Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán ở Việt Nam

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

HỒ THỊ LAM

MỐI QUAN HỆ NĂNG ĐỘNG GIỮA TỶ GIÁ VÀ

GIÁ CHỨNG KHOÁN Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HCM, tháng 7 năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM --------------- HỒ THỊ LAM

MỐI QUAN HỆ NĂNG ĐỘNG GIỮA TỶ GIÁ VÀ

GIÁ CHỨNG KHOÁN Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. TS. TRẦN NGỌC THƠ

TP. HCM, tháng 7 năm 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của

tôi, dưới sự hướng dẫn của GS. TS. Trần Ngọc Thơ. Các thông tin, số liệu

trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng, cụ thể. Kết quả nghiên

cứu trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ

công trình nghiên cứu nào khác.

Tác giả

Hồ Thị Lam

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

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

Chƣơng 1 – GIỚI THIỆU ..................................................................................... 2

1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu .................................................................................. 2

1.2. Mục tiêu nghiên cứu ..................................................................................... 4

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................. 5

1.4. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 5

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

1.6. Tổng quan các nội dung chính của luận văn .................................................. 6

Chƣơng 2 - TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY ........................ 7

2.1. Các nghiên cứu lý thuyết............................................................................... 7

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm ......................................................................... 9

2.2.1. Các nghiên cứu thực hiện đối với thị trường nước ngoài ....................... 9

2.2.2. Các nghiên cứu thực hiện đối với thị trường Việt Nam ........................ 23

Chƣơng 3 - PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 26

3.1. Dữ liệu ........................................................................................................ 26

3.2. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 33

3.2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Kiểm định tính dừng) .................................. 34

3.2.2. Kiểm định đồng liên kết ........................................................................ 36

3.2.3. Mô hình VAR – GARCH đa biến .......................................................... 37

Chƣơng 4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .............................................................. 44

4.1. Thống kê mô tả ........................................................................................... 44

4.2. Kết quả kiểm định tính dừng của tỷ giá và giá chứng khoán ....................... 45

4.2.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp kiểm định phi tham

số Phillips – Perron ....................................................................................... 45

4.2.2. Kết quả kiểm định tính dừng bằng phương pháp kiểm định KPSS ........ 47

4.3. Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa tỷ giá và giá chứng khoán ................. 48

4.4. Kết quả kiểm định mô hình VAR – GARCH .............................................. 49

Chƣơng V – KẾT LUẬN ..................................................................................... 56

5.1. Kết quả nghiên cứu chính ........................................................................... 56

5.2. Khuyến nghị ............................................................................................... 57

5.3. Hạn chế của nghiên cứu .............................................................................. 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Diến giải

AR Autoregressive – Tự hồi quy

ARCH Autoregressive Coditional Heteroskedasticity – Phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy

CAPM Capital Asset Price Model - Mô hình định giá tài sản vốn

Consumer Price Index - Chỉ số giá tiêu dùng CPI

Dividend Discuont Model - Mô hình chiết khấu cổ tức DDM

Error Correction Model – Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM

European Union - Liên minh Châu Âu EU

Exchange Rate - Tỷ giá danh nghĩa song phương ER

FTSE – 100 Chỉ số cổ phiếu 100 công ty có giá trị vốn hóa lớn nhất niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Luân Đôn

Generalized Autoregressive Coditional Heteroskedasticity – GARCH Phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy tổng quát hóa

International Monetary Fund – Quỹ tiền tệ quốc tế IMF

Nominal Effective Exchange Rate - Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa NEER

Sàn giao dịch chứng khoán New York NYSE

NIKKEY Chỉ số chứng khoán của thị trường chứng khoán Nhật Bản

Ngân hàng Nhà nước NHNN

Purchasing Power Parity – Ngang giá sức mua PPP

Organization for Economic Cooperation and Development - Tổ OECD chức Hợp tác và Phát triển kinh tế

REER Real Effective Exchange Rate - Tỷ giá hiệu lực thực

S&P 500 Chỉ số cổ phiếu 500 của Standard & Poor

United States Dollar – Dollar Mỹ USD

Vector Autoregressive – Tự hồi quy dạng véc tơ VAR

Vector Error Correction Model – Mô hình hiệu chỉnh sai số dạng VECM véc tơ

VND Việt Nam đồng

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng Nội dung Trang

3.1 Nguồn gốc số liệu của các dữ liệu được sử dụng trong luận văn 29

4.1 Kết quả thống kê mô tả 44

4.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Phillips – Perron 46

4.3 Kết quả kiểm định tính dừng KPSS 48

4.4 Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa tỷ giá và giá chứng khoán 49

4.5 Kết quả ước lượng mô hình MGARCH-BEKK 51

4.6 Kết quả kiểm định hiệu ứng lan tỏa biến động 52

4.7 Kết quả kiểm định phần dư 55

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình Nội dung Trang

3.1 Biến động tỷ giá VND (Index) 31

3.2 Biến động tỷ giá VND và giá chứng khoán 32

4.1 Hệ số tương quan có điều kiện thay đổi theo thời gian 52

Tên đề tài: PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ VÀ

GIÁ CHỨNG KHOÁN Ở VIỆT NAM

TÓM TẮT

Luận văn nghiên cứu và phân tích thực nghiệm về mối quan hệ năng động

giữa tỷ giá hiệu lực thực của tiền đồng Việt Nam (VND) và giá chứng khoán tại

Việt Nam được đại diện bởi chỉ số chứng khoán VN-Index. Nghiên cứu sử dụng mô

hình véc tơ tự hồi quy (VAR) và mô hình phương sai thay đổi tự hồi quy tổng quát

hóa (GARCH) đa biến để mô hình hóa mối quan hệ giữa hai biến đang quan tâm

với dữ liệu theo tháng từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2013. Kết quả thực

nghiệm cho thấy không có mối quan hệ cân bằng dài hạn ổn định giữa tỷ giá hiệu

lực thực VND và giá chứng khoán. Hiệu ứng lan tỏa trung bình (hay mối quan hệ

nhân quả Granger) giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán không được

tìm thấy trong giai đoạn nghiên cứu. Ngoài ra, thị trường ngoại hối và thị trường

chứng khoán có đặc điểm phương sai thay đổi theo thời gian có ý nghĩa và tính biến

động dai dẳng. Do đó, luận văn tiến hành xem xét hiệu ứng biến động chéo giữa các

thị trường sử dụng thống kê tỷ lệ likelihood (likelihood ratio statistic). Tồn tại hiệu

ứng lan tỏa biến động hai chiều giữa hai thị trường, có nghĩa là các moment cấp hai

của hai biến số kinh tế có tương quan, điều này chỉ ra rằng những thay đổi ngoài kỳ

vọng trong quá khứ trên thị trường chứng khoán có tác động đáng kể đến những

biến động trong tương lai trên thị trường ngoại hối và ngược lại. Như vậy không tồn

tại mối quan hệ tuyến tính trực tiếp nhưng tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá

và giá chứng khoán ở Việt Nam.

Chƣơng 1 – GIỚI THIỆU

1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu

Quá trình tự do hóa tài chính diễn ra nhanh và mạnh tạo cơ hội mở rộng khả

năng đầu tư quốc tế và đa dạng hóa danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán cả

trong nước và nước ngoài. Cùng với việc mở rộng hội nhập theo xu hướng toàn cầu

hóa, sự nới lỏng các quy định kiểm soát vốn nước ngoài và việc áp dụng chế độ tỷ

giá hối đoái linh hoạt hơn của các quốc gia trên thế giới đã tăng sự quan tâm của các

nhà nghiên cứu và các học viên trong việc nghiên cứu sự tương tác giữa thị trường

chứng khoán và thị trường ngoại hối.

Các nền kinh tế đang phát triển ngày càng trở thành một môi trường đầu tư

không thể bỏ qua của các nhà đầu tư toàn cầu để phân tán rủi ro của danh mục đầu

tư quốc tế của họ. Vì thương mại quốc tế đang phát triển với một tốc độ đáng kinh

ngạc và vốn được di chuyển trên toàn thế giới, lúc này tỷ giá hối đoái được xem như

là nhân tố quyết định lợi nhuận của các nhà đầu tư toàn cầu và các khoản kiếm được

trên những khoản đầu tư của họ (Kim, 2003). Korihara (2006) đã chứng minh rằng

có nhiều các yếu tố kinh tế như là cổ tức, giá chứng khoán của nước khác, lãi suất,

việc làm, tỷ giá … dẫn dắt lợi nhuận chứng khoán.

Việc nghiên cứu và thiết lập mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá là

quan trọng vì một số lý do. Thứ nhất, mối quan hệ giữa hai biến có thể ảnh hưởng

đến các quyết định về chính sách tiền tệ và tài khóa. Gavin (1989) đã chỉ ra rằng

một thị trường chứng khoán phát triển sẽ có hiệu ứng tích cực đối với tổng cầu.

Tổng cầu tăng làm tăng cầu tiền và lãi suất thông qua mô hình IS-LM và do đó thu

hút vốn nước ngoài vào trong nước làm giảm tỷ giá. Nếu tác động này là đủ lớn,

chính sách tiền tệ mở rộng mà mục tiêu là lãi suất và tỷ giá sẽ bị mất tác dụng vì khi

đó tỷ giá sẽ giảm chứ không phải là tăng. Đôi khi các nhà hoạch định chính sách

ủng hộ việc tốn kém ít tiền mà vẫn có thể thúc đẩy xuất khẩu, bằng việc tác động

đến tỷ giá. Họ phải cân nhắc xem liệu một chính sách như vậy có thể làm suy giảm

thị trường chứng khoán – nơi được ví là phong vũ biểu cho nền kinh tế. Thứ hai,

mối liên kết giữa hai thị trường có thể được sử dụng để dự đoán tỷ giá hối đoái.

Điều này sẽ có lợi cho các tập đoàn đa quốc gia, các công ty có hoạt động xuất nhập

khẩu… trong việc quản lý độ nhạy cảm với các giao dịch nước ngoài và rủi ro tỷ giá

của họ để ổn định thu nhập. Thứ ba, tiền tệ được xem như một tài sản trong danh

mục đầu tư ngày càng thường xuyên hơn. Hiểu biết về mối liên hệ giữa giá tiền tệ

(tỷ giá) và giá các tài sản khác trong một danh mục đầu tư là rất quan trọng cho việc

thực hiện đầu tư của các nhà đầu tư. Cách tiếp cận trung bình – phương sai (Mean –

Variance approach) để phân tích danh mục đầu tư cho thấy lợi nhuận dự kiến được

xác định bởi phương sai của danh mục. Do đó, việc ước tính chính xác phương sai

của danh mục đầu tư là cần thiết. Điều này đỏi hỏi ước tính tương quan giữa tỷ giá

và giá chứng khoán. Độ lớn của tương quan liệu có khác nhau khi tỷ giá là biến tác

động hay giá chứng khoán là biến tác động. Cuối cùng, sự hiểu biết về mối quan hệ

tỷ giá và giá chứng khoán có thể hữu ích trong việc dự báo khủng hoảng. Khalid và

Kawai (2003) cũng như Ito và Yuko (2004) cho rằng mối quan hệ giữa thị trường

chứng khoán và thị trường tiền tệ đã giúp nhận diện cuộc khủng hoảng tài chính

châu Á năm 1997. Người ta tin rằng sự mất giá mạnh của đồng Baht Thái Lan đã

gây ra sự mất giá của các đồng tiền của các nước khác trong khu vực và điều này

dẫn đến sự sụp đổ của các thị trường chứng khoán. Nhận thức về mối quan hệ giữa

hai thị trường sẽ giúp thực hiện các hành động phòng ngừa trước sự lây lan của

cuộc khủng hoảng.

Hiện nay đã có một số các nghiên cứu tiến hành nghiên cứu và đo lường mối

quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán tại Việt Nam như Huỳnh Thế Nguyễn và

Nguyễn Quyết (2013), Nguyễn Minh Kiều và các cộng sự (2013), Bùi Kim Yến và

Nguyễn Thái Sơn (2014)… Các nghiên cứu trên chủ yếu tập trung vào mối quan hệ

tuyến tính giữa hai biến (hay mối liên kết về giá). Tuy nhiên, mối quan hệ giữa tỷ

giá và giá chứng khoán không nhất thiết phải là tuyến tính (Zhao, 2010). Vì vậy,

tác giả thực hiện đề tài “ Phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán ở

Việt Nam” nhằm cung cấp thêm bằng chứng về mối quan hệ năng động trong ngắn

hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán ở Việt Nam; đồng thời lấp đầy các khoảng trống

trong các nghiên cứu trước cho thị trường Việt Nam bằng cách điều tra thông tin

được truyền giữa hai biến số kinh tế vừa thông qua các lan truyền về giá vừa thông

qua các lan truyền biến động trong ngắn hạn – hay mối quan hệ tuyến tính và phi

tuyến - giữa hai biến.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn được thực hiện với mục tiêu phân tích và làm rõ mối quan hệ trong

ngắn hạn giữa 2 biến số kinh tế là tỷ giá hiệu lực thực của VND (REER - Real

Effective Exchange Rate) và giá chứng khoán tại Việt Nam, bằng cách xem xét

thông tin được truyền giữa hai biến số kinh tế thông qua các tương tác về giá và lan

tỏa biến động (volatility spillovers) trong ngắn hạn như thế nào.

Sự tồn tại của hiệu ứng lan tỏa biến động ngụ ý rằng một cú sốc lớn của một

tài sản hay trên một thị trường làm tăng biến động không chỉ của chính tài sản hay

thị trường đó mà còn của tài sản hoặc thị trường khác. Biến động thường liên quan

đến tốc độ lan truyền thông tin (Ross, 1989). Nếu thông tin đến theo từng cụm,

nhóm (clusters), lợi nhuận hay giá cả của tài sản có thể thể hiện sự biến động mặc

dù thị trường có thể hoàn toàn và ngay lập tức điều chỉnh với những tin tức mới.

Nghiên cứu về hiệu ứng lan tỏa biến động có thể giúp làm sáng tỏ cách thức mà

thông tin được truyền tải giữa các tài sản và các thị trường.

Để thực hiện được mục tiêu trên, luận văn đi vào trả lời các câu hỏi sau:

(1) Mối quan hệ trong ngắn hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán (hay giữa

thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán) ở Việt Nam?

(2) Hướng quan hệ nhân quả giữa hai biến (hay hai thị trường) này?

(3) Tồn tại hay không hiệu ứng lan tỏa biến động giữa hai thị trường?

(4) Hướng tác động của hiệu ứng lan tỏa biến động?

1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Đề tài tập trung vào nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính và phi tuyến giữa tỷ

giá hiệu lực thực của VND (REER) và chỉ số giá chứng khoán tại Việt Nam

(VN-Index). Nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam trong giai đoạn tháng 7/2000-

tháng 12/2013, tức là giai đoạn từ khi thị trường chứng khoán Việt Nam được thành

lập tới nay.

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng - dựa trên mô hình véc tơ

tự hồi quy (Vector Autoregressive - VAR) và mô hình phương sai thay đổi có điều

kiện tự hồi quy tổng quát hóa (Generalized Autoregressive Coditional

Heteroskedasticity - GARCH) đa biến - để phân tích thực nghiệm mối quan hệ năng

động giữa hai biến số là tỷ giá hiệu lực thực của VND và giá chứng khoán của Việt

Nam.

1.5. Ý nghĩa của đề tài

Bài nghiên cứu đóng góp vào lý luận và thực tiễn ở các khía cạnh sau:

(i) Đầu tiên, bài nghiên cứu làm rõ các vấn đề lý luận về mối quan hệ

giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối;

(ii) Thứ hai, bài nghiên cứu thực nghiệm khám phá các mối quan hệ năng

động ngắn hạn giữa các hành vi giá của giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái ở Việt

Nam, điều này là hữu ích để các nhà quản lý tài chính có thể có hiểu rõ hơn về các

đà chuyển động trong ngắn hạn của giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái. Một sự hiểu

biết tốt hơn về đà chuyển động trong ngắn hạn của hai thị trường này cho phép các

nhà quản lý tài chính có thêm thông tin để đưa ra các quyết định đầu tư và tài trợ;

Hơn nữa, việc hiểu biết về mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán có thể giúp

các nhà đầu tư chứng khoán linh hoạt hơn trong việc quyết định các chương trình

phòng ngừa rủi ro năng động (dynamic hedging) thông qua kênh phòng ngừa gián

tiếp qua thị trường ngoại hối hoặc ngược lại đối với các nhà đầu tư ngoại hối.

(iii) Thứ ba, các nghiên cứu trước đây cho thị trường Việt Nam chỉ xem

xét mối quan hệ tuyến tính, nghiên cứu xem xét cả mối quan hệ về giá (tuyến tính)

và biến động (phi tuyến) giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái. Bởi vì mối quan

hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái không nhất thiết phải là tuyến tính, mở

rộng phân tích bao gồm cả hiệu ứng lan tỏa giá và biến động sẽ đưa ra một bức

tranh toàn diện hơn về các mối quan hệ giữa hai thị trường này;

(iv) Thứ tư, các nghiên cứu trước cho thị trường Việt Nam hầu hết sử

dụng tỷ giá song phương để đại diện cho sự thay đổi trong giá trị đồng tiền, luận

văn sử dụng tỷ giá hiệu lực thực của VND (REER) giúp đánh giá toàn diện và

khách quan hơn sự tăng và giảm giá đồng tiền và nhận định chính xác hơn về mối

quan hệ giữa 2 biến kinh tế - giá chứng khoán và tỷ giá ở Việt Nam.

(v) Cuối cùng, việc đánh giá đúng về mối quan hệ năng động giữa tỷ giá

và giá chứng khoán của bài nghiên cứu là cơ sở giúp cho các nhà hoạch định chính

sách cũng như các nhà đầu tư để dự đoán và phòng ngừa rủi ro.

1.6. Tổng quan các nội dung chính của luận văn

Luận văn được cấu trúc như sau:

(i) Chương 1 – Giới thiệu, tác giả đặt vấn đề nghiên cứu và sơ lược về

phương pháp nghiên cứu trong chương này;

(ii) Chương 2 – Tổng quan các nghiên cứu trước đây, trong chương này

tác giả tổng hợp về các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trước đây của các tác

giả trong và ngoài nước về mối quan hệ giữa hai biến tỷ giá và giá chứng khoán tại

các nước khác cũng như ở Việt Nam;

(iii) Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu, tác giả trình bày về dữ liệu thu

thập và tính toán phục vụ cho nghiên cứu, các đặc điểm kỹ thuật của các mô hình sử

dụng trong luận văn và các vấn đề kinh tế lượng có liên quan trong chương này.

(iv) Chương 4 – Kết quả nghiên cứu, chương này mô tả dữ liệu, phân tích

phương sai và hiệp phương sai thay đổi theo thời gian của tỷ giá và giá chứng khoán

và trình bày các kết quả thực nghiệm cho mô hình nghiên cứu.

(v) Chương 5 – Kết luận, tác giả tóm tắt các kết quả thực nghiệm, trình

bày một số khuyến nghị và hạn chế của nghiên cứu.

Chƣơng 2 - TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

2.1. Các nghiên cứu lý thuyết

Liên kết lý thuyết giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái đã được mô hình

hóa dưới hai hình thức.

Đầu tiên, mô hình tiếp cận theo dòng (flow) của tỷ giá hối đoái được đưa ra

bởi Dornbusch và Fischer (1980) và Meese và Rogoff (1983) mà đơn giản là sự kết

hợp của một mô hình IS-LM trong một nền kinh tế nhỏ và mở cửa với mô hình

chiết khấu cổ tức của giá chứng khoán (DDM). Nếu điều kiện Marshall-Lerner duy

trì, sự tăng tỷ giá thực (hàm ý sự giảm giá trị của đồng nội tệ, tỷ giá ở đây được

định nghĩa là giá tính bằng nội tệ của đồng ngoại tệ) sẽ dẫn đến tăng năng lực cạnh

tranh của hàng hóa trong nước so với hàng hóa nước ngoài và cải thiện cán cân

thương mại do đó làm gia tăng sản lượng và thu nhập thực; mà thông qua DDM sẽ

trở thành sự gia tăng trong giá chứng khoán bởi vì lợi nhuận công ty tăng và điều

này được tính vào giá chứng khoán (giá cổ phiếu là giá trị hiện tại của các dòng tiền

trong tương lai của công ty). Do đó mô hình này dự đoán một mối tương quan

dương giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái.

Mặt khác, Gavin (1989) phân tích một mô hình của nền kinh tế nhỏ và mở

cửa, cho thấy giá tài sản và biến động sản lượng có thể thay đổi năng động hơn theo

những cách khác nhau so với mô hình Mundell-Fleming. Đặc biệt sự tương tác giữa

sản lượng, lợi nhuận, giá chứng khoán và tổng cầu có xu hướng làm giảm những tác

động của chính sách tiền tệ đến tỷ giá: giá chứng khoán thay đổi tác động đến tổng

cầu thông qua sự giàu có (cổ phần là một phần của sự giàu có) và hiệu ứng thanh

khoản, do đó ảnh hưởng đến cầu tiền và tỷ giá. Khi giá chứng khoán trong nước

tăng, điều này sẽ dẫn đến tăng tài sản (tăng sự giàu có) trong nước. Sự giàu có tăng

sẽ khuyến khích chi tiêu và giảm tiết kiệm, dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về tiền bạc

– hiệu ứng giàu có (Wealth effects), do đó, tăng lãi suất. Lãi suất cao lần lượt, sẽ thu

hút vốn nước ngoài, kết quả nội tệ tăng giá. Trong trường hợp những cú sốc tổng

cầu là bất ngờ, có xu hướng cú sốc cầu tạo ra một mối tương quan nghịch giữa giá

chứng khoán và tỷ giá thực. Tuy nhiên, nếu chính sách tài khóa có độ trễ dài, có thể

là mối tương quan sẽ trở nên dương.

Thứ hai là mô hình tiếp cận theo khối (stock) của tỷ giá. Mô hình này có

nhiều cách tiếp cận khác nhau.

Với cách tiếp cận tiền tệ - cách tiếp cận này có lịch sử phát triển lâu dài, xem

Canto et al. (1983), mô hình này chủ yếu dựa vào điều kiện ngang giá sức mua

(PPP) và điều kiện cân bằng cho thị trường tiền tệ trong đó nhu cầu nắm giữ tiền

tương quan âm với tỷ lệ lợi nhuận. Một sự gia tăng trong giá chứng khoán dẫn đến

tỷ lệ lợi nhuận tăng, việc nắm giữ tiền trở nên kém hấp dẫn vì nó không tạo ra lợi

nhuận. Sự sụt giảm trong nhu cầu nắm giữ tiền làm dư cung tiền tệ, điều này sẽ làm

tăng mức giá trong nền kinh tế, mà thông qua PPP sẽ làm tăng tỷ giá. Như vậy mô

hình này dự đoán một mối tương quan dương giữa giá chứng khoán và tỷ giá, giống

như mô hình “Flow-Oriented”.

Cách tiếp cận thứ hai trong mô hình tiếp cận theo khối là cách tiếp cận cân

bằng danh mục đầu tư (portfolio-balance) của Branson (1983) và Frankel (1983).

Trong trường hợp này, các nhà đầu tư được cho là nắm giữ một danh mục đầu tư

quốc tế đa dạng và vai trò của tỷ giá như một yếu tố làm cân bằng cung và cầu các

tài sản, tức là các chứng khoán. Vì vậy, bất kỳ sự thay đổi trong cung và cầu tài sản

sẽ tác động đến cung, cầu ngoại tệ và làm thay đổi tỷ giá hối đoái cân bằng. Cách

tiếp cận này xác định những thay đổi tỷ giá bằng cách trao cho tài khoản vốn một

vai trò quan trọng. Một sự gia tăng giá chứng khoán trong nước sẽ thu hút các nhà

đầu tư nước ngoài vào thị trường chứng khoán trong nước do tỷ lệ lợi nhuận cao,

cầu nội tệ tăng, gây áp lực tăng giá lên đồng nội tệ, tức là tỷ giá giảm. Khi mà giá trị

của các tài sản tài chính được xác định bởi giá trị hiện tại của các dòng tiền trong

tương lai của chúng, những kỳ vọng của giá trị tiền tệ liên quan đóng một vai trò

đáng kể trong những chuyển động giá của các tài sản. Do đó, những thay đổi ngoài

kỳ vọng của giá chứng khoán có thể ảnh hưởng, hoặc bị ảnh hưởng bởi những biến

động tỷ giá hối đoái.Như vậy mô hình này dự đoán một mối quan hệ nghịch giữa

hai biến đang quan tâm.

Cách tiếp cận cân bằng danh mục đầu tư nên được phân biệt với giả thuyết

cân đối lại danh mục đầu tư của Hau & Rey’s (2004). Các tác giả cho rằng một nhà

đầu tư đa dạng hóa quốc tế, những người mà nắm giữ một danh mục đầu tư với

chứng khoán trong nước và nước ngoài, khi giá chứng khoán trong nước giảm so

với giá chứng khoán nước ngoài, họ sẽ giảm độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của mình

bằng cách giảm nắm giữ chứng khoán nước ngoài, tức họ sẽ bán chứng khoán nước

ngoài cho các nhà đầu tư nước ngoài và mua chứng khoán trong nước. Điều này

làm cung ngoại tệ tăng gây nên áp lực tăng giá đồng nội tệ, tức tỷ giá giảm.

2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm

2.2.1. Các nghiên cứu thực hiện đối với thị trường nước ngoài

Xuất phát từ những liên kết lý thuyết về mối quan hệ giữa tỷ giá và giá

chứng khoán, các nghiên cứu thực nghiệm đã tiến hành kiểm định mối quan hệ

trong thực tế giữa hai biến. Những nghiên cứu này được thực hiện một cách rộng rãi

ở nhiều thị trường – thị trường phát triển và đang phát triển, trong nhiều giai đoạn –

giai đoạn ổn định hay trong thời kỳ khủng hoảng, ở nhiều chế độ tỷ giá, và nhiều

cách tiếp cận khác nhau.

2.2.1.1. Những nghiên cứu tập trung vào mối tương quan giữa tỷ giá và

giá chứng khoán

Aggarwal (1981) sử dụng dữ liệu tháng của giá chứng khoán Mỹ (được đo

bằng ba chỉ số NYSE, S&P 500 và DC 500) và tỷ giá theo trọng số thương mại của

USD với 46 nước có thương mại lớn nhất với Mỹ trong giai đoạn từ tháng 07/1974

đến tháng 12/1978 để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán trong

giai đoạn thả nổi tỷ giá của Mỹ. Kết quả cho thấy có một mối tương quan dương

giữa giá chứng khoán và giá trị đồng USD trong giai đoạn nghiên cứu.

Jorion (1990) xem xét độ nhạy cảm của các công ty đa quốc gia của Mỹ đối

với rủi ro tỷ giá. Thực nghiệm chỉ ra rằng mối quan hệ giữa lợi nhuận chứng khoán

và tỷ giá (theo trọng số) là khác nhau một cách hệ thống giữa các công ty đa quốc

gia. Sự đồng chuyển động giữa lợi nhuận chứng khoán và giá trị của đồng đô la

tương quan thuận với tỷ lệ phần trăm của các hoạt động nước ngoài của các công ty

đa quốc gia Mỹ. Giai đoạn nghiên cứu từ tháng 01/1971 đến tháng 12/1987 cho

mẫu 287 công ty đa quốc gia Mỹ đang hoạt động trong giai đoạn này.

Ma & Kao (1990) sử dụng chỉ số chứng khoán và tỷ giá hàng tháng để

nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến ở Mỹ. Chỉ số chứng khoán và tỷ giá được

tính toán theo giá trị bình quân gia quyền với trọng số thương mại của Mỹ và sáu

nước công nghiệp lớn (Anh, Canada, Pháp, Tây Đức, Italy và Nhật Bản) trong giai

đoạn từ tháng 05/1973 đến tháng 12/1983. Kết quả cho thấy có mối tương quan

dương giữa tỷ giá và chỉ số chứng khoán, và chỉ số chứng khoán bị ảnh hưởng

nhiều bởi mức tỷ giá (level) hơn là bởi sự thay đổi tỷ giá hối đoái.

Bartov & Bodnar (1994) đã thất bại trong việc tìm ra mối tương quan giữa

lợi nhuận bất thường của các công ty trong mẫu (các công ty đa quốc gia và các

công ty xuất khẩu lớn của Mỹ) với hoạt động quốc tế và sự thay đổi giá trị của đồng

đô la Mỹ - được đo bằng sự thay đổi tỷ giá hiệu lực của USD - trong giai đoạn

1978-1989. Tuy nhiên biến trễ tỷ giá lại có ý nghĩa giải thích cho lợi nhuận bất

thường hiện tại của các công ty, hàm ý tồn tại việc định giá sai dẫn đến triệt tiêu

mối quan hệ giữa tỷ giá và lợi nhuận bất thường của các công ty. Nghiên cứu sử

dụng các quan sát hàng quý của 208 công ty Mỹ.

Donnelly và Sheehy (1996) nghiên cứu với mẫu là các công ty tại Anh và

tìm thấy một mối quan hệ nghịch đồng thời giữa tỷ giá theo trọng số thương mại và

giá trị thị trường của 39 hãng xuất khẩu lớn nhất trong giai đoạn từ 1978-1992. Các

tác giả cũng tìm thấy một mối quan hệ trễ yếu, điều này cho thấy thị trường chứng

khoán cần có thời gian để kết hợp tất cả các tác động của biến động ngoại tệ vào giá

cổ phiếu.

Kim (2003) tìm thấy rằng S&P 500 tương quan dương với chỉ số sản xuất

công nghiệp nhưng tương quan âm giữa với tỷ giá thực, lãi suất và lạm phát trong

giai đoạn từ tháng 01/1974 đến tháng 12/1998 của nước Mỹ. Kiểm định đồng liên

kết Johansen cho thấy S&P 500 có mối quan hệ cân bằng dài hạn với bốn biến còn

lại. Phân tích hiệu chỉnh sai số cho thấy giá chứng khoán, chỉ số sản xuất công

nghiệp và lạm phát tự điều chỉnh để hiệu chỉnh sự mất cân bằng giữa năm biến,

trong khi kỹ thuật phân rã phương sai chỉ ra rằng giá chứng khoán thay đổi đáng kể

bởi những thay đổi ngoài kỳ vọng trong lãi suất.

Phylaktis & Ravazzolo (2005) nghiên cứu mối quan hệ năng động dài hạn và

ngắn hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán và các kênh mà qua đó những cú sốc ngoại

sinh tác động lên các thị trường này. Các tác giả sử dụng phương pháp kiểm định

đồng liên kết, kiểm định nhân quả Granger đa biến và mô hình VAR đệ quy cho

năm quốc gia lực vực Thái Bình Dương (bao gồm Malaysia, Thái Lan, Philippines,

Hồng Kông và Singapore) trong giai đoạn 1980-1998. Bằng chứng thực nghiệm chỉ

ra rằng tồn tại một mối tương quan dương giữa thị trường ngoại hối và thị trường

chứng khoán ở các quốc gia; thị trường chứng khoán Mỹ đóng vai trò như một cầu

nối cho những liên kết này và cuộc khủng hoảng tài chính cũng có ảnh hưởng nhất

định trong sự chuyển động đồng nhịp dài hạn của hai thị trường này.

Agrawal et al. (2010) phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận chỉ số Nifty và tỷ

giá đồng Rupee Ấn Độ (Rupee/USD) trong giai đoạn từ ngày 11/10/2007 đến ngày

09/03/2009, dữ liệu hàng ngày. Các tác giả tìm thấy mối tương quan âm giữa lợi

nhuận Nifty và tỷ giá; hơn nữa kết quả kiểm định nhân quả Granger cũng cho thấy

tồn tại mối quan hệ nhân quả đơn hướng từ lợi nhuận Nifty đến tỷ giá.

Tsai (2012) sử dụng dữ liệu hàng tháng của sáu quốc gia châu Á (bao gồm

Singapore, Thái Lan, Malaysia, Philippines, Hàn Quốc và Đài Loan) trong giai đoạn

từ tháng 05/1992 đến tháng 12/2009 để ước lượng mối quan hệ giữa chỉ số giá

chứng khoán và tỷ giá với mô hình hồi quy phân vị (quantile regression model). Kết

quả cho thấy mối tương quan âm giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại

hối mạnh mẽ hơn khi tỷ giá rất cao hoặc rất thấp (có nghĩa sự tăng lên của lợi nhuận

chỉ số chứng khoán sẽ làm giảm tỷ giá- hay đồng nội tệ lên giá và ngược lại).

Moore & Wang (2014) áp dụng mô hình GARCH-DCC để nghiên cứu mối

quan hệ giữa tỷ giá thực và giá chứng khoán trong giai đoạn chế độ tỷ giá thả nổi

được thực hiện cho các nước phát triển và các nước mới nổi châu Á. Sử dụng chỉ số

giá chứng khoán đóng cửa hàng tháng và tỷ giá thực cuối kỳ của các đồng tiền so

với đồng USD, cho các nước mới nổi châu Á gồm Indonexia, Malaysia, Hàn Quốc,

Philippines, Singapore và Thái Lan, và các nước phát triển gồm Úc, Canada, Nhật

Bản và Anh. Kết quả cho thấy (1) có một mối tương quan có điều kiện năng động

đáng kể giữa hai biến, ngoài ra thị trường chứng khoán Mỹ có ảnh hưởng đến

những nền kinh tế này trên cả thị trường chứng khoán địa phương và thị trường

ngoại hối; (2) Mối tương quan được tìm thấy là tương quan âm (-) giữa hai thị

trường, điều này hỗ trợ cho dự đoán của các mô hình lý thuyết; (3) Cán cân thương

mại là yếu tố quyết định chính của mối liên hệ năng động giữa hai biến đối với các

nước châu Á trong khi với các nước phát triển thì chênh lệch lãi suất là yếu tố quyết

định.

2.2.1.2. Các nghiên cứu tập trung vào hướng quan hệ nhân quả giữa tỷ

giá và giá chứng khoán

Bahmani-Oskooee & Sohrabian (1992) sử dụng kiểm định đồng liên kết và

kiểm định nhân quả Granger để đo lường mối quan hệ giữa giá chứng khoán (được

đo bằng chỉ số S&P 500) và tỷ giá hiệu lực của USD; nghiên cứu sử dụng dữ liệu

hàng tháng trong giai đoạn từ tháng 07/1973 đến tháng 12/1988. Các tác giả tìm

thấy một mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa giá chứng khoán và tỷ giá hiệu lực

trong ngắn hạn; phân tích đồng liên kết cho thấy không tồn tại mối quan hệ cân

bằng dài hạn giữa hai biến.

Mok (1993) sử dụng phương pháp ARIMA và kiểm định nhân quả Granger

để khám phá mối quan hệ nhân quả của lãi suất, tỷ giá ( sử dụng chỉ số tỷ giá theo

trọng số thương mại) và giá chứng khoán hằng ngày (bao gồm giá mở cửa và giá

đóng cửa) ở Hồng Kông trong giai đoạn từ ngày 02/04/1986 đến ngày 30/06/1991

(trong đó chia ra làm 3 thời kỳ mẫu nhỏ: (1) từ 02/04/1986 đến 16/10/1987; (2) từ

02/11/1987 đến 31/05/1989 và (3) từ 12/06/1989 đến 30/06/1991). Kết quả tổng thể

cho thấy những thông tin lịch sử của hai biến kinh tế là tỷ giá và lãi suất không cung

cấp nội dung dự báo đáng kể trong ngắn hạn cho cả giá chứng khoán đóng cửa và

mở cửa hằng ngày. Trong đó mối quan hệ giữa lãi suất, lãi suất qua đêm và giá

chứng khoán đóng cửa, giá chứng khoán mở cửa là các chuỗi độc lập. Xét chung

trong cả giai đoạn, các chuỗi tỷ giá và giá chứng khoán cũng được xem là khá độc

lập, song có những thời điểm tồn tại mối quan hệ nhân quả dương hai hướng giữa

hai biến, có nghĩa là khi đồng đô la Hồng Kông mất giá thì giá chứng khoán giảm

và ngược lại.

Abdalla & Murinde (1997) tìm thấy một mối quan hệ nhân quả đơn hướng từ

tỷ giá đến giá chứng khoán ở các nước Ấn Độ, Hàn Quốc, Pakistan ngoại trừ

Philipppines. Kết quả này được rút ra từ nghiên cứu tương tác giữa tỷ giá hối đoái

và giá chứng khoán trên các thị trường tài chính mới nổi trên; nghiên cứu này sử

dụng mô hình VAR hai biến với bộ dữ liệu chỉ số giá chứng khoán và tỷ giá hiệu

lực thực hàng tháng của các nước trong giai đoạn từ tháng 01/1985 đến tháng

07/1994.

Ajayi et al. (1998) sử dụng chỉ số đóng cửa chứng khoán hằng ngày và tỷ giá

trong bảy thị trường tài chính tiên tiến giai đoạn từ tháng 04/1985 đến tháng

08/1991 (gồm Canada, Đức, Pháp, Italy, Nhật, Anh, Mỹ) và tám thị trường mới nổi

châu Á giai đoạn 12/1987-09/1991 (gồm Đài Loan, Hàn Quốc, Philippines,

Malaysia, Singapore, Hồng Kông, Indonexia, Thái Lan) để nghiên cứu về mối quan

hệ giữa lợi nhuận chứng khoán và tỷ giá. Nghiên cứu áp dụng phương pháp kiểm

định nhân quả Granger và tìm thấy mối quan hệ nhân quả đơn hướng từ thị trường

chứng khoán đến thị trường ngoại hối trong tất cả các nước phát triển tuy nhiên

không có quan hệ nhân quả giữa hai biến ở các nước mới nổi. Các tác giả cũng cho

rằng có sự tương phản trong kết quả của hai nhóm nước là do sự khác biệt trong cấu

trúc và đặc điểm thị trường tài chính giữa hai nhóm nước.

Granger et al. (2000) áp dụng mô hình nghiệm đơn vị và đồng liên kết để xác

định mối quan hệ Granger thích hợp giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái sử

dụng dữ liệu tỷ giá và giá chứng khoán của Hồng Kông, Indonexia, Nhật Bản, Hàn

Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Đài Loan cho giai đoạn từ

ngày 03/01/1986 đến ngày 16/06/1998. Thông qua hàm phản ứng xung, các tác giả

tìm thấy rằng dữ liệu từ Hàn Quốc là phù hợp với cách tiếp cận truyền thống: tỷ giá

hối đoái ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Mặt khác, dữ liệu của Philippines cho thấy các

kết quả mong đợi theo cách tiếp cận danh mục đầu tư: giá cổ phiếu ảnh hưởng đến

tỷ giá hối đoái với tương quan âm. Dữ liệu từ Hồng Kông, Malaysia, Singapore,

Thái Lan, và Đài Loan cho thấy quan hệ phản hồi mạnh mẽ, trong khi đó dữ liệu từ

Indonesia và Nhật Bản không tiết lộ bất kỳ thông tin nào.

Wu (2000) sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để nghiên cứu hiệu

ứng bất đối xứng của tỷ giá đồng đô la Singapore với bốn đồng tiền khác nhau lên

giá chứng khoán của Singapore và độ nhạy của hiệu ứng tới bất ổn nền kinh tế.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tuần trong giai đoạn 03/04/1991- 31/05/2000. Kết

quả nghiên cứu chỉ ra rằng quan hệ nhân quả chỉ một chiều từ tỷ giá đến giá chứng

khoán, khi đồng đô la Singapore tăng giá so với USD và đồng Ringgit của Malaysia

hoặc giảm giá so với đồng Yên Nhật và đồng Rupiah Indonexia dẫn đến sự tăng lên

trong dài hạn của giá chứng khoán trong hầu hết mẫu nghiên cứu thuộc thập niên

1990. Riêng hiệu ứng của tỷ giá SGD/USD có dấu hiệu đảo ngược giữa hai giai

đoạn trong cuộc khủng hoảng 1997-1998 và giai đoạn phục hồi 1999-2000: một tác

động dài hạn âm của sự giảm giá tiền tệ trong giai đoạn khủng hoảng được thay

bằng một tác tác động dương trong giai đoạn phục hồi. Độ nhạy cảm của giá chứng

khoán và tỷ giá tăng theo thời gian: thấp trong giai đoạn tăng trưởng cao

(03/04/1991-25/01/1995), tăng dần trong giai đoạn trước khủng hoảng (01/02/1995-

25/06/1997) và giai đoạn khủng hoảng (02/07/1997-30/12/1998) và cao nhất trong

giai đoạn phục hồi (06/01/1999-31/05/2000).

Nieh & Lee (2001) cho thấy không có một mối quan hệ cân bằng dài hạn có

ý nghĩa giữa giá chứng khoán và tỷ giá ở các nước G-7. Trong ngắn hạn, mối quan

hệ giữa hai biến cũng chỉ được tìm thấy trong một ngày cho một số nước nhất định

trong G-7. Ví dụ sự giảm giá tiền tệ thường kéo theo sự giảm sút trong lợi nhuận

chứng khoán ở Đức, nhưng nó lại có tác động ngược lại ở thị trường Canada và Mỹ

(tức tiền tệ giảm giá làm lợi nhuận chứng khoán tăng) trong ngày hôm sau; tuy

nhiên sự gia tăng giá chứng khoán thường dẫn đến tiền tệ giảm giá vào ngày hôm

sau tại thị trường Ý và Nhật Bản. Các tác giả sử dụng kiểm định đồng liên kết

Johansen, hồi quy hai bước EG và mô hình VECM để ước lượng mối quan hệ giữa

tỷ giá và giá chứng khoán đóng cửa hàng ngày cho từng nước trong nhóm G-7 (bao

gồm Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật Bản, Anh và Mỹ) trong giai đoạn từ ngày

01/10/1993 đến ngày 15/02/1996.

Tabak (2006) nghiên cứu mối quan hệ năng động giữa giá chứng khoán và tỷ

giá của Brazil. Sử dụng kiểm định đồng liên kết để kiểm định mối quan hệ trong dài

hạn, kiểm định nhân quả Granger cũng được thực hiện, tác giả tìm thấy không có

mối quan hệ cân bằng trong dài hạn nhưng có một mối quan hệ nhân quả tuyến tính

từ giá chứng khoán tới tỷ giá, phù hợp với cách tiếp cận danh mục: giá chứng khoán

ảnh hưởng nghịch tới tỷ giá. Đồng thời, mối quan hệ nhân quả phi tuyến từ tỷ giá

tới giá chứng khoán cũng được tìm thấy. Nghiên cứu sử dụng giá đóng cửa hàng

ngày của chỉ số chứng khoán IBOVESPA và tỷ giá (Real/USD) trong giai đoạn từ

01/08/1994 đến 14/05/2002.

Pan, Fok & Liu (2007) sử dụng kiểm định nhân quả Granger, phân tích

phương sai và phân tích phản ứng xung trong mô hình VAR để kiểm định mối quan

hệ năng động giữa tỷ giá và giá chứng khoán cho bảy quốc gia Đông Á, bao gồm

Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Singapore, Đài Loan và Thái Lan cho

giai đoạn từ tháng 05/1988 đến tháng 10/1998 (dữ liệu theo ngày). Nhóm tác giả

tìm thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả có ý nghĩa từ tỷ giá đến giá chứng khoán ở

Hồng Kông, Nhật Bản, Malaysia và Thái Lan trước khủng hoảng tài chính châu Á

1997. Đồng thời cũng tồn tại một mối quan hệ nhân quả từ thị trường chứng khoán

đến thị trường ngoại hối cho Hồng Kông, Hàn Quốc và Singapore. Trong giai đoạn

của cuộc khủng hoảng, mối quan hệ nhân quả từ tỷ giá đến giá chứng khoán được

tìm thấy ở hầu hết các quốc gia (ngoại trừ Malaysia); ngược lại không tìm thấy mối

quan hệ nhân quả từ giá chứng khoán đến tỷ giá ở tất cả các quốc gia. Nhóm tác giả

cũng chỉ ra sự khác biệt trong mối quan hệ của hai biến kinh tế này giữa các quốc

gia là do chế độ tỷ giá, quy mô thương mại, mức độ kiểm soát vốn và quy mô thị

trường chứng khoán khác nhau giữa các nước.

Yau & Nieh (2009) điều tra tác động của tỷ giá giữa đồng đôla Đài Loan và

đồng Yên Nhật (NTD/JPY) đến giá chứng khoán ở Nhật Bản và Đài Loan trong giai

đoạn từ tháng 01/1991 đến tháng 03/2008. Nghiên cứu sử dụng mô hình hiệu chỉnh

sai số ngưỡng (TECM). Bằng chứng thực nghiệm cho thấy có một mối quan hệ cân

bằng dài hạn giữa NTD/JPY và giá cổ phiếu của Nhật Bản và Đài Loan trong giai

đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên mối quan hệ đồng liên kết ngưỡng bất đối xứng chỉ tồn

tại ở thị trường tài chính Đài Loan. Nghiên cứu được mở rộng bằng việc tính đến

ảnh hưởng của tỷ giá USD trên thị trường tài chính Đài Loan, kết quả chỉ ra rằng

tồn tại một mối quan hệ nhân quả bất đối xứng và cân bằng dài hạn giữa NTD/USD

và giá chứng khoán ở Đài Loan. Kết quả của kiểm định nhân quả Granger TECM

chỉ ra rằng không có mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn giữa hai biến trong cả

hai nước; tuy nhiên trong dài hạn có một mối quan hệ nhân quả từ tỷ giá (NTD/JPY

hoặc NTD/USD) đến giá chứng khoán ở Đài Loan.

Richards et al. (2009) nghiên cứu ở thị trường Úc về tương tác giữa giá

chứng khoán và tỷ giá trong giai đoạn từ ngày 02/01/2003 đến ngày 30/06/2006,

cung cấp bằng chứng về một mối quan hệ đồng liên kết dương giữa hai biến, đồng

thời một mối quan hệ nhân quả Granger từ giá chứng khoán đến tỷ giá cũng được

tìm thấy trong giai đoạn nghiên cứu.

Rahman (2009) tìm thấy rằng các chuỗi dữ liệu tỷ giá và giá chứng khoán ở

ba quốc gia mới nổi ở Nam Á là Bangladesh, Ấn Độ và Pakistan là không dừng và

được tích hợp bậc một, đồng thời sử dụng kiểm định Johansen cho thấy không tồn

tại mối quan hệ đồng liên kết và kết quả kiểm định nhân quả Granger là không có

mối quan hệ nhân quả giữa hai biến kinh tế này ở các nước. Trong công trình

nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa trung bình tháng

của đồng Taka Bangladesh, Rupee Ấn Độ và Rupee Pakistan với USD và chỉ số giá

chứng khoán Dhaka, Bombay, Karachi trong giai đoạn từ tháng 01/2003 đến tháng

06/2008 để tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng

khoán ở ba quốc gia trên.

Hamrita & Trifi (2011) tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ hai chiều giữa

lợi nhuận chứng khoán và thay đổi tỷ giá trong giai đoạn từ tháng 1/1990 đến tháng

12/2008, đồng thời cũng chỉ ra tương quan giữa tỷ giá và lãi suất gần như bằng

không và tương quan giữa thay đổi lãi suất và lợi nhuận chứng khoán chỉ khác

không với mức cao nhất, khi sử dụng kỹ thuật phân tích Wavelet để làm rõ mối

quan hệ đa mức giữa lãi suất, tỷ giá và giá chứng khoán ở Mỹ trong giai đoạn trên.

Tudor et al. (2012) điều tra mối quan hệ nhân quả giữa giá chứng khoán và

biến động tỷ giá trong 13 thị trường tài chính mới nổi và phát triển trong giai đoạn

từ tháng 01/1997 đến tháng 03/2012. Các nước được lựa chọn bao gồm Úc, Canada,

Pháp, Hồng Kông, Nhật Bản, Anh, và Mỹ – đại diện cho các nước phát triển – và

Brazil, Trung Quốc, Ấn Độ, Hàn Quốc, Nga, Nam Phi – đại diện cho các nước mới

nổi. Mối quan hệ nhân quả hai chiều đáng kể giữa hai biến được tìm thấy ở Hàn

Quốc; sự thay đổi của tỷ giá có tác động đến lợi nhuận chứng khoán trong tháng

tiếp theo được tìm thấy ở Brazil và Nga trong khi thị trường chứng khoán là một

nhân tố rủi ro cho tỷ giá trong trường hợp của Anh.

Wu et al. (2012) sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 05/1997 đến tháng

07/2010 của tỷ giá và giá chứng khoán đóng cửa (PSEI) tại Philippines trong mô

hình VECM để nghiên cứu mối tương quan giữa hai biến này. Kết quả cho thấy tồn

tại mối quan hệ dài hạn ổn định giữa tỷ giá và PSEI dựa trên kiểm định đồng liên

kết. Đồng thời kiểm định nhân quả cho thấy ảnh hưởng của tỷ giá đến PSEI là

không có ý nghĩa thống kê, trong khi PSEI ảnh hưởng trực tiếp đến chuyển động

của tỷ giá.

Muktadir-At-Mukit (2012) điều tra tác động của tỷ giá hối đoái và lãi suất

trên thị trường chứng khoán của Bangladesh, sử dụng mô hình VECM, kỹ thuật

phân rã phương sai (Variance Decomposition) và kiểm định nhân quả Granger với

dữ liệu chuỗi thời gian hàng tháng trong giai đoạn từ 1997 đến 2010. Kết quả kiểm

tra đồng liên kết cho thấy trong dài hạn, với 1% tăng lên trong tỷ giá làm chỉ số thị

trường chứng khoán tăng lên 1.04% và 1% tăng lên trong lãi suất góp phần làm

giảm 1.71% trong chỉ số thị trường chứng khoán, đồng thời tồn tại mối quan hệ

nhân quả đơn hướng từ chỉ số thị trường chứng khoán tới tỷ giá và từ lãi suất tới chỉ

số thị trường.

Tsagkanos & Siriopoulos (2013) ước lượng mối quan hệ trong dài hạn giữa

giá chứng khoán và tỷ giá ở Liên minh châu Âu (EU) và Mỹ trong giai đoạn cuộc

khủng khoảng tài chính gần đây (2008-2012) và so sánh với những kết quả trước đó

khi mà thị trường chứng khoán vẫn hoạt động trong điều kiện bình thường. Sử dụng

hồi quy đồng liên kết phi tham số cấu trúc, các tác giả tìm thấy một mối quan hệ

nhân quả từ giá chứng khoán đến tỷ giá trong dài hạn ở EU và trong ngắn hạn ở

Mỹ. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là tỷ giá của đồng Euro với USD

(EUR/USD) và chỉ số chứng khoán FTSE Eurotop 300 (cho EU) và Dow Jones

(cho Mỹ) hàng ngày và hàng tháng trong khoảng thời gian từ ngày 02/01/2008 đến

ngày 30/04/2012. Phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF và kiểm định nhân

quả Granger được thực hiện. Các biến kiểm soát trong mô hình là tỷ lệ thất nghiệp,

tỷ lệ lạm phát, chỉ số chứng khoán FTSE-100 của sàn Luân Đôn, chỉ số NIKKEY

của sàn Tokyo và chỉ số tương đương GOLD-DOLLAR và GOLD-EURO.

Umoru et al. (2013) xem xét sự tương tác năng động giữa giá chứng khoán

và tỷ giá Naira-USD ở Nigeria sử dụng phương pháp đồng liên kết, kiểm định nhân

quả Granger và mô hình SVAR. Thực nghiệm chỉ ra rằng bất cứ lúc nào có sự thay

đổi trong tỷ giá, giá chứng khoán cũng phản ứng song song, tức là có một mối quan

hệ đồng liên kết dương giữa sự dịch chuyển tỷ giá Naira-USD và giá chứng khoán

Nigeria; đồng thời mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều của hai biến cũng được

tìm thấy trong giai đoạn nghiên cứu. Dữ liệu hàng ngày trong giai đoạn 2000-2012

được sử dụng trong nghiên cứu.

Chkili & Nguyen (2014) nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và lợi

nhuận chứng khoán sử dụng cách tiếp cận mô hình chuyển đổi tự động ngược

Makov (Makov switching autoregressive model) ở các nước BRICS (Brazil, Nga,

Ấn Độ, Trung Quốc và Nam Phi). Sử dụng dữ liệu giá chứng khoán và tỷ giá với

đồng USD hằng tuần cho giai đoạn từ tháng 03/1997 đến tháng 02/2013, các tác giả

tìm thấy bằng chứng cho thấy thị trường chứng khoán có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ

giá ở các nước, ngoại trừ Nam Phi, cả trong giai đoạn ổn định và bất ổn (xét trong

giai đoạn các cuộc khủng hoảng cuối những năm 1990 và cuối những năm 2000),

ngược lại tỷ giá không có tác động gì đến lợi nhuận chứng khoán.

2.2.1.3. Các nghiên cứu tập trung vào hiệu ứng lan tỏa biến động giữa

thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán

Kanas (2000) nghiên cứu ở sáu nước công nghiệp bao gồm Anh, Mỹ, Nhật,

Đức, Pháp, Canada về mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán trong moment

cấp hai có điều kiện của phân phối của chúng – được biết như là hiệu ứng lan tỏa

biến động. Sử dụng giá đóng cửa hàng ngày của chỉ số chứng khoán từng nước cho

giai đoạn từ ngày 01/01/1986 đến ngày 28/02/1998; tỷ giá được sử dụng là tỷ giá

theo trọng số thương mại (hay tỷ giá hiệu lực). Kết quả kiểm tra đồng liên kết cho

thấy có một mối quan hệ đồng liên kết giữa giá chứng khoán và tỷ giá trong giai

đoạn nghiên cứu cho cả sáu nước. Mô hình EGARCH hai biến được sử dụng để

điều tra hiệu ứng lan tỏa biến động giữa hai biến, kết quả kiểm định cho thấy hiệu

ứng lan tỏa biến động dương từ lợi nhuận chứng khoán đến sự thay đổi tỷ giá là có

ý nghĩa thống kê cho tất cả các nước, ngoại trừ Đức và hiệu ứng lan tỏa là bất đối

xứng trong tất cả các trường hợp. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng hiệu ứng lan tỏa biến

động tăng lên kể từ sau cuộc khủng hoảng kinh tế tháng 10/1987.

Chiang & Yang (2003) điều tra mối quan hệ giữa lợi nhuận vượt mức của thị

trường ngoại hối và biến động có điều kiện của thị trường chứng khoán trong và

ngoài nước của các nước Bỉ, Canada, Pháp, Đức, Italya, Nhật Bản, Hà Lan, Tây

Bạn Nha, Thụy Sỹ, Thụy Điển, Anh và Mỹ. Dữ liệu được thu thập hàng tuần trong

giai đoạn mẫu từ 05/01/1979 đến 08/01/1999. Sử dụng quá trình VAR-GARCH-M

hai biến, các tác giả tìm thấy bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ cho giả thuyết phần bù

rủi ro thay đổi theo thời gian và sự phụ thuộc cùng chiều giữa hai thị trường. Hơn

nữa, biến động của lợi nhuận chứng khoán có hiệu ứng lan tỏa và lợi nhuận chứng

khoán nội địa được giải thích đáng kể bởi lợi nhuận chứng khoán Mỹ.

Berr & Hebein (2008) sử dụng tỷ giá và chỉ số giá chứng khoán đóng cửa

hàng tuần của bốn trong số các quốc gia G-8 (bao gồm Mỹ, Canada, Anh và Nhật

Bản) và năm quốc gia mới nổi châu Á (bao gồm Hồng Kông, Singapore, Hàn Quốc,

Ấn Độ và Philippines) cho giai đoạn từ năm 1977 đến năm 2004 để nghiên cứu mối

quan hệ giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối. Với mô hình

EGARCH, các tác giả tìm thấy hiệu ứng lan tỏa dương về giá từ thị trường ngoại

hối đến thị trường chứng khoán tồn tại ở Canada, Nhật Bản, Mỹ và Ấn Độ. Kết quả

cũng cho thấy đối với các nước phát triển, không có biến động dai dẳng trong thị

trường chứng khoán và thị trường ngoại hối; ngược lại biến động là dai dẳng trong

các nền kinh tế mới nổi.

Beirne et al. (2009) tiến hành kiểm tra độ nhạy của lợi nhuận cổ phiếu ngành

Tài chính trong ba lĩnh vực tài chính (Ngân hàng, Dịch vụ tài chính và Bảo hiểm)

đối với rủi ro thị trường, lãi suất và tỷ giá ở 16 nước bao gồm các nước châu Âu,

Mỹ và Nhật Bản, trong giai đoạn từ tháng 8/1986 đến tháng 12/2006 (trong đó các

nước khác nhau có giai đoạn nghiên cứu khác nhau). Đồng thời các tác giả cũng

kiểm tra sự hiện diện của quan hệ nhân quả trong trung bình và hiệu ứng lan tỏa

biến động với mô hình GARCH-M bốn biến. Họ tìm thấy tỷ giá tác động tuyến tính

đến lợi nhuận trong từng lĩnh vực một cách hỗn hợp, không rõ ràng; lợi nhuận thị

trường chứng khoán tác động dương trong hầu hết các trường hợp; lãi suất có tác

động âm. Và trong hầu hết các trường hợp, hiệu ứng lan tỏa biến động từ lợi nhuận

thị trường tới lợi nhuận cổ phiếu lĩnh vực bảo hiểm và ngân hàng ở các quốc gia

châu Âu, một số trường hợp tồn tại hiệu ứng lan tỏa của tỷ giá và lãi suất đến lợi

nhuận ngành trong cả châu Âu và Mỹ.

Zhao (2010) nghiên cứu mối quan hệ năng động giữa tỷ giá hiệu lực thực của

đồng RMB và giá chứng khoán ở Trung Quốc. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tháng từ

tháng 01/1991 đến tháng 09/2009 và mô hình VAR-MGARCH, kết quả cho thấy

không có mối quan hệ cân bằng dài hạn ổn định, đồng thời không có mối quan hệ

tuyến tính trong ngắn hạn giữa 2 biến này nhưng tồn tại hiệu ứng lan tỏa trong biến

động hai chiều giữa hai thị trường, có nghĩa những thay đổi ngoài kỳ vọng trong

quá khứ trên thị trường chứng khoán có tác động lớn đến những biến động trong

tương lai trên thị trường ngoại hối và ngược lại.

Yoon & Kang (2011) điều tra mối liên kết về giá và biến động giữa tỷ giá và

giá chứng khoán tại thị trường Hàn Quốc. Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu giá cả

hàng tuần gồm chỉ số giá chứng khoán tổng hợp Hàn Quốc (KOSPI) và tỷ giá danh

nghĩa đồng won với USD (KRW) cho giai đoạn từ 08/01/1990 đến 28/12/2009, với

phương pháp kiểm định đồng liên kết, kiểm định nhân quả Granger và mô hình

GARCH-BEKK hai biến. Kết quả cho thấy (1) không có mối quan hệ cân bằng dài

hạn giữa hai thị trường; (2) có một mối quan hệ nhân quả mạnh mẽ từ lợi nhuận

KOSPI đến lợi nhuận KRW; (3) có một hiệu ứng lan tỏa biến động hai chiều mạnh

mẽ giữa hai thị trường đặc biệt là sau cuộc khủng khoảng 1997, điều này ngụ ý cuộc

khủng hoảng tài chính dẫn đến mối quan hệ giữa hai thị trường.

Kumar (2013) phân tích bản chất của lợi nhuận và hiệu ứng lan tỏa biến

động giữa tỷ giá và giá chứng khoán ở các quốc gia IBSA (Ấn Độ, Brazil, Nam Phi)

bằng phương pháp VAR và đo lường lan tỏa được đề xuất bởi Diebold & Yilmaz,

ngoài ra mô hình GARCH-BEKK đa biến với phương sai- hiệp phương sai thay đổi

theo thời gian được sử dụng như một chuẩn so sánh với phương pháp đo lường lan

tỏa của Diebold & Yilmaz. Nghiên cứu phát hiện ra sự tích hợp giữa thị trường

chứng khoán và thị trường ngoại hối và tồn tại hiệu ứng lan tỏa biến động hai chiều

giữa các thị trường chứng khoán và ngoại hối trong các nước IBSA.

Tavakoli & Dadashi (2013) tìm thấy một mối quan hệ hai chiều giữa thị

trường ngoại hối và thị trường chứng khoán ở Hàn Quốc và mối quan hệ một chiều

từ thị trường ngoại hối đến thị trường chứng khoán ở Iran. Hiệu ứng truyền biến

động kiên trì trong chính nó của mỗi thị trường cũng được tìm thấy ở cả hai nước,

trong đó hiệu ứng này trên thị trường chứng khoán là dương và như nhau ở cả hai

nước, nhưng trên thị trường ngoại hối hiệu ứng ở Iran ngược với ở Hàn Quốc. Kết

quả trên được tác giả đưa ra khi nghiên cứu về mối quan hệ giữa thị trường chứng

khoán và thị trường ngoại hối của hai quốc gia Iran và Hàn Quốc, sử dụng chuỗi dữ

liệu tháng của giá cổ phiếu và tỷ giá trong giai đoạn từ tháng 05/2002 đến tháng

03/2012 trong phương pháp GARCH-BEKK đa biến và phần mềm RATS.

Caporale et al. (2013) xem xét bản chất của mối liên hệ giữa giá chứng

khoán và tỷ giá hối đoái trong sáu nền kinh tế tiên tiến, cụ thể là Mỹ, Anh, Canada,

Nhật Bản, khu vực đồng tiền chung Euro, và Thụy Sĩ, sử dụng dữ liệu trong cuộc

khủng hoảng ngân hàng từ năm 2007 đến năm 2010. Mô hình UEDCC-GARCH hai

biến được sử dụng và tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ nhân quả Granger đơn

hướng từ lợi nhuận chứng khoán đến những thay đổi tỷ giá ở Mỹ và Anh, và theo

hướng ngược lại ở Canada; mối quan hệ nhân quả hai chiều được tìm thấy trong khu

vực đồng tiền chung Euro và Thụy Sĩ. Hơn nữa, quan hệ nhân quả trong phương sai

từ lợi nhuận chứng khoán đến thay đổi tỷ giá hối đoái được tìm thấy ở Mỹ và theo

hướng ngược lại trong khu vực đồng Euro và Nhật Bản, trong khi có bằng chứng về

phản hồi hai chiều ở Thụy Sĩ và Canada. Các kết quả của các mối tương quan thay

đổi theo thời gian cũng cho thấy rằng sự phụ thuộc giữa hai biến đã tăng lên trong

thời gian khủng hoảng tài chính gần đây. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng tuần với

giai đoạn trước khủng hoảng (từ ngày 06/08/2003 đến ngày 08/08/2007) và giai

đoạn sau khủng hoảng (từ ngày 15/08/2007 đến ngày 28/12/2011).

2.2.2. Các nghiên cứu thực hiện đối với thị trường Việt Nam

Chang, Su & Lai (2009) điều tra hiệu ứng bất đối xứng giữa tỷ giá và lợi

nhuận chứng khoán ở Việt Nam. Sử dụng tỷ giá và giá chứng khoán đóng cửa hằng

ngày cho giai đoạn từ ngày 28/07/2000 đến ngày 29/12/2006. Kiểm định M-TAR

của nhóm tác giả tìm thấy một mối quan hệ đồng liên kết ngưỡng bất đối xứng dài

hạn giữa tỷ giá và giá chứng khoán. Để phân tích thêm, các tác giả sử dụng

MTECM, và tìm thấy giá chứng khoán Việt Nam sẽ trở lại mức cân bằng trong dài

hạn khi có sự mất cân bằng trong ngắn hạn. Bên cạnh đó, trong phương trình

phương sai có điều kiện của mô hình GJR-GARCH hai biến, các tác giả tìm thấy

các hiệu ứng bất đối xứng, điều này cho biết rằng khi có thông tin xấu xảy ra trên

thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối, biến động của thị trường riêng của

thông tin đó sẽ tăng lên; mô hình này cũng cung cấp bằng chứng cho rằng các hiệu

ứng đòn bẩy tồn tại trên thị trường chứng khoán. Các bằng chứng thực nghiệm cho

thấy mối quan hệ truyền biến động đáng kể giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu ở

Việt Nam.

Narayan & Narayan (2010) tìm thấy một mối quan hệ đồng liên kết giữa giá

dầu, tỷ giá và giá chứng khoán tại Việt Nam, có nghĩa giữa chúng tồn tại một mối

quan hệ cân bằng trong dài hạn, bằng chứng thực nghiệm cho thấy cả giá dầu và tỷ

giá đều tác động cùng chiều có ý nghĩa đến giá chứng khoán. Trong ngắn hạn, giá

dầu và tỷ giá đều không ảnh hưởng đến lợi nhuận chứng khoán. Các tác giả sử dụng

dữ liệu hằng ngày của giá dầu, tỷ giá danh nghĩa VND/USD và chỉ số chứng khoán

VN-Index trong giai đoạn từ ngày 28/07/2000 đến ngày 16/06/2008 để nghiên cứu

tác động của giá dầu lên giá chứng khoán của Việt Nam, trong đó tỷ giá được thêm

vào như là một yếu tố quyết định giá chứng khoán. Nghiên cứu được thực hiện với

kiểm định đồng liên kết, phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least

Squares – OLS), mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) và mô hình GARCH(1,1).

Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013) cho thấy tồn tại mối liên hệ

nghịch một chiều từ tỷ giá hối đoái tại bậc trễ 2 đến giá cổ phiếu (giá cổ phiếu chịu

sự tác động của tỷ giá hai tháng trước đó) khi nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá

hối đoái VND/USD, lãi suất và giá cổ phiếu tại Tp. Hồ Chí Minh trong giai đoạn

tháng 10/2007 đến tháng 10/2012. Đồng thời giá cổ phiếu còn bị tác động bởi chính

nó tại độ trễ 1 và 2. Các tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Granger, mô hình VAR

và hàm phân rã phương sai trong nghiên cứu của mình.

Nguyễn Minh Kiều và các cộng sự (2013) nghiên cứu mối quan hệ của bốn

biến kinh tế vĩ mô (chỉ số giá tiêu dùng – mức độ lạm phát, tỷ giá hối đoái

VND/USD, cung tiền M2, giá vàng trong nước) đến mức độ biến động của thị

trường chứng khoán Việt Nam – thông qua chỉ số chứng khoán VN-Index. Kết quả

nghiên cứu cho thấy trong dài hạn, giữa chỉ số giá chứng khoán VN-Index với cung

tiền M2 và giá vàng trong nước có mối quan hệ cùng chiều, với lạm phát có mối

quan hệ nghịch; trong khi đó tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán không có

mối liên hệ nào. Trong ngắn hạn, chỉ số giá chứng khoán hiện tại có mối quan hệ

cùng chiều với chỉ số giá chứng khoán tháng trước và quan hệ ngược chiều với tỷ

giá hối đoái. Kiểm định nhân quả Granger cũng cho thấy tỷ giá hối đoái là nguyên

nhân gây ra biến động của chỉ số giá chứng khoán. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo

tháng từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2011 với kiểm định đồng liên kết, mô hình

hiệu chỉnh sai số (ECM) và kiểm định nhân quả Granger.

Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) với mục tiêu

kiểm định tại Việt Nam có tồn tại mối tương quan giữa những nhân tố kinh tế vĩ mô

với thị trường chứng khoán Việt Nam (đại diện bởi chỉ số VN-Index) hay không.

Kết quả nghiên cứu của các tác giả cho thấy các biến: cung tiền, lạm phát, sản lượng

công nghiệp (đại diện cho hoạt động kinh tế thực), giá dầu thế giới thể hiện mối

tương quan cùng chiều với thị trường chứng khoán; còn các biến lãi suất và tỉ giá

hối đoái giữa VND/USD thể hiện mối tương quan ngược chiều với thị trường chứng

khoán. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo tháng trong giai đoạn từ tháng 07/2000 đến

tháng 09/2011, với kỹ thuật kiểm định đồng liên kết và mô hình hồi quy tuyến tính

OLS.

Rahman et al. (2014) sử dụng dữ liệu theo tháng từ tháng 01/2001 đến tháng

12/2012 trong mô hình VAR để nghiên cứu về các mối quan hệ năng động giữa tỷ

giá VND/USD, giá chứng khoán và tài khoản vãng lai trong nền kinh tế Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu cho thấy thay đổi của tỷ giá hối đoái và cán cân tài khoản vãng

lai trong quá khứ không có tác động đến lợi nhuận chứng khoán hiện tại; mặt khác,

lợi nhuận thị trường chứng khoán trong quá khứ ảnh hưởng lớn hơn đến thay đổi tỷ

giá hiện tại.

Bùi Kim Yến và Nguyễn Thái Sơn (2014) khi tìm hiểu sự phát triển của thị

trường chứng khoán Việt Nam dưới tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô trong

giai đoạn 2007 – 2012 đã tìm thấy tỷ giá và cung tiền có tương quan cùng chiều, lãi

suất tương quan ngược chiều với chỉ số chứng khoán. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu

theo tháng từ tháng 01/2007 đến tháng 12/2012 trong mô hình VECM và kỹ thuật

phân tích phản ứng xung để xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa chỉ số giá

chứng khoán VN-Index và các biến lãi suất, tỷ giá và cung tiền.

Chƣơng 3 - PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Dữ liệu

Luận văn chủ yếu phân tích mối quan hệ năng động giữa tỷ giá của VND và

giá chứng khoán ở Việt Nam. Các dữ liệu được sử dụng là dữ liệu theo tháng từ

tháng 07 năm 2000 đến tháng 12 năm 2013, tổng cộng 162 dữ liệu. Theo Zhao

(2010) với sự thay đổi phức tạp của nền kinh tế quốc tế, rất khó để mô tả sự tăng giá

và giảm giá tiền tệ bởi tỷ giá hối đoái song phương, tuy nhiên, tỷ giá hiệu lực thực

(REER) không chỉ xem xét sự thay đổi của các loại tiền tệ của các nước đối tác

thương mại chính, mà còn loại bỏ các yếu tố lạm phát. Vì vậy, tỷ giá hiệu lực thực

có thể phản ánh một cách toàn diện giá trị đồng tiền so với tỷ giá hối đoái song

phương và tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Nghiên cứu sử dụng tỷ giá hiệu lực thực của

VND để chỉ ra sự thay đổi của tỷ giá hối đoái, phản ánh sự thay đổi giá trị VND.

Việt Nam không công bố chính thức một số liệu nào cho tỷ giá hiệu lực danh

nghĩa (NEER - Nominal Effective Exchange Rate) hay tỷ giá hiệu lực thực (REER).

Do đó, việc tính toán tỷ giá hiệu lực thực của VND phục vụ cho nghiên cứu được

tác giả thực hiện như sau:

Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa NEER được định nghĩa là tỷ giá giữa đồng nội tệ

với các đồng ngoại tệ của các nước khác lấy quyền số là tỷ trọng thương mại hoặc

thanh toán của nước đó với các nước kia (OECD, 2013). Tỷ giá hiệu lực thực thì

được tính dựa trên NEER và điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát.

𝑛

𝑤𝑗𝑡

Công thức được sử dụng để tính NEER và REER như sau:

𝑗 =1

(3.1) 𝑁𝐸𝐸𝑅𝑡 = 𝑒𝑗𝑡

𝑛

𝑤 𝑗𝑡

𝑗 =1

(3.2) 𝑅𝐸𝐸𝑅𝑡 = 𝑒𝑗𝑡 𝐶𝑃𝐼𝑗𝑡 𝐶𝑃𝐼𝑡

trong đó:

 t là thời gian

 n là số lượng các đối tác thương mại chính của Việt Nam

 𝑒𝑗𝑡 là tỷ giá danh nghĩa song phương của đồng tiền nước j so với VND tại

thời điểm t (tính theo chỉ số). Lưu ý là tỷ giá được tính là số VND cần để đổi

lấy 1 đơn vị tiền tệ nước j (sử dụng cách yết giá trực tiếp)

 𝐶𝑃𝐼𝑡 là chỉ số giá hàng hóa trong nước tại thời điểm t

 𝐶𝑃𝐼𝑗𝑡 là chỉ số giá hàng hóa nước j tại thời điểm t

 𝑤𝑗𝑡 là tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t, tương ứng với tỷ trọng

thương mại của nước j trong tổng kim ngạch thương mại của Việt Nam với

các nước được chọn

Việc tính toán tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND được tính

theo cách tính tỷ giá chéo thông qua đồng tiền thứ ba là USD.

Luận văn chọn ra 20 nước có tỷ trọng thương mại lớn nhất trong tổng kim

ngạch thương mại của Việt Nam trong giai đoạn 2000-2013, các nước này có tổng

kim ngạch thương mại với Việt Nam chiếm trên 76% tổng kim ngạch thương mại

của Việt Nam trong giai đoạn này (danh sách các nước được trình bày ở Phụ lục 1).

Dữ liệu theo tháng để tính REER bao gồm tỷ giá song phương giữa đồng tiền

các nước được chọn với USD vào cuối mỗi tháng được thu thập từ Datastream – số

liệu tài chính quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF), chỉ số giá tiêu dùng

các nước (CPI) lấy từ số liệu Global Economic Monitor (GEM) của Ngân hàng Thế

giới (World Bank), kim ngạch thương mại giữa Việt Nam và các nước được chọn

được thu thập từ số liệu thống kê chiều hướng thương mại (DOTS) của IMF. Tỷ

trọng của đồng tiền nước j được đại diện bởi tỷ trọng thương mại của nước đó và

được tính toán như sau:

- Kim ngạch thương mại của Việt Nam với nước j được tính bằng tổng kim

ngạch xuất khẩu cộng kim ngạch nhập khẩu của Việt Nam sang nước j tương ứng

với từng thời điểm t:

𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑗 ,𝑡 = 𝐸𝑥𝑗 ,𝑡 + 𝐼𝑚𝑗 ,𝑡

- Tỷ trọng thương mại của nước j được tính bằng tỷ trọng kim ngạch thương

mại của nước j so với tổng kim ngạch thương mại của Việt Nam với 20 nước được

chọn, tương ứng với từng thời điểm t:

𝑤𝑗 ,𝑡 = 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑗 ,𝑡 20 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑖,𝑡 𝑖=1

với 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑗 ,𝑡 là kim ngạch thương mại của Việt Nam với nước j tại thời điểm t,

𝐸𝑥𝑗 ,𝑡 và 𝐼𝑚𝑗 ,𝑡 là kim ngạch xuất khẩu và kim ngạch nhập khẩu của Việt Nam với

nước j tại thời điểm t, tương ứng.

Giá chứng khoán của Việt Nam được đại diện bởi chỉ số VN-Index, được thu

thập trên website www.cophieu68.vn, là giá đóng cửa của chỉ số VN-Index vào thời

điểm cuối mỗi tháng cho giai đoạn từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2013.

Các số liệu bao gồm giá chứng khoán, tỷ giá của VND với các đồng tiền các

nước được chọn, CPI của các nước, CPI của Việt Nam và do đó cả REER đều được

đưa về thời điểm gốc là tháng 7 năm 2000 – thời điểm thị trường chứng khoán Việt

Nam được thành lập. Việc đưa hai chuỗi dữ liệu đang quan tâm là tỷ giá và giá

chứng khoán về cùng một thời điểm gốc để có thể dễ dàng trong việc nhận diện mối

quan hệ giữa chúng.

Bảng 3.1: Nguồn gốc số liệu của các dữ liệu đƣợc sử dụng trong luận văn

Dữ liệu Ký hiệu Nguồn Ghi chú

Tỷ giá song *Tỷ giá được định nghĩa là giá của

phương của các ERj (USD) Quỹ tiền tệ thế giới mục (IMF), đồng USD tính bằng đồng tiền nước j

đồng tiền với International Financial *Tỷ giá được thu thập vào ngày cuối

USD Statistic (IFS) cùng của tháng

Tỷ giá song phương của các Tính toán của tác giả dựa trên tỷ giá của các *Tỷ giá được định nghĩa là giá của đồng tiền nước j tính bằng VND

đồng tiền với đồng tiền với USD *Tỷ giá song phương của đồng tiền

VND nước j với VND được tính theo công

thức sau:

𝑒𝑗 ,𝑡 = 𝐸𝑅𝑉𝑁,𝑡(𝑈𝑆𝐷) 𝐸𝑅𝑗 ,𝑡 𝑈𝑆𝐷 *Tỷ giá của các đồng tiền với VND

sau đó được đưa về thời điểm gốc

tháng 7 năm 2000

Chỉ số giá tiêu Ngân hàng Thế giới Chỉ số CPI sau đó được đưa về thời CPIj

dùng (World Bank), mục điểm gốc tháng 7 năm 2000

Global Economic

Monitor (GEM)

Kim ngạch xuất Đơn vị tính: USD Exj

khẩu của Việt

Nam với các

nước được chọn

Đơn vị tính: USD Imj

Quỹ tiền tệ thế giới (IMF), mục Direction of Trade Statistics (DOTS)

Kim ngạch nhập khẩu của Việt các với Nam nước được chọn

Tracej

Kim ngạch thương mại của Tính toán của tác giả dựa trên kim ngạch Kim ngạch thương mại của Việt Nam và nước j được tính toán như sau:

Việt Nam và các xuất, nhập khẩu 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑗 ,𝑡 = 𝐸𝑥𝑗 ,𝑡 + 𝐼𝑚𝑗 ,𝑡

nước được chọn

Trọng số thương mại của các nước Tính toán của tác giả dựa trên kim ngạch Trọng số thương mại của nước j được tính toán như sau:

được chọn thương mại 𝑤𝑗 ,𝑡 = 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑗 ,𝑡 20 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒𝑖,𝑡 𝑖=1

𝑛

Tỷ giá hiệu lực Công thức tính như sau: REER (P1) Tính toán của tác giả

𝑤 𝑗𝑡

thực của VND

𝑗 =1

𝑅𝐸𝐸𝑅𝑡 = 𝑒𝑗𝑡 𝐶𝑃𝐼𝑗𝑡 𝐶𝑃𝐼𝑡

Giá chứng khoán, Website: Giá thu thập là giá đóng cửa vào

đại diện là chỉ số www.cophieu68.com, ngày cuối cùng của mỗi tháng, được VN-Index (P2)

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

VN-Index mục Kho dữ liệu đưa về thời điểm gốc tháng 07/2000

Hình 3.1 mô tả biến động tỷ giá VND (dạng chỉ số, thời điểm gốc là tháng

07/2000 = 100). Nhìn vào hình có thể thấy trong gian đoạn từ tháng 07/2000 đến

tháng 12/2013, tỷ giá song phương VND/USD (Exchange rate – ER) và tỷ giá hiệu

lực danh nghĩa NEER có xu hướng biến động cùng nhau, nhìn chung là tăng lên

trong giai đoạn nghiên cứu, hàm ý một sự giảm giá danh nghĩa VND (tính đến

tháng 12 năm 2013 VND đã giảm giá danh nghĩa so với USD 49% khi so sánh với

thời điểm tháng 7 năm 2000). Tuy nhiên với REER, chiều hướng biến động trái

ngược với NEER và ER, xu hướng chung là giảm chỉ ra rằng không chỉ là không

phải giảm giá mà thực tế VND đang tăng giá so với đồng tiền của các đối tác

thương mại (đến cuối năm 2013, REER đã lên giá khoảng 20% so với thời điểm lúc

mới thành lập thị trường chứng khoán). Trong giai đoạn đầu (trước 2004), REER

bám khá sát với NEER, tuy nhiên sau đó REER đi ngược hoàn toàn với xu hướng

mất giá của NEER, điều này là do lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn này cao

hơn nhiều so với các nước đối tác thương mại.

Hình 3.1. Biến động tỷ giá VND (Index)

(Nguồn: WB, IMF và tính toán của tác giả)

Xem xét tỷ giá danh nghĩa song phương VND/USD (ER), từ giai đoạn nửa

đầu năm 2007 trở về trước, tỷ giá khá ổn định, tuy nhiên từ nửa cuối năm 2007 sự

gia tăng ồ ạt của luồng tiền FII vào Việt Nam đã làm nguồn cung USD tăng mạnh

dẫn đến VND lên giá danh nghĩa trong giai đoạn từ cuối năm 2007 đến đầu năm

2008 (cụ thể từ tháng 10/2007 đến tháng 03/2008). Từ nửa cuối 2008, tỷ giá danh

nghĩa có xu hướng biến động mạnh hơn giai đoạn trước đó. Năm 2008 là một dấu

mốc quan trọng khi cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới diễn ra và bắt đầu tác động

đến nền kinh tế Việt Nam từ nửa cuối năm này. Xu hướng chung cho cả giai đoạn

từ cuối 2008 đến nay là sự mất giá danh nghĩa VND so với USD. Ở Việt Nam, chế

độ tỷ giá VND gần như được neo theo đồng USD (IMF, 2013). Tuy nhiên Ngân

hàng Nhà nước (NHNN) có sự điều chỉnh nhất định trong biên độ dao động cũng

như điều chỉnh tỷ giá theo hướng phá giá VND, chủ yếu trong giai đoạn 2008 đến

nay. Từ tháng 07 năm 2000 đến tháng 12 năm 2013, NHNN đã thực hiện nâng tỷ

giá bảy lần, vào các ngày 27/06/2008 (2,66%), 25/12/2008 (3%), 26/11/2009

(5,4%), 11/02/2010 (3,3%), 18/08/2010 (2,1%), 11/ 02/2011 (9,3%) – lần phá giá

cao nhất trong lịch sử - và 28/06/2013 (1%). Biên độ giao dịch cũng đã được điều

chỉnh trong suốt thời gian này: từ 1% lên 2% (27/06/2008), 2% lên 3%

(07/11/2008), 3% lên 5% (23/03/2009), từ 5% về lại 3% (01/12/2009), và lần gần

đây nhất là giảm từ 3% xuống còn 1% (11/02/2011).

Biến động của tỷ giá VND (REER) và giá chứng khoán (VN-Index) được mô

tả ở Hình 3.2. Tỷ giá và giá chứng khoán có xu hướng biến động ngược chiều nhau

trong suốt giai đoạn nghiên cứu, thị trường chứng khoán tăng trưởng trong giai

đoạn tỷ giá giảm, tức VND tăng giá, và ngược lại thị trường đi xuống cùng lúc với

giai đoạn giảm giá VND, hay tỷ giá tăng. Điều này làm tăng thêm động lực để

nghiên cứu về mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối ở

Việt Nam. Nghiên cứu được thực hiện trong toàn bộ mẫu quan sát từ tháng 07/2000

đến tháng 12/2013.

Hình 3.2. Biến động tỷ giá VND và giá chứng khoán

(Nguồn: WB, IMF, www.cophieu68.com và tính toán của tác giả)

Cả hai chuỗi dữ liệu sau đó được chuyển sang logarit tự nhiên của tỷ lệ thay

đổi của chúng như sau:

𝑃𝑖,𝑡 𝑃𝑖,𝑡−1

(3.3) 𝑅𝑖,𝑡 = ln⁡

trong đó 𝑃𝑖,𝑡 là mức giá của thị trường i (i= 1 với tỷ giá; i = 2 với giá chứng khoán)

tại thời điểm t.

3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu là làm rõ mối quan hệ trong ngắn hạn giữa tỷ giá và

giá chứng khoán của Việt Nam trong giai đoạn 2000-2013, kết quả nghiên cứu sẽ

chỉ ra chiều hướng tác động nhân quả và lan tỏa biến động hoặc từ tỷ giá đến giá

chứng khoán hoặc ngược lại từ giá chứng khoán đến tỷ giá hoặc tác động hai chiều.

Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra, đề tài sử dụng phương pháp

nghiên cứu định lượng.

Sử dụng kỹ thuật phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian, nhiều mô hình kinh

tế lượng khác nhau đã được khai thác và sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa

hai biến số tỷ giá và giá chứng khoán. Phần lớn các nghiên cứu trước đây đã sử

dụng kỹ thuật kiểm định nhân quả Granger và mô hình VAR để mô hình hóa mối

quan hệ phụ thuộc giữa hai biến. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được

thực hiện để xem xét tính dừng (stationary) của các chuỗi thời gian, cùng với đó các

nghiên cứu tiến hành kiểm định đồng liên kết (cointegration test) nhằm xem xét mối

quan hệ trong dài hạn giữa các biến số. Theo Engle và Granger (1987), đối với các

biến có mối quan hệ đồng liên kết, mô hình VAR cần được bổ sung thành tố hiệu

chỉnh sai số (ECM hoặc VECM). Ngoài ra các mô hình ARCH và GARCH được sử

dụng để mô hình hóa sự thay đổi trong phương sai trong một số nghiên cứu (ví dụ

Kanas (2000), Berr & Hebein (2008), Zhao (2010)…).

Các mô hình kinh tế lượng được sử dụng trong đề tài bao gồm kiểm định

nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết, mô hình VAR, mô hình GARCH đa biến.

3.2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Kiểm định tính dừng)

Một quá trình có tính dừng là một quá trình ngẫu nhiên, được thể hiện bởi

trung bình mẫu và phương sai của sai số không đổi theo thời gian. Trên thực tế, hầu

hết các chuỗi số liệu kinh tế, tài chính (chuỗi gốc) đều không dừng. Điều này được

hiểu là các chuỗi thời gian đó có trung bình mẫu và phương sai thay đổi theo thời

gian hay có thể hiểu một chuỗi là không dừng khi các giá trị quan sát trôi dạt ra xa

giá trị trung bình của nó theo thời gian. Yếu tố dừng hay không dừng của chuỗi dữ

liệu theo thời gian có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến các thuộc tính và hành vi của

biến số đó, do đó việc hồi quy tuyến tính thông thường với các chuỗi không dừng

có thể đem đến kết quả hồi quy giả tạo. Vì vậy, kiểm định tính dừng là cần thiết

trước khi đi vào nghiên cứu mối quan hệ giữa các chuỗi dữ liệu theo thời gian.

Có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện kiểm định liệu chuỗi thời gian

có phải là chuỗi dừng (ví dụ DF test và ADF test, Ng-Perron test…). Nghiên cứu

này sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron và kiểm định tính dừng

KPSS.

Phương pháp kiểm định phi tham số của Phillips và Perron (1988) cho phép

kiểm soát mối tương quan chuỗi bậc cao và khắc phục hiện tượng tự tương quan

trong phần dư. Hồi quy kiểm định đối với kiểm định Phillips-Perron (PP) là quá

trình tự hồi quy (autoregressive) bậc 1 (AR (1)). Trong khi các kiểm định ADF sửa

chữa cho mối tương quan chuỗi bậc cao bằng cách thêm vào sai phân trễ của biến

phụ thuộc thành biến giải thích, kiểm định PP tạo ra sự điều chỉnh cho các hệ số của

thống kê t (t-statistic) từ hồi quy AR(1) để giải thích cho mối tương quan trong phần

dư 𝑢𝑡. Sự sửa chữa này là phi tham số. Ưu điểm của kiểm định Phillips-Perron là

không chịu ảnh hưởng của những sai sót tham số và không phải lựa chọn độ trễ cho

kiểm định. Phương trình hồi quy cho kiểm định PP như sau:

(3.4) 𝑦𝑡 = 𝜙𝑦𝑡−1 + 𝑢𝑡

hay phương trình tương đương:

(3.5) ∆𝑦𝑡 = 𝜋𝑦𝑡−1 + 𝑢𝑡

trong đó 𝑢𝑡 là một chuỗi dừng (chuỗi I(0)) có thể có phương sai thay đổi, phương

trình hồi quy có thể được thêm vào một hằng số hoặc biến xu hướng (trend term).

Mục tiêu cơ bản của phương pháp này là kiểm định giả thiết có nghiệm đơn

vị hay chuỗi 𝑦𝑡 là không dừng (𝜙 = 1 𝑕𝑎𝑦 𝜋 = 0):

H0: Chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị

H1: Chuỗi thời gian không có nghiệm đơn vị (𝜙 < 1 𝑕𝑎𝑦 𝜋 < 0)

Bên cạnh việc thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị PP, nghiên cứu thực hiện

kiểm định tính dừng KPSS để làm vững hơn kết quả kiểm định vì sai lầm trong bác

bỏ giả thiết H0 ở trên là chuỗi không dừng thường có nguyên nhân là do lực kiểm

định thấp (low power) của kiểm định nghiệm đơn vị (Tabak, 2006). Hơn nữa một

trong những chỉ trích chính của quá trình kiểm định nghiệm đơn vị là không thể

nhận ra sự khác biệt giữa nghiệm đơn vị và nghiệm gần với nghiệm đơn vị - tức các

chuỗi có tính dừng nhưng rất gần cận biên không dừng, ví dụ 𝜙 = 0.95, đặc biệt là

khi sử dụng mẫu dữ liệu thời gian ngắn. Do đó kiểm định KPSS là một kiểm định

thay thế của kiểm định nghiệm đơn vị (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt. và Shin,

1992). Ngoài ra kiểm định KPSS giúp xác định chuỗi thời gian thay đổi theo xu

hướng xác định (deterministic trend) hay xu hướng ngẫu nhiên (stochastic trend),

việc xác định chuỗi thời gian có xu hướng xác định hay ngẫu nhiên giúp tìm ra cách

xử lý tốt nhất cho tính không dừng của chuỗi dữ liệu để có chuỗi dữ liệu dừng cho

hồi quy – loại bỏ xu hướng (detrending) hay sai phân (differencing) – thay vì lấy sai

phân tất cả các chuỗi không dừng sẽ làm mất quan sát trong chuỗi dữ liệu. Kiểm

định dựa trên giả định một chuỗi dữ liệu theo thời gian là tổng của một chuỗi có xu

hướng xác định, một quá trình ngẫu nhiên và một sai số dừng:

(3.6) 𝑦𝑡 = 𝜉𝑡 + 𝑟𝑡 + 𝜀𝑡

với 𝑟𝑡 là một quá trình ngẫu nhiên:

(3.7) 𝑟𝑡 = 𝑟𝑡−1 + 𝑢𝑡

và 𝑢𝑡 là một chuỗi có phân phối đồng dạng và độc lập (independent and identically distributed – i.i.d) với trung bình bằng 0 và phương sai bằng 𝜎2. Giả thiết cho kiểm

định như sau:

H0: 𝜎 2 = 0 Chuỗi dữ liệu theo thời gian dừng có xu hướng (hoặc chuỗi

dừng trong biến gốc (biến level) khi 𝜉 = 0)

H1: 𝜎 2 > 0 Chuỗi dữ liệu theo thời gian không dừng (hay chuỗi dừng trong

sai phân)

3.2.2. Kiểm định đồng liên kết

Việc kiểm định đồng liên kết nhằm xem xét liệu các chuỗi dữ liệu theo thời

gian không dừng có bất kỳ mối quan hệ cân bằng nào trong dài hạn hay không, hay

nói cách khác chúng có biến động đồng nhịp hay không. Nếu các chuỗi dữ liệu là

không dừng nhưng chúng có mối quan hệ đồng liên kết, yếu tố hiệu chỉnh sai số cần

được thêm vào phương trình hồi quy để phản ánh đúng mối quan hệ của các biến

trong ngắn hạn, đồng thời có thể nắm bắt được mối quan hệ của chúng trong dài

hạn. Vì vậy, kiểm định đồng liên kết với các chuỗi không dừng là cần thiết trước

khi tiến hành phân tích hồi quy. Trong luận văn, học viên sử dụng phương pháp

kiểm định đồng liên kết của Johansen (1991).

Phương pháp Johansen xem xét biến phụ thuộc 𝑦𝑡 trong một mô hình VAR

𝑘

như sau:

𝑖=1

(3.8) 𝑦𝑡 = 𝛽𝑖𝑦𝑡−𝑖 + 𝑢𝑡

trong đó 𝑦𝑡 là một véc tơ 𝑔 × 1 của các biến dừng trong sai phân bậc 1 (biến I(1)),

𝛽𝑖 là ma trận 𝑔 × 𝑔 của các hệ số và 𝑢𝑡 là một véc tơ 𝑔 × 1 của phần dư.

Từ mô hình VAR, mô hình VECM có thể được viết như sau:

𝑘−1

𝑗 =1

(3.9) ∆𝑦𝑡 = Π𝑦𝑡−𝑘 + Γ𝑗 ∆𝑦𝑡−𝑗 + 𝑢𝑡

với Π là ma trận 𝑔 × 𝑔 của các hệ số thể hiện mối quan hệ dài hạn. Mục tiêu của

kiểm định là tìm số nghiệm đặc trưng (𝜆) của phương trình Π − 𝜆𝐼𝑔 𝑐 = 0 với 𝑐 là

véc tơ 𝑔 × 1 khác không. Số nghiệm đặc trưng khác không của phương trình chính

là hạng của ma trận Π, và cũng là số véc tơ đồng liên kết trong hệ thống. Như vậy,

nếu các biến số không có mối quan hệ đồng liên kết, khi đó hạng của ma trận Π sẽ

không có ý nghĩa thống kê khác không, hay 𝜆𝑖 = 0 với mọi i.

Có thể sử dụng hai giá trị thống kê so sánh cho kiểm định đồng liên kết

𝑔

Johansen được tính toán theo công thức sau:

𝑖

𝑖=𝑟+1

(3.10) ) 𝜆𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑟 = −T ln⁡(1 − 𝜆

và

𝑟+1)

(3.11) 𝜆𝑚𝑎𝑥 𝑟, 𝑟 + 1 = −T𝑙𝑛(1 − 𝜆

𝑖 là giá trị ước lượng từ ma trận Π cho nghiệm đặc trưng bậc thứ i.

với 𝜆

Thống kê kiểm định Trace kiểm định giả thiết H0 là số lượng các véc tơ đồng liên

kết ít hơn hay bằng 𝑟 và giả thiết thay thế H1 là có nhiều hơn 𝑟 véc tơ đồng liên kết.

Thống kê kiểm định nghiệm đặc trưng lớn nhất (maximum eigenvalue statistic)

kiểm định giả thiết H0 cho rằng số lượng các véc tơ đồng liên kết là 𝑟 chống lại giả

thiết thay thế H1 là có 𝑟 + 1 véc tơ đồng liên kết.

3.2.3. Mô hình VAR – GARCH đa biến

Mô hình véc tơ tự hồi quy (VAR) là mô hình năng động trong nhóm các mô

hình phân tích chuỗi thời gian. Sim (1980) đã giới thiệu mô hình VAR như một sự

thay thế cho các mô hình hệ phương trình với nhiều hơn một biến phụ thuộc để

nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến chuỗi thời gian. Trong luận văn, học viên sử

dụng mô hình VAR hai biến cho sự thay đổi tỷ giá VND và lợi nhuận chứng khoán

trong mô hình trung bình với độ trễ tối ưu là 1, được lựa chọn theo tiêu chuẩn thông

tin Akaike (AIC) và Schwarz (SBC/BIC).

Mô hình VAR(1) hai biến được sử dụng trong mô hình trung bình có điều

kiện cho sự thay đổi tỷ giá VND và lợi nhuận chứng khoán được viết như sau:

(3.12) 𝑅𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝐵𝑅𝑖,𝑡−1 + 𝑢𝑡

= + + 𝐷𝑢𝑚 2009𝑡 𝛼1 𝛼2 𝑅1,𝑡 𝑅2,𝑡 𝑅1,𝑡−1 𝑅2,𝑡−1 𝛽11 𝛽12 𝛽21 𝛽22 𝑑2009,1 𝑑2009,2

(3.13) 𝐷𝑢𝑚 2011𝑡 + 𝑢1,𝑡 𝑢1,𝑡 𝑑2011,1 𝑑2011,2

𝑇 trong đó 𝑢𝑡 = 𝑢1,𝑡, 𝑢2,𝑡

là véc tơ sai số ngẫu nhiên tại thời điểm t, chỉ ra rằng các

thị trường bị tác động bởi những thay đổi ngoài kỳ vọng tại thời điểm đó, 𝑢𝑡 𝐼𝑡−1~𝑁(0, 𝐻𝑡), 𝐻𝑡 là một ma trận phương sai - hiệp phương sai tương ứng 2 × 2, và 𝐼𝑡−1 là bộ thông tin tại thời điểm 𝑡 − 1. Véc tơ 2 × 1 𝛼 = 𝛼1, 𝛼2 𝑇 là các hệ số

xu hướng dài hạn. Các tham số 𝛽𝑖𝑗 hàm ý hiệu ứng lan tỏa trong trung bình của các

biến (mean spillovers effects). 𝛽11 chỉ ra tỷ lệ thay đổi của tỷ giá hối đoái bị tác

động bởi giá trị trễ của chính nó, 𝛽12 cho thấy hiệu ứng lan tỏa trung bình từ giá

chứng khoán đến tỷ giá VND, 𝛽21 cho thấy hiệu ứng lan tỏa trung bình từ tỷ giá

VND đến giá chứng khoán, và 𝛽22 chỉ ra lợi nhuận chứng khoán bị tác động bởi giá

trị trễ của chính nó.

Đề tài sử dụng biến giả để nắm bắt sự thay đổi trong các lần thay đổi chính

sách, cụ thể là phá giá tiền đồng. Hai biến giả 𝐷𝑢𝑚 2009𝑡 và 𝐷𝑢𝑚 2011𝑡 được lựa

chọn đưa vào phương trình hồi quy vì đây là hai lần phá giá cao nhất trong giai

đoạn nghiên cứu. Vào ngày 26/11/2009, NHNN nâng tỷ giá VND/USD tăng thêm

5,4% so với trước đó và mức tăng là 9,3% vào ngày 11/02/2011. Biến 𝐷𝑢𝑚 2009𝑡

nhận giá trị là 1 trong giai đoạn từ tháng 11/2009 đến tháng 12/2013, và nhận giá trị

là 0 cho thời gian khác trong mẫu. Biến 𝐷𝑢𝑚 2011𝑡 nhận giá trị là 1 trong giai

đoạn từ tháng 02/2011 đến tháng 12/2013, và nhận giá trị là 0 cho thời gian khác

trong mẫu. 𝑑2009,𝑖 và 𝑑2011,𝑖 là các hệ số hồi quy của biến giả.

Mô hình GARCH đa biến (Multivariate GARCH – MGARCH) được phát

triển từ mô hình ARCH và mô hình GARCH đơn biến bởi Engle (1982) và

Bollerslev (1986), tương ứng. Với các mô hình ước lượng tuyến tính, thông thường

chúng ta phải giả định là phương sai của phần dư là hằng số hay chúng không thay

đổi theo thời gian. Tuy nhiên với các dữ liệu chuỗi thời gian, phương sai của phần

dư thường cũng sẽ thay đổi theo thời gian. Các mô hình ARCH và GARCH được sử

dụng rộng rãi bởi vì chúng tính đến phương sai thay đổi theo thời gian của một

chuỗi thời gian biến duy nhất, nhưng chúng không tính đến sự tương tác của các

phương sai. Nền tảng cho mô hình ARCH là phương sai của phần dư ở kỳ hiện tại

sẽ phụ thuộc vào bình phương phần dư của những kỳ trước đó. Mô hình ARCH(𝑞)

được khái quát như sau:

2 + ⋯ + 𝛼𝑞 𝑢𝑡−𝑞

2 = 𝛼0 + 𝛼1𝑢𝑡−1

2 + 𝛼2𝑢𝑡−2

(3.14) 𝜎𝑡

2 là phương sai của phần dư tại thời điểm 𝑡 và 𝑢𝑡 là phần dư từ phương trình hồi quy tại thời điểm 𝑡. Tuy nhiên mô hình ARCH có một số nhược điểm là nếu các

2 < 0, hơn nữa khi 𝑞 lớn thì có

với 𝜎𝑡

hệ số 𝛼1, 𝛼2, … là số âm (<0) thì có thể dẫn đến 𝜎𝑡

quá nhiều tham số phải ước lượng cho mô hình ARCH… Bollerslev (1986) đã đề

xuất mô hình GARCH giúp khắc phục được những nhược điểm trên. Mô hình

𝑝

GARCH(𝑝, 𝑞) được viết như sau:

𝑞 2 2 = 𝛼0 + 𝛼𝑖𝑢𝑡−𝑖 𝑖=1

𝑗 =1

(3.15) 𝜎𝑡 + 𝛽𝑗 𝜎𝑡−𝑝

Như vậy mô hình GARCH sẽ là mô hình ARCH khi 𝑞 tiến ra vô cùng. Mô

hình GARCH(𝑝, 𝑞) mô tả phương sai thay đổi có điều kiện và phụ thuộc vào độ trễ

của chính nó trong 𝑝 kỳ trước đó, tuy nhiên mô hình GARCH(1,1) vẫn đủ để có thể

mô hình hóa đặc tính thay đổi của phương sai trong phần dư (Engle & Kroner,

1995). Mô hình MGARCH tương tự mô hình GARCH đơn biến nhưng bên cạnh giá

trị phương sai thay đổi, mô hình sẽ bao gồm giá trị hiệp phương sai thay đổi theo

thời gian. Mô hình MGARCH đã mở rộng các ứng dụng, chẳng hạn như những lan

tỏa biến động giữa các tài sản và các thị trường, kinh doanh chênh lệch giá trong

tương lai, tác động của biến động tỷ giá hối đoái đến thương mại và sản lượng, và

giá trị có rủi ro (Value at Risk - VaR). Dunne (1999 ) nghiên cứu các đặc điểm thay

đổi theo thời gian của rủi ro hệ thống trong CAPM truyền thống dựa trên

MGARCH. Kearney và Patton (2000) nghiên cứu hiệu ứng lan tỏa của tỷ giá trong

hệ thống tiền tệ Châu Âu (European Monetary System) dựa trên mô hình GARCH

ba biến, bốn biến và năm biến. Kroner và Lastrapes (1993) phân tích sự biến động

của tỷ giá hối đoái tác động đến xuất khẩu như thế nào sử dụng mô hình MGARCH.

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ chỉ xem xét một trường hợp đặc biệt gọi là

tham số hóa BEKK (Engle và Kroner, 1995), hay GARCH-BEKK để nắm bắt

những hiệu ứng lan tỏa biến động giữa 2 thị trường- thị trường chứng khoán và thị

trường ngoại hối.

Mô hình GARCH(1,1) hai biến (bivariate GARCH) được mô hình hóa như

1/2𝜈𝑡 𝐻𝑖𝑗 ,𝑡 = 𝑐𝑖𝑗 + 𝑎𝑖𝑗 𝑢𝑖,𝑡−1𝑢𝑗 ,𝑡−1 + 𝑏𝑖𝑗 𝐻𝑖𝑗 ,𝑡−1 i, j = 1, 2

(3.16) 𝑢𝑡 = 𝐻𝑡

Trong đó 𝐻𝑡 là ma trận phương sai - hiệp phương sai của hai tài sản i và j, 𝜈𝑡là một

quá trình nhiễu trắng (white noise process). Một ràng buộc phải được thỏa mãn cho

mô hình đó là ma trận 𝐻𝑡 phải dương, do đó Engle & Kroner (1995) đã tiến hành

tham số hóa tổng quát trên phương trình phương sai với việc tối thiểu hóa các tham

số phải ước lượng nhưng vẫn đảm bảo tính xác định dương của ma trận 𝐻𝑡 được gọi

là mô hình BEKK. Mô hình GARCH-BEKK(1,1) như sau:

𝑇 𝐴 + 𝐵𝑇𝐻𝑡−1𝐵

(3.17) 𝐻𝑡 = 𝐶 𝑇𝐶 + 𝐴𝑇𝑢𝑡−1𝑢𝑡−1

Cho hai biến tỷ giá VND và giá chứng khoán đang quan tâm, mô hình được

viết lại dưới dạng ma trận là:

𝑇

= 𝑕11,𝑡 𝑕12,𝑡 𝑕21,𝑡 𝑕22,𝑡

2 𝑢1,𝑡−1 𝑢2,𝑡−1𝑢1,𝑡−1

𝑇

+ + 𝑎11 𝑎12 𝑎21 𝑎22 𝑎11 𝑎12 𝑎21 𝑎22 𝑐11 𝑐21 0 𝑐22 𝑐11 𝑐21 0 𝑐22 𝑢1,𝑡−1𝑢2,𝑡−1 2 𝑢2,𝑡−1

(3.18) 𝑏11 𝑏12 𝑏21 𝑏22 𝑕11,𝑡−1 𝑕12,𝑡−1 𝑕21,𝑡−1 𝑕22,𝑡−1 𝑏11 𝑏12 𝑏21 𝑏22

với 𝐶 là ma trận tam giác dưới 2 × 2. Yếu tố 𝑎𝑖𝑗 của ma trận 𝐴 2 × 2 chỉ ra tác động

của biến động (volatility) trong thị trường i đến thị trường j và phản ánh hiệu ứng

ARCH của biến động. Yếu tố 𝑏𝑖𝑗 của ma trận 𝐵 2 × 2 chỉ ra sự tồn tại của sự lan

truyền biến động giữa thị trường i và thị trường j, và phản ánh hiệu ứng GARCH

của biến động. 𝑕11,𝑡 biểu thị phương sai của tỷ lệ thay đổi tỷ giá VND, h12,t biểu thị

hiệp phương sai của tỷ lệ thay đổi tỷ giá VND và lợi nhuận chứng khoán, h 22,t biểu

thị phương sai của lợi nhuận chứng khoán.

Phương sai có điều kiện trong mô hình có thể được diễn đạt như sau:

2 + 𝑐21

2 + 𝑎11

2 2 𝑢1,𝑡−1

2 2 𝑢2,𝑡−1

+ 𝑕11,𝑡 = 𝑐11 + 2𝑎11𝑎21𝑢1,𝑡−1𝑢2,𝑡−1 + 𝑎21

2 𝑕22,𝑡−1

2 𝑕11,𝑡−1 + 2𝑏11𝑏21𝑕22,𝑡−1 + 𝑏21 𝑏11

2 𝑕11,𝑡−1 +

(3.19)

2 + 𝑎12

2 2 𝑢2,𝑡−1

𝑕22,𝑡 = 𝑐22 + 2𝑎12𝑎22𝑢1,𝑡−1𝑢2,𝑡−1 + 𝑎22 + 𝑏12

2 2 𝑢1,𝑡−1 2 𝑕22,𝑡−1

(3.20) 2𝑏12𝑏22𝑕12,𝑡−1 + 𝑏22

trong đó các tham số 𝑎12, 𝑏12, 𝑎21 và 𝑏21 trong hai phương trình (3.19) và (3.20) chỉ

ra các cú sốc và biến động được truyền đi giữa hai thị trường như thế nào.

Khi xem xét những hiệu ứng lan tỏa biến động từ thị trường ngoại hối đến thị

trường chứng khoán, chúng ta cần kiểm tra xem các hệ số 𝑎12 và 𝑏12 khác 0 và có ý

nghĩa thống kê hay không. Khi xem xét những hiệu ứng lan tỏa biến động từ thị

trường chứng khoán đến thị trường ngoại hối, chúng ta cần kiểm tra xem các hệ số

𝑎21 và 𝑏21 khác 0 và có ý nghĩa thống kê hay không. Nếu không có hiệu ứng lan tỏa

biến động giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán, các yếu tố không

nằm trên đường chéo bao gồm 𝑎12, 𝑏12, 𝑎21 và 𝑏21 của ma trận 𝐴 và 𝐵 phải bằng 0

và có ý nghĩa thống kê. Việc kiểm tra có hay không hiệu ứng lan tỏa biến động giữa

hai thị trường được thực hiện bằng phương pháp kiểm định tỷ lệ likelihood

(likelihood ratio test – LR test). Giá trị thống kê của kiểm định là:

(3.21) 𝜆 = −2(𝐿𝑟 − 𝐿𝑢𝑟 )~𝜒𝑑.𝑓.

trong đó 𝐿𝑟 và 𝐿𝑢𝑟 chỉ các giá trị log-likelihood ước lượng của hàm bị ràng buộc và 2 ) với hàm không bị ràng buộc, tương ứng. 𝜆 tuân theo phân phối Chi-squared (𝜒𝑑.𝑓.

bậc tự do là số các điều kiện bị ràng buộc.

Cho một mẫu với T quan sát, một vector của các tham số chưa biết 𝜃 và một

vector 2 × 1 của lợi nhuận Rt, hàm mật độ có điều kiện (được biết như là hàm

likelihood – likelihood function) cho mô hình (3.12) là:

𝑇(𝐻𝑡 −1)𝑢𝑡 𝑢𝑡 2

(3.22) 𝑓 𝑅𝑡 𝐼𝑡−1; 𝜃 = 𝐻𝑡 −1 2 exp − 1 2𝜋

𝑇

Khi đó hàm log-likelihood là:

𝑡=1

(3.23) 𝐿𝑇 = 𝑙𝑜𝑔𝑓 𝑅𝑡 𝐼𝑡−1; 𝜃

hay

𝑇(𝐻𝑡

−1)𝑢𝑡

𝑇 log 𝐻𝑡 − 𝑖=1

𝑇 𝑢𝑡 𝑡=1

(3.24) 𝐿𝑇 = − 1 2 1 2

Với N là số biến trong hệ thống, lúc đó các tham số của mô hình được ước lượng

sao cho hàm log-likelihood ℓ đạt giá trị cực đại:

𝑇 𝐻𝑡

−1 𝑢𝑡)

𝑇 (𝑙𝑜𝑔 𝐻𝑡 + 𝑢𝑡 𝑡=1

(3.25) ℓ 𝜃 = − log 2𝜋 − 𝑇𝑁 2 1 2

Thuật toán BFGS (Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno) được sử dụng để

tạo ra các ước lượng tham số likelihood cực đại (maximum likelihood) và sai số

chuẩn tiệm cận tương ứng của chúng.

Các phần dư chuẩn hóa (standardized residuals) vt của một mô hình với kỹ

thuật ước lượng hợp lý (properly specified model) phải là một quá trình nhiễu trắng,

có nghĩa chúng có phân phối i.i.d. Do đó, để kiểm định tính thích hợp của mô hình,

cuối cùng, luận văn sử dụng thống kê Q Ljung-Box để kiểm tra đặc tính ngẫu nhiên

của các phần dư vt. Có nhiều phương pháp khác nhau để kiểm định các đặc tính kỹ

thuật thích hợp của mô hình, tuy nhiên việc sử dụng thống kê Q Ljung-Box được

𝑝

xem là thích hợp hơn với trường hợp mẫu nhỏ. Thống kê Q Ljung-Box như sau:

2 𝑟𝑗 𝑇 − 𝑗

(3.26)

𝑄 = 𝑇 𝑇 + 2 𝑗 =1

trong đó 𝑟𝑗 là hàm tự tương quan mẫu của các phần dư với độ trễ j. Thống kê Q tiệm

cận theo phân phối Chi-squared với p-k bậc tự do trong đó k là số biến độc lập.

Chƣơng 4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả

Dựa trên dữ liệu thu thập và tính toán về các biến sự thay đổi tỷ giá và lợi

nhuận chứng khoán trong mô hình nghiên cứu, kết quả thống kê mô tả cho hai biến

được trình bày ở bảng 4.1 như sau:

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả

R1 R2

-0.001327 0.009958 Mean

0.017516 0.111848 Std. Dev.

1.070304 -0.179190 Skewness

8.325030 4.232831 Kurtosis

220.9594*** 11.05741*** Jarque-Bera

-0.213699 1.603274 Sum

0.049088 2.001610 Sum Sq. Dev.

(Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm Eview 7.2)

161 161 Observations

Từ bảng 4.1 cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu từ tháng 07/2000 đến tháng

12/2013, tỷ lệ lợi nhuận trung bình hàng tháng của thị trường chứng khoán Việt

Nam là 0.99%, sự thay đổi trung bình của tỷ giá VND là âm ở mức 0.13%, cho thấy

tiền đồng được định giá cao trong thời gian này. Xem xét độ lệch chuẩn (standard

deviation) của cả hai chuỗi có thể nhận thấy thị trường chứng khoán biến động

mạnh hơn so với thị trường ngoại hối, do đó rủi ro khi đầu tư vào thị trường chứng

khoán là cao hơn so với khi đầu tư vào thị trường ngoại hối.

Hai giá trị thống kê mô tả Skewness và Kurtosis cho biết các thông số giúp

hình dung về phân phối của hai biến. Skewness là thước đo về độ lệch của phân

phối so với phân phối chuẩn. Giá trị trung bình của Skewness là 0, khi nó lớn hơn 0

(Skewness > 0) thì phân phối của biến lệch phải và ngược lại Skewness nhỏ hơn 0

(Skewness < 0) cho thấy một phân phối lệch trái. Trong khi đó Kurtosis là một đại

lượng đo mức độ tập trung tương đối của các quan sát quanh trung tâm của nó trong

mối quan hệ so sánh với hai đuôi. Giá trị trung bình của Kurtosis là 3, hàm ý phân

phối chuẩn. Với Kurtosis > 3, phân phối tập trung nhiều ở hai đuôi và hình dạng của

đa giác tần số sẽ khá cao và nhọn. Ngược lại, Kurtosis < 3 cho thấy hình dạng của

đa giác tần số là một đa giác tù.

Như vậy, với chuỗi thay đổi tỷ giá hối đoái, giá trị Skewness là dương, hàm

ý phân phối của nó là lệch phải (positively skewed) và độ nhọn cao hơn rất nhiều

(leptokurtosis) so với phân phối chuẩn. Trong khi lợi nhuận chứng khoán lệch trái

(negatively skewed) và phân phối cực nhọn (leptokurtosis). Điều này cũng phù hợp

với kết quả kiểm định phân phối chuẩn Jarque-Bera được trình bày ở bảng 4.1, kết

quả kiểm định bác bỏ giả thiết phân phối chuẩn ở từng chuỗi với mức ý nghĩa 1%.

4.2. Kết quả kiểm định tính dừng của tỷ giá và giá chứng khoán

4.2.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp kiểm định

phi tham số Phillips – Perron

Luận văn tiến hành xem xét và kiểm định tính dừng của các chuỗi biến trong

cả hai trường hợp, đầu tiên là sự thay đổi của biến là không có xu hướng theo thời

gian và trường hợp thứ hai là có xu hướng theo thời gian. Nhìn vào kết quả ở bảng

4.2 có thể thấy giả thiết H0 rằng có một nghiệm đơn vị đối với chuỗi biến gốc tỷ giá

và giá chứng khoán (biến level – P1 và P2) không thể bác bỏ trong cả hai trường hợp

bởi kiểm định phi tham số PP. Vì vậy, hai biến là không dừng.

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron

Adj.t-Stat P-value

No trend

-0.549174 0.8770 P1

-2.215125 0.2018 P2

-13.01205 0.0000 ∆𝑷𝟏

-8.823452 0.0000 ∆𝑷𝟐

1% level -3.47140

5% level -2.87921 Test critical value

10% level -2.57609

With trend

-2.258839 0.4536 P1

-2.274429 0.4450 P2

-13.03965 0.0000 ∆𝑷𝟏

-8.802640 0.0000 ∆𝑷𝟐

1% level -4.01683

5% level -3.43805 Test critical value

(Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm Eview 7.2)

10% level -3.14302

Ngoài ra, như đã trình bày ở trước đó về kết quả hồi quy giả tạo có thể có khi

thực hiện hồi quy với các biến không dừng. Vì vậy, luận văn thực hiện kiểm định

tính dừng với chuỗi sai phân bậc một của các biến (∆𝑃1và ∆𝑃2). Việc kiểm định tính

dừng đối với chuỗi sai phân bậc một là cần thiết trước khi tiến hành kiểm định đồng

liên kết Johansen, do yêu cầu của kiểm định này là tất cả các chuỗi khi được kiểm

định đều phải là các chuỗi dừng trong sai phân bậc 1 (được gọi là các chuỗi I(1)).

Khi các chuỗi được lấy sai phân bậc một, kết quả cho thấy cả hai chuỗi sai phân bậc

một của hai biến tỷ giá và giá chứng khoán đều dừng trong cả hai trường hợp có xu

hướng và không có xu hướng, ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Như vậy hai chuỗi biến

là các chuỗi I(1).

4.2.2. Kết quả kiểm định tính dừng bằng phương pháp kiểm định

KPSS

Với mục đính có được kết quả vững chắc hơn về tính dừng của các chuỗi

biến, đồng thời có cách xử lý phù hợp đối với các chuỗi dữ liệu không dừng, luận

văn thực hiện đồng thời kiểm định tính dừng KPSS bên cạnh kiểm định nghiệm đơn

vị PP. Kết quả kiểm định được trình bày ở bảng 4.3.

Kết quả kiểm định KPSS với cả hai biến tỷ giá (P1) và giá chứng khoán (P2)

đều bác bỏ giả thiết H0 là chuỗi biến đang xem xét là dừng trong biến level hoặc

dừng có xu hướng ở mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%. Điều này cũng có nghĩa

chúng ta chấp nhận giả thiết H1 là cả hai biến dừng trong sai phân. Điều này là phù

hợp với kết quả kiểm định cho hai biến sai phân khi không thể bác bỏ giả thiết H0

đối với chúng trong cả hai trường hợp có xu hướng và không có xu hướng.

Như vậy ở cả hai kiểm định – PP và KPSS – đều đi đến kết luận hai biến tỷ

giá và giá chứng khoán là các chuỗi không dừng trong biến gốc nhưng dừng trong

sai phân bậc một, hay chúng đều là các chuỗi I(1). Đồng thời, kết quả kiểm định

KPSS cũng chỉ ra để có được chuỗi biến dừng cho thực hiện hồi quy chúng ta cần

phải lấy sai phân cho các biến.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng KPSS

Adj.t-Stat

No trend

1.182146*** P1

0.514621** P2

0.144998 ∆𝑷𝟏

0.066759 ∆𝑷𝟐

1% level 0.739000

5% level 0.463000 Test critical value

10% level 0.347000

With trend

0.156396** P1

0.164107** P2

0.055082 ∆𝑷𝟏

0.046060 ∆𝑷𝟐

1% level 0.216000

5% level 0.146000 Test critical value

Lưu ý: Ký hiệu *** và ** biểu thị ý nghĩa thống kê tại mức 1% và 5% tương ứng (Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm Eview 7.2)

10% level 0.119000

4.3. Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa tỷ giá và giá chứng

khoán

Luận văn sử dụng phương pháp Johansen để kiểm định mối quan hệ đồng

liên kết giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Khi các biến là không dừng, đồng

thời chúng là các chuỗi I(1), kiểm định đồng liên kết giúp nhận diện mối quan hệ

cân bằng trong dài hạn giữa chúng.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa tỷ giá và giá chứng khoán

Thống kê Trace

Eigenvalue Trace statistic Critical value 5% P-value

0.043602 8.821760 20.26184 0.7528 r = 0

0.010499 1.688708 9.164546 0.8385 r = 1

Thống kê Max-Eigenvalue

Max-Eigen Eigenvalue Critical value 5% P-value statistic

0.043602 7.133052 15.89210 0.6533 r = 0

Lưu ý: r biểu thị số véc tơ đồng liên kết (Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm Eview 7.2)

0.010499 1.688708 9.164546 0.8385 r = 1

Bảng 4.4 trình bày kết quả kiểm định đồng liên kết cho hai biến tỷ giá và giá

chứng khoán bằng phương pháp kiểm định Johansen. Kết quả kiểm định ở cả thống

kê Trace và thống kê Max-Eigenvalue cho thấy không có mối quan hệ đồng liên kết

tồn tại giữa tỷ giá VND và giá chứng khoán. Do đó, mô hình VAR trong phương

trình (3.12) đặc tả tốt mối quan hệ giữa hai biến trong ngắn hạn mà không cần phải

bao gồm các thành tố hiệu chỉnh sai số. Kết quả phù hợp với Granger và các cộng

sự (2000), Nieh & Lee (2011) rằng không có mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa tỷ

giá và giá chứng khoán.

4.4. Kết quả kiểm định mô hình VAR – GARCH

Luận văn sử dụng thuật toán BFGS để tạo ra các ước lượng tham số cho mô

hình VAR – GARCH bằng phương pháp Maximum likelihood. Mô hình VAR(1) –

MGARCH(1,1) được lựa chọn để phân tích mối quan hệ năng động giữa tỷ giá hiệu

lực thực của VND và giá chứng khoán theo tiêu chuẩn thông tin Akaike, Schwarz

và kiểm định ràng buộc likelihood ratio (LR test). Kết quả ước lượng được trình bày

ở bảng 4.5.

Bảng A trình bày các ước lượng hệ số của phương trình trung bình có điều

kê, cho thấy hành vi của chính nó và lợi nhuận chứng khoán trong quá khứ không có ý

nghĩa giải thích cho sự thay đổi của tỷ giá trong tương lai. Điều này cũng hàm ý không

có mối quan hệ nhân quả (hay hiệu ứng lan tỏa trong trung bình) từ thị trường chứng

khoán đến thị trường ngoại hối. Hệ số ước lượng cho lợi nhuận thị trường chứng khoán

𝛽22 có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự thay đổi của lợi nhuận chứng khoán được giải

thích bởi chính nó trong quá khứ ở mức ý nghĩa 1%. Với ước lượng của tham số 𝛽21 và

𝛽12 không có ý nghĩa thống kê, giả thiết H0 rằng không có lan tỏa trung bình chéo hai

chiều giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán không thể bác bỏ. Như vậy,

giữa hai thị trường không tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều. Các hệ số

cho biến giả (𝑑2009,𝑖 và 𝑑2011,𝑖) phản ánh sự thay đổi khi có sự thay đổi chính sách tỷ

giá (cụ thể là phá giá VND) cho ba giai đoạn: từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 10 năm

2009, từ tháng 11 năm 2009 đến tháng 1 năm 2011 và từ tháng 2 năm 2011 đến tháng

12 năm 2013. Các ước lượng hệ số cho các biến giả đều không có ý nghĩa thống kê.

Như vậy, sự thay đổi chính sách tỷ giá hay việc phá giá VND không làm thay đổi đặc

tính biến động trung bình của thị trường chứng khoán và cũng không cho thấy sự khác

biệt trong sự thay đổi tỷ giá hiệu lực của VND. Hiện tượng bất cân xứng thông tin, rò rỉ

thông tin hay việc ban hành các chính sách vĩ mô chưa có một tín hiệu rõ ràng và thống

nhất khiến cho thời điểm công bố thông tin về sự thay đổi chính sách không có ý nghĩa

trong sự biến động của thị trường. Trước thời điểm NHNN công bố về việc điều chỉnh

tỷ giá hay nới lỏng/ thu hẹp biên độ dao động của tỷ giá, đã có những “tin đồn” được

lan truyền trong giới đầu tư và trên thị trường, tỷ giá trên thị trường liên ngân hàng bắt

đầu dịch chuyển và tỷ giá trên thị trường tự do đã điều chỉnh ngay lập tức vào lúc này,

tác động đến hoạt động xuất, nhập khẩu và tỷ giá hiệu lực; chính điều này cũng đã tác

động đến tâm lý và các nhà đầu tư chứng khoán thường sẽ đổ xô mua hay bán chứng

khoán làm cho thị trường ngay lập tức điều chỉnh tăng hay giảm. Đến khi thông tin về

tỷ giá được chính thức ban hành thì các thị trường đã phản ánh những thông tin này vào

kiện. Đối với sự thay đổi của tỷ giá, các hệ số 𝛽11 và 𝛽12 đều không có ý nghĩa thống

giá, vì vậy thời điểm công bố thông tin không có ý nghĩa đến sự biến động trung bình

trên cả hai thị trường.

Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình MGARCH-BEKK

Coeff.

Std.Error

t-Stat.

Coeff.

Std.Error

t-Stat.

Bảng A: Các ước lượng tham số của phương trình trung bình có điều kiện

Tỷ giá (R1)

Chứng khoán (R2)

-0.0014

0.0014

-1.001

0.016**

0.007

2.261

𝛼2

𝛼1

-0.051

0.085

-0.608

-0.186

0.448

-0.415

𝛽21

𝛽11

0.009

0.011

0.786

0.328***

0.081

4.057

𝛽22

𝛽12

0.004

0.934

-0.024

0.021

-1.137

𝑑2009,1

𝑑2009,2

-0.007

0.005

0.009

0.021

0.444

𝑑2011,1

-1.348 𝑑2011,2

Bảng B: Các ước lượng tham số của phương trình phương sai có điều kiện

0.0006

0.001

0.469

-0.011*

0.01

-1.812

𝑐21

𝑐11

-5.7E-07

0.036

-1.6E-05

𝑐22

𝑐12

0.123*

0.067

1.828

0.011

0.013

0.848

𝑎21

𝑎11

-2.113***

0.575

-3.672

0.637***

0.089

7.145

𝑎22

𝑎12

0.987***

0.008

126.435

0.01

0.006

1.537

𝑏21

𝑏11

-0.325*

0.191

-1.703

0.728***

0.061

11.967

𝑏22

𝑏12

Lưu ý: Các ký hiệu ***, ** và * biểu thị mức ý nghĩa thống kê tương ứng là 1%, 5% và 10%. Ma trận C là ma trận tam giác dưới do đó yếu tố c12 = 0.

(Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm RATS 8.3)

Các phương trình phương sai – hiệp phương sai có điều kiện được thể hiện

trong mô hình GARCH hai biến, các ước lượng các tham số của mô hình nắm bắt hiệu

quả những biến động và hiệu ứng lan tỏa biến động chéo giữa thị trường ngoại hối và

thị trường chứng khoán. Bảng B trình bày các hệ số được ước lượng cho ma trận

phương sai – hiệp phương sai của mô hình. Các hệ số này lượng hóa những tác động

của thay đổi ngoài kỳ vọng (các cú sốc) trong quá khứ của chính biến đó (tỷ giá hoặc

giá chứng khoán) và của biến chéo; đồng thời thể hiện tác động của sự dai dẳng trong

biến động trong quá khứ của biến đó và biến chéo đến biến động của chính nó và biến

chéo ở kỳ hiện tại, tương ứng cho hai thị trường tài chính. Các hệ số của các phương

trình phương sai – hiệp phương sai có ý nghĩa thống kê sẽ phản ánh tồn tại hiệu ứng lan

tỏa cú sốc và hiệu ứng lan tỏa biến động, hay cho thấy sự hiện diện của hiệu ứng

ARCH, GARCH. Như đã trình bày trước đó, các yếu tố của ma trận A nắm bắt hiệu

ứng lan tỏa cú sốc, trong đó các yếu tố đường chéo phản ánh tác động của cú sốc của

chính nó trong quá khứ và các yếu tố ngoài đường chéo phản ánh tác động của các cú

sốc chéo trong quá khứ. Trong khi, các yếu tố của ma trận B chỉ ra hiệu ứng lan tỏa

biến động, các yếu tố thuộc đường chéo cho thấy tác động của biến động trong quá khứ

của chính biến đó và các yếu tố ngoài đường chéo cho thấy tác động của các biến động

trong quá khứ của biến chéo. Kết quả từ bảng 4.5 B với các hệ số thuộc đường chéo

của hai ma trận A và B đều có ý nghĩa thống kê hầu hết tại mức ý nghĩa 1%, chỉ ra rằng

tồn tại hiệu ứng ARCH và GARCH mạnh mẽ, có nghĩa đặc tính phương sai thay đổi

theo thời gian (hay phương sai có điều kiện) tồn tại ở cả hai thị trường.

(Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm RATS 8.3)

Hình 4.1: Hệ số tƣơng quan có điều kiện thay đổi theo thời gian

Hình 4.1 thể hiện các hệ số tương quan có điều kiện của sự thay đổi tỷ giá

hối đoái và lợi nhuận thị trường chứng khoán được ước lượng từ mô hình

MGARCH(1,1). Hệ số tương quan có điều kiện được tính bằng:

(4.1) 𝑕12,𝑡 𝑕11,𝑡 𝑕22,𝑡

Các hệ số tương quan không phải là hằng số trong toàn bộ thời gian nghiên

cứu, chúng thay đổi nhiều cùng với sự thay đổi của thời gian. Các hệ số tương quan

thay đổi từ -0.545 đến 0.434, điều này cho thấy đặc tính phương sai thay đổi theo

thời gian có ý nghĩa.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiệu ứng lan tỏa biến động

𝝀 P-value

Kiểm định A: Lan tỏa biến động giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán

21.059 0.0000 𝐻0: 𝑎21 = 𝑎12 = 𝑏21 = 𝑏12 = 0

Kiểm định B: Lan tỏa biến động từ thị trường chứng khoán đến thị trường ngoại hối

5.821 0.0544 𝐻0: 𝑎21 = 𝑏21 = 0

Kiểm định C: Lan tỏa biến động từ thị trường ngoại hối đến thị trường chứng khoán

(Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm RATS 8.3)

20.539 0.0000 𝐻0: 𝑎12 = 𝑏12 = 0

Luận văn tiến hành kiểm tra hiệu ứng lan tỏa chéo giữa thị trường ngoại hối

và thị trường chứng khoán, sử dụng thống kê tỷ lệ likelihood (likelihood ratio

statistic). Giả thiết H0 cho rằng các yếu tố ngoài đường chéo của ma trận A và B là

bằng 0 với phân phối Chi-squared bậc tự do là 4 (𝜒2(4)) bị bác bỏ ở mức ý nghĩa

1%, do đó có tồn tại các hiệu ứng lan tỏa biến động chéo giữa hai thị trường. Luận

văn tiếp tục xem xét các hướng lan tỏa biến động. Trong tác động đơn hướng từ thị

trường chứng khoán đến thị trường ngoại hối, thống kê tỷ lệ likelihood là 5.821 với

phân phối Chi-squared bậc tự do là 2, bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa thống kê

10%, do đó tồn tại hiệu ứng lan tỏa biến động từ thị trường chứng khoán đến thị

trường ngoại hối, hay tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger trong phương sai từ thị

trường chứng khoán đến thị trường ngoại hối. Xem xét tác động đơn hướng từ thị

trường ngoại hối đến thị trường chứng khoán, thống kê tỷ lệ likelihood là 20.539

với phân phối Chi-squared 2 bậc tự do, có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, hay bác bỏ

giả thiết H0 cho rằng không có hiệu ứng lan tỏa biến động từ thị trường ngoại hối

đến thị trường chứng khoán. Như vậy, tồn tại hiệu ứng lan tỏa biến động hai chiều

giữa thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối, cho thấy những thay đổi ngoài

kỳ vọng và biến động trong quá khứ trên thị trường chứng khoán có tác động lớn

đến những biến động tương lai trên thị trường ngoại hối và ngược lại.

Tóm lại, không có lan tỏa trung bình (quan hệ nhân quả trong trung bình)

giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán, tuy nhiên hiệu ứng lan tỏa biến

động (quan hệ nhân quả trong phương sai) hai chiều mạnh mẽ được tìm thấy giữa

hai thị trường. Chính phủ Việt Nam duy trì chế độ tỷ giá gần như là cố định, sự điều

chỉnh nếu có chỉ là trong biên độ rất hẹp, do vậy mối quan hệ tuyến tính trực tiếp

giữa tỷ giá và thị trường chứng khoán là không có ý nghĩa. Tuy nhiên, những thay

đổi trong tỷ giá hối đoái ảnh hưởng gián tiếp đến năng lực cạnh tranh của hàng hóa

trong nước so với hàng hóa nước ngoài, do vậy sự thay đổi của tỷ giá hối đoái sẽ tác

động đến sản lượng xuất khẩu, đồng thời cũng tác động đến giá cả sản phẩm. Sự

thay đổi của sản lượng và giá cả sẽ làm thay đổi lợi nhuận của các doanh nghiệp

niêm yết, do đó sự biến động của tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến sự biến động

của giá chứng khoán. Mặt khác, sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam

thu hút các nhà đầu tư nước ngoài, do đó dòng vốn nước ngoài có thể chạy vào và ra

khỏi thị trường chứng khoán, đồng thời biến động của thị trường chứng khoán làm

phát sinh hiệu ứng giàu có, điều này sẽ tác động đến nhu cầu chi tiêu và tiếp đến là

cầu tiền và lãi suất, từ đây ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư bằng ngoại tệ vào trong

nước. Vì vậy, sự biến động của thị trường chứng khoán có thể có ảnh hưởng đến sự

biến động của tỷ giá hối đoái.

Cuối cùng, luận văn kiểm tra các phần dư chuẩn hóa và phần dư chuẩn hóa

2 . Kết

bình phương. Sử dụng thống kê Q Ljung-Box, luận văn tiến hành kiểm định giả

thiết H0 rằng không có hiện tượng tự tương quan trong các phần dư 𝜈𝑡và 𝜈𝑡

quả được trình bày ở bảng 4.7.

𝝂𝒕

𝟐 𝝂𝒕

LB(lag=1) LB(lag=2) LB(lag=5) LB(lag=1) LB(lag=2) LB(lag=5)

0.17(0.68)

1.15(0.56)

2.72(0.74) 0.007(0.93) 0.09(0.96)

0.63(0.99)

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phần dƣ

Tỷ giá

Chứng

0.71(0.40)

0.76(0.68)

3.20(0.67)

1.23(0.27)

1.30(0.52)

4.27(0.51)

khoán

Lưu ý: LB là giá trị thống kê Q Ljung-Box. Giá trị trong ngoặc là P-value

(Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm RATS 8.3)

Các giá trị P-value của trị số thống kê Ljung-Box (với các độ trễ 1, 2 và 5)

của hai biến đều lớn hơn 10%, như vậy không thể bác bỏ giả thiết H0 tại mức ý

2, không có

nghĩa 10%, điều này ngụ ý rằng không có hiện tượng tự tương quan có ý nghĩa

trong các phần dư. Kết luận là tương tự cho bình phương các phần dư 𝜈𝑡

hiện tượng tự tương quan có ý nghĩa. Như vậy, không tồn tại hiệu ứng ARCH có ý

nghĩa trong các phần dư. Do đó, thống kê Ljung-Box cho thấy không có bằng chứng

về sự phụ thuộc tuyến tính hoặc phi tuyến trong các phần dư chuẩn hóa, và vì vậy,

mô hình VAR-GARCH trong luận văn có thể mô tả đầy đủ mối quan hệ năng động

giữa hai biến tài chính – tỷ giá và giá chứng khoán tại Việt Nam.

Chƣơng V – KẾT LUẬN

5.1. Kết quả nghiên cứu chính

Mục tiêu của luận văn là kiểm định mối quan hệ năng động giữa thị trường

ngoại hối và thị trường chứng khoán ở Việt Nam trong giai đoạn từ khi thị trường

chứng khoán được thành lập đến nay, dữ liệu được sử dụng theo tháng từ tháng 7

năm 2000 đến tháng 12 năm 2013. Kết quả cho thấy rằng không có mối quan hệ cân

bằng trong dài hạn giữa tỷ giá hiệu lực thực VND và giá chứng khoán dựa trên kiểm

định đồng liên kết.

Các mô hình VAR và MGARCH được sử dụng để xác định nguồn gốc và

tầm quan trọng của hiệu ứng lan tỏa giữa hai thị trường. Bằng chứng thực nghiệm

chỉ ra rằng (1) không có lan tỏa trung bình (hay không có mối quan hệ nhân quả

trong trung bình) giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán. Theo cách

phân loại của IMF (2013), VND được xếp vào đồng tiền có tỷ giá được neo với

USD và có biên độ ổn định, chính việc tỷ giá được neo gần như cố định trong khi

thị trường chứng khoán được ví như là phong vũ biểu cho nền kinh tế với những

biến động liên tục, điều này lý giải tại sao mối quan hệ tuyến tính trực tiếp giữa tỷ

giá và thị trường chứng khoán là không có ý nghĩa. Luận văn kiểm tra hiệu ứng lan

tỏa biến động chéo giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán bằng

phương pháp ước lượng maximum likelihood với thống kê likelihood ratio. Kết quả

(2) tồn tại hiệu ứng lan tỏa biến động hai chiều giữa hai thị trường, cho thấy những

thay đổi ngoài kỳ vọng trong quá khứ trên thị trường chứng khoán có tác động lớn

đến những biến động tương lai trên thị trường ngoại hối và ngược lại. Biến động

của tỷ giá tác động đến hiệu suất của nền kinh tế và thông qua mô hình DDM ảnh

hưởng đến giá chứng khoán trong tương lai, ngược lại biến động thị trường chứng

khoán cùng với hiệu ứng giàu có, sẽ tác động đến nhu cầu chi tiêu và cầu tiền, thông

qua đó tác động đến lãi suất và làm biến động nguồn cung cầu ngoại tệ, do vậy tác

động đến sự biến động của tỷ giá.

5.2. Khuyến nghị

Qua kết quả nghiên cứu, tác giả xin khuyến nghị rằng những phát hiện về

mối quan hệ biến động hai chiều này giữa tỷ giá và giá chứng khoán có ý nghĩa

quan trọng đối với các nhà quản lý danh mục đầu tư và quản lý rủi ro. Ví dụ, để

quản lý danh mục đầu tư, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu có thể

được sử dụng để phòng ngừa rủi ro danh mục đầu tư nhằm tránh những tác động do

biến động tiền tệ. Khi có những biến động tiền tệ, chúng tác động đến biến động

trên thị trường chứng khoán trong tương lai, do vậy các nhà quản lý có thể sử dụng

linh hoạt các công cụ phòng ngừa rủi ro để quản lý tốt danh mục đầu tư.

Đồng thời, việc xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán cũng

đặc biệt có ý nghĩa đối với các nhà hoạch định chính sách. Các nhà hoạch định

chính sách có thể xem xét sự tác động qua lại giữa hai thị trường (lan tỏa biến động)

khi hoạch định một chính sách đối với một thị trường để hạn chế những ảnh hưởng

trong trong lan tỏa biến động hai chiều và có thể tác động tới hoạt động của nền

kinh tế. Cụ thể, đối với chính sách tỷ giá, chính sách thả nổi có quản lý để hạn chế

rủi ro tỷ giá hối đoái đã chứng minh là một bước đi đúng hướng tại thời điểm này.

Bất kỳ thay đổi hơn nữa trong chính sách tỷ giá hối đoái để chuyển sang thả nổi tự

do phải được cân nhắc thận trọng hơn vì nó tác động đến thị trường chứng khoán.

Với một nền kinh tế mới nổi như Việt Nam, việc NHNN điều chỉnh tỷ giá với biên

độ nhỏ và phù hợp sẽ giúp các nhà đầu tư nước ngoài mạnh dạn giải ngân vốn vào

thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời tạo tâm lý ổn định cho các doanh

nghiệp xuất, nhập khẩu hàng hóa và các doanh nghiệp có vay nợ nước ngoài hay

các công ty đa quốc gia. Do đó, chính sách tỷ giá ổn định góp phần làm cho thị

trường chứng khoán trong nước phát triển. Đối với thị trường chứng khoán, việc

hoàn thiện khung pháp lý để tạo môi trường ổn định cho các nhà đầu tư là cần thiết

hiện nay. Khác với các thị trường phát triển, thị trường chứng khoán Việt Nam chủ

yếu được dẫn dắt bởi các nhà đầu tư cá nhân với những khoản đầu tư ngắn hạn và

hành động dựa nhiều vào tâm lý. Do đó, thị trường được đặc trưng bởi tính biến

động và rủi ro cao. Như vậy, để tạo tính ổn định cho thị trường, cần thiết phải phát

triển các nhà đầu tư có tổ chức như các quỹ đầu tư. Theo đó, Ủy ban Chứng khoán

Nhà nước cần có những quy định với những giới hạn nhất định về điều kiện vốn

cũng như kiến thức độc lập của các nhà đầu tư khi tham gia thị trường, bên cạnh đó

là các ưu đãi với các nhà đầu tư tổ chức. Cùng với đó, khung pháp lý về vốn đầu tư,

thuế, phí… của các nhà đầu tư nước ngoài nên theo hướng thông thoáng hơn để

giúp họ tích cực tham gia thị trường. Tăng cường công tác thanh tra, kiểm tra, giám

sát đối với các tổ chứng kinh doanh chứng khoán hay các nhà đầu tư trên thị trường

là biện pháp giúp lành mạnh hóa thị trường chứng khoán.

5.3. Hạn chế của nghiên cứu

Mặc dù tác giả đã cố gắng để hoàn thành luận văn một cách tốt nhất, song

luận văn vẫn không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế, điều này có thể là hướng

nghiên cứu cho những công trình nghiên cứu tiếp theo để khắc phục những hạn chế

của nghiên cứu này.

Hạn chế thứ nhất của luận văn là bỏ qua các chuyển động của lãi suất, trong

đó có thể gây ảnh hưởng đáng kể đến giá chứng khoán. Nhìn chung, giá chứng

khoán và tỷ giá đều có xu hướng di chuyển ngược chiều với lãi suất. Tác giả đề

nghị rằng nghiên cứu này có thể phát triển với các nghiên cứu trong tương lai để

điều tra các mối liên kết và mối quan hệ nhân quả giữa ba biến giá chứng khoán, tỷ

giá hối đoái và lãi suất. Ngoài ra các nghiên cứu tiếp theo cũng có thể bổ sung thêm

các biến tiềm năng khác (ngoài lãi suất) trong mô hình tuyến tính, mà việc đưa các

biến này có thể ảnh hưởng đến liên kết giữa tỷ giá và giá chứng khoán đang quan

tâm để từ đó có được kết quả vững hơn từ mô hình.

Về thời gian, do việc thiếu sót một số dữ liệu thu thập được tính đến thời

điểm thực hiện nghiên cứu, luận văn thực hiện nghiên cứu mối quan hệ của hai biến

trong giai đoạn từ tháng 07/2000 đến tháng 12/2013. Thời gian nghiên cứu càng dài

sẽ càng làm tăng thêm tính bền vững của mô hình, vì vậy các nghiên cứu sau có thể

cập nhật số liệu đến thời điểm hiện tại hoặc xa hơn nữa, hoặc có thể nghiên cứu với

tần suất số liệu cao hơn như tuần hoặc ngày… để củng cố kết quả nghiên cứu.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu Tiếng Việt

1. Bùi Kim Yến và Nguyễn Thái Sơn, 2014. Sự phát triển của thị trường

chứng khoán Việt Nam dưới ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô. Tạp chí Phát

triển và Hội nhập, số 16(26), trang 3-10

2. Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết, 2013. Mối quan hệ giữa tỷ giá

hối đoái, lãi suất và giá cổ phiếu tại thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Phát triển và

Hội nhập, số 11(21), trang 37-41

3. Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Văn Điệp và Lê Nguyễn Hoàng Tâm,

2013. Các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam.

Tạp chí Tài chính, số 12

4. Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo, 2013. Phân tích

tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp

chí Phát triển và Hội nhập, số 8(18), trang 34-41

Danh mục tài liệu Tiếng Nƣớc ngoài

1. Abdalla, I.S.A. & Victorm, 1997. Exchange rate and stock price

interactions in emerging financial markets: evidence on India, Korea, Pakistan and

the Philippines. Applied Financial Economics, 7, pp.25-35.

2. Adler, M. & Dumas, B., 1984. Exposure to Currency Risk: Definition

and Measurement. Financial Management, 13(2), pp.41-50.

3. Aggarwal, R., 1981. Exchange rates and stock price: a study of the US

capital markets under floating exchange rates. Akron Business and Economic

Review, 12, pp.7-12.

4. Agrawal, D.G., Srivastav, A.K. & Ank, 2010. A Study of Exchange

Rates Movement and Stock Market Volatility. International Journal of Business

and Management, 5(12).

5. Agrawal, G., Srivastav, A.K. & Srivastava, A., 2010. A Study of

Exchange Rates Movement and Stock Market Volatility. International Journal of

Business and Management, 5(12).

6. Ajayi, R.A., Friedman, J. & Mehd, S.M., 1998. On the relationship

between stock returns and exchange rates: Tests of Granger causality . Global

Finace Journal, 9(2), pp.241-51.

7. Ajayi, R.A., Friedman, J. & Mehdian, S.M., 1998. On the relationship

between stock returns and exchange rates: Test of Granger causality. Global

Finance Journal, 9(2), pp.241-51.

8. Bahmani-Oskooee, M. & Sohrabian, A., 1992. Stock prices and the

efective exchange rate of the dollar. Applied Economics, 24, pp.459-64.

9. Bartov, E. & Bodnar, G.M., 1994. Firm Valuation, Earnings

Expectations and the Exchange-Rate Exposure Effect. Journal of Finance, 49,

pp.1755-85.

10. Bauwens, L.e.a., 2006. Multivariate GARCH Models: A Survey.

Journal of Applied Econometrics, 21, pp.79– 109.

11. Bayoumi, T., Lee, J. & Jayanthi, S., 2006. New Rates from New

Weights. IMF Staff Papers, 53(2).

12. Beer, F. & Hebein, F., 2008. An Assessment Of The Stock Market

And Exchange Rate Dynamics In Industrialized And Emerging Markets.

International Business & Economics Research Journal, 7(8).

13. Beirne, J., Maria Caporaleb, G. & Spa, N., 2009. Market, Interest Rate

and Exchange Rate Risk Effects on Financial Stock Returns: A GARCH-M

Approach. Quantitative and Qualitative Analysis in Social Sciences, 3(2), pp.44-68.

14. Bollerslev, T., 1986. Generalized Autoregressive Conditional

Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, pp.307-27.

15. Branson, W.H., 1983. Macroeconomic detereminants of real exchange

rate. In R.J. Herring, ed. Managing Foreign Exchange Risk. Cambridge: Canbridge

University.

16. Canto, V.A., Findlay, M.C. & Reinganum, M.R., 1983. The monetary

approach to stock returns and inflation. Southrn Economic Journal, 50(2), pp.396-

405.

17. Caporale, G.M., Hunter, J. & Ali, F.M., 2014. On the linkages

between stock prices and exchange rates: Evidence from the banking crisis of 2007–

2010. International Review of Financial Analysis, 33, pp.87-103.

18. Chang, H.-L., Su, C.-W. & Lai, Y.-C., 2009. Asymmetric Price

Transmissions between the Exchange Rate and Stock Market in Vietnam.

International Research Journal of Finance and Economics, (23).

19. Chiang, T.C. & Yang, S.-Y., 2003. Foreign exchange risk premiums

and time-varying equity market risks. International Journal Risk Assessment and

Management, 4(4), pp.310-31.

20. Chiang, T.C. & Yang, S.-Y., 2003. Foreign exchange risk premiums

and time-varying equity market risks. Intẻnational Journal Risk Assessment and

Management, 4(4).

21. Chkili, W. & Nguyen, D.K., 2014. Exchange rate movements and

stock market returns in a regime-switching environment: Evidence for BRICS

countries. Research in International Business and Finance, 31, pp.46-56.

22. Donnelly, R. & Sheehy, E., 1996. The share price reaction of U.K.

exporters to exchange rate movements: an empirical study. Journal of International

Business Studies, 27, pp.157-65.

23. Dornbusch, R. & Fischer, S., 1980. Exchange Rates and the Current

Account. The American Economic Review, 70(5), pp.960-71.

24. Dunne, P.G., 1999. Size and boook-to-market factors in a multivariate

GARCH-in-mean asset pricing application. International Review of Financial

Analysis, 8, pp.35-52.

25. Engle, R.F., 1982. Autoregressive conditional heterskedasticity with

estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica , 50, pp.987-

1007.

26. Engle, R.F.& Granger, C.W.J., 1987. Co-integration and error

correction: representation, estimation and testing. Econometrica , 55, pp.251-76.

27. Engle, R.F. & Kroner, K.F., 1995. Multivariate Simultaneous

Generalized ARCH. Econometric Theory , 11, pp.122-50.

28. Frankel, J., 1983. Monetary and portfolio-balance models of exchange

rate determination. In J. Bhandari & B. Putnam, eds. Economic Interdependence

and Flexible Exchange Rates. Cambridge: MIT Press.

29. Gavin, M., 1989. The stock market and exchange rate dynamics.

Journal of International Money and Finance, 8, pp.181-200.

30. Granger, C.W.J., Huang, B.-N. & Yang, C.-W., 2000. A bivariate

causality between stock prices and exchange rates: evidence from recent Asian flu.

Quarterly Review of Economics and Finance, 40(3), pp.337-54.

31. Hamrita, M.E. & Trifi, A., 2011. The Relationship betweenInterest

Rate, Exchange Rate andStock Price: A Wavelet Analysis. International Journal of

Economics and Financial Issues, 1(4), pp.220-28.

32. Hau, H.& Rey, H., 2004. Can portfolio rebalancing approach explain

the dynamics of equity returns, equity flows, and exchange rates? American

Economic Review, 94(2), pp.126-33.

33. IMF, 2013. Annual report on exchange rate arrangement and

exchange rate restrictions. Annual report.

34. Ito, T. & Yuko, H., 2004. High-Frequency Contagion between the

Exchange Rates and Stock Prices. Working Paper 10448, NBER.

35. Johansen, 1991. Estimation and hypothesis testing of cointegration

vectors in Gaussian vector Autoregressive models. Econometrica, 59(6), pp.1551-

80.

36. Johansen, 1991. Estimation and hypothesis testing of cointegration

vectors in Gaussian vector Autoregressive models. Econometrica, 59(6), pp.1551-

80.

37. Jorion, P., 1990. The Exchange-Rate Exposure of U.S. Multinationals.

Journal of Business, 63(3), pp.331-45.

38. Kanas, A., 2000. Volatility Spillovers between Stock Returns and

Exchange Rate Changes: International Evidence. Journal of Business Finance &

Accounting, 27, pp.447-67.

39. Kearney, C..P.A.J., 2000. Multivariate GARCH modeling of

exchange rate volatility transmission in the European monetary system. Financial

Review, 41(1), pp.29-48.

40. Khalid, A.M. & Kawai, M., 2003. Was financial market contagion the

source of economic crisis in Asia?: Evidence using a multivariate VAR model.

Journal of Asian Economics, 14, pp.131-56.

41. Kim, K.-h., 2003. Dollar exchange rate and stock price: evidence from

multivariate cointegration and error correction model. Review of Financial

Economics, 12, pp.301-13.

42. Kroner, K.F..L.W., 1993. The impact of exchange rate volatility on

international trade: reduced form estimates using the GARCH-in-mean model.

Journal of International Money and Finance , 12(3), pp.298–318.

43. Kumar, M., 2013. Returns and volatility spillover between stock

prices and exchange rates: Empirical evidence from IBSA countries. International

Journal of Emerging Markets, 8(2), pp.108 – 128.

44. Kurihara, Y., 2006. The Relationship between Exchange Rate and

Stock Prices during the Quantitative Easing Policy in Japan. International Journal

of Business , 11(4).

45. Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P. & Shin, Y., 1992.

Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root.

Journal of Econometrics, 54, pp.159-78.

46. Ma, C.K. & Kao, G.W., 1990. On exchange rate changes and stock

price reactions. Journal of Business Finance & Accounting, 17(3).

47. Meese, R.A.&.R.K., 1983. Empirical exchange rate models of the

seventies: Do they fit out of sample? Journal of International Economics, 14, pp.3-

24.

48. Mok, H.M.K., 1993. Causality of interest rate, exchange rate and

stock prices at stock market open and close in Hong Kong. Asia Pacific Journal of

Management, 10(2), pp.123-43.

49. Moore, T. & Wang, P., 2014. Dynamic linkage between real exchange

rates and stock prices: Evidence from developed and emerging Asian markets.

International Review of Economics and Finance, 29, pp.1-11.

50. Muktadir-Al-Mukit, D., 2012. Effects of Interest Rate and Exchange

Rate on Volatility of Market Index at Dhaka Stock Exchange. Journal of Business

and Technology (Dhaka), 7(2).

51. Mussa, M.L., 1984. The Theory of Exchange Rate Determination.

National Bureau of Economic Research, pp.13-78.

52. Mussa, M., 1984. The Theory of Exchange Rate Determination. In

J.F.O. Bilson & R.C. Marston, eds. Exchange Rate Theory and Practice. University

of Chicago Press. pp.13-78.

53. Narayan, P.K. & Narayan, S., 2010. Modelling the impact of oil

prices on Vietnam’s stock prices. Applied Energy , 87, pp.356-61.

54. Nieh, C.-C. & Lee, C.-F., 2001. Dynamic relationship between stock

prices and exchange rates for G-7 countries. The Quarterly Review of Economics

and Finance, 41, pp.477– 490.

55. OECD, 2013. Real effective exchange rates. In OECD Factbook

2013: Economic, Environmental and Social Statistics. OECD Publishing.

56. Pan, M.-S., Fok, R.C.-W. & Liu, Y.A., 2007. Dynamic linkages

between exchange rates and stock prices: Evidence from East Asian markets.

International Review of Economics & Finance, 16(4), pp.503-30.

57. Phillips, P.C.B. & Perron, P., 1988. Testing for a unit root in time

series regression. Bometrica, 75(2), pp.335-46.

58. Phuc, N.T. & Tho, N.D., 2009. Exchange Rate Policy in Vietnam,

1985-2008. ASEAN Economic Bulletin, 26(2), pp.137-63.

59. Phylaktis, K. & Ravazzolo, F., 2005. Stock prices and exchange rate

dynamics. Journal of International Money and Finance, 24, pp.1031-53.

60. Press, W.H.e.a., 2007. Numerical Recipes: The Art of Scientific

Computing. Cambridge University Press.

61. Rahman, Md. Lutfur, 2009. Dynamic Relationship between Stock

Prices and Exchange Rates: Evidence from Three South Asian Countries.

International Business Research, 2(2).

62. Rahman, M., Adrian, M. & Mustafa, M., 2014. Dynamic linkages for

the economy of Vietnam. Southwestern Economic Review, 41, pp.39-52.

63. Richards, N.D., Simpson, J. & John, 2009. The Interaction between

Exchange Rates and Stock Prices: An Australian Context. International Journal of

Economics and Finance, 1(1).

64. Ross, S.A., 1989. Information and Volatility: The No-arbitrage

martingale approach to timing and resolution irrelevancy. Journal of Finance,

44(1), pp.1-17.

65. Sims, C.A., 1980. Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48,

pp.1-48.

66. Tabak, B.M., 2006. The Dynamic Relationship between Stoc Price

and Exchange Rates: Evidence for Brazil. International Journal of Theoretical and

Applied Finance, 9, pp.1377-96.

67. Tavakoli, A. & Dadashi, M., 2013. Dynamic Linkages between

Exchange Rates and Stock Prices: Evidence from Iran and South Korea.

International Economic Studies, 42(1), pp.23-30.

68. Tsagkanos, A. & Siriopoulos, C., 2013. A long-run relationship

between stock price index and exchange rate: A structural nonparametric

cointegrating regression approach. Journal of International Financial Markets,

Institutions & Money, 25, pp.106-18.

69. Tsai, I.-C., 2012. The relationship between stock price index and

exchange rate in Asian markets: A quantile regression approach. Journal of

International Financial Markets, Institutions & Money, 22, pp.609-21.

70. Tudor, C., Ph.D., CFAa & Popescu-Dutaa, C., 2012. On the causal

relationship between stock returns and exchange rates changes for 13 developed and

emerging markets. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 57, pp.275-82.

71. Umoru, D.P. & Asekome, M.O., 2013. Stock prices and exchange rate

variability in Nigeria econometric analysis of the evidence. European Scientific

Journal, 9(25).

72. Wu, Y., 2000. Stock Prices and Exchange Rates in a VEC Model--

The Case of Singapore in the 1990s. Journal of Economics and Finance, 24(3),

pp.260-74.

73. Wu, K.-J., Lu, C.-C., Jono, H. & Irel, 2012. Interrelationship between

Philippine Stock Exchange Index and USD Exchange Rate. Procedia - Social and

Behavioral Sciences, 40, pp.768-82.

74. Yau, H.-Y. & Nieh, C.-C., 2009. Testing for cointegration with

threshold effect between stock prices and exchange rates in Japan and Taiwan.

Japan and the World Economy, 21, pp.292-300.

75. Yoon, S.-M. & Kang, S.H., 2011. Dynamic relationship between

exchange rate and stock price: Evidence from Korea. National Research

Foundation of Korea Grant.

76. Zhao, H., 2010. Dynamic relationship between exchange rate and

stock price: Evidence from China. Research in International Business and Finance,

24, pp.103-12.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Danh mục các nƣớc sử dụng trong việc tính NEER và REER

TT Tên nƣớc TT Tên nƣớc

1 Australia 11 Korea, Rep.

2 Cambodia 12 Malaysia

3 China 13 Netherlands

4 France 14 Philippines

5 Germany 15 Russian Federation

6 Hong Kong, China 16 Singapore

7 India 17 Taiwan, China

8 Indonexia 18 Thailand

9 Italy 19 United Kingdom

10 Japan 20 United States

Phụ lục 2: Kết quả thống kê mô tả cho hai biến sự thay đổi của tỷ giá (R1) và

lợi nhuận chứng khoán (R2)

Phụ lục 3: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Phillips – Perron

PL 3.1 Không có xu hướng

PL 3.2 Có xu hướng

Phụ lục 4: Kết quả kiểm định tính dừng KPSS

PL 4.1 Không có xu hướng

PL 4.2 Có xu hướng

Phụ lục 5: Kết quả kiểm định độ trễ tối ƣu cho mô hình VAR

Phụ lục 6: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen

Phụ lục 7: Kết quả kiểm định độ trễ tối ƣu cho mô hình GARCH

Phụ lục 8: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình VAR(1) – GARCH-BEKK(1,1) với

lợi nhuận chứng khoán (R2) và sự thay đổi tỷ giá (R1)

Phụ lục 9: Kết quả kiểm định hiệu ứng lan tỏa biến động hai chiều giữa

thị trƣờng ngoại hối và thị trƣờng chứng khoán

Phụ lục 10: Kết quả kiểm định hiệu ứng lan tỏa biến động từ thị trƣờng

chứng khoán đến thị trƣờng ngoại hối

Phụ lục 11: Kết quả kiểm định hiệu ứng lan tỏa biến động từ thị trƣờng

ngoại hối đến thị trƣờng chứng khoán

Phụ lục 12: Kết quả kiểm định phần dƣ

Phụ lục 13: Kết quả kiểm định phần dƣ bình phƣơng