Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-index trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------------------

ĐẶNG THỊ MỸ LỆ

PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN VN-INDEX TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng : 60.31.12 Mã số

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. BÙI KIM YẾN

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

MỤC LỤC

Trang

Lời cam đoan

Danh mục viết tắt

Danh mục hình và đồ thị

Danh mục bảng biểu

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................................01

2. Mục tiêu nghiên cứu.......................................................................................................01

3. Đối tượng nghiên cứu ....................................................................................................02

4. Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................................02

5. Phương pháp nghiên cứu ...............................................................................................02

6. Kết cấu của đề tài............................................................................................................03

Chương 1: Tổng quan về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ

phiếu trên thị trường chứng khoán

1.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán ........................................................................04

1.1.1 Khái niệm và bản chất thị trường chứng khoán .......................................................04

1.1.2 Chức năng và vài trò của thị trường chứng khoán ...................................................05

1.1.3 Phân loại thị trường chứng khoán ..............................................................................07

1.2 Chỉ số giá cổ phiếu ............................................................................................................07

1.2.1 Khái niệm về chỉ số giá cổ phiếu ...............................................................................07

1.2.2 Ý nghĩa về chỉ số giá cổ phiếu....................................................................................07

1.2.3 Các phương pháp tính chỉ số giá cổ phiếu ................................................................07

1.3 Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ phiếu ............................11

1.3.1 Sơ lược lý thuyết về các nhân tố kinh tế vĩ mô ........................................................11

1.3.1.1 Lạm phát ............................................................................................................11

1.3.1.2 Lãi suất ..............................................................................................................12

1.3.1.3 .Tỷ giá ................................................................................................................. 13

1.3.1.4 Cung tiền ........................................................................................................... 14

1.3.2 Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ phiếu ...........................15

1.3.2.1 Tác động của lạm phát đến chỉ số giá cổ phiếu ...........................................15

1.3.2.2 Tác động của lãi suất đến chỉ số giá cổ phiếu..............................................16

1.3.2.3 Tác động của tỷ giá đến chỉ số giá cổ phiếu .................................................17

1.3.2.4 Tác động của cung tiền đến chỉ số giá cổ phiếu ...........................................20

1.4 Nghiên cứu trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị

trường chứng khoán............................................................................................................ 21

1.4.2 Nghiên cứu trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị

trường chứng khoán. ..............................................................................................................21

1.4.3 Nghiên cứu trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị

trường chứng khoán có sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số Véc tơ (VECM) và kiểm

định đồng liên kết ...................................................................................................................22

Kết luận chương 1 ................................................................................................................27

Chương 2: Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index trên

thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1 Chỉ số giá cổ phiếu tại Việt Nam_VN-Index ...............................................................28

2.2 Diễn biến của VN-Index giai đoạn từ tháng 01/2002 đến tháng 12/2012 .............30

2.3 Thực trạng tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index .......................35

2.3.1 Tác động của lạm phát đến chỉ số VN-Index .............................................................35

2.3.2 Tác động của lãi suất đến chỉ số VN-Index ................................................................36

2.3.3 Tác động của tỷ giá VND/USD đến chỉ số VN-Index ..............................................39

2.3.4 Tác động của cung tiền mở rộng (M2) đến chỉ số VN-Index...................................40

2.4 Kiểm định sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index ...................42

2.4.1 Nguồn dữ liệu và mô hình nghiên cứu .....................................................................42

2.4.1.1 Nguồn dữ liệu ....................................................................................................42

2.4.1.2 Mô hình đánh giá tác động .............................................................................44

2.4.2 Phân tích thống kê mô tả dữ liệu ............................................................................44

2.4.3 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm............................................................................46

2.4.3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị..................................................................................46

2.4.3.2 Xác định độ trễ tối ưu .......................................................................................48

2.4.3.3 Kiểm định đồng liên kết ...................................................................................49

2.4.3.4 Mô hình hồi quy hiệu chỉnh sai số Véc tơ (VECM) ........................................56

2.4.3.5 Phân tích phân rã phương sai .........................................................................60

Kết luận chương 2 ......................................................................................................................62

Chương 3: Giải pháp hạn chế sự tác động bất thường của các nhân tố kinh tế vĩ

mô nhằm ổn định và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam

3.1 Một số khuyến nghị cụ thể về chính sách kinh tế vĩ mô ...........................................64

3.1.1 Điều hành chính sách tiền tệ trong mối tương quan với thị trường chứng

khoán .........................................................................................................................65

3.1.2 Điều hành chính sách lãi suất huy động linh hoạt hướng đến một mức lãi

suất chung theo thị trường .....................................................................................65

3.1.3 Nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tỷ giá VND/USD ................................67

3.1.4 Kiểm soát lạm phát kịp thời và hiệu quả ................................................................68

3.2 Những giải pháp cụ thể trong nội tại thị trường chứng khoán Việt Nam............70

3.2.1 Nâng cao chất lượng hàng hóa tính trong chỉ số VN-Index ................................70

3.2.2 Xây dựng mới bộ chỉ số giá cổ phiếu trên HOSE .................................................70

3.2.3 Khơi thông nguồn vốn của nhà đầu tư vào cổ phiếu ............................................71

3.2.4 Nâng cao năng lực quản lý, giám sát công bố thông tin.......................................73

3.2.5 Phát triển các nhà đầu tư tổ chức.............................................................................74

3.2.6 Triển khai sản phẩm chứng khoán phái sinh để phòng ngừa rủi ro ....................75

3.2.7 Nâng cao năng lực tài chính và đạo đức nghề nghiệp của các công ty chứng

khoán .........................................................................................................................77

Kết luận chương 3 ......................................................................................................................79

Kết luận chung ............................................................................................................................80

Tài liệu tham khảo

Phụ lục 1: Kiểm định tính dừng

Phụ lục 2: Xác định độ trễ tối ưu

Phụ lục 3: Kết quả kiểm định nguyên tắc Pantula

Phụ lục 4: Kiểm định đồng liên kết

Phụ lục 5: Mô hình hiệu chỉnh sai số Véc tơ

Phụ lục 6: Phân tích phân r ã phương sai

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

BCTC:Báo cáo tài chính

CSTK: Chính sách tài khóa

CSTT: Chính sách tiền tệ

CTCK: Công ty chứng khoán

DN: Doanh nghiệp

DNNY: Doanh nghiệp niêm yết

DTBB: Dự trữ bắt buộc

HNX: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HNX-Index: Chỉ số giá cổ phiếu của các công ty được niêm yết tại Sở giao dịch chứng

khoán Hà Nội

HOSE: Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

NĐT: Nhà đầu tư

NHNN: Ngân hàng nhà nước

NHTM: Ngân hàng thương mại

PP: Phillips-Perron_phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Phillips Perron

TCTD : Tổ chức tín dụng

TTCK: Thị trường chứng khoán

UBCKNN: Ủy ban chứng khoán nhà nước

VAR: Vector Autoregressive model- Mô hình véc tơ tự hồi quy

VECM: Vector Error Correction Model- Mô hình hiệu chỉnh sai số véc tơ

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ

Trang

Biểu đồ 2.1: Chỉ số VN-Index giai đoạn 2002-2005 .........................................................30

Biểu đồ 2.2: Chỉ số VN-Index giai đoạn 2006-2007 .........................................................31

Biểu đồ 2.3: Chỉ số VN-Index giai đoạn 2008-2012 .........................................................32

Biểu đồ 2.4: Lạm phát và Chỉ số VN-Index........................................................................36

Biểu đồ 2.5: Lãi suất và Chỉ số VN-Index ..........................................................................36

Biểu đồ 2.6: Tỷ giá VND/USD và Chỉ số VN-Index.........................................................38

Biểu đồ 2.7: Cung tiền và Chỉ số VN-Index .......................................................................39

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Trang

Bảng 2.1: Tóm tắt kết quả phân tích định tính về các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động

đến chỉ số VN-Index ..............................................................................................................41

Bảng 2.2: Bảng tóm tắt các biến số trong mô hình nghiên cứu ........................................43

Bảng 2.3: Bảng thống kê mô tả dữ liệu các biến nghiên cứu............................................45

Bảng 2.4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ......................................................................47

Bảng 2.5: Độ trễ tối ưu qua các tiêu chuẩn .........................................................................48

Bảng 2.6: Kiểm định Trace Test ...........................................................................................52

Bảng 2.7: Kiểm định Maximum Eigenvalue.......................................................................52

Bảng 2.8: Phương trình đồng liên kết 1 ..............................................................................53

Bảng 2.9: Kết quả chạy mô hình VECM .............................................................................58

Bảng 2.10: Kết quả chạy phân rã phương sai của VN-Index ............................................60

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1. Lý do chọn đề tài:

Trước năm 2008 thị trường chứng khoán Việt Nam có những đóng góp nhất định,

thị trường tăng trưởng nóng nhất vào năm 2007 và đỉnh được lập vào ngày 12/03/2007

với VN-Index đạt 1.170,67 điểm. Tuy nhiên, từ năm 2008 khi nền kinh tế toàn cầu bị

khủng hoảng đã khiến cho kinh tế Việt Nam đương đầu với khá nhiều thách thức,

nhiều thông tin tiêu cực từ yếu tố kinh tế vĩ mô xảy ra, thị trường chứng khoán liên tục

sụt giảm, đáy của thị trường được lập với VN-Index là 235,5 điểm vào ngày

24/02/2009 và từ đó đến nay chỉ số này giao động quanh mốc 350 - 450 điểm. Chính vì

thế, đã tạo ra sự hoài nghi liệu rằng các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng

khoán Việt Nam nói chung cũng như chỉ số VN-Index nói riêng có mối liên quan?

Thị trường chứng khoán là kênh huy động vốn rất quan trọng cho nền kinh tế, tạo

điều kiện cho Chính Phủ, cá nhân, doanh nghiệp có vốn để duy trì và mở rộng hoạt

động sản xuất kinh doanh. Do đó, cần phải có thị trường chứng khoán lành mạnh và ổn

định, để làm được điều này thì chúng ta phải quan tâm đến các nhân tố kinh tế vĩ mô

tác động đến TTCK qua đó giúp Chính Phủ có những giải pháp điều hành chính sách

kinh tế vĩ mô thích hợp nhằm định hướng tốt cho thị trường.

Chính vì thế tác giả chọn nghiên cứu đề tài “Phân tích tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô đến VN-Index trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam”.

2. Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là làm rõ sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ

mô lên chỉ số VN-Index cũng như kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ

mô và chỉ số VN-Index trong ngắn và dài hạn. Từ việc phân tích tác động, kiểm định

mối quan hệ của nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số VN-Index khuyến nghị một số giải

pháp về chính sách kinh tế vĩ mô nhằm thúc đẩy thị trường chứng khoán Việt Nam

phát triển ổn định và bền vững, đồng thời giúp nhà đầu tư cá nhân, tổ chức trong và

ngoài nước giảm thiểu được rủi ro khi đầu tư chứng khoán.

3. Đối tƣợng nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam được thể hiện rõ nét qua hai sàn giao dịch đó là

Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) với chỉ số VN-Index và

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) với chỉ số HNX-Index, tuy nhiên HOSE là

sàn giao dịch có lịch sử lâu đời, có khối lượng và giá trị giao dịch lớn hơn HNX do đó,

trong bài nghiên cứu này tác giả chỉ chọn chỉ số VN-Index để nghiên cứu trong mối

tương quan với các nhân tố kinh tế vĩ mô.

Dựa vào những nghiên cứu trước đây được thực hiện ở các nước có nền kinh tế mới

nổi như Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Ấn Độ…và tình hình nền kinh tế của Việt

Nam, tác giả đã chọn 4 nhân tố kinh tế vĩ mô là lạm phát, tỷ giá, cung tiền, lãi suất đại

diện cho các yếu tố kinh tế vĩ mô của Việt Nam để thực hiện nghiên cứu này.

Tóm lại, đối tượng nghiên cứu của luận văn bao gồm: VN-Index, lạm phát, tỷ giá

hối đoái giữa VND/USD, cung tiền M2, lãi suất tiền gửi ngắn hạn, lãi suất trái phiếu

chính phủ.

4. Phạm vi nghiên cứu:

Sau hơn một năm thành lập TTCK Việt Nam, vào ngày 31/12/2001 thị trường mới

có 2.908 tài kho ản nhà đầu tư, 10 Công ty niêm yết trên HOSE và VN-Index mới bắt

đầu có nhiều biến động. Bên cạnh đó, do hạn chế về việc thu thập dữ liệu nên để đạt

được mục tiêu nghiên cứu, luận văn tập trung vào phạm vi nghiên cứu sau đây:

- Chỉ số VN-Index giai đoạn từ tháng 01/2002 đến tháng 12/2012

- Các yếu tố kinh tế vĩ mô giai đoạn từ tháng 01/2002 đến tháng 12/2012 bao gồm: tỷ

lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái giữa VND/USD, cung tiền M2, lãi suất tiền gửi ngắn hạn,

lãi suất trái phiếu chính phủ.

5. Phƣơng pháp nghiên cứu:

Tác giả sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả để xem xét sự biến động của

chỉ số VN-Index khi các yếu tố kinh tế vĩ mô biến động dựa trên những số liệu có liên

quan được thu thập từ tháng 1/2002 đến tháng 12/2012.

Thực hiện nghiên cứu định lượng bằng mô hình hiệu chỉnh sai số Véc tơ (VECM)

để định lượng mức độ tác động, xem xét sự tương quan trong ngắn hạn giữa biến chỉ số

VN-Index với các biến kinh tế vĩ mô và sự điều chỉnh trong ngắn hạn để đạt sự cân

bằng trong dài hạn. Thực hiện kiểm định đồng liên kết Jonhansen để xem xét mức độ

tác động, sự tương quan dài hạn giữa biến chỉ số VN-Index với các biến kinh tế vĩ mô.

Bên cạnh đó, để thấy rõ sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên chỉ số VN-Index

tác giả sử dụng thêm phân tích phân rã phương sai.

Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phần mềm Eview 6.0 để thực hiện các kiểm

định và chạy mô hình. Các bước thực hiện định lượng như sau:

Bước 1: Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian

Bước 2: Xác định độ trễ tối ưu

Bước 3: Kiểm định đồng liên kết

Bước 4: Chạy mô hình VECM

6. Kết cấu của đề tài:

Phần 1: Giới thiệu đề tài

Phần 2: Nội dung nghiên cứu

Chương 1: Tổng quan về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ

phiếu trên thị trường chứng khoán.

Chương 2: Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index trên thị

trường chứng khoán Việt Nam.

Chương 3: Giải pháp hạn chế sự tác động bất thường của các nhân tố kinh tế vĩ mô

nhằm ổn định và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam.

Chƣơng 1: Tổng quan về tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ phiếu trên thị trƣờng

chứng khoán

1.1 Tổng quan về thị trƣờng chứng khoán

1.1.1 Khái niệm và bản chất thị trƣờng chứng khoán

Khái niệm: Thị trường chứng khoán là một bộ phận của thị trường vốn dài hạn,

thực hiện cơ chế chuyển vốn trực tiếp từ nhà đầu tư sang nhà phát hành, qua đó thực

hiện chức năng của thị trường tài chính là cung c ấp nguồn vốn trung và dài hạn cho

nền kinh tế.

Thị trường chứng khoán là thuật ngữ để chỉ cơ chế của hoạt động giao dịch mua bán

chứng khoán dài hạn như trái phiếu, cổ phiếu và các công cụ tài chính như chứng chỉ

quỹ đầu tư, công cụ phái sinh, hợp đồng tương lai, quyền chọn, quyền mua cổ phần.

Bản chất:

TTCK là nơi tập trung và phân phối các nguồn vốn tiết kiệm. Tập trung các nguồn

vốn tiết kiệm để phân phối lại cho những ai muốn sử dụng các nguồn tiết kiệm đó theo

giá mà người sử dụng sẵn sàng trả và theo phán đoán của thị trường về khả năng sinh

lợi từ các dự án của người sử dụng.

TTCK là định chế tài chính trực tiếp: cả chủ thể cung và cầu vốn đều tham gia vào

thị trường chứng khoán một cách trực tiếp, những người có vốn khi có đủ điều kiện về

môi trường tài chính, pháp lý…sẽ trực tiếp đầu tư vào sản xuất, kinh doanh không c ần

qua các trung gian tài chính mà chuyển vốn thông qua thị trường chứng khoán, một thị

trường dẫn vốn trực tiếp từ người có vốn sang người cần vốn theo nguyên tắc đầu tư.

TTCK thực chất là quá trình vận động của tư bản tiền tệ. Các chứng khoán mua bán

trên TTCK có thể đem lại thu nhập cho người nắm giữ nó sau một thời gian nhất định

và được lưu thông trên TTCK theo giá cả thị trường.

TTCK phản ánh các quan hệ trao đổi, mua bán quyền sở hữu tư liệu sản xuất và vốn

bằng tiền, tức là mua bán quyền sở hữu vốn. Trong nền kinh tế thị trường, vốn được

lưu thông như một loại hàng hóa có giá trị và giá trị sử dụng. TTCK là một hình thái

phát triển cao của nền sản xuất hàng hóa.

1.1.2 Chức năng và vai trò của thị trƣờng chứng khoán

Chức năng

 Huy động vốn đầu tư cho nền kinh tế

Khi các nhà đầu tư mua chứng khoán do các Công ty phát hành, số tiền nhàn rỗi của

họ được đưa vào hoạt động sản xuất kinh doanh và qua đó góp phần mở rộng sản xuất

xã hội. Thông qua TTCK, Chính phủ và chính quyền ở các địa phương cũng huy động

được các nguồn vốn cho mục đích sử dụng và đầu tư phát triển hạ tầng kinh tế, phục vụ

các nhu cầu chung của xã hội.

 Cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng

TTCK cung cấp cho công chúng một môi trường đầu tư lành mạnh với các cơ hội

lựa chọn phong phú. Các loại chứng khoán trên thị trường rất khác nhau về tính chất,

thời hạn và độ rủi ro, cho phép các nhà đầu tư có thể lựa chọn loại hàng hóa phù hợp

với khả năng, mục tiêu và sở thích của mình.

 Tạo môi trường giúp chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô

Các chỉ số của TTCK phản ánh động thái của nền kinh tế một cách nhạy bén và

chính xác. Giá các chứng khoán tăng lên cho thấy nhà đầu tư đang mở rộng hoạt động

đầu tư, nền kinh tế tăng trưởng và ngược lại giá chứng khoán giảm sẽ cho thấy các dấu

hiệu tiêu cực của nền kinh tế. Vì thế, TTCK được gọi là phong vũ biểu của nền kinh tế

và là một công cụ quan trọng giúp chính phủ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô.

Thông qua TTCK, Chính phủ có thể mua và bán trái phiếu Chính phủ để tạo ra nguồn

thu bù đắp thâm hụt ngân sách và quản lý lạm phát. Ngoài ra, Chính phủ cũng có thể sử

dụng một số chính sách, biện pháp tác động vào TTCK nhằm định hướng đầu tư đảm

bảo cho sự phát triển cân đối của nền kinh tế.

Vai trò

 Tạo tính thanh khoản cho các chứng khoán

Nhờ có thị trường chứng khoán các nhà đầu tư có thể chuyển đổi các chứng khoán

họ sở hữu thành tiền mặt hoặc các loại chứng khoán khác khi họ muốn. Khả năng

thanh khoản (khả năng chuyển đổi thành tiền mặt) là một trong những đặc tính hấp dẫn

của chứng khoán đối với nhà đầu tư. Đây là yếu tố cho thấy tính linh hoạt, an toàn của

vốn đầu tư. TTCK hoạt động càng năng động và có hiệu quả thì càng có khả năng nâng

cao tính thanh khoản của các chứng khoán giao dịch trên thị trường.

 Đánh giá hoạt động của các doanh nghiệp

Thông qua giá chứng khoán, hoạt động của các doanh nghiệp được phản ánh một

cách tổng hợp và chính xác, giúp cho việc đánh giá và so sánh hoạt động của các doanh

nghiệp được nhanh chóng và thuận tiện, từ đó cũng tạo ra được một môi trường cạnh

tranh lành mạnh nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kích thích áp dụng công nghệ

mới, cải tiến sản phẩm.

Sự biến động không ngừng của giá chứng khoán, đặc biệt là giá cổ phiếu, nhà đầu tư

có thể đánh giá doanh nghiệp một cách khách quan và khoa học tại bất kỳ thời điểm

nào.

Ngoài ra, đối với các công ty niêm yết, nghĩa vụ công khai trên TTCK giúp các nhà

đầu tư, các nhà quản lý thị trường có thể đánh giá sự tăng trưởng ổn định, bất ổn định,

hay suy thoái của Công ty.

 Hỗ trợ và thúc đẩy các công ty cổ phần ra đời và phát triển

TTCK hỗ trợ chương trình cổ phần hóa cũng như việc thành lập và phát triển của

công ty cổ phần qua việc quảng bá thương hiệu, định giá doanh nghiệp, bảo lãnh phát

hành, phân phối chứng khoán một cách nhanh chóng, tạo tính thanh khoản cho chúng

và như thể thu hút các nhà đầu tư đến góp vốn vào công ty cổ phần.

Ngược lại, chính sự phát triển của mô hình công ty cổ phần đã làm phong phú và đa

dạng các loại hàng hóa trên TTCK, thúc đẩy sự phát triển sôi động của TTCK.

Có thể nói TTCK và công ty cổ phần là 2 định chế song hành hỗ trợ cùng phát triển.

 Thu hút vốn đầu tư nước ngoài

TTCK không những thu hút các nguồn vốn trong nội địa mà còn giúp Chính phủ và

doanh nghiệp thể phát hành trái phiếu hoặc cổ phiếu công ty ra thị trường vốn quốc tế

để thu hút thêm ngoại tệ. Việc thu hút vốn đầu tư nước ngoài qua kênh chứng khoán

FPI (Foreign Portfolio Investment) là an toàn và hiệu quả vì các chủ thể phát hành

được toàn quyền sử dụng vốn huy động cho mục đích riêng mà không bị ràng buộc bởi

bất kỳ điều kiện nào của các nhà đầu tư nước ngoài.

1.1.3 Phân loại thị trƣờng chứng khoán

Căn cứ vào sự luân chuyển của các nguồn vốn: thị trường sơ cấp và thị trường thứ

cấp.

Căn cứ vào phương thức hoạt động của thị trường: thị trường chứng khoán bao gồm

Sở giao dịch chứng khoán (thị trường tập trung) và thị trường OTC (thị trường phi tập

trung).

Căn cứ vào hàng hóa trên thị trường: thị trường chứng khoán cũng có thể được

phân thành các thị trường: thị trường cổ phiếu, thị trường trái phiếu, thị trường các

công cụ chứng khoán phái sinh.

1.2 Chỉ số giá cổ phiếu

1.2.1 Khái niệm về chỉ số giá cổ phiếu

Chỉ số giá cổ phiếu là chỉ số giá được dùng để phản ánh sự biến động của giá cổ

phiếu niêm yết trên một TTCK nhất định tại một thời điểm so với thời điểm gốc hay

nói cách khác chỉ số giá cổ phiếu là thông tin thể hiện giá cổ phiếu bình quân hiện tại

so với giá bình quân thời điểm gốc đã chọn.

1.2.2 Ý nghĩa về chỉ số giá cổ phiếu

Chỉ số giá cổ phiếu là phong vũ biểu thể hiện tình hình ho ạt động của thị trường

chứng khoán. Chỉ số giá cổ phiếu rất quan trọng đối với nhà đầu tư cá nhân, tổ chức,

các quỹ đầu tư, chuyên gia tư vấn, môi giới và các nhà hoạch định chính sách.

Chỉ số giá cổ phiếu tăng cho thấy toàn bộ hay đa số các cổ phiếu tăng giá và ngược

lại. Sự biến động của thị trường chứng khoán có tương quan chặt chẽ với nền kinh tế,

khi kinh tế tăng trưởng thông thường các nhà đầu tư tin rằng hoạt động kinh doanh của

doanh nghiệp sẽ khả quan hơn do đó nhu cầu cổ phiếu sẽ tăng kéo theo giá cổ phiếu

trên thị trường sẽ tăng và khiến chỉ số giá chứng khoán tăng. Ngược lại, khi kinh tế suy

thoái hay sụt giảm nhà đầu tư sẽ bi quan về hoạt động kinh doanh của các doanh

nghiệp vì thế nhu cầu cổ phiếu sẽ giảm, khiến giá cổ phiếu giảm và TTCK sụt giảm.

1.2.3 Các phƣơng pháp tính chỉ số giá cổ phiếu

Hiện nay, trên thế giới thường dùng 5 phương pháp để tính chỉ số giá cổ phiếu, đó

là:

 Phương pháp bình quân giản đơn

Công thức đơn giản là lấy tổng thị giá của chứng khoán chia cho số lượng chứng

IP=Pi/n

khoán tham gia tính toán:

Trong đó:

IP: giá bình quân

Pi: giá của chứng khoán i

n: số lượng chứng khoán đưa vào tính toán

Các chỉ số Dow jones của Mỹ, Nikkei 225 của Nhật, MBI của Ý áp dụng phương

pháp này. Phương pháp này sẽ tốt khi mức giá của các cổ phiếu tham gia niêm yết khá

đồng đều, hay độ lệch chuẩn của nó thấp.

 Chỉ số giá bình quân gia quyền

Là chỉ số được tính có sự tham gia của khối lượng, có nghĩa là biến đổi giá của

những nhân tố có tỷ trọng khối lượng trong tổng thể càng lớn thì ảnh hưởng càng nhiều

đến chỉ số giá chung và ngược lại.

𝑄 ∗𝑃𝑖 𝑄 ∗𝑃0

𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1

Trong đó:

I: Chỉ số giá bình quân gia quyền

Pi: giá thời kỳ báo cáo

P0: giá thời kỳ gốc

Q: khối lượng (quyền số), có thể theo kỳ gốc hoặc kỳ báo cáo cũng có thể là

cơ cấu của khối lượng thời điểm tính toán

i: cổ phiếu i tham gia tính chỉ số giá

n: số lượng cổ phiếu đưa vào tính chỉ số giá

 Phương pháp Laspeyres

Chỉ số giá bình quân Laspeyres là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị, lấy quyền

số là số cổ phiếu niêm yết thời kỳ gốc. Như vậy, kết quả tính sẽ phụ thuộc vào cơ cấu

quyền số thời kỳ gốc

𝑖=1

𝑄0 ∗𝑃𝑖 𝑄0 ∗𝑃0

IL = 𝑛

Trong đó:

Pi là giá thời kỳ báo cáo

P0: giá thời kỳ gốc

Q0: khối lượng (quyền số), có thể theo kỳ gốc hoặc kỳ báo cáo cũng có thể là

cơ cấu của khối lượng cổ phiếu niêm yết thời kỳ gốc

i: cổ phiếu i tham gia tính chỉ số giá

n: số lượng cổ phiếu đưa vào tính chỉ số bình quân Laspeyres

 Phương pháp Passcher

Đây là loại chỉ số giá cổ phiếu thông dụng nhất và nó là chỉ số giá bình quân gia

quyền giá trị với quyền số là số lượng chứng khoán niêm yết thời kỳ tính toán.

Q𝑡 ∗P 𝑡 𝑄𝑡 ∗P 0

𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1

IP=

Trong đó :

IP: là chỉ số giá Passcher

Pt là giá thời kỳ t

P0: giá thời kỳ gốc

Qt: khối lượng (quyền số) thời điểm tính toán t ho ặc cơ cấu của khối lượng

thời điểm tính toán

i: cổ phiếu i tham gia tính chỉ số giá

n: số lượng cổ phiếu đưa vào tính chỉ số

Chỉ số giá bình quân Passcher là chỉ số giá bình quân gia quyền giá trị lấy quyền số

là quyền số thời kỳ tính toán, vì vậy kết quả tính sẽ phụ thuộc vào cơ cấu quyền số (cơ

cấu chứng khoán niêm yết) thời kỳ tính toán.

Các chỉ số KOSPI (Hàn Quốc), S&P500 (Mỹ), ET-SE 100 (Anh), TOPIX (Nhật),

CAC (Pháp), TSE (Đài Loan), Hangseng (Hồng công) đều áp dụng phương pháp này

để tính chỉ số giá cổ phiếu.

 Chỉ số bình quân Fisher

Chỉ số bình quân Fisher là chỉ số bình quân nhân giữa chỉ số giá Passcher và chỉ số

giá Laspayres.

IF= 𝐼𝑃 ∗ 𝐼𝐿

Trong đó:

IF: là chỉ số giá Fisher

Ip: Là chỉ số giá Passcher

IL: Là chỉ số giá bình quân Laspayres

 Phương pháp bình quân nhân giản đơn

n i=1

Ip= 𝑃𝑖

Chúng ta nên dùng loại chỉ số này khi độ lệch chuẩn khá cao.

Các chỉ số Value line (Mỹ); FT-30 (Anh) áp dụng phương pháp bình quân nhân gi ản

đơn này.

1.3 Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ phiếu

1.3.1 Sơ lƣợc lý thuyết về các nhân tố kinh tế vĩ mô

1.3.1.1 Lạm phát

Khái niệm: Lạm phát là hiện tượng cung tiền tệ kéo dài làm cho mức giá cả chung

của nền kinh tế tăng lên liên tục trong một thời gian nhất định.

Bản chất: Lạm phát là một hiện tượng tiền tệ khi những biến động tăng lên của giá

cả diễn ra trong một thời gian dài.

Nguyên nhân gây ra lạm phát

 Xét theo nguồn gốc:

Nguyên nhân cơ bản và sâu xa: nền kinh tế quốc dân bị mất cân đối, sản xuất sút

kém, ngân sách quốc gia bị thâm hụt dẫn đến lạm phát.

Nguyên nhân trực tiếp: cung tiền tệ tăng trưởng quá mức cần thiết.

 Xét theo chủ quan-khách quan:

Nguyên nhân chủ quan: những chính sách quản lý kinh tế không phù hợp với Nhà

nước như chính sách cơ cấu kinh tế, chính sách lãi suất, chính sách thuế…làm cho nền

kinh tế bị mất cân đối, hiệu quả sản xuất bị sút kém, ảnh hưởng đến nền tài chính quốc

gia.

Nguyên nhân khách quan: thiên tai, động đất, song thần…là những nguyên nhân bất

khả kháng hoặc nền kinh tế sau chiến tranh bị tàn phá, tình hình biến động của thị

trường nhiên liệu, vàng, ngoại tệ thế giới… dẫn tới thiếu hàng hóa, đồng tiền mất giá.

 Xét theo lý thuyết cung cầu:

Lạm phát do tiền tệ: là một lượng cung tiền lớn đã được đưa vào lưu thông. Chẳng

hạn do NHTW tung nội tệ ra để mua ngoại tệ vào để giữ cho đồng tiền ngoại tệ khỏi

mất giá so với trong nước hay do Chính phủ thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ để

giúp vốn cho các doanh nghiệp…

Lạm phát do cầu kéo: xảy ra khi mức tổng cầu tăng trong khi tổng cung không thay

đổi hay nhanh hơn so với mức cung. Lúc đó một lượng tiền lớn được dùng để mua một

lượng hàng hóa không tương xứng làm cho giá cả tăng lên.

Lạm phát do chi phí đẩy: xảy ra do tăng chi phí sản xuất hoặc khi năng lực sản xuất

của quốc gia giảm sút và có thể phát triển ngay cả khi thất nghiệp và việc sử dụng

nguồn lực thấp.

Lạm phát “ngoại nhập”: do giá các sản phẩm trên thị trường thế giới tăng ảnh hưởng

đến sản phẩm trong nước.

1.3.1.2 Lãi suất

Khái niệm: Lãi suất là tỷ lệ % giữa khoản tiền người đi vay phải trả thêm cho người

cho vay trên tổng số tiền vay trong một thời hạn nhất định để được sử dụng tiền vay đó.

Vai trò của lãi suất

Ở tầm kinh tế vi mô, lãi suất là cơ sở để cá nhân và tổ chức đưa ra các quyết định

kinh tế như: chi tiêu hay để dành tiền tiết kiệm, đi vay để tài trợ cho các khoản đầu tư

hay sử dụng vốn tự có…Ở tầm kinh tế vĩ mô lãi suất là một trong những công cụ điều

hành kinh tế của Chính phủ. Bằng việc điều chỉnh lãi suất, Chính phủ có thể tác động

đến các chi tiêu về lạm phát, thất nghiệp, hoạt động đầu tư hay mức tiêu dùng của

người dân.

Nền kinh tế mở, chính sách lãi suất còn được sử dụng như là một công cụ góp phần

điều tiết đối với các luồng vốn đi vào hay đi ra đối với một nước, tác động tỷ giá và

điều tiết sự ổn định của tỷ giá. Điều này không những tác động trực tiếp đến đầu tư

phát triển kinh tế mà còn tác động đến cán cân thanh toán và các quan hệ thương mại

quốc tế của nước đó với nước ngoài.

Phân loại lãi suất

 Phân loại theo nguồn sử dụng:

Lãi suất huy động là loại lãi suất quy định tỷ lệ phải trả cho các hình thức nhận tiền

gửi của khách hàng.

Lãi suất cho vay là loại lãi suất quy định tỷ lệ lãi mà người đi vay phải trả cho người

cho vay.

 Phân loại theo giá trị thực:

Lãi suất danh nghĩa: là loại lãi suất được xác định cho mỗi kỳ hạn gửi hoặc vay, thể

hiện trên quy ước giấy tờ được thỏa thuận.

Lãi suất thực: là loại lãi suất xác định giá trị thực của khoản lãi được trả hoặc được

thu. Lãi suất thực bằng lãi suất danh nghĩa trừ lạm phát.

 Phân loại theo phương pháp tính lãi:

Lãi suất đơn: là tỷ lệ theo năm tháng ngày của tiền lãi so với tiền vay ban đầu không

gộp lãi vào tiền vay ban đầu để tính lãi thời hạn kế tiếp.

Lãi suất kép: là tỷ lệ theo năm tháng ngày của tiền lãi so với tiền vay, số tiền vay

này tăng lên do có gộp lãi qua thời kỳ cho vay.

 Phân loại theo loại tiền:

Lãi suất nội tệ: là loại lãi suất áp dụng để tính toán cho đồng nội tệ (kể cả lãi suất

huy động và lãi suất cho vay).

Lãi suất ngoại tệ: là loại lãi suất áp dụng để tính toán cho đồng ngoại tệ (kể cả lãi

suất huy động và lãi suất cho vay)

 Phân loại theo độ dài thời hạn:

Lãi suất ngắn hạn: là loại lãi suất áp dụng cho các khoản huy động và khoản vay

ngắn hạn, có thời hạn dưới 1 năm.

Lãi suất trung hạn: là loại lãi suất áp dụng cho các khoản huy động và khoản vay

ngắn hạn, có thời hạn từ 1 năm đến 5 năm.

Lãi suất dài hạn: là loại lãi suất áp dụng cho các kho ản huy động và khoản vay ngắn

hạn, có thời hạn trên 5 năm.

1.3.1.3 Tỷ giá

Khái niệm: Tỷ giá là giá cả của một đơn vị tiền tệ của nước này thể hiện bằng một

số đơn vị tiền tệ của nước kia.

Tỷ giá hối đoái là quan hệ so sánh giữa hai tiền tệ của hai nước với nhau mà trong

thời đại ngày nay so sánh đó là sự so sánh sức mua của các tiền tệ.

Phân loại tỷ giá

Căn cứ vào các nghiệp vụ trên thị trường ngoại hối: tỷ giá được niêm yết tại ngân

hàng là tỷ giá cơ sở để xác định các mức tỷ giá khác. Khi niêm yết tỷ giá hối đoái, ngân

hàng thường công bố tỷ giá bán và tỷ giá mua. Tỷ giá bán bao giờ cũng cao hơn tỷ giá

mua và khoản chênh lệch này là lợi nhuận kinh doanh ngoại hối của ngân hàng.

Phân tích dưới góc độ tỷ giá là công cụ điều tiết của Nhà nước: Ở các nước đang

phát triển ngoài thị trường ngoại hối chính thức còn hình thành thị trường ngoại hối tự

do. Do đó, bên cạnh tỷ giá chính thức do nhà nước quy định còn có tỷ giá thị trường do

quan hệ cung cầu ngoại hối trên thị trường này quyết định.

Căn cứ vào phương pháp xác định tỷ giá: có thể chia thành tỷ giá danh nghĩa và tỷ

giá thực tế. Tỷ giá danh nghĩa là giá cả của một đồng tiền được biểu thị thông qua một

đồng tiền khác mà không đề cập đến tương quan sức mua hàng hóa và dịch vụ giữa

chúng. Tỷ giá thực bằng tỷ giá danh nghĩa được điều chỉnh bởi thay đổi trong tương

quan giá cả trong nước và nước ngoài. Tỷ giá thực là thước đo đầy đủ sức cạnh tranh

hàng hóa của Việt Nam so với nước ngoài, nghĩa là khi phân tích sức cạnh tranh quốc

tế hàng hóa Việt Nam phải đề cập không những thay đổi trong tỷ giá danh nghĩa mà

còn phải đề cập đến tương quan thay đổi giá cả nước ngoài so với nội địa.

Tỷ giá tăng nghĩa là ngoại tệ tăng giá (nội tệ giảm giá) điều này sẽ kích thích xuất

khẩu.

Tỷ giá giảm nghĩa là ngoại tệ giảm giá (nội tệ tăng giá) điều này kích thích nhập

khẩu.

1.3.1.4 Cung tiền

Khái niệm: Cung tiền là một khái niệm kinh tế vĩ mô, để chỉ lượng cung cấp tiền tệ

trong nền kinh tế nhằm đáp ứng nhu cầu mua hàng hóa, dịch vụ, tài sản,… của các cá

nhân (hộ gia đình) và doanh nghiệp (không kể các tổ chức tín dụng).

Các thành phần của cung tiền bao gồm cơ số tiền (M0), tiền giao dịch (M1) và cung

tiền mở rộng (M2), M3:

M0 bao gồm tiền mặt ngoài ngân hàng và tiền mặt dành cho dự trữ trong ngân hàng.

M0 là thành phần có mức độ thanh khoản cao nhất trong các thành phần của cung tiền.

M1 bao gồm tiền mặt ngoài ngân hàng và tiền gởi không kỳ hạn để sử dụng chi

phiếu, thẻ ghi nợ (thẻ thanh toán). M1 là bộ phận có tính thanh khoản cao phục vụ chủ

yếu cho nhu cầu giao dịch.

M2 bao gồm M1 và tiền gởi có kỳ hạn. M2 kém linh hoạt hơn M1 nhưng sự kiểm soát

M2 là hết sức quan trọng bởi vì tiền gởi có kỳ hạn và không kỳ hạn thường xuyên

chuyển hóa cho nhau. Đây là khối tiền coi như chỉ tiêu kiểm soát chính thức.

M3 là cung tiền ở phạm vi cực rộng, bao gồm M2+tín phiếu, trái phiếu do chính phủ,

doanh nghiệp và các tổ chức phát hành.

Ngân hàng trung ương kiểm soát lượng cung tiền trong nền kinh tế thông qua các

công cụ tỷ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất chiết khấu và thị trường mở. Mục đích cuối cùng

của điều chỉnh lượng cung tiền của NHTW là thực thi chính sách tiền tệ nhằm ổn định

kinh tế.

1.3.2 Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá cổ phiếu

1.3.2.1 Tác động của lạm phát đến chỉ số giá cổ phiếu

Lạm phát được thể hiện thông qua chỉ số giá cả (CPI), CPI tăng sẽ ảnh hưởng đến

thị trường chứng khoán nói chung và từng cổ phiếu nói riêng.

Thứ nhất, theo phương trình Fisher thì lãi suất danh nghĩa bằng lãi suất thực cộng

với tỷ lệ lạm phát: ie=ir+e. Do đó, khi lạm phát dự kiến thay đổi theo chiều hướng tăng

sẽ làm lãi suất danh nghĩa tăng, lãi suất tăng khiến chi phí sử dụng vốn của doanh

nghiệp tăng và điều này ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh của doanh

nghiệp cũng như giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường.

Thứ hai, khi lạm phát tăng khiến chi phí đầu vào của doanh nghiệp như chi phí

nguyên vật liệu, tiền lương nhân công, chi phí sử dụng vốn tăng. Do đó, doanh nghiệp

phải tăng giá bán đối với sản phẩm đầu ra, điều này sẽ gây khó khăn về việc tiêu thụ

sản phẩm của doanh nghiệp. Vì thế lợi nhuận, cổ tức của các doanh nghiệp sụt giảm, cổ

phiếu trở nên kém hấp dẫn đối với nhà đầu tư kéo theo sự sụt giảm của các cổ phiếu

trên TTCK.

Thứ ba, thị trường chứng khoán thực chất là một kênh huy động vốn cho nền kinh

tế, cho doanh nghiệp và cũng là kênh đầu tư cho các nhà đầu tư tài chính. Do đó, trong

một nền kinh tế khi sức mua của đồng tiền giảm, nhà đầu tư sẽ tiến hành tái cơ cấu

danh mục để bảo toàn vốn và lợi nhuận. Họ sẽ bán ra những cổ phiếu “xấu”, mua vào

những cổ phiếu “tốt” làm thay đổi lượng cung cầu các loại cổ phiếu trên thị trường, qua

đó giá cổ phiếu cũng sẽ thay đổi.

Bên cạnh đó, biểu hiện của dòng tiền chảy vào TTCK ảnh hưởng rất lớn đến quyết

định của nhà đầu tư. Như vậy, chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ để kiềm chế

lạm phát như tăng lãi suất chiết khấu, hạn chế tín dụng, tăng cường thu nợ … cũng làm

giảm lượng cung tiền cho TTCK, nhất là đối với các đối tượng đi vay để đầu tư vào cổ

phiếu. Lãi suất chiết khấu của ngân hàng tăng, các ngân hàng phải tăng lãi suất huy

động để hút thêm tiền gửi phục vụ cho hoạt động kinh doanh của mình. Lãi suất ngân

hàng trở nên hấp dẫn hơn tỷ suất sinh lợi từ đầu tư cổ phiếu sẽ hút một lượng vốn từ

TTCK sang, các nhà đầu tư sẽ thoái vốn một số cổ phiếu và chuyển sang gửi tiền. Các

biến động trên đều có tác động làm thay đổi lượng cung-cầu về cổ phiếu trên thị

trường, qua đó giá cả của cổ phiếu có sự biến động lớn.

Tóm lại, lạm phát tác động ngược chiều đến chỉ số chứng giá cổ phiếu.

1.3.2.2 Tác động của lãi suất đến chỉ số giá cổ phiếu

Đối với nhà đầu tư

Ta có, công thức xác định giá cổ phiếu bằng phương pháp chiết khấu.

𝑽𝒉 (𝟏+𝒌𝒆)𝒉

V= 𝑪𝑭𝒕 𝒉 𝟏 + (𝟏+𝒌𝒆 )𝐭

Trong đó: V là giá cổ phiếu

CFt là dòng tiền của doanh nghiệp hoặc cổ tức được chia ở thời kỳ t

Ke: là tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của nhà đầu tư

Khi lãi suất tăng nghĩa là chi phí cơ hội của nhà đầu tư bỏ tiền mua cổ phiếu tăng

hay nói cách khác là lợi nhuận phi rủi ro tăng (bằng tỷ lệ lãi suất tiền gửi hoặc lãi suất

trái phiếu chính phủ), điều này khiến nhà đầu tư tăng mức tỷ suất sinh lời đòi hỏi từ

đầu tư cổ phiếu, do đó theo công thức định giá trên thì giá cổ phiếu giảm xuống. Mặt

khác, khi lãi suất tăng sẽ có một lượng tiền lớn của nhà đầu tư chảy khỏi thị trường

chứng khoán để tìm kiếm mức tỷ suất sinh lợi phi rủi ro từ việc gửi tiền ngân hàng

hoặc đầu tư trái phiếu chính phủ. Và khi lãi suất giảm thì hành động của nhà đầu tư

trên thị trường theo chiều hướng ngược lại.

Bên cạnh đó, khi lãi suất tăng cũng ảnh hưởng mạnh đến các nhà đầu tư sử dụng

vốn vay để đầu tư chứng khoán. Bởi vì, khi lãi suất tăng tỷ suất sinh lời của nhà đầu tư

giảm, nhà đầu tư sẽ thoát dần danh mục đầu tư cổ phiếu của họ

Đối với các doanh nghiệp niêm yết

Ta có cách xác định lãi suất cho vay như sau:

Lãi suất cho vay=chi phí vốn vay + Mức lợi nhuận kỳ vọng

Trong đó : Chi phí vốn vay =chi phí vốn huy động+chi phí hoạt động+chi phí dự

phòng rủi ro tín dụng+chi phí thanh kho ản+chi phí vốn chủ sở hữu

Do đó, theo phương trình trên khi lãi suất tiền gửi tăng, các ngân hàng sẽ tăng lãi

suất cho vay, điều này khiến chi phí của việc sử dụng vốn vay tăng, gây khó khăn cho

các doanh nghiệp tiếp cận nợ vay để mua máy móc thiết bị, nguyên vật liệu, mở rộng

hoạt động sản xuất kinh doanh…Như vậy, sẽ ảnh hưởng xấu đến kết quả hoạt động

kinh doanh của các doanh nghiệp niêm yết, dẫn đến giá cổ phiếu trên thị trường giảm.

Tóm lại, lãi suất tác động ngược chiều đến chỉ số giá cổ phiếu, nghĩa là khi lãi suất

tăng chỉ số giá cổ phiếu sẽ giảm, lãi suất giảm chỉ số giá cổ phiếu sẽ tăng trong điều

kiện các yếu tố khác không đổi.

1.3.2.3 Tác động của tỷ giá đến chỉ số giá cổ phiếu

 Đối với các doanh nghiệp có hoạt động xuất khẩu:

Đối với các doanh nghiệp xuất khẩu: Nếu đồng nội tệ giảm giá, xuất khẩu sẽ có lợi

hơn, đồng thời doanh nghiệp xuất khẩu có được lợi nhuận cao từ hoạt động kinh

doanh, tỷ suất sinh lợi trên cổ phiếu cũng sẽ tăng, nhà đầu tư sẽ mua cổ phiếu nhiều

hơn và làm cho giá cổ phiếu sẽ cao hơn. Ngược lại, khi đồng nội tệ tăng giá, làm cho tỷ

suất sinh lợi trên cổ phiếu của những doanh nghiệp xuất khẩu sẽ giảm đi, giá cổ phiếu

cũng sẽ giảm xuống. Bởi vì, khi đồng nội tệ tăng giá sẽ làm giảm khả năng cạnh tranh

của các doanh nghiệp xuất khẩu trên thị trường quốc tế và dòng tiền ngoại tệ thu vào

khi chuyển sang nội tệ bị giảm đi rất nhiều, điều này ảnh hưởng đến kết quả lợi nhuận

của các doanh nghiệp xuất khẩu.

Bên cạnh đó, đối với những công ty đa quốc gia thì dòng tiền hợp nhất trong báo cáo

thu nhập cũng bị ảnh hưởng bởi các dao động tỷ giá, làm cho người đầu tư có thể có

những đánh giá bất lợi đến giá cổ phiếu.

 Đối với các doanh nghiệp nhập khẩu: đối với các doanh nghiệp xuất khẩu thì

chính sách tỷ giá tăng (đồng nội tệ giảm giá) rất được hoan nghênh thì ngược lại các

doanh nghiệp nhập khẩu rất ưa chuộng tỷ giá giảm (đồng nội tệ tăng giá). Vì khi đó họ

được nhập khẩu máy móc, nguyên vật liệu với giá rẻ, chi phí sản xuất vì thế cũng giảm

đi rất nhiều và lợi nhuận tăng lên. Điều này cũng đồng nghĩa với việc giá cổ phiếu tăng

lên rất nhiều

 Đối với các nhà đầu tư nước ngoài: Thông thường, dòng vốn nước ngoài chảy

vào thị trường tài chính rất mạnh đặc biệt là TTCK nơi có tỷ suất sinh lời cao. Nhà đầu

tư nước ngoài chỉ mua cổ phiếu khi đồng nội tệ quốc gia đó yếu và bán ra khi đồng nội

tệ của quốc gia đó mạnh lên. Bởi vì, khi đồng nội tệ yếu thì chi phí để mua cổ phiếu sẽ

ít hơn, hay nói cách khác với cùng một khối lượng ngoại tệ nhưng có thể mua được

nhiều cổ phiếu hơn so với khi đồng nội tệ lên giá. Do đó, khi đồng nội tệ yếu sẽ thu hút

nhà đầu tư nước ngoài nhiều hơn và sau một thời gian đầu tư, họ sẽ bán chứng khoán

khi đồng tiền nội tệ tăng giá.

Như vậy, việc đồng nội tệ mạnh lên hay yếu đi có thể tác động thuận hoặc nghịch

lên chỉ số giá cổ phiếu, tùy thuộc vào tỷ trọng của các công ty niêm yết có hoạt động

kinh doanh xuất khẩu và nhập khẩu tại Sở giao dịch chứng khoán. Bên cạnh đó, việc

đồng nội tệ mạnh lên hay yếu đi cũng tác động đến dòng tiền của nhà đầu tư nước

ngoài chảy vào thị trường chứng khoán và làm ảnh hưởng thuận hoặc nghịch lên chỉ số

giá cổ phiếu.

 Ở khía cạnh khác, theo lý thuyết hiệu ứng Fisher quốc tế, mối quan hệ giữa

chênh lệch lãi suất của hai nước và thay đổi tỷ giá hối đoái dự kiến được thể hiện qua

phương trình sau:

ef = (1 + i h)/(1 + i f) – 1 (1)

ef: là phần trăm thay đổi trong giá trị của ngoại tệ

ih: là lãi suất trong nước

if: là lãi suất nước ngoài

Lý thuyết hiệu ứng Fisher quốc tế khẳng định trong phương trình (1) r ằng khi i h > i f;

ef sẽ dương. Tức là, đồng ngoại tệ sẽ tăng giá khi lãi suất nước ngoài thấp hơn lãi suất

trong nước. Sự tăng giá này sẽ cải thiện tỷ suất sinh lợi từ nước ngoài cho các nhà đầu

tư trong nước, làm cho tỷ suất sinh lợi từ chứng khoán nước ngoài tương tự với tỷ suất

sinh lợi từ chứng khoán trong nước. Ngược lại, khi ih < if; ef sẽ âm. Tức là, đồng

ngoại tệ sẽ giảm giá khi lãi suất nước ngoài cao hơn lãi suất trong nước. Sự giảm giá

này sẽ làm giảm tỷ suất sinh lợi từ chứng khoán nước ngoài dưới góc nhìn của các nhà

đầu tư trong nước, làm cho tỷ suất sinh lợi từ chứng khoán nước ngoài không cao hơn

tỷ suất sinh lợi từ chứng khoán trong nước.

Như vậy, khi các yếu tố khác không đổi nhưng chỉ có yếu tố tỷ giá hối đoái thay đổi

thì lượng cung cầu của thị trường chứng khoán trong nước không thay đổi nghĩa là tỷ

giá hối đoái không tác động đến giá chứng khoán hay nói cách khác tỷ giá hối đoái

không tác động đến chỉ số giá cổ phiếu.

Tóm lại, từ những lý thuyết mà tác giả nêu trên cho thấy tỷ giá có thể tác động cùng

chiều, ngược chiều hoặc không ảnh hưởng đến chỉ số giá cổ phiếu.

1.3.2.4 Tác động của cung tiền đến chỉ số giá cổ phiếu

Trong giai đoạn kinh tế suy thoái, muốn kích thích nền kinh tế tăng trưởng Chính

phủ thường có chủ trương mở rộng cung tiền. Khi đó, lãi suất giảm xuống và tỷ lệ tăng

trưởng tín dụng gia tăng. Bởi vì, lãi suất giảm khiến chi phí sử dụng vốn bình quân của

doanh nghiệp giảm kích thích các doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn vay để tăng cường

đầu tư tìm kiếm cơ hội lợi nhuận tốt hơn; về phía nhà đầu tư trên TTCK có sử dụng

đòn bẩy sẽ được sử dụng vốn vay với chi phí rẻ hơn. Vì vậy, khi cung tiền tăng sẽ kích

thích dòng tiền chảy vào thị trường chứng khoán làm gia tăng chỉ số giá chứng khoán.

Ngược lại, khi chính phủ có chủ trương thắt chặt cung tiền để kiểm soát lạm phát ổn

định vĩ mô thì cơ hội tìm kiếm lợi nhuận trên TTCK giảm, hệ quả là chỉ số giá cổ phiếu

giảm.

Theo thuyết số lượng tiền tệ (N.Gregory Mankiw, Macroeconomics, fifth edition)

M =k*P*Y (trong đó M là lượng cung tiền, k là tỷ lệ thu nhập được giữ ở tiền mặt, P là

mức giá chung của nền kinh tế, Y là thu nhập thực tế (GDP) của nền kinh tế.

Theo phương trình trên, gi ả định trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Chính

phủ phát đi một tin tức rằng cung tiền trong tương lai tăng, người dân nghĩ rằng trong

tương lai mức giá chung của nền kinh tế sẽ tăng, nghĩa là lạm phát gia tăng. Lạm phát

dự kiến tăng thì theo hiệu ứng Fisher lãi suất danh nghĩa ở hiện tại gia tăng. Điều này

sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu.

Như vậy, những thay đổi trong cung tiền có thể ảnh hưởng thuận chiều tới giá cổ

phiếu thông qua những tác động của nó tới các hoạt động kinh tế. Bên cạnh đó, những

thay đổi trong cung tiền cũng có thể tạo ra sự gia tăng đột ngột trong lạm phát hiện tại

và cả trong tương lai điều này sẽ tác động nghịch chiều đến giá cổ phiếu cũng như chỉ

số giá cổ phiếu.

1.4 Các nghiên cứu trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị

trƣờng chứng khoán.

1.4.1 Nghiên cứu trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị

trƣờng chứng khoán

Md. Mahmudul Alam và Md. Gazi Salah Uddin (2009) nghiên cứu mối quan hệ

giữa lãi suất và giá chứng khoán tại 15 nước phát triển và các nước đang phát triển (Úc,

Bangladesh, Canada, Chile, Colombia, Đức, Ý, Jamaica, Nhật bản, Malaysia, Mexico,

Philippine, S. Africa, Tây Ban Nha và Venezuela), dữ liệu được tác giả lấy theo tháng,

từ tháng 1 năm 1988 đến tháng 3 năm 2003. Mô hình tác giả sử dụng là mô hình hồi

quy đa biến. Kết quả cho thấy tại các nước mà tác giả nghiên cứu ngoại trừ Philippine

còn lại đều có mối quan hệ nghịch biến đáng kể giữa lãi suất và giá cổ phiếu hoặc có

mối quan hệ nghịch biến đáng kể giữa những thay đổi của lãi suất và những thay đổi

của giá cổ phiếu hoặc cả hai.

Zohaib Khan và cộng sự (2012) nghiên cứu tác động của lãi suất, lạm phát và tỷ

giá đến chỉ số chứng khoán tại Karachi (KSE 100 index). Nhóm tác gi ả thu thập dữ liệu

theo tháng, từ tháng 07/2001-tháng 06/2010 và sử dụng mô hình hồi quy đa nhân tố để

xem xét mối quan hệ giữa các biến. Kết quả cho thấy, lãi suất và lạm phát tác động

không đáng kể đến KSE 100 index, tỷ giá thì có tác động đáng kể đến KSE 100 index.

Muhammed Monjurul Quadir (2012) nghiên cứu sự ảnh hưởng của lãi suất trái

phiếu, sản xuất công nghiệp đến sàn giao dịch chứng khoán Dhaka, dữ liệu được thu

thập theo tháng từ tháng 1/2000 đến tháng 2/2007. Tác giả sử dụng mô hình ARIMA

(Autogressive intergrated Moving Average). Kết quả cho thấy mối tương quan dương

giữa lãi suất trái phiếu, sản xuất công nghiệp với thị trường chứng khoán Dhaka.

1.4.2 Nghiên cứu trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị

trƣờng chứng khoán có sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số Véc tơ (VECM)

và kiểm định đồng liên kết

Naeem Muhammad và Abdul Rasheed (2001) nghiên cứu mối quan hệ giữa giá

chứng khoán và tỷ giá tại các nước Nam Á (Pakistan, India, Bangladesh và Sri Lanka).

Dữ liệu được thu thập theo tháng, từ tháng 1 năm 1994 đến tháng 12 năm 2000. Hai tác

giả áp dụng kiểm định đồng liên kết, mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) và kiểm định

nhân quả để xác định mối quan hệ ngắn và dài hạn. Kết quả, cho thấy không có mối

quan hệ trong ngắn và dài hạn giữa giá chứng khoán với tỷ giá ở Pakistan và Ấn Độ.

Tại Bangladesh và Sri Lanka, t ỷ giá và giá chứng khoán không có mối tương quan

trong ngắn hạn, tuy nhiên lại có mối quan hệ nhân quả hai chiều trong dài hạn.

Abeyratna Gunasekarage và cộng sự (2004) nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân

tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán của nền kinh tế mới nổi ở Nam Á (Ấn Độ,

Pakistan, Nepal, Bhutan và Bangladesh, Sri Lanka và Maldives). Biến kinh tế vĩ mô

nghiên cứu gồm cung tiền, lãi suất trái phiếu chính phủ, lạm phát, tỷ giá. Dữ liệu được

thu thập theo tháng, từ tháng 1 năm 1985 đến tháng 12 năm 2001. Nhóm tác giả sử

dụng kiểm định nghiệm đơn vị, đồng liên kết, mô hình hiệu chỉnh sai số véc tơ

(VECM), hàm phản ứng đẩy và phân tích phân rã phương sai để xem xét mối quan hệ

ngắn và dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô với chỉ số chứng khoán. Kết quả cho thấy

mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa giá chứng khoán và các nhân tố vĩ mô. Theo

mô hình VECM trong nghiên cứu thì độ trễ lạm phát, cung tiền, lãi suất có ảnh hưởng

đáng kể đến thị trường chứng khoán. Theo phân tích phân rã phương sai thì sự biến

động của chỉ số chứng khoán phần lớn là do chính nó giải thích, các biến vĩ mô chỉ

đóng góp phần nhỏ vào sự giải thích sự biến động của chỉ số giá chứng khoán. Tuy

nhiên, phân tích bởi hàm phản ứng đẩy thì cho thấy sự ảnh hưởng của các biến vĩ mô

lên TTCK ngay lập tức.

Mohamed Asmy và cộng sự (2009) nghiên cứu sự ảnh hưởng của các biến kinh tế

vĩ mô lên giá chứng khoán tại Malaysia trước và sau khủng hoảng bằng cách sử dụng

mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM). Các biến vĩ mô được sử dụng trong nghiên cứu là

lạm phát, cung tiền và tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực, dữ liệu được lấy theo

tháng với thời kỳ trước khủng hoảng (giai đoạn 1987 – 1995) và sau khủng hoảng (giai

đoạn 1999 – 2007). Kết quả tìm thấy mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến trong

thời kỳ trước và sau khủng hoảng, sự mất cân bằng trong ngắn hạn được điều chỉnh

trong dài hạn. Bên cạnh đó, trong dài hạn cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa lạm

phát và giá chứng khoán, mối quan hệ nghịch biến giữa cung tiền và giá chứng khoán,

đối với tỷ giá xét trong dài hạn của thời kỳ trước khủng hoảng thì có mối quan hệ đồng

biến với giá chứng khoán, sau khủng hoảng thì mối quan hệ này là nghịch biến. Kết

quả hàm xung động phản ứng cho thấy giá chứng khoán có mối quan hệ đồng biến với

tỷ giá và cung tiền trong ngắn hạn, nhưng nghịch biến trong dài hạn.

Nadeem Sohail và Zakir Hussain (2009) nghiên cứu mối quan hệ ngắn và dài hạn

giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán LSE25 (LSE _Lahore stock

exchange) ở Pakistan. Sử dụng dữ liệu theo tháng, từ tháng 12/2002 đến tháng 6/2008.

Tác giả sử dụng kiểm định đồng liên kết, mô hình VECM và phân tích phân rã phương

sai để phân tích mối tương quan. Kết quả cho thấy, trong dài hạn có sự tác động ngược

chiều giữa CPI (consumer price index _chỉ số giá tiêu dùng) đến chỉ số giá chứng

khoán LSE25; chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái thực có hiệu lực, cung tiền

tác động cùng chiều lên chỉ số giá chứng khoán LSE25.

Shahnaz Mashayekh và cộng sự (2011) nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, lãi

suất tiền gửi, lãi suất trái phiếu chính phủ, tỷ lệ tăng trưởng của giá vàng và chỉ số

chứng khoán Tehran (thị trường chứng khoán ở Iran). Thời gian nghiên cứu từ tháng 4

năm 1998 đến tháng 3 năm 2008. Nhóm tác giả sử dụng mô hình VAR, kiểm định

đồng liên kết Jonhansen và mô hình VECM. Kết quả cho thấy mối quan hệ đồng biến

và có ý nghĩa thống kê giữa lạm phát và chỉ số chứng khoán Tehran; mối quan hệ

ngược chiều, có ý nghĩa thống kê giữa lãi suất tiền gửi và chỉ số chứng khoán trong dài

hạn. Ngược lại, với hai yếu tố trên thì trong dài hạn mối quan hệ giữa giá vàng và chỉ

số chứng khoán không có ý nghĩa thống kê nhưng trong ngắn hạn giữa chúng có mối

tương quan ngược chiều.

Mahedi Masuduzzaman (2011) nghiên cứu tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên

tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán ở Đức và Anh. Biến vĩ mô được chọn là

lạm phát (CPI), lãi suất, tỷ giá, cung tiền và sản xuất công nghiệp với dữ liệu từ tháng

2/1999 - tháng 1/2011. Tác giả áp dụng kiểm định đồng liên kết Jonhansen, mô hình

hiệu chỉnh sai số (ECM), phân tích phân rã phương sai và hàm xung động phản hồi.

Kết quả cho thấy có mối quan hệ giữa các biến vĩ mô và chứng khoán tại Đức và Anh

trong ngắn và dài hạn. Cụ thể, mối quan hệ nhân quả tại Đức: trong ngắn hạn quan hệ

nhân quả xuất phát theo chiều từ DAX30 đến CPI, cung tiền đến DAX30 và sản xuất

công nghiệp (IP) đến DAX30. Các quan hệ nhân quả trong dài hạn xuất phát theo chiều

CPI đến DAX30 và từ tỷ giá hối đoái đến DAX30. Chỉ có một mối quan hệ duy trì cả

ngắn hạn và dài hạn, đó là DAX30 đến sản xuất công nghiệp. Đối với Vương quốc

Anh, tác giả thấy rằng trong ngắn hạn mối quan hệ nhân quả theo chiều từ FTSE100

đến lãi suất, FTSE100 đến cung tiền, FTSE100 đến tỷ giá, tỷ giá đến FTSE100 và

FTSE100 đến sản xuất công nghiệp. Mối quan hệ nhân quả dài hạn theo chiều CPI đến

FTSE100. Mối quan hệ duy trì cả ngắn hạn và dài hạn theo chiều từ FTSE100 đến CPI,

cung tiền đến FTSE100 và IP đến FTSE100.

Seyed Mehdi Hosseini và cộng sự (2011) nghiên cứu vai trò của các biến kinh tế vĩ

mô đối với chỉ số chứng khoán tại bốn nước có nền kinh tế mới nổi-Brazil, Nga, Ấn

Độ, Trung Quốc. Các tác giả đã sử dụng kiểm định đồng liên kết và mô hình hồi quy

hiệu chỉnh sai số véc tơ (VECM). Bốn biến vĩ mô là giá dầu, cung tiền mở rộng (M2),

sản xuất công nghiệp, lạm phát. Kết quả cho thấy mối quan hệ trong ngắn và dài hạn

giữa các biến vĩ mô và thị trường chứng khoán của hai nước. Trong dài hạn, giá dầu và

cung tiền có mối quan hệ đồng biến với chỉ số giá chứng khoán của Trung Quốc,

nghịch biến với chỉ số giá chứng khoán của Ấn Độ. Sản xuất công nghiệp tác động

nghịch biến với chỉ số giá chứng khoán của Trung Quốc. Lạm phát tác động cùng

chiều đối với chỉ số chứng khoán cả hai quốc gia. Trong ngắn hạn, giá dầu có tác động

cùng chiều với chỉ số chứng khoán ở Ấn Độ, ngược chiều với chỉ số chứng khoán ở

Trung Quốc nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Cung tiền tác động cùng chiều lên

chỉ số chứng khoán ở Trung Quốc còn ở Ấn Độ thì ngược lại, tuy nhiên đều này cũng

không có ý nghĩa thống kê.

Shahnaz Mashayekh và cộng sự (2011) nghiên cứu tác động của các nhân tố kinh

tế vĩ mô đến các chỉ số tại sở giao dịch chứng khoán Tehran (Tehran Stock

Exchange_TSE) của Iran. Trong nghiên cứu này biến vĩ mô được xác định là lạm phát,

lãi suất tiền gửi, lãi suất trái phiếu chỉnh phủ, tỷ lệ thay đổi của giá vàng và chỉ số

TEDPIX (Tehran Dividend and Price Index) đại diện cho một trong các chỉ số chứng

khoán tại sở giao dịch chứng khoán Tehran. Dữ liệu được thu thập theo tháng với thời

gian nghiên cứu từ tháng 4/1998 - 3/2008, tác giả sử dụng mô hình VAR và kiểm định

đồng liên kết Jonhansen để nghiên cứu mối liên hệ giữa các nhân tố vĩ mô và TSE. Kết

quả nghiên cứu cho thấy trong ngắn hạn mối quan hệ giữa lạm phát và TSE là ngược

chiều nhưng không có ý nghĩa thống kê, lãi suất tiền gửi và tỷ lệ thay đổi của giá vàng

tương quan ngược chiều với TSE, lãi suất trái phiếu chính phủ tương quan cùng chiều.

Trong dài hạn, lạm phát và lãi suất trái phiếu chính phủ tương quan cùng chiều với

TSE, lãi suất tiền gửi tương quan ngược chiều với TSE, trong khi đó mối quan hệ giữa

tỷ lệ thay đổi của giá vàng và TSE không có ý nghĩa thống kê.

J. K. M. Kuwornu (2012) nghiên cứu ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô lên thị

trường chứng khoán Ghana với việc sử dụng mô hình đồng liên kết và hiệu chỉnh sai số

(ECM). Các biến vĩ mô được sử dụng trong nghiên cứu này là lạm phát, giá dầu, tỷ giá

và lãi suất trái phiếu, với dữ liệu được lấy theo tháng từ tháng 1/1992 đến tháng

12/2008. Tác giả đã tìm thấy mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa bốn biến vĩ mô

và thị trường chứng khoán Ghana. Trong ngắn hạn, lãi suất trái phiếu có sự ảnh hưởng

tích cực đáng kể (mối quan hệ đồng biến), lạm phát có mối quan hệ ngược chiều đến

thị trường chứng khoán Ghana. Kết quả cũng cho thấy 79% mất cân bằng trong ngắn

hạn được điều chỉnh trong dài hạn.

Muhammad Mubashir Hussain, Muhammad Aamir (2012) nghiên cứu mối quan

hệ ngắn và dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán Karachi và một vài biến vĩ mô ở

Pakistan. Dữ liệu được thu thập theo tháng từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2010. Các

biến vĩ mô trong nghiên cứu này là tỷ giá, dự trữ ngoại tệ, chỉ số sản xuất công nghiệp,

lãi suất, nhập khẩu, cung tiền, chỉ số giá bán sỉ và xuất khẩu. Tác giả sử dụng kiểm

định ADF để kiểm định tính dừng, kiểm định đồng liên kết Jonhansen, kiểm định nhân

quả và mô hình hiệu chỉnh sai số véc tơ (VECM). Nghiên cứu đã tìm thấy mối quan hệ

dài hạn giữa chỉ số chứng khoán Karachi và các biến vĩ mô. Cụ thể, dự trữ ngoại hối,

lãi suất, nhập khẩu, cung tiền và chỉ số bán sỉ có mối tương quan dương cùng chiều

đáng kể với giá chứng khoán. Trong khi đó, tỷ giá và xuất khẩu tác động ngược chiều

nhưng không đáng kể đến giá cổ phiếu; chỉ số giá sản xuất công nghiệp có mối quan hệ

ngược chiều và đáng kể với giá cổ phiếu. Bên cạnh đó, phân tích nhân quả Granger cho

thấy cung tiền và chỉ số bán sỉ có quan hệ nhân quả hai chiều; tỷ giá, dự trữ ngoại hối

và nhập khẩu có quan hệ một chiều với chỉ số giá chứng khoán Karachi, trong khi đó

chỉ số giá sản xuất công nghiệp, lãi suất và xuất khẩu không có mối quan hệ nhân quả.

Samuel Antwi và cộng sự (2012) nghiên cứu sự ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ

mô lên giá chứng khoán ở Ghana. Dữ liệu được lấy theo tháng, từ tháng 1/2001 đến

tháng 12/2011. Nghiên cứu của tác giả thiết lập sự cân bằng trong dài hạn và mối quan

hệ nhân quả giữa GSE All-share index với lãi suất, tỷ giá. Mô hình VECM được sử

dụng, kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến và quan hệ

nhân quả một chiều xuất phát từ những thay đổi trong lãi suất và tỷ giá đến thị trường

chứng khoán Ghana.

Naik Pramod Kumar and Padhi Puja (2012) nghiên cứu tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô đến chỉ số thị trường chứng khoán Ấn Độ (BSE Sensex). Mục tiêu của

nghiên cứu này là nghiên cứu mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán Ấn Độ và chỉ

số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá bán sỉ, cung tiền, lãi suất trái phiếu và tỷ giá. Dữ

liệu được lấy theo tháng từ tháng 04/1994 - tháng 06/2011, tác giả sử dụng mô hình

VECM và kiểm định đồng liên kết Jonhansen để phát hiện mối liên hệ cân bằng trong

dài hạn giữa các nhân tố vĩ mô và thị trường chứng khoán. Kết quả nghiên cứu cho

thấy mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các nhân tố vĩ mô và BSE Sensex. Trong

dài hạn, giá chứng khoán tương quan dương với cung tiền và chỉ số sản xuất công

nghiệp, tương quan âm với lạm phát, tương quan không đáng kể với tỷ giá và lãi suất

trái phiếu chính phủ.

Kết luận chƣơng 1:

Chương này đã làm rõ được khái niệm về TTCK, chỉ số giá cổ phiếu, cách tính chỉ

số giá cổ phiếu đồng thời nhận biết được vai trò rất quan trọng của TTCK trong nền

kinh tế với chức năng huy động vốn, cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng và

tạo môi trường giúp chính phủ điều hành các chính sách kinh tế vĩ mô.

Với những phân tích lý thuyết về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số

giá cổ phiếu đã cho thấy kết quả không có sự nhất quán. Chẳng hạn, khi xét ở khía

cạnh này thì nhân tố vĩ mô tác động cùng chiều lên chỉ số giá cổ phiếu, ở khía cạnh

khác thì tác động ngược chiều.

Bằng chứng của các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới cũng chỉ ra tác động của

yếu tố vĩ mô đến TTCK cũng như mối tương quan giữa chúng trong ngắn và dài hạn.

Tuy nhiên, mối tương quan này không có sự thống nhất khi nghiên cứu ở các quốc gia

khác nhau. Mỗi nhân tố vĩ mô có thể tác động cùng chiều hay nghịch chiều hoặc không

tác động đến giá cổ phiếu nói riêng và TTCK nói chung trong ngắn và dài hạn tùy vào

thời gian nghiên cứu, phương pháp nghiên c ứu, đặc thù về chính sách kinh tế vĩ mô của

mỗi quốc gia. Vì vậy không thể dựa vào lý thuyết hay suy luận để đưa ra kết luận về

tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK nói chung và chỉ số giá cổ phiếu nói

riêng mà đưa ra kết luận phải dựa vào nghiên cứu định lượng trong một khoảng thời

gian xác định với phương pháp nghiên cứu phù hợp.

Chƣơng 2: Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ

mô đến VN-Index trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam

2.1 Chỉ số giá cổ phiếu tại Việt Nam_VN-Index

Khái niệm: VN-Index thể hiện xu hướng biến động giá các cổ phiếu giao dịch tại sở

giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (SGDCK-TP.HCM).

VN-Index so sánh giá thị trường hiện hành với giá thị trường cơ sở vào ngày gốc

28/07/2000, ngày đầu tiên thị trường chứng khoán chính thức đi vào hoạt động. Giá trị

thị trường cơ sở trong công thức tính chỉ số được điều chỉnh trong các trường hợp như

niêm yết mới, hủy niêm yết và các trường hợp có thể thay đổi về vốn niêm yết.

Cách tính VN-Index: VN-Index được Ủy ban Chứng khoán Nhà nước tính toán

theo phương pháp chỉ số giá bình quân Passcher.

VN - Index được tính theo công thức sau:

Vn-Index =

Trong đó:

P1i: Giá thị trường 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

i : 1,..., n

 Khi trên thị trường xảy ra trường hợp niêm yết mới hay tổ chức niêm yết tiến

Các trường hợp điều chỉnh và cách điều chỉnh

hành tăng vốn, hệ số chia sẽ được điều chỉnh như sau:

Trong đó:

𝑁 𝑖=1

D1: Hệ số chia mới D0: Hệ số chia cũ D0= 𝑃1𝑖 ∗ 𝑄1𝑖 V1: Tổng giá trị hiện hành của các cổ phiếu niêm yết: V1 = 𝑃1𝑖 ∗ 𝑄1𝑖

 Khi huỷ niêm yết hay tổ chức niêm yết tiến hành giảm vốn, hệ số chia mới sẽ

AV: Giá trị điều chỉnh cổ phiếu

D1=

𝐷0 ∗𝑉1 𝑉1+𝐴𝑉

được tính như sau:

Những hạn chế về phương pháp tính chỉ số VN-Index

Sau 13 năm tồn tại chỉ số VN-Index đã biểu hiện rõ những hạn chế về cách tính như

Phương pháp tính VN-Index chỉ đơn thuần dựa trên giá trị vốn hóa thị trường của

các cổ phiếu thành phần mà chưa tính đến lượng cổ phiếu thực sự tự do lưu hành trên

thị trường. Bởi vì, trên thực tế không phải tất cả các cổ phiếu đã được niêm yết sẽ có

thể giao dịch dễ dàng, chẳng hạn những nhà đầu tư dài hạn như cổ đông nhà nước, ban

điều hành và nhà đầu tư chiến lược sẽ không giao dịch cổ phiếu do họ nắm giữ trong

thời gian dài. Ngoài ra, một số cổ phiếu khác có thể bị hạn chế chuyển nhượng trong

một thời gian nhất định như cổ phiếu phát hành cho cán bộ nhân viên và cổ phiếu phát

hành riêng lẻ. Những cổ phiếu không giao dịch này sẽ không gây ảnh hưởng đến thị

trường và do đó nên được loại khi xác định thay đổi bình quân của thị trường, cụ thể là

Vn-Index.

Phương pháp tính VN-Index chưa hạn chế được sự ảnh hưởng quá mức của những

thành phần có tỷ trọng quá cao trong chỉ số VN-Index. Hiện tại, có khoảng 15 cổ phiếu

có vốn hoá lớn nhất chiếm tới 67%, trong đó chỉ riêng 3 cổ hiếu BVH, MSN, VIC đã

chiếm hơn 30% vốn hoá, khiến những biến động giá của các cổ phiếu này tác động

mạnh đến chỉ số chung.

2.2 Diễn biến của VN-Index giai đoạn từ tháng 1/2002-12/2012

Sự biến động của VN-Index giai đoạn 2002-2012 được chia thành 3 giai đoạn như

Giai đoạn 2002-2005: VN-Index giai đoạn 2002-2005 không có sự biến động lớn

do thị trường chứng khoán vẫn còn sơ khai, nhà nước trong giai đoạn tập trung xây

dựng những giải pháp hoàn thiện thị trường chứng khoán và thúc đ ẩy các doanh nghiệp

niêm yết để đa dạng nguồn cung trên thị trường. Chính vì thế,VN-Index đạt 125,57

điểm tại thời điểm tháng 1/2002 nhưng sau kho ảng thời gian 4 năm giao dịch VN-

Index kết thúc ở mức 311,95 điểm vào thời điểm tháng 12/2005. Giai đoạn này được

xem như là bước đệm cho sự biến động của VN-Index trong giai đoạn tiếp theo.

Biểu đồ 2.1: Chỉ số VN-Index giai đoạn 2002-2005

Điểm 350

300

250

200

150

100

Nguồn: http://www.fpts.com.vn và tính toán của tác giả

Giai đoạn 2006-2007: Giai đoạn này là thời kỳ bùng nổ của thị trường chứng khoán

Việt Nam nói chung và chỉ số VN-Index nói riêng, cũng là giai đoạn ghi nhận nhiều

dấu ấn lịch sử từ khi thành lập đến nay.

Biểu đồ 2.2: Chỉ số VN-Index giai đoạn 2006-2007

Điểm 1,200 1,000 800 600 400 200 0

Nguồn: http://www.fpts.com.vn và tính toán của tác giả

Trong tháng 1/2006, VN-Index giao động ở mức 304,23 đến 313,38 điểm, tuy nhiên

vào giữa năm 2006, chỉ số VN-Index của thị trường chứng khoán Việt Nam lên gần

600 điểm và VN-Index đạt kỷ lục qua 6 năm kể từ khi đi vào ho ạt động (28/07/2000)

với 809,86 điểm vào ngày 20/12/2006. Cuối năm 2006, chỉ số VN-Index đạt mức

751,77 điểm (tăng 144,8% so với cuối năm 2005) và chính thức ghi dấu Việt Nam trở

thành TTCK tăng trưởng nhanh nhất thế giới năm 2006. Giá trị thị trường cổ phiếu

niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM đạt gần 148.000 tỷ đồng (9 tỷ USD)

chiếm 15,36% GDP. Năm 2006 có hai nguồn tin chủ yếu hỗ trợ thị trường chứng

khoán là Luật chứng khoán số 70/2006/QH11 được Quốc hội thông qua ngày

29/06/2006 thay thế cho Pháp lệnh chứng khoán và các Quy định trước đó; sự kiện lịch

sử ngày 07/11/2006 - Việt Nam chính thức gia nhập và trở thành thành viên thứ 150

của tổ chức thương mại thế giới (WTO).

Bước sang năm 2007, thị trường thực sự trở nên quá nóng sau một năm tăng trưởng

ngoạn mục. Nối tiếp những thông tin hỗ trợ thị trường của năm 2006, Luật chứng

khoán có hiệu lực thi hành ngày 01/01/2007 và trong ba tháng đ ầu năm 2007 dư thừa

phương tiện thanh toán (M2) trong nền kinh tế tăng cao. Chính vì thế, trong năm 2007

chỉ số VN-Index lập đỉnh ở mức 1.171 điểm vào ngày 12/03/2007. Sau đó, VN-Index

có sự điều chỉnh sau một thời gian dài tăng trưởng nóng, lúc này nhận thấy một nguy

cơ bất ổn đang diễn ra trên thị trường chứng khoán non trẻ. Để thị trường phát trển bền

vững tránh nguy cơ sụp đổ như bài học đã diễn ra ở các nước trên thế giới đồng thời

đảm bảo an toàn cho hệ thống tài chính nói chung, các định chế tài chính và đặc biệt

các nhà đầu tư nói riêng, NHNN đã ban hành chỉ thị 03/2007/CT-NHNN ngày

28/05/2007, khống chế dư nợ cho vay chiết khấu giấy tờ có giá để đầu tư kinh doanh

chứng khoán ở mức dưới 3% tổng dư nợ tín dụng và các tổ chức tín dụng. Điều này đã

làm VN-Index ngay lập tức rơi mạnh xuống mức 883,9 điểm vào ngày 06/08/2007,

khối luợng giao dịch bình quân chỉ đạt 6,82 triệu chứng khoán mỗi phiên. Cuối năm

2007 chỉ số VN-Index đạt 927,02 điểm, tăng 25% so với điểm VN-Index phiên giao

dịch cuối cùng của năm 2006.

Giai đoạn 2008 -2012: giai đoạn này cho thấy sự trầm lắng rõ rệt của chỉ số VN-

Index từ thông tin khủng hoảng tài chính toàn cầu, nợ công Châu Âu và những tín hiệu

bất ổn của của các nhân tố kinh tế vĩ mô. VN-Index từ trên 800 điểm xuống còn 400

điểm vào thời điểm cuối năm 2012.

Biểu đồ 2.3: Chỉ số VN-Index giai đoạn 2008-2012

Điểm 1,000

800

600

400

200

8 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 7 T

8 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 3 T

9 0 0 2 / 5 T

0 1 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 3 T

0 1 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 5 T

1 1 0 2 / 7 T

2 1 0 2 / 3 T

8 0 0 2 / 3 T

8 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 1 T

9 0 0 2 / 7 T

9 0 0 2 / 9 T

0 1 0 2 / 5 T

0 1 0 2 / 7 T

1 1 0 2 / 1 T

1 1 0 2 / 3 T

1 1 0 2 / 9 T

2 1 0 2 / 1 T

2 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 7 T

2 1 0 2 / 9 T

0 1 0 2 / 1 1 T

2 1 0 2 / 1 1 T

8 0 0 2 / 1 1 T

9 0 0 2 / 1 1 T

1 1 0 2 / 1 1 T

Nguồn: http://www.fpts.com.vn và tính toán của tác giả

Sau hai năm sôi động, thị trường chứng khoán lại lao dốc không phanh trong năm

2008. Mở đầu phiên giao dịch đầu tiên của năm 2008, VN-Index đạt 921,07 điểm

nhưng trong năm VN-Index đã lập đáy ở mức 286,85 điểm, so với phiên giao dịch mở

đầu giảm đến 68,86%. Để phân tích rõ diễn biến của VN-Index năm 2008 tác giả chia

VN-Index thành 3 giai đoạn:

 Từ tháng 01 tới tháng 06: Thị trường giảm mạnh do tác động của kinh tế vĩ mô

với lạm phát tăng cao. Khởi đầu VN-Index ở mức 921,07 điểm và sau đó VN-Index

đã mất đi gần 60% giá trị và trở thành một trong những thị trường giảm điểm mạnh

nhất trên thế giới trong nửa đầu năm 2008.

Trong 103 phiên giao dịch của giai đoạn này, có tới 71 phiên VN-Index giảm

điểm. Đỉnh điểm là chuỗi 34 phiên VN-Index giảm điểm liên tiếp từ giữa tháng 04

đến đầu tháng 06/2008. Kết quả sau 103 phiên giao dịch,VN-Index giảm mất 550,52

điểm- tương đương 59,77%.

 Tháng 06 đến đầu tháng 09: Thị trường chứng khoán Việt Nam phục hồi trong

ngắn hạn. Đây cũng là giai đoạn thị trường hoạt động sôi động nhất trong năm. Sức

cầu mạnh, kéo theo khối lượng giao dịch và giá trị giao dịch thường xuyên ở mức

cao. VN-Index tăng được 168,55 điểm, tương đương 45,52%.

 Tháng 09 tới tháng 12: Thị trường rơi trở lại chu kỳ giảm do tác động của khủng

hoảng kinh tế toàn cầu. Đây là thời kỳ VN-Index rơi trở lại xu hướng giảm, thậm chí

đã phá vỡ đáy thiết lập được trong giai đoạn đầu của năm 2008. Tổng kết cả giai

đoạn này, VN-Index mất 223,48 điểm, tương đương 41,45%.

Bước sang năm 2009, 4 tháng đầu năm VN-Index tiếp tục chuỗi giảm điểm. Sau đó,

kinh tế thế giới và trong nước bắt đầu có những dấu hiệu phục hồi nhờ những gói kích

cầu vì thế thị trường chứng khoán cũng có những phản ứng tích cực. Theo tác giả Vũ

Đình Ánh (Thời báo kinh tế Sài Gòn 04/12/2009) thì tổng số gói kích cầu bao gồm

khoản hỗ trợ lãi suất 4%, các khoản ứng vốn, chuyển vốn, bổ sung Trái phiếu Chính

Phủ, miễn giảm thuế, bảo lãnh tín dũng…xấp xỉ 9 tỉ USD (khoảng 160.000 tỷ đồng),

chiếm 9% GDP. Trong đó, đáng chú ý là chính sách hỗ trợ 4% lãi suất cho doanh

nghiệp đối với các khoản vay ngắn hạn và việc giãn thuế thu nhập trong 6 tháng đầu

năm 2009. Đây được xem là thông tin nới lỏng chính sách tiền tệ và tài khóa thu hẹp,

vì thế đã tác động tích cực đến chỉ số VN-Index, thể hiện qua sự tăng điểm liên tục

trong các tháng 3,4 và 5/2009. Kết thúc phiên giao dịch cuối năm 2009 VN-Index đạt

494,77 điểm. So với phiên giao dịch đầu tiên của năm thì chỉ số VN-Index tăng 57,9%.

Bước sang năm 2010, VN-Index không tăng ồ ạt và mạnh mẽ như năm 2009 mà chỉ

có những con sóng “lăn tăn”, suy giảm mạnh nhưng phục hồi yếu. Diễn biến của VN-

Index trong năm 2010 với gần nửa đầu năm là chu kỳ tăng, phần lớn thời gian còn lại

VN-Index giao động quanh mức 450-500 điểm. Tuy nhiên, trên thị trường có hai đợt

sụt giảm mạnh vào quý III đã khiến VN-Index đã hai lần tìm đến mốc hỗ trợ 420 điểm.

Nguyên nhân của tình trạng này là do những tác động của kinh tế vĩ mô, việc ban hành

Thông tư 13/2010/TT-NHNN ngày 20/05/2010 của Thống đốc Ngân hàng nhà nước về

quy định tỷ lệ bảo đảm an toàn trong ho ạt động của TCTD từ 8% lên 9% và khống chế

tỷ lệ cho vay không vượt quá 80% vốn huy động, vì thế đã tạo nên sức ép lãi suất cũng

như lực hút từ thị trường tiền tệ, bất động sản và vàng đã làm suy giảm đáng kể dòng

tiền vào TTCK.

Thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2011 chứng kiến mức sụt giảm mạnh nhất

trong trong vòng 3 năm trở lại và cũng là một trong những thị trường chứng khoán sụt

giảm mạnh nhất trên thế giới trong năm 2011. VN-Index với xu hướng suy giảm chiếm

ưu thế rõ rệt, VN-Index giảm từ 485,72 điểm (phiên giao dịch đầu tiên của năm) xuống

mức 351,83 điểm vào ngày giao dịch cuối cùng của năm 2011 (mức thấp nhất kể từ

tháng 5/2010), tương ứng giảm 27,56% và nhiều cổ phiếu trên sàn có thị giá dưới mệnh

giá. Nguyên nhân, thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng của những bất ổn

vĩ mô như lạm phát cao, hệ thống ngân hàng gặp khó khăn về thanh khoản, phần lớn

doanh nghiệp không đạt được kế hoạch doanh thu và lợi nhuận đặt ra.

Năm 2012, xu hướng của chỉ số VN-Index chia thành hai nửa khác biệt. Thị trường

bức phá trong 5 tháng đầu năm 2012 sau chuỗi giảm điểm mạnh trong năm 2011, trong

thời gian này VN-Index tăng 40% so với thời điểm cuối năm 2011. VN-Index 7 tháng

còn lại của năm 2012 là chuỗi giảm điểm, tính trung bình giai đoạn này VN-Index đạt

402,63 điểm. Tính chung cả năm 2012, VN Index tăng tổng cộng 62,18 điểm so với

cuối năm 2011. Song nếu so với mức đỉnh mà thị trường đạt được trong tháng 5/2012

thì VN-Index đã để mất 74,34 điểm (so với ngày 10/5/2012). Nhìn lại năm 2012, thị

trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn khá nhiều bất ổn do cả những nguyên nhân

khách quan và chủ quan.

Nhìn chung, giai đoạn này VN-Index chịu tác động mạnh bởi các cú sốc kinh tế vĩ

mô về lạm phát, lãi suất cùng với chính sách tiền tệ thắt chặt.

2.3 Thực trạng tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index

2.3.1 Tác động của lạm phát đến chỉ số VN-Index

Lạm phát là nhân tố vĩ mô có sức lan tỏa mạnh đến nền kinh tế Việt Nam trong đó

có thị trường chứng khoán. Nhìn vào đồ thị ta thấy được sự tác động mạnh hay yếu,

cùng chiều hay ngược chiều của lạm phát lên chỉ số VN-Index qua các giai đoạn.

1200.0

30.0

1000.0

25.0

VN-Index (điểm) Lạm phát (%)

800.0

20.0

600.0

15.0

400.0

10.0

200.0

5.0

4 0 0 2 / 5 T

4 0 0 2 / 9 T

5 0 0 2 / 1 T

5 0 0 2 / 5 T

5 0 0 2 / 9 T

6 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 9 T

0 1 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 5 T

0 1 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 1 T

1 1 0 2 / 5 T

1 1 0 2 / 9 T

2 0 0 2 / 1 T

2 0 0 2 / 5 T

2 0 0 2 / 9 T

3 0 0 2 / 1 T

3 0 0 2 / 5 T

3 0 0 2 / 9 T

4 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 9 T

7 0 0 2 / 1 T

7 0 0 2 / 5 T

7 0 0 2 / 9 T

8 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 5 T

8 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 1 T

9 0 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 1 T

2 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 9 T

Nguồn: http://www.fpts.com.vn, www.imf.org và tính toán của tác giả

Biểu đồ 2.4: Lạm phát và Chỉ số VN-Index

Sự tương quan ngược chiều và sự tác động mạnh của lạm phát lên chỉ số VN-Index

được thể hiện rõ nét qua hai giai đoạn: giai đoạn tháng 2/2006-4/2006, lạm phát trung

bình giai đoạn này giảm 0,5%/tháng tương ứng VN-Index trung bình tăng mạnh với

mức 84,93 điểm/tháng (tương đương 22,49%/tháng); giai đoạn tháng 3/2009 –tháng

8/2009 lạm phát trung bình giảm đáng kể 2,25%/tháng, tương ứng VN-Index trung

bình tăng 39,77 điểm/tháng (tương đương với 11,88%/tháng). Sự tương quan cũng

ngược chiều nhưng mức độ tác động ít hơn hai giai đoạn trước như giai đoạn tháng

3/2007-tháng 9/2007, lạm phát trung bình tăng 0,33%/tháng, chỉ số VN-Index trung

bình giảm 18,44 điểm/tháng tương ứng với giảm 1,67%/tháng; tháng 3/2011 -tháng

8/2011 lạm phát bình quân giai đoạn này tăng 1,78%/tháng, chỉ số VN-Index giảm

16,47 điểm/tháng tương ứng với giảm 3,6%/tháng .

Ngoài ra, cũng có những giai đoạn CPI và VN-Index lại tồn tại mối tương quan

cùng chiều. Giai đoạn tháng 11/2003-tháng 3/2004 với lạm phát trung bình tăng

0,67%/tháng, VN-Index trung bình tăng 26,0 điểm/tháng (tương ứng với 14,5%/tháng);

Giai đoạn tháng 9/2008-tháng 3/2009 với lạm phát trung bình giảm mạnh 2,33%/tháng,

VN-Index trung bình giảm 32,85 điểm/tháng tương ứng với giảm 8,31%/tháng; giai

đoạn tháng 10/2011 - tháng 1/2012 với lạm phát trung bình giảm 1,29%/tháng, VN-

Index trung bình giảm 22,77 điểm/tháng, tương ứng với giảm 5,51%/tháng.

Vì vậy, qua quan sát thực tế cho ta thấy sự thay đổi của VN-Index trước sự biến

động của CPI chưa thật sự nhất quán. Tuy nhiên, chúng ta vẫn phải công nhận rằng

trong khoảng thời gian quan sát có những giai đoạn hai yếu tố này có mối quan hệ rõ

ràng và phản ứng mạnh mẽ khi CPI thay đổi dẫn đến VN-Index biến động.

2.3.2 Tác động của lãi suất đến chỉ số VN-Index

Biểu đồ 2.5: Lãi suất huy động và Chỉ số VN-Index

1200.0

1000.0

800.0

600.0

400.0

200.0

2 0 0 2 / 9 T

3 0 0 2 / 1 T

4 0 0 2 / 5 T

4 0 0 2 / 9 T

5 0 0 2 / 9 T

6 0 0 2 / 1 T

7 0 0 2 / 5 T

7 0 0 2 / 9 T

8 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 5 T

0 1 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 9 T

2 1 0 2 / 1 T

2 0 0 2 / 1 T

2 0 0 2 / 5 T

3 0 0 2 / 5 T

3 0 0 2 / 9 T

4 0 0 2 / 1 T

5 0 0 2 / 1 T

5 0 0 2 / 5 T

6 0 0 2 / 5 T

6 0 0 2 / 9 T

7 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 9 T

0 1 0 2 / 1 T

1 1 0 2 / 1 T

1 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 9 T

VN-Index (điểm) Lãi suất huy động ngắn hạn (%)

Nguồn: http://www.fpts.com.vn, www.imf.org và tính toán của tác giả

Qua đồ thị ta thấy lãi suất huy động và VN-Index có những phản ứng ngược chiều,

cùng chiều và đôi lúc VN-Index biến động lên xuống mạnh trước sự thay đổi không

lớn của lãi suất huy động.

Giai đoạn tháng 1/2008 - tháng 6/2008, lạm phát tăng khá cao lên đến 26,8% vào

tháng 6/2008 trước tình hình đó NHNN thắt chặt chính sách tiền tệ bằng cách tăng lãi

suất cơ bản, lãi suất chiết khấu, cùng lúc này Chính phủ rút tiền ra khỏi thị trường

thông qua việc phát hành 20.300 tỷ đồng tín phiếu bắt buộc đồng thời buộc Kho bạc rút

50.000 tỷ từ các Ngân hàng Thương mại. Điều này khiến thanh khoản của các ngân

hàng bị chặn đột ngột nên gây ra tình trạng thiếu vốn trầm trọng thể hiện rõ qua làn

sóng đua nhau tăng lãi suất huy động vốn trong toàn hệ thống ngân hàng. Theo số liệu

thống kê thì lãi suất huy động giai đoạn này từ 7,2%/năm vào tháng 1/2008 tăng lên

16,36%/năm vào tháng 8/2008. Trong khi đó VN-Index giai đoạn này giảm mạnh từ

842,66 điểm vào tháng 1/2008 xuống còn 382,68 điểm vào tháng 6/2008, nếu tính VN-

Index trung bình giai đoạn tháng 1/2008-tháng 8/2008 thì VN-Index giảm 112,12

điểm/tháng tương ứng với 16,37%/tháng. Giai đoạn tháng 1/2012 – tháng 5/2012 lãi

suất huy động giảm từ 14%/năm xuống còn 11%/năm, VN-Index từ 356,82 điểm tăng

lên 455,77 điểm.

Mối tương quan cùng chiều giữa lãi suất huy động và VN-Index được thể hiện qua

giai đoạn tháng 9/2008-tháng 2/2009 và giai đoạn tháng 4/2009 đến tháng 10/2009.

Giai đoạn tháng 9/2008-tháng 2/2009 lãi suất huy động đã giảm từ 16,92%/năm xuống

còn 6,54%/năm, VN-Index trong giai đoạn này cũng phản ứng giảm 485,25 điểm

xuống còn 266,91 điểm.

Bên cạnh mối tương quan cùng chiều, ngược chiều của VN-Index trước sự thay đổi

của lãi suất huy động thì VN-Index cũng có giai đoạn biến động lên xuống mạnh trước

sự thay đổi không lớn của lãi suất huy động như giai đoạn tháng 7/2004-tháng 9/2007

và tháng 1/2011-tháng 1/2012.

Qua quan sát bằng trực quan cũng chưa thấy được sự nhất quán về mối tương quan

cũng như chiều hướng tác động của lãi suất huy động lên VN-Index.

Biểu đồ 2.6: Lãi suất trái phiếu chính phủ và Chỉ số VN-Index

1200.000

1000.000

800.000

600.000

400.000

200.000

18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

.000

2 0 0 2 / 1 T

2 0 0 2 / 9 T

3 0 0 2 / 9 T

4 0 0 2 / 5 T

5 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 9 T

7 0 0 2 / 5 T

8 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 1 T

9 0 0 2 / 9 T

0 1 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 1 T

2 1 0 2 / 9 T

2 0 0 2 / 5 T

3 0 0 2 / 1 T

3 0 0 2 / 5 T

4 0 0 2 / 1 T

4 0 0 2 / 9 T

5 0 0 2 / 5 T

5 0 0 2 / 9 T

6 0 0 2 / 5 T

7 0 0 2 / 1 T

7 0 0 2 / 9 T

8 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 5 T

0 1 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 5 T

1 1 0 2 / 1 T

1 1 0 2 / 9 T

2 1 0 2 / 5 T

Nguồn: http://www.fpts.com.vn, www.imf.org và tính toán của tác giả

VN-Index (điểm) Lãi suất trái phiếu chính phủ (%)

Qua đồ thị cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa VN-Index và lãi suất trái phiếu

chính phủ, hầu như phản ứng của VN-Index là ngược chiều trước sự thay đổi của lãi

suất trái phiếu chính phủ. Phản ứng ngược chiều thể hiện rõ nét nhất được thể hiện qua

giai đoạn tháng 1/2002-3/2008 và giai đoạn tháng 9/2009-11/2012. Vào cuối những

năm 2006 sang năm 2007 lãi suất trái phiếu Chính phủ thấp nhất trong vòng thập kỷ

qua với mức 3,44%/năm, tương ứng với thời gian đó VN-Index biến động mạnh với xu

hướng tăng từ 500 điểm lên hơn 1.000 điểm. Tuy nhiên, qua thời kỳ 2008 và 2011 lạm

phát tăng cao, chính sách tiền tệ thắt chặt đã đẩy lãi suất trái phiếu chính phủ lên cao

nhất từ mức 8,21%/năm vào tháng 1/2008 lên mức 15,6%/năm vào tháng 8/2008 và

tương ứng với thời kỳ này chỉ số VN-Index từ 842,66 điểm xuống 491,48 điểm. Trong

năm 2011, lãi suất trái phiếu chính phủ từ 11,69%/năm tăng lên mức 12,6%/năm, VN-

Index giảm từ 500 điểm xuống 368 điểm.

Bên cạnh mối tương quan ngược chiều thì cũng có giai đoạn VN-Index biến động

cùng chiều trước sự thay đổi của lãi suất trái phiếu như giai đoạn tháng 9/2008-tháng

3/2009 và tháng 7/2009-tháng 3/2010.

Qua quan sát bằng trực quan cũng chưa thấy được sự nhất quán về mối tương quan

cũng như chiều hướng tác động của lãi suất trái phiếu chính phủ lên VN-Index, tuy

nhiên xu hướng chủ đạo là ngược chiều.

2.3.3 Tác động của tỷ giá VND/USD đến chỉ số VN-Index

25000.0

1200.0

1000.0

20000.0

Tỷ giá (VND/USD) VN-Index (điểm)

800.0

15000.0

600.0

10000.0

400.0

5000.0

200.0

4 0 0 2 / 9 T

5 0 0 2 / 1 T

5 0 0 2 / 5 T

5 0 0 2 / 9 T

6 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 5 T

6 0 0 2 / 9 T

7 0 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 1 T

1 1 0 2 / 5 T

1 1 0 2 / 9 T

2 1 0 2 / 1 T

2 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 9 T

2 0 0 2 / 1 T

2 0 0 2 / 5 T

2 0 0 2 / 9 T

3 0 0 2 / 1 T

3 0 0 2 / 5 T

3 0 0 2 / 9 T

4 0 0 2 / 1 T

4 0 0 2 / 5 T

7 0 0 2 / 5 T

7 0 0 2 / 9 T

8 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 5 T

8 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 1 T

9 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 9 T

0 1 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 5 T

Nguồn: http://www.fpts.com.vn, www.imf.org và tính toán của tác giả

Biểu đồ 2.7: Tỷ giá VND/USD và VN-Index

Qua đồ thị cho thấy, giữa hai yếu tố này cũng có những phản ứng trái chiều được

thể hiện qua dữ liệu lịch sử đã thu thập. Giai đoạn tháng 3/2008 -tháng 4/2009 tỷ giá

tăng từ 15.960 VND/USD lên 16.937 VNĐ/USD, VN-Index lại giảm mạnh từ 583,80

điểm xuống còn 320,20 điểm; giai đoạn tháng 11/2009-tháng 10/2011 tỷ giá tăng từ

17.956 VND/USD lên 20.803 VND/USD, VN-Index sụt giảm từ 535,58 điểm xuống

mức 414,13 điểm.

Tuy nhiên, cũng có những giai đoạn tỷ giá VND/USD ổn định hầu như không thay

đổi nhưng chỉ số VN-Index vẫn biến động lên xuống rất mạnh. Điều này được thể hiện

rõ nét qua hai giai đoạn là tháng 1/2002-tháng 5/2008 và tháng 9/2011 đến tháng

12/2012.

Do đó, xét về mặt trực quan thì vẫn chưa có câu trả lời nhất quán về tác động của

tỷ giá đến chỉ số VN-Index cũng như mối tương quan thuận hay ngược chiều giữa

chúng.

2.3.4 Tác động của cung tiền mở rộng (M2) đến chỉ số VN-Index

Về mặt trực quan và suy luận logic ít nhiều thì yếu tố cung tiền (M2) cũng tác động

đến thị trường chứng khoán, nhưng theo số liệu quan sát thực tế thì cũng có những

nghiên cứu trước được thực hiện tại các nước trên thế giới chẳng hạn Mỹ, Ấn Độ …thì

yếu tố vĩ mô này không tác động đến thị trường chứng khoán.

1200.0

60.0

1000.0

50.0

VN-Index (điểm) Cung tiền (%)

800.0

40.0

600.0

30.0

400.0

20.0

200.0

10.0

3 0 0 2 / 5 T

3 0 0 2 / 9 T

5 0 0 2 / 5 T

5 0 0 2 / 9 T

7 0 0 2 / 5 T

7 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 5 T

9 0 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 5 T

1 1 0 2 / 9 T

2 0 0 2 / 1 T

2 0 0 2 / 5 T

2 0 0 2 / 9 T

3 0 0 2 / 1 T

4 0 0 2 / 1 T

4 0 0 2 / 5 T

4 0 0 2 / 9 T

5 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 1 T

6 0 0 2 / 5 T

6 0 0 2 / 9 T

7 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 1 T

8 0 0 2 / 5 T

8 0 0 2 / 9 T

9 0 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 1 T

0 1 0 2 / 5 T

0 1 0 2 / 9 T

1 1 0 2 / 1 T

2 1 0 2 / 1 T

2 1 0 2 / 5 T

2 1 0 2 / 9 T

Nguồn: http://www.fpts.com.vn, www.imf.org và tính toán của tác giả

Biểu đồ 2.7: Cung tiền và Chỉ số VN-Index

Nhìn chung, qua đồ thị ta thấy có mối tương quan chặt chẽ giữa VN-Index và cung

tiền. Sự biến động của chỉ số VN-Index trước sự thay đổi của cung tiền dường như là

cùng chiều. Sự tương quan cùng chiều này thể hiện rõ nét nhất qua giai đoạn tháng

11/2003-tháng 4/2004; tháng 11/2007 –tháng 6/2008 và giai đoạn tháng 11/2008 đến

tháng 8-2009. Giai đoạn tháng 11/2003-tháng 4/2004 cung tiền tăng 1,34%/tháng và

VN-Index tăng 28,83 điểm (tương ứng với 15,5%/tháng); Giai đoạn tháng 11/2007 –

tháng 6/2008 là giai đoạn kinh tế trong nước suy thoái với lạm phát tăng khá cao, chính

phủ đã sử dụng biện pháp thắt chặt chính sách tiền tệ để kiềm chế lạm phát, do đó cung

tiền M2 giảm mạnh trung bình 3,08%/tháng và VN-Index cũng phản ứng giảm đáng kể

12%/tháng. Giai đoạn tháng 11/2008 đến tháng 8/2009, kinh tế trong nước chịu ảnh

hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu vì thế hoạt động sản xuất kinh doanh của

doanh nghiệp bị đình trệ do đó Chính phủ đã tung ra những giải pháp kích cầu, điều

này làm cung tiền M2 tăng trung bình 2,02%/tháng và VN-Index cũng tăng

3,74%/tháng.

Tuy nhiên, cũng có những giai đoạn tăng trưởng cung tiền và VN-Index có những

biến động ngược chiều như tháng 4/2007- tháng 1/2008 cung tiền M2 tăng mạnh, trung

bình đạt 2,08%/tháng nhưng VN-Index lại giảm trung bình 2,43%/tháng; giai đoạn

tháng 5/2010-9/2010 cung tiền tăng trung bình 1,35%/tháng nhưng VN-Index thì giảm

2,66%/tháng.

Như vậy, qua dữ liệu lịch sử được thu thập từ tháng 1/2002 - 12/2012 đã minh

chứng rằng cung tiền có tác động đáng kể đến VN-Index cũng như cung tiền và chỉ số

VN-Index có mối tương quan. Giai đoạn này sự biến động của VN-Index trước sự thay

đổi của cung tiền theo hướng cùng chiều lẫn ngược chiều, tuy nhiên xu hướng chính

vẫn là cùng chiều.

Bảng 2.1: Tóm tắt kết quả phân tích định tính về các nhân tố kinh tế vĩ mô tác

động đến chỉ số VN-Index.

Chiều hƣớng tác động/tƣơng quan Chỉ số

+/- Lạm phát

Tác động ngược chiều hoặc không tác động Tỷ giá

+ Cung tiền

+/- Lãi suất huy động

Ghi chú: (+) cùng chiều, (-) ngược chiều

- Lãi suất trái phiếu chính phủ

Như vậy, nghiên cứu định tính cho ta kết luận các nhân tố kinh tế vĩ mô đều có ảnh

hưởng đến chỉ số VN-Index, tuy nhiên vẫn chưa xác định được chiều hướng tác động

thống nhất của nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index. Do đó, để lượng hóa sự tác động,

kiểm định những kết luận rút ra từ định tính thì tác giả tiếp tục nghiên cứu định lượng

sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số VN-Index tiếp theo sau đây.

2.4 Kiểm định sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-Index

Qua các nghiên cứu trên thế giới mà tác giả thu thập ở phần 1.4, tác giả dựa vào

nghiên cứu của Shahnaz Mashayekh và cộng sự (2011) cùng với nghiên cứu Naik

Pramod Kumar và cộng sự (2012) chọn ra các nhân tố kinh tế vĩ mô và phương pháp

nghiên cứu để tiến hành thực hiện nghiên cứu của tác giả. Các yếu tố kinh tế vĩ mô

được chọn là lạm phát, lãi suất tiền gửi ngắn hạn, lãi suất trái phiếu chính phủ, tỷ giá,

cung tiền để nghiên cứu sự tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số VN-Index,

với dữ liệu thu thập theo tháng từ tháng 1/2002 đến tháng 12/2012. Tác giả sử dụng mô

hình VECM, kiểm định đồng liên kết và phân rã phương sai để phân tích sự tác động

và kiểm tra mối quan hệ giữa các biến vĩ mô đến chỉ số VN-Index trong ngắn và dài

hạn.

2.4.1 Nguồn dữ liệu và mô hình nghiên cứu

2.4.1.1 Nguồn dữ liệu

Mô hình nghiên cứu được xây dựng với VN-Index là biến phụ thuộc và các nhân tố

kinh tế vĩ mô là các biến độc lập. Trong nghiên cứu này dữ liệu của các biến được thu

thập hàng tháng trong suốt giai đoạn tháng từ tháng 1/2002 đến tháng 12/2012 với 132

quan sát. Bên cạnh đó, để dữ liệu “smooth” và đơn giản hóa việc đánh giá tác động

mạnh hay yếu của các nhân tố kinh tế vĩ mô tác giả đã thực hiện việc chuyển dữ liệu

gốc của biến VN-Index, lạm phát, tỷ giá sang dạng logarit cơ số tự nhiên.

VN-Index: Chỉ số VN-Index được thu thập từ website http://www.fpts.com.vn. Dữ

liệu VN-Index theo tháng được tính trung bình chỉ số VN-Index đóng cửa của tất cả

các ngày giao dịch trong tháng, tác giả chọn giá trị trung bình vì như vậy sẽ giảm thiểu

được sự thiên lệch so với việc lấy chỉ số đóng cửa đầu tháng hoặc cuối tháng.

Lạm phát: Lạm phát được đo lường bởi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) danh nghĩa hàng

tháng (năm 2005=100) và được thu thập từ IFS CD-ROOM của IMF.

Lãi suất: Trong bài nghiên cứu này tác giả chọn lãi suất huy động (lãi suất tiền gửi)

và lãi suất trái phiếu chính phủ đại diện cho yếu tố lãi suất. Bởi vì, hai loại lãi suất này

có ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán của nhà đầu

tư khi xét đến chi phí cơ hội. Qua quan sát trực quan cũng đã cho thấy mối tương quan

giữa lãi suất với VN-Index. Vì thế, tác giả đã chọn hai loại lãi suất này để đưa vào mô

hình nghiên cứu. Chỉ tiêu này theo tháng được thu thập từ IFS CD-ROOM của IMF.

Tỷ giá hối đoái giữa VND/USD: Việt Nam có giao thương với nhiều quốc gia trên

thế giới chính vì thế nhiều loại đồng tiền nước ngoài được giao dịch tại Việt Nam. Tuy

nhiên, đồng đô la Mỹ lại có sức ảnh hưởng lớn đến Việt Nam bởi vì đồng đô la Mỹ

chiếm tỷ trọng nhiều nhất trong giao thương kinh tế, nhu cầu tích trữ trong dân ở Việt

Nam. Do đó, trong nghiên cứu này tác giả chọn tỷ giá giữa tiền đồng Việt Nam so với

đô la Mỹ làm đại diện để đưa vào mô hình kiểm định. Đơn vị tính là VND/USD, dữ

liệu trung bình hàng tháng được thu thập từ IFS CD-ROOM của IMF.

Cung tiền mở rộng (M2): Cung tiền mở rộng được lựa chọn để đại diện cho yếu tố

mang tính nội tại của nền kinh tế, kết quả điều tiết M2 thể hiện mức độ dư thừa hay

thiếu hụt phương tiện thanh toán và qua đó nó thể hiện việc hợp lý hay không hợp lý

của việc điều hành chính sách tiền tệ của NHNN. Điều này theo suy luận logic và quan

sát trực quan đã cho thấy tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến TTCK Việt Nam

nói chung và VN-Index nói riêng. Trong bài nghiên cứu này tác giả chọn Cung tiền M2

(đơn vị %) thể hiện yếu tố cung tiền, dữ liệu được thu thập từ IFS CD-ROOM của

IMF.

Bảng 2.2 Bảng tóm tắt các biến số trong mô hình nghiên cứu:

STT Ký hiệu Nội dung Đơn vị đo lƣờng

1 LnVNI Chỉ số VN-Index, lấy Logarith tự nhiên Điểm

2 LnCPI Chỉ số giá tiêu dùng theo tháng, lấy Chỉ số

Logarith tự nhiên

3 LnEXR Tỷ giá VND/USD, lấy Logarith tự nhiên VND/USD

4 M2 Cung tiền M2 %

5 DR Lãi suất huy động ngắn hạn %/năm

6 TBR Lãi suất trái phiếu chính phủ ngắn hạn %/năm

2.4.1.2 Mô hình đánh giá tác động

Trong bài nghiên cứu này tác giả đề cập đến 2 mô hình là phương trình hồi quy

tổng quát và mô hình hiệu chỉnh sai số

Mô hình hồi quy tổng quát

Mục đích nhằm biểu diễn mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô với VN-Index.

Do đó, sẽ xây dựng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là VN-Index và biến độc lập là

các nhân tố kinh tế vĩ mô. Vì vậy, mô hình hồi quy tổng quát có dạng:

LnVNIt= f(LnCPI, LnEXR, M2, DR, TBR)

LnVNIt= β1+β2LnCPI+β3LnEXR+β4M2+ β5DR+ β6TBR+ut (2)

Việc xác định mức độ tin cậy của mô hình dựa trên các kiểm định nghiệm đơn vị đối

với ut và các thống kê kiểm định t và F.

Mô hình hiệu chỉnh sai số véc tơ

Trong nghiên cứu này để phân tích ảnh hưởng của xu hướng thay đổi trong ngắn hạn

đối với cân bằng trong dài hạn, mô hình hiệu chỉnh sai số véc tơ được thiết lập có dạng:

ΔVNIt= β1+β2ΔLnCPI+β3ΔLnEXR+β4ΔM2+ β5ΔDR+ β6ΔTBR+ ECTt-1+εt

Trong đó, ECTt-1= LnVNIt – (β1+β2LnCPI+β3LnEXR+β4M2+ β5DR+ β6TBR) được tính

từ phương trình (2)

2.4.2 Phân tích thống kê mô tả dữ liệu

Bảng 2.3: Bảng thống kê mô tả dữ liệu các biến nghiên cứu

Mean Median Maximum LNVNI 5.899558 5.981764 7.013004 LNCPI 4.836906 4.754366 5.405849 LNEXR 9.739423 9.684554 9.944054 M2 26.80402 27.67864 50.50056 DR 8.894364 7.650000 17.16000 TBR 7.518856 6.225000 15.60000

4.907112 0.528284 0.126620 2.422425 2.187478 0.334962 778.7417 4.400883 0.323211 0.286498 1.719081 10.82993 0.004449 638.4716 9.622516 0.106954 1.005013 2.459126 23.83014 0.000007 1285.604 10.39326 8.909497 0.407175 2.823370 3.819006 0.148154 3538.130 5.850000 2.948004 1.153322 3.178203 29.43799 0.000000 1174.056 3.340000 2.809446 0.742538 2.641855 12.83545 0.001632 992.4889

Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum Sum Sq. Dev. Observations 36.55997 132 13.68499 132 1.498531 132 10398.67 132 1138.485 132 1033.982 132

Kết quả thống kê cho ta thấy mẫu quan sát trong dữ liệu là 132, điều này đảm bảo được

yêu cầu về cỡ mẫu.

Hai giá trị thống kê Skewness và Kurtosis trong bảng thống kê mô tả giúp hình

dung về hình dáng của phân phối. Skewness là một đo lường mức độ lệch của phân

phối hay còn gọi là hệ số bất đối xứng, có 3 trường hợp xảy ra như sau:

Skewness=0: phân phối cân xứng

Skewness>0: phân phối lệch phải

Skewness<0: phân phối lệch trái

Kurtosis là một đại lượng đo lường mức độ tập trung tương đối của các quan sát

quanh trung tâm của nó trong mối quan hệ so sánh với hai đuôi, có 3 trường hợp xảy ra

như sau:

Kurtosis =3 phân phối tập trung ở mức độ bình thường

Kurtosis >3 phân phối tập trung hơn mức độ bình thường, tuy nhiên hình dạng của đa

giác tần số trông sẽ khá cao và nhọn với hai đuôi bẹp.

Kurtosis <3 phân phối tập trung hơn mức độ bình thường, tuy nhiên hình dạng của đa

giác tần số là một đa giác tù với hai đuôi dài.

Với những lý luận cơ bản về hai giá trị thống kê Skewness và Kurtosis thì thông

qua bảng thống kê trên cho thấy:

VN-Index, lạm phát, cung tiền, tỷ giá, lãi suất huy động ngắn hạn, lãi suất trái phiếu

chính phủ đều có Skewness >0 nên phân phối lệch phải.

Kurtosis của VN-Index, tỷ giá, lạm phát, lãi suất trái phiếu chính phủ, cung tiền đều

có giá trị nhỏ hơn 3, điều này cho thấy hình dạng của đa giác phân phối sẽ tù hơn với

hai đuôi dài nghĩa là các biến này có sự biến động ít, biến thiên giao động không cao

trong thời gian khảo sát nghiên cứu. Chỉ có Kurtosis của lãi suất tiền gửi là lớn hơn 3,

do đó giá trị của lãi suất tiền gửi tập trung hơn mức độ bình thường, hình dạng của đa

giác tần số khá cao và nhọn với hai đuôi hẹp nghĩa là lãi suất tiền gửi có những biến

động mạnh và bất thường trong thời gian khảo sát và nghiên cứu.

Giá trị độ lệch chuẩn chỉ ra rằng cung tiền và lãi suất biến động nhiều hơn so với tỷ

giá, lạm phát và VN-Index.

2.4.3 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

2.4.3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị

Mục đích của phần này là kiểm định tính dừng đối với chuỗi dữ liệu thời gian để

tránh hồi quy giả mạo của mô hình hay hồi quy không xác thực. Khi xảy ra hồi quy giả mạo thì thông thường giá trị R2 thu được từ mô hình hồi quy thường rất cao do sự hiện

diện của tính xu hướng mạnh như tăng liên tục hoặc xuống liên tục, hay nói cách khác giá trị R2 cao là do tính xu hướng chứ không phải là do mối quan hệ thực của các biến

chuỗi thời gian đó. Do đó, điều quan trọng khi nghiên cứu dữ liệu chuỗi thời gian phải

xem xét tính dừng.

Một chuỗi dữ liệu thời gian được xem là dừng nếu như trung bình và phương sai

của phương trình không thay đổi theo thời gian và giá trị hiệp phương sai của hai giai

đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ về thời gian giữa hai giai đoạn chứ

không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà hiệp phương sai được tính (Ramathan,

2002). Cụ thể:

Trung bình: E(Yt)=µ =const Phương sai: Var (Yt) =σ2= const

Hiệp phương sai: Covar (Yt , Yt-k) = gk

Để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian tác giả sử dụng kiểm định

Augemented Dickey Fuller (kiểm định DF mở rộng) hay còn gọi là phương pháp ADF

và phương pháp Philips Perron (PP). Đối với phương pháp ADF, độ trễ được lựa chọn

trên tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), còn PP để chế độ mặc định.

Theo hai phương pháp này tác giả đi kiểm định giả thuyết H0 (chuỗi dữ liệu không

dừng), nếu giá trị |t|tính toán>|t|α thì bác bỏ giả thiết H0 và kết luận chuỗi dừng. Khi chuỗi

dữ liệu gốc chưa dừng ở mức (level), tác giả tiếp tục lấy sai phân bậc 1, bậc 2 để kiểm

tra. Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình được thể hiện ở bảng dưới

đây (Tham khảo chi tiết tại phụ lục 1)

Bảng 2.4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Kiểm định ADF Kiểm định PP Kết Các biến số Level (tại Level (tại luận Sai phân bậc 1 Sai phân bậc 1 mức) mức)

LnVNI -2.391736 -1.548942 -6.873927* -6.948733* I(1)

-3.395355*** LNCPI -2.809453*** -2.382314 -6.565839* I(1) -3.078230 (a)

LNEXR -1.319638 -9.186525* -9.120.734* -1.185739 I(1)

M2 -6.402320* -9.030221* -1.118504 -2.412586 I(1)

DR -5.972694* -6.086932* -2.071262 -2.380630

Ghi chú:*,**,*** là ký hiệu mức ý nghĩa lần lượt tại 1%, 5%, 10%; (a) là ký hiệu sử dụng

chuẩn thông tin SIC bổ sung (Schwarz Info criterion).

TBR -3.972704* -10.61395* I(1) I(1) -1.934162 -2.074799

Qua kết quả của bảng trên ta thấy hầu hết các biến đều chấp nhận giả thuyết H0 tại

mức (level) hay còn gọi là nguyên phân và bác bỏ H0 tại sai phân bậc nhất của các

biến. Tuy nhiên, có một sự không đồng nhất về kiểm định tính dừng của biến CPI: theo

phương pháp ADF thì logariths CPI dừng tại mức ký hiệu I(0) với mức ý nghĩa 10%;

theo phương pháp Philips Perron thì dừng ở sai phân bậc 1 ký hiệu I(1). Do đó, tác giả

tiến hành thử lại phương pháp ADF với biến logariths CPI theo chuẩn thông tin SIC bổ

sung thì kết quả là CPI không dừng tại mức mà dừng ở sai phân bậc 1. Như vậy, trong

nghiên cứu này tất cả các biến không dừng tại mức mà dừng ở sai phân bậc nhất với

mức ý nghĩa 1%.

Do các biến không dừng tại mức nên theo nghiên cứu của Jonhansen và Juselius

(1990, 1995) có thể xác định được mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến không

dừng.

2.4.3.2 Xác định độ trễ tối ưu

Akaike (1970,1974) xây dựng hai phương pháp, một được gọi là sai số hoàn toàn

xác định trước FPE và phương pháp thứ hai gọi là tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC).

Haman và Quinn (1979) đề nghị một phương pháp khác (được gọi là tiêu chuẩn HQ).

Các tiêu chuẩn khác gồm của Schwarz (1978), Shibata (1981) và Rice (1984). Mỗi một

trị thống kê này đều dựa trên vài tính chất tối ưu, tuy nhiên tiêu chuẩn AIC là tiêu

chuẩn được sử dụng phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Do đó, trong

bài nghiên cứu này tác giả sử dụng tiêu chuẩn AIC để xác định biến trễ tối ưu. Bằng

phương pháp ước lượng mô hình Var trên phần mềm Eview 6.0 thì việc xác định độ trễ

tối ưu được thể hiện qua bảng sau:

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8

LogL 342.4860 414.1077 446.0224 484.8314 511.5175 547.8663 587.5576 620.7175 642.3333

LR NA 134.8172 56.85649 65.22520 42.15962 53.75952 54.70065 42.35541 25.43044

FPE 1.41e-10 7.75e-11* 8.34e-11 8.05e-11 9.62e-11 9.91e-11 9.83e-11 1.11e-10 1.58e-10

AIC -5.655228 -6.253910 -6.185250 -6.232460 -6.075925 -6.081787 -6.143826 -6.096092 -5.854342

SC -5.515104* -5.273043 -4.363640 -3.570107 -2.572828 -1.737947 -0.959242 -0.070765 1.011728

HQ -5.598328 -5.855611* -5.445552 -5.151363 -4.653428 -4.317890 -4.038530 -3.649397 -3.066247

Bảng 2.5: Độ trễ tối ưu qua các tiêu chuẩn

9 10 11 12

682.1260 716.5667 744.6211 851.3057

42.80221 33.57248 24.51811 82.47880*

1.71e-10 2.12e-10 3.10e-10 1.30e-10

-5.918084 -5.891878 -5.758338 -6.946314*

1.788729 2.655678 3.629961 3.282729

-2.788591 -2.420985 -1.946046 -2.792622

* indicates lag order selected by the criterion (cho biết độ trễ được chọn bởi các tiêu chuẩn) LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Qua bảng 5 cho thấy kết quả xác định biến trễ tối ưu theo tiêu chuẩn

LR và AIC là 12, tiêu chuẩn EPE và tiêu chuẩn HQ là 1, tiêu chuẩn SC là 0. Theo thực

tiễn các nghiên cứu về chuỗi thời gian trên thế giới các nhà nghiên cứu thường dựa vào

tiêu chuẩn AIC để chọn độ trễ tối ưu. Do đó, biến trễ tối ưu trong bài nghiên cứu này

theo tiêu chuẩn AIC là 12.

2.4.3.3 Kiểm định đồng liên kết

Có hai phương pháp phổ biến được dùng để kiểm định đồng liên kết trong các mô

hình hồi quy đó là Engle-Granger (EG) và Jonhansen. Tuy nhiên, phương pháp EG có

nhược điểm là chỉ phù hợp với mô hình hai biến, còn khi mô hình nhiều biến thì

phương pháp này không đưa ra được hết các véc tơ đồng liên kết, do đó khả năng bỏ

sót véc tơ đồng liên kết là rất cao. Vì vậy, sẽ không hiệu quả nếu sử dụng phương pháp

EG trong mô hình nhiều hơn hai biến. Chính vì thế, trong bài nghiên cứu này tác giả sử

dụng phương pháp Jonhansen để xem xét có bao nhiêu mối quan hệ cân bằng trong dài

hạn giữa các biến.

Dựa vào lý thuyết đồng liên kết của Jonhansen, tác giả xét thấy khi thực hiện kiểm

định đồng liên kết cần phải thực hiện theo trình tự ba bước như sau:

 Bước 1: Kiểm tra nghiệm đơn vị của tất cả các biến, phải chắc rằng các biến

phải có nghiệm đồng tích hợp cùng bậc một I(1).

 Bước 2: Chọn biến trễ tối ưu cho mô hình, phương pháp thông thường nhất là

ước lượng mô hình véc tơ hồi quy (VAR) sau đó chọn chức năng kiểm định

biến trễ. Có nhiều tiêu chuẩn để chọn biến trễ tối ưu, nhưng thông thường tiêu

chuẩn Akaike information Criterion (AIC) được nhiều bài nghiên cứu trên thế

giới sử dụng cho chuỗi thời gian.

 Bước 3: Chọn mô hình kiểm định phù hợp, các mô hình này đã được tích hợp

sẵn trên Eview cho người sử dụng và lựa chọn mô hình tối ưu nhất cho mình.

Mặc dù mô hình 1 và 5 thường không xảy ra trong thực tế nghiên cứu, tuy

nhiên, tác giả vẫn đưa vào để đảm bảo tính đầy đủ của mô hình:

Mô hình 1: Không có hệ số chặn hay xu hướng trong đồng liên kết (CE) hay

véc tơ hồi quy (VAR)

Mô hình 2: Có hệ số chặn không xu hướng trong CE, không hệ số chặn hay

xu hướng trong VAR

Mô hình 3: Có hệ số chặn trong CE và VAR, không xu hướng trong CE và

VAR.

Mô hình 4: Có hệ số chặn trong CE và VAR, xu hướng tuyến tính trong CE,

không xu hướng trong VAR

Mô hình 5: Có hệ số chặn và xu hướng trong CE, hệ số chặn và xu hướng

tuyến tính trong VAR.

 Bước 4: Xác định số véc tơ đồng liên kết bằng kiểm định Maximum Eigenvalue

hay kiểm định Trace do Jonhansen (1990) đề xuất.

 Kiểm định Trace

H0: Có r mối quan hệ đồng liên kết (r=0,1,2….5)

H1: Có r cộng 1 đồng liên kết

Trace test xem xét giả thuyết H0 số các véc tơ đồng liên kết trong hệ thống là r,

nhỏ hơn hoặc bằng r0 với r0

giá trị trace test với giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa đã chọn. Nếu trace test < crictical

value thì chấp nhận H0 và ngược lại.

 Kiểm định giá trị cực đại (Maximum Eigenvalue)

H0: Có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết (r=0,1,2,..5)

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

Để bóc bỏ H0, ta so sánh giá trị maximum eigen value với giá trị tới hạn ở mức ý

nghĩa đã chọn. Nếu maximum eigen value < crictical value thì chấp nhận H0 và ngược

lại.

Theo nghiên cứu của Jonhansen và Juselius (1990) khi tìm mối quan hệ đồng liên

kết phương trình ước lượng phải có dạng như sau:

LnVNI=α1LnCPI+ α2LnEXR+ α3M2+ α4DR+ α5TBR+εt

Trong đó: α1 α2 α3 α4 α5 là hệ số hồi quy thể hiện mối cân bằng trong dài hạn

LnVNI: Logarith cơ số e chỉ số chứng khoán Việt Nam (VN-Index)

LnCPI: Logarith cơ số e lạm phát

LnEXR: Logarith cơ số e tỷ giá hối đoái VNĐ/USD

M2: tỷ lệ tăng trưởng cung tiền mở rộng

DR: Lãi suất tiền gửi ngắn hạn

TBR: Lãi suất trái phiếu chính phủ

εt: phần dư

Như vậy, theo lý thuyết về các bước thực hiện đồng liên kết Jonhansen thì bước 1

và 2 đã được thực hiện ở trên, do đó trong phần này tác giả tiếp tục thực hiện bước 3

và 4.

Lựa chọn mô hình phù hợp trong thực hiện kiểm định đồng liên kết

Để xác định mô hình phù hợp nhất trong nghiên cứu này tác giả áp dụng nguyên tắc

Pantula (1989). Theo đó tác giả tiến hành xem xét kết quả kiểm định Trace với 3 mô

hình (2,3,4). Trước tiên bắt đầu với véc tơ đồng liên kết nhỏ nhất r=0 và kiểm tra liệu

thống kê của mô hình Trace của mô hình 2 có từ chối giả thuyết H0 hay không, nếu có

thì tiếp tục với mô hình khác cứ tiếp tục làm như thế cho đến khi giả thuyết H0 không

bị bóc bỏ (giá trị thống kê Trace nhỏ hơn giá trị tới hạn 5%). Theo đó, ta nhận thấy tại

giả thuyết H0 với r=5, giá trị thống kê Trace của mô hình 3 chấp nhận giả thuyết này

(xem phụ lục 3). Vì vậy, lựa chọn mô hình 3 là phù hợp nhất trong nghiên cứu này.

Kết quả kiểm định Jonhansen với độ trễ tối ƣu 12 (theo tiêu chủa AIC) và mô

hình 3 (Có hệ số chặn trong CE và VAR, không xu hướng trong CE và VAR) nhƣ

Bảng 2.6: Kiểm định Trace

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Critical Value 5% (Giá trị tới hạn 5%) Prob.** (P-value) Eigenvalue (Giá trị riêng của ma trận) Hypothesized No. of CE(s) (Giả thiết H0) Trace Statistic (Giá trị thống kê Trace)

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 302.9189 189.6591 111.4542 53.88162 20.07273 0.191156 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466 0.613940 0.481691 0.383565 0.247315 0.153861 0.001605

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0095 0.6620 Trace test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level (Trace test cho th ấy có 5 véc tơ đồng liên kết ở mức ý nghĩa 0.05)

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level (Biểu thị bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 0.05) **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Bảng 2.7: Kiểm định Maximum Eigenvalue:

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized No. of CE(s) (Giả thiết H0) None * Eigenvalue (Giá trị riêng của ma trận) 0.613940 Max-Eigen Statistic (Giá trị riêng cực đại của ma trận) 113.2598 Critical Value 5% (Giá trị tới hạn 5%) 40.07757 Prob.** (P-value) 0.0000

At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 0.481691 0.383565 0.247315 0.153861 0.001605 78.20490 57.57257 33.80889 19.88158 0.191156 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466 0.0000 0.0000 0.0005 0.0058 0.6620

Max-eigenvalue test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level (Kiểm định Max- eigenvalue cho thấy có 5 véc tơ đồng liên kết ở mức ý nghĩa 0.05 * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Như vậy, kết quả kiểm định Trace test và Max-eigenvalue mà Jonhansen đưa ra đều

cho thấy có 5 véc tơ đồng liên kết trong bài nghiên cứu này. Nói cách khác, có 5 mối

quan hệ dài hạn giữa các biến được lựa chọn trong mô hình. Mối quan hệ dài hạn này

được thể hiện qua phương trình sau:

Bảng 2.8 : Phƣơng trình đồng liên kết 1

LnVNI 1.000000 Se t-value LnCPI -2.413635 (1.14345) [-2.11083] LnEXR 12.32514 (2.24173) [ 5.49806] M2 -0.086784 (0.02292) [-3.78625] DR -0.241061 (0.11273) [-2.13845] TBR -0.424764 (0.08385) [-5.06604]

Dựa trên bảng phương trình đồng liên kết 1 mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến

số kinh tế vĩ mô với chỉ số VN-Index được viết lại theo phương trình sau:

LnVNIt= -2.414 LnCPIt + 12.325 LnEXRt - 0.087 M2t - 0.241DRt - 0.425 TBRt

Các hệ số này đại diện cho hệ số co giãn trong dài hạn của LnVNIt, LnCPIt,

LnEXRt, M2t, DRt và TBRt. Qua phương trình đồng liên kết số 1 ta thấy các hệ số của

mô hình này đều có ý nghĩa thống kê do giá trị thống kê t hay t-statistic của các hệ số

đều lớn hơn giá trị t value tra bảng với mức ý nghĩa cho trước (α=5%). Kết quả đồng

liên kết trong bài nghiên cứu này thể hiện trong dài hạn lạm phát, tỷ giá, lãi suất có

mức độ tác động đến chỉ số VN-Index nhiều hơn cung tiền.

VN-Index tƣơng quan âm với lạm phát: kết quả trên cho thấy trong dài hạn khi

lạm phát tăng 1 % thì VN-Index giảm 2,41%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý

thuyết kinh tế và phân tích logic mà nghiên cứu đã đề cập đến. Kết quả này hợp lý tại

nền kinh tế của Việt Nam, bởi vì trong thời kỳ lạm phát cao kỳ vọng về tăng trưởng

kinh tế xấu đi. Lạm phát làm giảm lượng tiền thực lưu thông trong nền kinh tế khiến

cầu về hàng hóa nói chung và cầu về chứng khoán nói riêng giảm xuống, kéo theo chỉ

số VN-Index giảm. Bên cạnh đó, nếu trong thời kỳ lạm phát cao doanh nghiệp kinh

doanh có lãi, dù chia cổ tức ở mức cao nhưng tỷ lệ cổ tức này cũng không thể cao hơn

tỷ lệ lạm phát, do đó trong thời kỳ lạm phát cao kênh đầu tư chứng khoán không còn là

kênh sinh lời hấp dẫn. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của

Mohammed Omrana, John Pointonb (2001), Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007),

Nadeem Sohail và Zakir Hussain (2009), Roohi Ahmed và Khalid Mustaf (2011),

Saurabh singh và cộng sự (2012), Daferighe Emmanuel E. B.Sc và cộng sự (2012),

Asma Rafique và cộng sự (2013).

VN-Index tƣơng quan dƣơng với tỷ giá: kết quả cho thấy trong dài hạn khi tỷ giá

hối đoái tăng 1% thì VN-Index tăng 12,33%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của

Kate Phylaktis and Fabiola Ravazzolo (2005), Nadeem Sohail và Zakir Hussain (2009),

Yu Hsing (2011), Bing Zhu (2012), Tulin Anlas (2012), J. K. M. Kuwornu (2012). Kết

quả này có thể được giải thích là khi tỷ giá tăng nghĩa là đồng nội tệ giảm giá thì dòng

vốn của nhà đầu tư nước ngoài chảy vào thị trường chứng khoán Việt Nam tăng vì theo

lý thuyết khi đồng nội tệ yếu thì chi phí để mua chứng khoán sẽ ít hơn, hay nói cách

khác với cùng một khối lượng ngoại tệ nhưng có thể mua được nhiều chứng khoán hơn

so với khi đồng nội tệ lên giá, do đó VN-Index trong dài hạn sẽ tăng.

VN-Index tƣơng quan âm với cung tiền: kết quả cho thấy trong dài hạn khi cung

tiền tăng 1% thì VN-Index giảm 0,09%. Kết quả này ngược với lý thuyết suy luận

logic, bởi vì khi cung tiền tăng lãi suất giảm nhà đầu tư sẽ tăng nhu cầu vốn vay cho

việc đầu tư chứng khoán. Bên cạnh đó, khi lãi suất thấp các doanh nghiệp niêm yết sẽ

tiếp cận được nguồn vốn với chi phí rẻ hơn và lợi nhuận trong tương lai sẽ cao hơn,

kéo theo giá cổ phiếu sẽ tăng góp phần thúc đẩy chỉ số VN-Index tăng. Nhưng kết quả

nghiên cứu trên lại phù hợp với lý thuyết kinh tế học, trong điều kiện các yếu tố khác

không đổi khi cung tiền tăng sẽ làm tăng mức giá chung c ủa nền kinh tế nghĩa là lạm

phát kỳ vọng tăng và hệ lụy sẽ làm sụt giảm thị trường chứng khoán nói chung và VN-

Index nói riêng. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Gautam Goswami

và Sung-Chang Jung (2007), Mohamed Asmy và cộng sự (2009), Nadeem sohail và

Hussain Zakir (2010), Seyed Mehdi Hosseini và cộng sự trường hợp của Ấn Độ

(2011).

VN-Index có tƣơng quan ngƣợc chiều với lãi suất nói chung trong dài hạn. Cụ

thể, kết quả cho thấy VN-Index có tương quan ngược chiều với lãi suất tiền gửi, khi lãi

suất tiền gửi tăng 1% thì VN-Index giảm 0,24%. Điều này phù hợp với suy luận khi lãi

suất tiền gửi tăng chi phí cơ hội của nhà đầu tư sở hữu cổ phiếu tăng nên dòng tiền đầu

tư trên thị trường chứng khoán sẽ có xu hướng chảy ngược. Bên cạnh đó, khi lãi suất

tiền gửi tăng khiến lãi suất cho vay trên thị trường tăng và điều này theo lý thuyết thì

VN-Index sẽ sụt giảm. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Md. Mahmudul Alam,

Md. Gazi Salah Uddin (2009); Shahnaz Mashayekh và cộng sự (2011).

VN-Index cũng tương quan ngược chiều với lãi suất trái phiếu chính phủ, khi lãi

suất trái phiếu tăng 1% thì VN-Index giảm 0,43%. Điều này khẳng định trái phiếu cũng

là kênh đầu tư hấp dẫn và được xem là chi phí cơ hội của việc nắm giữ cổ phiếu. Kết

quả này cũng phù hợp với thực tế Việt Nam vì trong những năm gần đây thị trường trái

phiếu Việt Nam khá phát triển. Ở Việt Nam trái phiếu chính phủ được giao dịch với

từng lô có giá trị lớn nên nhà đầu tư chủ yếu là các ngân hàng, công ty bảo hiểm, quỹ

đầu tư và các doanh nghiệp có quy mô vốn lớn. Bên cạnh đó, các tổ chức này cũng là

các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán do đó, việc lãi suất trái phiếu chính phủ

tăng thì có sự dịch chuyển đầu tư trong dài hạn là điều hiển nhiên và qua đó VN-Index

có phần sụt giảm. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Menike (2006),

Naik Pramod Kumar và Padhi Puja (2012).

Như vậy, bài nghiên cứu đã tìm ra tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số

VN-Index cũng như mối quan hệ dài hạn giữa chúng. Do đó, để thực hiện tiếp mục tiêu

nghiên cứu tác giả tiến hành chạy mô hình hồi quy hiệu chỉnh sai số Véc tơ (VECM)

để xác định mức độ tác động, mối quan hệ trong ngắn hạn và hệ số điều chỉnh mất cân

bằng.

2.4.3.4 Mô hình hồi quy hiệu chỉnh sai số Véc tơ (VECM)

Cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM

Nguyên lý nằm sau mô hình này là thường có sự tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa

các biến số kinh tế. Tuy nhiên, trong ngắn hạn có sự không cân bằng. Với kỹ thuật điều

chỉnh sai số, một phần sự không cân bằng trong một thời đoạn được điều chỉnh trong

thời đoạn kế tiếp. Như vậy, quá trình điều chỉnh sai số là cách thức hòa hợp giữa hành

vi dài hạn và ngắn hạn.

Giả sử ta ước lượng mối quan hệ trong dài hạn giữa hai biến Yt và Xt với ECM như

ΔYt=a0 + a1ΔXt - πut + Ɛt

ΔYt=a0 + b1Δ Xt –π[Yt - β1-β2Xt ] + Ɛt

b1 là sự tác động tức thời trong ngắn hạn, cho biết sự thay đổi Xt sẽ dẫn đến sự thay

đổi Yt. π là hệ số tương quan điều chỉnh sai số hay còn gọi là hệ số tương quan điều

chỉnh. Trên thực tế, π cho biết mức độ điều chỉnh để đạt trạng thái cân bằng trong mỗi

giai đoạn hoặc nói lên bao nhiêu sự mất cân bằng trong thời đoạn trước được điều

chỉnh.

Theo Asteriou (2007), 0≤π≤1 và có thể giải thích các giá trị này như sau:

Nếu π=1, thì 100% sự mất cân bằng đã được điều chỉnh

Nếu π=0,5 thì 50% sự mất cân bằng đã được điều chỉnh trong mỗi giai đoạn

Nếu π=0, thì không có sự điều chỉnh.

Phương pháp ước lượng ECM

Theo Ibrahim (1999) đề xuất ba bước ước lượng ECM như sau:

Bước 1 : Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian bằng phương phám kiểm định

nghiệm đơn vị

Bước 2 : Kiểm định đồng liên kết của chuỗi thời gian

Bước 3 : Kiểm tra mối quan hệ giữa biến độc lập X và biến phụ thuộc Y bằng phương

trình :

𝑟 ΔYt=a0 + α1Δ Yt−1 𝑖=1

𝑠 + 𝑗 =1

+ πECMt-1 + Ɛt βj ΔX t−j

Trong đó :

ΔYt là thay đổi (sai phân bậc 1) của biến phụ thuộc

Δ Yt-1 là thay đổi (sai phân bậc 1) của biến phụ thuộc và lấy độ trễ là t-1

ΔXt-j là thay đổi (sai phân bậc 1) của các biến vĩ mô và lấy độ trễ là t-i

ECM là phần dư có được từ hồi quy đồng liên kết hay mối quan hệ dài hạn giữa các

biến, hệ số này phải âm.

Cơ chế hiệu chỉnh sai số hồi quy véc tơ (VECM):

Mô hình này được phát triển bởi Perasan, Shin và Smith (2001) và được áp dụng

không quan tâm đến chuỗi thời gian có dừng cùng bậc hay không. Nghĩa là, được áp

dụng cho chuỗi thời gian cùng dừng ở I(0) hay I(1) hay cả hai dạng trên trong cùng

một phương trình ước lượng.

𝑖=1

𝑗 =1

ΔYt= α0y + α1y Yt-1 + α2y Xt-1+ 𝑛 βiΔYt-1 + 𝑚 γiΔXt-j + Ɛyt

𝑝 𝑖 =1

𝑝 𝑖=1

+ ΔLnVNI=α1+ γ1Ut−1 + β1iΔLnEXR t−1 + θ1iΔLnCPIt−1 + μ1iΔM2t−1 Cụ thể trong nghiên cứu này mô hình VECM có dạng như sau : 𝑝 𝑖=1

𝑝 𝑖=1 + λ1iΔTBR t−1

𝑝 𝑖=1

+εt η1iΔDR t−1

Trong đó :

α1: là hệ số chặn;

θ1i β1i μ1i η1i λ1i : là hệ số co giãn trong ngắn hạn tương ứng với từng biến số được

nghiên cứu;

γ1 : hệ số điều chỉnh đến cân bằng trong dài hạn, hệ số này phải mang dấu âm và có ý

nghĩa thống kê

Kết quả chạy mô hình VECM được thể hiện như sau:

Bảng 2.9 Kết quả chạy mô hình VECM

D(DR) D(TBR) D(LNVNI) D(LNCPI) D(LNEXR) D(M2)

-2.226317 (3.00867) -0.001695 (0.01117) 0.015126 (0.01057) 1.311479 (0.76221)

0.000162 0.058208 (0.03263) (0.03087) [ 0.00525] [ 1.78410] -0.203969 0.097749 (0.06276) (0.05939)

-0.145558 (0.17341) 9.79E-06 (0.00064) -0.000225 (0.00061) -0.012597 (0.04393)

0.574709 (0.89324) -0.002793 (0.00332) -0.007735 (0.00314) -0.399193 (0.22629)

-0.017411 (0.01346) 5.902288 (3.62576) Error Correction: VECM(1) VECM(2) VECM(3) VECM(4) VECM(5) D(LNVNI(-1))

-0.000279 (0.00058) -0.014254 (0.04209) -0.000103 (0.00062) 0.040915 (0.16612)

0.006021 (0.00316) -1.068849 (0.89856)

-0.001335 (0.00242) 1.920614 (0.69006)

-0.050887 -0.473121 (0.11055) (1.17089) [-4.27978] [ 1.43109] [-0.15172] [-0.73997] [ 1.72063] [-0.04346] 3.923115 -1.709958 9.915742 0.643384 (3.41995) (2.22628) (8.78779) (0.32289) [ 0.44643] [-0.76808] [ 2.89938] [ 1.99257] -8.769177 0.845303 8.738651 -1.111364 (6.57899) (4.28272) (16.9052) (0.62115) [-1.78921] [ 1.64597] [-3.24983] [ 0.51692] [ 0.19738] [-1.33291] -0.143846 0.022069 (0.06749) (0.00637) [ 3.46362] [-0.36997] [ 0.01520] [-0.83939] [-0.28675] [-2.13151] -0.833649 0.123477 (0.34762) (0.03282) [ 3.76219] [-2.46504] [-0.84219] [ 0.64340] [-1.76406] [-2.39813] 0.135189 0.000258 2.671408 0.558274 (0.01274) (0.91854) (1.41104) (0.13322) [ 0.02028] [-1.29339] [ 1.62788] [ 0.14718] [ 1.89322] [ 4.19056] 9.835226 5.019013 0.009645 0.051514 D(LNCPI(-1)) -0.268792 27.93597 (12.5592) (32.2717) (1.18576) (8.17564) (0.11981) (0.11337) [ 0.78311] [ 0.86565] [ 0.61390] [-0.22668] [ 0.45439] [ 0.08050] 24.39357 -11.82766 -7.171118 -0.254207 -0.037724 D(LNEXR(-1)) -0.133326 (1.34897) (14.2878) (9.30092) (36.7135) (0.13630) (0.12897) [-0.09884] [-0.29249] [-1.86500] [-0.19533] [-1.27167] [ 1.70730] 0.144530 -0.016859 (0.00610) (0.06465) [-2.76198] [-0.47739] [-0.16653] [ 0.24629] [-0.33870] [ 2.23557] 0.496077 0.518348 -0.002469 -0.115204 (0.34969) (0.03302) (0.22764) (0.00334) [ 1.41860] [-3.48933] [ 1.90737] [-0.74008] [-1.18951] [ 2.27705] 0.334769 -0.267431 -0.007366 0.070916 (0.02536) (0.26855) (0.17482) (0.00256) [ 2.79694] [-0.55063] [-2.87496] [ 2.78325] [-1.52976] [ 1.24657] -2.491741 0.177634 (0.78239) (0.07387) D(M2(-1)) D(DR(-1)) D(TBR(-1)) C -0.096970 (0.50931) -0.003354 (0.00706) 0.010632 (0.00746) -1.373443 (2.01041)

xét là 5%, 10%.

0.896924 0.703341 7.868525 0.438081 4.633288 0.805946 0.441503 0.001690 0.006420 2.211445 0.845033 0.553998 0.001513 0.006075 2.903546 0.841186 0.542925 122.6006 1.729237 2.820305 [ 2.40471] [-0.47493] [ 1.42442] [-0.68316] [-0.19039] [-3.18476] 0.857290 0.848627 R-squared 0.589275 Adj. R-squared 0.564342 18.56835 0.165518 Sum sq. resids 0.672969 0.063538 S.E. equation 3.198659 2.985123 F-statistic Ghi chú: con số trong ( ) là độ lệ chuẩn (Se), con số trong [ ] là t- value, mức ý nghĩa được xem

Kết quả mô hình VECM có thể được viết lại qua phương trình sau:

D(LnVNI) = -0.473121(VECM(-1)) + 0.643384(VECM(-2)) -1.111364(VECM(-3)) + 0.022069 (VECM(-4)) + 0.123477(VECM(-5)) + 0.558274 D(LnVNI(-1)) - 0.268792 D(LnCPI(-1) - 0.133326 D(LnEXR(-1)) - 0.016859 D(M2(-1)) - 0.115204 D(DR(-1)) + 0.070916 D (TBR(-1)) + 0.177634

Kết quả trên cho thấy trong ngắn hạn VN-Index chịu sự tác động từ chính nó

và tất cả các biến kinh tế vĩ mô, nhưng chịu tác động lớn nhất là từ chính nó, lạm

phát, tỷ giá và lãi suất huy động. Trong ngắn hạn, lạm phát, cung tiền, lãi suất tiền gửi

tương quan âm với VN-Index như trong dài hạn. Khi lạm phát tăng 1% thì VN-Index

giảm 0,27%, khi lãi suất huy động tăng 1% thì VN-Index giảm 0,12%, khi cung tiền

tăng 1% thì VN-Index giảm 0,02%.

Lãi suất trái phiếu chính phủ tƣơng quan dƣơng với VN-Index trong ngắn

hạn: khi lãi suất trái phiếu chính phủ tăng 1% thì VN-Index tăng 0,07%. Điều này cho

thấy ở Việt Nam trong ngắn hạn lãi suất trái phiếu chỉnh phủ không hẳn là chi phí cơ

hội khi nắm giữ cổ phiếu mà nó được xem như là một loại chứng khoán giao dịch trên

TTCK. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Muhammad Mubashir

Hussain và cộng sự (2012), J. K. M. Kuwornu (2012), Muhammed Monjurul Quadir

(2012)

Tỷ giá tƣơng quan âm với VN-Index trong ngắn hạn: khi tỷ giá tăng 1% thì VN-

Index giảm 0,13%. Kết quả nghiên cứu trong ngắn hạn phù hợp với tình hình Việt

Nam, bởi vì Việt Nam là nước nhập siêu, do đó khi tỷ giá tăng nghĩa là đồng nội tệ mất

giá khi đó các doanh nghiệp nhập khẩu máy móc, nguyên vật liệu với giá cao, chi phí

sản xuất vì thế cũng tăng lên rất nhiều và lợi nhuận của doanh nghiệp sẽ giảm. Điều

này làm cổ tức được chia giảm khiến sụt giảm nhu cầu đầu tư kéo theo VN-Index sẽ

giảm. Bên cạnh đó, tỷ giá hối đoái tăng nghĩa là đồng nội tệ mất giá do đó, dòng tiền

đầu tư của nhà đầu tư nước ngoài chảy vào TTCK sẽ giảm dẫn đến VN-Index giảm.

Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Menike (2006), Nadeem Sohail và Zakir

Hussain (2009), Mahedi Masuduzzaman (2012).

Qua bảng trên ta thấy các hệ số Vecm ước lượng được đều có ý nghĩa thống kê ở

mức 5%, tuy nhiên Vecm(2), Vecm(3), Vecm(4), Vecm(5) đều không được chọn vì

Vecm(2), Vecm(4), Vecm(5) mang dấu dương, Vecm(3) thì mang dấu âm nhưng giá trị

lớn hơn 1. Do đó, duy nhất hệ số tương quan điều chỉnh Vecm (1) được chọn với giá trị

π=-0,47. Điều này cho thấy có 47% sự chệch hướng trong ngắn hạn được điều chỉnh

mỗi tháng hay nói cách khác VN-Index được điều chỉnh 47% trong mỗi tháng để đạt

được trạng thái cân bằng trong dài hạn và có nghĩa là để đạt trạng thái cân bằng trong

dài hạn thì quá trình điều chỉnh mất khoảng thời gian 2 tháng (1/0,47=2,13) – để khử

tính mất cân bằng trong ngắn hạn

2.4.3.5 Phân tích phân rã phương sai

Phân tích phân rã phương sai hay một số phân tích gọi là phân tích dự báo phương

sai sai số. Phân tích này được áp dụng để xác định sự thay đổi của các biến kinh tế vĩ

mô ảnh hưởng như thế nào đến VN-Index qua các thời gian khác nhau, qua đó bài

nghiên cứu cũng xác định được biến nào tác động mạnh nhất đến VN-Index cũng như

mỗi biến góp phần vào việc giải thích sự biến động của VN-Index như thế nào.

Bảng 2.10 Kết quả chạy phân rã phƣơng sai của VN-Index

Variance Decomposition of LNVNI:

S.E. LNVNI LNCPI TBR DR M2

Period 1 2 LNEXR 0.063538 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.097753 97.61378 0.117960 0.545799 0.919136 0.070404 0.732920

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 24 48 60 0.125126 78.60631 0.144282 2.138817 4.091684 6.312632 8.706274 0.149786 57.90036 0.297886 3.467801 9.686017 16.04058 12.60736 0.172625 44.16793 0.386422 3.289122 13.09967 25.06914 13.98771 0.205338 31.22255 1.200289 3.024858 11.73595 37.89732 14.91903 0.244707 21.98843 5.250125 3.585963 8.941811 47.29914 12.93454 0.280892 16.70469 8.287788 4.314405 7.101285 52.48722 11.10461 0.309052 14.09439 10.99022 6.531129 6.190866 52.83864 9.354765 0.340849 12.85843 14.54414 8.108908 5.346465 51.41905 7.723014 0.377617 12.61147 16.78488 9.250843 4.790243 50.25396 6.308603 0.419195 12.97895 18.16321 10.27122 4.194396 48.92227 5.469953 1.022043 6.276748 11.93051 9.854870 2.809007 65.02216 4.106706 1.427886 5.255409 8.293633 8.950525 10.19541 60.72943 6.575592 1.742191 4.151089 12.25560 19.40692 8.234988 50.78151 5.169888

Nhìn vào bảng trên ta thấy trong 5 tháng đ ầu sự biến động của VN-Index có liên

quan trực tiếp đến dữ liệu quá khứ của chính nó hơn là phụ thuộc vào các nhân tố kinh

tế vĩ mô. Điều này cho thấy VN-Index phản ứng chậm trước những thông tin kinh tế vĩ

mô. Tuy nhiên, nhìn chung trong ngắn hạn (12 tháng) VN-Index chịu tác động

mạnh nhất bởi lãi suất tiền gửi, trọng số của nó là 48,9%, kế tiếp là lạm phát, tỷ giá, lãi

suất trái phiếu chính phủ, cung tiền với trọng số tương ứng là 18,2%, 10,3%, 5,5% và

4,2%.

Trong trung hạn (24 tháng) các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến VN-Index với

thứ tự đóng góp không thay đổi so với ngắn hạn, với tỷ trọng lãi suất tiền gửi là 65,0%,

lạm phát là 11,9%, tỷ giá là 9,9%, lãi suất trái phiếu chính phủ là 4,1%, cung tiền là

2,8%.

Trong dài hạn (60 tháng) lãi suất tiền gửi vẫn là nhân tố góp phần quan trọng giải

thích sự biến động của VN-Index và cũng là nhân tố tác động nhiều nhất đến VN-Index

với tỷ trọng là 50,8%. Tỷ giá và cung tiền có sự thay đổi đáng kể về mức độ tác động

tương ứng là 19,4%, 8,2% trong khi đó CPI chỉ còn 12,25%, lãi suất trái phiếu chính

phủ là 5,2%.

Kết luận chƣơng 2

Như vậy, với thời gian quan sát 11 năm (từ năm 2002-2012) của VN-Index cho

chúng ta thấy được những biến động thăng trầm của chỉ số VN-Index cũng như TTCK

Việt Nam.

Qua phân tích trực quan vẫn chưa thấy được sự nhất quán về mối quan hệ cũng như

sự tác động của từng biến kinh tế vĩ mô được chọn trong nghiên cứu với VN-Index,

nghĩa là ở giai đoạn này thì tương quan thuận giai đoạn khác thì tương quan nghịch

hoặc có giai đoạn không có tương quan như khi quan sát t ỷ giá và VN-Index. Do đó, để

có kết quả khẳng định về chiều hướng của mối tương quan, mức độ tác động của các

nhân tố vĩ mô đến VN-Index trong ngắn và dài hạn, biến vĩ mô nào tác động hay đóng

góp vào sự giải thích biến động của VN-Index nhiều nhất, tác giả tiếp tục tiến hành

kiểm định sự tác động này bằng mô hình định lượng.

Với những bằng chứng thuyết phục được đưa ra từ các kiểm định, thống kê, phân

tích trong chương này đã khẳng định được mức độ tác động và mối quan hệ giữa các

biến kinh tế vĩ mô và VN-Index. Kết quả kiểm định đồng liên kết Jonhansen đã chỉ ra

rằng tồn tại ít nhất 5 véc tơ đồng liên kết giữa các biến nghĩa là giữa các biến kinh tế vĩ

mô và VN-Index có tồn tại mối quan hệ trong dài hạn. Trong dài hạn, xét về mức độ

tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên VN-Index thì CPI, EXR, DR, TBR tác động lên

VN-Index nhiều hơn M2; xét về mối tương quan thì ngoại trừ EXR còn lại CPI, M2,

DR, TBR có mối quan hệ ngược chiều lên chỉ số VN-Index. Kết quả này dường như

phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam và một số nghiên cứu trên thế giới. Tác giả

lại tiếp tục nghiên cứu với mô hình VECM để xem xét sự tác động, mối quan hệ trong

ngắn hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô với VN-Index và xác định hệ số điều chỉnh trong

ngắn hạn để hướng tới mối quan hệ cân bằng trong dài hạn. Kết quả ước lượng VECM

đã cho thấy hệ số điều chỉnh trong ngắn hạn để hướng tới mối quan hệ cân bằng trong

dài hạn khá cao so với các nghiên cứu trước với π=0,47 nghĩa là có 47% sự chệch

hướng trong ngắn hạn được điều chỉnh mỗi tháng và vì thế mất 2 tháng trước khi đạt

trạng thái cân bằng. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng VECM cũng cho thấy trong ngắn

hạn VN-Index chịu tác động mạnh từ chính nó, lãi suất huy động và tỷ giá. Xét về mối

tương quan thì trong ngắn hạn ngoại trừ EXR, TBR còn lại CPI, M2, DR có mối tương

quan với VN-Index như trong dài hạn. Nghĩa là CPI, M2, DR có mối tương quan

ngược chiều với VN-Index; EXR tương quan ngược chiều với VN-Index và TBR có

mối tương quan dương với VN-Index. Bên cạnh đó, phân tích phân rã phương sai cho

thấy lãi suất tiền gửi và lạm phát là hai nhân tố tác động nhiều nhất đến sự biến động

của VN-Index.

Chƣơng 3: Giải pháp hạn chế sự tác động bất thƣờng của

các nhân tố kinh tế vĩ mô nhằm ổn định và phát triển thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam

Kết quả nghiên cứu: Luận văn đã làm rõ tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến

chỉ số VN-Index. Qua phân tích thống kê mô tả và định lượng đều cho thấy lạm phát,

lãi suất, cung tiền và tỷ giá là các nhân tố đóng vai trò là biến giải thích tác động đến

chỉ số VN-Index. Trong ngắn hạn ngoại trừ lãi suất trái phiếu chính phủ còn lại lạm

phát, cung tiền, tỷ giá, lãi suất huy động tương quan ngược chiều với chỉ số VN-Index

và sự chệch hướng trong ngắn hạn sẽ được điều chỉnh trong hai tháng để đạt trạng thái

cân bằng trong dài hạn. Trong dài hạn thì ngoại trừ tỷ giá còn lại các nhân tố kinh tế vĩ

mô khác trong bài nghiên cứu đều có mối tương quan ngược chiều với chỉ số VN-

Index. Khi xét về mức độ tác động qua phân tích phân rã phương sai thì lãi suất tiền

gửi và lạm phát là hai nhân tố tác động nhiều nhất đến sự biến động của VN-Index

trong ngắn và dài hạn.

Qua kết quả nghiên cứu trên tác giả khuyến nghị một số giải pháp hạn chế sự tác

động bất thường của các nhân tố kinh tế vĩ mô nhằm góp phần ổn định cũng như phát

triển thị trường chứng khoán Việt Nam. Thông qua đó, Chính phủ có hướng điều hành

chính sách kinh tế vĩ mô hợp lý và thực thi chúng một cách hiệu quả hơn. Bên cạnh

chính sách kinh tế vĩ mô, Bộ tài chính, Ủy Ban Chứng khoán Nhà nước và các cơ quan

ban ngành có liên quan cũng cần có những giải pháp hỗ trợ để chỉ số giá cổ phiếu ổn

định và tăng trưởng như nâng cao chất lượng hàng hóa trong rổ tính VN-Index, xây

dựng mới bộ chỉ số giá cổ phiếu trên HOSE, khơi thông nguồn vốn của nhà đầu tư vào

các cổ phiếu niêm yết, nâng cao năng lực quản lý giám sát công bố thông tin, triển khai

sản phẩm chứng khoán phái sinh để phòng ngừa rủi ro, cải thiện năng lực tài chính và

đạo đức nghề nghiệp của các công ty chứng khoán.

3.1 Một số khuyến nghị cụ thể về chính sách kinh tế vĩ mô

3.1.1 Điều hành chính sách tiền tệ trong mối tƣơng quan với thị trƣờng chứng

khoán.

Điều hành chính sách tiền tệ là kiểm soát lượng tiền lưu thông trong nền kinh tế

nhằm tiến đến mục đích ổn định và tăng trưởng kinh tế, do đó chính sách này cần được

thực hiện linh hoạt phù hợp với từng giai đoạn. Khi nền kinh tế có lạm phát cao thì

NHNN sử dụng chính sách tiền tệ thắt chặt, khi nền kinh tế suy thoái thì NHNN sử

dụng chính sách tiền tệ mở rộng để thúc đẩy kinh tế phát triển.

NHNN thực thi chính sách tiền tệ phải hướng đến mục tiêu cụ thể, tránh tạo ra cú

sốc tâm lý của nhà đầu tư trên thị trường gây ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường chứng

khoán, do thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ chưa bền vững.

Nhà nước cần phối hợp chính sách tiền tệ với chính sách tài khóa trong việc thúc

đẩy TTCK phát triển. Bản chất của CSTT là kiểm soát cung tiền hoặc lãi suất nhằm

duy trì mức lạm phát mục tiêu và góp phần tăng trưởng kinh tế. CSTK thực hiện chi

tiêu công và có trách nhiệm đảm bảo các khoản chi tiêu đó đem lại hiệu quả với cơ chế

phân bổ vốn hợp lý, điều này tạo nền tảng cho CSTT phát huy hiệu lực. Hai chính sách

này có mối quan hệ mật thiết, ràng buộc lẫn nhau và tác động lên nền kinh tế và thị

trường tài chính. Do đó, nếu quản lý tài khóa yếu kém sẽ làm tăng lạm phát kỳ vọng và

lãi suất, khiến tâm lý đầu tư của nhà đầu tư trên TTCK bị giao động, thanh khoản của

thị trường bị ảnh hưởng làm thị trường chứng khoán nói chung và chỉ số giá cổ phiếu

nói riêng sụt giảm.

3.1.2 Điều hành chính sách lãi suất huy động linh hoạt hƣớng đến một mức lãi

suất chung theo thị trƣờng

Hiện nay, lãi suất huy động ở Việt Nam được NHNN quy định theo chính sách tr ần

lãi suất huy động. Tuy nhiên, trong thời gian qua các NHTM Việt Nam thường huy

động vốn với mức lãi suất huy động cao hơn mức trần quy định của NHNN. Do đó,

luồng vốn trong nền kinh tế có xu hướng chảy vào ngân hàng thông qua kênh gửi tiết

kiệm khá cao, điều này đã ảnh hưởng mạnh đến thị trường chứng khoán trong những

năm qua. Hơn thế nữa, khi lãi suất huy động ở mức cao thì lãi suất cho vay trên thị

trường cũng khá cao gây khó khăn cho các doanh nghiệp khi sử dụng vốn vay cho hoạt

động sản xuất kinh doanh khiến nền kinh tế bị trình trệ. Chính vì thế, trong những năm

gần đây NHNN đã can thiệp vào việc xử lý những TCTD huy động vốn với lãi suất

không theo quy định chẳng hạn năm 2011 NHNN ban hành chỉ thị 02/CT-NHNN. Tuy

nhiên, việc giám sát thực hiện của NHNN vẫn chưa triệt để nên vẫn còn tồn tại một số

NHTM lách trần lãi suất huy động dưới nhiều hình thức. Do đó, để ổn định vĩ mô

NHNN cần phải giám sát chặt chẽ tình hình lãi suất trên thị trường cũng như điều hành

n du ̣ng và

lãi suất vớ i diễn biến kinh tế vi ̃ mô , mục tiêu kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế , đảm bảo an toàn thanh khoản và hoa ̣t đô ̣ng củ a hê ̣ thống tổ chứ c tí của nền kinh tế .

Trong dài hạn, Chính phủ cần tập trung điều hành chính sách lãi suất huy động theo

hướng linh hoạt và tiến tới duy trì một mức lãi suất chung theo thị trường. Tuy nhiên,

để đảm bảo chính sách thực hiện được mục tiêu ổn định kinh tế và các mục tiêu khác

của chính phủ thì NHNN có thể can thiệp vào thị trường thông qua thị trường mở, lãi

suất chiết khấu, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, khống chế tỷ lệ tăng trưởng tín dụng. Bên cạnh

đó, để hạn chế rủi ro khi thực hiện chính sách lãi suất thị trường, NHNN cần phải giám

sát chặt chẽ chất lượng tín dụng cũng như ho ạt động kinh doanh của các tổ chức tín

dụng về tỷ lệ an toàn vốn, thực hiện đúng pháp luật về quy định lãi suất, tỷ lệ dự trữ bắt

buộc…; NHNN cũng c ần có những biện pháp hỗ trợ một số NHTM có khó khăn tạm

thời để tránh xáo trộn về vốn. Khi đó, lãi suất huy động sẽ tự động được điều chỉnh

theo cung cầu trên thị trường thay vì áp đặt như hiện nay. Việc lãi suất huy động biến

động theo thị trường sẽ tạo sự công bằng cho nhà đầu tư trong việc lựa chọn kênh đầu

tư giữa TTCK và tiền gửi, qua đó TTCK được duy trì sự ổn định và phát triển bền

vững.

3.1.3 Nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tỷ giá VND/USD

Tỷ giá là một trong những yếu tố vĩ mô khá phức tạp và nhạy cảm trong điều hành

kinh tế vĩ mô. Sự biến động tăng tỷ giá nghĩa là đồng nội tệ giảm giá, điều nay sẽ có lợi

cho các doanh nghiệp xuất khẩu nhưng lại ảnh hưởng cho các doanh nghiệp nhập khẩu

nguyên liệu, hàng hóa, máy móc…từ nước ngoài và các doanh nghiệp có nhu cầu mua

USD trả nợ vay ngân hàng. Ngược lại, tỷ giá biến động giảm sẽ ảnh hưởng đến xuất

khẩu giảm kéo theo cán cân tài khoản vãng lai và dự trữ ngoại hối quốc gia bị ảnh

hưởng. Hơn thế nữa, tỷ giá VND/USD ở Việt Nam trong thời gian qua giao động với

biên độ rất thấp nên tâm lý nhà đ ầu tư rất nhạy cảm với sự nới lỏng biên độ tỷ giá. Do

đó, khi điều hành chính sách tỷ giá phải đặt trong mối quan hệ với các biến kinh tế vĩ

mô khác để việc điều chỉnh tỷ giá là phù hợp. Tuy nhiên, về lâu dài Chính phủ cần

hướng đến chính sách tỷ giá theo cung cầu của thị trường hay còn gọi là tỷ giá thả nổi.

Trong thời gian qua, NHNN cũng đã hết sức nổ lực để chấm dứt tình trạng 2 tỷ giá

ở Việt Nam nhưng hiện nay vẫn còn tồn tại. Sự tồn tại tỷ giá VND/USD trên thị trường

tự do sẽ làm cho thị trường ngoại tệ náo động cũng như tỷ giá có những diễn biến khó

lường và làm cho các chính sách điều hành tỷ giá của Chính phủ khó phát huy được tác

dụng. Do đó, Chính phủ cần tiếp tục kiên quyết can thiệp xử lý về vấn đề giao dịch đô

la trên thị trường tự do để hướng tới việc ổn định tỷ giá. Cụ thể như NHNN nên sử

dụng tỷ giá liên ngân hàng làm tỷ giá tham chiếu cho tỷ giá trên thị trường. Lúc đó tỷ

giá niêm yết sẽ phản ánh đúng cung cầu ngoại tệ trên thị trường. Như vậy, tình trạng 2

tỷ giá sẽ không còn xuất hiện.

Ngoài ra, NHNN nên cho các doanh nghiệp sử dụng phổ biến các đồng ngoại tệ

khác (EUR, GBP, JPY, CAD, CNY…) trong thanh toán quốc tế thay vì phụ thuộc quá

nhiều về một đồng tiền (đồng USD) nhằm giảm áp lực về cung ngoại tệ này. Việc phụ

thuộc vào đồng tiền USD quá nhiều sẽ gây ra rủi ro cho nền kinh tế quốc gia khi đồng

tiền này trên thế giới có chiều hướng biến động xấu. Đồng thời cũng khuyến khích các

doanh nghiệp sử dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá như hợp đồng kỳ hạn, hợp

đồng hoán đổi, quyền chọn…để kết quả hoạt động của các doanh nghiệp xuất nhập

khẩu ổn định hơn, điều này tác động tích cực tới giá cổ phiếu của các công ty này.

3.1.4 Kiểm soát lạm phát kịp thời và hiệu quả

Thực hiện chính sách tiền tệ linh hoạt:

Giải pháp này trước hết, đòi hỏi phải hình thành cơ chế lãi suất linh hoạt, ứng biến

với diễn biến của thị trường tiền tệ một cách có hiệu quả đi đôi với điều chỉnh các quan

hệ tín dụng hướng vào các ho ạt động kinh tế trọng yếu, mà các hoạt động đó tác động

có hiệu lực trong kiềm chế lạm phát. Đồng thời đòi hỏi phải có sự phối họp đồng bộ

giữa ngân hàng trung ương, hệ thống ngân hàng thương mại, các định chế tài chính

trung gian khác và kể cả ngân sách nhà nước trong việc bảo đảm các thanh khoản của

nền kinh tế… đây có thể được xem như giải pháp trung tâm và có tính quyết định trong

kiềm chế lạm phát, phù hợp với các động thái trong thời lạm phát.

Bên cạnh công cụ về lãi suất vẫn cần thiết phải sử dụng linh hoạt dự trữ bắt buộc

nhằm kiểm soát việc mở rộng tín dụng đối với tất cả các định chế tài chính cũng như

các tổ chức tín dụng. Tỷ lệ dự trữ bắt buộc đưa ra phải phù hợp với mục tiêu của chính

sách tiền tệ trong thời kỳ lạm phát cao. Do đó, NHNN c ần phải có biện pháp tăng

cường kiểm tra việc chấp hành DTBB đi đôi với việc xử phạt nghiêm trường hợp vi

phạm quy chế. Song dự trữ bắt buộc được xem là một khoản thuế NHNN đánh vào các

TCTD nên khi NHNN tăng tỷ lệ DTBB các TCTD phải đối mặt với chi phí vốn cao

hơn. Theo đó, NHNN c ần điều chỉnh loại tiền gửi phải DTBB một cách linh ho ạt, phối

hợp đồng bộ với các công cụ khác của NHNN.

Công cụ nghiệp vụ thị trường mở (OMO): Để điều tiết khối lượng tiền trong lưu

thông NHNN việc mua bán tín phiếu kho bạc, trái phiếu Chính phủ cũng như các

phương tiện có giá khác. Hiệu quả thực thi chính sách này phụ thuộc vào khả năng điều

tiết linh hoạt và chủ động khối lượng tiền cung ứng trong những trường hợp cần thiết

và điều quan trọng là sự điều tiết này phải tạo được phản ứng của thị trường. Trong c ác

công cụ điều tiết trực tiếp và gián tiếp thì OMO được coi là công cụ điều tiết có hiệu

quả nhất. Do đó, để hoàn thiện công cụ này, NHNN cần tập trung hoàn thiện hành lang

pháp lý, phát triển các công cụ trên OMO….Trong điều kiện Việt Nam hiện nay,

NHNN cần kết hợp hài hòa giữa hai công cụ DTBB và OMO để kiểm soát lượng tiền

cung ứng, qua đó kiểm soát lạm phát.

Như vậy, NHNN phải linh hoạt sử dụng hợp lý các công cụ chính sách tiền tệ trong

kiểm soát lạm phát.

Kiểm soát chặt chẽ chính sách tài khóa:

Chính phủ cần tăng cường rà soát chặt chẽ các hạng mục đầu tư của doanh nghiệp

nhà nước, kiên quyết cắt bỏ các công trình đầu tư kém hiệu quả. Khẩn trương hoàn

thành các công trình, các dự án đặc biệt là các công trình trọng điểm, hoàn thành dứt

điểm các công trình dây dưa kéo dài để chúng sớm phát huy tác dụng. Đồng thời, tạo

điều kiện và tập trung vốn cho những công trình sắp hoàn thành, những công trình đầu

tư sản xuất hàng hoá thuộc mọi thành phần kinh tế đẩy nhanh tiến độ, sớm đưa vào sản

xuất. Công khai minh bạch thông qua giám sát chi tiêu công của các tổ chức phi chính

phủ, các tổ chức đoàn thể chính trị xã hội và tổ chức quần chúng.

Điều hành chính sách tài khóa trong đó nâng cao hiệu quả chi tiêu công, thắt chặt

tiết kiệm các khoản chi phí như vật tư, văn phòng, hành chính đặc biệt phải tuân theo

Nghị quyết 01 yêu cầu các tập đoàn, Tổng công ty nhà nước tiết giảm từ 5%-10% chi

phí quản lý, mục tiêu thu ngân sách tăng từ 5%-8% so với mức Quốc hội đã giao, kiểm

soát và tiết kiệm chặt chẽ chi tiêu công, phấn đấu giảm bội chi ngân sách xuống dưới

4,8% để đảm bảo an toàn nợ công trong giới hạn có thể kiểm soát được, từ đó góp phần

kiểm soát lạm phát.

Thực hiện đồng bộ các biện pháp khác

Ngăn chặn sự leo thang của giá cả, thường xuyên tổ chức kiểm tra, kiểm soát thị

trường ngăn chặn các hành vi gian lận thương mại, đầu cơ găm hàng thao túng giá cả

thị trường. Tiếp tục thực hiện các biện pháp quản lý thị trường vàng, thị trường ngoại

hối.

Theo dõi sát tình hình giá cả thị trường và diễn biến chỉ số giá tiêu dùng, kịp thời có

biện pháp bình ổn giá theo quy định của pháp luật nhằm bình ổn thị trường, giá cả,

kiềm chế tốc độ tăng CPI; Đồng thời tiếp tục chỉ đạo tăng cường công tác thanh tra,

kiểm tra việc chấp hành quy định của pháp luật về giá, thuế, phí; Xử lý nghiêm những

đơn vị, cá nhân có hành vi vi phạm, lợi dụng thời gian cao điểm để tăng giá, phí tùy

tiện, trái pháp luật hoặc tăng giá dây chuyền khi yếu tố hình thành giá không có biến

động lớn.

3.2 Những giải pháp cụ thể trong nội tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam

3.2.1 Nâng cao chất lƣợng hàng hóa tính trong chỉ số VN-Index

Đối với hàng hóa đã được niêm yết: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM cần siết

chặt hơn việc quản lý niêm yết đối với các doanh nghiệp niêm yết trên sàn nhằm đảm

bảo tuân thủ chặt quy định pháp lý về điều kiện hiệu quả kinh doanh, công bố thông

tin, thanh khoản quá thấp và quản trị công ty, qua đó sàng lọc các cổ phiếu kém chất

lượng ra khỏi rổ tính chỉ số VN-Index. Quan điểm sàng lọc cổ phiếu yếu trên sàn của

cơ quan quản lý là vừa phải làm liên tục, chặt chẽ, vừa đảm bảo giảm thiểu xáo trộn

cho thị trường.

Bên cạnh đó, đối với các doanh nghiệp lần đầu nộp hồ sơ niêm yết thì HOSE cần

chặt chẽ hơn trong xét duyệt hồ sơ, luôn chặt chẽ trong áp những tiêu chuẩn niêm yết

mới đã được triển khai theo hướng khắt khe hơn hơn tại Nghị định 58/2012.

3.2.2 Xây dựng mới bộ chỉ số giá cổ phiếu trên HOSE

Để khắc phục những nhược điểm của chỉ số VN-Index, Sở giao dịch chứng khoán

TP.HCM đã đưa chỉ số VN30-Index áp dụng từ ngày 06/02/2012. Tuy nhiên, VN30-

Index hay VN-Index chưa thể đáp ứng nhu cầu thông tin, giao dịch và đầu tư đa dạng

trên thị trường, đặc biệt là khi hai chỉ số này có hệ số tương quan cao (84% tính từ đầu

năm 2013 đến nay) do kinh tế trong nước phục hồi chậm kéo TTCK Việt Nam chưa có

dấu hiệu khởi sắc, cổ phiếu niêm yết có chất lượng giảm dần. Vì vậy, để thu hút nhà

đầu tư, quỹ đầu tư chỉ số cũng như để triển khai sản phẩm phái sinh trong thời gian tới

thì HOSE cần nhanh chóng triển khai bộ chỉ số mới HOSE-Index gồm VN30,

VNMidcap, VNSmallcap, VN100, VNAllshare và các chỉ số ngành.

Cụ thể về cách tính các chỉ số mới như sau: sau khi sàng lọc cổ phiếu đáp ứng các

điều kiện về tư cách tham gia (là cổ phiếu không bị cảnh báo do vi phạm công bố thông

tin, bị kiểm soát, bị tạm ngừng giao dịch trong vòng 3 tháng và có thời gian niêm yết

trên HOSE từ 6 tháng trở lên), free float (tỷ lệ cổ phiếu tự do chuyển nhượng), tính

thanh khoản sẽ được sắp xếp vào các chỉ số VN30, VN Midcap, VN Smallcap. Để lựa

chọn ra chỉ số VN 30 vẫn dựa trên top 50 cổ phiếu hàng đầu về giá trị vốn hóa chưa

điều chỉnh free float, sau đó lấy top 30 cổ phiếu về giá trị giao dịch để vào VN30. Các

cổ phiếu còn lại sắp xếp theo thứ tự giảm dần về giá trị vốn hóa lấy top 70 cổ phiếu để

đưa vào VNMidcap. Các cổ phiếu còn lại là VNSmallcap. Chỉ số VN100 là 100 cổ

phiếu thuộc VN30 và VNMidcap. Chỉ số VNAllshare là tập hợp tất cả cổ phiếu 3 chỉ

số. Trong tiêu chí sàng lọc, HOSE nâng tỷ lệ free float từ 5% lên 10% và đưa thêm tiêu

chí về tỷ suất quay vòng chứng khoán để sàng lọc cổ phiếu vào bộ chỉ số. Phương pháp

sàng lọc và mức tỷ lệ mới này đang tiệm cận với tiêu chuẩn của các bộ chỉ số trên thế

giới.

Sự ra đời của bộ chỉ số mới này sẽ khắc phục được nhược điểm của chỉ số VN-

Index, đồng thời giúp nhà đầu tư đạt hiệu quả cao khi đầu tư vào các cổ phiếu được

niêm yết trên HOSE và hướng đến mục đích cuối cùng là góp phần phát triển TTCK

Việt Nam.

3.2.3 Khơi thông nguồn vốn của nhà đầu tƣ vào cổ phiếu

Chính phủ cần có những giải pháp cụ thể áp dụng cho từng đối tượng đầu tư để

khơi thông nguồn vốn. Chẳng hạn muốn khơi thông nguồn vốn từ nhà đầu tư cá nhân,

tổ chức trong nước thì NHNN nên dần xóa bỏ hạn chế tín dụng đối với lĩnh vực chứng

khoán, giảm dần lãi suất trên thị trường…còn khơi thông nguồn vốn từ nhà đầu tư cá

nhân, tổ chức nước ngoài thì Ủy ban chứng khoán nhà nước nên thay đổi một số quy

định nhằm “cởi trói’’dòng vốn ngoại như giảm thiểu các thủ tục hành chính giúp việc

mở tài khoản dễ dàng, nới lỏng “room’’ cho nhà đầu tư nước ngoài, yếu tố quan trọng

nữa là Chính phủ cần phải giữ ổn định tỷ giá hối đoái.

Hiện nay, “room” đối với nhà đầu tư nước ngoài tham gia TTCK Việt Nam là 49%

đối với doanh nghiệp thông thường và 30% đối với các doanh nghiệp tài chính ngân

hàng. Trong những năm gần đây nhà đầu tư nước ngoài đang quan tâm trở lại đối với

TTCK Việt Nam sau giai đoạn khủng hoảng, năm 2012 mặc dù nền kinh tế được đánh

giá là còn nhiều khó khăn, song lượng vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài (FII) vào TTCK

Việt Nam đã đạt 300 triệu USD, tăng 25% so với năm 2011. Tuy nhiên, hiện tại một số

cổ phiếu có thanh khoản cao trên thị trường đã hết “room’’ như FPT, REE, DHG,

PNJ…do đó để thu hút dòng vốn nước ngoài vào thị trường chứng khoán thì Chính phủ

phải có định hướng về nới “room”. Trước hết, xem xét kinh nghiệm thu hút vốn nước

ngoài vào TTCK của các nước trong khu vực Châu Á: đối với Thái Lan, “room” cũng

được đặt ra đối với nhà đầu tư nước ngoài nhưng nhà đầu tư nước ngoài được phép

mua cổ phiếu trên giới hạn cho phép với điều kiện các cổ phiếu vượt thêm không có

quyền biểu quyết và không tham dự đại hội cổ đông; đối với Hàn Quốc chính phủ nước

này cho phép nhà đầu tư nước ngoài được phép nắm giữ 100% cổ phiếu của các Công

ty Hàn Quốc; đối với Nhật Bản, Chính phủ Nhật Bản thực hiện chính sách mở cửa thị

trường từ ngay khi thông qua Luật Chứng khoán năm 1948, ban đầu quy định “room”

sau một thời gian dài đã nới lỏng và gỡ bỏ quy định giới hạn này. Nhìn chung, tiến

trình của các nước Châu Á là ban đầu giới hạn tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài

nhưng về sau nới lỏng dần và tiến tới việc gỡ bỏ. Chính vì thế, bài học cho Việt Nam là

Chính phủ Việt Nam cũng nên đi theo tiến trình này, cụ thể là nên xem xét thực hiện

theo trường hợp của Thái Lan vẫn giữ “room” đối với nhà đầu tư nước ngoài tham gia

vào TTCK nhưng nhà đầu tư nước ngoài được phép mua cổ phiếu trên giới hạn cho

phép với điều kiện các cổ phiếu vượt thêm không có quyền biểu quyết và tham dự đại

hội cổ đông.

Bên cạnh đó, muốn khơi thông nguồn vốn vào cổ phiếu thì cần phải có những cổ

phiếu mới hấp dẫn được niêm yết, tính minh bạch thông tin cao và những giải pháp tạo

niềm tin cho nhà đ ầu tư quay lại thị trường chứng khoán.

3.2.4 Nâng cao năng lực quản lý, giám sát công bố thông tin

Bất cân xứng thông tin là vấn đề cấp bách hiện nay trên TTCK Việt Nam nói chung

và trên HOSE nói riêng. Đối với các nhà đầu tư thì sự minh bạch trong công bố thông

tin của các tổ chức niêm yết là vấn đề hết sức quan trọng bởi đại bộ phận các nhà đầu

tư đều cần thông tin trước khi thực hiện đầu tư, sự chậm trễ hay che giấu thông tin của

các tổ chức phát hành ảnh hưởng không nhỏ đến lợi ích cũng như niềm tin của nhà đầu

tư. Mặt khác, khi sự minh bạch trong các báo cáo tài chính của các công ty niêm yết

chưa cao sẽ làm cho VN-Index biến động tiêu cực trước những tin đồn không chính

xác hay những tin đồn thất thiệt. Do đó, Ủy ban chứng khoán Nhà nước cần tăng cường

công tác thanh tra, giám sát, xử lý nghiêm các vi phạm về công bố thông tin, về thông

tin rò rỉ, về tin đồn gây bất lợi cho hệ thống thị trường tài chính nói chung và thị trường

chứng khoán nói riêng. Sở giao dịch chứng khoán với tư cách là đơn vị quản lý trực

tiếp cần có các biện pháp cũng như các chế tài xử phạt thật nặng để răng đe đối với các

cá nhân, tổ chức niêm yết khi sai phạm trong việc công bố thông tin. Cụ thể việc quản

lý, giám sát công bố thông tin của tổ chức niêm yết trên TTCK căn cứ vào thông tư

52/2012/TT-BTC ngày 05/04/2012. Bên cạnh đó, để hỗ trợ cho hoạt động quản lý,

giám sát TTCK, cần xây dựng cơ chế pháp lý để các tổ chức tự quản bao gồm sở giao

dịch chứng khoán, hiệp hội ngành nghề chứng khoán, trung tâm lưu ký và thanh toán

bù trừ chứng khoán tham gia sâu vào hoạt động quản lý và giám sát TTCK. Theo đó,

các tổ chức tự quản này có quyền được ban hành quy chế điều chỉnh hoạt động của

thành viên, giám sát hoạt động của các thành viên tham gia thị trường, điều tra các

hành vi bất thường, và áp dụng một số biện pháp chế tài dưới sự giám sát của

UBCKNN.

Ngoài ra, theo trực quan và kết quả nghiên cứu định lượ ng cho thấy các yếu tố vĩ

mô tác động lên VN-Index trong ngắn và dài hạn, qua đó cho thấy thông tin thực tế hay

dự báo về kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn đến chỉ số giá cổ phiếu. Vì vậy, thông tin vĩ

mô cần được chính phủ quản lý một cách hiệu quả. Đặc biệt là Chính Phủ cần quan

tâm hơn đến mức độ tin cậy của các số liệu báo cáo vĩ mô, đảm bảo số báo cáo phải

chính xác phản ánh được tình hình xác thực của hoạt động kinh tế và kết quả thực hiện

chính sách vĩ mô.

3.2.5 Phát triển các nhà đầu tƣ tổ chức

Hiện nay, số lượng các nhà đầu tư tham gia TTCK Việt Nam chủ yếu là các nhà đầu

tư cá nhân, các nhà đầu tư có tổ chức chỉ chiếm 4% số lượng tài khoản giao dịch và tập

trung vào các tổ chức tín dụng, công ty bảo hiểm, quỹ đầu tư. Tuy nhiên, thực tế TTCK

Việt Nam và kinh nghiệm thế giới cho thấy NĐT có tổ chức là một thiết chế rất quan

trọng để bảo đảm cho TTCK phát triển ổn định và hiệu quả bởi vì NĐT tổ chức có

khuynh hướng khá ổn định và phân bổ nguồn lực và nguồn vốn cho các doanh nghiệp

có nhu cầu hiệu quả cao… Bên cạnh đó, NĐT tổ chức có thể đạt được quy mô kinh tế

nhất định, thuê được những chuyên gia đầu tư giỏi, xây dựng được chiến lược đầu tư

tốt hơn và xây dựng được hệ thống quản lý rủi ro vững chắc.

Do đó, Bộ tài chính và Ủy ban chứng khoán nhà nước cần phải tạo điều kiện và

khuyến khích thành lập nhà đầu tư tổ chức dưới dạng quỹ đầu tư về chứng khoán như

quỹ mở, quỹ ETF, quỹ hưu trí… Cụ thể, để khuyến khích quỹ đầu tư cần thực hiện một

số chính sách như: việc bán lại số cổ phiếu do Nhà nước nắm giữ trong các công ty cổ

phần nên ưu tiên trước hết cho các quỹ đầu tư; ban hành các chính sách ưu đãi về thuế

TNDN đối với hoạt động của quỹ và đồng thời khuyến khích các loại hình quỹ này nên

miễn, giảm thuế đối với NĐT đầu tư vào quỹ để tăng sự hiện diện của quỹ tại Việt

Nam ngày càng nhiều hơn; hoàn thiện cơ sở pháp lý cho ho ạt động đầu tư cũng như

các thiết chế bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của nhà đầu tư tổ chức.

3.2.6 Triển khai sản phẩm chứng khoán phái sinh để phòng ngừa rủi ro

Với Việt Nam, một thị trường chứng khoán đang ở giai đoạn đầu phát triển với

những biến động tương đối mạnh theo các thái cực nóng và lạnh thì nhu cầu sử dụng

các chứng khoán phái sinh để phòng ngừa rủi ro trở thành một nhu cầu cấp thiết. Các

công cụ phòng ngừa rủi ro phổ biến là hợp đồng quyền chọn, hợp đồng kỳ hạn, hợp

đồng tương lai (hợp đồng giao sau), hợp đồng hoán đổi rủi ro vỡ nợ và các chứng

khoán tổng hợp. Các công cụ này được sử dụng để phòng ngừa rủi ro giá cả trước

những biến động khó lường của thị trường chứng khoán do bất ổn của các nhân tố vĩ

mô, chính trị …gây nên.

Tại Việt Nam, phái sinh tiền tệ là công cụ phái sinh xuất hiện sớm nhất, chủ yếu ở

các ngân hàng (Vietcombank, Techcombank, Eximbank, HSBC, Citibank…) nhưng s ố

lượng khách hàng còn ít với khối lượng giao dịch khá nhỏ so với nhu cầu có thật của

thị trường về phòng ngừa rủi ro tỷ giá và lãi suất. Bên cạnh đó, trên thị trường hàng

hóa, các giao dịch kỳ hạn và tương lai đối với các hàng hóa cơ bản như gạo, cà phê,

cao su, thép được các doanh nghiệp sử dụng nhiều trên các Sở giao dịch phái sinh nước

ngoài như COMEX (sàn giao dịch vàng, cao su, tơ lụa và gia súc) hoặc LME (sàn giao

dịch kim loại London). Trong nước có ba sàn giao dịch là Trung tâm giao dịch cà phê

Buôn Ma Thuột, Sở giao dịch hàng hóa Việt Nam và Sàn giao dịch hàng hóa Sài Gòn

Thương tín đã bước đầu triển khai một số sản phẩm phái sinh. Cụ thể, sàn giao dịch

hàng hóa Việt Nam thực hiện niêm yết và giao dịch hợp đồng tương lai của cà phê, cao

su và thép thỏi cán nóng.

Đối với TTCK Việt Nam trong giai đoạn đầu nên tập trung xây dựng và phát triển

hợp đồng quyền chọn và hợp đồng tương lai (hợp đồng giao sau).

Quyền chọn là một hợp đồng cho phép người mua quyền được phép lựa chọn việc

thực hiện hay không thực hiện việc mua hay bán một số lượng chứng kho án nhất định

trước hoặc trong một khoảng thời gian xác định với một mức giá được xác định trước.

Các hàng hóa cơ sở của hợp đồng quyền chọn có thể là cổ phiếu, trái phiếu, ngoại tệ,

hợp đồng tương lai, nhóm chứng khoán hay chỉ số chứng khoán….Quyền chọn gồm có

quyền chọn mua hoặc quyền chọn bán. Trong hợp đồng quyền chọn người mua quyền

chọn có nghĩa vụ trả phí quyền chọn cho người bán quyền chọn. Phí quyền chọn là

mức giới hạn tối đa thiệt hại của người mua quyền chọn. Nghĩa là, giả sử nếu người

mua quyền chọn mua xét thấy giá chứng khoán cơ sở tại thời điểm thực hiện quyền

mua giảm rất nhiều so với giá thực hiện quyền chọn nên không thực hiện quyền chọn

thì sẽ mất phí quyền chọn. Người bán quyền chọn phải thực hiện nghĩa vụ bán hàng

hoặc mua hàng tùy thuộc vào loại hợp đồng quyền chọn khi người mua quyền chọn

thực hiện quyền chọn.

Hợp đồng tương lai là một hợp đồng mua hoặc bán hàng hóa được giao trong tương

lai mà theo giá tại thời điểm giao kết hợp đồng; các bên có nghĩa vụ thực hiện hợp

đồng bao gồm giao hàng và thanh toán theo giá xác định; được thiết kế để chấp nhận

hoặc chuyển rủi ro; được thanh toán bù trừ thông qua tổ chức thanh toán bù trừ trung

gian; hợp đồng được hoàn thành bằng việc giao hàng và thanh toán thực tế hoặc cân

đối lời lỗ trước thời điểm giao hàng. Không phải hàng hóa nào cũng có thể trở thành

hàng hóa cơ sở cho hợp đồng tương lai. Chỉ có những hàng hóa thỏa mãn những điều

kiện luật định mới được giao dịch theo hợp đồng tương lai, thông thường là các hàng

hóa có tính thanh khoản cao như cổ phiếu phổ thông, trái phiếu chính phủ, chứng chỉ

quỹ,…và khối lượng giao dịch của chứng khoán cơ sở phải đạt được mức tối thiểu nhất

định. Bên mua và bên bán trong hợp đồng tương lai buộc phải đóng tiền bảo chứng

(tiền ký quỹ) vào tổ chức thanh toán bù trừ. Nếu xảy ra lỗ cho một hợp đồng tương lai

thì tổ chức thanh toán bù trừ sẽ chuyển tiền từ tài khoản bảo chứng để bù đ ắp khoản lỗ,

nếu số dư tiền bảo chứng không đủ đạt mức tối thiểu thì khách hàng phải nộp bổ sung

cho đủ. Nếu một hợp đồng tương lai có lãi, số tiền lãi sẽ được chuyển vào tài khoản

bảo chứng của khách hàng. Khách hàng có quyền rút số tiền này ra nhưng phải bảo

đảm mức bảo chứng tối thiểu. Hợp đồng tương lai có thể chấm dứt khi đáo hạn và các

bên hoàn thành nghĩa vụ giao hàng và thanh to án trên thực tế hoặc trước thời điểm giao

hàng, một vị thế mở được đóng lại bằng cách ký một hợp đồng ở vị thế ngược lại.

Trong trường hợp này, số tiền bảo chứng còn lại không còn cần thiết và khách hàng có

thể rút lại số tiền này.

Cụ thể, TTCK phái sinh tại Việt Nam sẽ được phát triển trên nền tảng tài sản cơ sở

là các chứng khoán được niêm yết và giao dịch trên Sở Giao dịch Chứng khoán. Chứng

khoán phái sinh chuẩn hóa sẽ là các hợp đồng quyền chọn, hợp đồng tương lai được

giao dịch trên sàn Chứng khoán phái sinh tập trung. Các tài sản cơ sở có thể là cổ

phiếu, trái phiếu, chứng chỉ quỹ đầu tư hoặc chỉ số chứng khoán. Tài sản cơ sở phải có

mức độ biến động giá nhất định và cần phải có một trung tâm thanh toán bù trừ đóng

vai trò là một đối tác trung tâm bên cạnh hệ thống đăng ký, lưu ký, bù trừ và thanh toán

chứng khoán như hiện nay. Cơ quan này sẽ đóng vai trò trung gian trong mua bán và là

người chịu rủi ro cuối cùng và dự kiến trực thuộc Trung tâm Lưu ký Chứng khoán Việt

Nam.

Bênh cạnh đó, để chứng khoán phái sinh ra đời ở Việt Nam thì cơ quan quản lý cần

hoàn thiện hành lang pháp lý, xây dựng cấu trúc thị trường phù hợp và cơ sở hạ tầng

hiện đại, nhằm đáp ứng tính phức tạp và thanh khoản của giao dịch phái sinh. Một vấn

đề cũng cần phải chú trọng để thị trường có thể hoạt động tốt là cần phải đào tạo và

phổ cập kiến thức chứng khoán phái sinh cho các nhà đầu tư và những ai tham gia kinh

doanh trên thị trường

3.2.7 Nâng cao năng lực tài chính và đạo đức nghề nghiệp của các công ty

chứng khoán

Hiện tại, Việt Nam có 98 công ty chứng khoán đang ho ạt động trên thị trường,

trong đó chỉ có 44 công ty có vốn điều lệ từ 300 tỷ trở lên. Kết quả hoạt động kinh

doanh năm 2012 của các công ty chứng khoán cho thấy có đến 68 công ty chứng khoán

có lỗ lũy kế. Bên cạnh đó, theo thông tư 52/2012/TT-BTC ngày 05/04/2012, thông tư

226/2010/BTC ngày 31/12/2010, thông tư 165/2012/TT/BTC ngày 09/12/2012 về bổ

sung một số điều của thông tư 226 thì những công ty có tỉ lệ an toàn tài chính thấp

được đánh dấu kiểm soát đặc biệt. Theo đó, năm 2012 có 11 CTCK vào diện kiểm soát

đặc biệt và 3 CTCK vào diện kiểm soát. Trước tình hình này, sáp nhập, hợp nhất những

công ty yếu kém nhằm tăng quy mô, chất lượng hoạt động, giảm số lượng cho phù hợp

với nhu cầu của thị trường trong lúc này là cần thiết. Điều này sẽ phát triển các công ty

chứng khoán theo mô hình kinh doanh đa năng và chuyên doanh, từ đó từng bước nâng

cao chất lượng cung cấp dịch vụ chứng khoán.

Nhận thấy được tình trạng cấp bách nêu trên Bộ tài chính cũng đã ban hành quyết

định 62/QĐ-BTC ngày 10/01/2012 về việc phê duyệt đề án tái cấu trúc các công ty

chứng khoán. Bên cạnh đó, Thủ tướng chính phủ cũng ban hành quyết định 1826/QĐ-

TTg ngày 06/12/2012 về việc phê duyệt đề án tái cấu trúc TTCK và công ty bảo hiểm

đề án này đã đưa ra hệ thống các giải pháp và lộ trình tương đối hoàn chỉnh nhằm xử lý

triệt để những tồn đọng của TTCK. Tuy nhiên, trên thực tế để đề án tái cấu trúc TTCK

diễn ra nhanh chóng và đạt hiệu quả góp phần phát triển TTCK Việt Nam thì lộ trình

cụ thể cho việc giải quyết từng nhiệm vụ cụ thể, trách nhiệm và sự phối hợp của các cơ

quan hữu quan cũng như cơ chế để triển khai thực hiện cần phải xét đến.

Các công ty chứng khoán cũng cần nhanh chóng hoàn thiện việc xây dựng hệ thống

quản trị rủi ro theo quyết định 105/QĐ-UBCK ngày 20/02/2013 về việc ban hành quy

chế hướng dẫn việc thiết lập và vận hành hệ thống quản trị rủi ro cho công ty chứng

khoán. Điều này sẽ giúp các công ty chứng khoán giảm thiểu rủi ro, nâng cao năng lực

tài chính.

Đồng thời các công ty chứng khoán cần đặc biệt chú trọng tới việc nâng cao chất

lượng đội ngũ nhân viên hành nghề chứng khoán (nhân viên hành nghề chứng khoán

phải có chứng chỉ hành nghề phù hợp với chuyên môn), ứng dụng công nghệ thông tin

trên hệ thống theo dõi thị trường, nâng cao chất lượng nghiệp vụ không chỉ ở kĩ năng,

kiến thức mà cần đề cao đạo đức nghề nghiệp. Vì trong thời gian qua có r ất nhiều lãnh

đạo và nhân viên của Công ty chứng khoán bị bắt do lừa đảo chiếm đoạt tài sản trong

quá trình ký kết hợp đồng hợp tác đầu tư chứng khoán, cố ý công bố thông tin sai lệch,

che giấu sự thật trong hoạt động chứng khoán, thao túng giá chứng khoán, sử dụng tài

khoản chứng khoán của khách hàng làm tài s ản đảm bảo cho các kho ản vay của chính

mình, có trường hợp sử dụng nghiệp vụ để lấy tiền của công ty bằng cách tạm ứng tiền

thông qua tài khoản 02 lần và sửa các lệnh tạm ứng ngay trên hệ thống, thậm chí có

CTCK cấu kết mang tính có tổ chức như nhân viên môi giới cấu kết với kế toán, IT để

rút tiền của khách hàng và CTCK. Chính vì thế, việc cần thiết hiện nay là phải xây

dựng những tiêu chuẩn đạo đức nghề nghiệp cho những người hành nghề chứng khoán

và UBCKNN nên thể chế hóa những chuẩn mực đạo đức đó thành luật buộc các nhân

viên chứng khoán phải tuân thủ.

Mục đích của việc nâng cao năng lực tài chính và đạo đức nghề nghiệp của các công

ty chứng khoán là để khôi phục niềm tin của nhà đầu tư tham gia thị trường chứng

khoán cũng như thị trường cổ phiếu và giúp TTCK được ổn định và phát triển.

Tóm lại, để khắc phục hạn chế của các nhân tố kinh tế vĩ mô và nội tại TTCK

Việt Nam nhằm ổn định và phát triển bền vững thị trường chứng khoán Việt Nam

thì cần kết hợp những giải pháp nêu trên một cách đồng bộ và hiệu quả.

Kết luận chƣơng 3

Trên cơ sở phân tích trực quan cùng với mô hình định lượng của chương 2 về tìm

hiểu sự tác động của nhân tố kinh tế vĩ mô lên VN-Index cũng như mối quan hệ trong

ngắn và dài hạn giữa chúng, tác giả đã đưa ra những giải pháp nhằm ổn định và phát

triển TTCK Việt Nam. Có hai nhóm giải pháp được đưa ra: thứ nhất là nhóm giải pháp

ổn định kinh tế vĩ mô, thứ hai là nhóm giải pháp cần thiết trong nội tại TTCK Việt

Nam.

KẾT LUẬN CHUNG

Bài nghiên cứu đã phát hiện ra tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến VN-

Index, mỗi nhân tố kinh tế vĩ mô có chiều hướng tác động khác nhau. Qua phân tích

trực quan với chuỗi dữ liệu được thu thập từ tháng 1/2002 đến tháng 12/2012 cho thấy

chiều hướng tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên VN-Index hầu như không theo

một chiều nhất định. Vì thế, điều này được làm rõ qua mô hình VECM với mục tiêu

xem sự tác động trong ngắn hạn cũng như mối quan hệ ngắn hạn giữa VN-Index và các

nhân tố kinh tế vĩ mô. Kết quả cho thấy lạm phát, cung tiền, lãi suất huy động, tỷ giá

tác động ngược chiều lên VN-Index trong khi đó lãi suất trái phiếu chính phủ tác động

cùng chiều lên VN-Index. Sự tác động này tiếp tục được xem xét trong dài hạn bằng

kiểm định Jonhansen và chiều hướng tác động của lạm phát, cung tiền, lãi suất huy

động vẫn không thay đổi trong dài hạn, chỉ có lãi suất trái phiếu chính phủ và tỷ giá là

có chiều ngược lại so với ngắn hạn. Như vậy, trong dài hạn tất cả các biến kinh tế vĩ

mô trong nghiên cứu này đều tác động ngược chiều lên VN-Index ngoại trừ tỷ giá.

Cuối cùng tác giả sử dụng phân tích phân rã phương sai của VN-Index để phát hiện

các biến vĩ mô nào trong nghiên cứu này tác động mạnh hoặc yếu đến sự biến động của

VN-Index. Kết quả cho thấy lãi suất huy động, lạm phát là hai nhân tố vĩ mô chính tác

động đến sự biến động của VN-Index. Cung tiền là một trong những biến theo lý

thuyết và thực tế quan sát có sự ảnh hưởng lớn đến VN-Index lại có tỷ trọng tác động

rất thấp trong việc giải thích biến động của VN-Index. Điều này làm hoài nghi về mức

độ tin cậy của chuỗi dữ liệu, tính đại chúng của thông tin và có thể là tính thị trường

hàm chứa dữ liệu chưa đúng như những gì công chúng biết đến.

Qua bài nghiên cứu này của tác giả cũng giúp cho nhà đầu tư trên TTCK dự đoán

được biến động của VN-Index trước những thông tin về kinh tế vĩ mô hay nói cách

khác là giúp nhà đầu tư đạt được hiệu quả cao khi đầu tư vào cổ phiếu trên TTCK Việt

Nam. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu này cũng giúp cho các nhà điều hành chính sách vĩ

mô có một cái nhìn tổng quát hơn về TTCK và qua đó có những quyết định phù hợp

với mục tiêu đề ra và hướng đến việc xây dựng một TTCK ổn định và phát triển bền

vững.

Trong bài nghiên cứu này, tôi đã cố gắng thu thập đồng thời trình bày những nhân

tố kinh tế vĩ mô đến TTCK nhưng vẫn còn một số hạn chế: dữ liệu được thu thập từ

giai đoạn tháng 1/2002 –tháng 12/2012 nhưng không hiệu chỉnh dữ liệu của thời kỳ

khủng hoảng toàn cầu cuối năm 2008, đầu năm 2009 trước khi đưa vào chạy mô hình

do đó, kết quả định lượng của nghiên cứu đạt được sẽ có phần sai lệch với thực tế; tác

giả chỉ mới nghiên cứu 4 yếu tố vĩ mô tác động lên VN-Index trong khi đó còn rất

nhiều yếu tố vĩ mô khác cần nghiên cứu như dự trữ ngoại hối, lãi suất cho vay, giá trị

xuất nhập khẩu, giá vàng…; đối với yếu tố lãi suất huy động tác giả chỉ thu thập được

mức lãi suất huy động do ngân hàng Nhà nước công bố nên có sự chênh lệch so với

thực tế trên thị trường. Những nghiên cứu tiếp theo có thể dựa vào những hạn chế này

để thực hiện nghiên cứu mới hoặc thực hiện kiểm định những yếu tố kinh tế vĩ mô này

với HNX-Index.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng việt

1. Bùi Kim Yến và cộng sự, 2012. Giáo trình Thị trường tài chính. Nhà xuất bản Kinh

tế TP.Hồ chí Minh.

2. Damodar N Gujarati, niên khóa 2003-2004. Chuỗi thời gian trong kinh tế lượng.

Chương trình giảng dạy kinh tế Fullright

3. Lê Thị Thanh Loan, 2012. Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường

chứng khoán Việt Nam. Luận văn thạc sĩ. Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí

Minh.

4. Lê Thị Thu Thủy và Đỗ Minh Tuấn, 2013. Hoàn thiện pháp luật để phát triển bền

vững thị trường chứng khoán. Tạp chí nghiên cứu lập pháp, số 01, trang 28-37.

5. Nguyễn Thị Nhung và Phan Diên Vỹ, 2013. Giải pháp cho chính sách tiền tệ và

chính sách tài khóa c ủa Việt Nam năm 2013. Tạp chí Phát triển và hội nhập, số

10(20) tháng 05-06/2013.

6. Nguyễn Văn Ngọc, 2011. Giáo trình tiền tệ, ngân hàng và thị trường tài chính. Nhà

xuất bản Đại học kinh tế quốc dân.

7. Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Thị Phương Thảo, 2012. Phân tích tác động của

các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí phát triển

và hội nhập, số 8 (18), trang 34-41.

8. Ramu Ramanathan, niên khóa 2003-2004. Các mô hình độ trễ phân phối. Chương

trình giảng dạy kinh tế Fullright.

9. Trần Huy Hoàng, 2011. Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản

lao động xã hội.

10. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2005. Giáo trình Tài chính quốc tế. Nhà xuất bản thống

kê.

11. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2007. Giáo trình Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Nhà

xuất bản thống kê.

Tiếng anh

12. Abeyratna Gunasekarage, Anirut Pisedtasalasai, and David M Power, 2004.

Macroeconomic influence on the stock market: evidence from an emerging market

in South Asia. Journal of Emerging Market Finance, 3(3), 285-304.

13. Ali Anari and James Kolari, 2011. Stock prices and Inflation. The Journal of

Financial Research, Vol. XXIV, No. 4, Pages 587-602.

14. Andreas Humpe and Peter Macmillan, 2007. Can macroeconomic variables explain

long term stock market movements? A comparison of the US and Japan. Centre for

dynamic macroeconomic analysis working paper series.

15. Asma Rafique, Amara, Muhammad Akram Naseem and Naheed Sultana, 2013.

Impact of Macroeconomic Variables on Stock Market Index (A Case of Pakistan).

Elixir International Journal.

16. Daferighe Emmanuel E. B.Sc and Charlie, Samuel Sunday B.Sc, 2012. The impact

of inflation on stock market performance in Nigeria. American Jornal of social and

Management Sciences.

17. Gautam Goswami and Sung-Chang Jung, 1997. Stock Market and Economic

Forces: Evidence From Korea. Journal of Finance, 56, 500-757.

18. Johansen, S.1995. Likelihood Based Inference in Cointegrated Vector Error

Correction Models. Oxford University Press, Oxford.

19. Kate Phylaktis and Fabiola Ravazzolo, 2005. Stock prices and exchange rate

dynamics. Journal of International Money and Finance, 24 (2005) 1031-1053.

20. Kuwornu, 2012. Effect of Macroeconomic Variables on the Ghanaian Stock

Market Returns: A Co-integration Analysis. Agris on-line Papers in Economics

and Informatics, Vol IV, Number 2, 2012.

21. Mahedi Masuduzzaman, 2012. Impact of the Macroeconomic Variables on the

Stock Market Returns: The Case of Germany and the United Kingdom. Global

Journal of Management and Business Research, 12, issue16, version 1(2012).

22. Md. Mahmudul Alam and Md. Gazi Salah Uddin, 2009. Relationship between

Interest Rate and Stock Price: Empirical Evidence from Developed and Developing

Countries. International Journal of Business and Management, Vol.4, No.3.

23. Menike, 2006. The Effect of Macroeconomic Variables on Stock Prices in

Emerging Sri Lankan Stock Market. Sabaragamuwa University Journal, vol 6, no.

1, pp 50-67.

24. Mohamed Asmy, Wisam Rohilina, Aris Hassama and Md. Fouad, 2009. Effects of

macroeconomic variables on stock prices in Malaysia: An approach of error

correction model. Munich Personal RePEc Archive Paper No. 20970.

25. Mohammed Omrana and John Pointon, 2001. Does the inflation rate affect the

performance of the stock market? The case of Egypt. Emerging Markets Review 2

2001 263-279.

26. Muhammad Mubashir Hussain and Muhammad Aamir, 2012. The Impact of

Macroeconomic Variables on Stock Prices: An Empirical Analysis of Karachi

Stock Exchange.

Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 3 (3) September 2012.

27. Muhammed Monjurul Quadir, 2012. The Effect of Macroeconomic Variables On

Stock Returns on Dhaka Stock Exchange. International Journal of Economics and

Financial Issues, Vol 2, No 4(2012), pp. 480-487.

28. Nadeem Sohail and Zakir Hussain, 2009. Long-run and short run relation between

macroeconomic variables and stock prices in Pakistan: The case of Lahore Stock

Exchange. Pakistan Economic and Social Review 47, 2 (2009):183-198.

29. Naeem Muhammad, Abdul Rasheed, 2001. Stock Prices and Exchange Rates: Are

they Related? Evidence from South Asian Countries. The Pakistan Development

Review, 535-550.

30. Naik Pramod Kumar and Padhi Puja, 2012. The impact of Macro economic

Fundamentals on Stock Prices revisited: An Evidence from Indian Data . Munich

Personal RePEc Archive, Paper No. 38980.

31. Samuel Antwi, Atta Mills Fiifi Emire Ebenezer, Xicang Zhao, 2012. The Effect of

Macroeconomic Variables on Stock Prices in Emerging Stock Market: Empirical

Evidence from Ghana. International Journal of Social Science Tomorrow, Vol. 1

No. 10

32. Saurabh singh, Dr. L.KTripathi and Kirtilalwani, 2012. An empirical stydy of

impact of exchange rate & inflation rate on performance of BSE Sensex.

A Journal of Multidisciplinary Research, Vol.1 Issue 3.

33. Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad and Yew Wah Lai, 2011. The Role of

Macroeconomic Variables on Stock Market Index in China and India. International

Journal of Economics and Finance, Vol 3, No 4.

34. Shahnaz Mashayekh, Hadise Haji Moradkhani and Mahboobeh Jafari, 2011.

Impact of the Macroeconomic Variables on Stock Market: the case of Iran.

International conference on business and economic research, 2nd.

35. Soren Johansen and Morten Orregaard Nielsen, 2010. Likelihood inference for a

fractionally cointegrated vector autoregressive model. Economics and Management

Aarhus University, Denmark.

36. Taofik Mohammed Ibrahim and Omosola M. Agbaje, 2013. The relationship

between stock return and inflation in Nigeria. European Scientific Journal, vol.9,

No.4.

37. Tulin Anlas, 2012, The Effects of Changes in Foreign Exchange Rates On

ISE-100 Index. Journal of Applied Economics and Business Research. JAEBR,

2(1): 34-45.

38. Yu Hsing, 2011. Impacts of Macroeconomic variables on the stock market in

Bulgaria and policy implications. Journal of Economics and Business, Volume

XIV – 2011, No 2 (41-53).

39. Zohaib Khan, Sangeen Khan, Lala Rukh, 2012. Impact of Interest rate, exchange

rate and inflation on Stock return of KSE 100 Index. International jounal of

Economics and research, vol 3 Issue 5, 142-155.

Các thông tin tham khảo trên Internet

Tra cứu chỉ số VN-Index

http://priceboard.fpts.com.vn/user/stock/thongke/?a=1&c=1&t=1&b=01/11/2000&

e=30/12/2005&p=3 [Ngày truy cập: 20/05/2013]

Những quy định của sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh:

http://www.hsx.vn/hsx/Modules/Quydinh/Giaodich.aspx

[Ngày truy cập: 20/05/2013]

Tra cứu dữ liệu kinh tế vĩ mô:

http://www.imf.org/external/data.htm [Ngày truy cập: 20/05/2013]

Thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam, những khuyến nghị chính sách của

Ủy ban chứng khoán Nhà nước:

http://ecna.gov.vn/ct/ht/Lists/BaiViet/Attachments/99/Thuc%20trang%20tinh%20h

inh%20CK%20VN%20-%20UBCKNN.pdf [Ngày truy cập: 03/08/2013]

Kỳ vọng gì ở động thái nới “room” cho các nhà đầu tư nước ngoài

http://cafef.vn/thi-truong-chung-khoan/vdsc-ky-vong-gi-o-dong-thai-noi-room-

cho-cac-ndt-nuoc-ngoai-201306171522540001ca31.chn [Ngày truy cập:

06/09/2013]

Đẩy nhanh ban hành chính sách, góp phần phát triển thị trường chứng khoán Việt

Nam:http://www.tapchitaichinh.vn/Chung-khoan/Day-nhanh-ban-hanh-chinh-sach-

gop-phan-phat-trien-thi-truong-chung-khoan-Viet-Nam/29904.tctc [Ngày truy cập

11/09/2013]

PHỤ LỤC 1: KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG

1/VNI a) Augme nted Dickey-Fuller test statistic Null Hypothesis: LNVNI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 9 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -2.391736 -4.034997 -3.447072 -3.148578

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNVNI) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 14:31 Sample (adjusted): 11 132 Included observations: 122 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.3820

0.019636 0.091804 0.101608 0.101926 0.100205 0.100231 0.100618 0.100855 0.100654 0.093182 0.105002 0.000277

-2.391736 5.000344 0.578893 -0.956913 0.743971 0.946929 -1.735787 0.548484 0.801148 2.223111 2.502436 0.932997

0.0185 0.0000 0.5638 0.3407 0.4585 0.3458 0.0854 0.5845 0.4248 0.0283 0.0138 0.3529

-0.046963 0.459050 0.058820 -0.097534 0.074550 0.094912 -0.174651 0.055317 0.080639 0.207153 0.262761 0.000259

Variable LNVNI(-1) D(LNVNI(-1)) D(LNVNI(-2)) D(LNVNI(-3)) D(LNVNI(-4)) D(LNVNI(-5)) D(LNVNI(-6)) D(LNVNI(-7)) D(LNVNI(-8)) D(LNVNI(-9)) C @TREND(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.331238 Mean dependent var 0.264362 S.D. dependent var 0.081725 Akaike info criterion 0.734694 Schwarz criterion 138.7411 Hannan-Quinn criter.

0.006428 0.095285 -2.077723 -1.801918 -1.965700

1.994022

F-statistic Prob(F-statistic)

4.953005 Durbin-Watson stat 0.000003

Null Hypothesis: D(LNVNI) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -6.948733 -2.582872 -1.943304 -1.615087

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNVNI,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 14:51 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.078103

0.0000

-6.948733

-0.542714

Prob.* 0.0000

0.000799 0.096954 -2.139382 -2.117324 -2.130419

Variable D(LNVNI(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.272308 Mean dependent var 0.272308 S.D. dependent var 0.082706 Akaike info criterion 0.882400 Schwarz criterion 140.0599 Hannan-Quinn criter. 1.952421

b) Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: LNVNI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)

Adj. t-Stat

Prob.*

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

-1.548942 -4.029595 -3.444487 -3.147063

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LNVNI) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 14:54 Sample (adjusted): 2 132 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.8075 0.008445 0.016238

-0.995671 1.127723 0.012867

0.019283 0.104308 0.000269

0.3213 0.2615 0.9898

-0.019199 0.117630 3.47E-06

0.004604 0.092799 -1.890552 -1.824708 -1.863797 1.075470

Variable LNVNI(-1) C @TREND(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.011850 Mean dependent var -0.003590 S.D. dependent var 0.092965 Akaike info criterion 1.106240 Schwarz criterion 126.8312 Hannan-Quinn criter. 0.767496 Durbin-Watson stat 0.466298

Null Hypothesis: D(LNVNI) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level

Adj. t-Stat -6.873927 -2.582872 -1.943304

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

10% level

-1.615087

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LNVNI,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 14:55 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.078103

0.0000

-6.948733

-0.542714

0.006788 0.006466

0.000799 0.096954 -2.139382 -2.117324 -2.130419

Variable D(LNVNI(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.272308 Mean dependent var 0.272308 S.D. dependent var 0.082706 Akaike info criterion 0.882400 Schwarz criterion 140.0599 Hannan-Quinn criter. 1.952421

2/ CPI

a) Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: LNCPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 12 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -3.395355 -4.036983 -3.448021 -3.149135

Prob.* 0.0569

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNCPI) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 14:57 Sample (adjusted): 14 132 Included observations: 119 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.017080 0.087225 0.096522 0.097001 0.099505 0.099511 0.100037 0.099867 0.099779 0.099859 0.100010 0.097102 0.087067 0.072185 0.000148

-3.395355 5.238982 0.994934 1.591292 -0.361533 1.315821 -0.382679 -0.528313 0.575723 -1.235890 -0.194155 -1.489503 4.547625 3.422809 3.433684

0.0010 0.0000 0.3221 0.1146 0.7184 0.1911 0.7027 0.5984 0.5660 0.2193 0.8464 0.1394 0.0000 0.0009 0.0009

-0.057994 0.456970 0.096033 0.154357 -0.035974 0.130938 -0.038282 -0.052761 0.057445 -0.123415 -0.019417 -0.144634 0.395949 0.247074 0.000509

0.008127 0.009096 -6.995842 -6.645532 -6.853592 1.764159

Variable LNCPI(-1) D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNCPI(-3)) D(LNCPI(-4)) D(LNCPI(-5)) D(LNCPI(-6)) D(LNCPI(-7)) D(LNCPI(-8)) D(LNCPI(-9)) D(LNCPI(-10)) D(LNCPI(-11)) D(LNCPI(-12)) C @TREND(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.492156 Mean dependent var 0.423793 S.D. dependent var 0.006905 Akaike info criterion 0.004958 Schwarz criterion 431.2526 Hannan-Quinn criter. 7.199101 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: LNCPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -3.078230 -4.030157 -3.444756 -3.147221

Prob.* 0.1159

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNCPI) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 15:09 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-3.078230 6.929594 3.109665 3.292671

0.012950 0.072786 0.055430 0.000110

0.0026 0.0000 0.0023 0.0013

-0.039863 0.504380 0.172367 0.000362

0.007560 0.008974 -6.965302 -6.877070 -6.929451 2.024738

Variable LNCPI(-1) D(LNCPI(-1)) C @TREND(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.349614 Mean dependent var 0.334128 S.D. dependent var 0.007323 Akaike info criterion 0.006757 Schwarz criterion 456.7446 Hannan-Quinn criter. 22.57700 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: D(LNCPI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 12 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.809453 -3.486551 -2.886074 -2.579931

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p- values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNCPI,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 15:08 Sample (adjusted): 15 132 Included observations: 118 after adjustments

Prob.* 0.0600

t-Statistic

Coefficient Std. Error

Prob.

-2.809453 0.032755 0.242074 1.152162 0.431159 1.449130 0.602587 -0.091631 0.521536 -0.923993 -0.716459 -1.519893 3.687252 2.443720

0.145126 0.155664 0.143869 0.136248 0.129239 0.125439 0.119029 0.115223 0.113140 0.108946 0.107858 0.101959 0.090969 0.001324

0.0059 0.9739 0.8092 0.2519 0.6672 0.1503 0.5481 0.9272 0.6031 0.3576 0.4753 0.1316 0.0004 0.0162

-0.407725 0.005099 0.034827 0.156979 0.055722 0.181778 0.071726 -0.010558 0.059007 -0.100666 -0.077276 -0.154967 0.335424 0.003235

-0.000158 0.008511 -7.023933 -6.695208 -6.890461 2.060899

Variable D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-1),2) D(LNCPI(-2),2) D(LNCPI(-3),2) D(LNCPI(-4),2) D(LNCPI(-5),2) D(LNCPI(-6),2) D(LNCPI(-7),2) D(LNCPI(-8),2) D(LNCPI(-9),2) D(LNCPI(-10),2) D(LNCPI(-11),2) D(LNCPI(-12),2) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.427493 Mean dependent var 0.355930 S.D. dependent var 0.006830 Akaike info criterion 0.004852 Schwarz criterion 428.4121 Hannan-Quinn criter. 5.973637 Durbin-Watson stat 0.000000

a) Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: LNCPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 7 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.382314 -4.029595 -3.444487 -3.147063

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.3870 7.49E-05 0.000212

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LNCPI) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 15:11 Sample (adjusted): 2 132 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-2.209545 2.279334 2.546991

0.015189 0.065060 0.000128

0.0289 0.0243 0.0120

-0.033561 0.148294 0.000327

0.007671 0.009030 -6.615291 -6.549447 -6.588536 0.958492

Variable LNCPI(-1) C @TREND(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.074070 Mean dependent var 0.059603 S.D. dependent var 0.008757 Akaike info criterion 0.009816 Schwarz criterion 436.3016 Hannan-Quinn criter. 5.119730 Durbin-Watson stat 0.007261

Null Hypothesis: D(LNCPI) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -6.565839 -3.481217 -2.883753 -2.578694

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LNCPI,2) Method: Least Squares

Prob.* 0.0000 5.69E-05 6.51E-05

Date: 08/25/13 Time: 15:11 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-6.336107 3.946352

0.073941 0.000877

0.0000 0.0001

-0.468498 0.003462

-0.000150 0.008682 -6.904975 -6.860859 -6.887049 1.979337

Variable D(LNCPI(-1)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.238758 Mean dependent var 0.232811 S.D. dependent var 0.007604 Akaike info criterion 0.007401 Schwarz criterion 450.8234 Hannan-Quinn criter. 40.14626 Durbin-Watson stat 0.000000

3) EXR

a)

Augme nted Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: LNEXR has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.319638 -4.030157 -3.444756 -3.147221

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNEXR) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:13 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.8786

Variable LNEXR(-1) D(LNEXR(-1)) C

-0.020205 0.197085 0.193647

-1.319638 2.258086 1.321390

0.015311 0.087280 0.146548

0.1893 0.0257 0.1888

1.785657

4.28E-05

0.0766

0.002448 0.008239 -6.777054 -6.688823 -6.741203 1.985537

7.65E-05 @TREND(1) 0.068527 Mean dependent var R-squared Adjusted R-squared 0.046349 S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.008046 Akaike info criterion 0.008157 Schwarz criterion 444.5085 Hannan-Quinn criter. 3.089855 Durbin-Watson stat 0.029563

Null Hypothesis: D(LNEXR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -9.186525 -3.481217 -2.883753 -2.578694

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNEXR,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:17 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.0000

0.086538 0.000742

-9.186525 2.617190

0.0000 0.0099

-0.794988 0.001941

-2.54E-05 0.010388 -6.779748 -6.735632 -6.761822 1.985468

Variable D(LNEXR(-1)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.397341 Mean dependent var 0.392633 S.D. dependent var 0.008096 Akaike info criterion 0.008389 Schwarz criterion 442.6836 Hannan-Quinn criter. 84.39224 Durbin-Watson stat 0.000000

b) Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: LNEXR has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.185739 -4.029595 -3.444487 -3.147063

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LNEXR) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:19 Sample (adjusted): 2 132 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.9088 6.49E-05 8.02E-05

-1.083069 1.085832 1.693519

0.015389 0.147322 4.29E-05

0.2808 0.2796 0.0928

-0.016668 0.159967 7.27E-05

0.002454 0.008208 -6.759151 -6.693307 -6.732396 1.610563

Variable LNEXR(-1) C @TREND(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.029329 Mean dependent var 0.014162 S.D. dependent var 0.008149 Akaike info criterion 0.008500 Schwarz criterion 445.7244 Hannan-Quinn criter. 1.933786 Durbin-Watson stat 0.148801

Null Hypothesis: D(LNEXR) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 6 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -9.120734 -3.481217 -2.883753 -2.578694

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LNEXR,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:20 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.0000 6.45E-05 6.00E-05

-9.186525 2.617190

0.086538 0.000742

0.0000 0.0099

-0.794988 0.001941

-2.54E-05 0.010388 -6.779748 -6.735632 -6.761822 1.985468

Variable D(LNEXR(-1)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.397341 Mean dependent var 0.392633 S.D. dependent var 0.008096 Akaike info criterion 0.008389 Schwarz criterion 442.6836 Hannan-Quinn criter. 84.39224 Durbin-Watson stat 0.000000

4/ M2

a) Augmented Dickey-Fuller test statistic Null Hypothesis: M2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 12 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level

t-Statistic -1.118504 -3.486064

Prob.* 0.7069

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

5% level 10% level

-2.885863 -2.579818

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(M2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:21 Sample (adjusted): 14 132 Included observations: 119 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-1.118504 2.246566 0.765094 0.948445 0.936244 -1.139814 -0.060463 -0.276951 -0.637662 -0.791958 -0.881090 1.762667 -5.157124 1.090134

0.030334 0.085566 0.087406 0.087249 0.088508 0.090107 0.090043 0.089774 0.088836 0.089197 0.088998 0.089070 0.089574 0.866377

0.2659 0.0268 0.4459 0.3451 0.3513 0.2570 0.9519 0.7824 0.5251 0.4302 0.3803 0.0809 0.0000 0.2781

-0.033928 0.192231 0.066874 0.082751 0.082865 -0.102705 -0.005444 -0.024863 -0.056647 -0.070640 -0.078416 0.157001 -0.461942 0.944467

0.063091 2.557766 4.403132 4.730088 4.535899 1.888268

Variable M2(-1) D(M2(-1)) D(M2(-2)) D(M2(-3)) D(M2(-4)) D(M2(-5)) D(M2(-6)) D(M2(-7)) D(M2(-8)) D(M2(-9)) D(M2(-10)) D(M2(-11)) D(M2(-12)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.417175 Mean dependent var 0.345016 S.D. dependent var 2.070028 Akaike info criterion 449.9267 Schwarz criterion -247.9864 Hannan-Quinn criter. 5.781309 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: D(M2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 11 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic

t-Statistic -6.402320

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

-2.584539 -1.943540 -1.614941

Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(M2,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:23 Sample (adjusted): 14 132 Included observations: 119 after adjustments

t-Statistic

Coefficient Std. Error

Prob.

-6.402320 2.948480 3.547781 4.279678 4.960347 4.317129 4.308572 4.106156 3.628660 3.201110 2.936712 5.543774

0.223706 0.207001 0.185186 0.167832 0.156889 0.151948 0.147341 0.145263 0.144748 0.137121 0.116854 0.087178

0.0000 0.0039 0.0006 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0004 0.0018 0.0041 0.0000

-1.432234 0.610339 0.657001 0.718266 0.778226 0.655979 0.634830 0.596471 0.525242 0.438938 0.343166 0.483296

-0.017568 3.068611 4.381363 4.661611 4.495163

Variable D(M2(-1)) D(M2(-1),2) D(M2(-2),2) D(M2(-3),2) D(M2(-4),2) D(M2(-5),2) D(M2(-6),2) D(M2(-7),2) D(M2(-8),2) D(M2(-9),2) D(M2(-10),2) D(M2(-11),2) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.590249 Mean dependent var 0.548125 S.D. dependent var 2.062771 Akaike info criterion 455.2876 Schwarz criterion -248.6911 Hannan-Quinn criter. 1.901708

b) Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: M2 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 7 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.412586 -3.480818 -2.883579 -2.578601

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.1403 6.181929 13.84106

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(M2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:25 Sample (adjusted): 2 132 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-1.630842 1.560456

0.024577 0.694574

0.1054 0.1211

-0.040081 1.083853

0.008843 2.521491 4.690042 4.733938 4.707879 1.430513

Variable M2(-1) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.020201 Mean dependent var 0.012606 S.D. dependent var 2.505548 Akaike info criterion 809.8327 Schwarz criterion -305.1977 Hannan-Quinn criter. 2.659646 Durbin-Watson stat 0.105363

Null Hypothesis: D(M2) has a unit root

Exogenous: None Bandwidth: 7 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -9.030221 -2.582872 -1.943304 -1.615087

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(M2,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:38 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.084855

0.0000

-8.615717

-0.731091

Prob.* 0.0000 5.885707 7.772988

0.023269 3.056773 4.625789 4.647847 4.634751

Variable D(M2(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.365216 Mean dependent var 0.365216 S.D. dependent var 2.435433 Akaike info criterion 765.1419 Schwarz criterion -299.6763 Hannan-Quinn criter. 2.071288

5/ DR

a) Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: DR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

t-Statistic

Prob.*

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

-2.071262 -3.482879 -2.884477 -2.579080

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DR) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:40 Sample (adjusted): 7 132 Included observations: 126 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.2567

0.020907 0.088977 0.102859 0.101292 0.103033 0.090695 0.195095

-2.071262 6.479619 -0.901248 2.397871 -1.033953 -1.882260 2.022037

0.0405 0.0000 0.3693 0.0180 0.3033 0.0622 0.0454

-0.043305 0.576538 -0.092701 0.242884 -0.106531 -0.170711 0.394490

0.013095 0.781874 1.918750 2.076321 1.982766 1.945707

Variable DR(-1) D(DR(-1)) D(DR(-2)) D(DR(-3)) D(DR(-4)) D(DR(-5)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.411481 Mean dependent var 0.381808 S.D. dependent var 0.614750 Akaike info criterion 44.97215 Schwarz criterion -113.8812 Hannan-Quinn criter. 13.86710 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: D(DR) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 4 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -5.972694 -2.583444 -1.943385 -1.615037

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Prob.* 0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DR,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:41 Sample (adjusted): 7 132 Included observations: 126 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-5.972694 2.144714 1.119327 3.665090 2.322578

0.109268 0.106276 0.104372 0.092666 0.089663

0.0000 0.0340 0.2652 0.0004 0.0219

-0.652623 0.227931 0.116827 0.339631 0.208250

-0.007619 0.736474 1.922541 2.035092 1.968267

Variable D(DR(-1)) D(DR(-1),2) D(DR(-2),2) D(DR(-3),2) D(DR(-4),2) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.312691 Mean dependent var 0.289970 S.D. dependent var 0.620577 Akaike info criterion 46.59908 Schwarz criterion -116.1201 Hannan-Quinn criter. 1.952734

b) Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: DR has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.380630 -3.480818 -2.883579 -2.578601

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.1492 0.572376 1.353315

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(DR) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:42 Sample (adjusted): 2 132 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-1.656140 1.651089

0.022603 0.211924

0.1001 0.1012

-0.037433 0.349905

0.016718 0.767491 2.310452 2.354348 2.328289 0.875319

Variable DR(-1) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.020819 Mean dependent var 0.013229 S.D. dependent var 0.762397 Akaike info criterion 74.98121 Schwarz criterion -149.3346 Hannan-Quinn criter. 2.742799 Durbin-Watson stat 0.100124

Null Hypothesis: D(DR) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -6.086932 -2.582872 -1.943304 -1.615087

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(DR,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:43 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Prob.* 0.0000 0.408923 0.427011

t-Statistic

Coefficient Std. Error

Prob.

0.073787

0.0000

-6.008767

-0.443366

-0.007385 0.726208 1.959034 1.981092 1.967997

Variable D(DR(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.218599 Mean dependent var 0.218599 S.D. dependent var 0.641945 Akaike info criterion 53.16005 Schwarz criterion -126.3372 Hannan-Quinn criter. 1.903846

5/ TBR

a) Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: TBR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 7 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.934162 -3.483751 -2.884856 -2.579282

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(TBR) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:47 Sample (adjusted): 9 132 Included observations: 124 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.3158

Variable TBR(-1) D(TBR(-1)) D(TBR(-2)) D(TBR(-3)) D(TBR(-4)) D(TBR(-5)) D(TBR(-6)) D(TBR(-7)) C

-0.065577 0.149809 -0.055248 -0.029741 -0.082458 0.056764 -0.189299 0.313540 0.506044

0.033905 0.091457 0.091041 0.091273 0.092950 0.091902 0.095979 0.102947 0.271161

-1.934162 1.638023 -0.606846 -0.325851 -0.887121 0.617650 -1.972288 3.045636 1.866214

0.0556 0.1042 0.5451 0.7451 0.3769 0.5380 0.0510 0.0029 0.0646

0.016210 1.028868 2.864344 3.069041 2.947497 1.961437

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.154237 Mean dependent var 0.095401 S.D. dependent var 0.978560 Akaike info criterion 110.1218 Schwarz criterion -168.5893 Hannan-Quinn criter. 2.621483 Durbin-Watson stat 0.011298

Null Hypothesis: D(TBR) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 6 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic -3.972704 -2.583744 -1.943427 -1.615011

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(TBR,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:48 Sample (adjusted): 9 132 Included observations: 124 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.0001

0.267183 0.238314 0.212952 0.184154 0.153266 0.125427 0.102768

0.0001 0.4768 0.7276 0.9686 0.4812 0.5425 0.0059

-1.061438 0.170104 0.074364 0.007263 -0.108314 -0.076607 -0.288346

-3.972704 0.713779 0.349207 0.039441 -0.706707 -0.610771 -2.805799

Variable D(TBR(-1)) D(TBR(-1),2) D(TBR(-2),2) D(TBR(-3),2) D(TBR(-4),2) D(TBR(-5),2) D(TBR(-6),2) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.514601 Mean dependent var 0.489709 S.D. dependent var 0.985867 Akaike info criterion 113.7163 Schwarz criterion -170.5808 Hannan-Quinn criter.

0.008548 1.380097 2.864206 3.023415 2.928880

Durbin-Watson stat

1.950792

b) Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: TBR has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 9 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.074799 -3.480818 -2.883579 -2.578601

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(TBR) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:50 Sample (adjusted): 2 132 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

Prob.* 0.2552 0.961363 0.937355

-2.098614 2.041306

0.030733 0.246545

0.0378 0.0433

-0.064496 0.503273

0.018626 1.000916 2.829009 2.872905 2.846845 1.745603

Variable TBR(-1) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.033014 Mean dependent var 0.025518 S.D. dependent var 0.988063 Akaike info criterion 125.9386 Schwarz criterion -183.3001 Hannan-Quinn criter. 4.404179 Durbin-Watson stat 0.037801

Null Hypothesis: D(TBR) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 17 (Newey-West using Bartlett kernel)

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -10.61395 -2.582872 -1.943304 -1.615087

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(TBR,2) Method: Least Squares Date: 08/25/13 Time: 20:50 Sample (adjusted): 3 132 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.088084

0.0000

-10.25648

-0.903430

Prob.* 0.0000 0.992882 0.446603

0.008231 1.347758 2.846118 2.868176 2.855081

Variable D(TBR(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.449157 Mean dependent var 0.449157 S.D. dependent var 1.000289 Akaike info criterion 129.0746 Schwarz criterion -183.9977 Hannan-Quinn criter. 1.974677

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(LNVNI) D(LNCPI) D(LNEXR) D(M2) D(DR) D(TBR) Exogenous variables: C Date: 08/25/13 Time: 21:10 Sample: 1 132 Included observations: 119

FPE 1.41e-10 7.75e-11* 8.34e-11 8.05e-11 9.62e-11 9.91e-11 9.83e-11 1.11e-10 1.58e-10 1.71e-10 2.12e-10 3.10e-10 1.30e-10

LogL 342.4860 414.1077 446.0224 484.8314 511.5175 547.8663 587.5576 620.7175 642.3333 682.1260 716.5667 744.6211 851.3057

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SC -5.515104* -5.273043 -4.363640 -3.570107 -2.572828 -1.737947 -0.959242 -0.070765 1.011728 1.788729 2.655678 3.629961 3.282729

HQ -5.598328 -5.855611* -5.445552 -5.151363 -4.653428 -4.317890 -4.038530 -3.649397 -3.066247 -2.788591 -2.420985 -1.946046 -2.792622

AIC LR -5.655228 NA -6.253910 134.8172 -6.185250 56.85649 -6.232460 65.22520 -6.075925 42.15962 -6.081787 53.75952 -6.143826 54.70065 -6.096092 42.35541 -5.854342 25.43044 -5.918084 42.80221 -5.891878 33.57248 -5.758338 24.51811 -6.946314* 82.47880* * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

PHỤ LỤC 2: XÁC ĐỊNH ĐỘ TRỄ TỐI ƢU

PHỤ LỤC 3 : KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NG UYÊN TẮC PANTULA

Mô hình 2

Mô hình 3

Mô hình 4

r

n-r

Giá trị

Giá trị tới

Giá trị

Giá trị tới

Giá trị

Giá trị tới

thống kê

hạn 5%

thống kê

hạn 5%

thống kê

hạn 5%

0

6

326.2233

103.8473

302.9189

95.75366

358.2311

117.7082

1

5

212.8758

76.97277

189.6591

69.81889

242.4322

88.80380

2

4

134.4868

54.07904

111.4542

47.85613

157.3900

63.87610

3

74.46506

35.19275

53.88162

29.79707

85.69704

42.91525

4

2

40.20813

20.26184 20.07273* 15.49471

40.87008

25.87211

5

1

18.88722

9.164546

0.191156

3.841466

18.03182

12.51798

Ghi chú: * Chỉ ra rằng lần đầu tiên xuất hiện giả thuyết H0 không bị bác bỏ

PHỤ LỤC 4: KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT Date: 08/25/13 Time: 22:06 Sample (adjusted): 14 132 Included observations: 119 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LNVNI LNCPI LNEXR M2 DR TBR Lags interval (in first differences): 1 to 12

Trace

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesize d No. of CE(s)

Eigenvalue

Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5

0.613940 0.481691 0.383565 0.247315 0.153861 0.001605

302.9189 189.6591 111.4542 53.88162 20.07273 0.191156

95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0095 0.6620

Trace test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Max-Eigen

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesize d No. of CE(s)

0.05 Critical Value

Eigenvalue

Statistic

Prob.**

None *

0.613940

113.2598

40.07757

0.0000

At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5

0.481691 0.383565 0.247315 0.153861 0.001605

78.20490 57.57257 33.80889 19.88158 0.191156

33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0000 0.0000 0.0005 0.0058 0.6620

Max-eigenvalue test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

LNVNI -4.712415 -6.663316 14.98551 -7.816450 2.822470 -2.348061

LNCPI 11.37405 -13.03292 -26.15966 42.69572 16.33297 17.13594

LNEXR -58.08115 2.932463 38.60463 -55.96512 -58.03966 -10.49589

M2 0.408963 0.333354 -0.581695 -0.342493 -0.680169 -0.135291

DR 1.135980 4.011364 -3.416565 -0.139452 -1.636660 -2.517146

TBR 2.001664 -0.663243 3.260511 -2.746049 0.040703 0.238000

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(LNVNI) D(LNCPI) D(LNEXR) D(M2) D(DR) D(TBR)

0.004394 -0.000698 0.003219 -0.452976 0.025044 -0.102460

0.004072 -0.002240 -0.000468 0.191398 -0.102041 -0.234623

-0.028509 -0.000112 0.001280 -0.132174 -0.012701 -0.109001

-0.001258 -0.000180 0.001139 0.164975 -0.103448 0.089334

-0.000106 -4.73E-05 -3.73E-05 -0.034168 -0.003965 0.003762

-0.002793 -0.001000 2.32E-05 0.065414 0.046520 0.083127

Log likelihood

907.9355

1 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNVNI 1.000000

LNEXR 12.32514 (2.24173)

LNCPI -2.413635 (1.14345)

M2 -0.086784 (0.02292)

DR -0.241061 (0.11273)

TBR -0.424764 (0.08385)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNVNI) -0.020706

D(LNCPI)

(0.03317) 0.003288 (0.00304) D(LNEXR) -0.015169 (0.00293) 2.134611 (0.74206) -0.118018 (0.21023) 0.482836 (0.34261)

D(M2) D(DR) D(TBR)

947.0380

Log likelihood

2 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNVNI 1.000000 0.000000

LNEXR 5.273940 (0.98673) -2.921401 (0.45284)

M2 -0.066481 (0.00863) 0.008412 (0.00396)

LNCPI 0.000000 1.000000

DR -0.440439 (0.03811) -0.082605 (0.01749)

TBR -0.135153 (0.05446) 0.119989 (0.02500)

D(LNCPI)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNVNI) -0.047840 (0.05723) 0.018215 (0.00451) D(LNEXR) -0.012050 (0.00504) 0.859267 (1.26389) 0.561914 (0.34227) 2.046203 (0.52018)

-0.003096 (0.12131) 0.021258 (0.00956) 0.042715 (0.01067) -7.646644 (2.67885) 1.614747 (0.72546) 1.892431 (1.10253)

D(M2) D(DR) D(TBR)

Log likelihood

975.8243

3 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in

parentheses) LNVNI 1.000000 0.000000 0.000000

LNCPI 0.000000 1.000000 0.000000

LNEXR 0.000000 0.000000 1.000000

M2 -0.037839 (0.00700) -0.007454 (0.00428) -0.005431 (0.00162)

DR -0.394279 (0.02569) -0.108174 (0.01569) -0.008752 (0.00595)

TBR 0.245088 (0.03541) -0.090638 (0.02163) -0.072098 (0.00820)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNVNI) -0.475068 (0.09519) 0.016539 (0.00943) 0.007139 (0.01001) -1.121427 (2.62108) 0.371584 (0.71490) 0.412762 (1.05166)

D(LNCPI) D(LNEXR) D(M2) D(DR) D(TBR)

0.742701 (0.17495) 0.024184 (0.01733) 0.009218 (0.01840) -4.189018 (4.81731) 1.946998 (1.31393) 4.743869 (1.93285)

-1.343857 (0.38938) 0.029642 (0.03858) -0.138902 (0.04096) 21.76811 (10.7220) -2.244135 (2.92443) 1.055044 (4.30198)

992.7287

Log likelihood

4 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNVNI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

LNEXR 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000

LNCPI 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000

M2 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000

DR -0.449309 (0.04762) -0.119015 (0.02064) -0.016651 (0.00884) -1.454332 (1.02689)

TBR 0.305457 (0.04906) -0.078746 (0.02126) -0.063434 (0.00911) 1.595418 (1.05776)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNVNI) -0.465237 (0.10464)

0.689002 (0.29535)

-1.273470 (0.49880)

0.020169 (0.00478)

D(LNCPI)

0.017947 (0.01036) D(LNEXR) -0.001760 (0.01054) -2.410946 (2.84580) 1.180177 (0.73113) -0.285510 (1.12942)

D(M2) D(DR) D(TBR)

0.016490 (0.02925) 0.057829 (0.02976) 2.854708 (8.03244) -2.469771 (2.06367) 8.558034 (3.18785)

0.039726 (0.04939) -0.202621 (0.05026) 12.53527 (13.5654) 3.545322 (3.48518) -3.944526 (5.38371)

-0.000905 (0.00047) 2.56E-05 (0.00048) -0.101065 (0.12991) 0.019044 (0.03338) -0.087306 (0.05156)

1002.670

Log likelihood

5 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNVNI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

LNEXR 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000

LNCPI 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

M2 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000

DR 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000

TBR 2.824557 (0.68172) 0.588522 (0.17714) 0.029921 (0.02234) 9.749282 (1.86074) 5.606605 (1.54740)

D(LNCPI)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNVNI) -0.473121 (0.10552) 0.015126 (0.01009) D(LNEXR) -0.001695 (0.01066) -2.226317 (2.87184) 1.311479 (0.72755) -0.050887 (1.11764)

0.643384 (0.30821) 0.000162 (0.02947) 0.058208 (0.03114) 3.923115 (8.38813) -1.709958 (2.12503) 9.915742 (3.26442)

D(M2) D(DR) D(TBR)

-1.111364 (0.59290) 0.097749 (0.05669) -0.203969 (0.05991) 8.738651 (16.1363) 0.845303 (4.08795) -8.769177 (6.27979)

0.022069 (0.00608) -0.000225 (0.00058) 9.79E-06 (0.00061) -0.145558 (0.16552) -0.012597 (0.04193) -0.143846 (0.06442)

0.123477 (0.03133) -0.007735 (0.00300) -0.002793 (0.00317) 0.574709 (0.85262) -0.399193 (0.21600) -0.833649 (0.33181)

0.000000 0.000000

CointEq3 CointEq4 CointEq5

0.000000 0.000000

1.000000 0.000000

0.000000 1.000000

0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 9.749282 5.606605 0.029921 (0.02341) (1.94939) (1.62113) [ 1.27825] [ 5.00119] [ 3.45846]

-102.6086 -52.18058

Error Correction: D(LNVNI) D(LNCPI) D(LNEXR) D(M2)

D(DR) D(TBR)

-9.977957 -2.226317 1.311479 -0.050887 -0.001695 (0.01117) (3.00867) (0.76221) (1.17089) [-0.15172] [-0.73997] [ 1.72063] [-0.04346]

3.923115 -1.709958 9.915742 0.058208 (0.03263) (8.78779) (2.22628) (3.41995) [ 1.78410] [ 0.44643] [-0.76808] [ 2.89938]

8.738651 0.845303 -8.769177 -0.203969 (16.9052) (4.28272) (6.57899) (0.06276) [-3.24983] [ 0.51692] [ 0.19738] [-1.33291]

Cointegrating Eq: LNVNI(-1) LNCPI(-1) LNEXR(-1) M2(-1) DR(-1) TBR(-1) C CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4

CointEq1 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2.824557 (0.71420) [ 3.95484] -27.64190 -0.473121 (0.11055) [-4.27978] 0.643384 (0.32289) [ 1.99257] -1.111364 (0.62115) [-1.78921] 0.022069 (0.00637) [ 3.46362]

-0.145558 -0.012597 -0.143846 9.79E-06 (0.17341) (0.04393) (0.06749) (0.00064) [ 0.01520] [-0.83939] [-0.28675] [-2.13151]

PHỤ LỤC 5: MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH SAI SỐ VÉC TƠ Vector Error Correction Estimates Date: 08/25/13 Time: 22:13 Sample (adjusted): 14 132 Included observations: 119 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CointEq2 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.588522 (0.18558) [ 3.17124] -9.391327 0.015126 (0.01057) [ 1.43109] 0.000162 (0.03087) [ 0.00525] 0.097749 (0.05939) [ 1.64597] -0.000225 (0.00061) [-0.36997]

-0.002793 0.574709 -0.399193 -0.833649 (0.89324) (0.22629) (0.34762) (0.00332) [-0.84219] [ 0.64340] [-1.76406] [-2.39813]

5.902288 0.135189 2.671408 -0.017411 (0.01346) (3.62576) (0.91854) (1.41104) [-1.29339] [ 1.62788] [ 0.14718] [ 1.89322]

9.701602 -2.487278 -2.876025 0.006326 (0.01506) (4.05715) (1.02783) (1.57892) [ 0.42001] [ 2.39124] [-2.41993] [-1.82151]

-1.404910 -0.315321 4.205204 -0.012741 (0.01515) (4.08123) (1.03393) (1.58830) [-0.84086] [-0.34424] [-0.30497] [ 2.64762]

5.488365 -3.160749 -2.724565 -0.015290 (0.01660) (4.47153) (1.13281) (1.74019) [-0.92102] [ 1.22740] [-2.79019] [-1.56567]

3.347332 1.403465 0.110031 -0.010989 (0.01664) (4.48153) (1.13534) (1.74408) [-0.66047] [ 0.74692] [ 1.23616] [ 0.06309]

5.238309 -3.847582 -0.376248 0.024837 (0.01594) (4.29238) (1.08742) (1.67047) [ 1.55854] [ 1.22037] [-3.53826] [-0.22523]

-3.955997 1.262402 0.220977 -0.011771 (0.01602) (4.31592) (1.09339) (1.67963) [-0.73462] [-0.91661] [ 1.15458] [ 0.13156]

5.934594 -1.414704 -1.616481 0.019788 (4.25586) (1.07817) (1.65626) (0.01580) [ 1.25238] [ 1.39445] [-1.31213] [-0.97598]

0.012451 2.016642 -0.263001 -3.117203 (4.86985) (1.23372) (1.89520) (0.01808) [ 0.68869] [ 0.41411] [-0.21318] [-1.64479]

CointEq5 D(LNVNI(-1)) D(LNVNI(-2)) D(LNVNI(-3)) D(LNVNI(-4)) D(LNVNI(-5)) D(LNVNI(-6)) D(LNVNI(-7)) D(LNVNI(-8)) D(LNVNI(-9)) D(LNVNI(-10))

0.123477 (0.03282) [ 3.76219] 0.558274 (0.13322) [ 4.19056] 0.154459 (0.14907) [ 1.03614] -0.042233 (0.14996) [-0.28164] 0.203539 (0.16430) [ 1.23884] 0.188216 (0.16467) [ 1.14302] 0.130038 (0.15772) [ 0.82451] 0.099471 (0.15858) [ 0.62726] 0.423462 (0.15637) [ 2.70801] 0.294312 (0.17893) [ 1.64481] 0.216369 (0.16306) [ 1.32689]

-0.007735 (0.00314) [-2.46504] 0.000258 (0.01274) [ 0.02028] -0.024970 (0.01425) [-1.75195] -0.009839 (0.01434) [-0.68628] -0.006433 (0.01571) [-0.40954] -0.042414 (0.01574) [-2.69405] 0.005423 (0.01508) [ 0.35961] -0.029958 (0.01516) [-1.97590] -0.018439 (0.01495) [-1.23335] -0.035898 (0.01711) [-2.09835] -0.019298 (0.01559) [-1.23781]

1.222720 -0.540882 0.890087 0.001306 (0.01648) (4.43796) (1.12430) (1.72712) [ 0.07925] [ 0.27551] [-0.48108] [ 0.51536]

0.015472 -4.354025 -0.597383 0.904938 (4.14784) (1.05081) (1.61422) (0.01540) [ 1.00473] [-1.04971] [-0.56850] [ 0.56060]

2.236989 -0.072241 -2.825904 -0.003161 (0.01547) (4.16688) (1.05563) (1.62163) [-0.20433] [ 0.53685] [-0.06843] [-1.74263]

27.93597 5.019013 9.835226 0.009645 (0.11981) (32.2717) (8.17564) (12.5592) [ 0.08050] [ 0.86565] [ 0.61390] [ 0.78311]

-5.464051 15.81641 19.04671 0.029353 (0.12256) (33.0117) (8.36313) (12.8472) [ 0.23949] [-0.16552] [ 1.89121] [ 1.48256]

-34.07188 2.501153 31.45044 0.041891 (0.13544) (36.4803) (9.24184) (14.1971) [ 0.30930] [-0.93398] [ 0.27063] [ 2.21528]

-24.01802 13.64808 9.781682 -0.137116 (0.13196) (35.5426) (9.00430) (13.8322) [-1.03909] [-0.67575] [ 1.51573] [ 0.70717]

-40.35837 8.680034 29.35352 -0.048452 (0.14481) (39.0056) (9.88161) (15.1799) [-0.33458] [-1.03468] [ 0.87840] [ 1.93372]

-0.598552 -3.956821 3.355747 -0.223390 (0.13611) (36.6608) (9.28758) (14.2673) [-1.64126] [-0.01633] [-0.42603] [ 0.23521]

-9.077449 7.724884 21.23269 -0.147750 (48.0965) (12.1847) (18.7177) (0.17857) [-0.82742] [-0.18873] [ 0.63398] [ 1.13436]

-0.039651 73.81807 -19.78336 -0.154142 (43.2331) (10.9526) (16.8251) (0.16051) [-0.24703] [ 1.70744] [-1.80627] [-0.00916]

D(LNVNI(-11)) D(LNVNI(-12)) D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNCPI(-3)) D(LNCPI(-4)) D(LNCPI(-5)) D(LNCPI(-6)) D(LNCPI(-7)) D(LNCPI(-8)) D(LNCPI(-9))

0.222810 (0.15240) [ 1.46196] 0.091859 (0.15310) [ 0.59998] -0.268792 (1.18576) [-0.22668] -1.591361 (1.21296) [-1.31197] 0.209511 (1.34040) [ 0.15631] -2.863854 (1.30595) [-2.19293] -1.935659 (1.43319) [-1.35060] -5.804225 (1.34703) [-4.30889] -1.995487 (1.76722) [-1.12917] -2.348873 (1.58852) [-1.47866] -6.239674 (1.57119) [-3.97129]

-0.000950 (0.01457) [-0.06519] -0.017318 (0.01464) [-1.18309] 0.051514 (0.11337) [ 0.45439] -0.057632 (0.11597) [-0.49696] 0.182943 (0.12815) [ 1.42753] -0.017109 (0.12486) [-0.13702] 0.216516 (0.13703) [ 1.58012] 0.052994 (0.12879) [ 0.41148] 0.028692 (0.16896) [ 0.16981] 0.098096 (0.15188) [ 0.64589] -0.112348 (0.15022) [-0.74789]

-24.26048 7.468610 25.79391 0.046679 (0.15876) (42.7615) (10.8331) (16.6416) [ 0.29402] [-0.56734] [ 0.68942] [ 1.54997]

-0.054874 70.92699 -6.459700 -7.134519 (49.8625) (12.6321) (19.4050) (0.18512) [-0.29642] [ 1.42245] [-0.51137] [-0.36766]

-16.52111 -2.321960 36.54313 0.074901 (0.15636) (42.1159) (10.6696) (16.3903) [ 0.47902] [-0.39228] [-0.21762] [ 2.22956]

-12.02780 -5.330389 27.23841 -0.055270 (0.16221) (43.6899) (11.0683) (17.0028) [-0.34074] [-0.27530] [-0.48159] [ 1.60199]

-7.171118 -11.82766 24.39357 -0.254207 (0.13630) (36.7135) (9.30092) (14.2878) [-1.86500] [-0.19533] [-1.27167] [ 1.70730]

64.25756 -3.453599 15.65484 -0.311734 (0.13674) (36.8318) (9.33090) (14.3339) [-2.27970] [ 1.74462] [-0.37013] [ 1.09216]

33.89313 -13.29858 9.874232 -0.044207 (0.13024) (35.0803) (8.88718) (13.6522) [-0.33942] [ 0.96616] [-1.49638] [ 0.72327]

84.17465 -4.455073 19.31392 -0.159138 (0.11664) (31.4163) (7.95895) (12.2263) [-1.36437] [ 2.67933] [-0.55976] [ 1.57970]

66.31441 -7.620263 25.99684 0.073285 (0.12314) (33.1688) (8.40291) (12.9083) [ 0.59512] [ 1.99930] [-0.90686] [ 2.01396]

107.0390 -3.487438 29.26180 -0.117177 (36.0265) (9.12687) (14.0205) (0.13375) [-0.87607] [ 2.97112] [-0.38211] [ 2.08708]

-0.266622 -39.05664 -4.607803 29.40167 (37.6123) (9.52863) (14.6376) (0.13964) [-1.90933] [-1.03840] [-0.48357] [ 2.00864]

D(LNCPI(-10)) D(LNCPI(-11)) D(LNCPI(-12)) D(LNEXR(-1)) D(LNEXR(-2)) D(LNEXR(-3)) D(LNEXR(-4)) D(LNEXR(-5)) D(LNEXR(-6)) D(LNEXR(-7)) D(LNEXR(-8))

-1.243935 (1.83210) [-0.67897] -3.915196 (1.54747) [-2.53006] -1.076402 (1.60530) [-0.67053] -0.133326 (1.34897) [-0.09884] 0.224952 (1.35332) [ 0.16622] 0.846058 (1.28896) [ 0.65639] 1.692567 (1.15433) [ 1.46627] 1.763008 (1.21872) [ 1.44660] 2.473873 (1.32373) [ 1.86887] 2.968890 (1.38200) [ 2.14826] 1.228327 (1.45720) [ 0.84294]

0.172316 (0.17516) [ 0.98374] -0.227645 (0.14795) [-1.53864] 0.811403 (0.15348) [ 5.28667] -0.037724 (0.12897) [-0.29249] 0.108731 (0.12939) [ 0.84034] 0.101534 (0.12324) [ 0.82390] -0.059872 (0.11036) [-0.54249] -0.091864 (0.11652) [-0.78839] 0.065687 (0.12656) [ 0.51902] 0.052675 (0.13213) [ 0.39866] 0.039579 (0.13932) [ 0.28409]

22.71394 3.252485 29.20628 -0.333482 (0.14724) (39.6591) (10.0472) (15.4342) [-2.26488] [ 0.57273] [ 0.32372] [ 1.89231]

-0.214475 51.45302 12.63988 20.96418 (38.6637) (9.79498) (15.0468) (0.14354) [-1.49414] [ 1.33078] [ 1.29044] [ 1.39327]

40.82758 6.242854 7.078193 -0.149916 (0.12385) (33.3596) (8.45125) (12.9826) [-1.21044] [ 1.22386] [ 0.73869] [ 0.54521]

-30.68964 11.55837 32.01950 -0.015296 (0.11332) (30.5235) (7.73275) (11.8788) [-0.13498] [-1.00544] [ 1.49473] [ 2.69551]

-36.68853 14.95032 30.42649 0.011398 (0.11944) (32.1699) (8.14985) (12.5196) [ 0.09543] [-1.14046] [ 1.83443] [ 2.43031]

0.040915 -0.014254 0.144530 -0.000103 (0.00062) (0.16612) (0.04209) (0.06465) [-0.16653] [ 0.24629] [-0.33870] [ 2.23557]

0.098511 -0.021061 0.139848 0.000977 (0.00069) (0.18519) (0.04691) (0.07207) [ 1.42134] [ 0.53196] [-0.44892] [ 1.94047]

0.064074 -0.040854 0.160835 0.000724 (0.00065) (0.17641) (0.04469) (0.06866) [ 1.10575] [ 0.36321] [-0.91412] [ 2.34266]

0.046248 -0.029127 0.184677 0.000994 (0.00059) (0.15877) (0.04022) (0.06179) [ 1.68549] [ 0.29128] [-0.72413] [ 2.98880]

-0.054503 0.036613 0.107019 0.000739 (0.16211) (0.04107) (0.06309) (0.00060) [ 1.22863] [-0.33620] [ 0.89149] [ 1.69629]

0.001053 0.135120 -0.011515 0.049935 (0.15470) (0.03919) (0.06021) (0.00057) [ 1.83385] [ 0.87343] [-0.29382] [ 0.82941]

D(LNEXR(-9)) D(LNEXR(-10)) D(LNEXR(-11)) D(LNEXR(-12)) D(M2(-1)) D(M2(-2)) D(M2(-3)) D(M2(-4)) D(M2(-5)) D(M2(-6)) D(M2(-7))

2.374416 (1.42063) [ 1.67139] 2.148119 (1.22574) [ 1.75251] 1.657178 (1.12153) [ 1.47761] 2.088812 (1.18202) [ 1.76715] -0.016859 (0.00610) [-2.76198] -0.015589 (0.00680) [-2.29111] -0.009271 (0.00648) [-1.43029] -0.010754 (0.00583) [-1.84340] -0.013123 (0.00596) [-2.20305] -0.010613 (0.00568) [-1.86715] -0.015000 (0.00510) [-2.94396]

0.105882 (0.13582) [ 0.77955] 0.026217 (0.11719) [ 0.22371] 0.223137 (0.10723) [ 2.08097] 0.175175 (0.11301) [ 1.55006] -0.000279 (0.00058) [-0.47739] 5.81E-05 (0.00065) [ 0.08938] 9.52E-05 (0.00062) [ 0.15359] 0.000461 (0.00056) [ 0.82680] 0.000916 (0.00057) [ 1.60760] 0.001033 (0.00054) [ 1.90111] 0.000887 (0.00049) [ 1.82156]

-0.074444 0.005509 0.065291 -6.93E-06 (0.00051) (0.13867) (0.03513) (0.05397) [-0.01346] [-0.53683] [ 0.15681] [ 1.20982]

2.09E-05 -0.054499 0.010028 0.057955 (0.13805) (0.03497) (0.05373) (0.00051) [ 0.04076] [-0.39477] [ 0.28674] [ 1.07871]

-0.025565 0.019555 0.026937 -5.46E-05 (0.00045) (0.11989) (0.03037) (0.04666) [-0.12263] [-0.21324] [ 0.64386] [ 0.57735]

-0.199033 0.011722 0.034596 0.000549 (0.00049) (0.13100) (0.03319) (0.05098) [ 1.12872] [-1.51931] [ 0.35320] [ 0.67858]

-0.014360 0.014984 0.097978 0.000502 (0.00044) (0.11878) (0.03009) (0.04623) [ 1.13842] [-0.12089] [ 0.49792] [ 2.11947]

-0.655769 0.016490 0.083613 0.001104 (0.00043) (0.11703) (0.02965) (0.04555) [ 2.54127] [-5.60338] [ 0.55618] [ 1.83583]

-1.068849 0.518348 0.496077 -0.002469 (0.00334) (0.89856) (0.22764) (0.34969) [-0.74008] [-1.18951] [ 2.27705] [ 1.41860]

0.886200 -0.193789 0.961994 0.006474 (0.00378) (1.01681) (0.25760) (0.39571) [ 1.71507] [ 0.87155] [-0.75229] [ 2.43104]

0.054072 0.478302 0.615378 0.008184 (0.00338) (0.90927) (0.23035) (0.35386) [ 2.42421] [ 0.05947] [ 2.07640] [ 1.73904]

-0.313610 0.168661 0.809131 0.009476 (1.00424) (0.25441) (0.39082) (0.00373) [ 2.54155] [-0.31229] [ 0.66295] [ 2.07034]

0.004725 -0.745764 0.048023 0.622356 (0.90266) (0.22868) (0.35129) (0.00335) [ 1.40990] [-0.82618] [ 0.21000] [ 1.77164]

D(M2(-8)) D(M2(-9)) D(M2(-10)) D(M2(-11)) D(M2(-12)) D(DR(-1)) D(DR(-2)) D(DR(-3)) D(DR(-4)) D(DR(-5)) D(DR(-6))

-0.006579 (0.00507) [-1.29691] -0.009942 (0.00441) [-2.25706] -0.008225 (0.00481) [-1.70868] -0.010525 (0.00436) [-2.41160] -0.006469 (0.00430) [-1.50445] -0.115204 (0.03302) [-3.48933] -0.057446 (0.03736) [-1.53761] -0.100085 (0.03341) [-2.99571] -0.039491 (0.03690) [-1.07024] -0.005362 (0.03317) [-0.16166] -0.046907 (0.02857) [-1.64202]

0.000945 (0.00048) [ 1.94782] -0.000134 (0.00042) [-0.31876] 0.000601 (0.00046) [ 1.30538] 0.000337 (0.00042) [ 0.80844] 0.000273 (0.00041) [ 0.66435] 0.006021 (0.00316) [ 1.90737] 0.005293 (0.00357) [ 1.48192] 0.006739 (0.00319) [ 2.10974] 0.007708 (0.00353) [ 2.18494] 0.005172 (0.00317) [ 1.63098] 0.000876 (0.00273) [ 0.32061]

-1.790578 0.208086 0.972394 0.001815 (0.00289) (0.77748) (0.19696) (0.30257) [ 0.62867] [-2.30306] [ 1.05646] [ 3.21377]

-0.001070 -0.958165 -0.277896 0.126021 (0.83448) (0.21141) (0.32475) (0.00310) [-0.34534] [-1.14822] [-1.31452] [ 0.38805]

0.070735 0.275487 0.249899 0.001992 (0.00294) (0.79138) (0.20049) (0.30798) [ 0.67796] [ 0.08938] [ 1.37409] [ 0.81141]

0.737570 -0.198924 -0.180003 0.008084 (0.00329) (0.88622) (0.22451) (0.34489) [ 2.45697] [ 0.83226] [-0.88602] [-0.52191]

-0.732084 0.250463 -0.044063 0.011208 (0.00289) (0.77756) (0.19699) (0.30260) [ 3.88233] [-0.94152] [ 1.27148] [-0.14561]

-0.661354 -0.038667 -0.307048 0.009964 (0.00242) (0.65115) (0.16496) (0.25341) [ 4.12147] [-1.01567] [-0.23440] [-1.21167]

-0.648007 0.074376 0.105149 0.004961 (0.00278) (0.74912) (0.18978) (0.29154) [ 1.78367] [-0.86502] [ 0.39190] [ 0.36067]

1.920614 -0.267431 0.334769 -0.007366 (0.00256) (0.69006) (0.17482) (0.26855) [-2.87496] [ 2.78325] [-1.52976] [ 1.24657]

1.663479 -0.407964 -0.020767 -0.005908 (0.00248) (0.66869) (0.16940) (0.26023) [-2.37982] [ 2.48768] [-2.40823] [-0.07980]

1.437341 -0.372663 0.066611 -0.007091 (0.60993) (0.15452) (0.23737) (0.00226) [-3.13155] [ 2.35658] [-2.41178] [ 0.28062]

-0.007139 2.153594 -0.433983 -0.285478 (0.62979) (0.15955) (0.24510) (0.00234) [-3.05320] [ 3.41953] [-2.72004] [-1.16476]

D(DR(-7)) D(DR(-8)) D(DR(-9)) D(DR(-10)) D(DR(-11)) D(DR(-12)) D(TBR(-1)) D(TBR(-2)) D(TBR(-3)) D(TBR(-4)) D(TBR(-5))

0.010348 (0.03066) [ 0.33748] -0.057715 (0.02908) [-1.98486] 0.021655 (0.03256) [ 0.66504] -0.008208 (0.02857) [-0.28728] 0.010634 (0.02393) [ 0.44446] -0.003508 (0.02753) [-0.12743] 0.070916 (0.02536) [ 2.79694] 0.039269 (0.02457) [ 1.59827] 0.054580 (0.02241) [ 2.43544] 0.039973 (0.02314) [ 1.72740] 0.005359 (0.02316) [ 0.23138]

0.008356 (0.00293) [ 2.85036] 0.001246 (0.00278) [ 0.44830] 0.006622 (0.00311) [ 2.12710] 0.000119 (0.00273) [ 0.04341] 0.002955 (0.00229) [ 1.29163] 4.51E-05 (0.00263) [ 0.01715] -0.001335 (0.00242) [-0.55063] 0.000394 (0.00235) [ 0.16758] -0.002163 (0.00214) [-1.00943] -0.001721 (0.00221) [-0.77769] -0.002034 (0.00221) [-0.91866]

1.705478 -0.087540 0.417706 -0.003710 (0.00234) (0.63033) (0.15969) (0.24530) [-1.58528] [ 2.70571] [-0.54820] [ 1.70281]

-0.003071 1.932433 -0.289480 0.083088 (0.71418) (0.18093) (0.27794) (0.00265) [-1.15835] [ 2.70582] [-1.59997] [ 0.29894]

0.933624 0.089954 0.579101 -0.005434 (0.00230) (0.61951) (0.15695) (0.24109) [-2.36265] [ 1.50704] [ 0.57316] [ 2.40196]

1.708338 -0.280952 0.482597 -0.007289 (0.00259) (0.69636) (0.17641) (0.27100) [-2.81932] [ 2.45324] [-1.59257] [ 1.78078]

0.215701 -0.031036 0.713448 -0.010016 (0.00253) (0.68133) (0.17261) (0.26515) [-3.95975] [ 0.31659] [-0.17981] [ 2.69068]

0.749536 -0.342734 0.116982 -0.012076 (0.00300) (0.80868) (0.20487) (0.31472) [-4.02231] [ 0.92686] [-1.67293] [ 0.37170]

1.056882 0.081898 0.309220 -0.006724 (0.00250) (0.67249) (0.17037) (0.26171) [-2.69310] [ 1.57159] [ 0.48071] [ 1.18151]

1.443588 -0.115952 0.169056 -0.003281 (0.00272) (0.73306) (0.18571) (0.28529) [-1.20558] [ 1.96926] [-0.62436] [ 0.59258]

-1.373443 -0.096970 -2.491741 0.010632 (0.00746) (2.01041) (0.50931) (0.78239) [ 1.42442] [-0.68316] [-0.19039] [-3.18476]

D(TBR(-6)) D(TBR(-7)) D(TBR(-8)) D(TBR(-9)) D(TBR(-10)) D(TBR(-11)) D(TBR(-12)) C R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.023121 (0.02624) [ 0.88110] -0.002817 (0.02276) [-0.12375] 0.019731 (0.02559) [ 0.77117] -0.016002 (0.02503) [-0.63920] 0.001754 (0.02971) [ 0.05904] -0.036149 (0.02471) [-1.46294] 0.021386 (0.02694) [ 0.79399] 0.177634 (0.07387) [ 2.40471] 0.848627 0.564342 0.165518 0.063538 2.985123 222.5253 -2.428997 -0.607387 0.006766 0.096263

0.000242 (0.00251) [ 0.09653] -0.001639 (0.00218) [-0.75296] 0.000807 (0.00245) [ 0.32980] -0.002637 (0.00239) [-1.10188] 0.001607 (0.00284) [ 0.56557] -0.000285 (0.00236) [-0.12082] 0.001340 (0.00258) [ 0.52032] -0.003354 (0.00706) [-0.47493] 0.845033 0.553998 0.001513 0.006075 2.903546 501.8769 -7.123982 -5.302372 0.008127 0.009096

0.805946 0.441503 0.001690 0.006420 2.211445 495.2977 -7.013407 -5.191797 0.002519 0.008591

0.841186 0.896924 0.857290 0.542925 0.703341 0.589275 122.6006 7.868525 18.56835 1.729237 0.438081 0.672969 2.820305 4.633288 3.198659 -170.6273 -7.236643 -58.32263 4.178610 1.432549 2.291137 6.000220 3.254159 4.112747 0.063091 0.010588 0.016387 2.557766 0.804315 1.050072

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

1.16E-12 1.93E-15 1002.670 -8.481841 3.148441

PHỤ LỤC 6: PHÂN RÃ PHƢƠNG SAI

Variance Decomposition of LNVNI: Perio d

S.E. 0.063538 0.097753 0.125126 0.149786 0.172625 0.205338 0.244707 0.280892 0.309052 0.340849 0.377617 0.419195 0.461607 0.507312 0.556047 0.612044 0.671402 0.725817 0.779308 0.830047 0.880396 0.928825 0.974280 1.022043 1.069269 1.115879 1.159622 1.199055 1.233981 1.264946 1.289993

LNVNI 100.0000 97.61378 78.60631 57.90036 44.16793 31.22255 21.98843 16.70469 14.09439 12.85843 12.61147 12.97895 12.19543 11.02208 9.601701 8.485679 7.726349 7.187463 6.969197 6.994031 7.228339 7.105069 6.676844 6.276748 5.915781 5.618889 5.430429 5.323055 5.339631 5.407645 5.417459

LNCPI 0.000000 0.117960 0.144282 0.297886 0.386422 1.200289 5.250125 8.287788 10.99022 14.54414 16.78488 18.16321 18.30191 18.08042 17.70215 16.50446 15.57237 15.07579 14.82671 14.30444 13.46620 12.83041 12.46311 11.93051 11.25846 10.54465 9.939416 9.378558 8.873586 8.444898 8.122146

LNEXR 0.000000 0.545799 2.138817 3.467801 3.289122 3.024858 3.585963 4.314405 6.531129 8.108908 9.250843 10.27122 11.25368 12.52011 12.76066 12.74668 12.55111 12.57742 12.36115 12.04445 11.64205 11.10302 10.57496 9.854870 9.117795 8.429640 7.826461 7.320379 6.912269 6.579353 6.338227

M2 0.000000 0.919136 4.091684 9.686017 13.09967 11.73595 8.941811 7.101285 6.190866 5.346465 4.790243 4.194396 3.708662 3.167013 2.719761 2.313504 1.982966 1.792340 1.684383 1.722030 1.868895 2.155075 2.406512 2.809007 3.401123 4.103148 4.767672 5.415840 6.086101 6.803086 7.572023

DR 0.000000 0.070404 6.312632 16.04058 25.06914 37.89732 47.29914 52.48722 52.83864 51.41905 50.25396 48.92227 50.01536 51.45271 54.08285 57.30999 59.88044 60.97021 61.40484 61.77972 62.45384 63.17993 64.07261 65.02216 65.97352 66.74189 66.93353 66.76128 66.43816 66.11652 65.79541

TBR 0.000000 0.732920 8.706274 12.60736 13.98771 14.91903 12.93454 11.10461 9.354765 7.723014 6.308603 5.469953 4.524964 3.757664 3.132882 2.639690 2.286760 2.396783 2.753726 3.155326 3.340675 3.626494 3.805958 4.106706 4.333318 4.561792 5.102489 5.800890 6.350251 6.648500 6.754732

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

1.309922 1.328923 1.345199 1.357819 1.366622 1.371578 1.374198 1.375808 1.376807 1.378153 1.380677 1.385059 1.390287 1.396664 1.405627 1.416309 1.427886 1.441822 1.457434 1.475108 1.495174 1.516167 1.538951 1.564217 1.591673 1.622609 1.657428 1.696817 1.742191

5.384463 5.319734 5.272188 5.225072 5.183362 5.163596 5.163730 5.215777 5.270640 5.313111 5.342275 5.365188 5.407046 5.394423 5.344252 5.300390 5.255409 5.190812 5.116485 5.020764 4.916947 4.815800 4.702028 4.581687 4.474604 4.383485 4.307872 4.237836 4.151089

7.881236 7.672817 7.495268 7.357010 7.270919 7.239363 7.226596 7.224992 7.238911 7.262241 7.304842 7.377449 7.475833 7.620614 7.821432 8.054393 8.293633 8.558612 8.887092 9.275867 9.671064 10.05345 10.45873 10.90689 11.30563 11.60260 11.81481 12.02400 12.25560

6.157399 5.997426 5.861390 5.758776 5.687799 5.647252 5.634479 5.635705 5.665703 5.741832 5.900736 6.168990 6.470111 6.847522 7.430093 8.170749 8.950525 9.851617 10.80200 11.81437 12.93685 13.97520 15.01270 16.06914 16.99414 17.82900 18.51649 19.02079 19.40692

8.256841 8.813857 9.221565 9.566739 9.790844 9.914265 9.991856 10.03237 10.03745 10.01806 10.00717 10.00989 10.02163 10.06151 10.11315 10.16093 10.19541 10.22703 10.29525 10.38402 10.41863 10.36618 10.23307 10.03395 9.780175 9.462302 9.090573 8.680660 8.234988

65.55165 65.42424 65.45976 65.49371 65.47903 65.42173 65.34489 65.24646 65.15178 65.04043 64.82974 64.44494 63.97554 63.42151 62.65146 61.72590 60.72943 59.56554 58.30602 56.94141 55.53822 54.32571 53.18852 52.13568 51.36764 50.83887 50.58710 50.59453 50.78151

6.768410 6.771925 6.689832 6.598694 6.588041 6.613790 6.638454 6.644697 6.635507 6.624324 6.615237 6.633536 6.649846 6.654416 6.639614 6.587633 6.575592 6.606389 6.593157 6.563576 6.518285 6.463657 6.404959 6.272649 6.077805 5.883748 5.683159 5.442182 5.169888