Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM ------------------- LÊ THỊ NGỌC MAI TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ 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 ------------------- LÊ THỊ NGỌC MAI TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS TRẦN THỊ THÙY LINH

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Đề tài nghiên cứu “Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam” là đề tài nghiên cứu do chính tác giả thực hiện. Đề tài này thực hiện thông qua việc vận dụng kiến thức đã học, nhiều tài liệu tham khảo và sự tận tình hƣớng dẫn của cô hƣớng dẫn.

Luận văn này không sao chép từ bất kỳ một nghiên cứu nào khác.

Tôi xin cam đoan những lời nêu trên đây là hoàn toàn đúng sự thật.

TP.Hồ Chí Minh, Ngày tháng năm 2013

Tác giả

Lê Thị Ngọc Mai

MỤC LỤC

. Trang

TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

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

CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU ................................................................................... 2

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

1.2 Mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu ................................................ 3

1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ............................................................ 3

1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu ......................................................................... 4

1.5 Bố cục của luận văn .................................................................................. 4

CHƢƠNG II: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY .................... 5

2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm: .................................................................. 5

2.2 Các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến chỉ số giá chứng khoán............ 8

2.3 Tóm lƣợc kết quả nghiên cứu thực nghiệm: ......................................... 13

CHƢƠNG III: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................. 18

3.1 Dữ liệu nghiên cứu: ................................................................................ 18

3.2 Mô tả các biến: ....................................................................................... 18

3.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất: ................................................................. 22

3.4 Phƣơng pháp kiểm định:........................................................................ 22

3.4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Tests): ..................................... 24

3.4.2 Kiểm định đồng liên kết (Cointegration Tests) ................................... 26

3.4.3 Mô hình véctơ hiệu chỉnh sai số (VECM) .......................................... 26

3.4.4 Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger (Granger Causality Tests) 27

3.4.5 Phân rã phƣơng sai (Variance Decomposition) và Hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Function): ......................................................................... 28

CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ......................................................... 29

4.1 Phân tích thống kê mô tả các biến: ........................................................ 29

4.1.1 Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán Việt Nam: ............... 29

4.1.2 Phân tích thống kê mô tả .................................................................... 32

4.2 Kết quả nghiên cứu ................................................................................ 38

4.2.1 Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu (Kiểm định nghiệm đơn vị - Unit Root Test) ......................................................................................... 38

4.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết (Cointegration Test) ........................ 40

4.2.3 Kết quả xác định quan hệ trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu ...... 42

4.2.4 Kết quả mức độ hiệu chỉnh sai số ECM (Error correction model) ...... 47

4.2.5 Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger (Granger Causality Tests) 49

4.2.6 Phân rã phƣơng sai: ........................................................................... 52

4.2.7 Hàm phản ứng đẩy ............................................................................. 54

CHƢƠNG V: KẾT LUẬN .................................................................................. 56

5.1 Kết luận ................................................................................................... 56

5.2 Kiến nghị: ............................................................................................... 56

5.3 Hạn chế của đề tài và định hƣớng nghiên cứu tiếp theo ....................... 59

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ADF (Augemented Dicky-Fuller): Kiểm định ADF

CPI (Consume price index): Chỉ số giá tiêu dùng

ECM (Error correction model): Mô hình hiệu chỉnh sai số

HNX: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HNX-Index: Chỉ số giá chứng khoán sàn HNX

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

TTCK: Thị trƣờng chứng khoán

OLS (Ordinary Least Square): Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất

PP (Phillips Peron): Kiểm định PP

VN-Index: Chỉ số giá chứng khoán sàn HOSE

VECM (Vecto error correction model): Mô hình véctơ hiệu chỉnh sai số

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Tóm tắt các kết quả nghiên cứu trƣớc đây

Bảng 3.1: Bảng tóm tắt các biến nghiên cứu

Bảng 4.1: Thống kê mô tả

Bảng 4.2: Kiểm định nghiệm đơn vị

Bảng 4.3: Kết quả chạy Kiểm định nhân quả Granger đối với chuỗi VNI

Bảng 4.4: Kết quả chạy Kiểm định nhân quả Granger đối với chuỗi HNX

Bảng 4.5: Phân rã phƣơng sai đối với chuỗi VNI

Bảng 4.6: Phân rã phƣơng sai đối với chuỗi HNX

DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ

Hình 3.1: Sơ đồ tóm tắt phƣơng pháp kiểm định

Hình 4.1: Diễn biến của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam từ năm 2006-2012

Hình 4.2: Quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.3: Quan hệ giữa lạm phát và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.4: Quan hệ giữa lãi suất và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.5: Quan hệ giữa cung tiền và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.6: Quan hệ giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.7: Quan hệ giữa chỉ số giá vàng và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.8: Hàm phảm ứng đẩy của các biến kinh tế vĩ mô đối với VNI

Hình 4.9: Hàm phảm ứng đẩy của các biến kinh tế vĩ mô đối với HNX

TÓM TẮT

Luận văn nghiên cứu mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa chỉ số giá chứng

khoán Việt Nam (VN-Index và HNX-Index) với các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa

chọn cụ thể là: lãi suất, tỷ giá, lạm phát, cung tiền, chỉ số sản xuất công nghiệp và

giá vàng từ năm 2006 đến 2012. Theo nghiên cứu thực nghiệm của Asmy,

Mohamed; Rohilina, Wisam; Hassama, Aris và Fouad, Md (2009), luận văn kiểm

định đồng liên kết để xác định sự tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các

biến kinh tế vĩ mô đến từng chỉ số giá chứng khoán. Từ đó áp dụng mô hình véctơ

hiệu chỉnh sai số (VECM) để xác định mô hình hồi quy thể hiện mối quan hệ trong

dài hạn và áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM thể hiện mức độ hiệu chỉnh

trong ngắn hạn để dẫn đến cân bằng trong dài hạn.

Kết quả cho thấy rằng các biến kinh tế vĩ mô đƣợc nghiên cứu có tác động đến

hai chỉ số giá chứng khoán của Việt Nam trong dài hạn, cụ thể: lãi suất, tỷ giá, lạm

phát và cung tiền tác động ngƣợc chiều, chỉ số sản xuất công nghiệp và giá vàng tác

động cùng chiều đến chỉ số giá VN-Index và HNX-Index. Mức độ tác động của các

nhân tố vĩ mô lên HNX-Index mạnh hơn VN-Index. Đồng thời kết quả cũng cho

thấy mức độ hiệu chỉnh của chỉ số VN-Index và HNX-Index lần lƣợt là 13% và

15,4% trong một tháng để đạt đƣợc sự cân bằng trong dài hạn. Có thể thấy sự điều

chỉnh này là chậm, trừ khi có những cú sốc khác xảy ra cùng một lúc và chống lại

cú sốc ban đầu. Qua đó, đƣa đến một số kiến nghị kết hợp giữa ổn định các chính

sách vĩ mô và giải pháp nhằm bình ổn và phát triển nhân tố thị trƣờng, giúp cho thị

trƣờng chứng khoán ổn định và phát triển.

Từ khóa: chỉ số giá chứng khoán, thị trường chứng khoán, nhân tố kinh tế vĩ mô,

đồng liên kết, ECM, VECM.

CHƢƠNG I: GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài

Thị trƣờng chứng khoán là yếu tố cơ bản của nền kinh tế thị trƣờng hiện đại.

Ngƣời ta nói: thị trƣờng chứng khoán chính là “Hàn thử biểu” của nền kinh tế.

Thật vậy, mọi biến động của kinh tế – chính trị – xã hội sẽ tác động tức thời ngay

trên thị trƣờng chứng khoán và qua sự thăng trầm của các chỉ số giá chứng khoán

ngƣời ta có thể thấy rõ mức độ ảnh hƣởng, tác động đến thế nào. Vì vậy, việc tìm

ra sự tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến giá chứng khoán đã đƣợc rất nhiều

công trình nghiên cứu trên thế giới đề cập, cụ thể: Asmy, Mohamed; Rohilina,

Wisam; Hassama, Aris và Fouad, Md (2009), nghiên cứu ở thị trƣờng Malaysia

trong khoảng thời gian trƣớc và sau giai đoạn khủng hoảng 1997 (giai đoạn 1987-

1995 và 1999-2007), kết qủa lạm phát có tƣơng quan dƣơng, cung tiền tƣơng quan

âm, trong khi đó tỷ giá hối đoái tƣơng quan dƣơng trong giai đoạn trƣớc khủng

hoảng và tƣơng quan âm giai đoạn sau khủng hoảng với KLCI; Christopher Gan,

Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006) nghiên cứu tại thị trƣờng chứng

khoán New Zealand giai đoạn năm 1990-2003, kết quả cho thấy GDP, giá dầu bán

lẻ trong nƣớc đồng biến với NZSE40, trong khi đó chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất,

cung tiền và tỷ giá hối đoái nghịch biến với chỉ NZSE40; Adnan Hussain, Irfan

Lal, Muhammad Mubin (2009) nghiên cứu cho thị trƣờng chứng khoán Karachi

giai đoạn năm 1989-2009, kết quả có mối quan hệ dài hạn cùng chiều giữa chỉ số

sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái thực, dự trữ ngoại hối, cung tiền và chi tiêu

tổng tài sản cố định với giá cổ phiếu, lãi suất có mối quan hệ không đáng kể và

cuối cùng lạm phát và giá cổ phiếu có tƣơng quan âm trong dài hạn; Komain

Jiranyakul (2009) nghiên cứu thực nghiệm trên thị trƣờng Thái Lan giai đoạn

1993-2007, kết quả trong dài hạn các biến vĩ mô GDP, cung tiền, tỷ giá có tác động

đồng biến đáng kể trong khi lạm phát có tác động nghịch biến không đáng kể lên

chỉ số giá thị trƣờng chứng khoán; Khaled Hussainey và Le Khanh Ngoc (2009)

nghiên cứu tác động của các chỉ báo vĩ mô lên giá chứng khoán ở Việt Nam và ở

Mỹ từ 1/2001đến 4/2008 cho thấy giá trị sản xuất công nghiệp có ảnh hƣởng cùng

chiều có ý nghĩa đến giá chứng khoán. Lãi suất ngắn hạn có ảnh hƣởng trái chiều

đến giá chứng khoán… Tuy chỉ với một số công trình nghiên cứu nhƣ trên cũng

thấy đƣợc kết quả đạt đƣợc ở các quốc gia khác nhau thƣờng không tƣơng đồng

với nhau do sự khác biệt về nền kinh tế, đặc điểm cụ thể của từng thị trƣờng chứng

khoán ở mỗi quốc gia. Chính vì lý do đó, tác giả chọn đề tài nghiên cứu “Tác động

của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam”. Cụ thể

phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên cả hai chỉ số giá VN-Index và

HNX-Index để có cái nhìn toàn diện hơn. Hy vọng kết quả nghiên cứu sẽ rút ra

đƣợc những nhận định về mối quan hệ tác động này.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là phân tích sự tác động của các nhân tố kinh tế

vĩ mô lên giá chứng khoán trên 2 thị trƣờng Sở giao dịch chứng khoán TP HCM và

Hà Nội nhằm so sánh, đánh giá mức độ tác động từ đó đƣa ra các giải pháp, kiến

nghị về các chính sách kinh tế vĩ mô.

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu

Với mục tiêu nghiên cứu trên, luận văn này tập trung trả lời các câu hỏi nghiên cứu:

Một là: Có hay không sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên giá chứng

khoán Việt Nam?

Hai là: Mức độ ảnh hƣởng trong ngắn hạn và dài hạn của các nhân tố kinh tế vĩ mô

lên giá chứng khoán Việt Nam?

1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1 Đối tƣợng nghiên cứu:

Đề tài hƣớng đến nghiên cứu các đối tƣợng sau:

- Chỉ số giá chứng khoán trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam: bao gồm cả

chỉ số VN-Index và HNX-Index.

- Các nhân tố kinh tế vĩ mô: tỷ giá, lãi suất, lạm phát, chỉ số sản xuất công

nghiệp, cung tiền và giá vàng tác động lên hai chỉ số giá chứng khoán trên.

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu:

- Đề tài nghiên cứu trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE)

và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).

- Chỉ số giá chứng khoán VN-Index (thu thập từ sàn HOSE) và HNX-Index (thu

thập từ sàn HNX) giai đoạn 2006-2012.

- Chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá vàng (thu thập từ trang web của Tổng

cục Thống kê Việt Nam), lãi suất, tỷ giá, lạm phát và cung tiền (từ hệ thống cơ sở

dữ liệu các chỉ tiêu tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF)) trong giai đoạn

2006-2012.

1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu

Phƣơng pháp nghiên cứu để phân tích cho chuỗi dữ liệu thời gian, cụ thể là:

kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết, mô hình véctơ hiệu chỉnh sai số

VECM (nhằm thể hiện mối quan hệ trong dài hạn của các biến), mô hình hiệu chỉnh

sai số ECM (nhằm thể hiện mức độ hiệu chỉnh trong ngắn hạn), kiểm định mối quan

hệ nhân quả Granger, phân rã phƣơng sai và hàm phản ứng đẩy.

1.5 Bố cục của luận văn

Bố cục của bài luận văn bao gồm 5 chƣơng đƣợc trình bày nhƣ sau:

Tóm tắt (Abstract)

Chƣơng I. Giới thiệu (Introdution)

Chƣơng II. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trƣớc đây (Literature review)

Chƣơng III. Phƣơng pháp nghiên cứu (Methodology and data)

Chƣơng IV. Kết quả nghiên cứu (Results)

Chƣơng V. Kết luận (Conclusions)

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

CHƢƠNG II: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm:

 Asmy, Mohamed; Rohilina, Wisam; Hassama, Aris và Fouad, Md, Effects

of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Malaysia: An Approach of Error

Correction Model (2009): Bài nghiên cứu xem xét các mối quan hệ nhân quả trong

ngắn hạn và dài hạn giữa Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) và các biến số

kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn cụ thể là lạm phát, cung tiền và tỷ giá hối đoái danh

nghĩa trong khoảng thời gian trƣớc và sau giai đoạn khủng hoảng 1997 cụ thể: giai

đoạn 1987-1995 và 1999 - 2007.

Kết quả cho thấy trong dài hạn, có mối tƣơng quan dƣơng giữa tỷ lệ lạm phát và

giá cổ phiếu. Mối tƣơng quan âm giữa cung tiền và giá chứng khoán có thể là do

tăng cung tiền có thể dẫn đến sự gia tăng của lạm phát trong tƣơng lai làm giảm giá

cổ phiếu. Đối với tỷ giá, có kết quả khác nhau trong thời kỳ trƣớc và sau cuộc

khủng hoảng. Trƣớc cuộc khủng hoảng có tƣơng quan dƣơng và sau khủng hoảng là

âm. Đồng thời với kết quả hiệu chỉnh trong ngắn hạn với mô hình hiệu chỉnh sai số

ECM cho thấy rằng mức độ hiệu chỉnh là 30,28 % trƣớc khủng hoảng và 27,6% sau

cuộc khủng hoảng. Sự điều chỉnh này là chậm, trừ khi có những cú sốc khác xảy ra

cùng một lúc và chống lại cú sốc ban đầu .

 Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin, Short run and Long run

Dynamics of Macroeconomics Variables and Stock prices: Case Study of KSE

(Karachi Stock Exchange)(2009): Nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa các biến

kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán tại thị trƣờng chứng khoán Karachi. Nghiên cứu

này sử dụng số liệu hàng tháng để quan sát 7 biến kinh tế vĩ mô bao gồm tỷ giá hối

đoái thực, dự trữ ngoại hối, chỉ số sản xuất công nghiệp, chi tiêu tổng tài sản cố

định, cung tiền M2, lãi suất trái phiếu chính phủ 3 tháng và chỉ số giá bán buôn

(thay thế cho lạm phát) tác động đến chỉ số giá chứng khoán Karachi (Karachi

Stock Exchange-KSE) giai đoạn năm 1989-2009. Cụ thể kết quả cho thấy:

 Có mối quan hệ dài hạn cùng chiều giữa chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá

hối đoái thực, dự trữ ngoại hối, cung tiền và chi tiêu tổng tài sản cố định với giá cổ

phiếu, trong khi lãi suất có mối quan hệ không đáng kể và cuối cùng lạm phát và giá

cổ phiếu có tƣơng quan âm trong dài hạn.

 Nghiên cứu cho thấy rằng lạm phát ảnh hƣởng lớn trong sự bất ổn định giá

cổ phiếu.

 Sự gia tăng trong sản xuất công nghiệp có thể đóng vai trò đáng kể trong sự

phát triển của thị trƣờng vốn Pakistan. Vì vậy, kiến nghị cơ quan có thẩm quyền cần

xây dựng một chính sách hỗ trợ giá cổ phiếu thông qua việc thúc đẩy sản xuất công

nghiệp.

 Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang,

Macroeconomic variables and Stock market interactions: New Zealand evidence

(2006): Nghiên cứu mối quan hệ giữa 7 biến kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán tại

thị trƣờng chứng khoán New Zealand. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng số liệu

hàng tháng để quan sát các biến kinh tế vĩ mô bao gồm tỷ giá hối đoái, CPI, GDP,

cung tiền (M1), lãi suất ngắn hạn, lãi suất dài hạn và giá dầu bán lẻ trong nước tác

động đến chỉ số giá chứng khoán New Zealand giai đoạn 1990-2003. Kết quả

nghiên cứu cụ thể nhƣ sau:

 Kiểm định đồng liên kết Johansen thấy rằng có tồn tại một mối quan hệ dài

hạn giữa NZSE40 và các biến số kinh tế vĩ mô đƣợc xem xét. Cụ thể GDP, giá dầu

bán lẻ trong nƣớc đồng biến với NZSE40, trong khi đó chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất,

cung tiền và tỷ giá hối đoái nghịch biến với chỉ NZSE40.

 Nhìn chung, NZSE40 luôn bị ảnh hƣởng bởi lãi suất, cung tiền và GDP thực

trong khoảng thời gian 1990-2003. Kết quả cũng cho thấy rằng nhận thức đầu tƣ

của New Zealand là một hỗn hợp của các thị trƣờng chứng khoán khác, nhƣ đã

đƣợc tìm thấy ở Hàn Quốc, Mỹ và Nhật Bản. Vì vậy, các nhà đầu tƣ ở New Zealand

nên chú ý nhiều đến biến kinh tế vĩ mô đƣợc đề cập ở trên hơn là tỷ giá và chỉ số

lạm phát (CPI).

 Thị trƣờng chứng khoán New Zealand là tƣơng đối nhỏ so với thị trƣờng

chứng khoán của các nƣớc đang phát triển khác, nó cũng có thể rất nhạy cảm với

các yếu tố kinh tế vĩ mô toàn cầu hoặc các yếu tố kinh tế vĩ mô của các đối tác

thƣơng mại lớn của nó.

 Mehmet GENÇTÜRK1, ismail ÇELİK và Ömer BİNİCİ, Causal

relationship between macroeconomic variables and stock index in emerging

economies: An empirical application for Turkey (2011): Nghiên cứu mối quan hệ

nhân quả giữa Istanbul Stock Exchange (ISE) và các biến kinh tế vĩ mô nhƣ: tỷ giá,

CPI, lãi suất, chỉ số sản xuất công nghiệp giai đoạn từ tháng 5/2005 - 7/2011.

Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa giá cổ

phiếu ISE và các biến số kinh tế vĩ mô nhƣ lãi suất, tỷ giá và chỉ số giá tiêu dùng.

Điều này đã đƣợc chứng minh rằng sự tồn tại duy nhất mối quan hệ cùng chiều dài

hạn giữa ISE và sản xuất công nghiệp.

 Andreas Humpe, Peter Macmillan, Can macroeconomic variables explain

long term stock market movements?A comparison of the US and Japan (2007):

Nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô là giá trị sản xuất công

nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền, lãi suất dài hạn với giá chứng khoán tại Hoa

Kỳ và Nhật theo số liệu tháng từ 1965 - 2005.

Kết quả cho thấy đối với dữ liệu thị trƣờng Mỹ có ít nhất một véctơ đồng liên

kết, và dựa vào các hệ số véctơ đồng liên kết, các tác giả đã kết luận rằng giá cổ

phiếu Mỹ chịu ảnh hƣởng tác động cùng chiều của giá trị sản xuất công nghiệp và

ngƣợc chiều với lạm phát, lãi suất dài hạn. Đối với thị trƣờng Nhật, giá cổ phiếu có

quan hệ cùng chiều với giá trị sản xuất công nghiệp nhƣng có quan hệ ngƣợc chiều

với cung tiền.

 Anokye Mohammed Adam, George Tweneboah, Do macroeconomic

variables play any role in the stock market movement in Ghana? (2008): xem xét

ảnh hƣởng các biến số kinh tế vĩ mô đối với giá chứng khoán tại Ghana giai đoạn

tháng 1/1991 - 12/2006. Biến phụ thuộc chỉ số giá chứng khoán đƣợc nghiên cứu

trong mối quan hệ với các biến giải thích là chỉ số giá hàng hóa tiêu dùng, tỷ giá và

lãi suất.

Kiểm định đồng liên kết và mô hình VECM cho thấy kết quả là lạm phát có

quan hệ cùng chiều với chỉ số chứng khoán, lãi suất và tỷ giá có tác động ngƣợc

chiều đến chỉ số giá chứng khoán.

 Komain Jiranyakul, Economic Forces and the Thai Stock Market, 1993-

2007 (2009): nghiên cứu tác động của bốn biến vĩ mô: GDP, cung tiền, tỷ giá, lạm

phát đến chỉ số giá thị trƣờng chứng khoán của Sở Giao dịch chứng khoán Thái Lan

trong thời gian từ quý 1/1993 đến quý 4/2007.

Kết quả GDP, cung tiền, tỷ giá có tác động đồng biến đáng kể lên chỉ số thị

trƣờng chứng khoán trong khi lạm phát có tác động nghịch biến không đáng kể lên

chỉ số thị trƣờng chứng khoán trong dài hạn.

 Neda Bashiri, The Study of Relationship between Stock Exchange Index

and Gold Price in Iran and Armenia: Nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ

giữa giá vàng và chỉ số giá cổ phiếu của Armenia trong giai đoạn từ tháng 1/2005

đến 12/2010. Kết quả cho thấy, trong thời kỳ khủng hoảng tài chính toàn cầu, thị

trƣờng chứng khoán sụp đổ nhƣng giá vàng lại gia tăng. Điều đó đƣợc giải thích do

mức độ nắm giữ vàng ở Iran và Armenia phổ biến, vàng đƣợc xem nhƣ một tài sản

tài chính an toàn.

 Khaled Hussainey và Le Khanh Ngoc, The impact of macroeconomic

indicators on Vietnamese stock prices (2009): nghiên cứu tác động của các chỉ báo

vĩ mô: lạm phát, lãi suất, giá trị sản xuất công nghiệp lên giá chứng khoán ở Việt

Nam và ở Mỹ. Dữ liệu thu thập từ 1/2001 - 4/2008.

Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị sản xuất công nghiệp có ảnh hƣởng cùng

chiều, lãi suất ngắn hạn có ảnh hƣởng trái chiều đến giá chứng khoán.

2.2 Các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến chỉ số giá chứng khoán

Qua một số nghiên cứu thực nghiệm trên đây cũng có thể thấy rằng, các tác giả

đã tập trung đi vào nghiên cứu sự tác động đến chỉ số giá chứng khoán của một số

nhân tố kinh tế vĩ mô cụ thể nhƣ sau:

 Tỷ giá hối đoái:

Tỷ giá hối đoái tác động đến thị trƣờng chứng khoán trên cả 2 giác độ là môi

trƣờng tài chính và chính bản thân hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, đặc biệt

là những doanh nghiệp nhập nguyên liệu hay tiêu thụ sản phẩm ở nƣớc ngoài. Sự

mất giá của đồng nội tệ sẽ khiến cho nhập khẩu đắt đỏ hơn xuất khẩu. Do đó chi phí

các công ty nhập khẩu tăng làm giảm lợi nhuận của công ty và do đó giá cổ phiếu

của các công ty này giảm. Trái lại các công ty xuất khẩu lại gia tăng xuất khẩu nên

giá cổ phiếu các công ty này tăng.

Một vài công trình nghiên cứu cho rằng tỷ giá có quan hệ cùng chiều với giá

chứng khoán nhƣ nghiên cứu của Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin

(2009); Komain Jiranyakul (2009). Trong khi đó một số nghiên cứu khác lại chứng

minh rằng tỷ giá có quan hệ ngƣợc chiều với giá chứng khoán nhƣ Christopher Gan,

Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong-Jun Zhang (2006); Anokye Mohammed Ada,

George Tweneboah (2008). Trong khi đó, kết quả nghiên cứu của Asmy, Mohamed;

Rohilina, Wisam; Hassama, Aris và Fouad, Md (2009) tỷ giá hối đoái tƣơng quan

dƣơng trong ngắn hạn và tƣơng quan âm trong dài hạn với chỉ số giá chứng khoán.

 Lạm phát:

Lạm phát là một trong những chỉ báo kinh tế vĩ mô quan trọng nhất và thƣờng

xuyên đƣợc sử dụng trong phân tích kinh tế. Tác động của lạm phát diễn ra rất rộng

đối với nhiều lĩnh vực và thị trƣờng chứng khoán cũng không phải là ngoại lệ.

Lạm phát là sự mất giá của đồng tiền, nó làm thay đổi hành vi tiêu dùng và tiết

kiệm của dân cƣ và doanh nghiệp. Lạm phát có những ảnh hƣởng nhất định đến sự

phát triển kinh tế - xã hội tùy theo mức độ của nó. Tỷ lệ lạm phát không hợp lý sẽ

gây khó khăn cho hoạt động sản xuất kinh doanh, ngăn cản sự tăng trƣởng và đổi

mới doanh nghiệp. Mặt khác tác động của lạm phát còn tùy thuộc vào lạm phát có

dự đoán trƣớc đƣợc hay không. Nếu tất cả các đợt lạm phát hoàn toàn dự báo trƣớc

đƣợc thì lạm phát không gây nên gánh nặng kinh tế lớn bởi ngƣời ta có những giải

pháp để thích nghi với nó. Lạm phát không dự đoán đƣợc sẽ dẫn đến những đầu tƣ

sai lầm và phân phối lại thu nhập ảnh hƣởng xấu đến nền kinh tế.

Lạm phát tăng thƣờng là dấu hiệu cho thấy sự tăng trƣởng của nền kinh tế sẽ

không bền vững, lãi suất sẽ tăng lên, khả năng thu lợi nhuận của doanh nghiệp bị hạ

thấp khiến giá chứng khoán giảm. Lạm phát là một trong những yếu tố quan trọng

của nền kinh tế và nó cũng là yếu tố quyết định tới lợi tức của chứng khoán. Trong

thời kỳ lạm phát cao, ngƣời ta nhận thấy rằng nền kinh tế đang trong tình trạng bất

ổn, kỳ vọng về nền kinh tế xấu đi. Lạm phát còn làm giảm lƣợng tiền thực lƣu

thông trong nền kinh tế khiến cầu về hàng hóa giảm đi, góp phần giảm cầu chứng

khoán và giá chứng khoán giảm. Bên cạnh đó, lạm phát tăng dẫn đến lợi nhuận

doanh nghiệp giảm, chi phí của việc phát hành chứng khoán cũng nhƣ chi phí của

việc giữ tiền và chi phí đầu tƣ tăng lên ngay khi có lạm phát, còn giá các sản phẩm

của doanh nghiệp lại thay đổi chậm hơn. Tất cả điều này làm giảm dòng tiền trong

tƣơng lai của doanh nghiệp và làm giảm giá chứng khoán do cầu giảm.

Một vài công trình nghiên cứu cho rằng lạm phát có quan hệ cùng chiều với giá

chứng khoán nhƣ nghiên cứu của Anokye Mohammed Adam, George Tweneboah

(2008). Trong khi đó một số nghiên cứu khác lại chứng minh rằng lạm có quan hệ

ngƣợc chiều với giá chứng khoán nhƣ Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad

Mubin (2009); Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang

(2006); Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007); Komain Jiranyakul (2009).

 Lãi suất:

Trong nền kinh tế thị trƣờng, lãi suất là một trong những loại giá có ảnh hƣởng

lớn đến nền kinh tế. Lãi suất ảnh hƣởng đến sự phân phối thu nhập của dân cƣ,

doanh nghiệp, tỷ giá hối đoái, lạm phát và chứng khoán.

Ngoài ra, lạm phát và mặt bằng lãi suất tăng ảnh hƣởng xấu đến doanh nghiệp,

giảm EPS nên chứng khoán không còn hấp dẫn nhà đầu tƣ nữa. Lãi suất tác động

đến nguồn vốn vay, đến suất chiết khấu và chi phí đầu tƣ của doanh nghiệp. Thông

qua đó tác động đến dòng thu nhập của doanh nghiệp. Mà dòng thu nhập doanh

nghiệp và suất chiết khấu là hai nhân tố dùng để định giá chứng khoán. Vì vậy, có

thể nói lãi suất ảnh hƣởng tiêu cực đến chỉ số giá chứng khoán. Ngoài ra nếu thị

trƣờng tài chính thông suốt thì lãi suất tăng lên nhà đầu tƣ có thể chuyển sang gởi

tiền do yêu cầu về phần bù rủi ro chứng khoán tăng lên.

Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006); Humpe

và Macmillan (2007), Adam và Tweneboath (2008) trong nghiên cứu thực nghiệm

đều đi đến kết luận lãi suất có tác động ngƣợc chiều đến chỉ số giá chứng khoán.

 Cung tiền

Cung tiền cũng là một trong những biến kinh tế vĩ mô ảnh hƣởng đến thị trƣờng

chứng khoán và đƣợc nhiều nhà kinh tế nghiên cứu vì họ tin rằng thay đổi trong

cung tiền sẽ trực tiếp ảnh hƣởng làm thay đổi danh mục đầu tƣ và gián tiếp thông

qua ảnh hƣởng đến các hoạt động kinh tế thực. Mà đây là những nhân tố quan trọng

ảnh hƣởng đến giá chứng khoán.

Theo Wong (2005), ảnh hƣởng của cung tiền lên giá chứng khoán khá phức tạp.

Một chính sách mở rộng tiền tệ kích thích tăng trƣởng kinh tế và làm tăng lƣợng

tiền trong dân. Điều này góp phần làm tăng nhu cầu về hàng hóa và các tài sản tài

chính khác trong đó có chứng khoán. Vì vậy chính sách mở rộng tiền tệ làm giá

chứng khoán có xu hƣớng tăng lên.

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009); Komain Jiranyakul (2009)

nghiên cứu cho thấy rằng cung tiền có tƣơng quan cùng chiều với giá chứng khoán.

Trong khi Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006);

Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007) lại cho kết quả ngƣợc chiều.

 Chỉ số sản xuất công nghiệp

Giá trị sản xuất công nghiệp là chỉ tiêu phản ánh toàn bộ giá trị sản phẩm (sản

phẩm vật chất và sản phẩm dịch vụ) của toàn ngành công nghiệp đƣợc sản xuất ra

trong một thời kỳ nhất định. Thống kê chỉ tiêu giá trị sản xuất công nghiệp nhằm

mục đích tổng hợp, đánh giá kết quả sản xuất của ngành công nghiệp trong một thời

kỳ nhất định; là căn cứ để tính chỉ tiêu giá trị tăng thêm và tổng sản phẩm trong

nƣớc (GDP) của ngành công nghiệp theo giá thực tế và giá so sánh theo phƣơng

pháp sản xuất, phục vụ tính cơ cấu ngành kinh tế (theo giá thực tế) và tốc độ tăng,

giảm kinh tế (theo giá so sánh).

Khi doanh nghiệp phát triển bằng gia tăng quy mô sản lƣợng, hứa hẹn sẽ gia

tăng cổ tức trả cho cổ đông, khi cổ tức tăng giá cổ phiếu sẽ tăng.

Tainer (1993) đƣa ra quan điểm cho rằng chỉ số sản lƣợng công nghiệp luôn đi

theo chu kỳ kinh tế, tức là, nó tăng trong thời kỳ phục hồi, bùng nổ kinh tế và giảm

trong giai đoạn suy thoái. Nó thƣờng đƣợc sử dụng nhƣ một thuớc đo về mức độ

hoạt động của nền kinh tế, một sự gia tăng trong sản lƣợng công nghiệp là một báo

hiệu cho phát triển kinh tế.

Humpe và Macmillan (2007); Ratneswary và Rasiah (2009); Mehmet, Ismail và

Ömer (2011) cũng tìm thấy giá trị sản xuất công nghiệp có ảnh hƣởng cùng chiều và

có ý nghĩa thống kê đến chỉ số chứng khoán.

 Giá vàng

Các nhà đầu tƣ có thói quen sử dụng chiến lƣợc quản trị rủi ro đơn giản là đa

dạng hóa trong danh mục đầu tƣ của họ bao gồm cả đầu tƣ vàng hoặc dầu vì hai

khoản đầu tƣ này thƣờng có mối quan hệ nghịch đảo với xu huớng của TTCK.

Sự biến động của giá vàng ảnh hƣởng đến sự biến động của mọi thị trƣờng hàng

hóa trong nền kinh tế trong đó có thị trƣởng chứng khoán. Những năm gần đây,

vàng đƣợc xem là công cụ đầu tƣ tài chính an toàn, không những thế vàng còn đƣợc

xem là công cụ tích trữ, bảo toàn về vốn một cách hiệu quả.

Neda Bashiri cho rằng sự gia tăng giá vàng sẽ kéo theo sự gia tăng tỷ lệ lạm phát

và bất ổn về niềm tin, điều này sẽ làm cho giá chứng khoán sụt giảm. Theo Tully và

Lucey (2007), chức năng của vàng là phòng ngừa rủi ro cho cổ phiếu. Do đó, thị

trƣờng cổ phiếu sụt giảm mạnh thì giá vàng sẽ tăng cao.

2.3 Tóm lƣợc kết quả nghiên cứu thực nghiệm:

Nhiều tác giả đã chọn công trình nghiên cứu của mình về các tác nhân ảnh

hƣởng đến giá chứng khoán, mục tiêu nghiên cứu chủ yếu tập trung vào việc tìm ra

mối quan hệ của các biến kinh tế vĩ mô với giá chứng khoán. Do các công trình

nghiên cứu này đƣợc thực hiện tại những quốc gia khác nhau, với những điều kiện

khác nhau về đặc trƣng của nền kinh tế, khác nhau về mức độ phát triển của nền

kinh tế, về đặc điểm của các thị trƣờng chứng khoán, về tâm lý của nhà đầu tƣ, về

thể chế chính trị… Do đó khó có thể tổng hợp thành một kết quả chung và việc lựa

chọn các biến kinh tế vĩ mô đƣa vào mô hình nghiên cứu cũng tùy thuộc vào các

đặc điểm trên của từng thị trƣờng. Các bằng chứng thực nghiệm cũng cho thấy có

thể có hoặc không sự tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến giá chứng khoán của

từng quốc gia hoặc từng phạm vi và thời gian nghiên cứu khác nhau. Có thể tóm tắt

kết quả của một số nghiên cứu thực nghiệm ở một số quốc gia trong thời gian qua

nhƣ sau:

Bảng 2.1: Tóm tắt các kết quả nghiên cứu trước đây

Tác giả (Năm) Các biến kinh tế vĩ mô nghiên cứu Dữ liệu tại quốc gia (Thời gian)

Kết quả nghiên cứu (Tƣơng quan với chỉ số giá chứng khoán nghiên cứu)

Malaysia (1987-2007)

New Zealand (1990-2003) (-)

Tỷ giá hối đoái Ghana (1991-2006) Asmy Mohamed, Rohilina Wisam, Hassama Aris và Fouad Md (2009) Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006) Anokye Mohammed Adam, George Tweneboah (2008)

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009) Pakistan (1989-2009) (+)

Komain Jiranyakul (2009) Thái Lan (1993-2007)

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009) Pakistan (1989-2009)

New Zealand (1990-2003) Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006) (-)

Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007) Lạm phát

Hoa Kỳ và Nhật(1965 - 2005) Thái Lan (1993-2007) Komain Jiranyakul (2009)

Malaysia (1987-2007) (+) Asmy Mohamed, Rohilina Wisam, Hassama Aris và Fouad Md (2009)

Ghana (1991-2006) Anokye Mohammed Adam, George Tweneboah (2008)

Malaysia (1987-2007) Asmy Mohamed, Rohilina Wisam, Hassama Aris và Fouad Md (2009)

(-) New Zealand (1990-2003) Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006)

Cung tiền Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007) Hoa Kỳ và Nhật(1965 - 2005)

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009) Pakistan (1989-2009)

(+)

Komain Jiranyakul (2009) Thái Lan (1993-2007)

New Zealand (1990-2003) Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006)

Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007) Hoa Kỳ và Nhật(1965 - 2005) Lãi suất (-)

Ghana (1991-2006) Anokye Mohammed Adam, George Tweneboah (2008)

Khaled Hussainey và Le Khanh Ngoc (2009) Việt Nam và Mỹ (1/2002- 4/2009)

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009) Pakistan (1989-2009) (+) Chỉ số sản xuất công nghiệp

Mehmet GENÇTÜRK1, ismail ÇELİK và Ömer BİNİCİ (2011)

Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007) Thổ Nhĩ Kỳ (5/2005 - 7/2011) Hoa Kỳ và Nhật(1965 - 2005)

Khaled Hussainey và Le Khanh Ngoc (2009) Việt Nam và Mỹ (1/2002- 4/2009)

Neda Bashiri Giá vàng (-) Iran và Armenia (1/2005 - 12/2010)

New Zealand (1990-2003) Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006) (+) GDP

Komain Jiranyakul (2009) Thái Lan (1993-2007)

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009) Pakistan (1989-2009) (+) Dự trữ ngoại hối

Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009) Pakistan (1989-2009) (+) Chi tiêu tổng tài sản cố định

New Zealand (1990-2003) (+) Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006)

Giá dầu bán lẻ trong nƣớc

Tuy có nhiều kết quả khác nhau về một vấn đề, nhƣng các kết quả của các công

trình nghiên cứu này đóng góp một vai trò rất lớn trong việc làm phong phú thêm

kho tàng lý luận về thị trƣờng chứng khoán. Từ các nghiên cứu thực nghiệm trên, có

thể thấy bài nghiên cứu của Asmy, Mohamed; Rohilina, Wisam; Hassama, Aris và

Fouad, Md, “Effects of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Malaysia:

An Approach of Error Correction Model” (2009) đã xác định đƣợc mối quan hệ

trong dài hạn của chỉ số giá chứng khoán với các biến kinh tế vĩ mô (tỷ giá, lạm

phát và cung tiền), đồng thời đo lƣờng đƣợc mức độ hiệu chỉnh trong ngắn hạn dẫn

đến cân bằng trong dài hạn, do đó tác giả chọn bài nghiên cứu này để áp dụng cho

bài luận văn nghiên cứu. Tuy nhiên, do thị trƣờng chứng khoán Việt Nam chỉ chính

thức đi vào hoạt động từ năm 2000 tại TPHCM, Hà Nội là năm 2005. Trong 5 năm

đầu tiên (từ 2000 đến 2005), dƣờng nhƣ thị trƣờng chứng khoán còn là khái niệm

khá mới mẻ với ngƣời dân và các lãnh đạo doanh nghiệp, khối lƣợng giao dịch trên

thị trƣờng nhỏ. Do đó, tác giả không phân chia giai đoạn nhƣ bài nghiên cứu thực

nghiệm trên mà đi nghiên cứu đánh giá tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên

đồng thời hai chỉ số giá (VN-Index và HNX-Index) trong suốt thời kỳ từ 2006 đến

2012. Bên cạnh đó, ngoài ba biến kinh tế vĩ mô theo nghiên cứu thực nghiệm trên là

tỷ giá hối đoái danh nghĩa, cung tiền và lạm phát tác giả còn đƣa thêm vào bài luận

một số biến vĩ mô để đánh giá tác động là lãi suất (theo Christopher, Minsoo, Hua

Hwa, Jun (2006); Andreas, Peter (2007); Anokye, George (2008)); chỉ số sản xuất

công nghiệp (theo Adnan, Irfan, Muhammad (2009)); Andreas, Peter (2007)) và giá

vàng (theo Neda Bashiri).

CHƢƠNG III: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu nghiên cứu:

Theo nghiên cứu thực nghiệm của Asmy, Mohamed; Rohilina, Wisam;

Hassama, Aris và Fouad, Md, “Effects of Macroeconomic Variables on Stock

Prices in Malaysia: An Approach of Error Correction Model” (2009) và một số

nghiên cứu nhƣ đã đề cập ở cuối chƣơng trƣớc, tác giả đi đến nghiên cứu sự tác

động của các biến kinh tế vĩ mô (tỷ giá, lạm phát, lãi suất, cung tiền, chỉ số sản xuất

công nghiệp, chỉ số giá vàng) đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam (VN-Index và

HNX-Index).

Dữ liệu nghiên cứu đƣợc lấy theo tháng, giai đoạn từ 2006-2012. Dữ liệu chỉ số

giá chứng khoán thu thập từ Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM và Sở giao dịch

chứng khoán Hà Nội. Các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lấy từ các nguồn Tổng cục

Thống kê Việt Nam và hệ thống cơ sở dữ liệu các chỉ tiêu tài chính của Quỹ tiền tệ

Quốc tế (IFS-IMF).

3.2 Mô tả các biến:

Bài nghiên cứu bao gồm các biến nhƣ sau:

Biến chỉ số giá chứng khoán (biến phụ thuộc):

+ Chỉ số giá chứng khoán của sàn HOSE là VN-Index (VNI)

+ Chỉ số giá chứng khoán của sàn HNX là HNX-Index (HNX)

Biến kinh tế vĩ mô (biến độc lập):

+ Chỉ số sản xuất công nhiệp (IIP) đại diện cho nền kinh tế thực.

+ Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) thể hiện cho nhân tố lạm phát

+ Tỷ giá hối đoái danh nghĩa VND/USD (ER) đại diện cho nhân tố tỷ giá hối

đoái

+ Lãi suất cho vay (IR) thể hiện cho nhân tố lãi suất.

+ Cung tiền M2 (MS) thể hiện cho nhân tố cung tiền

+ Chỉ số giá vàng (GO) đại diện cho nhân tố giá vàng.

Đối với chỉ số giá chứng khoán VN-Index và HNX-Index đƣợc tính là trung

bình giá đóng cửa của các ngày trong tháng trên hai sàn HOSE và HNX.

Đại diện cho nền kinh tế thực theo lý thuyết là biến tăng trƣởng kinh tế (GDP)

nhƣng số liệu theo tháng không có sẵn nên luận văn chọn biến IIP (Index Industry

Products) làm đại diện. Chỉ số IIP là chỉ tiêu phản ánh sự biến động sản lƣợng sản

xuất ngành công nghiệp trong khoảng thời gian nhất định. Đây là chỉ tiêu kinh tế

cung cấp bức tranh tổng hợp về kết quả sản xuất công nghiệp theo chuỗi thời gian

và thƣờng dùng phản ánh biến động chu kỳ kinh tế.

Biến đại diện cho giá cả trên thị trƣờng tiền tệ thƣờng thƣờng là lãi suất thị

trƣờng đƣợc chọn để nghiên cứu, tuy nhiên biến này thƣờng không có sẵn nên đề tài

chọn biến lãi suất cho vay làm đại diện.

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phƣơng VND/USD là giá cả của VNĐ so với

USD mà chƣa đề cập đến chênh lệch lạm phát dùng để đại diện cho thị trƣờng ngoại

hối.

Do khó khăn trong việc tập hợp số liệu giá vàng trong nƣớc (do chƣa có tổ chức

chính thức công bố) nên chỉ số giá vàng đƣợc lấy từ nguồn dữ liệu của Tổng cục

Thống kê Việt Nam đƣợc dùng đại diện cho biến giá vàng để nghiên cứu.

Các biến nghiên cứu được mô tả tóm tắt ở Bảng 3.1.

Bảng 3.1: Bảng tóm tắt các biến nghiên cứu

STT Tên biến Giải thích Công thức Nguồn dữ liệu Ký hiệu

VN-Index (HNX-Index) Q 1

P 1Qo Po

∑Q1P1 : Tổng giá trị tại thời điểm tính ∑ Q0P0: Tổng giá trị tại thời điểm gốc (Hệ số chia)

P0 , P1 : Giá cả giao dịch thực tế tại thời điểm gốc và thời điểm tính.

VNI Chỉ số giá chứng khoán của sàn HOSE Lấy bình quân giá đóng cửa của các ngày trong tháng từ năm 2006-2012 sàn HOSE Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM

Q0 , P0 : Khối lƣợng cổ phần của công ty tại thời điểm gốc và thời điểm tính.

HNX Chỉ số giá chứng khoán của sàn HNX Lấy bình quân giá đóng cửa của các ngày trong tháng từ năm 2006-2012 sàn HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

IIP Chỉ số sản xuất công nghiệp Dữ liệu theo tháng (lấy năm 2005 làm năm gốc) Tổng cục Thống kê Việt Nam - Iq: Tốc độ phát triển sản xuất của toàn ngành công nghiệp hoặc từng ngành, từng nhóm sản phẩm công nghiệp

- iq: Tốc độ phát triển của sản phẩm hoặc ngành cấp dƣới liền kề

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

CPI Chỉ số giá tiêu dùng Thể hiện cho nhân tố lạm phát (năm gốc 2005) Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF)

ER Tỷ giá bình quân liên ngân hàng theo tháng Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF) Tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phƣơng VND/USD

Lãi suất cho vay IR Lãi suất cho vay đƣợc thu thập theo tháng Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF)

MS Dữ liệu đƣợc lấy theo tháng Cung tiền M2 Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF)

Chỉ số giá vàng GO Dữ liệu tháng (lấy năm 2005 làm năm gốc) Tổng cục Thống kê Việt Nam

3.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất:

Mô hình nghiên cứu đƣợc xây dựng dựa vào giả thuyết về mối quan hệ giữa các

biến kinh tế vĩ mô đƣợc rút ra từ phần lý luận ở trên. Mô hình đánh giá tác động của

6 biến kinh tế vĩ mô (tỷ giá, lãi suất cho vay, lạm phát, cung tiền, chỉ số sản xuất

công nghiệp và giá vàng) đến lần lƣợt 2 biến chỉ số giá chứng khoán VN-Index (sàn

HOSE) và HNX-Index (sàn HNX).

+ Đối với chỉ số VNI

(3.1) LnVNI = α0+α1LnIIP+α2LnIR+α3LnER+α4LnCPI+α5LnMS+α6LnGO+ π

+ Đối với chỉ số HNX

LnHNX = β0+β1LnIIP+β2LnIR+β3LnER+β4LnCPI+β5LnMS+β6LnGO+ε (3.2)

Trong đó

- LnVNI: chỉ số giá thị trƣờng VN-Index (lấy logarit tự nhiên).

- LnHNX: chỉ số giá thị trƣờng HNX-Index (lấy logarit tự nhiên).

- LnIIP: chỉ số sản xuất công nghiệp (lấy logarit tự nhiên).

- LnIR: lãi suất cho vay (lấy logarit tự nhiên).

- LnER: tỷ giá (lấy logarit tự nhiên).

- LnCPI: lạm phát (lấy logarit tự nhiên).

- LnMS: cung tiền (lấy logarit tự nhiên).

- LnGO: giá vàng (lấy logarit tự nhiên).

- π: sai số & các biến chƣa nghiên cứu trong mô hình đối với VNI

- ε: sai số & các biến chƣa nghiên cứu trong mô hình đối với HNX

3.4 Phƣơng pháp kiểm định:

Các bƣớc kiểm định của bài luận tuân thủ theo đúng nội dung kiểm định của paper

gốc và đƣợc tóm tắt nhƣ hình 3.1

Thu thập dữ liệu để ƣớc lƣợng tham số của mô hình

Kiểm định tính dừng của dữ liệu

Không dừng

Có dừng

Hồi quy OLS cổ điển

KQ kiểm định

Kiểm định tính dừng của sai phân bậc 1

Không dừng

Có dừng

Kiểm định đồng liên kết

KQ kiểm định

Không có

KQ kiểm định

Không có quan hệ dài hạn

Có đồng liên kết

Hình 3.1: Sơ đồ tóm tắt phương pháp kiểm định

Có quan hệ dài hạn

Véctơ hiệu chỉnh sai số VECM (thể hiện mối quan hệ trong dài hạn)

Mức độ hiệu chỉnh sai số ECM (thể hiện xu hƣớng thay đổi ngắn hạn lên cân bằng dài hạn)

Xác định mối quan hệ nhân quả Granger

Phân rã phƣơng sai & Hàm phản ứng đẩy

Ngƣng

3.4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Tests):

Một chuỗi dữ liệu thời gian đƣợc xem là dừng nếu nhƣ trung bình và phƣơng sai

của phƣơng trình không thay đổi theo thời gian. Hầu hết các biến chuỗi thời gian là

không dừng hoặc liên kết bậc một (sai phân bậc 1 là một chuỗi dừng). Để tránh hiện

tƣợng hồi quy tƣơng quan giả (sourious regression) do hồi quy một chuỗi thời gian

không dừng với một hoặc nhiều chuỗi thời gian không dừng khác thì các biến trong

mô hình hồi quy phải dừng hoặc đồng liên kết (cointegration). Điều này xảy ra là do

việc ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy không chỉ gồm ảnh hƣởng các biến độc lập đến

biến phụ thuộc mà còn bao hàm cả yếu tố xu thế. Một cách kiểm định tính dừng là

Kiểm định nghiệm đơn vị, đƣợc xem xét theo mô hình nhƣ sau:

Yt = ρYt-1+ ut (3.3)

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

nó có giá trị trung bình bằng 0, phƣơng sai là hằng số và không tự tƣơng quan.

Giả thuyết:

H0: ρ = 1 thì Yt có nghiệm đơn vị, là một chuỗi thời gian không dừng.

H1: ρ = 0 thì chuỗi thời gian là dừng.

Phƣơng trình (3.3) cũng đƣợc viết dƣới dạng:

(3.4)

∆Yt = δYt-1 + ut

Với ∆Yt = Yt – Yt-1, δ= ρ-1 và ∆ là sai phân bậc 1

Giả thuyết:

H0: δ = 1 thì Yt có nghiệm đơn vị, là một chuỗi thời gian không dừng.

H1: δ = 0 thì chuỗi thời gian là dừng.

Để kiểm định giả thiết trên, trị thống kê t đƣợc tính theo qui ƣớc là trị thống kê η

(tau statistic, η=giá trị δ ƣớc lƣợng/sai số của hệ số δ), mà các giá trị tới hạn của nó

đƣợc sắp thành bảng bởi Dickey và Fuller. Kiểm định thống kế η còn gọi là kiểm

định Dickey- Fuller (DF). Tuy nhiên, bác bỏ giả định ρ = 1 thì ta có thể sử dụng

thống kê t (vì khi đó Yt là chuỗi dừng).

Kiểm định Dickey-Fuller đƣợc áp dụng:

∆Yt = δY t-1 + ut (3.5)

(3.6) ∆Yt = β1 + δY t-1 + ut

t + δY t-1 + ut

(3.7) ∆Yt = β1 + β2

Trong đó t là biến xu hướng hoặc biến thời gian.

Trong mỗi trƣờng hợp giải thuyết δ=0 là có nghiệm đơn vị. Sự khác biệt giữa PT

(3.5), (3.6), (3.7) là ở chổ có bao gồm cả hằng số và số hạng xu hƣớng.

Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê η tính tóan với giá trị thống kê η tra

bảng DF (các phần mềm kinh tế lƣợng điều cung cấp giá trị thống kê η). Kiểm định

DF giả định rằng các số hạng ut không tƣơng quan.

Nếu số hạng sai số ut là tự tƣơng quan, do thiếu biến, nên ngƣời ta thƣờng sử

dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey –Fuller Test) . PT (3.7) sẽ

biến đổi thành:

t + δYt-1 + αi∑∆Yt-1 + εt (3.8)

∆Yt = β1 + β2

Khi đó:

- Nếu ׀ηα׀ tính toán > ׀η׀ =giá trị ADF (ADF test statistic) => không bác bỏ giả

thuyết H0, chuỗi thời gian không dừng

- Nếu ׀ηα׀ tính toán < ׀η׀ =giá trị ADF (ADF test statistic) => không bác bỏ giả

thuyết H0, chuỗi thời gian dừng

Có một số phƣơng pháp để kiểm định nghiệm đơn vị. Luận văn sử 2 phƣơng

pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP).

3.4.2 Kiểm định đồng liên kết (Cointegration Tests)

Khi hồi quy các chuỗi thời gian không dừng thƣờng dẫn đến “kết quả hồi quy

giả mạo”. Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của

các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian

không dừng đó đƣợc cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng đƣợc gọi là

phƣơng trình đồng liên kết và có thể đƣợc giải thích nhƣ mối quan hệ cân bằng dài

hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dƣ trong mô hình hồi quy giữa các

chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy là thực và thể

hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình. Mục đích của kiểm

định đồng liên kết là xác định xem một nhóm các chuỗi không dừng có đồng liên

kết hay không.

Với mục đích này, phƣơng pháp kiểm định đồng liên kết Johansen (1991) đƣợc

sử dụng.

Giả thuyết H0: không có đồng liên kết

H1: có đồng liên kết

- Nếu: Trace value hoặc Maximum Eigenvalue < Critical value => chấp nhận

giả thuyết H0 (không có đồng liên kết)

- Nếu: Trace value hoặc Maximum Eigenvalue > Critical value => bác bỏ giả

thuyết H0 (tồn tại đồng liên kết)

Nếu có ít nhất một vectơ đồng liên kết giữa các biến tức là tồn tại của một mối

quan hệ dài hạn giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập, thì mối quan hệ nhân

quả giữa các biến này có thể đƣợc xác định bằng cách ƣớc lƣợng VECM.

3.4.3 Mô hình véctơ hiệu chỉnh sai số (VECM)

Mô hình VECM đƣợc sử dụng nhiều trong các nghiên cứu quốc tế và đƣợc nhìn

nhận là một phƣơng pháp thích hợp để lƣợng hóa tác động trong ngắn hạn và dài

hạn. Mô hình nhằm phân tích ảnh hƣởng của xu hƣớng thay đổi ngắn hạn lên cân

bằng trong dài hạn.

Khi hồi quy các chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn đến hiện tƣợng tƣơng

quan giả mạo. Cho nên ngƣời ta thƣờng phân tích mối quan hệ giữa chúng bằng

cách lấy sai phân. Tuy nhiên, khi mà ta hồi quy các giá trị sau khi đã lấy sai phân có

thể sẽ bỏ sót những thông tin dài hạn trong mối quan hệ giữa các biến. Với giả định

này ta không thể dùng sai phân để phân tích mối quan hệ dài hạn do tất cả các biến

trong mô hình sẽ biến mất. Tuy nhiên, khi hai biến đồng liên kết, giữa chúng có mối

quan hệ dài hạn, đang ở trạng thái cân bằng dù có thể không cân bằng trong ngắn

hạn. Để phân tích ảnh hƣởng của xu hƣớng thay đổi ngắn hạn lên cân bằng trong

dài hạn, các nghiên cứu trƣớc đây sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM. Mô

hình này đƣợc thực hiện bằng cách khi hồi quy những mô hình đã lấy sai phân phải

có thêm phần dƣ E.

Xét mô hình

∆Yt = α0 + α1∆Xt + δEt-1 + εt

δEt-1 chính là phần mất cân bằng.

Mô hình VECM là một dạng của mô hình Var tổng quát, đƣợc sử dụng trong

trƣờng hợp chuỗi dữ liệu là không dừng và chứa đựng mối quan hệ đồng kết hợp.

3.4.4 Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger (Granger Causality Tests)

Khi hồi quy chuỗi dữ liệu thời gian thì một vấn đề quan tâm là cần phải kiểm

định mối quan hệ nhân quả ngắn hạn giữa các biến để xem xét trong các biến, biến

nào là nguyên nhân, biến nào là kết quả. Để xem mối quan hệ đó sử dụng mô hình

nhân qủa Granger hai biến.

Một thị trƣờng chứng khoán thực sự hiệu quả nếu không có mối quan hệ nhân

quả hai chiều nào giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Ngƣợc lại,

sẽ là một thị trƣờng không hiệu quả về mặt thông tin khi có mối quan hệ nhân quả

một chiều hoặc hai chiều giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô

(Wing- Keung Wong, Habibullah Khan&Jun Du, 2005).

3.4.5 Phân rã phƣơng sai (Variance Decomposition) và Hàm phản ứng đẩy

(Impulse Response Function):

Sau khi mô hình VECM đƣợc xem xét, để phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn

ta sử dụng hàm phản ứng đẩy nhằm xem xét sự tác động của biến này lên biến kia

khi có một cú sốc xảy ra. Ƣớc lƣợng đƣợc mức độ và thời gian phản ứng của một

biến cụ thể với từng loại sốc khác nhau.

Phân rã phƣơng sai đƣợc sử dụng để phát hiện các mối quan hệ nhân quả giữa

các biến. Nó giải thích mức độ mà tại đó một biến đƣợc giải thích bởi những cú sốc

trong tất cả các biến trong hệ thống.

Tóm tắt chƣơng 3:

Chƣơng này đƣa ra mô hình nghiên cứu đề xuất với sáu biến độc lập (biến kinh

tế vĩ mô) là LnIIP, LnIR, LnER, LnCPI, LnMS, LnGO tác động lần lƣợt đến hai

biến phụ thuộc (chỉ số giá chứng khoán) là LnVNI, LnHNX.

Nghiên cứu chi tiết về kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của các

biến dƣới dạng chuỗi dữ liệu thời gian. Kiểm định đồng liên kết để xác định có tồn

tại mối quan hệ dài hạn của các biến nghiên cứu hay không, kiểm định này chỉ thực

hiện sau khi kết quả kiểm tra tính dừng cho thấy dữ liệu dừng cùng bậc (có thể dừng

ở sai phân bậc 1, I(1)). Sau khi đã xác định tồn tại mối quan hệ dài hạn, sử dụng mô

hình véctơ hiệu chỉnh sai số VECM để xác định hệ số hồi quy trong dài hạn. Tiếp

theo, vận dụng ECM xác định mức độ hiệu chỉnh trong ngắn hạn để đạt đến cân

bằng dài hạn của các biến. Cuối cùng là kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger,

phân rã phƣơng sai và hàm phản ứng đẩy để xem xét mối quan hệ các biến trong

ngắn hạn.

CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Phân tích thống kê mô tả các biến:

4.1.1 Phân tích biến động của chỉ số giá chứng khoán Việt Nam:

Hình 4.1: Diễn biến của thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2006-2012

Điểm 1,200.00

1,000.00

800.00

600.00

400.00

200.00

Tháng

6 0 - 0 1 T

7 0 - 0 1 T

1 1 - 1 0 T

2 1 - 1 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 4 0 T

6 0 - 7 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 4 0 T

7 0 - 7 0 T

8 0 - 1 0 T

8 0 - 4 0 T

8 0 - 7 0 T

8 0 - 0 1 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 4 0 T

9 0 - 7 0 T

9 0 - 0 1 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 4 0 T

0 1 - 7 0 T

0 1 - 0 1 T

1 1 - 4 0 T

1 1 - 7 0 T

1 1 - 0 1 T

2 1 - 4 0 T

2 1 - 7 0 T

2 1 - 0 1 T

VN-Index

HNX-Index

Diễn biến thị trƣờng chứng khoán từ 2006-2012

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội)

Diễn biến thị trường từ năm 2006 đến 2012:

Mốc thời gian kể từ đầu năm 2006 đƣợc coi là mang tính chất phát triển “đột

phá”, tạo cho thị trƣờng chứng khoán Việt Nam một diện mạo hoàn toàn mới với

hoạt động giao dịch sôi động.

Trong vòng một năm, chỉ số VN- Index tăng hơn 500 điểm, từ hơn 300 điểm

cuối năm 2005 lên hơn 800 điểm cuối 2006. Năm 2006, kỷ lục mới của chỉ số VN-

Index đƣợc xác lập ở mốc 809.86 điểm. Với HNX- Index là nỗ lực chạm mốc

258,78 điểm. Tính chung, so với đầu năm, chỉ số VN-Index đã có mức tăng trƣởng

tới 146% và HNX-Index tới 170%. Đây là những mức tăng mà các thị trƣờng trên

thế giới phải thừa nhận là quá ấn tƣợng.

Năm 2007 đƣợc xem bƣớc phát triển mạnh mẽ nhất của thị trƣờng chứng khoán

Việt Nam. Tháng 01 năm 2007, Việt Nam trở thành thành viên chính thức của Tổ

chức thƣơng mại quốc tế (WTO). Việc trở thành thành viên của WTO là một cú

hích to lớn đối với nền kinh tế của Việt Nam nói chung và thị trƣờng chứng khoán

nói riêng. Nhờ vậy, dòng vốn đầu tƣ trực tiếp và gián tiếp nƣớc ngoài vào Việt Nam

tăng lên đáng kể. Trên thị trƣờng chứng khoán, sự tham gia của nhà đầu tƣ nƣớc

ngoài vào thị trƣờng chứng khoán Việt Nam đã làm tăng tính hấp dẫn của thị

trƣờng. Bên cạnh đó, Luật Chứng khoán có hiệu lực từ ngày 01/01/2007 đã góp

phần thúc đẩy thị trƣờng phát triển và tăng cƣờng khả năng hội nhập vào thị trƣờng

quốc tế. Những thuận lợi trên dẫn đến đầu năm 2007, thị trƣờng tăng trƣởng nhanh

và là một trong những thị trƣờng tài chính mới nổi có tình hình chứng khoán nóng

và đã xuất hiện hiện tƣợng “khát chứng khoán” và hiện tƣợng “nổi bong bóng”.

Thị trƣờng chứng khoán kết thúc phiên cuối cùng của năm 2007 (VN-Index tăng

23%, HNX-Index tăng 33% so với cuối năm 2006 thế nhƣng những tác động về mặt

chính sách, quan hệ cung cầu... và đi kèm theo đó là những cơn "nóng, lạnh" của thị

trƣờng đã không khỏi làm những nhà đầu tƣ lo ngại. Tâm lý bán tháo bắt đầu từ thời

điểm này. Cũng tƣơng tự nhƣ khi mua vào, các nhà đầu tƣ nhỏ lẻ lại đổ xô đi bán

tháo cổ phiếu, dẫn đến tình trạng khủng hoảng thừa cổ phiếu trên thị trƣờng, và

càng làm chỉ số chứng khoán sa sút hơn nữa.

Năm 2008, đi vào lịch sử của những biến động kinh tế và cũng là năm mà giới

đầu tƣ trên thế giới nhận ra rằng hệ thống tài chính có lớn và vững mạnh đến đâu

cũng có những hạn chế và rủi ro nhất định của nó. Với Việt Nam, lạm phát kỷ lục,

thâm hụt thƣơng mại lớn dẫn đến sự mất cân đối trong tài chính vĩ mô khiến Chính

phủ phải thắt chặt tiền tệ, ngân hàng siết vốn đổ vào chứng khoán. Thị trƣờng bắt

đầu bƣớc vào thời kỳ sụt giảm nhanh và mạnh còn hơn cả giai đoạn phát triển nóng

trƣớc đó. VN – Index đã tụt xuống mức 286,85 vào ngày 10/12/2008, HNX-Index

tụt xuống còn 97,61 vào ngày 27/11/2008 và đây cũng là mức đáy của năm 2008.

VN-Index đóng cửa vào ngày 31/12/2008 là 315,62 điểm giảm 73,04% so với đỉnh

của VN-Index (giá đóng cửa ngày 12/3/2007 với 1170,67 điểm) và giảm 65,73% so

với ngày đầu năm 2008. HNX-Index đóng cửa ngày 31/12/2008 là 105.12 điểm

giảm 33% so với đầu năm 2008.

Thị trường chứng khoán năm 2009 mở đầu với một phiên giao dịch có thể coi

là tẻ nhạt khi rất ít nhà đầu tƣ tham gia giao dịch. Kỷ lục mới, cột mốc quan trọng

đã lần lƣợt đƣợc thiết lập: phiên giao dịch ngày 24/02, VN-Index đã rơi xuống mức

đáy 235,5 điểm, HNX-Index lùi về dƣới mốc 100 điểm khi xuống mức thấp nhất

trong lịch sử là 78,06 điểm vào ngày 24/02/2009.

Tuy nhiên, nhờ các chính sách kích thích kinh tế của Chính phủ, đặc biệt là

chính sách hỗ trợ lãi suất, miễn giảm và hoãn thuế thu nhập. Tốc độ tăng trƣởng tín

dụng cao trong năm 2009 một mặt góp phần thúc đẩy tăng trƣởng nhƣng cũng góp

phần giúp TTCK tăng mạnh trở lại. Ngoài ra, lạm phát giảm bớt trong năm này

cũng tạo thêm lòng tin về ổn định kinh tế vĩ mô. Tính đến hết ngày 30/06/2009,

VN-Index đã tăng 132,67 điểm (42,03%), HNX-Index tăng 44,57 điểm (42,66%) so

với thời điểm kết thúc năm 2008. Đây là một bƣớc tiến dài của TTCK trong nƣớc

khi VN-Index đã đạt tốc độ tăng lớn thứ 8 trong tổng số 89 chỉ số chứng khoán

quan trọng trên thế giới khi tăng đƣợc 46% so với thời điểm đầu năm 2009. Từ

tháng 8 đến tháng 10, TTCK lại tiếp tục đợt tăng giá thứ hai nằm ngoài dự đoán của

giới chuyên gia và trở thành điểm sáng ấn tƣợng khi có tốc độ phục hồi nhanh nhất

châu Á.

Thị trường chứng khoán kể từ đầu năm 2010 đã gặp nhiều khó khăn và khiến

giới đầu tƣ thất vọng. Sau những lạc quan năm 2009 thì thị trƣờng đã bị trả về một

thực tại khắc nghiệt hơn. Áp lực lạm phát và lãi suất tăng cao, nhập siêu cao, trong

khi đó tăng trƣởng tín dụng, cung tiền giảm so với năm 2009 nên chỉ số giá chứng

khoán giảm. VNI đóng cửa giảm 2% so với cuối năm trƣớc khi chốt phiên vào

31/12/2010 tại 484,66 điểm, HNX- Index gây thất vọng hơn nhiều khi đóng cửa

năm tại 114,24 điểm giảm tới 32% so với cuối năm 2009. Kết thúc năm 2010 thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam là một trong số ít thị trƣờng không tăng trƣởng ở

châu Á và chịu sự suy giảm đi ngƣợc lại với xu hƣớng chung của thế giới.

Năm 2011 tiếp tục chứng kiến đà lao dốc không phanh của cả hai chỉ số chính

trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Năm 2011 là một năm khá khó khăn của

nền kinh tế Viêt Nam theo đó thị trƣờng chứng khoán, cũng phản ánh rõ điều này

với xu hƣớng giảm điểm là xu hƣớng chính và chủ đạo. Ngân hàng Nhà nƣớc phát

đi thông điệp kiểm soát chặt chẻ hoạt động cho vay đầu tƣ chứng khoán và bất động

sản. Trong cả năm, thị trƣờng chỉ có đƣợc hiếm hoi hai đợt hồi phục ngắn vào cuối

tháng 5 và khoảng giữa tháng 8, toàn bộ khoảng thời gian còn lại thị trƣờng chủ yếu

đi xuống trong sự chán nản và mệt mỏi của các nhà đầu tƣ. Chốt phiên ngày

30/12/2011, VN Index và HNX Index lần lƣợt đóng cửa ở 351,55 và 58,74 điểm,

nhƣ vậy so với đầu năm 2011 sàn Hồ Chí Minh đã giảm mạnh 27,46% còn sàn Hà

Nội thì lao dốc đến hơn 48%.

Năm 2012, năm tháng đầu năm, VN-Index đã tăng gần 40%, HNX-Index tăng

44% trong vòng 5 tháng so với cuối năm 2011 và trở thành một trong những TTCK

tăng ấn tƣợng nhất trên thế giới. Tuy nhiên thành quả này đã bị đánh mất hoàn toàn

sau ngày 9/5/2012.

Thị trƣờng liên tiếp giảm điểm mạnh trong 7 tháng sau cùng với những “cú sốc”

liên quan đến ngành ngân hàng. HNX-Index đã liên tục phá đáy lịch sử trong những

ngày giao dịch của tháng 11/2012, với mức đáy kỷ lục thiết lập ngày 6/11 là 50,66

điểm. Thị trƣờng năm 2012 – hai nửa khác biệt, kết thúc năm VN-Index đã tăng

17.7% so với cuối năm 2011 đứng tại 413.73 điểm; HNX-Index kém tích cực hơn

khi giảm nhẹ 2.8% đứng ở mức 57.09 điểm.

4.1.2 Phân tích thống kê mô tả

4.1.2.1 Thống kê mô tả

Dựa vào kết quả chạy Eview có thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu nhƣ

VNI

HNX

CPI

IIP

Mean

539.2403

158.1772

157.2865

17916.77

293.5135

146.5266

13.11506

1806584

16973

Median

470.0961

141.0814

152.6701

243.755

145.2432

12.185

1788403

20828

Maximum

1110.986

430.6555

222.7052

547.13

194.7501

20.25

3324976

15914

Minimum

261.5373

51.48727

104.264

118.3

91.41913

9.15

675823.2

Std. Dev.

214.9334

89.10934

37.63735

1955.87

139.9277

22.09948

2.82712

783910.8

Skewness

1.448219

1.069698

0.229998

0.501929

0.477433

-0.154142

0.9073

0.195029

Kurtosis

3.977921

3.525246

1.834724

1.573995

1.730021

2.596555

2.834153

1.788956

Jarque-Bera

32.70989

16.98514

5.493126

10.64428

8.836155

0.902324

11.62098

5.665709

Probability

0.000000

0.000205

0.064148

0.004882

0.012057

0.636888

0.002996

0.058845

Sum

45296

13287

13212

1505009

24655

12308

1102

1.52E+08

Sum Sq. Dev.

3834297

659059

117575

318000000

1625119

40536

663

5.10E+13

Observations

(Nguồn: Tác giả tự tính)

Bảng 4.1: Thống kê mô tả

Dựa vào kết quả chạy thống kê mô tả bằng phần mềm Eview đƣợc trình bày trong bảng 4.1 cho thấy một số ý nghĩa cụ thể về các biến nhƣ sau.

- Hệ số Skewness là một đo lƣờng mức độ lệch của phân phối còn đƣợc gọi là

hệ số bất đối xứng, để đánh giá mức độ phân tán của các phần tử cá biệt. Hệ số

Skewness của VNI, HNX, CPI, ER, GO, IR, MS lần lƣợt là 1.448219; 1.069698;

0.229998; 0.501929; 0.477433; 0.9073 và 0.195029 > 0, tức là các biến này có giá

trị Mean > Median (Với VNI thì Mean=539.2403 > Median=470.0961; HNX có

Mean=158.1772 > Median=141.0814) => phân phối lệch phải. Riêng biến với IIP

có Skewness=-0.154142 < 0 => phân phối lệch trái.

- Kurtosis là đại lƣợng đo mức độ tập trung tƣơng đối của các quan sát quanh

trung tâm của nó trong mối quan hệ so sánh với hai đuôi. Kurtosis cũng để đo rủi ro

nhƣng đo bằng cách so sánh với độ lệch chuẩn Std. Dev (standard deviation) trong

một phân phối xác suất chuẩn (normal distribution) chứ không so sánh với giá trị

trung bình (Mean). Biến VNI, HNX có Kurtosis lần lƣợt là 3.977921; 3.525246 > 3

=> phân phối giá trị tập trung hơn mức bình thƣờng, hình dạng đa giác nhọn với hai

đuôi hẹp nghĩa là các biến có những biến động mạnh và bất thƣờng trong thời gian

nghiên cứu; CPI (1.834724), ER (1.573995), GO (1.730021), IIP (2.596555), IR

(2.596555), MS (1.788956) có Kurtosis < 3 => hình dạng đa giác tù với hai đuôi dài

nghĩa là các biến có sự biến động ít, biến thiên giao động không cao trong thời gian

nghiên cứu.

4.1.2.2 Các nhân tố vĩ mô ảnh hƣớng đến giá chứng khoán

Để có cái nhìn sơ lƣợc về sự tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá

chứng khoán, thông qua các biểu đồ tác giả phân tích sơ bộ về chiều hƣớng biến

động của lần lƣợt từng biến kinh tế vĩ mô so với những biến động hai chỉ số giá

chứng khoán.

 Tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán

Điểm

VND/USD

25,000

1,200.00

1,000.00

20,000

800.00

15,000

600.00

10,000

400.00

5,000

200.00

Tháng

6 0 - 5 0 T

8 0 - 1 0 T

2 1 - 5 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 9 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 5 0 T

7 0 - 9 0 T

8 0 - 5 0 T

8 0 - 9 0 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 5 0 T

9 0 - 9 0 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 5 0 T

0 1 - 9 0 T

1 1 - 1 0 T

1 1 - 5 0 T

1 1 - 9 0 T

2 1 - 1 0 T

2 1 - 9 0 T

VN-Index

HNX-Index

Tỷ giá hối đoái

Hình 4.2: Quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF))

Nhìn vào hình 4.2 ta thấy tỷ giá hối đoái biến động gần nhƣ theo một đƣờng

thẳng đi lên. Chỉ số giá chứng khoán thì biến động lên xuống qua nhiều giai đoạn

khác nhau. Căn cứ vào đồ thị có vẽ nhƣ tỷ giá hối đoái không ảnh hƣởng đáng kể

đến chỉ số VN-Index và HNX-Index. Tuy nhiên, thực tế đã cho thấy khi tỷ giá tăng,

làm cho giả cả đầu vào của mặt hàng nhập khẩu tăng làm cho giá nguyên liệu, yếu

tố đầu vào tăng trong khi giá cả trong nƣớc chƣa tăng kịp làm cho lợi nhuận của

doanh nghiệp giảm đi và do vậy mà giá cổ phiếu giảm và ảnh hƣởng chung dẫn đến

chỉ số giá chứng khoán giảm theo. Mối quan hệ này sẽ đƣợc làm rỏ bằng mô hình

nghiên cứu định lƣợng ở phần sau.

 Lạm phát và chỉ số giá chứng khoán

Điểm

% (Gốc 2005)

1,200.00

250.00

1,000.00

200.00

800.00

150.00

600.00

100.00

400.00

50.00

200.00

Tháng

6 0 - 5 0 T

8 0 - 1 0 T

2 1 - 5 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 9 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 5 0 T

7 0 - 9 0 T

8 0 - 5 0 T

8 0 - 9 0 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 5 0 T

9 0 - 9 0 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 5 0 T

0 1 - 9 0 T

1 1 - 1 0 T

1 1 - 5 0 T

1 1 - 9 0 T

2 1 - 1 0 T

2 1 - 9 0 T

VN-Index

HNX-Index

CPI

Hình 4.3: Quan hệ giữa lạm phát và chỉ số giá chứng khoán

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF))

Nhìn vào hình 4.3 thấy giữa lạm phát và chỉ số giá chứng khoán gần nhƣ không

có tác động trong 2 năm 2006 và 2007. Tuy nhiên, giai đoạn từ 2008 đến 2012 đa số

biến động ngƣợc chiều nhau. Tuy nhiên vẫn có một số giai đoạn biến động cùng

chiều. Điều này cũng dễ hiểu vì thị trƣờng chứng khoán còn tác động bởi nhiều

nhân tố khác ngoài nhân tố lạm phát. Với biểu đồ phân tích trên cho thấy biến động

của thị trƣờng chứng khoán chịu ảnh hƣởng của lạm phát.

 Lãi suất và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.4: Quan hệ giữa lãi suất và chỉ số giá chứng khoán

Điểm

25.00

1,200.00

1,000.00

20.00

800.00

15.00

600.00

10.00

400.00

5.00

200.00

Tháng

6 0 - 5 0 T

8 0 - 1 0 T

2 1 - 5 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 9 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 5 0 T

7 0 - 9 0 T

8 0 - 5 0 T

8 0 - 9 0 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 5 0 T

9 0 - 9 0 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 5 0 T

0 1 - 9 0 T

1 1 - 1 0 T

1 1 - 5 0 T

1 1 - 9 0 T

2 1 - 1 0 T

2 1 - 9 0 T

VN-Index

HNX-Index

Lãi suất

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF))

Nhìn vào hình 4.4 cũng nhƣ số liệu thu thập đƣợc thì lãi suất cho vay tác động

ngƣợc chiều đến chỉ số giá chứng khoán rỏ ràng trong giai đoạn từ 2008 đến 2012.

Điều này phù hợp với các lý thuyết nghiên cứu trƣớc đây.

 Cung tiền và chỉ số giá chứng khoán

Điểm

Triệu đồng

1,200.00

1,000.00

800.00

600.00

400.00

200.00

3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 500,000 -

Tháng

8 0 - 5 0 T

1 1 - 1 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 5 0 T

6 0 - 9 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 5 0 T

7 0 - 9 0 T

8 0 - 1 0 T

8 0 - 9 0 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 5 0 T

9 0 - 9 0 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 5 0 T

0 1 - 9 0 T

1 1 - 5 0 T

1 1 - 9 0 T

2 1 - 1 0 T

2 1 - 5 0 T

2 1 - 9 0 T

VN-Index

HNX-Index

Cung tiền

Hình 4.5: Quan hệ giữa cung tiền và chỉ số giá chứng khoán

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF))

Hầu hết các nghiên cứu về mối quan hệ giữa cung tiền và thị trƣờng chứng

khoán đều không đi đến cùng một kết luận. Mối quan hệ này có thể là đồng biến ở

thị trƣờng này nhƣng nghịch biến ở thị trƣờng khác. Ở Việt Nam, cung tiền M2

đƣợc dùng để phân tích chính sách tiền tệ của Chính phủ đang đƣợc áp dụng là thắt

chặt hay nới lỏng. Nhìn vào đồ thị có thể thấy cung tiền biến động đi lên gần nhƣ

theo một đƣờng thẳng tuyến tính trong khi chỉ số chứng khoán lại biến động lên

xuống qua nhiều giai đoạn.

 Chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá chứng khoán

Điểm

% (Gốc 2005)

250.00

1,200.00

1,000.00

200.00

800.00

150.00

600.00

100.00

400.00

50.00

200.00

0.00

Tháng

6 0 - 5 0 T

8 0 - 1 0 T

2 1 - 5 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 9 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 5 0 T

7 0 - 9 0 T

8 0 - 5 0 T

8 0 - 9 0 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 5 0 T

9 0 - 9 0 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 5 0 T

0 1 - 9 0 T

1 1 - 1 0 T

1 1 - 5 0 T

1 1 - 9 0 T

2 1 - 1 0 T

2 1 - 9 0 T

VN-Index

HNX-Index

Chỉ số SX CN

Hình 4.6: Quan hệ giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá chứng khoán

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

Tổng cục Thống kê Việt Nam)

Khi giá trị sản lƣợng công nghiệp tăng chứng tỏ nền kinh tế đang phát triển, tác

động đến tỷ suất sinh lợi của thị trƣờng chứng khoán, điều này thể hiện sự biến

động cùng chiều. Nhƣng nhìn vào hình ta thấy chỉ số sản lƣợng công nghiệp và chỉ

số giá chứng khoán tác động cùng chiều hoặc ngƣợc chiều qua các khoảng thời gian

khác nhau. Kết quả này có sự khác biệt so với các nghiên cứu trƣớc đây.

 Giá vàng và chỉ số giá chứng khoán

Hình 4.7: Quan hệ giữa chỉ số giá vàng và chỉ số giá chứng khoán

Điểm

% (Gốc 2005)

1,200.00

600.00

1,000.00

500.00

800.00

400.00

600.00

300.00

400.00

200.00

100.00

Tháng

7 0 - 9 0 T

8 0 - 1 0 T

1 1 - 9 0 T

6 0 - 1 0 T

6 0 - 5 0 T

6 0 - 9 0 T

7 0 - 1 0 T

7 0 - 5 0 T

8 0 - 5 0 T

8 0 - 9 0 T

9 0 - 1 0 T

9 0 - 5 0 T

9 0 - 9 0 T

0 1 - 1 0 T

0 1 - 5 0 T

0 1 - 9 0 T

1 1 - 1 0 T

1 1 - 5 0 T

2 1 - 1 0 T

2 1 - 5 0 T

2 1 - 9 0 T

VN-Index

HNX-Index

Chỉ số giá vàng

(Nguồn: Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM; Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội;

Tổng cục Thống kê Việt Nam)

Ở Việt Nam, tâm lý nắm giữ vàng là rất lớn, vàng là công cụ đầu tƣ, cất giữ

truyền thống của ngƣời dân. Đồng thời, hiện nay Việt Nam là một trong những

nƣớc nhập khẩu vàng nhƣng cung vàng trong nƣớc bị kiểm soát chặt chẽ. Khi kinh

tế ổn định, thị trƣờng chứng khoán đi lên, vàng bớt đi giá trị đầu tƣ, khi kinh tế khó

khăn, vàng lại tăng điểm trong mắt các nhà đầu tƣ, thị trƣờng chứng khoán lại đi

xuống, mối quan hệ này thông thƣờng là ngƣợc chiều.

4.2 Kết quả nghiên cứu

4.2.1 Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu (Kiểm định nghiệm đơn

vị - Unit Root Test)

Để xem xét tính dừng của các biến trong mô hình nghiên cứu tìm ra sự tác động

của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán, luận văn sử dụng kiểm định

Augmented Dickey – Fuller (APF) và Phillips Peron (PP) để kiểm tra tình trạng tồn

tại nghiệm đơn vị trong chuỗi dữ liệu. Kết quả của kiểm định ADF và PP đƣợc trình

bày trong bảng 4.2.

Level

Sai phân bậc 1 (1st differencce)

Biến số

ADF 0.1452 (-2.398954) 0.5677 (-1.421958) 0.9282 (-0.2386) 0.9696 (0.177148) 0.8103 (-0.812115) 0.8598 (-0.617868) 0.0273 (-3.142711) 0.3325 (-1.896573)

ADF 0.0000* (-5.494931) 0.0000* (-5.627394) 0.0006* (-4.408128) 0.0000* (-7.32466) 0.0000* (-7.794571) 0.0000* (-7.970716) 0.0038* (-3.838128) 0.0000* (-7.575406)

PP 0.2378 (-2.119156) 0.7571 (-0.980141) 0.9051 (-0.390035) 0.9627 (0.084093) 0.8091 (-0.816191) 0.0281 (-3.131186) 0.1622 (-2.339677) 0.4557 (-1.64417)

PP 0.0000* (-5.35016) 0.0000* (-5.186599) 0.0003* (-4.562457) 0.0000* (-7.331155) 0.0000* (-7.794571) 0.0001* (-47.1443) 0.0000* (-6.295771) 0.0000* (-7.729414)

LnVNI LnHNX LnCPI LnER LnGO LnIIP LnIR LnMS Ghi chú: Giá trị trong () là giá trị t-statistic, * cho biết mức ý nghĩa 1%

Bảng 4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị

Bảng 4.2 cho thấy kết quả kiểm định bằng ADF đối với các biến có giá trị p-

value lần lƣợt là LnVNI (0.1452), LnHNX (0.5677), LnCPI (0.9282), LnER

(0.9696), LnGO (0.8103), LnIIP (0.8598), LnIR (0.0273), LnMS (0.3325), bằng PP

có kết quả p-value là LnVNI (0.2378), LnHNX (0.7571), LnCPI (0.9051), LnER

(0.9627), LnGO (0.8091), LnIR (0.1622), LnMS (0.4557) => kết quả cho thấy tất cả

chuỗi dữ liệu của các biến đều không dừng ở mức ý nghĩa 10%, ngoại trừ biến

LnIIP (0.0281) khi kiểm định bằng PP và biến LnIR (0.0273) khi kiểm định bằng

ADF dừng ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, khi chuyển sang sai phân bậc nhất thì kết

quả p-value của tất các các biến đều bằng 0.0000, ngoai trừ LnCPI (0.0006 ), LNIR

(0.0038) => tất cả các biến đều dừng cùng bậc 1 ở mức ý nghĩa α=1%.

Nhƣ vậy, dữ liệu chuỗi thời gian của các biến LnVNI, LnHNX, LnCPI, LnER,

LnGO, LnIIP, LnIR, LnMS đã đáp ứng đƣợc yêu cầu của chuỗi thời gian không

dừng cho kiểm định đồng liên kết, bậc đồng liên kết của các biến trên là 1 hay

I(1).

4.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết (Cointegration Test)

Lựa chọn độ trễ căn cứ vào độ trễ đƣợc nhiều tiêu chuẩn đề nghị nhất (Phụ lục

3), kết quả độ trễ lựa chọn cho cả hai mô hình là 2 tức là giá trị của biến hiện tại

chịu tác động của các biến trễ theo tháng là 2 tháng trƣớc đó.

4.2.2.1 Kết quả kiểm định đồng liên kết của chuỗi dữ liệu các biến kinh tế vĩ

Series: LNVNI LNMS LNIR LNIIP LNGO LNER LNCPI Lags interval (in first differences): 1 to 2 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

0.05

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

Critical Value Prob.**

mô và VN-Index

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

0.512839 0.392703 0.335283 0.249264 0.137470 0.040036 0.019996

171.8770 113.6249 73.22716 40.14722 16.92445 4.945732 1.636115

125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0017 0.0260 0.2173 0.6456 0.8146 0.2009

Trace test cho thấy tồn tại 3 vecơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5% Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

0.05

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

Critical Value Prob.**

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

0.512839 0.392703 0.335283 0.249264 0.137470 0.040036 0.019996

58.25205 40.39775 33.07994 23.22277 11.97872 3.309617 1.636115

46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0017 0.0460 0.0620 0.1642 0.5498 0.9240 0.2009

Max-eigenvalue test cho thấy tồn tại 2 vecơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%

Kết luận: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo giá trị “Trace”=171.8770 > giá

trị “Critical” = 125.6154 và theo giá trị “Maximum Eigen”= 58.25205 > giá trị

“Critical” = 46.23142 => bác bỏ giả thuyết H0 ở mức α=5%, tức là phát hiện tồn tại

véctơ đồng liên kết, có mối quan hệ trong dài hạn của các biến nghiên cứu LnVNI,

LnMS, LnIIP, LnIR, LnGO, LnER, LnCPI.

4.2.2.2 Kết quả kiểm định đồng liên kết của chuỗi dữ liệu các biến kinh tế vĩ

Series: LNHNX LNMS LNIR LNIIP LNGO LNER LNCPI Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

0.05

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

Critical Value Prob.**

mô và HNX-Index

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

0.502463 0.345847 0.340735 0.249063 0.196432 0.044720 0.026475

171.4638 114.9190 80.54145 46.79441 23.59333 5.879189 2.173405

125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0013 0.0055 0.0627 0.2182 0.7098 0.1404

Trace test cho thấy tồn tại 3 vecơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

0.05

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

Critical Value Prob.**

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

0.502463 0.345847 0.340735 0.249063 0.196432 0.044720 0.026475

56.54484 34.37751 33.74704 23.20107 17.71414 3.705784 2.173405

46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0029 0.1907 0.0518 0.1651 0.1409 0.8890 0.1404

Max-eigenvalue test cho thấy tồn tại 1 vecơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%

Kết luận: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo giá trị “Trace”=171.4638 > giá

trị “Critical” = 125.6154 và theo giá trị “Maximum Eigen”= 56.54484 > giá trị

“Critical” = 46.23142 => bác bỏ giả thuyết H0 ở mức α=5%, tức là phát hiện tồn tại

véctơ đồng liên kết, có mối quan hệ trong dài hạn của các biến nghiên cứu LnHNX,

LnMS, LnIIP, LnIR, LnGO, LnER, LnCPI.

Nhƣ vậy, sự tồn tại véctơ đồng liên kết giữa các biến đã bác bỏ giải thuyết

không có mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Nói cách khác tồn tại ít nhất một mối

quan hệ nhân quả một chiều giữa các biến và có mối quan hệ dài hạn giữa các

biến nghiên cứu.

4.2.3 Kết quả xác định quan hệ trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu

Để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng

khoán, ta ƣớc lƣợng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc lần lƣợt là chỉ số giá chứng

khoán (VN-Index và HNX-Index) và các biến độc lập là các biến kinh tế vĩ mô

(Phƣơng trình (3.1); (3.2)). Tuy nhiên, mối quan hệ dài hạn chỉ thực sự tồn tại khi

giữa các biến trong mô hình hồi quy có quan hệ đồng liên kết (Kết quả kiểm định ở

mục 4.2.2). Để ƣớc lƣợng mối quan hệ trong dài hạn, sử dụng mô hình véctơ hiệu

chỉnh sai số VECM.

4.2.3.1 Kết quả xác định quan hệ dài hạn của các biến kinh tế vĩ mô và VN-

LnVNI =

183.091

+ 7.779578*LnGO

- 4.085066*LnCPI (2.37811) [1.71778]

- 18.46115*LnER (3.28302) [5.62323]

(1.46275) [-5.31845]

- 4.318851*LnMS

+ 9.233893*LnIIP (1.51114) [-6.11054]

- 1.217758*LnIR (0.54021) [2.25422]

(1.18414) [3.64724]

Index

Trong đó giá trị ghi trong () là sai số chuẩn và giá trị ghi trong [] là giá trị thống

kê t

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số:

Luận văn sử dụng thống kê t (t-statistic) để kiểm định xem biến độc lập có thực

sự ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc hay không. Với mức ý nghĩa α cho trƣớc và k là

số biến trong mô hình:

j - 0

β^ , (j=1,2,3,…k) (t-statistic) tc =

se(β^

Với: ltcl>t(n-k,α/2), bác bỏ giả thuyết H0 (βj=0) và chấp nhận giả thuyết H1

(βj≠0)

Nghiên cứu sử dụng hàm TINV (α, k) trong hàm excel với α là mức ý nghĩa và k

là bậc tự do (k=7) để tính ra giá trị t.

Kết quả cho biết giá trị thống kê t hay tc (t-statistc) của biến kinh tế vĩ mô LnCPI

là [1.71778], LnER là [5.62323], LnGO là [-5.31845], LnIIP là [-6.11054], LnIR là

[2.25422] và LnMS là [3.64724], trong khi đó hàm TINV(10%, 74) cho giá trị t=

1,665, hàm TINV(5%, 74) cho giá trị t= 1,99. Với kết quả này cho thấy các hệ số

của mô hình đều có ý nghĩa thống kê (độ tin cậy 95%), ngoại trừ biến CPI có ý

nghĩa với độ tin cậy 90%, nhìn chung các biến đều ảnh hƣởng đến biến chỉ số giá

chứng khoán VN-Index.

 Trong dài hạn, các biến độc lập có ảnh hƣởng đến biến phụ. Sự thay đổi của

lạm phát, tỷ giá, lãi suất và cung tiền có tác động ngƣợc chiều còn giá vàng và chỉ

số sản xuất công nghiệp tác động cùng chiều với chỉ số chứng khoán VN-Index.

4.2.3.2 Kết quả xác định quan hệ dài hạn của các biến kinh tế vĩ mô và HNX-

LnHNX =

236.2242

- 8.072615*LnCPI (2.60414) [ 3.09992]

- 23.84126*LnER (3.48422) [ 6.84265]

+ 9.814086*LnGO (1.56924) [-6.25402]

+ 7.295673*LnIIP (1.65418) [-4.41045]

- 1.285327*LnIR (0.58856) [ 2.18387]

- 3.147013*LnMS (1.30013) [ 2.42054]

Trong đó giá trị ghi trong () là sai số chuẩn và giá trị ghi trong [] là giá trị thống kê t

Index

Kết quả cho biết giá trị thống kê t hay tc (t-statistc) của biến kinh tế vĩ mô LnCPI

là [3.09992], LnER là [3.09992], LnGO là [-6.25402], LnIIP là [-6.25402], LnIR là

[2.18387] và LnMS là [2.42054], trong khi đó hàm TINV(5%, 74) cho giá trị

t=1,99. Với kết quả này cho thấy các hệ số của mô hình đều có ý nghĩa thống kê

(độ tin cậy 95%) hay các biến đều ảnh hƣởng đến biến chỉ số giá chứng khoán

HNX-Index.

 Trong dài hạn, các biến độc lập có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Sự thay

đổi của lạm phát, tỷ giá, lãi suất và cung tiền có tác động ngƣợc chiều còn giá vàng

và chỉ số sản xuất công nghiệp tác động cùng chiều với chỉ số giá chứng khoán

HNX-Index.

4.2.3.3 Kết luận chung về kết quả ƣớc lƣợng mô hình dài hạn:

- Từ kết quả trên cho thấy cả chỉ số VN-Index và HNX-Index đều bị tác động

mạnh nhất bởi nhân tố tỷ giá, mối tƣơng quan âm cụ thể nếu tỷ giá tăng 1% dẫn đến

VN-Index giảm 18,46% và HNX-Index giảm 23,84%. Biến tỷ giá (cụ thể tỷ giá

VND/USD) đại diện cho thị trƣờng ngoại hối, khi tỷ giá tăng tức là đồng nội tệ mất

giá sẽ làm cho chỉ số giá chứng khoán giảm và ngƣợc lại. Với Việt Nam, do nền

kinh tế nƣớc ta chƣa phát triển, trình độ khoa học và công nghệ còn kém xa các

nƣớc phát triển trên thế giới nên việc nhập khẩu máy móc thiết bị có công nghệ tiên

tiến và nguyên vật liệu từ nƣớc ngoài là điều không tránh khỏi. Đặc biệt USD là loại

ngoại tệ mạnh, nhiều sản phẩm đƣợc định giá dựa vào USD. Do đó, nhu cầu ngoại

tệ rất lớn, một khi đồng nội tệ mất giá, các công ty nhập khẩu chịu chi phí tăng do

tỷ giá tăng, dẫn đến chi phí sản xuất tăng và điều này làm cho lợi nhuận hiện tại

cũng nhƣ tƣơng lai của doanh nghiệp giảm dẫn đến giá trị doanh nghiệp giảm và

càng làm cho giá chứng khoán giảm hơn. Bên cạnh đó, khi nội tệ mất giá, lạm phát

có thể tăng lên và kỳ vọng của nhà đầu về nền kinh tế cũng giảm đi. Một lý do quan

trọng nữa là khi nội tệ mất giá, thị trƣờng chứng khoán Việt Nam không còn hấp

dẫn đối với nhà đầu tƣ nƣớc ngoài nữa do ngoại tệ trở nên đắt đỏ hơn dẫn đến lợi

nhuận bằng ngoại tệ của các nhà đầu tƣ nƣớc ngoài khi chuyển về nƣớc ít đi. Khi

nội tệ mất giá, có thể xem nó nhƣ là một tín hiệu cho những yếu tố bất ổn của nền

kinh tế sẽ đến, tạo cảm giác bất an cho nhà đầu tƣ. Tất cả đều này càng làm cho cầu

chứng khoán giảm dẫn đến giá chứng khoán giảm.

- Đối với biến CPI đại diện cho lạm phát: có tƣơng quan âm với chỉ số giá

chứng khoán, cụ thể nếu CPI tăng 1% dẫn đến VN-Index giảm 4,086% và HNX-

Index giảm 8,073%. Tuy biến CPI trong mô hình tác động với chỉ số VN-Index có ý

nghĩa thấp (độ tin cậy 90%) nhƣng kết quả trên phù hợp với các lý thuyết kinh tế cổ

điển. Khi lạm phát tăng, thể hiện nền kinh tế đang có chiều hƣớng mất cân bằng

giữa cung và cầu về hàng hóa. Lạm phát tăng làm cho giá cả hàng hóa tăng, đồng

nghĩa với giá nguồn nguyên liệu đầu vào của các doanh nghiệp tăng nhƣ vậy sẽ ảnh

hƣởng đến chi phí sản xuất của các doanh nghiêp rất lớn trong khi đó giá bán tức là

đầu ra của các doanh nghiệp chƣa biến chuyển kịp. Lạm phát tăng cao trong thời

gian dài dẫn đến thị trƣờng huy động vốn gặp khó khăn, đây chính là nguyên nhân

làm cho chi phí hoạt động của doanh nghiệp tăng lên. Chính những điều này ảnh

hƣởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp dẫn đến dòng cổ tức giảm. Lạm phát tăng

cao, đồng tiền giảm giá dẫn đến giá trị lợi nhuận thực từ việc kinh doanh chứng

khoán giảm. Do đó các nhà đầu tƣ chuyển sang các kênh đầu tƣ khác an toàn hơn

nhƣ nắm vàng hoặc các ngoại tệ mạnh. Tất cả các yếu tố đó làm ảnh hƣởng đến thị

trƣờng chứng khoán mà cụ thể là giá chứng khoán giảm.

- Lãi suất cho vay cũng có tƣơng quan âm với chỉ số giá chứng khoán, cụ thể

nếu lãi suất cho vay tăng 1% dẫn đến VN-Index giảm 1,22% và HNX-Index giảm

1,29%. Khi lãi suất cho vay tăng, ảnh hƣởng đến nguồn vay, suất chiết khấu và chi

phí đầu tƣ của doanh nghiệp thông qua đó tác động lợi nhuận của doanh nghiệp,

giảm dòng cổ tức làm giảm giá chứng khoán. Bên cạnh đó, lãi suất cho vay thƣờng

tăng khi có lạm phát, là tín hiệu cho thấy những bất ổn trong kinh tế vĩ mô làm ảnh

hƣởng đến tâm lý của các nhà đầu tƣ làm giảm giá chứng khoán.

- Cung tiền tƣơng quan âm với chỉ số giá chứng khoán, cứ 1% gia tăng trong

cung tiền dẫn đến VN-Index giảm 4,32%, HNX-Index giảm 3,15%. Kết quả này

tƣơng tự với Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006);

Asmy, Mohamed; Rohilina, Wisam; Hassama, Aris và Fouad, Md (2009); Andreas

Humpe, Peter Macmillan (2007) nhƣng lại ngƣợc với những lý thuyết kinh điển. Sự

gia tăng cung tiền dẫn đến việc giảm lãi suất, do đó sẽ làm tăng giá chứng khoán.

Tuy nhiên, dựa trên một số nghiên cứu, cung tiền có một phản ứng cùng chiều ngay

lập tức trên giá chứng khoán nhƣng hiệu quả đó biến mất và lâu dài trở nên ngƣợc

chiều. Điều này có thể đƣợc gây ra do lạm phát kỳ vọng dẫn đến giá trị cổ tức thực

trong tƣơng lai giảm, do đó làm giảm sự hấp dẫn của chứng khoán và giá chứng

khoán giảm (Mukhrejeee và Naka, 1995; Dasgupta và Sensarma, 2002).

- Chỉ số sản xuất công nghiệp tác động dƣơng đến chỉ số giá chứng khoán,

một sự gia tăng lên hay giảm xuống trong sản lƣợng công nghiệp cũng sẽ làm cho

chỉ số giá chứng khoán tăng lên hay giảm xuống, cụ thể nếu chỉ số sản xuất công

nghiệp vay tăng 1% dẫn đến VN-Index tăng 9,23% và HNX-Index tăng 7,30%. Khi

sản lƣợng công nghiệp tăng lên khiến nền kinh tế khởi sắc hơn, điều này đúng với

thực tế của nền kinh tế Việt Nam. Khi đó thu nhập của các doanh nghiệp cũng sẽ

tăng lên, giúp cho doanh nghiệp gia tăng cổ tức cũng nhƣ cổ tức đƣợc chia sẽ tăng

lên dẫn đến giá chứng khoán tăng theo. Ngoài ra, nhu cầu đầu tƣ của doanh nghiệp

cũng tăng lên, cùng với nó là kỳ vọng của nhà đầu tƣ về nền kinh tế trở nên lạc

quan hơn. Tất cả đều này góp phần làm cho giá chứng khoán của các doanh nghiệp

tăng lên, qua đó chỉ số giá chứng khoán tăng.

- Hệ số ảnh hƣởng của giá vàng trong nƣớc tác động cùng chiều đến chỉ số giá

chứng khoán VN-Index, HNX-Index lần lƣơt là 7.779578 và 9.814086 cho biết nếu

giá vàng tăng 1% thì chỉ số giá VNI tăng 7,78%, HNX-Index tăng 9,81%. Kết quả

này khác với nghiên cứu trƣớc đây (Neda Bashiri), điều này có thể giải thích do

ngƣời dân trong nƣớc có thói quen xem vàng nhƣ một tài sản, một nguồn vốn dự trữ

cũng nhƣ sử dụng vàng trong hầu hết các giao dịch lớn nhƣ bất động sản hoặc sử

dụng vàng nhƣ đồ trang sức đã ăn sâu vào lối sống của ngƣời dân trong nƣớc. Điều

này dẫn đến hệ quả cầu vàng tăng theo tốc độ tăng trƣởng của nền kinh tế, nghĩa là

giá vàng trong nƣớc biến động nhƣ giá chứng khoán.

4.2.4 Kết quả mức độ hiệu chỉnh sai số ECM (Error correction model)

Mức độ hiệu chỉnh sai số chỉ thực hiện sau khi kiểm định đồng liên kết khẳng

định tồn tại mối quan hệ trong dài hạn. Và mục đích kiểm định là để kiểm tra mức

độ hiệu chỉnh trong ngắn hạn để hƣớng tới cân bằng trong dài hạn là nhƣ thế nào

(để hƣớng tới trạng thái cân bằng cần trải qua một chuỗi điều chỉnh các tác động

chệch hƣớng so với dài hạn).

Mức độ hiệu chỉnh sai số ECM được thiết lập như sau:

Đối với tác động của biến vĩ mô đến VN-Index:

∆(LnVNI)t = £0 + £1∆(LnCPI)t-1 + £2∆(LnCPI)t-2 + £3∆(LnER)t-1 + £4∆(LnER)t-2 +

£5∆(LnGO)t-1 + £6∆(LnGO)t-2 + £7∆(LnIIP)t-1 + £8∆(LnIIP)t-2 + £9∆(LnIR)t-1 + £10∆(LnIR)t-2 + £11∆(LnMS)t-1 + £12∆(LnMS)t-2 + £13ECT(-1)t-1 + ρ

Đối với tác động của biến vĩ mô đến HNX-Index:

∆(LnHNX)t = μ0 + μ1∆(LnCPI)t-1 + μ2∆(LnCPI)t-2 + μ3∆(LnER)t-1 + μ4∆(LnER)t-2 +

μ5∆(LnGO)t-1 + μ6∆(LnGO)t-2 + μ7∆(LnIIP)t-1 + μ8∆(LnIIP)t-2 + μ9∆(LnIR)t-1 + μ10∆(LnIR)t-2 + μ11∆(LnMS)t-1 + μ12∆(LnMS)t-2 + μ13ECT(-1)t-1 + ζ

Trong đó:

- ∆(LnVNI): sai phân bậc 1 của biến chỉ số giá thị trƣờng VN-Index

- ∆(LnHNX): sai phân bậc 1 của biến Chỉ số giá chứng khoán sàn HNX

- ∆(LnIIP): sai phân bậc 1 của biến chỉ số sản xuất công nghiệp

- ∆(LnIR): sai phân bậc 1 của biến lãi suất cho vay.

- ∆(LnER): sai phân bậc 1 của biến tỷ giá hối đoái.

- ∆(LnCPI): sai phân bậc 1 của biến lạm phát

- ∆(LnMS): sai phân bậc 1 của biến cung tiền

- ∆(LnGO): sai phân bậc 1 của biến giá vàng

- ECT(-1): là phần dƣ khi chạy hồi quy biến LnVNI với các biến độc lập LnMS,

LnIIP, LnIR, LnGO, LnER, LnCPI (Phƣơng trình 3.1) với độ trễ bằng 1 của kỳ

trƣớc đó.

- ECT(-1): là phần dƣ khi chạy hồi quy biến LnHNX với các biến độc lập LnMS,

LnIIP, LnIR, LnGO, LnER, LnCPI (Phƣơng trình 3.2) với độ trễ bằng 1 của kỳ

trƣớc đó.

Từ thực tế số liệu nghiên cứu, độ trễ của các biến trong mô hình nghiên cứu là 2,

bằng đúng độ trễ đƣợc áp dụng trong kiểm định đồng liên kết, nghĩa là độ trễ trong

mô hình ngắn hạn cũng là 2.

Để ƣớc lƣợng mô hình trong ngắn hạn nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp ƣớc

lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất (OLS).

Biến số

Hệ số

Sai số chuẩn Thống kê t Giá trị p-value

D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNER(-1)) D(LNER(-2)) D(LNGO(-1)) D(LNGO(-2)) D(LNIIP(-1)) D(LNIIP(-2)) D(LNIR(-1)) D(LNIR(-2)) D(LNMS(-1)) D(LNMS(-2)) RESID_VNI(-1) C

-3.85154 -1.01728 -0.4281 0.560354 0.023939 -0.11142 -0.10055 -0.05409 0.44723 0.404388 1.409706 0.045926 -0.13099 0.018093

1.656725 1.690075 1.176311 1.166066 0.286475 0.261654 0.12363 0.114191 0.202284 0.21275 0.738161 0.695073 0.059585 0.027735

-2.324794 -0.601915 -0.363935 0.480551 0.083564 -0.425841 -0.813345 -0.473661 2.210899 1.900769 1.909754 0.066074 -2.198349 0.652338

0.0231 0.5493 0.7171 0.6324 0.9337 0.6716 0.4189 0.6373 0.0305 0.0616 0.0604 0.9475 0.0314 0.5164

0.28586 0.147296

R-squared Adjusted R-squared

Prob.

Variable D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNER(-1)) D(LNER(-2)) D(LNGO(-1)) D(LNGO(-2)) D(LNIIP(-1)) D(LNIIP(-2)) D(LNIR(-1)) D(LNIR(-2)) D(LNMS(-1)) D(LNMS(-2)) RESID_HNX(-1) C

Coefficient -5.42035 -0.751961 -0.531869 0.979553 0.090496 -0.09261 -0.131699 -0.077201 0.441601 0.327221 1.460293 -0.194971 -0.15406 0.021477

Std. Error 2.0923 2.162552 1.471005 1.461186 0.365374 0.332968 0.148431 0.143158 0.257605 0.272962 0.940877 0.884412 0.078508 0.035484

t-Statistic -2.59062 -0.34772 -0.36157 0.670382 0.247681 -0.27813 -0.88727 -0.53927 1.714256 1.198779 1.552056 -0.22045 -1.96235 0.605249

0.0117 0.7291 0.7188 0.5049 0.8051 0.7818 0.3781 0.5915 0.0911 0.2348 0.1254 0.8262 0.0539 0.5471

0.212919 0.060202

R-squared Adjusted R-squared

Với hệ số ƣớc lƣợng của phần hiệu chỉnh sai số đối với VN-Index là 0.13099 và

HNX-Index là 0.15406 cho biết mức chênh lệch giá trị cân bằng dài hạn và giá trị

ngắn hạn, có nghĩa là chỉ số VN-Index và HNX-Index đƣợc điều chỉnh lần lƣợt bởi

13,1 % và 15,4% trong một tháng để đạt đến đƣợc sự cân bằng trong dài hạn, mức

độ hiệu chỉnh này là chậm. Điều này cũng có nghĩa rằng khi có bất kỳ cú sốc nào

lên giá chứng khoán sẽ mất nhiều thời gian để hiệu chỉnh giá trở về trạng thái cân

bằng dài hạn của nó nếu không có những cú sốc khác chống lại cú sốc ban đầu.

4.2.5 Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger (Granger Causality

Tests)

Sau khi xác định giá trị cân bằng trong dài hạn của chỉ số giá chứng khoán, ta

tiếp tục phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Trong phần này trình bày kết

quả kiểm định nhân quả Granger giữa các cặp biến với độ trể thích hợp là 2.

Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger của các biến kinh tế vĩ mô và VN-Index

Bảng 4.3 Kết quả chạy Kiểm định nhân quả Granger đối với chuỗi VNI

Biến

LnVNI

LnMS

LnIR

LnIIP

LnGO

LnER

LnCPI

0.7957 ( 0.22921)

0.8917 ( 0.11482)

0.3992 ( 0.92939)

0.8316 ( 0.18487)

0.7517 ( 0.28646)

LnVNI

0.0644*** ( 2.84265)

0.0266** ( 3.80427)

0.0264** ( 3.80957)

0.00001* ( 13.0116)

0.0016* ( 6.97715)

0.0702*** ( 2.74986)

0.0032* ( 6.19982)

LnMS

0.6688 ( 0.40439)

0.251 ( 1.40732)

0.6826 ( 0.38373)

0.8519 ( 0.16063)

0.0249** ( 3.87773)

0.00001* ( 12.9381)

LnIR

0.2219 ( 1.53537)

0.4221 ( 0.87216)

0.7993 ( 0.22468)

0.1818 ( 1.74296)

0.0088* ( 5.03713)

0.0014* ( 7.13807)

LnIIP

0.448

0.0728***

LnGO

0.0814* 0.0504

0.0048*

( 0.81129)

( 2.71074)

( 2.59175)

( 3.10779)

( 5.72466)

0.3524 ( 1.05739)

0.1409 ( 2.01011)

0.7311 ( 0.31444)

0.2259 ( 1.51678)

0.856 ( 0.15576)

LnER

0.00008* (- 10.7246) 0.00006* ( 10.9905)

0.4067 ( 0.91038)

0.2032 ( 1.62688)

LnCPI

0.0404** ( 3.34568)

0.0383** ( 3.40321)

0.0001* ( 9.92105)

0.0001* ( 9.97062)

Ghi chú: Giá trị trong () là giá trị F-Statistic *, **, ***: ý nghĩa biến trong hàng có mối quan hệ nhân quả Granger với biến trong cột và bị bác bỏ ở các mức ý nghĩa tƣơng ứng 1%, 5%, 10%.

Từ bảng 4.3 cho thấy, lạm phát có ảnh hƣởng đến chỉ số giá chứng khoán VN-

Index và ngƣợc lại. Các biến cung tiền, lãi suất, giá vàng có ảnh hƣởng một chiều

đến chỉ số giá VNI, trong khi đó chỉ số sản xuất công nghiệp và tỷ giá lại không có

ảnh hƣởng đến chỉ số giá VNI. Kết quả trên cũng cho thấy, chỉ số VN-Index hiệu

quả về mặt thông tin với các biến chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá và không hiệu

quả về mặt thông tin đối với các biến còn lại do biến trể của các biến còn lại vẫn tác

động làm thay đổi giá chứng khoán.

Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger của các biến kinh tế vĩ mô và HNX-Index

Bảng 4.4 Kết quả chạy Kiểm định nhân quả Granger đối với chuỗi HNX

Biến

LnHNX

LnMS

LnIR

LnIIP

LnGO

LnER

LnCPI

0.9006 ( 0.10486)

0.824 ( 0.19409)

0.0734*** ( 2.70267)

0.9601 ( 0.04078)

0.583 ( 0.54329)

LnHNX

0.0492** ( 3.13236)

LnMS

0.0006* ( 8.15413)

0.0264 ( 3.80957)

0.00001* ( 13.0116)

0.0016* ( 6.97715)

0.0702*** ( 2.74986)

0.0032** ( 6.19982)

0.6688 ( 0.40439)

0.251 ( 1.40732)

0.6826 ( 0.38373)

0.8519 ( 0.16063)

LnIR

0.0401** ( 3.35421)

0.00001* ( 12.9381)

0.027** ( 3.78655)

0.4221 ( 0.87216)

0.7993 ( 0.22468)

0.1818 ( 1.74296)

LnIIP

0.0088* ( 5.03713)

0.0014* ( 7.13807)

0.448 ( 0.81129)

0.0728*** ( 2.71074)

LnGO

0.00009* ( 10.5545)

0.0504** ( 3.10779)

0.00008* ( 10.7246)

0.0048* ( 5.72466)

0.0052* ( 5.63431)

0.1409 ( 2.01011)

0.7311 ( 0.31444)

0.2259 ( 1.51678)

0.856 ( 0.15576)

LnER

0.00006* ( 10.9905)

0.4067 ( 0.91038)

0.2032 ( 1.62688)

LnCPI

0.00007* ( 10.8364)

0.0383** ( 3.40321)

0.0001* ( 9.92105)

0.0001* ( 9.97062)

Từ bảng 4.4 cho thấy, lạm phát và chỉ số sản xuất công nghiệp có ảnh hƣởng

đến chỉ số giá chứng khoán HNX-Index và ngƣợc lại. Trong khi đó, các biến cung

tiền, lãi suất, giá vàng và tỷ giá chỉ có tác động một chiều đến chỉ số giá HNX. Kết

quả trên cũng cho thấy, chỉ số HNX-Index không hiệu quả về mặt thông tin đối với

các biến kinh tế vĩ mô nghiên cứu do biến trể của các biến vĩ mô vẫn tác động làm

thay đổi giá chứng khoán.

4.2.6 Phân rã phƣơng sai:

Bảng 4.5 Phân rã phương sai đối với chuỗi VNI

LnVNI

LnMS

LnIR

LnIIP

LnGO

LnER

LnCPI

Biến

4.229156

LnVNI

Thời kỳ 3 6 9 12

91.40093 84.69065 82.31107 81.30598

1.561037 0.925025 0.631945 0.485773

0.155785 0.665732 0.600002 0.565039

0.297379 0.173139 0.109794 0.078887

2.028230 2.980923 3.598645 3.985374

0.327488 2.000025 2.183768 2.103278

8.564505 10.56477 11.47567

LnMS

3 6 9 12

0.517955 1.328522 1.450751 1.522692

84.18610 59.41428 48.16615 43.22699

9.849227 16.26225 19.10815 20.31788

1.498344 5.948198 6.595010 6.820386

1.775230 12.56621 18.31959 20.23184

1.253284 1.607731 1.496474 1.604843

0.919859 2.872810 4.863879 6.275372

LnIR

3 6 9 12

3.768142 2.211142 1.632522 1.385168

1.119741 1.542544 1.825759 2.105203

88.99357 80.13141 75.68990 73.48540

0.576541 2.629703 2.947543 3.025378

0.906959 5.119700 7.371382 8.119799

0.028092 0.011579 0.006980 0.008157

4.606956 8.353920 10.52591 11.87090

LnIIP

3 6 9 12

10.95325 7.202986 6.310574 5.554229

9.323612 10.67188 13.89868 16.60438

68.16475 46.90221 41.12429 37.44499

2.540447 19.82447 23.09876 24.42336

2.749831 7.181273 7.893419 8.677489

4.026910 3.003697 2.705302 2.373960

2.241202 5.213492 4.968972 4.921595

LnGO

1.859811 3.560543 4.813801

3 6 9 12

5.752245 12.02813 15.53182 17.03389

6.768716 4.907205 3.978819 3.579920

0.322367 1.078370 1.646193 1.872862

79.43547 70.47971 65.08479 62.90927

2.475036 3.417499 4.189465 4.501973

3.386358 4.528546 4.755111 4.670014

5.432071

LnER

3 6 9 12

1.492024 1.391187 1.062726 0.909245

0.112804 0.157806 0.125659 0.096074

0.649405 2.501562 3.540086 3.884111

3.953259 9.168183 9.680703 9.898613

0.263893 4.790715 6.831537 7.302732

93.49350 81.94972 78.73043 77.88707

0.035114 0.040827 0.028860 0.022158

LnCPI

3 6 9 12

0.607430 2.088485 2.261074 2.322328

3.516454 4.083388 4.582011 4.938900

10.82712 11.76598 11.94662 11.88944

1.957060 3.016386 3.095090 3.062590

4.449642 8.528568 9.945715 10.23667

1.286188 1.433447 1.426439 1.460447

77.35610 69.08374 66.74305 66.08962

Bảng 4.6 Phân rã phương sai đối với chuỗi HNX

Biến

Thời kỳ LnHNX

LnMS

LnIR

LnIIP

LnGO

LnER

LnCPI

1.970033

LnHNX

1.026174 1.26284 1.340502

0.663587 2.870258 3.428719

95.69963 90.27899 88.29075 87.45175

0.29297 0.124317 0.105571 0.107871

0.112004 0.601527 0.641299 0.650852

0.235604 0.242443 0.197606 0.16441

3 6 9 12

1.412858

3.509591

4.619621 5.995549 6.702666

LnMS

2.764692 3.115303 2.652308 2.50343

83.50965 55.71768 42.95153 38.24623

7.962706 13.09096 15.8972 17.02105

1.601737 7.060536 8.160259 8.478481

2.327722 18.80789 27.50312 30.24553

0.886253 0.590437 0.331495 0.271787

0.947243 1.617199 2.504083 3.23349

3 6 9 12

LnIR

1.106171 0.377019 0.206422 0.147585

2.136594 2.691817 2.92386 3.238121

90.00051 77.40571 71.62227 69.34073

0.954571 3.931662 4.493316 4.588813

1.159769 8.276551 12.12944 13.21288

0.241547 0.535519 0.683488 0.677369

4.400837 6.781719 7.941205 8.794493

3 6 9 12

LnIIP

0.694392 0.752897

10.62411 6.987463

12.67614 14.70713

68.86661 49.74153

2.238302 18.03627

2.485123 8.015805

2.415319 1.758913

3 6

0.736973 0.681565

5.887092 5.158924

17.92508 20.98122

45.4851 43.19419

19.60561 19.35631

8.936741 9.441292

1.423405 1.186495

9 12

LnGO

6.577217 9.366597

5.096138 9.728671

7.403029 5.662653

0.452371 0.424884

75.27688 66.92718

2.136332 3.188928

3.058031 4.701084

3 6

11.04937

12.26539 13.40596

4.775504 4.394309

0.622841 0.656588

61.48606 59.21235

4.335905 4.847717

5.464927 5.702154

9 12

11.78092

LnER

3.142385

0.746211

0.821779

2.493041

0.289381

92.45512

0.052084

2.111706 1.492737

0.501057 0.413891

1.55832 2.269394

7.64392 8.544581

9.588844 14.31111

78.19164 72.53559

0.404514 0.432689

6 9

1.201021

0.413364

2.360819

8.792077

15.39961

71.39755

0.435563

LnCPI

3.8652

5.995101

7.292856

2.570744

7.787038

0.340505

72.14855

5.082483 4.72288

6.887776 7.267491

8.385366 9.170786

4.444667 4.743329

15.01913 17.7474

0.219707 0.146818

59.96087 56.20129

6 9

7.625372

9.380646

4.757785

18.34813

0.134556

55.19758

4.555931

Phân rã phƣơng sai (variance decompositions) là để phân tách các đóng góp của

các cú sốc trực giao đối với sai số của dự báo trong ngắn hạn. Các kết quả đƣợc

trình bày trong bảng 4.5 và 4.6 với phƣơng sai phân rã ở 3, 6 , 9 , và 12 tháng tới .

Kết quả cho thấy sự hiện diện tƣơng tác giữa các biến. Quan sát thấy sự thay đổi

trong giá chứng khoán đƣợc chủ yếu là do sự thay đổi của chính nó, đối với VNI là

91,4% và HNX là 95,7% sau 3 tháng. Kết quả cũng cho thấy biến CPI ảnh hƣởng

phần lớn trong sự thay đổi của chỉ số giá chứng khoán trong các quý tiếp theo (đối

với VNI là 8,5%; 10,5%; 11,5% và HNX là 4,6%; 6%; 6,7%) , tuy nhiên CPI ít tác

động trong các tháng đầu (trong quý đầu thì VNI là 4,2% và HNX là 1,97%). Sau

CPI là mức độ tác động của các biến IR và GO, tuy nhiên đối với VNI thì IR có

mức độ ảnh hƣởng lớn hơn GO, cụ thể đối với sự thay đổi của VNI trong quý thứ 4

thì IR ảnh hƣởng 3,98% còn GO ảnh hƣởng 2,1%. Đối với HNX thì ngƣợc lại,

trong quý thứ 4 , GO ảnh hƣởng đến 3,5% trong khi đó IR chỉ ảnh hƣởng đến 1,4%.

Mặt khác, HNX tác động đến sự thay đổi của GO khoảng 11,78%, đến CPI

khoảng 4,55% và đến MS khoảng 2,5% vào tháng thứ 12. Trong khi đó, VNI tác

động nhiều nhất đến sự thay đổi của GO (mức độ ít hơn so với HNX, khoảng

5,4%), đến IIP khoảng 4,9%.

So sánh với kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger, trong ngắn hạn

VNI chịu sự tác động của CPI, IR và GO. Với HNX, kết quả cũng tƣơng tự, chỉ số

giá HNX chịu tác động chủ yếu của CPI, IR, GO trong ngắn hạn. Đối với biến MS,

kết quả kiểm định nhân quả Granger có sự khác biệt so với phân tách phƣơng sai.

4.2.7 Hàm phản ứng đẩy

Hàm phản ứng đẩy (Impulse respone) mô tả ảnh ƣởng của một cú sốc ở một thời

điểm đến các biến nội sinh ở hiện tại và tƣơng lai. Từ kết quả 2 hình 4.8 và 4.9 cho

thấy kết quả này phù hợp với kiết quả phân tích phƣơng sai. Ngoại trừ sự ảnh hƣởng

của chính bản thân giá chứng khoán, biến CPI giải thích nhiều nhất cho sự thay đổi

của chỉ số giá chứng khoán. Tiếp sau đó là biến giá vàng và lãi suất. Đối với VNI,

mức độ ảnh hƣởng của IR lớn hơn GO còn với HNX thì ngƣợc lại.

Hình 4.8: Hàm phảm ứng đẩy của các biến kinh tế vĩ mô đối với VNI

Hình 4.9: Hàm phảm ứng đẩy của các biến kinh tế vĩ mô đối với HNX

CHƢƠNG V: KẾT LUẬN

5.1 Kết luận

Nghiên cứu đã chứng minh và phân tích sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ

mô (lạm phát, lãi suất, tỷ giá, cung tiền, chỉ số sản xuất công nghiệp và giá vàng)

đến chỉ số giá chứng khoán (VN-Index và HNX-Index) trên thị trƣờng chứng khoán

Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu tháng từ năm 2006 đến 2012 để tiến

hành phƣơng pháp kiểm định đồng liên kết, từ kết quả tồn tại véctơ đồng liên kết để

tìm ra mối quan hệ trong dài hạn bằng mô hình véctơ hiệu chỉnh sai số (VECM) và

mức độ hiệu chỉnh trong ngắn hạn giữa các biến bằng mô hình hiệu chỉnh sai số

(ECM). Kết quả cho thấy rằng các biến kinh tế vĩ mô đƣợc nghiên cứu có tác động

đến 2 chỉ số giá chứng khoán của Việt Nam trong dài hạn, cụ thể: lãi suất, tỷ giá,

lạm phát, cung tiền tác động ngƣợc chiều, còn chỉ số sản xuất công nghiệp, giá vàng

tác động cùng chiều đến chỉ số giá VN-Index và HNX-Index. Mức độ tác động của

các nhân tố vĩ mô lên HNX-Index mạnh hơn VN-Index. Đồng thời cũng cho thấy

mức độ hiệu chỉnh của chỉ số VN-Index và HNX-Index lần lƣợt là 13% và 15,4%

này là chậm, trừ khi có những cú sốc khác xảy ra cùng một lúc và chống lại

cú sốc ban đầu. Kết quả phân tích mối quan hệ nhân quả Granger, phân tách

trong một tháng để đạt đƣợc sự cân bằng trong dài hạn. Có thể thấy sự điều chỉnh

phƣơng sai và hàm phản ứng đẩy cho thấy trong ngắn hạn, cả hai chỉ số giá VN-

Index và HNX-Index đều chịu sự tác động của các biến lạm phát, lãi suất và giá

vàng ngoại trừ bản thân nó, trong đó lạm phát ảnh hƣởng lớn nhất.

5.2 Kiến nghị:

Trên cơ sở kết quả phân tích ở trên, tác giả đƣa đến một số kiến nghị kết hợp

giữa ổn định các chính sách vĩ mô và giải pháp nhằm bình ổn và phát triển nhân tố

thị trƣờng, giúp cho thị trƣờng chứng khoán ổn định và phát triển.

 Ổn định các nhân tố vĩ mô nhằm hỗ trợ thị trƣờng chứng khoán phát

triển

- Sản lƣợng công nghiệp là biến đại diện cho tăng trƣởng kinh tế GDP, có tác động

tích cực đến chỉ số giá chứng khoán. Khi sản lƣợng công nghiệp tăng thì ảnh hƣởng

của nó sẽ làm cho chỉ số chứng khoán tăng. Chính vì vậy gia tăng sản lƣợng công

nghiệp sẽ góp phần làm cho thị trƣờng chứng khoán phát triển và ổn định. Có thể

gia tăng sản lƣợng công nghiệp bằng: phát triển nhiều công ty sản xuất công nghiệp

trong nƣớc, thu hút đầu tƣ trực tiếp từ nƣớc ngoài vào Việt Nam cho các ngành sản

xuất công nghiệp và phát triển các tập đoàn công nghiệp chủ lực…

- Ổn định và kiểm soát lạm phát: Kết quả phân tích cho thấy lạm phát có tác động

đến chỉ số giá chứng khoán. Khi lạm phát tăng, chỉ số giá chứng khoán giảm. Chính

vì vậy để chỉ số chứng khoán ổn định và phát triển thì cần phải duy trì một mức lạm

phát ổn định hoặc mức lạm phát vừa phải.

- Điều hành tỷ giá hối đoái: Kết quả phân tích cũng cho thấy tỷ giá hối đoái có tác

động đến chỉ số giá chứng khoán. Khi tỷ giá hối đoái tăng thì chỉ số chứng khoán

giảm. Chính vì vậy mà cần có một chính sách điều hành tỷ giá phù hợp. Nhà nƣớc

thực hiện chính sách điều hành tỷ giá nhằm mục tiêu làm cho hàng hóa của Việt

Nam cạnh tranh với hàng hóa trên thế giới qua đó giúp cho thị trƣờng chứng khoán

phát triển ổn định. Điều hành chính sách tỷ giá phải làm sao tiền đồng ngày càng ít

lệ thuộc vào đồng đôla Mỹ, tức là việc xác định tỷ giá phải dựa vào rổ tiền tệ nhất

định, từ đó giảm áp lực đồng USD, làm giảm sức ép về việc tỷ giá tăng, từ đó làm

cho giá cả đầu vào ổn định thì thu nhập và giá chứng khoán sẽ ổn định theo. Bên

cạnh đó chính sách điều hành tỷ giá cũng cần xem xét tình hình cán cân thƣơng mại

trong nƣớc. Khi thực hiện chính sách ổn định tỷ giá, nhà nƣớc cần nhắm đến mục

tiêu nào. Khi tình hình cán cân xuất nhập khẩu nghiêng về xuất khẩu, thả nổi tỷ giá

là điều rất cần thiết, vì tỷ giá tăng sẽ làm lợi cho các nhà xuất khẩu và tình hình kinh

tế trong nƣớc sẽ khởi sắc hơn. Tuy nhiên khi các cân xuất khẩu thâm hụt, tình hình

nhập siêu ngày càng tăng thì tỷ giả hối đoái phải đƣợc thực hiện chính sách thả nổi

có kiểm soát. Để hạn chế tỷ giá tăng cao, gây tổn thất nhiều đối với các doanh

nghiệp nhập khẩu. Ở một góc nhìn khác, tỷ giá là một trong những biến số phức tạp

và nhạy cảm nhất trong điều hành kinh tế vĩ mô. Mỗi sự biến động của nó tác động

đến hàng loạt các mục tiêu đối kháng nhau: tăng tỷ giá để khuyến khích xuất khẩu

thì có thể ảnh hƣởng xấu đến doanh nghiệp trong nƣớc có nguyên liệu đầu vào là

hàng nhập khẩu, tăng rủi ro cho các doanh nghiệp có nợ vay bằng ngoại tệ, gánh

nặng nợ nần của Chính phủ, thu hút vốn đầu tƣ… Vì lẽ đó, điều hành tỷ giá thực sự

là một nhiệm vụ rất phức tạp. Vì vậy bất cứ sự thay đổi nào trong giá trị tiền đồng

đều phải đặt trong mối quan hệ với các biến số vĩ mô khác của nền kinh tế để đảm

bảo rằng sự điều chỉnh tỷ giá là phù hợp, đáp ứng đƣợc sự cân bằng tổng thể của

nền kinh tế chứ không riêng mục tiêu hỗ trợ xuất khẩu.

- Điều hành lãi suất: Lãi suất cho vay có tác động ngƣợc chiều với chỉ số giá

chứng khoán. Chính vì vậy mà khi có sự biến động về lãi suất, nhà điều hành phải

tính đến sự tác động của nó đến thị trƣờng chứng khoán để từ đó đƣa ra các giải

pháp thích hợp. Khi đƣa ra chính sách về lãi suất nên đƣa ra nhiều giai đoạn và thay

đổi từng bƣớc, từng mức độ cụ thể. Tránh trƣờng hợp đƣa ra chính sách một cách

đột ngột với mức độ lớn làm cho thị trƣờng biến động khôn lƣờng. Điều này ảnh

hƣởng không tốt cho thị trƣờng tài chính và thị trƣờng chứng khoán.

 Nâng cao hiệu quả hoạt động và hiệu quả về mặt thông tin cho thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam

Kết qủa phân tích từ lý thuyết thị trƣờng hiệu quả cho thấy thị trƣờng chứng

khoán Viêt Nam chƣa hiệu quả về mặt thông tin. Nên tác giả đƣa ra một số giải

pháp nhằm nâng cao hiệu quả về mặt thông tin nhƣ sau:

- Nhà nƣớc cần có những phƣơng pháp mới nhằm dự báo chính xác hơn về số liệu

vĩ mô để cung cấp đầy đủ cho thị trƣờng.

- Số liệu vĩ mô nên thống kê và công bố từng tháng và phản ảnh đầy đủ trên mọi

kênh để truyền tải thông tin giúp mọi ngƣời điều có thể cùng nhận nhƣ nhau cho

những thông tin đó.

- Quy định và kiểm soát chặt chẽ mọi thông tin kinh tế vĩ mô. Tránh trƣờng hợp

thông tin rò rỉ, thông tin không chính xác gây hoang mang cho nhà đầu tƣ chứng

khoán. Xử lý trách nhiệm nếu để lộ những thông tin chƣa đƣợc công bố, gây ảnh

hƣởng không lành mạnh đến thị trƣờng.

5.3 Hạn chế của đề tài và định hƣớng nghiên cứu tiếp theo

Vì thời gian và kiến thức của bản thân có hạn nên luận văn cũng không tránh

khỏi những thiếu sót và hạn chế nhất định nhƣ sau:

- Đề tài chỉ mới phân tích 6 biến kinh tế vĩ mô, nên còn rất nhiều biến kinh tế

vĩ mô khác cần nghiên cứu tiếp để thấy rõ tầm ảnh hƣởng của kinh tế vĩ mô đến chỉ

số giá chứng khoán ở mức độ nào.

- Do Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội chỉ mới bắt đầu hoạt động từ tháng

7/2005 do đó đề tài chỉ mới phân tích số liệu giai đoạn từ tháng 1/2006 đến tháng

12/2012. Nghiên cứu chỉ có 96 quan sát, tuy đạt yêu cầu về cở mẫu nhƣng chuỗi

thời gian không đủ dài, điều này ít nhiều ảnh hƣởng đến tính đại diện của cỡ mẫu.

- Hiện tại giá vàng trong nƣớc vẫn chƣa có tổ chức chính thống công bố nên

đề tài sử dụng chỉ số giá vàng do Tổng Cục thống kê công bố, biến này không mang

tính đại diện cao cho nhân tố giá vàng trong nƣớc.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt

1. Phan Thị Bích Nguyệt (2006), Đầu tư tài chính, NXB Thống kê.

2. Trần Ngọc Thơ (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, NXB Thống kê.

3. Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Ngọc Định (2012), Tài chính Quốc tế, NXB Kinh tế.

B. Tiếng Anh

1. Adnan Hussain, Irfan Lal, Muhammad Mubin (2009), “Short run and Long run

Dynamics of Macroeconomics Variables and Stock prices”.

2. Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007), “Can macroeconomic variables

explain long term stock market movements?A comparison of the US and Japan”.

3. Anokye Mohammed Adam, George Tweneboah (2008), “Do macroeconomic

variables play any role in the stock market movement in Ghana?”.

4. Asmy, Mohamed; Rohilina, Wisam; Hassama, Aris and Fouad, Md (2009),

“Effects of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Malaysia: An Approach of

Error Correction Model”.

5. Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006),

“Macroeconomic variables and Stock market interactions”.

6. Khaled Hussainey và Le Khanh Ngoc (2009), “The impact of macroeconomic

indicators on Vietnamese stock prices”.

7. Komain Jiranyakul (2009), “Economic Forces and the Thai Stock Market, 1993-

2007”.

8. Mehmet GENÇTÜRK1, ismail ÇELİK and Ömer BİNİCİ (2011), “Causal

relationship between macroeconomic variables and stock index in emerging

economies: An empirical application for Turkey”.

9. Neda Bashiri, “The Study of Relationship between Stock Exchange Index and

Gold Price in Iran and Armenia”.

10. Ramin Cooper Maysami, Lee Chuin Howe, Mohamad Atkin Hamzah (2004),

“Relationship between Macroeconomic Variables and Stock Market Indices:

Cointegration Evidence from Stock Exchange of Singapore’s All-S Sector Indices”.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Bảng tổng hợp số liệu của các biến trong mô hình

IIP

ER

MS 677,388.47 675,823.17 699,988.45 704,993.71 714,822.65 727,165.42 735,204.80 751,781.43 753,011.88 767,106.29 789,929.68 841,010.72 872,549.42 905,454.77 949,181.07 979,672.94

GO HNX CPI IR VNI THANG 118.30 92.44 118.03 11.18 15,924 104.26 308.23 Jan-06 127.00 96.75 104.69 11.18 15,924 106.50 344.34 Feb-06 126.70 142.00 122.23 11.18 15,914 105.99 440.18 Mar-06 133.90 190.62 123.85 11.18 15,930 106.19 563.03 Apr-06 157.70 227.82 104.70 11.18 15,973 106.80 559.99 May-06 151.10 198.60 123.36 11.18 15,989 107.21 526.59 June-06 144.70 179.86 122.74 11.18 15,997 107.61 480.40 July-06 147.60 185.96 99.32 11.18 16,011 108.02 457.85 Aug-06 141.10 196.02 133.21 11.18 16,038 108.32 513.48 Sept-06 131.30 193.03 91.42 11.18 16,065 108.63 526.52 Oct-06 132.40 205.06 128.68 11.18 16,093 109.24 572.29 Nov-06 127.20 235.55 145.65 11.18 16,073 109.85 729.20 Dec-06 142.65 929.63 303.11 141.83 11.18 16,061 110.96 Jan-07 145.61 Feb-07 1,083.76 366.15 102.00 11.18 15,994 113.40 149.38 Mar-07 1,110.99 430.66 130.14 11.18 16,012 113.10 Apr-07 151.03 1,002.78 377.63 136.45 11.18 16,039 113.71 May-07 1,046.35 336.34 138.20 11.18 16,062 114.52 1,005,313.90 154.55 June-07 1,044.65 312.43 144.29 11.18 16,109 115.53 1,029,561.73 151.50 266.58 144.84 11.18 16,139 116.65 1,056,450.93 150.61 July-07 987.93 252.94 123.92 11.18 16,240 117.26 1,076,896.02 152.85 Aug-07 905.38 954.71 Sept-07 270.26 142.90 11.18 16,239 117.87 1,110,983.42 155.80 1,090.92 363.42 143.42 11.18 16,109 118.78 1,154,499.28 165.21 Oct-07 Nov-07 1,004.32 350.06 147.44 11.18 16,141 120.20 1,183,135.05 170.90 331.33 161.25 11.18 16,117 123.65 1,253,997.43 183.73 Dec-07 287.99 131.54 11.18 16,104 126.60 1,293,054.23 193.05 Jan-08 258.72 109.33 11.18 16,070 131.17 1,280,506.18 204.46 Feb-08 200.71 129.66 14.60 16,004 135.03 1,300,249.22 217.64 Mar-08 182.32 131.77 14.27 15,960 138.07 1,278,398.47 212.99 Apr-08 140.16 135.49 16.53 16,022 143.45 1,298,039.01 204.70 May-08 111.91 133.37 19.11 16,347 146.50 1,295,492.15 213.63 June-08 136.70 134.82 20.25 16,507 148.12 1,300,594.09 220.46 July-08 155.17 132.68 20.19 16,495 150.46 1,302,892.53 213.94 Aug-08 163.28 130.54 19.86 16,508 150.76 1,347,513.93 200.33 Sept-08 125.37 129.98 18.00 16,517 150.46 1,367,228.43 206.76 Oct-08 110.84 139.37 13.26 16,493 149.34 1,394,619.87 194.77 Nov-08 105.10 141.84 10.98 16,600 148.32 1,513,543.89 196.29 Dec-08 103.45 118.98 10.08 16,973 151.14 1,561,465.91 203.43 Jan-09 88.52 123.34 9.39 16,976 151.47 1,589,602.96 215.11 Feb-09 91.60 137.49 9.15 16,973 151.24 1,645,308.52 226.81 Mar-09 115.27 137.13 9.15 16,938 150.78 1,693,558.13 229.99 Apr-09 136.83 139.27 9.60 16,938 151.45 1,737,815.22 231.39 May-09

943.30 841.89 753.06 583.80 531.89 469.73 382.68 449.54 491.48 485.25 383.33 341.30 303.38 308.50 266.91 261.54 320.20 389.33

470.46 439.77 505.51 559.63 591.51 535.58 475.69 501.76 495.46 513.30 521.25 515.05 507.66 501.31 458.67 454.47 453.32 441.19 474.35 494.64 497.08 466.06 462.27 447.99 439.15 417.70 398.29 447.91 414.13 393.62 368.50 356.82 408.51 441.15 461.04 455.77 426.98 415.00 414.54 393.93 392.32 382.21 394.00

164.85 141.59 9.96 16,949 152.27 1,775,952.13 244.28 147.30 145.70 9.96 16,961 153.07 1,800,854.37 243.23 158.80 146.12 10.26 16,968 153.43 1,806,202.79 247.48 174.89 147.25 10.35 16,984 154.39 1,842,315.49 252.53 198.75 148.12 10.46 17,002 154.95 1,866,068.85 265.18 178.97 150.97 10.46 17,177 155.81 1,884,088.81 273.64 153.55 155.94 12.00 17,942 157.96 1,910,586.86 288.55 168.97 152.21 12.00 17,941 160.11 1,912,147.31 313.06 162.28 122.07 12.00 18,243 163.25 1,948,241.31 306.70 168.25 152.46 12.00 18,544 164.47 1,982,388.71 310.41 171.81 150.53 13.86 18,544 164.70 2,022,800.19 307.95 169.95 156.95 13.23 18,544 165.15 2,076,119.66 313.83 160.78 156.63 13.23 18,544 165.51 2,166,591.27 323.51 157.52 161.70 13.25 18,544 165.60 2,174,354.22 330.48 134.78 160.85 13.00 18,723 165.98 2,257,347.53 327.56 131.07 156.39 13.25 18,932 168.16 2,325,022.17 339.30 117.84 167.14 13.25 18,932 169.93 2,339,568.62 365.99 104.06 169.97 13.25 18,932 173.09 2,358,708.25 397.72 114.63 166.82 15.30 18,932 176.53 2,478,310.24 419.33 107.85 165.40 15.30 18,932 179.59 2,484,090.54 419.12 102.35 137.11 16.42 20,318 183.35 2,512,946.71 417.65 92.28 161.89 16.42 20,673 187.32 2,495,421.92 438.53 87.23 163.14 17.91 20,714 193.54 2,484,011.87 433.26 77.58 167.19 18.08 20,678 197.82 2,485,326.57 439.46 76.10 165.93 18.08 20,622 199.97 2,544,738.52 441.04 71.63 164.15 18.09 20,610 202.31 2,580,562.44 444.89 68.33 170.93 18.09 20,618 204.19 2,721,518.51 483.59 75.23 167.22 17.55 20,628 205.87 2,673,756.80 547.13 69.38 172.88 16.70 20,708 206.61 2,635,058.39 524.03 63.48 177.60 15.51 20,803 207.42 2,652,391.11 525.46 60.02 187.15 15.32 20,813 208.51 2,774,281.10 520.37 56.97 143.80 15.44 20,828 210.60 2,777,057.84 501.53 63.66 161.96 15.36 20,828 213.48 2,774,123.84 517.93 73.41 175.20 15.10 20,828 213.82 2,827,345.90 515.64 77.51 170.65 14.70 20,828 213.94 2,867,599.31 502.14 78.03 177.39 14.30 20,828 214.32 2,921,575.06 491.23 73.62 170.19 12.60 20,828 213.76 2,987,086.69 481.26 69.90 174.01 12.50 20,828 213.14 3,023,008.22 479.77 66.99 176.12 12.49 20,828 214.48 3,083,581.12 481.73 57.76 171.88 12.49 20,828 219.20 3,149,680.75 507.02 54.64 181.41 12.37 20,828 221.07 3,170,355.96 530.55 51.49 189.72 12.37 20,828 222.10 3,259,070.72 520.05 53.84 194.75 12.37 20,828 222.71 3,324,975.90 522.45

June-09 July-09 Aug-09 Sept-09 Oct-09 Nov-09 Dec-09 Jan-10 Feb-10 Mar-10 Apr-10 May-10 June-10 July-10 Aug-10 Sept-10 Oct-10 Nov-10 Dec-10 Jan-11 Feb-11 Mar-11 Apr-11 May-11 June-11 July-11 Aug-11 Sept-11 Oct-11 Nov-11 Dec-11 Jan-12 Feb-12 Mar-12 Apr-12 May-12 June-12 July-12 Aug-12 Sept-12 Oct-12 Nov-12 Dec-12

Phụ lục 2: Số liệu của các biến trong mô hình đƣợc chuyển sang logarit cơ số e

THANG

LnVNI

LnHNX

LnIIP

LnIR

LnER

LnCPI

LnMS

LnGO

Jan-06

5.730841

4.526550 4.770908 2.413679 9.675583 4.646926 13.426000 4.773224

Feb-06

5.841635

4.572172 4.651014 2.413679 9.675583 4.668121 13.423687 4.844187

Mar-06

6.087177

4.955847 4.805939 2.413679 9.674955 4.663343 13.458819 4.841822

Apr-06

6.333327

5.250269 4.819079 2.413679 9.675959 4.665257 13.465944 4.897093

May-06

6.327921

5.428539 4.651124 2.413679 9.678655 4.670977 13.479790 5.060694

June-06

6.266414

5.291306 4.815116 2.413679 9.679656 4.674772 13.496909 5.017942

July-06

6.174616

5.192187 4.810056 2.413679 9.680156 4.678553 13.507904 4.974663

Aug-06

6.126532

5.225553 4.598365 2.413679 9.681031 4.682319 13.530201 4.994506

Sept-06

6.241219

5.278235 4.891942 2.413679 9.682716 4.685135 13.531836 4.949469

Oct-06

6.266280

5.262860 4.515455 2.414126 9.684398 4.687942 13.550381 4.877485

Nov-06

6.349644

5.323285 4.857317 2.414126 9.686140 4.693534 13.579699 4.885828

Dec-06

6.591946

5.461907 4.981174 2.414126 9.684896 4.699095 13.642360 4.845761

Jan-07

6.834784

5.714084 4.954645 2.414126 9.684149 4.709210 13.679175 4.960394

Feb-07

6.988196

5.903039 4.624993 2.414126 9.679969 4.730930 13.716193 4.980932

Mar-07

7.013004

6.065308 4.868586 2.414126 9.681094 4.728241 13.763355 5.006493

Apr-07

6.910535

5.933906 4.915969 2.414126 9.682779 4.733613 13.794974 5.017478

May-07

6.953062

5.818120 4.928729 2.414126 9.684212 4.740730 13.820810 5.040518

June-07

6.951435

5.744365 4.971830 2.414126 9.687133 4.749556 13.844644 5.020586

July-07

6.895608

5.585662 4.975637 2.414126 9.688994 4.759176 13.870426 5.014694

Aug-07

6.808359

5.533156 4.819661 2.414126 9.695233 4.764384 13.889593 5.029457

Sept-07

6.861406

5.599392 4.962176 2.414126 9.695140 4.769566 13.920756 5.048573

Oct-07

6.994775

5.895571 4.965799 2.414126 9.687133 4.777288 13.959177 5.107217

Nov-07

6.912068

5.858108 4.993407 2.414126 9.689118 4.789182 13.983678 5.141079

Dec-07

6.849381

5.803115 5.082948 2.414126 9.687630 4.817494 14.041847 5.213467

Jan-08

6.735650

5.662915 4.879325 2.414126 9.686823 4.841024 14.072518 5.262949

Feb-08

6.624144

5.555757 4.694414 2.414126 9.684709 4.876475 14.062766 5.320372

Mar-08

6.369557

5.301871 4.864919 2.680679 9.680594 4.905463 14.078067 5.382842

Apr-08

6.276431

5.205784 4.881023 2.657809 9.677841 4.927769 14.061119 5.361245

May-08

6.152157

4.942785 4.908895 2.805090 9.681718 4.965999 14.076365 5.321545

June-08

5.947212

4.717725 4.893151 2.950436 9.701800 4.987008 14.074401 5.364246

July-08

6.108221

4.917766 4.903963 3.008155 9.711540 4.998035 14.078332 5.395716

Aug-08

6.197418

5.044506 4.887944 3.005187 9.710813 5.013676 14.080097 5.365696

Sept-08

6.184667

5.095460 4.871712 2.988708 9.711600 5.015699 14.113772 5.299966

Oct-08

5.948897

4.831276 4.867348 2.890372 9.712145 5.013676 14.128296 5.331559

Nov-08

5.832747

4.708065 4.937100 2.584752 9.710691 5.006226 14.148132 5.271819

Dec-08

5.714979

4.654941 4.954689 2.396075 9.717158 4.999405 14.229964 5.279593

Jan-09

5.731732

4.639070 4.778917 2.310553 9.739379 5.018188 14.261136 5.315322

Feb-09

5.586908

4.483200 4.814908 2.239645 9.739556 5.020384 14.278995 5.371150

Mar-09

5.566577

4.517431 4.923584 2.213754 9.739379 5.018874 14.313438 5.424113

Apr-09

5.768950

4.747251 4.920899 2.213754 9.737315 5.015833 14.342342 5.438036

May-09

5.964416

4.918732 4.936425 2.261763 9.737315 5.020224 14.368139 5.444105

June-09

6.153717

5.105039 4.952936 2.298577 9.737964 5.025682 14.389847 5.498315

July-09

6.086247

4.992504 4.981550 2.298577 9.738672 5.030869 14.403772 5.494007

Aug-09

6.225562

5.067661 4.984409 2.328253 9.739084 5.033254 14.406737 5.511330

Sept-09

6.327272

5.164146 4.992109 2.336987 9.740027 5.039455 14.426534 5.531530

Oct-09

6.382685

5.292036 4.998023 2.347941 9.741086 5.043130 14.439345 5.580409

Nov-09

6.283356

5.187213 5.017060 2.347941 9.751327 5.048619 14.448955 5.611813

Dec-09

6.164768

5.034009 5.049474 2.484907 9.794900 5.062338 14.462921 5.664868

Jan-10

6.218112

5.129730 5.025266 2.484907 9.794844 5.075872 14.463737 5.746395

Feb-10

6.205496

5.089299 4.804574 2.484907 9.811537 5.095275 14.482438 5.725870

Mar-10

6.240860

5.125464 5.026910 2.484907 9.827902 5.102710 14.499813 5.737894

Apr-10

6.256234

5.146404 5.014145 2.629007 9.827902 5.104129 14.519993 5.729937

May-10

6.244273

5.135498 5.055948 2.582487 9.827902 5.106837 14.546011 5.748851

June-10

6.229810

5.080045 5.053870 2.582487 9.827902 5.109048 14.588666 5.779230

July-10

6.217230

5.059578 5.085715 2.583998 9.827902 5.109600 14.592242 5.800546

Aug-10

6.128339

4.903640 5.080455 2.564949 9.837508 5.111897 14.629701 5.791671

Sept-10

6.119122

4.875720 5.052327 2.584073 9.848609 5.124912 14.659240 5.826885

Oct-10

6.116589

4.769344 5.118857 2.584073 9.848609 5.135357 14.665477 5.902606

Nov-10

6.089478

4.645003 5.135602 2.584073 9.848609 5.153790 14.673625 5.985748

Dec-10

6.161956

4.741736 5.116889 2.727853 9.848609 5.173479 14.723088 6.038658

Jan-11

6.203833

4.680771 5.108367 2.727853 9.848609 5.190658 14.725417 6.038157

Feb-11

6.208759

4.628392 4.920784 2.798378 9.919262 5.211386 14.736967 6.034644

Mar-11

6.144310

4.524809 5.086941 2.798378 9.936584 5.232827 14.729968 6.083428

Apr-11

6.136157

4.468578 5.094623 2.885359 9.938565 5.265484 14.725386 6.071338

May-11

6.104779

4.351252 5.119149 2.894530 9.936826 5.287342 14.725915 6.085547

June-11

6.084844

4.332084 5.111559 2.894530 9.934114 5.298170 14.749538 6.089136

July-11

6.034763

4.271514 5.100798 2.895359 9.933532 5.309782 14.763518 6.097827

Aug-11

5.987176

4.224323 5.141226 2.895359 9.933920 5.319035 14.816701 6.181237

Sept-11

6.104600

4.320550 5.119325 2.865054 9.934405 5.327246 14.798995 6.304686

Oct-11

6.026189

4.239647 5.152597 2.815109 9.938275 5.330850 14.784416 6.261549

Nov-11

5.975398

4.150782 5.179518 2.741485 9.942852 5.334733 14.790972 6.264274

Dec-11

5.909447

4.094640 5.231914 2.728833 9.943333 5.339984 14.835902 6.254540

Jan-12

5.877230

4.042470 4.968435 2.736962 9.944054 5.349971 14.836903 6.217663

Feb-12

6.012513

4.153631 5.087333 2.731767 9.944054 5.363561 14.835846 6.249840

Mar-12

6.089380

4.296023 5.165946 2.714695 9.944054 5.365123 14.854849 6.245409

Apr-12

6.133483

4.350454 5.139587 2.687847 9.944054 5.365691 14.868986 6.218879

May-12

6.121994

4.357035 5.178324 2.660260 9.944054 5.367461 14.887633 6.196912

June-12

6.056735

4.298910 5.136928 2.533697 9.944054 5.364839 14.909809 6.176408

July-12

6.028285

4.247079 5.159141 2.525729 9.944054 5.361926 14.921763 6.173307

Aug-12

6.027179

4.204569 5.171145 2.524928 9.944054 5.368239 14.941602 6.177384

Sept-12

5.976183

4.056214 5.146807 2.524928 9.944054 5.389992 14.962812 6.228550

Oct-12

5.972080

4.000726 5.200778 2.515274 9.944054 5.398467 14.969354 6.273914

Nov-12

5.945971

3.941335 5.245554 2.515274 9.944054 5.403121 14.996953 6.253925

Dec-12

5.976352

3.986026 5.271717 2.515274 9.944054 5.405849 15.016973 6.258529

Phụ lục 3: Lựa chọn độ trễ tối ƣu

Kết quả tính chọn độ trễ tối ƣu theo các tiêu chuẩn khác nhau giữa các biến vĩ mô và VN-Index

Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

468.8753 NA

1.97E-14

-11.69304

-11.48309

-11.60893

1203.02

1319.601

5.80E-22

-29.03847

-27.35886*

-28.36557

2 1276.103

118.4135*

3.24e-22*

-29.64818*

-26.49891

-28.38648*

1307.68

45.56709

5.42E-22

-29.20709

-24.58817

-27.35661

1345.593

47.99052

8.30E-22

-28.9264

-22.83781

-26.48712

1398.231

57.30224

9.77E-22

-29.0185

-21.46026 -25.99044

Kết quả tính chọn độ trễ tối ƣu theo các tiêu chuẩn khác nhau giữa các biến vĩ mô và HNX-Index

Lag LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0 481.76 NA

1.42E-14

-12.01932

-11.80937

-11.93521

1 1188.6

1270.4

8.37E-22

-28.67235

-26.99274*

-27.99944*

2 1257.8

112.13 5.16e-22*

-29.18381*

-26.03454

-27.92211

3 1289.4

45.666

8.61E-22

-28.74446

-24.12554

-26.89398

4 1327.1

47.748

1.33E-21

-28.45893

-22.37034

-26.01965

5 1388.3

66.54686*

1.26E-21

-28.76602

-21.20778

-25.73796

Phụ lục 4: Kết quả kiểm định đồng liên kết

Date: 08/07/13 Time: 20:51 Sample (adjusted): 4 84 Included observations: 81 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend

4.1 Chạy đồng liên kết với chuỗi dữ liệu LnVNI, LnMS, LnIIP, LnGO, LnER, LnCPI

Series: LnVNI LnMS LnIR LnIIP LnGO LnER LnCPI Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

0.05

Trace Statistic

Critical Value Prob.**

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

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

0.512839 0.392703 0.335283 0.249264 0.137470 0.040036 0.019996

171.8770 113.6249 73.22716 40.14722 16.92445 4.945732 1.636115

125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0017 0.0260 0.2173 0.6456 0.8146 0.2009

Trace 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

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

0.05

Max-Eigen Statistic

Critical Value Prob.**

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

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

0.512839 0.392703 0.335283 0.249264 0.137470 0.040036 0.019996

58.25205 40.39775 33.07994 23.22277 11.97872 3.309617 1.636115

46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0017 0.0460 0.0620 0.1642 0.5498 0.9240 0.2009

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

LnGO

LnCPI

LnVNI 2.014732 4.297299 -1.841283 -1.062377 2.703513 -1.086992 -1.953875

LnMS 8.701325 -1.281241 5.952266 -8.297945 -14.31967 6.191628 2.113482

LnIR 2.453455 -1.789327 -4.660220 -3.159160 -4.730806 3.735161 2.879141

LnIIP -18.60382 -19.87073 0.422427 -7.669458 4.953315 -1.737290 -4.440668

LnER -15.67376 37.19426 8.230310 17.37000 -31.33389 -4.153193 -3.066830 18.13452 -14.32172 5.898334 -1.632229 12.05889 -0.234348 4.578400 25.94529 2.752585 21.91721 -27.47579 4.308828 -4.499149 -14.46869

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(LnVNI) D(LnMS) D(LnIR) D(LnIIP) D(LnGO) D(LnER) D(LnCPI)

0.006989 0.003128 -0.011296 0.059007 0.004172 -0.003595 -0.001881

-0.026478 -0.001788 0.014392 0.017674 -0.009082 0.001301 0.000955

0.024383 0.002592 0.027791 0.011970 0.009349 -7.50E-06 0.001139

0.020358 -0.000253 0.003939 0.004776 -0.004716 0.000621 -0.000751 0.000992 0.000293 0.000387 -0.001617 -0.001162 0.003831 -0.005228 0.001145 0.001906 -0.004334 -0.006002 0.000361 -0.003183 8.36E-06 -0.002697 -0.000274 0.000398 -0.001261 -0.000118 0.000945 -4.16E-05

1269.953

1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LnGO

LnCPI

LnVNI 1.000000

LnMS 4.318851 (1.18414)

LnIR 1.217758 (0.54021)

LnIIP -9.233893 (1.51114)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(LnVNI) D(LnMS) D(LnIR) D(LnIIP) D(LnGO) D(LnER) D(LnCPI)

0.014082 (0.02060) 0.006302 (0.00347) -0.022758 (0.01388) 0.118882 (0.01767) 0.008406 (0.00913) -0.007243 (0.00223) -0.003790 (0.00155)

LnER -7.779578 18.46115 4.085066 (1.46275) (3.28302) (2.37811)

Date: 08/07/13 Time: 20:53 Sample (adjusted): 4 84 Included observations: 81 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LnHNX LnMS LnIR LnIIP LnGO LnER LnCPI Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

0.05

Trace Statistic

Critical Value Prob.**

Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue

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

0.502463 0.345847 0.340735 0.249063 0.196432 0.044720 0.026475

171.4638 114.9190 80.54145 46.79441 23.59333 5.879189 2.173405

125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0013 0.0055 0.0627 0.2182 0.7098 0.1404

Trace 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

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized

Max-Eigen

0.05

4.2 Chạy đồng liên kết với chuỗi dữ liệu LnHNX, LnMS, LnIR, LnIIP, LnGO, LnER, LnCPI

Statistic

Critical Value Prob.**

No. of CE(s) Eigenvalue

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

0.502463 0.345847 0.340735 0.249063 0.196432 0.044720 0.026475

56.54484 34.37751 33.74704 23.20107 17.71414 3.705784 2.173405

46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0029 0.1907 0.0518 0.1651 0.1409 0.8890 0.1404

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

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

LnGO

LnCPI

LnHNX 1.882794 3.064191 4.481384 -1.859737 2.048164 -1.733838 -0.202454

LnMS 5.925178 -0.241453 -14.11772 -3.249717 -17.56825 5.501899 -1.710065

LnIR 2.420006 -4.104098 0.930465 -1.851151 -6.658252 4.436742 -0.543800

LnIIP -13.73625 -14.00574 -3.819925 -11.84372 9.243773 -5.945530 -1.760741

LnER -18.47790 44.88819 15.19907 9.121749 -1.794498 -2.838784 7.843422 -13.19824 28.64900 6.754238 -6.732127 1.314397 -2.797999 11.35897 34.84206 5.754326 3.421872 -28.25750 0.557968 -22.67116 10.02672

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(LnHNX) D(LnMS) D(LnIR) D(LnIIP) D(LnGO) D(LnER) D(LnCPI)

0.008784 0.003758 -0.013975 0.053283 0.003852 -0.003953 -0.002266

-0.027043 0.000839 0.024306 0.023209 -0.003411 0.000330 0.001001

-0.042090 -0.002535 -0.017663 -0.006603 -0.015936 -0.000571 -0.000926

0.017531 0.017002 0.004057 0.004192 -0.004785 0.001025 0.000459 0.001185 0.001635 0.004037 -0.002146 -0.000148 0.009567 -0.009180 0.003716 0.000939 -0.002849 -0.004558 -0.003025 -0.002324 0.000441 -0.002656 -0.000104 0.000759 -0.001046 -0.000611 0.000734 -0.000478

1254.453

1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LnGO

LnCPI

LnHNX 1.000000

LnMS 3.147013 (1.30013)

LnIR 1.285327 (0.58856)

LnIIP -7.295673 (1.65418)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(LnHNX) D(LnMS) D(LnIR) D(LnIIP) D(LnGO) D(LnER) D(LnCPI)

0.016538 (0.02463) 0.007075 (0.00322) -0.026313 (0.01282) 0.100321 (0.01753) 0.007253 (0.00855) -0.007442 (0.00203) -0.004267

LnER -9.814086 23.84126 8.072615 (1.56924) (3.48422) (2.60414)

(0.00143)

Phụ lục 5: Kết quả chạy chạy VECM xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến

Vector Error Correction Estimates Date: 08/07/13 Time: 02:12 Sample (adjusted): 4 84 Included observations: 81 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

CointEq1 1.000000 4.085066 (2.37811) [ 1.71778] 18.46115 (3.28302) [ 5.62323] -7.779578 (1.46275) [-5.31845] -9.233893 (1.51114) [-6.11054] 1.217758 (0.54021) [ 2.25422] 4.318851 (1.18414) [ 3.64724] -183.0910

D(LnVNI) D(LnCPI) D(LnER) D(LnGO) D(LnIIP) D(LnIR) D(LnMS) 0.014082 -0.003790 -0.007243 0.008406 0.118882 -0.022758 0.006302 (0.02060) (0.00155) (0.00223) (0.00913) (0.01767) (0.01388) (0.00347) [ 0.68354] [-2.44580] [-3.25498] [ 0.92083] [ 6.72624] [-1.63922] [ 1.81643]

0.393854 -0.001737 -0.005473 0.006333 -0.161591 0.109346 -0.002523 (0.11802) (0.00888) (0.01275) (0.05230) (0.10126) (0.07954) (0.01988) [-0.19566] [-0.42930] [ 0.12109] [-1.59587] [ 1.37480] [-0.12696] [ 3.33708]

Cointegrating Eq: LnVNI(-1) LnCPI(-1) LnER(-1) LnGO(-1) LnIIP(-1) LnIR(-1) LnMS(-1) C Error Correction: CointEq1 D(LnVNI(-1))

5.1 Chạy VECM với chuỗi dữ liệu LnVNI, LnMS, LnIR, LnIIP, LnCPI, LnGO, LnER

-0.163049 -0.005125 0.017483 0.039307 -0.084362 -0.007198 0.008789 (0.11627) (0.00875) (0.01256) (0.05152) (0.09975) (0.07835) (0.01958) [-1.40233] [-0.58608] [ 1.39200] [ 0.76290] [-0.84572] [-0.09187] [ 0.44887] -3.884663 0.565678 0.054666 1.179459 -2.025661 2.756962 0.298246 (1.62298) (0.12207) (0.17531) (0.71920) (1.39241) (1.09373) (0.27333) [ 4.63407] [ 0.31182] [ 1.63995] [-1.45479] [ 2.52071] [ 1.09118] [-2.39354] -0.371353 0.158989 0.153162 -0.183061 -3.058405 0.059270 -0.516740 (1.73522) (0.13051) (0.18744) (0.76894) (1.48870) (1.16937) (0.29223) [ 1.21820] [ 0.81713] [-0.23807] [-2.05441] [ 0.05069] [-1.76828] [-0.21401] 0.361794 0.104059 0.300641 0.777052 -0.675763 0.155711 -0.251574 (1.11376) (0.08377) (0.12031) (0.49355) (0.95553) (0.75057) (0.18757) [ 0.32484] [ 1.24221] [ 2.49891] [ 1.57441] [-0.70721] [ 0.20746] [-1.34124] 0.494517 0.131372 0.064634 -0.478984 -2.482883 0.223646 -0.262658 (1.16021) (0.08726) (0.12533) (0.51413) (0.99538) (0.78187) (0.19539) [ 0.42623] [ 1.50547] [ 0.51573] [-0.93163] [-2.49440] [ 0.28604] [-1.34427]

0.184493 -0.005099 -0.077845 0.172311 0.784236 -0.172210 0.003281 (0.30958) (0.02328) (0.03344) (0.13719) (0.26560) (0.20862) (0.05214) [ 0.59595] [-0.21900] [-2.32787] [ 1.25605] [ 2.95275] [-0.82546] [ 0.06293]

-0.059435 -0.010967 -0.016187 0.024744 0.703708 0.004755 0.003488 (0.27459) (0.02065) (0.02966) (0.12168) (0.23558) (0.18504) (0.04624) [-0.21645] [-0.53101] [-0.54572] [ 0.20336] [ 2.98718] [ 0.02569] [ 0.07542]

0.050606 -0.010626 -0.040981 0.084296 0.033622 -0.115807 0.060598 (0.16625) (0.01250) (0.01796) (0.07367) (0.14264) (0.11204) (0.02800) [ 0.30439] [-0.84978] [-2.28192] [ 1.14418] [ 0.23572] [-1.03363] [ 2.16429] 0.006725 -0.015907 0.110672 -0.069181 -0.103227 0.008340 0.032511 (0.12017) (0.00904) (0.01298) (0.05325) (0.10309) (0.08098) (0.02024) [ 0.27055] [ 0.74405] [-1.22547] [ 2.07834] [-0.67104] [-1.27472] [ 0.41210]

0.391080 -0.008381 -0.028007 -0.009632 0.228349 0.113250 -0.114643 (0.20049) (0.01508) (0.02166) (0.08884) (0.17200) (0.13511) (0.03376) [ 1.95066] [-0.55580] [-1.29322] [-0.10842] [ 1.32759] [ 0.83822] [-3.39544] 0.224678 0.010834 0.016586 -0.055122 0.266499 0.124609 0.049408 (0.21301) (0.01602) (0.02301) (0.09439) (0.18275) (0.14355) (0.03587) [ 1.05476] [ 0.67621] [ 0.72084] [-0.58396] [ 1.45827] [ 0.86806] [ 1.37728] 1.178564 0.079269 0.029925 0.516652 -0.848525 -0.054137 0.078027 (0.72420) (0.05447) (0.07823) (0.32092) (0.62131) (0.48804) (0.12196) [ 1.45530] [ 0.38253] [ 1.60991] [-1.36570] [-0.11093] [ 0.63976] [ 1.62740] -0.437837 0.069084 0.088731 0.217894 -2.063134 0.113695 -0.018468 (0.68008) (0.05115) (0.07346) (0.30137) (0.58346) (0.45830) (0.11453) [ 1.35060] [ 1.20784] [ 0.72302] [-3.53603] [ 0.24808] [-0.16125] [-0.64380]

D(LnVNI(-2)) D(LnCPI(-1)) D(LnCPI(-2)) D(LnER(-1)) D(LnER(-2)) D(LnGO(-1)) D(LnGO(-2)) D(LnIIP(-1)) D(LnIIP(-2)) D(LnIR(-1)) D(LnIR(-2)) D(LnMS(-1)) D(LnMS(-2)) C

0.016492 -0.000729 -6.83E-05 -0.011396 0.092041 -0.022796 0.021314 (0.02720) (0.00205) (0.00294) (0.01205) (0.02334) (0.01833) (0.00458) [ 0.60632] [-0.35636] [-0.02323] [-0.94544] [ 3.94416] [-1.24359] [ 4.65278] 0.358287

0.569718 0.241679 0.266008 0.638582 0.336956 0.377290

R-squared

Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.470422 0.066681 0.096626 0.555177 0.183946 0.233588 0.210200 0.003114 0.006423 0.108100 0.405186 0.250000 0.015613 0.550489 0.006922 0.009941 0.040781 0.078953 0.062017 0.015498 0.092028 5.737578 1.381042 1.570459 7.656462 2.202183 2.625501 2.419428 87.21755 296.7993 267.4780 153.1414 99.62927 119.1861 231.5074 -1.758458 -6.933317 -6.209332 -3.386207 -2.064920 -2.547806 -5.321170 -1.285480 -6.460339 -5.736355 -2.913230 -1.591943 -2.074828 -4.848192 0.009167 0.003322 0.017490 0.005750 0.001254 0.019236 -0.001368 0.103552 0.009511 0.010290 0.042906 0.118380 0.068652 0.017703

Determinant resid covariance (dofadj.) 2.65E-22 5.68E-23 Determinant resid covariance 1269.953 Log likelihood -28.41858 Akaike information criterion -24.90081 Schwarz criterion

Vector Error Correction Estimates Date: 08/07/13 Time: 02:25 Sample (adjusted): 4 84 Included observations: 81 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: LnHNX(-1) LnCPI(-1) LnER(-1) LnGO(-1) LnIIP(-1) LnIR(-1) LnMS(-1) C

CointEq1 1.000000 8.072615 (2.60414) [ 3.09992] 23.84126 (3.48422) [ 6.84265] -9.814086 (1.56924) [-6.25402] -7.295673 (1.65418) [-4.41045] 1.285327 (0.58856) [ 2.18387] 3.147013 (1.30013) [ 2.42054] -236.2242

5.2 Chạy VECM với chuỗi dữ liệu LnHNX, LnMS, LnIR, LnCPI, LnGO, LnER

D(LnHNX) D(LnCPI) D(LnER) D(LnGO) D(LnIIP) D(LnIR) D(LnMS)

-0.004267 -0.007442 0.007253 0.100321 -0.026313 0.007075 (0.00143) (0.00203) (0.00855) (0.01753) (0.01282) (0.00322) [-2.98533] [-3.66932] [ 0.84817] [ 5.72251] [-2.05211] [ 2.19856]

0.001526 -0.005169 -0.007038 -0.155103 0.097450 0.000854 (0.00727) (0.01032) (0.04350) (0.08919) (0.06524) (0.01637) [ 0.20980] [-0.50094] [-0.16179] [-1.73899] [ 1.49380] [ 0.05217]

-0.000804 0.019731 0.034495 -0.070962 -0.020823 -0.006352 (0.00724) (0.01027) (0.04330) (0.08878) (0.06494) (0.01630) [-0.11112] [ 1.92091] [ 0.79656] [-0.79928] [-0.32067] [-0.38979]

0.575070 0.002637 1.094517 -2.355020 2.956674 0.294227 (0.12405) (0.17603) (0.74212) (1.52151) (1.11286) (0.27929) [ 4.63582] [ 0.01498] [ 1.47485] [-1.54782] [ 2.65684] [ 1.05349]

0.181395 0.222777 -0.105454 -2.619686 -0.181298 -0.571504 (0.13108) (0.18600) (0.78417) (1.60771) (1.17591) (0.29511) [ 1.38388] [ 1.19771] [-0.13448] [-1.62945] [-0.15418] [-1.93657]

0.118505 0.317625 0.771450 -0.796796 0.241736 -0.274556 (0.08360) (0.11863) (0.50015) (1.02541) (0.75000) (0.18822) [ 1.41749] [ 2.67736] [ 1.54245] [-0.77705] [ 0.32231] [-1.45866]

0.152811 0.102148 -0.461611 -2.483798 0.327897 -0.311972 (0.08738) (0.12399) (0.52274) (1.07174) (0.78389) (0.19673) [ 1.74883] [ 0.82382] [-0.88305] [-2.31755] [ 0.41830] [-1.58580]

-0.014789 -0.080540 0.185411 0.825254 -0.274530 0.016222 (0.02398) (0.03402) (0.14343) (0.29407) (0.21508) (0.05398) [-0.61683] [-2.36733] [ 1.29268] [ 2.80635] [-1.27638] [ 0.30052]

-0.019621 -0.033829 0.017662 0.766944 -0.033391 0.021095 (0.02164) (0.03071) (0.12948) (0.26547) (0.19417) (0.04873) [-0.90653] [-1.10143] [ 0.13640] [ 2.88899] [-0.17197] [ 0.43290]

-0.007371 -0.035137 0.064418 -0.220627 -0.089683 0.054401 (0.01055) (0.01497) (0.06312) (0.12940) (0.09465) (0.02375) [-0.69862] [-2.34696] [ 1.02062] [-1.70497] [-0.94755] [ 2.29025]

0.008418 -0.011303 0.104250 -0.196261 -0.091174 0.004393 (0.00842) (0.01195) (0.05040) (0.10333) (0.07558) (0.01897) [ 0.99930] [-0.94551] [ 2.06852] [-1.89940] [-1.20640] [ 0.23163]

-0.013055 -0.033047 -0.000663 0.279255 0.110164 -0.106165 (0.01488) (0.02112) (0.08904) (0.18255) (0.13352) (0.03351) [-0.87714] [-1.56470] [-0.00744] [ 1.52971] [ 0.82505] [-3.16818]

0.007338 0.014789 -0.049731 0.254707 0.125828 0.053815 (0.01583) (0.02247) (0.09472) (0.19419) (0.14203) (0.03564) [ 0.46346] [ 0.65829] [-0.52506] [ 1.31166] [ 0.88592] [ 1.50974]

0.084923 0.053863 0.531237 -0.862521 -0.037061 0.064587 (0.05460) (0.07748) (0.32664) (0.66968) (0.48982) (0.12293) [ 1.55538] [ 0.69521] [ 1.62637] [-1.28796] [-0.07566] [ 0.52541]

Error Correction: CointEq1 D(LnHNX(-1)) D(LnHNX(-2)) D(LnCPI(-1)) D(LnCPI(-2)) D(LnER(-1)) D(LnER(-2)) D(LnGO(-1)) D(LnGO(-2)) D(LnIIP(-1)) D(LnIIP(-2)) D(LnIR(-1)) D(LnIR(-2)) D(LnMS(-1))

0.016538 (0.02463) [ 0.67133] 0.377458 (0.12533) [ 3.01163] -0.146633 (0.12476) [-1.17533] -3.391063 (2.13805) [-1.58605] -0.559452 (2.25919) [-0.24763] 0.235929 (1.44093) [ 0.16373] 0.307880 (1.50602) [ 0.20443] 0.081280 (0.41323) [ 0.19670] 0.005775 (0.37305) [ 0.01548] 0.054226 (0.18184) [ 0.29821] 0.029085 (0.14520) [ 0.20031] 0.384125 (0.25653) [ 1.49739] 0.101038 (0.27287) [ 0.37027] 0.719176 (0.94105) [ 0.76423]

0.074852 0.079461 0.199799 -2.097136 0.245055 -0.026053 (0.05049) (0.07165) (0.30206) (0.61929) (0.45296) (0.11368) [ 1.48247] [ 1.10904] [ 0.66145] [-3.38635] [ 0.54101] [-0.22918]

-0.001065 -0.000263 -0.010963 0.090761 -0.022864 0.021990 (0.00202) (0.00286) (0.01206) (0.02472) (0.01808) (0.00454) [-0.52860] [-0.09202] [-0.90929] [ 3.67173] [-1.26459] [ 4.84649]

D(LnMS(-2)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.580763 0.278700 0.262659 0.592846 0.352359 0.386577 0.484016 0.112247 0.092503 0.498888 0.202904 0.245017 0.003034 0.006110 0.108593 0.456459 0.244192 0.015380 0.006832 0.009695 0.040874 0.083800 0.061293 0.015382 6.002901 1.674340 1.543640 6.309658 2.357618 2.730846 297.8525 269.5051 152.9570 94.80352 120.1381 232.1159 -6.959321 -6.259385 -3.381654 -1.945766 -2.571311 -5.336195 -6.486343 -5.786407 -2.908677 -1.472788 -2.098333 -4.863217 0.009167 0.003322 0.017490 0.005750 0.001254 0.019236 0.009511 0.010290 0.042906 0.118380 0.068652 0.017703

-0.354504 (0.87024) [-0.40736] 0.014277 (0.03474) [ 0.41103] 0.286010 0.121242 0.901343 0.117757 1.735842 67.24788 -1.265380 -0.792402 -0.011973 0.125619

Determinant resid covariance (dof adj.) 3.89E-22 8.33E-23 Determinant resid covariance 1254.453 Log likelihood -28.03588 Akaike information criterion -24.51811 Schwarz criterion

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM ------------------- LÊ THỊ NGỌC MAI TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ 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 ------------------- LÊ THỊ NGỌC MAI TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

VN-Index (HNX-Index) Q 1

P 1Qo Po

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

0.512839 0.392703 0.335283 0.249264 0.137470 0.040036 0.019996

171.8770 113.6249 73.22716 40.14722 16.92445 4.945732 1.636115

125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0017 0.0260 0.2173 0.6456 0.8146 0.2009

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

0.512839 0.392703 0.335283 0.249264 0.137470 0.040036 0.019996

58.25205 40.39775 33.07994 23.22277 11.97872 3.309617 1.636115

46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0017 0.0460 0.0620 0.1642 0.5498 0.9240 0.2009

Max-eigenvalue test cho thấy tồn tại 2 vecơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%

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

0.502463 0.345847 0.340735 0.249063 0.196432 0.044720 0.026475

171.4638 114.9190 80.54145 46.79441 23.59333 5.879189 2.173405

125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0013 0.0055 0.0627 0.2182 0.7098 0.1404

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

0.502463 0.345847 0.340735 0.249063 0.196432 0.044720 0.026475

56.54484 34.37751 33.74704 23.20107 17.71414 3.705784 2.173405

46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0029 0.1907 0.0518 0.1651 0.1409 0.8890 0.1404

Biến số

Hệ số

Sai số chuẩn Thống kê t Giá trị p-value

D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNER(-1)) D(LNER(-2)) D(LNGO(-1)) D(LNGO(-2)) D(LNIIP(-1)) D(LNIIP(-2)) D(LNIR(-1)) D(LNIR(-2)) D(LNMS(-1)) D(LNMS(-2)) RESID_VNI(-1) C

-3.85154 -1.01728 -0.4281 0.560354 0.023939 -0.11142 -0.10055 -0.05409 0.44723 0.404388 1.409706 0.045926 -0.13099 0.018093

1.656725 1.690075 1.176311 1.166066 0.286475 0.261654 0.12363 0.114191 0.202284 0.21275 0.738161 0.695073 0.059585 0.027735

-2.324794 -0.601915 -0.363935 0.480551 0.083564 -0.425841 -0.813345 -0.473661 2.210899 1.900769 1.909754 0.066074 -2.198349 0.652338

0.0231 0.5493 0.7171 0.6324 0.9337 0.6716 0.4189 0.6373 0.0305 0.0616 0.0604 0.9475 0.0314 0.5164

Prob.

Variable D(LNCPI(-1)) D(LNCPI(-2)) D(LNER(-1)) D(LNER(-2)) D(LNGO(-1)) D(LNGO(-2)) D(LNIIP(-1)) D(LNIIP(-2)) D(LNIR(-1)) D(LNIR(-2)) D(LNMS(-1)) D(LNMS(-2)) RESID_HNX(-1) C

Coefficient -5.42035 -0.751961 -0.531869 0.979553 0.090496 -0.09261 -0.131699 -0.077201 0.441601 0.327221 1.460293 -0.194971 -0.15406 0.021477

Std. Error 2.0923 2.162552 1.471005 1.461186 0.365374 0.332968 0.148431 0.143158 0.257605 0.272962 0.940877 0.884412 0.078508 0.035484

t-Statistic -2.59062 -0.34772 -0.36157 0.670382 0.247681 -0.27813 -0.88727 -0.53927 1.714256 1.198779 1.552056 -0.22045 -1.96235 0.605249

0.0117 0.7291 0.7188 0.5049 0.8051 0.7818 0.3781 0.5915 0.0911 0.2348 0.1254 0.8262 0.0539 0.5471

Biến

LnVNI

LnMS

LnIR

LnIIP

LnGO

LnER

LnCPI

LnVNI

0.0644*** ( 2.84265)

0.0266** ( 3.80427)

0.0264** ( 3.80957)

0.00001* ( 13.0116)

0.0016* ( 6.97715)

0.0702*** ( 2.74986)

0.0032* ( 6.19982)

LnMS

0.0249** ( 3.87773)

0.00001* ( 12.9381)

LnIR

0.0088* ( 5.03713)

0.0014* ( 7.13807)

LnIIP

LnGO

0.0814*** 0.0504**

0.0048*

( 2.59175)

( 3.10779)

( 5.72466)

LnER

0.00008* (- 10.7246) 0.00006* ( 10.9905)

LnCPI

0.0404** ( 3.34568)

0.0383** ( 3.40321)

0.0001* ( 9.92105)

0.0001* ( 9.97062)

0.0814* 0.0504