Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam

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

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

PHAN NGUYỆT ANH

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN KINH

TẾ VĨ MÔ ĐẾN THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

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

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

PHAN NGUYỆT ANH

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN KINH

TẾ VĨ MÔ ĐẾN THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài Chính Ngân Hàng Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

GS.TS TRẦN NGỌC THƠ

TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN

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

từ Giáo viên hướng dẫn là GS. TS Trần Ngọc Thơ. Các nội dung nghiên cứu và

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

công trình nào. Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích,

nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi

trong phần tài liệu tham khảo. Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận

xét, đánh giá của các tác giả khác, tất cả đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi

trích dẫn để dễ tra cứu, kiểm chứng. Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi

xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng, cũng như kết quả luận văn của

mình.

TP.HCM, ngày 14 tháng 10 năm 2013

Tác giả

Phan Nguyệt Anh

MỤC LỤC

Trang phụ bìa.

Lời cam đoan.

Mục lục.

Danh mục các chữ viết tắt.

Danh mục các bảng.

Danh mục các hình ảnh.

TÓM TẮT ............................................................................................................... 2

U 1. GIỚI THIỆU .................................................................................................... 3

2. MỘT SỐ NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN .................................... 5

2.1 Cơ sở lý thuyết .......................................................................................................... 5

2.2 Thị trường chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô ........................................ 6

2.2.1 Thị trường chứng khoán Việt Nam .................................................... 6

2.2.2 Các biến kinh tế vĩ mô ....................................................................... 9

2.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước có liên quan ................................................. 16

2.3.1 Một số nghiên cứu trên thế giới ....................................................... 16

2.3.2 Một số nghiên cứu ở Việt Nam ........................................................ 23

U 3. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ......................................... 26

3.1 Phương pháp nghiên cứu...................................................................................... 26

3.1.1 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM ......................................... 26

3.1.2 Kiểm định nhân quả Granger ........................................................... 27

3.1.3 Phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai ........................ 28

3.2 Cơ sở dữ liệu nghiên cứu ..................................................................................... 29

U 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................................ 34

4.1 Kiểm định tính dừng ............................................................................................. 34

4.2 Xác định độ trễ tối ưu ........................................................................................... 36

4.3 Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen ...................................................... 37

4.4 Kết quả phân tích quan hệ nhân quả Granger................................................. 40

4.5 Phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai ............................................. 45

5. KẾT LUẬN.................................................................................................... 51

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................. 53

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

- ADF: Augmented Dickey-Fuller.

- PP: Phillips-Perron.

- CPI: Consumer Price Index - chỉ số giá tiêu dùng.

- EXR: Exchange Rate – Tỷ giá hối đoái.

- GSO: General Statistics Office - Tổng cục thống kê Việt Nam.

- IP: Industrial Production – Giá trị sản xuất công nghiệp.

- LIR : Long term interest rate - Lãi suất dài hạn.

- SIR: Short term interest rate – Lãi suất ngắn hạn

- M1: Cung tiền hẹp.

- ROIL: Giá dầu bán lẻ.

- VN-Index: Chỉ số giá chứng khoán Việt Nam.

- USD: đô la Mỹ.

- VND: đồng Việt Nam.

- VECM: Mô hình vector hiệu chỉnh sai số

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1: Quy mô niêm yết, giao dịch trên HOSE, HNX

Bảng 2: Tóm tắt các nhân tố vĩ mô đã sử dụng trong các nghiên cứu trước

Bảng 3: Mô tả các biến nghiên cứu.

Bảng 4: Thống kê mô tả dữ liệu.

Bảng 5: Kết quả kiểm định tính dừng.

Bảng 6:Xác định độ trễ tối ưu sử dụng trong mô hình

Bảng 7: Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen.

Bảng 8: Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger.

Bảng 9: Tóm tắt kết quả kiểm định nhân quả Granger.

Bảng 10: Kết quả phân tích phân rã phương sai

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1: Biểu đồ VN-Index

Hình 2: Phản ứng đẩy của VN-Index đối với cú sốc của các biến số kinh tế vĩ

mô.

TÓM TẮT

Mục tiêu của đề tài nhằm phân tích tác động trong ngắn hạn cũng như dài hạn của các

biến kinh tế vĩ mô bao gồm: giá trị sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung

tiền, tỷ giá hối đoái, lãi suất dài hạn, lãi suất ngắn hạn và giá dầu bán lẻ nội địa đến chỉ

số giá thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua phương pháp đồng liên kết

Johansen, nhân quả Granger và phân tích hàm phản ứng đẩy, phân rã phương sai. Chỉ

số VN-Index được sử dụng để đại diện cho chỉ số giá của thị trường chứng khoán Việt

Nam. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn từ tháng 07/2007 đến tháng

05/2013.

Phân tích đồng liên kết Johansen cho thấy có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa

chỉ số giá chứng khoán và các biến được chọn.

Kết quả phân tích nhân quả Granger cho thấy trong ngắn hạn chỉ số giá chứng khoán

chịu tác động một chiều bởi lạm phát và giá trị sản xuất công nghiệp, đồng thời VN –

Index tác động nhân quả đến lãi suất dài hạn.

Phân tích phản ứng đẩy cho thấy thị trường chứng khoán có độ nhạy cảm dương với dữ

liệu quá khứ của chính nó, giá trị sản xuất công nghiệp và tỷ giá hối đoái; có độ nhạy

cảm âm với lạm phát, cung tiền, lãi suất và giá dầu. Phân tích phân rã phương sai cho

thấy biến động của giá chứng khoán phụ thuộc chủ yếu vào dữ liệu của bản thân nó

trong quá khứ, ít phụ thuộc vào các biến kinh tế vĩ mô.

Từ khóa chính: VECM, đồng liên kết, nhân quả Granger, hàm phản ứng đẩy, phân rã

phương sai, VN-Index, giá trị sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền, tỷ

giá hối đoái, lãi suất dài hạn, lãi suất ngắn hạn, giá dầu.

1.

GIỚI THIỆU

Trong nhiều thập kỷ qua, việc phân tích phản ứng của thị trường chứng khoán đối với

sự biến đổi của các biến kinh tế vĩ mô đã là đề tài hấp dẫn đối với nhiều nhà nghiên

cứu cũng như các nhà đầu tư. Mối quan hệ đa chiều giữa các biến kinh tế vĩ mô và tỷ

suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán đã được nghiên cứu, thảo luận rộng rãi và

cũng gây nhiều tranh luận. Các nhà nghiên cứu và các nhà đầu tư hầu hết đều tin rằng

tỷ suất sinh lợi của chứng khoán chịu tác động của một số nhân tố vĩ mô cơ bản như lãi

suất, tỷ giá và lạm phát… Một số nghiên cứu đã thử đưa các ảnh hưởng của các chính

sách vĩ mô vào sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Ví dụ, để kiểm tra tính

hợp lý của lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT), Chen và các cộng sự (1986) sử

dụng một số biến kinh tế vĩ mô để giải thích tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị

trường chứng khoán Mỹ. Các tác giả đã tìm thấy bằng chứng cho thấy giá trị sản xuất

công nghiệp, sự thay đổi của phù bù rủi ro, sự thay đổi của cấu trúc kỳ hạn có tác động

dương lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng chứng khoán, trong khi đó lạm phát có tác động âm

lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán. Việc hiểu rõ phản ứng của thị trường

trước những biến động của các biến kinh tế vĩ mô rất quan trọng đối với các nhà đầu tư

cũng như những người tạo lập chính sách. Theo Maysami và các cộng sự (2004), giá

chứng khoán phản ánh kết quả hoạt động kỳ vọng của doanh nghiệp trong tương lai, và

lợi nhuận của doanh nghiệp phản ảnh được hiệu quả của nền kinh tế, nếu chỉ số giá

chứng khoán phản ảnh chính xác các chính sách vĩ mô, hiển nhiên sau đó giá chứng

khoán được xem là chỉ báo hàng đầu để xây dựng các chính sách. Do đó, việc phân tích

quan hệ nhân quả giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô là rất quan

trọng đối với những người tạo lập và điều hành chính sách. Đối với các nhà đầu tư,

hiểu rõ mối quan hệ giữa giá chứng khoán với các chính sách kinh tế vĩ mô có thể giúp

họ dự đoán được diễn biến của thị trường và ra quyết định đầu tư hợp lý. Các nghiên

cứu trước đây về mối liên hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán có

thể được phân làm hai hướng. Hướng thứ nhất nghiên cứu tác động của các biến kinh

tế vĩ mô tới giá chứng khoán. Hướng thứ hai tập trung nghiên cứu về mối quan hệ đa

chiều giữa sự biến động của thị trường chứng khoán và sự biến động của các biến kinh

tế vĩ mô. Bài nghiên cứu này sẽ đi theo hướng thứ nhất. Mục tiêu của đề tài này nhằm

tìm ra mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt Nam

bằng cách trả lời các câu hỏi:

- Thị trường chứng khoán Việt Nam có chịu tác động của các biến kinh tế vĩ mô

hay không?

- Tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên chỉ số giá chứng khoán trong ngắn hạn

và dài hạn như thế nào?

Là một nước đang phát triển, mặc dù đã gia nhập WTO và đang xây dựng một nền kinh

tế hội nhập nhưng Việt Nam vẫn chưa thực sự hội nhập sâu với thị trường thế giới, việc

điều hành thị trường chủ yếu vẫn sử dụng các biện pháp mang tính mệnh lệnh, hành

chính. Do đó trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả chủ yếu nghiên cứu tác động

của các nhân tố vĩ mô mang tính chất nội tại của nền kinh tế đối với thị trường chứng

khoán bao gồm: chỉ số giá tiêu dùng (CPI), giá trị sản xuất công nghiệp (IP), cung tiền

(M1), lãi suất dài hạn (LIR), lãi suất ngắn hạn (SIR), tỷ giá hối đoái (EXR) và giá dầu

bán lẻ (ROIL) nhằm mục đích tìm ra được mối quan hệ trong dài hạn cũng như trong

ngắn hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô nói trên.

Kết cấu nội dung của bài nghiên cứu sẽ gồm các phần sau:

- Phần 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

- Phần 2: Cở sở lý thuyết và tổng hợp các nghiên cứu trước có liên quan đến nội

dung trong bài nghiên cứu.

- Phần 3: Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữ liệu.

- Phần 4: Trình bày các kết quả nghiên cứu.

- Phần 5: Kết luận.

2. MỘT SỐ NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN

2.1 Cơ sở lý thuyết

Mục đích của bài nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các tác động của các biến kinh tế vĩ

mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Lý thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố

vĩ mô và sự biến động trên thị trường chứng khoán có thể tìm thấy trong mô hình hiện

giá (the present value model) hoặc lý thuyết kinh doanh chên lệch giá (arbitrage pricing

theory - APT). Theo đó, bất kỳ một thông tin mới nào về các nhân tố kinh tế vĩ mô cơ

bản như giá trị sản xuất công nghiệp, lạm phát, cung tiền, lãi suất … đều có thể ảnh

hưởng đến giá chứng khoán/ tỷ suất sinh lợi chứng khoán thông qua tác động đến cổ

tức kỳ vọng, tỷ lệ chiết khấu hoặc cả hai (Chen, Roll & Ross, 1986). Theo lý thuyết thị

trường hiệu quả, giá cổ phiếu phản ảnh tất cả các thông tin có được nhờ phân tích về

công ty và nền kinh tế, do đó có mối quan hệ mật thiết giữa giá cổ phiếu và kỳ vọng về

hoạt động kinh tế trong tương lai.

Trong rất nhiều các biến kinh tế vĩ mô, bảy biến nghiên cứu: lạm phát, giá trị sản xuất

công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cung tiền, lãi suất dài hạn, lãi suất ngắn hạn, giá dầu bán

lẻ được chọn dựa trên tầm quan trọng của chúng về mặt lý thuyết, khả năng đo lường

hiệu quả của nền kinh tế và được sử dụng trong các nghiên cứu trên thế giới.

Sự phát triển của phương pháp đồng liên kết đã cung cấp thêm một cách tiếp cận khác

để kiểm định mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô.

Mukkhejee và Naka (1995) đã sử dụng kiểm định đồng liên kết trong mô hình Vector

hiệu chỉnh sai số (VECM) đã cho thấy rằng thị trường chứng khoán Nhật Bản đồng liên

kết với sáu biến kinh tế vĩ mô: tỷ giá hối đoái, cung tiền, tỷ lệ lạm phát, giá trị sản xuất

công nghiệp, lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn, và lãi suất tiết kiệm ngắn hạn.

Maysami và Koh (2000) cũng đã sử dụng kiểm định đồng liên kết trong mô hình

VECM và cho thấy thị trường chứng khoán Singapore có đồng liên kết với các biến

kinh tế vĩ mô. Kwon và Shin (1999) áp dụng phương pháp đồng liên kết Engle –

Granger và kiểm định nhân quả Granger trong mô hình vector hiệu chỉnh sai số

(VECM) và cho thấy rằng thị trường chứng khoán Hàn Quốc đồng liên kết với các biến

kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, kiểm định nhân quả Granger cho thấy chỉ số giá chứng khoán

không phải là chỉ báo hàng đầu cho các biến kinh tế.

Dựa trên các khung lý thuyết nêu trên cũng như để phù hợp với đặc thù thông tin kinh

tế tại thị trường Việt Nam, tác giả lựa chọn sử dụng mô hình VECM để phân tích mối

quan hệ giữa thị trường chứng khoán Việt Nam với các biến kinh tế vĩ mô kể trên.

2.2 Thị trường chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô

2.2.1 Thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán là một bộ phận quan trọng của Thị trường vốn, là nơi diễn ra

quá trình phát hành, mua bán chứng khoán và là nơi cung ứng các nguồn vốn đầu tư

cho hoạt động kinh tế. Việc mua bán được tiến hành ở hai thị trường sơ cấp và thứ cấp.

Hàng hóa giao dịch trên thị trường chứng khoán bao gồm: các cổ phiếu, trái phiếu và

các công cụ tài chính khác có thời hạn trên một năm.

Hoạt động của thị trường chứng khoán nhằm huy động những nguồn vốn tiết kiệm nhỏ

trong xã hội, tập trung thành nguồn vốn lớn tài trợ cho doanh nghiệp, các tổ chức kinh

tế và Chính phủ để phát triển sản xuất, tăng trưởng kinh tế hay tài trợ cho các dự án đầu

tư. Thị trường chứng khoán đóng vai trò thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế thông

qua việc góp phần tạo ra vốn khả dụng, cung cấp kênh huy động vốn rất hiệu quả và

phong phú cho các doanh nghiệp, đồng thời là kênh đầu tư hấp dẫn đối với các nhà đầu

tư. Bên cạnh đó, thị trường chứng khoán còn là thước đo để đánh giá hiệu quả hoạt

động của doanh nghiệp cũng như cả nền kinh tế và tạo ra môi trường giúp Chính phủ

thực thi các chính sách kinh tế vĩ mô.

Đặc điểm của thị trường chứng khoán là thị trường tự do, tự do nhất trong các loại thị

trường. Ở thị trường chứng khoán không có sự độc đoán, can thiệp cưỡng ép giá. Giá

mua bán hoàn toàn do quan hệ cung, cầu trên thị trường quyết định.

Phát triển thị trường chứng khoán đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình phát triển

kinh tế. Phát triển thị trường chứng khoán làm cho hệ thống tài chính phát triển theo

chiều sâu góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Có thể thấy lợi ích của việc phát triển

thị trường chứng khoán qua các khía cạnh sau:

- Thị trường chứng khoán phát triển tạo ra một kênh huy động và phân phối vốn

khác bên cạnh kênh huy động và phân phối vốn qua các tổ chức tài chính trung

gian.

- Góp phần tận dụng và huy động các nguồn vốn nhàn rỗi trong dân chúng đưa

vào sử dụng nhằm mục tiêu sinh lợi.

- Giúp thu hút vốn đầu tư nước ngoài góp phần gia tăng dòng vốn đầu tư tư nhân

và cải thiện tình hình cán cân thanh toán quốc tế.

- Giúp công ty có thể đa dạng hóa nguồn vốn, hạn chế và khắc phục sự phụ thuộc

vào nguồn vốn vay của ngân hàng.

- Góp phần củng cố và nâng cao trình độ quản lý công ty.

Thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời từ năm 2000, trải qua hơn 13 năm hình thành

và phát triển, thị trường chứng khoán đã dần thể hiện được vai trò quan trọng đối với

nền kinh tế. Tuy còn khá non trẻ so với các thị trường phát triển, nhưng sự biến động

vốn là bản chất nên thị trường Việt Nam cũng trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm như

các thị trường khác trên thế giới.

Sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam có thể được chia thành các giai

đoạn:

- Giai đoạn 2000 -2005 được xem là giai đoạn khởi động của thị trường chứng

khoán. Trong giai đoạn này quy mô của thị trường còn nhỏ với giá trị vốn hóa

nhỏ hơn 5% GDP. Bên cạnh đó, cơ chế hoạt động của thị trường chưa hoàn

chỉnh, năng lực quản lý của thị trường chưa đáp ứng được yêu cầu phát triển lâu

dài của thị trường, cơ sở hạ tầng kỹ thuật còn yếu đã làm ảnh hưởng đến hệ

thống giao dịch, khả năng cập nhật thông tin, xử lý và dự báo của thị trường.

- Giai đoạn 2005-2007 được xem là giai đoạn tăng tốc của thị trường với sự tăng

trưởng đột phá. Trong giai đoạn này, thị trường chứng khoán Việt Nam tăng

trưởng rất nóng, VN–Index đã đạt mức đỉnh với 1.170,67 điểm.

- Giai đoạn 2008 -2009 là giai đoạn khủng hoảng với sự sụt giảm liên tục của VN

– Index, có những thời điểm chỉ số VN – Index xuống dưới ngưỡng tâm lý 400

điểm.

- Giai đoạn 2009 – nay thị trường đang dần hồi phục và đi vào ổn định.

Hình 1: Biểu đồ VN-Index

Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM

Kể từ khi chính thức ra mắt - ngày 20/7/2000, số doanh nghiệp niêm yết đã tăng lên

đáng kể, từ con số 41 cuối năm 2005 lên 737 doanh nghiệp vào cuối tháng 6/2013. Sau

13 năm hoạt động, tổng giá trị vốn hoá thị trường đã tăng nhanh qua các năm, từ trên

dưới 1 nghìn tỷ đồng cuối năm 2005, lên 904 nghìn tỷ đồng cuối tháng 6/2013. Tỷ lệ

vốn hoá thị trường cuối tháng 6/2013 đạt khoảng 27,9% GDP 2012, cao hơn con số

tương ứng của năm 2006 (21,8%). Theo thống kê, giá trị giao dịch bình quân một ngày

của tháng 12 trong năm 2007 là 3159 tỷ đồng, năm 2009 là 2600 tỷ đồng, năm 2010 là

2469 tỷ đồng, tháng 6/2013 đã đạt 1507 tỷ đồng.

Bảng 1: Quy mô niêm yết, giao dịch trên HOSE, HNX

Nguồn: Công ty CP Chứng Khoán Ngân Hàng Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam

2.2.2 Các biến kinh tế vĩ mô

- Giá trị sản xuất công nghiệp (IP)

Giá trị sản xuất công nghiệp là chỉ tiêu tổng hợp phản ánh kết quả hoạt động sản xuất

kinh doanh của ngành công nghiệp tạo ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ trong

thời gian nhất định, thường là một năm. Giá trị sản xuất công nghiệp và GDP là hai

biến kinh tế vĩ mô phản ảnh tình hình hoạt động và sự tăng trưởng của nền kinh tế, sự

gia tăng trong giá trị sản xuất công nghiệp là một báo hiệu cho sự phát triển kinh tế.

Giá trị sản xuất công nghiệp luôn đi theo chu kỳ kinh tế, nó tăng trong thời kỳ phục

hồi, bùng nổ kinh tế và giảm trong giai đoạn suy thoái. Trong các nghiên cứu, để đo

lường hoạt động của nền kinh tế người ta thường dùng biến kinh tế vĩ mô là GDP, tuy

nhiên biến GDP bị hạn chế về dữ liệu thống kê theo tháng, nên các nghiên cứu trước

đây đã dùng biến giá trị sản xuất công nghiệp (IP) để thay thế cho biến GDP. Sự tăng

lên của sản xuất công nghiệp sẽ làm gia tăng lợi nhuận của các doanh nghiệp, do đó sẽ

làm gia tăng giá trị của công ty thông qua việc hấp dẫn các nhà đầu tư đầu tư vào thị

trường chứng khoán. Đồng thời sự gia tăng sản xuất công nghiệp cũng phản ảnh tình

hình phát triển và triển vọng trong tương lai của ngành công nghiệp nói riêng và toàn

nền kinh tế nói chung. Một nền kinh tế tăng trưởng cao và ổn định mang lại cho các

nhà đầu tư kỳ vọng tốt về sự phát triển trong tương lai, do đó sẽ thu hút được nhiều

nguồn vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán.

Một số nghiên cứu trước đây đã tìm ra được mối quan hệ thuận chiều giữa sản xuất

công nghiệp và chỉ số giá chứng khoán như: Chen, Roll & Ross (1986), Humpe &

Macmillan (2009), Bilson và cộng sự (2001), Schwert (1990).

- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là chỉ số tính theo phần trăm để phản ảnh mức thay đổi

tương đối của giá hàng hóa tiêu dùng theo thời gian. Sở dĩ chỉ là thay đổi tương đối vì

chỉ số này chỉ dựa vào một giỏ hàng hóa đại diện cho toàn bộ hàng tiêu dùng. Đây là

chỉ tiêu được sử dụng phổ biến nhất để đo lường mức giá và sự thay đổi của mức giá

chính là lạm phát. Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay giảm

sức mua của đồng tiền. Khi so sánh với các nền kinh tế khác thì lạm phát là sự phá giá

tiền tệ của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác. Thông thường theo nghĩa đầu

tiên thì người ta hiểu là lạm phát của đơn vị tiền tệ trong phạm vi nền kinh tế của một

quốc gia, còn theo nghĩa thứ hai thì người ta hiểu là lạm phát của một loại tiền tệ trong

phạm vi thị trường toàn cầu.

Chỉ số giá tiêu dùng tăng ảnh hưởng đến giá cả chứng khoán thông qua các cơ chế sau:

- Chỉ số giá tiêu dùng tăng, doanh nghiệp phải chi nhiều hơn cho chi phí sản xuất.

Sự gia tăng chi phí nguyên vật liệu, tiền lương nhân công, chi phí sử dụng vốn

làm tăng giá bán hàng hoá, đầu ra sản phẩm trở nên khó khăn, lợi nhuận kinh

doanh và cổ tức cổ phần bị sụt giảm. Cổ phần của doanh nghiệp trở nên kém hấp

dẫn trong mắt nhà đầu tư kéo theo sự sụt giảm trong giá cả cổ phần đang lưu

hành.

- 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 chứng

khoán “xấu”, mua vào những chứng khoán “tốt” làm thay đổi lượng cung cầu

các loại chứng khoán trên thị trường. Qua đó giá chứng khoán cũng sẽ thay đổi.

Bên cạnh đó, 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 thị trường chứng khoán, nhất là đối với các đối tượng

đi vay để đầu tư vào chứng khoán. Lãi suất chiết khấu của ngân hàng tăng, các

ngân hàng phải tăng lãi suất huy động để hút thêm tiền gửi trong dân phục vụ

cho hoạt động kinh doanh của mình. Lãi suất ngân hàng hấp dẫn hơn tỷ suất

sinh lợi của chứng khoán sẽ hút một lượng vốn từ thị trường chứng khoán sang,

các nhà đầu tư sẽ bán ra một số chứng khoán để chuyển sang tiền gửi. Các biến

động trên đều có tác động làm thay đổi lượng cung – cầu về chứng khoán trên

thị trường, qua đó giá cả của các loại chứng khoán có sự biến động lớn.

Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, tác động của lạm phát lên chỉ số giá chứng

khoán rất phức tạp và khá không rõ ràng. Theo Fama (1981) tỷ lệ lạm phát tăng sẽ làm

gia tăng chi phí hoạt động, và làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp, do đó

làm giảm giá chứng khoán, điều này phù hợp với một số nghiên cứu như: Fama (1981),

A.Humpe & P.Macmillan (2009). Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại cho ra kết quả

ngược lại, lạm phát có quan hệ đồng biến với chỉ số giá chứng khoán như Maysami và

cộng sự (2004) tại thị trường chứng khoán Singapore.

- Cung tiền (M1)

Mức cung tiền hay còn gọi là cung ứng tiền tệ hoặc cung tiền là một khái niệm dùng 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).

Chính sách tiền tệ là quá trình kiểm soát lượng cung tiền của nền kinh tế để đạt được

những mục đích như kiềm chế lạm phát, ổn định tỷ giá hối đoái. Khi cần kích thích

kinh tế tăng trưởng, ngân hàng trung ương sẽ làm tăng lượng cung tiền. Chính sách tiền

tệ thế này gọi là nới lỏng tiền tệ. Ngược lại, khi cần hạ nhiệt cho nền kinh tế, chống

lạm phát, ngân hàng trung ương sẽ làm giảm lượng cung tiền. Chính sách tiền tệ khi đó

gọi là thắt chặt tiền tệ.

Chính sách nới lỏng tiền tệ sẽ làm cho cung tiền tăng lên, tạo điều kiện cho các doanh

nghiệp và nhà đầu tư dễ dàng tiếp cận được với nguồn vốn. Doanh nghiệp dễ dàng vay

vốn để mở rộng sản xuất kinh doanh, làm tăng thu nhập kỳ vọng của doanh nghiệp và

tăng giá chứng khoán. Nhà đầu tư có thêm nguồn vốn để đầu tư, nên cầu về chứng

khoán sẽ tăng sẽ làm tăng giá chứng khoán trên thị trường. Bên cạnh đó, cung tiền tăng

sẽ làm giảm lãi suất, khi đó nhà đầu tư sẽ tìm kiếm cơ hội đầu tư với lãi suất cao hơn

trên thị trường chứng khoán thay vì gởi tiền ở ngân hàng hay mua trái phiếu chính phủ.

Điều này sẽ kích thích dòng tiền chảy vào thị trường chứng khoán. Nhưng ngược lại

mức cung tiền cao sẽ làm gia tăng lạm phát và trong dài hạn tác động này sẽ làm sụt

giảm giá chứng khoán.

Khi lượng cung tiền vượt quá lượng cầu tiền sẽ dễ dẫn đến lạm phát quá mức, khi đó

ngân hàng trung ương sẽ thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ nhằm giảm lượng cung

tiền trong lưu thông để giảm lạm phát. Quyết định rút tiền ra khỏi lưu thông sẽ làm cho

lãi suất tăng lên, khi đó nhiều người sẽ xem xét đến việc đem tiền gởi ngân hàng do lãi

suất tăng cao, lượng tiền sẽ bị rút ra khỏi thị trường chứng khoán làm cho giá chứng

khoán giảm. Bên cạnh đó, việc vay mượn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp trở nên khó khăn và chịu nhiều chi phí hơn, sẽ làm giảm sản lượng và lợi nhuận

của doanh nghiệp dẫn đến giảm giá chứng khoán.

Mối liên hệ giữa cung tiền và thị trường chứng khoán đã thu hút sự quan tâm rất lớn

của nhiều nhà kinh tế và những nhà hoạch định chính sách. Trên thế giới đã có rất

nhiều bài nghiên cứu về tác động của cung ứng tiền tệ đến sự biến động của thị trường

chứng khoán.

Một số nghiên cứu đã tìm thấy mối quan hệ đồng biến của chỉ số giá chứng khoán và

cung tiền: Al Sharkas (2004), trên các thị trường Jordanian, nhưng một số nghiên cứu

khác lại cho kết quả ngược lại. Trong nghiên cứu của Humpe & Macmillan (2009) ở thị

trường Mỹ không tìm thấy mối quan hệ trong dài hạn giữa cung tiền và chỉ số giá

chứng khoán, ở thị trường Nhật Bản thì cung tiền có quan hệ nghịch biến với chỉ số giá

chứng khoán, kết quả tương tự với nghiên cứu của Gan, Lee, Yong & Zhang (2006) khi

nghiên cứu ở thị trường New Zeland.

- Tỷ giá hối đoái (EXR)

Tỷ giá hối đoái giữa hai nước là mức giá tại đó đồng tiền của một nước có thể biểu hiện

qua đồng tiền của nước khác. Tỷ giá hối đoái là tương quan sức mua giữa đồng nội tệ

và đồng ngoại tệ. Tỷ giá hối đoái một mặt nó phản ánh sức mua của đồng nội tệ, mặt

khác nó thể hiện quan hệ cung cầu ngoại hối.

Trong nền kinh tế hiện đại, toàn cầu hóa hiện nay việc giao thương quốc tế và chu

chuyển các dòng vốn đầu tư giữa các quốc gia diễn ra một cách dễ dàng và khá phổ

biến, tạo nhiều cơ hội đầu tư cho các tập đoàn đa quốc gia. Các doanh nghiệp hoạt

động trên thị trường thường gánh chịu ba loại rủi ro sau: độ nhạy cảm kinh tế, nhạy

cảm chuyển đổi và nhạy cảm giao dịch đối với rủi ro tỷ giá. Do đó, mối quan hệ giữa tỷ

giá hối đoái và giá chứng khoán ngày càng được quan tâm nhiều hơn. Tỷ giá hối đoái

là nhân tố tác động trực tiếp đến lợi nhuận của các doanh nghiệp và sức cạnh tranh của

doanh nghiệp nội địa so với doanh nghiệp nước ngoài. Đối với các doanh nghiệp xuất

khẩu việc giảm giá đồng nội tệ sẽ tạo nên lợi thế cạnh tranh so với các doanh nghiệp ở

nước ngoài, do đó sẽ đẩy mạnh hoạt động của doanh nghiệp, làm tăng dòng tiền và lợi

nhuận của doanh nghiệp trong tương lai. Nhưng ngược lại, đối với các doanh nghiệp

nhập khẩu, việc giảm giá của đồng nội tệ sẽ làm cho giá vốn hàng bán tính bằng đồng

nội tệ tăng lên, hàng hóa nhập khẩu giảm lợi thế cạnh tranh so với hàng hóa trong

nước, lợi nhuận của doanh nghiệp giảm. Tác động của tỷ giá hối đoái lên thị trường

chứng khoán phụ thuộc vào mức độ giao thương quốc tế và cán cân thương mại của

quốc gia đó. Bên cạnh đó, việc biến động của tỷ giá hối đoái còn ảnh hưởng đến giá trị

dòng tiền hoạt động ở nước ngoài chuyển đổi sang đồng nội tệ và ngược lại. Không

những thế, các doanh nghiệp hoạt động xuất nhập khẩu còn thường xuyên tài trợ cho

các hợp đồng thương mại của mình bằng những hợp đồng vay vốn bằng ngoại tệ, do đó

sự biến động của tỷ giá hối đoái cũng mang lại rủi ro cho các khoản vay của doanh

nghiệp. Đặc biệt, ở thị trường Việt Nam các doanh nghiệp chưa chú trọng đến việc sử

dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá, nên biến động tỷ giá hối đoái có tác động

rất lớn đến lợi nhuận của doanh nghiệp.

Bilson, Braisford & Hooper (2001) đã tìm thấy quan hệ nghịch biến giữa tỷ giá hối

đoái và chỉ số giá chứng khoán ở các thị trường mới nổi. Trong khi đó, nghiên cứu của

các tác giả Gan, Lee, Yong và Zhang (2006) đã tìm được bằng chứng cho thấy mối

quan hệ đồng biến giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán tại thị trường New Zeland.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Maysami và các cộng sự (2004) khi

nghiên cứu ở thị trường Singapore.

- Lãi suất (IR)

Rủi ro lãi suất là một trong những rủi ro hệ thống, hay còn gọi là rủi ro không phân tán

được khi đầu tư vào thị trường chứng khoán. Rủi ro lãi suất nói đến sự không ổn định

trong giá trị thị trường và số tiền thu nhập trong tương lai, nguyên nhân là dao động

trong mức lãi suất chung. Nguyên nhân cốt lõi của rủi ro lãi suất là sự lên xuống của lãi

suất Trái phiếu Chính Phủ. Lãi suất của trái phiếu Chính Phủ được coi là lãi suất chuẩn,

là mức phí vay vốn không rủi ro. Theo Chen, Roll & Ross (1986) các thay đổi ngẫu

nhiên của lãi suất phi rủi ro sẽ tác động đến giá chứng khoán, và qua đó nó sẽ tác động

lên dòng tiền của doanh nghiệp trong tương lai và cuối cùng là tác động đến lợi nhuận

của doanh nghiệp. Lãi suất trái phiếu Chính phủ cũng thay đổi theo cung cầu trên thị

trường. Ví dụ, khi ngân sách thâm hụt thì Chính phủ sẽ phát hành thêm chứng khoán để

bù đắp, như vậy sẽ làm tăng mức cung chứng khoán trên thị trường. Các nhà đầu tư

tiềm năng sẽ chỉ mua các trái phiếu này nếu lãi suất cao hơn lãi suất các loại chứng

khoán khác đang được lưu hành. Do lãi suất trái phiếu Chính phủ tăng, nó sẽ trở nên

hấp dẫn hơn và các loại chứng khoán khác sẽ bị kém hấp dẫn đi. Hệ quả là, những nhà

đầu tư sẽ mua trái phiếu Chính Phủ thay vì trái phiếu công ty, và do vậy lãi suất trái

phiếu công ty cũng phải tăng lên. Lãi suất trái phiếu công ty tăng dẫn đến giá của các

loại cổ phần thường và cổ phần ưu đãi giảm xuống như một phản ứng dây chuyền. Hầu

hết nguồn tiền các doanh nghiệp tài trợ cho các dự án sản xuất, đầu tư của mình là từ đi

vay, cho nên lãi suất có ảnh hưởng rất lớn đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Sự tăng,

giảm của lãi suất trong quá trình doanh nghiệp huy động vốn phục vụ cho hoạt động

sản xuất kinh doanh sẽ làm cho chi phí vốn của doanh nghiệp cũng tăng giảm theo, do

đó sẽ tác động đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Đối với các nhà đầu tư trên thị trường,

lãi suất tăng sẽ làm cho chi phí đi vay để đầu tư chứng khoán tăng lên và giảm lợi

nhuận kỳ vọng, điều này sẽ làm cho kênh đầu tư chứng khoán giảm sự hấp dẫn. Bên

cạnh đó, lãi suất cũng là cơ sở để các nhà đầu tư quyết định lựa chọn kênh đầu tư có tỷ

suất sinh lợi và rủi ro phù hợp, với cùng mức độ rủi ro các nhà đầu tư luôn luôn mong

muốn lựa chọn kênh đầu tư mang lại tỷ suất sinh lợi cao nhất. Lãi suất thấp sẽ không

khuyến khích nhà đầu tư gửi tiền vào ngân hàng và nhà đầu tư có thể vay thêm vốn với

chi phí thấp hơn trước. Nhà đầu tư sẽ phải tìm kiếm các kênh đầu tư khác hấp dẫn hơn,

một trong những kênh đầu tư đó là thị trường chứng khoán. Do đó, thị giá cổ phiếu có

thể sẽ tăng lên do cầu kéo. Ngược lại, khi lãi suất tăng khiến lãi suất ngân hàng trở nên

hấp dẫn hơn kinh doanh chứng khoán, thúc đẩy việc tăng mức gửi tiết kiệm hoặc mua

vàng để bảo toàn tiền vốn của nhà đầu tư, điều này cũng khiến làm thu hẹp dòng tiền

đầu tư trên thị trường chứng khoán và do đó, giá của cổ phiếu sẽ giảm xuống. Hơn nữa,

lãi suất thấp làm cho các công cụ có lãi suất cố định như trái phiếu sẽ trở nên kém hấp

dẫn hơn so với cổ phiếu, nhà đầu tư có thể sẽ chuyển từ kênh trái phiếu sang kênh cổ

phiếu. Dòng tiền chảy vào thị trường cổ phiếu tăng lên sẽ dẫn tới giá cổ phiếu tăng.

Một số nghiên cứu trước đây đã tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất và chỉ

số giá chứng khoán như: Maysami, Howe & Hamzah (2004), Humpe, Macmillan

(2009) khi nghiên cứu ở các thị trường Singapore và Mỹ.

- Giá dầu bán lẻ (ROIL).

Xăng dầu được xem là yếu tố huyết mạch của các nền kinh tế hiện đại, vừa là hàng hóa

tiêu dùng thiết yếu vừa là hàng hóa đầu vào đối với cả nền kinh tế, có tác động rất lớn

đến chi phí đầu vào của các doanh nghiệp và cả nền kinh tế. Cùng với công cuộc công

nghiệp hóa, hiện đại hóa của các quốc gia trên thế giới, nhu cầu về xăng dầu ngày càng

tăng. Giá dầu tăng được xem như là một khoản thuế lạm phát đánh trên cả người tiêu

dùng và các nhà sản xuất bởi vì: 1) giảm thu nhập thực tế của người tiêu dùng, 2) làm

tăng các chi phí phi xăng dầu của các doanh nghiệp sản xuất, các chi phí này không thể

hoàn toàn chuyển cho người tiêu dùng, do đó làm giảm lợi nhuận và cổ tức những nhân

tố cốt lõi tác động đến giá chứng khoán (Basher và Sadorky, 2006). Xăng dầu cùng với

vốn, nhân công, và nguyên liệu là các nhân tố quan trọng trong việc sản xuất hầu hết

các sản phẩm và dịch vụ, sự thay đổi trong giá cả của các yếu tố đầu vào này sẽ ảnh

hưởng đến dòng tiền của doanh nghiệp. Giá dầu tăng còn tạo áp lực lên lạm phát kéo

lạm phát tăng lên, khi đó các Ngân hàng trung ương sẽ đối phó với lạm phát bằng cách

tăng lãi suất chiết khấu. Lãi suất tăng sẽ làm cho trái phiếu trở nên hấp dẫn hơn so với

cổ phần, khi đó giá cổ phần sẽ bị sụt giảm. Giá dầu tăng sẽ mang lại lợi ích rất lớn cho

các nước xuất khẩu dầu và các sản phẩm được chiết xuất từ dầu thô, nhưng sẽ bất lợi

cho các quốc gia nhập khẩu dầu.

Nghiên cứu của Gan, Lee, Yong và Zhang (2006) cho thấy giá dầu có quan hệ đồng

biến với chỉ số giá chứng khoán ở thị trường New Zeland, tuy nhiên nghiên cứu của

Chen, Roll và Ross (1986) lại không tìm thấy bất kỳ mối quan hệ nào giữa giá dầu và

biến động của thị trường chứng khoán Mỹ.

2.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước có liên quan

2.3.1 Một số nghiên cứu trên thế giới

Mối quan hệ đa chiều giữa các biến kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán

được thảo luận và tranh luận rộng rãi. Nền tảng của việc định giá chứng khoán là dựa

vào dòng tiền chiết khấu kỳ vọng. Do đó, nhân tố quyết định giá chứng khoán chính là

tỷ suất sinh lợi và dòng tiền kỳ vọng (Elton và Gruber, 1991). Các biến kinh tế vĩ mô sẽ

tác động lên tỷ suất sinh lợi và dòng tiền kỳ vọng trong tương lai của doanh nghiệp, do

đó sẽ ảnh hưởng đến giá chứng khoán.

Fama và Gibbon (1982) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, tỷ suất sinh lợi thực

và vốn đầu tư. Kết quả nghiên cứu của họ ủng hộ cho các nghiên cứu của Mundell

(1963) và Tobin (1965) cho thấy rằng lợi nhuận kỳ vọng thực tế khi đầu tư vào trái

phiếu và tỷ lệ lạm phát kỳ vọng có tương quan âm. Các tác giả cho rằng mối quan hệ

này xuất hiện là do quan hệ đồng biến giữa lợi nhuận thực kỳ vọng trên các tài sản tài

chính với hoạt động kinh tế thực. Fama (1991) đã tranh luận rằng các nghiên cứu thực

nghiệm trước đây cho thấy tỷ lệ lạm phát kỳ vọng có quan hệ ngược chiều với giá

chứng khoán hàm chứa mối quan quan hệ định lượng giữa lạm phát và tỷ suất sinh lợi

trên thị trường chứng khoán là không xác thực. Nghiên cứu của Geske và Roll (1983) ở

thị trường chứng khoán Mỹ cho thấy rằng chỉ số giá chứng khoán có quan hệ ngược

chiều với tỷ lệ lạm phát và có quan hệ cùng chiều với hoạt động kinh tế thực. Kết quả

này phù hợp với các nghiên cứu của Fama (1881) và Lee (1992).

Lee (1992) cho rằng tỷ suất sinh lợi của chứng khoán có tác động tới lạm phát kỳ vọng

bởi vì mối liên hệ với cung tiền và hoạt động kinh tế thực. Darrat (1990) kiểm định tác

động của chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa đến tỷ suất sinh lợi trên thị trường

chứng khoán Canada và cho ra kết luận: tỷ suất sinh lợi của chứng khoán bị tác động

bởi các biến thâm hụt ngân sách, lãi suất trái phiếu dài hạn, biến động lãi suất và giá trị

sản xuất công nghiệp. Nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986) nhằm kiểm định tính

hợp lý của Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT), đã kết luận rằng các biến kinh

tế vĩ mô có quan hệ nhân quả với giá chứng khoán. Najand và Rahman (1991) đã áp

dụng phương pháp đo lường tính bất ổn của Schewrt (1989) và tìm ra được bằng chứng

cho thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa lợi nhuận trên thị trường chứng khoán và

lạm phát.

Schwert (1990) phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận trên thị trường chứng khoán và

hoạt động kinh tế thực (được đại diện bởi chỉ số sản xuất công nghiệp) dựa trên sự so

sánh giữa hai cơ sở dữ liệu: Miron – Romer với Babson và Cục dự trữ liên bang. Kết

quả nghiên cứu cho thấy có sự tương quan dương giữa lợi nhuận chứng khoán trong

quá khứ và tỷ lệ tăng trưởng trong sản lượng công nghiệp. Kiểm định mối quan hệ giữa

lợi nhuận chứng khoán với tỷ lệ tăng trưởng kinh tế trong các quý tiếp theo cũng cho

kết quả dương. So sánh giữa hai cơ sở dữ liệu, nghiên cứu theo tháng và quý cho kết

quả: cơ sở dữ liệu của Maron – Romer cho thấy mối quan hệ giữa lợi nhuận kinh doanh

chứng khoán và chỉ số sản xuất công nghiệp yếu hơn dữ liệu của Babson và Cục dự trữ

liên bang, nghiên cứu theo số liệu hàng năm thì kết quả giữa hai cơ sở dữ liệu này

không khác nhau mấy.

Sự tăng lên của lãi suất sẽ kéo theo tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của các nhà đầu tư sẽ tăng

lên và giá chứng khoán có thể sẽ sụt giảm khi lãi suất tăng. Lãi suất tăng cũng làm gia

tăng chi phí cơ hội của việc nắm giữ tiền mặt, chi phí tiền vay để đầu tư chứng khoán,

điều này sẽ dẫn đến sự sụt giảm của giá chứng khoán. Theo French và các cộng sự

(1987) về mặt lý thuyết tỷ suất sinh lợi của chứng khoán có độ nhạy cảm âm đối với lãi

suất dài hạn và ngắn hạn. Tuy nhiên, nghiên cứu của Allen và Jagtianti (1997) đã chỉ ra

rằng tác động của lãi suất đến lợi nhuận chứng khoán đã giảm mạnh từ cuối thập kỹ 80

đầu thập kỹ 90 của thế kỹ trước bởi sự ra đời của các hợp đồng phái sinh lãi suất phục

vụ mục đích phòng ngừa rủi ro. Hơn thế nữa, Bulmash và Trivoli (1991) đã cho thấy

rằng chỉ số giá chứng khoán ở thị trường Mỹ có tương quan dương với cú sốc của giá

chứng khoán trong tháng trước đó, cung tiền, khoản nợ hiện tại của liên bang, nợ

không tính thuế của chính phủ, tỷ lệ thất nghiệp trong dài hạn, cung tiền mở rộng và lãi

suất công bố của Cục dự trữ liên bang Mỹ (Fed). Tuy nhiên, chỉ số giá chứng khoán có

mối quan hệ ngược chiều với lãi suất tín phiếu, lãi suất trái phiếu trên thị trường thứ

cấp, lãi suất kỳ hạn theo công bố của Fed và cơ sở tiền tệ hiện tại.

Khi đồng nội tệ bị mất giá so với đồng ngoại tệ, giá cả của các mặt hàng xuất khẩu sẽ

giảm và do đó, sản lượng xuất khẩu của quốc gia sẽ gia tăng, giả định rằng cầu sản

phẩm co giãn. Nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995), Achsani và Strohe (2002)

đã khẳng định mối quan hệ cùng chiều này ở cả thị trường Nhật Bản và Indonesia là

hai quốc gia có lượng hàng hóa xuất khẩu rất lớn. Ajayi và Mougoue (1996) cũng cho

thấy rằng trong ngắn hạn chỉ số giá chứng khoán gia tăng có tác động âm lên giá trị

đồng nội tệ nhưng trong dài hạn tác động này mang dấu dương, trong khi đó sự mất giá

của đồng nội tệ có tác động ngược chiều lên thị trường chứng khoán cả trong ngắn và

dài hạn.

Chen (1991) nghiên cứu mối quan hệ giữa sự thay đổi trong các cơ hội đầu tư tài chính

và thay đổi của kinh tế vĩ mô ở thị trường Mỹ cho thấy rằng lãi suất vượt trội của thị

trường có thể dự đoán được dựa vào các biến kinh tế vĩ mô như: độ trễ tỷ lệ gia tăng

của sản phẩm ngành công nghiệp, cấu trúc kỳ hạn, lãi suất tín phiếu, cổ tức. Lợi nhuận

vượt trội của thị trường thay đổi ngược chiều với các biến tăng trưởng kinh tế (ví như

lãi suất tín phiếu, tỷ lệ gia tăng sản lượng công nghiệp, cấu trúc kỳ hạn), và biến động

cùng chiều với các nhân tố phản ảnh kỳ vọng tăng trưởng kinh tế trong tương lai (ví

như: cổ tức cổ phần và tỷ lệ giá tăng GNP tương lai).

Chen, Roll, Ross (1986) cho rằng các biến kinh tế vĩ mô sau có tác động hệ thống lên

chỉ số giá chứng khoán: mức chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và ngắn hạn, lạm phát kỳ

vọng và không kỳ vọng, gia tăng của sản phẩm ngành công nghiệp và mức chênh lệch

giữa trái phiếu cấp cao và cấp thấp. Gia tăng sản phẩm ngành công nghiệp đại diện cho

dòng tiền thực, lạm phát tác động tới lợi nhuận như một sự gia tăng của dòng tiền danh

nghĩa không tương đương với tỷ lệ lạm phát kỳ vọng, trong khi đó chênh lệch giữa lãi

suất dài hạn và ngắn hạn và lãi suất trái phiếu cấp cao và cấp thấp tác động đến lãi suất

chiết khấu.

Tương tự như Chen, Roll và Ross (1986), nghiên cứu của Homoa (1988) cũng cho kết

quả tương tự khi phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi

của chứng khoán trên thị trường Nhật Bản. Trong nghiên cứu này, tác giả còn đưa thêm

biến giao dịch trên thị trường quốc tế vào. Ngoại trừ biến giá trị sản xuất công nghiệp

cho thấy tác động của nó tới giá chứng khoán không có ý nghĩa thống kê, các kết quả

còn lại của Homao phù hợp với nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986).

Poon và Taylor (1991) thực hiện một nghiên cứu song song với Chen, Roll và Ross

(1986) ở thị trường chứng khoán Anh. Khác với kết quả nghiên cứu ở Mỹ, nghiên cứu

cho thấy các biến kinh tế vĩ mô không có tác động đến lợi nhuận chứng khoán ở Anh.

Poon và Taylor (1991) cho rằng có khả năng các nhân tố kinh tế vĩ mô khác có ảnh

hưởng đến thị trường chứng khoán hoặc phương pháp của Chen, Roll và Ross (1986)

không hiệu quả. Các tác giả nhấn mạnh một lần nữa tầm quan trọng của việc thể hiện

các thành phần không mong đợi của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và các biến kinh

tế vĩ mô trong mô hình và tranh luận rằng kết quả nghiên cứu của Chen, Roll và Ross

(1986) có thể rơi vào trường hợp hồi quy giả mạo. Các tác giả sử dụng mô hình

ARIMA để kiểm định dữ liệu và sử dụng phần dư từ mô hình để phân tích động lực.

Theo lý thuyết, cung tiền sẽ có tác động âm lên chỉ số giá chứng khoán, bởi vì, khi

lượng tiền tăng, tỷ lệ lạm phát được kỳ vọng sẽ tăng, hậu quả là giá chứng khoán sẽ

giảm xuống. Tuy nhiên, cung tiền tăng cũng đồng thời kích thích tăng trưởng kinh tế,

lợi nhuận của doanh nghiệp cũng tăng lên, điều này dẫn đến dòng tiền trong tương lai

và giá chứng khoán sẽ tăng. Mukherjee và Naka (1995), Maysami và Koh (2000), và

Kwon và Shin (1999) cho thấy rằng lợi nhuận chứng khoán có quan hệ cùng chiều với

cung tiền. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Akash và các cộng sự (2011) tại thị

trường chứng khoán Pakistan, phân tích nhân quả Granger cho thấy có mối quan hệ

nhân quả trong dài hạn giữa cung tiền, lạm phát và giá trị sản xuất công nghiệp; có

quan hệ nhân quả một chiều từ các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán. Mô

hình VECM cho thấy có mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối

đoái và lạm phát với chỉ số giá chứng khoán. Cung tiền có tác động thuận chiều lên thị

trường chứng khoán. Phân tích phân rã phương sai cho thấy, sự biến động của các biến

kinh tế vĩ mô có tác động rất lớn đến sự biến động của thị trường chứng khoán. Nghiên

cứu của Shiblee (2007) cũng tìm thấy mối quan hệ thuận chiều giữa cung tiền và chỉ số

giá chứng khoán tại thị trường chứng khoán New York. Trong khi đó, nghiên cứu của

Ralman, Sidek và Tafri (2009) tại thị trường chứng khoán Malaysia cho thấy giá chứng

khoán có quan hệ ngược chiều với cung tiền, lãi suất và tỷ giá thực, có quan hệ cùng

chiều với dự trữ ngoại hối, giá trị sản xuất công nghiệp.

Trong suốt thời gian qua, các nhà nghiên cứu đã mở rộng nghiên cứu mối quan hệ giữa

các biến kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán đến các quốc gia khác ngoài nước Mỹ. Ví

dụ, Kwon và Shin (1999) kiểm định thị trường Hàn Quốc và cho thấy rằng, thị trường

chứng khoán Hàn Quốc đồng liên kết với chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái,

cán cân thương mại và cung tiền. Nghiên cứu của các tác giả này đã không tìm thấy tác

động của thị trường chứng khoán đến các biến kinh tế vĩ mô. Leigh (1997) nghiên cứu

ở thị trường chứng khoán Singapore (SSE), và kết quả cho thấy chỉ số giá chứng khoán

Singapore có quan hệ cùng chiều với cầu tiền nhưng không có quan hệ với các biến

kinh tế vĩ mô khác. Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trên thị trường Đài Loan bởi

nghiên cứu của Fung và Lie (1990). Gjerde và Saettem (1999), Achsani và Strohe

(2002) tiến hành nghiên cứu trên các thị trường nhỏ khác là Na Uy và Indonesia, cho

kết luận rằng lợi nhuận chứng khoán chịu tác nghịch chiều đối với thay đổi của lãi suất,

nhưng có quan hệ thuận chiều với giá dầu (Na Uy là một nước thuần xuất khẩu dầu), và

hoạt động kinh tế thực. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và tỷ lệ

lạm phát lại thể hiện rất nhập nhằng. Nghiên cứu của Achsani và Strohe (2002) cho

thấy mối quan hệ ngược chiều giữa thị trường chứng khoán với tỷ lệ lạm phát cũng như

lãi suất. Tuy nhiên, chỉ số giá chứng khoán có quan hệ cùng chiều với GDP, cung tiền

và tỷ giá hối đoái. Quan hệ giữa giá chứng khoán với sản lượng xuất khẩu, lãi suất dài

hạn và ngắn hạn không có ý nghĩa thống kê. Nghiên cứu của Maysami, Howe và

HamZah (2004) ở thị trường chứng khoán Singapore cho thấy giá chứng khoán có

quan hệ đồng liên kết với các biến kinh tế vĩ mô, đồng thời giá chứng khoán có quan hệ

đồng biến với lạm phát, giá trị sản xuất công nghiệp, lãi suất ngắn hạn và cung tiền

nhưng lại có quan hệ nghịch biến với tỷ giá hối đoái và lãi suất dài hạn.

Acikalin và các cộng sự (2008) khai thác mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và

các biến kinh tế vĩ mô tại Thổ Nhĩ Kỳ, tác giả đã tìm thấy có tồn tại hai vector đồng

liên kết thể hiện mối quan hệ dài hạn của các biến nghiên cứu. Sự biến động của các

biến: giá chứng khoán, GDP, tỷ giá hối đoái và cán cân tài khoản vãng lai sẽ có tác

động âm lên giá chứng khoán. Biến động của lãi suất không làm ảnh hưởng đến chỉ số

giá chứng khoán, ngược lại lãi suất chịu sự tác động của thị trường chứng khoán, tuy

nhiên tác giả không thể xác định được sự ảnh hưởng này có hệ số âm hay dương.

Gan, Lee, Yong & Zhang (2006) phân tích mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và

bảy biến kinh tế vĩ mô gồm: (lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái (EX), tổng sản phẩm quốc

nội (GDP), cung tiền (M1), lãi suất dài hạn (LR), lãi suất ngắn hạn (SR), giá dầu nội

địa (ROIL)) trên thị trường New Zealand. Phân tích đồng liên kết Johansen cho thấy có

mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh

tế vĩ mô. Trong ngắn hạn, các phân tích cho kết quả các thay đổi trong chỉ số giá chứng

khoán có thể được giải thích bởi các biến lãi suất dài hạn, lãi suất ngắn hạn, cung tiền,

và tổng sản phẩm quốc nội. Phân tích phản ứng đẩy cho thấy thay đổi trong CPI và LR

và M1 sẽ tác động ngược chiều lên NZSE40, trong khi đó GDP và ROIL lại cho tác

động thuận chiều.

Ở mỗi thị trường khác nhau, các biến kinh tế vĩ mô thể hiện vai trò khác nhau đối với

sự thay đổi trên thị trường chứng khoán. Nghiên cứu của Humpe và Macmillan (2009)

thực hiện so sánh ở hai thị trường phát triển là Mỹ và Nhật Bản. Ở thị trường Mỹ có

tồn tại một vector đồng liên kết thể hiện mối quan hệ giữa chỉ số S&P 500 với các biến

kinh tế vĩ mô. Trong đó, chỉ số giá chứng khoán có quan hệ cùng chiều với sản lượng

ngành công nghiệp, nhưng có quan hệ ngược chiều với lãi suất trái phiếu 10 năm và

CPI, trong khi đó cung tiền M1 không giải thích gì cho sự biến đổi giá của thị trường

chứng khoán. Ngược lại, ở thị trường Nhật Bản các tác giả đã tìm thấy tồn tại hai

vector đồng liên kết thể hiện mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh

tế vĩ mô. Trong đó, sản lượng ngành công nghiệp có mối quan hệ đồng biến với chỉ số

giá chứng khoán, nhưng trái ngược với kết quả nghiên cứu ở thị trường Mỹ, thị trường

Nhật Bản cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa chỉ số giá chứng khoán với cung

tiền M1, nhưng không có sự tác động nào của lãi suất chiết khấu và CPI lên sự biến

động của chỉ số giá chứng khoán. Vector đồng liên kết thứ hai cho thấy có mối quan hệ

nghịch chiều giữa sản lượng ngành công nghiệp với CPI và lãi suất chiết khấu.

Hosseini, Ahmad và Lai (2011) khai thác mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán với

bốn biến kinh tế vĩ mô là giá dầu (COP), cung tiền (M2), sản phẩm ngành công nghiệp

(IP) và chỉ số lạm phát (IR) ở hai thị trường Trung Quốc và Nhật Bản. Kết quả kiểm

định đồng liên kết cho thấy có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán

và các biến kinh tế vĩ mô ở cả hai thị trường. Ở thị trường Trung Quốc, trong dài hạn

giá dầu, cung tiền và lạm phát có tác động đồng biến và sản phẩm công nghiệp có tác

động nghịch biến lên chỉ số giá chứng khoán, trong ngắn hạn chỉ có tác động của lạm

phát và sản phẩm công nghiệp lên chỉ số giá chứng khoán có ý nghĩa thống kê. Ở thị

trường Ấn Độ, chỉ số giá chứng khoán có quan hệ nghịch biến với giá dầu và cung tiền,

nhưng có quan hệ đồng biến với lạm phát và sản phẩm công nghiệp, trong ngắn hạn tác

động của cung tiền, giá dầu và sản phẩm công nghiệp lên chỉ số giá chứng khoán

không có ý nghĩa thống kê, lạm phát có tác động âm nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê với

độ trễ là 3 tháng.

Bilson, Braisford & Hooper (2001) sử dụng lý thuyết APT để phân tích mối quan hệ

giữa lợi nhuận trên thị trường chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô (đại diện cho rủi

ro nội địa) ở hai mươi nền kinh tế nhỏ và mới nổi. Kết quả phân tích riêng lẻ cho thấy:

biến tỷ giá hối đoái cho thấy có sức ảnh hưởng lớn nhất trong các biến được chọn, có

tác động đến lợi nhuận ở 12/20 thị trường và hầu hết có hệ số âm. Biến cung tiền có ý

nghĩa thống kê trên bốn thị trường (hệ số kỳ vọng đa số là dương), hoạt động kinh tế

thực có ý nghĩa trên hai thị trường và lạm phát chỉ có ý nghĩa thống kê ở một thị

trường. Tuy nhiên kiểm đỉnh F-test cho thấy kết quả kiểm định chưa phù hợp, bằng

chứng đưa ra có độ tin cậy chưa cao. Phân tích các yếu tố thành phần có xét tới yếu tố

rủi ro toàn cầu nhóm các biến thành bốn thành phần chính: hoạt động kinh tế, chi tiêu,

rủi ro quốc gia (ám chỉ các rủi ro do các chính sách, pháp lý) và rủi ro toàn cầu cho

thấy: độ nhạy cảm giữa lợi nhuận chứng khoán với các yếu tố này không có sự đồng

nhất ở hai mươi thị trường, tuy nhiên đối với các thị trường trong cùng khu vực thì

tương đồng về độ nhạy cảm khá cao. Các nhóm thị trường ở khu vực Châu Âu, Châu

Á, Mỹ Latin có hệ số hồi quy khá cao đối với các yếu tố thành phần trên.

Giá dầu tăng sẽ mang lại lợi ích cho các quốc giá xuất khẩu dầu cũng như các sản

phẩm chiết xuất từ dầu thô. Do đó, sẽ tồn tại mối tương quan dương giữa giá chứng

khoán và giá dầu đối với các quốc gia xuất khẩu dầu. Nhưng đối với các quốc gia nhập

khẩu dầu, mối tương quan này sẽ mang dấu âm. Giá dầu tăng sẽ làm gia tăng chi phí

sản xuất, hậu quả sẽ làm giảm dòng tiền kỳ vọng trong tương lai. Tuy nhiên, nghiên

cứu của Chen và các cộng sự (1986) đã không tìm thấy bất kỳ quan hệ nào giữa giá dầu

và giá chứng khoán tại Mỹ. Jones và Kaul (1986) sử dụng dữ liệu theo quý để phân tích

phản ứng của thị trường chứng khoán quốc tế (Canada, Nhật Bản, Anh và Mỹ) đối với

những cú sốc trong giá dầu thông qua những thay đổi trong hiện tại và tương lai của

dòng tiền thực hoặc thay đổi trong tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. Các tác giả sử dụng chỉ số

giá của người sản xuất trong ngành dầu mỏ để đại diện cho giá dầu, và họ đã tìm thấy

mối quan hệ giữa giá dầu và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Nghiên cứu của Gan,

Lee, Yong & Zhang (2006) tại thị trường chứng khoán New Zeland cho thấy giá chứng

khoán có quan hệ đồng liên kết với các biến kinh tế vĩ mô và chịu tác động thuận chiều

từ giá dầu. Tuy nhiên, tác giả cho rằng kết quả này không đáng tin cậy, bởi New

Zeland là một quốc gia thuần nhập khẩu dầu.

Sự phát triển của phương pháp đồng liên kết đã cung cấp thêm một cách tiếp cận khác

để kiểm định mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô.

Mukkhejee và Naka (1995) đã sử dụng kiểm định đồng liên kết trong mô hình Vector

hiệu chỉnh sai số (VECM) và tìm thấy rằng thị trường chứng khoán Nhật Bản đồng liên

kết với sáu biến kinh tế vĩ mô là: tỷ giá hối đoái, cung tiền, tỷ lệ lạm phát, giá trị sản

xuất công nghiệp, lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn, và lãi suất tiết kiệm ngắn hạn.

Maysami và Koh (2000) cũng đã sử dụng kiểm định đồng liên kết trong mô hình

VECM và cho thấy thị trường chứng khoán Singapore có đồng liên kết với các biến

kinh tế vĩ mô.

Kwon và Shin (1999) áp dụng phương pháp đồng liên kết Engle – Granger và kiểm

định nhân quả Granger trong mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) và cho thấy

rằng thị trường chứng khoán Hàn Quốc đồng liên kết với các biến kinh tế vĩ mô. Tuy

nhiên, kiểm định nhân quả Granger cho thấy chỉ số giá chứng khoán không phải là chỉ

báo hàng đầu cho các biến kinh tế.

Cheung và Ng (1998) sử dụng kiểm định đồng liên kết trên số liệu theo quý trên thị

trường Canada, Đức, Ý, Nhật Bản và Mỹ đã kết luận rằng có đồng liên kết giữa chỉ số

giá chứng khoán và một số biến kinh tế vĩ mô như giá dầu, chi tiêu chính phủ thực,

cung tiền thực, GNP thực ở năm quốc gia trên. Bên cạnh đó, các tác giả đã tìm thấy tỷ

suất sinh lợi thực tế trên chứng khoán có quan hệ với sự biến động của các biến kinh tế

vĩ mô.

2.3.2 Một số nghiên cứu ở Việt Nam

Nghiên cứu của hai tác giả Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013)

cho kết thấy có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô đến

thị trường chứng khoán Việt Nam. Khi các điều kiện khác không đổi, cung tiền, lạm

phát, sản lượng ngành công nghiệp và giá dầu thế giới có mối tương quan dương với

thị trường chứng khoán. Lãi suất và tỷ giá hối đoái có tương quan âm với thị trường

chứng khoán. Theo nhận định của các tác giả, mối tương quan giữa các biến lạm phát,

giá dầu thế giới với thị trường chứng khoán có thể bị sai lệch bởi các lý do: số liệu

công bố của các biến kinh tế vĩ mô ở Việt Nam còn tồn tại một số vấn đề; giá dầu bán

lẻ tại thị trường Việt Nam chịu sự điều hành, can thiệp rất lớn từ phía Nhà nước, không

hoàn toàn tuân theo xu hướng giá thế giới, do đó kết quả nghiên cứu nhiều khả năng bị

bóp méo.

Hai tác giả Huỳnh Thế Nguyễn & Nguyễn Quyết (2013) đã tìm thấy mối quan hệ nhân

quả một chiều từ các biến lãi suất và tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá chứng khoán. Trong

ngắn hạn, biến động của giá chứng khoán chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi dữ liệu lịch sử

của chính nó, tác động của biến lãi suất lên chỉ số giá chứng khoán mang dấu dương,

trong khi đó giá chứng khoán biến động ngược chiều với tỷ giá hối đoái. Phân tích

phân rã phương sai cho thấy mức độ giải thích của các biến lãi suất và tỷ giá hối đoái

đến sự biến động trên thị trường chứng khoán không đáng kể.

Bảng 2: Tóm tắt các nhân tố vĩ mô đã sử dụng trong các nghiên cứu trước

STT Nhân tố kinh tế vĩ mô Các nghiên cứu trước đây

1 Lạm phát Fama và Gibbon (1982), Mundell (1963),

Tobin (1965), Geske và Roll (1983), Fama

(1881), Lee (1992), Najand và Rahman

(1991), Chen, Roll, Ross (1986), Akash và

các cộng sự (2011), Gan, Lee, Yong & Zhang

(2006).

2 Tỷ giá hối đoái Mukherjee và Naka (1995), Achsani và Strohe

(2002), Ajayi và Mougoue (1996), Akash và

các cộng sự (2011), Ralman, Sidek và Tafri

(2009), Bilson, Braisford & Hooper (2001),

Gan, Lee, Yong & Zhang (2006).

3 Giá trị sản xuất công Geske và Roll (1983), Lee (1992), Schwert

(1990), Chen, Roll, Ross (1986), Homoa

nghiệp (1988), Akash và các cộng sự (2011), Ralman,

Sidek và Tafri (2009), Gan, Lee, Yong &

Zhang (2006).

4 Cung tiền Lee (1992), Mukherjee và Naka (1995),

Maysami và Koh (2000), Gan, Lee, Yong &

Zhang (2006), Kwon và Shin (1999), Akash

và các cộng sự (2011), Ralman, Sidek và Tafri

(2009).

5 Lãi suất dài hạn Darrat (1990), French và các cộng sự (1987),

Chen, Roll, Ross (1986), Gan, Lee, Yong &

Zhang (2006), Humpe và Macmillan (2009).

6 Lãi suất ngắn hạn French và các cộng sự (1987), Bulmash và

Trivoli (1991), Chen, Roll, Ross (1986),

Akash và các cộng sự (2011), Gan, Lee, Yong

& Zhang (2006).

7 Giá dầu Gan, Lee, Yong & Zhang (2006), Chen, Roll,

Ross (1986), Jones và Kaul (1986), Hosseini,

Ahmad và Lai (2011).

3. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích chuỗi dữ liệu để xem xét mối quan hệ giữa chỉ

số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương

pháp bình phương bé nhất (OLS) có thể sẽ đưa đến các kết quả hồi quy giả mạo nếu

chuỗi dữ liệu không dừng. Theo đó, một chuỗi dừng có giá trị trung bình là hằng số

(không nhất thiết phải bằng không) và phương sai không đổi theo thời gian. Để khắc

phục hạn chế của phương pháp bình phương bé nhất, trong nghiên cứu này chúng ta sử

dụng kiểm định đồng liên kết của Johansen và mô hình vector hiệu chỉnh sai số

(VECM). Nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết của Johansen và

kiểm định nhân quả Granger để xác định xem các biến kinh tế vĩ mô nào có quan hệ

đồng liên kết (do đó có khả năng có quan hệ nhân quả) với chỉ số giá chứng khoán trên

thị trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, phân tích phản ứng đẩy và phân rã

phương sai cũng được sử dụng để kiểm định mối quan hệ đa chiều giữa chỉ số giá

chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, tác

giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) còn được gọi là

kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF) và Phillips – Perron (PP) với giả thuyết:

H0: chuỗi không có tính dừng. Độ trễ trong phân tích chuỗi thời gian được xác định bởi

độ trễ có giá trị đại lượng Akaike Information Criteria (AIC) và Schwarz Information

Criteria (SIC) nhỏ nhất. Kiểm định Lagrange được sử dụng để đảm bảo rằng phần dư

tại độ trễ được chọn không có đa cộng tuyến.

3.1.1 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM

Trong mô hình đa nhân tố, nếu các biến nghiên cứu có thuộc tính I(1) (không dừng ở

dữ liệu gốc nhưng dừng ở sai phân bậc một, nhưng kết hợp tuyến tính của các biến này

lại có thể có thuộc tính I(0), khi đó các biến được cho rằng có đồng liên kết (Enders,

2004). Đối với các chuỗi dữ liệu không dừng, phân tích đồng liên kết nhằm để kiểm tra

xem có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến hay không. Để kiểm định đồng liên

kết có thể sử dụng phương pháp của Engel và Granger (1987) hoặc Johansen (1991).

Tuy nhiên, phương pháp hai bước của Engel – Granger chỉ được sử dụng cho một kết

hợp tuyến tính giữa các biến dừng. Tuy nhiên khi kết hợp nhiều biến trong nghiên cứu

có thể tồn tại nhiều hơn một quan hệ tuyến tính. Phương pháp đồng liên kết của

Johansen được xem là phương pháp tốt nhất để kiểm định các quan hệ đồng liên kết

trong cả hệ phương trình.

Phương pháp đồng liên kết Johansen có thể được viết lại dưới dạng vector hiệu chỉnh

sai số (VECM):

(1) ΔXt = Γ1ΔXt-1 + Γ2ΔXt-2 + … + Γk-1ΔXt-k+1 + ΠXt-k +µ + ΦDt + εt

Trong đó:

Δ thể hiện sai phân bậc nhất.

Xt là vector n x 1 các biến nghiên cứu có thuộc tính I(1).

Πk là ma trận nxn có hạng r ≤ n, µ là vector nx1 của các hằng số và υ là vector nx1

chứa các phần dư. Giả thuyết H0 = Πk = αβ’ trong đó α và β là ma trận tải (loading

matric) nxr và các vector riêng. Mục đích của kiểm định này nhằm kiểm định số vector đồng liên kết β1, β2,…, βr thể hiện r kết hợp tuyến tính của β’Xt-k.

Γi = -I + Π1 + Π2 + … + Πi với i = 1, 2, k-1;

Π = -I + Π1 + Π2 + … + Πk

I: là ma trận hệ số

Johansen xây dựng hai tiêu chí để kiểm định số vector đồng liên kết (r): thống kê Trace

và thống kê giá trị riêng cực đại, hai phương pháp này tương đương nhau. Kiểm định

thống kê Trace với giả thuyết H0: r = 0 (không có đồng liên kết), giả thuyết đối H1: r >

0 (có tồn tại ít nhất một vector đồng liên kết). Kiểm định giá trị riêng cực đại với giả

thuyết H0: có r vector đồng liên kết, giả thuyết đối H1: tồn tại r+1 vector đồng liên kết.

3.1.2 Kiểm định nhân quả Granger

Để xác định sự tác động qua lại giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô,

chúng ta sử dụng kiểm định nhân quả Granger. Nếu chuỗi thời gian của các biến là

không dừng, I(1) và không có đồng liên kết, các biến sẽ được chuyển sang I(0) bởi sai

phân bậc nhất và có thể áp dụng kiểm định nhân quả Granger theo phương trình sau:

x,i ΔXt-i +

x,i ΔYt-i + εx,t

(2) ΔXt = ax +

ΔYt = ay +

y,i ΔYt-i +

y,i ΔXt-i + εy,t

(3)

Trong đó: ΔXt và ΔYt là sai phân bậc nhất của các chuỗi thời gian của các biến không

dừng. Tuy nhiên, nếu một biến không dừng và đồng liên kết, kiểm định nhân quả

Granger được sử dụng dựa trên phương trình sau:

x,i ΔXt-i +

x,i ΔYt-i + φxECTx,t-i + εx,t

(4) ΔXt = ax +

y,i ΔYt-i +

y,i ΔXt-i + φyECTy,t-i + εy,t

(5) ΔYt = ay +

Trong đó: φx và φy là các nhân tố hiệu chỉnh sai số, đo lường tốc độ điều chỉnh sai số

của Xt và Yt trong mối quan hệ cân bằng dài hạn.

x,i = 0, có nghĩa là các biến

Giả thuyết phủ định của phương trình (2) và (4): H0:

trễ ΔY không tồn tại trong phương trình hồi quy. Tương tự như vậy, giả thuyết phủ

y,i = 0, biến trễ ΔX không tồn tại trong

định của phương trình (3), (5): H0:

phương trình hồi quy. F-test được sử dụng để kiểm định các giả thuyết trên. Nếu các trị

thống kê F tính được vượt quá giá trị tới hạn của F ở mức ý nghĩa đã chọn, thì ta bác bỏ

giả thiết không.

3.1.3 Phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai

Hàm phản ứng đẩy (impulse response function) và ước lượng phân rã phương sai

(forecast error variance decomposition - FEVD) được sử dụng để phân tích mối tương

quan giữa các biến trong bài nghiên cứu này.

Hàm phản ứng đẩy thể hiện tác động của tất cả các biến trong mô hình khi có một cú

sốc xảy ra đến một biến còn lại. Phản ứng đẩy được thể hiện trên trục Y, trục X là số

thời kỳ kể từ khi có cú sốc xảy ra. Nhìn chung, với mỗi

jk(i) được giải thích là một

phần của đạo hàm của công thức VMA (∞) (Enders, 1995):

(6) Øjk (i) =

Phương trình (6) đo lường sự thay đổi trong biến thứ j ở thời kỳ t khi chịu tác động của

cú sốc từ biến thứ k ở hiện tại.

Ước lượng phân rã phương sai (FEVD) đo lường lượng thông tin của mỗi biến góp

phần vào việc giải thích sự biến động của chính bản thân biến đó và các biến khác

trong chuỗi phân tích (Enders, 1995). Trong phân tích FEVD, phương sai thay đổi của

Y gây ra bởi cú sốc của Z được thể hiện như sau:

(7)

Có thể thấy rằng, số thời kỳ m càng tăng thì giá trị σy(m)2 càng tăng. Hơn nữa, biến

động này có thể được chia thành hai chuỗi: yt và zt. Do đó, phương sai của y có thể

được tạo thành bởi eyt và ezt. Nếu eyt tiến về 1, điều này có nghĩa là chuỗi yt độc lập với

chuỗi zt. Có thể nói rằng yt là ngoại sinh so với zt. Ngược lại, nếu eyt tiến về 0 (có nghĩa

là ezt tiến về 1), có thể nói rằng yt là nội sinh đối với zt (Enders, 1995).

3.2 Cơ sở dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập từ các nguồn uy tín là:

Quỹ tiền tệ quốc tế (IFS - IMF), tổng cục thống kê (GSO) và Thomson Reuters.

Chỉ số giá thị trường chứng khoán Việt Nam được đại diện bởi chỉ số VN-Index, được

tính theo giá đóng cửa của ngày làm việc cuối cùng của mỗi tháng, nguồn từ Thomson

Reuters.

Tỷ lệ lạm phát: sử dụng chỉ số CPI hàng tháng của Việt Nam theo dữ liệu của IFS (kỳ

gốc là năm 2005).

Giá trị sản xuất công nghiệp: số liệu được công bố hàng tháng, nguồn từ GSO, đơn vị

tính: tỷ VND. Giá trị sản xuất công nghiệp được sử dụng để đại diện cho triển vọng

tăng trưởng kinh tế.

Cung tiền: sử dụng số liệu cung tiền hẹp M1, theo thống kê của IFS, đơn vị tính: tỷ

VND. Lý do sử dụng cung tiền M1 bởi vì M1 được gọi là tiền có mãnh lực thể hiện

được tính thanh khoản tức thời của thị trường, bên cạnh đó M1 là công cụ để Ngân

hàng trung ương sử dụng để kiểm soát tổng phương tiện thanh toán M2, thể hiện rõ

nhất chính sách tiền tệ của Ngân hàng nhà nước.

Lãi suất ngắn hạn: sử dụng lãi suất bình quân giao dịch liên ngân hàng (VNIBOR) kỳ

hạn 3 tháng, đơn vị tính: %/năm, nguồn từ Thomson Reuters. Lý do chọn kỳ hạn 3

tháng thay cho các kỳ hạn khác: trong các kỳ hạn lãi suất giao dịch trên thị trường, lãi

suất kỳ hạn 3 tháng có mối quan hệ chặt chẽ với lãi suất vay của khách hàng cá nhân và

doanh nghiệp, bởi các khoản vay của khách hàng thông thường áp dụng lãi suất kỳ hạn

3 tháng.

Lãi suất dài hạn: lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm, đơn vị tính: %/năm, trung

bình hàng tháng theo dữ liệu thống kê của Thomson Reuters.

Tỷ giá hối đoái: sử dụng dữ liệu tỷ giá USD/VND bình quân giao dịch liên ngân hàng

hàng tháng, theo nguồn dữ liệu của Thomson Reuters. Lý do chọn tỷ giá USD/VND vì

USD là đồng ngoại tệ được sử dụng phổ biến nhất ở Việt Nam trong các hoạt động

kinh tế và định giá tài sản, đồng thời tỷ giá USD/VND cũng là cơ sở để các ngân hàng

tính toán tỷ giá các loại ngoại tệ khác trên VND.

Giá dầu bán lẻ: được tính theo giá bán lẻ mặt hàng xăng A92 vào thời điểm cuối mỗi

tháng trên thị trường Việt Nam, đơn vị tính nghìn đồng/lít, được lấy từ nguồn thống kê

của Petrolimex.

Trong nghiên cứu này, việc phân tích sẽ dựa trên chuỗi dữ liệu thu thập trong khoảng

thời gian từ tháng 07/2007 đến tháng 05/2013. Lý do chọn khoảng thời gian trên là do

hạn chế về mặt thu thập các số liệu theo thời gian, một số biến như: cung tiền (M1), lãi

suất dài hạn (LIR) tác giả chỉ thu thập được số liệu từ tháng 07/2007 đến tháng

05/2013.

Bảng 3: Mô tả các biến trong nghiên cứu

Biến Mô tả Nguồn

Chỉ số giá thị trường vào thời điểm đóng cửa Thomson VNI hàng tháng trên sàn giao dịch chứng khoán Reuters Tp.HCM.

Giá trị sản xuất công nghiệp vào thời điểm GSO IP cuối tháng.

Chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng. IFS CPI

Cung tiền hẹp M1 IFS M1

Tỷ giá hối đoái liên ngân hàng (trung bình Thomson EXR tháng) của VND so với USD. Reuters

Lãi suất liên ngân hàng (trung bình tháng) kỳ Thomson SIR hạn 3 tháng. Reuters

Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm Thomson LIR (trung bình tháng) Reuters

Giá bán lẻ vào thời điểm cuối mỗi tháng ở thị Petrolimex ROIL trường Việt Nam.

Các thống kê mô tả của tám biến được sử dụng trong bài nghiên cứu này: chỉ số VN-

Index đại diện cho chỉ số giá thị trường chứng khoán (VNI), giá trị sản xuất công

nghiệp (IP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), cung tiền (M1), tỷ giá hối đoái (EXR), lãi suất

dài hạn (LIR), lãi suất ngắn hạn (SIR), giá dầu (ROIL) được trình bày trong bảng 3.

Dữ liệu được cho là phân phối chuẩn nếu độ nghiêng và độ nhọn của chúng có giá trị là

0 và 3. Trong nghiên cứu này, giá trị độ nghiêng, độ nhọn cho thấy dữ liệu các biến

được phân phối không chuẩn. Bên cạnh đó, kết quả thống kê Jarque-Bera (JB ≠ 0) cũng

cho chúng ta thấy được dữ liệu nghiên cứu phân phối không chuẩn.

Bảng 4: Thống kê mô tả dữ liệu

VNI

CPI

EXR

LIR

SIR

ROIL

Mean

495.8996

174.3691 19045.35

66544.31

548521.1 10.71670 10.75408

17572.39

Median

456.7000

165.5127 19114.56

66153.00

554000.0 10.25000 10.23000

16490.00

Maximum

1065.090

228.4684 21387.38

88299.67

889000.0 17.10000 19.46000

24550.00

Minimum

245.7400

116.6497 15762.14

42997.00

318000.0 8.350000 4.960000

11000.00

Std. Dev.

169.7015

33.84351 1897.090

11753.63

138586.7 1.760506 3.271899

4102.036

Skewness

1.934641

0.106586 -0.372191

0.034306

0.199595 1.290082 0.626721

0.056310

Kurtosis

6.454415

1.781934 1.639260

1.837891

2.570639 5.107662 2.970758

1.744822

Jarque-Bera 79.59196

4.523667 7.116917

4.009149

1.016789 32.83597 4.650413

4.698291

Probability

0.000000

0.104159 0.028483

0.134718

0.601461 0.000000 0.097763

0.095451

Observations 71

Để đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng

khoán Việt Nam (VN-Index) ta thực hiện các bước như sau:

- Đầu tiên, thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của các

chuỗi thời gian của các biến trong mô hình để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo

trong quá trình phân tích dữ liệu.

- Thứ hai, thực hiện kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen để

xem xét mối quan hệ trong dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh

tế vĩ mô.

- Thứ ba, phân tích quan hệ nhân quả Granger để xác định xem trong ngắn hạn

một sự thay đổi trong các biến vĩ mô có làm thay đổi chỉ số giá chứng khoán và

ngược lại hay không.

- Cuối cùng, phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai được sử dụng để

kiểm tra lượng thông tin mỗi biến kinh tế vĩ mô trong mô hình giải thích cho sự

biến động của chỉ số giá chứng khoán.

Các kỹ thuật phân tích được đề cập trên được hỗ trợ bởi phần mềm Eviews 6.

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kiểm định tính dừng

Ở phần này, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị riêng lẻ từng biến để xác định

tính dừng các chuỗi số thời gian của các biến trong mô hình thực nghiệm. Một chuỗi

dữ liệu được xem là có tính dừng khi có giá trị trung bình là hằng số (không nhất thiết

phải bằng không) và phương sai không đổi theo thời gian.

Trong phân tích chuỗi thời gian việc kiểm định tính dừng của các biến là rất quan trọng

bởi hai lý do:

- Một trong những giả thuyết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập

phải phi ngẫu nhiên và có giá trị xác định. Nếu chúng ta ước lượng mô hình có

chuỗi thời gian mà các biến độc lập không dừng, thì khi đó giả thiết của OLS bị

vi phạm và sẽ hạn chế khả năng phân tích nếu chúng ta áp dụng các phương

pháp hồi quy thông thường.

Khi phân tích chuỗi thời gian không dừng thường cho những kết quả hồi quy giả mạo. Khi đó, các kết quả kiểm định thống kê t và R2 rất tốt nhưng mô hình

có thể không có ý nghĩa.

Tính dừng của chuỗi dữ liệu sẽ được kiểm định bằng phương pháp chuẩn kiểm định

nghiệm đơn vị Augmented Dickey Fuller (ADF). Tuy nhiên, trong thời gian gần đây,

kiểm định ADF bị chỉ trích rằng không đủ sức thuyết phục, do đó chúng ta sẽ sử dụng

phương pháp kiểm định Phillips – Perron (PP) song song với ADF để cho kết quả kiểm

định được chuẩn xác hơn. Phương pháp kiểm định PP khác với ADF ở cách giải quyết

vấn đề tương quan chuỗi và hiện tượng phương sai không đồng nhất. Về nguyên tắc,

ADF sử dụng tham số tự hồi quy để dự báo cấu trúc ARMA của sai số trong kiểm định

hồi quy, trong khi đó phương pháp PP bỏ qua tương qua chuỗi trong kiểm định hồi

quy.

Các giả thuyết của kiểm định:

H0: chuỗi dữ liệu không có tính dừng

H1: chuỗi dữ liệu có tính dừng

Nếu |tADF| > |tα| và |tPP| > |tα| thì bác bỏ giả thuyết H0, tức chuỗi dữ liệu dừng và ngược

lại.

Kết quả kiểm định tính dừng theo ADF và PP được trình bày trong bảng 5.

Kết quả kiểm định ADF cho thấy, hai biến chỉ số giá chứng khoán và lãi suất dài hạn

dừng ở dữ liệu gốc với mức ý nghĩa 5%, các biến còn lại đều dừng ở sai phân bậc 1.

Kết quả kiểm định theo phương pháp PP cũng cho kết quả tương tự, ngoại trừ biến lãi

suất dài hạn dừng ở chuỗi dữ liệu gốc với mức ý nghĩa 5%, các biến nghiên cứu đều

không dừng ở dữ liệu gốc mà dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%. Kết quả

nghiên cứu phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy rằng hầu hết

các biến kinh tế vĩ mô không dừng ở dữ liệu gốc mà dừng ở sai phân bậc 1.

Bảng 5: Kết quả kiểm định tính dừng

Các biến Kiểm định ADF Kiểm định PP Kết quả

Dừng ở sai phân bậc 1 -2.56 -2.92** VNI

-5.59* -5.58* DVNI

Dừng ở sai phân bậc 1 -0.65 -1.01 CPI

-3.80* -3.80* DCPI

Dừng ở sai phân bậc 1 -1.07 -1.32 IP

-24.28* -14.49* DIP

Dừng ở sai phân bậc 1 -0.69 -0.53 M1

-6.19* -6.93* DM1

Dừng ở dữ liệu gốc -3.06** -3.51** LIR

-2.13 -2.77 SIR

Dừng ở sai phân bậc 1 -5.42* -5.51* DSIR

-1.15 -1.15 EXR

Dừng ở sai phân bậc 1 -8.21* -8.20* DEXR

-1.15 -1.10 ROIL

Dừng ở sai phân bậc 1 -7.58* -7.60* DROIL

Ghi chú: *, ** là ký hiệu thể hiện dữ liệu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 5%, D thể hiện cho sai phân bậc 1.

4.2 Xác định độ trễ tối ưu

Một vấn đề rất quan trọng khi phân tích chuỗi thời gian đó là xác định độ trễ phù hợp.

Do đó, chúng ta sẽ kiểm định để xác định độ trễ phù hợp cho mô hình trước khi tiến

hành kiểm định đồng liên kết để kiểm định mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến.

Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 6. Kết quả cho thấy, tiêu chí AIC đề xuất

độ trễ cần thiết là 6, SC đề xuất độ trễ chỉ cần là 2 đã đủ cho phân tích. Do đó, chúng ta

sẽ chọn độ trễ tối ưu là 2 theo tiêu chí SC.

VAR Lag Order Selection Criteria

Lag

LogL

FPE

AIC

0 1 2 3 4 5 6

-3406.380 -2926.203 -2844.176 -2771.849 -2706.425 -2609.187 -2404.258

NA 827.3816 121.1471 89.01771 64.41788 71.80628 100.8880*

5.84e+35 1.63e+30 1.02e+30 9.95e+29 1.57e+30 1.47e+30 1.23e+29*

105.0578 92.25239 91.69773 91.44152 91.39769 90.37499 86.03872*

105.3255 96.24721 94.66095* 98.13194 100.2290 101.3473 99.15195

105.1634 93.20272 93.49279 94.08132 94.88222 94.70426 91.21273*

* 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

Bảng 6: Xác định độ trễ tối ưu sử dụng trong mô hình

4.3 Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen

Theo Engel và Granger (1987), nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không

dừng có thể là một chuỗi dừng, khi đó các chuỗi thời gian được cho là đồng liên kết và

được giải thích như là mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Trong chuỗi dữ liệu

thu thập trong bài có đến bảy biến không dừng, do đó ở phần này chúng ta sẽ kiểm

định xem các chuỗi có quan hệ đồng liên kết hay không. Nếu mô hình có nhiều hơn 2

biến, khi đó có khả năng sẽ có nhiều hơn 1 vector đồng liên kết, tức là các biến trong

mô hình có thể tồn tại nhiều mối quan hệ cân bằng. Đối với n biến số ta có thể có tới

(n-1) vector đồng liên kết. Trong bài nghiên cứu này, có thể tồn tại tới 7 vector đồng

liên kết.

Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen được trình bày ở bảng 7.

Tại mức ý nghĩa 5%, thống kê Trace cho thấy các giả thuyết r = 0; 1; 2; 3 bị bác bỏ,

như vậy số vector đồng liên kết giữa các biến nghiên cứu r = 4, trong khi đó thống kê

giá trị riêng cực đại cho thấy giả thuyết r = 0; 1; 2 bị bác bỏ, số vector đồng liên kết

giữa các biến là r = 3. Tuy nhiên, trong kiểm định giá trị riêng cực đại, các giả thuyết

được trình bày rõ ràng hơn, vì vậy số vector đồng liên kết được chọn theo thống kê giá

trị riêng cực đại. Do đó, có thể kết luận có tồn tại ít nhất ba vector đồng liên kết giữa

các biến nghiên cứu. Điều này có nghĩa rằng: tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa

các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù

hợp với nghiên cứu các hai tác giả Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương

Thảo (2013), Rahman và cộng sự (2009) khi nghiên cứu tại thị trường Việt Nam và

Malaysia.

Sample (adjusted): 2007M10 2013M05 Included observations: 68 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: VNI CPI EXR IP M1 LIR SIR ROIL Lags interval (in first differences): 1 to 2 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

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

0.617722 0.548643 0.469257 0.372099 0.320798 0.152761 0.106031 0.035310

241.8485 176.4592 122.3655 79.28900 47.64368 21.33874 10.06622 2.444507

159.5297 125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0000 0.0002 0.0072 0.0523 0.3368 0.2757 0.1179

Trace test indicates 4 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 Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

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

0.617722 0.548643 0.469257 0.372099 0.320798 0.152761 0.106031 0.035310

65.38929 54.09375 43.07648 31.64531 26.30494 11.27252 7.621716 2.444507

52.36261 46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0014 0.0060 0.0223 0.0902 0.0722 0.6201 0.4185 0.1179

Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Bảng 7: Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen

4.4 Kết quả phân tích quan hệ nhân quả Granger

Kiểm định đồng liên kết cho kết quả có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chỉ

số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô, nhưng kết quả này chưa cho thấy được

tác động trực tiếp qua lại giữa các biến với nhau. Do đó chúng ta dùng kiểm định nhân

quả Granger để xác định mối quan hệ nhân quả của các biến với nhau.

Kiểm định nhân quả Granger được sử dụng nhằm nghiên cứu tác động qua lại giữa các

biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán VN-Index.

Giả thuyết phủ định H0: Biến số kinh tế vĩ mô không có tác động nhân quả Granger lên

chỉ số giá chứng khoán và chỉ số giá chứng khoán không tác động nhân quả Granger

lên các biến số kinh tế vĩ mô.

Từ giả thiết trên sẽ xảy ra 4 trường hợp như sau:

- Có nhân quả Granger một chiều từ nhân tố kinh tế vĩ mô sang chỉ số giá chứng

khoán.

- Có nhân quả Granger một chiều từ chỉ số giá chứng khoán sang các nhân tố kinh

tế vĩ mô.

- Có nhân quả Granger hai chiều giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá

chứng khoán.

- Không có quan hệ nhân quả Granger giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số

giá chứng khoán.

Để kiểm định giả thiết này chúng ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald. Giả thiết

H0 bị từ chối nếu thống kê F tính toán được là có ý nghĩa.

Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 8.

Dependent variable: D(VNI)

Excluded

Chi-sq

Prob.

D(CPI) D(EXR) D(IP) D(M1) D(LIR) D(SIR) D(ROIL)

5.867105 0.627728 6.858582 1.357622 1.370678 0.003961 1.040927

2 2 2 2 2 2 2

0.0532 0.7306 0.0324 0.5072 0.5039 0.9980 0.5942

All

28.26234

0.0131

Dependent variable: D(CPI)

Excluded

Chi-sq

Prob.

D(VNI) D(EXR) D(IP) D(M1) D(LIR) D(SIR) D(ROIL)

3.541961 0.791561 0.978632 14.26121 6.469960 2.188220 9.785851

2 2 2 2 2 2 2

0.1702 0.6732 0.6130 0.0008 0.0394 0.3348 0.0075

All

43.56410

0.0001

Dependent variable: D(EXR)

Excluded

Chi-sq

Prob.

D(VNI) D(CPI) D(IP) D(M1) D(LIR) D(SIR) D(ROIL)

4.221484 1.973077 1.162973 2.551129 0.914109 0.125769 5.024837

2 2 2 2 2 2 2

0.1211 0.3729 0.5591 0.2793 0.6331 0.9391 0.0811

All

13.45744

0.4909

Dependent variable: D(IP)

Excluded

Chi-sq

Prob.

D(VNI) D(CPI) D(EXR) D(M1) D(LIR) D(SIR) D(ROIL)

0.101568 1.937587 2.757428 1.774072 0.603654 3.771080 0.255527

2 2 2 2 2 2 2

0.9505 0.3795 0.2519 0.4119 0.7395 0.1517 0.8801

All

12.29039

0.5830

Bảng 8: Kết quả kiểm định nhân quả Granger

Dependent variable: D(M1)

Prob.

Excluded

Chi-sq

0.2970 0.7937 0.0403 0.2958 0.0406 0.6738 0.7804

D(VNI) D(CPI) D(EXR) D(IP) D(LIR) D(SIR) D(ROIL)

2.427742 0.462055 6.422422 2.436019 6.408820 0.789687 0.495840

2 2 2 2 2 2 2

All

26.04898

0.0255

Dependent variable: D(LIR)

Prob.

Excluded

Chi-sq

0.0000 0.3475 0.5561 0.1099 0.6977 0.4156 0.0000

D(VNI) D(CPI) D(EXR) D(IP) D(M1) D(SIR) D(ROIL)

38.90306 2.113871 1.173736 4.416390 0.719887 1.756212 23.17920

2 2 2 2 2 2 2

All

60.66321

0.0000

Dependent variable: D(SIR)

Prob.

Excluded

Chi-sq

0.2216 0.1843 0.9481 0.1380 0.5110 0.0408 0.3175

D(VNI) D(CPI) D(EXR) D(IP) D(M1) D(LIR) D(ROIL)

3.014092 3.382606 0.106674 3.961219 1.342920 6.398586 2.294439

2 2 2 2 2 2 2

All

24.75420

0.0371

Dependent variable: D(ROIL)

Prob.

Excluded

Chi-sq

0.3889 0.2978 0.0275 0.4343 0.4535 0.0065 0.0563

D(VNI) D(CPI) D(EXR) D(IP) D(M1) D(LIR) D(SIR)

1.889004 2.422754 7.186406 1.668153 1.581365 10.08567 5.755402

2 2 2 2 2 2 2

All

60.67328

0.0000

Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong các biến kinh tế vĩ mô được chọn, hai biến quan

trọng giải thích biến động của chỉ số giá chứng khoán là lạm phát và hoạt động kinh tế

thực, CPI có tác động nhân quả một chiều lên chỉ số giá chứng khoán với mức ý nghĩa

10%, chỉ số giá sản xuất công nghiệp tác động nhân quả một chiều lên VN – Index với

mức ý nghĩa 5%. Trong khi đó, chỉ số VNI có tác động nhân quả Granger một chiều

đối với LIR ở mức ý nghĩa lần lượt là 1%. Bên cạnh đó, CPI chịu tác động nhân quả

Granger từ các biến M1, LIR và ROIL với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 1%; tỷ

giá hối đoái chịu tác động nhân quả một chiều từ giá dầu bán lẻ nội địa tại mức ý nghĩa

10%. Cung tiền bị tác động nhân quả bởi hai biến tỷ giá và lãi suất dài hạn. Giá dầu

chịu tác động nhân quả một chiều từ các biến tỷ giá hối đoái, lãi suất dài hạn và lãi suất

ngắn hạn tại các mức ý nghĩa 5%, 1% và 10%.

Kết quả nhân quả Granger có thể được trình bày tóm tắt trong bảng sau:

Bảng 9: Tóm tắt kết quả kiểm định nhân quả Granger.

Biến DVNI DCPI DEXR DIP DM1 DLIR DSIR DROIL

DVNI - - - 1% - - -

DCPI 10% - - - - - -

DEXR - - - - 5% - 5%

DIP 5% - - - - - -

DM1 - 1% - - - - -

DLIR - 5% - - 5% 5% 1%

DSIR - - - - - - 10%

- - - - DROIL 1% 10% 1%

Ghi chú: “-” có nghĩa là các biến nằm trên dòng không có tác động nhân quả Granger

lên các biến nằm trên cột; các số thể hiện mức ý nghĩa của sự tác động nhân quả

Granger của các biến nằm trên dòng lên các biến nằm trên cột.

Kết quả có thể được lý giải như sau:

- Đối với nhân tố lạm phát: khi lạm phát thay đổi sẽ tác động đến sức mua trên thị

trường và chi phí sản xuất của doanh nghiệp bao gồm: chi phí nguyên vật liệu,

nhân công, vận chuyển, lưu kho…. Do đó sẽ làm thay đổi dòng tiền của doanh

nghiệp, ảnh hưởng đến lợi nhuận và cổ tức của doanh nghiệp trong tương lai,

dẫn đến làm thay đổi giá chứng khoán trên thị trường.

- Nhân tố giá trị sản xuất công nghiệp: sự tăng hay giảm của giá trị sản xuất công

nghiệp thể hiện triển vọng tăng trưởng kinh tế trong tương lai. Những biến động

trong giá trị sản xuất công nghiệp sẽ tác động đến kỳ vọng của nhà đầu tư trong

tương lai, do đó sẽ ảnh hưởng đến cách hành xử của các nhà đầu tư trên thị

trường. Điều này sẽ tác động đến sự biến động của giá chứng khoán.

- Các nhân tố cung tiền, lãi suất, giá dầu tuy không có tác động nhân quả Granger

trực tiếp lên chỉ số giá chứng khoán, nhưng lại có tác động lên nhân tố lạm phát.

Điều này có thể hiểu rằng, thay đổi thông tin trong các nhân tố cung tiền, lãi

suất, giá dầu sẽ ảnh hưởng đến sự thay đổi giá chứng khoán thông qua nhân tố

lạm phát. Bên cạnh đó, các nhân tố tỷ giá hối đoái và lãi suất ngắn và dài hạn có

tác động đến giá dầu và cung tiền. Điều này cho thấy, sự biến động của các nhân

tố vĩ mô đều có tác động đến sự thay đổi của thị trường chứng khoán.

Kiểm định nhân quả Granger cho thấy sự biến động trong chỉ số giá chứng khoán trong

ngắn hạn chỉ tác động đến sự thay đổi của lãi suất dài hạn. Điều này cho thấy được mối

liên thông giữa thị trường chứng khoán và thị trường tiền tệ, các nhà đầu tư có thể dễ

dàng dịch chuyển dòng tiền đầu tư của mình giữa hai thị trường này. Sự gia tăng trong

thị trường chứng thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư, khi đó dòng tiền sẽ rút ra khỏi

thị trường tiền tệ để đầu tư vào chứng khoán. Ngược lại, sự sụt giảm trong chỉ số giá

chứng khoán sẽ tác động đến tâm lý của nhà đầu tư, khiến họ muốn tìm đến các kênh

đầu tư an toàn hơn, khi đó họ sẽ lựa chọn trái phiếu chính phủ thay cho chứng khoán

rủi ro cao trên thị trường. Tuy nhiên, sự biến động trong chỉ số giá chứng khoán chỉ thể

hiện sự tác động nhân quả Granger lên lãi suất dài hạn, không có tác động lên các biến

kinh tế vĩ mô khác cho thấy thị trường chứng khoán chưa thực sự hiệu quả về mặt

thông tin và chỉ số giá chứng khoán chưa thực sự là chỉ báo hàng đầu cho nền kinh tế.

Điều này cũng hoàn toàn phù hợp với tình hình thực tế ở Việt Nam, thị trường chứng

khoán Việt Nam còn khá non trẻ, quy mô nhỏ nên mức ảnh hưởng đến nền kinh tế

chưa lớn. Bên cạnh đó, việc công bố các thông tin kinh tế vĩ mô ở Việt Nam còn tồn tại

nhiều vấn đề nên kết quả giao dịch chưa phản ảnh đúng tình hình thực tế của các doanh

nghiệp, sự biến động của giá chứng khoán chủ yếu phụ thuộc và tâm lý, hành vi của

các nhà đầu tư trên thị trường.

4.5 Phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai

Kiểm định nhân quả Granger cho thấy, cú sốc của các biến kinh tế vĩ mô được chọn

đều có thể dẫn đến sự biến động của thị trường chứng khoán. Hàm phản ứng đẩy được

sử dụng để xem xét sơ lược thời gian và mức độ tác động từ một cú sốc của mỗi biến

trong mô hình tới chỉ số VN-Index.

Kết quả kiểm tra hàm phản ứng đẩy được trình bày trong hình 2.

Hình 2: Phản ứng đẩy của VN-Index đối với cú sốc của các biến số kinh tế vĩ

Response to Cholesky One S.D. Innovations

Response of VNI to VNI

Response of VNI to CPI

Response of VNI to EXR

-40

10 12 14 16 18 20 22 24

Response of VNI to IP

Response of VNI to M1

Response of VNI to LIR

-40

10 12 14 16 18 20 22 24

Response of VNI to SIR

Response of VNI to ROIL

-40

10 12 14 16 18 20 22 24

mô.

Phân tích phản ứng đẩy cho thấy, VNI chịu tác động từ các cú sốc của chính nó và các

biến kinh tế vĩ mô cả trong ngắn hạn và dài hạn. Ngoại trừ biến M1 và EXR sự tác

động của các biến còn lại hoàn toàn phù hợp với lý thuyết cũng như tình hình thực tế

thị trường chứng khoán Việt Nam.

Chỉ số giá chứng khoán chịu tác động mạnh nhất từ cú sốc trong chỉ số giá chứng

khoán của giai đoạn trước đó, tác động này đạt cực đại vào tháng thứ 12 và ổn định kể

từ đó. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Rahman và cộng sự (2009), Gan và

cộng sự (2006), Bulmash và Trivoli (1991) khi nghiên cứu trên thị trường Malaysia và

New Zealand và Mỹ.

Chỉ số giá tiêu dùng hoàn toàn có tác động âm đến chỉ số giá chứng khoán trong suốt

thời kỳ 24 tháng, điều này hoàn toàn phù hợp về mặt lý thuyết cũng như nghiên cứu

thực tế ở các thị trường khác trên thế giới. Lạm phát tăng sẽ làm tăng chi phí của doanh

nghiệp, dẫn đến dòng tiền và lợi nhuận doanh nghiệp trong tương lai giảm sút, do đó

làm giảm sự hấp dẫn của chứng khoán. Biến lạm phát thể hiện sự tác động đến VN-

Index ngày càng mạnh mẽ, đến tháng thứ 11 thì sự tác động này đạt cực đại và ổn định.

Kết quả phản ứng đẩy cũng cho thấy sự tác động của tỷ giá hối đoái lên thị trường

chứng khoán mang dấu dương. Kết quả nghiên cứu này trái ngược với nghiên cứu của

Bilson, Braisford & Hooper (2001) khi thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất

sinh lợi chứng khoán với các nhân tố kinh tế vĩ mô ở thị trường các nước mới nổi. Mức

độ tác động của tỷ giá hối đoái đạt cực đại ở thời kỳ thứ 3 và giảm dần sau đó. Đối với

một quốc gia thường xuyên nhập siêu như Việt Nam thì kết quả này rất đáng nghi ngờ.

Điều này chỉ có thể được giải thích rằng: khi giá trị đồng nội tệ của Việt Nam giảm giá,

dẫn đến hàng hóa, dịch vụ, giá cả tài sản trong nước trở nên rẻ tương đối so với hàng

hóa nước ngoài, điều này sẽ hấp dẫn các nhà đầu tư nước ngoài đầu tư vào Việt Nam,

giúp kinh tế tăng trưởng, do đó dẫn đến sự tăng giá trên thị trường chứng khoán.

Giá trị sản xuất công nghiệp có tác động dương lên chỉ số giá chứng khoán, và tác động

này đạt cực đại vào tháng thứ 6 và giảm dần sau đó, ở tháng thứ 11 chỉ số giá chứng

khoán hoàn toàn độc lập với cú sốc của giá trị sản xuất công nghiệp. Kết quả này hoàn

toàn phù hợp vì giá trị sản xuất công nghiệp tăng cho thấy kinh tế tăng trưởng, điều này

tác động tâm lý của các nhà đầu tư kỳ vọng vào sự tăng trưởng kinh tế trong tương lai,

do đó các nhà đầu tư sẽ gia tăng đầu tư vào thị trường chứng khoán, kéo chỉ số giá thị

trường tăng. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Schwert (1990) khi nghiên

cứu tại thị trường Mỹ.

Tác động âm của cung tiền M1 lên VNI đi ngược lại với các lý thuyết kinh điển rằng

khi cung tiền tăng sẽ tạo thanh khoản cho thị trường và dòng tiền chảy vào thị trường

chứng khoán tăng lên dẫn đến việc tăng giá chứng khoán. Kết quả này ngược với

nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013),

tương đồng với nghiên cứu của Gan và cộng sự (2006). Quan hệ ngược chiều này có

thể được giải thích rằng khi cung tiền tăng sẽ tạo áp lực lên lạm phát, làm cho tỷ lệ lạm

phát tăng, làm giảm lợi nhuận và giá trị doanh nghiệp do đó làm cho thị trường chứng

khoán đi xuống. Hình 2 cho thấy tác động của M1 lên chỉ số giá chứng khoán không

lớn bằng lạm phát, tác động này đạt cực đại ở độ trễ thứ 4 và sau đó giảm dần.

Trong dài hạn cả lãi suất dài hạn và ngắn hạn đều có tác động âm lên giá chứng khoán,

phù hợp với kết quả nghiên cứu của French và cộng sự (1987), Kết quả này cho thấy

rằng, khi lãi suất thị trường tăng sẽ làm tăng chi phí đi vay của các doanh nghiệp, dẫn

đến giảm lợi nhuận. Bên cạnh đó, lãi suất tăng người dân sẽ lựa chọn gởi tiền vào ngân

hàng thay vì đầu tư vào thị trường chứng khoán. Do đó, lãi suất có tác động ngược

chiều lên thị trường chứng khoán. Lãi suất dài hạn thể hiện mức tác động lên thị trường

chứng khoán ngày càng tăng, tác động này đạt cực đại ở thời kỳ thứ 8 và giảm dần sau

đó. Trong ngắn hạn, tác động của lãi suất ngắn hạn lên thị trường chứng khoán mang

dấu dương, kết quả này quả đáng nghi ngờ và đi ngược với lý thuyết cũng như các

nghiên cứu trước đây. Điều này có thể do tồn tại vấn đề trong quá trình thu thập dữ liệu

của tác giả, lãi suất giao dịch trên thị trường phải tuân thủ theo quy định lãi suất trần

của ngân hàng nhà nước, tuy nhiên có những thời điểm lãi suất giao dịch trên thị

trường liên ngân hàng vượt quá biên độ quy định, nhưng không có nguồn số liệu thống

kê chính thống, đáng tin cậy về các giao dịch trên.

Đối với một quốc gia nhập khẩu dầu mỏ như Việt Nam thì tương quan âm giữa giá dầu

bán lẻ và thị trường chứng khoán là hoàn toàn hợp lý và giải thích được. Giá dầu bán lẻ

tăng sẽ làm tăng chi phí đầu vào của doanh nghiệp, cũng như tạo áp lực lên lạm phát

trong nước làm giảm sức mua của thị trường, do đó làm giảm giá chứng khoán. Kết

quả trong nghiên cứu này có sự khác biệt so với nghiên cứu của Chen (1986), Gan và

cộng sự (2006). Tương tự CPI, tác động của cú sốc từ giá dầu đến thị trường chứng

khoán mang dấu âm trong suốt thời kỳ 24 tháng, và tác động này càng ngày càng tăng.

Phân tích phân rã phương sai nhằm xác định lượng thông tin của mỗi biến góp phần

vào việc giải thích sự biến động của chỉ số VNI trong mối quan hệ cân bằng động ngắn

hạn.

Kết quả phân tích phân rã phương sai được trình bày trong bảng 10.

Period S.E.

VNI

CPI

EXR

LIR

SIR

ROIL

45.31034

100.0000

0.000000

0.000000 0.000000

0.000000

Bảng 10: Kết quả phân tích phân rã phương sai

2 74.23682

97.67020

1.424388

0.146994

0.574349 0.045362

0.050850 0.042960

0.044895

96.63799

92.72974

2.504576

2.483186

0.362622 0.796996

0.186489 0.190557

0.745834

116.6796

88.94136

3.188741

3.209014

0.417881 1.248771

0.254739 0.586103

2.153391

136.1181

85.71403

4.237409

3.318649

0.586934 1.233718

1.092306 0.717593

3.099364

154.1149

82.03434

6.127956

3.325378

0.776452 1.067247

2.433527 0.570116

3.664982

171.8417

78.23926

8.514368

3.224038

0.735867 0.916120

3.770387 0.486977

4.112982

190.4274

74.69731

11.19973

2.964647

0.612407 0.827213

4.787541 0.542510

4.368642

209.4645

71.83931

13.79950

2.687481

0.509089 0.792558

5.194523 0.728314

4.449223

228.2452

69.73495

15.97723

2.446603

0.469554 0.792202

5.151266 0.969637

4.458565

246.4405

68.34438

17.59164

2.255125

0.482337 0.815921

4.910425 1.154210

4.445960

12 263.7005

67.50735

18.69312

2.122346

0.506120 0.851421

4.627018 1.254423

4.438195

279.7484

67.03286

19.41168

2.042166

0.517586 0.885838

4.369400 1.293259

4.447217

294.5831

66.75047

19.88225

1.998456

0.514396 0.911565

4.173588 1.294649

4.474630

308.4150

66.54361

20.21403

1.976039

0.500280 0.928185

4.046581 1.278114

4.513162

321.4690

66.34361

20.48398

1.962448

0.480381 0.936702

3.978586 1.258755

4.555534

333.9486

66.12295

20.73569

1.949794

0.460073 0.939304

3.951619 1.245403

4.595160

346.0245

65.88072

20.98785

1.934157

0.442299 0.938884

3.946949 1.241300

4.627844

357.8079

65.63172

21.24123

1.915064

0.428387 0.937864

3.947472 1.245849

4.652420

369.3439

65.39381

21.48795

1.893754

0.418659 0.937660

3.941860 1.256667

4.669640

380.6336

65.18096

21.71768

1.872262

0.412669 0.938788

3.926056 1.270253

4.681339

391.6587

65.00011

21.92244

1.852381

0.409288 0.941184

3.901512 1.283250

4.689829

402.3987

64.85153

22.09899

1.835188

0.407117 0.944402

3.872154 1.293522

4.697090

24 412.8421

64.73022

22.24881

1.821019

0.405056 0.947843

3.842245 1.300460

4.704355

Cholesky Ordering: VNI CPI EXR IP M1 LIR SIR ROIL

Kết quả cho thấy, trong khoảng thời gian ngắn (từ 1 - 2 tháng), biến động của chỉ số

VN-Index phụ thuộc vào dữ liệu quá khứ của chính bản thân nó hơn là các biến kinh tế

vĩ mô. Điều này chứng tỏ rằng thị trường chứng khoán phản ứng khá chậm đối với các

thông tin kinh tế vĩ mô.

Xét trong khoảng thời gian 2 tháng, biến động của thị trường chứng khoán chủ yếu

được giải thích bởi chính nó (tỷ lệ giải thích 97,67%), tiếp đến là lạm phát (1,42%), tác

động của các biến khác là không đáng kể: tỷ giá hối đoái (0,15%), giá trị sản xuất công

nghiệp (0,57%), cung tiền (0,04%), lãi suất dài hạn (0,05%), lãi suất ngắn hạn (0,04%)

và giá dầu (0,05%).

Nếu xét trong khoảng thời gian một năm và hai năm, VNI vẫn là biến quan trọng nhất

để giải thích cho sự biến động của chính nó, mức độ giải thích lần lượt là 67,5% và

64,73%.

Trong khoảng thời gian một năm, lạm phát là biến quan trọng thứ nhì để giải thích cho

sự thay đổi của thị trường chứng khoán với mức độ đóng góp là 18,69%. Tiếp theo đó

là các biến lãi suất dài hạn, giá dầu và tỷ giá hối đoái với tỷ lệ giải thích lần lượt là

4,63%, 4,44% và 2,12%.

Theo thời gian, mức độ giải thích cho các biến động của chỉ số giá chứng khoán của

lạm phát và giá dầu ngày càng tăng lên. Sau hai năm, tỷ lệ giải thích cho các biến động

của VNI của biến lạm phát đạt đến 22,25%, và giá dầu đạt 4,7%.

5. KẾT LUẬN

Các phân tích về mặt lý thuyết đã cho chúng ta một cái nhìn tổng thể về mối quan hệ

giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Các bằng chứng phân tích thực

nghiệm cho thấy các biến kinh tế vĩ mô có tác động khác nhau lên mỗi thị trường

chứng khoán, trong những giai đoạn khác nhau. Với từng thị trường, các yếu tố có thể

tác động thuận chiều, ngược chiều hoặc không có tác động đến chỉ số giá chứng khoán.

Bài nghiên cứu đo lường, phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn cũng như dài hạn giữa

chỉ số giá chứng khoán VN – Index và các biến kinh tế vĩ mô tại thị trường Việt Nam

trong giai đoạn từ tháng 07/2073 – 05/2013. Phương pháp phân tích chuỗi thời gian

được sử dụng trong nghiên cứu này, với dữ liệu được lấy theo tháng của các biến: chỉ

số giá chứng khoán (VNI), lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái (EXR), giá trị sản xuất công

nghiệp (IP), cung tiền cơ sở (M1), lãi suất dài hạn (LIR), lãi suất ngắn hạn (SIR) và giá

dầu bán lẻ trên thị trường nội địa (RIOL).

Trong bài nghiên cứu này phương pháp đồng liên kết Johansen được sử dụng để kiểm

tra xem có tồn tại mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán với

các nhân tố kinh tế vĩ mô hay không. Để xem xét liệu chỉ số giá chứng khoán có phải là

chỉ báo hàng đầu cho các chính sách vĩ mô, nghiên cứu sử dụng kiểm định nhân quả

Granger để kiểm định sự tác động trực tiếp qua lại giữa các biến nghiên cứu. Thêm vào

đó, kiểm định hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai được đưa vào nghiên cứu này

để tìm hiểu mối quan hệ đa chiều trong ngắn hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các

biến kinh tế vĩ mô.

Nghiên cứu đã cho các kết quả:

- Kiểm định đồng liên kết Johansen cho thấy có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài

hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô được chọn.

- Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho kết quả: trong ngắn hạn, lạm phát và

hoạt động kinh tế thực có tác động nhân quả một chiều đến chỉ số giá chứng

khoán. Đồng thời, các biến động trong chỉ số giá chứng khoán làm sẽ dẫn đến sự

thay đổi của lãi suất dài hạn.

Phân tích phản ứng đẩy cho thấy: chỉ số giá chứng khoán chịu tác động mạnh nhất bởi

dữ liệu của chính nó trong quá khứ, tác động này mang dấu dương. Bên cạnh đó, VN-

Index chịu tác động cùng chiều đối với giá trị sản xuất công nghiệp, nhưng mức độ tác

động của biến này rất nhỏ và chỉ diễn ra trong ngắn hạn. Các biến lạm phát, cung tiền,

giá dầu và lãi suất có tác động ngược chiều lên chỉ giá chứng khoán trong suốt khoảng

thời gian 24 tháng.

Kết quả phân rã phương sai cho thấy rằng, sự biến động của giá chứng khoán chủ yếu

được giải thích bởi dữ liệu của chính nó trong quá khứ, trong ngắn hạn sự biến động

của giá chứng khoán ít phụ thuộc vào sự thay đổi thông tin của các biến kinh tế vĩ mô.

Theo thời gian, tỷ lệ giải thích của lạm phát và giá dầu đối với sự biến động của thị

trường chứng khoán ngày càng tăng. Trong bảy biến kinh tế vĩ mô được nghiên cứu, tỷ

lệ lạm phát có mức tác động đến thị trường mạnh nhất (đạt 22,25% sau hai năm).

Một số hạn chế của đề tài:

- Thị trường chứng khoán Việt Nam chỉ mới được thành lập và hoạt động trong

13 năm nên chưa phát triển toàn diện, do đó chưa phải là chỉ báo chính xác để

phản ảnh các tác động của những chính sách kinh tế và các biến động trên các

thị trường liên quan (ngoại hối, tiền tệ).

- Dữ liệu nghiên cứu chỉ thu thập được trong giai đoạn 07/2007 – 05/2013, có thể

chưa đủ lớn để giải thích chính xác những phản ứng của thị trường chứng khoán

với các biến kinh tế vĩ mô.

- Số liệu về biến lãi suất ngắn hạn chưa thực sự phản ánh đúng giá giao dịch trên

thị trường, vì giao dịch trên thị trường tiền tệ phải tuân theo quy định lãi suất

trần, sàn do Ngân hàng Nhà Nước quy định. Tuy nhiên, có những lúc thị trường

giao dịch ngoài biên độ quy định, nhưng không có nguồn số liệu thống kê chính

thống về lãi suất thực sự trong các giao dịch này.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu trong nước.

1. Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2010. Giáo trình kinh tế lượng. Đại học kinh tế TP.

Hồ Chí Minh.

2. Nguyễn Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo, 2013. Phân tích tác động

của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán VN. Phát Triển và Hội

Nhập. Số 8.

3. Huỳnh Thế Nguyễn & Nguyễn Quyết, 2013. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi

suất và giá cổ phiếu tại TP.HCM. Phát Triển và Hội Nhập. Số 11.

Danh mục tài liệu nước ngoài.

4. Acikalin, S., Aktas, R. & Unal, S., 2008. Relationships between stock markets and

macroeconomic variables: an empirical analysis of the Istanbul Stock Exchange.

Investment Management and Financial Innovations, Vol.5, Issue 1.

5. Achsani, N. and Strohe, H.G., 2002. Stock Market Returns and Macroeconomic

Factors, Evidence from Jakarta Stock Exchange of Indonesia 1990-2001.

Universität Potsdam, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät,

Discussion Paper.

6. Ajayi, R.A. and Mougoue, M., 1996. On the Dynamic Relation between Stock

Prices and Exchange Rates. The Journal of Financial Research, No.19.

7. Akash, R.S.I., Hasan, A., Javid, M.T., Shah, S.Z.A., & Khan, M.I., 2011. Co-

integration and causality analysis of dynamic linkage between economic forces and

equity market: An empirical study of stock returns (KSE) and macroeconomic

variables (money supply, inflation, interest rate, exchange rate, industrial

production and reserves). African Journal of Business Management, Vol. 5(27), pp.

10940-10964.

8. Allen, L. and Jagtianti, J., 1997. Risk and Market Segmentation in Financial

Intermediaries’ Returns. Journal of Financial Service Research, No.12.

9. Bilson, C.M., Brailsford, T.J. & Hooper, V.J., 2001. Selecting Macroeconomic

Variables as Explanatory Factors of Emerging Stock Market Returns. Pacific –

Basin Finance Journal, Vol.9, 401-406.

10. Chen, N.F., Roll, R. & Ross, S.A., 1986. Economic Forces and the Stock Market.

The Journal of Business, Vol.59, No.3, 383-403.

11. Chen N.F., 1991. Financial Investment Opportuniti and the Macroeconomy.

Journal of Finance, Vol.16, No.2.

12. Cheung YW and Ng., 1998. International Evidence on the Stock Market and

Aggregate Economic Activity. Journal of Empirical Finance, Vol.5.

13. Darrat, A.F., 1990. Stock Returns, Money and Fiscal Policy. Journal of Financial

and Quantitative Analysis, Vol.25, No.3.

14. Elton, E.J. and Gruber. M., 1991. Modern Portfolio Theory and Investment

Analysis, – Fourth Edition, John Wiley & Sons.

15. Engle, R.F., & Granger, C.W.J., 1987. Co-Integration and Error Correction:

Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, Vol.55, No.2, 251-276.

16. Fama, E.F., 1981. Stock Returns, Real Activity, Inflation and Money. The

American Economic Review, Vol.71, No.4.

17. Fama, E.F., 1991. Efficient Capital Markets: II. Journal of Finance, Vol.46, No.5.

18. Fama, E.F. and Gibbons, M., 1982. Inflation, Real Returns and Capital

Investment. Journal of Monetary Economics, Vol. 9, No. 3, pp. 545-565.

19. French, K.R., Schwert, G.W. and Stanbaugh, R.F., 1987. Expected Stock Returns

and Volatility. Journal of Finan cial Economics, Vol.19, pp. 3-29.

20. Gan, C., Lee, M., Yong, H.H.A. & Zhang, J., 2006. Macroeconomics Variables

and Stock Market Interactions: New Zealand Evidence. Investment Management

and Financial Innovations, Vol.3 (Issue 4).

21. Gay, R.D., 2008. Effect of Macroeconomic Variables on Stock Market Returns for

Four Emerging Economies: Brazil, Russia, India, and China. International

Business & Economics Research Journal, Vol.7, No.3.

22. Geske R. and Roll. R., 1983. The Fiscal and Monetary Linkage between Stock

Returns and Inflation. Journal of Finance, Vol. 38, No. 1, pp. 7-33.

23. Gjerde, O. and Saettem. F., 1999. Casual Relations among Stock Returns and

Macroeconomic Vari-ables in a Small, Open Economy. Journal of International

Finance Markets Institutions and Money, Vol. 9, pp. 61-74.

24. Hamao Y., 1988. An Empirical Examination of the Arbitrage Pricing Theory:

Using Japanese data. Japan and the World Economy, Vol.1, No.1.

25. Hosseini, S.M., Ahmad, Z. & Lai, Y.W., 2011, The Role of Macroeconomic

Variables on Stock Market Index in China and India. International Journal of

Economics and Finance, Vol.3, No.6.

26. Humpe, A. & Macmillan, P., 2009. Can macroeconomic variables explain long

term stock market movements? A comparison of the US and Japan. Applied

Financial Economics – Vol.19, Issue 2.

27. Johasen, S. & Juselius, K., 1990. Maximum Likelihood Estimation and Inference

on Cointegration – with Applications to the Demand for Money. Oxford Bulletin of

Economics and Statistics, Vol.52, No.2.

28. Kwon, C.S. and Shin, T.S., 1999. Cointegration and Causality between

Macroeconomic Variables and Stock Market Returns. Global Finance Journal,

Vol. 10, No. 1, pp. 71-81.

29. Lee, B.S., 1992. Casual Relations among Stock Returns, Interest Rates, Real

Activity, and Inflation. Journal of Finance, Vol.47, No.4.

30. Leigh, L., 1997. Stock Return Equilibrium and Macroeconomic Fundamentals.

International Monetary Fund Working Paper, No. 97/15.

31. Maysami, R.C., Howe, L.C., & Hazah, H.A., 2004. Relationship between

Macroeconomic Variables and Stock Market Indices: Cointegration Evidence from

Stock Exchange of Singapore’s All-S Sector Indices. Jurnal Pengurusan, Vol. 24,

47-77.

32. Maysami, R.C. and Koh, A.T.S., 2000. Vector Error Correction Model of the

Singapore Stock Market. International Review of Economics and Finance, Vol. 9,

pp. 79-96.

33. Mukherjee T.K. and Naka. A., 1995. Dynamic Relations between Macroeconomic

Variables and the Japanese Stock Market: An Application of a Vector Error

Correction Model. Journal of Financial Research, Vol.18, No.2.

34. Najand, M. and Rahman, H. 1991. Stock Market Volatility and Macroeconomic

Variables: International Evidence. Journal of Multinational Financial

Management, Vol. 1, No. 3.

35. Poon, S and Taylor. S.J., 1991. Macroeconomic Factors and the UK Stock Market.

Journal of Business and Accounting, Vol. 18, No. 5.

36. Rahman, A.A., Sidek, N.Z.M. & Tafri, F.H., 2009. Macroeconomic determinants

of Malaysian stock market. African Journal of Business Management. Vol.3, No.3,

95-106.

37. Schwert, G.W., 1990, Stock Return and Real Activity: A Century of Evidence.

The Journal of Finance, Vol. 45, No.4.

38. Tobin, J., 1965. Money and Economic Growth. Econometic, Vol.33, No.4.