(LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa cung tiền, thanh khoản và giá cổ phiếu

GIỚI THIỆU

Tác động của cung tiền đến lãi suất và tính thanh khoản được đề xuất lần đầu vào năm 1961 bởi Friedman, nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Mặc dù tác động nghịch biến của cung tiền đến lãi suất đã được xác nhận qua nhiều nghiên cứu, nhưng tác động dương của cung tiền đến thanh khoản vẫn chưa được nhiều ủng hộ Hamilton (1997) đã cố gắng chứng minh hiệu ứng thanh khoản qua quan sát hàng ngày, nhưng các nghiên cứu khác như của Pagan & Robertson (1995), Goodfriend (1997), Leeper & Gordon (1992), Edmond & Weill (2005), và Thornton (2007a) không thành công trong việc xác minh nhận định này Do đó, hiệu ứng thanh khoản vẫn chưa được thống nhất về mặt thực nghiệm, và nghiên cứu về thanh khoản đã giảm sút trong những năm 2000.

Vào tháng 9 năm 2012, nhóm tác giả gồm Mohamed Ariff, in-fah Chung và Shamsher M đã nghiên cứu mối quan hệ giữa cung tiền, thanh khoản và giá cổ phiếu tại Canada, sử dụng dữ liệu hàng quý từ năm 1960-2011 Kết quả cho thấy cung tiền có tác động dương đến thanh khoản, và khi mở rộng hệ phương trình với một phương trình thanh khoản, họ xác định được tác động dương có ý nghĩa thống kê của thanh khoản đến giá cổ phiếu Nghiên cứu này đã khắc phục một số thiếu sót trong các nghiên cứu trước đó, xác nhận ảnh hưởng của cung tiền đến thanh khoản và tác động của thanh khoản đến giá tài sản.

Bài luận văn này nghiên cứu mối quan hệ giữa cung tiền, thanh khoản và giá cổ phiếu tại Việt Nam, dựa trên các phân tích của ba tác giả Mục tiêu là làm rõ liệu có sự tương tác nào giữa các yếu tố này trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam.

Bài viết này khám phá mối quan hệ giữa cung tiền và thanh khoản tại Việt Nam thông qua việc xây dựng một mô hình kiểm định đáng tin cậy Mô hình áp dụng hệ phương trình để xác định hiệu ứng tiền đến thanh khoản, đồng thời tích hợp các cải tiến kinh tế lượng nhằm khắc phục vấn đề tính toán trong các nghiên cứu trước Bài viết cũng thể hiện điểm gãy cấu trúc do tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu trong các mô hình kiểm định.

Nghiên cứu này mang đến sự đổi mới bằng cách mở rộng lý thuyết cung tiền liên quan đến thanh khoản và giá cổ phiếu Bài viết kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa cung tiền, thanh khoản và giá cổ phiếu, đồng thời kiểm soát lợi nhuận Dữ liệu được sử dụng là chuỗi quan sát hàng quý của nền kinh tế Việt Nam trong vòng 12 năm, bắt đầu từ quý 1.

Từ năm 2001 đến quý 4 năm 2012, các mô hình hồi quy đã được áp dụng để phân tích dữ liệu Mục tiêu cuối cùng của bài viết là tìm ra những câu trả lời thỏa đáng cho ba câu hỏi quan trọng liên quan đến Việt Nam.

 Cung tiền có tác động đến thanh khoản và giá cổ phiếu hay không?

 Tác động (nếu có) của thanh khoản đến giá cổ phiếu là nhiều hay ít?

 Những tác động n u tr n sẽ thay đổi ra sao khi xảy ra cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu?

Phần tiếp theo, nội dung chính của bài viết này được sắp xếp như sau

Thuyết cung tiền là một khái niệm quan trọng trong kinh tế học, tập trung vào mối quan hệ giữa lượng tiền trong nền kinh tế và các biến số kinh tế khác Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về hai biến thể chính của mô hình cung tiền: (i) hiệu ứng thanh khoản, điều này cho thấy sự ảnh hưởng của lượng tiền đến khả năng thanh toán và đầu tư; và (ii) giá cổ phiếu, phản ánh cách mà cung tiền tác động đến giá trị tài sản trên thị trường chứng khoán.

Hương 3 trình bày chi tiết các bước chuẩn bị dữ liệu cần thiết cho việc thực hiện các kiểm định quan hệ nhân quả Bài viết cũng giới thiệu các mô hình kiểm định phù hợp, bao gồm hệ phương trình và mô hình hồi quy, nhằm giúp người đọc hiểu rõ hơn về quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu.

 hương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

CUNG TIỀN, THANH KHOẢN VÀ GIÁ CHỨNG KHOÁN

HIỆU ỨNG THANH KHOẢN

Hiệu ứng thanh khoản lên lãi suất, được Friedman (1961) giới thiệu, mô tả tác động đầu tiên trong ba tác động từ những thay đổi bất ngờ trong cung tiền, trong khi hai yếu tố còn lại là thu nhập và lạm phát dự kiến Mặc dù vẫn có tranh cãi về việc liệu thay đổi trong cung tiền có làm lãi suất thay đổi ngược lại hay không (Bryant, Holtham & Hooper, 1988), nghiên cứu của Laidler (1985) đã cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hỗ trợ cho hiệu ứng thanh khoản Nhiều nhà kinh tế và nhà hoạch định chính sách đã công nhận mối liên hệ giữa cung tiền và lãi suất, dựa trên bằng chứng cho thấy sự thay đổi tiền tệ ảnh hưởng đến lãi suất Dự trữ tiền mặt là một phần trong danh mục đầu tư của người nắm giữ tài sản; khi dự trữ tiền mặt gia tăng, lợi suất từ đồng tiền nắm giữ sẽ giảm, cho thấy rằng thay đổi trong cung tiền đại diện cho sự thay đổi tỷ suất sinh lợi của tiền.

Cầu tiền phụ thuộc vào lãi suất và lợi suất trên vốn cổ phần, liên quan đến trái phiếu và cổ phiếu Sự gia tăng cung tiền sẽ dẫn đến sự giảm xuống của mức lãi suất và lợi suất chung Tốc độ phản ứng của lợi suất tài sản phụ thuộc vào tỷ lệ tiền nắm giữ vượt quá trạng thái cân bằng, khi người nắm giữ điều chỉnh danh mục để đối phó với cú sốc cung tiền Ngân hàng trung ương sử dụng tiền dự trữ để ảnh hưởng đến thị trường, và tỷ lệ phản ứng của giá tài sản khác nhau phụ thuộc vào tốc độ điều chỉnh danh mục của những người mua tiềm năng Khi các định chế, dealers và cá nhân giàu có điều chỉnh cân đối tiền của họ, lợi suất trên chứng khoán doanh nghiệp cũng bị ảnh hưởng, dẫn đến giá chứng khoán phản ứng âm tính với sự thay đổi cung tiền qua kênh lãi suất.

Tiền đóng vai trò quan trọng trong các lý thuyết về cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ, nhưng có rất ít bằng chứng thống kê xác thực về hiệu ứng thanh khoản trong các nghiên cứu trước đây, chủ yếu được thực hiện từ những năm 1970 đến 1990 Sự quan tâm đến đề tài này đã giảm sút trong những năm 2000, phần lớn do các nghiên cứu trước đó sử dụng dữ liệu tần số thấp, không đủ để đánh giá tác động nhanh của cung tiền lên lãi suất Các nghiên cứu này cũng gặp khó khăn trong việc kiểm soát ảnh hưởng của chính sách tiền tệ lên các biến kinh tế Hamilton (1997) đã phát triển phương pháp đo lường hiệu ứng thanh khoản bằng cách ước tính phản ứng của lãi suất liên bang trước cú sốc cung tiền ngoại sinh, sử dụng dữ liệu hàng ngày để xác định hiệu ứng thanh khoản hàng ngày.

Nghiên cứu cho thấy sự thiếu hụt hiệu ứng thanh khoản có thể do phản ứng chậm của thu nhập danh nghĩa hoặc kỳ vọng lạm phát trước cú sốc cung tiền Các nhà nghiên cứu đã cố gắng khắc phục vấn đề này bằng cách sử dụng mô hình Structural Vector Autoregressions (SVAR), kết hợp đa dạng giữa tiền và dự trữ tiền Tuy nhiên, việc tìm kiếm bằng chứng thuyết phục cho hiệu ứng thanh khoản trong các mô hình này là khó khăn, như đã chỉ ra bởi Pagan và Robertson (1995) Mặc dù vậy, nhiều nhà kinh tế thực nghiệm và nhà hoạch định chính sách vẫn tin rằng hiệu ứng thanh khoản tồn tại trong dữ liệu kinh tế Hoa Kỳ, mặc dù mức độ của nó vẫn còn đang tranh cãi do các vấn đề nhận diện trong thống kê trước đó.

Khi thiếu các giả định nhận biết mạnh và không có bằng chứng rõ ràng về hiệu ứng thanh khoản trong dữ liệu Hoa Kỳ, Leeper và Gordon (1992) đã chỉ ra rằng hiệu ứng này phản ánh một phần sự sắp xếp của nền kinh tế tại một điểm cân bằng nhất định khi nhiều giải pháp khác nhau được áp dụng.

Goodfriend (1997) đã đề xuất một mô hình cho thấy các công ty cạnh tranh không hoàn hảo đối mặt với một đường cầu xoắn Trong mô hình này, quán tính của giá xuất hiện một cách nội sinh, tạo ra những ảnh hưởng thực tế đến chính sách tiền tệ, với hiệu ứng thanh khoản có thể đóng vai trò quan trọng.

GIÁ CHỨNG KHOÁN

Nếu cá nhân có thể nắm giữ tài sản dưới dạng tiền mặt và cổ phiếu, mô hình danh mục đầu tư của Copper (1970) và Palmer (1970) có thể giúp nhận diện tác động của cung tiền lên giá cổ phiếu Lợi suất biên của tài sản chứng khoán sẽ quyết định số lượng tài sản, như cổ phần, mà cá nhân lựa chọn nắm giữ Danh mục đầu tư được coi là cân bằng khi lợi suất biên đạt được mức tối ưu.

2 tài sản là bằng nhau:

- = + (1) rong đó, vế trái là lợi suất của tiền và vế phải là lợi suất của chứng khoán; chi tiết các chỉ tiêu như sau

 là tỉ lệ phần trăm thay đổi dự tính trong mức giá chung;

 là lợi suất thực quy ra tiền dự báo của chứng khoán (cổ tức cộng với sự thay đổi của giá chứng khoán);

Lợi suất biên quy ra tiền của tài sản thứ J phản ánh giá trị tài chính mà tài sản này mang lại, trong khi rủi ro liên quan đến tài sản J không được tính đến trong lợi suất này.

 hoàn toàn là một hàm của cầu tiền đã loại trừ lợi suất của các tài sản thay thế

Hiệu ứng thu nhập dương tác động đến việc loại trừ l n nhau trong phương trình tài chính Sự khác biệt giữa các yếu tố tài chính chủ yếu là do biến động của tiền Thay đổi trong cung tiền dẫn đến những điều chỉnh trong danh mục đầu tư của người nắm giữ tài sản, ảnh hưởng đến các danh mục MNPS t Do đó, cung tiền có vai trò quan trọng trong việc tác động đến lợi suất chứng khoán.

Vì thế, có thể nhìn thấy bằng việc sắp xếp lại phương trình Lợi suất chứng khoán bằng:

Mô hình của Cooper làm rõ cách thức kết hợp cung tiền trong định giá tài sản tài chính, nhấn mạnh mối liên hệ giữa thanh khoản từ cung tiền và giá chứng khoán Nghiên cứu này mở rộng đề xuất của Friedman, cho thấy cung tiền có tác động đáng kể đến giá tài sản, đặc biệt là giá cổ phiếu.

Một mô hình khác về giá tài sản rất phổ biến là mô hình định giá tài sản vốn (Gordon, 1956):

 là giá hiện tại của cổ phiếu;

 là cổ tức tại thời điểm 0;

 g là tỉ lệ tăng trưởng thường xuyên liên tục của cổ tức;

 là lãi suất phi rủi ro tại thời điểm t;

 là phần bù rủi ro vốn tại thời điểm t

Mối liên hệ giữa giá chứng khoán và EPS (payout) cho thấy rằng giá chứng khoán tương quan với EPS và các biến đại diện như sản lượng công nghiệp, trong khi payout giữ vai trò hằng số trong nền kinh tế Nghiên cứu tác động của cung tiền đến giá cổ phiếu đã được thực hiện trong nhiều thập kỷ, với các kiểm định trực tiếp như nghiên cứu của Brennan, Hordia và Subrahmanyam (1998), thông qua thuyết tiền tệ nội sinh Đặc biệt, trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, tác động thanh khoản của cung tiền lên giá chứng khoán đã trở thành chủ đề nóng trong các cuộc thảo luận chính sách nhằm hiểu rõ nguyên nhân gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đối với hệ thống tài chính.

Hầu hết các nghi n cứu sử dụng mô hình Danh mục tiền tệ (MP) của Brunner

Friedman và Schwartz (1963) cùng với Agan (1972) đã đặt nền tảng cho lý thuyết đầu tư, trong đó nhà đầu tư được giả định tìm kiếm một vị thế cân bằng trong danh mục đầu tư của mình, bao gồm cả tiền mặt Khi có biến động tiền tệ, như sự gia tăng hoặc giảm cung tiền không mong đợi, sẽ dẫn đến mất cân bằng trong danh mục tài sản Do đó, nhà đầu tư sẽ nỗ lực tái cân bằng vị thế tiền tệ và các tài sản khác mỗi khi có sự thay đổi trong hệ thống tài chính tự do.

Sử dụng phân tích pooled cross-section và chuỗi thời gian, Brennan và các cộng sự

Nghiên cứu năm 1998 chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa lợi suất cổ phần và tính thiếu thanh khoản, cho thấy rằng cung tiền có ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu.

Mối quan hệ giữa cung tiền và giá chứng khoán, như được chỉ ra bởi Sprinkel (1964), cho thấy tầm quan trọng của cung tiền đối với sự thay đổi giá tài sản, đặc biệt là giá cổ phiếu Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác, bao gồm Cooper (1970), Pesando (1974) và Kraft và Kraft, đã đặt ra những câu hỏi về mối liên quan này.

Mối quan tâm về vấn đề thừa thanh khoản trong khu vực tài chính đã giảm sút từ những năm 2000 cho đến khi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu (GFC) bùng nổ GFC được xác định là do sự thừa thanh khoản trong khu vực tài chính, gây ảnh hưởng tiêu cực đến khu vực thực, theo nghiên cứu của Ariff, Farrar và Khalid (2012).

HIỆU ỨNG CUNG TIỀN

Cung tiền ảnh hưởng đến cổ tức chủ yếu qua lợi nhuận hiện tại và dự kiến của các công ty, đặc biệt là từ tác động của thanh khoản đến dòng tiền Giá trị hiện tại của cổ phiếu thường bị tác động bởi sự thay đổi trong kỳ vọng cổ tức, với tác động chính của cung tiền là tỷ lệ tăng trưởng mong đợi của cổ tức Tỷ lệ tăng trưởng cổ tức là yếu tố quan trọng trong mô hình định giá cổ phiếu.

Gordon cho rằng lợi nhuận của một công ty tăng lên khi có những thay đổi lâu dài thông qua việc công ty đầu tư vào các dự án có NPV dương, do chi phí sử dụng vốn giảm khi lãi suất hạ và cung tiền tăng Điều này cho thấy rằng lợi nhuận là một chỉ số tốt hơn cổ tức, vì cổ tức thường phản ứng chậm với biến động lợi nhuận Do đó, có mối tương quan dương giữa cung tiền và giá chứng khoán thông qua kênh này.

Một khung lý thuyết được các nhà tiền tệ học phát triển đã chỉ ra mối quan hệ giữa cung tiền và giá chứng khoán thông qua mô hình phân tích định lượng phức tạp Theo Brunner (1961), Friedman (1961) và Friedman & Schwartz (1963), sự gia tăng cung tiền sẽ làm thay đổi vị trí cân bằng của tiền so với các tài sản phi tiền tệ, như cổ phiếu trong danh mục đầu tư Tác động này dẫn đến sự thay đổi trong nhu cầu đối với các tài sản khác nhằm đạt được trạng thái cân bằng tiền tệ.

Thuyết số lượng tiền tệ cho rằng

 M là tổng lượng tiền trong lưu thông của nền kinh tế trong một thời gian nhất định, ví dụ 1 năm;

 P là mức giá tương ứng;

 P.Q là giá trị danh nghĩa của tiền;

 V là vận tốc của tiền trong chi ti u cuối cùng;

 Q là chỉ số giá trị thực trong chi ti u cuối cùng

Sự tăng cung tiền dự kiến sẽ làm tăng giá cổ phiếu do cung vượt cầu, điều này đã được Sprinkel (1964) mô tả lần đầu tiên Khi cung tiền mở rộng, danh mục đầu tư sẽ điều chỉnh để cân bằng với lượng tiền mặt hiện có, dẫn đến giá tài sản và hàng hóa tăng lên Mối quan hệ giữa cung tiền và giá chứng khoán vẫn được duy trì, mặc dù có những lý giải mới hơn về tác động của cung tiền đến giá tài sản, như trong nghiên cứu của Effa, Ariff và Halid (2011) Hiệu ứng thanh khoản đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích mối quan hệ này, với sự thay đổi trong tiền dự trữ ảnh hưởng đến nhu cầu kết hợp Sự gia tăng thanh khoản, như khuyến nghị của IMF năm 2009, đã thúc đẩy hoạt động đầu tư và thay đổi các hoạt động tài chính thực tế Các nhà kinh tế hậu Keynes đã chỉ ra rằng tiền nên được xem là yếu tố nội sinh, và vai trò của thanh khoản ngày càng được nhấn mạnh trong các cuộc tranh luận chính sách gần đây, mở ra tiềm năng nghiên cứu ứng dụng trong việc hình thành giá tài sản.

PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

GIẢ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Hệ phương trình bao gồm ba phương trình đồng thời liên quan đến lợi suất chứng khoán (P), thanh khoản (LQ) và cung tiền (MS) được áp dụng để phân tích mối quan hệ nội sinh giữa các biến này.

MS it = f [ LQ + , Y + , TBR - , P + , CPI + , CPI(1) + ] (7) rong đó

 P là chỉ số giá cổ phiếu;

 LQ là tính thanh khoản đại diện bởi dự trữ tiền;

 IPI là chỉ số sản xuất công nghiệp;

 LR là lãi suất cho vay;

 TRB là lãi suất trái phiếu kho bạc;

 PI là lạm phát ất cả các biến đều lấy log

Giả thuyết cho rằng cung tiền được xác định nội sinh từ hoạt động kinh tế thông qua các định chế nhận tiền gửi, mở rộng lý thuyết hậu Keynes về tiền nội sinh Trong đó, hoạt động kinh tế được đại diện bởi GDP thực (Y), và thanh khoản (LQ) được xác định nội sinh bởi cung tiền (MS) và giá tài sản (P) Cung tiền (MS) cũng phụ thuộc vào lợi suất chứng khoán (P), lạm phát (PI), GDP thực (Y) và lãi suất trái phiếu kho bạc (BR) Cuối cùng, thanh khoản được xác định bởi GDP thực (Y), cung tiền (MS) và lãi suất cho vay (LR).

Bài viết áp dụng mô hình phương trình đồng thời để kiểm định mối quan hệ nhân quả, với các giả thuyết được trình bày rõ ràng Mô hình kiểm định này nhằm xác minh 7 giả thuyết khác nhau, cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc cho nghiên cứu.

 H 1 : MS tác động nhân quả đến GDP (tiền là ngoại sinh)

 H 2 GDP tác động nhân quả đến MS

 H 3 ó nhân quả qua lại giữa MS và GDP thực (đưa đến tiền là nội sinh) ính nội sinh đó cần được thiết lập trước những yếu tố khác

 H 4 MS tác động nhân quả l n thanh khoản (LQ) Điều này theo đề xuất của Friedman là v n chưa được xác nhận

 H 5 hanh khoản (LQ) tác động nhân quả lên cung tiền (MS) iểm định nhân quả qua lại

 H 6 Giá cổ phiếu (P) tác động nhân quả l n thanh khoản (LQ)

 H 7 hanh khoản (LQ) tác động nhân quả l n giá cổ phiếu (P) iểm định nhân quả qua lại

Theo giả thuyết từ H 1 đến H 3 , có thể có nhân quả qua lại ho c một chiều từ GDP thực đến cung tiền (MS).

MÔ HÌNH KIỂM ĐỊNH

Nhiều mô hình kiểm định đã được phát triển để nghiên cứu mối quan hệ giữa thanh khoản (LQ), giá cổ phiếu (P) và cung tiền (MS) Kiểm định nhân quả là một trong những phương pháp đầu tiên, cho thấy nếu có mối quan hệ đồng liên kết giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, thì sẽ tồn tại ít nhất một chiều nhân quả giữa chúng (Granger, 1969, 1988) Quan hệ nhân quả này cho phép một biến dự đoán và tác động đến biến còn lại Mối quan hệ Granger giữa hai biến x_t và y_t có thể được ước lượng qua mô hình Vector AutoRegressive (VAR) Nếu không có đồng liên kết, kiểm định nhân quả chuẩn có thể được áp dụng, trong khi nếu có đồng liên kết, quan hệ nhân quả sẽ được xác định qua mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) (Granger, 1988).

Quan hệ nhân quả ngắn hạn của VE M có thể được kiểm định thông qua Wald test (X² test), trong khi quan hệ nhân quả dài hạn được xác định bằng việc kiểm tra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê của hệ số a3 trong phương trình trn.

3.2.2 Mô ì p ươ g trì cấ trúc

Bài viết đưa ra hệ phương trình như sau

Trong phương trình MS it = f [ GDP + ] (7a), Pit đại diện cho chỉ số giá chứng khoán, LQ it đo lường thanh khoản thông qua tiền dự trữ, và MS it biểu thị cung tiền Tất cả các biến trong phương trình đều được lấy log và có tính dừng Việc áp dụng các phương trình kiểm định này sẽ được phân tích chi tiết trong phần sau.

Nếu 2 biến là đồng liên kết như được thảo luận ở trên, thì cả VECM l n kiểm định nhân quả Granger đều có thể được sử dụng để kiểm định cho mối quan hệ nhân quả giữa giá chứng khoán (P) và thanh khoản (LQ) phương trình (5a) và (6a) sẽ được sử dụng bởi vì cả hai biến này được xác định một cách đồng thời Phương trình (7a) cũng sẽ được sử dụng để kiểm định giả thuyết rằng có một mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa GDP thực (Y) và cung tiền (MS)

Theo giả thuyết từ H4 đến H7, giá cổ phiếu (P) được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến thanh khoản (LQ), và ngược lại, thanh khoản (LQ) cũng có tác động đến giá cổ phiếu (P) Việc sử dụng VECM hoặc kiểm định nhân quả Granger sẽ giúp xác định các giả thuyết này thông qua phương trình (5a) và (6a).

Giả thuyết H5 cho rằng có thể tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều hoặc qua lại giữa giá chứng khoán (P) và thanh khoản (LQ), điều này có thể được kiểm định thông qua VECM và kiểm định nhân quả Granger áp dụng cho các phương trình (5a) và (6a) Trong khi đó, giả thuyết H7 cho rằng giữa giá cổ phiếu (P) và thanh khoản (LQ) có mối quan hệ đồng thời, điều này cũng có thể được kiểm định bằng cách sử dụng các phương trình (5a) và (6a).

Tất cả các mối quan hệ cấu trúc lý thuyết sẽ được kiểm định thông qua một hệ phương trình Hệ phương trình cấu trúc đồng thời không chỉ giúp khắc phục sai số giữa thực tế và lý thuyết mà còn mang lại những ưu điểm nổi bật.

Giá chứng khoán (P) và thanh khoản (LQ) được coi là các biến nội sinh, được xác định đồng thời dựa trên thông tin hiện có Tuy nhiên, không phải tất cả thông tin đều phù hợp với mỗi biến, điều này thể hiện qua phần dư trong mỗi phương trình Điều này có nghĩa là thanh khoản (LQ) có thể biến động do những yếu tố không ảnh hưởng đến sự thay đổi của giá chứng khoán (P).

Nếu các phương trình (5) và (6) được ước lượng độc lập, các hệ số hồi quy sẽ bị ảnh hưởng bởi sự tương tác giữa các phương trình đồng thời Việc ước lượng các hệ số hồi quy từ từng phương trình riêng lẻ sẽ cho kết quả khác biệt so với việc ước lượng từ các phương trình đồng thời, vì nó chỉ phản ánh giá trị của từng phương trình riêng lẻ.

Bài viết này nhấn mạnh rằng việc giảm thiểu độ lệch của các hệ số hồi quy trong hệ phương trình sẽ hiệu quả hơn so với việc phân tích từng phương trình riêng lẻ Bằng cách xem xét tất cả các biến liên quan, bài viết giới thiệu một hệ phương trình cấu trúc nhằm tối ưu hóa kết quả phân tích.

MÔ TẢ BIẾN VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Dữ liệu cần thiết cho các biến được thu thập từ Dữ liệu thống kê tài chính quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), số liệu thống kê của Tổng cục Thống kê Việt Nam và từ Công ty Cổ phần Truyền thông Tài chính StoxPlus Các dữ liệu này được lấy theo quý trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2012 tại Việt Nam, tổng cộng có 48 quan sát.

Trong bài viết này, thu nhập (Y) được sử dụng làm biến giải thích trong hai phương trình định nghĩa, trong đó GDP thực đại diện cho thu nhập Để xác định biến đại diện cho lợi nhuận, bài viết tìm kiếm các lý thuyết liên quan, và chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) được chọn do có mối tương quan cao với thu nhập, điều này cho thấy IPI là một chỉ tiêu quan trọng để xác định lợi nhuận của các công ty trong nền kinh tế hiện đại (Ormendi và Lipe, 1987) Do đó, IPI được sử dụng làm biến đại diện cho lợi nhuận trong phương trình định giá tài sản.

11) Nếu IPI tăng l n, lợi nhuận của các công ty cũng tăng l n

Tiền dự trữ (RM) là biến đại diện cho thanh khoản (LQ), một chỉ số quan trọng trong kinh tế học (Gorden & Leeper, 2002) Việc sử dụng tiền dự trữ là lựa chọn hợp lý, vì khi hệ thống ngân hàng có nhiều tiền dự trữ hơn, tính thanh khoản sẽ tăng lên Trong bài viết này, lượng cung tiền (MS) được định nghĩa là M2, thường được áp dụng trong các nghiên cứu về cung tiền.

Lãi suất tín phiếu kho bạc (TBR) và lãi suất cho vay ngân hàng (LR), được sử dụng làm biến đại diện cho lãi suất

Giá trị chỉ số chứng khoán trong Dữ liệu thống k tài chính quốc tế (IFS) được sử dụng làm biến đại diện cho giá cổ phiếu (P)

Chỉ số giá ti u dùng (CPI) được sử dụng như là một biến đại diện cho lạm phát (INF)

Bộ dữ liệu ban đầu được điều chỉnh như sau

 ất cả các biến được điều chỉnh yếu tố mùa bằng cách sử dụng trung bình trượt (chi tiết xem phụ lục B)

 ất cả các biến được chuyển đổi sang dạng logarit ngoại trừ biến lãi suất.

NHỮNG VẤN ĐỀ KINH TẾ LƯỢNG

Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các kiểm định đồng liên kết và kiểm định nhân quả Để đảm bảo hiệu lực của kiểm định đồng liên kết, cần thiết phải xác định số bậc làm cho các biến có tính dừng Do đó, bài viết này sẽ đảm bảo rằng tất cả các biến đều có tính dừng trước khi tiến hành kiểm định đồng liên kết Phương trình đồng liên kết của Johansen sẽ được áp dụng trong trường hợp này.

Phương trình ∆X t = a 0 + a 1 X t-1 + α 2 t + ∑ p i=2 b i ∆X t-i+1 + u t (14) cho thấy p là số lần thay đổi độ trễ cần thiết trong Xt để đảm bảo u t không tương quan chuỗi Giả thuyết vô hiệu về nghiệm đơn vị sẽ bị bác bỏ nếu thống kê k t của quan sát có giá trị âm thấp hơn giá trị tới hạn, như được chỉ ra trong nghiên cứu của MacKinnon (1996) Để mô tả đặc điểm của các chuỗi số liệu, cần thực hiện hai kiểm định khác nhau.

Trong phương trình ∆X t = a 1 X t-1 + ∑ p i=2 b i ∆X t-i+1 + u t (16), ba trường hợp được xem xét nhằm kiểm định giả thuyết H0: chuỗi số liệu có chứa nghiệm đơn vị, trong khi giả thuyết đối H1 cho rằng chuỗi số liệu là dừng Kết quả kiểm định thống kê (est statistic) sẽ được so sánh với giá trị tới hạn (critical value) tại mức ý nghĩa đã được chấp nhận để đưa ra kết luận.

Kết quả thống kê kiểm định được tính toán dựa trên phương pháp của Johansen (1988) nhằm xác định độ trễ tối ưu trong mô hình VAR, theo nghiên cứu của Heung và Lai (1993) Do đó, độ trễ tối ưu cho mô hình VAR đã được xác định một cách chính xác.

Để tối thiểu hóa chỉ số thông tin Bayesian của Schwarz (SB), tiêu chuẩn này được thiết kế nhằm lựa chọn mô hình với thông tin tối đa Khái niệm đồng liên kết cho rằng có sự cân bằng hay mối quan hệ dài hạn giữa hai chuỗi thời gian, với tổ hợp tuyến tính của chúng tạo thành một chuỗi dừng Điều này được xác thực thông qua kiểm định Phillip & Perron (1988) Hạng của ma trận hệ số Γ chỉ ra số lượng vector đồng liên kết, và kiểm định tỉ số likelihood cho giả thuyết vô hiệu cho rằng có tối đa r vector đồng liên kết có thể được thực hiện bằng cách sử dụng thống kê Trace Test.

TraceTest = rong đó là cỡ m u

Hệ số tương quan chính tắc K và (p-r) trong phương pháp bình phương nhỏ nhất được xác định thông qua giá trị quan trọng theo Mackinnon, Haug và Michelis (1999) để kiểm tra giả thuyết vô hiệu về số lượng tối đa r vector đồng liên kết Kiểm định tỉ số likelihood lớn nhất, hay còn gọi là Maximal Eigenvalue, được sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của giả thuyết này.

Maximal Eigenvalue Test = rong đó

Khi sử dụng phương pháp bình phương lớn nhất, các hệ số tương quan chính tắc như K và r sẽ được đánh giá Maximal Eigenvalue est statistics sẽ được so sánh với giá trị tới hạn theo Mackinnon và các cộng sự (1999) Trong trường hợp có sự không nhất quán giữa kết quả từ race est và Maximal Eigenvalue est, khi một phương pháp chỉ ra sự hiện diện của đồng liên kết trong khi phương pháp kia không, Johansen và Juselius (1990) cho rằng race est có thể yếu hơn so với Maximal Eigenvalue est Do đó, khi xảy ra những sự không nhất quán, Maximal Eigenvalue est sẽ được ưu tiên chấp nhận, vì nó cung cấp ước tính tham số mạnh mẽ và vững chắc.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA CÁC CHUỖI SỐ LIỆU

Để ngăn chặn các hồi quy giả mạo, bài viết sẽ tiến hành kiểm định tính dừng của bộ số liệu mô tả (dưới dạng log và đã điều chỉnh theo mùa) bằng kiểm định Augmented Dicky-Fuller (ADF) Độ trễ trong kiểm định ADF sẽ được xác định dựa trên tiêu chuẩn Akaike Information Criterion (AIC).

B g 1: ết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở mức giá trị

Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)

Series: LNCPI, LNGDP, LNIPI, LNLQ, LNMS, LNP, LR, TBR

Automatic selection of maximum lags

Automatic selection of lags based on AIC: 0 to 8

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi

-square distribution All other tests assume asymptotic normality

Intermediate ADF test results UNTITLED

Series Prob Lag Max Lag Obs

(Nguồn ính toán của tác giả)

Bảng 1 trình bày kết quả kiểm định nghiệm đơn vị với giá trị p-value cho thấy tất cả các chuỗi số liệu đều có nghiệm đơn vị, tức là chúng đều không dừng Do đó, cần tiếp tục kiểm định nghiệm đơn vị với sai phân bậc.

B g 2: ết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở sai phân bậc 1

Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)

Series: LNCPI, LNGDP, LNIPI, LNLQ, LNMS, LNP, LR, TBR

Automatic selection of maximum lags

Automatic selection of lags based on AIC: 0 to 9

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi

-square distribution All other tests assume asymptotic normality

Intermediate ADF test results D(UNTITLED)

Series Prob Lag Max Lag Obs

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở sai phân bậc 1 được trình bày ở Bảng 2 cho thấy giá trị p-value của các chuỗi số liệu đều thấp, chỉ ra rằng tất cả các chuỗi đều dừng, không có hiện tượng tự tương quan.

Tất cả các chuỗi số liệu đều dừng lại ở sai phân bậc 1, và các kết quả tiếp theo của nghiên cứu sẽ dựa trên số liệu đã được lấy từ sai phân 1.

THỐNG KÊ MÔ TẢ

B g 3: Bảng tổng hợp thống k mô tả các biến sử dụng trong các hồi quy (trong các phương trình ri ng lẻ l n hệ phương trình):

LNCPI LNGDP LNIPI LNLQ LNMS LNP LR TBR

Minimum -0.01 -0.54 -0.12 -0.08 0.01 -0.44 -5.23 -4.8 Std Dev 0.0196 0.2424 0.0486 0.0594 0.0267 0.2088 1.4917 1.1875 Skewness 1.1061 -0.2946 -0.3641 0.1096 0.0966 0.3069 -1.0014 -0.9522 Kurtosis 4.2776 2.7170 4.5275 2.7305 2.8032 3.3398 6.9465 9.4086 Jarque-Bera 12.7805 0.8369 5.6079 0.2364 0.1490 0.9640 38.3560 87.5318 Probability 0.0017 0.6581 0.0606 0.8885 0.9282 0.6175 0.0000 0.0000

Lưu ý: Dựa theo kết quả kiểm định tính dừng b n tr n thì tất cả các chuỗi dữ liệu đều được lấy sai phân bậc 1

4.3 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT

Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa ba biến cung tiền (LnMS), thanh khoản (LnLQ) và giá cổ phiếu (LnP) cho thấy tất cả các giá trị của Trace Statistic và Max-Eigen Statistic đều lớn hơn giá trị Critical Value tương ứng ở mức ý nghĩa 5% Điều này cho phép bác bỏ giả thuyết H0, tức là có dấu hiệu cho thấy các chuỗi số liệu này có đồng liên kết.

B ng 4: Kết quả kiểm định đồng liên kết

Trend assumption: Linear deterministic trend

Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

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

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

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

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

4.4 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ

Bảng 5 b n dưới trình bày tổng hợp các kết quả kiểm định theo c p của các biến về kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger

Dựa trên giá trị F-Statistic và p-value trong bảng 5, chỉ có giả thuyết vô hiệu H0: Cung tiền (MS) không tác động nhân quả Granger đến thanh khoản (LQ) bị bác bỏ, trong khi các giả thuyết vô hiệu khác không có cơ sở để bác bỏ Điều này cho thấy chỉ có một giả thuyết duy nhất trong bảy giả thuyết được nêu ở phần 3.1 được hỗ trợ, đó là giả thuyết H4: Cung tiền (MS) tác động nhân quả lên thanh khoản (LQ).

Như vậy, liệu có phải tại Việt Nam thì mối quan hệ giữa cung tiền (MS), thanh khoản (LQ) và giá cổ phiếu (P) không tồn tại hay không?

B g 5: Kết quả kiểm định nhân quả

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob

LNMS does not Granger Cause LNGDP 45 0.22016 0.8034

LNGDP does not Granger Cause LNMS 0.37275 0.6912

LNP does not Granger Cause LNGDP 45 0.76458 0.4722

LNGDP does not Granger Cause LNP 0.07487 0.9280

LNLQ does not Granger Cause LNGDP 45 1.79398 0.1794

LNGDP does not Granger Cause LNLQ 0.36973 0.6933

LNP does not Granger Cause LNMS 45 0.28377 0.7544

LNMS does not Granger Cause LNP 0.48348 0.6202

LNLQ does not Granger Cause LNMS 45 0.53083 0.5922

LNMS does not Granger Cause LNLQ 5.00145 0.0115

LNLQ does not Granger Cause LNP 45 0.00489 0.9951

LNP does not Granger Cause LNLQ 0.48276 0.6206

4.5 KẾT QUẢ CHẠY PHƯƠNG TRÌNH RIÊNG LẺ iếp tục tìm kiếm bằng chứng để trả lời cho kết quả thu được từ phần kiểm định nhân quả b n tr n: Liệu có phải tại Việt Nam thì mối quan hệ giữa cung tiền (MS), thanh khoản (LQ) và giá cổ phiếu (P) không tồn tại hay không; bài viết tiếp tục với việc chạy các phương trình ri ng lẻ đã đưa ra

Bảng 6 b n dưới trình bày những kết quả có được từ việc chạy riêng lẻ các phương trình trong hệ

B ng 6: Kết quả chạy các phương trình ri ng lẻ

S.E of regression 0.190917 Sum squared resid 1.567315

Ghi chú: *** , ** , * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Dựa vào giá trị t-statistic và p-value từ bảng 6 bên trên, kết quả hồi quy của mỗi phương trình như sau:

 P ươ g trình 11 (với LnP là biến phụ thuộc)

Ngoại trừ hệ số hồi quy của biến chỉ số sản xuất công nghiệp (LnIPI), các hệ số hồi quy của các biến khác đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể, hệ số hồi quy của biến thanh khoản (LnLQ) có ý nghĩa ở mức 10%, trong khi hệ số hồi quy của biến cung tiền (LnMS) có ý nghĩa ở mức 1% Điều này cho thấy rằng thanh khoản (LQ) và cung tiền (MS) có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu P với mức ý nghĩa lần lượt là 10% và 1%.

Về dấu của các hệ số hồi quy:

Biến thanh khoản (LnLQ) của HSHQ đang có dấu âm, cho thấy giá cổ phiếu có mối tương quan nghịch với thanh khoản của hệ thống ngân hàng Điều này không phù hợp với các lý thuyết đã được thảo luận trước đó.

Biến cung tiền (LnMS) có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu, thể hiện mối tương quan thuận giữa chúng Điều này hoàn toàn phù hợp với các lý thuyết kinh tế đã được đề cập trước đó.

Hệ số xác định R² của phương trình 11 chỉ đạt 21,84%, cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 21,84% sự biến động của giá cổ phiếu (LnP).

 P ươ g trì 12 (với LnLQ là biến phụ thuộc)

HSHQ của biến cung tiền (LnMS) cho thấy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, chứng tỏ rằng cung tiền (MS) ảnh hưởng đến thanh khoản (LQ) với mức ý nghĩa này HSHQ của LnMS có dấu dương, cho thấy thanh khoản của hệ thống ngân hàng có mối tương quan thuận với cung tiền Điều này phù hợp với các lý thuyết đã được thảo luận trước đó.

Hệ số xác định R² của phương trình 12 chỉ đạt 13,33%, cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 13,33% sự biến động của biến phụ thuộc là thanh khoản (LnLQ).

 P ươ g trì 13 (với LnMS là biến phụ thuộc)

Chỉ có HSHQ của biến giá cổ phiếu (LnP) và biến thanh khoản (LnLQ) đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi các biến còn lại như giá cổ phiếu (P) và thanh khoản (LQ) không có ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy rằng giá cổ phiếu và thanh khoản có tác động đến cung tiền (MS) với mức ý nghĩa 5%.

Hệ số hồi quy cho biến giá cổ phiếu (LnP) và thanh khoản (LnLQ) đều có dấu dương, cho thấy rằng sự biến động của cung tiền tương quan tích cực với giá cổ phiếu và thanh khoản Cụ thể, khi hệ thống ngân hàng yêu cầu thanh khoản cao hơn, cung tiền cũng cần được điều chỉnh tăng tương ứng, dẫn đến kết quả hồi quy phù hợp với thực tế.

Về giá cổ phiếu, với hệ số là 0,045 thì mức độ biến động cùng chiều của cung tiền đối với biến động của giá cổ phiếu là không lớn

Lưu ý, tương tự như hai phương trình 11 và 12, hệ số xác định R 2 của phương trình

13 cũng chỉ đạt 32,36%, tức các biến độc lập chỉ giải thích được 32,36% mức độ biến động của biến phụ thuộc là biến cung tiền (LnMS)

TÓM TẮT KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY CÁC PHƯƠNG TRÌNH RIÊNG LẺ

B ế p ụ t ộc B ế ộc lập có ý g ĩ t g kê H s ồ y p-value R 2

Kết quả từ việc chạy các phương trình ri ng lẻ cho thấy có bằng chứng thống kê rõ ràng về tác động của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc trong ba phương trình, phù hợp với các lý thuyết đã được thảo luận Tuy nhiên, tác động của biến thanh khoản đối với giá cổ phiếu không được xác nhận Hơn nữa, hệ số R² thấp trong cả ba phương trình chỉ ra rằng mức độ giải thích của các biến độc lập đối với sự biến động của biến phụ thuộc là hạn chế.

KẾT QUẢ CHẠY HỆ PHƯƠNG TRÌNH ĐỒNG THỜI

Để củng cố kết luận về mối quan hệ giữa cung tiền (MS), thanh khoản (LQ) và giá cổ phiếu (P) tại Việt Nam, bài viết tiếp tục trình bày kết quả hồi quy của hệ phương trình, một phương pháp được đánh giá là hoàn thiện hơn so với việc hồi quy các phương trình riêng lẻ như đã nêu trong phần 3.2.2.

B ng 7: Kết quả chạy hệ phương trình đồng thời

Bảng 7 bên trên trình bày những kết quả có được từ việc chạy hệ phương trình đồng thời Kết quả thu được như sau:

 P ươ g trì 11 (với LnP là biến phụ thuộc)

Ngoại trừ biến chỉ số sản xuất công nghiệp (LnIPI), các hệ số hồi quy (HSHQ) của các biến khác đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể, HSHQ của biến thanh khoản (LnLQ) có ý nghĩa ở mức 10%, trong khi HSHQ của biến cung tiền (LnMS) có ý nghĩa ở mức 1% Điều này cho thấy thanh khoản (LQ) và cung tiền (MS) ảnh hưởng đến giá cổ phiếu (P) với mức ý nghĩa lần lượt là 10% và 1%.

HSHQ của biến thanh khoản (LnLQ) cho thấy giá cổ phiếu có mối quan hệ nghịch với thanh khoản của hệ thống ngân hàng, điều này dẫn đến kết quả không phù hợp với các lý thuyết đã được thảo luận trước đó.

HSHQ của biến cung tiền (LnMS) có dấu dương, cho thấy rằng giá cổ phiếu có mối tương quan thuận với cung tiền, điều này hoàn toàn phù hợp với các lý thuyết đã được đề cập.

Hệ số xác định R² của phương trình 11 chỉ đạt 21,84%, cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 21,84% sự biến động của giá cổ phiếu (LnP).

Chỉ số HSHQ của biến cung tiền (LnMS) có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cho thấy cung tiền (MS) ảnh hưởng đến thanh khoản (LQ) với mức ý nghĩa này HSHQ của biến cung tiền mang dấu dương, cho thấy thanh khoản của hệ thống ngân hàng có tương quan thuận với cung tiền, điều này phù hợp với các lý thuyết đã được thảo luận.

Hệ số xác định R² của phương trình 12 chỉ đạt 13,33%, cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 13,33% sự biến động của biến phụ thuộc, cụ thể là biến thanh khoản (LnLQ).

HSHQ của biến giá cổ phiếu (LnP) có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi HSHQ của biến thanh khoản (LnLQ) có ý nghĩa ở mức 1% Điều này cho thấy rằng giá cổ phiếu (P) và thanh khoản (LQ) đều có ảnh hưởng đáng kể đến cung tiền (MS), với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 1%.

Kết quả hồi quy cho thấy rằng cả biến giá cổ phiếu (LnP) và thanh khoản (LnLQ) đều có dấu dương, cho thấy sự biến động của cung tiền tương đồng với giá cổ phiếu và thanh khoản Đặc biệt, khi hệ thống ngân hàng yêu cầu thanh khoản cao hơn, cung tiền cũng cần được điều chỉnh tăng tương ứng, điều này khẳng định tính hợp lý của kết quả hồi quy theo lý thuyết Tuy nhiên, hệ số hồi quy của giá cổ phiếu chỉ đạt 0,045, cho thấy mức độ biến động của cung tiền so với giá cổ phiếu là không đáng kể (4,5%).

Lưu ý, tương tự như hai phương trình 11 và 12, hệ số xác định R 2 của phương trình

13 cũng chỉ đạt 32,36%, tức các biến độc lập chỉ giải thích được 32,36% mức độ biến động của biến phụ thuộc là biến cung tiền (LnMS)

TÓM TẮT KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY HỆ PHƯƠNG TRÌNH

Kết quả hồi quy hệ phương trình đồng thời cho thấy các biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc trong ba phương trình, phù hợp với các lý thuyết đã thảo luận, ngoại trừ tác động của biến thanh khoản đối với giá cổ phiếu Tuy nhiên, hệ số R² thấp trong cả ba phương trình cho thấy mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến động của biến phụ thuộc là hạn chế Điều này có thể do các biến độc lập còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác chưa được đề cập trong mô hình tại Việt Nam.

KẾT QUẢ CHẠY HỆ PHƯƠNG TRÌNH ĐỒNG THỜI VỚI BIẾN GIẢ ĐẠI DIỆN CHO CUỘC KHỦNG HOẢNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU

Bài viết này trình bày việc sử dụng một biến giả để đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu trong hệ phương trình đồng thời Kết quả từ việc chạy hệ phương trình với biến kiểm soát này được thể hiện trong Bảng 8 b Điểm gãy cấu trúc liên quan đến cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu diễn ra từ quý 2 năm 2007 đến quý 4 năm 2009 Biến giả này giúp kiểm soát tác động của cuộc khủng hoảng đến các biến độc lập trong mô hình, với giá trị được thiết lập là 1 trong giai đoạn khủng hoảng.

2009) và giá trị là 0 cho các giai đoạn còn lại

Dựa vào giá trị t-statistic và p-value từ bảng 8 b n dưới, kết quả hồi quy của mỗi phương trình như sau

 P ươ g trì 11 (với LnP là biến phụ thuộc)

Kết quả phân tích cho thấy, tương tự như kết quả hồi quy hệ phương trình mà không sử dụng biến giả, hầu hết các hệ số hồi quy (HSHQ) đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể, HSHQ của biến thanh khoản (LnLQ) có ý nghĩa ở mức 10%, trong khi HSHQ của biến cung tiền (LnMS) có ý nghĩa cao hơn, đạt mức 1% Điều này chỉ ra rằng thanh khoản (LQ) và cung tiền (MS) có tác động đáng kể đến giá cổ phiếu (P) với mức ý nghĩa tương ứng là 10% và 1%.

HSHQ của biến thanh khoản (LnLQ) có dấu âm, cho thấy giá cổ phiếu có mối tương quan nghịch với thanh khoản của hệ thống ngân hàng, điều này trái ngược với các lý thuyết đã được thảo luận trước đó.

HSHQ của biến cung tiền (LnMS) có giá trị dương, cho thấy rằng giá cổ phiếu có mối tương quan tích cực với cung tiền Điều này phù hợp với lý thuyết số lượng tiền tệ đã được nêu ra.

B ng 8: Kết quả chạy hệ phương trình đồng thời với biến giả đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu

Hai điều cần lưu ý là

Biến giả HSHQ có ý nghĩa thống kê ở mức 12,85% với dấu âm, cho thấy rằng giá cổ phiếu có xu hướng giảm trong bối cảnh khủng hoảng tài chính, điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế thị trường.

Hệ số xác định R² của phương trình 11 chỉ đạt 25,97%, cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 25,97% sự biến động của giá cổ phiếu (P).

Chỉ số HSHQ của biến cung tiền (LnMS) cho thấy có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và có dấu dương, cho thấy rằng cung tiền (MS) ảnh hưởng đến thanh khoản (LQ) với mức ý nghĩa 10% Điều này chứng tỏ rằng thanh khoản của hệ thống ngân hàng có mối tương quan thuận với cung tiền, phù hợp với các lý thuyết đã được thảo luận.

Hai điều cần lưu ý là

Kết quả từ HSHQ của biến giả không cho thấy ý nghĩa thống kê, điều này chỉ ra rằng không có bằng chứng cho thấy thanh khoản bị ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng tài chính.

Hệ số xác định R² của phương trình 12 chỉ đạt 13,34%, cho thấy các biến độc lập chỉ giải thích được 13,34% sự biến động của giá cổ phiếu (P).

HSHQ của hai biến giá cổ phiếu (LnP) và thanh khoản (LnLQ) đều có ý nghĩa ở mức 1%, cho thấy rằng giá cổ phiếu (P) và thanh khoản (LQ) có ảnh hưởng đáng kể đến cung tiền (MS) với mức ý nghĩa 1%.

Kết quả hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của biến giá cổ phiếu (LnP) và thanh khoản (LnLQ) đều có dấu dương, điều này cho thấy rằng sự biến động của cung tiền có mối quan hệ tích cực với giá cổ phiếu và thanh khoản.

HSHQ của biến giả trong phương trình 13 có ý nghĩa thống kê ở mức 10% với dấu dương, cho thấy có mối tương quan thuận giữa cung tiền và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu Điều này chứng tỏ rằng khi xảy ra khủng hoảng tài chính, cung tiền sẽ tăng lên, kết quả này phù hợp với thực tế đã diễn ra.

 ương tự như với phương trình 11 và 12, hệ số xác định R 2 của phương trình

13 khá thấp khi chỉ đạt 36,97%, tức các biến độc lập chỉ giải thích được 36,97% mức độ biến động của biến phụ thuộc là giá cổ phiếu (P)

TÓM TẮT KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY HỆ PHƯƠNG TRÌNH CÓ SỬ DỤNG BIẾN KIỂM SOÁT (BIẾN GIẢ) ĐẠI DIỆN CHO CUỘC KHỦNG

HOẢNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU

B ế p ụ t ộc B ế ộc lập có ý g ĩ t g kê H s ồ y p-value R 2

Kết quả từ việc phân tích các phương trình riêng lẻ và hệ phương trình trước và sau khi đưa vào biến giả đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong các biến số liên quan.

 ó bằng chứng có ý nghĩa thống k cho thấy cung tiền có ảnh hưởng đến thanh khoản và giá cổ phiếu;

Nghiên cứu cho thấy có bằng chứng rõ ràng cho thấy thanh khoản ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, nhưng tác động này trái ngược với các lý thuyết đã được thảo luận trước đây Kết quả hồi quy chỉ ra rằng giá cổ phiếu thực tế có mối tương quan nghịch với thanh khoản.

Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đã ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu (P) và cung tiền (MS) Khi đưa vào biến giả đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính, mức độ và xu hướng tác động của các biến độc lập đối với các biến phụ thuộc tương ứng vẫn không thay đổi nhiều.

THẢO LUẬN VỀ KẾT QUẢ

Kết quả kiểm định nhân quả cho thấy giả thuyết H0 về việc cung tiền (MS) không tác động đến thanh khoản (LQ) bị bác bỏ, ủng hộ giả thuyết H4 rằng cung tiền (MS) có ảnh hưởng đến thanh khoản (LQ) Các phân tích hồi quy cũng cung cấp bằng chứng thống kê cho thấy mối quan hệ giữa cung tiền (MS) và thanh khoản (LQ), mặc dù mức độ giải thích của cung tiền (MS) đối với thanh khoản (LQ) là tương đối thấp.

Bài viết này sử dụng mô hình Vector AutoRegressive (VAR) để chứng minh sự tồn tại và mức độ tác động của cung tiền (MS) đối với thanh khoản (LQ) tại Việt Nam.

Để chạy mô hình VAR, điều kiện tiên quyết là chuỗi dữ liệu phải dừng và có quan hệ nhân quả Granger Bài viết sẽ tiếp tục với các bước tiếp theo để thực hiện điều này.

 Bước 1 hạy VAR với độ trễ sơ bộ;

 Bước 2 iểm định độ trễ tối đa;

 Bước 3 ết quả chạy lại VAR với độ trễ tối đa;

 Bước 4 iểm định độ trễ cần loại bỏ;

 Bước 5 iểm định tính dừng của phần dư để xác định sự phù hợp của mô hi tiết các bước này sẽ được thể hiện chi tiết như b n dưới

 Bước 1: Chạy VAR với độ trễ sơ bộ

B g 9: hạy VAR với độ trễ sơ bộ

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Determinant resid covariance (dof adj.) 1.51E-06

 Bước 2: Kiểm định độ trễ tối đa

B g 10: ết quả kiểm định độ trễ tối đa

VAR Lag Order Selection Criteria

Lag 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

Kết quả từ bảng 10 chỉ ra rằng độ trễ lớn nhất trong mô hình là 2, tương ứng với dòng cuối cùng mà các giá trị được đánh dấu bằng dấu *.

 Bước 3: Chạy lại VAR với độ trễ tối đa – độ trễ 2

B g 11: ết quả chạy lại VAR với độ trễ tối đa – độ trễ 2

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Determinant resid covariance (dof adj.) 1.51E-06

 Bước 4: Kiểm định độ trễ cần loại bỏ

B g 12 ết quả kiểm định độ trễ cần loại bỏ

VAR Lag Exclusion Wald Tests

Chi-squared test statistics for lag exclusion:

Để loại bỏ các độ trễ không cần thiết, ta xem xét các độ trễ có p-value lớn hơn α, với α = 0,1 Theo kết quả từ bảng 12, không có độ trễ nào trong số độ trễ 1 và 2 cần phải loại bỏ.

 Bước 5: Kiểm định tính dừng của phần dư

B g 13 ết quả kiểm định tính dừng của phần dư (Nguồn ính toán của tác giả)

Kết quả từ bảng 13 cho thấy tất cả các dấu chấm nằm trong vòng tròn đơn vị, chứng tỏ phần dư của mô hình VAR có tính dừng Điều này xác nhận rằng mô hình VAR được thiết lập đạt yêu cầu, cho thấy biến cung tiền (MS) có tác động nhân quả lên thanh khoản (LQ) với độ trễ 1 và 2 quý.

Nghiên cứu của nhóm tác giả Mohamed Ariff, Tin-fah Hung và Shamsher M về mối quan hệ giữa cung tiền, thanh khoản và giá cổ phiếu tại Canada đã chỉ ra rằng cung tiền có tác động dương đến thanh khoản, và thanh khoản cũng ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu Tác giả hy vọng sẽ tìm thấy mối quan hệ tương tự tại Việt Nam Kết quả hồi quy cho thấy có sự tác động có ý nghĩa thống kê của cung tiền (MS), thanh khoản (LQ) và cuộc khủng hoảng tài chính đến giá cổ phiếu (P), nhưng hệ số xác định R² thấp (dưới 37%) cho thấy các biến độc lập này giải thích không nhiều cho biến động giá cổ phiếu Điều này có thể do nhiều yếu tố khác chưa được xem xét trong mô hình Vì vậy, câu hỏi đặt ra là giá cổ phiếu tại Việt Nam bị chi phối bởi những nhân tố nào? Để giải đáp, tác giả đã nghiên cứu quá trình phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2000 đến tháng 12/2012.

Thị trường chứng khoán được coi là chỉ số quan trọng phản ánh tình hình kinh tế, với giá cả chứng khoán thể hiện sức khỏe của các doanh nghiệp Ba yếu tố chính ảnh hưởng đến giá chứng khoán bao gồm: tình hình kinh tế vĩ mô, kết quả kinh doanh của doanh nghiệp và tâm lý nhà đầu tư.

Các nhân tố nội tại của một công ty niêm yết đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh, quyết định sự tồn tại của hàng hóa chứng khoán Chúng bao gồm việc khai thác nguồn lực, lợi thế cạnh tranh, tích tụ lợi nhuận để tái đầu tư và chính sách cổ tức Những yếu tố này phản ánh giá trị hữu hình, vô hình và tình hình tài chính của công ty.

Thị trường chứng khoán chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế, bao gồm lạm phát, lãi suất, và đầu tư trực tiếp nước ngoài Những biến động trong chu kỳ kinh doanh cùng với các yếu tố phi kinh tế như thiên tai và chiến tranh cũng có tác động đáng kể đến giá chứng khoán.

 Các nhân tố ảnh hưởng khác

Tất cả các yếu tố không thuộc hai nhóm chính trên đều rơi vào nhóm này, bao gồm đầu cơ, móc ngoặc, thao túng giá chứng khoán và tâm lý bầy đàn của nhà đầu tư Những yếu tố này có thể tác động mạnh mẽ đến giá chứng khoán.

 Các nhân t ưởng ến giá chứng khoán trên th trường chứng khoán

Tại Việt Nam, lần lượt ba nhân tố tác động như đã n u b n tr n đều có tác động đến TTCK với mức độ khác nhau:

Trong giai đoạn 2000 – 2004, các công ty trên sàn chứng khoán hoạt động hiệu quả với lợi nhuận tăng và cổ tức cao, như REE tăng 33,8% và HAP tăng 20,5% trong năm 2005 Năm 2006 chứng kiến sự bùng nổ của thị trường chứng khoán khi các công ty đua nhau niêm yết trước thời điểm bãi bỏ ưu đãi thuế vào 01/01/2007, tạo ra nhiều lựa chọn cho nhà đầu tư và giảm rủi ro thị trường Sự gia tăng này đã kích thích nhu cầu chứng khoán, khiến giá cổ phiếu tăng mạnh trong đầu năm 2007 và VN-Index đạt mức cao mới, phản ánh sự thịnh vượng của thị trường so với giai đoạn trước.

Mặc dù các yếu tố nội tại từ doanh nghiệp có ảnh hưởng, nhưng không thể giải thích hiện tượng tăng giá đột biến lên 1.170,67 điểm vào ngày 12/03/2007 cũng như sự sụt giảm nghiêm trọng của VN-Index sau đó, khi chỉ còn 413,73 điểm vào phiên giao dịch cuối cùng của năm 2012 vào ngày 28/12/2012.

Trong giai đoạn 2000 – 2007, nền kinh tế Việt Nam trải qua sự ổn định với chỉ số giá tiêu dùng tăng nhẹ, chỉ 0,95% vào năm 2004 và 0,6% vào năm 2007 Năm 2006 đánh dấu sự cất cánh của nền kinh tế với mức tăng trưởng ấn tượng 8,2%, GDP bình quân đầu người đạt 720 USD Sự kiện Việt Nam gia nhập WTO vào ngày 11/01/2007 mở ra cơ hội mới cho nền kinh tế Sự ổn định này đã khiến các kênh đầu tư truyền thống như vàng, USD, và bất động sản trở nên kém hấp dẫn, trong khi đầu tư chứng khoán thu hút sự quan tâm lớn từ nhà đầu tư Tuy nhiên, sự gia tăng đột ngột của giá cổ phiếu đã dẫn đến tình trạng “giá ảo” và sự sụt giảm mạnh sau đó Từ năm 2008, ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế toàn cầu và nợ công châu Âu đã khiến thị trường chứng khoán rơi vào trạng thái “chợ chiều” cho đến cuối năm 2012.

Mặc dù những yếu tố đã nêu có vai trò quan trọng, nhưng chúng vẫn chưa đủ để giải thích các biến động lớn trên thị trường chứng khoán Việt Nam Thực tế cho thấy, đặc trưng của thị trường này còn chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ nhiều nhân tố khác.

 Các nhân tố ảnh hưởng khác

Tiêu đề	(LUẬN VĂN THẠC SĨ) MỐI QUAN HỆ GIỮA CUNG TIỀN, THANH KHOẢN VÀ GIÁ CỔ PHIẾU
Tác giả	Nguyễn Hồng Phúc
Người hướng dẫn	PGS.TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
Chuyên ngành	Tài Chính - Ngân Hàng
Thể loại	luận văn
Năm xuất bản	2013
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	74
Dung lượng	2,6 MB