Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ----------------

CHU THỊ PHƯƠNG HẠNH

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ LÊN TỶ SUẤT SINH LỢI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng Mã số:

60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS. TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan những nội dung trong luận văn này là kết quả của quá trình học tập,

nghiên cứu khoa học độc lập và nghiêm túc của Tôi. Các số liệu trong luận văn là trung

thực, chính xác và đƣợc thu thập từ những nguồn chính thống và đáng tin cậy.

Tôi cam đoan rằng luận văn này chƣa đƣợc công bố trên bất kỳ một công trình

nghiên cứu nào.

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013

Tác giả

Chu Thị Phƣơng Hạnh

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU ......................................................................................... 1

Lý do nghiên cứu ........................................................................................... 1 1.1

Vấn đề nghiên cứu ......................................................................................... 2 1.2

Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu .................................................................... 3 1.3

Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................ 3 1.4

Ý nghĩa của đề tài........................................................................................... 5 1.5

Kết cấu luận văn ............................................................................................. 5 1.6

CHƢƠNG 2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY ................................................... 6

Trên thế giới ................................................................................................... 6 2.1

Tại Việt Nam ................................................................................................ 17 2.2

Kết luận chƣơng hai ..................................................................................... 18 2.3

CHƢƠNG 3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................ 21

Phƣơng pháp nghiên cứu.............................................................................. 21 3.1

Dữ liệu .......................................................................................................... 24 3.2

Kết luận chƣơng ba ...................................................................................... 29 3.3

CHƢƠNG 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................... 31

Thống kê mô tả các biến nghiên cứu ........................................................... 31 4.1

Kết quả thực nghiệm và giải thích ............................................................... 35 4.2

4.3 Kết luận chƣơng bốn .................................................................................... 47

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN, GỢI Ý CHÍNH SÁCH VÀ HẠN CHẾ ....................... 48

5.1 Kết luận ........................................................................................................ 48

5.2 Gợi ý chính sách ........................................................................................... 49

5.2.1 Chính sách tiền tệ phải đƣợc điều hành độc lập bởi NHNN ........................ 49

5.2.2 Tái cấu trúc nền kinh tế để chính sách hiệu quả .......................................... 50

5.2.3 Hƣớng đến một TTCK hiệu quả về thông tin .............................................. 51

5.3 Hạn chế của bài nghiên cứu ......................................................................... 53

5.4 Kết luận chƣơng năm ................................................................................... 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 55

PHỤ LỤC .............................................................................................................. 59

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CPI : Chỉ số giá tiêu dùng

GDP : Tổng sản phẩm quốc nội

HNX : SGDCK Hà Nội

HOSE : SGDCK thành phố Hồ Chí Minh

NHTM : Ngân hàng thƣơng mại

NHNN : Ngân hàng nhà nƣớc

NHTW : Ngân hàng trung ƣơng

NĐT : Nhà đầu tƣ

SGDCK : Sở giao dịch chứng khoán

TTCK : Thị trƣờng chứng khoán

VND : Việt Nam đồng

USD : Đồng đôla Mỹ.

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1. Bảng tóm tắt kết quả tƣơng quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô với tỷ

suất sinh lợi TTCK trong các nghiên cứu trƣớc đây

Bảng 3.1. Các biến trong mô hình gốc

Bảng 3.2. Các biến trong mô hình sau khi biến đổi

Bảng 4.1. Thống kê chỉ số giá TTCK Việt Nam RTR và các biến kinh tế vĩ mô

RMS2, RGDP, CPI, E1 và IR

Bảng 4.2. Kết quả Unit Root Test cho RTR và các biến kinh tế vĩ mô

Bảng 4.3. Ƣớc lƣợng OLS về tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh

lợi của chỉ số giá TTCK trong giai đoạn (01/2004 – 12/2012). Biến phụ

thuộc: LRTR

Bảng 4.4. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập

Bảng 4.5. Kết quả kiểm định ARCH

Bảng 4.6. Tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi chỉ số giá TTCK

Việt Nam đƣợc kiểm tra bằng phƣơng pháp: ML – ARCH (Marquardt):

ARCH (1) ƣớc lƣợng cho giai đoạn: (01/2004 – 12/2012). Biến phụ

thuộc: LRTR.

Bảng 4.7. Tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi chỉ số giá TTCK

Việt Nam đƣợc kiểm tra bằng phƣơng pháp: ML – ARCH (Marquardt):

ARCH (1)/GARCH (1) ƣớc lƣợng cho giai đoạn: (01/2004 – 12/2012).

Biến phụ thuộc: LRTR.

TÓM TẮT

Thị trƣờng chứng khoán là một định chế tài chính cao nhất của một nền kinh tế phát

triển. Những biến động thăng trầm của thị trƣờng với những rủi ro tiềm ẩn và lợi nhuận

vƣợt trội luôn là những chủ đề hấp dẫn cho các nghiên cứu kinh tế cũng nhƣ cho các nhà

đầu tƣ trên thị trƣờng chứng khoán. Tuy nhiên, những nghiên cứu thực nghiệm trên thế

giới cũng nhƣ tại Việt Nam về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trƣờng

chứng khoán cho thấy các kết quả nghiên cứu có nhiều khác biệt giữa các thị trƣờng,

thậm chí có kết quả trái chiều nhau. Xuất phát từ những vấn đề trên, tác giả chọn đề tài

“Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi thị trƣờng chứng khoán Việt

Nam” nhằm mục tiêu điều tra tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô cũng nhƣ các sự

kiện nhƣ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 lên tỷ suất sinh lợi thị trƣờng

chứng khoán Việt Nam, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng từ năm 2004 đến năm

2012. Bài nghiên cứu sử dụng năm nhân tố kinh tế vĩ mô, bao gồm: cung tiền thực

(RMS2), tổng sản phẩm quốc nội thực (RGDP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái

thực (E1), lãi suất cho vay (IR) và một biến giả (DUM). Mô hình ƣớc lƣợng OLS,

ARCH/GARCH đƣợc sử dụng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy ƣớc lƣợng OLS thì không hiệu quả do sự tồn tại hiện

tƣợng tự tƣơng quan và đa cộng tuyến. Vì vậy, nghiên cứu đã sử dụng mô hình ƣớc lƣợng

ARCH/GARCH. Sự mở rộng đến mô hình GARCH (1, 1) là tốt nhất. Các kết quả của mô

hình ƣớc lƣợng GARCH (1, 1) cho thấy cung tiền thực (RMS2), lãi suất cho vay (IR) có

tƣơng quan đồng biến với tỷ suất sinh lợi thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Trong khi

đó, hoạt động kinh tế thực (RGDP), lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái thực (E1) và biến giả

có tƣơng quan nghịch biến với tỷ suất sinh lợi thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Tuy

nhiên, hai biến hoạt động kinh tế thực (RGDP) và lạm phát (CPI) không có ý nghĩa về

mặt thống kê tại mức ý nghĩa 10%.

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU

1.1. Lý do nghiên cứu:

Thị trƣờng chứng khoán đóng một vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc gia, bởi

vì nó đƣợc xem là rất hữu ích trong việc huy động và đa dạng hóa các khoản tiết kiệm

trong nƣớc và vốn nƣớc ngoài vào đầu tƣ sản xuất, thúc đẩy sự hình thành vốn, duy trì

tăng trƣởng và phát triển kinh tế. Gurley & Shaw (1967) nhấn mạnh tầm quan trọng của

các trung gian tài chính trong việc huy động các khoản tiết kiệm vào đầu tƣ. Shaw (1973)

cũng nhấn mạnh vào các vai trò của tự do hóa tài chính trong việc kích thích tiết kiệm

trong nƣớc và đầu tƣ, thông qua việc phân bổ hiệu quả các nguồn lực, và do đó thúc đẩy

tăng trƣởng và phát triển kinh tế.

Các nghiên cứu trƣớc đây về mối liên kết giữa giá các tài sản tài chính và các biến

kinh tế vĩ mô khác nhau trong thập niên tám mƣơi lập luận rằng giá tài sản tài chính

thƣờng xuyên phản ứng với sự biến đổi của các yếu tố kinh tế vĩ mô nhƣ chỉ số sản xuất,

lãi suất, lạm phát, tổng sản phẩm trong nƣớc, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái, vv (Fama,

1981, 1990; Chen và các cộng sự, 1986). Những phát hiện này cho thấy rằng những thay

đổi trong kinh tế vĩ mô có thể dự đoán sự thay đổi TTCK.

Tầm quan trọng của nghiên cứu này bắt nguồn từ thực tế là các trung gian tài chính

đóng một vai trò quan trọng trong tăng trƣởng kinh tế. Bên cạnh đó, những nghiên cứu

thực nghiệm trên thế giới cũng nhƣ tại Việt Nam về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ

mô đến TTCK cho thấy các kết quả nghiên cứu có nhiều khác biệt giữa các thị trƣờng,

thậm chí có kết quả trái chiều nhau. Chính vì lý do đó, đề tài “Tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam” đƣợc chọn để nghiên cứu nhằm mục

tiêu điều tra tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô cũng nhƣ các sự kiện nhƣ cuộc khủng

hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam.

1.2. Vấn đề nghiên cứu:

Thị trƣờng chứng khoán Việt Nam bắt đầu đi vào hoạt động từ năm 2000, đến nay

thị trƣờng đã trải qua 12 năm hình thành và phát triển. Với mô hình hoạt động đầu tiên là

Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh khai trƣơng vào tháng 07/2000

và Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội vào tháng 03/2005, đây là hai sàn giao dịch

chứng khoán thứ cấp, giao dịch chứng khoán tập trung của Việt Nam. Đến tháng 05/2007,

Trung tâm giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh chuyển đổi thành SGDCK

thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và đến cuối năm 2007 Trung tâm giao dịch chứng khoán

Hà Nội cũng đƣợc chuyển đổi thành SGDCK Hà Nội (HNX). Từ ngày 24/06/2009, thị

trƣờng Upcom cũng đƣợc đƣa vào vận hành trên HNX, cho phép cổ phiếu của các Công

ty đại chúng chƣa niêm yết đƣợc giao dịch qua hệ thống có quản lý.

Sau khi hình thành và đi vào hoạt động, TTCK Việt Nam đã có những đóng góp

nhất định cho nền kinh tế. Vào cuối năm 2012, tổng vốn hóa thị trƣờng trên TTCK Việt

Nam đạt mức 756.000 tỷ đồng, tăng 226.000 tỷ đồng so với cuối năm 2011 và bằng 26%

GDP. Nhìn lại chặng đƣờng đã qua, TTCK Việt Nam đƣợc đánh giá là có tốc độ tăng

trƣởng theo cấp số nhân do những thành tựu đạt đƣợc, song vẫn còn những hạn chế không

thể tránh khỏi của một thị trƣờng mới nổi, đang phát triển. Bên cạnh những giai đoạn tăng

trƣởng nóng, TTCK Việt Nam cũng thƣờng rơi vào trạng thái mất cân bằng, chỉ số giá

chứng khoán liên tục sụt giảm. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã khiến

cho kinh tế Việt Nam phải đƣơng đầu với nhiều thách thức. Những thông tin tiêu cực về

kinh tế vĩ mô đã tác động mạnh đến TTCK, khiến cho TTCK sụt giảm mạnh.

Đứng trƣớc tình hình nhƣ vậy, vấn đề nghiên cứu của đề tài “Tác động của các nhân

tố vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam” trên cơ sở các nghiên cứu trƣớc đây trên

thế giới cũng nhƣ tại Việt Nam. Tuy nhiên, nghiên cứu này khác với các nghiên cứu trƣớc

đây trong nhiều khía cạnh nhƣ sử dụng các biến kinh tế vĩ mô khác với các định nghĩa

khác, cụ thể là: cung tiền thực, tổng sản phẩm quốc nội thực, lạm phát, tỷ giá hối đoái

thực, lãi suất cho vay và bao gồm các yếu tố phi kinh tế vĩ mô – biến giả. Nghiên cứu này

cũng kết hợp một khoảng thời gian dài với các dữ liệu hàng tháng mới nhất. Việc lựa

chọn thời gian lấy mẫu hàng tháng nhằm mục đích nắm bắt chuyển động dài hạn của tỷ

suất sinh lợi TTCK Việt Nam.

Mô hình sử dụng là mô hình ARCH/GARCH - mô hình khá phổ biến trong ngành

tài chính để dự báo rủi ro. Mô hình này dùng để dự báo độ dao động suất sinh lời của cổ

phiếu theo thời gian. Mô hình ARCH (Autogressive Conditional Heteroskedasticity) đƣợc

giới thiệu bởi Engle (1982, 1983). Mô hình GARCH (Generalised Autogressive

Conditional Heteroskedasticity) đƣợc Engle và Bollerslev (1986) mở rộng từ mô hình

ARCH để khắc phục những hạn chế của ARCH. Ngày nay, GARCH đƣợc sử dụng một

cách phổ biến và phù hợp với số liệu chuỗi thời gian ngắn nhƣ giá cổ phiếu trên thị

trƣờng.

1.3. Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là điều tra tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô

cũng nhƣ các sự kiện nhƣ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 lên tỷ suất sinh

lợi TTCK Việt Nam.

Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu này, đề tài tập trung trả lời những câu hỏi nghiên

cứu quan trọng sau đây:

Một là, tỷ suất sinh lợi của TTCK Việt Nam có chịu tác động của các nhân tố kinh tế

vĩ mô hay không?

Hai là, các sự kiện nhƣ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 có tác động

nhƣ thế nào đến tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam?

1.4. Phạm vi nghiên cứu:

Dữ liệu hàng tháng của tỷ suất sinh lợi TTCK và các nhân tố kinh tế vĩ mô đƣợc lựa

chọn trong suốt giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2012 đƣợc thu thập từ cơ sở dữ liệu thống

kê của SGDCK Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO) và

Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF). Sở dĩ khoảng thời gian chọn biến là từ tháng 01/2004 đến

tháng 12/2012 (tổng cộng 108 quan sát) là do hạn chế trong việc tiếp cận các số liệu quá

khứ trƣớc đó, hơn nữa tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến năm 2003

TTCK hầu nhƣ chỉ hoạt động cầm chừng (có chƣa tới 20 mã chứng khoán, giao dịch chỉ

ba ngày/tuần) cũng nhƣ không gây đƣợc nhiều chú ý với các NĐT nên việc sử dụng số

liệu thời kỳ này cũng kém hiệu quả.

Dữ liệu thể hiện tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam là chỉ số giá VN-Index, đại diện

cho chỉ số giá của TTCK Việt Nam, chỉ số giá đƣợc chọn là chỉ số giá đóng cửa của ngày

cuối cùng trong tháng đƣợc thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê của HOSE. Chỉ số giá VN-

Index thực bằng chỉ số giá VN-Index chia cho chỉ số giá tiêu dùng.

Cung tiền thực bằng cung tiền danh nghĩa chia cho chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền

danh nghĩa hàng tháng đƣợc thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê của IMF.

Tổng sản phẩm quốc nội thực bằng tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa chia cho chỉ

số giá tiêu dùng. GDP danh nghĩa hàng quý đƣợc thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê của

IMF. GDP danh nghĩa theo tháng đƣợc tạo ra từ tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa theo

quý bằng việc sử dụng phần mềm Eview 6.

Chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng do Tổng cục thống kê Việt Nam công bố.

Tỷ giá hối đoái thực là tỷ giá hối đoái VND/USD danh nghĩa nhân với hệ số mức

giá trong nƣớc trên mức giá nƣớc ngoài (Pd/Pf), giá trị đƣợc chọn là giá trị vào ngày cuối

tháng đƣợc thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê của IMF.

Lãi suất đƣợc sử dụng là lãi suất cho vay ngắn hạn bình quân cuối tháng của bốn

ngân hàng thƣơng mại lớn thuộc sở hữu Nhà nƣớc. Dữ liệu này đƣợc thu thập từ cơ sở dữ

liệu thống kê của IMF. Bài nghiên cứu sử dụng lãi suất danh nghĩa hơn là lãi suất thực

giống nhƣ Gjerde và các cộng sự (1999).

Biến giả DUM là để nắm bắt tác động của các nhân tố phi kinh tế vĩ mô lên tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu. Dum có giá trị là 1 trong giai đoạn cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu

năm 2008 (từ tháng 11/2007 đến tháng 2/2009 – giai đoạn cuộc khủng hoảng tài chính

toàn cầu năm 2008 ảnh hƣởng đến TTCK Việt Nam). Ngoài giai đoạn này, Dum có giá trị

là 0.

1.5. Ý nghĩa của đề tài:

Thông qua kiểm định trong thực tế, luận văn đã đƣa ra đƣợc con số tƣơng đối chính

xác về sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam,

giúp đƣa ra cái nhìn chung đầu tiên khi có những thay đổi trong chính sách vĩ mô nhƣ

cung tiền, lạm phát, tỷ giá, lãi suất, … Qua đó, đề ra các giải pháp nhằm giúp cho các nhà

hoạch định chính sách xây dựng và hoàn thiện các chính sách điều hành và quản lý kinh

tế vĩ mô một cách ổn định và nhất quán, thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế nói chung và TTCK

nói riêng. Từ đó, cũng giúp cho việc dự báo các nhân tố kinh tế vĩ mô đƣợc chính xác và

hạn chế đƣợc những tác động bất thƣờng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK Việt

Nam.

1.6. Kết cấu luận văn:

Luận văn đƣợc chia thành 5 chƣơng với nội dung cụ thể nhƣ sau:

Chƣơng 1: Giới thiệu

Chƣơng 2: Các nghiên cứu trƣớc đây

Chƣơng 3: Dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu

Chƣơng 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu

Chƣơng 5: Kết luận, gợi ý chính sách và hạn chế.

CHƢƠNG 2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

2.1. Trên thế giới:

Các nhân tố kinh tế vĩ mô có vai trò rất quan trọng đối với tỷ suất sinh lợi của

TTCK. Việc nghiên cứu về tác động của các nhân tố vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK

đƣợc bắt đầu vào cuối những năm 1970.

Ross (1976) đã giới thiệu Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá Arbitrage Pricing

Theory (APT) để giải thích tỷ suất sinh lợi trên TTCK. Lý thuyết APT đã liên kết tỷ suất

sinh lợi TTCK với nhiều nhân tố kinh tế vĩ mô. Lý thuyết cho rằng tỷ suất sinh lợi kỳ

vọng của chứng khoán đƣợc xác định bằng phƣơng trình k nhân tố: Rj = aj + βj,1 F2 + ... +

βj,K FK + uj, trong đó các nhân tố có thể là nhân tố kinh tế vĩ mô hoặc nhân tố kinh tế vi

mô.

Fama và Schwet (1977) đã kiểm tra mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi TTCK Mỹ và

các nhân tố kinh tế vĩ mô. Các kết quả cho thấy một mối quan hệ đồng biến giữa độ bất

ổn của kinh tế vĩ mô và độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi TTCK.

Một nghiên cứu bổ sung đƣợc thực hiện bởi Fama (1981) kết luận rằng tồn tại một

mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ suất sinh lợi TTCK và lạm phát, trong khi đó có một mối

quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi TTCK và hoạt động kinh tế thực. Fama (1981) lập

luận rằng một sự gia tăng trong hoạt động kinh tế thực sẽ kích thích cầu về tiền, do đó tạo

ra mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi TTCK và cung tiền.

Một nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Chen, Roll và Ross (1986), trong đó họ sử dụng

lý thuyết APT để minh họa những ảnh hƣởng khác nhau của các biến kinh tế vĩ mô lên

TTCK thông qua việc kiểm định trên TTCK Mỹ. Nghiên cứu này xem xét bảy nhân tố,

bao gồm: thay đổi trong sản lƣợng công nghiệp, phần bù rủi ro mất khả năng thanh toán,

cấu trúc kỳ hạn, lạm phát, tỷ suất sinh lợi thị trƣờng, mức chi tiêu thực tế và giá dầu. Dữ

liệu đƣợc thu thập theo tháng từ tháng 01/1953 đến tháng 11/1984. Kết quả cho thấy một

vài biến kinh tế này đƣợc chứng minh là có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi

kỳ vọng, đặc biệt là sản lƣợng công nghiệp, biến động trong phần bù rủi ro, đƣờng cong

lợi suất, và một vài biến yếu hơn nhƣ sự đo lƣờng lạm phát bất thƣờng và những thay đổi

trong lạm phát kỳ vọng trong những thời kỳ các biến này bất ổn cao. Tác giả cũng đã

kiểm định sự ảnh hƣởng lên việc định giá chứng khoán của những thay đổi trong tiêu

dùng bình quân đầu ngƣời thực và chỉ số thay đổi giá dầu. Nhƣng kết quả cho thấy không

có một tác động toàn diện nào. Kết quả cũng cho thấy, tỷ suất sinh lợi chứng khoán đƣợc

thể hiện qua các thông tin kinh tế hệ thống, chúng đƣợc định giá phù hợp với rủi ro của

chúng, và các thông tin có thể đƣợc đo lƣờng nhƣ là các thay đổi trong các biến số mà ta

có thể nhận ra qua các học thuyết tài chính đơn giản và trực giác.

Asprem (1989) nghiên cứu sự liên kết giữa giá chứng khoán và các nhân tố kinh tế

vĩ mô trong 10 quốc gia Châu Âu. Kết quả cho thấy rằng việc làm, nhập khẩu, lạm phát

và lãi suất có quan hệ nghịch biến với giá chứng khoán. Ngƣợc lại, sản lƣợng công

nghiệp, cung tiền và đƣờng cong lãi suất của Mỹ có quan hệ đồng biến với giá chứng

khoán. Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô đƣợc cho thấy là

mạnh nhất tại Đức, Hà Lan, Thụy Sĩ và Anh. Trong một số trƣờng hợp giá chứng khoán

có liên quan đến giá trị lịch sử của các biến kinh tế vĩ mô, điều này cho thấy rằng các mô

hình dự báo có thể đƣợc xây dựng.

Nghiên cứu khác đƣợc thực hiện bởi Abdullah và Hayworth (1993) kiểm tra ảnh

hƣởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên sự dao động của giá chứng khoán thông qua việc

sử dụng kiểm định nhân quả Granger và mô hình VAR. Họ xác nhận một mối quan hệ

đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi TTCK với cả tốc độ lạm phát và tốc độ tăng trƣởng cung

tiền. Trong khi đó, một mối quan hệ nghịch biến đƣợc tìm thấy giữa thâm hụt thƣơng mại,

thâm hụt ngân sách, lãi suất ngắn hạn và dài hạn.

Thêm vào đó, một nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Mukherjee và Naka (1995) sử

dụng mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM để điều tra sự liên kết giữa TTCK Nhật

Bản và các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn. Các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn bao

gồm: tỷ giá hối đoái, lạm phát, cung tiền, hoạt động kinh tế thực, lãi suất trái phiếu chính

phủ dài hạn và lãi suất cho vay ngắn hạn. Kết quả cho thấy một mối liên hệ đồng biến

giữa tỷ suất sinh lợi TTCK và cung tiền, sản lƣợng công nghiệp và tỷ giá hối đoái. Trong

khi đó, giá TTCK và lãi suất, lạm phát có quan hệ nghịch biến.

Lee (1997) xây dựng một mô hình để phân tích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi

TTCK và lãi suất ngắn hạn. Cụ thể là để dự đoán tỷ suất sinh lợi vƣợt trội của chỉ số

S&P500 với lãi suất ngắn hạn. Dữ liệu đƣợc thu thập từ tháng 5/1954 đến tháng 12/1994.

Kết quả cho thấy rằng mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi S&P500 và lãi suất ngắn hạn

không ổn định qua thời gian. Mối quan hệ này thay đổi dần dần từ nghịch biến đáng kể

đến không có mối quan hệ, hoặc thậm chí là một mối quan hệ đồng biến mặc dù là không

đáng kể.

Một nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Kwon và Shin (1999) để điều tra xem hoạt động

kinh tế hiện hành tại Hàn Quốc có thể giải thích tỷ suất sinh lợi TTCK hay không bằng

việc sử dụng kiểm định nhân quả Granger và mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM.

Các biến kinh tế vĩ mô đƣợc chọn bao gồm: cán cân thƣơng mại (TRB), tỷ giá đối đoái

(EXCH), chỉ số sản xuất công nghiệp (PI) và cung tiền M1. Dữ liệu đƣợc sử dụng là dữ

liệu hàng tháng từ năm 1980 đến năm 1992. Kiểm định đồng tích hợp và mô hình VECM

minh họa rằng chỉ số giá chứng khoán Hàn Quốc là đồng tích hợp với một bộ các biến

kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn, bao gồm: chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cán

cân thƣơng mại và cung tiền. Mối quan hệ đồng tích hợp này cho thấy mối quan hệ cân

bằng dài hạn trực tiếp giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán Hàn Quốc.

Tuy nhiên, chỉ số giá chứng khoán không phải là kim chỉ nam của các biến kinh tế. Điều

này là không phù hợp với các nghiên cứu khác rằng TTCK là dấu hiệu cho những thay

đổi trong hoạt động thực.

Maysami và Koh (2000) điều tra sự liên kết giữa sự thay đổi giá TTCK Singapore

qua thời gian và các nhân tố kinh tế vĩ mô, cũng nhƣ giữa chỉ số giá TTCK Singapore,

Nhật và Mỹ. Dựa trên mô hình VECM, các kết quả cho thấy rằng những thay đổi trong

hai chỉ số đo lƣờng hoạt động kinh tế thực là sản lƣợng công nghiệp và thƣơng mại không

có sự tích hợp cùng bậc với những thay đổi giá của TTCK Singapore. Tuy nhiên, những

thay đổi giá của TTCK Singapore lại đạt đƣợc một mối quan hệ đồng tích hợp với những

thay đổi trong tăng trƣởng cung tiền, lạm phát, sự dao động trong tỷ giá hối đoái và sự

thay đổi trong lãi suất. Trong khi sự điều chỉnh của lãi suất và tỷ giá hối đoái góp phần

quan trọng trong mối quan hệ đồng tích hợp thì lạm phát và cung tiền lại không đƣợc nhƣ

vậy. Ngoài ra, bài nghiên cứu đã kết luận rằng chỉ số TTCK Singapore có mối quan hệ

đồng tích hợp thuận chiều đáng kể với TTCK Nhật và Mỹ.

Sau đó, Maysami và các cộng sự (2004) đã tiến hành nghiên cứu lại nhằm xem xét

các mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn và chỉ số TTCK Singapore

(STI) đại diện bởi chỉ số chứng khoán SES, cũng nhƣ với nhiều chỉ số ngành trên TTCK

Singapore - chỉ số chứng khoán ngành tài chính, chỉ số chứng khoán ngành bất động sản,

và chỉ số chứng khoán ngành khách sạn. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình vector hiệu

chỉnh sai số VECM để kiểm tra đồng liên kết giữa các biến số kinh tế vĩ mô và chỉ số

TTCK Singapore cũng nhƣ các chỉ số ngành trên TTCK. Các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa

chọn bao gồm: lãi suất, lạm phát, tỷ giá hối đoái, chỉ số sản xuất công nghiệp và cung

tiền. Dữ liệu đƣợc thu thập từ tháng 01/1989 đến tháng 12/2001. Kết quả nghiên cứu cho

thấy: (i) lạm phát, hoạt động kinh tế thực, cung tiền, tỷ giá hối đoái và lãi suất ngắn hạn

có mối tƣơng quan đồng biến với tỷ suất sinh lợi chứng khoán Singapore. Ngƣợc lại, lãi

suất dài hạn có mối tƣơng quan nghịch biến với tỷ suất sinh lợi chứng khoán Singapore;

(ii) chỉ số chứng khoán ngành tài chính có mối tƣơng quan đồng biến với lạm phát, cung

tiền và lãi suất ngắn hạn. Trong khi đó, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái và lãi

suất dài hạn có mối tƣơng quan nghịch biến với chỉ số chứng khoán ngành tài chính; (iii)

chỉ số chứng khoán ngành bất động sản có mối tƣơng quan đồng biến với lạm phát, chỉ số

sản xuất công nghiệp, cung tiền và lãi suất ngắn hạn. Ngƣợc lại, tỷ giá hối đoái và lãi suất

dài hạn có mối tƣơng quan nghịch biến với chỉ số chứng khoán ngành bất động sản; (iv)

chỉ số chứng khoán ngành khách sạn có mối tƣơng quan đồng biến với chỉ số sản xuất

công nghiệp, tỷ giá hối đoái và lãi suất dài hạn. Trong khi đó, lạm phát, cung tiền và lãi

suất ngắn hạn có mối tƣơng quan nghịch biến với chỉ số chứng khoán ngành khách sạn.

Tuy nhiên, nghiên cứu kết luận rằng chỉ số TTCK Singapore SES và chỉ số chứng khoán

ngành bất động sản có mối quan hệ đáng kể với tất cả biến số kinh tế vĩ mô đƣợc lựa

chọn, trong khi chỉ số chứng khoán ngành tài chính và chỉ số chứng khoán ngành khách

sạn có mối tƣơng quan đáng kể chỉ với một số biến. Cụ thể; đối với chỉ số chứng khoán

ngành tài chính thì hoạt động kinh tế thực và cung tiền có mối tƣơng quan không đáng kể,

trong khi đối với chỉ số chứng khoán ngành khách sạn thì cung tiền và lãi suất có mối

tƣơng quan không đáng kể.

Một nghiên cứu thực nghiệm khác về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên giá

TTCK Nigerian đƣợc thực hiện bởi Ralph và Eriki (2001). Nghiên cứu của họ đƣa ra một

tác động ngƣợc chiều đáng kể của lạm phát lên phản ứng của giá TTCK. Giá TTCK cũng

chịu tác động mạnh của cung tiền, GDP, lãi suất và sự bãi bỏ quy định tài chính. Ngƣợc

lại, độ bất ổn của giá dầu không tác động nhiều đến giá TTCK.

Maghyereh (2002) đã kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa giá TTCK Jordanian và

các nhân tố kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn, thông qua việc sử dụng kiểm định đồng liên kết,

mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM và dữ liệu hàng tháng trong khoảng thời gian từ

tháng 01/1987 đến tháng 12/2000. Những phát hiện của nghiên cứu này cho thấy chỉ số

giá chứng khoán đồng liên kết với một tập hợp các biến kinh tế vĩ mô - xuất khẩu, dự trữ

ngoại tệ, lãi suất, cung tiền, lạm phát, và sản xuất công nghiệp. Các biến kinh tế vĩ mô này

cung cấp một mối quan hệ cân bằng dài hạn trực tiếp với chỉ số giá chứng khoán. Kết quả

cho thấy xuất khẩu, dự trữ ngoại hối và sản xuất công nghiệp có mối quan hệ đồng biến

với chỉ số giá chứng khoán. Ngƣợc lại, lãi suất, lạm phát và cung tiền có quan hệ nghịch

biến với chỉ số giá chứng khoán. Tuy nhiên, biến cung tiền không có ý nghĩa thống kê tại

mức ý nghĩa 10%. Ngoài ra, bài nghiên cứu kết luận rằng các biến kinh tế vĩ mô quan

trọng trong việc dự đoán những thay đổi trong giá cổ phiếu. Do đó, có thể cho rằng biến

động giá cổ phiếu về cơ bản liên quan đến các biến số kinh tế, thông qua sự thay đổi trong

giá cổ phiếu có độ trễ so với các hoạt động kinh tế, và điều này phù hợp với những phát

hiện trƣớc đây trong nền kinh tế lớn nhƣ Mỹ và Nhật Bản. Nhìn chung, bài nghiên cứu

nhận thấy rằng các biến kinh tế vĩ mô đƣợc phản ánh trong giá cổ phiếu thị trƣờng vốn

Jordanian.

Nghiên cứu của Al-Sharkas (2004) điều tra mối liên kết giữa các nhân tố kinh tế vĩ

mô và giá của TTCK Amman (ASE), sử dụng vector hiệu chỉnh sai số VECM của

Johansen (1991). Các biến kinh tế vĩ mô đƣợc chọn bao gồm: hoạt động kinh tế thực đƣợc

đại diện bởi chỉ số sản lƣợng công nghiệp (IP), cung tiền (M2), lạm phát đƣợc đại diện

bởi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và lãi suất đƣợc đại diện bởi lãi suất tín phiếu kho bạc (TB).

Dữ liệu đƣợc thu thập theo quý từ tháng 3/1980 đến tháng 12/2003 (tổng cộng 92 quan

sát). Kết quả thực nghiệm xác nhận rằng giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô chứa

đựng một mối liên kết cân bằng dài hạn.

Một nghiên cứu của Gan và các cộng sự (2006) kiểm tra mối quan hệ giữa chỉ số

chứng khoán New Zealand NZSE và một bộ bảy biến kinh tế vĩ mô trong suốt giai đoạn

từ tháng 1/1990 đến tháng 1/2003, sử dụng các kiểm định đồng tích hợp. Đặc biệt, bài

nghiên cứu sử dụng Johansen Maximum Likelihood và kiểm định nhân quả Granger để

xem xét xem chỉ số chứng khoán New Zealand có là kim chỉ nam cho các biến kinh tế vĩ

mô. Ngoài ra, nghiên cứu này cũng điều tra mối quan hệ ngắn hạn giữa chỉ số giá chứng

khoán NZSE40 và các biến kinh tế vĩ mô bằng việc sử dụng các phân tích innovation

accounting analyses (IRF và FEVD). Bảy biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn bao gồm: lạm

phát (CPI), tỷ giá hối đoái thực (EX), tổng sản phẩm quốc nội thực (GDP), cung tiền

(M1), lãi suất dài hạn (LR), lãi suất ngắn hạn (SR) và giá dầu bán lẻ nội địa (ROIL). Kiểm

định đồng liên kết Johansen cho thấy tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số NZSE40 và

các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn. Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy New

Zealand không phải là kim chỉ nam cho sự thay đổi của các biến kinh tế vĩ mô, có thể là

vì TTCK New Zealand tƣơng đối nhỏ so với TTCK của các nƣớc phát triển khác. Cuối

cùng, kết quả IRF cho thấy tác động của một cú sốc trong EX, CPI, LR và GDP lên

NZSE40 trong nghiên cứu này là phù hợp với kết quả thực nghiệm tại các TTCK khác; và

kết quả FEVD cho thấy chỉ số NZSE40 có thể đƣợc giải thích bởi LR, SR, M1 và GDP.

Nhìn chung, kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số NZSE40 đƣợc quyết định bởi lãi suất,

cung tiền và GDP thực; vì vậy, các NĐT trên TTCK New Zealand nên chú ý đến các biến

kinh tế vĩ mô này hơn là tỷ giá hối đoái và lạm phát.

Nghiên cứu của Giinsel và Cukur (2007) phân tích các ứng dụng của APT để định

giá cổ phiếu ở Anh, xác định các biến kinh tế vĩ mô phù hợp nhất với các nhân tố TTCK

và xem xét ảnh hƣởng của các biến này lên ngành Thực phẩm, nƣớc uống và thuốc lá;

Xây dựng; Vật liệu xây dựng và thƣơng mại; Thiết bị điện và điện tử; Cơ khí; Hộ gia

đình, hàng hóa và dệt may; Sản xuất giấy, đóng gói và in ấn; Hóa chất; Ngành công

nghiệp đa dạng; và Ngành khai thác và sản xuất dầu. Bài nghiên cứu sử dụng bảy biến

kinh tế vĩ mô, bao gồm: cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, lạm phát không mong đợi, sản lƣợng

công nghiệp, phần bù rủi ro, cung tiền (Mo) và tỷ lệ cổ tức ngoài dự kiến. Mẫu quan sát

bao gồm các công ty có sẵn trong chuỗi dữ liệu Datastream từ tháng 1/1980 đến tháng

12/1993. Kết quả hồi quy cho thấy những khác biệt lớn về ảnh hƣởng của các biến kinh tế vĩ mô lên danh mục các ngành. R2 thay đổi từ 28% đến 94%. Điều này có thể do sử dụng

các biến nhƣ sản lƣợng công nghiệp ngành, tỷ lệ cổ tức ngoài dự kiến. Kết quả kiểm định

cũng cho thấy: (i) với mức ý nghĩa 1%, hệ số của tỷ suất cổ tức mang dấu âm cho tất cả

các ngành; (ii) lạm phát không mong đợi không có bất cứ một ảnh hƣởng nào đến tỷ suất

sinh lợi ngành, trừ ngành thực phẩm, nƣớc uống và thuốc lá bị ảnh hƣởng 10% theo kết

quả kiểm định. Điều này có nghĩa là thị trƣờng đã phản ánh con số lạm phát gần đúng

trƣớc công bố tỷ lệ lạm phát thực tế; (iii) phần bù rủi ro có tác động cùng chiều với tỷ suất

sinh lợi ngành xây dựng và kỹ thuật. Tuy các ngành có một số đặc trƣng nhƣ nhau, nhƣng

chúng ta không thể kết luận rằng phần bù rủi ro có tác động cùng chiều lên tất cả các

ngành, bởi vì phần bù rủi ro cho một tháng cho thấy tác động ngƣợc chiều; (iv) không tìm

thấy bất cứ mối quan hệ nào giữa tỷ giá hối đoái có hiệu lực với tỷ suất sinh lợi của

ngành, ngoại trừ hai ngành vật liệu xây dựng và thƣơng mại, và kỹ thuật phải chấp nhận

những thay đổi trong tỷ giá hối đoái có hiệu lực. Điều này có thể là do các doanh nghiệp

thƣờng phải sử dụng các công cụ nhƣ phái sinh để phòng ngừa rủi ro tỷ giá; (v) cung tiền

có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lợi của ngành vật liệu xây dựng và thƣơng mại;

thực phẩm, nƣớc uống và thuốc lá và có tác động ngƣợc chiều với tỷ suất sinh lợi của

ngành hàng gia dụng và dệt may; (vi) cấu trúc kỳ hạn của lãi suất với độ trễ một tháng có

tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lợi của bốn ngành: Xây dựng; Thực phẩm, nƣớc uống

và thuốc lá; khai thác và chế biến xăng dầu; Thiết bị điện và điện tử. Dựa vào kết quả

kiểm định, chúng ta có thể thấy lãi suất có kỳ hạn ngắn có thể có tác động cùng chiều đến

ngành Xây dựng; Thực phẩm, nƣớc uống và thuốc lá. Khai thác và chế biến xăng dầu và

đặc biệt là ngành điện tử chịu tác động kể cả kỳ hạn dài, bởi vì ngành điện tử yêu cầu mức

vốn đầu tƣ cố định cao, và lại thu về trong dài hạn; (vii) sản lƣợng công nghiệp có mối

quan hệ ngƣợc chiều với ngành thực phẩm, nƣớc uống và thuốc lá ở mức ý nghĩa 5%. Sản

lƣợng công nghiệp với độ trễ ba tháng cũng cho thấy ảnh hƣởng ngƣợc chiều của biến này

lên ngành sản xuất giấy, đóng gói và in ấn với mức ý nghĩa 1%. Tƣơng tự, với mức ý

nghĩa 1%, sản lƣợng công nghiệp cũng có tác động ngƣợc chiều với ngành kỹ thuật. Tuy

nhiên, ở mức ý nghĩa 5%, sản lƣợng công nghiệp với độ trễ một tháng lại các tác động

cùng chiều với ngành hàng gia dụng và dệt may.

Tursoy, Gunsel và Rioub (2008) nghiên cứu mối liên kết giữa các nhân tố kinh tế vĩ

mô và TTCK Istanbul qua việc sử dụng dữ liệu hàng tháng trong khoảng thời gian từ năm

2001 đến năm 2005. Kết quả cho thấy một mối liên kết đáng kể giữa tỷ suất sinh lợi

chứng khoán và các nhân tố kinh tế vĩ mô: lạm phát không dự kiến trƣớc, bảo hiểm rủi ro,

cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, tỷ giá hối đoái và cung tiền. Tuy nhiên, những kết quả này

cho thấy sự giải thích yếu mối liên kết dựa trên việc phát hiện ra có những nhân tố kinh tế

vĩ mô bị bỏ sót ảnh hƣởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên ISE hơn cả những nhân

tố kinh tế vĩ mô đƣợc kiểm nghiệm.

Nghiên cứu của Adam & Tweneboah (2008) kiểm tra vai trò của các biến kinh tế vĩ

mô đối với biến động giá cổ phiếu ở Ghana, sử dụng kiểm định đồng liên kết và mô hình

vector hiệu chỉnh sai số VECM. Tác giả sử dụng chỉ số chứng khoán Databank để đại

diện cho TTCK Ghana và các biến kinh tế vĩ mô: (a) Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài, (b) Lãi

suất tín phiếu kho bạc (nhƣ một thƣớc đo lãi suất), (c) chỉ số giá tiêu dùng (nhƣ một thƣớc

đo lạm phát), và (d) tỷ giá hối đoái. Tác giả phân tích các mối quan hệ ngắn hạn và dài

hạn giữa chỉ số TTCK và các biến kinh tế vĩ mô với các dữ liệu quý cho các biến ở trên từ

tháng 01/1991 đến tháng 04/2006. Các kết quả nghiên cứu cho thấy, ngƣợc lại với giả

thuyết của tác giả, lạm phát có tƣơng quan dƣơng với giá cổ phiếu. Lạm phát giải thích tỷ

lệ nhỏ của sự biến đổi của giá cổ phiếu so với lãi suất, dòng vốn FDI ròng và tỷ giá hối

đoái. Kết quả cũng chỉ ra rằng lãi suất là yếu tố quyết định quan trọng của biến động giá

cổ phiếu ở Ghana. Đề nghị của tác giả dựa trên các kết quả là các NĐT tiềm năng nên chú

ý hơn đến lãi suất, tiếp theo là dòng vốn FDI ròng và tỷ giá chứ không phải là chỉ số lạm

phát (CPI).

Gay (2008) nghiên cứu mối quan hệ giữa chỉ số giá TTCK và các biến kinh tế vĩ mô

tại bốn nƣớc mới nổi Brazil, Nga, Ấn Độ và Trung Quốc (các nƣớc BRIC). Các biến kinh

tế vĩ mô đƣợc lựa chọn bao gồm: tỷ giá hối đoái và giá dầu. Bài nghiên cứu sử dụng

phƣơng pháp Box-Jenkins - mô hình ARIMA. Để mô tả mối quan hệ này, tác giả đã dùng

trung bình di động một tháng MA(1), ba tháng MA(3), sáu tháng MA(6) và mƣời hai

tháng MA(12) cho độ trễ của biến phụ thuộc giá chứng khoán và hai biến kinh tế vĩ mô tỷ

giá hối đoái và giá dầu. Dữ liệu đƣợc thu thập theo tháng từ tháng 3/1999 đến tháng

6/2006 cho các nƣớc BRIC. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tồn tại mối quan hệ đồng biến

giữa tỷ giá hối đoái với giá chứng khoán trên ba TTCK Brazil, Nga và Trung Quốc. Điều

này có nghĩa là việc định giá đồng nội tệ cao (thấp) so với đồng USD sẽ có tác động tiêu

cực (tích cực) lên TTCK nội địa. Đối với giá dầu thì một sự gia tăng trong giá dầu sẽ tác

động tiêu cực lên TTCK nội địa. Phân tích tác động của các nhân tố vĩ mô quốc tế nhƣ tỷ

giá và giá dầu lên TTCK các nƣớc BRIC thì không cho thấy một mối quan hệ đáng kể.

Kết quả không nhƣ mong đợi này có thể là các nhân tố kinh tế vĩ mô nội địa và quốc tế

khác (ví dự nhƣ chỉ số sản xuất công nghiệp, lạm phát, cổ tức, lãi suất, cán cân thƣơng

mại, cấu trúc lãi suất) cũng có thể có một vai trò trong việc quyết định giá chứng khoán

mong đợi. Vì vậy cần phải nghiên cứu thêm về mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô

nội địa và quốc tế khác này và giá chứng khoán. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho

thấy không có mối quan hệ đáng kể đƣợc tìm thấy giữa tỷ suất sinh lợi TTCK hiện tại và

quá khứ, điều này cho thấy thị trƣờng Brazil, Nga, Ấn Độ và Trung Quốc thể hiện hình

thức yếu của thị trƣờng hiệu quả.

Nghiên cứu của Jiranyakul (2009) đã giải thích mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng

khoán và các nhân tố kinh tế vĩ mô tại TTCK Thái Lan, sử dụng kiểm định đồng liên kết

Granger để kiểm tra đồng liên kết giữa các biến. Nghiên cứu tập trung vào bốn biến kinh

tế vĩ mô, bao gồm: GDP thực, cung tiền, tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực và lạm

phát. Dữ liệu đƣợc thu thập theo quý từ năm 1993 đến năm 2007. Kết quả kiểm định cho

thấy, các biến có sự liên kết với nhau, và tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá

chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn. Trong đó, GDP thực, tỷ giá hối

đoái danh nghĩa và cung tiền có tác động cùng chiều lên chỉ số giá chứng khoán, ngƣợc

lại lạm phát có tác động ngƣợc chiều lên chỉ số giá chứng khoán. Điều đặc biệt là cuộc

khủng hoảng tài chính 1997 lại không có ảnh hƣởng gì đến chỉ số giá chứng khoán.

Nghiên cứu của Sharma and Mahendru (2010) phân tích mối quan hệ dài hạn giữa

BSE và các biến kinh tế vĩ mô. Nghiên cứu tập trung vào bốn biến số kinh tế vĩ mô, bao

gồm: giá vàng, dự trữ ngoại hối, tỷ giá hối đoái và lạm phát. Nhóm tác giả sử dụng mô

hình hồi quy đa biến để điều tra mối quan hệ giữa sự thay đổi của các nhân tố kinh tế vĩ

mô này và tỷ suất sinh lợi của danh mục chứng khoán. Phân tích đƣợc thực hiện bằng việc

sử dụng dữ liệu hàng tuần trong giai đoạn từ tháng 1/2008 đến tháng 1/2009. Kết quả thực

nghiệm cho thấy có mối tƣơng quan cao giữa tỷ giá hối đoái và giá vàng với giá chứng

khoán; trong khi đó, ảnh hƣởng của dự trữ ngoại hối và lạm phát lên giá chứng khoán thì

chỉ có giới hạn.

Ali (2011) đã tiến hành nghiên cứu điều tra mối quan hệ nhân quả giữa giá cổ phiếu

và các nhân tố kinh tế vĩ mô tại TTCK Dhaka (DSE). Kiểm định Johansen cũng đƣợc sử

dụng để kiểm định đồng liên kết và kiểm định quan hệ nhân quả Granger đƣợc sử dụng để

kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa chỉ số DSI và 13 biến kinh tế vĩ mô, bao gồm: chỉ

số giá tiêu dùng (CPI), lãi suất huy động bình quân gia quyền 3 tháng (DIR), tỷ giá hối

đoái (EXR), xuất khẩu (EXRPT), GDP tại giá thị trƣờng hiện hành (GDPMP), nhập khẩu

(IMPMT), đầu tƣ tại giá thị trƣờng (INVMP), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPD), lãi suất

cho vay thƣơng mại bình quân gia quyền 3 tháng (LIR), cung tiền M2 (M2), giảm phát

thu nhập quốc dân (NID), kiều hối (REMIT) và tổng tín dụng trong nƣớc (TDC). Chỉ số

DSI và dữ liệu 13 biến kinh tế vĩ mô đƣợc thu thập trong thời kỳ từ tháng 1/1987 đến

tháng 12/2010. Tuy nhiên, vì trong suốt giai đoạn từ tháng 1/1996 đến tháng 6/1997 (tổng

cộng 18 tháng) giá cổ phiếu diễn biến bất thƣờng nên dữ liệu giá cổ phiếu và các biến vĩ

mô trong giai đoạn này không đƣợc bao gồm trong bài nghiên cứu này. Những phát hiện

chính là chỉ số DSI không có quan hệ nhân quả với chỉ số CPI, lãi suất huy động, xuất

khẩu, GDP, đầu tƣ, chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi suất cho vay và giảm phát thu nhập

quốc dân. Nhƣng quan hệ nhân quả một chiều đƣợc tìm thấy giữa DSI và cung tiền và

tổng tín dụng trong nƣớc. Ngoài ra, quan hệ nhân quả hai chiều cũng đƣợc xác định giữa

DSI và tỷ giá hối đoái, nhập khẩu và kiều hối.

Gần đây, El-Nader & Alraimony (2012) đã thực hiện bài nghiên cứu để điều tra tác

động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi của TTCK Amman (ASE), sử dụng

dữ liệu hàng tháng trong giai đoạn từ năm 1991 đến năm 2010. Bài nghiên cứu sử dụng

sáu nhân tố kinh tế vĩ mô, bao gồm: cung tiền thực (RMS2), tổng sản phẩm quốc nội thực

(RGDP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái thực (E1), lãi suất cho vay bình quân

gia quyền (WAIR) và một biến giả (DUM). Mô hình OLS, ARCH/GARCH đƣợc sử

dụng. Ƣớc lƣợng OLS thì không hiệu quả vì tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan nghiêm

trọng và một dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến và kết quả không thuyết phục. Vì

vậy, nghiên cứu sử dụng mô hình ƣớc lƣợng ARCH/GARCH. Sự mở rộng tới mô hình

GARCH (1,1) dƣờng nhƣ không cần thiết. Tuy nhiên, mô hình ARCH (1) là mô hình tốt

nhất. Các kết quả của mô hình ƣớc lƣợng ARCH (1) cho thấy RMS2, CPI, E1, WAIR và

biến giả Dummy có tác động ngƣợc chiều lên tỷ suất sinh lợi ASE. Ngƣợc lại, RGDP có

tác động thuận chiều lên tỷ suất sinh lợi ASE.

2.2. Tại Việt Nam:

TTCK Việt Nam đƣợc xem là thị trƣờng mới nổi vì chỉ có lịch sử 12 năm hoạt động,

bắt đầu từ năm 2000. Tuy nhiên, cũng đã có một số tác giả nghiên cứu về mối liên hệ giữa

các nhân tố kinh tế vĩ mô và TTCK Việt Nam. Một trong các nghiên cứu nổi bật là nghiên

cứu thực nghiệm đƣợc thực hiện bởi Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng

Thảo (2013) phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK Việt Nam, áp

dụng kiểm định đồng tích hợp theo phƣơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị phần dƣ Engle

Granger. Dữ liệu đƣợc thu thập từ tháng 7/2000 đến tháng 9/2011. Các biến kinh tế vĩ mô

đƣợc lựa chọn bao gồm: hoạt động kinh tế thực, cung tiền, lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối

đoái và giá dầu. Kết quả của mô hình cho thấy khi các nhân tố khác không đổi, tại Việt

Nam cung tiền, lạm phát, sản lƣợng công nghiệp và giá dầu thế giới tƣơng quan dƣơng

với TTCK; ngƣợc lại, lãi suất và tỷ giá hối đoái tƣơng quan âm với TTCK. Tuy nhiên,

biến CPI trong mô hình có ý nghĩa thống kê thấp.

Gần đây, Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013) đã tiến hành nghiên cứu mối

liên hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và giá cổ phiếu tại thành phố Hồ Chí Minh. Bài

nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân tích số liệu dựa trên kiểm định nghiệm đơn vị,

kiểm định nhân quả Granger, mô hình VAR và hàm phân rã phƣơng sai. Dữ liệu sử dụng

là dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng đƣợc thu thập từ tháng 10/2007 đến tháng 10/2012

tại thành phố Hồ Chí Minh. Các biến trong mô hình phân tích bao gồm: tỷ giá hối đoái,

lãi suất thị trƣờng liên ngân hàng và chỉ số giá cổ phiếu đƣợc lấy logarit tự nhiên trƣớc

khi tiến hành phân tích. Kết quả phân tích cho thấy có mối liên hệ giữa giá cổ phiếu và tỷ

giá hối đoái tại bậc trễ hai và lãi suất tại bậc trễ một. Đồng thời, giá cổ phiếu còn bị tác

động bởi chính nó tại bậc trễ một và hai.

2.3. Kết luận chƣơng hai:

Kế thừa mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu của đề tài, chƣơng hai đã minh họa các

chứng cứ thực nghiệm về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi TTCK

từ các bài phân tích của các tác giả khác trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng.

Các nghiên cứu trƣớc đây cho thấy sự khác biệt trong các kết luận về mối quan hệ giữa tỷ

suất sinh lợi TTCK và các nhân tố kinh tế vĩ mô, không đồng nhất với các lý thuyết kinh

điển, đặc biệt là các nghiên cứu tiến hành tại các nƣớc có nền kinh tế mới nổi. Sự khác

biệt này phụ thuộc vào quy mô dữ liệu và mô hình sử dụng. Mặc dù hầu hết các biến kinh

tế vĩ mô đều giải thích đƣợc tỷ suất sinh lợi TTCK. Tuy nhiên, thật khó để khái quát

những kết quả của các biến này do các điều kiện khác nhau mà bị ràng buộc bởi mỗi tình

hình TTCK. Đặc biệt hơn, mỗi thị trƣờng có quy định riêng của nó và các loại NĐT cụ

thể, vị trí địa lý và các nhân tố khác. Bài nghiên cứu chọn lọc năm nhân tố kinh tế vĩ mô

thƣờng gặp trong các kết quả nghiên cứu của thế giới và Việt Nam, ngoài ra bổ sung thêm

một biến giả để điều tra tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK

Việt Nam. Nhìn chung, có thể tóm tắt kết quả tƣơng quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô

đƣợc chọn và tỷ suất sinh lợi TTCK nhƣ sau:

Bảng 2.1. Bảng tóm tắt kết quả tƣơng quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô với

tỷ suất sinh lợi TTCK trong các nghiên cứu trƣớc đây

Tƣơng Nhân tố Bằng chứng thực nghiệm quan

Fama (1981); Chen, Roll và Ross (1986); Asprem (1989);

Hoạt động kinh Mukherjee và Naka (1995); Maghyereh (2002); Jiranyakul + tế thực (2009); El-Nader và Alraimony (2012); Phan Thị Bích

Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo (2013)

Fama (1981); Asprem (1989); Abdullah và Hayworth (1993);

Cung tiền + Mukherjee và Naka (1995); Jiranyakul (2009); Phan Thị Bích

Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo (2013)

+ Abdullah và Hayworth (1993); Adam & Tweneboah (2008)

Asprem (1989); Mukherjee và Naka (1995); Ralph và Eriki Lạm phát - (2001); Maghyereh (2002); Jiranyakul (2009); El-Nader và

Alraimony (2012)

+ Mukherjee và Naka (1995); Jiranyakul (2009)

Maysami và các cộng sự (2004); El-Nader và Alraimony Tỷ giá hối đoái - (2012); Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo

(2013)

+ Maysami và các cộng sự (2004)

Asprem (1989); Abdullah và Hayworth (1993); Mukherjee và

Lãi suất Naka (1995); Maghyereh (2002); El-Nader và Alraimony - (2012); Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo

(2013)

Nhìn vào bảng (2.1), ta có thể thấy kết quả tƣơng quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ

mô đƣợc chọn và tỷ suất sinh lợi TTCK trong các nghiên cứu trƣớc đây nhƣ sau: tổng sản

phẩm quốc nội và cung tiền tác động đồng biến lên tỷ suất sinh lợi TTCK; lạm phát, tỷ

giá hối đoái và lãi suất thì vẫn chƣa có sự thống nhất về chiều của sự tác động lên tỷ suất

sinh lợi TTCK.

CHƢƠNG 3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN

CỨU

3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu:

Nghiên cứu này nghiên cứu tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô cũng nhƣ các sự

kiện nhƣ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt

Nam, sử dụng các phƣơng pháp ƣớc lƣợng khác nhau, tƣơng tự với El-Nader &

Alraimony (2012).

Các nhà nghiên cứu có tham gia vào việc dự báo chuỗi thời gian tài chính, nhƣ là giá

cổ phiếu, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái ... đã quan sát thấy rằng khả năng dự báo các biến

số này của họ khác nhau đáng kể từ giai đoạn này sang giai đoạn khác. Đối với một số

giai đoạn, các sai số dự báo là tƣơng đối nhỏ, đối với một số giai đoạn chúng lại tƣơng đối

lớn, và sau đó chúng lại nhỏ lại đối với các giai đoạn khác. Hiện tƣợng này đƣợc gọi là

biến động phân nhóm, đó là, khoảng thời gian mà chúng thể hiện sự dao động nhiều trong

một thời gian kéo dài, theo sau là một khoảng thời gian tƣơng đối êm đềm. Sự biến thiên

này có thể do sự biến động trên thị trƣờng tài chính, nhạy cảm nhƣ khi chúng phản hồi

các sự đồn đại, các biến động chính trị, các thay đổi trong chính sách tiền tệ và tài chính

của chính phủ, và những gì tƣơng tự. Điều này có thể đề xuất rằng phƣơng sai của các sai

số dự là hằng số và thay đổi từ giai đoạn này sang giai đoạn khác, tức là có một kiểu tự

tƣơng quan trong phƣơng sai của các sai số dự báo. Do hành vi của các sai số có thể đƣợc

giả định là phụ thuộc vào hành vi của các nhiễu hồi qui ut, ta có thể giải quyết đối với tự

tƣơng quan trong phƣơng sai của ut. Để nắm đƣợc tƣơng quan này, Engle (1982, 1983) đã

chốt của ARCH là phƣơng sai của u tại thời gian t (= σt

giới thiệu mô hình phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy (ARCH). Ý nghĩa then 2) phụ thuộc vào kích cỡ của số 2, do đó cho thấy tƣơng quan hạng bình phƣơng sai số tại thời gian (t-1), tức là vào ut-1

chuỗi.

Do đó, một quá trình ARCH (1) có thể đƣợc viết là:

2 2 = α0 + α1 ut-1

var(ut) = σt

Chúng ta có thể tổng quát hóa dễ dàng thành một quá trình ARCH (p) là:

2 = α0 + α1 ut-1

2 + α2 ut-2

2 2 + ... + αp ut-p

var(ut) = σt

Trƣớc khi ƣớc lƣợng mô hình ARCH (q), điều quan trọng là chúng ta cần kiểm tra

xem có tồn tại các ảnh hƣởng ARCH hay không để biết các mô hình nào cần ƣớc lƣợng

theo phƣơng pháp ARCH thay vì theo phƣơng pháp OLS.

Nếu không có tự tƣơng quan trong phƣơng sai sai số, chúng ta có H0: α1 = α2 = ... =

αp = 0, trong trƣờng hợp này var(ut) = α0 và chúng ta có trƣờng hợp phƣơng sai sai số

không đổi.

Một kiểm định của giả thiết vô hiệu H0 ở trên có thể dễ dàng thực hiện bằng cách

thực hiện phép hồi quy sau:

2 = α0 + α1 ut-1

2 + α2 ut-2

2 2 + ... + αp ut-p

Trong đó, u ký hiệu cho các phần dƣ OLS đã ƣớc lƣợng từ mô hình hồi quy ban đầu.

p thì chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho và ngƣợc lại. Nếu bác bỏ giả thuyết Ho

Ta có thể kiểm định giả thiết H0 bằng cách tính nR2, trong đó R2 là hệ số xác định từ hồi quy phụ trợ. Ta có thể thấy rằng nR2 ~ χ2 p, tức là nR2 tuân theo phân phối Chi-bình phƣơng với bậc tự do df bằng số hạng tự hồi quy trong hồi quy phụ. Nếu giá trị nR2 lớn hơn giá trị χ2

thì có thể kết luận rằng chuỗi dữ liệu đang xét có ảnh hƣởng ARCH.

Mô hình này hiện nay đã đƣợc sử dụng rộng rãi trong việc xây dựng mô hình về

hành vi của chuỗi thời gian tài chính do khả năng của nó trong việc nắm bắt phi tuyến tính

và biến động phân nhóm trong dữ liệu tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

Mô hình ARCH sau đó đƣợc mở rộng bởi Engle và Bollerslev (1986) thành mô hình

phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy tổng quát (GARCH). Hay nói cách khác, sự

tổng quát hóa của mô hình ARCH đƣợc gọi là GARCH, trong đó phƣơng sai có điều kiện

của sai số tại thời gian t không chỉ phụ thuộc vào bình phƣơng sai số trong quá khứ (giống

nhƣ trong mô hình ARCH) mà còn phụ thuộc vào phƣơng sai có điều kiện của nó trong

quá khứ.

Do đó, mô hình GARCH đơn giản nhất là mô hình GARCH (1, 1) có thể đƣợc viết

là:

2 = α0 + α1 ut-1

2 2 + γ1 σt-1

var(ut) = σt

Do mô hình GARCH kết hợp các giá trị trễ của phƣơng sai có điều kiện nên nó có

thể nắm bắt leptokurtosis, skewness và biến động phân nhóm trong dữ liệu chuỗi thời

gian. Phƣơng pháp GARCH cũng đƣa phƣơng sai quá khứ vào trong việc giải thích

phƣơng sai tƣơng lai, và do đó khi dữ liệu có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, giá trị kỳ

vọng của sai số không là hằng số.

Thêm vào đó, tất cả mô hình ARCH/GARCH giải thích tầm quan trọng của mức độ

dai dẳng của cú sốc độ bất ổn trong tỷ suất sinh lợi và các biến kinh tế vĩ mô. Những mô

hình này cũng hữu ích trong việc kiểm tra sự tƣơng tác đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi

TTCK và sự thay đổi trong các nhân tố kinh tế vĩ mô.

Nghiên cứu này giả thuyết rằng chỉ số giá VN-Index (VNI) đại diện cho chỉ số giá

của TTCK Việt Nam, thể hiện tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Chỉ số VNI thực (RTR)

bằng chỉ số VNI chia cho chỉ số giá tiêu dùng. Nghiên cứu cũng giả thiết rằng tỷ suất sinh

lợi TTCK Việt Nam bị tác động bởi các biến kinh tế vĩ mô: cung tiền thực (RMS2), tổng

sản phẩm quốc nội thực (RGDP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái thực (E1), lãi

suất cho vay (IR) và một biến giả (DUM). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tháng hơn là

dữ liệu hàng quý trong khoảng thời gian từ tháng 01 năm 2004 đến tháng 12 năm 2012

(tổng cộng 108 quan sát) để tối đa hóa số lƣợng quan sát, và nắm bắt sự chuyển động dài

hạn trong tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam, bằng việc sử dụng mô hình ARCH/GARCH.

Mô hình nhƣ sau:

RTR = f {RMS2, RGDP, CPI, E1, IR, Dum} (3.1)

Mô hình hồi quy bội xuất phát từ mô hình (3.1) là:

RTRt = β0 + β1 RMS2t + β2 RGDPt + β3 CPIt + β4 E1t + β5 IRt + Dum + ut (3.2)

Trong đó: β0 là hằng số

βs là hệ số tƣơng quan

ut là sai số

Trên cơ sở các nghiên cứu trƣớc đây, các hệ số β1 và β2 đƣợc mong đợi mang dấu

dƣơng ; trong khi đó các hệ số β3, β4 và β5 có thể là dƣơng hoặc âm.

Để thực hiện phân tích độ co giãn từng phần, nghiên cứu lấy logarit các biến trong

phƣơng trình (3.2), điều này cho phép đánh giá tác động của một thay đổi trong biến độc

lập lên biến phụ thuộc trong khi các biến còn lại không đổi.

lnRTRt = β0 + β1 lnRMS2t + β2 lnRGDPt + β3 lnCPIt + β4 lnE1t + β5 lnIRt + Dum + ut

(3.3)

3.2. Dữ liệu:

Nghiên cứu này lựa chọn năm biến kinh tế vĩ mô thƣờng gặp trong các kết quả

nghiên cứu trƣớc đây trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng, bao gồm: cung tiền,

tổng sản phẩm quốc nội, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái và lãi suất. Tuy nhiên,

nghiên cứu này khác với các nghiên cứu trƣớc đây trong nhiều khía cạnh nhƣ sử dụng các

biến kinh tế vĩ mô với các định nghĩa khác, cụ thể là: cung tiền thực, tổng sản phẩm quốc

nội thực, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái thực và lãi suất cho vay. Các chỉ tiêu kinh tế

vĩ mô thực đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này nhằm mục đích loại bỏ tác động của lạm

phát, để giảm mức độ đa cộng tuyến giữa các biến. Ngoài ra, nghiên cứu còn bổ sung

thêm một biến giả đại diện cho các yếu tố phi kinh tế vĩ mô.

Định nghĩa biến tỷ suất sinh lợi TTCK và các biến kinh tế vĩ mô đƣợc sử dụng trong

mô hình và phép biến đổi nhƣ sau:

 VNIt là chỉ số giá TTCK Việt Nam hàng tháng. Chỉ số VNI theo tháng đƣợc tính là

chỉ số VNI đóng cửa cuối tháng hiện hành t.

rtrt = (VNIt/CPIt)x100

Trong đó : rtrt là chỉ số VNI thực tại tháng hiện hành (t)

CPIt là chỉ số giá tiêu dùng tại tháng hiện hành (t)

LRTRt = ln(rtrt/rtrt-1)x100

Trong đó: LRTRt là tỷ lệ tăng hàng tháng của chỉ số VNI thực hay còn gọi là tỷ suất

sinh lợi TTCK tại tháng hiện hành (t)

rtrt và rtrt-1 là chỉ số VNI thực tại tháng hiện hành (t) và tháng trƣớc (t-1)

ln là logarit tự nhiên

 RMS2t là cung tiền thực hàng tháng.

RMS2 = cung tiền danh nghĩa/chỉ số giá tiêu dùng CPI

LRMS2t = ln(RMS2t/RMS2t-1)x100

Trong đó: LRMS2t là tỷ lệ tăng hàng tháng của RMS2

RMS2t và RMS2t-1 là cung tiền thực tại tháng hiện hành (t) và tháng trƣớc

(t-1)

ln là logarit tự nhiên

 GDPt là tổng sản phẩm quốc nội hàng tháng, đơn vị tính tỷ VND.

Tổng sản phẩm quốc nội thực hàng tháng (tỷ VND) = tổng sản phẩm quốc nội danh

nghĩa hàng tháng (tỷ VND) chia cho chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

LRGDPt = ln(RGDPt/ RGDPt-1)x100

Trong đó: LRGDPt là tốc độ tăng trƣởng hàng tháng của RGDPt

RGDPt và RGDPt-1 là tổng sản phẩm quốc nội thực tại tháng hiện hành (t)

và tháng trƣớc đó (t-1)

ln là logarit tự nhiên

Tuy nhiên, nhiều chuỗi kinh tế vĩ mô nhƣ GDP thƣờng đƣợc công bố theo năm hoặc

quý. Chuỗi tổng sản phẩm quốc nội hàng tháng đƣợc tạo ra từ chuỗi tổng sản phẩm quốc

nội hàng quý bằng việc sử dụng phần mềm Eview 6. Để giảm mức độ đa cộng tuyến,

GDP thực đƣợc sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm này do GDP thực đã loại bỏ đƣợc

tác động của lạm phát so với GDP danh nghĩa. Việc lựa chọn biến này gần nhƣ tƣơng tự

Jiranyakul (2009) và El-Nader & Alraimony (2012).

 CPIt là chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng.

LCPIt = ln(CPIt/ CPIt-1)x100

Trong đó: LCPIt là tỷ lệ tăng hàng tháng của CPIt tại thời điểm hiện hành (t)

CPIt và CPIt-1 là chỉ số giá tiêu dùng tại tháng hiện hành (t) và tháng trƣớc

đó (t-1)

ln là logarit tự nhiên

 Ext là tỷ giá hối đoái USD/VND hàng tháng. ex1t = 1/ext (tỷ giá hối đoái

VND/USD)

Le1t = ln(e1t/ e1t-1)x100

Trong đó: Le1t là tỷ lệ tăng hàng tháng của tỷ giá hối đoái thực tại thời điểm (t)

e1t và e1t-1 là tỷ giá hối đoái thực tại tháng hiện hành (t) và tháng trƣớc (t-1)

ln là logarit tự nhiên

e1t = (ex1t)x(CPIt/wpimt), là tỷ giá hối đoái VND/USD danh nghĩa nhân với hệ số

mức giá trong nƣớc trên mức giá nƣớc ngoài (Pd/Pf)

 IRt là lãi suất cho vay ngắn hạn bình quân cuối tháng của bốn ngân hàng thƣơng mại

lớn thuộc sở hữu Nhà nƣớc.

LIRt = ln(IRt/IRt-1)x100

Trong đó: LIRt là tỷ lệ tăng hàng tháng của IRt tại thời điểm hiện hành (t)

IRt và IRt-1 là lãi suất cho vay tại tháng hiện hành (t) và tháng trƣớc đó (t-1)

ln là logarit tự nhiên

Có nhiều loại lãi suất có thể đƣợc sử dụng nhƣ lãi suất cơ bản, lãi suất chiết khấu, lãi

suất huy động, lãi suất cho vay, lãi suất liên ngân hàng,… Bài nghiên cứu sử dụng lãi suất

cho vay do biến động lãi suất cho vay thƣờng ảnh hƣởng đến chi phí sử dụng vốn của

doanh nghiệp, từ đó ảnh hƣởng đến lợi nhuận và dòng tiền do doanh nghiệp tạo ra.

 Mục đích của biến giả (Dum) là để nắm bắt tác động của các nhân tố phi kinh tế vĩ

mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK. Dum có giá trị bằng 1 trong giai đoạn cuộc khủng hoảng tài

chính toàn cầu năm 2008 (từ tháng 11/2007 đến tháng 2/2009 – giai đoạn cuộc khủng

hoảng tài chính toàn cầu ảnh hƣởng đến TTCK Việt Nam). Ngoài giai đoạn này Dum có

giá trị bằng 0.

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu hàng tháng trong khoảng thời gian từ năm 2004 đến

năm 2012. Dữ liệu đƣợc thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê của HOSE, GSO và IMF.

Tóm lại, các biến sử dụng đƣợc tổng hợp trong bảng (3.1) và bảng (3.2) dƣới đây:

Bảng 3.1. Các biến trong mô hình gốc

STT Tên biến Ký hiệu Cách tính Nguồn

1 VN-Index thực (điểm, tháng) RTR HOSE (VNIt/CPIt)x100

2 Cung tiền thực (tỷ đồng, tháng) IMF RMS2 MS2t/CPIt

3 GDP thực (tỷ đồng, tháng) IMF RGDP GDPt/CPIt

4 Lạm phát (%, tháng) CPI GSO CPIt

Tỷ giá hối đoái thực 5 E1 IMF (ex1t)x(CPIt/wpimt) (VND/USD, tháng)

6 Lãi suất cho vay (%, tháng) IR IMF IRt

Giá trị là 1 từ tháng

11/2007 - 2/2009, 7 Biến giả DUM còn lại có giá trị

bằng 0

Bảng 3.2. Các biến trong mô hình sau khi biến đổi

STT Tên biến Ký hiệu Cách tính

Tỷ suất sinh lợi TTCK Việt 1 LRTR ln(rtrt/rtrt-1)x100 Nam

2 Tỷ lệ tăng cung tiền thực LRMS2 ln(RMS2t/RMS2t-1)x100

3 Tốc độ tăng trƣởng GDP thực LRGDP ln(RGDPt/ RGDPt-1)x100

4 Tỷ lệ tăng CPI LCPI ln(CPIt/ CPIt-1)x100

5 Tỷ lệ tăng tỷ giá hối đoái thực LE1 ln(e1t/ e1t-1)x100

6 Tỷ lệ tăng lãi suất cho vay LIR ln(IRt/IRt-1)x100

Giá trị bằng 1 trong giai đoạn

cuộc khủng hoảng tài chính

toàn cầu năm 2008 (từ tháng 7 Biến giả DUM 11/2007 đến tháng 2/2009),

các giai đoạn còn lại giá trị

bằng 0.

3.3. Kết luận chƣơng ba:

Tiếp theo chƣơng 2, trong chƣơng 3 luận văn đã giới thiệu phƣơng pháp nghiên cứu

bao gồm mô hình phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy (ARCH) của Engle (1982,

1983) và mô hình phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy tổng quát (GARCH) của

Engle và Bollerslev (1986).

Kế đến, luận văn đã đƣa ra mô hình nghiên cứu đề xuất với biến phụ thuộc là chỉ số

VNI thực (RTR) và sáu biến độc lập lần lƣợt là: cung tiền thực (RMS2), tổng sản phẩm

quốc nội thực (RGDP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái thực (E1), lãi suất cho

vay (IR) và một biến giả (DUM).

Cuối cùng, chƣơng 3 trình bày chi tiết phần mô tả các biến sử dụng trong mô hình

nghiên cứu, mẫu nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu.

CHƢƠNG 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu:

Trong phần này mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN-Index và các biến

kinh tế vĩ mô đƣợc kiểm tra thông qua các phân tích thống kê mô tả. Bắt đầu bằng phân

tích xem liệu dữ liệu chuỗi thời gian có phân phối chuẩn hay không thông qua thống kê

skewness và kurtosis. Bảng sau mô tả dữ liệu thống kê các biến sử dụng trong mô hình.

Xác suất p-values cũng đƣợc sử dụng để cung cấp bằng chứng liệu có bác bỏ giả thuyết

vô hiệu Ho về tính chuẩn tắc đối với phân phối vô điều kiện của tỷ suất sinh lợi hàng

tháng.

Bảng 4.1. Thống kê chỉ số giá TTCK Việt Nam RTR và các biến kinh tế vĩ mô

RMS2, RGDP, CPI, E1 và IR

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews)

Trong bảng (4.1), phân phối giá trị của các biến VN-Index, RMS2, RGDP, CPI và

IR lệch về bên phải đáng kể (skewness dƣơng đáng kể) và có độ nhọn kurtosis lớn hơn 3,

nhƣ vậy chuỗi các dữ liệu này có phân phối bẹt, rộng ra, độ lệch chuẩn lớn (leptokurtic);

nghĩa là, các chuỗi dữ liệu này có những biến động mạnh và bất thƣờng trong thời gian

khảo sát và nghiên cứu. Phân phối giá trị của biến E1 cũng lệch về bên phải, tuy nhiên

không đáng kể và có độ nhọn kurtosis nhỏ hơn 3, nhƣ vậy chuỗi dữ liệu này có phân phối

gom lại, độ lệch chuẩn thấp, giá trị ngẫu nhiên xoay quanh giá trị kỳ vọng (platykurtic);

nghĩa là, biến này có sự biến động ít, biến thiên dao động không cao trong thời gian khảo

sát, nghiên cứu.

Thêm vào đó, kiểm định phân phối chuẩn đƣợc áp dụng đối với dữ liệu thông qua

việc sử dụng kiểm định Jarque-Bera (1980), là một loại kiểm định xem dữ liệu có

skewness và kurtosis đáp ứng yêu cầu của phân phối chuẩn hay không. Kiểm định Jarque-

Bera đo lƣờng mức độ phù hợp của việc đi trệch khỏi phân phối chuẩn dựa trên kurtosis

và skewness, hay nói cách khác giả thuyết vô hiệu Ho là dữ liệu có phân phối chuẩn. Dựa

trên giá trị thống kê Jarque-Bera và p-value, bác bỏ giả thiết Ho tại mức ý nghĩa 1%, hay

nói cách khác giả thiết vô hiệu Ho bị bác bỏ với nguy cơ sai lầm là 1%, nghĩa là dữ liệu

không có phân phối chuẩn.

Thông qua các kết quả thống kê mô tả chúng ta có thể phát biểu rằng không có sự

ngẫu nhiên trong dữ liệu, và dữ liệu cho thấy sự thay đổi theo chu kỳ và khó tránh khỏi sự

đầu cơ. Điều này cho thấy rằng một NĐT có thể kiếm siêu lợi nhuận đáng quan tâm từ

TTCK Việt Nam.

Các mô hình dự báo chuỗi thời gian là dự báo giá trị tƣơng lai của một biến số nào

đó, bằng cách phân tích số liệu quá khứ và hiện tại của những biến số đó. Giả định của dự

báo chuỗi thời gian là sự vận động trong tƣơng lai của biến dự báo sẽ giữ nguyên xu thế

vận động trong quá khứ và hiện tại. Nhƣ vậy, chỉ có chuỗi ổn định mới đƣa ra đƣợc

những dự báo tin cậy. Tính ổn định của chuỗi dữ liệu thể hiện qua tính “dừng”, đây là

điều kiện quan trọng để phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Hầu hết các biến chuỗi thời

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

tƣợng hồi quy tƣơng quan giả 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. Nếu ƣớc lƣợng mô hình với chuỗi thời gian trong đó có biến độc lập không dừng

sẽ vi phạm các giả định của mô hình hồi quy OLS. Có nhiều cách để nhận dạng một chuỗi

thời gian dừng hay không dừng, ví dụ nhƣ phân tích đồ thị, sai phân, hàm tự tƣơng quan,

kiểm định thống kê Ljung – Box. Theo Gujarati (2003) kiểm định nghiệm đơn vị (Unit

roof test) là một cách kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian đƣợc sử dụng phổ biến

trong thời gian gần đây. Do đó, trƣớc khi chạy mô hình hồi quy bình phƣơng bé nhất

thông thƣờng (OLS) và mô hình ARCH/GARCH, các kiểm định nghiệm đơn vị unit root

tests đƣợc thực hiện để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, bao gồm: kiểm định

nghiệm đơn vị ADF (Dickey and Fuller, 1979; 1981) và kiểm định PP unit root test

(Phillips and Perron, 1988).

Một đặc điểm của hầu hết các chuỗi thời gian tài chính là tại dạng thức ban đầu

(level) chúng là những bƣớc đi ngẫu nhiên, nghĩa là chúng không có tính dừng. Mặt khác,

tại dạng thức sai phân thứ nhất (at first difference), chúng có tình dừng. Vì vậy, thay vì

mô hình hóa các chuỗi thời gian tài chính tại dạng thức ban đầu, chúng ta thực hiện mô

hình hóa các chuỗi thời gian tài chính tại sai phân thứ nhất của chúng.

Bảng (4.2) cho thấy kiểm định nghiệm đơn vị bằng cả hai phƣơng pháp PP unit root

tests và ADF unit root test. Độ trễ tối ƣu trong kiểm định ADF unit root test đƣợc lựa

chọn dựa trên các chỉ tiêu Akaike Information Criterion (AIC), các chỉ tiêu AIC đo lƣờng

mức độ phù hợp của mô hình thống kê ƣớc lƣợng. Phù hợp với điều đó, tiêu chuẩn này sẽ

cung cấp giá trị thấp nhất để làm cho dữ liệu phù hợp. Kiểm định PP unit root test đƣợc

dựa trên Newey-West (1994) cho Bartlett Kernel (Lag truncation: 4).

Bảng 4.2. Kết quả Unit Root Test cho RTR và các biến kinh tế vĩ mô

PP Unit Root Durbin-Watson Variables ADF Unit Root Test Test Stat

-7.198* -6.899* 2.02 RTR

-5.861* -6.588* 2.00 RMS2

-5.802* -7.182* 2.00 RGDP

-2.031** -3.463* 1.95 CPI

-2.831* -7.589* 2.01 E1

-5.464* -6.86* 2.07 IR

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews, phụ lục 2)

Các biến kiểm định Unit root test và ADF tại sai phân bậc nhất dƣới dạng logarit tự

nhiên không có Intercept and Trend.

Ghi chú:

1. Dấu hoa thị (*) cho thấy sự bác bỏ giả thiết vô hiệu Ho cho rằng dữ liệu không

dừng tại mức ý nghĩa 1%, hay nói cách khác giả thiết Ho bị bác bỏ với nguy cơ sai lầm là

1%, nghĩa là dữ liệu dừng. Tƣơng tự, dấu hoa thị (**) cho thấy sự bác bỏ giả thiết vô hiệu

Ho tại mức ý nghĩa 5%.

2. Giá trị tới hạn MacKinnon (1996) đƣợc sử dụng cho ADF và PP tests (At first

difference in natural logarithm without Intercept and Trend). Giá trị tới hạn 1%, 5% và

10% đối với ADF và PP tests tƣơng ứng là -2.589 và -1.944 và -1.614.

Kết quả trình bày trong bảng (4.2) cho thấy giả thiết vô hiệu Ho về sự tồn tại của

nghiệm đơn vị nằm trong vùng bị bác bỏ hoàn toàn. Do đó, giả thiết vô hiệu Ho bị bác bỏ

tại mức ý nghĩa 1% trong cả hai kiểm định ADF và PP tests đối với tất cả các chuỗi dữ

liệu sử dụng trong mô hình, ngoại trừ chuỗi CPI trong kiểm định ADF là 5%, vì kết quả

thống kê có giá trị tuyệt đối lớn hơn giá trị tới hạn đƣợc tính toán. Nhƣ vậy, tất cả các

chuỗi dữ liệu sử dụng trong mô hình bao gồm RTR, RMS2, RGDP, CPI, E1 và IR đều

dừng tại sai phân bậc nhất. Thêm vào đó, thống kê Durbin-Watson cho thấy không có

bằng chứng về sự tự tƣơng quan (trị thống kê Durbin-Watson có giá trị xoay quanh 2).

Vì tất cả các chuỗi dữ liệu đều dừng tại sai phân bậc nhất, do vậy sai phân bậc nhất

dƣới dạng logarit tự nhiên của các chuỗi số này sẽ đƣợc sử dụng trong mô hình xác định

tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam, bao gồm: LRTR,

LRMS2, LRGDP, LCPI, LE1 và LIR. Ngoài ra còn có một biến giả DUM. Bây giờ chúng

ta có thể tiếp tục ƣớc lƣợng ảnh hƣởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi

TTCK Việt Nam, thông qua sử dụng mô hình OLS và ARCH/GARCH.

4.2. Kết quả thực nghiệm và giải thích:

Nhiều nghiên cứu trƣớc đây đã kiểm tra mối liên kết giữa giá TTCK và các nhân tố

kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn và cho thấy các kết quả lộn xộn. Các kết quả của các nghiên

cứu phụ thuộc vào phạm vi của nghiên cứu đó. Tuy nhiên, có một số nhân tố ảnh hƣởng

đến mọi TTCK. Dù sao chăng nữa, thật là khó để tổng quát hóa các kết quả bởi vì môi

trƣờng và hoàn cảnh của các TTCK thì khác nhau. Mỗi TTCK có các nguyên tắc, quy

định, vị trí quốc gia và loại NĐT, ... khác nhau.

Trong nghiên cứu này, tất cả các biến cho thấy chúng đều có tính dừng tại sai phân

bậc nhất, tiếp tục sử dụng chúng tại sai phân thứ nhất dƣới dạng logarit tự nhiên trong quy

trình ƣớc lƣợng mô hình. Vì vậy, ảnh hƣởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh

lợi TTCK Việt Nam đƣợc ƣớc lƣợng thông qua việc áp dụng cả hai mô hình theo thứ tự là

mô hình bình phƣơng bé nhất thông thƣờng OLS và mô hình phƣơng sai thay đổi có điều

kiện tự hồi quy ARCH/GARCH.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình OLS về tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất

sinh lợi TTCK Việt Nam đƣợc thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.3. Ƣớc lƣợng OLS về tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất

sinh lợi của chỉ số giá TTCK trong giai đoạn (01/2004 – 12/2012). Biến phụ thuộc:

LRTR

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews)

Mô hình giải thích 76,67% sự dao động trong giá TTCK. Hệ số của LRMS2, LIR là

dƣơng và hệ số của LRGDP, LCPI, LE1, DUM là âm nhƣng không có ý nghĩa về mặt

thống kê ở mức ý nghĩa 10%, ngoại trừ LCPI và DUM. Nhƣ vậy nhiều khả năng có sự tồn

tại đa cộng tuyến, do đó cần phải tiến hành kiểm định đa cộng tuyến.

Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình hồi quy phụ thuộc lẫn

nhau. Để kiểm định đa cộng tuyến, ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập đƣợc

xây dựng:

Bảng 4.4. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews)

Căn cứ vào bảng ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập trên cho thấy các

biến độc lập có mối tƣơng quan khá chặt với nhau, đó là:

(i) Biến tỷ lệ tăng cung tiền thực (LRMS2) có mối tƣơng quan đồng biến mạnh với

biến biến tỷ lệ tăng tổng sản phẩm quốc nội thực (LRGDP);

(ii) Biến tỷ lệ tăng lạm phát (LCPI) có mối tƣơng quan nghịch biến mạnh với biến

tỷ lệ tăng cung tiền thực (LRMS2) và biến tỷ lệ tăng tổng sản phẩm quốc nội thực

(LRGDP).

Nhƣ vậy, nhìn vào bảng ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập ta có thể

thấy tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình ƣớc lƣợng.

Điều này làm cho các kết quả ƣớc lƣợng OLS không đáng tin cậy do phƣơng sai của chúng tăng lên và R2 cao nhƣng thống kê t ít có ý nghĩa.

Bên cạnh đó, bảng kết quả ƣớc lƣợng OLS về tác động của các biến kinh tế vĩ mô

lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam cũng cho thấy có dấu hiệu của hiện tƣợng tự tƣơng

quan. Nhìn vào bảng (4.3) ta thấy trị thống kê Durbin-Watson d bằng 1,539. Trong khi

đó, dựa vào bảng Durbin-Watson tại mức ý nghĩa 5%, n bằng 108 quan sát, k’ bằng 6 biến

độc lập, ta có dL = 1,55 và dU = 1,803. Nhƣ vậy, ƣớc lƣợng OLS cho kết quả trị thống kê

Durbin-Watson d = 1,539 nhỏ hơn dL = 1,55; do đó bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng không

có tự tƣơng quan đồng biến, nghĩa là trị thống kê Durbin-Watson xác nhận sự tồn tại hiện

tƣợng tự tƣơng quan. Khi có hiện tƣợng tự tƣơng quan thì các ƣớc lƣợng OLS vẫn là các

ƣớc lƣợng tuyến tính không thiên lệch và nhất quán, nhƣng chúng không phải là ƣớc

lƣợng hiệu quả nữa. Kết quả là, các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy.

Ngoài ra, để kiểm định tính ARCH luận văn tiếp tục thực hiện ƣớc lƣợng phƣơng

trình hồi quy phụ bằng cách sử dụng phần dƣ ut thu đƣợc từ ƣớc lƣợng OLS ở trên:

2 = α0 + α1 ut-1

Kết quả kiểm định ARCH đƣợc thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.5. Kết quả kiểm định ARCH

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews)

Kết quả kiểm định ARCH trong bảng (4.5) cho thấy tại mức ý nghĩa 2,5% mô hình

OLS ở trên có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy.

Vì mô hình ƣớc lƣợng OLS không còn là mô hình ƣớc lƣợng tốt nhất về tác động

của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam do tồn tại hiện tƣợng đa

cộng tuyến, tự tƣơng quan và hiệu ứng ARCH nên luận văn tiếp tục sử dụng mô hình

phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy ARCH/GARCH để ƣớc lƣợng tác động của

các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARCH (1) về tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ

suất sinh lợi TTCK Việt Nam đƣợc thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.6. Tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi chỉ số giá

TTCK Việt Nam đƣợc kiểm tra bằng phƣơng pháp: ML – ARCH (Marquardt):

ARCH (1) ƣớc lƣợng cho giai đoạn: (01/2004 – 12/2012). Biến phụ thuộc: LRTR.

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews)

Các kết quả ƣớc lƣợng về ảnh hƣởng của các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn lên

tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá TTCK Việt Nam bằng việc sử dụng mô hình phƣơng sai

thay đổi có điều kiện tự hồi quy ARCH (1) đƣợc trình bày trong bảng (4.6). Kết quả ƣớc

lƣợng mô hình ARCH (1) cho thấy giá trị liên quan đến hệ số sai số bình phƣơng trễ là

dƣơng (+ 0.652964) và có ý nghĩa tại mức 5%, điều này thỏa mãn yêu cầu của mô hình. Kết quả R2 điều chỉnh bằng 75,33% khá cao và p-value thấp cho thấy các biến kinh tế vĩ

mô đƣợc lựa chọn bao gồm LRMS2, LRGDP, LCPI, LE1, LIR và biến giả DUM giải

thích tốt cho tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Tuy nhiên, ngoại trừ biến LE1 và biến giả

DUM có ý nghĩa về mặt thống kê tại mức ý nghĩa lần lƣợt là 10% và 1% thì các hệ số của

các biến giải thích còn lại bao gồm LRMS2, LRGDP, LCPI và LIR đều không có ý nghĩa

về mặt thống kê tại mức ý nghĩa 10%.

Vì vậy, luận văn tiếp tục sử dụng mô hình phƣơng sai thay đổi có điều kiện tự hồi

quy tổng quát GARCH (1, 1) – mô hình mở rộng của mô hình ARCH (1) - để ƣớc lƣợng

tác động của các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình mở rộng GARCH (1, 1) đƣợc thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.7. Tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi chỉ số giá

TTCK Việt Nam đƣợc kiểm tra bằng phƣơng pháp: ML – ARCH (Marquardt):

ARCH (1)/GARCH (1) ƣớc lƣợng cho giai đoạn: (2004:01 – 2012:12). Biến phụ

thuộc: LRTR.

(Nguồn: tính toán của tác giả thông qua phần mềm eviews)

Các kết quả ƣớc lƣợng về ảnh hƣởng của các biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi

của chỉ số giá TTCK bằng việc sử dụng mô hình GARCH (1, 1) đƣợc trình bày trong

bảng (4.7). GARCH (1, 1) với hệ số của phƣơng sai sai số trễ đƣợc tìm thấy là dƣơng và có ý nghĩa tại mức 1%, điều này thỏa mãn yêu cầu của mô hình. Kết quả R2 điều chỉnh

bằng 74,96% khá cao, p-value thấp và đa số các biến đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý

nghĩa 1% và 5%. Kết quả này cho thấy các biến kinh tế vĩ mô đƣợc lựa chọn bao gồm

LRMS2, LRGDP, LCPI, LE1, LIR và biến giả DUM giải thích tốt cho tỷ suất sinh lợi

TTCK Việt Nam. Do đó, mô hình mở rộng GARCH (1, 1) là mô hình tốt nhất.

Các kết quả của nghiên cứu dựa trên ƣớc lƣợng GARCH (1, 1) đƣợc trình bày trong

bảng (4.7) cho thấy khi các nhân tố khác không đổi thì tại Việt Nam:

 Cung tiền thực M2 (RMS2) có tác động đồng biến lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt

Nam, giá trị dƣơng của hệ số là (0.776707) và có mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp

với các nghiên cứu trƣớc đây nhƣ: Fama (1981); Asprem (1989); Abdullah và Hayworth

(1993); Mukherjee và Naka (1995); Jiranyakul (2009); Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm

Dƣơng Phƣơng Thảo (2013). Cung tiền tăng lên đồng nghĩa với cung về vốn tăng lên dẫn

đến lƣợng tiền lƣu thông trong nền kinh tế nhiều hơn, cả doanh nghiệp và NĐT đều có cơ

hội tiếp cận nguồn vốn. Doanh nghiệp dễ dàng vay vốn để kinh doanh nên khả năng tăng

thu nhập cũng tăng lên, NĐT có thêm nguồn vốn nên cầu về chứng khoán sẽ tăng. Qua

đó, tạo ra những tác động tích cực đối với TTCK. Ngƣợc lại, khi cung tiền giảm sẽ khiến

tổng cầu giảm và làm cho chỉ số giá chứng khoán giảm. Mặt khác, khi cung tiền tăng dẫn

đến lƣợng tiền trong lƣu thông tăng, từ đó lãi suất trên thị trƣờng tiền tệ sẽ giảm và theo

nguyên tắc bình thông nhau giữa thị trƣờng tiền tệ và thị trƣờng vốn thì lƣợng tiền nhàn

rỗi sẽ dịch chuyển từ thị trƣờng tiền tệ sang TTCK để hƣởng mức sinh lời cao hơn.

 Tổng sản phẩm quốc nội thực (RGDP) có tác động nghịch biến lên chỉ số giá

TTCK Việt Nam và hệ số là (-0.050581). Kết quả này không tƣơng đồng với các nghiên

cứu trƣớc đây. Thông thƣờng, một sự tăng lên hay giảm xuống trong GDP cũng sẽ làm

cho tỷ suất sinh lợi TTCK tăng lên hay giảm xuống tƣơng ứng. Khi nền kinh tế tăng

trƣởng, biểu thị thông qua GDP tăng, cho thấy các doanh nghiệp trong nền kinh tế đang

hoạt động hiệu quả, triển vọng đầu tƣ khả quan, các doanh nghiệp có nhiều khả năng sinh

lợi cao, làm gia tăng giá trị thu nhập của cổ đông và có thể gia tăng cổ tức nhận đƣợc, do

đó thu hút dòng vốn đầu tƣ vào TTCK, dẫn đến giá chứng khoán tăng theo. Mặt khác, khi

tỷ suất sinh lợi TTCK tăng lên, với hiệu ứng tài sản, các cổ đông sẽ cảm thấy giàu có

hơn, từ đó tác động khiến chi tiêu dùng tăng. Chi tiêu dùng tăng có thể dẫn đến tăng

lợi nhuận của doanh nghiệp và giúp giá cổ phiếu tăng, cho thấy chi tiêu dùng có thể

ảnh hƣởng giá cổ phiếu và qua đó khiến cho tỷ suất sinh lợi TTCK tăng. Tuy nhiên, biến

RGDP trong mô hình không có ý nghĩa về mặt thống kê tại mức ý nghĩa 10%, vì vậy

không phản ánh chính xác tác động thực sự của nhân tố hoạt động kinh tế thực lên tỷ suất

sinh lợi TTCK Việt Nam. Một số những nguyên nhân là: (i) do cách tính chỉ số GDP của

Việt Nam mang tính đặc thù, dẫn đến biểu hiện bất thƣờng trong chuỗi dữ liệu GDP; (ii)

do Việt Nam chỉ công bố chỉ tiêu tổng GDP theo quý, chỉ tiêu GDP theo tháng đƣợc tạo

ra từ GDP danh nghĩa theo quý bằng việc sử dụng phần mềm Eview 6, dẫn đến không

phản ánh đƣợc đúng thực tế giá trị GDP theo tháng.

 Lạm phát (CPI) có tƣơng quan nghịch biến với chỉ số giá TTCK Việt Nam và hệ

số tƣơng quan là (-0.398009). Mối tƣơng quan âm này phù hợp với Asprem (1989);

Mukherjee và Naka (1995); Ralph và Eriki (2001); Maghyereh (2002); Jiranyakul (2009);

El-Nader và Alraimony (2012). Tuy nhiên, kết quả này không phù hợp với Abdullah và

Hayworth (1993); Adam & Tweneboah (2008). Lạm phát tăng cao là dấu hiệu cho thấy

nền kinh tế đang tăng trƣởng nóng, lƣợng tiền lƣu thông trong nền kinh tế đang dƣ thừa,

vì vậy NHTW sẽ có biện pháp để hút bớt lƣợng tiền trong lƣu thông về thông qua chính

sách thắt chặt tiền tệ. Ngoài ra, khi lạm phát tăng cao, đồng tiền mất giá, ngƣời dân

không muốn giữ tiền mặt hoặc gửi tiền trong ngân hàng nếu mức lãi suất nhận đƣợc

thấp hơn tỷ lệ lạm phát. Do đó, khi lạm phát tăng lãi suất sẽ đƣợc điều chỉnh tăng theo

để vừa đảm bảo thực thi chính sách thắt chặt tiền tệ của NHTW, vừa đảm bảo lãi suất

thực dƣơng cho ngƣời gửi tiền để giúp các NHTM dễ dàng hơn trong công tác huy động

vốn. Nhƣ vậy, lạm phát tăng khiến chi phí lãi vay của doanh nghiệp đắt đỏ hơn. Hay nói

cách khác, lạm phát tăng thƣờng đồng nghĩa với việc chi phí đầu vào cho hoạt động sản

xuất kinh doanh của các doanh nghiệp tăng lên. Khi chi phí sản xuất tăng cao, giá thành

các sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp sẽ phải tăng theo để đảm bảo sản xuất kinh

doanh hoặc có lợi nhuận. Tuy nhiên, sức tiêu thụ sản phẩm dịch vụ của doanh nghiệp sẽ

sụt giảm do giá bán cao, đặc biệt trong ngắn hạn và khi ngƣời tiêu dùng tìm tới các sản

phẩm thay thế. Điều này khiến cho lợi nhuận mục tiêu của doanh nghiệp khó đƣợc đảm

bảo và thậm chí sụt giảm, dẫn tới lợi nhuận kỳ vọng của doanh nghiệp trong tƣơng lai bị

định giá thấp. Kết quả là giá cổ phiếu của doanh nghiệp trên thị trƣờng bị ảnh hƣởng theo

hƣớng suy giảm với các mức độ khác nhau. Tuy nhiên, biến CPI trong mô hình không có

ý nghĩa về mặt thống kê tại mức ý nghĩa 10%, dẫn đến không phản ánh chính xác tác

động thực sự của nhân tố lạm phát đến tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Nguyên nhân

chủ yếu là do cách tính chỉ số CPI của Việt Nam mang tính đặc thù, dẫn đến biểu hiện bất

thƣờng trong chuỗi dữ liệu CPI. Ngoài ra, kết quả này khác với kết quả của Phan Thị Bích

Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo (2013), nguyên nhân chủ yếu là do khoảng thời

gian nghiên cứu khác nhau.

 Tỷ giá hối đoái thực (E1) và tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam có mối liên kết

nghịch biến và hệ số là (-0.973866) với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này là tƣơng đồng với

kết quả nghiên cứu của Maysami và các cộng sự (2004); El-Nader & Alraimony (2012);

Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo (2013). Ngƣợc lại, kết quả này

không tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995); Jiranyakul

(2009). Tỷ giá hối đoái ảnh hƣởng trực tiếp đến giá trị xuất khẩu ròng của một quốc gia;

từ đó, tác động đến tăng trƣởng kinh tế hoặc ảnh hƣởng đến kim ngạch của các doanh

nghiệp xuất nhập khẩu, cũng nhƣ khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Qua đó, tỷ giá

hối đoái tác động đến doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp và ảnh hƣởng gián tiếp

đến tỷ suất sinh lợi TTCK. Việt Nam là một quốc gia nhập siêu, khi tỷ giá hối đoái tăng,

nghĩa là đồng VND mất giá so với đồng USD; các doanh nghiệp nhập khẩu cần nhiều

đồng VND hơn để mua đồng USD cho nhu cầu thanh toán, dẫn đến giá cả hàng hóa trở

nên đắt đỏ, doanh thu sụt giảm, do đó thu nhập của các doanh nghiệp giảm, điều này làm

cho các doanh nghiệp giảm cổ tức dẫn đến giá chứng khoán giảm, qua đó tỷ suất sinh lợi

TTCK giảm.

 Lãi suất cho vay (IR) và tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam có mối quan hệ đồng

biến, hệ số tƣơng quan đƣợc tìm thấy có mức ý nghĩa 5% với độ lớn (0.278590). Kết quả

này phù hợp với Maysami và các cộng sự (2004). Tuy nhiên, kết quả này không phù hợp

với Asprem (1989); Abdullah và Hayworth (1993); Mukherjee và Naka (1995);

Maghyereh (2002); El-Nader và Alraimony (2012); Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm

Dƣơng Phƣơng Thảo (2013). Thông thƣờng, lãi suất có xu hƣớng giảm khi lạm phát giảm

và lạm phát giảm khiến giá cổ phiếu tăng cao hơn và ngƣợc lại. Nhƣng nếu lạm phát

không phải là một vấn đề nghiêm trọng và lãi suất tăng, đầu tƣ vào TTCK thƣờng mang

lại nhiều lãi, bởi vì trong trƣờng hợp này, lãi suất tăng là do nền kinh tế tăng trƣởng. Việt

Nam là một quốc gia nhập siêu, các máy móc, nguyên vật liệu đầu vào cho sản xuất kinh

doanh phần lớn phải nhập khẩu, thì bối cảnh lãi suất tăng lại là lợi thế cho các doanh

nghiệp này. Trong bối cảnh lạm phát vừa phải và lãi suất trong nƣớc nƣớc tăng thì sẽ thu

hút đƣợc luồng vốn từ nƣớc ngoài đổ vào Việt Nam. Điều này sẽ làm cho tỷ giá hối đoái

giảm, các doanh nghiệp nhập khẩu cần ít đồng VND hơn để mua đồng USD cho nhu cầu

thanh toán dẫn đến giá cả hàng hóa trở nên rẻ hơn, doanh thu gia tăng, do đó thu nhập của

các doanh nghiệp tăng, từ đó các doanh nghiệp sẽ gia tăng cổ tức dẫn đến giá chứng

khoán tăng, qua đó tỷ suất sinh lợi TTCK tăng. Tuy nhiên, do ảnh hƣởng của chi phí vốn

vay tăng lên, phần lợi thế này có nguy cơ bị triệt tiêu. Nhìn chung, đối với một quốc gia

mà chủ yếu máy móc, nguyên vật liệu đƣợc nhập khẩu từ nƣớc ngoài, lãi suất tăng (với

mức hợp lý) đôi khi cũng là một yếu tố hỗ trợ cho TTCK. Ngoài ra, kết quả này khác với

kết quả của Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo (2013), nguyên nhân

chủ yếu là do khoảng thời gian nghiên cứu khác nhau.

 Cuối cùng, nghiên cứu cho thấy một mối liên kết nghịch biến giữa biến giả

(DUM) và tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Hệ số tƣơng quan là (-10.67255) với mức ý

nghĩa cao. Điều này phù hợp với El-Nader & Alraimony (2012). Trong suốt thời kỳ

nghiên cứu, nền kinh tế và TTCK Việt Nam đã chịu tác động bởi cuộc khủng hoảng tài

chính toàn cầu năm 2008. Sự kiện này đã kéo theo sự sụt giảm sâu của TTCK.

4.3. Kết luận chƣơng bốn:

Tóm lại, chƣơng 4 cho thấy kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu các

biến trong mô hình bằng hai phƣơng pháp ADF và PP unit root test. Kết quả là tất cả các

chuỗi dữ liệu đều dừng tại sai phân bậc nhất, do vậy sai phân bậc nhất dƣới dạng logarit

tự nhiên của các chuỗi số này sẽ đƣợc sử dụng trong mô hình xác định tác động của các

biến kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam, bao gồm: LRTR, LRMS2,

LRGDP, LCPI, LE1 và LIR. Ngoài ra còn có một biến giả DUM.

Kế đến, luận văn tiếp tục ƣớc lƣợng ảnh hƣởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên chỉ

số giá VN-Index, thông qua sử dụng mô hình OLS và ARCH/GARCH. Kết quả của mô

hình GARCH (1, 1) là tốt nhất và đã cho thấy mối liên kết mạnh giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam, với R2 điều chỉnh = 74,96%. Các kết quả của

ƣớc lƣợng GARCH (1, 1) xác nhận rằng cung tiền thực (RMS2), lãi suất cho vay (IR) có

tƣơng quan đồng biến với tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Trong khi đó, hoạt động kinh

tế thực (RGDP), lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái thực (E1) và biến giả có tƣơng quan

nghịch biến với tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Tuy nhiên, hai biến hoạt động kinh tế

thực (RGDP) và lạm phát (CPI) không có ý nghĩa về mặt thống kê tại mức ý nghĩa 10%.

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN, GỢI Ý CHÍNH SÁCH VÀ HẠN

CHẾ

5.1. Kết luận:

Bài nghiên cứu này thực hiện nghiên cứu tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô

cũng nhƣ các sự kiện nhƣ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 lên tỷ suất sinh

lợi TTCK Việt Nam, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng từ năm 2004 đến năm

2012. Tỷ lệ tăng hàng tháng đƣợc tính nhƣ là sai phân bậc nhất dƣới dạng logarit tự nhiên.

Kiểm định nghiệm đơn vị đƣợc sử dụng để kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu.

Kết quả là tất cả các biến đều dừng tại sai phân bậc nhất, tiếp tục sử dụng chúng tại sai

phân thứ nhất dƣới dạng logarit tự nhiên trong quy trình ƣớc lƣợng mô hình.

Bài nghiên cứu đã sử dụng sáu biến kinh tế vĩ mô trong nƣớc, bao gồm: cung tiền

thực (RMS2), tổng sản phẩm quốc nội thực (RGDP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối

đoái thực (E1), lãi suất cho vay (IR) và một biến giả (DUM).

Mô hình OLS và ARCH/GARCH đƣợc sử dụng. Kết quả của mô hình GARCH (1,

1) là tốt nhất và đã cho thấy mối liên kết mạnh giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam, với R2 điều chỉnh = 74,96%.

Các kết quả của ƣớc lƣợng GARCH (1, 1) xác nhận rằng cung tiền thực (RMS2), lãi

suất cho vay (IR) có tƣơng quan đồng biến với tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Trong

khi đó, hoạt động kinh tế thực (RGDP), lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái thực (E1) và biến

giả DUM có tƣơng quan nghịch biến với tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Tuy nhiên, hai

biến hoạt động kinh tế thực (RGDP) và lạm phát (CPI) không có ý nghĩa về mặt thống kê

tại mức ý nghĩa 10%.

5.2. Gợi ý chính sách:

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy các nhân tố vĩ mô nhƣ cung tiền thực,

tổng sản phẩm quốc nội thực, lạm phát, tỷ giá hối đoái thực, lãi suất cho vay và các nhân

tố phi kinh tế vĩ mô nhƣ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 đã giải thích đƣợc

74,96% tỷ suất sinh lợi TTCK Việt Nam. Vì vậy, việc dự báo tình hình kinh tế vĩ mô là

một trong những việc cần thực hiện đầu tiên trƣớc khi quyết định đầu tƣ trên TTCK.

Muốn vậy, cần phải đề ra các giải pháp nhằm giúp cho các nhà hoạch định chính sách xây

dựng và hoàn thiện các chính sách điều hành và quản lý kinh tế vĩ mô một cách ổn định

và nhất quán, thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế nói chung và TTCK nói riêng. Qua đó, cũng

giúp cho việc dự báo các nhân tố kinh tế vĩ mô đƣợc chính xác và hạn chế đƣợc những tác

động bất thƣờng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK Việt Nam.

5.2.1. Chính sách tiền tệ phải đƣợc điều hành độc lập bởi NHNN:

Chính sách tiền tệ liên quan đến vấn đề cung tiền, tỷ giá, lãi suất đƣợc quyết định

bởi NHNN. Theo kinh nghiệm của các quốc gia trên thế giới, việc cải cách nhằm tăng

cƣờng quyền tự chủ cho các NHNN của một quốc gia đóng vai trò quan trọng trong việc

kiềm chế lạm phát. Do vậy, kinh nghiệm này nên đƣợc áp dụng đối với Việt Nam.

Nâng cao tính độc lập của NHNN là một trong những điều kiện tiên quyết để tăng

cƣờng hiệu quả hoạt động của NHNN trong việc xây dựng chính sách tiền tệ nói riêng và

các nhiệm vụ khác của NHNN nói chung.

Thứ nhất, về địa vị pháp lý, khi địa vị pháp lý của NHNN không đƣợc độc lập thì

khả năng độc lập về mục tiêu và quá trình thực thi chính sách ít nhiều bị giới hạn. Bƣớc đi

đầu tiên có tính thử nghiệm là cho phép NHNN đƣợc độc lập trong việc lựa chọn mục tiêu

chính sách ƣu tiên trong nhóm các mục tiêu sao cho phù hợp với điều kiện nền kinh tế vĩ

mô, mà không nhất thiết phải phù hợp với các chính sách khác của Chính phủ.

Thứ hai, về mục tiêu, các NHTW trên thế giới thƣờng tập trung vào các mục tiêu

chính nhƣ kiểm soát lạm phát, duy trì công ăn việc làm, tăng trƣởng kinh tế, ổn định hệ

thống tiền tệ và thị trƣờng tài chính. Do đó, NHNN nên đƣợc trao quyền lựa chọn mục

tiêu cho từng thời kỳ phù hợp với điều kiện kinh tế vĩ mô.

Thứ ba, về quyết định thực thi chính sách, Thống đốc phải đƣợc trao quyền quyết

định trong việc thực thi các chính sách tiền tệ và tự chịu trách nhiệm về các quyết định

đó, chứ không nên thông qua Chính phủ. Điều này không những tăng tính chủ động cho

NHNN, mà còn giảm độ trễ chính sách.

Thứ tƣ, về quan hệ với ngân sách, để đảm bảo hiệu quả của chính sách tiền tệ,

những nhiệm vụ khác nhƣ tạm ứng chi ngân sách cũng nên đƣợc quy định lại để Thống

đốc có quyền từ chối trong mục tiêu thâm hụt ngân sách đƣợc Quốc hội phê duyệt hàng

năm và chủ động trong việc điều hành cung, cầu tiền trên thị trƣờng. Đặc biệt, để đảm bảo

tính độc lập về hoạt động, cần có quy định cụ thể về chức năng “là ngân hàng của Chính

phủ” theo hƣớng NHNN sẽ không cho ngân sách vay trực tiếp. NHNN chỉ cấp tín dụng

gián tiếp cho Chính phủ thông qua việc cho ngân sách vay trên thị trƣờng thứ cấp có hạn

mức và lấy trái phiếu chính phủ làm tài sản đảm bảo khi cho các NHTM vay.

Duy trì ổn định giá cả và bảo tồn sức mua trong nƣớc của tiền bản tệ là nhiệm vụ

trọng tâm của chính sách kinh tế của bất kỳ quốc gia nào. Do đó, nâng cao tính độc lập

của NHNN Việt Nam về địa vị pháp lý, về công cụ và mục tiêu chính sách cũng nhƣ tài

chính là những yêu cầu cần thiết nhằm tạo cơ sở cho sự can thiệp có hiệu quả hơn của

NHNN vào hệ thống kinh tế, góp phần kiềm chế lạm phát, duy trì tính ổn định và thúc

đẩy tăng trƣởng kinh tế Việt Nam nói chung và TTCK nói riêng một cách bền vững.

5.2.2. Tái cấu trúc nền kinh tế để chính sách hiệu quả:

Trong bối cảnh ngân sách Nhà nƣớc luôn bị thâm hụt, cụ thể thâm hụt ngân sách

không bao gồm chi trả nợ gốc của Việt Nam trung bình trong giai đoạn 2003 - 2007 chỉ là

1,3% GDP, nhƣng con số này đã tăng hơn gấp đôi lên 2,7% GDP trong giai đoạn 2008 -

2012. Thâm hụt ngân sách liên tục đã kéo theo sự gia tăng nhanh của nợ công trong

những năm gần đây. Tổng nợ công của Việt Nam đã tăng từ khoảng 40% GDP từ cuối

năm 2007 lên tới 57% GDP vào cuối năm 2010 và chỉ giảm đôi chút vào năm 2011 và

năm 2012. Trƣớc tình hình đó, Việt Nam có thể phải đối mặt với nguy cơ mất linh hoạt

trong điều hành chính sách tiền tệ, thậm chí là khủng hoảng nợ quốc gia nếu không có

những biện pháp cải thiện tình hình.

Trong khi đó, hiệu quả chi tiêu ngân sách đƣợc xem là vấn đề nóng của Việt Nam

trong thời gian qua, ngân sách đầu tƣ công cho kinh tế rất lớn khiến tổng đầu tƣ của nền

kinh tế lên đến 42% GDP nhƣng lại không góp phần thúc đẩy tăng trƣởng, trái lại gây

gánh nặng thâm hụt, nợ nần cho ngân sách.

Thực hiện việc tái cấu trúc nền kinh tế sẽ giúp cho chính sách tài khóa phát huy tác

dụng mạnh hơn. Một khi chính sách tài khóa phát huy tác dụng tốt, hiệu quả đầu tƣ đƣợc

nâng cao sẽ làm gia tăng GDP và góp phần kiềm chế lạm phát, từ đó khiến cho lãi suất –

nhân tố kinh tế vốn đƣợc điều hành theo lạm phát – sẽ đƣợc giữ ở mức ổn định. Nhiệm vụ

tái cấu trúc nền kinh tế bao gồm:

 Cải cách hệ thống NHTM, trong đó, khâu trọng tâm là xử lý tình trạng sở hữu

chéo và liên kết nhóm lợi ích thao túng hệ thống ngân hàng và thao túng nền kinh tế.

 Tái cơ cấu tập đoàn kinh tế nhà nƣớc: ƣu tiên tái cơ cấu một số tập đoàn nhƣ

Vinashin, Vinalines.

 Tái cơ cấu đầu tƣ công: cần đặt trọng tâm tái cơ cấu đầu tƣ công vào việc thiết kế

một cơ chế phối hợp có sự chế tài nghiêm túc giữa việc xác định và phê duyệt các dự án

đầu tƣ công và năng lực thực hiện.

5.2.3. Hƣớng đến một TTCK hiệu quả về thông tin:

Thị trƣờng chứng khoán phản ứng mạnh trƣớc các thông tin kinh tế vĩ mô. Do đó,

độ chính xác, minh bạch và kịp thời của thông tin kinh tế vĩ mô sẽ có tác động lên TTCK

và hành vi của NĐT. Vì vậy, việc công bố thông tin vĩ mô cần đƣợc thực hiện chuyên

nghiệp và đƣợc kiểm soát bởi hành lang pháp lý để tránh tình trạng kinh doanh nội gián,

lợi ích nhóm làm bóp méo và rối loạn thị trƣờng.

Bên cạnh việc quan tâm đến tính hiệu quả của các thông tin vĩ mô thì bản thân

TTCK Việt Nam cũng cần hƣớng đến tính hiệu quả về mặt thông tin. Có nhƣ vậy thì giá

cả chứng khoán mới phản ánh đúng và kịp thời khi có những tin tức về thay đổi chính

sách kinh tế vĩ mô. Điều này thể hiện đa chiều của mối tƣơng quan: chính sách kinh tế vĩ

mô của Chính phủ cần quan tâm để TTCK phát triển, TTCK phải ở dạng hiệu quả thì mới

có thể phản ánh những kỳ vọng từ chính sách đem lại, khi chính sách đƣợc thể hiện kết

quả đúng mức qua TTCK thì nội lực nền kinh tế gia tăng lại tạo điều kiện cho chính sách

càng thể hiện kết quả điều hành tốt hơn. TTCK phát triển bền vững đến lƣợt nó lại phát

tín hiệu đến NĐT trong và ngoài nƣớc về sự phát triển của nền kinh tế, thu hút dòng vốn

vào thị trƣờng, lại tiếp tục tạo điều kiện cho các doanh nghiệp trong nền kinh tế phát triển

hơn. Tóm lại, trong mối tƣơng quan qua lại nhiều lần này, nền kinh tế Việt Nam sẽ đƣợc

tiếp thêm cơ sở để ngày càng tăng trƣởng ổn định. Để nâng cao hiệu quả về mặt thông tin

cho TTCK, những giải pháp sau đƣợc đề xuất:

 Cải thiện tính minh bạch của thông tin đƣợc công bố, cụ thể:

 Các tổ chức niêm yết cần phải có bộ phận chuyên trách công bố thông tin, đảm

bảo cung cấp đầy đủ, kịp thời các thông tin theo yêu cầu. Xây dựng hệ thống cung cấp

thông tin qua mạng Internet, hệ thống tự động trả lời qua mạng theo yêu cầu của NĐT. Có

nhƣ thế thì NĐT mới có thể tiếp cận và cập nhật thông tin 24/24h, chất lƣợng của việc

công bố thông tin vì thế cung sẽ đƣợc nâng cao và đạt hiệu quả tốt,

 Các văn bản pháp quy về công bố thông tin trên thị trƣờng cần có những điều

chỉnh kịp thời, hợp lý, nêu rõ phạm vi, quyền hạn và nghĩa vụ cụ thể của từng đối tƣợng

liên quan trong kênh công bố thông tin,

 Nâng cao chất lƣợng kiểm toán báo cáo tài chính của tổ chức phát hành, niêm yết

và kinh doanh chứng khoán. Triển khai đồng bộ hệ thống chuẩn mực kế toán và kiểm

toán theo tiêu chuẩn quốc tế vào thực tế, biến chúng thành văn hóa kinh doanh của từng

doanh nghiệp, làm cầu nối thông tin giữa thị trƣờng trong nƣớc và thị trƣờng quốc tế.

 Nâng cao vai trò của cơ quan giám sát TTCK, nâng cao tính thực thi của hệ thống

luật pháp liên quan đến hoạt động đầu tƣ chứng khoán. Xử lý nghiêm các vi phạm về quy

định công bố thông tin trên TTCK. Ðồng thời công khai các vi phạm và xử lý các vi phạm

về công bố thông tin của các tổ chức liên quan trên phƣơng tiện thông tin đại chúng;

 Kiểm soát chặt tiêu chuẩn niêm yết nhằm tăng tính an toàn cho NĐT, xúc tiến

hình thành các tổ chức đánh giá mức tín nhiệm, là cơ sở giúp NĐT đánh giá doanh nghiệp

và nâng cao chất lƣợng công bố thông tin.

Ngoài ra, do các biến giả có tác động nghịch biến lên tỷ suất sinh lợi TTCK Việt

Nam. Do đó, các nhà hoạch định chính sách khi đƣa ra quyết định chính sách cần dựa trên

thông tin của cả các biến tài chính và các biến phi kinh tế vĩ mô có ảnh hƣởng đến tỷ suất

sinh lợi TTCK. Có nhƣ vậy, quyết định của họ mới chính xác và có hiệu quả hơn.

5.3. Hạn chế của bài nghiên cứu:

Bài nghiên cứu có những hạn chế nhất định, cụ thể là:

Thứ nhất, do Việt Nam chỉ công bố chỉ tiêu tổng GDP theo quý, chỉ tiêu GDP theo

tháng đƣợc tạo ra từ GDP danh nghĩa theo quý bằng việc sử dụng phần mềm Eview 6,

dẫn đến không phản ánh đƣợc đúng thực tế giá trị GDP theo tháng.

Thứ hai, khoảng thời gian nghiên cứu từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012 là tƣơng

đối ngắn so với các nghiên cứu khác trên thế giới về tác động của các nhân tố kinh tế vĩ

mô lên tỷ suất sinh lợi TTCK. Nguyên nhân chủ yếu là do TTCK Việt Nam đi vào hoạt

động từ năm 2000, đến nay thị trƣờng chỉ mới trải qua mƣời hai năm hình thành và phát

triển. Trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến năm 2003 TTCK hầu nhƣ chỉ hoạt động

cầm chừng (có chƣa tới 20 mã chứng khoán, giao dịch chỉ ba ngày/tuần), hơn nữa việc

tiếp cận số liệu trong khoảng thời gian này cũng rất hạn chế.

5.4. Kết luận chƣơng năm:

Trên cơ sở phân tích sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi

TTCK Việt Nam trong chƣơng 4, chƣơng 5 luận văn đã đúc kết lại các kết quả nghiên

cứu. Đồng thời đƣa ra các đề xuất nhằm giúp cho các nhà hoạch định chính sách xây dựng

và hoàn thiện các chính sách điều hành và quản lý kinh tế vĩ mô một cách ổn định và nhất

quán, thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế nói chung và TTCK nói riêng. Qua đó, cũng giúp cho

việc dự báo các nhân tố kinh tế vĩ mô đƣợc chính xác và hạn chế đƣợc những tác động bất

thƣờng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK Việt Nam.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

1. Huỳnh Thế Nguyễn & Nguyễn Quyết (2013). Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi

suất và giá cổ phiếu tại thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Phát triển và hội nhập, số

11(21), tháng 07-08/2013, trang 37-41.

2. Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dƣơng Thanh Thảo (2013). Phân tích tác động của

các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK Việt Nam. Tạp chí Phát triển và hội nhập, số

8(18), tháng 01-02/2013, trang 34-41.

Danh mục tài liệu tiếng Anh

3. Abdullah, D. A., & Hayworth, S. C. (1993). Macroeconomics of Stock Price

Flutuations. Quarterly Journal of Business and Economics, 32(1), 49-63.

4. Adam, A. M., & Tweneboah, G. (2008). Do macroeconomic variables play any role

in the stock market movement in Ghana?. Munich Personal RePEc Archive, MPRA

Paper 9357, University Library of Munich, Germany, pp.1-21.

5. Ali, M. B. (2011). T-Y Granger Causality between Stock Prices and Macroeconomic

Variables: Evidence from Dhaka Stock Exchange (DSE). European Journal of

Business and Management, ISSN 222-1905 (Paper), ISSN 222-2839 (Online), Vol 3,

No.8, 2011.

6. Al-sharkas, A. (2004). The Dynamic Relationship Between Macroeconomic Factors

and the Jordanian stock market. International Journal of Applied Econometrics and

Quantitative Studies, 1-1, 97-114.

7. Asprem, M. (1989). Stock prices, asset portfolios and macroeconomic variables in ten

European countries. Journal of Banking and Finance, 13(4/5), 589-612.

8. Chen, N. F., Roll, & Ross, S. A. (1986). Economic forces and stock market. Journal

of Business, 59(3), 383-403.

9. El-Nader, H. M., & Alraimony, A. D. (2012). The Impact of Macroeconomic Factors

on Amman Stock Market Returns. International Journal of Economics and

Finance,ISSN 1916-971X, E-ISSN 1916-9728, Vol. 4, No. 12, 2012.

10. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of

the variance of U.K. inflation. Econometrica, 50, 987-1008.

11. Engle, R. F. (1983). Estimates of the Variance of U. S. Inlation Based upon the

ARCH Model. Journal of Money, Credit and Banking, 15(3), 286-301.

12. Engle, R. F., & Bollerslev, T. (1986). Modelling the persistence of conditional

variance. Econometric Reviews, 5, 1-50.

13. Fama, E. F., & Schwert, G. W. (1977). Asset returns and inflation. Journal of

Financial Economics, 5(2), 115-146.

14. Fama, E. F. (1981). Stock returns, real activity, inflation and money. American

Economic Review, 7(4), 545-565.

15. Fama, E. F. (1990). Stock returns, expected returns, and real activity. Journal of

Finance, 45(4), 1089-1108.

16. Gan, C., Lee, M., Yong, H. H. A., & Zhang, J. (2006). Macroeconomic variables and

stock market interactions: New Zealand evidence. Investment Management and

Financial Innovations, Vol 3, Issue 4, 89-101, 2006.

17. Gay, R. D. Jr. (2008). Effect of macroeconomic variables on stock market returns for

four emerging economies: Brazil, Russia, India, and China. International Business &

Economics Research Journal, Vol 7, No. 3, March 2008.

18. Giinsel, N., & Cukur, S. (2007). The effects of macroeconomic factors on the London

Stock returns: A sectoral approach. International Research Journal of Finance and

Economics, 2007.

19. Gjerde, O., & Saetterm, F. (1999). Causal relations among stock returns and

macroeconomic variables in a small open economy. Journal of International

Financial Markets, Institutions and Money, 9, 61-74.

20. Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics. McGraw Hill, New York, NY.

21. Gurley, J., & Shaw, E. (1967). Financial Structure and Economic Development.

Economic Development and Cultural Change, 34(2), 333-46.

22. Jiranyakul, K. (2009). Economic Forces and the Thai Stock Market. NIDA Economic

Review, Vol. 4, No. 2, 2009.

23. Johansen, S. (1991). Cointegration and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors

in Gaussian Vector Autoregressive Models. Econometrica, Vol. 59, No. 6 (Nov

1991), 1551-1580.

24. Kwon, C. S., & Shin, T. S. (1999). Cointegration and causality between

macroeconomic variables and stock returns. Global Finance Journal, 10(1), 71-81.

25. Lee, W. (1997). Market timing and short-term interest rates. Journal of Portfolio

management, 23(3), 35-46.

26. Maghyereh, A. I. (2002). Causal Relations Among Stock Prices and Macroeconomic

Variables in the Small, Open Economy of Jordan.

27. Maysami, R. C., & Koh, T. S. (2000), A vector error correction model of the

Singapore stock market, International Review of Economics and Finance, 9, 79-96.

28. Maysami, R. C., Lee, C. H., & Mohamad, A. H. (2004). Relationship between

Macroeconomic Variables and Stock Market Indices: Cointegration Evidence from

Stock Exchange of Singapore’s All-S Sector Indices. Journal Pengurusan, 24, 47-77.

29. Mukherjee, K. T., & Naka, A. (1995). Dynamic Relations between Macroeconomic

Variables and the Japanese Stock Market: An Application of a Vector Error

Correction Model. Journal of Financial Research, 18, 223-237.

30. Ralph, I. U., & Eriki, P. O. (2001). Inflation and Stock Price Behavior: Evidence from

Nigerian Stock Market. Journal of Financial Management and Analysis, 14, 1-10.

31. Ross, S. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic

Theory, 13(3), 34-360.

32. Sharma, G. D., & Mahendru, M. (2010). Impact of macro-economic variables on

stock prices India. Global Journal of Management and Business Research, Vol. 10,

No. 7, 2010.

33. Shaw, E. S. (1973). Financial Deepening in Economic Development. Oxford

University Press, NewYork.

34. Tursoy, T., Gunsel, N., & Rjoub, H. (2008). Macroeconomic Factors, the APT and

the Istanbul Stock Market. International Research Journal of Finance and

Economics, 22, 49-57.

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1. SỐ LIỆU THU THẬP

STT Period VNI MS2 GDP CPI Ex1 IR

1 2004M1 214.00 392,867 37,358 3.20 15,696 9.54

2 2004M2 261.00 392,122 46,356 4.00 15,758 9.54

3 2004M3 277.00 404,093 53,356 5.50 15,724 9.54

4 2004M4 264.00 410,770 58,360 6.00 15,721 9.54

5 2004M5 252.00 417,129 61,367 7.10 15,745 9.54

6 2004M6 250.00 420,263 62,378 8.30 15,723 9.54

7 2004M7 238.00 427,403 55,949 9.10 15,752 9.54

8 2004M8 232.00 438,363 57,049 9.90 15,764 9.63

9 2004M9 233.00 445,393 60,233 10.10 15,755 9.87

10 2004M10 233.00 456,961 73,413 10.30 15,748 10.01

11 2004M11 230.00 472,446 74,837 9.90 15,777 10.01

12 2004M12 238.00 495,447 72,415 9.50 15,777 10.25

13 2005M1 233.00 503,131 55,673 9.70 15,832 10.25

14 2005M2 235.00 510,205 53,412 9.10 15,803 11.10

15 2005M3 247.00 517,024 55,158 8.40 15,823 11.10

16 2005M4 246.00 526,885 69,266 8.50 15,832 10.80

17 2005M5 244.00 533,128 72,762 8.10 15,851 10.80

18 2005M6 247.00 544,601 73,998 7.60 15,857 11.03

19 2005M7 253.00 548,352 67,341 7.50 15,884 11.03

20 2005M8 255.00 566,701 68,287 7.30 15,878 11.03

21 2005M9 289.00 577,793 71,201 7.80 15,895 11.18

22 2005M10 307.00 588,309 84,154 8.30 15,905 11.18

23 2005M11 311.00 604,791 84,949 8.50 15,916 11.40

24 2005M12 308.00 648,574 81,657 8.40 15,916 11.40

25 2006M1 312.00 677,388 62,696 8.80 15,922 11.18

26 2006M2 391.00 675,823 59,919 8.40 15,910 11.18

27 2006M3 504.00 699,988 61,744 7.70 15,927 11.18

28 2006M4 595.00 704,994 76,858 7.30 15,934 11.18

29 2006M5 539.00 714,823 81,367 7.50 15,959 11.18

30 2006M6 516.00 727,165 83,961 7.60 15,996 11.18

31 2006M7 422.00 735,205 79,885 7.50 16,007 11.18

32 2006M8 491.00 751,781 82,213 7.50 16,014 11.18

33 2006M9 527.00 753,012 86,192 6.90 16,055 11.18

34 2006M10 512.00 767,106 100,874 6.70 16,083 11.18

35 2006M11 633.00 789,930 101,365 6.90 16,089 11.18

36 2006M12 752.00 841,011 96,717 6.60 16,054 11.18

37 2007M1 1,041.00 872,549 72,189 6.45 16,036 11.18

38 2007M2 1,138.00 905,455 68,320 6.50 15,990 11.18

39 2007M3 1,071.00 949,181 70,369 6.80 16,024 11.18

40 2007M4 924.00 979,673 89,213 7.20 16,047 11.18

41 2007M5 1,081.00 1,005,314 94,939 7.30 16,087 11.18

42 2007M6 1,025.00 1,029,562 98,424 7.80 16,125 11.18

43 2007M7 908.00 1,056,451 94,151 8.39 16,147 11.18

44 2007M8 908.37 1,076,896 97,293 8.57 16,270 11.18

45 2007M9 1,041.24 1,110,983 102,332 8.80 16,105 11.18

46 2007M10 1,067.64 1,154,499 119,926 9.34 16,100 11.18

47 2007M11 972.35 1,183,135 120,769 10.01 16,125 11.18

48 2007M12 927.02 1,253,997 115,516 12.63 16,114 11.18

49 2008M1 844.11 1,293,054 85,194 14.11 16,091 11.18

50 2008M2 663.30 1,280,506 81,983 15.67 16,050 11.18

51 2008M3 516.85 1,300,249 86,909 19.39 15,960 14.60

52 2008M4 522.36 1,278,398 115,683 21.42 15,967 14.27

53 2008M5 414.10 1,298,039 125,100 25.20 16,086 16.53

54 2008M6 399.40 1,295,492 130,870 26.80 16,514 19.11

55 2008M7 451.36 1,300,594 125,548 27.04 16,495 20.25

56 2008M8 539.10 1,302,893 129,609 28.32 16,495 20.19

57 2008M9 456.70 1,347,514 135,608 27.90 16,517 19.86

58 2008M10 347.05 1,367,228 157,115 26.72 16,511 18.00

59 2008M11 314.74 1,394,620 156,811 24.22 16,481 13.26

60 2008M12 315.62 1,513,544 148,267 19.89 16,977 10.98

61 2009M1 303.21 1,561,466 107,638 17.48 16,978 10.08

62 2009M2 245.74 1,589,603 100,497 14.78 16,972 9.39

63 2009M3 280.67 1,645,309 103,001 11.25 16,954 9.15

64 2009M4 321.63 1,693,558 133,159 9.23 16,937 9.15

65 2009M5 411.64 1,737,815 141,443 5.58 16,938 9.60

66 2009M6 448.29 1,775,952 145,863 3.94 16,953 9.96

67 2009M7 466.76 1,800,854 138,409 3.31 16,967 9.96

68 2009M8 546.78 1,806,203 141,111 1.97 16,974 10.26

69 2009M9 580.90 1,842,315 145,958 2.42 16,991 10.35

70 2009M10 587.12 1,866,069 165,115 2.99 17,010 10.46

71 2009M11 504.12 1,884,089 165,128 4.35 17,956 10.46

72 2009M12 494.77 1,910,587 158,161 6.52 17,941 12.00

73 2010M1 481.96 1,912,147 122,322 7.62 17,941 12.00

74 2010M2 496.91 1,948,241 117,818 8.46 18,544 12.00

75 2010M3 499.24 1,982,389 122,755 9.46 18,544 12.00

76 2010M4 542.37 2,022,800 155,289 9.23 18,544 13.86

77 2010M5 507.44 2,076,120 165,493 9.05 18,544 13.23

78 2010M6 507.14 2,166,591 171,523 8.69 18,544 13.23

79 2010M7 493.91 2,174,354 163,315 8.19 18,544 13.25

80 2010M8 455.08 2,257,348 168,542 8.18 18,932 13.00

81 2010M9 454.52 2,325,022 177,139 8.92 18,932 13.25

82 2010M10 452.63 2,339,569 207,566 9.66 18,932 13.25

83 2010M11 451.59 2,358,708 209,063 11.09 18,932 13.25

84 2010M12 484.66 2,478,310 200,089 11.75 18,932 15.30

85 2011M1 510.60 2,484,091 148,828 12.17 18,932 15.30

86 2011M2 461.37 2,512,947 142,772 12.31 20,673 16.42

87 2011M3 461.13 2,495,422 150,107 13.89 20,703 16.42

88 2011M4 480.08 2,484,012 197,299 17.51 20,698 17.91

89 2011M5 421.37 2,485,327 211,561 19.78 20,643 18.08

90 2011M6 432.54 2,544,739 219,363 20.82 20,618 18.08

91 2011M7 405.70 2,580,562 203,572 22.16 20,608 18.09

92 2011M8 424.71 2,721,519 211,299 23.02 20,628 18.09

93 2011M9 427.60 2,673,757 225,413 22.42 20,628 17.55

94 2011M10 420.81 2,635,058 277,321 21.59 20,803 16.70

95 2011M11 380.69 2,652,391 280,654 19.83 20,803 15.51

96 2011M12 351.55 2,774,281 266,819 18.13 20,828 15.32

97 2012M1 387.97 2,777,058 191,192 17.27 20,828 15.44

98 2012M2 423.64 2,774,124 176,488 16.44 20,828 15.36

99 2012M3 441.03 2,827,346 178,083 14.15 20,828 15.10

100 2012M4 473.77 2,867,599 225,002 10.54 20,828 14.70

101 2012M5 429.20 2,921,575 237,427 8.34 20,828 14.30

102 2012M6 422.37 2,987,087 244,384 6.90 20,828 12.60

103 2012M7 414.48 3,023,008 226,517 5.35 20,828 12.50

104 2012M8 396.02 3,083,581 237,053 5.04 20,828 12.49

105 2012M9 392.57 3,149,681 256,638 6.48 20,828 12.49

106 2012M10 388.42 3,170,356 285,270 7.00 20,828 12.37

107 2012M11 377.82 3,259,071 322,950 7.08 20,828 12.37

108 2012M12 413.73 3,395,720 369,679 6.81 20,828 12.37

PHỤ LỤC 2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ SAI PHÂN BẬC 1

PHỤ LỤC 2.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến RTR – ADF

PHỤ LỤC 2.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến RTR – PP

PHỤ LỤC 2.3 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến RMS2 – ADF

PHỤ LỤC 2.4 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến RMS2 – PP

PHỤ LỤC 2.5 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến RGDP – ADF

PHỤ LỤC 2.6 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến RGDP – PP

PHỤ LỤC 2.7 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến CPI – ADF

PHỤ LỤC 2.8 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến CPI – PP

PHỤ LỤC 2.9 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến E1 – ADF

PHỤ LỤC 2.10 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến E1 – PP

PHỤ LỤC 2.11 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến IR – ADF

PHỤ LỤC 2.12 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của biến IR – PP

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ----------------

CHU THỊ PHƯƠNG HẠNH

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ LÊN TỶ SUẤT SINH LỢI THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng Mã số:

60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS. TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU

CHƢƠNG 2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

CHƢƠNG 3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN

CỨU

CHƢƠNG 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN, GỢI Ý CHÍNH SÁCH VÀ HẠN

CHẾ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok