Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

==========

NGUYỄN THỊ BÌNH

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN

TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM - SỬ DỤNG MÔ HÌNH TỰ

HỒI QUY VECTOR (VAR)

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

==========

NGUYỄN THỊ BÌNH

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN

TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM – SỬ DỤNG MÔ HÌNH TỰ

HỒI QUY VECTOR (VAR)

Chuyên ngành : Kinh tế Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60.31.12

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

GS.TS TRẦN NGỌC THƠ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2012

LỜI CAM ĐOAN



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

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

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

nào. Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh

giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu

tham khảo. Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng

như số liệu của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác, và đều có chú thích nguồn

gốc sau mỗi trích dẫn để dễ tra cứu, kiểm chứng.

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

Hội đồng, cũng như kết quả luận văn của mình.

TP.HCM, ngày 22 tháng 12 năm 2012

Tác giả

Nguyễn Thị Bình

LỜI CẢM ƠN



Trước tiên, tôi xin chân thành cảm ơn Thầy Trần Ngọc Thơ đã tận tình hướng dẫn

tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn tốt nghiệp này, cũng như

gửi lời cảm ơn đến tất cả các Thầy - Cô đặc biệt là Thầy Cô trong khoa TCDN -

Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM đã tận tình dạy bảo và truyền đạt cho tôi những

kiến thức quý giá trong cả khóa học.

Sau cùng, tôi xin cảm ơn các bạn trong lớp cao học TCDN Đêm 4 K19 đã giúp đỡ,

chia sẽ những kiến thức mới mẻ cũng như những thông tin bổ ích để tôi có thể hoàn

thành luận văn này.

Trân trọng!

MỤC LỤC

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

GIỚI THIỆU ......................................................................................................... 2

CHƢƠNG 1 ........................................................................................................... 4

NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ TỚI CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN .................. 4

1.1 Các nhân tố kinh tế vĩ mô và ảnh hƣởng của chúng tới thị trƣờng chứng khoán ....................................................................................................... 4

1.1.1 Lãi suất ............................................................................................... 4

1.1.2 Tỷ lệ lạm phát .................................................................................... 6

1.1.3 Cung tiền mở rộng ............................................................................. 7

1.1.4 Chỉ số sản xuất công nghiệp .............................................................. 9

1.1.5 Tỷ giá hối đoái .................................................................................... 9

1.1.6 Giá dầu thế giới ................................................................................ 11

1.1.7 Giá vàng ........................................................................................... 13

1.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán ...................................................................... 13

1.2.1 Các nghiên cứu trên thế giới ........................................................... 13

1.2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam ............................................................. 21

CHƢƠNG 2 ......................................................................................................... 23

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ................................................. 23

2.1 Dữ liệu nghiên cứu ................................................................................. 23

2.2 Phƣơng pháp nghiên cứu ....................................................................... 25

2.3 Các bƣớc thực hiện ................................................................................. 28

2.4 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm ........................................................... 29

2.4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit roots test) ..................................... 29

2.4.2 Xác định độ trễ tối ƣu sử dụng trong mô hình ............................... 30

2.4.3 Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen ................... 31

2.4.4 Kiểm định nhân quả Granger ......................................................... 33

2.4.5 Kết quả kiểm định mô hình Var ..................................................... 36

2.4.6 Phân tích phân rã phƣơng sai (Variance Decomposition) ............. 38

2.4.7 Phân tích hàm phản ứng đẩy........................................................... 40

KẾT LUẬN .......................................................................................................... 42

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 45

PHỤ LỤC ............................................................................................................. 48

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

- ADF: Augmented Dickey-Fuller – Phương pháp Dickey-Fuller bổ sung

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

- CK: Chứng khoán

- CP: Cổ phiếu

- EX: exchange Rate – Tỷ giá hối đoái

- GP: Gold Price - Giá vàng thế giới

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

- IFS: International Financial Statistics - Thống kê tài chính Quốc tế

- IMF: International Monetary - Quỹ tiền tệ quốc tế

- IPI: Industrial Production Index - Chỉ số sản xuất công nghiệp

- IR : Interest rate - Lãi suất

- M2: Cung tiền mở rộng

- NHNN: Ngân hàng Nhà nước

- OLS: Ordinary least squares – Phương pháp bình phương nhỏ nhất

- OP: Oil Price - Giá dầu thế giới

- TSSL: Tỷ suất sinh lời

- TTCK: Thị trường chứng khoán

- USD: đô la Mỹ

- Var: Vector Autoregession – Tự hồi quy vector

- VN: Việt Nam

- VND: đồng Việt Nam

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

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

Bảng 1.1: Tóm tắt các nhân tố kinh tế vĩ mô đã đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu trƣớc .............................................................................................................. 21

Bảng 2.1: Các nhân tố kinh tế vĩ mô sử dụng trong nghiên cứu ....................... 23

Bảng 2.2: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến ........................................ 29

Bảng 2.3 Xác định độ trễ tối ƣu sử dụng trong mô hình Var ............................ 30

Bảng 2.4: Kiểm định Trace ................................................................................. 32

Bảng 2.5: Kiểm định giá trị riêng cực đại .......................................................... 32

Bảng 2.6: Kết quả kiểm định nhân quả Granger giữa các biến số .................... 34

Bảng 2.7: Kết quả hồi quy mô hinh Var ............................................................. 36

Bảng 2.8: Kết quả phân tích phân rã phƣơng sai .............................................. 38

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 2.1: Phản ứng của VN-Index đối với cú sốc của các biến số kinh tế .... 40

TÓM TẮT

Mục đích chính của bài nghiên cứu là phân tích ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế

vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam thông qua mô hình tự hồi quy Vector

(Var). Các nhân tố kinh tế vĩ mô được nghiên cứu trong bài bao gồm: lãi suất, tỷ lệ

lạm phát, cung tiền mở rộng, chỉ số giá sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá

dầu và giá vàng. Chỉ số VN-Index được sử dụng làm đại diện cho chỉ số giá chứng

khoán của TTCK Việt Nam. Dữ liệu phân tích của các biến được lấy theo tháng,

trong khoảng thời gian từ tháng 01/2006 đến tháng 07/2012 (bao gồm 79 quan sát).

Kết quả kiểm định đồng liên kết chỉ ra rằng: tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn

giữa chỉ số VN-Index và các nhân tố kinh tế vĩ mô.

Kiểm định nhân quả Granger và mô hình tự hồi quy Vector cho thấy chỉ có nhân tố

giá dầu và lãi suất có tác động đến chỉ số VN-Index (hệ số hồi quy của 2 nhân tố

này có ý nghĩa thống kế, hệ số thống kê của các nhân tố còn lại không có ý nghĩa

thống kê). Theo đó, giá dầu có mối tương quan thuận với chỉ số VN-Index và lãi

suất thì lại tồn tại mối tương quan nghịch. Bên cạnh đó, kiểm định nhân quả cũng

cho thấy chỉ số VN-index không phải là chỉ báo hàng đầu cho các nhân tố kinh tế vĩ

mô và nền kinh tế vì chỉ số VN-Index không tác động nhân quả tới bất kỳ nhân tố

kinh tế vĩ mô nào.

Từ khóa chính: Mô hình tự hồi quy vector Var, VN-Index, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, cung tiền mở rộng, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá dầu, giá vàng.

GIỚI THIỆU

Thị trường chứng khoán (TTCK) của Việt Nam nhìn chung vẫn còn non trẻ với 12

năm hoạt động. Tuy vậy, nó đã có những bước phát triển nhanh chóng, góp phần

vào sự phát triển nền kinh tế của đất nước, là kênh huy động vốn hiệu quả cho các

doanh nghiệp và cung cấp môi trường đầu tư cho công chúng.

Tuy nhiên, trong những năm gần đây những thay đổi trong chính sách vĩ mô đã tác

động rất lớn đến TTCK làm cho thị trường trải qua nhiều giai đoạn biến động mạnh.

Điều này ảnh hưởng tới sự phát triển của nền kinh tế và làm thay đổi các quyết định

đầu tư. Vì vậy, đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến TTCK có một

vai trò quan trọng đối với cả nhà đầu tư cá nhân, tổ chức và các nhà hoạch định

chính sách. Có rất nhiều những nghiên cứu trên các thị trường chứng khoán đã phát

triển và mới nổi để xác định xem yếu tố kinh tế vĩ mô nào thực sự tác động đến thị

trường chứng khoán cũng như là mức độ tác động của chúng. Bằng việc kiểm định

trong thực tế qua các mô hình kinh tế lượng sẽ giúp ta có cái nhìn tổng quát hơn về

rủi ro và biến động của giá cổ phiếu để đưa ra các dự báo cũng như phòng ngừa cho

các hoạt động đầu tư trên thị trường.

Xuất phát từ những lý do trên, tác giả đã chọn đề tài “ Phân tích mối quan hệ giữa

các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trƣờng chứng khoán Việt Nam – Sử dụng mô

hình tự hồi quy Vector” để nghiên cứu và làm luận văn tốt nghiệp thạc sĩ của

mình.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài chủ yếu làm sảng tỏ những tác động của các nhân tố

kinh tế vĩ mô tới thị trường chứng khoản Việt Nam và đo lường mức độ tác động

của các nhân tố kinh tế vĩ mô tới chỉ số giá chứng khoán của thị trường chứng

khoán Việt Nam.

Để đạt được mục tiêu trên, nghiên cứu sẽ tập trung phân tích để trả lời các câu hỏi

- Thứ nhất, xác định xem liệu có tồn tại mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế

vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán của TTCK Việt Nam hay không?

- Thứ hai, trong trường hợp có tồn tại mối quan hệ thì nhân tố vĩ mô nào có

ảnh hưởng lớn nhất đến chỉ số giá chứng khoán và mức độ ảnh hưởng của

chúng ra sao?

Đề tài nghiên cứu mang lại một số ý nghĩa về mặt lý thuyết và thực tiễn không chỉ

đối với các nhà hoạch định Chính sách mà nó còn có ích cho các học giả quan tâm

tới vấn đề này, cụ thể:

- Đối với nhà điều hành chính sách: hiểu được mối quan hệ giữa các nhân tố kinh

tế vĩ mô và TTCK giúp họ đưa ra những chính sách vĩ mô thích hợp để quản lý

thị trường một cách hiệu quả.

- Đối với các học giả: kết quả của bài nghiên cứu có thể dùng làm tài liệu tham

khảo có ích cho những học giả muốn nghiên cứu mối quan hệ này trên thị

trường chứng khoán Việt Nam.

Bố cục của đề tài được chia làm 2 chương:

- Chƣơng 1: Những bằng chứng thực nghiệm về ảnh hưởng của các nhân tố kinh

tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán.

- Chƣơng 2: Phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường

chứng khoán Việt Nam.

CHƢƠNG 1

NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ

ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ

MÔ TỚI CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN

1.1 Các nhân tố kinh tế vĩ mô và ảnh hƣởng của chúng tới thị trƣờng chứng

khoán

Trên thực tế có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng tới giá của cổ phiếu. Tuy nhiên, Việt

Nam là một quốc gia đang phát triển, có nền kinh tế hội nhập với khu vực và thế

giới chưa sâu. Do đó, trong bài nghiên cứu của mình tác giả tập trung nhiều hơn

vào những tác động từ các nhân tố mang tính nội tại của nền kinh tế như: Lãi

suất, tỷ lệ lạm phát, cung tiền mở rộng (M2) và chỉ số sản xuất công nghiệp.

Ngoài ra, một số nhân tố khác chịu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài như: tỷ

giá hối đoái, giá dầu và giá vàng thế giới cũng được đưa vào mô hình để xem

xét, đánh giá. Sau đây, chúng ta sẽ xem xét cơ chế tác động của các nhân tố trên

đến thị trường chứng khoán. Bên cạnh đó, phần này cũng trình bày cụ thể những

tác giả nào đã từng nghiên cứu mối quan hệ của các nhân tố kinh tế vĩ mô này

với thị trường chứng khoán để xem xét liệu các nhân tố kinh tế vĩ mô này có ảnh

hưởng tới thị trường chứng khoán hay không, nếu có ảnh hưởng thì ảnh hưởng

nghịch biến hay đồng biến.

1.1.1 Lãi suất

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

phân tán được khi đầu tư vào TTCK. Rủi ro lãi suất nói đến sự không ổn định

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

động trong mức lãi suất chung.

Nguyên nhân cốt lõi của rủi ro lãi suất là sự lên xuống của lãi suất Trái phiếu

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

phí vay vốn không rủi ro. Những thay đổi trong lãi suất trái phiếu Chính Phủ sẽ

làm ảnh hưởng tới toàn bộ hệ thống CK, từ trái phiếu cho đến các loại CP rủi ro

nhất.

Lãi suất trái phiếu Chính phủ cũng thay đổi theo cung cầu trên thị trường. Ví dụ,

khi ngân sách thâm hụt thì Chính phủ sẽ phát hành thêm CK để bù đắp, như vậy

sẽ làm tăng mức cung CK trên thị trường. Các nhà đầu tư tiềm năng sẽ chỉ mua

các trái phiếu này nếu lãi suất cao hơn lãi suất các loại CK khác đang được lưu

hành. Do lãi suất trái phiếu Chính phủ tăng, nó sẽ trở nên hấp dẫn hơn và các

loại CK khác sẽ bị kém hấp dẫn đi. Hệ quả là, những nhà đầu tư sẽ mua trái

phiếu Chính Phủ thay vì trái phiếu công ty, và do vậy lãi suất trái phiếu công ty

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

thường và CP ưu đãi giảm xuống như một phản ứng dây chuyền.

Lãi suất chuẩn không chỉ tác động trực tiếp đến giá trái phiếu mà còn có ảnh

hưởng gián tiếp đến giá CP thường theo cơ chế như sau:

- Thứ nhất, lãi suất thấp sẽ không khuyến khích nhà đầu tư gửi tiền vào ngân

hàng và nhà đầu tư có thể vay thêm vốn với chi phí thấp hơn trước. Nhà đầu

tư sẽ phải tìm kiếm các kênh đầu tư khác hấp dẫn hơn, một trong những kênh

đầu tư đó là thị trường chứng khoán. Do đó, thị giá cổ phiếu có thể sẽ tăng

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

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

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

dòng tiền đầu tư trên TTCK và do đó, giá của cổ phiếu sẽ giảm xuống.

- Thứ hai, lãi suất thấp làm cho các công cụ có lãi suất cố định như trái phiếu

sẽ trở nên kém hấp dẫn hơn so với cổ phiếu, nhà đầu tư có thể sẽ chuyển từ

kênh trái phiếu sang kênh cổ phiếu. Dòng tiền chảy vào thị trường cổ phiếu

tăng lên sẽ dẫn tới giá cổ phiếu tăng.

- Thứ ba, do lãi suất là chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp, khi lãi suất tăng

thì chi phí của doanh nghiệp sẽ tăng theo. Khi đó, doanh nghiệp hoặc là sẽ

cắt giảm, hạn chế các khoản đầu tư tăng trưởng hoặc là chấp nhận một mức

chi phí sử dụng vốn bình quân tăng lên và như vậy lợi nhuận của doanh

nghiệp sẽ thấp hơn, dòng tiền trong tương lai cũng sẽ giảm đi. Do đó, giá trị

doanh nghiệp sẽ giảm theo và hệ quả là giá cổ phiếu của doanh nghiệp sẽ đi

xuống.

Tóm lại, lãi suất trên thị trường có mối tương quan nghịch với giá cổ phiếu.

Về thực nghiệm, nhân tố lãi suất là nhân tố được nhiều tác giả lựa chọn khi phân

tích ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán. Cụ

thể: (Gan et al., 2006) khi nghiên cứu tại New Zealand đã phát hiện ra mối quan

hệ nghịch giữa lãi suất với giá cổ phiếu. Kết quả này cũng phù hợp với những

nghiên cứu tại nhiều quốc gia khác như: (Bulmash & Trivoli, 1991) nghiên cứu

tại Mỹ, (Mukherjee & Naka, 1995) đối với Nhật Bản. Nghiên cứu gần đây nhất

của (Tunali, 2010) tại Thổ Nhĩ Kỳ, (Tangjitprom, 2011) tại Thái Lan cũng cho

thấy một mối tương quan nghịch giữa lãi suất và tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu.

1.1.2 Tỷ lệ lạm phát

Lạm phát biểu thị cho sự tăng lên của giá cả hàng hóa, nó được thể hiện thông

qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI). CPI tăng ảnh hưởng đến TTCK và giá cả CP

thông qua các cơ chế sau:

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

xuất. Sự gia tăng chi phí nguyên vật liệu, tiền lương nhân công, chi phí sử

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

nhuận kinh doanh và cổ tức CP bị sụt giảm. CP của doanh nghiệp trở nên

kém hấp dẫn trong mắt nhà đầu tư kéo theo sự sụt giảm trong giá cả CP đang

lưu hành.

- Trong một nền kinh tế khi sức mua của đồng tiền giảm, nhà đầu tư sẽ tiến

hành tái cơ cấu danh mục để bảo toàn vốn và lợi nhuận. Họ sẽ bán ra những

CP “ xấu”, mua vào những CP “tốt” làm thay đổi lượng cung cầu các loại CP

trên thị trường. Qua đó giá CP cũng sẽ thay đổi. Bên cạnh đó, chính sách thắt

chặt tiền tệ của Chính Phủ để kiềm chế lạm phát như tăng lãi suất chiết khấu,

hạn chế tín dụng, tăng cường thu nợ … cũng làm giảm lượng cung tiền cho

TTCK, nhất là đối với các đối tượng đi vay để đầu tư vào CK. Lãi suất chiết

khấu của ngân hàng tăng, các ngân hàng phải tăng lãi suất huy động để hút

thêm tiền gửi trong dân phục vụ cho hoạt động kinh doanh của mình. Lãi

suất ngân hàng hấp dẫn hơn TSSL của CP sẽ hút một lượng vốn từ TTCK

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

động trên đều có tác động làm thay đổi lượng cung – cầu về CP trên thị

trường, qua đó giá cả của các loại CP có sự biến động lớn.

Kinh nghiệm từ TTCK các nước phát triển cho thấy lạm phát và giá cổ phiếu có

tương quan nghịch. Cùng với quan điểm này, (Nelson,1976), (Jaffe &

Mandelker, 1976), (Fama & Schwert, 1977), (Chen et al., 1986) cũng đã nhấn

mạnh đến mối quan hệ nghịch biến giữa lạm phát và giá chứng khoán. Một số

nghiên cứu gần đây của (Humpe & Macmillan, 2007), (Mohammad et al., 2009)

cũng đã chỉ ra rằng lạm phát có tác động nghịch chiều đến giá cổ phiếu. Tuy

nhiên, tại nghiên cứu của (Tunali, 2010) lại cho thấy một mối tương quan thuận

giữa lạm phát và tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu. (Tangjitprom, 2011) lại không tìm

thấy sự liên quan nào giữa lạm phát và tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu trên thị

trường chứng khoán Thái Lan và ông giải thích nguyên nhân có thể là do thời

gian của dữ liệu thu thập là không tương thích với nhau.

1.1.3 Cung tiền mở rộng

Cung tiền tác động đến thị trường chứng khoán thông qua các cơ chế sau:

- Đối với chính sách tiền tệ mở rộng

 M2 gia tăng thể hiện sự mở rộng về chính sách tiền tệ nên nguồn cung

tiền trên thị trường cũng gia tăng. Cả doanh nghiệp và nhà đầu tư có

nhiều cơ hội để tiếp cận nguồn vốn. Doanh nghiệp dễ dàng vay vốn để

mở rộng sản xuất kinh doanh nên khả năng tăng thu nhập cũng tăng lên.

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

Điều này kích thích dòng tiền chảy vào TTCK làm tăng giá chứng khoán.

 Mặt khác khi M2 tăng, lãi suất trên thị trường tiền tệ sẽ giảm. Theo

nguyên tắc bình thông nhau giữa thị trường tiền tệ và thị trường vốn,

lượng tiền nhàn rỗi sẽ dịch chuyển từ thị trường tiền tệ sang thị trường

chứng khoán để nhận được tỉ suất sinh lợi cao.

- Chính sách thắt chặt tiền tệ:

 Khi cung tiền giảm, lãi suất trên thị trường sẽ tăng. Điều này sẽ dẫn tới:

làm giảm giá của chứng khoán do làm tăng lãi suất chiết khấu trong các

mô hình định giá chứng khoán; làm cho các chứng khoán có thu nhập cố

định (trái phiếu) hấp dẫn hơn, làm giảm tính thanh khoản của cổ phiếu;

làm giảm xu hướng vay mượn để đầu tư vào chứng khoán; làm tăng chi

phí vận hành doanh nghiệp do đó ảnh hưởng đến lợi nhuận công ty.

Những hệ quả trên sẽ dẫn tới dòng tiền chảy vào chứng khoán sẽ ít và

làm giảm giá chứng khoán.

Như vậy, khi cung tiền tăng lên sẽ có tác động làm tăng giá chứng khoán và

ngược lại. Mối tương quan thuận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của

(Mukherjee & Naka, 1995), (Maysami & Koh, 2000), (Ibrahim & Yusoff, 2001)

và (Tunali, 2010). Tuy nhiên, một số các nghiên cứu của các tác giả khác lại cho

những kết quả không giống như trên. (Humpe & Macmillan, 2007) khi nghiên

cứu mối quan hệ giữa cung tiền và giá chứng khoán đã cho kết quả như sau:

- Tại thị trường Mỹ: trong dài hạn mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu

có sự tương quan thuận nhưng không đáng kể.

- Tại thị trường Nhật: cung tiền và giá cổ phiếu lại có mối tương quan nghịch.

Cùng kết quả như trên, (Mohammad et al., 2009) khi nghiên cứu tại sở giao dịch

chứng khoán Karachi – Pakistan đã cho thấy cung tiền và giá cổ phiếu tồn tại

một mối tương quan nghịch.

1.1.4 Chỉ số sản xuất công nghiệp

Chỉ số sản xuất công nghiệp được sử dụng như một thuớc đo về mức độ hoạt

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

hiệu cho phát triển kinh tế. Theo (Tainer, 1993) chỉ số này luôn đi theo chu kỳ

kinh tế, nó tăng trong thời kỳ phục hồi, bùng nổ kinh tế và giảm trong giai đoạn

suy thoái. Trong thực tế, cũng đã có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ của chỉ số

sản xuất công nghiệp đến thị trường chứng khoán. Cụ thể như: (Fama, 1990) và

(Geske & Roll, 1983) đã cho thấy một mối quan hệ đồng biến giữa sản xuất

công nghiệp và dòng tiền kỳ vọng trong tương lai.

Các phát hiện của (Chen et al., 1986) khi thực hiện nghiên cứu tại TTCK Mỹ đã

chỉ ra rằng tăng trưởng sản xuất công nghiệp trong tương lai là một nhân tố quan

trọng giúp giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, và kết quả còn cho thấy

có một mối quan hệ đồng biến giữa các biến kinh tế thực và giá cả cổ phiếu.

Trước đó, (Fama, 1981) cũng có cùng quan điểm như trên, đã phát hiện ra mối

quan hệ mạnh mẽ giữa tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiệp và tỷ suất sinh

lợi của chứng khoán

(Mohammad et al., 2009) khi nghiên cứu thực nghiệm tại Pakistan đã cho kết

quả là chỉ số sản xuất công nghiệp có mối tương quan dương với giá chứng

khoán. Kết quả này cũng tương tự với nghiên cứu của (Tunali, 2010) tại Thổ

Nhĩ Kỳ.

1.1.5 Tỷ giá hối đoái

Tác động của tỷ giá đến giá chứng khoán đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà

kinh tế học, các nhà làm chính sách và nhà đầu tư trong một thời gian dài. Trong

nền kinh tế toàn cầu hóa hiện nay, có rất ít các rào cản dòng vốn, do đó tạo nhiều

cơ hội đầu tư cho các tập đoàn đa quốc gia. Các doanh nghiệp hoạt động trong

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

chuyển đổi, và nhạy cảm giao dịch đối với rủi ro tỷ giá. Do đó, nhu cầu tìm hiểu

mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán để phòng ngừa cho rủi ro danh mục

ngày càng được quan tâm nhiều hơn. Phần lớn các nghiên cứu xem xét mối quan

hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá được thực hiện ở các nước đang phát triển và

đã phát triển.

Rõ ràng, những thay đổi của tỷ giá có thể:

- Tác động đến dòng tiền tương lai bằng cách thay đổi lợi ích và điều kiện

cạnh tranh của công ty trong thị trường sản phẩm và thị trường nhân tố.

- Làm thay đổi giá trị tiền tệ nội tệ của dòng tiền từ hoạt động nước ngoài.

- Kết quả sẽ đưa đến lời hoặc lỗ khi các tài sản và nợ ngắn hạn của các công ty

con ở nước ngoài được chuyển đổi sang đồng tiền nội tệ.

Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá được xem xét bởi nhiều tác giả

trong ba thập niên qua nhưng lại cho thấy nhiều kết quả khác nhau và trong vài

trường hợp, kết quả lại không đáng tin cậy. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và

thu nhập từ chứng khoán có thể là đồng biến hay nghịch biến phụ thuộc xem

nước đó là trội về xuất khẩu hay trội về nhập khẩu. Cụ thể:

- Khi đồng nội tệ yếu đi (tỷ giá giữa đồng nội tệ và ngoại tệ tăng lên) thì hàng

hóa trong nước rẻ hơn một cách tương đối so với hàng hóa ở nước ngoài, dẫn

đến xuất khẩu cao hơn đồng thời doanh nghiệp có lợi nhuận cao từ hoạt động

kinh doanh làm cho giá chứng khoán cao hơn trong ngắn hạn. Tiêu biểu cho

trường phái này là Dornbusch và Fischer, hai ông tranh luận rằng tỷ giá hối

đoái ảnh huởng đến tính cạnh tranh của doanh nghiệp.

- Một quốc gia chuyên xuất khẩu, sẽ tạo áp lực tăng giá nội tệ, làm cho tính

cạnh tranh của xuất khẩu giảm, tạo một ảnh hưởng âm lên giá cả chứng

khoán.

- Còn đối với một quốc gia nhập khẩu, một sụt giảm trong tỷ giá hối đoái (hay

nội tệ lên giá) lại làm giảm chi phí yếu tố đầu vào tạo ra ảnh hưởng dương

lên giá chứng khoán. Mối quan hệ này cũng được đề cập trong bài nghiên

cứu của (Solnick, 1987). Ông cho rằng một sự tăng giá đồng tiền nội tệ là

một tin xấu cho các công ty nội địa, bởi vì nó sẽ làm giảm khả năng cạnh

tranh của hàng xuất khẩu, trong khi đó một sự giảm giá đồng tiền thì nâng

cao khả năng cạnh tranh của công ty trong ngắn hạn.

Lý thuyết danh mục đầu tư của Markowitz lại cho rằng danh mục đầu tư cần

phải được xem xét lại khi tỷ giá hối đoái tăng hay giảm. Chẳng hạn, một sự sụt

giá của VND sẽ dẫn đến việc một danh mục đầu tư của nước ngoài chuyển từ

các tài sản nội địa, chẳng hạn chứng khoán, sang các tài sản bên ngoài do sự

giảm giá đồng tiền đã làm giảm thu nhập của các nhà đầu tư nuớc ngoài khi

những dòng tiền này được chuyển đổi sang đồng tiền chính quốc, sự rút lui của

các nhà đầu tư nước ngoài có thể gây ra một sụt giảm trong giá chứng khoán.

Tuy nhiên, đối với các nhà đầu tư trong nước, sự giảm giá của VND làm cho

chứng khoán nước ngoài trở nên mắc, tạo ra một hiệu ứng thay thế sang các tài

sản nội địa, do đó, làm tăng giá chứng khoán.

Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu đã được

nhiều tác giả nghiên cứu. Kết quả một số các nghiên cứu như sau: (Bahmani-

Oskooeea & Sohrabianb, 1992) cho kết quả nghiên cứu là không tồn tại mối liên

hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và tỷ giá ở Mỹ, tuy nhiên, họ phát hiện có một

mối quan hệ ngắn hạn giữa hai biến số này thông qua kiểm định nhân quả

Granger. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của (Nieh & Lee, 2001) tại

các nước G7. (Ong & Izan, 1999) lại tìm thấy một mối liên hệ yếu giữa tỷ giá và

giá chứng khoán Úc cũng như ở các nước G7. (Tabak, 2006), (Tunali, 2010),

(Tangjitprom, 2011) đều cho thấy có một mối tương quan nghịch biến giữa giá

chứng khoán và tỷ giá.

1.1.6 Giá dầu thế giới

Là một hàng hóa đầu vào quan trọng của các ngành sản suất, việc tăng giá dầu

sẽ có những ảnh hưởng nhất định tới việc tăng chi phí của các doanh nghiệp và

nền kinh tế. Về mặt lý thuyết, việc tăng giá xăng sẽ tiếp tục tạo áp lực lên lạm

phát và do đó làm giảm kỳ vọng về việc giảm lãi suất trong thời gian tới. Ngoài

ra, chi phí đầu vào của các ngành kinh tế tăng lên sẽ ảnh hưởng tới việc mở rộng

đầu tư của các doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng trong tương lai sẽ bị giảm

xuống và dẫn tới giá trị doanh nghiệp dự kiến cũng giảm theo. Những tác động

này sẽ dẫn tới sự sụt giảm trong giá cổ phiếu. Tuy nhiên, nếu đứng ở góc độ các

doanh nghiệp hoạt động khai thác dầu mỏ và các hoạt động dịch vụ liên quan thì

việc tăng giá dầu sẽ làm tăng lợi nhuận cho công ty. Do đó, mức độ tác động

trong thay đổi giá dầu tới các doanh nghiệp và nền kinh tế còn phụ thuộc vào

đặc thù cụ thể của từng doanh nghiệp và nền kinh tế.

Trên thực tế, kể từ sau khi nhà kinh tế học Hamilton đưa ra các bằng chứng cho

thấy một sự gia tăng của giá dầu là nguyên nhân của hầu hết các cuộc suy thoái

kể từ sau khi chiến tranh thế giới thứ 2 thì có hàng loạt các nghiên cứu đã kiểm

định mối quan hệ vĩ mô của giá dầu đến nền kinh tế (trong đó có những nghiên

cứu thực hiện cụ thể ở thị trường chứng khoán). (Jones & Kaul, 1996) kiểm tra

ảnh hưởng của giá dầu lên thu nhập chứng khoán ở Mỹ trong giai đoạn năm

1947-1991, Canada từ năm 1960-1991, Nhật từ năm 1970-1991 và Anh từ năm

1962-1981bằng phương pháp sử dụng mô hình hồi quy đơn giản. Kết quả phát

hiện ra rằng giá dầu có tác động trái chiều lên thu nhập chứng khoán ở tất cả các

quốc gia.

(Gan et al., 2006) lại cho rằng khi giá dầu tăng lên sẽ mang lại lợi nhuận cho

một số quốc gia mà sản phẩm xuất khẩu của những nước này là dầu thô hoặc sản

phẩm chế biến từ dầu thô. Vì vậy, sẽ có mối tương quan thuận giữa giá dầu với

giá chứng khoán ở các nước xuất khẩu dầu thô. Ngược lại, sẽ có mối quan hệ

nghịch ở những nước nhập khẩu dầu thô.

(Goswami & Jung, 1997) đã cho thấy tại Hàn Quốc (nền kinh tế nhỏ, mở và

nhập khẩu dầu thô) tồn tại một mối tương quan nghịch giữa giá dầu với cổ

phiếu. (Brahmasrene & Jiranyakul, 2007) cũng đưa ra nhận định tương tự khi

nghiên cứu tại Thái Lan. Tuy nhiên, (Tunali, 2010) khi nghiên cứu tại Thổ Nhĩ

Kỳ (nước nhập khẩu dầu thô) lại cho kết quả ngược lại, giá dầu thô có mối quan

hệ đồng biến với giá cổ phiếu.

1.1.7 Giá vàng

Các nhà đầu tư thường đầu tư vàng, cả trực tiếp và gián tiếp để phòng ngừa rủi

ro. Thị trường vàng trong lịch sử thuờng được xem là “nơi tránh bão” giúp tránh

thiệt hại xảy ra trong thời kỳ lạm phát, bất ổn xã hội, và chiến tranh - các thời kỳ

mà giá cổ phiếu luôn luôn sụt giảm. Trong các cuộc khủng hoảng như thế này,

giá vàng tăng mạnh khi giá chứng khoán sụt giảm. Nhiều nghiên cứu đưa kết

quả cho thấy có một mối quan nghịch biến của vàng với giá cổ phiếu và mối

quan hệ này có xu hướng thay đổi theo thời gian. Điển hình như (Hondroyiannis

& Papapetrou, 2001), các ông tìm thấy một mối quan hệ giữa giá vàng và cổ

phiếu khai thác vàng. Các nghiên cứu tại Thổ Nhĩ Kỳ của (Bujuksalvarci, 2010)

cho thấy giá vàng không có ảnh hưởng đáng kể nào đến chỉ số chứng khoán ISE.

Ngược lại với quan điểm này, nghiên cứu của (Tunali, 2010) trên thị trường

chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ lại cho thấy tồn tại mối tương quan nghịch giữa giá

vàng và tỉ suất sinh lợi của chứng khoán.

1.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô

và chỉ số giá chứng khoán

Phần này sẽ trình bày các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa các nhân

tố kinh tế và chỉ số giá chứng khoán của các nước trên thế giới (đặc biệt ở các

nước mới nổi) và Việt Nam. Khác với phần 1.1, phần này sẽ trình bày tổng thể

một bài nghiên cứu như: tác giả sử dụng mô hình gì, các phương pháp định

lượng gì để nghiên cứu, các nhân tố kinh tế vĩ mô nào được tác giả lựa chọn để

phân tích và nghiên cứu cho kết quả như thế nào?

1.2.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế

vĩ mô và biến động của giá chứng khoán. Điển hình như nghiên cứu của

(Nelson, 1976), (Jaffe & Mandelker, 1976), (Fama & Schwert, 1977). Các tác

giả này đã phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô với TTCK Mỹ

trong giai đoạn từ năm 1953 đến 1974 và kết luận rằng các biến số kinh tế vĩ mô

có ảnh hưởng đến thu nhập và giá cổ phiếu. Xuất hiện tiếp theo đó là một nghiên

cứu về TTCK Mỹ của (Ross, 1976), công trình này đã đưa ảnh hưởng của các

lực vĩ mô vào một khung lý thuyết tổng thể dựa trên lý thuyết kinh doanh chênh

lệch giá APT. Sau đó, (Chen et al., 1986) đã đưa ra cái nhìn đầu tiên về tác động

của các lực kinh tế lên tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu mà cụ thể là tác động lên lãi

suất chiết khấu, khả năng tạo ra dòng tiền của doanh nghiệp và chính sách thanh

toán cổ tức trong tương lai. Công trình đã củng cố niềm tin rằng có tồn tại một

mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa giá chứng khoán và các biến số vĩ mô

như: sản xuất công nghiệp, phần bù rủi ro, lãi suất thị trường, lạm phát dự kiến

và ngoài dự kiến,... Bài nghiên cứu này được xem là một trong những nghiên

cứu có giá trị tham khảo tới hiện nay.

Dựa trên những lý thuyết mang tính tiền đề và kết quả nghiên cứu thực nghiệm

tại Mỹ trước đây, rất nhiều tác giả cũng kiểm định về mối quan hệ giữa biến

động chỉ số thị trường chứng khoán trước sự điều chỉnh của các biến số kinh tế

vĩ mô. Hầu hết các bài nghiên cứu là ở thị trường các nước phát triển. Về sau,

các nhà học thuật bắt đầu chuyển sự chú ý sang các quốc gia đang phát triển và

những thị trường chứng khoán mới nổi như: Thổ Nhĩ Kỳ, Singapore, Malaysia,

Thái Lan, … Sau đây, chúng ta sẽ xem xét chi tiết một số bài nghiên cứu tại một

số thị trường chứng khoán mới nổi:

Tại Thổ Nhĩ Kỳ

 (Tunali, 2010): đã sử dụng mô hình Var để nghiên cứu mối quan hệ giữa

11 nhân tố kinh tế vĩ mô (Chỉ số trung bình công nghiệp Down Jones, Tỷ

giá hối đoái, Lãi suất tiền gửi kỳ hạn 1 tháng, Giá vàng, Chỉ số sản xuất

công nghiệp, Chỉ số giá sản xuất, Giá dầu thô thế giới, Tổng lượng tín

dụng, Cung tiền, Dự trữ ngoại hối ròng, Nhập khẩu ) và tỉ suất sinh lợi thị

trường chứng khoán Istanbul (SRISEI-100) trong giai đoạn từ 01/2002

đến 08/2008 (dữ liệu tháng). Kết quả nghiên cứu như sau:

- Bằng cách thực hiện kiểm định đồng liên kết Johansen và Juselius để

đo lường mối quan hệ trong dài hạn giữa 2 biến và giữa tất cả các biến

đã cho thấy kết quả: có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tỉ suất sinh

lợi thị trường và các biến còn lại trong mô hình.

- Sử dụng kiểm định nhân quả Granger để kiểm tra mối quan hệ nhân

quả giữa từng cặp biến đã cho kết quả:

 Tồn tại quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỉ suất sinh lợi thị trường

và chỉ số trung bình công nghiệp; tỉ suất sinh lợi thị trường và chỉ

số sản xuất công nghiệp.

 Tồn tại quan hệ nhân quả một chiều từ tỷ giá hối đoái, giá dầu thô

thế giới, cung tiền, nhập khẩu, tổng lượng tín dụng đến tỉ suất sinh

lợi thị trường.

 Tồn tại quan hệ nhân quả một chiều từ tỉ suất sinh lợi thị trường

đến chỉ số giá sản xuất.

- Theo kết quả kiểm định mô hình Var:

 Các biến tỷ giá hối đoái, giá vàng, lãi suất tiền gửi kỳ hạn 1 tháng

có mối tương quan nghịch với tỉ suất sinh lợi thị trường.

 Các biến: chỉ số sản xuất công nghiệp, tổng lượng tín dụng, nhập

khẩu, cung tiền, dự trữ ngoại hối ròng, giá dầu thô thế giới, chỉ số

trung bình công nghiệp có mối tương quan thuận với tỉ suất sinh

lợi thị trường.

- Theo kết quả phân tích phân rã phương sai: nhằm xác định lượng

thông tin của mỗi biến kinh tế vĩ mô góp phần vào việc giải thích sự

biến động của tỉ suất sinh lợi trong mô hình Var.

 Trong ngắn hạn (2 tháng): tỉ suất sinh lợi thị trường chịu ảnh

hưởng rất lớn từ những cú sốc do chính nó tạo ra, tiếp theo là nhân

tố tổng lượng tín dụng.

 Trong thời gian dài hơn (10 tháng): tỉ suất sinh lợi thị trường cũng

chịu ảnh hưởng lớn từ cú sốc do chính nó tạo ra, tiếp đến là các

nhân tố tác động bên ngoài, mức độ ảnh hưởng lần lượt như sau:

tổng lượng tín dụng, chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số trung bình

công nghiệp Dow Jones, cung tiền, chỉ số giá sản xuất, giá vàng,

lãi suất tiền gửi kỳ hạn 1T, dự trữ ngoại hối ròng, giá dầu thô thế

giới.

 (Acikalin et al., 2008): cũng đã nghiên cứu mối quan hệ giữa các nhân tố

kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán Istanbul (ISE). Kết quả cho thấy

cả GDP, tỷ giá, lãi suất và số dư tài khoản hiện thời đều tồn tại mối tương

quan cân bằng dài hạn với ISE. Hơn thế, GDP, tỷ giá và số dư tài khoản

hiện thời còn tác động nghịch chiều lên những thay đổi của ISE và ISE

thì có sự tác động ngược lại với lãi suất.

Tại Thái Lan

 (Tangjitprom, 2011): Bài nghiên cứu của tác giả chủ yếu xem xét tầm

quan trọng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán

Thái Lan. Bốn biến kinh tế vĩ mô được sử dụng để nghiên cứu là: Tỷ lệ

thất nghiệp, lãi suất, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái. Tỉ suất sinh lợi thị

trường là nhân tố đại diện cho thị trường chứng khoán. Dữ liệu của các

nhân tố kinh tế vĩ mô và tỉ suất sinh lợi thị trường được thu thập theo

tháng trong thời kỳ từ tháng 01/2001 đến tháng 12/2010. Tác giả đã sử

dụng mô hình hồi quy để đo lường mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế

vĩ mô và tỷ suất sinh lợi thị trường. Kết quả của phân tích hồi quy cho

thấy:

- Chỉ có 2 nhân tố là có ảnh hưởng đáng kể tới tỉ suất sinh lợi của thị

trường, đó là lãi suất và tỷ giá hối đoái. Hai nhân tố này có mối tương

quan nghịch với tỉ suất sinh lợi của thị trường. Tỷ lệ thất nghiệp và tỷ

lệ lạm phát không giải thích được cho những thay đổi của tỉ suất sinh

lợi thị trường. Điều này có thể là do trong thực tế đã có 1 độ trễ trước

khi các dữ liệu được thu thập. Các dữ liệu của tỉ suất sinh lợi thị

trường, lãi suất và tỷ giá hối đoái được công bố hàng ngày, nhưng dữ

liệu của tỷ lệ lạm phát hay tỷ lệ thất nghiệp không có sẵn mà phải chờ

cho tới khi các cơ quan chức năng công bố (Ở Thái Lan, các số liệu

này thường được công bố chậm sau khoảng 2 tháng). Chính vì thế, tác

giả đã sử dụng mô hình hồi quy mới với dữ liệu của tỷ lệ thất nghiệp

và tỷ lệ lạm phát có độ trễ là 2 tháng. Kết quả của mô hình hồi quy

mới này là tất cả 4 nhân tố đều có ảnh hưởng tới tỉ suất sinh lợi thị

trường ở cùng mức ý nghĩa là 5%. Theo đó, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất

và tỷ giá hối đoái có mối tương quan nghịch với tỉ suất sinh lợi của thị

trường, còn tỷ lệ lạm phát thì lại có mối tương quan thuận.

- Sử dụng kiểm định nhân quả Granger để kiểm tra mối nhân quả giữa

các biến. Kết quả là: chỉ có tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất có thể dự báo

cho tỉ suất sinh lợi thị trường trong tương lai, trong khi đó tỉ suất sinh

lợi thị trường có thể dự báo cho hầu hết các biến vĩ mô trong tương lai

(ngoại trừ tỷ lệ thất nghiệp).

- Bằng phương pháp phân tích phương sai phân rã cho thấy: Lãi suất là

biến quan trọng nhất để giải thích những thay đổi trong TSSL của cổ

phiếu. Tuy nhiên, một điều đáng lưu ý là: hầu hết các nhân tố kinh tế

vĩ mô ít có giá trị trong việc giải thích biến động của tỉ suất sinh lợi cổ

phiếu. Hơn thế nữa, kết quả của phân tích mối quan hệ nhân quả cũng

cho thấy các biến kinh tế vĩ mô ít quan trọng trong việc dự báo những

thay đổi của tỉ suất sinh lợi cổ phiếu trong tương lai. Ngược lại, tỉ suất

sinh lợi của cổ phiếu rất hữu dụng trong việc dự báo các điều kiện

kinh tế vĩ mô trong tương lai.

Từ những kết quả trên, tác giả đưa ra nhận định: Thay đổi của thị trường

chứng khoán là chỉ báo hàng đầu của nền kinh tế. Điều này phù hợp với

thực tế là các báo cáo do Ngân hàng Thái Lan đưa ra đều sử dụng chỉ số

SET (chỉ số chứng khoán Thái Lan) như là một trong những chỉ báo kinh

tế hàng đầu.

 (Islam et al., 2004): đã sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định

Dickey – Fuller bổ sung, kiểm định Engle – Granger, đồng liên kết và mô

hình đa nhân tố để chứng minh mối quan hệ dài hạn giữa các nhân tố kinh

tế vĩ mô và giá chứng khoán (với dữ liệu từ 1992 – 2001). Kết quả của

mô hình đa nhân tố cho thấy: trong dài hạn tồn tại một mối quan hệ

dương đáng kể giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái, tỉ số P/E và vốn hóa thị

trường với chỉ số thị trường chứng khoán Thái Lan. Trong khi đó, giá trái

phiếu chính phủ và chỉ số giá tiêu dùng lại có tác động ngược đối với giá

cổ phiếu. Kết quả này có vẻ không phù hợp với kết quả của tác giả

Nopphon Tangjitprom vừa trình bày ở trên.

Tại Malaysia

 (Ibrahim & Yusoff, 2001): sử dụng mô hình tự hồi quy Vector Var và

kiểm định đồng liên kết Johansen đã cho thấy: giá chứng khoán chịu tác

động nhiều hơn từ những thay đổi của các nhân tố mang tính nội địa (điển

hình là cung tiền). Trong ngắn hạn, cung tiền có tương quan dương đối

với giá chứng khoán, tuy nhiên lại tác động ngược chiều khi xét trong dài

hạn. Nhân tố sản xuất công nghiệp và lạm phát thì có mối tương quan

thuận với giá chứng khoán trong dài hạn.

 (Mohammad et al., 2009): đã nghiên cứu mối quan hệ nhân quả trong

ngắn hạn và dài hạn giữa chỉ số chứng khoán của TTCK Maylaysia (được

đo lường bởi Kuala Lumpur Composite Index – KLCI) và các nhân tố

kinh tế vĩ mô như: tỷ lệ lạm phát, cung tiền và tỷ giá hối đoái danh nghĩa

trong hai giai đoạn: giai đoạn trước khủng hoảng từ năm 1987-1995 và

giai đoạn sau khủng hoảng từ năm 1999-2007 với chuỗi dữ liệu theo

tháng. Bằng kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết và sử

dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) đã cho kết quả: tồn tại mối quan

hệ dài hạn giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và giá của cổ phiếu. Kết quả

nghiên cứu cũng cho thấy nhân tố lạm phát có mối tương quan thuận với

giá cổ phiếu ở cả hai giai đoạn; cung tiền lại có mối tương quan nghịch ở

cả hai giai đoạn. Riêng đối với tỷ giá hối đoái, trong giai đoạn trước

khủng hoảng: một sự mất giá trong đồng nội tệ (tỷ giá hối đoái tăng) sẽ

làm tăng giá cổ phiếu. Trong khi đó, giai đoạn sau khủng hoảng lại có kết

quả ngược lại: khi tỷ giá hối đoái tăng sẽ làm giảm giá cổ phiếu. Trong

thực tế, tỷ giá hối đoái có mối tương quan đồng biến hay nghịch biến lên

giá cổ phiếu là phụ thuộc vào đặc tính của nền kinh tế.

Tại Đài Loan

 (Singh et al., 2011): Phương pháp hồi quy tuyến tính được các tác giả sử

dụng để đo lường ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô như: tỷ lệ thất

nghiệp, tỷ giá hối đoái, GDP, lạm phát và cung tiền đến tỉ suất sinh lợi

chứng khoán tại Đài Loan trong giai đoạn từ 01/2003 đến 12/2008. Bài

nghiên cứu của tác giả chủ yếu phân tích theo 1 danh mục cổ phiếu hơn là

với từng cổ phiếu riêng lẻ. Một danh mục cổ phiếu bao gồm 4 tiêu chí

sau: vốn hóa thị trường, hệ số P/E, P/B và tỉ suất sinh lợi. Kết quả thực

nghiệm cho thấy rằng: tỷ giá hối đoái và GDP có ảnh hưởng lớn đến tỉ

suất sinh lợi của các công ty niêm yết trên thị trường, trong khi đó tỷ lệ

lạm phát chỉ có ảnh hưởng đáng kể đến danh mục bao gồm các công ty

nhỏ (tính theo hệ số P/B). Mặt khác, tỷ lệ thất nghiệp và cung tiền lại

không có bất kỳ ảnh hưởng nào tới tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu.

Tại Singapore

 (Mookerjee & Yu, 1997): Các tác giả đã sử dụng kiểm định đồng liên

kết, nhân quả Granger và phương trình dự báo để tìm kiếm sự liên hệ

giữa chỉ số thị trường chứng khoán Singapore và bốn biến kinh tế vĩ mô

gồm cung tiền cơ sở (M1), cung tiền mở rộng (M2), tỷ giá hối đoái danh

nghĩa và dự trữ ngoại hối (dữ liệu tháng từ 10/1984-04/1993). Kết quả

cho thấy rằng tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa M1, M2 và dự

trữ ngoại hối với giá cổ phiếu, ngoại trừ nhân tố tỷ giá hối đoái. Bài

nghiên cứu cũng cho thấy tồn tại mối quan hệ trong ngắn hạn giữa thị

trường chứng khoán Singapore và 4 biến kính tế vĩ mô.

Tại Hàn Quốc

 (Goswami & Jung, 1997): đã nghiên cứu mối quan hệ động trong ngắn

hạn và cân bằng dài hạn giữa 9 biến số kinh tế vĩ mô với chỉ số KOSPI

(Korea Composite Stock Price Index) bằng dữ liệu tháng từ 1/1980 đến

6/1996). Kết quả nghiên cứu cho thấy: các nhân tố như sản xuất công

nghiệp, tỷ lệ lạm phát và lãi suất ngắn hạn có quan hệ đồng biến với giá

chứng khoán tại Hàn Quốc. Trong khi đó, lãi suất dài hạn và giá dầu thì

có mối quan hệ nghịch biến đến giá chứng khoán.

Tại các quốc gia khác

 (Gan et al., 2006): đã kiểm định tác động của các biến như lạm phát, tỷ

giá hối đoái, lãi suất ngắn hạn, lãi suất dài hạn, tăng trưởng kinh tế, cung

tiền M1 đến chỉ số giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán New

Zealand (NZSE40). Kết quả cho thấy có mối quan hệ giữa các biến kinh

tế vĩ mô như lãi suất ngắn hạn, cung tiền và tăng trưởng kinh tế với chỉ số

giá chứng khoán NZSE40 giai đoạn 1990- 2003.

 (Mohammad et al., 2009): đã nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố vĩ

mô đến thị trường chứng khoán Karachi. Trong nghiên cứu này, tác giả

sử dụng số liệu hàng quý để quan sát các nhân tố: tỷ giá hối đoái, dự trữ

ngoại hối, chỉ số sản xuất công nghiệp, chi tiêu tổng tài sản cố định, cung

tiền M2 và chỉ số giá bán buôn tác động đến chỉ số giá chứng khoán

Karachi (Karachi Stock Exchange – KSE) trong giai đoạn từ năm 1986-

2008. Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số sản xuất công nghiệp, dự trữ

ngoại hối, chỉ số giá bán buôn có tác động cùng chiều lên chỉ số giá

chứng khoán. Trong khi đó, tỷ giá hối đoái, chi tiêu tổng tài sản cố định

và cung tiền M2 lại có tác động nghịch chiều. Tất cả các hệ số tương

quan đều có mức ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến chi tiêu tổng tài sản cố

định.

1.2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

(Nguyễn Hữu Tuấn, 2012): tác giả đã thực hiện một phân tích định lượng

đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến số vĩ mô là cung tiền, lãi suất, tỷ

giá, lạm phát và sản xuất công nghiệp đến VN-Index giai đoạn năm 2005-

2011. Kết quả nghiên cứu cho thấy trong dài hạn tồn tại mối tương quan

thuận giữa giá trị sản xuất công nghiệp, cung tiền M2 với VN-Index và

tương quan nghịch giữa chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất và tỷ giá với VN-Index,

trong đó chỉ số giá tiêu dùng có mức tác động mạnh nhất.

Tuy nhiên, ở góc độ thống kê nghiên cứu chỉ chấp nhận mối tương quan giữa

VN-Index với chỉ số giá tiêu dùng và cung tiền M2 với mức ý nghĩa α =

10%, các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Mặt dù có nhiều biến hệ số

tương quan không có ý nghĩa thống kê nhưng xét về dấu và nếu kết hợp với

phân tích mô tả ban đầu thì kết quả mô hình định lượng phù hợp với thực tế

của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn năm 2005-2011.

Bảng 1.1: Tóm tắt các nhân tố kinh tế vĩ mô đã đƣợc sử dụng trong các

nghiên cứu trƣớc

STT Nhân tố kinh tế vĩ

Các nghiên cứu trƣớc đây

mô

(Chen et al., 1986); (Bulmash & Trivoli, 1991); (Mukherjee

& Naka, 1995); (Goswami & Jung, 1997); (Islam et al.,

Lãi suất

2004); (Gan et al., 2006); (Tunali, 2010), (Tangjitprom,

2011);

(Nelson, 1976); (Jaffe & Mandelker, 1976); (Fama &

Schwert, 1977), (Chen et al., 1986); (Goswami & Jung,

Lạm phát (CPI)

1997); (Ibrahim & Yusoff, 2001); (Gan et al., 2006);

(Humpe & Macmillan, 2007); (Islam et al., 2004),

(Mohammad et al., 2009); (Tunali, 2010); (Tangjitprom,

2011); (Singh et al., 2011)

(Mukherjee & Naka, 1995); (Mookerjee & Yu, 1997);

Cung tiền mở rộng

(Maysami & Koh, 2000); (Ibrahim & Yusoff, 2001);

(M2

(Humpe & Macmillan, 2007); (Mohammad et al., 2009);

(Tunali, 2010); (Singh et al., 2011).

(Fama, 1981); (Geske & Roll, 1983); (Chen et al., 1986);

Chỉ số sản xuất công

(Fama, 1990); (Tainer, 1993); (Goswami & Jung, 1997);

nghiệp

Ibrahim và Yusoff (2001); (Mohammad et al., 2009);

(Tunali, 2010).

(Bahmani-Oskooeea & Sohrabianb, 1992); (Mookerjee &

Yu, 1997); (Ong & Izan, 1999); (Nieh & Lee, 2001); (Islam

Tỷ giá hối đoái

et al., 2004); (Tabak, 2006); ); (Mohammad et al., 2009);

(Tunali, 2010), (Tangjitprom, 2011); (Singh et al., 2011).

(Jones & Kaul, 1996); (Gan et al., 2006); (Goswami &

6 Giá dầu

Jung, 1997); (Brahmasrene & Jiranyakul, 2007); (Tunali,

2010).

(Hondroyiannis & Papapetrou, 2001); (Bujuksalvarci,

7 Giá vàng

2010); (Tunali, 2010).

CHƢƠNG 2

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN

TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM

2.1 Dữ liệu nghiên cứu

Chỉ số giá thị trường chứng khoán chịu tác động của nhiều yếu tố trong đó có

các nhân tố kinh tế vĩ mô. Theo nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới, sự

tác động này là khác nhau tùy theo từng thị trường và giai đoạn nghiên cứu. Việt

Nam được xem như là một nền kinh tế mới nổi, thị trường chứng khoán còn non

trẻ nên chỉ số giá chứng khoán nhạy cảm với các biến động của các nhân tố kinh

tế vĩ mô. Để trả lời câu hỏi “Chỉ số giá thị trường chứng khoán Việt Nam chịu

tác động mạnh với biến số vĩ mô nào”, trong chương này tác giả sẽ tiến hành

thực hiện các phân tích định lượng.

Trên cơ sở lý thuyết và những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới, cũng như

để phù hợp với Việt Nam, sự khó khăn trong việc lấy số liệu và năng lực nghiên

cứu, trong đề tài nghiên cứu này tác giả sử dụng các nhân tố kinh tế vĩ mô sau:

Bảng 2.1: Các nhân tố kinh tế vĩ mô sử dụng trong nghiên cứu

Tên biến Ký hiệu Nguồn Dấu kỳ vọng STT

1 Lãi suất IR NHNN -

2 Tỷ lệ lạm phát CPI

IFS GSO - + 3 Cung tiền mở rộng M2

GSO + 4 Chỉ số sản xuất công nghiệp IPI

5 Tỷ giá hối đoái EX NHNN +

6 Giá dầu thô OP Bloomberg

7 Giá vàng GP Bloomberg + =+ -

Chỉ số giá thị trường chứng khoán Việt Nam: sử dụng chỉ số VN-Index làm đại

diện cho chỉ số giá của TTCK Việt Nam. Chỉ số này được tính bằng cách lấy chỉ

số giá đóng cửa hàng tháng của chỉ số VN-Index.

Cách lấy số liệu của các nhân tố vĩ mô:

- Lãi suất: sử dụng lãi suất tiền gửi tiết kiệm 1 tháng, đơn vị tính: (%).

- Tỷ lệ lạm phát: sử dụng chỉ số CPI để đo lường mức độ lạm phát.

- Cung tiền mở rộng: Cung tiền ở đây được chọn là cung tiền M2 (gồm cung

tiền cơ sở và tiền gửi tiết kiệm tại các tổ chức tín dụng), đơn vị tính: triệu

VNĐ

- Chỉ số sản xuất công nghiệp: chỉ số được cung cấp hàng tháng.

- Tỷ giá hối đoái: sử dụng tỷ giá giữa tiền đồng Việt Nam so với đô la Mỹ vì

USD là đồng tiền có mức độ phổ biến nhất trong các hoạt động kinh tế,

thương mại tại thị trường Việt Nam (USD/VNĐ).

- Giá dầu: giá chốt tại thời điểm cuối tháng, đơn vị tính USD/thùng.

- Giá vàng: giá chốt tại thời điểm cuối tháng, đơn vị tính USD/Oz

Trong nghiên cứu này, việc phân tích sẽ được tiến hành trên dữ liệu tháng trong

giai đoạn từ tháng 1/2006 đến tháng 7/2012 với 79 quan sát. Lý do chọn khoảng

thời gian bắt đầu từ năm 2006 là vì:

- Do hạn chế trong việc tiếp cận các số liệu trước đó để có chuỗi dữ liệu đồng

nhất về thời gian giữa các biến vì một số biến như M2, chỉ số sản xuất công

nghiệp tác giả chỉ thu thập được số liệu từ năm 2006 trở đi.

- Ở Việt Nam, thị trường chứng khoán chính thức đi vào hoạt động từ năm

2000, đến cuối năm 2005 mới chỉ có 32 công ty niêm yết trên sàn. Trong 5

năm đầu hoạt động, hàng hóa trên thị trường còn ít, các doanh nghiệp niêm

yết cũng nhỏ, không nổi tiếng nên không hấp dẫn các nhà đầu tư tham gia.

Năm 2006 được coi là năm mang tính chất phát triển “đột phá”, tạo cho thị

trường chứng khoán Việt Nam một diện mạo hoàn toàn mới với hoạt động

giao dịch diễn ra sôi động.

Dữ liệu trong bài nghiên cứu được tổng hợp, thu thập và tính toán từ nhiều

nguồn khác nhau. Để đảm bảo sự chính xác cho chuỗi dữ liệu trong quá trình xử

lý, đa số dữ liệu được lấy trong các báo cáo của các tổ chức uy tín như: GSO

IFS, Bloomberg và NHNN Việt Nam.

Ngoài ra, để tránh những rắc rối liên quan đến vấn đề phương sai của sai số thay

đổi và để chuỗi dữ liệu được ổn định hơn, tất cả các biến đều được chuyển từ dữ

liệu gốc sang dạng logarit (log) trừ nhân tố lãi suất.

2.2 Phƣơng pháp nghiên cứu

Trong bài nghiên cứu này, mô hình tự hồi quy vector (VAR) được sử dụng để

đánh giá xu hướng và mức độ phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian. Có

thể nói đây là một trong những mô hình phổ biến nhất trong nghiên cứu định

lượng các chính sách tiền tệ. Bởi lẽ mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không

đơn thuần chỉ theo một chiều, biến độc lập (biến giải thích) ảnh hưởng lên biến

phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp nó còn có ảnh hưởng ngược lại. Do đó ta

phải xét ảnh hưởng qua lại giữa các biến này cùng một lúc. Mô hình VAR đã

giúp giải quyết được vấn đề này, là mô hình khá linh động và dễ dàng sử dụng

trong phân tích với chuỗi thời gian đa biến (multivariate). Nó là sự mở rộng

thêm mô hình tự hồi quy đơn biến (univariate). Mô hình VAR đặc biệt rất hữu

ích cho việc mô tả những biến động của chuỗi thời gian kinh tế và dự báo. Mô

hình này còn được sử dụng trong việc phân tích chính sách hay kết luận mang

tính cấu trúc. Trong phân tích cấu trúc (structure analysis), một vài giả định về

cấu trúc có tính nguyên nhân của dữ liệu dưới dạng nghiên cứu được áp đặt và

kết quả của những tác động gây ra của các biến động không mong muốn hay

những cách tân của các biến cụ thể trong mô hình được tổng kết lại. Những tác

động thường được tổng kết lại với những công thức đo lường phản ứng đẩy

(impulse reponse) và sai số dự báo trong mô hình phân tích phương sai (variance

decomposition).

Mô hình Var về cấu trúc gồm nhiều phương trình (mô hình hệ phương trình) và

độ trễ (lag) của các biến số. Var là mô hình động của một số biến thời gian.

- Mô hình Var trong phạm vi nghiên cứu của tác giả có dạng như sau:

Yt = A0,t + A1,tYt-1+ …+ Ap,tYt-p + εt

Trong đó:

 Yt là một vector bao gồm: chỉ số giá chứng khoán (VNI), lãi suất (IR), tỷ

lệ lạm phát (CPI), cung tiền mở rộng (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp

(IPI), tỷ giá hối đoái (EX), giá dầu (OP) và giá vàng (GP)

 Ao,t: vector hằng số (hệ số chặn)

 Ai,t : là ma trận hệ số của các thời gian khác nhau (i=1,…,p)

 εt : là ma véc tơ đơn vị thỏa mãn một số điều kiện nhất định

1Tính chất “trễ” trong các mô hình hồi quy định lượng trong kinh tế được hiểu như sau: Khi chúng

ta sử dụng một mô hình hồi quy tương quan nào đó thì thường giả định rằng các biến độc lập tác

động tức thì lên biến phu thuộc và biến phụ thuộc chỉ chịu sự tác động của biến độc lập. Tuy nhiên,

các biến số trong kinh tế thường không đúng, tác động của các biến có thể tức thời, có thể không.

Nguyên nhân có thể do yếu tố tâm lý, sức ỳ của nền kinh tế, định chế,…. Chính vì thế mô hình hồi

quy thông thường dạng

(với t là kỳ thứ t) thường

không chính xác, nên mô hình hồi quy VAR có thêm ký hiệu độ trễ p – VAR(p). Chúng ta phải xác

định p trễ này.

 p: là giá trị trễ 1

- Ưu điểm của mô hình Var

 Đây là phương pháp đơn giản; ta không cần phải lo lắng về việc xác định

các biến nào là biến nội sinh và biến nào là biến ngoại sinh. Tất cả các

biến trong VAR đều là biến nội sinh.

 Phép ước lượng đơn giản, tức là, phương pháp OLS thông thường có thể

được áp dụng cho từng phương trình riêng rẽ.

 Các dự báo tính được bằng phương pháp này, trong nhiều trường hợp, tốt

hơn các dự báo tính được từ các mô hình phương trình đồng thời phức tạp

hơn.

- Nhược điểm của mô hình Var

 Do trọng tâm của mô hình được đặt vào dự báo nên Var ít phù hợp cho

phân tích chính sách.

 Khi xét đến mô hình Var ta phải xét đến tính dừng của các biến trong mô

hình. Yêu cầu đặt ra khi ước lượng mô hình Var là tất cả các biến phải

dừng, nếu trong trường hợp các biến này chưa dừng thì ta phải lấy sai

phân để đảm bảo chuỗi dừng.

 Khó khăn trong việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp. Nếu độ trễ lớn thì hệ

số ta phải ước lượng sẽ khá lớn. Ngoài ra, khó khăn trong việc lựa chọn

khoảng trễ còn thể hiện ở chỗ nếu ta tăng độ dài của trễ sẽ làm cho bậc tự

do giảm, do vậy mà ảnh hưởng đến chất lượng các ước lượng.

- Phương pháp ước lượng mô hình Var:

 Xét tình dừng của các biến trong mô hình. Nếu chuỗi chưa dừng thì phải

sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng.

 Lựa chọn khoảng trễ phù hợp.

 Xem xét mức độ phù hợp của mô hình chạy ra bằng việc kiểm định tính

dừng của phần dư. Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình nhận được

phù hợp với chuỗi thời gian và ngược lại.

 So sánh các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình phù hợp nhất.

2.3 Các bƣớc thực hiện

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

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

- Đầu tiên, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng và

không dừng của các chuỗi thời gian của các biến trong mô hình thực nghiệm

để tránh hiện tượng hồi quy giả trong quá trình phân tích dữ liệu.

- Thứ hai, tác giả thực hiện kiểm định đồng liên kết theo phương pháp phân

tích Johasen để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình

nghiên cứu. Trước khi tiến hành kiểm định đồng liên kết tác giả đã lựa chọn

độ trễ phù hợp cho mô hình.

- Thứ ba, sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xác định xem với một sự

thay đổi của các biến số kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng tới chỉ số giá chứng

khoán trong ngắn hạn hay không.

- Cuối cùng, để kiểm tra lượng thông tin của mỗi nhân tố kinh tế vĩ mô trong

việc giải thích biến động của chỉ số giá chứng khoán và xem xét tính động

trong sự tương tác của chỉ số giá chứng khoán trước những cú sốc từ các biến

số kinh tế vĩ mô, phân tích phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy cũng

được sử dụng.

Các kỹ thuật phân tích đề cập ở trên đều được tác giả thực hiện trên phần mềm

Eviews 6.

2.4 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

2.4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit roots test)

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

xác định thuộc tính dừng của các chuỗi số thời gian của các biến trong mô

hình thực nghiệm. Việc tìm ra chuỗi có tính dừng hay không dừng là một việc

rất cần thiết và quan trọng vì:

- Thứ nhất, một trong những giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển là các

biến độc lập phải phi ngẫu nhiên và có giá trị xác định. Nếu chúng ta ước

lượng mô hình có chuỗi thời gian mà các biến độc lập không dừng, thì khi

đó giả thiết của OLS bị vi phạm và sẽ hạn chế khả năng phân tích nếu

chúng ta áp dụng các phương pháp hồi quy thông thường.

- Thứ hai, khi phân tích chuỗi thời gian không dừng thường cho những kết

quả hồi quy giả mạo.

Trong nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng kiểm định Augmented Dickey –

Fuller (ADF) để kiểm tra tính dừng của các biến. Các giả thiết của kiểm định

như sau:

Ho: Chuỗi không có tính dừng

H1 : Chuỗi có tính dừng

Nếu │tADF │> │tα│ thì bác bỏ giả thiết Ho, tức là chuỗi có tính dừng và ngược

lại.

Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong bài nghiên cứu được thể hiện

ở bảng sau:

Bảng 2.2: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến

Nhân

Tại mức

Sai phân bậc 1

Kết quả

tố vĩ

t (ADF)

P-value

t (ADF)

P-value

mô

VNI -2.769194 0.2131 0.0000 Dừng ở sai phân bậc 1

IR -1.767922 0.7108 0.0000 Dừng ở sai phân bậc 1

CPI -2.925543 0.1605 0.0235 Dừng ở sai phân bậc 1

M2 -6.240340* -7.671756* -3.770969** -9.121950* 0.0000 Dừng ở sai phân bậc 1

IPI -0.563639 -7.118224* 0.9783 0.0000 Dừng ở mức

EX 0.0235 0.3669 0.0000 Dừng ở sai phân bậc 1

OP -9.056176* -6.162029* 0.0000 Dừng ở sai phân bậc 1

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

GP -2.724590 -3.571967** 0.2300 0.0389 Dừng ở mức

Bảng 1 cho thấy, chỉ có nhân tố GP và IPI là dừng ở mức, các nhân tố còn lại

đều dừng ở sai phân bậc 1. Điều này là phù hợp với nhận định của Asteriou

(2007) vì theo ông những dữ liệu kinh tế vĩ mô thường dừng tại sai phân bậc

nhất. Do đó 8 biến nói trên có thể sử dụng để hồi quy mô hình Var.

2.4.2 Xác định độ trễ tối ƣu sử dụng trong mô hình

Trước khi tiến hành kiểm định đồng liên kết để kiểm tra liệu có tồn tại mối

quan hệ dài hạn giữa các biến, chúng ta phải xác định độ trễ phù hợp cho mô

hình. Kết quả kiểm định bước trễ thể hiện qua bảng sau:

Bảng 2.3 Xác định độ trễ tối ƣu sử dụng trong mô hình Var

Lag

LogL

FPE

AIC

SC

HQ

LR

636.6967

5.76e-18

-16.99180

-16.74272

-16.89244

1320.533

1201.335

3.09e-25

-33.74414

-31.50235* -32.84987*

1383.502

97.00617

3.36e-25

-33.71628

-29.48178

-32.02708

1471.149

-28.12817

-31.87127

116.0726*

2.07e-25*

-34.35538*

1532.316

67.77957

3.07e-25

-34.27881

-26.05890

-30.99978

1592.393

53.58201

6.12e-25

-34.17277

-23.96016

-30.09884

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Bảng 2 cho thấy, có tới 3 tiêu chi là LR, FBE và AIC lựa chọn độ trễ là 3 và 2

tiêu chí SC, HQ lựa chọn độ trễ là 1. Trong phân tích chuỗi thời gian, hầu hết

các nghiên cứu hay sử dụng tiêu chuẩn AIC để lựa chọn độ trễ phù hợp cho

mô hình. Do đó, trong bài nghiên cứu này tác giả chọn bước trễ là 3.

2.4.3 Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen

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

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

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

gian không dừng đó được cho là đồng liên kết và có thể được giải thích như là

mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến.

Do đặc điểm của chuỗi dữ liệu mà tác giả thu thập để nghiên cứu có tới 6 biến

là không dừng nên phần này tác giả sẽ kiểm định đồng liên kết để xác định

xem một nhóm các chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không. Tác giả sử

dụng phương pháp Johansen và Juselius (1990) để thực hiện kiểm định giả

thuyết này. Đây là kỹ thuật kiểm định đồng liên kết được sử dụng phổ biến

nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại

của các vec tơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng. Nếu mô

hình có nhiều hơn 2 biến, khi đó có khả năng sẽ có nhiều hơn 1 vector đồng

liên kết, tức là các biến trong mô hình có thể tồn tại vài mối quan hệ cân bằng.

Đối với n biến số ta có thể có tới (n-1) vector đồng liên kết. Trong bài nghiên

cứu của tác giả, có thể tồn tại tới 7 vector đồng liên kết.

Với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê Eviews 6, kết quả cho thấy cả hai kiểm

định mà phương pháp Johansen và Juselius (1990) đưa ra là kiểm định theo

thống kê Trace và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận (maximal

eigenvalue) đều bác bỏ giả thuyết không tồn tại véc tơ đồng liên kết và khẳng

định có tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết của các biến trong mô

hình tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả cụ thể như sau:

Hypothesized

Trace

0.05

Bảng 2.4: Kiểm định Trace

No. of CE(s)

Eigenvalue

Statistic

Critical

Prob.**

None *

0.535023

224.4467

Value 159.5297

0.0000

At most 1 *

0.518464

167.0142

125.6154

0.0000

At most 2 *

0.434461

112.2060

95.75366

0.0023

At most 3

0.293551

69.45781

69.81889

0.0534

At most 4

0.206409

43.39504

47.85613

0.1232

At most 5

0.155924

26.05599

29.79707

0.1270

At most 6

0.113496

13.34252

15.49471

0.1028

At most 7 *

0.055812

4.307261

3.841466

0.0379

Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Bảng 2.5: Kiểm định giá trị riêng cực đại

Max-Eigen

0.05

Hypothesized

Statistic

Critical

Prob.**

0.535023

57.43252

Value 52.36261

0.0139

0.518464

54.80814

46.23142

0.0048

No. of CE(s) Eigenvalue None * At most 1 * At most 2 *

0.434461

42.74821

40.07757

0.0244

At most 3

0.293551

26.06277

33.87687

0.3169

At most 4

0.206409

17.33905

27.58434

0.5510

At most 5 At most 6

0.155924 0.113496

12.71347 9.035258

21.13162 14.26460

0.4790 0.2832

At most 7 *

0.055812

4.307261

3.841466

0.0379

Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Theo kiểm định Trace và kiểm định giá trị riêng cực đại LRmax thì tồn tại 3

vector đồng liên kết. Do đó, có thể kết luận là có 3 vector đồng liên kết giữa

các biến. Điều này có nghĩa là tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các

biến tại mức ý nghĩa 5%.

2.4.4 Kiểm định nhân quả Granger

Kiểm định đồng liên kết Johansen cho thấy rằng có tồn tại mối quan hệ cân

bằng dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các nhân tố vĩ mô, nhưng kết quả

này chưa cho thấy được mối quan hệ trực tiếp (biến nào có ảnh hưởng trực tiếp

lên biến nào). Do đó, chúng ta sẽ sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xem

xét mối quan hệ động trong ngắn hạn giữa các biến số.

Kiểm định có các giả thiết như sau:

Ho: Biến số kinh tế vĩ mô không có tác động nhân quả Granger lên chỉ số

giá chứng khoán và chỉ số giá chứng khoán không tác động nhân quả

Granger lên các biến số kinh tế vĩ mô.

Từ giả thiết trên sẽ xảy ra 4 trường hợp như sau:

- Có nhân quả Granger một chiều từ nhân tố kinh tế vĩ mô sang chỉ số giá

chứng khoán.

- Có nhân quả Granger một chiều từ chỉ số giá chứng khoán sang các nhân tố

kinh tế vĩ mô.

- Có nhân quả Granger hai chiều giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá

chứng khoán.

- Không có quan hệ nhân quả Granger giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ

số giá chứng khoán.

Để kiểm định giả thiết này chúng ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald.

Giả thiết H0 bị từ chối nếu thống kê F tính toán được là có ý nghĩa.

Sử dụng độ trễ tối ưu vừa xác định ở trên (độ trễ là 3) trong kiểm định nhân

quả Granger, ta có kết quả như sau:

Bảng 2.6: Kết quả kiểm định nhân quả Granger giữa các biến số

Lags: 3

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

OP does not Granger Cause VNI 75 5.02267* 0.0033

VNI does not Granger Cause OP 1.27520 0.2899

M2 does not Granger Cause VNI 75 0.97939 0.4077

VNI does not Granger Cause M2 0.6653

IR does not Granger Cause VNI 75 0.0066

VNI does not Granger Cause IR 0.52688 4.42996* 0.87937 0.4563

EX does not Granger Cause VNI 75 0.73719 0.5335

VNI does not Granger Cause EX 1.62832 0.1909

CPI does not Granger Cause VNI 75 0.58582 0.6264

VNI does not Granger Cause CPI 1.33045 0.2717

GP does not Granger Cause VNI 75 0.13035 0.9417

VNI does not Granger Cause GP 0.19542 0.8992

IPI does not Granger Cause VNI 75 1.27864 0.2887

Chi chú: * tại mức ý nghĩa 1%

VNI does not Granger Cause IPI 0.84695 0.4730

Bảng trên cho ta thấy rằng: chỉ có nhân tố giá dầu và lãi suất là có ảnh hưởng 1

chiều đến chỉ số giá chứng khoán và chỉ số giá chứng khoán thì không có tác

động ngắn hạn tới bất kỳ nhân tố vĩ mô nào. Kết quả trên có thể được lý giải

như sau:

- Đối với nhân tố lãi suất: giả thuyết lãi suất không tác động Granger đến

VNI đã bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%, chứng tỏ những thay đổi trong thông

tin lãi suất sẽ ảnh hưởng tới giá chứng khoán. Điều này là hoàn toàn phù

hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua. Khi lãi suất

(cụ thể trong bài nghiên cứu là lãi suất tiền gửi) thay đổi thì sẽ tác động

trực tiếp tới hành vi của nhà đầu tư và như vậy sẽ ảnh hướng luồng tiền

chảy vào thị trường chứng khoán.

- Với nhân tố giá dầu: kiểm định Granger cho thấy những thay đổi trong giá

dầu trong ngắn hạn có ảnh hưởng tới thị trường chứng khoán Việt Nam.

Điều này có thể giải thích rằng: do Việt Nam vẫn chủ yếu nhập khẩu xăng

dầu, nên khi giá dầu thế giới thay đổi sẽ làm thay đổi giá bán xăng trong

nước, chi phí đầu vào của các ngành kinh kế bị ảnh hưởng tức thời nên

trong ngắn hạn biến số giá dầu sẽ ảnh hưởng tới thị trường chứng khoán.

- Các nhân tố còn lại như chỉ số sản xuất công nghiệp, lạm phát, cung tiền,

tỷ giá hối đoái, giá vàng: thì lại không gây ảnh hưởng trong ngắn hạn đối

với thị trường chứng khoán.

 Cung tiền mở rộng: đây là chỉ số ít được công bố rộng rãi và nhà đầu tư

thường ít quan tâm tới chỉ số này. Vì thực tế, chỉ tiêu này chỉ là kết quả

của việc thực hiện các chính sách tài chính liên quan, và nhà đầu tư

thường đã phản ứng tức thời khi có những thay đổi về thông tin tài

chính (tỷ giá, lãi suất).

 Nhân tố chỉ số sản xuất công nghiệp: Việt Nam là nước có nền kinh tế

công nghiệp chưa phát triển mạnh, nên sản xuất công nghiệp chưa

chiếm tỷ trọng đủ lớn để đo lường hoạt động của nền kinh tế. Do đó,

trong ngắn hạn thông tin về sản xuất công nghiệp không ảnh hưởng tới

TTCK là phù hợp.

 Điều đáng nói ở đây, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng lạm phát và giá

vàng trong ngắn hạn không tác động tới TTCK, điều này chưa phù hợp

về mặt lý thuyết và thực tế tại thị trường chứng khoán Việt Nam trong

thời gian qua. Nhưng cũng từ kết quả kiểm định Granger có thể thấy là

thông tin lạm phát và giá vàng có ảnh hưởng trực tiếp tới lãi suất. Vì

vậy có thể hiểu tại thị trường Việt Nam, các thông tin về lạm phát, giá

vàng sẽ được phản ánh trực tiếp vào lãi suất và từ đó ảnh hưởng tới

TTCK.

Kết quả Granger cũng cho thấy, trong ngắn hạn biến số VNI không có bất kỳ

ảnh hưởng nào tới các nhân tố kinh tế vĩ mô. Như vậy, TTCK chưa hiệu quả

về mặt thông tin và chưa thể trở thành chỉ báo hàng đầu cho nền kinh tế như ở

một số nước trên thế giới. Điều này, cũng phù hợp với thị trường Việt Nam vì:

TTCK Việt Nam hoạt động khoảng 12 năm, quy mô thị trường còn nhỏ nên

mức ảnh hưởng của thị trường tới các hoạt động kinh tế là còn thấp. Bên cạnh

đó, tại Việt Nam vấn đề về công bố thông tin vẫn còn tồn tại nhiều vấn đề nên

kết quả giao dịch chưa phản ánh đúng năng lực của các công ty mà chủ yếu là

do đầu cơ và ảnh hưởng tâm lý bầy đàn. Do đó, hiện tại TTCK Việt Nam chưa

thể là chỉ báo hàng đầu cho ngành kinh tế và điều hành chính sách.

2.4.5 Kết quả kiểm định mô hình Var

Theo kết quả hồi quy của mô hình Var, có 8 phương trình được sử dụng trong

nghiên cứu này (chi tiết xem Phụ lục đính kèm). Sau đây, chúng ta sẽ xem xét

phương trình thể hiện mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán với độ trễ của

chính nó và độ trễ của các nhân tố kinh tế vĩ mô khác.

Bảng 2.7: Kết quả hồi quy mô hình Var

Variables

DVNI

Variables

DVNI

DVNI(-1)

0.419524*

DEX(-1)

1.313897

[2.76148]

[1.06880]

DVNI(-2)

-0.142672

DEX(-2)

0.879083

[-1.05953]

[0.72701]

DVNI(-3)

-0.136537

DEX(-3)

-1.027753

[-1.09250]

[-0.84760]

DOP(-1)

-0.251252

DCPI(-1)

0.146324

[-1.57311]

[0.05936]

DOP(-2)

0.572198*

DCPI(-2)

-3.261749

[3.17692]

[-1.30001]

DOP(-3)

-0.044155

DCPI(-3)

-0.217899

[-0.21718]

[-0.10057]

DM2(-1)

-0.821660

GP(-1)

-0.094146

[-1.29658]

[-0.34233]

DM2(-2)

-1.012529

GP(-2)

-0.460528

[-1.43871]

[-1.44679]

DM2(-3)

0.411573

GP(-3)

0.396004

[0.58238]

[1.51360]

DIR(-1)

1.271141

IPI(-1)

0.089642

[0.86851]

[0.32848]

DIR(-2)

-0.133407

IPI(-2)

-0.052578

[-0.19365]

DIR(-3)

IPI(-3)

0.269423

[-0.09393] -2.447386*** [-1.76347]

[1.01129]

-0.364091

[-0.35622]

R-squared

0.513290

Log likelihood

81.42129

Adj. R-squared

0.279670

Akaike AIC

-1.504568

Sum sq. resids

0.500763

Schwarz SC

-0.732072

S.E. equation F-statistic

0.100076 2.197110

Mean dependent S.D. dependent

-0.004831 0.117914

Determinant resid covariance (dof adj.) 6.27E-26

Determinant resid covariance

2.44E-27

Log likelihood

1446.480

Akaike information criterion

-33.23947

Schwarz criterion

-27.05951

Ghi chú: [ ]: t-statistics

Trong mô hình nghiên cứu trên, giá trị t-statistic tại các mức ý nghĩa lần lượt là:

 t-statistic value: 1% - 2.639; 5% - 1.990 ,10% - 1.664

 |t kiểm định| > |t(, n-k)| => bác bỏ Ho (Ho : hệ số không có ý nghĩa thống kê)

Theo kết quả ở bảng trên ta thấy, chỉ có biến DVNI(-1), DOP(-2) và DIR(-3) là

có thể giải thích được cho những thay đổi trong chỉ số giá chứng khoán một

cách có ý nghĩa. Phương trình có thể được viết lại như sau:

DVNI = 0,42 * DVNI(-1) + 0,57 * DOP(-2) – 2,48* DIR(-3)

Theo phương trình trên, trong khoảng thời gian từ 01/2006 đến 07/2012, khi

chỉ số VNI tăng 1% thì 1 tháng sau nó sẽ làm tăng 0,42% trong VNI. Nếu giá

dầu tăng 1% thì hai tháng sau nó sẽ làm VNI tăng 0,57% và nếu tăng lãi suất

lên 1% sẽ dẫn tới 3 tháng sau VNI sẽ giảm 2,48%.

2.4.6 Phân tích phân rã phƣơng sai (Variance Decomposition)

Phân tích phân rã phương sai nhằm xác định lượng thông tin của mỗi biến góp

phần vào việc giải thích sự biến động của chỉ số VNI trong mối quan hệ cân

bằng động ngắn hạn.

Bảng 2.8: Kết quả phân tích phân rã phƣơng sai

Period DVNI

DOP

DM2

DIR

DEX

DCPI

GP

IPI

100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 89.65229 4.689842 3.000087 1.096635 1.273402 0.044209 0.100357 0.143178

70.32740 8.360470 9.056835 1.840047 1.169063 3.343516 5.790322 0.112347

2 3

62.10744 9.543331 7.775482 5.961666 1.636535 5.351843 6.423050 1.200650

60.85371 9.648842 7.616541 6.312509 1.641005 5.646279 6.557738 1.723381

58.79741 12.13786 7.609327 6.094389 1.601415 5.685936 6.337489 1.736168

56.92455 12.10544 7.409870 6.414637 1.964588 7.080622 6.130569 1.969724

56.03885 12.22010 7.333237 6.351218 2.223320 7.723376 6.113976 1.995929

55.45815 12.77386 7.229387 6.384566 2.206639 7.776692 6.057528 2.113180

54.99718 13.37450 7.219758 6.347311 2.196699 7.770096 5.998406 2.096056

54.78364 13.44410 7.243207 6.351158 2.191892 7.861213 6.013586 2.111207

54.59490 13.46750 7.320215 6.331911 2.245131 7.914420 6.011629 2.114288

Cholesky Ordering: DVNI DOP DM2 DIR DEX DCPI GP IPI

Bảng trên chỉ trình bày phương sai phân rã của biến VNI vì mục đích của bài

nghiên cứu là đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến

chỉ số giá chứng khoán.

Theo kết quả trên, trong khoảng thời gian ngắn (1- 2 tháng), những thay đổi

trong chỉ số giá chứng khoán bị ảnh hưởng chủ yếu từ dữ liệu quá khứ của

chính nó hơn là phụ thuộc vào những nhân tố khác. Điều đó cho thấy rằng,

TTCK phản ứng khá chậm trước những thông tin kinh tế vĩ mô.

Xét trong khoảng thời gian 2 tháng, chỉ số VN-Index bị ảnh hưởng chủ yếu từ

những cú sốc của chính nó (89,7%), tiếp đến là giá dầu (4,7%), cung tiền (3%),

tỷ giá hối đoái (1,3%), lãi suất (1,1%), chỉ số sản xuất công nghiệp (0,14%),

GP (0,1%) và cuối cùng là lạm phát (0,04%).

Một điều đáng nói là, lạm phát trong ngắn hạn lại ít ảnh hưởng tới những thay

đổi của chỉ số giá chứng khoán (tháng 2 là 0,04%). Lạm phát có khuynh hướng

không theo kịp sự thay đổi trong thời gian đầu của năm, nhưng đến thời điểm

cuối năm lạm phát là biến cũng góp phần đáng kể vào những thay đổi của chỉ

số chứng khoán (trong thời gian 12 tháng thì hệ số giải thích của nó là 7,9%

chỉ đứng sau VNI và giá dầu).

Qua các thời kỳ, loại trừ ảnh hưởng của chính mình thì chỉ số chứng khoán bị

tác động chủ yếu bởi: giá dầu và cung tiền (thời gian từ 1-7 tháng); giá dầu và

lạm phát (từ 8-12 tháng).

Ví dụ về thị trường Việt Nam để thấy được ảnh hưởng của cung tiền đến chỉ số

giá chứng khoán trong ngắn hạn: Ngày 28/05/2007, thấy tín hiệu tiền thừa

trong lưu thông,Thống đốc Ngân hàng đã ra quyết định tăng dự trữ lên gấp đôi

(chính sách tiền tệ thắt chặt). Theo tính toán của một số chuyên gia ngân hàng

thì số tiền sẽ bị hút trở lại về NHNN bởi biện pháp này sẽ lên tới khoảng

40.000 – 50.000 tỷ đồng. Diễn biến của VN-Index trong khoảng thời gian này,

dường như ảnh hưởng của việc chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán

được thể hiện khá rõ. Sau khi đạt đỉnh cao ở mốc 1.107 điểm ngày

22/05/2007, TTCK giảm nhẹ (thông tin NHNN thắt chặt chính sách tiền tệ có

thể được giới đầu tư dự đoán trước). Đến ngày 28/05/2007, khi NHNN chính

thức công bố chính sách thắt chặt tiền tệ thì TTCK liên tục giảm sâu. Sau đó,

TTCK có xu hướng hồi phục, nhưng việc NHNN tiếp tục thực hiện một loạt

các chính sách tiền tệ thắt chặt như: yêu cầu các Ngân hàng mua 20.300 tỷ

đồng tín phiếu bắt buộc, tăng lãi suất cơ bản để kiềm chế lạm phát. Kể từ đó,

xu hướng của VN-Index là xu hướng giảm, có thời điểm TTCK giảm sâu

xuống mức 600 điểm.

2.4.7 Phân tích hàm phản ứng đẩy

Hàm phản ứng đẩy được sử dụng để xem xét sơ lược thời gian tác động từ cú

sốc của mỗi biến trong mô hình tới chỉ số VN-Index.

Kết quả kiểm tra hàm phản ứng tổng quát của các biến số kinh tế vĩ mô lên chỉ

số VN-Index được biểu diễn ở biểu đồ 2.1:

Biểu đồ 2.1: Phản ứng của VN-Index đối với cú sốc của các biến số kinh tế

Theo biểu đồ trên, chỉ số VN-Index chỉ chịu tác động đối với các nhân tố kinh

tế vĩ mô trong ngắn hạn. Trong dài hạn (từ 10-24 tháng), chỉ số VN-Index hầu

như không chịu tác động từ các nhân tố kinh tế vĩ mô.

Chỉ số VN-Index trong ngắn hạn chịu tác động mạnh của giá cổ phiếu giai

đoạn trước đó, và mức độ này giảm dần qua các tháng, kể từ tháng thứ 12 thì

chỉ số giá chứng khoán tại Việt Nam gần như độc lập với giai đoạn trước đó.

KẾT LUẬN

Với những phân tích về mặt lý thuyết mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và

TTCK đã cho ta cái nhìn tổng thể về cơ chế tác động của chúng đến chỉ số giá

chứng khoán và cũng đã cho thấy nhiều mặt của vấn đề. Khi ta thực hiện nghiên

cứu ở góc độ này thì có tác động thuận lên thị trường chứng khoán, nhưng nếu

nghiên cứu ở khía cạnh khác thì có thể sẽ cho tác động nghịch chiều.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây cũng chỉ ra rằng, mối tương

quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô ở các nền kinh tế khác nhau là khác nhau. Mỗi

nhân tố kinh tế vĩ mô có thể tác động hoặc không tác động, có thể có mối tương

quan đồng biến hoặc nghịch biến tới TTCK là tùy thuộc vào đặc thù của từng nền

kinh tế và tùy thuộc vào giai đoạn mà tác giả nghiên cứu.

Mục đích của bài nghiên cứu là đo lường ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô:

lãi suất, tỷ lệ lạm phát, cung tiền mở rộng, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối

đoái, giá dầu và giá vàng đến chỉ số giá chứng khoán (chỉ số VN-Index) trong giai

đoạn từ tháng 01/2006 đến tháng 07/2012.

Tác giả đã sử dụng kiểm định đồng liên kết Jonhansen, kiểm định nhân quả Granger

và phân tích phương sai phân rã để phân tích và đo lường ảnh hưởng của các nhân

tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán. Kết quả phân tích như sau:

- Tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá

chứng khoán thị trường. Kết quả này là phù hợp với nhiều nghiên cứu của các tác

giả như (Tunali, 2010) trên thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ, (Mohammad et

al., 2009) trên thị trường chứng khoán Malaysia, ...

- Trong ngắn hạn, chỉ có 2 biến là có tác động nhân quả một chiều đến chỉ số giá

chứng khoán, hai nhân tố đó là giá dầu và lãi suất. Kết quả này là phù hợp với

thực tế thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua vì đây là hai nhân

tố có ảnh hưởng trực tiếp và nhanh chóng đến hành vi của nhà đầu tư. Do đó, sự

thay đổi thông tin của hai nhân tố này sẽ được phản ánh ngay vào trong giá

chứng khoán. Các nhân tố còn lại thì không có ảnh hưởng trực tiếp đến giá chứng

khoán, điều này có vẻ không phù hợp về mặt lý thuyết và thực tế thị trường

chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua. Do đó, tác giả cũng đã trình bày lý

do có thể dẫn tới các kết quả khác biệt này. Điều đáng lưu ý khi kết quả cho thấy

tỷ lệ lạm phát và giá vàng không có ảnh hưởng tới chỉ số giá chứng khoán, vì về

mặt lý thuyết và thực tế thì chỉ số này được xem là có ảnh hưởng đáng kể.

Nguyên nhân được tác giả lý giải có thể là do một trong hai nguyên nhân sau:

 (1) do tỷ lệ lạm phát và giá vàng có ảnh hưởng trực tiếp đến lãi suất (theo

kiểm định Granger) nên những thông tin về lạm phát và giá vàng sẽ được phản

ánh vào lãi suất tức thời và từ đó mới ảnh hưởng tới chỉ số giá chứng khoán.

 (2) dữ liệu nghiên cứu của tác giả còn khá ngắn (chỉ từ năm 2006-nay) nên

chưa giải thích đúng bản chất của thị trường. Bên cạnh đó, dữ liệu giá vàng

dùng để phân tích là dữ liệu thế giới, chưa thống kê được giá vàng trong dân

cư nên sẽ dẫn tới những sai lệch giữa kết quả nghiên cứu và thực tế của thị

trường.

- Kiểm định nhân quả Granger cũng cho thấy, chỉ số giá chứng khoán không có bất

kỳ ảnh hưởng nào tới các nhân tố kinh tế vĩ mô. Nghĩa là, chỉ số giá chứng khoán

không phải là chỉ báo tốt cho nền kinh tế. Điều này là hoàn toàn phù hợp tại Việt

Nam vì TTCK Việt Nam còn non trẻ, quy mô thị trường còn nhỏ, việc công bố

thông tin trên thị trường còn nhiều vấn đề nên những thông tin trên TTCK chưa

thể là nhân tố dự báo tốt cho các nhân tố vĩ mô và nền kinh tế.

- Kết quả mô hình hồi quy Var cho thấy, giá dầu và chỉ số giá chứng khoán có mối

quan hệ đồng biến với nhau. Trên thực tế, Việt Nam là nước có giá trị xuất khẩu

dầu thô hàng năm tương đối lớn, do đó có thể lý giải rằng việc giá dầu tăng đã có

những ảnh hưởng tích cực tới nền kinh tế và TTCK. Nhân tố lãi suất lại có mối

tương quan nghịch biến với chỉ số giá chứng khoán. Kết quả này là phù hợp với

lý thuyết và nhiều kết quả nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, các nhân tố khác

không có ý nghĩa thống kê với chỉ số giá chứng khoán – phù hợp với kết quả từ

kiểm định nhân quả Granger.

- Cuối cùng, theo kết quả phân tích phương sai phân rã thì trong ngắn hạn (2

tháng) chỉ số VN-Index bị ảnh hưởng chủ yếu từ những cú sốc của chính nó, tiếp

đến là giá dầu, cung tiền, tỷ giá hối đoái, lãi suất, chỉ số sản xuất công nghiệp, giá

vàng và cuối cùng là lạm phát. Trong dài hạn (12 tháng), mức độ ảnh hưởng của

các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán theo thứ tự như sau: những

cú sốc từ chính bản thân nó, giá dầu, lạm phát, cung tiền, lãi suất, giá vàng, tỷ giá

hối đoái, chỉ số sản xuất công nghiệp. Điều đáng lưu ý, tỷ lệ lạm phát trong ngắn

hạn ít có ảnh hưởng tới chỉ số giá chứng khoán, tuy nhiên mức độ này tăng cao

trong dài hạn. Như đã phân tích ở trên, nhân tố lạm phát trong ngắn hạn ảnh

hưởng gián tiếp tới TTCK thông qua việc tác động đến nhân tố lãi suất. Như vậy,

khi lạm phát thay đổi nó sẽ không tác động tức thời tới TTCK Việt Nam mà cần

có thời gian tác động đến lãi suất. Do đó, tỷ lệ lạm phát tác động mạnh đến chỉ số

chứng khoán trong dài hạn.

Như vậy, bằng những phân tích định lượng bài nghiên cứu cho thấy chỉ số giá

chứng khoán hầu như không chịu ảnh hưởng bởi các biến số vĩ mô (trừ giá dầu và

lãi suất) về mặt thống kê– những thông tin cơ bản của nền kinh tế. Điều này đến từ

nhiều phía mà chủ yếu là do những nguyên nhân sau:

 Dữ liệu nghiên cứu của tác giả chưa đủ lớn (thời gian nghiên cứu khá ngắn) nên

chưa phản ánh đầy đủ thực trạng của thị trường. Do đó, hướng nghiên cứu xa hơn

là tác giả sẽ nghiên cứu trong khoảng thời gian dài hơn và đi sâu vào tìm hiểu

những kết quả chưa hợp lý của bài nghiên cứu này.

 Thị trường Việt Nam là không hiệu quả dẫn đến việc hấp thụ thông tin không tốt

cũng như những hạn chế về mặt bản chất trong các chính sách của Việt Nam.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

1. Hoàng Ngọc Nhậm, 2010. Giáo trình kinh tế lượng. Trường Đại học Kinh tế

TP.HCM

2. Nguyên Hữu Tuấn, 2012. Chỉ số chứng khoán chịu tác động mạnh bởi yếu tố vĩ

mô nào. < http://www.bsc.com.vn/News/2012/2/27/222582.aspx>

Danh mục tài liệu Tiếng Anh

1. Acikalin, S., Aktas, R. & Unal, S., 2008. Relationships between stock markets and macroeconomic variables: An impirical analysis of the Istanbul Stock Exchange. Investment Management and Financial Innovations, Volume 5, Issue 1, 2008.

2. Bahmani-Oskooeea, M. & Sohrabianb, A., 1992. Stock prices and the effective

exchange rate of the dollar. Applied Economics, Volume 24(Issue 4).

3. Brahmasrene, T. & Jiranyakul, K., 2007. Cointegration and causality between stock index and macroeconomic variables in an emerging market. Academy of Accounting and Financial Studies Journal Publisher, Volume 11(Issue 3).

4. Bujuksalvarci, a., n.d. The Effects of Macroeconomics Variables on Stock Returns: Evidence from Turkey. European Journal of Social Sciences, Volume 14(Number 3), pp.404-16.

5. Bulmash, S.B. & Trivoli, G.W., 1991. Time-lagged interactions between stock prices and selected economic variables. Journal of Portfolio Management, Vol. 17 No. 4, pp.61-7.

6. Chen, N.F., Roll, R. & Ross, S.A., 1986. Economic Forces and the Stock

Market. The Journal of Business, Vol.59, No.3 (Jul.,1986), pp.383-403.

7. Fama, E.F., 1981. Stock Returns, Real Activity, Inflation, and Money.

American Economic Review, Vol. 71, No. 4, pp.545-65.

8. Fama, E.F., 1990. Stock Returns, Expected Returns, and Real Activity. Journal

of Finance, 45,1089-1108.

9. Fama, E.F. & Schwert, G.W., 1977. Asset Returns and Inflation. Journal of

Financial Economics, Volume 5, Issue 2, p.115–146.

10. Gan, C., Lee, M., Yong, H.H.A. & Zhang, J., 2006. Macroeconomics Variables Investment Interactions: New Zealand Evidence.

and Stock Market Management and Financial Innovations, Volume 3(Issue 4).

11. Geske, R. & Roll, R., 1983. The Fiscal and Monetary Linkage between Stock

Returns and Inflation. Journal of Finance, Vol. 38, No. 1, pp.1-33.

12. Goswami, G. & Jung, S.-C., 1997. Stock Market and Economic Forces:

Evidence From Korea.

13. Hondroyiannis, G. & Papapetrou, E., 2001. Macroeconomic influences on the stock market. Journal of Economics and Finance, Volume 25(Number 1 ), pp.33-49.

14. Humpe, A. & Macmillan, P., 2007. Can macroeconomic variables explain long term stock market movements? A comparison of the US and Japan. Centre for dynamic Macroeconomic Variables Analysis - Working paper Series.

15. Ibrahim, M.H. & Yusoff, W., 2001. Macroeconomic Variables, Exchange Rate And Stock Price: A Malaysian Perspective. IIUM Journal of Economics and Management, No.2:141-63.

16. Islam, S.M.N., Watanapalachaikul, S. & Billington, N., 2004. A time series analysis and modelling of the Thai stock market. International Management Conference.

17. Jaffe, J.F. & Mandelker, G., 1976. The "Fisher Effect" for Risky Assets: An

Empirical. The Journal of Finance, Vol. 31 (2), pp.447-58.

18. Jones, C.M. & Kaul, G., 1996. Oil and the Stock Markets. The Journal of

Finance, Vol.51(Issue 2), pp.463-91.

19. Mohammad, S.D., Hussain, A., Jalil, M.A. & Ali, A., 2009. Impact of Macroeconomics Variables on Stock Prices: Emperical Evidance in Case of KSE (Karachi Stock Exchange). European Journal of Scientific Research, ISSN 1450-216X Vol.38 No.1 (2009), pp.96-103.

20. Mookerjee, R. & Yu, Q., 1997. Macroeconomic variables and stock prices in a small open economy: The case of Singapore. Pacific-Basin Finance Journal, 5 (1997), pp.377-88.

21. Mukherjee, T.K. & Naka, a., 1995. Dynamic Relations between Macroeconomic variables and the Japanese Stock Market: An Application of a Vector Error Correction Model. The Journal of Financial Research, Vol.XVIII, No.2, pp.223-37.

22. Ong, L.L. & Izan, H.Y., 1999. Stocks and currencies: are they related? Applied

Financial Economics, Volume 9(Issue 5).

23. Singh, T., Mehta, S. & Varsha, M.S., 2011. Macroeconomic factors and stock returns: Evidence from Taiwan. Journal of Economics and International Finance, Vol. 2(4), pp.217-27.

24. Tangjitprom, N., 2011. Macroeconomic Factors of Emerging Stock market: The Evidence from Thailand. Martin de Tours School of Management of Economics.

25. Thaker, M.A.B.M.T., Rohilina, W., Hassama, A. & Amin, M.F.B., 2010. Effects of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Malaysia: An Approach of Error Correction Model. MPRA Paper No. 20970, posted 25. February 2010.

26. Tunali, H., 2010. The Analysis of Realationships between macroeconomic Factors and Stock Returns: Evidence from Turkey Using VAR model. International Research Journal of Finance and Economics, ISSN 1450-2887 Issue 57 (2010).

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA CÁC BIẾN

Null Hypothesis: VNI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -2.769194 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(VNI) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Prob.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.115741 0.355578 0.767643 -0.001123

0.041796 0.103651 0.274638 0.000649

-2.769194 3.430520 2.795110 -1.730192

Prob.* 0.2131 0.0071 0.0010 0.0066 0.0878

Variable VNI(-1) D(VNI(-1)) C @TREND(2006M01)

0.000769 0.121566 -1.512631 -1.390875 -1.463930 2.000360

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.202869 Mean dependent var 0.170110 S.D. dependent var 0.110745 Akaike info criterion 0.895298 Schwarz criterion 62.23631 Hannan-Quinn criter. 6.192816 Durbin-Watson stat 0.000829

Chuỗi VNI là chuỗi không dừng => Lấy sai phân của chuỗi.

Null Hypothesis: D(VNI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

t-Statistic

Prob.*

Chỉ số giá chứng khoán VN-Index (VNI)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

-6.240340 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(VNI,2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000

-0.672171 0.010586 -0.000278

0.107714 0.027354 0.000598

-6.240340 0.386994 -0.464264

0.0000 0.6999 0.6438

Variable D(VNI(-1)) C @TREND(2006M01)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.345473 Mean dependent var 0.327783 S.D. dependent var 0.115627 Akaike info criterion 0.989346 Schwarz criterion 58.39062 Hannan-Quinn criter. 19.52935 Durbin-Watson stat 0.000000

-0.003151 0.141027 -1.438717 -1.347400 -1.402191 1.986434

=> Sau khi lấy sai phân của chuỗi VNI, ta được 1 chuỗi dừng.

Null Hypothesis: IR_O has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.767922 -4.080021 -3.468459 -3.161067

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(IR_O) Method: Least Squares

Prob.* 0.7108

Lãi suất (IR)

Date: 12/22/12 Time: 17:11 Sample (adjusted): 2006M02 2012M07 Included observations: 78 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.098126 0.008799 3.93E-05

0.055504 0.004780 7.49E-05

-1.767922 1.840799 0.524361

0.0811 0.0696 0.6016

Variable IR_O(-1) C @TREND(2006M01)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.045955 Mean dependent var 0.020514 S.D. dependent var 0.011809 Akaike info criterion 0.010459 Schwarz criterion 237.0867 Hannan-Quinn criter. 1.806330 Durbin-Watson stat 0.171328

0.000188 0.011932 -6.002223 -5.911580 -5.965937 1.674815

Chuỗi IR là chuỗi không dừng => Lấy sai phân của chuỗi.

Null Hypothesis: DIR has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level

t-Statistic -7.671756 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DIR) Method: Least Squares Date: 12/22/12 Time: 17:16 Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.886090 0.001640 -3.72E-05

-7.671756 0.578118 -0.599330

Variable DIR(-1) C @TREND(2006M01)

0.115500 0.002837 6.20E-05

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.5649 0.5508

R-squared

0.443006 Mean dependent var

-1.56E-05

0.015938 -5.960583 -5.869266 -5.924057 2.043426

0.427952 S.D. dependent var 0.012054 Akaike info criterion 0.010753 Schwarz criterion 232.4824 Hannan-Quinn criter. 29.42801 Durbin-Watson stat 0.000000

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

=> Sau khi lấy sai phân của chuỗi IR, ta được 1 chuỗi dừng.

Null Hypothesis: CPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -2.925543 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(CPI) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.065689 0.707857 0.320139 0.000661

0.022454 0.082177 0.108559 0.000228

-2.925543 8.613797 2.948974 2.903399

Variable CPI(-1) D(CPI(-1)) C @TREND(2006M01)

Prob.* 0.1605 Prob. 0.0046 0.0000 0.0043 0.0049

0.009018 0.009589 -7.090270 -6.968514 -7.041568 2.090869

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.515512 Mean dependent var 0.495602 S.D. dependent var 0.006810 Akaike info criterion 0.003386 Schwarz criterion 276.9754 Hannan-Quinn criter. 25.89155 Durbin-Watson stat 0.000000

Chuỗi CPI là chuỗi không dừng => Lấy sai phân của chuỗi.

Tỷ lệ lạm phát (CPI)

Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level

t-Statistic -3.770969 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(CPI,2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.322692 0.002585 2.85E-06

0.085573 0.001844 3.67E-05

-3.770969 1.401832 0.077740

Variable D(CPI(-1)) C @TREND(2006M01)

Prob.* 0.0235 Prob. 0.0003 0.1651 0.9382

-0.000311 0.007703 -7.005379 -6.914062 -6.968853 1.920412

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.161190 Mean dependent var 0.138520 S.D. dependent var 0.007149 Akaike info criterion 0.003782 Schwarz criterion 272.7071 Hannan-Quinn criter. 7.110116 Durbin-Watson stat 0.001498

=> Sau khi lấy sai phân của chuỗi CPI, ta được 1 chuỗi dừng.

Null Hypothesis: M2 has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -0.563639 -4.080021 -3.468459 -3.161067

Prob.* 0.9783

Cung tiền mở rộng (M2)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(M2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M02 2012M07 Included observations: 78 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.017083 0.256952 5.80E-05

0.030309 0.410561 0.000535

-0.563639 0.625856 0.108324

Variable M2(-1) C @TREND(2006M01)

Prob. 0.5747 0.5333 0.9140

0.016190 0.022312 -4.767370 -4.676727 -4.731084 2.050667

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.062035 Mean dependent var 0.037023 S.D. dependent var 0.021895 Akaike info criterion 0.035956 Schwarz criterion 188.9274 Hannan-Quinn criter. 2.480186 Durbin-Watson stat 0.090572 Chuỗi M2 là chuỗi không dừng => Lấy sai phân của chuỗi.

Null Hypothesis: D(M2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -9.121950 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(M2,2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable D(M2(-1)) C @TREND(2006M01)

-1.048399 0.028237 -0.000276

0.114931 0.005923 0.000115

-9.121950 4.767242 -2.392747

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0000 0.0193

0.000131 0.031414 -4.772129 -4.680811 -4.735603 1.982293

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.529441 Mean dependent var 0.516724 S.D. dependent var 0.021838 Akaike info criterion 0.035291 Schwarz criterion 186.7270 Hannan-Quinn criter. 41.62994 Durbin-Watson stat 0.000000

=> Sau khi lấy sai phân của chuỗi M2, ta được 1 chuỗi dừng.

Null Hypothesis: IPI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.118224 -4.080021 -3.468459 -3.161067

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(IPI) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M02 2012M07 Included observations: 78 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.802265 3.771063 0.004915

0.112706 0.529515 0.000739

-7.118224 7.121736 6.650070

Variable IPI(-1) C @TREND(2006M01)

Prob.* 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.005682 0.072991 -2.849538 -2.758895 -2.813252 2.005346

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.403459 Mean dependent var 0.387551 S.D. dependent var 0.057122 Akaike info criterion 0.244723 Schwarz criterion 114.1320 Hannan-Quinn criter. 25.36235 Durbin-Watson stat 0.000000

=> Chuỗi IPI là chuỗi dừng.

Chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI)

Null Hypothesis: EX has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level

t-Statistic -2.419409 -4.080021 -3.468459 -3.161067

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EX) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M02 2012M07 Included observations: 78 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.* 0.3669 Prob.

-0.113888 1.097152 0.000542

0.047072 0.452629 0.000217

-2.419409 2.423956 2.499013

0.0180 0.0178 0.0146

Variable EX(-1) C @TREND(2006M01)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.076875 Mean dependent var 0.052258 S.D. dependent var 0.011231 Akaike info criterion 0.009461 Schwarz criterion 240.9983 Hannan-Quinn criter. 3.122871 Durbin-Watson stat 0.049805

0.003473 0.011537 -6.102520 -6.011877 -6.066234 2.021550

Chuỗi EX là chuỗi không dừng => Lấy sai phân của chuỗi.

Null Hypothesis: D(EX) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -9.056176 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Prob.* 0.0000

Tỷ giá hối đoái (EX)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(EX,2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.053209 0.002315 3.49E-05

0.116297 0.002758 6.03E-05

-9.056176 0.839458 0.579407

Variable D(EX(-1)) C @TREND(2006M01)

Prob. 0.0000 0.4039 0.5641

-1.52E-05 0.016792 -6.016996 -5.925679 -5.980470 2.019747

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.525758 Mean dependent var 0.512941 S.D. dependent var 0.011719 Akaike info criterion 0.010163 Schwarz criterion 234.6543 Hannan-Quinn criter. 41.01928 Durbin-Watson stat 0.000000

=> Sau khi lấy sai phân của chuỗi EX, ta được 1 chuỗi dừng.

Null Hypothesis: OP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level

t-Statistic -2.724590 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(OP) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable OP(-1)

-0.125340

0.046003

-2.724590

Prob.* 0.2300 Prob. 0.0081

Giá dầu (OP)

0.382524 0.523330 0.000824

0.108501 0.191040 0.000598

3.525522 2.739370 1.378437

D(OP(-1)) C @TREND(2006M01)

0.0007 0.0077 0.1723

0.007430 0.108159 -1.723397 -1.601641 -1.674695 2.064540

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.184361 Mean dependent var 0.150842 S.D. dependent var 0.099668 Akaike info criterion 0.725159 Schwarz criterion 70.35078 Hannan-Quinn criter. 5.500138 Durbin-Watson stat 0.001837 Chuỗi OP là chuỗi không dừng => Lấy sai phân của chuỗi.

Null Hypothesis: D(OP) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level Test critical values: 5% level 10% level

t-Statistic -6.162029 -4.081666 -3.469235 -3.161518

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(OP,2) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2006M03 2012M07 Included observations: 77 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.680816 0.006742 -2.13E-05

0.110486 0.024392 0.000533

-6.162029 0.276410 -0.039989

Variable D(OP(-1)) C @TREND(2006M01)

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.7830 0.9682

0.002605 0.126119 -1.652525 -1.561208 -1.615999 1.975441

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.339123 Mean dependent var 0.321261 S.D. dependent var 0.103904 Akaike info criterion 0.798900 Schwarz criterion 66.62222 Hannan-Quinn criter. 18.98621 Durbin-Watson stat 0.000000

=> Sau khi lấy sai phân của chuỗi OP, ta được 1 chuỗi dừng.

Null Hypothesis: GP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -3.571967 -4.080021 -3.468459 -3.161067

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 09/18/12 Time: 07:08 Sample (adjusted): 2006M02 2012M07 Included observations: 78 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.303064 1.925713 0.004495

0.084845 0.534476 0.001312

-3.571967 3.602989 3.426052

Variable GP(-1) C @TREND(2006M01)

Prob.* 0.0389 Prob. 0.0006 0.0006 0.0010

0.013587 0.057999 -2.951080 -2.860437 -2.914794 2.109062

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.146416 Mean dependent var 0.123653 S.D. dependent var 0.054295 Akaike info criterion 0.221093 Schwarz criterion 118.0921 Hannan-Quinn criter. 6.432392 Durbin-Watson stat 0.002641

=> Chuỗi GP là chuỗi dừng.

Giá vàng (GP)

Date: 12/22/12 Time: 17:46 Sample (adjusted): 2006M05 2012M07 Included observations: 75 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: CPI EX GP IPI IR_O M2 OP VNI Lags interval (in first differences): 1 to 3

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized

Trace

0.05 Critical Value

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic

Prob.**

0.535023 0.518464 0.434461 0.293551 0.206409 0.155924 0.113496 0.055812

224.4467 167.0142 112.2060 69.45781 43.39504 26.05599 13.34252 4.307261

159.5297 125.6154 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0000 0.0023 0.0534 0.1232 0.1270 0.1028 0.0379

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 At most 4 At most 5 At most 6 At most 7 * Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized

Max-Eigen

0.05 Critical Value

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic

Prob.**

0.535023 0.518464 0.434461 0.293551 0.206409 0.155924 0.113496 0.055812

57.43252 54.80814 42.74821 26.06277 17.33905 12.71347 9.035258 4.307261

52.36261 46.23142 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0139 0.0048 0.0244 0.3169 0.5510 0.4790 0.2832 0.0379

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 At most 4 At most 5 At most 6 At most 7 * Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

IPI

IR_O

VNI

CPI -6.005320

EX -54.43211

GP 26.46922

M2 15.94794 -7.597535 -8.395488 -8.998824 1.334228

PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT JOHANSEN

-34.13419 28.82672 -22.66041 1.673911 8.838306 -4.519903 29.96655

-38.31200 15.98280 13.53826 -5.319673 -0.023813 24.45309 -23.16714

30.86346 12.30164 6.204356 5.605714 -1.284668 10.54352 -27.78756 40.83079 -30.30552 -7.299598 -1.392333 1.206413 7.695953 -14.46269 -55.83165 9.411701 2.904085 -1.414104 4.518948 -27.35390 -10.26040 -1.486672 -0.831732 14.13711 3.264643 1.059198 -2.070829 -5.736654 -2.374876 5.172774 -6.099806 -1.932367 -36.68543 -0.810536 4.237713 -2.003166 2.881852 -73.20575 -3.787319 4.483619 0.732524 -7.706015

0.001407 0.002925 -0.007842 -0.016726 0.002238 0.001964 0.028084 -0.003771

0.001704 -0.000693 0.000505 -0.000244 0.000565 -5.73E-06 -0.000672 0.001853 0.000156 -0.001847 -0.001354 -0.001543 -0.000110 0.000280 0.003922 0.015905 0.014712 -0.012550 0.004840 0.001559 -0.001168 -0.012562 -0.015582 0.010746 0.000918 -0.007588 -0.003948 0.001054 0.002035 0.000579 0.001452 -0.000420 -0.001019 0.001462 0.000830 -0.006562 -0.001673 -0.002772 -0.006466 0.002444 2.39E-05 0.000621 0.018188 0.025360 0.003631 0.011889 0.004695 0.001735 -0.017100 0.025251 -0.000345 -0.000281 -0.006994 0.014358 -0.007578 -0.033095

Log likelihood

1465.243

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI) 1 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) M2 GP

IR_O

VNI

IPI

-4.407629 -2.655636 1.265134 1.398008 1.498475 -0.222174 (0.76400) (1.22578) (2.27111) (0.34349) (0.28245) (0.12136)

CPI 1.000000

EX 9.063981 (1.68373)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

-0.008449 (0.00381) -0.017564 (0.00692) 0.047096 (0.04169) 0.100448 (0.03866) -0.013442 (0.00659) -0.011795 (0.01643) -0.168654 (0.06316) 0.022648 (0.07050)

Log likelihood

1492.647

2 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) M2 GP

IR_O

IPI

VNI

CPI 1.000000

EX 0.000000

0.270396 -0.656645 -0.590128 -0.405035 -0.399217 0.074355

(0.14070) (0.27592) (0.57011) (0.07576) (0.06636) (0.02885) -0.516111 -0.220542 0.204685 0.198924 0.209366 -0.032715 (0.07171) (0.14062) (0.29056) (0.03861) (0.03382) (0.01470)

0.000000

1.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

-0.066618 (0.02031) -0.027127 (0.03991) -0.086775 (0.23984) 0.529242 (0.21425) -0.082905 (0.03667) 0.212178 (0.08908) 0.415033 (0.35455) 1.152324 (0.37240)

-0.141868 (0.03901) -0.169936 (0.07666) 0.276625 (0.46063) 1.391732 (0.41148) -0.199805 (0.07043) 0.144479 (0.17108) -0.873550 (0.68093) 1.473225 (0.71521)

Log likelihood

1514.021

3 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) M2 GP

IR_O

IPI

VNI

0.000000 -0.030599 -0.754003 -0.393195 -0.332249 0.070258 (0.17551) (0.46995) (0.05193) (0.04496) (0.02318) 0.000000 -1.415492 0.517478 0.176325 0.081543 -0.024896 (0.15545) (0.41623) (0.04600) (0.03982) (0.02053) 1.000000 -2.315294 0.606056 -0.043788 -0.247666 0.015151 (0.29343) (0.78567) (0.08682) (0.07516) (0.03875)

CPI 1.000000 0.000000 0.000000

EX 0.000000 1.000000 0.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

-0.086601 (0.02604) 0.026297 (0.05052) 0.371719 (0.29467) 0.080064 (0.25998) -0.066225 (0.04755) 0.163943 (0.11536) 0.939344 (0.44604) 1.880226 (0.45626)

-0.152947 0.074469 (0.03954) (0.02299) -0.140315 0.028872 (0.07672) (0.04460) 0.530834 -0.608199 (0.44746) (0.26015) 1.142688 -0.142198 (0.39479) (0.22952) -0.190557 0.064626 (0.07221) (0.04198) 0.117735 0.029300 (0.17518) (0.10185) -0.582849 0.057663 (0.67732) (0.39378) 1.876805 -1.150427 (0.69285) (0.40281)

1527.053

Log likelihood

IR_O

VNI

IPI

4 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) GP M2 0.000000 -0.872592 -0.395365 -0.337609 0.070817 0.000000 (0.48398) (0.02113) (0.04200) (0.02364) 0.000000 -4.968417 0.075904 -0.166379 0.000944 0.000000 (1.60431) (0.07004) (0.13921) (0.07836) 0.000000 -8.367119 -0.208043 -0.653188 0.057416 1.000000 (2.76181) (0.12056) (0.23965) (0.13489) 1.000000 -3.875609 -0.070944 -0.175149 0.018255 0.000000 (1.23731) (0.05401) (0.10737) (0.06043)

EX 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000

CPI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

-0.098037 (0.02891) 0.022772 (0.05654) 0.038333 (0.31229) -0.163442 (0.28048) -0.099137 (0.05218) 0.226752 (0.12756) 0.364669 (0.46455) 1.888053 (0.51066)

-0.146115 0.078353 0.039429 (0.03999) (0.02323) (0.03182) -0.138209 0.030069 0.128713 (0.07819) (0.04542) (0.06222) 0.730013 -0.494974 0.432614 (0.43191) (0.25089) (0.34368) 1.288168 -0.059499 -1.446100 (0.38791) (0.22534) (0.30867) -0.170894 0.075804 0.101124 (0.07217) (0.04192) (0.05743) 0.080211 0.007969 -0.199423 (0.17642) (0.10249) (0.14039) -0.239515 0.252835 0.295992 (0.64249) (0.37323) (0.51125) 1.872129 -1.153085 -0.045564 (0.70626) (0.41027) (0.56199)

1535.722

Log likelihood

IPI

IR_O

VNI

5 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) GP M2 0.000000 0.000000 -0.457385 -0.251694 0.051589 0.000000 (0.02094) (0.03330) (0.02358) 0.000000 0.000000 -0.277224 0.322806 -0.108537 0.000000 (0.07510) (0.11942) (0.08456) 0.000000 0.000000 -0.802733 0.170630 -0.126956 1.000000 (0.12259) (0.19492) (0.13802) 1.000000 0.000000 -0.346401 0.206439 -0.067146 0.000000 (0.05940) (0.09445) (0.06688) 0.000000 1.000000 -0.071075 0.098459 -0.022035 0.000000 (0.02267) (0.03604) (0.02552)

EX 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

CPI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(CPI) D(EX)

-0.098445 (0.02888) 0.019680

-0.144816 0.074901 0.038325 0.009788 (0.04003) (0.02456) (0.03187) (0.04042) 0.003954 0.120365 -0.033094 -0.128382

D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

(0.05498) 0.017325 (0.29906) -0.161905 (0.28055) -0.099841 (0.05212) 0.215929 (0.11881) 0.370746 (0.46407) 1.887582 (0.51093)

(0.07621) (0.04675) (0.06067) (0.07695) 0.796777 -0.672400 0.375900 -0.852294 (0.41459) (0.25432) (0.33003) (0.41860) 1.283284 -0.046517 -1.441950 -0.180309 (0.38893) (0.23858) (0.30961) (0.39269) -0.168659 0.069866 0.099226 -0.079110 (0.07225) (0.04432) (0.05752) (0.07295) 0.114607 -0.083437 -0.228641 0.286681 (0.16471) (0.10104) (0.13111) (0.16630) -0.258828 0.304159 0.312398 -2.490151 (0.64333) (0.39464) (0.51212) (0.64956) 1.873625 -1.157062 -0.046835 -1.116735 (0.70830) (0.43450) (0.56384) (0.71516)

1542.079

Log likelihood

IPI

IR_O

VNI

6 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) M2 GP 0.000000 0.000000 0.000000 -0.538441 2.120230 0.000000 (0.81314) (0.61025) 0.000000 0.000000 0.000000 0.149007 1.145280 0.000000 (0.47236) (0.35450) 0.000000 0.000000 0.000000 -0.332625 3.503612 1.000000 (1.38971) (1.04295) 1.000000 0.000000 0.000000 -0.010729 1.499543 0.000000 (0.59886) (0.44943) 0.000000 1.000000 0.000000 0.053900 0.299418 0.000000 (0.12223) (0.09173) 0.000000 0.000000 1.000000 -0.626927 4.522759 0.000000 (1.79501) (1.34712)

EX 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

CPI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

-0.093453 (0.02902) 0.007708 (0.05492) 0.060105 (0.30154) -0.228969 (0.27935) -0.108843 (0.05239) 0.237526 (0.11928) 0.475821 (0.46302) 1.825765 (0.51617)

-0.144829 0.076744 0.038923 0.008618 0.007837 (0.03963) (0.02438) (0.03155) (0.04003) (0.01117) -0.128350 -0.000468 0.118930 -0.030289 -0.008157 (0.07500) (0.04614) (0.05972) (0.07576) (0.02114) 0.796662 -0.656598 0.381026 -0.862318 0.213545 (0.41175) (0.25331) (0.32783) (0.41591) (0.11605) 1.283464 -0.071289 -1.449987 -0.164596 0.311474 (0.38146) (0.23468) (0.30372) (0.38531) (0.10751) -0.168635 0.066541 0.098147 -0.077001 0.013432 (0.07153) (0.04401) (0.05695) (0.07226) (0.02016) 0.114548 -0.075460 -0.226052 0.281621 -0.018749 (0.16288) (0.10021) (0.12969) (0.16453) (0.04591) -0.259111 0.342971 0.324990 -2.514770 -0.341408 (0.63226) (0.38897) (0.50340) (0.63865) (0.17819) 1.873792 -1.179896 -0.054243 -1.102251 -0.318234 (0.70484) (0.43363) (0.56119) (0.71197) (0.19865)

1546.596

7 Cointegrating Equation(s):

Log likelihood

IPI

VNI

IR_O

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) M2 GP 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.994300 0.000000 (0.79051) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2.283924 0.000000 (0.71348) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.961836 1.000000 (0.37248) 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.417558 0.000000 (0.42283) 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.711301 0.000000 (0.22275) 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -0.267943 0.000000 (0.49475) 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -7.641562 0.000000 (2.50788)

EX 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

CPI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(CPI) D(EX) D(GP) D(IPI) D(IR_O) D(M2) D(OP) D(VNI)

-0.093427 (0.02913) 0.014682 (0.05396) 0.053058 (0.30249) -0.211126 (0.27893) -0.115451 (0.05148) 0.237418 (0.11975) 0.454600 (0.46353) 1.760867 (0.50732)

-0.144969 0.076779 0.038935 0.008828 0.007842 -0.001679 (0.04198) (0.02462) (0.03157) (0.04510) (0.01118) (0.00690) -0.166078 0.008943 0.121912 0.026312 -0.006906 -0.027453 (0.07775) (0.04561) (0.05847) (0.08353) (0.02070) (0.01278) 0.834787 -0.666108 0.378014 -0.919514 0.212282 0.126909 (0.43585) (0.25566) (0.32780) (0.46825) (0.11606) (0.07167) 1.186933 -0.047209 -1.442359 -0.019777 0.314674 0.132928 (0.40191) (0.23575) (0.30227) (0.43178) (0.10702) (0.06608) -0.132882 0.057622 0.095322 -0.130639 0.012247 0.003916 (0.07418) (0.04351) (0.05579) (0.07969) (0.01975) (0.01220) 0.115133 -0.075605 -0.226099 0.280744 -0.018768 -0.056265 (0.17254) (0.10121) (0.12976) (0.18537) (0.04594) (0.02837) -0.144303 0.314333 0.315917 -2.687009 -0.345213 -0.313991 (0.66790) (0.39177) (0.50231) (0.71754) (0.17785) (0.10982) 2.224894 -1.267478 -0.081988 -1.628987 -0.329872 -0.109870 (0.73098) (0.42878) (0.54976) (0.78532) (0.19465) (0.12019)

Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/22/12 Time: 09:46 Sample: 2006M01 2012M07 Lags: 3

Null Hypothesis:

Obs 75

DOP does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause DOP

DM2 does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause DM2

DIR does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause DIR

DEX does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause DEX

DCPI does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause DCPI

GP does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause GP

IPI does not Granger Cause DVNI DVNI does not Granger Cause IPI

DM2 does not Granger Cause DOP DOP does not Granger Cause DM2

DIR does not Granger Cause DOP DOP does not Granger Cause DIR

DEX does not Granger Cause DOP DOP does not Granger Cause DEX

DCPI does not Granger Cause DOP DOP does not Granger Cause DCPI

GP does not Granger Cause DOP DOP does not Granger Cause GP

IPI does not Granger Cause DOP DOP does not Granger Cause IPI

DIR does not Granger Cause DM2

PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER

F-Statistic 5.02267* 1.27520 0.97939 0.52688 4.42996* 0.87937 0.73719 1.62832 0.58582 1.33045 0.13035 0.19542 1.27864 0.84695 0.30851 1.77321 3.11256** 7.43918* 0.97266 0.90183 1.32331 0.83491 0.57456 0.96149 0.03870 1.23466 0.66099

Prob. 0.0033 0.2899 0.4077 0.6653 0.0066 0.4563 0.5335 0.1909 0.6264 0.2717 0.9417 0.8992 0.2887 0.4730 0.8192 0.1605 0.0319 0.0002 0.4108 0.4449 0.2740 0.4793 0.6337 0.4161 0.9897 0.3039 0.5789

DM2 does not Granger Cause DIR

DEX does not Granger Cause DM2 DM2 does not Granger Cause DEX

DCPI does not Granger Cause DM2 DM2 does not Granger Cause DCPI

GP does not Granger Cause DM2 DM2 does not Granger Cause GP

IPI does not Granger Cause DM2 DM2 does not Granger Cause IPI

DEX does not Granger Cause DIR DIR does not Granger Cause DEX

DCPI does not Granger Cause DIR DIR does not Granger Cause DCPI

GP does not Granger Cause DIR DIR does not Granger Cause GP

IPI does not Granger Cause DIR DIR does not Granger Cause IPI

DCPI does not Granger Cause DEX DEX does not Granger Cause DCPI

GP does not Granger Cause DEX DEX does not Granger Cause GP

IPI does not Granger Cause DEX DEX does not Granger Cause IPI

GP does not Granger Cause DCPI DCPI does not Granger Cause GP

IPI does not Granger Cause DCPI DCPI does not Granger Cause IPI

IPI does not Granger Cause GP GP does not Granger Cause IPI

0.2274 0.2078 0.0027 0.0877 0.3180 0.0502 0.2535 0.0656 0.0304 0.9779 0.6294 0.0011 0.7248 0.0307 0.1208 0.5988 0.1261 0.8334 0.1606 0.2275 0.3461 0.6805 0.8585 0.4541 0.6084 0.3083 0.6694 0.5333 0.0021

1.48146 1.55736 5.20385* 2.27488* 1.19568 2.73658* 1.38944 2.51518 3.15082** 0.06565 0.58107 5.01621* 0.44053 3.14275** 2.00925 0.62898 1.97419 0.28866 1.77297 1.48103 1.12261 0.50448 0.25365 0.88364 0.61383 1.22231 0.52088 0.73733 5.41241* Ghi chú: , , lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Vector Autoregression Estimates Date: 12/22/12 Time: 21:41 Sample (adjusted): 2006M05 2012M07 Included observations: 75 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

DEX

DIR

IPI

DOP

DCPI GP DVNI DM2 0.005431 0.040943 -0.002940 0.419524 0.057887 -0.027898 -0.012484 -0.032350 (0.15192) (0.15119) (0.03378) (0.01461) (0.01554) (0.00983) (0.08737) (0.08742) [ 2.76148] [ 0.38288] [-0.82579] [-0.85462] [-2.08210] [ 0.55265] [ 0.46859] [-0.03363]

-0.010734 -0.017851 0.029651 0.102513 0.037708 -0.001548 -0.003686 -0.142672 (0.13466) (0.13401) (0.02994) (0.01295) (0.01377) (0.00871) (0.07745) (0.07749) [-1.05953] [ 0.76499] [ 1.25930] [-0.11958] [-0.26763] [-1.23228] [-0.23050] [ 0.38265]

-0.003128 -0.024293 0.099728 -0.136537 -0.261070 -0.001404 -0.002270 -0.011937 (0.12498) (0.12437) (0.02779) (0.01202) (0.01278) (0.00808) (0.07188) (0.07192) [-1.09250] [-2.09908] [-0.05052] [-0.18889] [-0.93397] [-0.38689] [-0.33797] [ 1.38670]

0.031928 0.459192 0.002468 0.040670 -0.251252 (0.15972) (0.15895) (0.03552) (0.01536) (0.01633) [-1.57311] [ 2.88895] [ 0.06948] [ 2.64821] [ 1.95463]

0.082083 0.042742 0.003364 (0.01033) (0.09186) (0.09191) [ 0.32559] [ 0.89357] [ 0.46505] 0.020977 -0.037341 -0.108701 0.046744 -0.065318 0.036999 -0.017390 0.572198 (0.18011) (0.17924) (0.04005) (0.01732) (0.01842) (0.01165) (0.10359) (0.10364) [ 3.17692] [ 0.26078] [-1.63083] [ 2.13638] [-0.94406] [ 1.80045] [-0.36047] [-1.04879]

0.040315 -0.032374 -0.000282 0.169358 0.038649 0.008688 -0.007510 -0.044155 (0.20331) (0.20233) (0.04521) (0.01955) (0.02079) (0.01315) (0.11693) (0.11700) [-0.21718] [ 0.83704] [ 0.85486] [ 0.44440] [-0.36118] [-0.02142] [ 0.34478] [-0.27671]

0.262029 -0.408822 -0.023296 0.050648 -0.821660 -0.256022 -0.191486 -0.078738 (0.63372) (0.63066) (0.14092) (0.06093) (0.06481) (0.04099) (0.36447) (0.36467) [-1.29658] [-0.40596] [-1.35881] [-1.29216] [ 0.78148] [-0.56827] [ 0.71893] [-1.12107]

0.064142 0.344031 -0.044312 0.013168 -1.012529 (0.70377) (0.70038) (0.15650) (0.06767) (0.07198) [-1.43871] [ 0.49121] [-0.28314] [ 0.19458] [ 0.89116]

0.744170 -0.255067 0.037760 (0.04553) (0.40476) (0.40499) [ 0.82941] [ 1.83852] [-0.62982]

0.268385 0.659893 0.061479 0.268478 -0.201335 0.078440 -0.223870 0.411573 (0.70670) (0.70330) (0.15715) (0.06795) (0.07228) (0.04572) (0.40645) (0.40667) [ 0.58238] [ 0.38174] [-1.28114] [ 1.15433] [-3.09746] [ 1.34480] [ 0.66031] [ 1.62266]

1.271141 -3.604592 -0.049750 -0.368110 0.004510 -0.138504 -0.920240 1.479414 (0.09468) (0.84176) (0.84222) (1.46359) (1.45653) (0.32546) (0.14073) (0.14968) [ 0.86851] [-2.47478] [-0.15286] [-2.61570] [ 0.03013] [-1.46290] [-1.09323] [ 1.75656]

-0.133407 0.051846 0.295782 -0.058009 -0.036766 -0.021323 -1.569978 0.841260 (0.09188) (0.81686) (0.81730) (1.42029) (1.41344) (0.31584) (0.13657) (0.14525) [-0.09393] [ 0.20926] [-0.18367] [-0.26921] [ 0.35693] [-0.23208] [-1.92197] [ 1.02931]

DVNI(-1) DVNI(-2) DVNI(-3) DOP(-1) DOP(-2) DOP(-3) DM2(-1) DM2(-2) DM2(-3) DIR(-1) DIR(-2)

PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VAR

-2.447386 -1.855853 -0.033917 0.014409 0.012904 (1.38783) (1.38114) (0.30862) (0.13345) (0.14193) [-1.76347] [-1.34371] [-0.10990] [ 0.10797] [ 0.09092]

0.150997 -0.385097 -0.520037 (0.08978) (0.79819) (0.79862) [ 1.68191] [-0.48246] [-0.65117] -0.026397 -0.349107 0.924149 1.313897 0.911679 0.071172 -0.034641 -0.078506 (0.07952) (0.70702) (0.70741) (1.22931) (1.22339) (0.27337) (0.11820) (0.12572) [ 1.06880] [ 0.74521] [ 0.26035] [-0.29306] [-0.62444] [-0.33194] [-0.49377] [ 1.30639]

0.137508 0.188973 0.557593 0.879083 0.115538 -0.037695 -0.122343 -0.319115 (0.07822) (0.69544) (0.69582) (1.20918) (1.20335) (0.26889) (0.11627) (0.12366) [ 0.72701] [ 0.09601] [-0.14019] [-1.05224] [-2.58050] [ 1.75795] [ 0.27173] [ 0.80134]

-0.166959 -0.509369 -0.053485 -1.027753 -3.000604 -0.217376 -0.139304 0.162053 (0.07844) (0.69738) (0.69776) (1.21254) (1.20670) (0.26964) (0.11659) (0.12401) [-0.84760] [-2.48662] [-0.80618] [-1.19480] [ 1.30679] [-2.12855] [-0.73041] [-0.07665]

0.146324 0.278586 4.121884 -0.397786 0.493733 (2.46488) (2.45300) (0.54812) (0.23701) (0.25209) [ 0.05936] [ 1.68035] [-0.72572] [ 2.08317] [ 1.10513]

0.635133 2.118609 -0.349305 (0.15945) (1.41764) (1.41841) [ 3.98327] [ 1.49446] [-0.24626] 0.209261 -0.154734 -2.732532 -3.261749 0.728045 -0.673221 0.041817 -0.233102 (2.50901) (2.49692) (0.55794) (0.24125) (0.25660) (0.16231) (1.44302) (1.44381) [-1.30001] [ 0.29158] [-1.20662] [ 0.17333] [-0.90843] [ 1.28931] [-0.10723] [-1.89258]

-0.073069 1.438589 1.104924 -0.217899 -2.392227 0.128965 0.260565 0.051213 (2.16654) (2.15610) (0.48178) (0.20832) (0.22157) (0.14015) (1.24606) (1.24674) [-0.10057] [-1.10952] [ 0.26768] [ 1.25077] [ 0.23113] [-0.52136] [ 1.15451] [ 0.88625]

0.028299 0.561638 0.144972 -0.094146 -0.240373 0.006571 -0.028686 -0.063344 (0.27501) (0.27369) (0.06116) (0.02644) (0.02813) (0.01779) (0.15817) (0.15826) [-0.34233] [-0.87827] [ 0.10744] [-1.08478] [-2.25217] [ 1.59068] [ 3.55085] [ 0.91606]

-0.037562 0.030538 0.128704 -0.460528 0.015463 0.066742 0.026739 0.033045 (0.31831) (0.31678) (0.07078) (0.03061) (0.03255) (0.02059) (0.18307) (0.18317) [-1.44679] [ 0.21069] [ 0.37776] [ 1.07965] [ 0.47501] [-1.82416] [ 0.16681] [ 0.70264]

0.004046 0.187734 0.087195 (0.01692) (0.15047) (0.15056) [ 0.23904] [ 1.24763] [ 0.57915]

0.010907 0.377614 0.253675 (0.01765) (0.15695) (0.15704) [ 0.61785] [ 2.40590] [ 1.61536]

0.020333 0.018978 -0.066625 (0.01756) (0.15615) (0.15624) [ 1.15766] [ 0.12153] [-0.42643]

0.396004 -0.017548 0.001979 -0.051477 0.014213 (0.26163) (0.26037) (0.05818) (0.02516) (0.02676) [ 1.51360] [-0.06740] [ 0.03402] [-2.04625] [ 0.53120] 0.089642 0.039618 0.294354 -0.004630 0.032683 (0.27290) (0.27158) (0.06069) (0.02624) (0.02791) [ 0.32848] [ 1.08385] [-0.07630] [ 1.24550] [ 1.41950] -0.052578 0.006229 0.117351 -0.059812 0.063949 (0.27151) (0.27020) (0.06038) (0.02611) (0.02777) [-0.19365] [ 0.43431] [-0.99064] [ 2.44951] [ 0.22434] -0.018824 0.163439 -0.047453 0.269423 0.035556 0.070017 -0.084285 0.010492 (0.26641) (0.26513) (0.05924) (0.02562) (0.02725) (0.01723) (0.15322) (0.15331) [ 1.01129] [ 0.26409] [-1.42268] [ 0.40956] [ 1.30497] [-1.09226] [ 1.06667] [-0.30953]

DIR(-3) DEX(-1) DEX(-2) DEX(-3) DCPI(-1) DCPI(-2) DCPI(-3) GP(-1) GP(-2) GP(-3) IPI(-1) IPI(-2) IPI(-3) C

-0.364091 -1.073494 0.522947 -0.210920 -0.163137

-0.024867 -1.275940 1.777995

(1.02210) (1.01717) (0.22729) (0.09828) (0.10453) (0.06612) (0.58784) (0.58817) [-0.35622] [-1.05537] [ 2.30081] [-2.14612] [-1.56065] [-0.37610] [-2.17054] [ 3.02295]

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

0.487450 0.432294 0.344129 0.577617 0.513290 0.241426 0.159795 0.029310 0.374873 0.279670 0.005238 0.495947 0.024763 0.004630 0.500763 0.010235 0.099594 0.022254 0.009623 0.100076 1.981310 1.586408 1.093103 2.848999 2.197110 81.42129 252.4309 81.78367 194.1758 257.0559 -1.504568 -1.514231 -4.511355 -6.188157 -6.064824 -0.732072 -0.741735 -3.738859 -5.415661 -5.292328 0.003593 0.005120 0.016116 0.000180 -0.004831 0.011751 0.108653 0.022588 0.012171 0.117914

6.27E-26 2.44E-27 1446.480 -33.23947 -27.05951

0.980563 0.898604 0.688553 0.971233 0.849934 0.539058 0.165643 0.165824 0.002096 0.057557 0.057589 0.006474 105.0997 18.46324 4.605867 286.7837 122.9075 122.8665 -6.980900 -2.610868 -2.609774 -6.208404 -1.838372 -1.837278 6.929327 4.947913 0.009306 0.009535 0.339355 0.148661

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt Nam – Sử dụng mô hình tự hồi quy Vector

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THỊ BÌNH

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN

TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM - SỬ DỤNG MÔ HÌNH TỰ

HỒI QUY VECTOR (VAR)

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THỊ BÌNH

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN

TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM – SỬ DỤNG MÔ HÌNH TỰ

HỒI QUY VECTOR (VAR)

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

LỜI CAM ĐOAN



LỜI CẢM ƠN



MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

TÓM TẮT

Từ khóa chính: Mô hình tự hồi quy vector Var, VN-Index, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, cung tiền mở rộng, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá dầu, giá vàng.

GIỚI THIỆU

CHƢƠNG 1

NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ

ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ

MÔ TỚI CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN

STT Nhân tố kinh tế vĩ

Các nghiên cứu trƣớc đây

mô

CHƢƠNG 2

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC NHÂN

TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƢỜNG CHỨNG

KHOÁN VIỆT NAM

Nhân

Tại mức

Sai phân bậc 1

Kết quả

tố vĩ

t (ADF)

P-value

t (ADF)

P-value

mô

Lag

LogL

FPE

AIC

SC

HQ

LR

-31.50235* -32.84987*

116.0726*

2.07e-25*

-34.35538*

No. of CE(s)

Eigenvalue

Statistic

Critical

Prob.**

Value 159.5297

Bảng 2.5: Kiểm định giá trị riêng cực đại

Statistic

Critical

Prob.**

0.535023

57.43252

Value 52.36261

0.0139

No. of CE(s) Eigenvalue None * At most 1 * At most 2 *

Variables

DVNI

Variables

DVNI

Period DVNI