BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH
------
PHẠM MINH HIỀN
MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN -
BẰNG CHỨNG TỪ CÁC THỊ TRƯỜNG MỚI NỔI VÀ TIỀN MỚI NỔI
Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Người hướng dẫn khoa học: TS. TRẦN THỊ HẢI LÝ
TP. Hồ Chí Minh - Năm 2013
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ
suất sinh lợi thị trường chứng khoán bằng chứng từ các thị trường mới nổi và
tiền mới nổi” là công trình nghiên cứu của chính tác giả, nội dung được đúc kết
từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu thực tiễn trong thời gian qua, số
liệu sử dụng là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng.
Tác giả luận văn
Phạm Minh Hiền
LỜI CẢM ƠN
Tôi chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu và Khoa Đào tạo Sau Đại học Trường
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi học
tập và nghiên cứu trong suốt thời gian qua.
Tôi chân thành cảm ơn các Thầy Cô Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí
Minh đã nhiệt tình giảng dạy cho tôi trong suốt quá trình tham gia học tập tại
Trường.
Tôi chân thành cảm ơn Cô - TS. Trần Thị Hải Lý đã tận tình chỉ bảo, góp ý và
động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn.
Tôi chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp luôn bên cạnh động viên,
khuyến khích và tạo điều kiện thuận lợi nhất để tôi hoàn thành luận văn này.
Xin trân trọng cảm ơn!
Tác giả luận văn
Phạm Minh Hiền
MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ PHỤ LỤC
TÓM LƯỢC ................................................................................................................ 1
1 GIỚI THIỆU ........................................................................................................ 2
1.1
Lý do chọn đề tài: ......................................................................................... 2
1.2 Mục tiêu nghiên cứu: .................................................................................... 2
1.3 Câu hỏi nghiên cứu: ..................................................................................... 2
1.4 Bố cục của luận văn: .................................................................................... 3
2 KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM ............... 4
2.1 Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị
trường chứng khoán: ................................................................................................ 4
2.1.1
Hoạt động kinh tế thực: ......................................................................... 4
2.1.2
Lạm phát: .............................................................................................. 4
2.1.3
Lãi suất: ................................................................................................. 5
2.1.4
Cung tiền: .............................................................................................. 6
2.1.5
Tỷ giá hối đoái: ..................................................................................... 6
2.2 Bằng chứng về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh
lợi thị trường chứng khoán ...................................................................................... 7
U
3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................. 14
3.1 Mô tả các biến: ........................................................................................... 14
3.2 Mẫu nghiên cứu: ......................................................................................... 17
U
3.3 Mô hình nghiên cứu: .................................................................................. 21
3.3.1 Mô hình gộp Pooled: ........................................................................... 22
3.3.2 Mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed effect model –FEM): .................. 22
3.3.3 Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random effect model –REM) ........ 23
3.3.4
Kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương quan cho sai số: ................... 24
3.3.5
Khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan: ............................. 25
3.4 Giả thiết nghiên cứu: .................................................................................. 25
3.5
Phương pháp nghiên cứu: ........................................................................... 26
4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................ 27
4.1
Thống kê mô tả các biến: ........................................................................... 27
4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị: .......................................................................... 29
4.3
Phân tích mối tương quan giữa các biến: ................................................... 30
4.4 Kết quả hồi quy và lựa chọn mô hình: ....................................................... 33
4.4.1
Kết quả hồi quy: .................................................................................. 33
4.4.2
Lựa chọn mô hình: .............................................................................. 36
4.5 Kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan: ........................................ 38
4.5.1
Phương sai thay đổi:............................................................................ 38
4.5.2
Tự tương quan: .................................................................................... 38
4.6 Khắc phục khiếm khuyết của mô hình ....................................................... 40
5 KẾT LUẬN, HÀM Ý VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI ........................................ 46
5.1 Kết luận: ..................................................................................................... 46
5.2 Hàm ý của đề tài: ........................................................................................ 46
5.3 Hạn chế của đề tài: ..................................................................................... 47
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 48
U
DANH MỤC CÁC KÝ TỰ VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT
EM: thị trường chứng khoán mới nổi
FM: thị trường chứng khoán tiền mới nổi
REM: Random Effect Model - Mô hình tác động ngẫu nhiên
FEM: Fixed Effect Model - Mô hình tác động cố định
OLS: Ordinary least square – Mô hình hồi quy bình phương bé nhất
GLS: generalized least square – Mô hình bình phương bé nhất tổng thể sử dụng
khắc phục các khiếm khuyết của OLS
TTCK: thị trường chứng khoán
MSCI: Morgan Stanley Capital International là nhà cung cấp hàng đầu về các chỉ số
đầu tư, dịch vụ phân tích rủi ro danh mục đầu tư, hiệu suất đầu tư, và các công cụ
quản trị
NHNN: ngân hàng nhà nước
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Tóm tắt bằng chứng về mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô và tỷ suất
sinh lợi thị trường chứng khoán ................................................................................ 12
Bảng 3.1 Mô tả các biến ............................................................................................ 14
Bảng 3.2 Danh sách các thị trường trong mẫu nghiên cứu- Danh sách thị trường mới
nổi, tiền mới nổi theo MSCI...................................................................................... 19
Bảng 3.3: Thống kê dữ liệu thu thập cho bài nghiên cứu ......................................... 20
Bảng 3.4 Kỳ vọng mối tương quan giữa nhân tố vĩ mô và tỷ suất thị trường chứng
khoán ......................................................................................................................... 25
Bảng 4.1 Thống kê mô tả cho các nhóm thị trường .................................................. 27
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở 1 độ trễ ............................................. 30
Bảng 4.3 Ma trận tương quan giữa các biến ............................................................. 31
Bảng 4.4 Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm STATA 11 ......................................... 34
Bảng 4.5 Kết quả tổng hợp các so sánh mô hình ...................................................... 37
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi từ phần mềm STATA 11 ............. 38
Bảng 4.7 Kết quả kiểm tra tự tương quan từ phần mềm STATA 11 ......................... 39
Bảng 4.8 Kết quả các khiếm khuyết và phương pháp khắc phục ............................. 40
Bảng 4.9 Kết quả hồi quy khắc phục các khiếm khuyết trong mô hình ................... 41
DANH MỤC SƠ ĐỒ VÀ PHỤ LỤC
Hình 4.1 Biểu đồ tỷ suất sinh lợi trung bình tháng lgR_mean theo từng nhóm EM,
FM ............................................................................................................................. 29
Phụ lục 1. Kết quả chạy hồi quy dạng Pooled từ phần mềm STATA 11 .................. 52
Phụ lục 2. Kết quả chạy hồi quy dạng FEM từ phần mềm STATA 11 ..................... 53
Phụ lục 3: Kết quả chạy hồi quy dạng REM từ phần mềm STATA 11 ..................... 54
Phụ lục 4: Kết quả chạy hồi quy khắc phục các khiếm khuyết phương sai thay đổi
và tự tương quan ........................................................................................................ 56
1
TÓM LƯỢC
Mục tiêu của bài nghiên cứu này là xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế
vĩ mô và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán ở các thị trường mới nổi và tiền
mới nổi. Với mẫu là dữ liệu hàng tháng từ tháng 08 năm 2007 đến tháng 12 năm
2012 ở 21 thị trường mới nổi và tiền mới nổi. Bằng mô hình hồi quy trên dữ liệu
bảng như Pooled, Random Effect Model, Fixed Effect Model, Tác giả đã phát
hiện ra có sự tương đồng về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các nhân tố vĩ
mô như lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, và cung tiền ở thị trường chứng khoán
mới nổi và tiền mới nổi
Từ khóa: thị trường chứng khoán, nhân tố vĩ mô, thị trường mới nổi, tiền mới
nổi
2
1 GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn đề tài:
Ngày nay đa dạng hóa danh mục đầu tư quốc tế là nhu cầu tất yếu của các nhà
đầu tư trên thới giới nhằm hạn chế rủi ro và gia tăng hiệu quả đầu tư. Do đó dòng
vốn đầu tư không chỉ tập trung ở các thị trường phát triển mà còn phân bổ sang
nhiều thị trường khác nhau, đặc biệt là các thị trường mới nổi, tiền mới nổi nơi
được đánh giá là một phần quan trọng của thị trường tài chính toàn cầu, với đặc
trưng về tỷ suất sinh lợi cao hơn và chứa đựng nhiều rủi ro hơn. Trong đó thị
trường tiền mới nổi là thị trường chứng khoán (TTCK) mới nổi ở giai đoạn sơ
khai, chứa đựng một loạt các rủi ro và thách thức như chính trị, kinh tế không ổn
định, thị trường vốn kém đa dạng, hạn chế về thanh khoản, hệ thống ngân hàng
kém phát triển,.. nhưng cũng rất hấp dẫn các nhà đầu tư với một tiềm năng phát
triển trong dài hạn (như Brazil, India, Pakistant,...). Việc hiểu được các nhân tố
kinh tế vĩ mô tác động đến nhóm thị trường này có ý nghĩa rất lớn cho vấn đề
phân bổ tài sản của các nhà đầu tư quốc tế. Do đó trong bài nghiên cứu, tác giả
tìm hiểu mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi thị trường
chứng khoán ở các thị trường mới nổi, tiền mới nổi bằng mô hình dữ liệu bảng.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu:
Nghiên cứu mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi thị
trường chứng khoán ở khu vực thị trường mới nổi và tiền mới nổi trên thế giới
(MSCI Emerging market –EM và MSCI Frontier market –FM).
1.3 Câu hỏi nghiên cứu:
Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh
lợi thị trường chứng khoán ở khu vực thị trường mới nổi, tiền mới nổi trên thế
giới (MSCI Emerging market –EM và MSCI Frontier market –FM) bằng cách
trả lời câu hỏi sau:
3
Các nhân tố vĩ mô bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp, lạm phát, tỷ giá hối
đoái, lãi suất, cung tiền ở các thị trường mới nổi, tiền mới nổi có tác động đến tỷ
suất sinh lợi ở các thị trường này hay không?
1.4 Bố cục của luận văn:
Phần còn lại của Luận văn này gồm có 4 phần : phần tiếp theo sẽ trình bày tổng
quan lý thuyết và các bằng chứng của các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan
trước đây. Phần 3 mô tả mẫu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và
giải thích các biến được sử dụng để phân tích. Phần 4 thảo luận về những kết quả
thực nghiệm. Phần 5 là kết luận, hàm ý và hạn chế của luận văn.
4
2 KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM
2.1 Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị
trường chứng khoán:
Một trong những kiểm định đa nhân tố nổi tiếng là của Chen, Roll and Ross
(1986) . Chen, Roll and Ross đã sử dụng mô hình định giá cổ phiếu để lập luận
cho việc lựa chọn các biến kinh tế vĩ mô vào mô hình phân tích của mình. Theo
Chen, Roll and Ross thì giá cổ phiếu đại diện cho giá trị dòng tiền tương lai của
công ty chiết khấu về hiện tại và các nhân tố vĩ mô có tác động đến tỷ lệ chiết
khấu dòng tiền, khả năng tạo ra dòng tiền trong tương lai nên các nhân tố vĩ mô
cũng sẽ tác động lên giá chứng khoán.
2.1.1 Hoạt động kinh tế thực:
Hoạt động kinh tế thực được đại diện bởi GDP, hay chỉ số sản xuất công nghiệp.
Chen, Roll and Ross (1986) cho rằng một sự gia tăng trong hoạt động kinh tế
thực cho thấy nền kinh tế đang mở rộng và có nhiều cơ hội tốt cho các doanh
nghiệp trong nền kinh tế gia tăng doanh thu, thu nhập và dòng tiền dự kiến trong
tương lai từ đó góp phần làm tăng giá chứng khoán. Các nghiên cứu thực nghiệm
đã chứng minh một mối quan hệ cùng chiều giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và
tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán
2.1.2 Lạm phát:
Theo lý thuyết kinh tế, lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung
của nền kinh tế. Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay
giảm sức mua của đồng tiền
Lạm phát được đo lường bằng chỉ số lạm phát, chỉ số giá tiêu dùng. Mối quan hệ
giữa lạm phát và lợi nhuận chứng khoán gây tranh cãi cao. Có hai quan điểm về
mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán.
5
(cid:131) Quan điểm ủng hộ mối quan hệ cùng chiều. Những đại diện tiêu biểu
cho quan điểm này là Fisher (1930), Asprem (1989). Các Tác giả này cho rằng
giá cổ phiếu trong điều kiện bình thường phản ánh đầy đủ lạm phát kỳ vọng, nhà
đầu tư sẽ được bù đắp đầy đủ cho lạm phát thông qua sự gia tăng trong tỷ suất
sinh lợi. Quan điểm này cho rằng cổ phần có thể đóng vai trò là một công cụ
phòng ngừa lạm phát.
(cid:131) Quan điểm ủng hộ mối quan hệ ngược chiều, tiêu biểu là Fama (1981).
Ông cho rằng lạm phát làm tăng tỷ lệ chiết khấu, theo mô hình định giá tài sản tỷ
lệ chiết khấu tăng sẽ làm giảm giá chứng khoán. Ngoài ra một số lập luận khác,
lạm phát làm gia tăng giá đầu vào của hầu hết các doanh nghiệp nhưng các
doanh nghiệp ít có khả năng tăng giá bán sản phẩm đầu ra tương ứng và kịp thời
để bù đắp toàn bộ sự tăng giá của các yếu tố đầu vào, vì thế thu nhập của các
doanh nghiệp sẽ giảm kéo theo sự sụt giảm trong giá chứng khoán.
2.1.3 Lãi suất:
Lãi suất thể hiện chính sách tiền tệ của một quốc gia là mở rộng hay thu hẹp.
Theo lý thuyết kinh tế, lãi suất có quan hệ ngược chiều với hoạt động sản xuất,
lãi suất giảm kích thích nền kinh tế phát triển. Fama (1990) cho rằng một sự sụt
giảm lãi suất sẽ làm giảm chi phí vay của doanh nghiệp, khuyến khích doanh
nghiệp mở rộng sản xuất, qua đó gia tăng dòng tiền tương lai của doanh nghiệp
vì thế giá chứng khoán sẽ tăng và ngược lại. Mặt khác Asprem (1989) cho rằng
lãi suất là suất sinh lợi an toàn cho nhà đầu tư gởi tiết kiệm so với các kênh đầu
tư khác, nó có tương quan dương với tỷ lệ chiết khấu yêu cầu, do đó sẽ có tương
quan âm với tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán. Các bằng chứng thực
nghiệm đã ủng hộ quan điểm trên, cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa
lãi suất và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán.
6
2.1.4 Cung tiền:
Cung tiền là công cụ thực hiện chính sách tiền tệ của một quốc gia. Cung tiền
gồm nhiều thước đo M1, M2, M3. Trong đó cung tiền M1 gồm tiền mặt cộng với
tiền gửi không kỳ hạn. Cung tiền M2 gồm M1 cộng tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn.
Có hai quan điểm khác nhau về mối quan hệ giữa cung tiền với thị trường chứng
khoán:
(cid:131) Theo Fama (1981) tăng trưởng cung tiền danh nghĩa có tương quan
dương với lạm phát, mà lạm phát lại tương quan âm với giá chứng khoán nên
cuối cùng tăng trưởng cung tiền sẽ ảnh hưởng ngược chiều lên giá chứng khoán.
(cid:131) Tuy nhiên theo quan điểm ngược lại, tiêu biểu là Homa và Jaffee
(1971) cho rằng nếu cung tiền thực tăng dẫn đến làm giảm lãi suất thực thì lúc
này mối quan hệ giữa tăng trưởng cung tiền và tỷ suất sinh lợi TTCK sẽ cùng
chiều, vì lãi suất thực giảm thì tỷ suất sinh lợi TTCK sẽ gia tăng.
2.1.5 Tỷ giá hối đoái:
Tỷ giá hối đoái là tỷ lệ hoán đổi giữa đồng nội tệ và đồng ngoại tệ. Các quốc gia
ngày nay đều ít nhiều liên quan đến nhau, ít nhiều có sự tự do hóa thương mại
nên sự thay đổi tỷ giá sẽ dẫn đến thay đổi giá cả đầu vào, đầu ra của các doanh
nghiệp, từ đó làm ảnh hưởng đến dòng tiền dự kiến của doanh nghiệp. Pan et al.
(2007) cho rằng đồng nội tệ mất giá thì giá cả hàng hóa xuất khẩu sẽ rẻ hơn so
với hàng hóa quốc gia nước nhập khẩu, từ đó làm tăng khả năng cạnh tranh của
các doanh nghiệp xuất khẩu, tăng dòng tiền vào cho các doanh nghiệp này, trong
khi đó giá cả hàng nhập khẩu sẽ trở nên đắt hơn, nghĩa là chi phí đầu vào của các
công ty nhập khẩu tăng và làm giảm dòng tiền vào của chúng. Ngược lại, nếu
đồng nội tệ tăng giá thì hàng hóa xuất khẩu sẽ trở nên đắt hơn so với hàng hóa
quốc gia tại nước nhập khẩu, các nhà xuất khẩu mất đi khả năng cạnh tranh trong
thị trường quốc tế, doanh thu và lợi nhuận sụt giảm làm giá cổ phiếu giảm, trong
7
khi đó các nhà nhập khẩu lại có lợi thế, chi phí đầu vào sẽ giảm và thu nhập có
thể tăng. Như vậy, ảnh hưởng của những thay đổi trong tỷ giá hối đoái lên thị
trường chứng khoán tuỳ thuộc rất lớn vào ưu thế tương đối của các khu vực xuất
và nhập khẩu trong nền kinh tế. Ngoài ra, theo Ye Bai and Christopher J. Green
(2011) tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng lên giá chứng khoán thông qua tác động
của nó đối với sự chu chuyển dòng vốn đầu tư gián tiếp vào thị trường chứng
khoán. Nếu đồng nội tệ được kỳ vọng tăng giá thì thị trường sẽ trở nên hấp dẫn
đối với các nhà đầu tư quốc gia ngoài vì kết quả đầu tư của họ sẽ được quy đổi
thành nhiều ngoại tệ hơn. Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng trong cầu chứng
khoán và đẩy giá của chúng tăng. Một sự lo ngại giảm giá đồng tiền sẽ làm cho
các nhà đầu tư quốc gia ngoài rút khỏi thị trường, áp lực bán chứng khoán để rút
vốn có thể làm thị trường chứng khoán của quốc gia sụt giảm
Như vậy mối tương quan giữa tỷ giá hối đoái và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng
khoán có thể dương hoặc âm tuỳ thuộc với mức độ tham gia và vị thế của quốc
gia vào nền kinh tế thế giới
2.2 Bằng chứng về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất
sinh lợi thị trường chứng khoán
Các nghiên cứu thực nghiệm đã cung cấp những bằng chứng cho thấy ảnh hưởng
của một số các nhân tố kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán.
Chen, Roll and Ross (1986) nghiên cứu tác động của thay đổi trong mức tăng
trưởng sản lượng công nghiệp hàng tháng; thay đổi trong phần bù rủi ro mất khả
năng thanh toán; cấu trúc kỳ hạn của lãi suất; biến động ngoài dự kiến trong mức
giá cả được đo lường bằng chênh lệch giữa lạm phát dự kiến và lạm phát thực tế;
thay đổi trong giá dầu và thay đổi trong tiêu dùng lên tỷ suất sinh lợi thị trường
chứng khoán Mỹ giai đoạn từ tháng 1/1953 đến tháng 11/1984 cho thấy sản xuất
công nghiệp có ý nghĩa lớn trong mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi thị trường
chứng khoán Mỹ.
8
Asprem (1989) nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến vĩ mô và tỷ suất sinh lợi
chứng khoán 10 quốc gia Châu Âu bằng dữ liệu quý từ 1968 đến 1984. Tác giả
đã sử dụng mô hình OLS điều chỉnh phương sai thay đổi theo công thức của
White (1980) hồi quy từng nhân tố vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi từng thị trường
chứng khoán trong 10 thị trường Châu Âu cho thấy có tương quan âm giữa lãi
suất, lạm phát với giá chứng khoán, điều này theo ông được giải thích bằng lý
thuyết cầu tiền và lý thuyết số lượng tiền. Và có mối tương quan dương giữa
cung tiền với giá chứng khoán ngụ ý tính chất thanh khản của thị trường rất quan
trọng đối với thị trường chứng khoán. Đồng thời có mối tương quan ngược chiều
với tỷ giá hối đoái (giá đồng nội tệ) ở một số thị trường.
Một nghiên cứu khác tiến hành bởi Aisyah Abdul Rahman et al. (2009) phân tích
các mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán
Malaysia từ tháng 01/1986 đến tháng 03/2008. Với mô hình vector đồng liên kết
dài hạn Johansen và Juselius, họ tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa biến động
trong sản xuất công nghiệp và tỷ suất sinh lợi TTCK Malaysia và mối quan hệ
ngược chiều giữa biến động trong lãi suất, tỷ giá hối đoái, cung tiền và tỷ suất
sinh lợi TTCK. Tác động ngược chiều giữa cung tiền lên giá cổ phiếu sai lệch
với kỳ vọng của tác giả, được lý giải bằng tăng cung tiền làm tăng tỷ lệ chiết
Ibrahim Mugableh (2012) nghiên cứu tác động của các nhân tố vĩ mô (GDP, lạm
khấu dẫn đến giảm giá chứng khoán. Ngoài ra, Hussain Ali Bekhet & Mohamed
phát, tỷ giá hối đoái, và cung tiền M3) lên thị trường chứng khoán Malaysia với
dữ liệu chuỗi thời gian theo năm từ 1977-2011 bằng phương pháp kiểm tra PSS
bound. Họ đã chỉ ra có tồn tại mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa các biến vĩ
mô và thị trường chứng khoán Malaysia. Trong đó lạm phát, tỷ giá hối đoái và
cung tiền M3 có mối quan hệ ngược chiều với chỉ số chứng khoán và GDP có
mối quan hệ cùng chiều với chỉ số chứng khoán trong dài hạn. Và trong ngắn
hạn thì tỷ giá hối đoái có quan hệ ngược chiều còn lạm phát và cung tiền có quan
hệ cùng chiều với chỉ số chứng khoán.
9
Mahmudul Alam and Gazi Salah Uddin (2009) trong nghiên cứu mối quan hệ
giữa lãi suất và tỷ suất sinh lợi thị trường 15 quốc gia phát triển, đang phát triển:
Australia, Bangladesh, Canada, Chile, Colombia, Germany, Italy, Jamaica,
Japan, Malaysia, Mexico, Philippine, S.Africa, Spain, và Venezuela từ tháng
01/1988 đến tháng 03/2003 bằng mô hình fixed, và random effect trên dữ liệu
bảng, các tác giả cho thấy có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa giữa lãi suất
và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán. Bài nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ
giữa lãi suất và thị trường chứng khoán không chỉ có ở một quốc gia mà tồn tại
trong một khu vực nhiều quốc gia. Sulaiman D. Mohammad et al. (2009) xem
xét những tác động của các biến vĩ mô lên giá chứng khoán ở thị trường Karachi
(Pakistant) từ 1991 đến 2008 cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ giá
hối đoái, M2, và lãi suất với giá chứng khoán tuy nhiên chỉ số sản xuất công
nghiệp thì không có tác động lên giá chứng khoán.
Tiếp đó, Ahmet Büyükşalvarcı (2010) sử dụng mô hình hồi quy các nhân tố vĩ
mô (chỉ số giá, lãi suất, giá vàng, chỉ số sản xuất công nghiệp, giá dầu, tỷ giá hối
đoái và cung tiền) lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ bằng
phương pháp bình phương bé nhất (OLS) cho dữ liệu từ tháng 01/2003 đến tháng
10/2010 cho thấy lãi suất, giá dầu và tỷ giá hối đoái có mối quan hệ ngược chiều
với tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán, riêng cung tiền có mối quan hệ cùng
chiều với tỷ suất sinh lợi TTCK, các biến còn lại không thể hiện mối quan hệ có
ý nghĩa về mặt thống kê.
Mohamed Khaled Al-Jafari et al. (2011) xem xét mối quan hệ giữa hoạt động
kinh tế thực, lãi suất, lạm phát, tỷ giá hối đoái, cung tiền với tỷ suất sinh lợi thị
trường chứng khoán phát triển và mới nổi bằng phương pháp hồi quy trên dữ liệu
bảng với mô hình fixed effect và random effect trong giai đoạn từ 2002 đến
2008, cho kỳ dữ liệu tháng. Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ cùng chiều có ý
nghĩa về mặt thống kê giữa hoạt động kinh tế thực và tỷ suất sinh lợi thị trường
10
phát triển và mới nổi. Ngoài ra, Seyed Mehdi Hosseini et al. (2011) xem xét mối
quan hệ giữa chỉ số thị trường chứng khoán và giá dầu, chỉ số sản xuất công
nghiệp, cung tiền và lạm phát ở thị trường Trung Quốc, Ấn Độ bằng mô hình
đồng liên kết và VECM. Các tác giả đã tìm thấy mối quan hệ tại hai thị trường
không đồng nhất. Tại thị trường Trung Quốc M2, lạm phát tác động cùng chiều
lên sự thay đổi chỉ số chứng khoán. Còn tại thị trường Ấn Độ tác động của M2 là
ngược chiều, và tác động của lạm phát là cùng chiều lên tỷ suất sinh lợi TTCK.
Ye Bai and Christopher J. Green (2011) nghiên cứu tác động của các biến kinh tế
vĩ mô, thể chế và pháp luật lên tỷ suất sinh lợi 13 thị trường chứng khoán mới
nổi từ 1984 đến 2008 bằng mô hình Pooled, fixed effect và Random efftect.
Nghiên cứu tìm thấy tỷ giá hối đoái có quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi
thị trường chứng khoán và cùng chiều với lạm phát, kết quả này được giải thích
bởi chức năng phòng ngừa rủi ro lạm phát của cổ phiếu. Đồng thời, hai nhân tố
này giải thích 55% tỷ suất sinh lợi các thị trường mới nổi. Singh et al. (2011)
trong nghiên cứu tác động của nhân tố vĩ mô lên các danh mục thuộc toàn bộ các
công ty trên thị trường chứng khoán Đài Loan với dữ liệu tháng từ năm 2003 đến
2008 đã cho thấy GDP và tỷ giá hối đoái có tác động tích cực lên 11/12 danh
mục được nghiên cứu, ngoại trừ danh mục các công ty nhỏ, trong khi lạm phát
chỉ có tác động lên danh mục các công ty nhỏ, riêng cung tiền không có tác động
lên bất kỳ danh mục nào.
Kuwornu và Nantwi (2011) xem xét tác động của các nhân tố vĩ mô lên thị
trường chứng khoán Ghana với dữ liệu tháng từ tháng 1/1992 đến tháng 12/2008
bằng Full Information Maximum Likelihood Estimation. Các Tác giả cho thấy
lạm phát có tác động cùng chiều lên tỷ suất sinh lợi, tỷ giá hối đoái có tác động
ngược chiều lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Ghana. Theo các Tác giả
thì mối quan hệ ngược chiều này do Ghana là nước phụ thuộc nhập khẩu, nên tỷ
giá hối đoái tăng sẽ làm chi phí đầu vào các doanh nghiệp tăng và làm giảm giá
11
trị doanh nghiệp, đồng thời sự gia tăng trong tỷ giá hối đoái cũng làm sụt giảm
dòng vốn đầu tư vào quốc gia này. Đồng thời đó, Họ cũng tìm thấy mối quan hệ
ngược chiều giữa lãi suất trái phiếu ngắn hạn và tỷ suất sinh lợi TTCK Ghana do
các nhà đầu tư sẽ giảm đầu tư vào các tài sản rủi ro như cổ phiếu khi lãi suất gia
tăng.
Aurangzeb (2012) xem xét ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô lên thành quả thị
trường chứng khoán Pakistan, India and Sri Lanka giai đoạn từ 1997 đến 2010
cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ giá hối đoái và tỷ suất sinh lợi, và lãi
suất có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi, riêng lạm phát không có tác
động lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán. Muhammed Monjurul Quadir
(2012) nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi suất trái phiếu chính phủ, chỉ số sản xuất
công nghiệp và tỷ suất sinh lợi TTCK Bangladesh giai đoạn tháng 01/2002 đến
tháng 02/2007 bằng phương pháp ARIMA, kết quả tác giả tìm thấy mối quan hệ
cùng chiều giữa lãi suất trái phiếu, chỉ số sản xuất công nghiệp nhưng cả hai mối
quan hệ này lại không có ý nghĩa về mặt thống kê. Điều này được giải thích có
thể do sự thiếu biến trong mô hình.
Nopphon Tangjitprom (2012) nghiên cứu mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô và
thành quả thị trường chứng khoán Thái Lan giai đoạn từ tháng 1/2001 đến tháng
12/2012 cho thấy với sự điều chỉnh biến trễ cho biến thất nghiệp và CPI để đưa
vào mô hình hồi quy thì tất cả các nhân tố vĩ mô được nghiên cứu đều có ý
nghĩa, trong đó lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm, tỷ giá hối đoái có tác
động ngược chiều với tỷ suất sinh lợi TTCK, trong khi lạm phát có tác động
cùng chiều đối với tỷ suất sinh lợi TTCK Thái Lan. Yu Hsing et al. (2012) trong
nghiên cứu các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng thị trường chứng khoán Argentina bằng
mô hình eGARCH từ quý 1/1998 đến quý 2/2012 đã cho thấy có mối quan hệ
cùng chiều giữa GDP, cung tiền M2, tỷ giá hối đoái (giá trị đồng peso – tiền
Argentina so với USD) với tỷ suất sinh lợi TTCK Argentian và mối quan hệ
12
ngược chiều giữa chi tiêu chính phủ trên GDP, lãi suất, lạm phát với tỷ suất sinh
lợi TTCK Argentina.
Bảng 2.1: Tóm tắt bằng chứng về mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô và tỷ
suất sinh lợi thị trường chứng khoán
Thị trường
Stt
Tác giả
Lãi suất
Cung tiền: M2/M3
Tỷ giá hối đoái
Lạm phát, Chỉ số giá tiêu dùng
Hoạt động kinh tế thực: IP/GDP
1
+
Mỹ
Chen, Roll and Ross (1986)
-
2 Asprem (1989)
-
+
-
10 quốc gia Châu Âu
+
3
-
Serkan Yilmaz Kandir (2008)
Không có tác động
Không có tác động
4
-
+
-
Ahmet Büyükşalvarcı (2010)
5
+
-
-
-
Thổ Nhĩ Kỳ. Giai đoạn 1997-2005 Thổ Nhĩ Kỳ. Giai đoạn 01/2003- 10/2010 Malaysia. Giai đoạn 01/1986- 03/2008
-
6
+
-
-
Malaysia. Giai đoạn 1977- 2011
7
-
Aisyah Abdul Rahman et al. (2009) Hussain Ali Bekhet & Mohamed Ibrahim Mugableh (2012) Mahmudul Alam and Gazi Salah Uddin (2009)
15 quốc gia phát triển và đang phát triển
8
-
-
Pakistan
-
Sulaiman D. Mohammad et al. (2009)
+
9
-
Ghana
-
Kuwornu and Nantwi (2011)
13
Thị trường
stt Tác giả
Cung tiền: M2/M3
Lãi suất- IR
Tỷ giá hối đoái- ER
Lạm phát, Chỉ số giá tiêu dùng-CPI
Hoạt động kinh tế thực: IP/GDP
10
Trung Quốc
+
+
Seyed Mehdi Hosseini et al. (2011)
11
Ấn Độ
-
+
Seyed Mehdi Hosseini et al. (2011)
12 Singh et al. (2011)
+
Đài Loan
13
+
+
Emerging
Ye Bai and Christopher J. Green (2011)
14
+
Mohamed Khaled Al-Jafari et al. (2011)
Thị trường phát triển, mới nổi
15 Aurangzeb (2012)
-
+
Không có tác động
Pakistan, India và Sri Lanka
16
-
Thái Lan
-
+
Nopphon Tangjitprom (2012)
17
+
+
Argentina
-
Yu Hsing et al. (2012)
(+: mối quan hệ giữa biến quan sát và giá chứng khoán cùng chiều; - mối quan hệ
giữa biến quan sát và giá chứng khoán ngược chiều)
14
3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phần này sẽ mô tả các biến, trình bày việc lựa chọn mẫu nghiên cứu, mô hình và
cách thu thập các biến trong mô hình. Đưa ra các giả thiết nghiên cứu và cuối
cùng là phương pháp nghiên cứu.
3.1 Mô tả các biến:
Bài viết nghiên cứu mối liên hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi
thị trường chứng khoán mới nổi và tiền mới nổi. Các nhân tố kinh tế vĩ mô sử
dụng trong bài nghiên cứu gồm chỉ số sản xuất công nghiệp đại diện cho hoạt
động kinh tế thực, chỉ số giá tiêu dùng đại diện cho lạm phát, cung tiền M2, lãi
suất trái phiếu chính phủ 10 năm, tỷ giá hối đoái (giá đồng nội tệ mua 1 USD).
đều đã được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu trước đây cho một hoặc một
số thị trường.
Tất cả các biến số được đo lường bằng tỷ lệ thay đổi thay vì giá trị tuyệt đối. Các
tỷ lệ thay đổi này được tính bằng cách lấy logarit. Cụ thể như sau:
Bảng 3.1 Mô tả các biến
stt
Biến số
Nguồn
Cách tính
1
Tỷ suất sinh lợi TTCK Tradingeconomics
2
Tỷ lệ tăng trưởng sản
Unstats.org
xuất công nghiệp
lgRit = lg(indexi,t / indexi,t-1) là log của chỉ số thị trường chứng khoán quốc gia i kỳ t/ chỉ số thị trường chứng khoán quốc gia i kỳ t-1
lgIPit = lg (IPi,t / IPi,t-1) là log của chỉ số sản xuất công nghiệp quốc gia i kỳ t/ chỉ số sản xuất công nghiệp quốc gia i kỳ t-1
15
3
Tỷ lệ thay đổi trong chỉ
Tradingeconomics
số giá tiêu dùng
4
Tỷ lệ thay đổi lãi suất
Tradingeconomics
lgCPIit = lg (CPIi,t / CPIi,t-1) là log của chỉ số giá tiêu dùng quốc gia i kỳ t/ chỉ số giá tiêu dùng quốc gia i kỳ t-1
5
Tỷ lệ tăng trưởng cung
Tradingeconomics
tiền
lgbond it = lg(bondi,t / bondi,t-1) là log của lãi suất trái phiếu chính phủ 10 năm quốc gia i kỳ t/ lãi suất trái phiếu chính phủ 10 năm quốc gia i kỳ t-1
6
Tỷ lệ thay đổi tỷ giá
Tradingeconomics
hối đoái
lgM2it = lg(M2i,t /M2i,t-1) là log của cung tiền M2 quốc gia i kỳ t/ cung tiền M2 quốc gia i kỳ t-1
Lý do phải tính toán lấy logarit cho dữ liệu là nhằm làm trơn dữ liệu, để tạo chuỗi
dữ liệu dừng, đặc tính của chuỗi dừng để đảm bảo kết quả hồi quy đạt hiệu quả. Dữ
lgERit = lg(ERi,t/ ERi,t-1) là log của tỷ giá hối đoái quốc gia i kỳ t/ tỷ giá hối đoái quốc gia i kỳ t-1
liệu sử dụng trong bài nghiên cứu là dữ liệu tháng nhằm đảm bảo đủ dữ liệu cho
nghiên cứu. Các dữ liệu chỉ số thị trường chứng khoán (index), chỉ số giá tiêu
dùng (CPI) với kỳ cơ sở là năm 2005 (2005=100), cung tiền (M2), lãi suất trái
1 Trading economics www.TradingEconomics.com là tổ chức cung cấp cho người sử dụng thông tin chính xác dữ liệu vĩ mô cho 232 quốc gia bao gồm tỷ giá hối đoái, chỉ số thị trường chứng khoán, lợi suất trái phiếu chính phủ và giá cả hàng hóa… Dữ liệu cung cấp dựa trên
phiếu chính phủ 10 năm (Bond), tỷ giá hối đoái (ER), được thu thập từ Trading economics1. Riêng số liệu M2 của Việt Nam được lấy từ IFS. Chỉ số sản xuất
16
công nghiệp (IIP) với kỳ cơ sở là năm 2005 (2005=100) được lấy từ Cục thống
kê Liên Hiệp Quốc
số quốc gia số do không có số liệu chỉ số sản xuất công nghiệp. Số liệu chỉ số
sản xuất (manufacturing index) được sử dụng thay thế. Cụ thể các biến được giải
thích như sau:
(cid:131) Tỷ suất sinh lợi TTCK là tỷ suất sinh lợi TTCK hàng tháng, trong đó
chỉ số thị trường chứng khoán được lấy chỉ số đóng cửa của ngày cuối cùng
trong tháng
(cid:131) Tỷ lệ tăng trưởng sản xuất công nghiệp thể hiện sự tăng trưởng trong
hoạt động kinh tế thực. Những thay đổi của lĩnh vực sản xuất phản ánh nền kinh
tế đang mở rộng do đó các doanh nghiệp sẽ có nhiều cơ hội gia tăng doanh thu,
thu nhập từ đó ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi
TTCK.
(cid:131) Tỷ lệ thay đổi chỉ số giá tiêu dùng là tỷ lệ lạm phát, mà lạm phát có
tương quan đến tỷ lệ chiết khấu nên thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng sẽ tác
động đến giá chứng khoán. Mặc khác, một số nhà nghiên cứu cho rằng giá cổ
phiếu trong điều kiện bình thường phản ánh đầy đủ lạm phát kỳ vọng do đó tỷ lệ
thay đổi chỉ số giá tiêu dùng có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi TTCK
(cid:131) Tỷ lệ thay đổi lãi suất là sự thay đổi lãi suất trái phiếu chính phủ 10
năm theo số liệu hàng tháng. Số liệu tháng là số liệu giao dịch tại ngày cuối cùng
của tháng. Lãi suất có tương quan dương với chi phí đầu vào của doanh nghiệp,
tương quan âm với dòng tiền vào của doanh nghiệp do đó sẽ tác động đến giá
các nguồn chính thức, không từ bên cung cấp thứ ba, và thường xuyên được kiểm tra sự không nhất quán. TradingEconomics.com đã nhận được hơn 66 triệu lượt xem từ hơn 200 quốc gia.
chứng khoán và tỷ suất sinh lợi TTCK
17
(cid:131) Tỷ lệ tăng trưởng cung tiền M2 là biến số thể hiện sự thay đổi trong
tổng phương tiện thanh toán của quốc gia. M2 có tương quan dương đến lạm
phát, nên M2 có tương quan đến tỷ suất sinh lợi TTCK; đồng thời M2 tăng có
thể làm giảm lãi suất nên sẽ có tương quan âm với tỷ suất sinh lợi TTCK
(cid:131) Tỷ lệ thay đổi tỷ giá hối đoái là sự thay đổi giá 1 USD tính theo đồng
nội tệ. trong đó tỷ giá hối đoái được lấy tại ngày cuối cùng của tháng. Biến số
này tác động lên khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp nên sẽ có tác động lên
TTCK. Ngoài ra, tỷ giá hối đoái cũng tác động lên dòng vốn đầu tư nước ngoài
từ đó gây áp lực lên cung, cầu chứng khoán nên sẽ tác động lên TTCK
3.2 Mẫu nghiên cứu:
Trước nay đã có rất nhiều các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh
tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi ở các thị trường mới nổi, tuy nhiên phần lớn chỉ tập
trung ở các thị trường lớn, đã phát triển thời gian dài, dữ liệu được công bố đầy
đủ. Có một nhóm các thị trường mới nổi ở giai đoạn đầu ít được nghiên cứu đến
như Việt Nam, Pakistant, Srilanka,.. – thị trường tiền mới nổi.
Một số quan điểm về thị trường mới nổi và tiền mới nổi:
(cid:131) Thị trường mới nổi: Kvint (1999) đưa ra định nghĩa thị trường mới nổi
là thị trường của các quốc gia có nền kinh tế chuyển sang tự do, từng bước hội
nhập nền kinh tế toàn cầu, mức sống ngày càng cải thiện, ổn định xã hội và tăng
cường hợp tác với các tổ chức đa phương, đồng thời có thị trường tài chính nói
chung, thị trường chứng khoán nói riêng kém phát triển hơn các quốc gia đã
phát triển như Mỹ, Châu Âu. Có nhiều nghiên cứu trước đây cho thấy các thị
trường mới nổi có tỷ suất sinh lợi và rủi ro cao, ít có tương quan với thị trường
phát triển, là lựa chọn thực hiện đa dạng hóa danh mục cho các nhà đầu tư.
(cid:131) Thị trường tiền mới nổi: Hiện nay nổi lên nhóm thị trường “Frontier
market”- FM - thị trường tiền mới nổi. The economist (2010) gọi nhóm thị
18
trường này là “new” emerging markets, “Emerging Emerging markets”. MSCI
(2012) định nghĩa nhóm thị trường này là các thị trường còn non trẻ, nền kinh tế
nhỏ, không ổn định về chính trị và kinh tế kém phát triển, ở giai đoạn đầu của
nền kinh tế mới nổi, chứa đựng cơ hội và tiềm năng cho phát triển bền vững và
ổn định, được đặc trưng bởi rủi ro cao, thanh khoản thấp, nhưng cũng rất hấp dẫn
bởi tiềm lực phát triển trong dài hạn
Do đó trong bài nghiên cứu này, Tác giả sẽ thực hiện nghiên cứu mối quan hệ
giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi TTCK trên các thị trường mới
nổi và tiền mới nổi. Trong đó có sự so sánh giữa hai nhóm thị trường mới nổi và
2 MSCI: Morgan Stanley Capital International : là nhà cung cấp hàng đầu về các chỉ số đầu tư, dịch vụ phân
tích rủi ro danh mục đầu tư, hiệu suất đầu tư, và các công cụ quản trị
tiền mới nổi. Các quốc gia được nghiên cứu thuộc danh mục thị trường mới nổi (Emerging market –EM), tiền mới nổi (Frontier market –FM) theo MSCI 2.
19
Bảng 3.2 Danh sách các thị trường trong mẫu nghiên cứu- Danh sách thị
trường mới nổi, tiền mới nổi theo MSCI
EM- 21 thị trường
FM -31 thị trường
South Africa
Argentina
Nigeria
Brazil
Trinidad& Tobago
Tunisia
Chile
Turkey
Columbia
China
Zimbabwe
Bosnia
Mexico
India
Bahrain
Bulgaria
Peru
Indonesia
Jordan
Croatia
Czech
Malaysia
Kuwait
Estonia
Egypt
Korea
Lebanon
Lithuania
Hungary
Philippines
Kazakhstan
Oman
Morocco
Taiwan
Qatar
Romania
Poland
Thailan
Saudi Arabia
Serbia
Russia
United Arab
Slovenia
Bangladesh
Ukraine
Pakistant
Botswana
Sri lanka
Ghana
VietNam
Keyna
Mauritius
Tuy nhiên trong số 52 thị trường dự kiến thực hiện nghiên cứu, có một số thị trường dữ liệu công bố không đầy đủ cho các biến nghiên cứu3. Quốc gia tìm
được đầy đủ biến theo bài nghiên cứu là 21. Chi tiết dữ liệu theo thời gian cho
3 Danh sách các quốc gia không tìm đủ dữ liệu các biến theo bài nghiên cứu: Columbia, Peru, Egypt, Morocco, South Africa, China, Taiwan, Argentina,Trinidad & Tobago, Bosnia, Croatia, Serbia, Ukraine, Botswana, Ghana, Keyna, Mauritius, Nigeria, Tunisia, Zimbabwe, Bahrain, Jordan, Kuwait, Lithuania, Lebanon, Kazakhstan, Oman, Qatar, Saudi Arabia, United Arab
các quốc gia như sau:
20
Bảng 3.3: Thống kê dữ liệu thu thập cho bài nghiên cứu
STT Quốc gia
Lạm phát
Tỷ giá hối đoái
Cung tiền - M2
Chỉ số thị trường chứng khoán
Lãi suất trái phiếu Chính Phủ 10 năm
Chỉ số sản xuất công nghiệp
Brazil Chile Mexico Czech Hungary Poland Russia
1 2 3 4 5 6 7
Turkey
8
01/2010- 12/2012
India
9
10
Indonesia
09/2007- 12/2011
11 Malaysia 12
Korea
Philippines
13
Thailan
14
Bulgaria
15
05/2008- 12/2012 09/2007- 12/2012
Romania Slovenia Bangladesh
16 17 18
Pakistant
19
Sri lanka
20
07/2008- 12/2012 04/2009- 12/2012
VietNam
21
01/2009- 12/2011 01/2009- 12/2012
Ô tô màu có đầy đủ dữ liệu từ tháng 8/2007 đến nay
Do dữ liệu không đầy đủ nên bảng dữ liệu lấy được là không cân bằng
(unbalanced Panel data). Số thị trường nghiên cứu là 21, trong đó có 14 thị
trường mới nổi (EM) và 7 thị trường tiền mới nổi (FM). Thời gian nghiên cứu là
từ tháng 8/2007 đến tháng 12/2012
21
3.3 Mô hình nghiên cứu:
Những tác động của sự thay đổi trong sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng,
lãi suất, cung tiền M2 và tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi thị trường mới nổi và
tiền mới nổi được ước lượng hồi quy tuyến tính trên dữ liệu bảng. Trong đó sự
thay đổi trong chỉ số thị trường chứng khoán, chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số
giá tiêu dùng, lãi suất, cung tiền và tỷ giá hối đoái được lấy logarit của kỳ t – kỳ
(t-1)
lgr = f(lgIPI, lgCPI, lgbond, lgM2, lgER) (1)
(cid:153) Dữ liệu bảng:
Dữ liệu bảng còn được gọi bằng các tên khác như là dữ liệu gộp chung (gộp
chung các quan sát chéo và chuỗi thời gian), là sự kết hợp của dữ liệu chéo và
chuỗi thời gian.
Mô hình dữ liệu bảng hữu ích vì những lý do sau:
• Nghiên cứu được sự khác biệt giữa các đơn vị chéo mà trước đây chúng ta
hay sử dụng biến giả dummy;
• Nâng cao được số quan sát của mẫu và phần nào khắc phục được hiện
tượng đa cộng tuyến;
• Chứa đựng nhiều thông tin hơn các dữ liệu khác;
• Nghiên cứu được động thái thay đổi của các đơn vị chéo theo thời gian
Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện gồm Pooled model – mô hình
gộp, Fixed effect model (FEM)- mô hình cố định và Random effect model
(REM) – mô hình ngẫu nhiên.
22
3.3.1 Mô hình gộp Pooled:
Mô hình gộp Pooled là mô hình được hồi quy bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu
xếp chồng không phân biệt từng cá thể, đơn vị chéo. Các cá thể trong bài nghiên
cứu này là quốc gia). Tức là mô hình này sử dụng dữ liệu như một phân tích
OLS bình thường. Với từng cá thể, mỗi sai số là ảnh hưởng của yếu tố không
quan sát được và không thay đổi theo thời gian và đặc trưng cho mỗi cá thể. Do
đó mô hình này có thể bỏ qua những khác biệt giữa các cá thể, giữa các thời gian
quan sát. Mô hình (1) có dạng
lgR it = α + β1 lgIP it +β2 lgCPI it +β3 lgbond it +β4 lgM2 it +β5 lgER it +eit (2)
Trong đó:
• α, β1, β2, β3, β4, β5: hằng số không thay đổi theo i hay t, là hệ số hồi quy thể hiện mối tương quan giữa các nhân tố vĩ mô và thị trường chứng khoán.
• eit: sai số của phương trình bao gồm sai số do ảnh hưởng của yếu tố không quan sát được, do đặc trưng của cá thể và những thay đổi theo thời gian.
• Các biến phụ thuộc, độc lập được miêu tả ở bảng 3.1
Mô hình được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất
3.3.2 Mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed effect model –FEM):
Mô hình FEM giả định rằng hệ số gốc là không đổi cho các cá thể trong mô
hình, hệ số chặn thay đổi theo từng cá thể nhưng không thay đổi theo thời gian
lgRit = αi + β1lgIP it +β2lgCPI it +β3lgbond it +β4lgM2 it +β5lgER it + eit (3)
Trong đó:
• hệ số chặn αi thay đổi cho các cá thể trong mô hình, phản ảnh những ảnh hưởng không đồng nhất từ các biến không quan sát được giữa các cá thể
• βk là ma trận cột thể hiện hệ số gốc chung không thay đổi cho tất cả các cá
thể trong mẫu.
23
2). FEM có thể ước
• eit là sai số của mô hình và có phân phối chuẩn N(0,σe
lượng bằng 2 phương pháp
o Ước lượng bình phương bé nhất với biến giả (the least squares dummy variable estimator-LSDV): phương pháp này không giải quyết được với số lượng cá thể trong nghiên cứu lớn
o Ước lượng ảnh hưởng cố định (the fixed effects estimator): ước
Để biết mô hình FEM có ý nghĩa về mặt thống kê hay không, thực hiện kiểm định
Likelihood Ratio cho FEM. Trong hồi quy ở mô hình (3), giả thiết đặt ra cho kiểm
định:
• H0: αi=0, tức không tồn tại những khác biệt giữa các cá thể trong mô
hình (cid:206)dùng Pooled hiệu quả hơn FEM
• H1: có ít nhất tồn tại một αi≠0
Nếu H0 bị từ chối thì cho thấy có tồn tại mô hình ảnh hưởng cố định có ý nghĩa về
mặt thống kê vì vậy FEM thích hợp hơn Pooled và ngược lại
lượng này chủ yếu tìm các nhân tố chung βk trong mô hình..
3.3.3 Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random effect model –REM)
Mô hình REM cũng giả định rằng hệ số gốc là không đổi cho các các thể, tuy
nhiên hệ số chặn là ngẫu nhiên. Mô hình REM tương tự mô hình FEM tuy nhiên
hệ số chặn αi = α +ui, trong đó α là hệ số chặn trung bình của tất cả các đơn vị
i) = σu
chéo và ui là sai số ngẫu nhiên phản ánh những ảnh hưởng khác nhau giữa các cá 2; Cov (ui,uj)= 0 với i≠j. Mô hình thể với giả định E(ui) = 0; Var (ui) = E(u2
có dạng:
lgR it = α + β1 lgIP it +β2 lgCPI it +β3 lgbond it +β4 lgM2 it +β5 lgER it +eit +ui (4)
Đặt vit= eit + ui : sai số kết hợp gồm 2 phần, sai số do cá thể và sai số do hồi quy
trong đó:
Mô hình được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất
24
Để biết mô hình REM có ý nghĩa về mặt thống kê hay không, thực hiện kiểm định
Breusch-Pagan Lagrange multiplier cho REM. Trong hồi quy ở phương trình (4),
giả thiết đặt ra:
• H0: var (u) = 0 phương sai của những đặc tính riêng của cá thể bằng 0
(cid:206)dùng Pooled hiệu quả hơn REM
• H1: var (u) ≠0
Nếu H0 bị từ chối thì cho thấy có tồn tại var(u) ≠0 có ý nghĩa về mặt thống kê, vì
vậy REM tốt hơn Pooled và ngược lại
Ngoài ra, khi mô hình Pooled không có ý nghĩa thống kê thì để chọn FEM hoặc
REM thì sử dụng Hausman test với giả thiết:
• H0: sự khác biệt giữa các hệ số mô hình FEM và REM là ngẫu
• H1: sự khác biệt mang tính hệ thống – FEM hiệu quả hơn REM
Nếu H0 bị từ chối, mô hình FEM hiệu quả hơn và có ý nghĩa về mặt thống kê
nhiên (cid:206)dùng REM hiệu quả hơn FEM
Do dữ liệu bảng là tập hợp của nhiều cá thể nên dễ xảy ra hiện tượng phương sai
thay đổi. Trong bài nghiên cứu, Tác giả sử dụng Wald test để kiểm tra phương sai
thay đổi. Khi phương sai thay đổi thì ước lượng sẽ không còn hiệu quả, kiểm định
hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy.
Dữ liệu chuỗi thời gian thường tự tương quan. Trong bài nghiên cứu, Tác giả sử
dụng Lagram-Multiplier test để kiểm định tương quan chuỗi. Tương tự phương sai
thay đổi, tự tương quan cũng làm ước lượng không hiệu quả, và kiểm định hệ số hồi
quy không còn đáng tin cậy
3.3.4 Kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương quan cho sai số:
25
3.3.5 Khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan:
Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng phương pháp
lước lượng bình phương bé nhất hiệu chỉnh sai số chuẩn bằng tuỳ chọn robust
Và ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (General Least Square) để khắc
cho phương sai thay đổi, cluster robust cho phương sai thay đổi và tự tương quan.
phục phương sai thay đổi, tự tương quan trên dữ liệu bảng
3.4 Giả thiết nghiên cứu:
Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm tồn tại mối quan hệ có ý nghĩa giữa các
nhân tố vĩ mô như chỉ số sản xuất công nghiệp, lạm phát, lãi suất, cung tiền, và
tỷ giá hối đoái lên các thị trường, đặc biệt là các nhóm thị trường như 15 quốc
gia phát triển, đang phát triển trong bài nghiên cứu của Mahmudul Alam and
Gazi Salah Uddin (2009) hay các nước mới nổi trong bài nghiên cứu của Ye Bai
and Christopher J. Green (2011), tác giả kỳ vọng tồn tại tác động của các nhân
tố vĩ mô cho ít nhất nhóm các thị trường mới nổi, tiền mới nổi hoặc tập hợp hai
nhóm thị trường đó. Kỳ vọng mối tương quan giữa các biến vĩ mô và tỷ suất sinh
lợi như sau:
Bảng 3.4 Kỳ vọng mối tương quan giữa nhân tố vĩ mô và tỷ suất thị trường
chứng khoán
stt Biến vĩ mô Kỳ vọng mối quan hệ với
Tỷ lệ tăng trưởng sản xuất công nghiệp
tỷ suất sinh lợi TTCK
Tỷ lệ thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng
1 +
Tỷ lệ thay đổi lãi suất
2 +/-
Tỷ lệ tăng trưởng cung tiền
3 -
Tỷ lệ thay đổi tỷ giá hối đoái
4 +/-
5 +/-
26
3.5 Phương pháp nghiên cứu:
Sử dụng phần mềm STATA 11 để phân tích và xử lý các mô hình trong dữ liệu
bảng. Theo trình tự như sau:
• Bước 1: Thống kê mô tả nhằm cung cấp bảng tổng hợp mô tả số liệu của
các biến.
• Bước 2: Kiểm định nghiệm đơn vị trên bảng dữ liệu để xác định tính dừng
của dữ liệu
• Bước 3: Phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập
• Bước 4: Phân tích hồi quy tuyến tính cho biết mối quan hệ giữa biến phụ
thuộc và biến độc lập. Xử lý bằng cách chạy hồi quy tuyến tính với mô
hình gộp (Pooled Model), mô hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect
Model) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model) trên dữ
liệu bảng. Dùng kiểm định Likelihood, Hausman Test để xem xét mô hình
nào là hiệu quả hơn. Đồng thời kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương
quan cho dữ liệu
• Bước 5: Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng
phương pháp lước lượng bình phương bé nhất hiệu chỉnh sai số chuẩn
bằng tuỳ chọn robust, cluster robust, và ước lượng bình phương nhỏ nhất
tổng quát (General Least Square) để khắc phục tự tương quan..
27
4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong phần này, tác giả sẽ trình bày các kết quả phân tích bao gồm thống kê mô
tả các biến, kế đến là phân tích tương quan để dự đoán mối liên hệ giữa các biến,
kết quả chạy hồi quy, phát hiện các khiếm khuyết của mô hình và khắc phục các
khiếm khuyết này.
4.1 Thống kê mô tả các biến:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả cho các nhóm thị trường
Biến
lgR
lgIPI
lgCPI
lgbond
lgM2
lgER
EMERGING MARKET – quốc gia quan sát: 14
Quan sát
846
846
846
846
846
846
mean
0.000677
0.001595
-0.00253
0.003925 0.000415
0.0011586
0.030867
0.002846
0.030324
0.007567 0.018297
sd
0.0317373
-0.163815
-0.19412
-0.04017
-0.15832
-0.05506
-0.0725
min
0.142063
0.012105
0.201831
0.047197 0.091275
max
0.1080747
kurtosis
6.735631
6.391969
72.70379
8.658788
12.1167
5.772311
skewness
-1.066409
-0.39095
-5.14441
0.190006
0.237993 0.918183
FRONTIER MARKET – quốc gia quan sát: 7
Quan sát
387
387
387
387
387
387
mean
0.001649
0.001982
-0.00106
0.00454
0.001138
-0.001463
0.036585
0.002849
0.026131
0.005917 0.013439
sd
0.0407294
-0.206864
-0.11777
-0.00461
-0.12571
-0.01082
-0.04797
min
0.11992
0.012455
0.233303
0.036503 0.069509
max
0.1090976
kurtosis
7.374242
3.908172
3.671163
22.9997
5.978855 6.320441
skewness
-1.0395
-0.14563
0.674602
1.628305
0.786436 0.459709
ALL- quốc gia quan sát 21
Quan sát
1233
1233
1233
1233
1233
1233
mean
0.000982
0.001716
-0.00207
0.004118 0.000642
0.0003359
0.032758
0.002852
0.029071
0.007094 0.016921
sd
0.0348149
-0.206864
-0.19412
-0.04017
-0.15832
-0.05506
-0.0725
min
0.1090976
0.142063
0.012455
0.233303
0.047197 0.091275
max
kurtosis
7.573353
5.361356
51.32226
11.76978
11.68057 6.165029
skewness
-1.101087
-0.28095
-3.2974
0.508927
0.316178 0.853323
28
Thống kê miêu tả được thực hiện cho nhóm các thị trường mới nổi (Emering
market), các thị trường tiền mới nổi (Frontier market) và Nhóm tổng hợp cho cả
thị trường mới nổi và tiền mới nổi (ALL). Kết quả mẫu nghiên cứu cho thấy giá
trị trung bình của tỷ suất sinh lợi nhóm EM là 0.0011586 cao hơn so với nhóm
FM có tỷ suất sinh lợi -0.001463, trong khi độ lệch chuẩn (sd) và biên độ dao
động (min-max) của nhóm FM là 0.0407294 và (-0.206864 đến 0.1090976) đều
cao và rộng hơn EM là 0.0317373 và (-0.163815 đến 0.1080747). Thể hiện FM
có nhiều rủi ro EM. Tuy nhiên tỷ suất sinh lợi trung bình của FM hiện tại có giá
trị âm và thấp hơn EM. Tỷ suất sinh lợi lệch âm có thể do giai đoạn lấy mẫu
nghiên cứu từ tháng 8/2007 đến tháng 12/2012 bị ảnh hưởng của khủng hoảng
tài chính toàn cầu. Ngoài ra độ nhọn (kurtosis) của biến tỷ suất sinh lợi ở 3 nhóm
thị trường: EM, FM, ALL đều lớn hơn 3 và độ nghiên (skewness) của biến tỷ
suất sinh lợi ở 3 nhóm thị trường EM, FM, ALL đều âm cho thấy phân phối của
biến tỷ suất sinh lợi EM, FM, ALL là các phân phối lệch trái và có đuôi lớn.
29
Hình 4.1 Biểu đồ tỷ suất sinh lợi trung bình tháng lgR_mean theo từng nhóm
EM, FM
0,15
0,1
0,05
0
FM
‐0,05
EM
7 0 0 2 / 9 0
8 0 0 2 / 1 0
8 0 0 2 / 5 0
8 0 0 2 / 9 0
9 0 0 2 / 1 0
9 0 0 2 / 5 0
9 0 0 2 / 9 0
0 1 0 2 / 1 0
0 1 0 2 / 5 0
0 1 0 2 / 9 0
1 1 0 2 / 1 0
1 1 0 2 / 5 0
1 1 0 2 / 9 0
2 1 0 2 / 1 0
2 1 0 2 / 5 0
2 1 0 2 / 9 0
‐0,1
‐0,15
‐0,2
‐0,25
Hình 4.1 thể hiện sự tương đồng khá cao giữa hai nhóm thị trường theo thời
gian, tuy nhiên FM có biên độ dao động cao hơn, tại cùng một thời điểm khi thị
trường tốt, tỷ suất sinh lợi của FM tăng cao hơn và ngược lại khi thị trường xấu
tỷ suất sinh lợi của FM sẽ giảm nhiều hơn.
Điều đó khẳng định FM là một dạng của EM ở giai đoạn sơ khai, trong đa dạng
hóa danh mục của các nhà đầu tư thì FM là một lựa chọn thay thế EM dành cho
các nhà đầu tư ưa mạo hiểm, chịu rủi ro cao. Đồng thời thông tin từ thống kê và
mô hình cho thấy khả năng tồn tại mô hình đa nhân tố chung cho cả hai nhóm
EM, FM (ALL)
4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị:
H1: Có ít nhất một bảng dữ liệu dừng
Giả thiết H0: Tất cả các bảng đều có nghiệm đơn vị- tất cả bảng dữ liệu không dừng
30
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở 1 độ trễ
Biến
lgR
lgCPI
lgER
lgM2
lgbond
lgIPI
EMERGING MARKET – quốc gia quan sát: 14
Thống kê W – Im Pesaran Shin
-19.0158
-12.4255
-16.8779
-16.0145
-16.4542
-27.1488
FRONTIER MARKET – quốc gia quan sát: 7
Thống kê W – Im Pesaran Shin
-13.3458
-9.0483
-13.4637
-10.1043
-9.4435
-15.8253
Tất cả hệ số đều không có ý nghĩa về mặt thống kê. Giả thiết H0 bị bác bỏ
Kiểm định nghiệm đơn vị cho dữ liệu unbalanced được thực hiện bằng thống kê
W của Im Pesaran Shin. Kết quả cho thấy tất cả hệ số đều không có ý nghĩa về
mặt thống kê, giả thiết H0 bị bác bỏ. Như vậy bảng dữ liệu các quốc gia EM và
FM đều dừng nên bảng dữ liệu trên toàn bộ mẫu nghiên cứu - nhóm tổng hợp -
ALL cũng có tính dừng
4.3 Phân tích mối tương quan giữa các biến:
Tác giả tiếp tục phân tích mối tương quan giữa các biến bằng ma trận tương
quan
31
Bảng 4.3 Ma trận tương quan giữa các biến
Biến
lgR
lgIPI
lgbond
lgM2
lgER
lgCPI Nhóm EM
1
1
1
1
1 -0.0192 (0.5775) 0.07 (0.0417) -0.2114* (0.0000) 0.0146 (0.6707) -0.5317* (0.0000)
-0.0126 (0.7134) 0.0899* (0.0089) 0.0829 (0.0158) -0.0106 (0.7575)
-0.0803 (0.0195) 0.2708* (0.0000)
1 0.0819 (0.0171)
lgR lgIPI lgCPI lgbond lgM2 lgER
0.1485* (0.0000) -0.0106 (0.7572) 0.0251 (0.4662) Nhóm FM
1
1
1
1
1 -0.0198 (0.6972) 0.0684 (0.1791) -0.2357* (0.0000) 0.1207 (0.0175) -0.2758* (0.0000)
0.025 (0.6243) 0.0164 (0.7484) 0.0086 (0.8659) -0.0273 (0.5928)
-0.0475 (0.3517) 0.0609 (0.2318)
1 0.0352 (0.4905)
lgR lgIPI lgCPI lgbond lgM2 lgER
-0.0373 (0.4649) 0.0967 (0.0574) 0.0267 (0.6007) Nhóm ALL
1
1
1
1
1 -0.0199 (0.4851) 0.0666 (0.0194) -0.2164* (0.0000) 0.0453 (0.1122) -0.4404* (0.0000)
0.0014 (0.9597) 0.0661 (0.0203) 0.0602 (0.0344) -0.0147 (0.6053)
0.0970* (0.0006) 0.02 (0.4829) 0.0265 (0.3534)
-0.0715 (0.0121) 0.2236* (0.0000)
1 0.0729 (0.0104)
lgR lgIPI lgCPI lgbond lgM2 lgER
32
Bảng 4.3 thể hiện hệ số tương quan Pearson giữa các biến và giá trị p-value. Hệ
số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối của hệ số càng gần 1 thể hiện
mối tương quan càng cao. Giá trị âm thể hiện mối tương quan ngược chiều.
Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự (2009, trang 391) hầu hết các nhà nghiên cứu
kinh tế lượng cho rằng khi hệ số tương quan giữa hai biến giải thích nào đó bằng
hoặc cao hơn 0.9 thì đó là một dấu hiệu quan trọng xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến. Kết quả bảng 4.3 cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập là khá
thấp. Cao nhất là tương quan giữa biến động lãi suất trái phiếu chính phủ và biến
động tỷ giá hối đoái là 0.2708 ở nhóm thị trường mới nổi (EM) và 0.2236 ở
nhóm thị trường mới nổi và tiền mới nổi (ALL). Do đó cho thấy không tồn tại đa
cộng tuyến. Kết quả này phù hợp với đặc tính của dữ liệu bảng là hạn chế đa
cộng tuyến.
Đồng thời xem xét hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi thị
trường chứng khoán và các biến độc lập là biến động tỷ giá, lãi suất, cung tiền,
chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số sản xuất công nghiệp ở bảng 4.3. Xét mức ý nghĩa
5% thì ở nhóm các thị trường mới nổi, có mối tương quan dương giữa tỷ suất
sinh lợi TTCK với biến động chỉ số giá tiêu dùng, và mối tương quan âm với
biến động lãi suất, tỷ giá hối đoái, trong đó hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi
TTCK và biến động tỷ giá hối đoái là khá cao -0.5317, ở nhóm các thị trường
tiền mới nổi có mối tương quan dương giữa tỷ suất sinh lợi thị trường chứng
khoán với thay đổi cung tiền, và mối tương quan âm với biến động lãi suất, tỷ
giá hối đoái, trong đó hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi TTCK và biến động
tỷ giá hối đoái là cao nhất -0.2758. Nhóm tổng hợp các thị trường mới nổi và
tiền mới nổi – ALL có mối tương quan dương giữa tỷ suất sinh lợi thị trường
chứng khoán với biến động chỉ số giá tiêu dùng, và mối tương quan âm với biến
động lãi suất, tỷ giá hối đoái, trong đó hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi
TTCK và biến động tỷ giá hối đoái là khá cao và cao nhất trong số các hệ số còn
lại -0.4404. Điều này cho thấy khả năng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ
33
giá, lãi suất và chỉ số TTCK, và biến động cùng chiều giữa chỉ số TTCK và chỉ
số giá tiêu dùng, cung tiền, trong đó tỷ giá hối đoái có mối quan hệ khá chặc với
chỉ số TTCK
4.4 Kết quả hồi quy và lựa chọn mô hình: 4.4.1 Kết quả hồi quy:
34
Bảng 4.4 Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm STATA 11
Pooled Model
(2)
Fixed Effect Model (3)
Random Effect Model (4)
Biến (1)
EM
lgIPI
lgCPI
lgbond
lgM2
lgER
-0.0225545 (0.454) 1.114679 (0.001) -0.0831534 (0.01) 0.2144832 (0.087) -0.895992 (0.000) 0.2995
-0.02134 (0.477) 1.060428 (0.001) -0.08309 (0.01) 0.22387 (0.068) -0.89699 (0.000) 0.2996
(0.000)
-0.02134 (0.477) 1.060428 (0.001) -0.08309 (0.01) 0.22387 (0.069) -0.89699 (0.000) 0.2996 0.2954 (0.000)
R-squared Adj R-squared Prob > F
(0.000)
FM
lgIPI
lgCPI
lgbond
lgM2
lgER
-0.03741 (0.477) 0.208951 (0.783) -0.33355 (0.000) 0.474235 (0.173) -0.81619 (0.000) 0.1381
-0.02911 (0.582) 0.819351 (0.23) -0.32934 (0.000) 0.790239 (0.016) -0.81593 (0.000) 0.1424
(0.000)
-0.02911 (0.582) 0.819351 (0.231) -0.32934 (0.000) 0.790239 (0.017) -0.81593 (0.000) 0.1424 0.1311 (0.000)
R-squared Adj R-squared Prob > F
(0.000)
ALL
lgIPI
lgCPI
lgbond
lgM2
lgER
-0.02665 (0.321) 0.956697 (0.004) -0.14802 (0.000) 0.254216 (0.047) -0.86188 (0.000) 0.2210
-0.02335 (0.386) 1.080449 (0.000) -0.14953 (0.000) 0.326429 (0.009) -0.86421 (0.000) 0.2214
(0.000)
-0.02335 (0.386) 1.080449 (0.000) -0.14953 (0.000) 0.326429 (0.009) -0.86421 (0.000) 0.2214 0.2182 (0.000)
R-squared Adj R-squared Prob > F
(0.000)
35
Tác giả chạy hồi quy lần lượt theo mô hình pooled, fixed effect và random efect.
Mô hình pooled được hồi quy bằng cách sử dụng tất cả dữ liệu xếp chồng không
phân biệt từng quốc gia. Mô hình này bỏ qua những khác biệt giữa các quốc gia,
giữa các thời gian quan sát. Mô hình fixed effect có xem xét đặc trưng của quốc
gia, nhưng những đặc trưng này được cố định theo thời gian. Mô hình ramdom
effect xem xét đặc trưng quốc gia biến động theo thời gian.
Kết quả hồi quy theo cột 2,3,4 bảng 4.4 cho thấy cả 3 mô hình trên 3 nhóm thị
trường đều đồng nhất kết quả dấu chỉ khác nhau về mức ý nghĩa. Cả 3 mô hình
cho 3 nhóm thị trường, chỉ số sản xuất công nghiệp đều không đạt mức ý nghĩa,
cũng như kỳ vọng về dấu
Các thị trường mới nổi - EM ở cả 3 mô hình đều cho kết quả: biến động chỉ số
giá tiêu dùng có tác động cùng chiều lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán
ở mức ý nghĩa 1%. Sự gia tăng cung tiền làm tăng tỷ suất sinh lợi thị trường
chứng khoán ở mức ý nghĩa 10% và biến động tỷ giá hối đoái, lãi suất trái phiếu
chính phủ 10 năm có tác động ngược chiều lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng
khoán ở mức ý nghĩa 1%
Các thị trường tiền mới nổi - FM cả 3 mô hình đều cho kết quả: Biến động tỷ giá
hối đoái, lãi suất trái phiếu chính phủ 10 năm có tác động ngược chiều lên tỷ suất
sinh lợi thị trường chứng khoán ở mức ý nghĩa 1%. Sự gia tăng cung tiền làm
tăng tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán ở mức ý nghĩa 10% với mô hình
Pooled và REM và không có ý nghĩa với mô hình FEM. Mối quan hệ cùng chiều
giữa biến động chỉ số giá tiêu dùng và tỷ suất sinh lợi TTCK đều không có ý
nghĩa về mặt thống kê ở cả 3 mô hình.
Trên toàn bộ mẫu nghiên cứu -thị trường mới nổi và tiền mới nổi – ALL cả 3 mô
hình đều cho kết quả: biến động chỉ số giá tiêu dùng có tác động cùng chiều lên
tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán ở mức ý nghĩa 1%. Sự gia tăng cung tiền
làm tăng chỉ số thị trường chứng khoán ở mức ý nghĩa 1% với mô hình Pooled
36
và REM và mức ý nghĩa 5% với mô hình FEM. Biến động tỷ giá hối đoái, lãi
suất trái phiếu chính phủ 10 năm có tác động ngược chiều lên tỷ suất sinh lợi thị
trường chứng khoán ở mức ý nghĩa 1%.
4.4.2 Lựa chọn mô hình:
Kế tiếp, Tác giả so sánh việc lựa chọn mô hình ước lượng tham số hồi quy nào là
phù hợp nhất giữa Mô hình gộp (Pooled), Mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Dưới đây là kết quả so sánh chạy từ
phần mềm STATA 11:
(cid:153) So sánh giữa Mô hình Pooled Regress và mô hình Fixed Effect Model
(FEM): dùng Likelihood Ratio Test với
• H0: ui=0: sai số giữa các quốc gia trong mô hình FEM=0 (cid:206)dùng
Pooled hiệu quả hơn FEM
• H1: dùng FEM hiệu quả hơn Pooled
(cid:153) So sánh giữa Mô hình Pooled Regress và mô hình Random Effect Model
(REM): dùng lệnh xttest3 trong phần mềm STATA 11 để kiểm tra với giả
thuyết:
• H0: Var(u) = 0: phương sai của sai số giữa các quốc gia trong mô
hình REM=0 (cid:206) dùng Pooled hiệu quả hơn REM
• H1: dùng REM hiệu quả hơn Pooled
(cid:153) So sánh giữa Mô hình Fixed Effect Model (FEM) và mô hình Random Effect
Model (REM): bằng Hausman test
• H0: Sai lệch giữa hệ số của hai mô hình FEM và REM là không hệ
thống: sai lệch mang tính ngẫu nhiên (cid:206)REM hiệu quả hơn FEM
• H1: FEM hiệu quả hơn REM
37
Bảng 4.5 Kết quả tổng hợp các so sánh mô hình
Mô hình lựa chọn
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
H0: REM hiệu quả hơn FEM H0: sigma_u (FE) =0 Pooled hiệu quả hơn FEM H0: Var (u) (REM) =0 Pooled hiệu quả hơn REM
Emerging market
F(13,827)
0.6
Chi2
1.35
Chi2 1.47
Pooled
0.9164
Prob > F 0.8559
Prob > F 0.2247
Prob > F
Frontier market
F(6, 375)
2.09
Chi2
0.68
Chi2 11.47
FEM
Prob > F 0.0539
Prob > F 0.408
0.0428
Prob > F
Nhóm tổng hợp - ALL
1.38
Chi2
0.5
Chi2 12.24
F(20, 1207)
Pooled
0.0316
Prob > F 0.1221
Prob > F 0.4808
Prob > F
Kết quả với mức ý nghĩa 10%, mô hình thích hợp cho nhóm EM, ALL là Pooled,
và FEM cho FM.
Đồng thời, giá trị p-value của nhóm tổng hợp thị trường mới nổi và tiền mới nổi
- ALL trong so sánh giữa Mô hình Pooled và mô hình FEM là 0.1221 cho thấy
kết quả chấp nhận giả thiết rằng sai số giữa các cá thể trong mô hình FEM=0,
nghĩa là là không có sự khác biệt giữa các quốc gia mới nổi, tiền mới nổi.
Hơn nữa, đặc điểm dữ liệu bảng là tập hợp quan sát của nhiều cá thể ở nhiều thời
gian khác nhau nên dễ xảy ra phương sai thay đổi, đặc điểm tỷ suất sinh lợi
TTCK thường xảy ra hiện tượng tự tương quan. Do đó trong phần tiếp theo, tác
giả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
38
4.5 Kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan:
4.5.1 Phương sai thay đổi:
Mục đích là tìm ra các yếu tố tác động đến sai số với giả thuyết sau:
H0: không có phương sai thay đổi
H1: có phương sai thay đổi
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi từ phần mềm STATA 11
Nhóm EM
83.92 chi2 (14)
0.000 Prob>chi2
Nhóm FM
7.96 chi2 (7)
0.3362 Prob>chi2
Nhóm tổng hợp - ALL
222.57 chi2 (21)
0.000 Prob>chi2
Kết quả cho thấy EM, ALL có phương sai thay đổi ở mức ý nghĩa 1%, FM
không có phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 10%. FM không có phương sai
thay đổi, điều này có thể do số quốc gia nghiên cứu tại FM ít, nên ít có sự khác
biệt.
4.5.2 Tự tương quan:
Nhằm kiểm tra giữa các sai số có mối tương quan với nhau hay không ?
Kết quả chạy kiểm định tự tương quan từ phần mềm STATA 11:
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
39
H0: không có tự tương quan bậc 1
H1: Có tự tương quan bậc 1
Bảng 4.7 Kết quả kiểm tra tự tương quan từ phần mềm STATA 11
Nhóm EM
F(1,13) 2.394
Prob > F 0.1458
Nhóm FM
F(1,6) 9.347
Prob > F 0.0223
Nhóm tổng hợp - ALL
F(1,20) 10.759
Prob > F 0.0037
p-value tại EM là 0.1458 nên cho thấy chấp nhận giả thiết không có tự tương
quan ở mức ý nghĩa 10%. P-value kiểm tra tự tương quan của nhóm FM có giá
trị 0.0223, kết quả bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận H1 ở mức ý nghĩa 5%. Mô hình
có tự tương quan. P-value của nhóm ALL có giá trị 0.0037, bác bỏ cao giả thiết
H0 và chấp nhận H1 ở mức ý nghĩa 1%, như vậy nhóm ALL có tự tương quan.
40
4.6 Khắc phục khiếm khuyết của mô hình
Bảng 4.8 Kết quả các khiếm khuyết và phương pháp khắc phục
Nhóm thị trường (1) Phương pháp khắc phục (4)
Mô hình lựa chọn – cột 7 bảng 4.4 (2) Pooled OLS robust EM
FEM Các khiếm khuyết mục 4.5 (3) Phương sai thay đổi Tự tương quan GLS dữ liệu FM
Pooled
bảng OLS, cluster- robust Nhóm tổng hợp - ALL
Phương sai thay đổi và tự tương quan
Như vậy theo kết quả nghiên cứu tại mục 4.4 và 4.5 EM, ALL bị phương sai
thay đổi; FM, ALL bị tự tương quan. Điều này có thể giải thích bằng đặc trưng
của dữ liệu bảng, tồn tại phương sai thay đổi do số lượng cá thể nghiên cứu
nhiều và đặc trưng tổng thể nghiên cứu là thị trường chứng khoán thường xảy ra
hiện tượng tự tương quan. Do đó, để hồi quy đạt hiệu quả, tác giả tiếp tục khắc
phục phương sai thay đổi cho mô hình EM, ALL, và tự tương quan cho FM,
ALL. Phương pháp khắc phục là hồi quy OLS robust, nhằm điều chỉnh độ lệch
chuẩn để khắc phục phương sai đổi trên EM, hệ số hồi quy của ước lượng OLS
robust vẫn không đổi so với OLS, nhưng độ lệch chuẩn robust được điều chỉnh
rộng hơn do đó kết quả mức ý nghĩa của hệ số hồi quy sẽ có thay đổi, có những
nhân tố có mối tương quan yếu, có ý nghĩa với hồi quy OLS sẽ không có ý nghĩa
khi hồi quy OLS robust; hồi quy GLS trên dữ liệu bảng khắc phục tự tương quan
trên FM, và hồi quy OLS cluster robust điều chỉnh độ lệch chuẩn để khắc phục
phương sai thay đổi và tự tương quan trên ALL, tương tự hồi quy OLS robust, hệ
số hồi quy không đổi, nhưng độ lệch chuẩn điều chỉnh rộng hơn do đó làm một
số biến có thể có ý nghĩa trong mô hình Pooled, nhưng không có ý nghĩa trong
OLS robust cluster.
41
Bảng 4.9 Kết quả hồi quy khắc phục các khiếm khuyết trong mô hình
Hệ số (2) Độ lệch chuẩn (3) Độ lệch chuẩn Robust (4) P>t (5) P>Z (6) Biến (1)
EM
-.0213419 .0299789 .0288084 0.459 lgIPI
.3257465 .4151224 0.011 lgCPI 1.060428
.0321138 .0482876 0.086 lgbond
-.083091 .2238679 .1227866 .173944 0.198 lgM2
.0524027 .0667659 0.000 lgER -.8969873
-.0012344 .0011608 .0013557 0.363 const
0.2996 R-squared
0.0000 Prob > F
FM
lgIPI -0.03419 0.048287 0.479
lgCPI 0.800409 0.747427 0.284
lgbond 0.070751 0 -0.28141
lgM2 0.318531 0.026 0.708077
lgER
-0.73139 -0.00566 0.13629 0.003068 0 0.065 const
R-squared
0.0000 Prob > F
ALL
lgIPI -0.02335 0.026908 0.019621 0.248
lgCPI 0.309126 0.289597 0.001 1.080449
lgbond 0.031317 0.060214 0.022 -0.14953
lgM2 0.124811 0.127167 0.018 0.326429
lgER 0.053436 0.096456 0
const -0.86421 -0.00259 0.001141 0.074
0.001377 0.2214 R-squared
0.0000 Prob > F
42
Kết quả hồi quy khắc phục các khiếm khuyết của 3 nhóm thị trường đều đồng
nhất kết quả về dấu chỉ khác nhau về mức ý nghĩa.
Chỉ số sản xuất công nghiệp cả 3 nhóm thị trường đều không đạt mức ý nghĩa,
cũng như kỳ vọng về dấu chứng tỏ bài nghiên cứu không tìm ra mối liên hệ giữa
biến động chỉ số sản xuất công nghiệp và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán
cho các nhóm thị trường mới nổi, tiền mới nổi. Điều này có thể lý giải một phần
do giới hạn về dữ liệu. Ở một số thị trường chỉ số sản xuất – manufacturing
index được lấy thay cho chỉ số sản xuất công nghiệp chung (gồm
manufacturing, mining và electricity), đồng thời tại các thị trường mới nổi chỉ số
sản xuất công nghiệp có thể chưa đại diện cho hoạt động kinh tế thực.
Lạm phát (CPI) có tương quan, ảnh hưởng cùng chiều lên tỷ suất sinh lợi các thị
trường mới nổi – EM ở mức ý nghĩa 5%. Đối với thị trường FM, dấu và hệ số
hồi quy dương nhưng không có ý nghĩa. Xét trên cả 21 thị trường thì lạm phát có
ảnh hưởng cùng chiều ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này phù hợp với lập luận của
Fisher (1930), Asprem (1989) là giá trong điều kiện bình thường phản ánh đầy
đủ lạm phát kỳ vọng, nhà đầu tư sẽ được bù đắp đầy đủ lạm phát thông qua sự
gia tăng trong tỷ suất sinh lợi, cổ phần có thể đóng vai trò là một công cụ phòng
ngừa lạm phát. Kết quả này phù hợp với bằng chứng từ nghiên cứu của Serkan
Yilmaz Kandir (2008), Kuwornu and Nantwi (2011), Seyed Mehdi Hosseini et
al. (2011), Nopphon Tangjitprom (2012).
Lãi suất có ảnh hưởng ngược chiều lên chỉ số TTCK ở các thị trường mới nổi ở
mức ý nghĩa 10%, ở thị trường tiền mới nổi mức ý nghĩa 5%. Xem xét ở 21 thị
trường mới nổi và tiền mới nổi, lãi suất có ảnh hưởng ngược chiều lên tỷ suất
sinh lợi ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp với lập luận Fama (1990) sự sụt
giảm lãi suất sẽ làm giảm chi phí vay của doanh nghiệp, khuyến khích doanh
nghiệp mở rộng sản xuất; Asprem (1989) lãi suất là tỷ suất lợi nhuận an toàn cho
nhà đầu tư gởi tiết kiệm so với các kênh đầu tư khác, nó có tương quan dương
43
với tỷ lệ chiết khấu yêu cầu, do đó có tương quan âm với tỷ suất sinh lợi thị
trường chứng khoán. Đồng thời kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với các bằng
chứng thực nghiệm từ nghiên cứu của Asprem (1989), Serkan Yilmaz Kandir
(2008), Ahmet Büyükşalvarcı (2010), Aisyah Abdul Rahman et al. (2009),
Mahmudul Alam and Gazi Salah Uddin (2009), Sulaiman D. Mohammad et al.
(2009), Kuwornu and Nantwi (2011), Aurangzeb (2012)
Cung tiền (M2) có mối tương quan cùng chiều với tỷ suất sinh lợi thị trường tiền
mới nổi, và 21 thị trường mới nổi và tiền mới nổi ở mức ý nghĩa 5%. Đối với thị
trường EM, dấu và hệ số hồi quy dương nhưng không có ý nghĩa về mặt thống
kê. Kết quả nghiên cứu phù hợp với lập luận của Homa và Jaffee (1971) cho
rằng cung tiền thực tăng dẫn đến làm giảm lãi suất thực thì mối quan hệ giữa
cung tiền và tỷ suất sinh lợi sẽ cùng chiều, vì lãi suất thực giảm thì tỷ suất sinh
lợi sẽ tăng. Và phù hợp với bằng chứng từ các nghiên cứu của Asprem (1989),
Ahmet Büyükşalvarcı (2010), Seyed Mehdi Hosseini et al. (2011), Yu Hsing et
al. (2012)
Biến động tỷ giá hối đoái có tương quan âm với tỷ suất sinh lợi ở mức ý nghĩa
1% ở thị trường mới nổi - EM, thị trường tiền mới nổi – FM và cả ở 21 thị
trường mới nổi và tiền mới nổi – ALL. Theo lập luận của Pan et al. (2007) nếu
đồng nội tệ mất giá (tỷ giá hối đoái tăng) thì giá cả hàng nhập khẩu sẽ trở nên đắt
hơn, nghĩa là chi phí đầu vào của các công ty nhập khẩu tăng và làm giảm dòng
tiền vào của chúng, và ngược lại nếu đồng nội tệ tăng giá (tỷ giá hối đoái giảm)
thì các nhà nhập khẩu sẽ có lợi thế, chi phí đầu vào sẽ giảm và thu nhập có thể
tăng. Ngoài ra, theo Ye Bai and Christopher J. Green (2011) sự lo ngại giảm giá
đồng tiền (tỷ giá hối đoái tăng) sẽ làm cho các nhà đầu tư nước ngoài rút khỏi thị
trường, áp lực bán chứng khoán để rút vốn có thể làm thị trường chứng khoán
của quốc gia sụt giảm nghĩa là khi tỷ giá hối đoái tăng sẽ làm giá chứng khoán
giảm. Kết quả nghiên cứu này hàm ý các thị trường mới nổi, tiền mới nổi này có
44
mức độ nhập khẩu cao, hoặc thị trường chứng khoán tại các thị trường này chịu
ảnh hưởng bởi dòng vốn đầu tư quốc tế. Kết quả này phù hợp với bằng chứng từ
nghiên cứu của Asprem (1989), Ahmet Büyükşalvarcı (2010), Aisyah Abdul
Rahman et al. (2009), Hussain Ali Bekhet & Mohamed Ibrahim Mugableh
(2012), Sulaiman D. Mohammad et al. (2009), Kuwornu and Nantwi (2011),
Nopphon Tangjitprom (2012)
Như vậy kết quả nghiên cứu cho thấy có một số nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ
suất sinh lợi các thị trường mới nổi và tiền mới nổi. Ở nhóm các thị trường mới
nổi tác giả tìm được 3 nhân tố vĩ mô tác động lên tỷ suất sinh lợi là lạm phát, lãi
suất và tỷ giá hối đoái, trong đó lạm phát tăng 1% làm chỉ số TTCK tăng 1.06%;
lãi suất tăng 1% làm chỉ số TTCK giảm 0.083% và tỷ giá hối đoái tăng 1% làm
chỉ số TTCK giảm 0.897%; mối quan hệ giữa chỉ số sản xuất công nghiệp, cung
tiền và tỷ suất sinh lợi các thị trường mới nổi không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Ở nhóm các thị trường tiền mới nổi, tác giả tìm được 3 nhân tố lãi suất, cung tiền
và tỷ giá hối đoái tác động lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán có ý nghĩa
về mặt thống kê. Trong đó lãi suất tăng 1% làm chỉ số TTCK giảm 0.281%; cung
tiền tăng 1% làm chỉ số TTCK tăng 0.708%; tỷ giá hối đoái tăng 1% làm chỉ số
TTCK giảm 0.731%; mối quan hệ giữa chỉ số sản xuất công nghiệp, lạm phát và
tỷ suất sinh lợi các thị trường tiền mới nổi không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Đặc biệt trong nhóm tổng hợp 21 thị trường mới nổi và tiền mới nổi (ALL) cả 4
biến vĩ mô tỷ giá hối đoái, lãi suất, cung tiền và lạm phát đều có tác động lên tỷ
suất sinh lợi thị trường chứng khoán. Mô hình giải thích 22.4% biến động của
chỉ số TTCK. Trong đó chỉ số giá tiêu dùng thay đổi 1% làm chỉ số TTCK tăng
1.08%; tỷ giá hối đoái tăng 1% làm chỉ số TTCK giảm 0.864%; cung tiền tăng
1% làm chỉ số TTCK tăng 0.32% và lãi suất trái phiếu chính phủ tăng 1% làm
chỉ số TTCK giảm 0.149%. Như vậy ở các thị trường mới nổi và tiền mới nổi, cổ
phiếu có thể sử dụng như công cụ phòng ngừa lạm phát rất tốt do tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu bù đắp nhiều hơn sự gia tăng lạm phát. Đồng thời chính sách tiền tệ
45
tại các thị trường này có vai trò quan trọng trong sự biến động của chỉ số thị
trường chứng khoán. Chính sách tiền tệ nới lỏng (tăng cung tiền, giảm lãi suất)
sẽ dẫn đến sự gia tăng giá chứng khoán, và ngược lại chính sách tiền tệ thắt chặt
sẽ dẫn đến giảm giá chứng khoán. Hơn nữa có lẽ các thị trường mới nổi, tiền mới
nổi đang trong giai đoạn phát triển, nên mức độ nhập khẩu cao, đồng thời chịu
ảnh hưởng bởi dòng vốn đầu tư quốc tế nên tỷ giá hối đoái có mối tương quan
ngược chiều khá chặc với tỷ suất sinh lợi của TTCK.
46
5 KẾT LUẬN, HÀM Ý VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
5.1 Kết luận:
Có nhiều nghiên cứu đã tìm thấy mối liên hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ
suất sinh lợi thị trường chứng khoán ở một quốc gia, một nhóm quốc gia nào đó.
Đồng thời đó, thị trường chứng khoán tiền mới nổi (thị trường mới nổi ở giai đoạn
sơ khai) được nhắc đến nhiều như một lựa chọn đầu tư hấp dẫn cho các nhà đầu tư
quốc tế, tuy nhiên thông tin nghiên cứu có phần hạn chế. Bài nghiên cứu này sử
dụng dữ liệu bảng để xem xét liệu có tồn tại ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô lên tỷ
suất sinh lợi ở các thị trường mới nổi, tiền mới nổi. Tác giả đã sử dụng các nhân tố
là chỉ số sản xuất công nghiệp (đại diện cho hoạt động kinh tế thực), chỉ số giá tiêu
dùng (đại diện cho lạm phát), lãi suất trái phiếu chính phủ 10 năm, cung tiền M2
(đại diện cho cung tiền) và tỷ giá hối đoái và tìm thấy những bằng chứng cho thấy
tồn tại ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô ở các thị trường mới nổi, tiền mới nổi và
tổng hợp ở cả 21 thị trường mới nổi + tiền mới nổi như một khẳng định, thị trường
tiền mới nổi là một phần của thị trường mới nổi. Trong kiểm định đối với toàn bộ
mẫu thì ngoại trừ chỉ số sản xuất công nghiệp không có tác động lên tỷ suất sinh lợi,
các biến còn lại chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền có tác động tích cực lên tỷ suất sinh
lợi và lãi suất, tỷ giá hối đoái có tác động tiêu cực lên tỷ suất sinh lợi thị trường
chứng khoán. Cụ thể chỉ số giá tiêu dùng tăng 1% làm chỉ số TTCK tăng 1.08%; tỷ
giá hối đoái tăng 1% làm chỉ số TTCK giảm 0.864%; cung tiền tăng 1% làm chỉ số
TTCK tăng 0.32% và lãi suất trái phiếu chính phủ tăng 1% làm chỉ số TTCK giảm
0.149%
5.2 Hàm ý của đề tài:
Bài nghiên cứu tìm thấy sự ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi ở
các thị trường mới nổi, tiền mới nổi và trên toàn bộ mẫu gồm cả thị trường mới nổi
và tiền mới nổi
47
Bài nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ (cung tiền, lãi suất) có vai trò quan trọng
đối với biến động chỉ số thị trường chứng khoán mới nổi và tiền mới nổi. Chính
sách tiền tệ nới lỏng sẽ tác động làm tăng giá chứng khoán và ngược lại
Bài nghiên cứu tìm thấy bằng chứng cho thấy khả năng các thị trường mới nổi, tiền
mới nổi có mức độ nhập khẩu cao (giả định TTCK phản ánh đầy đủ hoạt động của
nền kinh tế); thị trường chứng khoán tại các thị trường này chịu ảnh hưởng bởi dòng
vốn đầu tư quốc tế.
Đồng thời đó, bài nghiên cứu cũng tìm thấy bằng chứng cho thấy thị trường tiền
mới nổi là một dạng của thị trường mới nổi chứa đựng nhiều rủi ro hơn
5.3 Hạn chế của đề tài:
Do số liệu thu thập được hạn chế, dữ liệu nghiên cứu là toàn bộ dữ liệu tác giả thu
thập được, nên mẫu nghiên cứu chưa đầy đủ theo yêu cầu đặt ra
Dựa trên các kết quả kiểm định và hồi quy, tác giả đã sử dụng các phương pháp
điều chỉnh độ lệch chuẩn robust, cluster trên OLS, và điều chỉnh tự tương quan trên
dữ liệu bảng bằng GLS để đảm bảo kết quả nghiên cứu vững và hiệu quả. Tuy nhiên
với đặc điểm dữ liệu thị trường chứng khoán thường có tương quan chuỗi, các
nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng GMM trên dữ liệu bảng
48
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1 Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự, 2009. Dự báo và phân tích dữ liệu trong
kinh tế và tài chính. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống Kê
Tiếng Anh:
1 Ahmet Büyükşalvarcı, 2010. The Effects of Macroeconomics Variables on
Stock Returns: Evidence from Turkey. European Journal of Social Sciences,
Volume 14, Number 3, 404-416
2 Aisyah Abdul Rahman et al., 2009. Macroeconomic determinants of
Malaysian stock market. African Journal of Business ManagEMent, Vol.3
(3), 095-106
3 Asprem, 1989. Stock prices, asset portfolios and macroeconomic variables in
ten european coutries. Journal of Banking and Finance, 13(4-5), 589-612
4 Aurangzeb, 2012. Factors Affecting Performance of Stock Market: Evidence
from South Asian Countries . International Journal of Academic Research in
Business and Social Sciences, Vol. 2 (9), 1-15
5 Chen, Roll and Ross, 1986. Economic forces and the stock market. Journal
of Business, 59(3): 83-403
6 Fama (1981). Stock returns, real activity, inflation and money. American
Economic Review, 71: 545-564
7 Fama, 1990. Stock Returns, Expected Returns, and Real Activity. Journal of
Finance, 45(4), 1089-1108
8 Fisher, I., 1930. The theory of interest. New York: Macmillan.
49
9 Homa và Jaffee, 1971. The Supply of Money and Common Stock Prices. The
Journal of Finance, 26(5): 1045-1066
10 Hussain Ali Bekhet & Mohamed Ibrahim Mugableh, 2012. Investigating
Equilibrium Relationship between Macroeconomic Variables and Malaysian
Stock Market Index through Bounds Tests Approach. International Journal
of Economics and Finance, Vol. 4 (10), 69-81
11 Kuwornu and Nantwi, 2011. Macroeconomic Variables and Stock Market
Returns: Full Information Maximum Likelihood Estimation. Research
Journal of Finance and Accounting. Vol 2 (4), 49-63.
12 Kvint, V.L, 1999. The global emerging market in transition: Articles,
forecasts, and studies. New York: Fordham University Press
13 Mahmudul Alam and Gazi Salah Uddin, 2009. Relationship between Interest
Rate and Stock Price: Empirical Evidence from Developed and Developing
Countries. International Journal of Business and Management, Vol. 4 (4),
43-51.
14 Mohamed Khaled Al-Jafari et al., 2011. Investigating the Relationship
between Stock Market Returns and acroeconomic Variables Evidence from
Developed and EMerging Markets. International Research Journal of
Finance and Economics, 79: 6-30
15 MSCI, 2012. MSCI Global Investable Market Indices Methodology. Morgan
Stanley Capital International
16 Muhammed Monjurul Quadir, 2012. The Effect of Macroeconomic Variables
On Stock Returns on Dhaka Stock Exchange. International Journal of
Economics and Financial, Vol. 2 (4), 480-487
50
17 Myers, R. H, 1990. Classical and modern regression with applications (2nd
ed.). Boston: PWS-Kent.
18 Nopphon Tangjitprom, 2012. Macroeconomic Factors of EMerging Stock
Market: The Evidence from Thailand. International Journal of Financial
Research, Vol. 3 (2) , 105-114
19 Pan et al., 2007. Dynamic linkages between Exchange Rates and Stock
Prices: Evidence from East Asian Markets. Int. Rev. Econ. Finance, 16:503-
520
20 Princeton university. Getting Started in Data Analysis The Online Training
Section at DSS. Available at:
at 30 June 2013]
21 Rice university. Chapter 15 Panel Data Models. Available at:
[Accessed at 30 June 2013]
22 SerkanYilmaz Kandir, 2008. Macroeconomic Variables, Firm Characteristics
and Stock Returns: Evidence from Turkey. International Research Journal of
Finance and Economics, 16: 35-51
23 Seyed Mehdi Hosseini et al., 2011. The Role of Macroeconomic Variables on
Stock Market Index in China and India. International Journal of Economics
and Finance. Vol. 3 (6), 233-243
24 Singh et al., 2011. Macroeconomic factors and stock returns: Evidence from
Taiwan. Journal of Economics and International Finance, Vol. 2(4), pp.217-
227
51
25 Sulaiman D. Mohammad et al., 2009. Impact of Macroeconomics Variables
on Stock Prices: Emperical Evidance in Case of KSE (Karachi Stock
Exchange). European Journal of Scientific Research, Vol.38 (1), 96-103
26 The Economist, 2010. The emerging emerging markets. The economist.
Available at
27 White, 1980. A Heteroskedasticity - Consistent Covariance Matrix Estimator
and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 1980, vol. 4 (4), 817-
838
28 Ye Bai and Christopher J. Green, 2011. Determinants of cross-sectional stock
return variations in Emerging markets. Empirical economics : a journal of
the Institute for Advanced Studies, Vienna, Austria. - Berlin : Springer, Vol.
41 (1), 81-102
29 Yu Hsing et al., 2012. Macroeconomic Determinants of the Stock Market
Index for a Major Latin American Country and Policy Implications. Business
and Economic Research, Vol.2 (1), 1-10
52
Phụ lục 1. Kết quả chạy hồi quy dạng Pooled từ phần mềm STATA 11
EM . reg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==1 Source | SS df MS Number of obs = 846 -------------+------------------------------ F( 5, 840) = 71.85 Model | .254967733 5 .050993547 Prob > F = 0.0000 Residual | .596161476 840 .000709716 R-squared = 0.2996 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2954 Total | .851129209 845 .001007254 Root MSE = .02664 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0213419 .0299789 -0.71 0.477 -.0801842 .0375003 lgcpi | 1.060428 .3257465 3.26 0.001 .421055 1.6998 lgbond | -.083091 .0321138 -2.59 0.010 -.1461236 -.0200583 lgm2 | .2238679 .1227866 1.82 0.069 -.0171367 .4648725 lger | -.8969873 .0524027 -17.12 0.000 -.999843 -.7941317 _cons | -.0012344 .0011608 -1.06 0.288 -.0035128 .0010439 FM . reg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==2 Source | SS df MS Number of obs = 387 -------------+------------------------------ F( 5, 381) = 12.65 Model | .091155729 5 .018231146 Prob > F = 0.0000 Residual | .549173013 381 .001441399 R-squared = 0.1424 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1311 Total | .640328742 386 .001658883 Root MSE = .03797 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0291056 .0528676 -0.55 0.582 -.1330544 .0748431 lgcpi | .8193514 .6823049 1.20 0.231 -.5222032 2.160906 lgbond | -.3293388 .0742378 -4.44 0.000 -.4753058 -.1833717 lgm2 | .7902386 .3286621 2.40 0.017 .1440199 1.436457 lger | -.8159347 .1442738 -5.66 0.000 -1.099607 -.5322621 _cons | -.0060479 .0027182 -2.22 0.027 -.0113924 -.0007033 ------------------------------------------------------------------------------ ALL . reg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger Source | SS df MS Number of obs = 1233 -------------+------------------------------ F( 5, 1227) = 69.76 Model | .330543751 5 .06610875 Prob > F = 0.0000 Residual | 1.16273876 1227 .000947627 R-squared = 0.2214 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2182 Total | 1.49328251 1232 .00121208 Root MSE = .03078 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.02335 .0269078 -0.87 0.386 -.0761404 .0294404 lgcpi | 1.080449 .3091263 3.50 0.000 .4739746 1.686924 lgbond | -.1495342 .0313167 -4.77 0.000 -.2109743 -.0880941 lgm2 | .3264287 .124811 2.62 0.009 .0815621 .5712954 lger | -.8642111 .0534361 -16.17 0.000 -.9690474 -.7593748 _cons | -.0025943 .001141 -2.27 0.023 -.0048329 -.0003558 ------------------------------------------------------------------------------
53
Phụ lục 2. Kết quả chạy hồi quy dạng FEM từ phần mềm STATA 11
EM . xtreg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==1, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 846 Group variable: quocgia Number of groups = 14 R-sq: within = 0.3011 Obs per group: min = 35 between = 0.0998 avg = 60.4 overall = 0.2995 max = 64 F(5,827) = 71.25 corr(u_i, Xb) = -0.0016 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0225545 .030102 -0.75 0.454 -.0816398 .0365308 lgcpi | 1.114679 .3406019 3.27 0.001 .446133 1.783225 lgbond | -.0831534 .0323279 -2.57 0.010 -.1466079 -.0196989 lgm2 | .2144832 .125366 1.71 0.087 -.0315898 .4605561 lger | -.895992 .0526638 -17.01 0.000 -.9993624 -.7926216 _cons | -.0012839 .0011854 -1.08 0.279 -.0036107 .001043 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .00269715 sigma_e | .02672347 rho | .01008373 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ st that all u_i=0: F(13, 827) = 0.60 Prob > F = 0.8559 F te FM Fixed-effects (within) regression Number of obs = 387 Group variable: quocgia Number of groups = 7 R-sq: within = 0.1357 Obs per group: min = 32 between = 0.5501 avg = 55.3 overall = 0.1381 max = 64 F(5,375) = 11.77 corr(u_i, Xb) = 0.0505 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgR | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgCPI | .208951 .7597824 0.28 0.783 -1.285017 1.702919 lgER | -.8161889 .1434916 -5.69 0.000 -1.098338 -.53404 lgM2 | .474235 .3471209 1.37 0.173 -.2083124 1.156782 lgbond | -.3335475 .0737133 -4.52 0.000 -.4784906 -.1886044 lgIPI | -.0374097 .0524962 -0.71 0.477 -.1406335 .0658142 _cons | -.003394 .0029212 -1.16 0.246 -.009138 .00235 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .0084017 sigma_e | .03764484 rho | .04744741 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(6, 375) = 2.09 Prob > F = 0.0539
54
ALL . xtreg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger,fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1233 Group variable: quocgia Number of groups = 21 R-sq: within = 0.2213 Obs per group: min = 32 between = 0.3784 avg = 58.7 overall = 0.2210 max = 64 F(5,1207) = 68.61 corr(u_i, Xb) = 0.0275 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0266529 .0268516 -0.99 0.321 -.0793338 .026028 lgcpi | .9566968 .3294511 2.90 0.004 .3103364 1.603057 lgbond | -.1480199 .0313107 -4.73 0.000 -.2094494 -.0865904 lgm2 | .2542161 .1279978 1.99 0.047 .0030932 .5053389 lger | -.8618759 .0533705 -16.15 0.000 -.9665852 -.7571665 _cons | -.0020797 .0011759 -1.77 0.077 -.0043868 .0002274 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .00506905 sigma_e | .03068874 rho | .02655853 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(20, 1207) = 1.38 Prob > F = 0.1221
Phụ lục 3: Kết quả chạy hồi quy dạng REM từ phần mềm STATA 11
----------------------------------------------------------------------------
EM . xtreg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==1, re Random-effects GLS regression Number of obs = 846 Group variable: quocgia Number of groups = 14 R-sq: within = 0.3011 Obs per group: min = 35 between = 0.1066 avg = 60.4 overall = 0.2996 max = 64 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(5) = 359.25 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0213419 .0299789 -0.71 0.477 -.0800994 .0374156 lgcpi | 1.060428 .3257465 3.26 0.001 .4219762 1.698879 lgbond | -.083091 .0321138 -2.59 0.010 -.1460328 -.0201492 lgm2 | .2238679 .1227866 1.82 0.068 -.0167894 .4645252 lger | -.8969873 .0524027 -17.12 0.000 -.9996948 -.7942799 _cons | -.0012344 .0011608 -1.06 0.288 -.0035095 .0010407 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 0 sigma_e | .02672347 rho | 0 (fraction of variance due to u_i) --
55
------------------------------------------------------------------------
FM . xtreg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==2, re Random-effects GLS regression Number of obs = 387 Group variable: quocgia Number of groups = 7 R-sq: within = 0.1325 Obs per group: min = 32 between = 0.6726 avg = 55.3 overall = 0.1424 max = 64 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(5) = 63.24 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0291056 .0528676 -0.55 0.582 -.1327242 .0745129 lgcpi | .8193514 .6823049 1.20 0.230 -.5179416 2.156645 lgbond | -.3293388 .0742378 -4.44 0.000 -.4748421 -.1838354 lgm2 | .7902386 .3286621 2.40 0.016 .1460727 1.434405 lger | -.8159347 .1442738 -5.66 0.000 -1.098706 -.5331633 _cons | -.0060479 .0027182 -2.22 0.026 -.0113754 -.0007203 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 0 sigma_e | .03764484 rho | 0 (fraction of variance due to u_i) ------ ALL . xtreg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger, re Random-effects GLS regression Number of obs = 1233 Group variable: quocgia Number of groups = 21 R-sq: within = 0.2210 Obs per group: min = 32 between = 0.3948 avg = 58.7 overall = 0.2214 max = 64 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(5) = 348.81 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.02335 .0269078 -0.87 0.386 -.0760883 .0293883 lgcpi | 1.080449 .3091263 3.50 0.000 .4745728 1.686326 lgbond | -.1495342 .0313167 -4.77 0.000 -.2109137 -.0881547 lgm2 | .3264287 .124811 2.62 0.009 .0818036 .5710538 lger | -.8642111 .0534361 -16.17 0.000 -.968944 -.7594783 _cons | -.0025943 .001141 -2.27 0.023 -.0048306 -.000358 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 0 sigma_e | .03068874 rho | 0 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------
56
Phụ lục 4: Kết quả chạy hồi quy khắc phục các khiếm khuyết phương sai thay đổi và tự tương quan EM – Hồi quy Pooled OLS robust khắc phục phương sai thay đổi . reg lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==1, vce(robust) Linear regression Number of obs = 846 F( 5, 840) = 40.82 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2996 Root MSE = .02664 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust lgr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0213419 .0288084 -0.74 0.459 -.0778868 .035203 lgcpi | 1.060428 .4151224 2.55 0.011 .2456287 1.875227 lgbond | -.083091 .0482876 -1.72 0.086 -.1778695 .0116875 lgm2 | .2238679 .173944 1.29 0.198 -.117548 .5652838 lger | -.8969873 .0667659 -13.43 0.000 -1.028035 -.7659398 _cons | -.0012344 .0013557 -0.91 0.363 -.0038954 .0014265 ---------------------------------------------------------------------------- -- FM – Hồi quy GLS dữ liệu bảng khắc phục tự tương quan . xtgls lgr lgipi lgcpi lgbond lgm2 lger if thitruong==2, corr(1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.1941) Estimated covariances = 1 Number of obs = 387 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 7 Estimated coefficients = 6 Obs per group: min = 32 avg = 55.28571 max = 64 Wald chi2(5) = 55.37 Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ lgr | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- lgipi | -.0341941 .048287 -0.71 0.479 -.128835 .0604467 lgcpi | .8004087 .7474267 1.07 0.284 -.6645207 2.265338 lgbond | -.2814123 .0707506 -3.98 0.000 -.4200809 -.1427437 lgm2 | .7080765 .3185311 2.22 0.026 .083767 1.332386 lger | -.7313866 .1362902 -5.37 0.000 -.9985105 -.4642627 _cons | -.005657 .003068 -1.84 0.065 -.0116703 .0003563 -- ----------------------------------------------------------------------------
57
