Một số yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của trái phiếu doanh nghiệp niêm yết

1. Đặt vấn đề 
Thị trường giao dịch TPDN còn manh mún, nhỏ 
lẻ và rất ít hoạt động so với thị 
trường phát hành. Thanh khoản 
trên thị trường thứ cấp rất hạn chế, 
với ít giao dịch được ghi nhận. So 
với quy mô trái phiếu đã được phát 
hành, theo số liệu thống kê về giao 
dịch trên thị trường niêm yết, số 
lượng giao dịch tại các Sở giao dịch 
(SGD) là rất thấp. Trong đó, không 
có trái phiếu nào được niêm yết và 
giao dịch trên SGD chứng khoán 
Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 
2012 - 2017. Trên SGD chứng 
khoán TP.HCM (HSX), cũng có rất 
ít giao dịch được ghi nhận. 
Giai đoạn 2012 - 2015, quy mô giao dịch chỉ vài 
nghìn tỷ, trung bình đạt trên 3,8 nghìn tỷ mỗi năm, 
Sè 128/201910
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
MỘT SỐ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG 
TỚI QUY MÔ GIAO DỊCH 
CỦA TRÁI PHIẾU DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT 
Trần Thị Thu Hiền 
Viện Ngân hàng – Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân 
Email: tranhien@neu.edu.vn 
Đàm Văn Huệ 
Viện Ngân hàng - Tài chính, Đại học Kinh tế quốc dân 
Email: damvanhue@gmail.com
Ngày nhận: 13/08/2018 Ngày nhận lại: 04/04/2019 Ngày duyêt đăng: 14/04/2019 
T hị trường trái phiếu doanh nghiệp (TPDN) có vai trò quan trọng trong việc hình thành vốn dài hạn cho doanh nghiệp. Trong đó, thị trường trái phiếu thứ cấp có tác dụng tăng tính thanh khoản 
và xác định giá của các trái phiếu được phát hành trên thị trường sơ cấp. Từ đó, thị trường thứ cấp tạo ra 
động lực phát triển cho thị trường sơ cấp nói riêng và toàn bộ thị trường nói chung. Tại Việt Nam, quy mô 
của thị trường trái phiếu doanh nghiệp nói chung và thị trường thứ cấp nói riêng vẫn còn rất nhỏ bé. Điều 
này được thể hiện rõ nhất ở quy mô giao dịch hàng năm của các trái phiếu được niêm yết. Vì thế, xem xét 
các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch trái phiếu hàng năm là cơ sở để tìm kiếm các giải pháp phù hợp 
nhằm thúc đẩy sự phát triển của thị trường. Nghiên cứu đã xây dựng mô hình kinh tế lượng về một số yếu 
tố tác động đến quy mô giao dịch của TPDN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả kiểm 
định cho thấy tuổi của trái phiếu, biến động lợi nhuận và quy mô phát hành là những yếu tố có tác động rõ 
rệt tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết. 
Từ khóa: trái phiếu doanh nghiệp, quy mô giao dịch, thời hạn phát hành, xếp hạng tín dụng
Bảng 1: Giao dịch TPDN tại các Sở GDCK từ 2012 - 2017 
(Nguồn: HSX)
Naêm Soá laàn (laàn) Soá traùi phieáu (TP) Giaù trò (tyû ñoàng) 
2012 56 25.638.260 2.333 
2013 68 44.689.440 3.912 
2014 49 33.661.500 3.218 
2015 120 48.538.356 4.990 
2016 522 102.133.469 10.471 
2017 1.313 165.994.858 17.212 
Toång 2.128 420.655.883 42.136 
10
năm 2016 đạt trên 10 nghìn tỷ, trung bình 2016 - 
2017, mỗi năm có 7 nghìn tỷ giá trị TPDN giao dịch 
trên thị trường thứ cấp. Có thể thấy giai đoạn 2012 
- 2015 là giai đoạn mà quy mô giao dịch TPDN rất 
thấp, thể hiện ở số lượng trái phiếu giao dịch, số lần 
giao dịch và giá trị giao dịch rất thấp. Sau đó, quy 
mô giao dịch có sự tăng vọt và đạt đỉnh vào năm 
2017. Mặc dù có xu hướng tăng mạnh trong những 
năm gần đây, doanh số giao dịch vẫn còn rất nhỏ bé 
tính trên quy mô trái phiếu hiện hành. Trong giai 
đoạn 2012 - 2017, tỷ lệ giá trị trái phiếu niêm yết 
được giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành luôn 
rất thấp, trung bình khoảng từ 0,1 - 0,6%. Trong 
hàng chục doanh nghiệp phát hành trái phiếu, chỉ có 
28 trái phiếu của 10 doanh nghiệp có giao dịch, 
trong đó trái phiếu của VIC, BID, NVL được giao 
dịch nhiều nhất. 
Giao dịch trên thị trường OTC cũng hầu như 
không có số liệu về giao dịch thứ cấp TPDN. Theo 
Lê Thu Hà (2018) - chuyên viên phân tích của Công 
ty chứng khoán Ngân hàng Vietcombank (VCBS), 
do phần lớn TPDN được nắm giữ bởi các ngân hàng 
thương mại (NHTM) và thường được coi là các 
khoản nợ thứ cấp nên các giao dịch mua bán ít được 
thực hiện. Các nhà đầu tư chủ yếu nắm giữ đến khi 
trái phiếu đáo hạn hoặc chuyển đổi thành cổ phiếu. 
2. Tổng quan nghiên cứu 
Đã có nhiều nghiên cứu về phát triển thị trường 
TPDN thứ cấp thông qua xem xét các yếu tố tác 
động tới quy mô giao dịch của trái phiếu. Trong đó, 
nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000) là 
nghiên cứu tiêu biểu về vấn đề này. Những nghiên 
cứu sau đó của Hotchkiss và Jostova (2017) hay 
Wahyudi và Robbi (2009) cũng có những kết luận 
tương tự. Theo đó, quy mô 
giao dịch của TPDN niêm yết 
bị tác động bởi khối lượng 
phát hành, thời hạn phát 
hành, rủi ro phá sản và biến 
động lợi nhuận của trái phiếu. 
Theo Alexander và cộng 
sự (2000), khối lượng phát 
hành càng lớn thì quy mô 
giao dịch của trái phiếu cũng 
càng lớn. Nghiên cứu chỉ ra 
rằng các nhà môi giới vẫn có 
thể dễ dàng quản lý danh mục 
đầu tư với quy mô lớn nên 
việc nắm giữ càng nhiều trái 
phiếu sẽ giúp các nhà môi 
giới giảm bớt chi phí quản lý 
hơn và làm giảm chi phí giao 
dịch cho các nhà đầu tư. Điều 
này sẽ trở thành động lực 
giúp trái phiếu được giao 
dịch thường xuyên hơn. Kết 
quả nghiên cứu của 
Hotchkiss và Jostova (2017) 
và Wahyudi và Robbi (2009) 
đã củng cố thêm những kết 
luận trên. Ngoài ra, thời hạn 
phát hành hay “tuổi” của trái 
phiếu cũng là yếu tố có tác 
động mạnh tới quy mô giao 
dịch trái phiếu. Thông 
11

Sè 128/2019
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Bảng 2: Khối lượng giao dịch 
(Đơn vị: Trái phiếu) 
Nguồn: HSX 
Traùi phieáu Naêm 2012 Naêm 2013 Naêm 2014 Naêm 2015 Naêm 2016 Naêm 2017 
ANC11601 10.954.771 51.221.850 
BID1_106 12.172.510 22.325.460 11.016.860 23.342.580 4.600.000 
BID1_206 7.150.000 14.358.900 16.931.780 3.403.000 
BID10107 3.311.000 
BID10306 1.900.000 7.500.000 5.700.000 2.100.000 12.300.600 
CII1709 2.301.265 
CII11713 300.000 
CII41401 12.860 72.860 6.560 2 
HCM_0507 450.000 
HCM_0706 840.000 
HCMA0206 260.000 440.000 
KBC11710 4.062.740 
MSN11718 549.450 
NVL11605 9.196.883 
NVL11708 1.700.163 
NVL11714 3.122.968 
NVL11715 1.892.178 
NVL21602 881.178 
NVL21603 6.510 
NVL21604 850.599 
TDH41029 4.750 65.080 
VIC11501 19.169.916 22.010.298 13.013.312 
VIC11502 22.859.772 14.161.363 
VIC11503 12.165.413 13.832.888 
VIC11504 17.236.055 19.636.972 
VIC11707 19.273.121 
VIC11711 8.345.272 
VIC11716 1.646.144 
thường, các trái phiếu được phát hành trong khoảng 
thời gian gần nhất sẽ được giao dịch thường xuyên 
nhất. Trái phiếu có tuổi càng lớn thì lại càng ít được 
giao dịch. Alexander và cộng sự (2000) giải thích 
rằng do trái phiếu là tài sản dài hạn có lãi suất tương 
đối ổn định nên sau khi phát hành, chúng sẽ thường 
nằm trong danh mục đầu tư của các nhà đầu tư thích 
nắm giữ đến khi đáo hạn hay trong thời gian dài. 
Theo thời gian, các nhà đầu tư này sẽ ngày càng có 
thêm nhiều TPDN khác và chỉ giao dịch một số 
lượng rất ít trái phiếu. Với số lượng trái phiếu giao 
dịch ít, các nhà môi giới đòi hỏi chi phí cao hơn và 
trái phiếu sẽ trở nên kém thanh khoản. Nghiên cứu 
của Alexander và cộng sự (2000), Hotchkiss và 
Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi (2009) cũng 
chỉ ra rằng trái phiếu thường được giao dịch nhiều 
nhất trong 2 năm đầu tiên sau khi phát hành. 
Các nghiên cứu của Alexander và cộng sự 
(2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và 
Robbi (2009) cũng đều cho thấy các trái phiếu có 
mức độ rủi ro phá sản cao thường có tính thanh 
khoản thấp, ít được giao dịch hơn. Rủi ro phá sản là 
nguy cơ doanh nghiệp không thể trả hết các khoản 
nợ của mình. Rủi ro phá sản gia tăng trong các giai 
đoạn suy thoái, khủng hoảng, hoặc từ các cú sốc từ 
bên ngoài. Rủi ro phá sản càng cao, càng làm chùn 
bước các nhà đầu tư, trong đó có đầu tư vào TPDN. 
Nghiên cứu của Harris và Raviv (1993) về mối quan 
hệ giữa giá và quy mô giao dịch của chứng khoán 
cho rằng 2 yếu tố này có mối quan hệ thuận chiều. 
Nghĩa là chứng khoán có biến động giá càng lớn sẽ 
càng được giao dịch nhiều hơn. Nguyên nhân do 
biến động giá phản ánh các ý kiến khác nhau của các 
nhà đầu tư. Nghiên cứu của Alexander và cộng sự 
(2000) đối với TPDN cũng cho kết quả tương tự là 
quy mô giao dịch tăng khi giá trái phiếu biến động 
nhiều hơn. Tuy nhiên, Hotchkiss và Jostova (2017) 
lại cho rằng trái phiếu có biến động lợi nhuận lớn lại 
ít được giao dịch hơn. 
3. Phương pháp nghiên cứu 
3.1. Lựa chọn biến số 
Dựa trên lý thuyết nền tảng và mô hình nghiên 
cứu của Alexander và cộng sự (2000) và 
Hotchkiss và Jostova (2017), bài viết sẽ đi sâu 
vào xây dựng mô hình kinh tế lượng nhằm xem 
xét và đánh giá các yếu tố tác động tới quy mô 
giao dịch của các TPDN niêm yết trên thị trường 
chứng khoán Việt Nam. 
Biến phụ thuộc 
Quy mô giao dịch trái phiếu được thể hiện qua 
nhiều phương diện, bao gồm: số lượng trái phiếu 
được giao dịch, số lượt giao dịch và giá trị trái phiếu 
được giao dịch (Alexander và cộng sự, 2000). Vì 
thế, quy mô giao dịch trái phiếu được đo lường bằng 
các biến số sau: 
- Số lần giao dịch bình quân trong năm 
- Số lượng trái phiếu giao dịch bình quân trong năm 
- Bình quân doanh số trong năm 
- Giá trị trái phiếu giao dịch trên giá trị trái phiếu 
hiện hành 
Biến độc lập 
Như đã đề cập ở trên, có 4 biến độc lập chính tác 
động đến quy mô giao dịch trái phiếu của doanh 
nghiệp là: 
- Khối lượng phát hành đo lường bằng giá trị 
phát hành theo mệnh giá. 
- Thời hạn phát hành hay tuổi của trái phiếu là số 
năm từ khi phát hành. Thời hạn phát hành được gắn 
biến giả: = 1 nếu trái phiếu đang trong hai năm phát 
hành đầu tiên; = 0 nếu đã trên hai năm; = -1 nếu tại 
thời điểm đó trái phiếu chưa được phát hành. 
- Rủi ro phá sản đo lường bằng xếp hạng tín 
nhiệm của trái phiếu. Tuy nhiên, tại Việt Nam chưa 
thực hiện xếp hạng đối với trái phiếu nên tác giả sử 
dụng mức xếp hạng của doanh nghiệp tại thời điểm 
nghiên cứu. 
- Biến động lợi nhuận đo lường bằng chênh lệch 
của giá bình quân theo khối lượng giao dịch 
(Volume Weighted Average Price - VWAP) năm nay 
và năm trước. 
3.2. Cấu trúc dữ liệu và quy trình phân tích 
Số liệu của bài viết được thu thập trên cùng một 
số trái phiếu và tại các mốc thời gian khác nhau 
được gọi là số liệu mảng (panel data). Trong số liệu 
mảng, chỉ số i thường được dùng để chỉ cá thể (hộ 
gia đình, hãng, ngân hàng,), i=1,2,..,n; và t là chỉ 
số thời gian, có thể là năm, tháng, tuần, ngày,, 
t=1,2,,T. 
Theo Nguyễn Thị Minh và cộng sự (2014), một 
mô hình số liệu mảng cơ bản có dạng như sau: 
Yit= β1 + β2X2it +⋯ + βkXkit+ci + γt + uit 
Trong đó: uit là sai số ngẫu nhiên thông thường, 
được giả định là thỏa mãn các điều kiện chuẩn tắc 
của phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary 
Least Square - OLS); ci thể hiện đặc trưng thay đổi 
theo thời gian, không quan sát được của mỗi cá thể, 
Sè 128/201912
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
γt là đặc trưng không quan sát được tại mỗi thời 
điểm quan sát và không có sự khác biệt giữa các cá 
thể như điều kiện kinh tế vĩ mô của quốc gia khi 
nghiên cứu doanh nghiệp hay các tỉnh, thành phố. 
Tùy vào đặc tính của các yếu tố không quan sát 
được này mà người ta đưa ra các phương pháp ước 
lượng khác nhau sao cho các hệ số ước lượng thu 
được là tốt nhất. 
Xét bài toán không có yếu tố γt: 
Yit= β1+ β2X2it +⋯ + βkXkit + ci + uit 
Tùy vào bản chất 
của ci có 3 phương 
pháp ước lượng cơ 
bản là phương pháp 
ước lượng OLS gộp 
(Pooled OLS - 
POLS), mô hình tác 
động ngẫu nhiên 
(Random Effects 
Model - REM) và mô 
hình tác động cố định 
(Fixed Effects Model 
- FEM). 
Quy trình lựa chọn 
để tìm mô hình phù 
hợp nhất với số liệu là 
kiểm định sự tồn tại 
của ci xem có tồn tại 
yếu tố ci không. Nếu 
không tồn tại thì sử 
dụng POLS và các hiệu chỉnh của nó. Nếu có tồn tại 
c_i thì kiểm định về mối quan hệ tương quan giữa 
yếu tố này và các biến độc lập. c_i có tương quan 
thì mô hình tác động cố định (FEM) được lựa chọn, 
còn ngược lại thì sử dụng mô hình tác động ngẫu 
nhiên (REM). 
Sơ đồ quá trình lựa chọn mô hình số liệu mảng: 
13

Sè 128/2019
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Bảng 3: Cơ sở lựa chọn biến số nghiên cứu 
Nguồn: Tổng hợp của tác giả 
Bieán Chieàu taùc ñoäng Cô sôû 
Quy moâ giao dòch traùi phieáu Alexander vaø coäng söï (2000); 
Hotchkiss vaø Jostova (2017); 
Wahyudi vaø Robbi (2009) 
Khoái löôïng phaùt haønh + Alexander vaø coäng söï (2000); 
Hotchkiss vaø Jostova (2017); 
Wahyudi vaø Robbi (2009) 
Thôøi haïn phaùt haønh (Trong 2 
naêm) 
+ Alexander vaø coäng söï (2000); 
Hotchkiss vaø Jostova (2017); 
Wahyudi vaø Robbi (2009) 
Ruûi ro phaù saûn - Alexander vaø coäng söï (2000); 
Hotchkiss vaø Jostova (2017); 
Wahyudi vaø Robbi (2009) 
Bieán ñoäng lôïi nhuaän +/- Harris vaø Raviv (1993); 
Alexander vaø coäng söï (2000); 
Hotchkiss vaø Jostova (2017). 
Nguồn: Nguyễn Thị Minh và cộng sự (2014) 
Sơ đồ 1: Quy trình lựa chọn mô hình số liệu mảng
 REM 
prob<0,1 
POLS
REM FEM 
prob>0,1
prob0,1
xttest0
Hausman
test
3.3. Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu 
Mô hình các biến số và thang đo: 
Mô hình dự kiến được xây dựng như sau: 
TIMESit = α0 + α1SIZEit + α2AGEit + α3 
RATINGit + α4DVWAPit + ci + uit (1) 
NBONDit = α0+α1SIZEit+α2AGEit + α3 
RATINGit + α4 DVWAPit+ci+uit (2) 
TOVERit = α0 + α1SIZEit + α2AGEit + α3 
RATINGit + α4DVWAPit + ci + uit (3) 
VOLit = α0 + α1SIZEit + α2AGEit + α3 
RATINGit + α4DVWAPit + ci + uit (4) 
Trong đó: i=1,2,..,28 (đại diện cho 28 trái phiếu 
nghiên cứu), t = 2012, 2013,, 2017. 
Các giả thuyết nghiên cứu 
- Giả thuyết H1: Khối lượng phát hành có tác 
động thuận chiều tới quy mô giao dịch TPDN Việt 
Nam. 
- Giả thuyết H2: Thời hạn phát hành càng lâu thì 
quy mô giao dịch TPDN Việt Nam càng nhỏ. 
- Giả thuyết H3: Rủi ro phá sản có tác động 
ngược chiều tới quy mô giao dịch TPDN Việt Nam. 
- Giả thuyết H4: Biến 
động lợi nhuận có tác động 
thuận chiều/ngược chiều 
tới quy mô giao dịch 
TPDN Việt Nam. 
4. Kết quả nghiên cứu 
4.1. Thống kê mô tả 
các biến 
Có thể thấy Ngân hàng Đầu tư và phát triển Việt 
Nam (BIDV), NoValand và Vingroup là các doanh 
nghiệp có nhiều trái 
phiếu niêm yết được 
giao dịch nhất. Đây cũng 
là những trái phiếu có 
khối lượng phát hành 
chiếm tỷ trọng lớn nhất 
trong tổng các trái phiếu 
niêm yết. 
Theo hình 1, có thể 
thấy các trái phiếu có 
giao dịch trong giai đoạn 
2012 - 2017 không 
nhiều, chủ yếu là những 
trái phiếu mới được phát 
hành từ năm 2015 trở về 
đây và có kỳ hạn dưới 3 
năm (CII, NVL, VIC). 
Những trái phiếu được 
phát hành từ lâu (trước 2007) có giao dịch trong giai 
đoạn này chủ yếu là những trái phiếu có kỳ hạn dài 
trên 10 năm (BID, HCM). 
Có thể chia xếp hạng tín dụng (XHTD) mỗi năm 
của các doanh nghiệp có trái phiếu niêm yết được 
giao dịch thành 3 nhóm: hạng A, hạng B và không 
được xếp hạng. Việc thay đổi hình thức xếp hạng từ 
năm 2016 là do trung tâm thông tin tín dụng (CIC) 
sử dụng bộ tiêu chuẩn xếp hạng mới. Tuy nhiên, các 
tiêu chuẩn mới cũng không thay đổi quá nhiều về 
nội dung cơ bản so với bộ tiêu chuẩn cũ. Trong đó, 
các doanh nghiệp trong nhóm có mức xếp hạng A là 
những doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ rất thấp 
(thường dưới 2%), xếp hạng B là những doanh 
nghiệp có xác suất vỡ nợ thấp. Đối với công ty 
ANC, do công ty mới được thành lập vào năm 2014 
nên năm 2012 và 2013 sẽ không có dữ liệu về 
XHTD của doanh nghiệp. Còn công  ... quả của bảng 9 và sơ đồ 1, mô hình 
(1) và (2) sẽ được ước lượng theo FEM, mô hình (3) 
phù hợp với REM và mô hình (4) sẽ sử dụng POLS, 
Kết quả ước lượng như sau: 
Có thể thấy với xác suất đều bằng 
0,000, các mô hình đều đáng tin cậy. 
Hệ số R2 cho thấy các biến độc lập giải 
thích được bao nhiêu phần trăm sự thay 
đổi của biến phụ thuộc (Nguyễn Quang 
Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013). Kết 
quả của các mô hình (1), (2), (3) và (4) 
lần lượt là 39,79%, 60,48%, 57,60% và 
25,77%. Còn lại sự thay đổi của các 
biến phụ thuộc được giải thích bởi các 
yếu tố khác. 
Mô hình (1) được ước lượng theo 
FEM, vì thế biến LSIZE - không thay 
đổi qua các năm - sẽ không có ý nghĩa, hay không 
có tác động tới biến phụ thuộc (Bảng 11). 
Sè 128/201916
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Nguồn: Tính toán của tác giả 
Hình 3: Bình quân của VWAP (nghìn đồng/trái phiếu) 
Bảng 7: Tương quan của các biến phụ thuộc 
Nguồn: Tính toán của tác giả
TIMES NBOND TOVER VOL 
TIMES 1
NBOND 0,822 1
TOVER 0,842 0,998 1
VOL 0,531 0,607 0,617 1
Bảng 8: Tương quan của các biến phụ thuộc 
với biến độc lập 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
 Bieán phuï thuoäc 
Bieán ñoäc laäp TIMES NBOND TOVER VOL 
SIZE 0,119 0,169 0,170 -0,040 
AGE 0,428 0,431 0,439 0,446 
RATING 0,285 0,129 0,145 0,068 
DVWAP 0,239 0,227 0,235 0,209 
Bảng 9: Kết quả lựa chọn mô hình hồi quy với các 
biến phụ thuộc 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
 Bieán phuï thuoäc 
Keát quaû TIMES NBOND TOVER VOL 
xttest0 
9,73 18,17 9,52 1,15 
0,0009 0,000 0,0010 0,142 
Hausman 
10,25 15,45 6,67 x 
0,0365 0,0038 0,1542 x 
Moâ hình öôùc löôïng FE FE RE POLS 
Bảng 10: Kết quả ước lượng 4 mô hình 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
 Bieán phuï thuoäc TIMES NBOND TOVER VOL 
Moâ hình öôùc löôïng FE FE RE POLS 
R2 - within 0,5990 0,7592 0,6013 x 
R2 - between 0,0124 0,2465 0,5075 x 
R2 - overall 0,3979 0,6048 0,5760 0,2577 
Kieåm ñònh söï phuø hôïp 50,79 107,20 231,60 11,25 
Prob 0,000 0,000 0,000 0,000 
Bảng 11: Kết quả ước lượng mô hình (1) 
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bieán ñoäc laäp Heä soá öôù c löôïng Sai soá chuaån Möùc xaùc suaát 
LSIZE x x x 
AGE_2 1,887 0,400 0,000 
AGE_3 2,235 0,313 0,000 
RATING 0,252 0,211 0,236 
DVWAP 0,005 0,003 0,056 
CONS -0,203 0,132 0,128 
Biến AGE có 3 giá trị và là biến dùng để phân 
loại tuổi của các trái phiếu nên khi ước lượng mô 
hình sẽ chuyển thành các biến giả, cụ thể: 
ü AGE_1 = 1 nếu là trái phiếu chưa phát hành tại 
thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác. 
ü AGE_2 = 1 nếu là trái phiếu phát hành trên 2 
năm tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác. 
ü AGE_3 = 1 nếu là trái phiếu phát hành trong 2 
năm tại thời điểm nghiên cứu, = 0 nếu là khác. 
Kết quả ước lượng cho thấy các biến AGE_2 và 
AGE_3 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, 
DVWAP có ý nghĩa mức 10%. Biến RATING không 
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% do trên thực 
tế các doanh nghiệp phát hành trái phiếu đều là 
những doanh nghiệp lớn hoặc doanh nghiệp Nhà 
nước (DNNN), được đảm bảo khả năng thanh toán 
hay có rủi ro phá sản thấp. Theo kết quả ước lượng 
trong bảng 11, mô hình (1) về số lượng giao dịch trái 
phiếu được trình bày như sau: 
TIMES = - 0,203 + 1,887AGE_2 + 2,235AGE_3 
+ 0,005DVWAP + e 
Trong đó: 
Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm 
(AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): 
TIMES = - 0,203 + 1,887 + 0,005DVWAP + e 
Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm 
(AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): 
TIMES = - 0,203 + 2,235 + 0,005DVWAP + e 
Có thể thấy được trái phiếu phát hành trong vòng 
2 năm sẽ có số lần giao dịch (TIMES) lớn hơn trái 
phiếu phát hành trên 2 năm. Đồng thời biến động lợi 
nhuận (DVWAP) cũng có tác động cùng chiều với 
số lần giao dịch. 
Mô hình (2) cũng được ước lượng theo FEM, vì 
thế biến LSIZE sẽ không có ý nghĩa, hay không có 
tác động tới biến phụ thuộc. Kết quả ước lượng cho 
thấy các biến AGE_2, AGE_3, DVWAP đều có ý 
nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và biến RATING 
không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Theo 
kết quả ước lượng trong bảng 12, mô hình (2) về số 
lượng trái phiếu giao dịch được trình bày như sau: 
NBOND = -0,506 + 10,162AGE_2 + 
8,327AGE_3 + 0,063DVWAP + e 
Trong đó: 
Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm 
(AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): 
NBOND = -0,506 + 10,162+ 0,063DVWAP + e 
Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm 
(AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): 
NBOND = -0,506 + 8,327+ 0,063DVWAP + e 
Tương tự mô hình (1), kết quả của mô hình (2) 
cũng cho thấy biến động lợi nhuận (DVWAP) có 
mối quan hệ thuận chiều với số lượng trái phiếu giao 
dịch. Tuy nhiên, trái với mô hình (1), kết quả của mô 
hình này cho thấy trái phiếu được phát hành trên 2 
năm có số lượng trái phiếu được giao dịch lớn hơn 
các trái phiếu mới được phát hành. Nguyên nhân của 
sự khác biệt với mô hình (1) là do các trái phiếu BID 
của BIDV (là những trái phiếu có kỳ hạn dài, được 
phát hành từ năm 2006, 2007) có số lượng trái phiếu 
được giao dịch tương đối nhiều trong giai đoạn 
nghiên cứu, đạt tổng số là 148.112.690 trái phiếu - 
tương đương gần 40%. Đây cũng là giai đoạn mà 
những trái phiếu này sắp đến lúc đáo hạn. 
Do mô hình (3) được ước lượng theo REM, biến 
LSIZE lúc này sẽ có ý nghĩa. Kết quả ước lượng cho 
thấy các biến LSIZE, AGE_2, AGE_3, DVWAP đều 
có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và biến 
RATING không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 
10%. Theo kết quả ước lượng trong bảng 12, mô hình 
(3) về bình quân doanh số được trình bày như sau: 
TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + 3,5AGE2 + 
3,939AGE3+ 0,017DVWAP + e 
17

Sè 128/2019
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Bảng 12: Kết quả ước lượng mô hình (2) 
Nguồn: Tính toán của tác giả 
Bieán ñoäc 
laäp 
Heä soá öôùc 
löôïng 
Sai soá 
chuaån 
Möùc xaùc 
suaát 
LSIZE x x x 
AGE_2 10,162 1,381 0,000 
AGE_3 8,327 1,081 0,000 
RATING -0,104 0,729 0,887 
DVWAP 0,063 0,009 0,000 
CONS -0,506 0,457 0,270 
Bảng 13: Kết quả ước lượng mô hình (3) 
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bieán ñoäc 
laäp 
Heä soá öôùc 
löôïng 
Sai soá 
chuaån 
Möùc xaùc 
suaát 
LSIZE 0,623 0,140 0,000 
AGE_2 3,500 0,475 0,000 
AGE_3 3,939 0,543 0,000 
RATING -0,494 0,339 0,145 
DVWAP 0,017 0,005 0,000 
CONS -9,552 2,207 0,000 
Trong đó: 
Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm 
(AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): 
TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + 3,5 + 
0,017DVWAP + e 
Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm 
(AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): 
TOVER = -9,552 + 0,623LSIZE + 
3,939+ 0,017DVWAP + e 
Có thể thấy quy mô phát hành 
(LSIZE) và biến động lợi nhuận 
(DWAP) đều có tương quan thuận 
chiều với doanh số giao dịch của 
TPDN. Đồng thời, tương tự với mô 
hình (1), kết quả ước lượng của mô 
hình (3) cũng cho thấy các trái phiếu 
được phát hành trong vòng 2 năm có 
doanh số giao dịch nhiều hơn các trái 
phiếu được phát hành trên 2 năm. 
Mô hình (4) được ước lượng theo POLS, biến 
AGE_3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, biến 
AGE_2 và RATING có ý nghĩa ở mức 5% và 2 biến 
còn lại có ý nghĩa ở mức 10%. Theo kết quả ước 
lượng trong bảng 13, mô hình (4) về giá trị trái phiếu 
niêm yết giao dịch trên giá trị trái phiếu phát hành: 
VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 0,499AGE_2 + 
1,439AGE_3 – 0,314RATING – 0,003DVWAP + e 
Trong đó: 
Mô hình với trái phiếu phát hành trên 2 năm 
(AGE_2 = 1; AGE_3 = 0): 
VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 0,499– 
0,314RATING – 0,003DVWAP + e 
Mô hình với trái phiếu phát hành trong 2 năm 
(AGE_2 = 0; AGE_3 = 1): 
VOL = 1,398 – 0,081LSIZE + 1,439– 
0,314RATING – 0,003DVWAP + e 
Khác với các mô hình trên, biến LSIZE, RAT-
ING và DVWAP có tác động ngược chiều tới biến 
phụ thuộc VOL. Điều này khá trái ngược với kết 
luận của ba mô hình trên. Nguyên nhân có thể do 
mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc 
lập của mô hình (4) là thấp và tỷ lệ giá trị trái phiếu 
giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành (VOL) quá 
thấp. Tuy nhiên, kết quả của mô hình này cũng cho 
thấy các trái phiếu được phát hành trong 2 năm có 
giá trị giao dịch trên giá trị trái phiếu hiện hành lớn 
hơn của những trái phiếu đã phát hành trên 2 năm. 
4.4. Thảo luận về kết quả nghiên cứu 
Từ kết quả nghiên cứu có thể nhận xét như sau: 
- Các lý thuyết về các yếu tố tác động tới quy mô 
giao dịch của TPDN niêm yết cho thấy sự tương 
đồng và khả thi trong nghiên cứu thực nghiệm tại 
Việt Nam. 
- Theo kết quả ước lượng của 4 mô hình trên, 
khối lượng phát hành, tuổi của trái phiếu, rủi ro phá 
sản và biến động lợi nhuận đều có tác động tới quy 
mô giao dịch TPDN. Trong đó: 
+ Các trái phiếu được phát hành trong vòng 2 
năm có số lần giao dịch, doanh số giao dịch và giá 
trị giao dịch trên giá trị hiện hành lớn hơn các trái 
phiếu được phát hành trên 2 năm. Điều này là tương 
đồng với các nghiên cứu của Alexander và cộng sự 
(2000), Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và 
Robbi (2009). Tuy nhiên, trái ngược với các nghiên 
cứu trên, các trái phiếu được phát hành trên 2 năm 
lại có số lượng trái phiếu được giao dịch nhiều hơn. 
+ Biến động lợi nhuận là yếu tố có tác động thuận 
chiều tới quy mô giao dịch của TPDN niêm yết. Điều 
này là tương đồng với các nghiên cứu của Harris và 
Raviv (1993) và Alexander và cộng sự (2000). 
+ Không hòan toàn tương đồng với kết quả 
nghiên cứu của Alexander và cộng sự (2000), 
Hotchkiss và Jostova (2017) và Wahyudi và Robbi 
(2009), khối lượng phát hành có tác động thuận 
chiều với bình quân doanh số giao dịch và tác động 
ngược chiều tới giá trị giao dịch trên giá trị hiện 
hành của TPDN niêm yết. 
+ Trái ngược với các nghiên cứu trước đó, rủi ro 
phá sản có tác động không rõ ràng tới quy mô giao 
Sè 128/201918
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Bảng 14: Kết quả ước lượng mô hình (4) 
(Nguồn: Tính toán của tác giả) 
Bieán 
ñoäc laäp 
Heä soá öôùc 
löôïng 
Sai soá 
chuaån 
Möùc xaùc 
suaát 
LSIZE -0,081 0,041 0,052 
AGE_2 0,499 0,163 0,003 
AGE_3 1,439 0,231 0,000 
RATING -0,314 0,133 0,019 
DVWAP -0,003 0,002 0,089 
CONS 1,398 0,657 0,035 
Bảng 15: Tổng hợp kết quả 4 mô hình 
(Nguồn: Tính toán của tác giả) 
Trong đó: *: có ý nghĩa mức 10%, **: có ý nghĩa mức 5%, ***: 
có ý nghĩa mức 1% 
Bieán ñoäc 
laäp 
Heä soá öôùc löôïng 
NTIMES 
Heä soá öôùc löôïng 
NBOND 
Heä soá öôùc löôïng 
TOVER 
Heä soá öôùc löôïng 
VOL 
LSIZE x x 0,623*** -0,081* 
AGE_2 1,887*** 10,162*** 3,500*** 0,499*** 
AGE_3 2,235*** 8,327*** 3,939*** 1,439*** 
RATING 0,252 -0,104 -0,494 -0,314** 
DVWAP 0,005* 0,063*** 0,017*** -0,003** 
dịch. Điều này có thể lý giải do đặc trưng tại Việt 
Nam không có XHTD đối với trái phiếu và những 
doanh nghiệp phát hành trái phiếu hầu hết đều là 
doanh nghiệp lớn hay DNNN, được đảm bảo về khả 
năng thanh toán. 
- Một số những hạn chế của nghiên cứu: (1) 
Phạm vi nghiên cứu mới chỉ gói gọn trong các 
TPDN được niêm yết trên sàn. Nếu so sánh với các 
giao dịch riêng lẻ thì quy mô giao dịch của các trái 
phiếu niêm yết là rất nhỏ bé, chưa hoàn toàn đại diện 
được cho quy mô của thị trường TPDN thứ cấp; (2) 
Số lượng biến độc lập là 4 biến, chưa phản ánh được 
đầy đủ các yếu tố tác động tới quy mô giao dịch của 
TPDN niêm yết. 
5. Kết luận 
Thị trường TPDN nói chung và thị trường 
TPDN thứ cấp nói riêng có vai trò hết sức quan 
trọng đối với hoạt động của doanh nghiệp và nền 
kinh tế của một quốc gia. Việc tìm hiểu về các yếu 
tố tác động tới sự phát triển của thị trường trở 
thành vấn đề cấp thiết và tất yếu. Bài viết này đã 
xây dựng mô hình kinh tế lượng thể hiện cụ thể 
mối quan hệ tương quan giữa các yếu tố tác động 
và quy mô giao dịch TPDN, đồng thời cho kết quả 
cụ thể về sự thay đổi của quy mô giao dịch TPDN 
khi các yếu tố thay đổi. Kết quả nghiên cứu cho 
thấy thời hạn phát hành, biến động lợi nhuận, quy 
mô phát hành và rủi ro phá sản là những yếu tố có 
tác động tới quy mô giao dịch của các TPDN niêm 
yết tại Việt Nam trong thời gian qua. Trong đó, 
thời hạn phát hành là yếu tố có tác động mạnh mẽ 
nhất tới quy mô giao dịch trái phiếu. Kết quả của 
nghiên cứu cho thấy, các trái phiếu được phát hành 
trong vòng 2 năm có quy mô giao dịch lớn hơn các 
trái phiếu được phát hành trên 2 năm. Vì thế, để 
tăng tính thanh khoản cho các TPDN niêm yết, các 
doanh nghiệp phát hành có thể tập trung vào phát 
hành những trái phiếu có kỳ hạn ngắn hơn, khoảng 
từ 3-5 năm. Ngoài ra, do đặc thù tại Việt Nam nên 
xếp hạng tín dụng không thể hiện mối quan hệ rõ 
ràng với quy mô giao dịch trái phiếu. Điều này 
không có nghĩa là không cần quan tâm tới yếu tố 
rủi ro phá sản của trái phiếu. Ngược lại, Nhà nước 
cần ban hành những quy định cụ thể về việc minh 
bạch thông tin và xếp hạng tín dụng trái phiếu. 
Điều này sẽ giúp các nhà đầu tư có cơ sở vững 
chắc hơn trong việc ra quyết định, tăng cường khả 
năng huy động vốn bằng trái phiếu của các doanh 
nghiệp vừa và nhỏ, tăng tính thanh khoản cho các 
trái phiếu đã được phát hành. 
Tài liệu tham khảo: 
1. Alexander Gordon J., Amy K. Edwards và 
Michael G. Ferri (2000), The determinants of trading 
volume of high-yield corporate bonds, Journal of 
Financial Markets, Số 3, Trang: 177 - 204. 
2. Harris Milton và Artur Raviv (1993), Differences 
of Opinion Make a Horse Race, The Review of 
Financial Studies, Số 6(3), Trang: 473-506. 
3. Hotchkiss Edith và Gergana Jostova (2017), 
Determinants of corporate bond trading: A compre-
hensive Analysis, Quarterly Journal of Finance, Số 
7(2), Trang: 1-30. 
4. Lê Thu Hà (2018), Báo cáo năm 2017: Trái 
phiếu doanh nghiệp, VCBS, Hà Nội. 
5. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh 
(2013), Giáo trình Kinh tế lượng, Xuất bản lần thứ 
2, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội. 
6. Nguyễn Thị Minh, Hoàng Bích Phương, Trịnh 
Trọng Anh, Vũ Duy Thành và Phạm Bảo Lâm 
(2014), Nhân khẩu học Việt Nam và một số vấn đề 
kinh tế xã hội, Nhà xuất bản Lao Động, Hà Nội. 
7. Wahyudi Imam và Abdu Robbi (2009), Exploring 
Determinant Factors of Bond Trading with Inventory 
Management Theory (Case Study of Indonesian 
Capital Market, January - March 2009), Indonesian 
Capital Market Review, Trang: 87-108. 
Summary 
The corporate bond market plays an important 
role in forming long-term capital for businesses. 
Specifically, the secondary bond market stimulates 
liquidity and determines the prices of bonds issued 
on the primary market. Since then, the secondary 
market has created a driving force for the primary 
market in particular and the entire market in general. 
In Vietnam, the size of the corporate bond market in 
general and the secondary market in particular is 
still very small. This situation is obviously reflected 
in the annual trading extent of the listed bonds. 
Therefore, considering the factors affecting the 
annual bond trading volume is the basis for finding 
suitable solutions to promote the development of the 
market. The study has developed an econometric 
model on some factors affecting the trading scale of 
listed corporate bonds on Vietnam's stock market. 
The test results show that the bond's age, profit fluc-
tuations and issuance volume are the factors that 
have a significant impact on the transaction of listed 
corporate bonds. 
19Sè 128/2019
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học