GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Lý do nghiên cứu
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã phát triển nhanh chóng, đóng góp vào sự phát triển kinh tế quốc gia Tuy nhiên, những năm gần đây, các yếu tố kinh tế vĩ mô đã gây ra nhiều biến động mạnh mẽ, đặc biệt là cuộc khủng hoảng tài chính, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự phát triển của thị trường Việc dự đoán xu hướng phát triển của nền kinh tế và phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán là rất quan trọng Do đó, tác giả chọn đề tài “Tác động của các yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam” để nghiên cứu.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá vàng, cung tiền và lãi suất đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01/2006 đến tháng 10/2013 Kết quả kiểm định sẽ xác định các nhân tố chủ yếu ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán, từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn.
Từ mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu sẽ tập trung giải quyết các vấn đề sau:
Nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam Việc phân tích này sẽ giúp hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến biến động của thị trường chứng khoán, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư và các bên liên quan trong việc ra quyết định đầu tư.
Trong bối cảnh tồn tại mối quan hệ, các nhân tố vĩ mô như lãi suất, tỷ giá hối đoái và tình hình kinh tế toàn cầu đóng vai trò quan trọng nhất trong việc ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán Lãi suất cao có thể làm giảm sức hấp dẫn của cổ phiếu, trong khi tỷ giá hối đoái biến động có thể tác động đến lợi nhuận của các công ty xuất khẩu Bên cạnh đó, tình hình kinh tế toàn cầu cũng ảnh hưởng đến tâm lý nhà đầu tư và quyết định đầu tư, từ đó tác động trực tiếp đến chỉ số giá chứng khoán.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố kinh tế vĩ mô như chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá vàng, cung tiền, lãi suất và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán VN-Index Dữ liệu được sử dụng là chuỗi thời gian, thu thập hàng tháng từ tháng 01/2004 đến tháng 10/2013 Cụ thể, dữ liệu về chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền và lãi suất được lấy từ Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF), thông tin sản xuất công nghiệp từ Cục Thống Kê, giá vàng và tỷ giá hối đoái từ Ngân Hàng ACB, trong khi chỉ số VN-Index được lấy từ website cophieu68.com.vn.
Nghiên cứu này áp dụng mô hình VAR để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả đã sử dụng Microsoft Excel để xử lý và lọc dữ liệu cần thiết, sau đó tiến hành phân tích và chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm Eviews 6.0.
Ý nghĩa đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua sự phát triển nhanh chóng nhưng cũng chịu ảnh hưởng nặng nề từ cuộc khủng hoảng kinh tế, dẫn đến sự sụt giảm nhanh chóng Chính phủ đã triển khai các chính sách nhằm ổn định kinh tế vĩ mô, với mục tiêu ổn định cả nền kinh tế và thị trường chứng khoán Hiện tại, thị trường chứng khoán đã dần hồi phục và ổn định Nghiên cứu này sẽ giúp làm rõ hơn về tác động của các yếu tố vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, từ đó hỗ trợ nhà đầu tư trong việc phân tích giá chứng khoán Bên cạnh đó, các biến kinh tế vĩ mô cũng có thể được sử dụng như một công cụ dự đoán chỉ số giá chứng khoán.
Kết cấu đề tài
Đề tài bao gồm các chương sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài Trình bày những nội dung cơ bản về đề tài, nêu lên mục tiêu và các vấn đề nghiên cứu, giới thiệu về phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu để thực hiện đề tài.
NHỮNG BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ VĨ MÔ ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
Lạm phát
Lạm phát là sự gia tăng liên tục của mức giá chung, không yêu cầu tất cả hàng hóa và dịch vụ phải tăng giá đồng thời Thực tế, lạm phát có thể xảy ra ngay cả khi một số giá hàng hóa giảm, miễn là giá của các hàng hóa và dịch vụ khác tăng đủ mạnh để làm tăng mức giá trung bình.
Lạm phát được định nghĩa là sự suy giảm sức mua của đồng tiền, khiến cho một đơn vị tiền tệ có thể mua ít hàng hóa và dịch vụ hơn Điều này đồng nghĩa với việc người tiêu dùng phải chi nhiều tiền hơn để mua một giỏ hàng hóa và dịch vụ nhất định Để đo lường mức độ lạm phát, các nhà kinh tế thường sử dụng chỉ số điều chỉnh GDP và chỉ số giá tiêu dùng CPI, trong đó CPI được coi là chỉ số phù hợp hơn để xác định ảnh hưởng của lạm phát đến mức sống Thực tế, các số liệu công bố chính thức về lạm phát trên toàn cầu thường dựa trên chỉ số CPI.
Khi lạm phát tăng cao, người dân có xu hướng chuyển từ giữ tiền mặt, gửi ngân hàng hay đầu tư chứng khoán sang nắm giữ vàng, bất động sản và ngoại tệ mạnh, dẫn đến lượng tiền chảy vào chứng khoán giảm Doanh nghiệp thiếu vốn đầu tư và mở rộng sản xuất, khiến sự tăng trưởng chậm lại và giá chứng khoán giảm Đồng thời, khi đồng tiền mất giá, nhà đầu tư càng ngần ngại rót tiền vào chứng khoán, làm cho thị trường chứng khoán trở nên ảm đạm hơn và tính thanh khoản giảm sút Tính thanh khoản kém ảnh hưởng lớn đến tâm lý nhà đầu tư, dẫn đến giao dịch không sôi động và chỉ số VN-index giảm.
Lạm phát gia tăng dẫn đến giá cả trong nền kinh tế tăng, làm tăng chi phí sản xuất của doanh nghiệp Khi chi phí sản xuất tăng, doanh nghiệp buộc phải nâng giá bán sản phẩm để duy trì lợi nhuận, nhưng điều này có thể khiến sức tiêu thụ giảm, đặc biệt là khi người tiêu dùng chuyển sang sản phẩm thay thế Hệ quả là lợi nhuận của doanh nghiệp khó đạt được mục tiêu, thậm chí có thể giảm, ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu trên thị trường Bên cạnh đó, lợi nhuận giảm cũng đồng nghĩa với việc chi trả cổ tức giảm, làm cho tỷ lệ cổ tức trở nên kém hấp dẫn trong bối cảnh lạm phát cao, khiến đầu tư chứng khoán không còn là kênh sinh lợi hiệu quả.
Nghiên cứu của Fama (1977) cho giai đoạn 1953 – 1971 tại Hoa Kỳ chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa thị trường chứng khoán và lạm phát Tương tự, Chen, Roll và Ross (1986) trong giai đoạn 1953 – 1983 cũng nhấn mạnh mối quan hệ này Các nghiên cứu gần đây của Humpe và Macmillan (2007) xác nhận rằng lạm phát có tác động tiêu cực đến giá cổ phiếu Tuy nhiên, Pearce và Roley (1985) chỉ tìm thấy bằng chứng không chắc chắn từ dữ liệu hàng ngày trong giai đoạn 09/1977 đến 10/1982, cho thấy cú sốc lạm phát ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Bulmash và Trivoli (1991) cũng đã tiến hành nghiên cứu với dữ liệu hàng tháng từ 01/1961.
Các nghiên cứu gần đây tại các nền kinh tế mới nổi cho thấy kết quả khác nhau về mối quan hệ giữa lạm phát và thị trường chứng khoán Nghiên cứu của Tangjitprom (2011) tại Thái Lan trong giai đoạn 2001-2010 không tìm thấy mối liên hệ nào giữa lạm phát và tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu, có thể do dữ liệu không tương thích Ngược lại, nghiên cứu của Goswami và Jung (1997) tại Hàn Quốc cùng với Emeka Nkara và Aham Kelvin Uko (2013) tại Nigeria lại chỉ ra mối tương quan thuận giữa tỷ lệ lạm phát và chỉ số giá chứng khoán Tương tự, nhóm tác giả Nguyễn Minh Kiều và cộng sự (2013) cũng phát hiện mối tương quan âm giữa lạm phát và thị trường chứng khoán ở Việt Nam.
Lãi suất
Rủi ro lãi suất là một loại rủi ro hệ thống không thể phân tán khi đầu tư vào thị trường chứng khoán, liên quan đến sự biến động của giá trị thị trường và thu nhập trong tương lai.
Nguyên nhân chính của rủi ro lãi suất xuất phát từ sự biến động của lãi suất trái phiếu Chính Phủ, được xem là mức lãi suất chuẩn và là chi phí vay không rủi ro Sự thay đổi trong lãi suất trái phiếu Chính Phủ có tác động sâu rộng đến toàn bộ hệ thống chứng khoán, ảnh hưởng từ trái phiếu cho đến các loại cổ phiếu có rủi ro cao.
Khi lãi suất thấp, nhiều nhà đầu tư bán trái phiếu để tìm kiếm thu nhập cao hơn từ thị trường chứng khoán Ngược lại, khi họ nhận thấy trái phiếu mang lại mức thu nhập hấp dẫn hơn, dòng tiền sẽ chuyển từ thị trường chứng khoán sang trái phiếu.
Lãi suất trái phiếu Chính phủ biến động theo cung cầu trên thị trường; khi ngân sách thâm hụt, Chính phủ phát hành thêm chứng khoán, làm tăng cung Các nhà đầu tư chỉ mua trái phiếu nếu lãi suất cao hơn các loại chứng khoán khác Khi lãi suất trái phiếu Chính phủ tăng, chúng trở nên hấp dẫn hơn, khiến các chứng khoán khác kém hấp dẫn Kết quả là, nhà đầu tư chuyển sang mua trái phiếu Chính phủ thay vì trái phiếu công ty, buộc lãi suất trái phiếu công ty cũng phải tăng Sự gia tăng lãi suất trái phiếu công ty dẫn đến giá cổ phiếu thường và cổ phiếu ưu đãi giảm, tạo ra một phản ứng dây chuyền trên thị trường.
Lãi suất chuẩn không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến giá trái phiếu mà còn tác động gián tiếp đến giá cổ phiếu thường thông qua cơ chế liên kết giữa các thị trường tài chính.
Lãi suất thấp không khuyến khích nhà đầu tư gửi tiền vào ngân hàng, dẫn đến việc họ tìm kiếm các kênh đầu tư hấp dẫn hơn như thị trường chứng khoán, từ đó có thể làm tăng giá trị cổ phiếu do cầu tăng Ngược lại, khi lãi suất tăng, lãi suất ngân hàng trở nên hấp dẫn hơn, khiến nhà đầu tư có xu hướng gửi tiết kiệm hoặc mua vàng để bảo toàn vốn, điều này thu hẹp dòng tiền vào thị trường chứng khoán và làm giảm giá cổ phiếu.
Lãi suất thấp khiến các công cụ có lãi suất cố định như trái phiếu trở nên kém hấp dẫn hơn so với cổ phiếu, dẫn đến việc nhà đầu tư chuyển hướng từ trái phiếu sang cổ phiếu Sự gia tăng dòng tiền vào thị trường cổ phiếu sẽ làm tăng giá cổ phiếu.
Khi lãi suất tăng, chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp cũng tăng, dẫn đến việc doanh nghiệp phải cắt giảm các khoản đầu tư tăng trưởng hoặc chấp nhận chi phí vốn cao hơn Điều này làm giảm lợi nhuận và dòng tiền trong tương lai, từ đó giá trị doanh nghiệp giảm và giá cổ phiếu cũng sẽ theo đó đi xuống.
Nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986) tại Hoa Kỳ chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất và lợi nhuận cổ phiếu, với lãi suất dài hạn ảnh hưởng mạnh hơn so với lãi suất ngắn hạn Tương tự, Bulmash & Trivoli (1991) cũng xác nhận mối quan hệ nghịch biến này dựa trên số liệu từ năm 1961 đến 1987.
Kết quả trên phù hợp với những nghiên cứu tại nhiều quốc gia khác như: Gan và các cộng sự (2006) nghiên cứu tại New Zealand từ năm 1990 – 2003;
Nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995) tại Nhật Bản, Acikalin và các cộng sự (2008) ở thị trường chứng khoán Istanbul, Thổ Nhĩ Kỳ, Tangjitprom (2011) tại Thái Lan, cùng với Emeka Nkara và Aham Kelvin Uko (2013) tại Nigeria đã chỉ ra rằng có một mối tương quan nghịch giữa lãi suất và tỉ suất sinh lợi của cổ phiếu.
Nghiên cứu của Islam và các cộng sự chỉ ra rằng có những kết quả khác nhau về mối tương quan giữa lãi suất và chỉ số giá chứng khoán.
Nghiên cứu của Goswami và Jung (1997) về dữ liệu tháng từ tháng 01/1980 đến tháng 2004 đã chỉ ra mối tương quan thuận giữa lãi suất và chỉ số giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Thái Lan trong giai đoạn 1992 – 2001.
Vào tháng 6 năm 1986, nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Hàn Quốc chỉ ra rằng lãi suất ngắn hạn có mối quan hệ đồng biến với chỉ số giá chứng khoán, trong khi lãi suất dài hạn lại thể hiện mối quan hệ nghịch biến.
Cung tiền
Quan hệ giữa lượng cung tiền và TTCK được thể hiện thông qua chính sách tiền tệ
Chính sách tiền tệ thắt chặt có ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường chứng khoán do lãi suất tăng Khi lãi suất tăng, chi phí vay của doanh nghiệp cũng tăng, dẫn đến lợi nhuận doanh nghiệp giảm và cổ tức trả cho cổ đông cũng giảm theo Hơn nữa, chi phí vay để đầu tư vào chứng khoán cũng tăng, trong khi lợi nhuận thu về lại giảm, khiến các nhà đầu tư tìm kiếm cơ hội sinh lời từ các kênh đầu tư khác.
Chính sách tiền tệ mở rộng tạo ra sự gia tăng cung tiền, dẫn đến dư thừa tổng phương tiện thanh toán Điều này không chỉ kích thích tiêu dùng hàng hóa mà còn làm tăng dòng tiền đổ vào thị trường chứng khoán, từ đó nâng cao chỉ số giá chứng khoán.
Nghiên cứu thực nghiệm từ các thị trường khác nhau đã chỉ ra rằng có sự tương quan đa dạng giữa thị trường chứng khoán và cung tiền, bao gồm mối quan hệ đồng biến, nghịch biến, hoặc thậm chí không có liên hệ nào.
Friedman và Schwartz (1963) đã chỉ ra rằng sự gia tăng cung tiền có tác động lớn đến nền kinh tế, từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu Mối quan hệ này giữa cung tiền và thu nhập chứng khoán cho thấy rằng các biến động trong cung tiền có thể dẫn đến những thay đổi quan trọng trong thị trường tài chính.
Nghiên cứu của Hamburger và Kochin (1972) cùng với Nozar và Taylor (1988) đã chỉ ra rằng tại thị trường Hoa Kỳ, có mối liên hệ mạnh mẽ giữa cung tiền và thu nhập chứng khoán; khi cung tiền tăng, giá chứng khoán cũng tăng theo và ngược lại Trong khi đó, nghiên cứu của Cooper (1974) và Kraft cũng đã đóng góp vào hiểu biết về mối quan hệ này.
Nghiên cứu của Humpe và Macmillan (2007) chỉ ra rằng trong dài hạn, có sự tương quan thuận giữa cung tiền và giá cổ phiếu, mặc dù mức độ tương quan này không đáng kể Trái ngược với nghiên cứu năm 1977, vẫn chưa xác định được mối liên hệ rõ ràng giữa hai yếu tố này.
Nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995) cho thấy mối quan hệ nghịch giữa cung tiền và giá cổ phiếu tại thị trường Nhật Bản Kết quả này cũng được xác nhận bởi Humpe và Macmillan (2007) trong bối cảnh kinh tế Nhật Bản Thêm vào đó, các nghiên cứu tại các nền kinh tế mới nổi cũng phản ánh những xu hướng tương tự.
Nghiên cứu của Mohammad và các cộng sự (2009) về dữ liệu thị trường chứng khoán Karachi - Pakistan từ năm 1986 đến 2008 chỉ ra rằng có mối tương quan dương giữa cung tiền và giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Singh và các cộng sự năm 2011 tại Đài Loan cho thấy có mối quan hệ nghịch biến giữa cung tiền và chỉ số giá chứng khoán, đặc biệt ở các công ty quy mô lớn và trung bình.
Nghiên cứu của Ibrahim và Yusoff (2001) tại Malaysia cho thấy rằng trong ngắn hạn, giá cổ phiếu có xu hướng biến động cùng chiều với cung tiền, nhưng trong dài hạn, mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và cung tiền lại diễn ra theo chiều ngược lại Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này kéo dài từ tháng 01/1977 đến tháng 08/1998.
- Tại Singapore, Maysami và Koh (2000) nghiên cứu dữ liệu từ năm
Từ năm 1996 đến 2000, nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa cung tiền và chỉ số giá chứng khoán Đến năm 2004, Maysami và các cộng sự mở rộng nghiên cứu bằng cách sử dụng dữ liệu từ năm 1989 đến 2001, một lần nữa khẳng định mối quan hệ này.
Tại Hàn Quốc, nghiên cứu của Goswami và Jung (1997) từ tháng 01/1980 đến tháng 06/1996 không phát hiện mối liên hệ giữa cung tiền và chỉ số giá chứng khoán Kết quả này tương đồng với nghiên cứu tại Nigeria của Emeka Nkara và Aham Kelvin Uko (2013), sử dụng dữ liệu từ 1985 đến 2009.
Tỷ giá hối đoái
Tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể đến giá chứng khoán, điều này đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà kinh tế học, nhà làm chính sách và nhà đầu tư Trong bối cảnh hội nhập kinh tế, tất cả các hoạt động kinh doanh, dù trực tiếp hay gián tiếp, đều bị tác động bởi các yếu tố quốc tế Sự thay đổi tỷ giá không chỉ ảnh hưởng đến vị thế cạnh tranh của doanh nghiệp mà còn làm thay đổi dòng tiền Tỷ giá hối đoái có thể tác động đến thị trường chứng khoán từ hai khía cạnh khác nhau.
Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái đã được nghiên cứu bởi nhiều tác giả trong ba thập kỷ qua, nhưng kết quả thu được lại rất đa dạng và không phải lúc nào cũng đáng tin cậy Tùy thuộc vào vị thế xuất khẩu hay nhập khẩu của một quốc gia, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và thu nhập từ chứng khoán có thể là đồng biến hoặc nghịch biến Khi đồng nội tệ suy yếu, hàng hóa trong nước trở nên rẻ hơn so với hàng hóa nước ngoài, dẫn đến gia tăng xuất khẩu và lợi nhuận cho doanh nghiệp, qua đó làm tăng giá chứng khoán trong ngắn hạn Dornbusch và Fischer là những người đại diện tiêu biểu cho quan điểm này, nhấn mạnh rằng tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn đến tính cạnh tranh của nền kinh tế.
Một quốc gia có xuất khẩu mạnh thường gặp áp lực tăng giá nội tệ, dẫn đến giảm tính cạnh tranh của hàng xuất khẩu và ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu Ngược lại, đối với quốc gia phụ thuộc vào nhập khẩu, sự tăng giá đồng nội tệ giúp giảm chi phí đầu vào, từ đó có tác động tích cực lên giá chứng khoán Nghiên cứu của Solnick (1987) cũng chỉ ra rằng sự tăng giá đồng nội tệ là tín hiệu xấu cho các công ty nội địa, làm giảm khả năng cạnh tranh của hàng xuất khẩu, trong khi sự giảm giá đồng tiền lại cải thiện khả năng cạnh tranh trong ngắn hạn.
Lý thuyết danh mục đầu tư của Markowitz nhấn mạnh rằng việc điều chỉnh danh mục đầu tư là cần thiết khi tỷ giá hối đoái biến động Cụ thể, sự sụt giá của VND có thể khiến nhà đầu tư nước ngoài chuyển đổi từ các tài sản nội địa sang tài sản nước ngoài, do thu nhập giảm khi quy đổi về đồng tiền chính quốc Hành động này có thể dẫn đến giảm giá chứng khoán trong nước Ngược lại, đối với nhà đầu tư trong nước, sự giảm giá của VND làm cho chứng khoán nước ngoài trở nên đắt đỏ hơn, khuyến khích họ chuyển hướng đầu tư vào tài sản nội địa, từ đó thúc đẩy giá chứng khoán tăng lên.
Nhiều tác giả đã thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu, và kết quả của một số nghiên cứu này đã chỉ ra những mối liên hệ đáng chú ý giữa hai yếu tố này.
Nghiên cứu của Bahmani-Oskooeea và Sohrabianb năm 1992 tại Hoa Kỳ, phân tích dữ liệu từ 1973 đến 1988, cho thấy không có mối liên hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và tỷ giá Tuy nhiên, nghiên cứu cũng phát hiện một mối quan hệ ngắn hạn giữa hai biến số này thông qua kiểm định nhân quả Granger.
Nghiên cứu của Goswami và Jung (1997) tại Hàn Quốc cho thấy mối quan hệ phức tạp giữa tỷ giá đồng nội tệ KRW với hai đồng tiền mạnh USD và JPY Cụ thể, khi KRW giảm giá so với USD, giá cổ phiếu có xu hướng giảm, trong khi sự giảm giá của KRW so với JPY lại dẫn đến sự tăng trưởng giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Mohamed và các cộng sự (2009) tại Malaysia trong giai đoạn 1987 – 1995 cho thấy rằng sự mất giá của đồng nội tệ dẫn đến sự gia tăng giá cổ phiếu Ngược lại, trong giai đoạn 1999 – 2007 sau khủng hoảng, tỷ giá hối đoái tăng lại làm giảm giá cổ phiếu Từ những kết quả này, tác giả nhận định rằng mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu phụ thuộc vào đặc tính của nền kinh tế.
Nghiên cứu của Islam và các cộng sự (2004) chỉ ra rằng tại thị trường Thái Lan trong giai đoạn 1992 – 2001, tỷ giá và thu nhập cổ phiếu có mối tương quan dương Ngược lại, nghiên cứu của Tangjitprom (2011) trong giai đoạn 2001 - 2010 cho thấy tỷ giá và thu nhập cổ phiếu diễn biến ngược chiều, phản ánh sự thay đổi trong mối quan hệ giữa hai yếu tố này theo thời gian.
Giá trị sản xuất công nghiệp
Chỉ số sản xuất công nghiệp là tỷ lệ phần trăm giữa khối lượng sản xuất công nghiệp trong kỳ hiện tại và khối lượng sản xuất công nghiệp của kỳ gốc Việc tính toán chỉ số này có thể dựa trên nhiều kỳ gốc khác nhau tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu Trên thế giới, gốc so sánh thường là tháng bình quân của một năm đã chọn, trong khi ở Việt Nam, kỳ gốc so sánh thường là cùng kỳ năm trước và kỳ trước liền kề, ít khi sử dụng một tháng cố định của năm nào đó.
Giá trị sản xuất công nghiệp là chỉ tiêu quan trọng thể hiện sự phát triển chung của ngành công nghiệp và tốc độ phát triển của từng sản phẩm, nhóm ngành sản phẩm.
Khi sản lượng công nghiệp tăng, nền kinh tế trở nên tươi sáng hơn, tạo ra triển vọng đầu tư khả quan và nhiều cơ hội kinh doanh sinh lợi cho các doanh nghiệp Điều này dẫn đến nhu cầu huy động vốn qua thị trường chứng khoán gia tăng để mở rộng hoạt động Như vậy, thị trường chứng khoán sẽ phát triển song song với sự tăng trưởng của nền kinh tế Hơn nữa, giá chứng khoán phản ánh giá trị của dòng tiền trong tương lai; một nền kinh tế phát triển sẽ nâng cao khả năng tạo ra dòng tiền cho các công ty, từ đó làm tăng giá chứng khoán.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và thị trường chứng khoán Các nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986) tại thị trường Hoa Kỳ từ 1953 đến 1983 cho thấy rằng sự tăng trưởng sản xuất công nghiệp trong tương lai là yếu tố quan trọng giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Kết quả này cũng được xác nhận bởi nghiên cứu của Ibrahim và Yusoff (2001) tại Malaysia giai đoạn 1977 – 1998 và Goswami và Jung (1997) tại Hàn Quốc trong giai đoạn 1980 - 1996.
Giá vàng
Vàng là một loại hàng hóa đặc biệt, được sản xuất chủ yếu để tích lũy, khác với các hàng hóa khác thường được sản xuất để tiêu dùng Không chỉ đơn thuần là hàng hóa, vàng còn đóng vai trò như một loại tiền tệ đặc biệt, được sử dụng trong các giao dịch trao đổi.
Trong bối cảnh kinh tế phát triển nhưng lạm phát gia tăng, thị trường chứng khoán suy giảm và bất động sản đóng băng, vàng trở thành công cụ đầu tư giữ giá trị cao nhất Khi tình hình chính trị bất ổn, vàng là tài sản tích trữ duy nhất có khả năng duy trì giá trị, trong khi giá trị của các đồng tiền có thể biến động Điều này lý giải tại sao giá vàng thường tăng cao khi có căng thẳng chính trị Thêm vào đó, việc các ngân hàng Trung ương trên thế giới gia tăng dự trữ vàng cũng thu hút sự chú ý của nhiều nhà đầu tư hiện nay.
Garefalakis, Dimitras, Koemtzopoulos và Spinthiropoulos (2011) cho thấy rằng sự biến động của giá vàng ảnh hưởng tiêu cực đối với lợi nhuận đầu tư trên TTCK Hong Kong
2.7 Nghiên cứu tác động tổng hợp của các nhân tố kinh tế vĩ mô:
Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lãi suất, lạm phát và tỷ giá hối đoái có sự tác động lẫn nhau, do đó, nhiều nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc xây dựng mô hình giải thích biến động lợi nhuận cổ phiếu thông qua tác động tổng hợp của các yếu tố này trong nền kinh tế.
Goswami và Jung (1997) đã áp dụng mô hình VECM để phân tích tác động của chín yếu tố, bao gồm lãi suất (ngắn hạn và dài hạn), lạm phát, cung tiền, chỉ số sản xuất công nghiệp, giá dầu, cán cân vãng lai, và tỷ giá (KRW/USD và KRW/JPY) đối với chỉ số giá chứng khoán tại Hàn Quốc Nghiên cứu cho thấy mô hình VECM có vai trò quan trọng trong việc đánh giá các mối quan hệ dài hạn giữa các yếu tố này.
Nghiên cứu của Tangjitprom (2011) tại Thái Lan đã áp dụng mô hình VAR và kiểm định nhân quả Granger để phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và bốn yếu tố kinh tế vĩ mô: tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, lạm phát và tỷ giá Kết quả cho thấy rằng mô hình các biến kinh tế vĩ mô này có khả năng giải thích biến động lợi nhuận cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thái Lan trong giai đoạn 2001 – 2010, mặc dù một số biến như tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát không có tác động rõ rệt.
Nghiên cứu của tác giả Sangmi và Hassan mang tên “Macroeconomic Variables on Stock Market Interactions: The Indian Experience” đã phân tích tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Ấn Độ Bài viết xem xét sáu yếu tố vĩ mô, bao gồm lạm phát, tỷ giá hối đoái, sản xuất công nghiệp, cung tiền, giá vàng và lãi suất, trong khi chỉ số chứng khoán Sensex, Nifty và BSE 100 được coi là biến phụ thuộc Dữ liệu được thu thập từ Ngân hàng Ấn Độ trong giai đoạn từ tháng 4/2008 đến tháng 6/2012, và phân tích hồi quy OLS đã được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố này và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Kết quả cho thấy lạm phát, sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cung tiền và lãi suất đều có tác động đáng kể đến giá cổ phiếu, trong khi giá vàng không ảnh hưởng nhiều Cụ thể, lạm phát tăng dẫn đến giá cổ phiếu tăng cao hơn, từ đó tỷ suất sinh lợi cũng tăng, ngược lại, tỷ giá hối đoái tăng làm giá cổ phiếu giảm và khả năng sinh lợi cũng giảm theo.
Nghiên cứu tại Việt Nam
Nghiên cứu của Nguyen và Nguyen (2009) sử dụng mô hình ECM để phân tích tác động của các biến kinh tế vĩ mô như chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số sản xuất công nghiệp, nhập khẩu, xuất khẩu, tỷ giá hối đoái, cung tiền, lãi suất cho vay, lãi suất huy động, dự trữ vàng và dự trữ tiền đến chỉ số VN-Index trong giai đoạn từ tháng 12/2000 đến tháng 06/2009 Kết quả cho thấy rằng chỉ số VN-Index không phải là chỉ báo hiệu quả cho nền kinh tế trong cả ngắn hạn và dài hạn.
Năm 2011, Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo đã thực hiện kiểm định đồng tích hợp bằng phương pháp Engle-Granger để phân tích mối quan hệ giữa các biến cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp, lãi suất, tỷ giá hối đoái (VND/USD) và giá dầu với thị trường chứng khoán Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ tháng 07/2010 đến tháng 09/2011 Kết quả cho thấy có mối tương quan dương giữa cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp và giá dầu với chỉ số VN-Index, trong khi lãi suất và tỷ giá hối đoái lại có mối tương quan âm.
Năm 2011, Hồng Thành Đạt đã áp dụng mô hình OLS, GARCH, và EGARCH để kiểm định tác động của chín biến số vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán từ tháng 1/2004 đến tháng 2/2011 Kết quả cho thấy VN-Index bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi trong cán cân xuất nhập khẩu, cung tiền M2, chỉ số DowJones của Mỹ, và chỉ số giá chứng khoán tháng trước của VN-Index Cụ thể, cung tiền, chỉ số DowJones, và chỉ số giá chứng khoán tháng trước đều có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi VN-Index, trong khi cán cân thương mại lại có tương quan âm Các biến số khác cũng tác động đến VN-Index nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Nhóm tác giả Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Văn Điệp, Lê Nguyễn Hoàng Tâm đã nghiên cứu bốn yếu tố kinh tế vĩ mô, bao gồm chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái, cung tiền M2, và giá vàng trong nước, cùng với chỉ số VN-Index từ tháng 1/2004 đến 12/2011 Kết quả cho thấy trong dài hạn, lạm phát có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số giá chứng khoán, trong khi cung tiền M2 và giá vàng có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số này; tỷ giá hối đoái không ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán Ngắn hạn, chỉ số giá chứng khoán có mối tương quan cùng chiều với tháng trước và tương quan ngược chiều với tỷ giá hối đoái.
Bảng 2.1 Tóm tắt các kết quả nghiên cứu trước đây
Lạm phát Lãi suất M2 Tỷ giá IIP Khác
- độ tin cậy không cao
/ / / / Chính sách tiền tệ, lãi suất chiết khấu
- / / / + Cấu trúc kỳ hạn, rủi ro
Lạm phát Lãi suất M2 Tỷ giá IIP Khác
(o) với Hoa Kỳ và (-) với Nhật Bản
Gan và các cộng sự
(2006) o cú sốc lạm phát có tác động
Acikalin và các cộng sự
/ - / GDP, cán cân thanh toán
Islam và các - + / + / Thị trường
Lạm phát Lãi suất M2 Tỷ giá IIP Khác cộng sự
Mohammad và các cộng sự (2009)
Singh và các cộng sự
- / (-)với các công ty có quy mô lớn và trung bình
+ / GDP, Tỷ lệ thất nghiệp
Lạm phát Lãi suất M2 Tỷ giá IIP Khác
/ / / (+) trong ngắn hạn và (o) trong dài hạn
Mohamed và các cộng sự (2009)
Các nghiên cứu hiện tại cho thấy những kết quả không nhất quán với các lý thuyết kinh điển, đặc biệt là ở các quốc gia đang phát triển.
Nghiên cứu này xem xét các biến kinh tế vĩ mô bao gồm lạm phát (đo bằng chỉ số giá tiêu dùng), sản lượng công nghiệp, tỷ giá hối đoái, giá vàng, cung tiền M2, lãi suất và tỷ suất sinh lợi của VN-Index, đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam, trong giai đoạn từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2013.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu của Sangmi và Hassan áp dụng mô hình tự hồi quy vec-tơ (VAR) để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, vượt qua những hạn chế của mô hình OLS Mô hình VAR cho phép đánh giá xu hướng và mức độ phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian, đặc biệt hữu ích trong nghiên cứu định lượng các chính sách tiền tệ Khác với mối quan hệ một chiều giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, mô hình VAR cho thấy sự tương tác hai chiều giữa các biến số kinh tế Sự linh động và khả năng xử lý chuỗi thời gian đa biến của mô hình VAR giúp mô tả rõ ràng các biến động kinh tế và nâng cao độ chính xác trong dự báo.
Mô hình VAR là một hệ thống các phương trình động, bao gồm nhiều biến thời gian và độ trễ của các biến số Trong nghiên cứu của tác giả, mô hình VAR được trình bày dưới dạng cụ thể, cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến theo thời gian.
Y là một vector bao gồm các chỉ số kinh tế quan trọng như chỉ số giá chứng khoán (VNI), tỷ lệ lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái (EX), giá trị sản xuất công nghiệp (IIP), cung tiền mở rộng (M2), giá vàng (GP) và lãi suất (IR).
- A 0,t : vec-tơ hằng số (hệ số chặn)
- A i,t : là ma trận hệ số của các thời gian khác nhau (i =1,…, p)
- ε t : là ma trận véc-tơ đơn vị thỏa mãn một số điều kiện nhất định
- p: là giá trị trễ Ưu điểm của mô hình VAR
Phương pháp này rất đơn giản, không yêu cầu xác định biến nội sinh hay biến ngoại sinh Tất cả các biến trong mô hình VAR đều được coi là biến nội sinh.
- Phép ước lượng đơn giản, tức là, phương pháp OLS thông thường có thể được áp dụng cho từng phương trình riêng rẽ
Dự báo từ phương pháp VAR thường cho kết quả tốt hơn so với các mô hình phương trình đồng thời phức tạp hơn Phương pháp VAR kết hợp những ưu điểm của hệ phương trình đồng thời, cho phép ước lượng nhiều biến trong cùng một hệ thống, đồng thời khắc phục nhược điểm của các mô hình này bằng cách không cần quan tâm đến tính nội sinh của các biến kinh tế, vốn thường có tính nội sinh do sự tác động qua lại giữa chúng.
Nhược điểm của mô hình VAR
- Do trọng tâm của mô hình được đặt vào dự báo nên VAR ít phù hợp cho phân tích chính sách
Khi phân tích mô hình VAR, việc kiểm tra tính dừng của các biến là rất quan trọng Để ước lượng chính xác mô hình VAR, tất cả các biến cần phải đạt trạng thái dừng Nếu các biến chưa dừng, chúng ta cần thực hiện sai phân để đảm bảo rằng chuỗi dữ liệu trở thành dừng.
Việc chọn khoảng trễ thích hợp gặp nhiều khó khăn, vì nếu độ trễ lớn, quy mô mẫu cần ước lượng sẽ tăng lên tương ứng Hơn nữa, việc tăng độ dài của khoảng trễ sẽ dẫn đến việc giảm bậc tự do, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng của các ước lượng.
Phương pháp ước lượng mô hình VAR:
- Xét tình dừng của các biến trong mô hình Nếu chuỗi chưa dừng thì phải sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng
- Lựa chọn khoảng trễ phù hợp
Để đánh giá tính phù hợp của mô hình chạy, cần kiểm tra tính dừng của phần dư Nếu phần dư của mô hình là dừng, điều này cho thấy mô hình phù hợp với chuỗi thời gian; ngược lại, nếu phần dư không dừng, mô hình sẽ không được coi là phù hợp.
- So sánh các mô hình phù hợp và lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Các bước thực hiện
Đo lường tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Việt Nam (VN-Index) được thực hiện thông qua một quy trình cụ thể.
Bước đầu tiên trong việc phân tích số liệu thống kê là kiểm định tính thời vụ của dữ liệu, đặc biệt là khi số liệu chuỗi thời gian được thu thập theo tháng và có xu hướng biến động theo chu kỳ hàng năm Nếu phát hiện số liệu có tính thời vụ, hệ thống sẽ tự động điều chỉnh để loại trừ các hiệu ứng này.
Bước 2 trong quy trình phân tích dữ liệu là kiểm định nghiệm đơn vị, nhằm xác định tính dừng của các biến trong mô hình thực nghiệm Sau khi loại trừ yếu tố thời vụ, việc kiểm định này giúp phát hiện và xử lý các biến không dừng, từ đó tránh hiện tượng hồi quy giả Để làm dừng các biến, phương pháp lấy sai phân sẽ được áp dụng, đảm bảo tính chính xác trong phân tích dữ liệu.
Bước 3 trong quy trình là xác định độ trễ tối ưu cho mô hình Để thực hiện điều này, cần sử dụng dữ liệu đã được loại bỏ tính thời vụ và làm dừng Sau đó, tiến hành chạy mô hình với độ trễ tạm thời và thực hiện kiểm định để xác định độ trễ tối ưu.
Bước 4: Kiểm định tính bền vững của mô hình bằng cách chạy lại với độ trễ đã chọn và thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để đánh giá sự ổn định của mô hình.
- Bước 5: Kiểm định hiện tượng tự tương quan Đánh giá tính hiệu quả của mô hình VAR thông qua kiểm định hiện tượng tự tương quan
Bước 6 trong quá trình phân tích là kiểm định nhân quả Granger, nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán Phương pháp này được áp dụng trong mô hình VAR để đánh giá xem sự thay đổi của các biến kinh tế có tác động ngắn hạn đến chỉ số giá chứng khoán hay không.
Bước 7: Phân tích sai số và ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô Cuối cùng, thực hiện phân tích phương sai và hàm phản ứng để đánh giá sự biến động của chỉ số giá chứng khoán khi đối mặt với các cú sốc từ các biến số kinh tế.
Các kỹ thuật phân tích đềcập trên đây đều được thực hiện trên phần mềm Eviews 6.
Mô tả biến và nguồn dữ liệu
Tất cả các biến nghiên cứu đều là dữ liệu chuỗi thời gian, được thu thập từ tháng 1/2006 đến tháng 12/2013, với số liệu theo tháng hoặc tính bình quân theo ngày Thời gian bắt đầu từ năm 2006 được chọn vì thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức hoạt động từ năm 2000, và đến cuối năm 2005 chỉ có 32 công ty niêm yết, khiến thị trường còn hạn chế và ít hấp dẫn nhà đầu tư Từ năm 2006, thị trường chứng khoán trở nên sôi động hơn, đạt đỉnh vào năm 2007, và từ năm 2008, kinh tế Việt Nam và thị trường chứng khoán đã trải qua nhiều thay đổi đáng kể.
Các biến sử dụng được tính toán như sau:
Tỷ suất sinh lợi chứng khoán được nghiên cứu thông qua chỉ số VN-Index, đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ trang web www.cophieu68.com Để đảm bảo tính chính xác và giảm thiểu sai lệch, VN-Index được tính toán dựa trên chỉ số giá đóng cửa trung bình hàng tháng Dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày trong tháng được thu thập và tính bình quân, sau đó tỷ lệ thay đổi của VN-Index giữa tháng này và tháng trước được xác định theo đơn vị phần trăm.
Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam được tính toán dựa trên chỉ số giá tiêu dùng (CPI), với năm gốc là 2005, trong khi Ấn Độ sử dụng chỉ số giá bán buôn (WPI) Tỷ lệ lạm phát được xác định bằng tỷ lệ thay đổi hàng tháng của chỉ số CPI, và dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu của IMF (www.imf.org).
Tỷ giá hối đoái được sử dụng trong bài viết là tỷ giá mua của đồng đô la Mỹ, được thu thập hằng ngày từ cơ sở dữ liệu của Ngân Hàng ACB (www.acb.com.vn) Do sự biến động khác nhau của tỷ giá trong các ngày trong tháng, tỷ giá được áp dụng trong mô hình là tỷ giá bình quân tháng, với đơn vị tính là VND/USD.
Chỉ số sản xuất công nghiệp, được tính bằng phần trăm (%), phản ánh tỷ lệ thay đổi so với kỳ trước của giá trị sản xuất công nghiệp hàng tháng Dữ liệu này được thu thập từ trang web của Tổng cục Thống kê Việt Nam tại địa chỉ www.gso.gov.vn.
Cung tiền hàng tháng được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF) và được xác định là cung tiền M2, với đơn vị tính là tỷ đồng Trước khi thực hiện các phép tính, dữ liệu cung tiền đã được lấy logarit cơ số mười.
Giá vàng trong nước được thu thập hàng ngày từ cơ sở dữ liệu của Ngân Hàng ACB (www.acb.com.vn) và được tính toán bình quân theo tháng, với đơn vị tính là ngàn đồng/lượng Trước khi thực hiện các phép tính, dữ liệu giá vàng sẽ được chuyển đổi sang logarit cơ số mười.
Lãi suất: lãi suất được sử dụng là lãi suất cho vay ngắn hạn, đơn vị tính là %/năm
Số liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế IMF (www.imf.org)
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ VĨ MÔ ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Kiểm định và điều chỉnh hiệu ứng thời vụ (Seasonal Adjustment)
Tác giả tiến hành kiểm định hiệu ứng thời vụ cho từng biến một Nếu kết quả kiểm định chỉ ra rằng biến kiểm định có xu hướng biến động theo chu kỳ, tác giả sẽ áp dụng biến điều chỉnh do chương trình tự động tính toán cho các bước kiểm định tiếp theo.
Trong nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng phương pháp X12 của Henderson để đánh giá hiệu ứng thời vụ của các biến Kết quả như sau:
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định hiệu ứng thời vụ của các biến
Nhân tố kinh tế vĩ mô Kết quả
VNI Số liệu không thể kiểm định
CPI Số liệu không thể kiểm định
EX Số liệu không thể kiểm định
IIP Số liệu không thể kiểm định
M2 Có hiệu ứng thời vụ với mức ý nghĩa 5%
GP Có hiệu ứng thời vụ với mức ý nghĩa 5%
I Có hiệu ứng thời vụ với mức ý nghĩa 1%
Trong bài nghiên cứu này, dữ liệu của biến IR và biến M2 được tính toán tự động dựa trên số liệu thống kê ban đầu, nhằm đảm bảo rằng hiệu ứng thời vụ không làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Kiểm định tính dừng (Unit root test)
Tác giả tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị cho từng biến trong mô hình thực nghiệm nhằm xác định tính dừng của các chuỗi số thời gian Việc xác định chuỗi có tính dừng hay không là rất cần thiết và quan trọng trong phân tích dữ liệu.
Một trong những giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên và có giá trị xác định Khi ước lượng mô hình với chuỗi thời gian mà các biến độc lập không dừng, giả thiết của OLS sẽ bị vi phạm, điều này hạn chế khả năng phân tích nếu áp dụng các phương pháp hồi quy thông thường.
- Thứ hai, khi phân tích chuỗi thời gian không dừng thường cho những kết quả hồi quy giả mạo
Trong nghiên cứu, tác giả áp dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) để đánh giá tính dừng của các biến số Các giả thuyết của kiểm định này được thiết lập để xác định sự tồn tại của tính dừng trong dữ liệu.
H o : Chuỗi không có tính dừng;
Để kiểm định giả thuyết H0, cần xác định xem chuỗi dữ liệu có tính dừng hay không Trước khi thực hiện kiểm định, việc phân tích đồ thị thống kê của từng biến theo thời gian là cần thiết để lựa chọn các tùy chọn kiểm định phù hợp.
Bảng 4.2: Dạng đồ thị theo thời gian của các biến Nhân tố kinh tế vĩ mô Kiểu đồ thị
VNI Không có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
CPI Không có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
I Không có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
M2 Có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
EX Không có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
GP Không có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
IIP Không có xu hướng, không bị chặn ở gốc tọa độ
Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong bài nghiên cứu được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến
Nhân tố kinh tế vĩ mô
Tại mức Sai phân bậc 1
CPI -4.47365 0.0004 -7.8180 0.0000 Dừng tại sai phân bậc 1
IR -2.92137 0.0467 -6.90417 0.0000 Dừng tại sai phân bậc 1
M2 -2.57673 0.1014 -8.44379 0.0000 Dừng tại sai phân bậc 1
GP -1.50889 0.5249 -8.70004 0.0000 Dừng tại sai phân bậc 1
Bảng 4.3 chỉ ra rằng các biến CPI, IR, M2, GP dừng ở sai phân bậc 1, trong khi các biến còn lại đều dừng ở chuỗi gốc Vì vậy, mô hình sẽ được thực hiện với chuỗi gốc của các biến VNI, EX, IIP và chuỗi sai phân bậc nhất của các biến CPI, IR, M2, GP.
Xác định độ trễ tối ưu cho mô hình
Bước tiếp theo, chúng ta phải xác định độ trễ phù hợp cho mô hình Kết quả kiểm định bước trễ thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ trễ
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: VNI CPI DGP DI DM2 EX IIP
Included observations: 89 Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Bảng 4.4 chỉ ra rằng có hai phương pháp đánh giá SC và HQ chọn độ trễ bằng không, trong khi phương pháp FPE và AIC chọn độ trễ bằng một, và phương pháp LR chọn độ trễ bằng năm Trong phân tích chuỗi thời gian, việc chọn độ trễ dài nhất thường được thực hiện để cải thiện khả năng giải thích mối quan hệ giữa các biến.
Do đó, trong bài nghiên cứu này tác giả chọn bước trễ là năm.
Kiểm định tính bền vững của mô hình
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định tính bền vững
Endogenous variables: VNI CPI DGP DI DM2 EX
No root lies outside the unit circle
Mô hình VAR đáp ứng điều kiện ổn định, và để minh họa rõ ràng hơn trong việc đánh giá, tác giả đã trình bày kết quả kiểm định tính bền vững của mô hình dưới dạng biểu đồ 4.1.
Biểu đồ 4.1: Kết quả kiểm định tính bền vững
Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các giá trị riêng nằm trong đường tròn đơn vị, chứng tỏ mô hình VAR với độ trễ tối ưu đã đạt được tính bền vững.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Các giả thiết của kiểm định như sau:
H o : Không có hiện tượng tự tương quan tại mức trễ được xem xét;
H 1 : Có hiện tượng tự tương quan tại mức trễ được xem xét
Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa, chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho, điều này cho thấy mô hình VAR đang xem xét có hiện tượng tự tương quan Ngược lại, nếu p-value lớn hơn mức ý nghĩa, giả thuyết Ho không bị bác bỏ.
Do mô hình VAR được xây dựng có độ trễ tối ưu là năm, nên trong kiểm định này chỉ khảo sát đến mức trễ là sáu
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
VAR Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 07/23/14 Time: 20:46
Probs from chi-square with 49 df
Kết quả kiểm định cho thấy không có hiện tượng tự tương quan phần dư, khi p-value ở tất cả các độ trễ đều lớn hơn α (α = 10%) Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho, khẳng định rằng phần dư của mô hình là nhiễu trắng.
Mô hình VAR
Theo kết quả hồi quy từ mô hình VAR với 7 phương trình, tác giả phân tích mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và các yếu tố kinh tế vĩ mô, bao gồm độ trễ của chính nó và các yếu tố khác.
Trong mô hình nghiên cứu, giá trị t-statistic tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt như sau:
- | | hệ sốcó ý nghĩa thống kê ở mức 1%
- | | hệ sốcó ý nghĩa thống kê ở mức 5%
- | | hệ sốcó ý nghĩa thống kê ở mức 10%
- | |nhận các giá trị còn lại, hệ số không có ý nghĩa thống kê
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy mô hình VAR
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
VNI CPI DGP DI DM2 EX IIP
R-squared 0.526577 0.716899 0.357219 0.502299 0.427073 0.251719 0.617701 Adj R-squared 0.219729 0.533408 -0.059398 0.179716 0.055731 -0.233279 0.369915 Sum sq resids 4477.263 21.60486 0.018682 44.64951 0.004081 10753.27 3006.731 S.E equation 9.105618 0.632527 0.0186 0.909309 0.008694 14.11151 7.461916 F-statistic 1.716084 3.90699 0.857427 1.557113 1.15008 0.51901 2.492881 Log likelihood -303.5176 -63.49436 253.8949 -96.16098 322.3456 -342.9465 -285.6004 Akaike AIC 7.544835 2.210986 -4.842109 2.936911 -6.363235 8.421033 7.146676 Schwarz SC 8.544758 3.21091 -3.842185 3.936835 -5.363312 9.420956 8.1466 Mean dependent 0.494824 0.88514 0.006234 -0.008111 0.007895 -1.476768 2.150797 S.D dependent 10.30829 0.925998 0.018071 1.00399 0.008947 12.70699 9.400499
Determinant resid covariance (dof adj.) 0.005617
(*, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5%, 1%)
Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến VNI(-1), VNI(-3), CIP(-5), DGP(-3), DGP(-
Các chỉ số EX(-4), EX(-5) và IIP(-3) có thể giải thích một cách có ý nghĩa cho những biến động trong chỉ số giá chứng khoán Phương trình có thể được trình bày lại như sau:
VNI = 0,34 *VNI(-1) - 2,21*VNI(-3)- 4,78*CPI(-5)- 119,45*DGP(-3) + 143,16 * DGP(-5) + 0,22*EX(-4) + 0,19*EX(-5) + 0,3* IIP(-3) - 2,26
Trong giai đoạn từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2013, theo phương trình phân tích, chỉ số VN-Index sẽ tăng 0,34% nếu chỉ số VNI của tháng trước tăng 1% trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi Ngược lại, nếu chỉ số VNI của ba tháng trước tăng 1%, chỉ số VN-Index sẽ giảm 2,21% trong tháng hiện tại.
Lạm phát tăng 1% có thể dẫn đến việc chỉ số VN-Index giảm 4,78% trong năm tháng tiếp theo, phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Minh Kiều và cộng sự (2013) Chỉ số giá tiêu dùng, được sử dụng để đo lường lạm phát, cho thấy rằng sự biến động của lạm phát có tác động ngược chiều đến VN-Index Trong các năm 2008 và 2011, chỉ số giá tiêu dùng cao từ 18-20%, với năm 2008 ghi nhận mức cao nhất 19,89% và năm 2010 là 11,75%.
Năm 2011, thị trường chứng khoán ghi nhận mức tăng 18,13%, nhưng trong bối cảnh lạm phát cao và lo ngại về nợ xấu, giao dịch trở nên thất thường và sụt giảm Lạm phát làm giảm lượng tiền thực lưu thông, dẫn đến cầu hàng hóa và cầu chứng khoán giảm, kéo theo chỉ số giá giảm Đồng thời, lạm phát cao cũng khiến lợi nhuận doanh nghiệp giảm và chi phí phát hành chứng khoán tăng, trong khi giá sản phẩm thay đổi chậm hơn Tất cả những yếu tố này tác động tiêu cực đến dòng tiền tương lai của doanh nghiệp Tuy nhiên, nhờ các biện pháp kiềm chế của Chính phủ, tốc độ lạm phát đã giảm xuống còn 6,81% vào năm 2012 và tiếp tục giảm trong năm 2013.
Khi giá vàng tăng 1%, giá chứng khoán sẽ giảm 119,45% sau ba tháng và tăng 143,16% sau năm tháng Trong bối cảnh nền kinh tế bất ổn, lạm phát gia tăng, thị trường chứng khoán suy giảm, bất động sản đóng băng và lãi suất giảm, vàng trở thành công cụ đầu tư giữ giá trị cao nhất.
Khi tỷ giá hối đoái VND/USD tăng 1%, VN-Index có thể tăng 0,22% sau bốn tháng và 0,19% sau năm tháng, giả định các yếu tố khác không đổi Tỷ giá ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp xuất nhập khẩu, do sự biến động tỷ giá có thể tác động mạnh đến doanh thu và lợi nhuận Khi đồng nội tệ bị định giá thấp hơn, hàng hóa xuất khẩu trở nên rẻ hơn, tăng khả năng cạnh tranh cho doanh nghiệp xuất khẩu và thu hút dòng tiền, từ đó đẩy giá chứng khoán lên cao.
Giá trị sản xuất công nghiệp tăng 1% sẽ làm chỉ số VN-Index tăng 0.3% sau ba tháng, cho thấy mối quan hệ tích cực giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và giá chứng khoán, như nghiên cứu của Sangmi và Hassan (2013) đã chỉ ra Chỉ số sản xuất công nghiệp là thước đo quan trọng phản ánh sự phát triển của ngành công nghiệp; khi sản lượng tăng, nền kinh tế trở nên khả quan hơn, tạo cơ hội cho doanh nghiệp và làm tăng nhu cầu huy động vốn qua thị trường chứng khoán Do đó, sự tăng trưởng của thị trường chứng khoán thường đi đôi với sự phát triển của nền kinh tế Hơn nữa, giá chứng khoán phản ánh giá trị dòng tiền tương lai, và một nền kinh tế phát triển sẽ gia tăng khả năng tạo ra dòng tiền cho các công ty, từ đó đẩy giá chứng khoán lên cao Thời kỳ 2004-2007, với tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiệp đạt 16%-17%, VN-Index đã đạt đỉnh 1.170,67 điểm vào ngày 12/3/2007 Tuy nhiên, từ năm 2008, tốc độ tăng trưởng giảm xuống còn 14%/năm và sau khủng hoảng kinh tế, sản xuất công nghiệp chỉ tăng từ 4%-8% trong giai đoạn 2009-2013, khiến giá chứng khoán liên tục giảm.
Nghiên cứu cho thấy, ngoại trừ giá vàng, xu hướng tác động của các biến đến chỉ số giá chứng khoán phù hợp với các nghiên cứu trước và dự báo ban đầu của tác giả Cụ thể, giá vàng của ba kỳ trước có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số giá chứng khoán hiện tại, trong khi giá vàng của năm kỳ trước lại đồng biến với biến động của chỉ số giá chứng khoán trong kỳ này, với kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Kiểm định Granger
Chúng ta sẽ áp dụng kiểm định nhân quả Granger để phân tích mối quan hệ động ngắn hạn giữa các biến số kinh tế vĩ mô.
Kiểm định có các giả thiết như sau:
Biến số kinh tế vĩ mô không có mối quan hệ nhân quả Granger với chỉ số giá chứng khoán, đồng thời chỉ số giá chứng khoán cũng không tác động nhân quả Granger lên các biến số kinh tế vĩ mô.
Từ giả thiết trên sẽ xảy ra 4 trường hợp như sau:
- Có nhân quả Granger một chiều từ nhân tố kinh tế vĩ mô sang chỉ số giá chứng khoán
- Có nhân quả Granger một chiều từ chỉ số giá chứng khoán sang các nhân tố kinh tế vĩ mô
- Có nhân quả Granger hai chiều giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán
- Không có quan hệ nhân quả Granger giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Granger trong VAR
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests
Excluded Chi-sq df Prob
Excluded Chi-sq df Prob
Excluded Chi-sq df Prob
Excluded Chi-sq df Prob
Excluded Chi-sq df Prob
Excluded Chi-sq df Prob
Excluded Chi-sq df Prob
Kết quả kiểm định Granger trong VAR cho thấy rằng:
- Trong ngắn hạn chỉ có biến tỷ giá hối đoái có tác động nhân quả Granger đến biến chỉ số giá chứng khoán VNI
- Trong ngắn hạn biến tỷ giá hối đoái có tác động nhân quả Granger đến biến lạm phát
- Trong ngắn hạn biến cung tiền có tác động nhân quả Granger đến giá vàng
- Trong ngắn hạn chỉ có biến giá vàng và biến cung tiền có tác động nhân quả Granger đến biến chỉ số sản xuất công nghiệp
Trong nghiên cứu ngắn hạn, không có bằng chứng rõ ràng cho thấy các biến trong mô hình có ảnh hưởng nhân quả Granger đến tỷ giá, cung tiền và lãi suất.
Trong ngắn hạn, tỷ giá ảnh hưởng một chiều đến chỉ số giá chứng khoán VNI và lạm phát Đồng thời, cung tiền cũng có tác động một chiều đến giá vàng Hơn nữa, cả cung tiền và giá vàng đều ảnh hưởng một chiều đến giá trị sản xuất công nghiệp.
Kết quả kiểm định Granger cho thấy tỷ giá có tác động đáng kể đến chỉ số VN-Index Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam, phản ứng của VN-Index trước những thay đổi về tỷ giá là điều bình thường, đặc biệt khi việc điều chỉnh tỷ giá diễn ra chậm và chưa kịp theo thị trường Mỗi lần Ngân hàng Nhà Nước công bố điều chỉnh tỷ giá thường tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ đến tâm lý của nhà đầu tư.
Phân tích hàm phản ứng đẩy
Hàm phản ứng đẩy, được xây dựng theo phương pháp phân rã Cholesky, được sử dụng để phân tích tác động của từng biến trong mô hình đến chỉ số VN-Index theo thời gian.
Kết quả kiểm tra hàm phản ứng tổng quát của chỉ số VN-Index đối với cú sốc từ các biến số kinh tế vĩ mô được thể hiện rõ qua biểu đồ 4.2 Biểu đồ này minh họa mối quan hệ giữa chỉ số VN-Index và những biến động kinh tế, cho thấy sự phản ứng của thị trường trước các cú sốc kinh tế.
Biểu đồ 4.2: Phản ứng của VN-Index đối với cú sốc của các biến số kinh tế
Các đồ thị trên cho thấy tác động của hàm phản ứng đẩy, phân tích ảnh hưởng của các cú sốc từ các biến kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là chỉ số VN-Index, và thời gian tác động kéo dài trước khi giảm dần.
Chỉ số VN-Index bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế vĩ mô trong dài hạn, bao gồm lãi suất, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát, cung tiền mở rộng, giá vàng và giá trị sản xuất công nghiệp Những yếu tố này tác động đến VN-Index trong khoảng thời gian trên 12 tháng Bên cạnh đó, chỉ số này cũng chịu tác động mạnh từ những cú sốc nội tại trong kỳ trước.
Phản ứng của chỉ số VN-Index trước các cú sốc từ biến động tỷ giá trong ngắn hạn là một điểm đáng chú ý, phù hợp với các kiểm định đã được thực hiện trước đó.
Phân rã phương sai (Variance Decomposition)
Tác giả đã phát triển một mô hình ước lượng chỉ số VN-Index cho kỳ tiếp theo dựa trên các biến kinh tế vĩ mô, đảm bảo tính bền vững và hiệu quả Trong phần này, tác giả sẽ kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng đến phương sai của chỉ số VN-Index ước lượng từ mô hình thông qua phân rã phương sai.
Bảng dưới đây trình bày phương sai của sai số trong dự báo biến VNI theo phương pháp phân rã Cholesky, nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích phân rã phương sai
Period S.E VNI CPI DGP DI DM2 EX IIP
Nghiên cứu cho thấy, trong ngắn hạn, chỉ số giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam chủ yếu bị ảnh hưởng bởi dữ liệu quá khứ của chính nó, thay vì các yếu tố khác Điều này chỉ ra rằng, thị trường chứng khoán phản ứng chậm trước các thông tin kinh tế vĩ mô.
Trong vòng 2 tháng qua, chỉ số VN-Index chủ yếu chịu tác động từ những cú sốc nội tại của chính nó, chiếm 92,20% Các yếu tố khác ảnh hưởng đến chỉ số bao gồm tỷ giá hối đoái (2,25%), giá trị sản xuất công nghiệp (2,24%), giá vàng (1,69%), lãi suất (1,01%), cung tiền (0,54%) và lạm phát (0,07%).
Trong vòng 5 tháng qua, chỉ số VN-Index chủ yếu bị tác động bởi những cú sốc nội tại của chính nó, chiếm 71,10% Tiếp theo là tỷ giá hối đoái với 9,51%, giá trị sản xuất công nghiệp 7,52%, cung tiền 5,47%, giá vàng 3,41% và lạm phát 1,84%.
Lãi suất ngắn hạn ít ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán, trong khi tỷ giá có tác động mạnh mẽ và có xu hướng tăng trong các kỳ tiếp theo Biến giá trị sản xuất công nghiệp cũng có diễn biến tương tự nhưng tác động đến VN-Index không lớn bằng Các yếu tố như lạm phát, giá vàng và cung tiền vẫn duy trì mức độ tác động tương đối đến chỉ số VN-Index.
So với các nghiên cứu trước đây tại thị trường Việt Nam, các thị trường khác và lý thuyết nền, mô hình nghiên cứu này đã chỉ ra những điểm đáng chú ý.
Tỷ giá hối đoái có mối tương quan dương với chỉ số VN-Index, điều này trái ngược với nghiên cứu của Phan Thị Bích Nguyệt và cộng sự (2011) tại thị trường Việt Nam giai đoạn 2000 – 2011, nhưng lại phù hợp với các nghiên cứu tại một số quốc gia đang phát triển khác như Thái Lan (Islam và cộng sự, 2004), Thổ Nhĩ Kỳ (Mohammad và cộng sự, 2009) và Hàn Quốc (Goswami và Jung, 1997).
Chỉ số giá chứng khoán có sự phản ứng mạnh mẽ trước biến động tỷ giá, phù hợp với quan điểm của Dornbusch và Fischer Khi đồng nội tệ suy yếu, hàng hóa trong nước trở nên rẻ hơn so với hàng hóa nước ngoài, dẫn đến sự gia tăng xuất khẩu Điều này giúp doanh nghiệp thu lợi nhuận cao hơn từ hoạt động kinh doanh, từ đó đẩy giá chứng khoán lên cao.
Theo phân tích phân rã phương sai, trong dài hạn (12 tháng), các nhân tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán theo thứ tự: cú sốc từ chính nó, tỷ giá hối đoái, giá trị sản xuất công nghiệp, tỷ lệ lạm phát, cung tiền mở rộng và lãi suất Tổng cộng, các biến kinh tế vĩ mô chỉ tác động khoảng 40% đến biến động của chỉ số giá chứng khoán.
Tóm lại, qua các thời kỳ, chỉ số giá chứng khoán chủ yếu bị ảnh hưởng bởi tỷ giá, giá trị sản xuất công nghiệp, giá vàng và lạm phát, khi loại trừ các yếu tố tác động từ chính bản thân.
