Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của biến động tỷ giá lên giá chứng khoán

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN ĐỨC QUANG

ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG TỶ GIÁ ĐẾN GIÁ

CHỨNG KHOÁN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH TRẦN ĐỨC QUANG

ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG TỶ GIÁ ĐẾN GIÁ

CHỨNG KHOÁN

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

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS LÊ THỊ LANH

TP. Hồ Chí Minh – 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài “Ảnh hưởng của biến động tỷ giá lên giá chứng khoán”

là một nghiên cứu độc lập, do chính tôi thực hiện trên cơ sở các kiến thức đã học,

tham khảo một số nghiên cứu và không sao chép bất kỳ tài liệu nào khác. Tôi xin cam

đoan những điều trên là sự thật và chịu mọi trách nhiệm nếu vi phạm quy định của

nhà trường.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2019

Trần Đức Quang

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH

TÓM TẮT (ABSTRACT)

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 1

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

1.2. Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 3

1.3. Câu hỏi nghiên cứu .......................................................................................... 3

1.4. Bố cục luận văn ................................................................................................ 3

1.5. Ý nghĩa luận văn .............................................................................................. 4

CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 5

2.1. Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán ............... 5

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan ............................................................ 6

2.2.1. Mối quan hệ tuyến tính ............................................................................. 7

2.2.2. Mối quan hệ phi tuyến ............................................................................ 23

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 28

3.1. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 28

3.1.1. Mô hình ARDL tuyến tính ...................................................................... 28

3.1.2. Mô hình ARDL phi tuyến ....................................................................... 31

3.2. Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 33

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.............................................................. 36

4.1. Kiểm định tính dừng ...................................................................................... 36

4.2. Kiểm định đồng liên kết tuyến tính và phi tuyến ........................................... 36

4.3. Kết quả mô hình ARDL ................................................................................. 37

4.3.1. Kết quả hồi quy ngắn hạn ....................................................................... 37

4.3.2. Kết quả hồi quy dài hạn .......................................................................... 39

4.4. Kết quả mô hình NARDL .............................................................................. 40

4.4.1. Kết quả hồi quy ngắn hạn ....................................................................... 40

4.4.2. Kết quả hồi quy dài hạn .......................................................................... 42

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ...................................................................................... 45

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................... 47

PHỤ LỤC ................................................................................................................. 53

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Giải thích

ARDL Mô hình tự hồi quy phân phối trễ

CPI Chỉ số giá tiêu dùng

IPI Chỉ số sản xuất công nghiệp

NARDL Mô hình tự hồi quy phân phối trễ phi tuyến

NEER Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương

PTM Mô hình định giá theo thị trường

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1. Một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ tuyến tính .................... 13

Bảng 3.1. Mô tả biến số nghiên cứu ......................................................................... 30

Bảng 3.2. Thống kê mô tả ......................................................................................... 34

Bảng 4.1. Kiểm định tính dừng ................................................................................ 36

Bảng 4.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết .............................................................. 37

Bảng 4.3. Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆sp ................. 38

Bảng 4.4. Kết quả ước lượng hệ số dài hạn của mô hình ARDL(4,3,3,2) ............... 40

Bảng 4.5. Kiểm định chẩn đoán................................................................................ 40

Bảng 4.6. Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆sp ................. 41

Bảng 4.7. Kết quả ước lượng hệ số dài hạn của mô hình NARDL(4,5,2,0,2) ......... 43

Bảng 4.8. Kiểm định chẩn đoán................................................................................ 44

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1. Minh họa mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. .............. 6

Hình 3.1. Xu hướng của các biến số......................................................................... 35

TÓM TẮT

Nghiên cứu tiến hành khám phá mối liên kết động bất đối xứng giữa tỷ giá và giá

chứng khoán tại Việt Nam. Sử dụng mô hình ARDL phi tuyến và tuyến tính cùng dữ

liệu hàng tháng từ tháng 1/2001 đến tháng 5/2018, các kết quả thực nghiệm chỉ ra tồn

tại mối liên kết bất đối xứng giữa thị trường tiền tệ và chứng khoán cả trong ngắn hạn

và dài hạn. Theo đó, giá chứng khoán phản ứng với mức độ khác nhau trước sự tăng

giá và giảm giá tiền tệ. Tuy nhiên, sự tăng giá tiền tệ ảnh hưởng truyền dẫn mạnh hơn

lên giá chứng khoán khi so với sự mất giá tiền tệ trong dài hạn. Khi bỏ qua tính chất

bất đối xứng, tỷ giá hối đoái chỉ có tác động ngắn hạn lên giá chứng khoán. Điều đó

hàm ý giả định đối xứng đánh giá chưa đầy đủ tác động của thay đổi tỷ giá lên giá

chứng khoán tại Việt Nam.

Từ khóa: Giá chứng khoán; Tỷ giá; Bất đối xứng; NARDL.

ABSTRACT

This paper explores the asymmetric adjustment of the dynamic relation between

exchange rate and stock prices in Vietnam. Employing the linear and nonlinear

ARDL model and monthly data from 2001M01 to 2018M05, the empirical results

reveal that there exists asymmetrical linkages between the currency and equity

markets both in the short-run and long-run. That is, the reaction of stock prices to

depreciation is different from appreciation. However, currency appreciation has a

strong pass-through effect on stock prices than depreciation in the long-run. In the

absence of asymmetry, exchange rate has only short-run effect on stock prices. This

implies that the symmetry assumption underestimates the impact of exchange rate

changes on stock prices in Vietnam.

Keywords: Stock prices; Exchange rate; Asymmetry; NARDL.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Lý do chọn đề tài

Trong thời gian gần đây, mối liên kết giữa thị trường chứng khoán và thị trường

ngoại hối nhận được sự chú ý ngày một tăng trong giới nghiên cứu vĩ mô và tài chính.

Điều này, một phần, là do các chính sách tự do hóa tài chính và toàn cầu hóa thị

trường tài chính quốc tế đã khuyến khích sự gia tăng chu chuyển vốn quốc tế cả cho

đầu tư và đa dạng hóa danh mục (Phylaktis và Ravazzolo, 2005). Do đó, sự truyền

dẫn tiềm năng giữa thị trường ngoại hối và chứng khoán là điều khả dĩ. Đứng dưới

góc độ lý thuyết, hiện diện mối quan hệ nhân quả giữa giá chứng khoán với tỷ giá hối

đoái. Đầu tiên, từ tỷ giá đến giá cổ phiếu; các mô hình tỷ giá hối đoái định hướng

dòng chảy (ﬂow–oriented model) (tham khảo Dornbusch và Fischer, 1980) phát biểu

rằng sự thay đổi của tỷ giá hối đoái ảnh hưởng tính cạnh tranh quốc tế, và đến lượt

ảnh hưởng thu nhập và sản lượng thực cũng như giá chứng khoán, là hiện giá chiết

khấu của dòng tiền trong tương lai của các doanh nghiệp. Mặt khác, hiệu ứng phản

hồi (feedback effect) từ giá chứng khoán đến tỷ giá theo mô hình định hướng chứng

khoán (stock–orriented model) (tham khảo Frankel, 1983; Gavin, 1989; Branson,

1993) cho rằng đổi mới thị trường chứng khoán ảnh hưởng tổng cầu và cầu tiền thông

qua hiệu ứng giàu có (wealth effect) và thanh khoản (liquidity effect). Điều này dẫn

đến việc lãi suất thay đổi, ảnh hưởng dòng chảy vốn và do đó, thay đổi tỷ giá hối đoái.

Tập trung vào tác động của thay đổi tỷ giá lên giá chứng khoán, các nghiên cứu

trước đó giả định rằng mối liên kết giữa hai biến số là đối xứng, có nghĩa là giá chứng

khoán phản ứng theo cùng mức độ với sự mất giá (depreciation) và tăng giá

(appreciation) của nội tệ. Ví dụ, hiệu ứng giá chứng khoán do sự mất giá (tăng giá)

tiền tệ là dương (âm) lên các nhà xuất khẩu ròng. Với các nhà nhập khẩu ròng, hiệu

ứng giá chứng khoán vận hành theo hướng ngược lại cho cả mất giá và tăng giá tiền

tệ. Tuy nhiên, các hiệu ứng bất đối xứng tiềm ẩn trong mối quan hệ được ghi lại rõ

ràng trong các mô hình lý thuyết về hành vi của doanh nghiệp như mô hình định giá

theo thị trường (PTM), phòng ngừa rủi ro bất đối xứng (Koutmos và Martin, 2003).

Theo Knetter (1994), PTM dẫn đến hiệu ứng tỷ giá bất đối xứng khi các doanh nghiệp

cố gắng xây dựng thị phần hoặc đối mặt với những hạn chế về năng lực và ràng buộc

về số lượng. Bartram (2004) cũng cho rằng dòng tiền tương lai và rủi ro phá sản cũng

gây ra tính phi tuyến và bất cân xứng trong mối quan hệ khi đề cập đến rủi ro tỷ giá

hối đoái. Bahmani–Oskooee và Saha (2015) cũng xác nhận khi nội tệ mất giá, một

vài doanh nghiệp có thể giảm chi phí đầu vào nhập khẩu cao hơn bằng cách giảm lợi

nhuận biên. Theo cách đó, giá cổ phiếu có thể không phản ứng với sự mất giá, ngụ ý

rằng tác động của thay đổi tỷ giá có thể không đối xứng. Theo các lập luận này, giả

thuyết về mối liên kết đối xứng giữa giá chứng khoán và thay đổi tỷ giá có thể được

coi là quá hạn chế vì nó bỏ qua tính chất bất cân xứng tiềm ẩn trong ảnh hưởng của

sự mất giá và tăng giá tiền tệ.

Một số nghiên cứu đã nới lỏng giả định đối xứng và tìm thấy sự hỗ trợ cho hiệu

ứng bất đối xứng của thay đổi tỷ giá hối đoái đối lên giá chứng khoán (xem ví dụ

Miller và Reuer, 1998; Koutmos và Martin, 2003; Bartram, 2004; Hsu, Yau và Wu,

2009). Ví dụ, Bartram (2004) ước tính cả mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến để

cho thấy sự thay đổi tỷ giá (độ nhạy cảm) thể hiện cấu trúc phi tuyến. Đối với những

nghiên cứu này, nhược điểm là không thể phân biệt giữa hiệu ứng bất đối xứng dài

hạn và ngắn hạn trong tác động của thay đổi tỷ giá. Điều này vô cùng quan trọng bởi

vì tỷ giá ảnh hưởng dòng tiền và giá cổ phiếu theo các khoảng thời gian khác nhau.

Với sự phát triển gần đây trong phân tích đồng liên kết phi tuyến, Shin, Yu và

Greenwood–Nimmo (2014) đã đề xuất khung mô hình phân phối trễ tự hồi quy phi

tuyến (NARDL) như là một đối trọng với mô hình ARDL đối xứng nổi tiếng của

Pesaran, Shin và Smith (2001). Khung phân tích mới này là khả thi để hợp nhất tính

chất bất cân xứng cả trong mối quan hệ dài hạn và cơ chế sai số hiệu chỉnh ngắn hạn.

Thông qua quá trình phân rã tổng từng phần, một biến cơ bản có thể được tách thành

cả hai thành phần dương và âm để phân tích tính không đối xứng động và phi tuyến.

Sử dụng mô hình NARDL, các nghiên cứu gần đây đã tìm thấy bằng chứng về hiệu

ứng tỷ giá bất đối xứng lên giá chứng khoán (xem Bahmani–Oskooee và Saha, 2015,

2016; Cuetas và Tang, 2017; Cheah và cộng sự, 2017; Bahmani–Oskooee và Saha,

2018). Theo hiểu biết của tác giả, các nghiên cứu cùng chủ đề tại Việt Nam như

Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013), Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch

Vân (2015) chưa đề cập đến mối quan hệ động phi tuyến tiềm ẩn giữa tỷ giá và giá

chứng khoán. Điều đó làm các kết quả nghiên cứu chưa xác nhận (khẳng định) sự tồn

tại mối quan hệ dài hạn chặt chẽ giữa các biến số. Xuất phát từ các thiếu sót trên,

nghiên cứu này tiến hành đánh giá mối quan hệ bất đối xứng (phi tuyến) có thể hiện

diện trong mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả tham gia vào dòng nghiên cứu về mối liên kết dài

hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán, và kiểm chứng sự hiện diện của hiệu ứng bất đối

xứng trong tác động của thay đổi tỷ giá đối lên giá chứng khoán tại Việt Nam. Đặc

biệt, nghiên cứu kiểm tra cả động năng đối xứng và bất đối xứng ngắn hạn lẫn dài

hạn trong mối quan hệ giữa cả hai biến. Để thực hiện được mục tiêu trên, nghiên cứu

sử dụng mô hình NARDL của Shin và cộng sự (2014), cho dữ liệu của Việt Nam

trong giai đoạn 2001M01–2018M05, gồm biến giá chứng khoán, tỷ giá, mức giá (lạm

phát) và cung tiền.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

– Mối quan hệ dài hạn bất đối xứng (phi tuyến) giữa giá chứng khoán và tỷ giá

tại có tồn tại ở thị trường Việt Nam hay không?

– Thay đổi tăng và giảm của tỷ giá tác động đối xứng hay bất đối xứng lên giá

chứng khoán tại Việt Nam?

– Vai trò của các biến xác định còn lại (cung tiền và lạm phát) đối với thị trường

chứng khoán Việt Nam là gì?

1.4. Bố cục luận văn

Nội dung còn lại của nghiên cứu bao gồm: Phần 2 cung cấp các lý thuyết về mối

quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá, cùng các nghiên cứu thực nghiệm gần đây.

Phần 3 mô tả phương pháp và dữ liệu nghiên cứu. Phần 4 trình bày các kết quả thực

nghiệm và cuối cùng, Phần 5 cung cấp các kết luận.

1.5. Ý nghĩa luận văn

Luận văn bổ sung các hiểu biết mới về mối liên kết giữa thị trường chứng khoán

và thị trường ngoại hối, hỗ trợ cho các chủ thể tham gia thị trường tại Việt Nam. Vì

việc bỏ qua mối liên kết tiềm ẩn giữa hai thị trường có thể dẫn đến các sai lầm trong

việc xây dựng danh mục, dự báo và phòng ngừa rủi ro. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn

giúp ích cho giới hoạch định tài chính, vì các chính sách tỷ giá không phù hợp có thể

ảnh hưởng xấu lên thị trường chứng khoán.

CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1. Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán

Về mặt lý thuyết, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán có thể

được giải thích bằng nhiều cách tiếp cận khác nhau. Giả thuyết thị trường hàng hóa

(còn được gọi là phương pháp truyền thống) của Dornbusch và Fischer (1980) đưa ra

mô hình định hướng dòng chảy cho thấy sự thay đổi của tỷ giá hối đoái ảnh hưởng

đến khả năng cạnh tranh của các công ty đa quốc gia và do đó, ảnh hưởng thu nhập

và giá cổ phiếu của các công ty này.

Đối với các công ty xuất khẩu, sự mất giá (định giá thấp) của đồng nội tệ làm

cho hàng hóa xuất khẩu rẻ hơn và có thể dẫn đến sự gia tăng cầu và doanh thu từ nước

ngoài. Ngược lại, sự tăng giá (định giá cao) của đồng nội tệ làm cho lợi nhuận của

công ty giảm xuống và giá cổ phiếu cũng giảm theo do sự suy giảm cầu nước ngoài

đối với hàng hóa xuất khẩu. Ngược lại với các công ty xuất khẩu, các công ty nhập

khẩu sẽ ở thế bất lợi khi đồng nội tệ mất giá. Do đó, độ nhạy cảm giá trị của các công

ty nhập khẩu đối với thay đổi tỷ giá là theo hướng ngược lại (so với các công ty xuất

khẩu); do đó, sự định giá cao (hoặc định giá thấp) của đồng nội tệ dẫn đến sự gia tăng

(hoặc suy giảm) giá trị doanh nghiệp.

Ngoài ra, theo mô hình định giá của Gordon, do giá trị của tài sản tài chính được

xác định bởi giá trị hiện tại của dòng tiền trong tương lai, nên kỳ vọng giá trị tiền tệ

tương đối (expectation of relative currency value) đóng vai trò đáng kể trong biến

động giá, do đó, thay đổi giá cổ phiếu có thể chịu ảnh hưởng bởi động năng tỷ giá hối

đoái (exchange rate dynamics). Ngoài ra, Branson (1983) và Frankel (1983) trình bày

mô hình định hướng chứng khoán (còn được gọi là lý thuyết cân bằng danh mục đầu

tư), xem xét mối quan hệ nhân quả xuất phát từ thị trường chứng khoán đến thị trường

ngoại hối. Các tác giả cho rằng những thay đổi trong thị trường chứng khoán quyết

định sự giàu có của các nhà đầu tư đối với cung và cầu tiền tệ. Do đó, thị trường

chứng khoán tăng sẽ thu hút dòng vốn dẫn đến tăng cầu và do đó làm tăng giá đồng

nội tệ. Ngược lại, giảm giá chứng khoán làm giảm tính thanh khoản thị trường, từ đó

làm giảm cầu tiền với kéo theo lãi suất thấp hơn. Theo đó, mức lãi suất thấp hơn làm

hạn chế dòng vốn quốc tế chảy vào thị trường trong nước và kết quả là gây ra sự mất

giá của đồng nội tệ.

Tỷ giá hối đoái Giá chứng khoán

Ghi chú: Chữ cái A và B lần lượt ký hiệu cho cách tiếp cận định hướng dòng chảy của

Dornbusch và Fischer (1980) và cách tiếp cận định hướng chứng khoán của Branson (1983)

và Frankel (1983).

Hình 2.1. Minh họa mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán.

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan

Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái tương

đối phong phú. Đa phần các nghiên cứu xoay quanh việc điều tra quan hệ nhân quả

Granger ngắn hạn và mối quan hệ dài hạn có thể có giữa giá chứng khoán và tỷ giá

hối đoái (xem Granger, Huang và Yang, 2000; Nieh và Lee, 2001; Phylaktis và

Ravazzolo, 2005; Pan, Fok và Liu, 2007; Alagidede, Panagiotidis và Zhang, 2011;

Lin, 2012; Fowowe, 2015; Efong, 2017;…). Ngoài ra, có nhiều nghiên cứu khác sử

dụng các biến thể của mô hình GARCH để điều tra sự truyền dẫn biến động giữa hai

biến số (xem Apergis và Rezitis, 2001; Zhao, 2010; Andreou, Matsi và Savvides,

2013; Salisu và Oloko, 2015; Tule, Dogo và Uzonwanne, 2018;…). Cho đến nay,

bằng chứng thực nghiệm từ các nghiên cứu này vẫn chưa mang tính thống nhất. Điều

này là do mối quan hệ giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái được nghiên cứu trong

khung phân tích song biến (bivariate framework) hoặc khung đa biến (multivariate

framework), thông qua các phương pháp kinh tế lượng khác nhau cho các khoảng

thời gian khác nhau (bao gồm hoặc loại trừ các giai đoạn khủng hoảng), tần số dữ

liệu (hàng ngày, hàng tháng và hàng quý) của giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái

(danh nghĩa hoặc thực) và cho các nền kinh tế khác nhau (phát triển, mới nổi và đang

phát triển).

2.2.1. Mối quan hệ tuyến tính

Granger, Huang và Yang (2000) tập trung vào các quốc gia đang phát triển tại

Đông Á gồm Hồng Kông, Indonesia, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines,

Singapore, Thái Lan và Đài Loan, nơi chịu ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng tài chính

1997. Sử dụng kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Gregory–Hansen, các

tác giả phân tích mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, thông qua dữ

liệu hàng ngày trong giai đoạn 3/1/1986 – 14/11/1997 và cho thấy rằng thay đổi tỷ

giá ảnh hưởng (quan hệ cùng chiều) đến giá chứng khoán tại thị trường Nhật Bản và

Thái Lan. Đối với Đài Loan, mối quan hệ này đảo ngược, đó là, giá chứng khoán ảnh

hưởng đến tỷ giá hối đoái (mối tương quan nghịch chiều). Các tác giả tìm thấy mối

quan hệ hai chiều giữa hai thị trường (chứng khoán và ngoại hối) ở Indonesia, Hàn

Quốc, Malaysia và Philippines, tương tự phát hiện của Bahmani–Oskooee và

Sohrabian (1992) cho Mỹ. Tuy nhiên, thị trường Singapore không thể hiện bất kỳ

mẫu hình quan hệ nào. Thông qua kiểm tra nhân quả Granger, nghiên cứu tìm thấy

bằng chứng tỷ giá hối đoái ảnh hưởng nhân quả đến giá chứng khoán ở 8 trong số 9

quốc gia. Một nghiên cứu khác của Nieh và Lee (2001) cũng sử dụng dữ liệu hàng

ngày trong giai đoạn 1/10/1993 – 15/2/1996; thông qua phương pháp Engle–Granger

hai bước và kiểm định đồng liên kết hợp lý cực đại Johansen, các tác giả không tìm

thấy bất kỳ mối quan hệ đồng liên kết (dài hạn) nào giữa tỷ giá và giá chứng khoán

tại các thị trường Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật Bản, Anh và Mỹ. Chỉ tồn tại duy nhất

mối quan hệ ngắn hạn trong một ngày tại các thị trường G7. Kết quả tương tự cũng

được tìm thấy bởi Smyth và Nandha (2003) cho các thị trường Bangladesh, Ấn Độ,

Pakistan và Sri Lanka trong giai đoạn 2/1/1995 – 23/11/2001. Thông qua phương

pháp Engle–Granger hai bước và đồng liên kết Johansen, không tồn tại mối quan hệ

cân bằng dài hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán. Tỷ giá tác động lên giá chứng khoán

ở Ấn Độ và Sri Lanka, nhưng không có bằng chứng về mối quan hệ nhân quả tại

Bangladesh và Pakistan. Xem xét trải nghiệm của các quốc gia trong khu vực khủng

hoảng, Lean, Halim và Wong (2005) sử dụng dữ liệu hàng tuần từ 1/1/1991 đến

31/12/2002 cho Hồng Kông, Indonesia, Singapore, Malaysia, Hàn Quốc, Philippines

và Thái Lan để nghiên cứu kịch bản trước và sau khủng hoảng và ảnh hưởng của cuộc

tấn công khủng bố 9/11. Các tác giả áp dụng cả kỹ thuật đồng liên kết dựa trên OLS

và nhân quả Granger. Đối với tất cả các quốc gia ngoại trừ Philippines và Malaysia,

nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả Granger giữa giá chứng

khoán và tỷ giá hối đoái trong giai đoạn trước khủng hoảng tài chính châu Á. Trong

thời kỳ khủng hoảng, các tác giả tìm thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả giữa hai

biến số. Kết quả cho thấy không có quan hệ đồng liên kết giữa các biến trước hoặc

trong cuộc khủng hoảng châu Á năm 1997, nhưng sau cuộc tấn công khủng bố 9/11,

mối quan hệ đồng liên kết yếu hơn giữa các biến được tìm thấy.

Một nghiên cứu khác cho 7 quốc gia châu Á (Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc,

Malaysia, Singapore, Đài Loan và Thái Lan) của Pan và cộng sự (2007) áp dụng các

phương pháp kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Johansen để kiểm tra mối

liên kết giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, sử dụng dữ liệu hàng ngày từ tháng

1/1988 đến tháng 10/1998. Các tác giả kết luận rằng không có mối quan hệ cân bằng

dài hạn nào giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Đối với Hồng Kông, Nhật Bản,

Malaysia và Thái Lan, có mối quan hệ nhân quả đáng kể từ tỷ giá hối đoái đến giá

chứng khoán trước khủng hoảng tài chính châu Á và trong thời kỳ khủng hoảng tài

chính, các tác giả tìm thấy mối quan hệ nhân quả từ tỷ giá đến giá chứng khoán tại

tất cả thị trường ngoại trừ Malaysia. Rahman và Uddin (2009) sử dụng dữ liệu hàng

tháng từ tháng 1/2003 đến tháng 6/2008 cho Bangladesh, Ấn Độ và Pakistan cùng

phương pháp đồng liên kết Johansen và kiểm định nhân quả Granger. Một lần nữa,

các tác giả không tìm thấy bằng chứng về sự hiện diện của mối quan hệ dài hạn giữa

giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, đồng thời cũng không tìm thấy mối quan hệ nhân

quả theo bất kỳ hướng nào giữa các biến. Các phát hiện hàm ý rằng những người

tham gia thị trường không thể sử dụng thông tin của bất kỳ một trong hai thị trường

(chứng khoán và ngoại hối) để giúp dự báo thị trường còn lại. Đề cập đến thị trường

Úc, sử dụng dữ liệu hàng ngày từ 2/1/2003 đến 30/6/2006, Richards và cộng sự (2009)

nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến. Bằng cách sử dụng kiểm định đồng liên kết

Johansen, các tác giả cho thấy rằng cả giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái đều đồng

liên kết trong dài hạn. Phương pháp kiểm tra nhân quả Granger đã hỗ trợ cách tiếp

cận danh mục đầu tư khi cho thấy những thay đổi về giá chứng khoán ảnh hưởng đến

thay đổi tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, sử dụng dữ liệu hàng tuần từ tháng 1/1989 đến

tháng 12/2006, Kutty (2010) không thể hỗ trợ quan hệ đồng liên kết ở Mexico, mặc

dù một số bằng chứng về quan hệ nhân quả Granger ngắn hạn được tìm thấy. Xem

xét thị trường Trung Quốc, mối quan hệ động giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán

được nghiên cứu bởi Zhao (2010), sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1/1991 đến

tháng 6/2009. Áp dụng phương pháp đồng liên kết Johansen, kết quả cho thấy không

có mối quan hệ cân bằng dài hạn ổn định giữa tỷ giá hối đoái RMB thực đa phương

và giá chứng khoán. Nguồn gốc và độ lớn của các lan truyền được kiểm định thông

qua mô hình VAR và mô hình GARCH đa biến (MGARCH). Từ thị trường ngoại hối

đến thị trường chứng khoán, không có hiệu ứng lan truyền trung bình (mean spillover

effect) nhưng có hiệu ứng lan truyền biến động hai chiều (bi–directional volatility

spillover).

Các nghiên cứu được đề cập ở trên dựa trên khung phân tích song biến, gồm

biến tỷ giá và giá chứng khoán. Nhiều nghiên cứu khác sử dụng mô hình đa biến, bổ

sung các biến kiểm soát khác vào mô hình hồi quy. Ví dụ, Tian và cộng sự (2010)

nghiên cứu các mối quan hệ giữa giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô như tỷ

giá hối đoái, cung tiền, sản xuất công nghiệp (IPI) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI), sử

dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 12/1995 đến tháng 12/2009 cho Trung Quốc. Kết

quả từ mô hình ARDL cho thấy trước thời điểm tự do hóa tài chính năm 2005, không

có quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán Thượng Hải.

Sau khi tự do hóa, quan hệ đồng liên kết xuất hiện. Cung tiền và tỷ giá hối đoái ảnh

hưởng đến giá chứng khoán với tương quan cùng chiều ở Trung Quốc và CPI tháng

trước cũng gây tác động nhân quả Granger tới giá chứng khoán. Sử dụng phương

pháp đồng liên kết Johansen, Chortareas và cộng sự (2011) phân tích cho các quốc

gia gồm Ai Cập, Kuwait, Oman và Saudi Ả rập nhằm kiểm tra vai trò của giá dầu

như một mối liên kết giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối. Các tác

giả sử dụng dữ liệu hàng tháng từ năm 1994 đến năm 2006 (tùy vào tính sẵn có của

dữ liệu) và kết quả cho thấy khi giá dầu không được sử dụng, không có sự đồng liên

kết dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Khi đưa biến giá dầu vào mô

hình, kết quả một lần nữa cho thấy không có đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và giá

chứng khoán khi xem xét toàn bộ mẫu. Trước cú sốc giá dầu năm 1999, không tìm

thấy sự đồng liên kết giữa các biến số. Sau cú sốc, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán

và giá dầu đồng liên kết với nhau ở Ai Cập, Oman và Saudi Ả rập. Nhưng đối với

Kuwait, tồn tại mối quan hệ dài hạn chỉ giữa giá chứng khoán và giá dầu. Tỷ giá hối

đoái thực có liên quan cùng chiều đến giá chứng khoán ở Ai Cập và Oman, và tại

Saudi Ả rập, chúng có liên quan ngược chiều nhau. Giá dầu từ lâu đã tác động cùng

chiều đến giá chứng khoán. Mô hình VAR ANST GARCH–M do Liu và Tu (2011)

sử dụng bao gồm tỷ giá hối đoái và vốn nước ngoài là yếu tố quyết định giá chứng

khoán. Các tác giả sử dụng dữ liệu hàng ngày từ 3/1/2001 đến 31/12/2007 tại Đài

Loan để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến và phân tích liệu trong các thị trường

này, các tính chất của biến đổi bất đối xứng và chuyển đổi trung bình (mean–

reverting) tồn tại hay không. Các tác giả nhận thấy rằng các biến động của tỷ giá hối

đoái và chỉ số giá chứng khoán chịu ảnh hưởng bởi tỷ lệ mua quá mức (overbuying)

và bán quá mức (overselling) của vốn nước ngoài. Tất cả 3 trung bình có điều kiện

(conditional mean) đều thể hiện hành vi chuyển đổi trung bình bất đối xứng (lợi nhuận

âm trở về nhanh hơn lợi nhuận dương). Sự biến động của 3 thị trường thể hiện hiệu

ứng GARCH.

Parsva và Lean (2011) sử dụng các biến số lãi suất, tỷ lệ lạm phát và giá dầu

làm các yếu tố xác định chính của giá chứng khoán tại Ai Cập, Iran, Jordan, Kuwait,

Oman và Saudi Ả rập. Sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1/2004 đến tháng 9/2010,

các tác giả ước tính mô hình bằng cách sử dụng phương pháp đồng liên kết Johansen

và quan hệ nhân quả Granger. Các tác giả nhận thấy rằng trong dài hạn, tất cả các

biến đều đồng liên kết với nhau. Cả ngắn hạn và dài hạn đều có mối quan hệ nhân

quả hai chiều giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái tại Ai Cập, Iran và Oman trước

cuộc khủng hoảng. Tại thị trường Kuwait, quan hệ nhân quả chạy từ tỷ giá hối đoái

đến giá chứng khoán trong ngắn hạn. So sánh các giai đoạn trước và sau khủng hoảng,

không có nhiều khác biệt trong hành vi của tỷ giá hối đoái và lợi nhuận chứng khoán.

Giá dầu cũng được đưa vào mô hình của Basher và cộng sự (2012), nghiên cứu sử

dụng dữ liệu toàn cầu hàng tháng từ tháng 1/1988 đến tháng 12/2008 để kiểm tra mối

quan hệ giữa giá chứng khoán tại các thị trường mới nổi. Ngoài ra, mô hình cũng bao

gồm hoạt động kinh tế toàn cầu thực như một trong những biến ảnh hưởng đến giá

dầu. Sử dụng mô hình VAR cấu trúc và thông qua phân tích hàm phản ứng đẩy, các

tác giả nhận thấy rằng cú sốc gia tăng giá dầu sẽ làm giảm giá thị trường mới nổi và

tỷ giá đô la Mỹ trong ngắn hạn. Giá dầu giảm cùng với sự gia tăng sản lượng dầu,

nhưng một cú sốc tích cực cho hoạt động kinh tế thực sẽ làm tăng giá dầu. Cùng

chung nhận định trên, Eita (2012) sử dụng phương pháp của Johansen và dữ liệu hàng

quý từ quý 1/1998 đến quý 4/2009 cho Namibia để kiểm tra các yếu tố quyết định giá

chứng khoán. Kết quả cho thấy giá chứng khoán chịu ảnh hưởng bởi hoạt động kinh

tế, tỷ giá hối đoái, lạm phát, lãi suất và cung tiền. Giá chứng khoán tăng với sự gia

tăng trong hoạt động kinh tế và cung tiền; và giá chứng khoán giảm với sự gia tăng

lạm phát và lãi suất. Tỷ giá, GDP, cung tiền và lạm phát đẩy thị trường chứng khoán

ra khỏi trạng thái cân bằng.

Một cách riêng biệt, Aslam và cộng sự (2013), những người nghiên cứu ảnh

hưởng của chỉ số tỷ giá thực hiệu dụng, CPI, thu nhập bình quân đầu người và lãi suất

chiết khấu trên giá chứng khoán, tập trung vào mỗi thị trường Pakistan trong nghiên

cứu của mình. Áp dụng các kỹ thuật NLS và ARMA, kết quả cho thấy trong khi lãi

suất chiết khấu và lạm phát ảnh hưởng tiêu cực đến chỉ số giá chứng khoán Karachi,

thì thu nhập bình quân đầu người và chỉ số tỷ giá thực hiệu dụng ảnh hưởng tích cực.

Lãi suất chiết khấu ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán nhiều nhất. Nghiên cứu giúp

hiểu một cách hiệu quả để một quốc gia có thể kiểm soát các biến kinh tế vĩ mô để

đạt hiệu suất thị trường chứng khoán tốt hơn. Tương tự, giá hàng hóa được đưa vào

mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và thị trường chứng khoán bởi Groenewold và cộng

sự (2013), người sử dụng dữ liệu hàng tháng trong giai đoạn 1979–2010 tại Úc. Kết

quả cho thấy rằng khi giá cả hàng hóa không được xem xét, không có quan hệ đồng

liên kết giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Tuy nhiên, khi bao gồm giá cả hàng

hóa, tất cả ba biến đồng liên kết trong dài hạn. Khi chỉ có tỷ giá hối đoái và giá chứng

khoán được xem xét, không có mối quan hệ nhân quả nào giữa chúng theo một trong

hai hướng. Trong ngắn hạn, tỷ giá ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa và giá cả hàng hóa

đến lượt ảnh hưởng đến giá chứng khoán. Thay vì sử dụng giá chứng khoán, Moore

và cộng sự (2014) xem xét nguồn gốc của mối quan hệ giữa chênh lệch lợi nhuận

chứng khoán và tỷ giá hối đoái thực, sử dụng dữ liệu hàng tháng cho Úc, Canada,

Indonesia, Nhật Bản, Philippines, Malaysia, Singapore, Hàn Quốc, Thái Lan và Anh.

Ở giai đoạn đầu tiên, tương quan có điều kiện động (DCC) thu được từ hai biến và

sau đó, DCC thu được này được sử dụng để hồi quy chênh lệch lãi suất và cán cân

thương mại. Với sự giúp đỡ của mô hình GARCH hai biến với tương quan điều kiện

động (DCC), các tác giả phát hiện ra rằng có một mối quan hệ ngược chiều giữa giá

chứng khoán tương đối và tỷ giá hối đoái thực. Có tồn tại sự tương quan thay đổi theo

thời gian giữa chênh lệch lợi nhuận chứng khoán và thay đổi tỷ giá hối đoái thực. Thị

trường chứng khoán Mỹ ảnh hưởng đến thị trường ngoại hối và thị trường chứng

khoán trong nước. Cán cân thương mại là yếu tố quyết định chính của mối tương

quan động đối với thị trường châu Á và chênh lệch lãi suất là yếu tố then chốt cho

các quốc gia phát triển. Đối với các quốc gia có tính chu chuyển vốn thấp, hoạt động

hội nhập kinh tế đóng vai trò là nguyên nhân của sự liên kết và do đó, nó hỗ trợ mô

hình định hướng dòng chảy. Nhưng khi tính di động vốn nhiều hơn, hoạt động tích

hợp tài chính đóng vai trò là nguyên nhân của mối liên kết mà lần lượt ủng hộ mô

hình định hướng cổ phiếu.

Tại Việt Nam, nghiên cứu của Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013)

thông qua mô hình VAR, phương pháp phân rã phương sai cùng kiểm định nhân quả

Granger, cho thấy, trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2012, lãi suất cùng tỷ giá

tác động đến giá chứng khoán. Tồn tại mối quan hệ nghịch một chiều từ tỷ giá hối

đoái tại bậc trễ 2 đến giá cổ phiếu. Tỷ giá là nhân tố chính giải thích 100% biến động

của giá cổ phiếu tháng đầu tiên. Sử dụng phương pháp kiểm định đường bao cho mô

hình đa biến chứa biến lạm phát, cung tiền, tỷ giá và giá chứng khoán, Lê Hoàng

Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2015) phát hiện bằng chứng không mạnh về mối quan

hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và các biến số vĩ mô trong giai đoạn nghiên cứu

2001 – 2013. Tỷ giá hối đoái, lạm phát cùng các loại lãi suất tác động tiêu cực đến

giá chứng khoán trong khi cung tiền tác động tích cực. Một nghiên cứu khác sử dụng

mô hình VAR–GARCH của Trần Ngọc Thơ và Hồ Thị Lam (2015) cho thấy không

tồn tại quan hệ cân bằng dài hạn ổn định giữa tỷ giá và giá chứng khoán. Ngoài ra,

cũng tồn tại hiệu ứng lan tỏa bất ổn hai chiều giữa thị trường ngoại hối và thị trường

chứng khoán.

Bảng 2.1 Một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ tuyến tính.

Tác giả

Quốc gia

Giai đoạn

Biến số Kết quả chính

Phương pháp

(a) Các nghiên cứu sử dụng mô hình song biến (gồm tỷ giá và giá chứng khoán).

Tỷ giá

3/1/1986 – 14/11/1997

Granger, Huang và Yang (2000)

Kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Gregory– Hansen

Hồng Kông, Indonesia, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Đài Loan

Tỷ giá tác động lên giá chứng khoán (mối quan hệ cùng chiều) tại Nhật Bản và Thái Lan. Giá chứng khoán tác động lên tỷ giá (mối tương quan nghịch) tại Đài Loan. Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia và Philippines thể hiện hiệu ứng phản hồi (feedback effect). Singapore không thể hiện bất kỳ mẫu hình nào.

Tỷ giá

Nieh và Lee (2001)

1/10/1993 – 15/2/1996

Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật Bản, Anh và Mỹ

Phương pháp Engle– Granger hai bước; kiểm định đồng liên kết hợp lý cực đại Johansen

Không tồn tại bất kỳ mối quan hệ đồng liên kết (dài hạn) nào giữa tỷ giá và giá chứng khoán tại các thị trường. Chỉ tồn tại duy nhất mối quan hệ ngắn hạn trong một ngày tại các thị trường G7.

Tỷ giá

2/1/1995 – 23/11/2001

Smyth và Nandha (2003)

Bangladesh, Ấn Độ, Pakistan và Sri Lanka

Phương pháp Engle– Granger hai bước và đồng liên kết Johansen

Không tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán. Tỷ giá tác động lên giá chứng khoán ở Ấn Độ và Sri Lanka, nhưng không có bằng chứng về mối quan hệ nhân quả tại Bangladesh và Pakistan.

Tỷ giá

1/1/1991 – 31/12/2002

Lean, Halim và Wong (2005)

Hồng Kông, Indonesia, Singapore, Malaysia, Hàn Quốc, Philippines và Thái Lan

Kỹ thuật đồng liên kết dựa trên OLS và nhân quả Granger

Trước cuộc khủng hoảng tài chính châu Á, tất cả các quốc gia ngoại trừ Philippines và Malaysia không có bằng chứng về mối quan hệ nhân quả Granger giữa giá chứng khoán và tỷ giá. Không có mối quan hệ đồng liên kết giữa hai biến trước và trong khủng hoảng châu Á 1997. Sau

cuộc tấn công khủng bố 9/11, mối quan hệ đồng liên kết yếu hơn giữa các biến được tìm thấy.

Tỷ giá

Pan và cộng sự (2007)

tháng 1/1988 – tháng 10/1998

Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Singapore, Đài Loan và Thái Lan

Phương pháp kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Johansen

Không có mối quan hệ cân bằng dài hạn nào giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Đối với Hồng Kông, Nhật Bản, Malaysia và Thái Lan, có mối quan hệ nhân quả đáng kể từ tỷ giá hối đoái đến giá chứng khoán trước khủng hoảng tài chính châu Á và trong thời kỳ khủng hoảng tài chính, các tác giả tìm thấy mối quan hệ nhân quả từ tỷ giá đến giá chứng khoán tại tất cả thị trường ngoại trừ Malaysia.

Tỷ giá

Rahman và Uddin (2009)

Bangladesh, Ấn Độ và Pakistan

tháng 1/2003 – tháng 6/2008

Phương pháp kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Johansen

Không tìm thấy bằng chứng về sự hiện diện của mối quan hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, đồng thời cũng không tìm thấy mối quan hệ nhân quả theo bất

kỳ hướng nào giữa các biến.

Úc

Tỷ giá

2/1/2003 – 30/6/2006

Richards và cộng sự (2009)

Phương pháp kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Johansen

Giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái đều đồng liên kết trong dài hạn. Phương pháp kiểm tra nhân quả Granger đã hỗ trợ cách tiếp cận danh mục đầu tư khi cho thấy những thay đổi về giá chứng khoán ảnh hưởng đến thay đổi tỷ giá hối đoái.

Kutty (2010) Mexico

Tỷ giá

tháng 1/1989 – tháng 12/2006

Phương pháp Engle– Granger và kiểm định nhân quả Granger

Trong ngắn hạn, giá chứng khoán tác động nhân quả Granger lên tỷ giá. Không có quan hệ dài hạn nào giữa hai biến.

Zhao (2010) Trung Quốc

Tỷ giá

tháng 1/1991 – tháng 6/2009

VAR, GARCH đa biến và đồng liên kết Johansen

Không có mối quan hệ cân bằng dài hạn ổn định giữa tỷ giá hối đoái RMB thực đa phương và giá chứng khoán. Từ thị trường ngoại hối đến thị trường chứng khoán, không có hiệu ứng lan truyền trung bình (mean spillover effect) nhưng có hiệu ứng lan truyền biến động hai chiều

(bi–directional volatility spillover).

(b) Các nghiên cứu sử dụng mô hình đa biến.

Trung Quốc

ARDL

Tian và cộng sự (2010)

tháng 12/1995 – tháng 12/2009

Tỷ giá, cung tiền, chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Trước thời điểm tự do hóa tài chính năm 2005, không có quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán Thượng Hải. Sau khi tự do hóa, quan hệ đồng liên kết xuất hiện. Cung tiền và tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến giá chứng khoán với tương quan cùng chiều ở Trung Quốc và CPI tháng trước cũng gây tác động nhân quả Granger tới giá chứng khoán.

1994 – 2006

Chortareas và cộng sự (2011)

Đồng liên kết Johansen

Tỷ giá và giá dầu

Ai Cập, Kuwait, Oman và Saudi Ả rập

Khi giá dầu không được sử dụng, không có quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Khi đưa biến giá dầu vào mô hình, kết quả một lần nữa cho thấy không có đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán

khi xem xét toàn bộ mẫu. Trước cú sốc giá dầu năm 1999, không tìm thấy sự đồng liên kết giữa các biến số. Sau cú sốc, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán và giá dầu đồng liên kết với nhau ở Ai Cập, Oman và Saudi Ả rập. Nhưng đối với Kuwait, tồn tại mối quan hệ dài hạn chỉ giữa giá chứng khoán và giá dầu.

Đài Loan

Liu và Tu (2011)

3/1/2001 – 31/12/2007

Tỷ giá và vốn nước ngoài

Mô hình VAR ANST GARCH– M

Các biến động của tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán chịu ảnh hưởng bởi tỷ lệ mua quá mức (overbuying) và bán quá mức (overselling) của vốn nước ngoài. Tất cả 3 trung bình có điều kiện (conditional mean) đều thể hiện hành vi chuyển đổi trung bình bất đối xứng (lợi nhuận âm trở về nhanh hơn lợi nhuận dương). Sự biến động của 3 thị

trường thể hiện hiệu ứng GARCH.

Parsva và Lean (2011)

tháng 1/2004 – tháng 9/2010

Ai Cập, Iran, Jordan, Kuwait, Oman và Saudi Ả rập

Tỷ giá, lãi suất, tỷ lệ lạm phát và giá dầu

Phương pháp kiểm định nhân quả Granger và đồng liên kết Johansen

Trong dài hạn, tất cả các biến đều đồng liên kết với nhau. Cả ngắn hạn và dài hạn đều có mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái tại Ai Cập, Iran và Oman trước cuộc khủng hoảng. Tại thị trường Kuwait, quan hệ nhân quả chạy từ tỷ giá hối đoái đến giá chứng khoán trong ngắn hạn. So sánh các giai đoạn trước và sau khủng hoảng, không có nhiều khác biệt trong hành vi của tỷ giá hối đoái và lợi nhuận chứng khoán.

Mô hình SVAR

Basher và cộng sự (2012)

Các thị trường mới nổi

Tỷ giá và giá dầu

tháng 1/1988 – tháng 12/2008

Cú sốc gia tăng giá dầu sẽ làm giảm giá thị trường mới nổi và tỷ giá đô la Mỹ trong ngắn hạn. Giá dầu giảm cùng với sự gia tăng sản lượng dầu, nhưng một cú sốc tích cực cho hoạt động

kinh tế thực sẽ làm tăng giá dầu.

Eita (2012) Namibia

quý 1/1998 – quý 4/2009

Đồng liên kết Johansen

Tỷ giá, lạm phát, lãi suất và cung tiền

Giá chứng khoán chịu ảnh hưởng bởi hoạt động kinh tế, tỷ giá hối đoái, lạm phát, lãi suất và cung tiền. Giá chứng khoán tăng với sự gia tăng trong hoạt động kinh tế và cung tiền; và giá chứng khoán giảm với sự gia tăng lạm phát và lãi suất. Tỷ giá, GDP, cung tiền và lạm phát đẩy thị trường chứng khoán ra khỏi trạng thái cân bằng.

Pakistan

1991 – 2012

Aslam và cộng sự (2013)

Kỹ thuật NLS và ARMA

Tỷ giá REER, lạm phát, thu nhập bình quân đầu người và lãi suất chiết khấu

Trong khi lãi suất chiết khấu và lạm phát ảnh hưởng tiêu cực đến chỉ số giá chứng khoán Karachi, thì thu nhập bình quân đầu người và chỉ số tỷ giá thực hiệu dụng ảnh hưởng tích cực. Lãi suất chiết khấu ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán nhiều nhất.

Úc

1979 – 2010

Tỷ giá và giá

Groenewold và cộng sự (2013)

Phương pháp kiểm định nhân

Khi giá cả hàng hóa không được xem xét, không có

hàng hóa

quả Granger và đồng liên kết Johansen

quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Tuy nhiên, khi bao gồm giá cả hàng hóa, tất cả ba biến đồng liên kết trong dài hạn. Khi chỉ có tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán được xem xét, không có mối quan hệ nhân quả nào giữa chúng theo một trong hai hướng. Trong ngắn hạn, tỷ giá ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa và giá cả hàng hóa đến lượt ảnh hưởng đến giá chứng khoán.

1973 – 2006

Moore và cộng sự (2014)

Mô hình GARCH song biến với tương quan động có điều kiện (DCC)

Úc, Canada, Indonesia, Nhật Bản, Philippines, Malaysia, Singapore, Hàn Quốc, Thái Lan và Anh

Tỷ giá, cán cân thương mại, chênh lệch lãi suất thực và mức độ phát triển tài chính

Tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa giá chứng khoán tương đối và tỷ giá hối đoái thực. Có tồn tại sự tương quan thay đổi theo thời gian giữa chênh lệch lợi nhuận chứng khoán và thay đổi tỷ giá hối đoái thực. Thị trường chứng khoán Mỹ ảnh hưởng đến thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán trong

nước. Cán cân thương mại là yếu tố quyết định chính của mối tương quan động đối với thị trường châu Á và chênh lệch lãi suất là yếu tố then chốt cho các quốc gia phát triển.

Việt Nam

2007 – 2012

Tỷ giá, lãi suất

Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013)

Mô hình VAR, phương pháp phân rã phương sai và kiểm định nhân quả Granger

Lãi suất cùng tỷ giá tác động đến giá chứng khoán. Tồn tại mối quan hệ nghịch một chiều từ tỷ giá hối đoái tại bậc trễ 2 đến giá cổ phiếu. Tỷ giá là nhân tố chính giải thích 100% biến động của giá cổ phiếu tháng đầu tiên.

Việt Nam

ARDL

2001 – 2013

Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2015)

Tỷ giá, lạm phát, lãi suất và cung tiền

Bằng chứng không mạnh về mối quan hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và các biến số vĩ mô. Tỷ giá hối đoái, lạm phát cùng các loại lãi suất tác động tiêu cực đến giá chứng khoán trong khi cung tiền tác động tích cực.

Việt Nam

2000 – 2013

VAR- GARCH

Tỷ giá REER

Trần Ngọc Thơ và Hồ

Không tồn tại quan hệ cân bằng dài hạn ổn định

Thị Lam (2015)

giữa tỷ giá và giá chứng khoán. Ngoài ra, cũng tồn tại hiệu ứng lan tỏa bất ổn hai chiều giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán.

Nguồn: Tổng hợp của tác giả.

2.2.2. Mối quan hệ phi tuyến

Trong một cuộc khảo sát gần đây, Bahmani–Oskooee và Saha (2015) đã quan

sát thấy hai đặc điểm chung trong các nghiên cứu trước đó. Thứ nhất, mối quan hệ

giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái là một hiện tượng ngắn hạn; cả hai biến số

không đồng liên kết trong dài hạn. Thứ hai, thay đổi tỷ giá hối đoái được giả định là

có tác động đối xứng lên giá chứng khoán, điều đó có nghĩa là sự mất giá và tăng giá

của đồng nội tệ ảnh hưởng giá chứng khoán theo cùng độ lớn nhưng theo hướng

ngược nhau. Thực tế là giá chứng khoán có thể phản ứng không đối xứng với thay

đổi tỷ giá, hiện đã được công nhận rộng rãi trong nhiều nghiên cứu. Sự bất đối xứng

này có thể được giải thích bằng hành vi định giá theo thị trường, tính chất trễ

(hysteresis) và phòng ngừa rủi ro bất đối xứng (xem Koutmos và Martin, 2003). Định

giá theo thị trường (PTM) chỉ đơn giản liên quan đến một cơ chế định giá doanh

nghiệp với mức độ cạnh tranh trên thị trường quốc tế. PTM bất đối xứng xảy ra khi

một doanh nghiệp xuất khẩu trong nước đang đối mặt với sự tăng giá của đồng nội tệ

thích duy trì giá ngoại tệ và giảm thay nhuận biên nhằm giảm thiểu rủi ro sụt giảm

doanh số bán hàng. PTM ít hơn có thể xảy ra với sự tăng giá của đồng nội tệ khi các

doanh nghiệp chọn hạ giá nước ngoài để tăng khối lượng bán hàng và thị phần. Trong

khi đó, PTM lớn hơn có thể xảy ra trong sự mất giá của đồng nội tệ khi các doanh

nghiệp phải đối mặt với những hạn chế về khối lượng và lựa chọn duy nhất là tăng

giá nước ngoài để mua hết hàng hóa trên thị trường (clear the market). Hành vi trễ

(hysteretic behaviour) biểu hiện khi những người tham gia thị trường mới bị lôi kéo

tham gia vào một thị trường hiện tại khi đồng nội tệ mất giá và tiếp tục duy trì trên

thị trường một khi đồng tiền tăng giá. Điều này tạo ra hiệu ứng cạnh tranh không đối

xứng, và do đó, độ nhạy cảm tỷ giá hối đoái bất đối xứng, vì dòng tiền có thể không

tăng khi mất giá tiền tệ, mà giảm khi tăng giá tiền tệ. Cuối cùng, phòng ngừa rủi ro

bất đối xứng xảy ra khi các doanh nghiệp sử dụng các quyền chọn tiền tệ để phòng

ngừa rủi ro thay đổi tỷ giá hối đoái. Các doanh nghiệp có khoản phải thu ngoại tệ

(phải trả) có thể phòng ngừa chống lại mất giá (tăng giá) tiền tệ nhưng vẫn không

được bảo vệ khi tăng giá (mất giá) tiền tệ. Hành vi như vậy tạo ra tác động không đối

xứng lên dòng tiền. Tóm lại, bất kể nguồn gốc của sự bất cân xứng, lập luận cơ bản

là sự bất cân xứng sẽ dẫn đến mức độ khác nhau của hiệu ứng giá chứng khoán do sự

tăng giá và mất giá tiền tệ tương ứng.

Do đó, một số nghiên cứu đã cố gắng cung cấp bằng chứng về sự tồn tại của

hiệu ứng nhạy cảm tỷ giá hối đoái không đối xứng lên lợi nhuận chứng khoán. Những

nghiên cứu này chủ yếu được thực hiện ở cấp độ ngành. Ví dụ, Miller và Reuer (1998)

điều tra độ nhạy cảm ngành không đối xứng đối với sự thay đổi tỷ giá hối đoái đối

cho 239 doanh nghiệp sản xuất của Mỹ. Các tác giả cho rằng đối với một phần nhỏ

các doanh nghiệp, sự nhạy cảm với sự mất giá và tăng giá tiền tệ là không đối xứng.

Koutmos và Martin (2003) phân tách thay đổi tỷ giá thành các thành phần tăng và

giảm giá bằng cách sử dụng khái niệm tổng từng phần và ước tính mô hình nhạy cảm

tỷ giá cho 9 lĩnh vực ở Đức, Nhật Bản, Anh và Mỹ. Các tác giả tìm thấy sự nhảy cảm

tỷ giá bất đối xứng đáng kể trong khoảng 40% các mô hình khu vực quốc gia

(country–sector model) với biểu hiện rõ rệt hơn trong lĩnh vực tài chính và trong lĩnh

vực phi tiêu dùng. Trong khi đó, Hsu, Yau và Wu (2009) đưa ra ít bằng chứng ủng

hộ việc nhạy cảm tỷ giá hối đoái bất đối xứng trên các chỉ số giá chứng khoán của 33

ngành công nghiệp tại Nhật Bản. Tuy nhiên, dựa trên phân tích tương quan (nghĩa là

tương quan giữa các diễn biến tích cực và tiêu cực), các tác giả cho rằng chỉ các ngành

công nghiệp dược phẩm, bất động sản và vận tải hàng không thể hiện mối tương quan

bất đối xứng; và do đó nhạy cảm bất đối xứng. Trong khi mở rộng phạm vi, các nghiên

cứu này không thể điều tra hiệu ứng (nhạy cảm) tỷ giá hối đoái bất đối xứng ngắn

hạn và dài hạn. Để giải quyết sự bất cân xứng ngắn hạn và dài hạn trong mối quan hệ

giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, các nghiên cứu gần đây đã sử dụng khung ARDL

phi tuyến (NARDL) cho mô hình đồng liên kết bất đối xứng và mô hình sai số hiệu

chỉnh của Shin, Yu và Greenwood–Nimmo (2014). Bahmani–Oskooee và Saha

(2015) điều tra tác động của sự thay đổi tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán, sử dụng

dữ liệu của Mỹ trong khuôn khổ đa biến, bao gồm các yếu tố quyết định giá chứng

khoán khác như mức độ hoạt động kinh tế, mức giá và cung tiền. Các tác giả tìm thấy

sự hỗ trợ thực nghiệm cho sự bất cân xứng trong trường hợp thay đổi tỷ giá hối đoái

lên giá chứng khoán. Tương tự, Bahmani–Oskooee và Saha (2016) mở rộng phân tích

tương tự cho 11 quốc gia và tìm thấy bằng chứng cho thấy sự thay đổi tỷ giá tác động

bất cân xứng lên giá chứng khoán, mặc dù các hiệu ứng chủ yếu là ngắn hạn. Cuetas

và Tang (2017) điều tra nhạy cảm tỷ giá hối đoái bất đối xứng của 31 ngành công

nghiệp Trung Quốc, sử dụng cả dữ liệu hàng tháng từ tháng 8 năm 2006 đến tháng

12 năm 2015 và khung phân tích NARDL. Các tác giả tìm thấy sự nhạy cảm tỷ giá

hối đoái không đối xứng đối với một số ngành không xuất khẩu (non–exporting

industry), có thể bắt nguồn từ tỷ lệ đầu vào nhập khẩu cao. Ngoài ra, lợi nhuận của

ngành công nghiệp biểu hiện hiệu ứng nhạy cảm trễ và có sự điều chỉnh nhanh chóng

về trạng thái cân bằng mới trong một khoảng thời gian ngắn (khoảng vài tháng), làm

cho nhạy cảm tỷ giá đối xứng dài hạn hoặc rất nhỏ. Cheah, Yiew và Ng (2017) phân

tích tỷ giá hối đoái ở Malaysia bằng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1993 đến

tháng 12 năm 2015. Các tác giả tìm thấy hiệu ứng ngắn hạn và dài hạn đáng kể của

tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán. Mối quan hệ này không đối xứng với giá chứng

khoán phản ứng với sự mất giá của tiền tệ nhưng không với sự tăng giá của tiền tệ.

Nghiên cứu gần đây của Bahmani–Oskooee và Saha (2018) điều tra sự bất cân

xứng trong mối quan hệ hai bên giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái của 24 quốc

gia. Nghiên cứu cho rằng trong ngắn hạn, những thay đổi về tỷ giá hối đoái có tác

động bất cân xứng lên giá chứng khoán. Hiệu ứng bất đối xứng này cũng được quan

sát trong mối quan hệ phản hồi ngược từ thay đổi giá chứng khoán đến tỷ giá hối đoái.

Trong dài hạn, những thay đổi về tỷ giá hối đoái chỉ tác động bất cân xứng lên giá

chứng khoán ở Canada và Malaysia, trong khi những thay đổi về giá chứng khoán chỉ

tác động bất cân xứng lên tỷ giá ở Brazil, Chile, Đức và Singapore. Effiong và Bassey

(2018) nghiên cứu tác động bất đối xứng của thay đổi tỷ giá hối đoái lên giá chứng

khoán ở Nigeria. Sử dụng khung phân tích ARDL phi tuyến và dữ liệu hàng tháng từ

tháng 1/2000 đến tháng 12/2016. Tỷ giá hối đoái danh nghĩa được tách thành hai cấu

thành đại diện sự định giá thấp và định giá cao thông qua quá trình phân tách tổng

từng phần. Sự bất đối xứng được kiểm tra cả trong mối quan hệ dài hạn và cơ chế sai

số hiệu chỉnh ngắn hạn. Kết quả cho thấy tác động của thay đổi tỷ giá lên giá chứng

khoán là không đối xứng cả trong ngắn hạn và dài hạn. Theo đó, giá chứng khoán

phản ứng với mức độ khác nhau trước sự mất giá và tăng giá tiền tệ. Tuy nhiên, mất

giá tiền tệ có tác động mạnh mẽ lên giá chứng khoán hơn so với sự tăng giá trong dài

hạn. Trong trường hợp bỏ qua tính chất bất cân xứng tiềm ẩn, tỷ giá chỉ có tác động

ngắn hạn lên giá chứng khoán. Điều đó cho thấy giả định đối xứng chưa đánh giá

toàn diện tác động của thay đổi tỷ giá lên giá chứng khoán ở Nigeria (Effiong và

Bassey, 2018).

Tóm lại, từ các nghiên cứu trên, có thể nhận thấy, giả định tuyến tính trong mối

quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái là một giả định chưa chặt chẽ, vì

phản ứng của giá chứng khoán trước các thay đổi của tỷ giá hối đoái (tăng giá hay

mất giá) có thể khác nhau cả về hướng lẫn mức độ. Nói cách khác, mối quan hệ giữa

tỷ giá và giá chứng khoán có thể là bất đối xứng (phi tuyến). Các nghiên cứu tại Việt

Nam dù đặt trong khuôn khổ mô hình đa biến hay song biến, vẫn chưa kết luận (khẳng

định) rõ mối quan hệ dài hạn đáng kể giữa hai thị trường. Các nghiên cứu dù đã cố

gắng chỉ ra một vài dấu hiệu hoặc bằng chứng về tác động của tỷ giá lên giá chứng

khoán trong ngắn hạn và dài hạn, nhưng vẫn đều dựa trên giả định tính đối xứng trong

mối quan hệ giữa hai biến. Cách thực hiện trên không nắm bắt toàn diện tác động của

tỷ giá lên giá chứng khoán (Effiong và Bassey, 2018). Xuất phát từ lỗ hổng nghiên

cứu trên, tác giả tiến hành đánh giá mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán tại

thị trường Việt Nam trong khuôn khổ mô hình tuyến tính (ARDL) lẫn phi tuyến

(NARDL) nhằm trả lời cho câu hỏi về sự hiện diện của hiệu ứng bất đối xứng trong

mối quan hệ giữa thay đổi tỷ giá và giá chứng khoán tại Việt Nam.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phương pháp nghiên cứu

3.1.1. Mô hình ARDL tuyến tính

Nhiều nghiên cứu đề xuất việc thực nghiệm dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian với

giả định rằng chuỗi thời gian cơ sở nên là dừng (stationary); nếu một chuỗi thời gian

không dừng (nonstationary), hồi quy giả mạo có thể xảy ra. Vì vậy, thông thường,

chúng ta sử dụng sai phân bậc nhất để khắc phục vấn đề này. Nhưng, việc sử dụng

sai phân bậc nhất sẽ loại bỏ thông tin dài hạn khỏi bộ dữ liệu, và chỉ cung cấp thông

tin ngắn hạn. Để giải quyết vấn đề như vậy, giới nghiên cứu kinh tế đề xuất việc kiểm

định nhằm xác định xem liệu có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô

hình hay không. Rất nhiều kỹ thuật khả dụng để kiểm định sự tồn tại của các mối

quan hệ cân bằng dài hạn tại bậc gốc (level) giữa các biến. Chủ yếu, các phân tích

này được dựa trên việc sử dụng các kỹ thuật đồng liên kết. Các kỹ thuật phổ biến có

thể nhắc tới là quy trình hai bước dựa trên phần dư (two-step residual-based

procedure) để kiểm tra giả thiết không (không có đồng liên kết) của Engle-Granger

(1987), các kiểm định của Johansen và Juselius (1990), phương pháp đồng liên kết

hợp lý cực đại của Johansen (1995).

Tuy nhiên, các kỹ thuật trên lại yêu cầu các biến cơ sở liên kết với nhau tại bậc

một. Ngoài ra, những kỹ thuật này cũng có một số hạn chế, ví dụ, nếu nghiên cứu có

cỡ mẫu nhỏ, kiểm định Engle-Granger (1987), Johansen (1988) và Juselius (1990) lại

không đáng tin cậy. Điều quan trọng, Kremers và cộng sự (1992) cũng cung cấp bằng

chứng thực nghiệm cho thấy với các mẫu quan sát nhỏ, không có quan hệ đồng liên

kết nào có thể được thiết lập giữa các biến nếu chúng liên kết tại bậc nhất, tức I(1).

Ngoài ra, Hakkio và Rush (1991) chứng minh rằng chỉ cần tăng độ dài khoảng thời

gian lên sẽ có thể cải thiện sự mạnh mẽ kết quả trong phân tích đồng liên kết. Vì vậy,

để tránh những vấn đề trên, trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng cách tiếp cận khác

để kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ giữa các biến tại bậc gốc. Kỹ thuật này được

khái quát hóa bởi Pesaran và Pesaran (1997), Pesaran và Smith (1998), Pesaran và

Shin (1999) và Pesaran và cộng sự (2001). Kỹ thuật này được biết với tên gọi tự hồi

quy phân phối trễ (ARDL). Mô hình ARDL thích hợp hơn các phương pháp đồng

liên kết khác. Lý do đầu tiên là mô hình không yêu cầu các tiền-kiểm định dữ liệu

(pre-testing variable), điều đó có nghĩa là kiểm định về sự tồn tại của mối quan hệ

giữa các biến ở bậc gốc có thể được áp dụng bất kể liệu các biến cơ sở hoàn toàn là

I(0), hoàn toàn là I(1) hay hỗn hợp giữa chúng (Pesaran và Pesaran, 1997). Hơn nữa,

mô hình sai số hiệu chỉnh (ECM) có thể được suy ra từ mô hình ARDL bằng cách

chuyển đổi tuyến tính đơn giản (Banerjee và cộng sự, 1993). Mô hình ECM liên kết

các điều chỉnh ngắn hạn với trạng thái cân bằng dài hạn mà không làm mất thông tin

dài hạn. Một lý do khác là các thuộc tính mẫu nhỏ của phương pháp ARDL mạnh mẽ

hơn và vận hành tốt hơn so với phương pháp đồng liên kết của Johansen và Juselius

(Pesaran và Shin, 1999).

Để nghiên cứu vai trò của tính chất bất đối xứng trong tác động của thay đổi tỷ

giá hối đoái lên giá chứng khoán tại Việt Nam, tác giả dựa theo mô hình đa biến xác

định giá chứng khoán, được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trước đây (xem

Bahmani–Oskooee và Saha 2015, 2016), trong đó, đề cập hiệu ứng của các biến số

kinh tế vĩ mô khác ngoài tỷ giá hối đoái:

(1) spt = β0 + β1ert + β2cpt + β3m2t + εt,

trong đó, εt là phần dư; βi là các tham số dài hạn; spt là chỉ số giá chứng khoán; ert

là tỷ giá hối đoái; cpt là chỉ số giá tiêu dùng được đo lường bằng tổng mức giá; và

m2t là thước đo của cung tiền danh nghĩa. Tất cả các biến đều được biểu diễn dưới

dạng logarite tự nhiên. Dựa theo mô hình định hướng dòng chảy của tỷ giá hối đoái,

hệ số của β1 có thể dương hoặc âm tùy thuộc vào việc định giá thấp nội tệ dẫn đến

thu nhập xuất khẩu cao hơn hay là làm tăng chi phí sản xuất.

Bảng 3.1 Mô tả biến số nghiên cứu.

Biến Khái niệm Mô tả Nguồn Kỳ vọng dấu

sp HOSE Chỉ số VN– Index

er Tỷ giá NEER +/– Datastream

cp Chỉ số CPI +/– IFS

Ghi chú: HOSE: Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh; IFS: Thống kê tài chính quốc tế.

m2 Logarit tự nhiên giá chứng khoán Logarit tự nhiên tỷ giá hối đoái Logarit tự nhiên chỉ số giá tiêu dùng Logarit tự nhiên cung tiền Cung tiền M2 +/– IFS

Tương tự, tác động của mức giá tiêu dùng (hoặc lạm phát) có thể là tiêu cực

hoặc tích cực. Fama (1981) đưa ra giả thuyết về mối quan hệ tiêu cực: lạm phát làm

tăng giá đầu vào và chi phí sản xuất, từ đó làm giảm lợi nhuận biên và giá cổ phiếu.

Ngược lại, các chứng khoán vốn dự kiến sẽ đóng vai trò là một công cụ phòng ngừa

lạm phát, do đó giá chứng khoán và lạm phát đi theo cùng một hướng trong dài hạn.

Do đó, các nghiên cứu đã lập luận về mối quan hệ ngắn hạn ngược chiều và dài hạn

cùng chiều giữa giá chứng khoán và lạm phát (tham khảo Anari và Kolari, 2001). Đối

với mối quan hệ giữa cung tiền và giá chứng khoán, các tác động tích cực và tiêu cực

được xác nhận trong nhiều nghiên cứu. Hiệu ứng tích cực tồn tại khi sự gia tăng cung

tiền dẫn đến giảm lãi suất, điều này kích thích sự gia tăng đầu tư trong nước, tổng sản

lượng và giá chứng khoán, trong khi hiệu ứng tiêu cực có thể suy ra từ lập luận của

Fama về việc cung tiền có thể dẫn đến áp lực lạm phát lên nền kinh tế.

Phương trình (1) trình bày phương trình đồng liên kết dài hạn với các hệ số nắm

bắt hiệu ứng dài hạn của từng biến giải thích. Chuyển phương trình (1) sang dạng sai

số hiệu chỉnh, trong đó thay đổi của biến spt (cụ thể là lợi nhuận chứng khoán, xác

định bởi ∆spt = spt − spt−1) có liên quan tới sự mất cân bằng trong chu kỳ cuối

cùng, và các biến đổi gây ra bởi các thay đổi trong biến giải thích thu được:

′∆spt−i

i=1

∆spt = λ0 + λ1spt−1 + λ2ert−1 + λ3cpt−1 + λ4m2t−1 + ∑ θi

′∆ert−i

′∆cpt−i

′∆m2t−i

(2)

r + ∑ δi i=0

s + ∑ ϑi i=0

+ μt, + ∑ γi i=0

trong đó, μt là nhiễu trắng. Phương trình (2) chính là mô hình ARDL của Pesaran và

cộng sự (2001), trong đó kết hợp cả mối quan hệ dài hạn lẫn ngắn hạn của các biến

số nghiên cứu. Các hiệu ứng ngắn hạn được xác định dựa theo các hệ số ước lượng

đứng trước các biến sai phân bậc nhất, trong khi hiệu ứng dài hạn thu được từ các hệ

số λ2, λ3, λ4 chuẩn hóa trên λ1. Nhằm kiểm chứng mối quan hệ dài hạn giữa các biến

số, tác giả tiến hành kiểm định đồng liên kết dựa trên kiểm định F, với giả thiết như

H0: λ1 = λ2 = λ3 = λ4 = 0 (không có quan hệ dài hạn) và

H1: λ1 ≠ λ2 ≠ λ3 ≠ λ4 ≠ 0 (có quan hệ dài hạn)

Pesaran và cộng sự (2001) cung cấp hai thiết lập giá trị tới hạn. Giá trị giới hạn

trên (upper bound) thu được bằng cách giả định tất cả các biến là I(1) và giá trị giới

hạn dưới (lower bound) thu được bằng cách giả định tất cả các biến là I(0). Nếu giá

trị thống kê F được tính toán lớn hơn giá trị giới hạn trên, ta bác bỏ giả thiết không,

tức có sự tồn tại đồng liên kết giữa các biến.

3.1.2. Mô hình ARDL phi tuyến

Việc thiết lập mô hình ARDL ở trên giả định hiệu ứng đối xứng tuyến tính của

các biến giải thích lên các biến phụ thuộc. Trong trường hợp xét đến thay đổi tỷ giá

hối đoái, giá chứng khoán phản ứng đối xứng với những thay đổi của đồng nội tệ.

Nói cách khác, sự mất giá và tăng giá tiền tệ ảnh hưởng đến giá chứng khoán với

cùng độ lớn nhưng theo hướng ngược nhau. Tuy nhiên, như đã đề cập, thay đổi tỷ giá

hối đoái có thể gây ra những thay đổi bất đối xứng lên giá chứng khoán cả trong dài

hạn lẫn ngắn hạn, có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều (nghĩa là trên hoặc dưới mối

quan hệ cân bằng). Như Shin và cộng sự (2014) đã trình bày, biểu diễn ARDL của

phương trình (2) là một tổ hợp tuyến tính đối xứng của các hồi quy ngẫu nhiên, điều

đó có thể quá hạn chế để tính đến tính chất bất đối xứng và phi tuyến trong các mối

quan hệ kinh tế. Do đó, các tác giả đã cải tiến mô hình truyền thống bằng giải pháp

thay thế: mô hình NARDL, cho phép tính chất không đối xứng trong mối quan hệ

đồng liên kết dài hạn và cơ chế sai số hiệu chỉnh ngắn hạn. Đặc biệt, mô hình NARDL

giữ nguyên các ưu điểm sẵn có của phương pháp ARDL. Dựa theo Shin và cộng sự

(2014), để kiểm chứng mối quan hệ đồng liên kết bất đối xứng, cũng như xem xét

hiệu ứng bất đối xứng của thay đổi tỷ giá lên giá chứng khoán, biến ert được tác thành

−,

+ + ert

các thành phần tích lũy riêng lẻ: dương và âm như sau:

− lần lượt là các thay đổi dương (phản ánh sự định giá cao) và âm

+ và ert

ert = er0 + ert

trong đó, ert

(phản ánh sự định giá thấp) của đồng VND, er0 phản ánh sự không đổi của đồng

VND. Các biến cấu thành dương và âm thu được từ quá trình cộng dồn sau:

t + + = ∑ ∆erj j=1

j=1

, (3) = ∑ max(∆erj, 0) ert

t − − = ∑ ∆erj j=1

j=1

−). Kết hợp các phương trình (3) và

, (4) ert = ∑ min(∆erj, 0)

Mô hình mới bây giờ sẽ trở thành mô hình phi tuyến (định nghĩa phi tuyến xuất + và ert phát từ các xây dựng của 2 biến mới ert

(4) và phương trình (1), ta thu được phương trình phi tuyến (5) xác định trong dài

hạn:

−ert

− + β2cpt + β3m2t + εt,

+ert

+ + β1

(5) spt = β0 + β1

và mô hình sai số hiệu chỉnh:

− + λ3cpt−1 + λ4m2t−1

−ert−1

+ert−1

+ + λ2 q

′∆spt−i

+ + γi

− ) −′∆ert−i

+′∆ert−i

∆spt = λ0 + λ1spt−1 + λ2

′∆cpt−i

′∆m2t−i

(6) + ∑(γi i=0 + ∑ θi i=1

s + ∑ ϑi i=0

r + ∑ δi i=0

+ μt,

+′ và γi

trong đó, tất cả các biến đã được xác định từ trước. Ước lượng dài hạn của mỗi cấu +/λ1 cho sự tăng giá, và β− = −λ2 −/λ1 thành trong tỷ giá hối đoái lần lượt là β+ = −λ2 −′ tương ứng là các ước lượng ngắn hạn của

cho sự giảm giá; trong khi đó, γi sự tăng giá và giảm giá. Do đó, phương trình (6) cho phép mối quan hệ dài hạn giữa

giá chứng khoán với các cấu thành dương và âm của tỷ giá hối đoái. Ngoài ra, mô

hình còn cho phép sự hiện diện của tính chất bất đối xứng cả trong ngắn hạn và dài

hạn, hoặc chỉ trong ngắn hạn, hoặc chỉ trong dài hạn. Tương tự phương trình (2), tức

mô hình ARDL truyền thống, phương trình (6) cho phép kiểm định mối quan hệ dài

hạn bất đối xứng giữa các biến thông qua kiểm định thống kê F, liên kết hệ số dài hạn

− = λ3 = λ4 = 0 (không có quan hệ dài hạn) và

của các biến trễ thứ nhất:

+ = λ2

− ≠ λ3 ≠ λ4 ≠ 0 (có quan hệ dài hạn)

H0: λ1 = λ2

+ ≠ λ2

H1: λ1 ≠ λ2

Shin và cộng sự (2014) khẳng định rằng phương pháp ARDL của Pesaran và

cộng sự (2001) có thể được áp dụng cho mô hình phi tuyến trong phương trình (6),

do đó, các tiêu chuẩn kiểm định F thông thường của Pesaran và cộng sự (2001) cũng

có thể được áp dụng.

3.2. Dữ liệu nghiên cứu

Nhằm mục địch đánh giá mối quan hệ bất đối xứng giữa thay đổi tỷ giá và giá

chứng khoán tại thị trường Việt Nam, nghiên cứu sử dụng mô hình đa biến, chứa các

biến gồm chỉ số giá chứng khoán VN–Index, tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương

(NEER), cung tiền M2 và lạm phát (chỉ số giá tiêu dùng). Dữ liệu theo tháng trong

giai đoạn tháng 1/2001–5/2018 được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, gồm Sở

Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE), Datastream và Thống kê tài chính quốc

tế (International Financial Statistics – IFS).

Bảng 3.2 Thống kê mô tả. Biến số Trung bình Trung vị Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn

6,05898 4,71388 4,50726 7,32610 6,16476 4,68413 4,52742 7,51877 7,04415 5,11823 5,07835 9,03011 4,90711 4,45244 3,86367 5,33936 0,51403 0,20850 0,43071 1,14077

sp er cp m2 Nguồn : Tính toán của tác giả.

Trong đó, dữ liệu chỉ số VN–Index theo tháng được tính toán bằng cách lấy

trung bình chỉ số VN–Index đóng cửa cuối mỗi ngày giao dịch trong tháng. Toàn bộ

các biến đều được chuyển về dạng logarite tự nhiên cho mục đích phân tích. Bên cạnh

đó, tác giả thiết lập biến giả nhị phân brk nhằm nắm bắt hệ quả từ cuộc khủng hoảng

tài chính toàn cầu năm 2008. Dựa theo cách xác định thời điểm khởi đầu và kết thúc

khủng hoảng của Luchtenberga và Quang (2015), biến giả brk nhận giá trị 1 trong

giai đoạn tháng 08/2007–03/2009 và nhận giá trị 0 trong các thời điểm còn lại. Thống

kê mô tả và xu hướng các biến số được trình bày tại Bảng 3.2 và Hình 3.1. Kết quả

Bảng 3.2 cho thấy giá trị trung bình của biến lạm phát và cung tiền lần lượt đạt giá trị

nhỏ nhất (4,71) và lớn nhất (7,32). Biến cung tiền thể hiện sự biến động cao, khi độ

lệch chuẩn tương đối cao (1,14). Trong khi đó, biến tỷ giá lại thể hiện sự biến động

thấp nhất. Biểu đồ 3.1 cho thấy giá chứng khoán biến động tăng giảm theo thời gian,

một đặc điểm chung của biến giá cả tài sản tài chính. Trong khi đó, biến cung tiền và

lạm phát đều hướng lên, thể hiện sự gia tăng lạm phát cũng như xu hướng mở rộng

cung tiền của nền kinh tế theo thời gian.

Nguồn: Phân tích của tác giả.

Hình 3.1. Xu hướng của các biến số.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Kiểm định tính dừng

Mặc dù, mô hình ARDL truyền thống hay phiên bản NARDL không yêu cầu

thực hiện kiểm định tính dừng nhằm kiểm tra xem liệu các biến có dừng cùng bậc

hay không, vì cả hai mô hình đều áp dụng được cho dữ liệu I(0), I(1) hay hỗn hợp

giữa chúng. Tuy nhiên, trước khi tiến hành ước lượng các mô hình ARDL lẫn

NARDL cũng như kiểm chứng quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến số, tác giả

thực hiện hai kiểm định tính dừng phổ biến, gồm ADF (Augmented Dickey–Fuller)

và PP (Philips–Perron) nhằm tránh sự hiện diện của các biến số dừng tại sai phân bậc

hai, tức I(2); vì nếu trường hợp này xảy ra, thống kê F sẽ trở nên vô nghĩa (Nkoro và

Uko, 2016). Kết quả tại Bảng 4.1 chỉ ra toàn bộ các biến số cùng dừng tại bậc nhất –

I(1); và do đó, không biến số nào dừng tại bậc hai. Do đó, chúng ta hoàn toàn có thể

hồi quy mô hình ARDL và NARDL.

Bảng 4.1 Kiểm định tính dừng.

Bậc gốc Sai phân bậc nhất Biến số

Ghi chú: *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

m2 ADF –1,8331 (0,3637) –1,3809 (0,5911) –0,6749 (0,8493) –2,2238 (0,1985) PP –1,4239 (0,5700) –1,3940 (0,5848) –0,6456 (0,8563) –1,8959 (0,3338) ADF –8,9126*** (0,0000) –14,103*** (0,0000) –7,5405*** (0,0000) –12,339*** (0,0000) PP –8,5014*** (0,0000) –14,099*** (0,0000) –7,7543*** (0,0000) –12,561*** (0,0000)

4.2. Kiểm định đồng liên kết tuyến tính và phi tuyến

Sau khi kiểm định tính dừng, tác giả tiến hành hồi quy cùng lúc mô hình ARDL

lẫn NARDL. Do dữ liệu theo tháng tương đối dài, tác giả áp đặt độ trễ tối đa cho các

biến giải thích là 6, độ trễ tối ưu của từng biến được xác định dựa theo tiêu chuẩn

AIC. Trước khi tiến hành phân tích kết quả mô hình, tác giả tiến hành thực hiện kiểm

định đồng liên kết (quan hệ dài hạn) giữa các biến số. Kiểm định đồng liên kết là

kiểm định thống kê F dựa vào hệ số dài hạn của các biến trễ bậc nhất trong phương

trình (2) – đối với kiểm định đồng liên kết đối xứng, và phương trình (6) – đối với

kiểm định đồng liên kết bất đối xứng.

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết.

Đường bao (dưới – trên) tại mức ý nghĩa Mô hình Thống kê F Kết luận 10% 5% 1%

ARDL 2,3088 (k=3) 2,37 – 3,2 2,79 – 3,67 3,65 – 4,66 Không có (4,3,3,2)

Ghi chú: ** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 5%; k là số biến ngoại sinh trong mô hình. Nguồn: Tính toán của tác giả.

NARDL 4,0361 (k=4)** 2,2 – 3,09 2,56 – 3,49 3,29 – 4,37 Có (4,5,2,0,2)

Kết quả Bảng 4.2 chỉ ra, giá trị thống kê F thu được từ phương trình ARDL là

2,3088 nhỏ hơn giá trị đường bao dưới tại mức ý nghĩa 10% (2,37). Trong khi đó, giá

trị thống kê F trong mô hình NARDL lại là 4,0361, lớn hơn giá trị tới hạn trên tại

mức ý nghĩa 5% (3,49). Kết quả chỉ ra, giả thiết không (không có quan hệ đồng liên

kết) chỉ có thể bị bác bỏ trong mô hình NARDL. Nói cách khác, trong khuôn khổ mô

hình tuyến tính, không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến số; tuy nhiên, khi đề

cập tính chất bất đối xứng (phi tuyến), mô hình NARDL xác nhận mối quan hệ đồng

liên kết bất đối xứng. Đây là một phát hiện quan trọng, vì giả định đối xứng chưa

đánh giá toàn diện mối quan hệ giữa giá chứng khoán và các biến xác định của nó,

tương tự khẳng định của Effiong và Bassey (2018).

4.3. Kết quả mô hình ARDL

4.3.1. Kết quả hồi quy ngắn hạn

Trước tiên, tác giả trình bày kết quả ngắn hạn của mô hình ARDL tuyến tính

nhằm xem xét liệu giá chứng khoán có chịu ảnh hưởng của các yếu tố xác định trong

ngắn hạn hay không. Đầu tiên, tỷ giá hối đoái có tác động đến giá chứng khoán tại

thị trường Việt Nam, các hệ số của biến sai phân tại bậc trễ thứ nhất (–1,07717) và

thứ hai (1,289346) đều có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Tuy nhiên, dấu của các hệ

số này lại không thống nhất, do đó, chưa thể khẳng định hướng ảnh hưởng của tỷ giá

lên giá chứng khoán trong ngắn hạn. Chuyển sang ảnh hưởng của lạm phát, tác giả

chỉ quan sát được duy nhất hệ số của biến sai phân tại bậc trễ thứ hai (1,624223) là

có ý nghĩa thống kê tại mức 5% và mang dấu dương. Điều đó hàm ý, gia tăng mức

giá chung thúc đẩy giá chứng khoán tại Việt Nam trong ngắn hạn, hay nói cách khác,

giá chứng khoán là một công cụ phòng ngừa lạm phát trong ngắn hạn. Tương tự với

ảnh hưởng của lạm phát, gia tăng cung tiền kích thích giá chứng khoán, bằng chứng

là hệ số biến sai phân cung tiền tại bậc trễ thứ nhất (0,585083) dương và có ý nghĩa

thống kê tại mức 10%.

Bảng 4.3 Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆sp.

Biến hồi quy Hệ số Sai số chuẩn Tỷ số t Xác suất

0,477715*** 0,066236 7,212358 0,0000 ∆spt−1

–0,12389* 0,070786 –1,75029 0,0817 ∆spt−2

–0,10446 0,063673 –1,64058 0,1026 ∆spt−3

0,036369 0,374509 0,097111 0,9227 ∆ert

–1,07717*** 0,385289 –2,79576 0,0057 ∆ert−1

1,289346*** 0,394753 3,266212 0,0013 ∆ert−2

–0,57451 0,853560 –0,67307 0,5017 ∆cpt

–0,39429 0,858644 –0,45920 0,6466 ∆cpt−1

1,624223** 0,765989 2,120426 0,0353 ∆cpt−2

0,257404 0,292217 0,880867 0,3795 ∆m2t

0,585083* 0,308800 1,894695 0,0597 ∆m2t−1

–0,12642** 0,051245 –2,46711 0,0145 ∆brk

0,0000 –0,04529*** 0,010178 –4,45006

ECTt−1 Ghi chú: ***, ** và * lần lượt biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

Cuối cùng, từ hệ số biến trễ nhị phân brk, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu

2007-2009 mang lại nhiều hệ lụy tiêu cực lên thị trường chứng khoán Việt Nam trong

ngắn hạn, khi hệ số của biến giả mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 5%.

Đây là một phát hiện quan trọng, vì các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, đề cập

đến thị trường chứng khoán, như Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013), Lê

Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2015) và Trần Ngọc Thơ và Hồ Thị Lam

(2015), chưa đề cập hoặc chứng minh được tác động tiêu cực từ cuộc khủng hoảng

tài chính gây ra. Hệ số sai số hiệu chỉnh (ECT) mang dấu âm (–0,04529) và có ý

nghĩa thống kê tại mức 1%. Hệ số này cho biết sau cú sốc hệ thống, giá chứng khoán

trở về trạng thái cân bằng với tốc độ 4,529% mỗi tháng.

4.3.2. Kết quả hồi quy dài hạn

Chuyển sang kết quả hồi quy dài hạn thu được từ mô hình tuyến tính. Như đã

trình bày trong phần 4.2, kết quả kiểm định đường bao (kiểm định F) không thể bác

bỏ giả thiết không (không có quan hệ đồng liên kết), nói cách khác, không tồn tại mối

quan hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và các yếu tố xác định của nó. Kết quả Bảng

4.5 cũng xác nhận một phần khi hệ số biến tỷ giá không có ý nghĩa thống kê. Nói

cách khác, tỷ giá chỉ ảnh hưởng đến giá chứng khoán trong ngắn hạn, nhưng không

trong dài hạn. Tuy vậy, tác giả vẫn tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ về tác động tiêu

cực và tích cực đáng kể lần lượt của lạm phát và cung tiền lên thị trường chứng khoán

Việt Nam. Các kết quả sẽ được khẳng định rõ trong phần tiếp theo, khi phân tích các

kết quả từ khung phi tuyến - NARDL, nơi phát hiện mối quan hệ bất đối xứng dài

hạn giữa các biến số.

Bảng 4.4 Kết quả ước lượng hệ số dài hạn của mô hình ARDL(4,3,3,2).

Biến hồi quy Hệ số Sai số chuẩn Tỷ số t Xác suất

er –0,09846 2,646434 –0,03720 0,9704

cp –6,52381** 3,293863 –1,98059 0,0491

m2 2,832467*** 1,023770 2,766702 0,0062

brk –1,31407 0,818258 –1,60594 0,1100

Ghi chú: *** và ** lần lượt biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

0,4589 Hằng số 14,98622 20,19358 0,742128

Trước khi kết thúc phần 4.3, tác giả thực hiện các kiểm định nhằm xem xét tính

phù hợp của mô hình hồi quy. Các kiểm định chẩn đoán của mô hình gồm kiểm định

tương quan chuỗi, phương sai thay đổi, dạng hàm và phân phối chuẩn. Từ Bảng 4.6,

mô hình tuyến tính vi phạm 2 kiểm định là phương sai thay đổi và phân phối chuẩn,

khi các giá trị thống kê đều bác bỏ giả thiết không tại mức ý nghĩa 1%.

Bảng 4.5 Kiểm định chẩn đoán.

Kiểm định Giá trị thống kê Xác suất

Tương quan chuỗi (Serial correlation LM) 1,336895 0,2652

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) 3,363420*** 0,0000

Phân phối chuẩn (Normality test) 30,30401*** 0,0000

Ghi chú: *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

Dạng hàm (Functional Form) 1,063117 0,2891

4.4. Kết quả mô hình NARDL

4.4.1. Kết quả hồi quy ngắn hạn

Tương tự cách trình bày kết quả mô hình ARDL, trong phần này, tác giả xuất

phát từ các kết quả hồi quy ngắn hạn. Với việc tách biến tỷ giá hối đoái thành các cấu

thành dương (đại diện sự tăng giá tiền tệ) và cấu thành âm (sự giảm giá tiền tệ), do

đó, mô hình bây giờ chứa 4 biến ngoại sinh, thay vì 3 biến trong mô hình tuyến tính.

Thứ nhất, thay đổi tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đến giá chứng khoán trong ngắn hạn,

tương tự kết quả trong khung tuyến tính. Các biến sai phân của cấu thành dương và

âm đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%, ngoại trừ hệ số biến sai phân cấu

thành dương tại bậc trễ thứ nhất. Tuy nhiên, dấu của các hệ số vẫn chưa thống nhất.

Do đó, tác giả chưa thể khẳng định mối quan hệ giữa sự tăng giá (mất giá) tiền tệ với

giá chứng khoán trong ngắn hạn. Tuy nhiên, khác với mô hình ARDL, kết quả mô

hình NARDL lại không cho thấy mối quan hệ ngắn hạn đáng kể nào giữa lạm phát

và giá chứng khoán, nhưng xác nhận được mối quan hệ cùng chiều giữa cung tiền

M2 danh nghĩa và giá chứng khoán. Minh chứng là hệ số biến sai phân lạm phát

không có ý nghĩa thống kê, nhưng của cung tiền lại có ý nghĩa tại mức 5%.

Bảng 4.6 Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆sp.

Biến hồi quy Hệ số Sai số chuẩn Tỷ số t Xác suất

0,392754*** 0,064244 6,113422 0,0000 ∆spt−1

–0,11382 0,069574 –1,63601 0,1035 ∆spt−2

–0,14413** 0,061467 –2,34491 0,0201

–1,84732** 0,717827 –2,57349 0,0109

–0,65568 0,697373 –0,94021 0,3483

1,502600** 0,680018 2,209647 0,0284

–1,57044** 0,670585 –2,34191 0,0203

–1,40783** 0,658408 –2,13824 0,0338

1,071730** 0,530512 2,020179 0,0448 ∆spt−3 + ∆ert + ∆ert−1 + ∆ert−2 + ∆ert−3 + ∆ert−4 − ∆ert

–1,88516*** 0,557804 –3,37961 0,0009

− ∆ert−1 ∆cpt

–0,79497 0,607614 –1,30835 0,1924

0,466406 0,286364 1,628719 0,1051 ∆m2t

0,762192** 0,310228 2,456877 0,0149 ∆m2t−1

–0,13394*** 0,047645 –2,81130 0,0055 ∆brk

0,0000 –0,07407*** 0,013703 –5,40606

ECTt−1 Ghi chú: ***, ** và * lần lượt biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

Ngoài ra, biến trễ brk vẫn có ý nghĩa thống kê tại mức 1% và mang dấu âm, một

lần nữa, khẳng định tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đến

thị trường chứng khoán Việt Nam. Hệ số sai số hiệu chỉnh mang dấu âm và có ý nghĩa

tại mức 1%, ủng hộ lập luận về mối quan hệ giữa giá chứng với các yếu tố xác định

trong dài hạn. Mặt khác, hệ số này cao hơn trong mô hình tuyến tính, cho thấy tốc độ

trở về trạng thái cân bằng dài hạn của biến giá chứng khoán nhanh hơn trong khung

phi tuyến.

4.4.2. Kết quả hồi quy dài hạn

Khác với khung tuyến tính, khi đề cập tính chất bất đối xứng trong mối quan hệ

giữa tỷ giá và giá chứng khoán, kiểm định F đã bác bỏ giả thiết không của kiểm định

đồng liên kết, đồng nghĩa xác nhận mối quan hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và các

biến xác định. Kết quả dài hạn tại Bảng 4.8 xác nhận điều này, khi toàn bộ các biến

số đều có ý nghĩa thống kê. Các cấu thành dương và âm của tỷ giá đều có ý nghĩa. Cụ

thể, hệ số dài hạn của cấu thành dương (er+) mang dấu âm và có ý nghĩa tại mức 1%,

hàm ý khi đồng VND tăng giá 1% sẽ làm giá chứng khoán giảm 8,03233% trong dài

hạn. Tương tự, từ hệ số cấu thành âm (er−), khi đồng VND mất giá 1% sẽ làm giá

chứng khoán giảm 3,729617%. Tóm lại, thay đổi tỷ giá hối đoái, dù tăng hay giảm,

đều làm giảm giá chứng khoán tại Việt Nam trong dài hạn và mức độ tác động của

sự tăng giá tiền tệ sẽ mạnh hơn so với sự giảm giá tiền tệ. Đây là một kết quả thú vị,

vì mô hình tuyến tính với giả định đối xứng trong mối quan hệ giữa tỷ giá và giá

chứng khoán sẽ cho rằng, sự tăng giá hay giảm giá tiền tệ sẽ tác động lên giá chứng

khoán với cùng mức độ và hướng ngược nhau.

Bảng 4.7 Kết quả ước lượng hệ số dài hạn của mô hình NARDL(4,5,2,0,2).

Biến hồi quy Hệ số Sai số chuẩn Tỷ số t Xác suất

–8,03233*** 2,657496 –3,02252 0,0029 er+

3,729617** 1,877800 1,986163 0,0485 er−

cp –2,92529* 1,706197 –1,71451 0,0881

m2 4,332620*** 0,843183 5,138410 0,0000

brk –1,06671*** 0,402264 –2,65178 0,0087

Ghi chú: ***, ** và * lần lượt biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

0,3444 Hằng số –6,54320 6,902511 –0,94794

Tương tự khung tuyến tính, hệ số dài hạn của biến lạm phát và cung tiền lần

lượt là âm và dương, tức không thay đổi, hay hướng tác động của hai biến số lên giá

chứng khoán là không thay đổi trong khung tuyến tính hay phi tuyến. Do đó, tác giả

hoàn toàn khẳng định được mối quan hệ cùng chiều giữa cung tiền với giá chứng

khoán và mối quan hệ ngược chiều giữa lạm phát và giá chứng khoán. Phát hiện của

tác giả tương tự nghiên cứu trước đây của Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân

(2015). Có thể giải thích rằng, mức giá của nền kinh tế tăng, làm tăng chi phí sản

xuất, dẫn đến giảm lợi nhuận của các doanh nghiệp, và đến lượt làm giảm giá cổ

phiếu. Trong khi đó, mở rộng cung tiền làm giảm lãi suất và khuyến khích hoạt động

đầu tư, thúc đẩy thị trường chứng khoán tại Việt Nam trong dài hạn. Tuy nhiên, khác

với khung tuyến tính, lần này, tác giả quan sát được tác động tiêu cực của cuộc khủng

hoảng tài chính lên thị trường chứng khoán Việt Nam trong dài hạn lẫn ngắn hạn. Các

hệ số của biến giả brk đều mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Cuối cùng, tác giả

thực hiện các kiểm định chẩn đoán cho mô hình. Một lần nữa, các kiểm định phương

sai thay đổi và phân phối chuẩn đều bị vi phạm, tương tự với kết quả trong khung

tuyến tính.

Bảng 4.8 Kiểm định chẩn đoán. Kiểm định Giá trị thống kê Xác suất

Tương quan chuỗi (Serial correlation LM) 1,886557 0,1545

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) 3,144509*** 0,0000

Phân phối chuẩn (Normality test) 19,26467*** 0,0000

Ghi chú: *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%. Nguồn: Tính toán của tác giả.

Dạng hàm (Functional Form) 0,501945 0,6163

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

Nghiên cứu này tìm hiểu vai trò của sự bất cân xứng trong các tác động của thay

đổi tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán ở Việt Nam. Trước đây, các nghiên cứu

thường giả định mối quan hệ đối xứng giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Theo

đó, cả sự mất giá và tăng giá tiền tệ đều ảnh hưởng đến giá chứng khoán với cùng độ

lớn nhưng ngược hướng nhau. Hơn nữa, sự đồng liên kết đối xứng chủ yếu là một

hiện tượng ngắn hạn và hầu như không phải là một hiện tượng dài hạn. Nỗ lực điều

tra các tác động của sự thay đổi tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán là tương đối mới

với sự tập trung đặc biệt vào sự bất cân xứng dài hạn và ngắn hạn. Điều này đã được

khuyến khích bởi sự phát triển của phương pháp NARDL theo đề xuất của Shin và

cộng sự (2014), cho phép mô hình hóa sự bất đối xứng trong mối quan hệ đồng liên

kết dài hạn và cơ chế sai số hiệu chỉnh ngắn hạn.

Sử dụng khung mô hình NARDL với dữ liệu hàng tháng cho nền kinh tế Việt

Nam từ tháng 1/2001 đến tháng 5/2018 gồm chỉ số giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái

danh nghĩa đa phương, mức giá tiêu dùng và cung tiền, tác giả ước tính và so sánh

kết quả thực nghiệm cho cả mô hình đối xứng và bất đối xứng. Bằng chứng thực

nghiệm có thể được tóm tắt như sau. Đầu tiên, tồn tại mối quan hệ ngắn hạn nhưng

không phải trong dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán khi giả định tính

đối xứng trong mối quan hệ giữa hai biến số. Thứ hai, thay đổi tỷ giá hối đoái có cả

tác động bất đối xứng ngắn hạn và dài hạn lên giá chứng khoán. Quan trọng hơn, thay

đổi tỷ giá đều tác động tiêu cực lên giá chứng khoán; sự bất cân xứng này rất mạnh

đối với sự tăng giá tiền tệ hơn là sự giảm giá. Thứ ba, cả mức giá (hoặc lạm phát) và

cung tiền đều có tác động lần lượt tiêu cực và tích cực lên thị trường chứng khoán

Việt Nam trong dài hạn ngay cả khi sử dụng khung phân tích tuyến tính lẫn phi tuyến.

Tuy nhiên, trong ngắn hạn, lạm phát chỉ tác động đến giá chứng khoán trong mô hình

tuyến tính.

Cuối cùng, từ các kết quả thu được, thay đổi tỷ giá hối đoái (cả mất giá và tăng

giá tiền tệ) đều ảnh hưởng xấu đến giá chứng khoán, và theo một cách bất đối xứng.

Do đó, các nhà hoạch định chính sách nên tính đến tác động tiềm năng khi xây dựng

các chính sách phù hợp để quản lý tỷ giá hối đoái. Trong trường hợp của Việt Nam,

sự biến động thường xuyên của đồng nội tệ theo quan sát trong những năm qua sẽ

góp phần làm giảm niềm tin của nhà đầu tư vào thị trường. Điều này, không nghi ngờ

gì, sẽ tạo thành trở ngại đối với các hoạt động trên thị trường chứng khoán. Do đó,

đảm bảo sự ổn định của tỷ giá hối đoái là điều tối quan trọng để giảm thiểu rủi ro tỷ

giá hối đoái trên thị trường chứng khoán. Cuối cùng, nghiên cứu trong tương lai có

thể xem xét hiệu ứng phản hồi từ các hoạt động của thị trường chứng khoán bằng

cách điều tra xem liệu thay đổi giá chứng khoán có tác động bất đối xứng lên tỷ giá

hối đoái ở Việt Nam hay không.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Alagidedea, P., Panagiotidisb, T., & Zhang, X. (2011). Causal relationship

between stock prices and exchange rates. The Journal of International Trade &

Economic Development, 20(1), 67–86.

Andreou, E., Maria M., & Andreas, S. (2013). Stock and foreign exchange

market linkages in emerging economies. Journal of International Financial

Markets, Institutions and Money, Elsevier, 27(C), 248–268.

Apergis, N., & Rezitis, A. (2001). Asymmetric Cross–Market Volatility

Spillovers: Evidence from Daily Data on Equity and Foreign Exchange Markets.

The Manchester School, 60, 81–96.

Aslam, M.T., & Ramzan, M. (2013). Impact of consumer price index, real

effective exchange rate index, per capita income and discount rate on Pakistan's

stock market index. International Journal of Research in Commerce, Economics

and Management, 3(5), 10–14.

Bahmani–Oskooee, M., & Saha, S. (2015). On the Relation between Stock

Prices and Exchange Rates. A Review Article. J Econ Stud, 42, 707–732.

Bahmani–Oskooee, M., & Saha, S. (2016). Do Exchange Rate Changes have

Symmetric or Asymmetric Effects on Stock Prices? Global Finance Journal,

forthcoming.

Bahmani–Oskooee, M., & Saha, S. (2018). On the Relation Between

Exchange Rates and Stock Prices: A Non–Linear ARDL Approach and Asymmetry

Analysis. Journal of Economics and Finance, 42(1), 112–137.

Bahmani–Oskooee, M., & Sohrabian, A. (1992). Stock prices and the effective

exchange rate of the dollar. Applied Economics, 24(4), 459–464.

Bartram, S. M. (2004). Linear and Nonlinear Foreign Exchange Rate

Exposures of German Nonfinancial Corporations. Journal of International Money

and Finance, 23, 673–699.

Basher, S. A., Haug, A. A., & Sadorsky, P. (2012). Oil prices, exchange rates

and emerging stock markets. Energy Economics, 34(1), 227–240.

Branson, W. H. (1993). Macroeconomic Determinants of Real Exchange Risk.

Managing Foreign Exchange Risk, 33–74.

Cheah, S. P., Yiew, T. H. & Ng, C. F. (2017). A Nonlinear ARDL Analysis on

the Relation Between Stock Price and Exchange Rate in Malaysia. Economics

Bulletin, 37(1), 336–346.

Chortareas, G., Cipollini, A., & Eissa, M. A. (2011). Exchange rates and stock

prices in the MENA countries: What role for oil? Review of Development

Economics, 15(4), 758–774.

Cuetas, J. C., & Tang, B. (2017). Asymmetric Exchange Rate Exposure of

Stock Returns: Empirical Evidence from Chinese Industries. Nonlinear Dynamics

and Econometrics, 21(4), 1–21.

Dornbusch, R., & Fischer, S. (1980). Exchange Rates and Current Account.

American Economic Review, 70, 960–971.

Effiong, E. L. (2017). Nonlinear Dependence Between Stock Prices and

Exchange rate in Nigeria. Economics Research, 39, 205–227.

Eita, J. H. (2012). Modelling macroeconomic determinants of stock market

prices: Evidence from Namibia. Journal of Applied Business Research, 871–884.

Fowowe, B. (2015). The Relationship Between Stock Prices and Exchange

Rates in South Africa and Nigeria: Structural Breaks Analysis. International Review

of Applied Economics, 29(1), 1–14.

Frankel, J. A. (1983). Monetary and Portfolio Balance Models of Exchange

Rate Determination. Economic Interdependence and Flexible Exchange Rates, 84–

115.

Gavin, M. (1989). The Stock Market and Exchange Rate Dynamics. Journal

of International Money and Finance, 8, 181–200.

Granger, C. W. J., Huang, B. N., & Yang, C. W. (2000). A bivariate causality

between stock prices and exchange rates: Evidence from recent Asian flu. The

Quarterly Review of Economics and Finance, 40(3), 337–354.

Groenewold, N., & Paterson, J. E. H. (2013). Stock prices and exchange rates

in Australia: Are commodity prices the missing link? Australian Economic Papers,

52(3–4), 150–170.

Hakkio, C., & Rush, M. (1991). Cointegration: How short is the long run?.

Journal of International Money and Finance, 10(4), 571–581.

Hsu, C. C., Yau, R., & Wu, J. Y. (2009). Asymmetric Exchange Rate

Exposure and Industry Characteristics: Evidence from Japanese Data. Hitotsubashi

Journal of Economics, 50(1) 57–69.

Huỳnh Thế Nguyễn & Nguyễn Quyết (2013). Mối quan hệ giữa tỷ giá hối

đoái, lãi suất và giá cổ phiếu tại Thành Phố Hồ Chí Minh”. Tạp chí phát triển và hội

nhập, 7(21), 37–41.

Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of

Economic Dynamics and Control, 12(2–3), 231–254.

Johansen, S. (1995). Likelihood-based inference in cointegrated vector

autoregressive models (New York: Oxford University Press).

Knetter, M. M. (1994). Is Export Price Adjustment Asymmetric?: Evaluating

the Market Share and Marketing Bottlenecks Hypotheses. Journal of International

Money and Finance, 13, 55–70.

Koutmos, G., & Martin, A. D. (2003). Asymmetric Exchange Rate Exposure:

Theory and Evidence. Journal of International Money and Finance, 22, 365–383.

Kremers, J. J. M., Ericsson, N. L., & Dolado, J. (1992). The power of

cointegration tests. The Journals of Econometrics, 52, 389–402.

Lê Hoàng Phong & Đặng Thị Bạch Vân (2015). Kiểm chứng bằng mô hình

ARDL tác động của các nhân tố vĩ mô đến chỉ số chứng khoán Việt Nam. Tạp Chí

Phát Triển và Hội Nhập, 20(30), 61–66.

Lean, H. H., Halim, M. & Wong, W. K. (2005). Bivariate causality between

exchange rates and stock prices on major Asian countries. Monash Economics

Working Papers, 10(5).

Lin, C. H. (2012). The co–movement between exchange rates and stock prices

in the Asian emerging markets. International Review of Economics and Finance,

22(1), 161–172.

Liu, H. H. & Tu, T. T. (2011). Mean–reverting and asymmetric volatility

switching properties of stock price index, exchange rate and foreign capital in

Taiwan. Asian Economic Journal, 25(4), 375–395.

Luchtenberga, K. F., & Quang, V. V. (2015). The 2008 financial crisis: Stock

market contagion and its determinants. Research in International Business and

Finance, 33, 178–203.

Miller, K. D., & Reuer, J. J. (1998). Asymmetric Corporate Exposures to

Foreign Exchange Rate Changes. Strategy Management Journal, 19, 1183–1191.

Moore, T. & Wang, P. (2014). Dynamic linkage between real exchange rates

and stock prices: Evidence from developed and emerging Asian markets.

International Review of Economics and Finance, 29, 1–11.

Nieh, C. C., & Lee, C. F. (2001). Dynamic relationship between stock prices

and exchange rates for G–7 countries. The Quarterly Review of Economics and

Finance, 41(4), 477–490.

Pan, M. S., Fok, R. C. W. & Liu, Y. A. (2007). Dynamic linkages between

exchange rates and stock prices: Evidence from East Asian markets. International

Review of Economics & Finance, 16(4), 503–520.

Parsva, P. & Lean, H. H. (2011) The analysis of relationship between stock

prices and exchange rates: Evidence from six Middle Eastern financial markets.

International Research Journal of Finance and Economics, 66, 157–171.

Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R.J. (2001). Bounds testing approaches to

the analysis of level relationships. Journal of Applied Economics, 16, 289–326.

Phylaktis, K., & Ravazzolo, F. (2005). Stock prices and exchange rate

dynamics. Journal of International Money and Finance, 24(7), 1031–1053.

Rahman, M. L., & Uddin, J. (2009). Dynamic relationship between stock

prices and exchange rates: Evidence from three South Asian countries. International

Business Research, 2(2),167–174.

Richards, N. D., Simpson, J. & Evans, J. (2009). The interaction between

exchange rates and stock prices: An Australian context. International Journal of

Economics and Finance, 1(1), 3–23.

Salisu, A. A., & Oloko, T. F. (2015). Modelling Spillovers Between Stock

Market and FX Market: Evidence for Nigeria. Journal of African Business, 16(1–2),

84–108.

Shin, Y., Yu, B. & Greenwood–Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric

cointegration and dynamic multipliers in a non–linear ARDL framework.

Feestschrift in Honor of Peter Schmidt: econometric Methods and Applications,

Springer Science & Business Media, New York, 281–314.

Smyth, R., & Nandha, M. (2003). Bivariate causality between exchange rates

and stock prices in South Asia. Applied Economics Letters, 10(11), 699–704.

Tian, G. G., & Ma, S. (2010). The relationship between stock returns and the

foreign exchange rate: the ARDL approach. Journal of the Asia Pacific Economy,

15(4). 490–508.

Trần Ngọc Thơ và Hồ Thị Lam (2015). Hiệu ứng lan tỏa giữa thị trường

chứng khoán và thị trường ngoại hối ở Việt Nam, Tạp Chí Phát Triển và Hội Nhập,

21(31), 34–39.

Tule, M., Dogo, M., & Uzonwanne, G. (2018). Volatility of Stock Market

Returns and the Naira Exchange Rate. Global Finance Journal, 35, 97–105.

Zhao, H. (2010). Dynamic relationship between exchange rate and stock

price: Evidence from China. Res Int Bus Financ, 24(2), 103–112.

PHỤ LỤC

A. Kết quả kiểm định tính dừng

A.1. Kết quả từ phương pháp ADF

A.1.1. Bậc gốc

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.833162 -3.461938 -2.875330 -2.574198

Prob.* 0.3637

+ Biến giá chứng khoán SP Null Hypothesis: SP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. + Biến tỷ giá ER Null Hypothesis: ER has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.380966 -3.461783 -2.875262 -2.574161

Prob.* 0.5911

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. + Biến lạm phát CP Null Hypothesis: CP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -0.674928 -3.461938 -2.875330 -2.574198

Prob.* 0.8493

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

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -2.223822 -3.461783 -2.875262 -2.574161

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

Prob.* 0.1985

A.1.2. Sai phân bậc nhất

+ Biến cung tiền M2 Null Hypothesis: M2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -8.912698 -3.461938 -2.875330 -2.574198

Prob.* 0.0000

+ Biến giá chứng khoán SP Null Hypothesis: D(SP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. + Biến tỷ giá ER Null Hypothesis: D(ER) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -14.10357 -3.461938 -2.875330 -2.574198

Prob.* 0.0000

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

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.540552 -3.461938 -2.875330 -2.574198

Prob.* 0.0000

+ Biến lạm phát CP Null Hypothesis: D(CP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. + Biến cung tiền M2 Null Hypothesis: D(M2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=14)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -12.33989 -3.461938 -2.875330 -2.574198

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

Prob.* 0.0000