Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài: Hiệu ứng tháng Năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: nghiên cứu của tác giả Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

Bước 1: Xác định khoảng trống nghiên cứu và định hướng thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài thông qua việc lược khảo, thảo luận các tài liệu về tổng qua căn bản về lý thuyết cũng như các đề tài nghiên cứu thực nghiệm của nhóm tác giả đã thực hiện trước đó mà có liên quan tại Việt Nam và các quốc gia khác.

Bưởc 2: Từ tổng quan căn bản về lý thuyết và các nghiên cứu được thực nghiệm ở bước 1, xác định loại mô hình phù hợp với đề tài của nghiên cứu.

Bước 3: Xác định giá trị mẫu nghiên cứu phù hợp mục tiêu của nghiên cứu ,kèm theo đó là đối tượng và cũng như phạm vi nghiên cứu.

Bước 4: Thu thập và xử lý mẫu dữ liệu để qua đó xá định mẫu phù hợp theo mô hình nghiên cứu tại bước 2.

Bước 5: Xác định các phương pháp nghiên cứu cùng với những kỹ thuật phân tích, kèm theo đó là các ước lượng cụ thể: thống kê về mô tả, phân tích về tương quan, và thêm nữa là phân tích hồi quy về dữ liệu bảng sẽ được sử dụng là theo phương pháp hồi quy OLS và mô hình ARCH

Bước 6: Xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê thông qua kiểm định những giả thuyết nghiên cứu bằng cách sử dụng kiểm định F hay kiểm định t-student ở các mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10% nhằm trả lời cho câu hỏi biến phụ thuộc chịu tác động từ những biến độc lập nào.

Bước 7: Kế tiếp là tiến hành các kiểm định về khuyết tật của các mô hình hồi quy, bao gồm: hiện tượng về đa cộng tuyến nghiêm trọng, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Nếu các mô hình không có các hiện tượng khuyết tật kể trên thì khi kết hợp với bước 6 để tiến hành thực hiện bước 8; nếu mô hình có một trong cáchiện tượng khuyết tật như ở trên đề cập thì sẽ được khắc phục để rồi thông qua đó tìm ra kết quả cuối về mô hình hồi quy kèm với đó là kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và chuyển sang bước 8.

Bước 8: Đây là bước cuối cùng của tiến trình, căn cứ vào kết quả hồi quy mô hình, đề tài tiến hành các bước thảo luận, đúc kết về kết luận và đưa ra các gợi ý, kiến nghị có liên quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu được đưa ra trước đó cũng như, giải quyết được mục tiêu cụ thể mà nghiên cứu đã đề ra.

3.2 Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài khoá luận là phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian. Phương pháp nghiên cứu về định lượng được dùng để kiểm tra kết quả của nghiên cứu, bao gồm các phương pháp kỹ thuật về nghiệp vụ. Tác giả đưa ra các giả thuyết nghiên cứu cùng với việc sử dụng hồi quy mô hình nghiên cứu, từ kết quả hồi quy dùng để kiểm định các giả thuyết thống kê được đặt ra

Mô hình nghiên cứu được tác giả tiếp nối từ các nghiên cứu về Hiệu ứng tháng Năm nói riêng và hiệu ứng thời gian nói chung trên thế giới và trong nước. Từ mô hình nghiên cứu được sử dụng, nghiên cứu tiến hành chạy hồi quy với mô hình.

Các hồi quy mô hình được sử dụng là OLS, ARCH vì những ưu nhược điểm khác nhau ở từng mô hình hồi quy nên nghiên cứu quyết định sử dụng các mô hình này.

Phương pháp nghiên cứu mô hình ARCH

Mô hinh ARCH được Engle phát triển vào năm 1982, theo đó trong ước lượng thị giá trị của phần dư ở thời điểm t sẽ bị ảnh hưởng có phần dư ấy các giai đoạn trước, nghĩa là giá trị của phương sai thay đổi theo thời gian. Mô hình ARCH này có thể được giải thích như sau, xét mô hình:

• Yi = B₁ + B₂X₁ + 𝜇1
• 𝜇1 ~ N(0, 𝜎^!)

Trong đó

• Y : Biến độc lập
• X: Biến phụ thuộc
• B₁ B₂: Lần lượt là hệ số chặn và hệ số góc
• 𝜇1 : Phần dư

Phương trình biểu diễn sự ảnh hưởng của 1 kỳ quá khứ của bình phương sai số quá khứ đến phương sai phần dư.

Khi đó mô hình ARCH(1):

• Yi = B₁ + B₂X₁ + 𝜇1
• 𝜇1~ N(0, hi)
•          hi = yo

Phương trình biểu diễn sự ảnh hưởng của 1 kỳ quá khứ của bình phương sai số quá khứ đến phương sai phần dư.

Theo mô hình ARCH(1) cho rằng khi có một cú sốc ở kỳ t-1 thì giá trị của ui(giá trị tuyệt đối hoặc bình phương) cũng sẽ lớn hơn. Nghĩa là khi  lớn/nhỏ hơn thì phương sai ui cũng lớn/nhỏ hơn, yi luôn dương vì phương sai luôn dương.

Mở rộng cho mô hình ARCH(q) với nhiều độ trễ hơn, khi đó mô hình ARCH(q): Yi = B₁ + B₂X₁ + 𝜇1

• 𝜇1~ N(0, hi)
•      hi = yo

3.3 Phương pháp chọn mẫu Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

Dự kiến mẫu là tỷ suất sinh lời của tất cả tháng Năm trong năm của chỉ số VNIndex và VN30. Xuất phát từ tổng thể: tỷ suất sinh lời của tất cả các tháng trong năm của chỉ số VN-Index và VN30.

+  Chỉ số VN-Index là chỉ số đại diện cho Sở HoSE từ khi thị trường chứng khoán đi vào hoạt động, đại diện cho tất cả cổ phiếu được niêm yết và giao dịch trên HoSE. Chỉ số này được tính theo phương pháp trọng số giá trị thị trường, dựa vào mức độ chi phối của từng cổ phiếu được sử dụng. VN-Index có giá trị cơ sở ban đầu là 100 điểm.

+ Chỉ số VN30 là chỉ số của các công ty có giá trị vốn hóa lớn, chỉ số này bao gồm 30 công ty có giá trị vốn hóa cũng như thanh khoan hàng đầu được niêm yết trên HOSE. Đây là chỉ số xuất hiện sớm nhất trong bộ chỉ số HOSE-Index. Vì thế việc tác giả chọn VN30 là chỉ số đại diện cho các công ty có vốn hóa lớn là hợp lý.

Nghiên cứu chọn hai nhóm chỉ số là VN-Index và VN30 để nghiên cứu trước tiên VNINNDEX là chỉ số đại diện cho tất cả các số phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam do vậy sẽ đại diện cho toàn thị trường. VN-Index cũng là chỉ số đầu tiên của TTCK Việt Nam. Ngoài việc sử dụng chỉ số VN-Index, trong nghiên cứu này còn sử dụng chỉ số VN30 nhằm khắc phục nhược điểm của VN-Index. Chỉ số VN-Index được sử dụng duy nhất bởi SGDCK TP HCM từ khi thị trường mới thành lập cho đến nay. Tuy nhiên, nó đã phát hiện ra nhiều hạn chế ảnh hưởng đến tính chính xác của nó, chủ yếu do phương pháp tính toán chỉ số. Phương pháp tính VN-Index dựa trên vốn hóa thị trường của các cổ phiếu thành phần mà không xem xét lượng cổ phiếu thực tế đang lưu thông trên thị trường, và cũng không hạn chế sự ảnh hưởng quá lớn từ các thành phần có tỷ trọng cao trong chỉ số. Vì vậy, chỉ số VN30 được xem như một giải pháp nhằm cân bằng yêu cầu cấp thiết của thị trường, đó là một chỉ số phản ánh chính xác biến động giá của các cổ phiếu trên thị trường. Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

3.4 Phương pháp thu thập dữ liệu

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp . Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu về giá cuối ngày của các chỉ số VN-Index. Như vậy dữ liệu được nghiên cứu là dữ liệu chuỗi thời gian. Những dữ liệu này được thu thấp từ trang thông tin điện tử của Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Dữ liệu được thu thập từ năm 2014 đến cuối năm 2021. Việc chọn khoảng thời gian này nhằm đồng bộ thời gian dữ liệu chỉ số VN Index và bỏ qua giai đoạn năm 2022-2023 do ảnh hưởng của đại dịch Covid

Chỉ số VN-Index là chỉ số thể hiện xu hướng biến động giá của tất cả các cổ phiếu niêm yết và giao dịch tại HOSE. Đây là chỉ số đầu tiên tại TTCK Việt Nam vào ngày giao dịch đầu tiên của thị trường 28/07/2000, vai trò và tầm quan trọng của chỉ số này để có bức tranh toán cánh cho TTCK Việt Nam là rất quan trọng không thể thiếu.

Cùng với sự phát triển của TTCK Việt Nam, Quy tắc xây dựng và quản lý bộ chỉ số HOSE-Index  cũng được sửa đổi, bổ sung qua nhiều phiên bản, đến thời điểm cuối năm 2019 quy tắc này cũng đã có phiên bản 2.2 được ban hành vào tháng 05/2019, đây cũng là phiên bản mới nhất tính đến thời điểm hiện tại VN-Index chỉ đơn thuần dựa trên vốn hoá thị trưởng của các cổ phiếu thành phần.

Công cụ phân tích dữ liệu: Kết quả nghiên cứu “Hiệu ứng tháng Năm trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, được tiến hành dựa phần mềm phân tích hồi quy STATA 16.0.

3.5 Giả thuyết nghiên cứu

Trong nghiên cứu để trả lời các câu hỏi nghiên cứu tác giả phải đưa ra các thuyết nghiên  cứu và từ kết quả kiểm định với độ tin cậy được đặt ra để kết luận về các giả thuyết nghiên cứu từ đó đưa ra các câu trả lời cho các câu hỏi đã đặt ra.

Trong nghiên cứu này để trả lời câu hỏi đưa ra, quan trọng nhất là liệu có sự tồn tại của hiệu ứng tháng Năm trên TTCK Việt Nam, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu như sau

Với H0 và HA trong đó H0 là giả thuyết không, HA là giả thuyết thay thế H0 𝜇1 = 𝜇2 H0 𝜇1 ≠ 𝜇2

Trong đó

• 𝜇1: tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chỉ số ở tháng Năm
• 𝜇2: tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chỉ số của các tháng còn lại trong năm

Như vậy hai giả thuyết trên có thể được diễn đạt như sau, giả thuyết không đặt ra là tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chỉ số ở tháng năm bằng với tỷ suất lợi nhuận trung bình của các tháng còn lại. Ngược lại giả thuyết thay thế đặt ra là tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chỉ số ở tháng năm khác với tỷ suất lợi nhuận trung bình của các tháng còn lại.

3.6 Các phương pháp kiểm định trước Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

Hệu ứng thời gian trên thị trường chứng khoán Pakistan Nghiên cứu của Shahid Ali và Muhammad Akbar (2011), hai tác giả đã kiểm định hiệu ứng của các yếu tố như ngày trong tuần, tuần trong tháng, tháng trong năm bằng cách sử dụng chỉ số 100 KSE từ Sở giao dịch chứng khoán Karachi. Dữ liệu được thu thập bao gồm giá đóng cửa hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng trong khoảng thời gian từ tháng 11 năm 1991 đến tháng 10 năm 2006. Dữ liệu sau khi thu thập được tính tỷ suất sinh lợi, thông qua công thức sau:

Với:

• Sr: Tỷ suất sinh lời
•  :  Chỉ số KSE100 tại thời điểm t
• :  Chỉ số KSE100 tại thời điểm t-1

Trong nghiên cứu này sử dụng mô hình ANOVA một chiều để kiểm định giả thuyết H0 rằng tỷ suất sinh lợi trung bình giữa các ngày trong tuần, tuần trong tháng và tháng trong năm là như nhau, nghĩa là không tồn tại hiệu ứng ngày trong tuần, tuần trong tháng và tháng trong năm. Trước khi thực hiện mô hình ANOVA một chiều, nghiên cứu đã kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu bằng phép kiểm định Anderson-Darling, một phép kiểm định được sử dụng để xác định xem một tập số liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Kết quả kiểm định cho thấy giả thuyết H0 không có ý nghĩa thống kê. Sau đó, tác giả đã sử dụng mô hình ARIMA và OLS để khám phá xem có tồn tại bất thường nào trong lợi nhuận mà các nhà đầu tư chứng khoán có thể tận dụng trên thị trường chứng khoán Pakistan hay không.

Mô hình OLS SR  =  α + ∑βi Di + εit

Trong đó:

• SR: Tỷ suất sinh lời
• Di: Tỷ suất sinh lời ngày thứ i, tuần i, tháng i.
• βi: độ dốc
• α: hệ số chặn
• εit: sai số Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

Nghiên cứu cho rằng trong dài hạn thị trường chứng khoán Pakistan không có sự tồn tại hiệu ứng hàng tuần hoặc các hiệu ứng hàng tháng, trong ngắn hạn thị trường không hiệu quả. Có sự tồn tại hiệu ứng hàng ngày vào các ngày thứ tư và thứ năm của tuần, thông qua sử dụng mô hình AR cho thấy lợi nhuận bất thường trong những ngày này.

Trong một nghiên cứu khác về hiệu ứng thời gian trên thị trường chứng khoán Ấn Độ, tác giả P. Nageswari và Dr. M. Selvam (2013) đã thực hiện kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng ngày trong tuần và tháng trong năm trên thị trường chứng khoán Ấn Độ. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là chỉ số BSE Sensex của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Bombay. Nghiên cứu này thu thập thông tin giá đóng cửa hàng ngày và hàng tháng của chỉ số BSE Sensex trong một chuỗi dữ liệu kéo dài mười năm từ ngày 1/4/2000 đến 31/3/2012. Dựa trên dữ liệu thu thập được tác giả đã tính toán tỷ suất sinh lợi của  các ngày trong tuần hay các tháng trong năm thông qua công thức sau:         

Trong đó:

• : Tỷ suất sinh lợi của ngày t, tháng t
• : chỉ số BSE Sensex ngày t, tháng t
• : chỉ số BSE Sensex ngày t-1, tháng t-1

Tác giả đã áp dụng phương pháp thống kê mô tả để phân tích xu hướng trong thị trường chứng khoán. Tiếp đó, tác giả đã tiến hành kiểm định giả thuyết H0 rằng không có sự khác biệt đáng kể về lợi nhuận trung bình giữa các giao dịch trong tuần và các giao dịch trong tháng, bằng cách sử dụng mô hình Kruskall-Wallis. Khi phát hiện sự bất thường trong lợi nhuận trung bình của các giao dịch hàng tuần hoặc hàng tháng, tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để phân tích mối quan hệ giữa một ngày cụ thể trong tuần hoặc một tháng cụ thể trong năm và tỷ suất sinh lợi trung bình. Đối với kiểm định mối tương quan giữa ngày trong tuần dùng mô hình sau:

Trong đó:

• : Tỷ suất sinh lợi trung bình của chỉ số BSE Sensex tại thời điểm t
• : Tỷ suất sinh lợi của ngày thứ 2 tại thời điểm t
• : hệ số hồi quy cho mỗi ngày từ thứ 2 đến thứ 6
•  : phần dư

Trong mô hình hồi quy tuyến tính  kiểm định mối quan hệ tương quan giữa tháng trong năm:

Trong đó:

• : Tỷ suất sinh lợi trung bình của chỉ số BSE Sensex tại thời điểm t
• : Tỷ suất sinh lợi của tháng thứ i
• : hệ số hồi quy cho các tháng
• : phần dư

3.7 Mô hình nghiên cứu Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

Nghiên cứu tập trung vào tỷ suất lợi nhuận trung bình của các chỉ số trong từng tháng trong năm. Tỷ suất lợi nhuận tháng được tính toán bằng cách dựa trên tỷ suất lợi nhuận từng ngày, như đã được Norvaisiene và đồng nghiệp (2017) áp dụng. Bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày, nghiên cứu này thực hiện phân tích hồi quy nhằm tăng số lượng quan sát và xem xét tỷ suất lợi nhuận tháng thông qua tỷ suất lợi nhuận từng ngày trong tháng, giúp mô phỏng chính xác hơn tỷ suất lợi nhuận trong cả tháng mà không bị ảnh hưởng bởi sự chuyển đổi tháng. Các nghiên cứu của Reinganum và Gangopadhyay (1991), Ong (2006) cũng sử dụng dữ liệu theo ngày để chạy hồi quy kiểm định. Theo Norvaisiene và cộng sự (2017), Chung Tien Luu, Cuong Hung Pham, Long Pham (2018) tỷ suất lợi nhuận được tính như sau: Rt=

Trong đó:

• Rt: Tỷ suất lợi nhuận tại thời điểm t
• Pt: Giá của chứng khoán tại thời điểm t
• Pt-1: Giá của chúng khoán tại thời điểm t1

Việc tính toán tỷ suất lợi nhuận bằng cách lấy logarit mũ e đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu, về mặt lý thuyết và thực nghiệm thì tỷ suất lợi nhuận được tính theo cách này sẽ dễ dàng phân tích hơn, cách tỉnh này thì phân phối của tỷ suất lợi nhuận nhiều khả năng sẽ có phân phối chuẩn hơn.

Trên thế giới, đa số các các nghiên cứu đều sử dụng mô hình hồi quy có biến giả là các tháng trong năm để kiểm định về hiệu ưngs tháng Năm. Các nghiên cứu trước đó có thể kể đến như Keim (1963), Reinganum Gangopadhyay (1991), Fountas và Segredakis (2002), Cristina Balint và Oana Giac (2014) và Chung Tien Lan, Cuong Hung Pham, Long Pham (2018). Theo đó, mô nghiên cứu trong bài chạy hồi quy OLS như sau

• Rt+BiDi+
•  𝜀~𝑁(0, 𝜎⁾)

Trong đó

• Rt: Biến phụ thuộc là tỷ suất lợi nhuận trung bình tháng t
• : Hệ số chặn thể hiện cho ảnh hưởng của tháng năm đến tỷ suất lợi nhuận
• B: Hệ số góc ứng với từng biến độc lập D, thể hiện tác động của tháng đến tỷ suất lợi nhuận 12.

Các biến độc lập, D là biến giả thể hiện cho 11 tháng trong năm ngoại trừ tháng năm D2=1 khi là tháng 2 và D2=0 khi là các tháng còn lại, tưởng tự D3=1 khi là tháng 3 và D3 = khi là các tháng còn lại, tương tự khi i tiến tới 12.

• : Sai số ngẫu nhiên không đổi và được giả định phân phối chuẩn

Như vậy, theo phương trình trên khi các biến gia bằng 0, khi đó  biểu thị cho tháng năm. Lúc này việc kiểm định có sự tồn tại của Hiệu ứng Tháng Năm thật ra chỉ là kiểm định mức ý nghĩa của hệ số

Tuy nhiên, trong nghiên cứu dữ liệu chuỗi thời gian thường hay xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, cụ thể là phương sai phụ thuộc vào các giá trị trong quá khứ, hiện tượng này còn được gọi là tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng mô hình ARCH với độ trễ 1 theo như nghiên cứu Cristina Balint và Oiana Gica (2014), khi đó mô hình hồi quy ARCH(1) như sau: Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

• Ri+BiDi+
• 𝜀~𝑁(0, 𝜎^!) ht= yo+ y𝜀_“^!_#$

Trong đó:

• R: Biến phụ thuộc là tỷ suất lợi nhuận trung bình tháng t
• : Hệ số chặn thể hiện cho ảnh hưởng của tháng năm đến tỷ suất lợi nhuận
• B: Hệ số góc ứng với từng biến độc lập D, thể hiện tác động của tháng đến ttỷ suất lợi nhuận 12.

Các biến độc lập, D là biến giả thể hiện cho 11 tháng trong năm ngoại trừ tháng năm D2=1 khi là tháng 2 và D2=0 khi là các tháng còn lại, tưởng tự D3=1 khi là tháng 3 và D3 = khi là các tháng còn lại, tương tự khi i tiến tới 12.

• : Sai số ngẫu nhiên không đổi và được giả định phân phối chuẩn
• Quy trình ARCH(1) thể hiện cho sự thay đổi của phần dư e khi có sự thay đổi 𝑒_!^$_“#, tức độ trễ 1

Mô hình hồi quy ARCH(1) khác phục được phân nào nhược điểm của mô hình hội quy OLS giúp tăng độ tin cậy trong kết quả nghiên cứu hơn.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu của khóa luận, phương pháp được sử dụng trong bài là phương pháp nghiên cứu định lượng, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu, sau đó kiểm định các giả thuyết nghiên cứu qua các thống kê, chạy các mô hình hồi quy. Đối tượng nghiên cứu trong bài là tỷ suất lợi nhuận tháng cầu các chỉ tố VNIndex,  nghiên cứu trong khoảng thời gian năm 2014 đến năm 2021. Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu chuỗi thời gian. Để kiểm định sự tồn tại của Hiệu ứng tháng Năm trên TTCK Việt Nam, nghiên cứu tiên hành chạy hồi quy định lương trên ba mô hình OLS, ARCH. Việc chạy hai mô hình sẽ tăng độ tin cậy hơn cho nghiên cứu, vi qua mỗi mô hình sẽ thấy được nhược điểm và thấy được ưu điểm của mô hình sau bổ sung vào mô hình trước. Kiểm định p-value được sử dụng trong bài để kiểm định về Hiệu ứng Tháng Năm trên TTCK Việt Nam. Luận văn: PPNC Hiệu ứng tháng năm trên thị trường chứng khoán.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu trên thị trường chứng khoán VN

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://dichvuvietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: lamluanvan24h@gmail.com