGD thay đổi theo hướng gia 
tăng, hàm ý về sự gia tăng giá cổ phiếu và ngược lại. 
Khi đó, nhà đầu tư có thể dựa vào sự thay đổi trong 
KLGD để dự báo sự thay đổi giá chứng khoán, từ đó 
ra quyết định đầu tư chứng khoán phù hợp. 
Đối với các cơ quan quản lý thị trường chứng 
khoán, vì KLGD có tác động có ý nghĩa lên độ biến 
thiên SSL cổ phiếu, việc dựa vào KLGD để kịp thời 
ra các quyết định quản lý đóng vai trò rất quan 
trọng. Bởi vì độ biến thiên SSL trên thị trường 
chứng khoán đại diện cho rủi ro thị trường (Nghi, 
2012), các nhà quản lý cần theo dõi sự biến động 
của KLGD trên thị trường chứng khoán để kịp thời 
ra quyết định quản lý nhằm hạn chế rủi ro trên thị 
trường. Cụ thể hơn, nếu có sự thay đổi đột biến của 
KLGD trên thị trường có thể sẽ dẫn đến gia tăng độ 
biến thiên giá cổ phiếu, làm gia tăng rủi ro thị trường 
nói chung. Khi đó, các nhà quản lý chính sách cần 
chú ý đến sự thay đổi này của KLGD để kịp thời ra 
các quyết định quản lý, nhằm hạn chế rủi ro và đảm 
bảo sự phát triển ổn định trên thị trường chứng 
khoán. Trong trường hợp này, nhà quản lý thị trường 
có thể chuẩn bị các biện pháp phù hợp và hiệu quả, 
như kiểm soát tốt hơn thông tin trên thị trường, cũng 
như đảm bảo tốt hơn tính công khai, minh bạch, 
hoàn thiện hệ thống luật pháp liên quan đến thị 
trường chứng khoán nhằm giảm thiểu các hiện 
tượng làm giá, lũng đoạn thị trường, nhằm đối 
phó với sự gia tăng rủi ro biến động giá chứng 
khoán, đảm bảo sự phát triển ổn định của thị trường. 
Tóm lại, nghiên cứu đã phát hiện mối quan hệ giữa 
KLGD, SSL và độ biến thiên SSL, từ đó cung cấp 
các thông tin giúp nhà đầu tư và nhà quản lý có thêm 
thông tin để dự báo sự thay đổi giá cổ phiếu cũng 
như rủi ro thị trường, từ đó kịp thời ra các quyết định 
hợp lý.u 
Tài liệu tham khảo: 
1. Alexander, C. (2001), Market Models, A guide 
to Financial Data Analysis, John Wiley & Sons. 
2. Alkhazali, A. S. (2014), The relationship 
between trading volume and stock returns index of 
Amman stocks exchange analytical study (2000-
2014), Global Journal of Management and Business 
Research: B Economics and Commerce, 14(7). 
3. Blume, L., Easley, D., & O’Hara, M. (1994), 
Market Statistics and Technical Analysis: The Role 
of Volume, The Journal of Finance, 49(1), 153. 
https://doi.org/10.2307/2329139 
Sè 149 + 150/202148
QUẢN TRỊ KINH DOANH
thương mại
khoa học
4. Bollerslev, T. (1986), Generalized autoregres-
sive conditional heteroskedasticity, Journal of 
Econometrics, 31(3), 307-327. 
https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1 
5. Chen, G. meng, Firth, M., & Rui, O. M. 
(2001), The dynamic relation between stock returns, 
trading volume, and volatility, Financial Review, 
36(3), 153–174. https://doi.org/10.1111/j.1540-
6288.2001.tb00024.x 
6. Ciner, C. (2011), Information transmission 
across currency futures markets : Evidence from fre-
quency domain tests. International Review of 
Financial Analysis, 20(3), 134–139. 
https://doi.org/10.1016/j.irfa.2011.02.010 
7. Engle, R. (2001), GARCH 101: The Use of 
ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics, 
Journal of Economic Perspectives, 15(4), 157–168. 
https://doi.org/10.1257/jep.15.4.157 
8. Gervais, S., Kaniel, R., & Mingelgrin, D. H. 
(2001), The high-volume return premium, Journal of 
Finance, 56(3), 877-919. https://doi.org/10.1111/ 
0022-1082.00349 
9. Gradojevic, N. (2013), Causality between 
Regional Stock Markets : A Frequency Domain 
Approach, Panoeconomicus, 76(February 2012), 
633–647. https://doi.org/10.2298/PAN1305633G 
10. Granger, C. W. J. (1969), Investigating 
Causal Relations by Econometric Models and Cross-
spectral Methods, Econometrica, 37(3), 424–438. 
11. Gujarati. (2004), Basic Econometrics, The 
McGraw−Hill. 
12. Jain, C. ., & Joh, G.-H. (1988), The 
Dependence between Hourly Prices and Trading 
Volume, The Journal of Financial and Quantitative 
Analysis, 23(3), 269–283. 
13. Miller, E. M. (1977), Risk, uncertainty, and 
divergence of opinion, The Journal of Finance, 
32(4), 3025–3025. https://doi.org/10.1111/ 
jofi.12742 
14. Mpofu, R. T. (2011), The relationship 
between beta and stock returns in the JSE securities 
exchange in South Africa, Corporate Ownership and 
Control, 9(1 F), 558–566. https://doi.org/ 
10.22495/cocv9i1c5art5 
15. Nghi, L. D. (2012), Evaluating Impacts of 
Reduction in Fluctuation Limit on Stock Price Risks 
in Vietnam, Journal of Economic Development, 214, 
116–128. 
16. Nghi, L. D., & Kieu, N. M. (2020), Volatility 
spillover from the United States and Japanese stock 
markets to the Vietnamese stock market: A frequen-
cy domain approach, Panoeconomicus, 1–22. 
17. Nguyễn Thu Hiền, & Lê Đình Nghi. (2010), 
Kiểm chứng mô hình GARCH tại Thị trường chứng 
khoán Việt Nam, Tạp Chí Phát Triển Khoa Học và 
Công Nghệ, 13(2), 5–14. 
18. Phylaktis, K., Kavussanos, M., & Manalis, 
G. (1999), Price Limits and Stock Market Volatility 
in the Athens Stock Exchange, European Financial 
Management, 5(1), 69–84. https://doi.org/ 
10.1111/1468-036X.00080 
19. Rashid, A. (2007), Stock prices and trading 
volume: An assessment for linear and nonlinear 
Granger causality, Journal of Asian Economics, 
18(4), 595–612. https://doi.org/10.1016/j.asieco. 
2007.03.003 
20. Rogalski, R. J. (1978), The Dependence of 
Prices and Volume, The Review of Economics and 
Statistics, 60(2), 268. https://doi.org/10.2307/ 
1924980 
21. Smirlock, M., & Starks, L. (1988), An empir-
ical analysis of the stock price-volume relationship, 
Journal of Banking and Finance, 12(1), 31–41. 
https://doi.org/10.1016/0378-4266(88)90048-9 
22. Tsay, R. S. (2005), Analysis of Financial 
Time Series Second Edition, John Wiley & Sons. 
https://doi.org/10.1002/0471264105. 
 Summary 
This paper analyzes the relationship among 
return, volatility and trade volume in Ho Chi Minh 
City Stock Exchange (HOSE) from Jan 05, 2015 to 
Feb 14, 2020. Using Granger Causality Test and 
GARCH models, the results indicate the bi-direc-
tional causality between return and trading volume 
in HOSE. The results also show that the trading vol-
ume change is positively related with the volatility 
in HOSE. This study provides empirical evidences 
of the relationship among return, volatility and trade 
volume in Vietnam Stock Exchange, and helps the 
investers and policy-makers have more information 
for their decicion-makings. 
49Sè 149 + 150/2021
QUẢN TRỊ KINH DOANH
thương mại
khoa học