Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố kinh tế vĩ mô và biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

-------------------------------

NGUYỄN THỊ MỸ DUY

CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ BIẾN

ĐỘNG CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS TRẦN THỊ THÙY LINH

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ

người hướng dẫn khoa học là PGS. TS Trần Thị Thùy Linh. Các nội dung nghiên cứu

và kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ

công trình khoa học nào. Số liệu sử dụng trong việc chạy mô hình được chính tác giả

thu thập và ghi nguồn gốc rõ ràng, các số liệu khác phục vụ cho việc phân tích, nhận

xét, đánh giá được thu thập từ các nguồn khác nhau và đã ghi trong phần tài liệu tham

khảo.

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm

trước hội đồng nhà trường.

TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm

Người cam đoan

NGUYỄN THỊ MỸ DUY

MỤC LỤC

Trang

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT ......................................................................................................................... 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN CÁC NỘI DUNG CỦA LUẬN VĂN

VÀ CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ................................................................................ 2

1.1 Lý do chọn đề tài: ................................................................................................. 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu: .................................................... 3

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu: ........................................................................................ 3

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu: .......................................................................................... 3

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: ..................................................................... 4

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu: ...................................................................................... 4

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu: ......................................................................................... 4

1.4 Phương pháp nghiên cứu: ................................................................................... 4

1.5 Bố cục bài nghiên cứu: ........................................................................................ 5

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ......... 6

2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động giữa những biến kinh tế vĩ mô và

thị trường chứng khoán: ............................................................................................. 6

2.2 Tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm: ............................................................. 10

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................ 15

3.1 Dữ liệu nghiên cứu: ............................................................................................ 15

3.2 Mô tả biến: .......................................................................................................... 16

3.3 Mô hình nghiên cứu và phương pháp kiểm định: .......................................... 20

3.3.1 Mô hình nghiên cứu: ....................................................................................... 20

3.3.2 Phương pháp kiểm định: ................................................................................. 21

CHƯƠNG 4: CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .......................................................... 28

4.1 Phân tích thống kê mô tả các biến: .................................................................. 28

4.1.1 Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán VN-Index: ......................... 28

4.1.2 Phân tích thống kê mô tả: ............................................................................... 31

4.2 Kết quả nghiên cứu: .......................................................................................... 33

4.2.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị: ................................................................. 33

4.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết và mô hình hiệu chỉnh sai số vector: ......... 34

4.2.3 Phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai: ..................................... 45

4.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu: ......................................................................... 52

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ............................................................................................ 56

5.1 Kết luận về vấn đề nghiên cứu: ........................................................................ 56

5.2 Một số kiến nghị: ................................................................................................ 57

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo: ........................................ 59

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................... 60

PHỤ LỤC 1 ..................................................................................................................... 65

PHỤ LỤC 2 ..................................................................................................................... 69

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu trước đây .................................................................. 11

Bảng 3-1: Các biến số trong mô hình nghiên cứu .......................................................... 19

Biểu đồ 4-1: Diễn biến chỉ số VN-Index từ tháng 7/2000 đến tháng 3/2013 ................ 28

Bảng 4-1: Thống kê mô tả .............................................................................................. 31

Bảng 4-2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ................................................................. 33

Bảng 4-3: Kết quả kiểm định đồng liên kết ................................................................... 35

Bảng 4-4: Kết quả hiệu chỉnh sai số VECM .................................................................. 43

Biểu đồ 4-2: Kết quả hàm phản ứng đẩy ........................................................................ 48

Bảng 4-5: Kết quả phân rã phương sai của VN-Index ................................................... 50

TÓM TẮT

Luận văn nghiên cứu các nhân tố kinh tế vĩ mô là chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số

sản suất công nghiệp, lãi suất tín phiếu kho bạc, cung tiền, tỷ giá hối đoái, giá dầu, giá

vàng, đầu tư trực tiếp nước ngoài và thị trường chứng khoán Việt Nam tham khảo

nghiên cứu của tác giả Anokye M. Adam và George Tweneboah (2008) về thị trường

chứng khoán Ghana sử dụng kiểm định Johansen và mô hình hiệu chỉnh sai số vector

(VECM) cùng phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai lấy dữ liệu đồng

nhất từ tháng 7/2000 đến tháng 3/2013. Tuy nhiên, nhằm đánh giá tác động của khủng

hoảng tài chính Mỹ, luận văn chia thành hai giai đoạn nghiên cứu: giai đoạn 1 từ tháng

7/2000 đến tháng 7/2007 và giai đoạn hai từ tháng 8/2007 đến tháng 3/2013. Kết quả

chỉ ra rằng, về dài hạn, có 3 biến vĩ mô có sự tác động lên thị trường chứng khoán đó là

chỉ số giá tiêu dùng tỷ lệ nghịch, chỉ số sản xuất công nghiệp tỷ lệ thuận và lãi suất tín

phiếu kho bạc tỷ lệ thuận với thị trường chứng khoán. Trong khi đó, xét về ngắn hạn có

thể kể đến các biến tác động đến thị trường chứng khoán như đầu tư trực tiếp nước

ngoài, giá vàng, lãi suất tín phiếu, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái. Các biến cung

tiền, giá dầu là các biến có vai trò mờ nhạt trong việc giải thích biến động trên thị

trường. Qua phân tích cho thấy có một số điểm tương đồng với nhau nhưng cũng có

một số điểm khác biệt giữa hai giai đoạn. Bài luận văn cũng đưa ra một số gợi ý chính

sách dựa trên kết quả nghiên cứu nhằm cải thiện hơn nữa thị trường chứng khoán Việt

Nam, giúp nó trở thành kênh dẫn vốn quan trọng của nền kinh tế.

Từ khóa: nhân tố kinh tế vĩ mô, Johansen, khủng hoảng tài chính, thị trường

chứng khoán Việt Nam.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN CÁC NỘI DUNG CỦA LUẬN

VĂN VÀ CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Lý do chọn đề tài:

Trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ

mô ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán. Nghiên cứu được thực hiện riêng rẻ ở từng

quốc gia, và kết quả các nghiên cứu của các tác giả khác nhau cho thấy: nhân tố kinh tế

vĩ mô có mức độ tác động khác nhau lên thị trường chứng khoán của các quốc gia khác

nhau. Và, ở trong cùng một nước, kết quả nghiên cứu cũng là khác nhau nếu giai đoạn

nghiên cứu khác nhau. Điều này cho thấy, việc áp dụng kết quả nghiên cứu của các tác

giả ở các nước vào điều kiện thị trường Việt Nam là không xác đáng. Thị trường chứng

khoán Việt Nam cần có những nghiên cứu dành riêng cho nó. Ở Việt Nam cũng đã có

một số tác giả thực hiện nghiên cứu về tác động hay ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế

vĩ mô lên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, số lượng các nghiên cứu cũng

còn ít ỏi và chưa có sự phân tích sự kiện đặt biệt là khủng hoảng tài chính Mỹ ảnh

hưởng thế nào tới thị trường chứng khoán bằng nghiên cứu định lượng.

Tham khảo những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa

các biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán, tác giả lựa chọn nghiên cứu của các

tác giả Anokye M. Adam và George Tweneboah (2008) về thị trường chứng khoán

Ghana làm bài tham khảo chính. Bên cạnh đó, tác giả cũng tham khảo thêm các nghiên

cứu của Ramin Cooper Maysami và cộng sự (2004), Gagan Deep Sharma và cộng sự

(2010), Christopher Gan và cộng sự (2006) để tăng sự đa dạng cho các biến. Cùng với

những lý do nghiên cứu nêu ở trên, tác giả tiến hành nghiên cứu đề tài: “Các nhân tố

kinh tế vĩ mô và biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam” làm đề tài luận

văn tốt nghiệp, lấy bối cảnh là cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ năm 2008 đã tác động

đến nhiều quốc gia trên thế giới. Việt Nam cũng là một quốc gia nhìn thấy sự tác động

của cuộc khủng hoảng này có ảnh hưởng đến mình. Thị trường chứng khoán sẽ chịu sự

biến động của nhiều yếu tố trong đó có sự biến động của các nhân tố kinh tế vĩ mô.

Nghiên cứu đề tài “Các nhân tố kinh tế vĩ mô và biến động của thị trường chứng

khoán Việt Nam” đặt ra vấn đề về nghiên cứu thị trường chứng khoán ảnh hưởng bởi

các nhân tố kinh tế vĩ mô như thế nào trong giai đoạn từ khủng hoảng trở về trước và

giai đoạn khủng hoảng trở về sau. Tác động là như thế nào trong ngắn hạn và trong dài

hạn? Mức độ tác động của mỗi yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán là như thế

nào?

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu:

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu:

Luận văn tập trung nghiên cứu và phân tích những vấn đề sau đây:

- Thứ nhất, phân tích lựa chọn các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng

khoán Việt Nam.

- Thứ hai, kiểm định mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa những biến kinh tế

vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt Nam.

- Thứ ba, phân tích so sánh giữa hai thời kỳ khảo sát: trước khủng hoảng và sau

khủng hoảng để thấy sự khác nhau từ việc tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên thị

trường chứng khoán Việt Nam.

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu:

Từ mục tiêu nghiên cứu ở trên cho thấy những câu hỏi nghiên cứu của luận văn

là:

- Nghiên cứu các nhân tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn tới thị trường chứng

khoán Việt Nam?

- Liệu rằng có tồn tại hay không tồn tại mối quan hệ giữa những biến kinh tế vĩ

mô và thị trường chứng khoán Việt Nam? Mức độ tác động của mỗi nhân tố kinh tế vĩ

mô đến thị trường chứng khoán là như thế nào trong ngắn hạn và dài hạn?

- Có tồn tại sự khác nhau giữa hai thời kỳ trước và sau khủng hoảng tài chính Mỹ

không về vấn đề đang nghiên cứu?

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu:

Tham khảo các nghiên cứu trước đây có liên quan đến đề tài, tác giả lấy đối

tượng nghiên cứu là thị trường chứng khoán Việt Nam và các biến vĩ mô của nền kinh

tế như: Chỉ số giá tiêu dùng, đầu tư trực tiếp nước ngoài, cung tiền mở rộng, lãi suất tín

phiếu kho bạc, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá dầu trong nước và giá

vàng trong nước.

Như vậy luận văn về tổng thể sẽ có biến VN-Index là biến phụ thuộc và 8 biến

kinh tế vĩ mô là những biến độc lập cần xem xét.

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu:

Phạm vi nghiên cứu của đề tài là đề tài nghiên cứu về thị trường chứng khoán

Việt Nam với biến đại diện là chỉ số VN-Index cùng với 8 biến kinh tế vĩ mô như chỉ

số giá tiêu dùng, đầu tư trực tiếp nước ngoài, cung tiền mở rộng, lãi suất tín phiếu kho

bạc, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá dầu trong nước và giá vàng trong

nước theo quan sát tháng trong giai đoạn từ tháng 7/2000 đến tháng 3/2013 tức là gồm

có 153 quan sát cho mỗi biến.

1.4 Phương pháp nghiên cứu:

Để có được kết quả cho nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng phương pháp

phân tích định lượng thông qua các kiểm định như: thứ nhất là thống kê mô tả, tiếp

theo tiến hành phân tích dựa trên kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian như: kiểm định

nghiệm đơn vị (unit root test), kiểm định đồng kết hợp Johansen (Johansen

cointegration test) và mô hình hiệu chỉnh sai số vector (vector error correction model –

VECM), phân tích hàm phản ứng đẩy (impulse response function) cùng phân rã

phương sai (variance decomposition).

Mô hình được kiểm định phân tách thành hai thời kỳ: trước khủng hoảng tài

chính, và sau khủng hoảng tài chính. Do đó, bài luận văn sẽ chia dữ liệu khảo sát ra

thành hai giai đoạn: giai đoạn 1 là từ tháng 7/2000 đến 7/2007 để xem xét tác động của

các nhân tố kinh tế vĩ mô lên thị trường chứng khoán khi chưa có khủng hoảng tài

chính; và giai đoạn 2 là từ tháng 8/2007 đến tháng 3/2013 để khảo sát các nhân tố kinh

tế vĩ mô thay đổi có làm thị trường chứng khoán Việt Nam thay đổi hay không khi

khủng hoảng tài chính lan rộng. Hai giai đoạn này về thời gian cũng đủ dài để có thể

phân tích do gần như có sự cân bằng về thời gian giữa hai giai đoạn (giai đoạn 1 là 7

năm và giai đoạn 2 là hơn 5 năm).

Tất cả các mô hình và kỹ thuật kiểm định ở trên đều được thực hiện dựa trên

phần mềm Eview 6.

1.5 Bố cục bài nghiên cứu:

Để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, bố cục luận văn bao gồm 5 chương, cụ thể:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan các nội dung của luận văn và các vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Các kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động giữa những biến kinh tế vĩ mô và

thị trường chứng khoán:

Mối quan hệ giữa những biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán các nước

được khá nhiều tác giả trên thế giới tiến hành nghiên cứu và đã tìm thấy nhiều kết quả

đáng tin cậy.

Anokye M. Adam và George Tweneboah (2008) kiểm tra tác động của những biến

kinh tế vĩ mô lên biến động chỉ số giá chứng khoán ở Ghana. Phân tích trong dài hạn

và ngắn hạn mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và 4 biến kinh tế vĩ mô từ quý

1/1991 đến quý 4/2006 là đầu tư trực tiếp nước ngoài, lạm phát, lãi suất tín phiếu kho

bạc và tỷ giá hối đoái với việc sử dụng phương pháp đồng kết hợp Johansen và mô

hình hiệu chỉnh sai số vector VECM, đồng thời phân tích hàm phản ứng đẩy và phân

rã phương sai. Nghiên cứu đã tìm ra được mối quan hệ cân bằng dài hạn như sau: Đầu

tư trực tiếp nước ngoài và lạm phát là hai biến tỷ lệ thuận với thị trường chứng khoán

trong khi các biến còn lại là lãi suất tín phiếu kho bạc, tỷ giá hối đoái lại có mối quan

hệ nghịch chiều với thị trường chứng khoán. Song song đó, phân tích hàm phản ứng

đẩy cho thấy giá chứng khoán phản ánh tức thời sự biến động của lạm phát. Phản ứng

của giá chứng khoán đối với tỷ giá và lãi suất khớp với những kết quả nghiên cứu

trước đây cho cả thị trường chứng khoán phát triển và mới nổi. Phân tích phân rã

phương sai cho thấy sự biến động của biến chỉ số chứng khoán chủ yếu do biến động

của chính nó ở cuối quý 1. Sau 4 quý thì tỷ giá và lạm phát trở thành nhân tố nổi cộm.

Sau 12 quý thì biến động của thị trường chứng khoán được giải thích chủ yếu bởi lãi

suất tín phiếu kho bạc. Cuối 24 quý cho thấy lạm phát và lãi suất tín phiếu là nhân tố

quan trọng nhất giải thích biến động của thị trường chứng khoán.

Cũng sử dụng mô hình VECM và kiểm định đồng kết hợp Johansen, Ramin

Cooper Maysami và cộng sự (2004) nghiên cứu cho thị trường chứng khoán

Singapore tìm thấy rằng tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chỉ số chứng khoán

Singapore với các biến độc lập nghiên cứu thông qua tương quan thuận với các biến

chỉ số giá tiêu dùng CPI, chỉ số sản xuất công nghiệp IP, lãi suất ngắn hạn STB, cung

tiền M2 và tương quan nghịch với các biến còn lại là lãi suất dài hạn LTB, tỷ giá hối

đoái SDR.

Gagan Deep Sharma và Mandeep Mahendru (2010) nghiên cứu tác động của

những biến kinh tế vĩ mô lên thị trường chứng khoán Ấn Độ với mục tiêu nghiên cứu

là nhằm khám phá ra những biến kinh tế vĩ mô chủ yếu, xem xét tác động của những

biến vĩ mô này lên giá chứng khoán. Bài nghiên cứu tập trung vào 4 biến kinh tế vĩ

mô chính đó là: Giá vàng, dự trữ ngoại hối, tỉ giá hối đoái và lạm phát lấy theo tuần

cho thời kỳ từ tháng 1/2008 đến tháng 1/2009. Dựa vào ma trận tương quan để xem

xét tác động của các biến số lên giá chứng khoán, tác giả nhận thấy tỷ giá hối đoái và

giá vàng có tương quan cao với giá chứng khoán. Tác giả chạy hồi quy 2 kịch bản: (1)

giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái và (2) giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái và giá

vàng. Kết quả cho thấy: tỷ giá hối đoái và giá vàng có tác động mạnh lên giá chứng

khoán. Dự trữ ngoại hối và lạm phát tác động lên giá chứng khoán có một mức hạn

chế.

Với mục tiêu nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa chỉ số chứng khoán New Zealand

NZSE40 và 7 biến kinh tế vĩ mô từ tháng 1/1990 đến tháng 1/2003 và sừ dụng kinh tế

lượng với các mô hình nghiên cứu, kiểm định của eview như: Johansen Maximum

Likelihood, kiểm định nhân quả Granger để xác định liệu chỉ số chứng khoán có là

một chỉ báo cho những biến vĩ mô khác và tác giả Christopher Gan và cộng sự (2006)

lấy 7 biến kinh tế vĩ mô đó là: Tỷ lệ lạm phát (CPI), Tỷ giá hối đoái (EX), GDP, Cung

tiền, lãi suất dài hạn (LR), lãi suất ngắn hạn (SR), giá dầu nội địa (ROIL) đã cho ra kết

quả như sau: 4 biến vĩ mô là EX, SR, ROIL và GDP là những biến quan trọng nhất

trong việc quyết định chỉ số chứng khoán. Kết quả cũng cho thấy NZSE không phải là

chỉ báo bất cứ biến vĩ mô nào trong thời kỳ nghiên cứu. Phân tích phản ứng đẩy cho

kết quả như sau: Tác động của cú sốc lên giá chứng khoán có tác động dương, sau đó

yếu dần kể từ 6 tháng. Cú sốc đến GDP thực, giá dầu, SR lên NZSE40 là dương. Cú

sốc của CPI, M1 và LR luôn luôn có tác động âm lên chỉ số chứng khoán. Cú sốc đến

EX có tác động âm, sau tháng thứ 4 thì trở nên dương. Phân tích phân rã phương sai

có kết quả là về dài hạn, NZSE40 có thể được giải thích từ các biến LR, SR, cung tiền

và GDP. Nhìn chung, chỉ số NZSE40 được quyết định bởi lãi suất, cung tiền và GDP

thực trong giai đoạn 1990-2003. Kết quả này khuyến cáo các nhà đầu tư quan tâm đến

đầu tư vào New Zealand nên chú trọng nhiều hơn vào những biến này thay vì chú

trọng vào tỷ giá và tỷ lệ lạm phát.

Tác giả Al-Sharkas và Adel (2004) sử dụng phương pháp đồng kết hợp của

Johansen 1991 để phân tích cân bằng dài hạn giữa thị trường chứng khoán và những

biến kinh tế vĩ mô áp dụng lần đầu tiên cho thị trường chứng khoán Jordan. Các biến

sử dụng là chỉ số thị trường chứng khoán Amman, CPI, cung tiền M2, chỉ số sản xuất

công nghiệp và lãi suất tín phiếu kho bạc. Tác giả tìm thấy rằng tồn tại mối quan hệ

đồng kết hợp giữa các biến. Việc phân tích kết quả cho thấy nó khớp với những tìm

thấy trước đây. Cung tiền, lãi suất tín phiếu và chỉ số sản xuất công nghiệp có mối quan

hệ đồng biến với thị trường chứng khoán trong khi CPI tác động ngược chiều.

Sử dụng những biến kinh tế vĩ mô quen thuộc, Pramod Kumar Naik và Puja padhi

(2012) cứu khảo sát mối quan hệ giữa chỉ số chứng khoán Ấn Độ (BSE Sensex) và 5

biến kinh tế vĩ mô đó là: chỉ sổ sản xuất công nghiệp, lạm phát, cung tiền, lãi suất tín

phiếu kho bạc và tỷ giá hối đoái từ năm 1994 đến 2011. Kết quả sau khi sử dụng

phương pháp Johansen và VECM cho thấy thị trường chứng khoán tương quan dương

với cung tiền và chỉ số sản xuất công nghiệp, tương quan âm với lạm phát. Tỷ giá và

lãi suất tín phiếu không đáng kể trong việc quyết định chỉ số giá chứng khoán.

Trong khuôn khổ mô hình chiết khấu giá trị, tác giả Andreas humpe và Peter

Macmillan (2007) kiểm định liệu những biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lên giá chứng

khoán ở Mỹ và Nhật Bản hay không. Phân tích đồng kết hợp được sử dụng để xem mối

quan hệ cân bằng dài hạn giữa sản xuất công nghiệp, CPI, cung tiền, lãi suất dài hạn và

giá chứng khoán ở Mỹ và Nhật Bản. Ở Mỹ, giá chứng khoán thuận chiều với sản xuất

công nghiệp và nghịch chiều với CPI, lãi suất. Cũng quan hệ thuật chiều nhưng không

có ý nghĩa thống kê giữa giá chứng khoán Mỹ và cung tiền. Với dữ liệu của Nhật Bản,

tác giả tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa giá chứng khoán với sản xuất công

nghiệp và nghịch chiều với cung tiền. CPI và lãi suất không có ý nghĩa lên giá chứng

khoán.

Asmy và cộng sự nghiên cứu kiểm tra mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa chỉ số

chứng khoán kết hợp Kuala Lumpur (Malaysia) và những biến kinh tế vĩ mô như: lạm

phát, cung tiền và tỷ giá hối đoái trong 2 thời kỳ trước và sau khủng hoảng từ 1987-

1995 và 1999-2007. Kết quả cho thấy có mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa giá chứng

khoán và những biến kinh tế vĩ mô. Lạm phát, cung tiền và tỷ giá có ảnh hưởng có ý

nghĩa đến chỉ số giá chứng khoán. Những biến này được cho là công cụ chính sách

nhấn mạnh của chính phủ nhằm bình ổn giá chứng khoán.

Gautam Goswami và Sung-chang Jung (1997) kiểm tra tác động của những nhân tố

kinh tế lên thị trường chứng khoán Hàn Quốc. Sử dụng mô hình VECM, bài nghiên

cứu xem xét những tác động ngắn hạn cũng như dài hạn giữa giá chứng khoán và 8

biến kinh tế vĩ mô từ nền kinh tế Hàn Quốc. Kết quả cho thấy thị trường chứng khoán

nước này tương quan dương với sản xuất công nghiệp, lạm phát, lãi suất ngắn hạn, giá

dầu, cán cân thương mại và tương quan âm với lãi suất dài hạn, cung tiền M2 và tỷ giá.

Seyed Mehdi Hosseini và cộng sự (2011) xem xét vai trò của những biến kinh tế vĩ

mô lên chỉ số giá chứng khoán ở Trung Quốc và Ấn Độ. Bài nghiên cứu này kiểm tra

mối quan hệ giữa chỉ số chứng khoán và 4 biến kinh tế vĩ mô là giá dầu thô, cung tiền

M2, sản xuất công nghiệp và tỷ lệ lạm phát ở Trung Quốc và Ấn Độ với thời gian từ

1999 đến 2009. Sử dụng phương pháp Johansen 1990 và VECM, tác giả chỉ ra rằng có

cả mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa những biến kinh tế vĩ mô và chỉ số thị trường

chứng khoán ở mỗi nước.

Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích tác động của những biến kinh tế vĩ mô lên thị

trường chứng khoán Thổ Nhỹ Kỳ trong khuôn khổ lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá

với 7 biến vĩ mô được lựa chọn đó là: CPI, lãi suất, giá vàng, chỉ số sản xuất công

nghiệp, giá dầu, tỷ giá hối đoái và cung tiền. Dữ liệu lấy theo dữ liệu tháng từ tháng

1/2003 đến tháng 3/2010 sử dụng mô hình hồi quy đa biến, tác giả Ahmet

Buyiiksalvaci (2010) có kết quả như sau: Lãi suất, chỉ số sản xuất công nghiệp, giá

dầu, tỷ giá hối đoái có tác động âm lên chỉ số chứng khoán trong khi cung tiền có tác

động dương. Tỷ lệ lạm phát và giá vàng không có tác động có ý nghĩa lên chỉ số chứng

khoán.

Dr. Aurangzeb (2012) nghiên cứu xác định nhân tố ảnh hưởng lên hoạt động của

thị trường chứng khoán ở 3 nước Nam Á là Pakistan, Ấn Độ và Sri Lanka. Dữ liệu sử

dụng từ năm 1997 đến 2000. Hồi quy đa biến với các biến độc lập là lãi suất, lạm phát,

tỷ giá hối đoái, đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI cho ra kết quả là FDI và tỷ giá hối đoái

có tác động dương có ý nghĩa lên thị trường chứng khoán những nước này trong khi lãi

suất có tác động âm có ý nghĩa thống kê. Kết quả cũng cho thấy lạm phát tác động âm

nhưng không có ý nghĩa.

2.2 Tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm:

Nhằm mục tiêu làm rõ hơn các nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trước đây,

xin thống kê lại thành bảng tổng hợp các nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng tới thị

trường chứng khoán các nước như sau:

THỊ TRƯỜNG VÀ TÁC GiẢ (NĂM)

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ

Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu trước đây

Hàn Quốc - Gautam Goswami, Sung-Chang Tung (1997); New Zealand - Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006); Malaysia - Mohamed Asmy, Wisam Rohilina, Aris Hasama, Md. Fouad (2009); Ấn Độ - Gagan Deep Sharma, Mandeep Mahendru (2010); Nam Á - Dr. Aurangzeb (2012)

Tỷ giá hối đoái

(+)

Singapore - Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah (2004); Ghana - Anokye M. Adam, George Tweneboah (2008); Malaysia - Mohamed Asmy, Wisam Rohilina, Aris Hasama, Md. Fouad (2009); Ấn Độ - Gagan Deep Sharma,Mandeep Mahendru (2010); Ấn Độ - Pramod Kumar Naik, Puja Padhi (2012); Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010)

(-)

Ấn Độ - Gagan Deep Sharma, Mandeep Mahendru (2010)

Giá vàng

Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010)

Nam Á - Dr. Aurangzeb (2012)

(+)

đầu tư trực tiếp nước ngoài

(-) (+)

Ghana - Anokye M. Adam, George Tweneboah (2008)

(-)

Giá dầu

Hàn Quốc - Gautam Goswami, Sung-Chang Tung (1997); New Zealand - Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006); Trung Quốc -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011)

(+)

Ấn Độ -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011); Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010)

(-)

BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ

THỊ TRƯỜNG VÀ TÁC GiẢ (NĂM)

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Lạm phát/CPI

Hàn Quốc - Gautam Goswami, Sung-Chang Tung (1997); Singapore - Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah (2004); Mỹ - Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007); Ghana - Anokye M. Adam, George Tweneboah (2008); Malaysia - Mohamed Asmy, Wisam Rohilina, Aris Hasama, Md. Fouad (2009); Trung Quốc và Ấn Độ -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011); Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010)

(+)

Jordan - Adel A. Al-Sharkas (2004); Ấn Độ - Gagan Deep Sharma, Mandeep Mahendru (2010); Ấn Độ - Pramod Kumar Naik, Puja Padhi (2012); Nam Á - Dr. Aurangzeb (2012)

(-)

Singapore - Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah (2004); Jordan - Adel A. Al-Sharkas (2004); Ấn Độ -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011); Ấn Độ - Pramod Kumar Naik, Puja Padhi (2012)

Sản xuất công nghiệp

(+)

Mỹ và Nhật- Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007); Trung Quốc -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011); Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010)

Cung tiền

(-)

Jordan - Adel A. Al-Sharkas (2004); Singapore - Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah (2004); Nhật- Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007); Trung Quốc -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011); Ấn Độ - Pramod Kumar Naik, Puja Padhi (2012); Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010)

(+)

BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ

THỊ TRƯỜNG VÀ TÁC GiẢ (NĂM)

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Hàn Quốc - Gautam Goswami, Sung-Chang Tung (1997); Mỹ - Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007); Malaysia - Mohamed Asmy, Wisam Rohilina, Aris Hasama, Md. Fouad (2009); Ấn Độ -Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011)

(-)

Jordan - Adel A. Al-Sharkas (2004); New Zealand - Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang(2006)

Singapore - Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah (2004)

(+)

Lãi suất

(+) (Lãi suất ngắn hạn) & (-) (lãi suất dài hạn)

Hàn Quốc - Gautam Goswami, Sung-Chang Tung (1997); Mỹ - Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007); Ghana - Anokye M. Adam, George Tweneboah (2008); Ấn Độ - Pramod Kumar Naik, Puja Padhi (2012); Thổ Nhĩ Kỳ - Ahmet Buyiiksalvaci (2010); Nam Á - Dr. Aurangzeb (2012)

Cán cân thương mại

(-)

Hàn Quốc - Gautam Goswami, Sung-Chang Tung (1997)

(+)

Qua tham khảo một số nghiên cứu trước đây mặc dù không thể xem toàn bộ tất cả

các bài nghiên cứu của tất cả các tác giả về chủ đề liên quan do số lượng rất lớn các

nghiên cứu cho tới hiện tại nhưng ta có thể rút ra từ đa số các bài nghiên cứu trước đây

rằng có nhiều nhân tố kinh tế vĩ mô được lựa chọn để đánh giá tác động của chúng tới

thị trường chứng khoán các nước.

Bảng tóm tắt các biến ở trên cho ta thấy rằng, có một số biến kinh tế vĩ mô cùng

được nhiều tác giả lựa chọn làm biến độc lập cho nghiên cứu của mình như: tỷ giá hối

đoái, giá vàng, giá dầu, đầu tư trực tiếp nước ngoài, lạm phát/CPI, chỉ số sản xuất công

nghiệp, lãi suất, cung tiền. Đây là các biến có tần suất lặp lại khá cao trong hầu hết các

nghiên cứu trước đây đặc biệt là những nước có nền kinh tế mới nổi. Và đây cũng là

những biến kinh tế vĩ mô phổ biến nhất và quen thuộc nhất với đa số người dân cũng

như đối với những nhà đầu tư chứng khoán khi mà sự biến động của các biến này là

nguồn thông tin tham khảo quan trọng để dự báo tình hình kinh tế vĩ mô tương lai có

thể ảnh hưởng đáng kể đến giá chứng khoán. Trong các nghiên cứu tham khảo ở trên,

luận văn sẽ tham khảo chủ yếu nghiên cứu đầu tiên về “Nhân tố kinh tế vĩ mô và biến

động của thị trường chứng khoán: trường hợp Ghana” của tác giả Anokye M. Adam và

cộng sự (2008) vì xét thấy:

- Thứ nhất, đây là nghiên cứu nói về thị trường chứng khoán Ghana có một số

điểm tương đồng với điều kiện Việt Nam như: cũng thuộc nước đang phát triển, nhận

đầu tư trực tiếp nước ngoài và là nước nhập siêu. Do đó, các biến đưa vào đề tài cũng

phù hợp khi áp dụng cho Việt Nam.

- Thứ 2, nghiên cứu trường hợp nước đang phát triển là Ghana nhưng các tác giả

thực hiện bài nghiên cứu lại đến từ trường đại học “School of Management, University

of Leicester” của Anh Quốc, vốn cập nhật các phương pháp nghiên cứu tiên tiến nhất.

Vì vậy, thiết nghĩ đây là nguồn tham khảo đáng quý khi áp dụng các phương pháp

nghiên cứu của tác giả này nhằm áp dụng cho điều kiện Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Như vậy, chương này đã cho chúng ta cái nhìn tổng thể về tác động của các

nhân tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán các nước. Qua xem xét nhiều bài nghiên cứu

trước đây của nhiều tác giả trên thế giới ta thấy các nghiên cứu thực nghiệm cũng chỉ

ra rằng mối tương quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô tới thị trường chứng khoán ở

các nền kinh tế khác nhau là không thống nhất. Việc tham khảo các nghiên cứu trước

đây sẽ giúp cho ta có tiền đề tốt để tiến hành nghiên cứu áp dụng cho điều kiện thị

trường chứng khoán Việt Nam.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu nghiên cứu:

Dữ liệu nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc là chỉ số thị trường chứng khoán VN

– Index và 8 biến kinh tế vĩ mô đồng nhất thời kỳ khảo sát bao gồm 153 quan sát tháng

kéo dài từ tháng 7/2000 cho đến tháng 3/2013. Trong đó, thời gian được chia làm 2 giai

đoạn: giai đoạn đầu tiên là từ tháng 7/2000 đến tháng 7/2007 tức giai đoạn trước khủng

hoảng tài chính Mỹ và giai đoạn sau là từ tháng 8/2007 đến hết giai đoạn nghiên cứu

(tháng 3/2013) tức là giai đoạn khủng hoảng tài chính xảy ra trên diện rộng. Mô hình

sẽ được thực hiện cho hai giai đoạn vừa nêu và phân tích kết quả so sánh giữa hai giai

đoạn này. Mục đích của việc phân đoạn là nhằm xác định liệu khủng hoảng tài chính

có tác động nào lên mối tương quan của các biến số kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng

khoán hay không.

Trên cơ sở những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa các

biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán, tác giả lựa chọn nghiên cứu của tác giả

Anokye M. Adam và cộng sự (2008) về thị trường chứng khoán Ghana làm bài tham

khảo chính. Bên cạnh đó, tác giả cũng tham khảo thêm các nghiên cứu của Ramin

Cooper Maysami và cộng sự (2004), Gagan Deep Sharma và cộng sự (2010),

Christopher Gan và cộng sự (2006) để tăng sự đa dạng cho các biến. Cùng với việc

xem xét các biến phù hợp với đặc thù tại Việt Nam và năng lực nghiên cứu, tác giả sử

dụng trong đề tài này 8 biến kinh tế vĩ mô gồm: tỷ giá hối đoái, giá vàng, đầu tư trực

tiếp nước ngoài, giá dầu, chỉ số giá tiêu dùng CPI, chỉ số sản xuất công nghiệp, cung

tiền, lãi suất. Như đã đề cập ở chương hai, tác giả nhận thấy 8 biến này là các biến

được các nghiên cứu trước đây sử dụng phổ biến nhất với tần suất lặp lại cao ở các

nước đặc biệt là các nước đang phát triển. Vì vậy, những biến này sẽ là các biến sử

dụng xuyên suốt cho toàn luận văn của tác giả.

3.2 Mô tả biến:

Các biến được sử dụng trong luận văn bao gồm:

 Chỉ số thị trường chứng khoán:

Đối với biến đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả chọn chỉ số

VN-Index của HOSE (sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh) làm đại diện

do nó ra đời gắn liền với sự ra đời của thị trường chứng khoán Việt Nam. Với trên 300

công ty niêm yết, trên 100 công ty chứng khoán thành viên, HOSE hiện chiếm trên

85% giá trị vốn hóa của toàn thị trường chứng khoán Việt Nam và nó đang là thị

trường niêm yết của các doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam. Vì vậy, xét về quy mô và

lịch sử hoạt động, VN-Index chiếm ưu thế hơn các chỉ số như HNX-Index và Upcom-

Index.

VN-Index được Ủy ban chứng khoán nhà nước tính toán theo phương pháp chỉ

∑

(cid:3017)(cid:2869)(cid:3036)(cid:3018)(cid:2869)(cid:3036)

số giá bình quân Passcher:

∑

(cid:3017)(cid:2868)(cid:3036)(cid:3018)(cid:2868)(cid:3036)

(cid:3263) (cid:3284)(cid:3128)(cid:3117) (cid:3263) (cid:3284)(cid:3128)(cid:3117)

Vn-Index = x100

Trong đó:

P1i: Giá hiện hành của cổ phiếu i

Q1i: Khối lượng đang lưu hành (khối lượng niêm yết) của cổ phiếu i

P0i: Giá của cổ phiếu i thời kì gốc

Q0i: Khối lượng của cổ phiếu i tại thời kì gốc

Dữ liệu mỗi quan sát là chỉ số VN-Index đóng cừa vào ngày giao dịch cuối cùng

của mỗi tháng. Nguồn dữ liệu được tác giả thu thập từ trang web của sở giao dịch

chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh http://www.hsx.vn.

 Tỷ giá hối đoái:

Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn tỷ giá giữa tiền đồng Việt Nam so với Đô

la Mỹ làm đại diện bởi những lý do từ chính sức ảnh hưởng của đồng đô la Mỹ đối với

các nền kinh tế trên thế giới nói chung, và tại Việt Nam, đồng đô la Mỹ có mức độ phổ

biến nhất trong các hoạt động kinh tế, thương mại, kể cả trong tích trữ dân cư. Vì vậy,

tác giả kỳ vọng sự lựa chọn biến này sẽ phản ánh tốt nhất mức độ ảnh hưởng của tỷ giá

tới biến động của thị trường chứng khoán.

Dữ liệu hàng tháng được thu thập từ website của Vietcombank

www.vietcombank.com.vn lấy tỷ giá giao dịch cuối tháng.

 Giá vàng:

Người Việt Nam với thói quen ăn chắc mặc bền thường chọn vàng làm phương

tiện cất trữ. Khi thị trường chứng khoán có những biến động, người ta sẽ nghĩ đến vàng

như là một kênh trú ẩn an toàn. Vì vậy, vàng đóng một vai trò hết sức quan trọng đối

với nền kinh tế Việt Nam. Giá vàng trong nước được lựa chọn là một biến nằm trong

các biến kinh tế vĩ mô để khảo sát. Về nguồn dữ liệu, tác giả thu thập theo giá vàng

SJC thời điểm cuối tháng dựa trên thông tin niêm yết giá vàng của công ty này.

 Đầu tư trực tiếp nước ngoài:

Biến đầu tư trực tiếp nước ngoài theo số vốn đăng kí và bổ sung thêm hàng

tháng lấy từ các báo cáo tình hình đầu tư trực tiếp nước ngoài, báo cáo tình hình kinh tế

xã hội hàng tháng đăng trên trang web cổng thông tin điện tử của chính phủ.

 Giá dầu:

Việt Nam là một quốc gia nhập khẩu xăng dầu và nó là một trong ba mặt hàng

có giá trị nhập khẩu lớn nhất. Tuy nhập khẩu xăng dầu nhưng giá dầu trong nước

không theo cơ chế thị trường mà được quyết định bởi các cơ quan chức năng. Vì vậy,

thiết nghĩ giá dầu trong nước sẽ phản ánh tình hình nội tại của nền kinh tế và có thể ảnh

hưởng đến thị trường chứng khoán trong nước thông qua tác động của giá dầu như là

một đầu vào cho sản xuất kinh doanh. Về nguồn thu thập, tác giả lấy thông tin giá dầu

DO trong nước tại thời điểm cuối tháng từ trang web của Tập đoàn xăng dầu Việt Nam

Petrolimex và website xangdau.net.

 Chỉ số giá tiêu dùng - CPI:

Chỉ số giá tiêu dùng (hay được viết tắt là CPI) là chỉ số tính theo phần trăm để

phản ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian. Sở dĩ chỉ là

thay đổi tương đối vì chỉ số này chỉ dựa vào một giỏ hàng hóa đại diện cho toàn bộ

hàng tiêu dùng. Đây là chỉ tiêu được sử dụng phổ biến nhất để đo lường mức giá và sự

thay đổi của mức giá chính là lạm phát.

Công thức tính CPI:

CPIt = 100 x Chi phí để mua giỏ hàng hoá thời kỳ t Chi phí để mua giỏ hàng hoá kỳ cơ sở

Đối với dữ liệu nghiên cứu trong luận văn, tác giả thu thập từ nguồn IFS CD-

ROM (International Financial Statistics) của IMF với năm 2005 được coi là năm gốc

(năm 2005 = 100).

 Chỉ số sản xuất công nghiệp:

Chỉ số sản xuất công nghiệp được xem như là biến số đại diện cho hoạt động

kinh tế thực của mỗi quốc gia. Vì vậy, tác giả lựa chọn biến số này cho nghiên cứu của

mình với kỳ vọng nó sẽ tương quan đáng kể tới thị trường chứng khoán. Dữ liệu được

tác giả thu thập từ các báo cáo tình hình kinh tế xã hội trên trang web cổng thông tin

điện tử của chính phủ và báo cáo tổng cục thống kê.

Công thức tính:

- Iq: Tốc độ phát triển sản xuất một ngành, một tỉnh, TP, một khu vực tính theo khối

lượng sản phẩm.

- iq: Tốc độ phát triển của sản phẩm hoặc ngành cấp dưới liền kề để tính cho ngành ở

cấp cao hơn.

- Wqo: Quyền số được tính bằng giá trị tăng thêm kỳ gốc

 Cung tiền: Biến cung tiền M2 được tác giả thu thập từ IFS CD-ROM của IMF cho dữ liệu

các tháng của những năm đầu tiên. Năm gần đây (2012 và 2013) tác giả thu thập dữ

liệu từ trang web của Ngân Hàng nhà nước với tên gọi tổng phương tiện thanh toán do

dữ liệu xa trở về trước không được công bố trên website này. Đơn vị tính là tỷ VNĐ.

 Lãi suất:

Biến lãi suất là một biến có tính đa dạng trong các nghiên cứu trước đây vì các

tác giả sử dụng các lãi suất khác nhau cho nghiên cứu của mình dựa vào những thông

tin hiện có về tình hình kinh tế mỗi quốc gia. Việc lựa chọn lãi suất nào sử dụng trong

nghiên cứu chủ yếu là đảm bảo sao cho nó phù hợp và phản ánh tốt nhất sự tác động

của nó tới hoạt động kinh tế trong đó có thị trường chứng khoán. Vì vậy, theo ý kiến

chủ quan của tác giả, tác giả lựa chọn lãi suất tín phiếu kho bạc như là một thước đo

cho lãi suất phi rủi ro của nền kinh tế vì theo lý thuyết đây là lãi suất để các nhà đầu tư

tham chiếu để đưa ra quyết định đầu tư của mình. Lãi suất tín phiếu kho bạc được tác

giả lấy từ mục Treasury Bill Rate của IFS CD - ROM.

Bảng 3-1: Các biến số trong mô hình nghiên cứu

Giải thích

STT Ký hiệu Tên biến

Đơn vị

Chỉ số VN-Index giá đóng

Chỉ số thị trường chứng

VNI

Điểm

cửa cuối tháng

khoán VN-Index

Tỷ giá giao dịch của

NHTM Vietcombank vào

Tỷ giá hối đoái

VNĐ/USD

cuối tháng

Giá vàng SJC trong nước

GOLD

Giá vàng

VNĐ/lượng

tại thời điểm cuối tháng

Giải thích

STT Ký hiệu Tên biến

Đơn vị

FDI theo vốn đăng kí vào

Đầu tư trực tiếp nước

FDI

Triệu USD

mỗi tháng

ngoài

Giá dầu DO trong nước tại

OIL

Giá dầu

Đồng/lít

thời điểm cuối tháng

Chỉ số giá tiêu dùng với

CPI

Tỷ lệ lạm phát

Chỉ số

năm 2005 là năm gốc

Chỉ số sản xuất công

Chỉ số

nghiệp mỗi tháng

nghiệp

Tổng phương tiện thanh

toán trong tháng tính tại

Cung tiền

Tỷ đồng

thời điểm cuối tháng

Lãi suất tín phiếu kho bạc

Lãi suất tín phiếu kho

Phần trăm

kỳ hạn 1 năm

bạc

3.3 Mô hình nghiên cứu và phương pháp kiểm định:

3.3.1 Mô hình nghiên cứu:

Để phân tích tác động của một số biến độc lập lên một biến phụ thuộc, bao giờ

ta cũng có phương trình cân bằng thể hiện mối liên hệ giữa chúng thông qua các hệ số

thể hiện mức độ tác động (thuận chiều hay nghịch chiều, tác động ít hay nhiều so với

các biến khác). Bài luận văn với mục tiêu tìm kiếm mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa

các biến khảo sát cũng là bài toán tìm kiếm các hệ số này. Vì vậy, với các biến nghiên

cứu đã liệt kê ở trên do mức độ phổ biến của nó, mô hình về mối liên hệ giữa các biến

kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán sẽ được thể hiện như sau:

VNIt = f(EXt, GOLDt, FDIt, OILt, CPIt, IPt, M2t, TBt)

Trong đó:

+ VNI: VN-Index,

+ EX: tỷ giá hối đoái USD/VND,

+ GOLD: giá vàng.

+ FDI: đầu tư trực tiếp nước ngoài,

+ OIL: giá dầu,

+ CPI: tỷ lệ lạm phát,

+ IP: chỉ số sản xuất công nghiệp

+ M2: cung tiền mở rộng,

+ TB: lãi suất tín phiếu kho bạc.

Trên đây là mô hình tổng quát của nghiên cứu và tác giả sẽ sử dụng các phương

pháp nghiên cứu hỗ trợ bằng phần mềm Eview để có thể đưa ra kết quả định lượng làm

nền tảng cho những kết luận của tác giả. Các phương pháp kiểm định và giải thích

phương pháp được tiếp tục đề cập ở phần ngay sau đây.

3.3.2 Phương pháp kiểm định:

Luận văn đã tham khảo nhiều nghiên cứu trước đây và nhận thấy rằng, các

nghiên cứu của các tác giả gần đây trên thế giới về cùng một đề tài đa phần sử dụng

phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen (1990) để xem tác động dài hạn giữa

các biến và mô hình hiệu chỉnh sai số vector VECM (vector error correction model) để

xem xét sự điều chỉnh ngắn hạn hướng tới cân bằng dài hạn. Các nghiên cứu còn phân

tích thêm hàm phản ứng đẩy (Impulse response functions) và phân rã phương sai

(Variance Decomposition) nhằm xem xét tính động trong sự tương tác của giá chứng

khoán trước cú sốc từ các biến số kinh tế vĩ mô cũng như kiểm tra hàm lượng thông tin

của mỗi biến trong việc giải thích biến động của chỉ số giá chứng khoán. Phương pháp

này là một bước tiến trong nghiên cứu kinh tế lượng gần đây, nó cho phép ước lượng

được mối quan hệ dài hạn từ những biến chuỗi thời gian không dừng có đồng kết hợp

(Utku utkulu, 2004). Từ việc tham khảo các bài nghiên cứu trước đây với phương pháp

nghiên cứu được sử dụng, tác giả cũng sẽ dùng các phương pháp kiểm định này áp

dụng vào riêng cho bài luận văn của mình. Sau đây xin liệt kê chi tiết hơn những

phương pháp kiểm định sẽ sử dụng cho luận văn.

3.3.2.1 Thống kê mô tả:

Nói đến thống kê mô tả là nói đến việc mô tả dữ liệu bằng các phép tính và chỉ

số thống kê thông thường như số trung bình (mean), số trung vị (median), phương sai

(variance) độ lệch chuẩn (standard deviation)… cho các biến số mà chúng ta sử dụng.

Việc sử dụng thống kê để tóm tắt và lập bảng, biểu đồ cho một tập dữ liệu để làm cho

các đặc điểm chính của nó (trung bình, phương sai, phân bố,…) biểu lộ gọn và rõ hơn.

Mục tiêu là giúp cho người sử dụng dữ liệu có thể hệ thống hóa lại các con số nhằm có

những hình dung ban đầu về bộ dữ liệu của mình.

3.3.2.2 Kiểm định nghiệm đơn vị (kiểm định tính dừng):

Tính dừng hàm ý rằng những đặc điểm của chuỗi không thay đổi qua thời gian

(giá trị trung bình và phương sai không đổi qua thời gian). Kiểm định nghiệm đơn vị là

một kiểm định quan trọng khi phân tích tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian và xác

định bậc liên kết của chúng.

Cách dễ dàng nhất để thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị là xem xét mô hình

Yt = pYt-1 + ut

Ở đây ut là số hạng chỉ sai số ngẫu nhiên xuất phát từ các giả định cổ điển rằng

nó có giá trị trung bình bằng 0, phương sai là hằng số và không tự tương quan. Nếu hệ

số của Yt-1 trong thực tế bằng 1, thì chúng ta đang phải đối mặt với vấn đề gọi là

nghiệm đơn vị, tức là tình huống không dừng. Do vậy nếu chúng ta thực hiện hồi quy

và tìm ra rằng p = 1 thì chúng ta có thể nói Yt có nghiệm đơn vị.

Phương trình ở trên thường được trình bày ở một dạng khác như sau:

ΔYt = (p – 1) Yt-1 + ut

= δ Yt-1 + ut

Như vậy để kiểm định tính dừng, giả thuyết H0 là δ = 0 (hoặc p = 1) (tức là có

nghiệm đơn vị).

Theo giả thuyết không rằng p = 1, trị thống kê t được tính theo quy ước được

biết tới như là trị thống kê τ (tau), mà các giá trị tới hạn của nó đã được sắp thành bảng

bởi Dickey và Fuller. Kiểm định Tau còn được biết tới như là kiểm định Dickey-Fuller

(DF), vì sự kính trọng đối với những người đã phát minh ra nó.

3.3.2.3 Kiểm định đồng kết hợp:

Sử dụng đồng kết hợp là một kỹ thuật sử dụng rộng rãi trong mô hình kinh tế vĩ

mô.

Theo Utku Utkulu (2004), chuỗi thời gian không dừng (hay có xu hướng) có thể

được xem là một vấn đề chính trong kinh tế lượng thực hành. Tuy nhiên, hầu hết các

chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô đều có xu hướng. Một vài nhà nghiên cứu đề xuất một

giải pháp là lấy sai phân chuỗi dữ liệu liên tục cho đến khi đạt được tính dừng. Thế

nhưng, người ta chứng tỏ là những kết quả do sai phân dẫn tới việc thất thoát một vài

thông tin dài hạn có giá trị của dữ liệu. Một đột phá thực sự trong kinh tế lượng chuỗi

thời gian là khái niệm “đồng kết hợp” vào những năm 80. Khái niệm được giới thiệu

lần đầu tiên bởi Granger (1981). Sau đó, Engle và Granger (1987) cung cấp một nền

tảng lý thuyết vững chắc cho việc trình bày, kiểm định, ước tính và mô hình những

biến chuỗi thời gian không dừng đồng kết hợp.

Phương pháp đồng kết hợp cho phép dữ liệu không dừng được sử dụng mà kết

quả giả mạo được tránh khỏi. Nó cũng cho phép kiểm định và ước tính mô hình dài hạn

từ dữ liệu chuỗi thời gian thực.

Như vậy, với sự thật rằng nhiều chuỗi thời gian vĩ mô không dừng đã giúp phát

triển một lý thuyết phân tích chuỗi thời gian không dừng. Engle và Granger (1987) chỉ

ra rằng một sự kết hợp tuyến tính của hai hoặc hơn những chuỗi không dừng có thể

dừng. Nếu một sự kết hợp tuyến tính dừng như thế tồn tại, thì chuỗi thời gian không

dừng được nói là đồng kết hợp. Sự kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình

đồng kết hợp và có thể được hiểu là có một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các

biến.

Lấy một ví dụ đơn giản để dễ hiểu hơn đồng kết hợp, ta xem phương trình sau:

mt = β0 + β1pt + β2yt + β3rt + et

trong đó, mt: cầu tiền dài hạn

yt: thu nhập thực

rt: lãi suất

Giả định quan trọng là et phải dừng. Vấn đề gây ra cho nhà nghiên cứu là các

biến đều mang đặc tính dừng bậc 1. Tuy nhiên, người ta cho rằng có tồn tại một sự kết

hợp tuyến tính của những biến này thành dừng.

Chúng ta có thể viết lại như sau:

et = mt - β0 - β1pt - β2yt - β3rt

Do et phải dừng, sự kết hợp tuyến tính của những biến đồng kết hợp ở bên phải

phương trình cũng phải dừng. Như vậy, giả thuyết đòi hỏi rằng chuỗi thời gian của 4

biến không dừng có liên kết với nhau.

Ví dụ này minh họa điều quan trọng đã nổi dậy nhiều nghiên cứu kinh tế lượng

vĩ mô trong những năm gần đây: lý thuyết cân bằng liên quan những biến không dừng

đòi hỏi tồn tại một kết hợp các biến thành dừng.

Có hai phương pháp xác định số quan hệ đồng liên kết (đồng kết hợp) đó là

kiểm định Trace và kiểm định giá trị riêng cực đại (maximum eigenvalue):

- Kiểm định Trace:

H0: Có r mối quan hệ đồng liên kết

H1: Có (r + 1) mối quan hệ đồng liên kết

- Kiểm định giá trị riêng cực đại:

H0: Có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết

H1: Có nhiều hơn r mối quan hệ đồng liên kết

Từ bảng kết quả khi chạy chương trình Eview, chúng ta có thể biết được những

chuỗi thời gian có bao nhiêu mối quan hệ đồng kết hợp. Nếu có ít nhất một mỗi quan

hệ đồng kết hợp thì ta có thể kết luận rằng các biến khảo sát có mối quan hệ cân bằng

dài hạn.

3.3.2.4 Mô hình hiệu chỉnh sai số vector:

Khái niệm đồng liên kết và mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) có liên

quan chặt chẽ với nhau. Mô hình hiệu chỉnh sai số vector được thiết kế sử dụng cho

chuỗi không dừng có đồng kết hợp. VECM được xây dựng dựa trên đặc tính là nó giới

hạn hành vi dài hạn của những biến nội sinh để hội tụ về mối quan hệ đồng kết hợp

trong khi cho phép điều chỉnh năng động ngắn hạn.

Lấy ví dụ, giả sử tồn tại một mối quan hệ lâu dài giữa lãi suất ngắn và dài hạn.

Nếu khoảng cách giữa lãi suất ngắn hạn và lãi suất dài hạn là lớn ứng với mối quan hệ

dài hạn, lãi suất ngắn hạn sẽ phải tăng so với lãi suất dài hạn. Dĩ nhiên, khoảng cách có

thể gần nhau bởi (1) một sự gia tăng trong lãi suất ngắn hạn và/hoặc một sự giảm đi

trong lãi suất dài hạn, (2) tăng trong lãi suất dài hạn nhưng tăng nhanh hơn trong lãi

suất ngắn hạn, (3) giảm trong lãi suất dài hạn nhưng giảm ít hơn trong lãi suất ngắn

hạn. Sự năng động ngắn hạn phải bị ảnh hưởng bởi sự chệch khỏi mối quan hệ cân

bằng dài hạn.

Mô hình năng động hàm ý trong thảo luận này là sự điều chỉnh sai số (error

correction) trong một mô hình hiệu chỉnh sai số, sự năng động ngắn hạn của những

biến trong hệ bị ảnh hưởng bởi sự chệch khỏi cân bằng. Nếu chúng ta giả định cả hai

lãi suất đều dừng bậc 1, mô hình hiệu chỉnh sai số đơn giản có thể áp dụng cho ví dụ

trên là:

Δrst = αs (rlt-1 – βrst-1) + εst, αs >0

Δrlt = -αl (rlt-1 – βrst-1) + εlt, αl >0

Trong đó rlt và rst lá lãi suất dài và ngắn hạn.

Sự thay đổi của lãi suất ngắn hạn và dài hạn tương ứng với những cú sốc (đại

diện bởi εst, và εlt) và với sự chệch khỏi cân bằng dài hạn của kỳ trước. Mỗi thứ khác

không đổi, nếu sự chệch xảy ra dương (rlt-1 – βrst-1 >0), lãi suất ngắn hạn sẽ tăng và lãi

suất dài hạn sẽ giảm. Cân bằng dài hạn đạt được khi rlt = βrst. Lưu ý rằng αs và αl là

diễn giải của thông số tốc độ hiệu chỉnh (speed of adjustment). αs lớn hơn nghĩa là

phản ứng của rst đối với sự chệch khỏi cân bằng dài hạn kỳ trước lớn hơn.Ngược lại,

giá trị rất nhỏ của αs hàm ý rằng lãi suất ngắn hạn không phản ứng với sai số cân bằng

thời kỳ trước.

Do đặc điểm của VECM chỉ áp dụng cho chuỗi đồng kết hợp, nên đầu tiên phải

chạy kiểm định đồng kết hợp Johansen trước và xác định số lượng những mối quan hệ

đồng kết hợp.

3.3.2.5 Hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai:

Một khi mô hình VECM được ước tính thì sau đó chúng ta khai thác hai phân

tích biến động ngắn hạn được gọi là hàm phản ứng đẩy (Impulse response functions) và

phân rã phương sai (Variance Decompositions) cho bài nghiên cứu của chúng ta.

Trong khi đó, hàm phản ứng đẩy được sử dụng nhằm tìm thấy mối quan hệ nhân

quả giữa các biến. Nó giải thích cấp độ ở đó một biến được giải thích bởi những cú sốc

lên tất cả các biến trong hệ thống. Một cú sốc lên biến thứ i không chỉ trực tiếp ảnh

hưởng lên biến i mà còn lan truyền đến tất cả những biến nội sinh khác. Ví dụ, một cú

sốc lên biến x ảnh hưởng ngay lập tức lên chính nó, tiếp tục ảnh hưởng vào thời kỳ sau

đó, và dừng ảnh hưởng đến x sau đó nữa. Một cú sốc lên biến y, không ảnh hưởng lên

x ngay mà ảnh hưởng lên biến x với trọng số α2 thời kỳ sau nữa, và ngừng ảnh hưởng

lên nó sau đó.

Phân rã phương sai được sử dụng để xác định mối quan hệ động giữa các biến.

Trong khi hàm phản ứng đẩy theo dõi tác động của một cú sốc lên một biến nội sinh

lên các biến khác, thì phân rã phương sai tách biệt sự biến thiên trong một biến nội sinh

vào những cú sốc tổng hợp. 100% sự biến động của biến x ở thời kỳ t đến từ cú sốc lên

x. Tuy nhiên, biến động của biến x ở thời kỳ t+1 đến từ hai nguồn: một tỷ lệ từ biến x

và một tỷ lệ từ biến y.

Nhìn chung, một đồ thị hàm phản ứng đẩy cho bạn biết liệu một cú sốc lên 1

biến có:

+ Tác động thuận chiều hoặc nghịch chiều lên biến khác (hoặc cả hai)

+ Một tác động gia cố hay dần biến mất qua thời gian.

Một đồ thị phân rã phương sai chỉ cho bạn nguồn gốc của sự dao động ẩn dưới

sự di chuyển của các biến tăng lên hay giảm xuống qua thời gian.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Bài luận văn sẽ xoay quanh các biến với chỉ số VN-Index là biến phụ thuộc và 8

biến kinh tế vĩ mô như tỷ giá hối đoái, giá vàng trong nước, đầu tư trực tiếp nước

ngoài, giá dầu trong nước, chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số sản xuất công nghiệp, cung tiền

và lãi suất tín phiếu kho bạc. Việc lựa chọn biến xuất phát từ việc tham khảo các bài

nghiên cứu trước đây về mức độ phổ biến của các biến này và năng lực nghiên cứu của

tác giả. Các biến này là những biến có mức độ phổ biến cao nhất trong các nghiên cứu

có lẽ do tầm quan trọng của chúng đối với các nền kinh tế. Về phương pháp kiểm định,

tác giả lựa chọn phương pháp đồng kết hợp của Johansen và mô hình hiệu chỉnh sai số

vector cùng với phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai. Đây là các phương

pháp hiện đại thích hợp cho dữ liệu chuỗi thời gian vốn thường không có tính dừng ở

cấp đơn vị. Chương này tập trung vào mô tả dữ liệu biến và các phương pháp kiểm

định về mặt lý thuyết vì vậy chương này chỉ là tiền đề cho chương tiếp theo: Chương 4.

Chương 4 sẽ trình bày cụ thể hơn việc chạy dữ liệu và kết quả của tác giả cũng như

những phân tích bàn luận về kết quả nghiên cứu.

CHƯƠNG 4: CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trên cơ sở phương pháp nghiên cứu đã đưa ra, chương này sẽ tập trung phân tích

thực nghiệm đối với các dữ liệu chuỗi thời gian được lựa chọn và sự trợ giúp của phần

mềm Eview 6.

4.1 Phân tích thống kê mô tả các biến:

4.1.1 Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán VN-Index:

Chỉ số giá chứng khoán là thước đo phản ánh sự biến động của giá chứng khoán

nói chung trên thị trường chứng khoán.Với dữ liệu chỉ số giá chứng khoán VN-Index

do tác giả thu thập được lấy từ tháng 7/2000 đến tháng 3/2013, biến động của chỉ số giá

chứng khoán được thể hiện ở biểu đồ sau:

Biểu đồ 4-1: Diễn biến chỉ số VN-Index từ tháng 7/2000 đến tháng 3/2013

VN‐index

1,200.00

1,000.00

800.00

600.00

400.00

200.00

‐

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh - www.hsx.vn

Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn 10 năm hoạt động xảy ra rất nhiều

biến động thể hiện qua sự tăng giảm của chỉ số VN-Index. Thị trường chứng khoán cho

tới năm 2013 đã trải qua nhiều thăng trầm như sau:

* Giai đoạn 1:

Giai đoạn trước khủng hoảng tài chính Mỹ lấy mốc thời gian từ tháng 7/2000 đến

tháng 7/2007 chỉ số VN-Index có những đặc điểm như sau:

- Từ khi khi ra đời cho đến giữa năm 2001, chỉ số chứng khoán VN-Index đã tăng “phi

mã” từ 100 điểm ngày 28/7/2000 lên 571 điểm ngày 25/6/2001 – gấp trên 5.7 lần trong

vòng 1 năm.

- Từ tháng 7/2001 đến giữa năm 2004, chỉ số VN-Index gần như rơi tự do xuống còn

trên 130 điểm.

- Từ nửa cuối năm 2004 đến hết năm 2005, VN-Index “bò dần” lên trên 200 điểm và

đến hết năm 2005 đã vượt qua mốc 300 điểm.

- Từ năm 2006 là giai đoạn sốt nóng, khi phiên giao dịch đầu năm mới có hơn 300

điểm thì vào quý thứ 2 đã có lúc vọt lên đỉnh 632,69 điểm. Tháng 3 và tháng 4 được

nhận định là tháng phát triển nóng. Nguyên nhân của sự tăng lên liên tục này là do các

nhận định khả quan về thị trường chứng khoán Việt Nam, sự ra đời của các quỹ đầu tư

làm cho lượng tiền chảy vào tương đối lớn, đặc biệt là sự xuất hiện của cổ phiếu VNM

với quy mô lớn đã làm cho thị trường tăng đáng kể. Tuy nhiên, những tháng tiếp theo

VN-Index lại giảm xuống nhưng vào những tháng cuối năm nó lại tăng lên.

- Thị trường chứng khoán từ năm 2007 đến cuối tháng 7/2007 diễn biến sôi động. Từ

tháng 1 đến tháng 3, VN-Index bức phá ngoạn mục, với đồ thị đi lên gần như thẳng

đứng và chỉ số liên tục tăng cao và vượt ngưỡng 1.000 điểm. Nguyên nhân được nhiều

người lý giải là do tốc độ hội nhập quốc tế nhanh, những lợi ích thu được từ tự do hóa

thương mại, cải cách thị trường sau khi gia nhập WTO, tốc độ tăng trưởng kinh tế cao

và tính minh bạch được cải thiện với việc bắt đầu áp dụng chể độ báo cáo tài chính của

nhiều công ty. Sau đó là giai đoạn điều chỉnh mạnh từ giữa tháng 3 đến cuối tháng

4/2007, VN-Index tụt dốc và phục hồi lại từ cuối tháng 4 đến cuối tháng 6/2007. Đến

cuối tháng 7/2007, VN-Index dao động xung quanh ngưỡng 1.000 điểm, tăng hơn 10

lần so với năm 2000.

Nhìn chung trong giai đoạn 1, chỉ số VN-Index đi theo xu hướng tăng là phổ biến

vì đây là giai đoạn có sự ủng hộ mạnh mẽ của các nhân tố kinh tế vĩ mô. Các nhân tố

kinh tế vĩ mô của Việt Nam tương đối ổn định, nền kinh tế tăng trưởng cao, năm sau

cao hơn năm trước, vốn đầu tư nước ngoài theo số đăng ký mới và bổ sung cũng tăng

cao. Vì vậy mà các kênh đầu tư như vàng, USD, bất động sản trờ nên hạn chế vì không

thu được mức lợi nhuận cao. Trong giai đoạn này, đầu tư vào chứng khoán được xem

như là một kênh đầu tư mới và đầy hấp dẫn. Sự quan tâm của nhà đầu tư và lượng tiền

đổ vào chứng khoán quá nhiều làm cho giá cổ phiếu tăng cực nóng. Ngoài ra, trong

giai đoạn này, chính sách tiền tệ được nới lỏng khiến cung tiền trong lưu thông tăng

vọt. Hệ quả là lạm phát tăng lên mức cao nhất trong vòng 7 năm kể từ năm 2001

(8.3%) kết hợp với thị trường chứng khoán quá nóng khiến VN-Index liên tục tăng.

* Giai đoạn 2:

VN-Index trong giai đoạn này (từ tháng 8/2007 đến tháng 3/2013) có những biến

động như sau:

- Từ cuối năm 2007 đến quý 1 năm 2009, VN-Index sụt giảm liên tiếp và có những thời

điểm xuống dưới ngưỡng 245 điểm. Đây là thời kỳ ảm đạm nhất của thị trường chứng

khoán Việt Nam, chỉ số VN-Index liên tục giảm điểm và nhiều lần chạm đến mức mà

nhiều nhà đầu tư không nghĩ đến. Trong thời kỳ này, chính sách thắt chặt tiền tệ, Ngân

hàng Nhà nước nâng lãi suất cơ bản lên 14%/năm vào tháng 6/2008 góp phần làm VN-

Index bắt đầu rời mốc cao kỷ lục thời gian trước và chuyển sang thời kỳ giảm sâu.

- Từ tháng 3 năm 2009 đến nay, thời gian này chỉ số VN-Index đã có sự chuyển biến

tích cực và đi lên. Và kể từ thời gian này, thị trường chứng khoán khá ổn định, không

có nhiều biến động “nóng” như trước nữa. Chỉ số VN-Index luôn xoay quanh mức 400

đến 500 điểm. Nguyên nhân phục hồi là do việc nới lỏng chính sách tiền tệ, lãi suất cơ

bản đã được giảm xuống một nửa (còn 7% từ đầu năm 2009) cùng với tác dụng của

chính sách hỗ trợ lãi suất. Tuy nhiên, từ cuối năm 2009 đến nay, nước ta thực hiện thu

hẹp chính sách tiền tệ, các gói hỗ trợ lãi suất đã chấm dứt và lãi suất cơ bản đã hai lần

được nâng lên: 8%/năm (từ 1/12/2009) và 9%/năm (từ 5/11/2010) nhưng lại đi cùng

với tăng trưởng tín dụng cao và tăng trưởng tổng phương tiện thanh toán cao nên chỉ số

lạm phát tăng cao. Trong bối cảnh lạm phát cao như vậy, giao dịch trên thị trường

chứng khoán không còn sức tăng mạnh như giai đoạn đầu nữa.

Như vậy trong giai đoạn 2 này thị trường chứng khoán không còn sức bật mạnh

mẽ như trong giai đoạn 1 nữa. Khủng hoảng tài chính Mỹ lan rộng, tình hình kinh tế

khó khăn đi cùng các nhân tố vĩ mô bất ổn đã khiến cho tâm lý các nhà đầu tư trở nên e

dè hơn khi đầu tư vào kênh có mức biến động cao như chứng khoán.

4.1.2 Phân tích thống kê mô tả:

Bảng 4-1 trình bày tóm tắt thống kê mô tả của biến. Các giá trị trung bình, sai số

chuẩn, độ lệch và độ nhọn, thống kê Jacque-Bera và giá trị p đều được trình bày cho cả

hai giai đoạn.

Giai đoạn 1 (7-2000 đến 7-2007):

VNI1

CPI

FDI

GOLD

OIL

Mean

330.6960

92.38259

15483.40

428.6681

7660435.

100.3353

450555.1

5471.176

5.464824

Median

244.4600

87.41000

15697.00

297.2000

7240000.

101.8900

392122.0

4400.000

5.720000

Maximum

1137.690

116.6500

16148.00

1800.000

13310000

140.7600

1056450.

8600.000

6.300000

Minimum

101.5000

79.36000

14094.00

28.38000

4527000.

24.85000

167965.0

3900.000

3.340000

Std. Dev.

246.0676

11.49232

541.1383

390.3611

2758495.

236790.9

1740.491

0.819369

Skewness

1.968456

0.537712

-0.978018

1.634099

0.730034

0.894793

0.888365

-1.36487

19.71710 - 1.722987

Kurtosis

6.064200

1.929450

2.973492

5.422583

2.301304

8.809904

2.799036

2.047244

3.882312

Jarque-Bera

88.14710

8.155096

13.55318

58.61469

9.279086

161.6052

11.48563

14.39515

29.14775

Probability

0.000000

0.016949

0.001140

0.000000

0.009662

0.000000

0.003206

0.000748

0.000000

28109.16

7852.520

1316089.

36436.79

6.51E+08

8528.500

38297185

465050.0

464.5100

5086137.

11094.16

24597778

12800070

6.39E+14

32656.19

4.71E+12

2.54E+08

56.39475

Sum Sum Sq. Dev.

Observations

Bảng 4-1: Thống kê mô tả

85

Giai đoạn 2 (8/2007 đến 3/2013):

VNI2

CPI

FDI

GOLD

OIL

Mean

491.5000

172.5610

18911.88

2233.809

30072015

101.9376

2154510.

16059.56

9.647463

Median

455.8900

165.3300

19100.00

1300.000

28002000

103.2200

2121355.

14750.00

9.160000

Maximum

1065.090

225.0896

21036.00

16271.00

47460000

131.9000

3519376.

21900.00

15.60000

Minimum

245.7400

117.2590

15932.00

37.28000

13071000

78.70000

1076900.

8600.000

4.800000

Std. Dev.

165.9237

31.22913

1836.005

2989.152

11519836

711276.2

4287.340

Skewness

2.014496

0.097565

-0.25671

2.852314

0.129253

0.288235

0.018585

7.828999 - 0.319514

2.542401 - 0.070402

Kurtosis

7.018343

1.843648

1.575792

11.58133

1.451438

7.129105

1.990175

1.668965

2.487416

Jarque-Bera

91.74295

3.896476

6.493908

300.8489

6.983798

49.46396

3.830844

5.023603

0.800610

Probability

0.000000

0.142525

0.038892

0.000000

0.030443

0.000000

0.147280

0.081122

0.670116

Sum

33422.00

11734.15

1286008.

151899.0

2.04E+09

6931.760

1.47E+08

1092050.

656.0275

1844554.

65342.32

2.26E+08

5.99E+08

8.89E+15

4106.646

3.39E+13

1.23E+09

433.0749

Sum Sq. Dev.

Observations

Từ bảng thống kê mô tả ta thấy có những điểm nổi bật giữa hai giai đoạn như

sau: Xét về mặt giá trị, các biến ở giai đoạn 2 đều tăng (thể hiện ở giá trị trung bình

mean) so với giai đoạn 1. Tăng nhanh nhất là biến FDI (giai đoạn 2 gấp 4.2 lần so với

giai đoạn 1), kế đến là biến cung tiền M2 (tăng gấp 3.78 lần), rồi lần lượt đến các biến

khác như giá vàng, giá dầu, CPI, lãi suất tín phiếu, VN-Index, tỷ giá hối đoái, chỉ số

sản xuất công nghiệp. Xét về mức độ biến động (thể hiện ở độ lệch chuẩn/phương sai),

bảng thống kê cho thấy hầu hết các biến đều có mức độ biến động cao hơn ở giai đoạn

2, giai đoạn 1 cũng có biến động nhưng có lẽ do tác động của những bất ổn trong nền

kinh tế mà giai đoạn 2 có sự biến động nhiều hơn thể hiện ở các biến: CPI, EX, FDI,

GOLD, M2, OIL, TB. Trong đó, khác biệt chỉ có 2 biến là VN-index và IP có sự dao

động ít hơn ở giai đoạn 2 so với giai đoạn 1. Thị trường chứng khoán ở giai đoạn 2

hoạt động có vẻ cầm chừng hơn thể hiện ở chỉ số chính là VN-index ít biến động hơn.

Biến chỉ số sản xuất công nghiệp IP cũng có độ lệch chuẩn nhỏ hơn thể hiện sự ổn định

hơn trong sản xuất công nghiệp ở giai đoạn sau. Xu hướng biến động của các biến cũng

được thể hiện rõ ở đồ thị biến động của các biến ở phần phụ lục 1.

4.2 Kết quả nghiên cứu:

4.2.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị:

Bảng 4-2 mô tả tóm tắt kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến qua cả hai

giai đoạn khảo sát. Phần kết quả chi tiết được nêu trong phụ lục 2 của luận văn. Tác giả

đã sử dụng phương pháp kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) như đã đề cập ở

chương 3 để có được kết quả kiểm định như bên dưới.

Bảng 4-2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Các biến số

Tại mức

-5.62655*

CPI EX FDI GOLD

Giai đoạn 1 Sai phân bậc 1 -10.64553* -9.831869* -10.53408* -10.41793*

2.261075 -2.792881 -3.164988** 0.314303

Giai đoạn 2 Sai phân bậc Tại mức 1 -0.984066 -4.183459* -0.94626 -8.372769* -8.564036* -0.89542 -8.230734*

Kết luận I(1) I(1) I(1) I(1)

IP M2 OIL TB VNI1

-2.82649 5.867917 0.727098 -2.069765 -0.088663

-9.293557* -11.66242* -7.034791* -5.526687* -6.741384*

- 11.38662* -8.599762* -0.52801 -4.907937* -1.47843 -6.10991* -2.544992 -7.263502* -2.634605 -6.538742*

I(1) I(1) I(1) I(1) I(1)

ghi chú: *, ** và *** là ký hiệu mức ý nghĩa lần lượt tại 1%, 5% và 10%

Qua chạy dữ liệu bằng Eview cho thấy rằng, kết quả là tất cả các biến đều dừng

khi lấy sai phân bậc 1 cho cả hai giai đoạn. Còn ở mức đơn vị (hay tại mức) thì đa số

các biến đều không dừng. Điều này phù hợp với đa số dữ liệu chuỗi thời gian đã được

kiểm chứng trong các nghiên cứu trước đây.

Do tất cả các biến đều dừng cùng bậc là tại bậc 1 nên ta có thể tiến hành kiểm

định đồng liên kết Johansen và áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector VECM.

4.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết và mô hình hiệu chỉnh sai số vector:

4.2.2.1 Kết quả kiểm định đồng liên kết:

Như đã trình bày ở phần 4.2.1 về kiểm định nghiệm đơn vị, các biến được lựa

chọn đều dừng tại sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%. Mục đích chính của phần này là

sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen để xác định xem có bao nhiêu tổ hợp tuyến

tính của 9 biến quan sát là dừng. Nói cách khác, về mặt kinh tế nghĩa là tồn tại bao

nhiêu mối quan hệ cân bằng trong dài hạn. Để thực hiện được điều này chúng ta sử

dụng hai kiểm định thống kê là kiểm định Trace và kiểm định giá trị riêng cực đại.

Trước khi thực hiện kiểm định Johansen, ta cần xác định độ trễ tối ưu nhằm tăng

tính chính xác khi thực hiện kiểm định. Để làm được điều này, ta sẽ ước lượng mô hình

VAR với bậc trễ là 1 và tăng dần cho đến 12 (do dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu tháng).

Việc xác định độ trễ tối ưu được dựa vào giá trị thống kê AIC (Akaike information

criterion) trong bảng kết quả. Chạy eview cho từng độ trễ rồi so sánh AIC xem AIC

ứng với độ trễ nào là nhỏ nhất thì đó là độ trễ tối ưu cần tìm.

Sau khi thực hiện các bước như trên, kết quả cho thấy, ta tìm được độ trễ tối ưu là

6 cho giai đoạn 1 và 4 cho giai đoạn 2. Sau đó, ta sẽ tiến hành chạy kiểm định đồng kết

hợp Johansen với độ trễ tối ưu được xác định trước. Nếu kết quả kiểm định đồng liên

kết cho thấy có ít nhất 1 vector đồng liên kết thì có thể nói rằng ta đã thành công trong

việc xác định được mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến.

Kết quả của kiểm định đồng liên kết Johansen đối với các biến trong luận văn này

được trình bày ở bảng 4-3 bên dưới.

Bảng 4-3: Kết quả kiểm định đồng liên kết

GIAI ĐOẠN 1:

Date: 07/25/13 Time: 16:17 Sample (adjusted): 2001M02 2007M07 Included observations: 78 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: VNI1 CPI EX FDI GOLD IP M2 OIL TB Lags interval (in first differences): 1 to 6 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen 0.05 Statistic

Critical Value Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 * At most 6 At most 7 At most 8

0.956002 0.778316 0.674119 0.531122 0.472751 0.428571 0.153974 0.068846 0.032349

243.6411 117.5071 87.45542 59.07826 49.92647 43.65002 13.04202 5.563751 2.564942

58.43354 52.36261 46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0003 0.0002 0.4484 0.6696 0.1093

Max-eigenvalue test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values 1 Cointegrating Equation(s):

OIL

CPI 72.99379 (15.2904)

FDI EX 0.029829 0.147484 (0.10174) (0.10919)

GOLD 0.000237-8.707073-0.007532 -0.184274-103.7801 (3.3E-05) (1.95136) (0.00108) (0.02618) (66.5722)

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) VNI1 1.000000

GIAI ĐOẠN 2:

Date: 07/25/13 Time: 16:21 Sample (adjusted): 2008M01 2013M03 Included observations: 63 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: VNI2 CPI EX FDI GOLD IP M2 OIL TB Lags interval (in first differences): 1 to 4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Max-Eigen 0.05

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue Statistic

Critical Value Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 * At most 6 At most 7 At most 8 *

0.912377 0.816171 0.733322 0.670362 0.510452 0.409794 0.279321 0.194264 0.091521

153.3872 106.7063 83.26801 69.91498 44.99913 33.21890 20.63635 13.60792 6.046980

58.43354 52.36261 46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016 0.0085 0.0585 0.0633 0.0139

Max-eigenvalue test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

FDI

OIL

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) VNI2 1.000000

CPI 29.83987 (1.92926)

EX 0.170358 0.038668 (0.02430) (0.00582)

GOLD -5.03E-05-25.55972 -0.000471 -0.041337 -12.23343 (3.6E-06) (3.02319) (2.9E-05) (0.00667) (4.54300)

Như vậy, kiểm định Johansen ở kiểm định Maximum eigenvalue đã cho chúng ta

kết quả là có 6 vector đồng liên kết hay 6 mối quan hệ đồng kết hợp cho cả hai giai

đoạn. Kết quả này dẫn đến kết luận là thực sự tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn

giữa các biến được lựa chọn trong mô hình.

Cũng trong kiểm định đồng liên kết Johansen với độ trễ là 6, ta có được các hệ số

đồng liên kết của mô hình, cụ thể:

Yt = (VNIt CPIt EXt FDIt GOLDt IPt M2t OILt TBt)

Ứng với hai giai đoạn, ta có vector đồng liên kết là β1 và β2.

β1 = (1, 72.99379, 0.029829, 0.147484, 0.000237, -8.707073, -0.007532, -

0.184274, -103.780.1)

β2 = (1, 29.83987, 0.170358, 0.038668, -5.03E-05, -25.55972, -0.000471, -

0.041337, -12.23343).

Các giá trị của β đại diện cho hệ số co giãn trong dài hạn của VNI, CPI, EX, FDI,

GOLD, IP, M2, OIL và TB. Do đó, mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến số kinh tế

vĩ mô với chỉ số giá chứng khoán lúc này được viết theo phương trình như sau:

VNI1 = -72.99379CPI – 0.029829EX – 0.147484FDI – 0.000237GOLD +

8.707073IP + 0.007532M2 + 0.184274OIL + 103.7801TB (1)

VNI2 = -29.83987CPI – 0.170358EX – 0.038668FDI + 5.03E-05GOLD +

25.55972IP + 0.000471M2 + 0.041337OIL + 12.23343TB (2)

Hai phương trình đồng liên kết trên là mô hình thể hiện mối quan hệ cân bằng dài

hạn tức là những ảnh hưởng mang tính ổn định của các biến số kinh tế vĩ mô với thị

trường chứng khoán. Theo đó, ta thấy rằng, đối với giai đoạn 1 và giai đoạn 2, các biến

CPI, EX, FDI cùng thể hiện mối quan hệ ngược chiều với chỉ số thị trường chứng

khoán, các biến IP, M2, OIL và TB thể hiện mối quan hệ cùng chiều với thị trường

chứng khoán. Khác biệt có biến giá vàng GOLD thể hiện tỷ lệ nghịch ở giai đoạn đầu

và tỷ lệ thuận với thị trường chứng khoán ở giai đoạn sau.

Thứ nhất, biến CPI hay đại diện cho lạm phát của nền kinh tế tồn tại một mối

quan hệ nghịch có ý nghĩa thống kê ở cả hai giai đoạn là hoàn toàn phù hợp với lý

thuyết kinh tế. Trong thời kỳ lạm phát cao, người ta nhận thấy rằng nền kinh tế đang

trong tình trạng bất ổn, kỳ vọng về nền kinh tế xấu đi. Lạm phát ảnh hưởng gián tiếp

đến thị trường chứng khoán thông qua tác động đến tình hình sản xuất hàng hóa, dịch

vụ của các doanh nghiệp. Lạm phát tăng thường đồng nghĩa với việc chi phí đầu vào

cho hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp tăng lên. Khi chi phí sản xuất

tăng cao, giá thành các sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp sẽ phải tăng theo để đảm

bảo sản xuất kinh doanh hoặc có lợi nhuận. Tuy nhiên, sức tiêu thụ sản phẩm, dịch vụ

của doanh nghiệp sẽ sụt giảm do giá bán cao, đặc biệt trong ngắn hạn khi người tiêu

dùng tìm tới các sản phẩm thay thế. Kết quả là giá cổ phiếu của doanh nghiệp niêm yết

trên thị trường bị ảnh hưởng theo hướng suy giảm với các mức độ khác nhau. Lạm phát

tăng cao có thể làm lãi suất chung gia tăng do cơ quan quản lý triển khai chính sách

thắt chặt tiền tệ. Điều này dẫn tới tỷ suất sinh lợi yêu cầu của các nhà đầu tư sẽ cao hơn

nên suất chiết khấu sẽ cao hơn. Theo quan điểm nghịch biến giữa giá chứng khoán và

tỷ suất chiết khấu, giá chứng khoán trên thị trường sẽ giảm xuống và để tránh rủi ro

này, nhà đầu tư nắm giữ chứng khoán có khuynh hướng bán ra. Hệ quả là thị trường

chứng khoán bị ảnh hưởng tiêu cực. Sự biến động của lạm phát phản ánh được tình

hình chung của nền kinh tế, nghĩa là khi có sự tăng lên của giá cả hiện tại là tín hiệu

cho những chính sách mang tính kinh tế trong tương lai nhằm điều chỉnh thị trường về

trạng thái ổn định, ví dụ như động thái thắt chặt tiền tệ và do đó giá chứng khoán sẽ bị

ảnh hưởng. Xem xét hệ số co giãn của hai giai đoạn ta thấy rằng hệ số của giai đoạn 1

cao hơn giai đoạn 2 hay biến lạm phát trong giai đoạn 1 có sức ảnh hưởng tới VN-

index cao hơn. Điều này cho thấy rằng, ở giai đoạn 1, thị trường nhạy cảm hơn đối với

những chính sách điều chỉnh lạm phát của chính phủ so với giai đoạn 2. Kết quả tác

động ngược chiều của lạm phát cũng được tìm thấy ở nhiều nghiên cứu của các tác giả

trước đây như Atsuyuki Naka (1998), Aktham Maghayereh (2001), Adel A. Al-

Sharkas (2004), Gagan Deep Sharma (2010), Dr. Aurangzeb (2010), Kleoniki K. Louli

(2011), Pramod Kumar Naik (2012).

Thứ hai, biến tỷ giá hối đoái tác động ngược chiều với thị trường chứng khoán ở

hai giai đoạn. Tuy nhiên, sự tác động là không đáng kể và hệ số cũng không có ý nghĩa

thống kê. Tồn tại mối tương quan âm là do khi nội tệ mất giá (tỷ giá tăng) sẽ làm lạm

phát kỳ vọng tăng lên. Các nhà đầu tư sẽ mất niềm tin về triển vọng của nền kinh tế

dẫn đến giảm cầu chứng khoán và giá chứng khoán sẽ giảm xuống. Tuy nhiên, hệ số

không có ý nghĩa thống kê cho thấy về dài hạn, tỷ giá hối đoái không phải là một chỉ

báo tốt cho biến động của chứng khoán tại Việt Nam. Có thể có một lý do là trong

ngắn hạn, tỷ giá sẽ có một sự tác động nhất định tới giá chứng khoán hơn là một sự tác

động trong dài hạn. Chúng ta sẽ chú ý quan sát khi xem xét các tác động liên quan tới

ngắn hạn ở những phần sau.

Biến thứ 3 có tác động nghịch chiều với chỉ số giá chứng khoán là đầu tư trực

tiếp nước ngoài FDI. Tuy nhiên, cũng như biến tỷ giá hối đoái, FDI tác động rất nhẹ tới

thị trường chứng khoán và hệ số β cũng không có ý nghĩa thống kê. FDI có thể đóng

góp vào thị trường chứng khoán bằng những kênh khác nhau. FDI mang đến cho nền

kinh tế nhiều vốn, tiền mặt để hoạt động sản xuất cùng với những chuyên gia nước

ngoài và những kiến thức, kinh nghiệm cần thiết để điều hành doanh nghiệp. Từ đó,

làm cho các ngành có vốn FDI càng phát triển về lợi nhuận, về doanh số… Điều này

làm tăng thu nhập mỗi cổ phần vốn là thứ mà các nhà đầu tư tìm kiếm bấy lâu. Nó

cũng giúp sự tăng trưởng kinh tế vĩ mô như tăng GDP, giúp tăng tiêu chuẩn sống của

người dân cao hơn nữa và có thể dẫn đến thu hút cả kênh đầu tư gián tiếp nước ngoài.

Hay nói cách khác, về tổng thể, FDI tương quan dương với thị trường chứng khoán.

Ngược lại, FDI có khuynh hướng lớn hơn ở những nước có rủi ro cao, tài chính chưa

phát triển, và yếu kém về tổ chức quản lý (những nước này là những nước cần nguồn

vốn FDI nhất). Theo quan điểm này, FDI là một sự thay thế của các nhà đầu tư nước

ngoài để loại bỏ khó khăn từ việc đầu tư vào thị trường vốn vì nếu đầu tư vào thị

trường vốn thông qua kênh đầu tư gián tiếp thì có thể quyền lợi của các cổ đông nước

ngoài không được bảo vệ. Vì vậy, FDI có thể tương quan âm với thị trường chứng

khoán.

Biến thứ tư là biến giá vàng trong nước. Biến này thể hiện sự khác biệt ở hai

giai đoạn chạy dữ liệu. Trong khi giá vàng trong nước ở giai đoạn 1 tỷ lệ nghịch với thị

trường chứng khoán thì nó lại đảo chiều tỷ lệ thuận với thị trường chứng khoán khi

bước vào giai đoạn 2. Tác động thuận chiều hay nghịch chiều có thể được giải thích

bởi các nguyên nhân sau. Thị trường vàng thường được hiểu là thị trường “thay thế” thị

trường chứng khoán. Khi vàng được coi là kênh đầu tư có mức độ an toàn cao hơn

chứng khoán, người ta sẽ đầu tư vào vàng thay vì đầu tư vào chứng khoán nếu nền kinh

tế xuất hiện những bất ổn khó dự báo và lường trước được. Như vậy, biến động của giá

vàng và chứng khoán hiểu theo nghĩa này thì sẽ có sự tương quan ngược chiều nhau.

Ngược lại, vàng và chứng khoán cũng có thể tương quan thuận chiều nhau. Điều này ít

xảy ra hơn trường hợp đầu nhưng không phải là không xảy ra. Vàng và chứng khoán sẽ

biến động cùng chiều nếu mọi người nhìn nhận chúng là hai kênh đầu tư “bổ sung”.

Khi kinh tế gặp bất ổn, đồng tiền nằm trong tình trạng mất giá, giới đầu tư bắt đầu

dùng tiền để đầu tư vào các kênh đầu tư có suất sinh lợi cao hơn, mà điển hình là

chứng khoán và vàng. Hoặc là, khi nền kinh tế rơi vào suy thoái của giai đoạn 2, sản

xuất kinh doanh đình trệ, các công ty phá sản, người ta trở nên nghèo hơn trước và

không còn quá thiết tha với chứng khoán hay vàng nữa. Từ đó, vàng và chứng khoán

biến động cùng chiều. Tuy nhiên, hệ số β được tìm thấy chỉ ra rằng, giá vàng không

phải là một biến tốt để chỉ báo thị trường chứng khoán vì nó không có ý nghĩa thống

kê. Tương tự như các biến tỷ giá hối đoái và FDI, có thể vàng chỉ tác động ngắn hạn tới

chứng khoán mà thôi nên nó không thể hiện vai trò của mình trong phương trình cân

bằng dài hạn. Ta sẽ tiến hành xem xét sâu hơn ở các phần sau.

Biến chỉ số sản xuất công nghiệp hay IP là biến đầu tiên cho kết quả quan hệ

cùng chiều có ý nghĩa thống kê với thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả này

cũng tương tự khi thực hiện bởi các tác giả trước đây như Ramin Cooper Maysami và

cộng sự (2004) cho thị trường Singapore, Adel A. Al-Sharkas (2004) cho thị trường

Jordan, Seyed Mehdi Hosseini và cộng sự (2011) cùng với Pramod Kumar Naik và

cộng sự (2012) cho thị trường chứng khoán Ấn Độ. Chỉ số sản xuất công nghiệp được

dùng như là đại diện cho mức hoạt động của nền kinh tế thực, hàm ý rằng một sự tăng

lên trong giá trị sản xuất công nghiệp đồng nghĩa với nền kinh tế cũng tăng trưởng

theo. Khi nhìn vào sự tăng hay giảm chỉ số giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán ta

thể rút ra kết luận về mức độ suy thoái hay tăng trưởng của một nền kinh tế. Trong thời

kỳ nền kinh tế phát triển như giai đoạn 1, giá cả chứng khoán tăng cao, nguồn cung

ứng chứng khoán rất nhiều do các doanh nghiệp cần vốn phục vụ cho hoạt động sản

xuất kinh doanh của mình. Nhưng khi nền kinh tế suy thoái, các doanh nghiệp kinh

doanh kém hiệu quả, gặp khó khăn về tài chính, lợi tức cổ phiếu giảm đi và chứng

khoán cũng bị mất giá nghiêm trọng. Điều này là do mọi sự thay đổi trong các hoạt

động kinh tế thực đều được phản ánh một cách đầy đủ và kịp thời vào giá chứng

khoán, khi giá chứng khoán thay đổi chứng tỏ đã có một sự thay đổi trong nền kinh tế.

Vì vậy, biến chỉ số sản xuất công nghiệp có mối tương quan dương dài hạn với thị

trường chứng khoán ở cả hai giai đoạn là một điều hợp lý. Và một điều nữa là đối với

giai đoạn về sau, chỉ số sản xuất công nghiệp có sự tương quan lớn hơn với chỉ số giá

chứng khoán so với giai đoạn đầu. Đây là một minh chứng cho thấy, thị trường chứng

khoán có sự di chuyển sát sao hơn với hoạt động của nền kinh tế.

Cung tiền M2 cũng có mối tương quan cùng chiều với thị trường chứng khoán

nhưng hệ số không có ý nghĩa về mặt thống kê. Mối tương quan thuận chiều có thể

được giải thích là do: Đối với thị trường chứng khoán, do hàng hóa trên thị trường này

là cổ phiếu của các công ty niêm yết nên thị trường chứng khoán là đại diện cho hoạt

động sản xuất kinh doanh của nền kinh tế. Do đó, giá cổ phiếu càng nhạy cảm hơn với

những biến động trong mức cung tiền. Khi chính phủ muốn kích thích nền kinh tế,

chính phủ có thể mở rộng tăng cung tiền. Khi đó, lãi suất sẽ giảm đi và tỷ lệ tăng

trưởng tín dụng cao thêm. Điều này kích thích các doanh nghiệp tăng cường đầu tư và

mở rộng hoạt động, tìm kiếm cơ hội đầu tư để có lợi nhuận tốt hơn. Từ đó kích thích

gia tăng giá chứng khoán. Như vậy, cung tiền có tác động thuận chiều với giá chứng

khoán. Tuy nhiên, do không có ý nghĩa về mặt thống kê nên biến cung tiền không phải

là một biến giải thích tốt biến động của thị trường chứng khoán ở cả hai giai đoạn.

Giá dầu trong nước cũng như biến cung tiền có tác động dương không có ý

nghĩa thống kê với thị trường chứng khoán. Một nguyên nhân có thể kể đến là do giá

dầu trong nước không hoàn toàn biến động theo cung cầu thị trường mà có sự ấn định

giá trong từng thời điểm bởi các cơ quan chức năng nên khi chứng khoán có sự biến

động sát với thị trường thị giá dầu có vẻ biến động một cách chậm chạp và không giải

thích được biến động của thị trường chứng khoán trong nước.

Biến cuối cùng là biến lãi suất tín phiếu kho bạc. Biến này cho tác động thuận

chiều có ý nghĩa thống kê với thị trường chứng khoán. Đây là một kết quả khá bất ngờ

đối với tác giả vì nó đi ngược lại với lý thuyết. Mối quan hệ dương giữa lãi suất với chỉ

số giá chứng khoán Việt Nam là không thể giải thích bằng mô hình định giá cổ phiếu,

vì nếu như vậy thì một sự gia tăng của lãi suất sẽ kéo theo tỷ lệ chiết khấu kỳ vọng ở cổ

phiếu cao hơn và do đó sẽ làm giá cổ phiếu giảm xuống chứ không thể tăng lên và

ngược lại, nghĩa là giữa chúng phải tồn tại một mối quan hệ âm. Cũng như vậy, ta

không thể dùng lý thuyết hành vi của nhà đầu tư khi so sánh cơ hội phí giữa việc gửi

tiền với quyết định đầu tư vào thị trường chứng khoán. Kết quả tương quan dương giữa

lãi suất và thị trường chứng khoán cũng được tìm thấy ở nghiên cứu của các tác giả

như Gautam Goswami (1997) ở Hàn Quốc, Adel A. Al-Sharkas (2004) ở Jordan,

Christopher Gan (2006) ở New Zealand và Sarbapriya Ray (2012) ở Ấn Độ. Một khả

năng có thể lý giải cho điều này, đó là tính thị trường trong cơ chế điều hành lãi suất tại

Việt Nam. Từ năm 2009 trở về trước, Việt Nam duy trì chính sách điều hành lãi suất

mang tính áp đặt và nặng về hành chính. Do đó, có thể nói lãi suất tại Việt Nam chưa

mang tính thị trường và thực chất là không có ý nghĩa về mặt kinh tế. Điều này làm

méo mó vai trò của lãi suất trên thị trường và do đó có một kết quả đồng biến giữa lãi

suất và giá chứng khoán. Lãi suất tín phiếu kho bạc ở giai đoạn 1 có mối tương quan

cao hơn đáng kể với thị trường chứng khoán so với giai đoạn sau. Về giai đoạn sau,

việc điều hành lãi suất này đã có một sự cải tiến với việc cho phép tín phiếu kho bạc

được chính thức có sàn giao dịch là HNX để giao dịch trên thị trường thứ cấp vào ngày

24/8/2012. Đây có thể giúp làm giảm đi tính áp đặt hành chính cho lãi suất này, mở

rộng hơn để lãi suất phản ánh đúng đắn hơn tình hình thị trường và làm cho mối tương

quan chuyển từ tương quan cao ở giai đoạn 1 (β = 103.78) xuống thấp hơn ở giai đoạn

2 (β = 12.23). Nếu tiếp tục như vậy thì có thể ở những giai đoạn sau, khi cơ chế thị

trường thể hiện rõ nét hơn trong điều hành lãi suất thì mối tương quan giữa lãi suất với

thị trường chứng khoán trở về đúng với vị trí ban đầu của nó là tương quan âm phù hợp

với lý thuyết kinh tế.

4.2.2.2 Hiệu chỉnh sai số vector VECM:

Kết quả của hiệu chỉnh sai số vector cho cả hai giai đoạn được thể hiện tóm tắt ở

ở bảng 4-4.

Bảng 4-4: Kết quả hiệu chỉnh sai số VECM

Giai đoạn 1 ĐỘ TRỄ ΔVNI1

ΔTB

ΔEX

ΔM2

ΔCPI

ΔOIL

ΔIP ΔFDI ΔGOLD 0.112487 -0.000746 -0.002862 -32.52271 0.394845* 25.17709 -0.06002 -0.013966 4.17E-05 (0.94830) (0.00100) (0.06021) (49.3678) (0.20787) (24.1128) (0.09504) (0.03932) (3.5E-05) [ 0.11862] [-0.74252] [-0.04754] [-0.65878] [ 1.89946] [ 1.04414] [-0.63150] [-0.35516] [ 1.17786] 0.206812 -0.00114 -0.039755 -39.53191 -0.104277 1.198125 -0.12989 0.012227 -1.27E-05 (1.15345) (0.00121) (0.06369) (56.5869) (0.26814) (24.8780) (0.10384) (0.04492) (3.3E-05) [ 0.17930] [-0.94620] [-0.62420] [-0.69861] [-0.38889] [ 0.04816] [-1.25082] [ 0.27222] [-0.38949] -0.353095 13.85769 -0.056374 -0.009748 -0.0000724* -0.132041 -0.000609 0.019877 20.08243 (1.41237) (0.00133) (0.06839) (52.9471) (0.22163) (16.2218) (0.10541) (0.04595) (3.5E-05) [-0.09349] [-0.45952] [ 0.29063] [ 0.37929] [-1.59318] [ 0.85426] [-0.53483] [-0.21217] [-2.06420] -0.386995 -0.000253 -0.003139 15.38146 -0.049718 -0.016816 -2.76E-05 0.530469* -9.79633 (1.43345) (0.00142) (0.06263) (57.8534) (0.31599) (16.5534) (0.07682) (0.04750) (4.0E-05) [-0.26997] [-0.17817] [-0.05012] [ 0.26587] [ 1.67874] [-0.59180] [-0.64724] [-0.35401] [-0.69556] -0.744348 0.000549 0.017054 -25.74033 -0.068045 -16.5094 -0.006215 0.038723 2.09E-05 (1.14022) (0.00120) (0.05349) (63.7549) (0.35449) (13.6419) (0.06988) (0.04390) (5.9E-05) [-0.65281] [ 0.45592] [ 0.31883] [-0.40374] [-0.19195] [-1.21019] [-0.08894] [ 0.88208] [ 0.35464] 0.475020 -0.000508 0.054023 -70.6247 0.092863 2.129673 -0.049252 0.059898* 4.65E-05 (0.80915) (0.00092) (0.05671) (67.7682) (0.31605) (13.9508) (0.06320) (0.03533) (5.4E-05) [ 0.58706] [-0.55115] [ 0.95267] [-1.04215] [ 0.29382] [ 0.15266] [-0.77933] [ 1.69525] [ 0.85454]

Giai đoạn 2 ĐỘ TRỄ ΔVNI2

ΔEX

ΔCPI

ΔFDI

ΔTB

ΔM2

ΔOIL

ΔGOLD 0.326358 -15.43157 -0.012199 0.002705 3.39E-06 (0.24377) (10.8648) (0.05519) (0.00448) (8.6E-06) [ 1.33878] [-1.42033] [-0.22102] [ 0.60418] [ 0.39285] 0.117717 2.910229 0.058953 0.007776* 5.27E-06 (0.22539) (10.8007) (0.04499) (0.00388) (8.4E-06) [ 0.52229] [ 0.26945] [ 1.31022] [ 2.00459] [ 0.62906] 0.142710 -7.247501 0.005162 0.009004* 4.37E-06 (0.24959) (9.44393) (0.04485) (0.00460) (8.1E-06) [ 0.57178] [-0.76742] [ 0.11509] [ 1.95915] [ 0.54158] -0.314206 3.911344 0.052986 0.002730 -2.89E-06 (0.26002) (8.49817) (0.04261) (0.00385) (7.4E-06) [-1.20840] [ 0.46026] [ 1.24346] [ 0.70905] [-0.39200]

ΔIP -2.490714 -0.000111 0.002219 -29.5495* (3.45488) (9.8E-05) (0.01377) (10.8534) [-0.72093] [-1.12866] [ 0.16119] [-2.72262] -1.250759 -5.86E-06 0.024882 -0.983442 (3.07039) (0.00011) (0.01700) (8.43308) [-0.40736] [-0.05569] [ 1.46402] [-0.11662] -2.365812 -0.000158 -0.021405 6.696360 (2.76940) (0.00012) (0.01447) (7.58949) [-0.85427] [-1.27986] [-1.47883] [ 0.88232] -1.141721 0.000173 0.014867 -0.198161 (1.63149) (0.00016) (0.01363) (8.49363) [-0.69980] [ 1.11378] [ 1.09070] [-0.02333]

Kết quả VECM cho thấy các hệ số hiệu chỉnh của các biến trong mô hình hiệu

chỉnh sai số, nó thể hiện mối quan hệ động trong ngắn hạn giữa các biến số kinh tế vĩ

mô với thị trường chứng khoán. Những con số trong ngoặc đơn là độ lệch chuẩn và

những con số trong ngoặc vuông là giá trị thống kê t. Giá trị thống kê t được so sánh

với giá trị tới hạn của nó là 1.65 (mức ý nghĩa 5%) để ta có thể kết luận về các hệ số

hiệu chỉnh. Dấu và độ lớn của các hệ số thể hiện xu hướng và tốc độ hiệu chỉnh hướng

tới cân bằng dài hạn. Nó có thể là dương hoặc âm và có ý nghĩa hay không có ý nghĩa.

Kết quả ở giai đoạn trước khủng hoảng chỉ ra rằng, trong ngắn hạn dường như giá

chứng khoán nhận được sự đồng thuận từ chính giá trị quá khứ của nó. Nghĩa là một sự

chệch khỏi cân bằng của giá chứng khoán ở thời điểm hiện tại được điều chỉnh bởi quá

trình tăng điểm của VNI ở 1 tháng sau đó và 4 tháng sau đó (hai hệ số có ý nghĩa thống

kê). Có hai biến số vĩ mô khác cũng thể hiện được sự ảnh hưởng của nó tới chỉ số VN-

index đó là biến FDI ở độ trễ thứ 6 và giá vàng ở độ trễ thứ 3. Hệ số hiệu chỉnh của

FDI có giá trị dương thể hiện sự điều chỉnh tăng trong ngắn hạn của chỉ số giá đối với

biến động chệch khỏi cân bằng dài hạn của biến FDI. Hệ số âm của giá vàng là sự điều

chỉnh giảm trong ngắn hạn của chỉ số VN-Index bởi biến động của của giá vàng. Hai

hệ số đều nhỏ thể hiện sự điều chỉnh rất khiêm tốn của VN-index khi giá vàng và FDI

biến động. Các hệ số hiệu chỉnh của những biến khác như tỷ giá, chỉ số sản xuất công

nghiệp, cung tiền, giá dầu, lãi suất tín phiếu đều không có ý nghĩa thống kê chứng tỏ

rằng trong ngắn hạn thị trường chứng khoán Việt Nam ở giai đoạn đầu ít chịu tác động

bởi những biến vĩ mô này.

Kết quả ở giai đoạn 2 có sự khác biệt tương đối so với giai đoạn 1. Thị trường

chứng khoán ở thời điểm hiện tại không còn bị ảnh hưởng bởi quá trình tăng điểm ở

những tháng trước đó nữa mà bị ảnh hưởng chủ yếu bởi FDI ở độ trễ thứ 2, thứ 3 và lãi

suất tín phiếu ở độ trễ thứ nhất. VN-Index cũng như ở giai đoạn 1 có sự điểu chỉnh rất

khiêm tốn khi FDI biến động. Còn hệ số hiệu chỉnh của biến lãi suất tín phiếu tương

đối cao và là hệ số âm nên có sự điều chỉnh giảm đáng kể của VN-Index trong ngắn

hạn khi TB thay đổi chệch khỏi cân bằng. Như vậy, trong ngắn hạn cũng như trong dài

hạn (phân tích ở phần trước) biến lãi suất tín phiếu kho bạc đều tác động đáng kể đến

chỉ số chứng khoán. Các biến số khác không có ý nghĩa thống kê cho thấy ở giai đoạn

2 thị trường chứng khoán Việt Nam cũng ít chịu tác động của những biến vĩ mô này

trong ngắn hạn.

Như vậy, khi kiểm tra các biến thì ta thấy cần lưu ý thêm sự khác biệt trong dài

hạn ở kiểm định đồng kết hợp ở phần trên và ngắn hạn trong kiểm định VECM ở các

biến FDI, GOLD và TB. Trong khi trong dài hạn FDI và GOLD không có ý nghĩa

thống kê thì trong ngắn hạn các biến này có ý nghĩa nhất định đối với thị trường chứng

khoán. Trong ngắn hạn, FDI tỷ lệ thuận với thị trường chứng khoán ở cả hai giai đoạn

thể hiện sự kích thích nền kinh tế và đặc biệt là thị trường chứng khoán khi có sự gia

tăng nguồn vốn FDI. Biến TB trong ngắn hạn tác động ngược chiều trong khi trong dài

hạn có tác động cùng chiều với thị trường chứng khoán. Các tác động này tuy là nhất

thời nhưng cũng nên ghi nhận như là những thông tin bổ sung khi phân tích chứng

khoán.

4.2.3 Phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai:

Việc xem xét những hệ số tương quan (hệ số hiệu chỉnh) ở trên là chưa đủ để

thông hiểu một cách chính xác toàn bộ vấn đề. Phân tích đồng kết hợp chỉ xem xét mối

quan hệ dài hạn giữa các biến, nó chưa cung cấp thông tin về phản ứng của biến đối

với cú sốc trong những biến khác. Người ta nhận thấy còn phải xem xét vấn đề một

cách sâu xa và toàn diện hơn nữa. Để bổ sung thêm cho phân tích ở trên, phần này sẽ

tập trung xem xét đặc tính mối quan hệ động trong ngắn hạn với sự trợ giúp của hàm

phản ứng đẩy và phân rã phương sai.

4.2.3.1 Hàm phản ứng đẩy:

Hàm phản ứng đẩy cho biết sự truyền tải của một cú sốc lên một biến vào những

biến khác. Ở đây chúng ta sẽ xem xét tác động từ cú sốc của mỗi biến trong mô hình

tới chỉ số giá chứng khoán.

Kết quả kiểm tra hàm phản ứng đẩy của các biến số kinh tế vĩ mô lên chỉ số VN-

Index được biểu diễn tại biểu đồ 4-2.

Theo đó, ta thấy chỉ số VN-Index ngắn hạn của cả hai giai đoạn khảo sát chịu tác

động mạnh của chính nó ở những tháng đầu nhưng không còn hiệu ứng đáng kể ở

những tháng sau. Từ tháng thứ 4 trở đi đối với giai đoạn 1 và từ tháng thứ 6 trở đi đối

với giai đoạn 2, chỉ số VN-Index dường như không còn phản ứng đáng kể nào nữa

trước những biến động của chính nó.

Đáng chú ý là trong ngắn hạn, thị trường chứng khoán Việt Nam có xu hướng

chịu tác động tương đối mạnh trước xu thế biến động của lạm phát, lãi suất tín phiếu và

giá vàng. Đối với cú sốc từ lạm phát thì có sự di chuyển khác nhau của VN-Index ở hai

giai đoạn khảo sát. Trong khi ở giai đoạn 1, lạm phát tăng làm VN-Index có chiều

hướng đi lên thì ở giai đoạn 2 lại có sự chuyển động ngược lại. Lý giải cho việc này có

thể xuất phát từ nguyên nhân giai đoạn 1 nền kinh tế trong quá trình tăng trưởng khá,

lạm phát trở thành nhân tố kích thích sản xuất và giúp VN-Index tăng nhưng ngược lại

ở giai đoạn 2 thì nền kinh tế đã khá ảm đạm, lạm phát không còn là một chỉ báo tích

cực nữa mà nó là dấu hiệu xấu tạo tâm lý bi quan cho các nhà đầu tư chứng khoán

trong và ngoài nước nên chỉ số VN-Index có chiều hướng xấu đi trong ngắn hạn. Chiều

hướng này cũng được duy trì trong phương trình cân bằng dài hạn ở bên trên. Lãi suất

tín phiếu kho bạc không chỉ có tác động tới VN-Index trong dài hạn mà nó còn tác

động nhanh tới VN-Index trong ngắn hạn. Ở giai đoạn 1, lãi suất này di chuyển ngược

chiều với chỉ số chứng khoán trong 10 tháng đầu của biểu đồ. Tuy nhiên ở giai đoạn 2,

ở tháng thứ 7 đến tháng thứ 9 có sự di chuyển cùng chiều với VN-Index. Tương quan

dương này phù hợp với cân bằng trong dài hạn giữa lãi suất tín phiếu với chỉ số giá

chứng khoán. Xét về giá vàng, trong giai đoạn 1 về ngắn hạn, chỉ số VN-Index giảm

khi giá vàng tăng và ngược lại cho thấy trong giai đoạn đầu, giá vàng là một kênh đầu

tư thay thế với chứng khoán phù hợp với phương trình cân bằng dài hạn số 1 ở phần

trước. Còn ở giai đoạn 2, thị trường chứng khoán trong ngắn hạn có sự biến động lên

xuống khi giá vàng tăng cũng cố cho hệ số tương quan dương khá nhỏ trong phương

trình cân bằng số 2.

Trong khi đó, VN-Index lại phản ứng với mức độ yếu hơn trước các cú sốc từ

những biến còn lại như EX, FDI, IP, M2, OIL thể hiện ở việc nó đi sát gần trục tọa độ

chứng tỏ trong ngắn hạn, VN-Index ít nhạy cảm với những biến số này. Cú sốc đến tỷ

giá hối đoái có sự tác động lên VN-Index khác nhau ở hai giai đoạn. Giai đoạn 1 tác

động là không đáng kể nhưng có thể nhìn thấy xu hướng ngược chiều trong khi giai

đoạn 2 lại có xu hướng cùng chiều. Phản ứng của VN-Index đối với cú sốc trong FDI

cũng khác nhau ở hai giai đoạn. Ở những tháng đầu tiên của giai đoạn 1, FDI phản ứng

tương quan dương với VN-Index và dần mất đi khi nó tiến tới 0 từ tháng thứ 7 trong

khi ở giai đoạn 2 VN-Index cùng chiều với FDI đến tháng thứ 4 nhưng đảo chiều tác

động tỷ lệ nghịch với biến này qua tháng thứ 4 trở đi. Tác động tỷ lệ nghịch ở giai đoạn

2 khớp với phương trình cần bằng dài hạn. Tác động của IP và M2 tới VN-Index là

không đáng kể và không có xu hướng rõ ràng trong ngắn hạn. Điều này chỉ ra rằng tại

thị trường Việt Nam, giá chứng khoán ít nhạy cảm với các biến này và mức độ ảnh

hưởng của chúng lên giá chứng khoán là không lớn trong ngắn hạn.

GIAI ĐOẠN 1:

GIAI ĐOẠN 2:

Biểu đồ 4-2: Kết quả hàm phản ứng đẩy

Tóm lại về sự khác biệt giữa hai giai đoạn, qua ghi nhận ở trên thì ta thấy sự khác

biệt tập trung ở các biến như tỷ giá hối đoái (giai đoạn 1 xu hướng ngược chiều, giai

đoạn 2 cùng chiều), FDI (giai đoạn 1 tương quan dương, giai đoạn 2 có sự đảo chiều

theo hướng tương quan âm), lãi suất tín phiếu (giai đoạn 1 ngược chiều, giai đoạn 2

vừa ngược chiều vừa cùng chiều), giá vàng (giai đoạn 1 nghịch chiều, giai đoạn 2 biến

động lên xuống không theo xu hướng rõ ràng) và đặc biệt là biến CPI có sự khác biệt

rõ giữa hai giai đoạn (giai đoạn 1 theo xu hướng cùng chiều rõ nét trong khi giai đoạn 2

xu hướng ngược chiều lại rõ nét). Như vậy, có thể nói rằng, trong giai đoạn kinh tế ổn

định thì các biến kinh tế vĩ mô có sự tác động lên thị trường chứng khoán theo một xu

hướng khá rõ ràng và vững chắc. Trong khi đó, ở giai đoạn suy thoái, một số biến kinh

tế vĩ mô gây ra những tác động không theo một xu hướng hoặc thuận chiều hoặc

nghịch chiều rõ ràng mà chúng có sự dao động lên xuống gây ra sự tác động lúc thì

thuận chiều lúc thì nghịch chiều lên thị trường chứng khoán ở cùng một biến. Cùng

một biến nhưng biến này lúc thì tác động thuận chiều lúc thì tác động nghịch chiều lên

VN-Index khiến cho việc đánh giá phân tích tác động trờ nên khó khăn hơn. Có thể đó

là lý do vì sao mà các nhà đầu tư trở nên thận trọng hơn khi đầu tư vào thị trường

chứng khoán ở giai đoạn sau.

Qua phân tích cho thấy rằng biến động trong ngắn hạn của thị trường chứng

khoán là không hoàn toàn trùng khớp với biến động dài hạn của nó. Tuy nhiên chúng ta

thấy rằng, ở giai đoạn 2 khảo sát thì biến động ngắn hạn của một vài biến có sự phù

hợp với biến động dài hạn hơn so với giai đoạn 1. Điều này cho thấy thị trường chứng

khoán nhìn chung có vẻ nhạy cảm hơn trước tình hình kinh tế bất ổn.

4.2.3.2 Phân rã phương sai:

Việc đưa phân tích phân rã phương sai là nhằm xác định lượng thông tin của mỗi

biến góp phần vào việc giải thích sự biến động của chỉ số VN-Index trong mô hình.

Kết quả phân tích phân rã phương sai được thể hiện chi tiết theo các giai đoạn trong

bảng 4-5.

Giai đoạn 1:

Period

VNI1

CPI

FDI

GOLD

OIL

100.0000

0.000000

50.42214

11.80911

0.553687

3.423569

16.58139

5.341549

1.550180

1.547389

8.770984

11.52219

54.50311

1.510868

1.183902

4.826984

3.385509

1.282658

6.500549

15.28422

5.696106

73.79252

3.211355

0.809407

3.548764

1.660687

0.664577

3.101610

7.514970

3.802832

74.89258

3.737778

0.568527

8.255585

0.688419

0.381992

2.465475

5.206816

2.374977

67.94614

9.108947

0.561416

6.697240

0.985662

0.428002

1.038443

10.85917

1.400037

62.14579

11.27795

0.421260

3.757660

2.073773

0.192646

0.493083

18.23781

1.061475

64.09505

10.73965

0.214142

3.264122

2.270137

0.064835

0.163443

18.12715

1.207616

67.70540

9.963523

0.098857

4.042520

1.874479

0.021162

0.065443

15.02099

Bảng 4-5: Kết quả phân rã phương sai của VN-Index

Giai đoạn 2:

Period

VNI2

CPI

FDI

GOLD

OIL

89.55985

0.772459

6.024851

1.696846

1.035880

0.455103

0.001843

0.431551

0.021611

66.89232

2.185415

6.411893

4.408359

1.212616

4.802331

4.416552

0.989901

8.680609

46.02015

8.242286

6.324756

8.023881

7.086184

5.910134

5.366689

6.267080

6.758837

45.56159

8.207519

6.014124

8.083009

7.225407

5.958841

5.601533

6.574473

6.773506

43.77563

8.029780

7.053612

7.720067

8.342766

5.729530

5.850144

6.688140

6.810330

42.74112

8.059033

7.034807

7.549547

9.507588

5.779099

5.787868

6.820861

6.720073

41.92106

7.924542

7.463299

7.682281

9.819715

5.631751

5.909005

6.842578

6.805771

41.65224

7.896768

7.648272

7.692951

9.989188

5.617650

5.904170

6.818595

6.780162

40.96720

8.019187

8.271877

7.690186

10.04612

5.544032

5.862541

6.770140

6.828717

Kết quả cho thấy rằng trong cả hai giai đoạn 1 và 2 ở sáu tháng đầu tiên, chỉ số

VN-Index biến động có liên quan tới dữ liệu quá khứ của chính nó nhiều hơn là phụ

thuộc vào những nhân tố khác. VN-Index chiếm tỷ trọng cao nhất trong việc giải thích

biến động của chính nó so với các biến vĩ mô còn lại. Điều này cho thấy các biến kinh

tế vĩ mô chưa thực sự có sự tương tác đáng kể đến VN-Index trong ngắn hạn hay VN-

Index phản ứng khá chậm chạp trước những thông tin vĩ mô của nền kinh tế ở nửa năm

đầu tiên. Sự khác biệt giữa hai giai đoạn là ở chỗ, giai đoạn 2 thì biến giải thích chủ

đạo sự biến động của VN-Index là chính nó ở tất cả các tháng từ tháng 1 đến tháng 48

trong khi ở giai đoạn 1, biến VNI chỉ chiếm vị trí chủ đạo cho đến tháng thứ 6 mà thôi.

Vị trí chủ đạo cho các tháng còn lại ở giai đoạn trước khủng hoảng tài chính rơi vào

biến CPI. Biến CPI là nhân tố quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi của chỉ số

giá chứng khoán với hệ số giải thích lên cao tới 74.89% ở tháng thứ 24. Trong khi ở

giai đoạn 2, biến này cũng có hệ số giải thích khá cao trong các biến vĩ mô nhưng hệ số

giải thích cao nhất cũng chỉ ở mức 8.24%. Nhưng nhìn chung thì biến CPI là một biến

nổi cộm trong việc giải thích biến động của VN-Index ở hai giai đoạn vào ngắn hạn và

cả dài hạn. Kết quả này cũng phù hợp với kết quả cân bằng dài hạn khi biến CPI là một

trong 3 biến kinh tế vĩ mô có ý nghĩa thống kê. Việc CPI là biến số quan trọng trong

việc giải thích biến động của thị trường chứng khoán trong cả ngắn và dài hạn có thể

cho thấy rằng, tại Việt Nam lạm phát là một vấn đề rất được sự quan tâm của mọi

người kể cả nhà đầu tư và chính phủ khi ra các quyết định về các chính sách kinh tế.

Một lần nữa, phân tích phân rã phương sai cùng với phân tích hàm phản ứng đẩy

và đồng liên kết khẳng định CPI là nhân tố kinh tế vĩ mô quan trọng trong việc giải

thích biến động của chỉ số chứng khoán. Do đó, khi đưa ra các quyết định đầu tư hay

những chính sách thì cần quan tâm hơn tới nhân tố này để có những quyết định chính

xác và hữu ích nhất.

Những biến kinh tế vĩ mô khác tuy không nổi cộm như biến CPI những cũng góp

phần đáng kể trong việc giải thích biến động của giá cả chứng khoán trong ngắn hạn đó

là các biến tỷ giá, giá vàng trong nước, lãi suất tín phiếu kho bạc trong giai đoạn 1. Đối

với giai đoạn 2 thì có các biến tỷ giá, FDI, giá vàng, lãi suất tín phiếu kho bạc. Trong

khi đó, các biến như chỉ số sản xuất công nghiệp, cung tiền và giá dầu hầu như ít có giá

trị trong việc giải thích biến động của VN-Index. Nhìn chung, ở hai giai đoạn những

biến kinh tế vĩ mô khác ngoài CPI có mức độ giải thích gần giống nhau lên VN-Index.

Như vậy, việc phân tích phân rã phương sai đã đạt được mục đích là làm sáng tỏ

thêm những nhận định và kết luận về các biến kinh tế vĩ mô trong vai trò là yếu tố lý

giải cho sự thay đổi của chỉ số VN-Index mà chúng ta đã giải thích ở các phần trên.

4.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu:

Qua phân tích kết quả nghiên cứu ta có thể rút ra được những đặc điểm nổi bật

như sau:

- Thứ nhất, trong nhiều biến kinh tế vĩ mô đưa vào nghiên cứu có ba biến nổi bật ảnh

hưởng lớn tới thị trường chứng khoán đó là chỉ số giá tiêu dùng CPI, chỉ số sản xuất

công nghiệp IP và lãi suất tín phiếu kho bạc. Đây là ba biến có ảnh hưởng dài hạn tới

chỉ số giá chứng khoán VN-Index.

- Thứ hai, tồn tại mối quan hệ giữa những biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng

khoán Việt Nam cả trong ngắn hạn và dài hạn. Trong ngắn hạn, các biến chỉ số giá tiêu

dùng CPI, tỷ giá hối đoái EX, đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, giá vàng GOLD và lãi

suất tín phiếu TB có tác động đến thị trường chứng khoán. Trong dài hạn, như đã đề

cập ở trên, các biến chỉ số giá tiêu dùng CPI, chỉ số sản xuất công nghiệp IP và lãi suất

tín phiếu kho bạc ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán. Việc tập trung vào các biến

này khi phân tích thị trường chứng khoán do đó sẽ giúp ích cho các nhà đầu tư hay

những đối tượng phân tích khác có cái nhìn toàn diện hơn trong việc đưa ra các kết

luận của mình.

- Thứ ba, việc chia thành hai giai đoạn phân tích cho thấy sự khác nhau giữa hai giai

đoạn, xin tóm lại như sau:

+ Qua thống kê mô tả các biến ta thấy các biến trong giai đoạn 2 có sự biến động cao

hơn (CPI, EX, FDI, GOLD, M2, OIL, TB) hàm ý giai đoạn 2 tình hình kinh tế vĩ mô

bất ổn hơn so với giai đoạn 1.

+ Kết quả đồng liên kết thể hiện một số tương đồng giữa hai giai đoạn. Điểm khác

biệt chủ yếu ờ hệ số tương quan của giá vàng. Giá vàng ở giai đoạn 1 tương quan

ngược chiều với chỉ số giá chứng khoán trong khi ở giai đoạn 2 có sự tương quan cùng

chiều. Điều này cho thấy thị trường vàng là thị trường thay thế thị trường chứng khoán

trong khi ở giai đoạn 2 thị trường vàng bổ sung cho thị trường chứng khoán. Ngoài ra,

hệ số tương quan của biến chỉ số sản xuất công nghiệp IP ở giai đoạn 2 lớn hơn đáng

kể so với giai đoạn 1 thể hiện thị trường chứng khoán có sự di chuyển sát sao hơn với

hoạt động của nền kinh tế ở giai đoạn này.

+ Phân tích VECM cho thấy thị trường chứng khoán trong ngắn hạn ở giai đoạn 1

chịu ảnh hưởng từ chính giá trị của chỉ sô VN-Index và giá vàng trong khi ở giai đoạn

2 chịu ảnh hưởng từ lãi suất tín phiếu kho bạc.

+ Phân tích hàm phản ứng đẩy cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa hai giai đoạn:

Trong giai đoạn ổn định thì các biến kinh tế vĩ mô có sự tác động theo một xu hướng rõ

ràng nhưng bước qua giai đoạn kinh tế suy thoái thì các biến kinh tế vĩ mô có sự biến

động không theo xu hướng rõ ràng và khó dự đoán hơn. Từ đó, ta có thể nói rằng trong

giai đoạn kinh tế bất ổn, việc dự báo giá chứng khoán là một công việc rất phức tạp và

đòi hỏi sự thận trọng cao độ trong phân tích.

+ Phân tích phân rã phương sai cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa hai giai

đoạn ngoài việc ở giai đoạn 1 biến CPI là biến chủ đạo trong giải thích sự biến động

của giá chứng khoán còn ở giai đoạn 2 thì ngoài biến CPI còn có sự góp mặt đáng kể

của biến FDI. Do đó, có thể thấy lạm phát là một chỉ báo kinh tế quan trọng khi phân

tích chứng khoán, ngoài ra cũng cần để ý tới tình hình đầu tư trực tiếp nước ngoài trong

phân tích ở giai đoạn kinh tế bất ổn.

Như vậy, ba câu hỏi nghiên cứu đề ra ban đầu đã tìm thấy được câu trả lời từ các

kết quả đạt được.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Thị trường chứng khoán Việt Nam có sự thăng trầm theo những biến động của

nền kinh tế. Chương này là chương quan trọng nhất phân tích những kết quả tìm được

về mối quan hệ trong dài hạn và cả ngắn hạn của thị trường chứng khoán nước ta với

các biến kinh tế vĩ mô. Với những bằng chứng thuyết phục được đưa ra từ các kiểm

định, thống kê trong chương này đã khẳng định về sự tồn tại mối quan hệ giữa các biến

với thị trường chứng khoán. Chương này đã đi qua khảo sát từ thống kê mô tả đến

kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết Johansen, VECM, hàm phản ứng

đẩy và phân rã phương sai. Kết quả tổng hợp từ những kiểm định cho thấy rằng tồn tại

mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong đó có ý nghĩa thống kê là ba biến

CPI, IP và TB. Tuy nhiên, trong ngắn hạn thì thị trường chứng khoán có sự biến động

thông qua các biến như CPI, EX, FDI, GOLD và TB. Như vậy, với những kết quả có

được trong chương này, chúng ta hoàn toàn có cơ sở để tin rằng tại Việt Nam, sự biến

động của thị trường chứng khoán thể hiện qua chỉ số VN-Index có thể được giải thích

thông qua sự thay đổi của các biến số kinh tế vĩ mô. Nói cách khác, giữa chúng thật sự

tồn tại mối quan hệ động trong ngắn hạn và cả cân bằng trong dài hạn.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1 Kết luận về vấn đề nghiên cứu:

Kết quả của luận văn với việc sử dụng các phương pháp kiểm định đồng liên kết,

VECM, hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai là tại Việt Nam, các nhân tố kinh tế

vĩ mô thực sự có ảnh hưởng tới thị trường chứng khoán cả trong ngắn hạn và cân bằng

trong dài hạn. Luận văn đã cố gắng khai thác hết chuỗi thời gian gắn liền từ sự ra đời

của thị trường chứng khoán Việt Nam đến giai đoạn hiện tại nhằm có nhiều quan sát

khi chạy dữ liệu để tăng cường độ tin cậy cho nghiên cứu. Hai giai đoạn khác nhau cho

thấy có một số điểm khác nhau về các nhân tố vĩ mô tác động lên thị trường chứng

khoán và khác về mức độ tác động.

Cụ thể, trong dài hạn, ta thấy rằng có 3 biến vĩ mô có sự tác động lên thị trường

chứng khoán đó là CPI, IP và TB. Trong khi đó, xét về ngắn hạn có thể kể đến các biến

FDI, GOLD, TB, CPI, EX là có sự tương tác với thị trường chứng khoán khi phân tích

VECM, hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai. Các biến M2, OIL là các biến có vai

trò mờ nhạt trong việc giải thích biến động trên thị trường. TB là biến có tác động

trong cả ngắn và dài hạn, còn IP là biến chỉ có tác động trong dài hạn nhưng ít có giá

trị trong việc giải thích biến động của thị trường chứng khoán trong ngắn hạn. Thị

trường chứng khoán trong giai đoạn 1 tức là giai đoạn kinh tế ổn định cho thấy các

biến kinh tế vĩ mô có sự tác động khá ổn định trong khi trong giai đoạn 2 kinh tế suy

thoái thì có một sự bất ổn thể hiện rõ nét và việc đánh giá phân tích vì vậy trở nên khá

khó khăn hơn cho những nhà phân tích.

Luận văn đã giải quyết được mục tiêu nghiên cứu đề ra ban đầu đó là nhận diện

những biến kinh tế vĩ mô tác động tới thị trường chứng khoán; kiểm định mối quan hệ

ngắn hạn và dài hạn giữa những biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt

Nam; phân tích so sánh giữa hai thời kỳ khảo sát: trước khủng hoảng và sau khủng

hoảng để thấy sự khác nhau từ việc tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên thị trường

chứng khoán Việt Nam.

Như vậy, với những kết quả có được, mục tiêu nghiên cứu đã được làm rõ. Mối

quan hệ giữa thị trường chứng khoán với những biến kinh tế vĩ mô là thực sự tồn tại, cả

trong ngắn hạn và dài hạn. Điều này cho thấy nghiên cứu đã tìm kiếm được những đặc

thù của thị trường chứng khoán Việt Nam và từ đó có thể đưa ra những gợi ý chính

sách để tham khảo.

5.2 Một số kiến nghị:

Qua kết quả phân tích sự tác động của các nhân tố vĩ mô đến thị trường chứng

khoán Việt Nam, từ đó ta có thể thấy rằng cần có những giải pháp dựa trên những nhân

tố này để có được những chính sách, định hướng nhằm phát triển lâu dài. Do trong dài

hạn thị trường chứng khoán có sự cân bằng với các biến CPI, IP và TB nên các giải

pháp của tác giả tập trung vào các chính sách liên quan tới việc ổn định các nhân tố

này. Ngoài ra, còn có thêm một số giải pháp phụ khác nhằm thúc đẩy thị trường chứng

khoán phát triển. Sau đây tác giả xin đưa ra một số gợi ý chính sách:

- Cần chú trọng hơn trong việc ổn định và kiểm soát lạm phát: Như kết quả

phân tích cho thấy CPI là biến quan trọng trong giải thích biến động của chỉ số VN-

Index cả trong ngắn hạn và dài hạn. Do đó, để thị trường chứng khoán hoạt động ổn

định, cần phải ổn định và kiềm chế lạm phát. Trong giai đoạn nền kinh tế có mức ổn

định và tăng trưởng thì cần duy trì một mức lạm phát ổn định hoặc mức lạm phát vừa

phải vì lạm phát vừa phải có thể là một sự kích thích cho nền sản xuất như kết quả

phân tích hàm phản ứng đẩy. Đối với giai đoạn bất ổn của kinh tế toàn cầu, lạm phát

cần phải được theo dõi một cách thật sát sao vì càng tăng lạm phát thì sẽ làm cho nền

kinh tế bất ổn, tâm lý của người dân trở nên tiêu cực hơn do họ xem đây là một chỉ báo

xấu cho nền kinh tế. Ngoài ra, cần thường xuyên phân tích, so sánh giá cả nhằm ứng

phó kịp thời trước tình hình biến động về giá cả trong nước và trên thế giới để có

những điều chỉnh thích hợp.

- Thúc đẩy gia tăng sản lượng công nghiệp: Chỉ số sản xuất công nghiệp là biến

tương quan dương với thị trường chứng khoán trong dài hạn nên việc gia tăng sản

lượng công nghiệp sẽ góp phần làm cho thị trường chứng khoán phát triển. Cần thúc

đẩy gia tăng sản lượng công nghiệp như tập trung vào phát triển những ngành công

nghiệp chủ lực, những ngành có tiềm năng phát triển cao; có chính sách hỗ trợ cho các

công ty sản xuất công nghiệp tăng trưởng cao; tập trung tăng cường công tác giáo dục

đào tạo những kỹ sư trình độ cao, công nhân có tay nghề để tăng hiệu quả hoạt động

sản xuất; khuyến khích thu hút đầu tư nước ngoài cho các ngành sản xuất công nghiệp.

- Nâng cao điểu hành lãi suất: Việc điều hành lãi suất là một công việc vô cùng

phức tạp, là mối quan tâm hàng đầu của các cơ quan chức năng cũng như các doanh

nghiệp sản xuất kinh doanh vì hầu như là không thể điều hành lãi suất sao cho nó đáp

ứng hàng triệu nhu cầu sử dụng vốn từ các thành phần kinh tế khác nhau. Vì vậy, việc

điều hành lãi suất cần hướng tới cung cầu thị trường hơn là áp đặt các biện pháp hành

chính. Việc điều hành lãi suất hiện nay cần phù hợp với diễn biến kinh tế vĩ mô, tiền tệ,

đặc biệt là diễn biến lạm phát nhằm góp phần ổn định thị trường tiền tệ. Cần chú trọng

hơn vào điều hành lãi suất tín phiếu, coi nó là một trong những công cụ bổ sung để

điều tiết cung cầu tiền tệ bằng cách mở rộng đối tượng tham gia đấu thầu tín phiếu

nhằm tăng tính sôi động cho thị trường, ra quyết định về lãi suất cần tiếp cận thực tế về

khuynh hướng vĩ mô tổng thể và có hành động phù hợp dựa vào những dữ liệu đã có

trên thực tế thu thập được.

- Tăng cường công tác của cơ quan thống kê để những dữ liệu kinh tế vĩ mô trờ

nên dễ tiếp cận với đa số mọi người. Những số liệu thống kê cần được đăng tải một

cách rõ ràng, dễ tra cứu trên các trang web chính thức, đặc biệt là cần lưu trữ dữ liệu

cho thời gian dài, phân bổ không chỉ theo năm mà còn theo tháng. Khi thông tin được

tra cứu dễ dàng thuận tiện, đó cũng là lúc những phân tích trở nên chính xác và dễ áp

dụng bởi các nhà đầu tư cũng như những người nghiên cứu nhằm tăng cường tính hiệu

quả về mặt thông tin cho thị trường chứng khoán Việt Nam.

- Qua phân tích, ta thấy chỉ số VN-Index biến động có phần giải thích khá cao

của biến động của chính nó từ quá khứ. Do đó, cần tạo thêm tính sôi động cho thị

trường chứng khoán phát triển hơn nữa. Nhà nước cần phát triển các chính sách nhằm

khuyến khích các tổ chức, cá nhân tham gia vào thị trường chứng khoán. Phối hợp

công tác giám sát, công tác thanh tra, kiểm tra việc tuân thủ pháp luật của các thành

viên thị trường và áp dụng nghiêm các chế tài đối với các hành vi phạm pháp như công

bố thông tin giả mạo, mạo danh các cơ quan nhà nước công bố thông tin không chính

xác làm hoang mang các nhà đầu tư, gây bất lợi cho một số nhà đầu tư nhỏ lẻ, ảnh

hưởng xấu đến thị trường. Đồng thời, các công ty chứng khoán cũng cần phải nâng cao

nghiệp vụ, mở rộng phạm vi tư vấn, nâng cao năng lực định giá chứng khoán, bão lãnh

phát hành nhằm thu hút nhiều đối tượng tham gia vào thị trường chứng khoán.

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo:

Mặc dù đề tài đã có sự cố gắng tối đa của tác giả nhưng không thể không có

những hạn chế như sau:

- Hạn chế về số quan sát: số quan sát trong bài vẫn còn chưa nhiều (tháng

7/2000 đến tháng 3/2013 – 153 quan sát tháng) do thị trường chứng khoán Việt Nam

hoạt động trong thời gian chưa lâu so với các nước khác trên thế giới. Còn việc lấy dữ

liệu theo ngày thay vì theo tháng là không khả thi do hạn chế về thông tin công bố. Sự

hạn chế về số quan sát có thể ảnh hưởng phần nào tới kết quả nghiên cứu vì việc thực

nghiệm với chuỗi dữ liệu càng lớn có thể sẽ cải thiện được mức độ tin cậy của kết quả

các kiểm định, thống kê.

- Việc phân tích định lượng của luận văn chỉ mới tập trung vào tác động của các

nhân tố kinh tế vĩ mô tới thị trường chứng khoán mà chưa phân tích được tác động giữa

các nhân tố kinh tế vĩ mô này với nhau, giữa nhân tố vĩ mô này với các biến còn lại.

Nếu phân tích được điều này, nghiên cứu sẽ đưa ra được cái nhìn toàn diện hơn về vấn

đề.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt:

1. Cổng thông tin điện tử Chính phủ nước Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Việt Nam,

website: http://chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/tinhhinhthuchien

2. Công ty TNHH một thành viên vàng bạc đá quý Sài Gòn- SJC, website:

http://www.sjc.com.vn/

3. Lê Văn Tuấn, 2011. Các phương pháp thống kê đối với chuỗi thời gian kinh tế.

http://tuanvanle.wordpress.com/2011/01/25/cac-ph%C6%B0%C6%A1ng-phap-

th%E1%BB%91ng-ke-statistical-method-d%E1%BB%91i-v%E1%BB%9Bi-

chu%E1%BB%97i-th%E1%BB%9Di-gian-kinh-t%E1%BA%BF-economic-time-

series/

4. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, website: http://www.sbv.gov.vn/

5. Ngân

hàng

thương

mại

cổ

phần

Ngoại

thương,

website:

http://www.vietcombank.com.vn/

6. Nguyễn Hằng, theo Reuters, 2011. Các mốc lịch sử của giá vàng từ 1970 tới nay.

http://cafef.vn/kim-loai/cac-moc-lich-su-cua-gia-vang-tu-1970-toi-nay-

20110718045137857ca53.chn

7. Nguyễn Văn Thường và Trần Khánh Hưng, 2010. Giáo trình kinh tế Việt Nam. Hà

Nội: Nhà xuất bản Đại học kinh tế quốc dân.

8. Phạm Nguyễn Hoàng, 2011. Ảnh hưởng của lạm phát tới thị trường chứng khoán Việt

Nam – Lý thuyết và thực tiễn. http://tailieu.vn/xem-tai-lieu/anh-huong-cua-lam-phat-

den-thi-truong-chung-khoan-viet-nam-ly-thuyet-va-thuc-tien.878053.html

9. Sở

giao

dịch

chứng

khoán

thành

phố Hồ Chí Minh, website:

http://www.hsx.vn/hsx/Modules/Statistic/VnindexStatistic.aspx

10. Stockbiz, website: http://www.stockbiz.vn/IndicesStats.aspx

11. Tập đoàn xăng dầu Việt Nam, website: http://www.petrolimex.com.vn/

12. Tổng cục thống kê, website: http://www.gso.gov.vn/

13. Trường đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh, khoa Toán Thống kê bộ môn toán

kinh tế. Giáo trình kinh tế lượng. Thành phố Hồ Chí Minh, 2006.

14. Xăng dầu.net, website: http://xangdau.net/thong-tin-chung/gia-ban-le.html?page=2

Tiếng Anh:

1. Adel A. Al-Sharkas, 2004. The dynamic relationship between macroeconomic factors

and the Jordanian stock market. International Journal of Applied Econometrics and

Quantitatives Studies, Vol. 1, p. 97-114.

2. Ahmet Buyiiksalvaci, 2010. The effects of macroeconomic variables on stock returns:

Evidence from Turkey. European Journal of Social Sciences, vol. 14, p. 404-416.

3. Ahmet Ozcan, 2012. The relationship between macroeconomic variables and ISE

Industry Index. International Journal of Economics and Financial Issues, vol. 2, p.

184-189.

4. Aktham Maghayereh, 2001. Causal relations among stock prices and macroeconomic

variables in the small, open economy of Jordan.

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=317539

5. Alexandra Horoleet and Livia Ilie, 2007. On the dynamic link between stock prices and

exchange rates: Evidence from Romania. http://mpra.ub.uni-muenchen.de/6429/

6. Andreas Humpe, Peter Macmillan, 2007. Can macroeconomic variables explain long

term stock market movements? A comparison of the US and Japan. www.st-

andrews.ac.uk/CDMA/papers/wp0720.pdf.

7. Anokye M. Adam and George Tweneboah, 2008. Foreign direct investment and stock

market development: Ghana Evidence. http://mpra.ub-uni-muenchen.de/11261/

8. Anokya M. Adam and George Tweneboah, 2008. Macroeconomic factors and stock

market movement: evidence from Ghana. http://ssrn.com/abstract=1289842

9. Atsuyuki Naka et al., 1998. Macroeconomic variables and the performance of the

Indian Stock Market.

http://www.google.com.vn/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja

&ved=0CC8QFjAA&url=http%3A%2F%2Fscholarworks.uno.edu%2Fcgi%2Fviewco

ntent.cgi%3Farticle%3D1014%26context%3Decon_wp&ei=qZ5vUY6nEc3tiAeY7ICo

BA&usg=AFQjCNHZ5pT0ynxcp7Ay1U5B99j4i4ai-

A&sig2=EHlwWi6IsBH_GIeqsQUPwQ&bvm=bv.45373924,d.aGc

10. Basabi Bhattacharya and Jaydeep Mukherjee, 2002. The nature of the causal

relationship between stock market and macroeconomic aggregates in India: An

empirical analysis. www.utiicm.com/cmc/PDFs/2002/basabi%5E10.pdf.

11. Christopher Gan et al., 2006. Macroeconomic variables and stock market interactions:

New Zealand evidence. Investment management and financial innovations, Volume 3,

Issue 4, page 89-101.

12. Dr. Aurangzeb, 2010. Factors affecting performance of stock market: Evidence from

South Asian countries. International Journal of Acadamic Research in Business and

Social Science, Vol.2, p. 1-15.

13. Emrah Ozbay, 2009. The relationship between stock returns and macroeconomic

factors: Evidence

from Turkey. https://www.google.com.vn/#hl=en&sclient=psy-

ab&q=The+relationship+between+stock+returns+and+macroeconomic+factors:+Evide

nce+from+Turkey&oq=The+relationship+between+stock+returns+and+macroeconomi

c+factors:+Evidence+from+Turkey&gs_l=hp.3...163897.163897.3.165034.1.1.0.0.0.0.

0.0..0.0.crnk_rr..0.0...1.1.9.psy-

ab.NPsQcLyS3R4&pbx=1&bav=on.2,or.r_cp.r_qf.&bvm=bv.45373924,d.aGc&fp=5e

2f9d156cef3961&biw=1440&bih=735

14. Gagan Deep Sharma and Mandeep Mahendru, 2010. Impact of macro-economic

variables on stock prices in India. Global Journal of Management and business

research, Vol 10, N07.

15. Gautam Goswami and Sung-Chang Tung, 1997. Stock market and economic forces:

Evidence from Korea. www.bnet.fordham.edu/goswami/korea.pdf

16. Imran Ali et al., 2009. Causal relationship between macroeconomic indicators and

stock exchange prices in Pakistan. African Journal of Business Management, Vol. 4, p.

312-319.

17. Kleoniki K. Louli, 2011. Dynamic relationship between the stock market and economic

fundamentals.

http://www.google.com.vn/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja

&ved=0CC8QFjAA&url=http%3A%2F%2Foaithesis.eur.nl%2Fir%2Frepub%2Fasset

%2F8983%2FLouli%2C%2520K.K.%2520%28331400%29.docx&ei=jbZvUdePDom

hiAf_rYGYCQ&usg=AFQjCNEzU9TGkmO63PvOXl6_F-

vC1ndiSg&sig2=0EEOqPiWoNTyteaz5xg6uw&bvm=bv.45373924,d.aGc

18. Le Thai Ha and Chang Youngho, 2011. Dynamic relationships between the price of

oil, gold and financial variables in Japan: A bounds testing approach. http://mpra.ub-

uni-muenchen.de/33030/

19. Mahmood Yahyazadehfar and Ahmad Babaie, 2012. Macroeconomic variables and

stock price: New evidence from Iran. Middle-East Journal of Scientific Research, Vol.

11, p. 408-415.

20. Mohamed Asmy et al., 2009. Effects of macroeconomic variables on stock prices in

Malaysia: An approach of Error

correction model. http://mpra.ub.uni-

muenchen.de/20970/

21. Nai-Fu Chen et al., 1986. Economic forces and the stock market. The Journal of

Business, Vol. 59, issue 3, p. 383-403.

22. Nil Gunsel and Sadik Cukur, 2007. The effects of macroeconomic factors on the

London stock returns: A sectoral approach. International research Journal of Finance

and Economics, issue 10, p. 140-152.

23. Nopphon Tangjitprom, 2011. Macroeconomic factors of emerging stock market: The

evidence from Thailand. http://ssrn.com/abstract=1957697

24. Petros Jecheche, 2005. An empirical investigation of arbitrage pricing theory: A case

of Zimbabwe. Research in business and economics journal.

25. Pramod Kumar Naik and Puja Padhi, 2012. Interaction of macroeconomic factors and

stock

market

index:

empirical

evidence

from

Indian

Data.

http://ssrn.com/abstract=2150208

26. Ramin Cooper Maysami et al., 2004. Relationship between macroeconomic variables

and stock market indices: cointegration evidence from stock exchange of Singapore's

All-S Sector Indices. Jurnal Pengurusan, Vol. 24, p. 47-77.

27. Rukhsana Kalim, 2007. Impact of foreign direct investment on stock market

development:The case of Pakistan.

http://www.google.com.vn/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja

&ved=0CDQQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.gcbe.us%2F9th_GCBE%2Fdata%2

FRukhsana%2520Kalim%2C%2520Mohammad%2520Shahbaz.doc&ei=c8RvUbSLO

ceViAfIo4CwAg&usg=AFQjCNFSQHo3Db2EZww8HgIpZNKjQxFLCw&sig2=UGr

GHwIzaqhtGTln5Q6ZkQ&bvm=bv.45373924,d.aGc

28. S. Chancharat et al., 2007. The influence of international stock markets and

macroeconomic variables on the Thai stock market. Applied Econometrics and

International Development, Vol. 7, p. 221-238.

29. Sarbapriya Ray, 2012. Testing Granger Causal relationship between macroeconomic

variables and stock price behaviour: Evidence from India. Advances in Applied

Economics and Finance, vol. 3, p. 470- 481.

30. 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, p. 233- 243.

31. Stephen A. Ross, 1976. The arbitrage pricing theory of capital asset pricing. Journal

economic theory, Vol. 13, p. 341-360.

32. Utku Utkulu, 2004. How to estimate long-run relationships in economics: an overview

of recent developments.

http://www.google.com.vn/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0C

CoQFjAA&url=http%3A%2F%2Fkisi.deu.edu.tr%2Futku.utkulu%2Fdosyalar%2FHo

w_to_estimate.DOC&ei=45wlUu6zOOnriAexxIDoBw&usg=AFQjCNEE-

wYupiWfP80aLQG0-

FxExubotg&sig2=XojH9TcOc6dUG17T7Hj4Bw&bvm=bv.51495398,d.aGc

33. Walter Enders, 2009. Applied econometric time series, 3rd edition. John Wiley and

Sons, inc.

PHỤ LỤC 1: ĐỒ THỊ BIẾN ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN

Tỷ giá USD/VND

25000

20000

15000

10000

5000

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: www.vietcombank.com.vn

Giá vàng

50,000,000

40,000,000

30,000,000

20,000,000

10,000,000

‐

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: www.sjc.com.vn

Giá dầu

25000

20000

15000

10000

5000

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: www.petrolimex.com.vn

chỉ số sản xuất công nghiệp

160 140 120 100 80 60 40 20 0

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: http://chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/tinhhinhthuchien và tổng cục thống kê

www.gso.gov.vn.

FDI

20000

15000

10000

5000

0 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

2 1 ‐ l u J

1 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

3 1 ‐ n a J

Nguồn: http://chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/tinhhinhthuchien

CPI

250

200

150

100

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: IFS CD-ROM

Lãi suất tín phiếu

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: IFS CD-ROM

Cung tiền

4000000.00

3000000.00

2000000.00

1000000.00

0.00

2 1 ‐ l u J

1 1 ‐ l u J

0 1 ‐ l u J

9 0 ‐ l u J

8 0 ‐ l u J

7 0 ‐ l u J

6 0 ‐ l u J

5 0 ‐ l u J

4 0 ‐ l u J

3 0 ‐ l u J

2 0 ‐ l u J

1 0 ‐ l u J

0 0 ‐ l u J

3 1 ‐ n a J

2 1 ‐ n a J

1 1 ‐ n a J

0 1 ‐ n a J

9 0 ‐ n a J

8 0 ‐ n a J

7 0 ‐ n a J

6 0 ‐ n a J

5 0 ‐ n a J

4 0 ‐ n a J

3 0 ‐ n a J

2 0 ‐ n a J

1 0 ‐ n a J

Nguồn: IFS CD-ROM và www.sbv.gov.vn

PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ

1. GIAI ĐOẠN 1:

* KIỂM ĐỊNH TẠI MỨC:

Null Hypothesis: CPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

2.261075 -3.511262 -2.896779 -2.585626

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: EX has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.792881 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0637

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: FDI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-3.164988 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0257

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: GOLD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

0.314303 -3.510259 -2.896346 -2.585396

0.9778

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: IP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.826490 -3.514426 -2.898145 -2.586351

0.0591

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: M2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

5.867917 -3.512290 -2.897223 -2.585861

1.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: OIL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

0.727098 -3.510259 -2.896346 -2.585396

0.9921

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: TB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.069765 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.2573

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: VNI1 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-0.088663 -3.510259 -2.896346 -2.585396

0.9465

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

* KIỂM ĐỊNH SAI PHÂN BẬC 1:

Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-10.64553 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(EX) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-9.831869 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(FDI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-10.53408 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(GOLD) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-10.41793 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(IP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-9.293557 -3.515536 -2.898623 -2.586605

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(M2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level

-11.66242 -3.511262

0.0001

-2.896779 -2.585626

5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(OIL) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-7.034791 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(TB) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-5.526687 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(VNI1) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-6.741384 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

2. GIAI ĐOẠN 2:

* KIỂM ĐỊNH TẠI MỨC:

Null Hypothesis: CPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-0.984066 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.7543

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: EX has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-0.946260 -3.531592 -2.905519 -2.590262

0.7674

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: FDI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-5.626550 -3.531592 -2.905519 -2.590262

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: GOLD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level

-0.895420 -3.531592

0.7839

5% level 10% level

-2.905519 -2.590262

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: IP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-11.38662 -3.531592 -2.905519 -2.590262

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: M2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-0.528010 -3.531592 -2.905519 -2.590262

0.8784

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: OIL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-1.478430 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.5383

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: TB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.544992 -3.531592 -2.905519 -2.590262

0.1097

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: VNI2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.634605 -3.531592 -2.905519 -2.590262

0.0912

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

* KIỂM ĐỊNH SAI PHÂN BẬC 1:

Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-4.183459 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.0014

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(EX) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-8.372769 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(FDI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-8.564036 -3.534868 -2.906923 -2.591006

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(GOLD) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-8.230734 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(IP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-8.599762 -3.536587 -2.907660 -2.591396

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(M2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 7 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-4.907937 -3.546099 -2.911730 -2.593551

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(OIL) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-7.034791 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(TB) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-7.263502 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(VNI2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-6.538742 -3.533204 -2.906210 -2.590628

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố kinh tế vĩ mô và biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THỊ MỸ DUY

CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ BIẾN

ĐỘNG CỦA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS TRẦN THỊ THÙY LINH

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

Giải thích

STT Ký hiệu Tên biến

Đơn vị

Giải thích

STT Ký hiệu Tên biến

Đơn vị

VN‐index

85

Các biến số

Tại mức

Giai đoạn 1 Sai phân bậc 1 -10.64553* -9.831869* -10.53408* -10.41793*

Giai đoạn 2 Sai phân bậc Tại mức 1 -0.984066 -4.183459* -0.94626 -8.372769* -8.564036* -0.89542 -8.230734*

Kết luận I(1) I(1) I(1) I(1)

Kết luận I(1) I(1) I(1) I(1)

GIAI ĐOẠN 1:

GIAI ĐOẠN 2:

Giai đoạn 1 ĐỘ TRỄ ΔVNI1

ΔTB

ΔEX

ΔM2

ΔCPI

ΔOIL

Giai đoạn 2 ĐỘ TRỄ ΔVNI2

ΔEX

ΔCPI

ΔFDI

ΔTB

ΔM2

ΔOIL

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt:

Tiếng Anh:

PHỤ LỤC 1: ĐỒ THỊ BIẾN ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN

Tỷ giá USD/VND

Giá vàng

Giá dầu

chỉ số sản xuất công nghiệp

FDI

CPI

Lãi suất tín phiếu

Cung tiền

PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ

1. GIAI ĐOẠN 1:

* KIỂM ĐỊNH TẠI MỨC:

* KIỂM ĐỊNH SAI PHÂN BẬC 1:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

2. GIAI ĐOẠN 2:

* KIỂM ĐỊNH TẠI MỨC:

* KIỂM ĐỊNH SAI PHÂN BẬC 1:

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng