Mục tiêunghiêncứuvàcâuhỏinghiêncứu
Mụctiêunghiêncứu
Trongphạmvinghiêncứucủamình,đềtài tậptrungl àm rõc ó h a y khôngmốiquan hệgiữabiếnđộngthịtrườngchứngkhoánvàbiếnđộngcácyếutốkinhtếvĩmô:Chỉsốs ảnxuấtcôngnghiệp,chỉsốgiátiêudùng,lãisuất,cungtiền,tỷgiáhốiđoáiởthịtrườngcá cnướcmớinổi.
Câuhỏinghiêncứu
Cósựtácđộngqualạigiữasựbiếnđộngtrongcácyếutốkinhtếvĩmô:Chỉsốsảnxuấtc ôngnghiệp,chỉsốgiátiêudùng,tỷgiáhốiđoái,cungtiền,lãisuấtvớisựbiếnđộng trongthịtrườngchứngkhoánkhôngvàngượclại?
Phạmvinghiêncứu
Vềkhônggiancácyếutốkinhtếvĩmôđượcnghiêncứutrongphạmvicủađềtàil à các yếut ốkinht ếv ĩmôc ơbảnnhấtgồm:C h ỉsốs ảnsuấtcôngnghiệp,chỉsốgiátiêudùng, cungtiền,lãisuất,tỷgiáhốiđốicủacácnướcthịtrườngmớinổigồm:ViệtNam,HànQ u ốc,TháiLan,v à Hungarivàt h ịtrườngchứngkhoáncủacácnướcđượcnghiêncứu.Đềtàitiếnhànhlựachọncácnướccócácthịtrườngchứngkhoánkhôngquákhácbiệts ovớiViệtNam,vàcơchếvậnhànhnềnkinhtế,cácmụctiêukinhtếcũngtươngđồngvớiViệtNam.Theođócácnướcđượcchọnnghiêncứutrongđềtàilà:ViệtNam,TháiLan,HànQuốc, Hungari.
Phươngphápnghiêncứu
Đểphùhợpvớinộidung,vấnđ ề nghiêncứuv à giảiđápchoc á c câuhỏinghiêncứucủ amìnhđ ề tàis ửdụngphươngphápđịnhlượngvớimôhìnhnghiêncứulàGARCHvàVARvớisựhỗtrợcủa phầnmềmEviews6.0.
Đónggópcủađềtài
VớicáchtiếpcậndựatrênmôhìnhGARCH,kếtquảnghiêncứutìmđượcđềt à i kỳvọn gđónggópthêmmộtbằngchứngthựcnghiệmvềmốiquanhệgiữabiếnđộngthịtrường chứngkhoánvàbiếnđộngkinhtếvĩmô.Kếtquảnàyđưaracácgợiýchínhsáchchocác quốcgia, trongđócóViệtNamtrongviệcổnđịnhthịtrườngchứngkhoánn h ằmhỗt r ợchotăngt rưởngv à pháttriểnkinhtế.
Kết cấu củađềtài
Chương2:Tổngquancác nghiên cứutrướcđâyChương3:Phươngpháp nghiên cứu
Chương4:Phântíchkếtquảnghiên cứuvàthảoluậnChương5:Kết luận
Tổngquankếtquảcác nghiên cứutrướcđây
Mộtsốnghiêncứuthựcnghiệmởcácnướcpháttriển
Nghiên cứu của Canovavà Nicolo (1994) chỉ ra mối quan hệ chặt chẽ giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và hoạt động kinh tế thực tại thị trường Mỹ Kết quả cho thấy sự tăng trưởng sản lượng và lợi nhuận của các công ty trong nước có mối liên hệ mạnh mẽ hơn khi có sự tham gia của các yếu tố nước ngoài, đồng thời mối quan hệ này cũng phụ thuộc vào cách thức lưu chuyển dòng tiền trong tương lai Tiếp tục vào năm 1997, các tác giả đã thực hiện nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán, cấu trúc kỳ hạn lãi suất, lạm phát và hoạt động kinh tế thực Kết quả khẳng định rằng hoạt động kinh tế thực có ảnh hưởng đến biến động của thị trường chứng khoán, và sự biến động trong tỷ suất sinh lợi của chứng khoán có mối liên hệ mật thiết với lạm phát và cấu trúc kỳ hạn lãi suất của Mỹ Các nhà điều hành chính sách cần chú ý đến mối quan hệ này.
Du(2002)nghiêncứumốiquanhệgiữalạmphátvàtỷsuấtsinhlợichứngkhoánchot hịtrườngMỹ.B à i nghiêncứus ửdụngd ữliệunghiêncứutheo quýtronggiaiđoạntừnăm1926đếnnăm1999vớicácbiếnlạmphátđượct í n h từc hỉsốgiátiêudùng(CPI-
ConsumerPriceIndex)saukhiđiềuchỉnhyếutốmùavụ,chỉsốchứngkhoánđượctríc hxuấttừCOMPUSTATvớimôhìnhVARđượcsửdụng.Kếtquảbàinghiêncứuchot hấysựthayđổitrongc ơchếchínhsáchtiềntệvàcáccúsốckinhtếthựccóliênquanmật thiếtvớinhữngbiếnđộngtrongthịtrườngchứngkhoán.Trongđótácgiảlưuýnhữngt h a y đổitrongchínhsáchtiềntệcóliênquanđếnlạmphátgiảithíchtốtchoc á c biếnđ ộngtrongthịtrườngchứngkhoánMỹ.
Binswanger (2004) thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa các hoạt động kinh tế thực và sự biến động trong thị trường chứng khoán tại thị trường Mỹ và các nước thuộc G7 Tác giả đã sử dụng mô hình VAR, ECM và hồi quy OLS với các biến được sử dụng là GDP, sản lượng công nghiệp đại diện cho hoạt động kinh tế thực, và chỉ số chứng khoán đại diện ở các thị trường của các nước nghiên cứu Kết quả nghiên cứu cho thấy có một mối quan hệ cùng chiều mạnh mẽ giữa các hoạt động kinh tế thực với sự biến động trong thị trường chứng khoán ở Mỹ, Nhật, và Canada; tuy nhiên, kết quả lại cho thấy một mối quan hệ yếu giữa hai biến số này ở Pháp, Ý, và Anh Dopke, Hartmann và Pierdzioch (2006) dự báo sự biến động của thị trường chứng khoán trước các biến động kinh tế vĩ mô, và nghiên cứu được thực hiện cho thị trường Đức, sử dụng biến VDAX.
NEWđượcthuthậptheothángđượctínhtoántừdanhmụcDAX30đạidiệnchosựbiến độngcủathịtrườngchứngkhoánĐức,sảnlượngcôngnghiệpđạiđiệnchosựbiếnđộng củacáchoạtđộngkinhtếthực,lãisuấttráiphiếukhobạc,biếngiảđạidiệnchohiệuứngt hánggiêng,dữliệuđượcthuthậptheothángt ừtháng1 n ă m 1995đếntháng1 2 năm2005vớimôhìnhGARCH(1,1)n h ó m tácgiảđãchothấynhữngbiếnđộngtrongcácho ạtđộngkinhtếvĩmôc ó thểđượcsửdụngđểdựbáocácbiếnđộngtrongthịtrườngchứ ngkhoán.
Kếtquảbàinghiêncứucũngđưarahaihàmýdựatrênkếtquảcủamình:Thứn h ất,đốiv ớicácnhàđầutưcóthểsửdụngdữliệukinhtếvĩmôđểdựbáochoxuhướngbiếnđộngt rongthịtrườngchứngkhoán.Thứhai,đốivớicácnhà nghiêncứu,điềuhànhchínhsáchcóthểsửdụng cácdữliệukinhtếvĩmôđ ể tạoracácmốiquanhệcânbằngtrongdàihạngiữacácbiếnđ ộngkinhtết h ựcvàbiếnđộngtrênthịtrườngchứngkhoán.
Mộtsốnghiêncứuthựcnghiệmởcácnướcđangpháttriểnvàthịtrườngm ớinổi 8 CHƯƠNG3:PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU
Nếuởcácnướcpháttriểnviệcnghiêncứuvềchủđềnàyđãđượcnghiêncứur ấtnhiềut ừthậpniênnhữngnăm80thìchủđềtrongthờigiangầnđâymớithậtsựđượcquantâm củacácnhànghiêncứuởcácnướcđangpháttriển,đặcbiệtcácnướcthịtrườngmớinổi. Trongphầnnàyđềtàisẽtiếnhànhhệthốngl ạimộtsốnghiêncứunổibậttrongthờigian gầnđ âyvềmốiquanhệgiữabiếnđộngtrongthịtrườngchứngkhoánvớibiếnđộngcác yếutốvĩmô.
MukhopadhyayvàSarkar(2003)thực hiệnnghiêncứuảnhhưởngcủacácyếut ốkinhtếvĩmôcơbảntrongviệcgiảithíchsựkh ácbiệtvềtỷsuấtsinhlợitrênthịtrườngchứngkhoánẤnĐ ộ Bàinghiêncứus ửdụngc á c k ỹthuậtk i ểmtratựtươngquanvàchothấyrằngtỷsuấtsinhlợicủakỳsauphụthuộc vàotỷsuấtsinhlợicủa ítnhấthaikỳtrướcđóvàbácbỏnhữnggiảđịnhcủa lýthuyếtthịtrườnghiệuquảdạngyếuchothịtrườngcủaẤnĐộ,k ếđếnbàinghiêncứus ửdụngcáckiểmđịnhHansenvàChowđểpháthiệnrađiểmgãyc ấutrúcvàcuốicùngt á c giảs ửdụngmôh ì n h phituyếntínhARCHvàGARCHđểđolườngsựbiếnđộng.K ếtquảcuốicùngchothấycácthayđổitrongc á c biến:Sảnlượngcôngnghiệp,cungt i ền,l ạmp h á t , hoạtđộngthịtrườngvốnnướcngoàivàđầutưtrựctiếpnướcngoàicóả nhhưởngđángkểđếntỷsuấtsinhlợicủachứngkhoántrongthờikỳhậucảicáchnhữn gnăm
90.Tuynhiêntronggiaiđoạntiềncảicáchđầunhữngnăm90thìchỉcóyếu tốt ỷgiáhốiđoáilà ảnhhưởngđángkểđếnt ỷsuấtsinhlợic ủacácchứngkhoánởthịtrư ờngẤnĐộ.
Tabak(2006)thựchiệnnghiênc ứumốiquanhệgiữabiếnđộngtrongt h ịtrườngchứn gkhoánvàtỷgiáhốiđoáiởBrazil.Tácgiảsửdụngmôhìnhhồiq u y haibướctheoEngl evàGranger(1987),GregoryvàHansen(1996) vàmôhìnhGARCH( 1 , 1 ) v à c ơ c h ế h à m phảnứngthúcđ ẩ y(Impulseresponse function).Kếtquảnghiêncứuchothấykhôngcómốiquanhệgiữasựbiếnđộngtrong thịtrường chứngkhoánBrazilvàtỷgiáhốiđoái.Tuynhiêntácgiảcũnggợiýrằngcácnhàquảnlýq uỹ nênquantâmđếnsựchuyểnđộngcủatỷg i á đểsửdụngnhữngchiếnlượcphòngngừap hùhợpnhằmtránhrủiro tỷgiáchodanhmụccủamình.
Nghiên cứu của Acikalin, Aktas và Unal (2008) phân tích mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô tại Thổ Nhĩ Kỳ, sử dụng mô hình VEC với dữ liệu từ năm 1991 đến 2006 Kết quả cho thấy có mối quan hệ giữa biến động thị trường chứng khoán và bốn biến kinh tế vĩ mô: GDP, tỷ giá hối đoái, lãi suất và thâm hụt tài khoản vãng lai, trong đó mối quan hệ này có tính chất ngược chiều Đặc biệt, lãi suất ảnh hưởng đến biến động thị trường chứng khoán, trong khi các nhà đầu tư có thể sử dụng thông tin về các biến động kinh tế vĩ mô để dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ Ngoài ra, nghiên cứu khuyến nghị các nhà đầu tư nên tập trung vào những yếu tố kinh tế khác để cải thiện lợi nhuận danh mục đầu tư của mình.
Gay(2008)thựchiện nghiêncứuảnhhưởngcủacácbiếnsốkinhtếvĩmôđếnt ỷsuấtsinhlợicủacácchứngkh oánthịtrườngmớinổi:Brazil,Nga,ẤnĐộ,TrungQuốc.Bàinghiêncứusửdụngmôh ìnhARIMA,kếtquảnghiêncứuchothấykhôngcómốiquanhệgiữasựbiếnđộngtron ggiádầuvàtỷgiáhốiđoáiđếnsựbiếnđộngtrênthịtrườngchứngkhoáncủacácnước thịtrườngmớinổi,theođósựbiếnđộngcủatỷsuấtsinhlợicủathịtrườngchứngkhoánc á c nướcmớinổichủyếuđượcgiảithíchbởisựbiếnđộngcủacácbiếnsốkinhtếvĩmôtro ngnướcnhư:Lạmphát,lãisuất,lãisuấttráiphiếu,sảnlượngcôngnghiệp,cáncânthươ ngmạivàcấutrúckỳhạncủalãisuất.Quađó,tácg i ảhàmýrằngcácnhàđầutưcóthểsử dụngcácdữliệukinhtếvĩmôtrongnướcđểdựbáocácbiếnđộngtrongthịtrườngchứn gkhoánvàkếtquảlàrấtcó ýnghĩachocácnhàđiềuhànhchínhsách.
Rahman, Sidek và Tafri (2009) đã thực hiện nghiên cứu về các nhân tố vĩ mô quyết định tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Malaysia dựa trên mô hình VECM Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô như cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái thực, dự trữ ngoại hối và chỉ số sản xuất công nghiệp có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ suất sinh lợi Đặc biệt, sự tác động của dự trữ ngoại hối và chỉ số sản xuất công nghiệp đến tỷ suất sinh lợi mạnh hơn so với cung tiền, lãi suất và tỷ giá hối đoái Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Perreault (2012) về thị trường Indonesia, cho thấy rằng các nhà đầu tư có thể sử dụng các biến động kinh tế vĩ mô như cung tiền, sản lượng công nghiệp, lạm phát, tỷ giá và lãi suất để dự báo sự biến động trên thị trường chứng khoán.
Osenivà Nwosa (2011) nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động thị trường chứng khoán và biến động các nhân tố vĩ mô ở Nigeria bằng cách tiếp cận mô hình EGARCH để phân tích sự biến động trong thị trường chứng khoán Tác giả cũng sử dụng mô hình VAR để xem xét mối quan hệ giữa các biến vĩ mô và sự biến động trong thị trường chứng khoán, kết quả cho thấy có mối quan hệ tác động qua lại giữa biến động trong GDP và biến động trong thị trường chứng khoán Nigeria Tuy nhiên, nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ giữa biến động trong thị trường chứng khoán với biến động trong lãi suất và lạm phát Tác giả nhấn mạnh rằng để dự báo sự biến động trong thị trường chứng khoán Nigeria bằng những biến động trong các yếu tố kinh tế vĩ mô sẽ không chính xác và phần lớn các biến động trong thị trường chứng khoán là do sự tác động của các yếu tố bên ngoài Tương tự, Attariv và Safdar (2013) cũng cho thấy có một mối quan hệ chặt chẽ giữa sự biến động của các yếu tố vĩ mô và biến động thị trường chứng khoán Pakistan, cho rằng các biến động trong thị trường chứng khoán có thể là chỉ báo cho nền kinh tế và ngược lại, các biến động trong các yếu tố vĩ mô có thể được sử dụng để dự báo sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán, kết quả này cũng đồng nhất với nghiên cứu của Mushtaq, Ali Shah và Rehman (2012) thực hiện ở thị trường Pakistan.
Auretvà Golding (2011) chỉ ra rằng sự biến động trong giá chứng khoán là một chỉ báo quan trọng cho các hoạt động kinh tế thực ở Nam Phi Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu theo quý từ tháng 12 năm 1969 đến tháng 9 năm 2010, với các biến gồm: Chỉ số chứng khoán (JSE), sản lượng công nghiệp thực và GDP thực được tính toán từ bộ lọc HP filter Kết quả nghiên cứu cho thấy chu kỳ của giá cổ phiếu thực sự dẫn dắt chu kỳ của GDP thực và sản lượng công nghiệp thực ở Nam Phi, kết quả này không đổi khi sử dụng dữ liệu theo quý hay theo năm Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng cho thấy sự biến động trong thị trường chứng khoán Nam Phi có thể là một chỉ báo quan trọng cho việc dự đoán xu hướng biến động của các yếu tố vĩ mô khác như: giá dầu, cung tiền và lãi suất.
Nghiên cứu của Wang (2012) về mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán Trung Quốc và thị trường chứng khoán phương Tây sử dụng mô hình GARCH-BEKK Tác giả đã phân tích chỉ số chứng khoán SHCOMP (Thượng Hải) và SIASA (Thâm Quyến) đại diện cho thị trường Trung Quốc, cùng với FTSE100 (London) và S&P500 (Mỹ) đại diện cho thị trường Châu Âu và Mỹ, với dữ liệu thu thập từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 3 năm 2012 Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự lan truyền ảnh hưởng từ các thị trường chứng khoán Châu Âu và Mỹ sang thị trường Trung Quốc, trong đó tác động từ thị trường Châu Âu và Mỹ đến thị trường SIASA mạnh hơn so với SHCOMP Ngoài ra, cũng tồn tại sự tương tác ngược lại từ thị trường chứng khoán Trung Quốc sang thị trường phương Tây, cho thấy kinh tế tài chính của Trung Quốc là một phần quan trọng trong nền kinh tế thế giới Từ kết quả này, tác giả khuyến nghị các công ty nên chú ý nhiều hơn đến các rủi ro đến từ thị trường Mỹ hơn là thị trường Châu Âu.
Zakaria và Shamsuddin (2012) đã tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động trong thị trường chứng khoán Malaysia và các biến số kinh tế vĩ mô từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 12 năm 2011 Nghiên cứu sử dụng mô hình GARCH (1,1) để tính toán sự biến động của thị trường chứng khoán, với các biến số như tỷ suất sinh lợi của chỉ số Bursa Malaysia Composite Index, GDP, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền, lãi suất cho vay, và tỷ giá hối đoái Kết quả cho thấy chỉ có cung tiền và lạm phát là yếu tố ảnh hưởng chính đến biến động của thị trường chứng khoán, trong khi các biến số khác ít có mối quan hệ Nguyên nhân được tác giả chỉ ra là do có quá trình nhà đầu tư tổ chức và sự bất cân xứng thông tin trong đầu tư tại Malaysia Nghiên cứu tương tự của Hussin và cộng sự (2012) cũng đã xác nhận mối liên hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi trong thị trường chứng khoán Malaysia thông qua mô hình VAR Nghiên cứu của Mukit (2012) đã phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái và lãi suất đến sự biến động của thị trường chứng khoán Bangladesh bằng mô hình điều chỉnh sai số (ECM).
ErrorCorrectionModel),kiểmđịnhđồngliênkếtvàphântíchphânrãphươngsai.Kết q u ảnghiêncứuchothấytrongdàihạnmộtsựtănglêntrongtỷgiávàlãisuấtsẽlàmcho thịtrườngchứngkhoánbiếnđộngtheohướnggiảm1.04% và1.71%,còntrongngắnhạnthìhaiyếutốnàylàmgiảmtrongthịtrườngchứngkhoánl à 7.8%.CuốicùngkiểmđịnhnhânquảGrangerđượcthựchiệnvàchothấy rằngsựbiếnđộngtrongthịtrườngchứngkhoánlàdosựbiếnđộngcủatỷgiáhốiđoáivàl ãisuất.
Nóitómlại,córấtnhiềunghiêncứutronglĩnhvựcnàytuynhiêntựuchungl ạiphầnlớ ncácnghiêncứuđềuchothấycómộtmốiquanhệchặtchẽgiữasựbiếnđộngtrongthịtrư ờngchứngkhoánvớisựbiếnđộngcủacácnhântốvĩmôcơbản.Phầnlớncácnghiênc ứuđềusửdụngcácmôhìnhcơbảnnhư:GARCH,EGARCH,ARCH,VAR,ECM,V ECMđểđolườngcácbiếnđộngvàmốiquanhệgiữasựbiếnđộngtrongthịtrườngchứ ngkhoánvàcácbiếnđộngtrongcácyếutốvĩmô.Trêncơsởdựatrêncácnghiêncứutrư ớcđâyđềt à i cũngthựchiệnnghiêncứumốiquanhệnàychocácnướcthịtrườngmới nổivớih y v ọngđónggópmộtbằngchứngthựcnghiệmvềc h ủđ ề này.Nghiêncứuc ủađềt à i l à dựatrênnềntảngnghiêncứucủaZakariav à Shamsuddin(2012).
Mỗi mô hình phân tích và dự báo đều có những ưu và nhược điểm riêng, bắt nguồn từ các giả định trong mô hình được sử dụng Các nghiên cứu trước đây sẽ được cải thiện để khắc phục những nhược điểm của mô hình nghiên cứu trước đó, từ đó giúp cho việc dự báo ngày càng chính xác hơn về các hiện tượng kinh tế, tài chính - chứng khoán Xuất phát điểm là kết quả của các nghiên cứu trước trong phạm vi nghiên cứu của mình, tài liệu sẽ sử dụng mô hình GARCH để đo lường sự biến động của thị trường chứng khoán và sự biến động của các biến kinh tế vĩ mô cơ bản của các quốc gia thị trường mới nổi Tiếp theo, tài liệu sẽ sử dụng mô hình VAR để xem xét các mối quan hệ giữa sự biến động thị trường chứng khoán và sự biến động các biến kinh tế vĩ mô dựa trên nghiên cứu của Zakaria và Shamsuddin (2012).
Cơsởdữliệu
Tấtcảnguồndữliệunghiêncứucủađềtàiđượcthuthậptheothángtừtháng1 năm2008 đếntháng12năm2013,tấtcảđượcthốngkê theobảngsau:
Môhìnhnghiêncứu
Môtảbiến
RS Tỷsuấtsinhlợithịtrường RS =ln(Pt/Pt-
IP Chỉsốsảnxuấtcôngnghiệp logaritc ơs ốe củac h ỉsốsảnxuấtcôngng hiệp CPI Chỉsốgiátiêudùng Logaritc ơs ốe củachỉsốg i á tiêudùng.
MS Cungtiền Logaritc ơs ốe củacungtiềnnướcnghiên cứu EXC Tỷ giá hối đoái songphương
Logaritc ơsốe củat ỷg i á songphươngc ủan ư ớ cnghiêncứusovớiđôlaMỹ.
R Lãisuất Logaritc ơsốe củal ã i suấtchov a y kỳhạ n1năm(%)
Theođó,đềtàithựchiệnnghiêncứutrêncácquốcgiathịtrườngmớinổivàViệtNam. Cácnướcđượcthựchiệnnghiêncứutrongđềtàigồm:ViệtNam,HànQuốc,
Môhìnhnghiêncứu
Dựat r ê n n ềnt ảngnghiênc ứucủaZakariavàShamsuddin(2012)v à cácnghiêncứ utrướcđâyvàcũngnhằmtrảlờichocáccâuhỏinghiêncứu,môhìnhnghiêncứucủ ađềtàilàmôhìnhGARCHnhằmđolườngmứcđộbiến độngcủathịtrườngchứngkhoánvàcácbiếnđộngtrongcácbiếnkinhtếvĩmô:Chỉsốs ảnxuấtcôngnghiệp,chỉsốgiátiêudùng,tỷgiáhốiđoái, lãisuất,cungtiền.ĐềtàicũngsửdụngmôhìnhVARđểxemxétmốiquanhệgiữabiến độngtrongthịtrườngchứngkhoánvàbiếnđộngtrongcácyếutốvĩmôc ủacácnướcng hiêncứu.TheođómôhìnhVARđượcsửdụngđểnghiêncứumốiquanhệnàyđượcthểh iệnnhư sau:
V_RStvàV_Mtl ànhữngbiếnđộngcóđiềukiệncủathịtrườngchứngkhoánv à c á c biếnvĩmôtươngứngđượcướclượngbằngcácmôhìnhGARCH. μit:làsaisốtrongmôhình.
MôhìnhGARCH
Nhằmkhắcphụchạnchếcủacácmôhìnhnghiêncứutrướcđâyvớigiảđịnhphươngsa ikhôngđổitheothờigian,theođómôhìnhARCHdoEnglepháttriểnnăm1982chor ằngphươngsaicủacácsốhạngnhiễutạithờiđiểmtphụthuộcvàocácsốhạngnhiễubìn hphươngởcácgiaiđoạntrước.MôhìnhtổngquátmàEngleđềxuất:
Theocôngthứctrênthìmộtbiếnđộngmạnhtrongthịtrườngxảyracáchhômn a y q ng àyt hì ảnhhưởngcủanósẽlàmtăngphươngsaic ó đ i ề ukiệnc ủangàyhômnay.Tuynh iênmứcbiếnđộngđượcthểhiệndướidạngbìnhphươngnênkhôngphânbiệtđượctác độngâmhaytácđộngdương.Xlàđạilượngđạidiệnchogiátrịcủacácbiếnnghiêncứu vàYlàđạilượngdựbáoc ủaXtheophươngpháptrên.
Mô hình GARCH, được phát triển bởi Bollerslev (1986), bổ sung các biến trễ của phương sai vào phương trình hồi quy tự hồi quy Sự ảnh hưởng của ARCH với nhiều độ trễ có thể tác động đến kết quả ước lượng, đặc biệt trong các khoảng thời gian ngắn Do đó, mô hình GARCH trở nên hiệu quả hơn trong trường hợp này Một mô hình GARCH(p,q) tổng quát có thể được biểu diễn như mô hình ARCH, với các tham số α và β xác định độ ổn định của độ lệch chuẩn Tham số α phản ánh sự nhạy cảm của độ lệch chuẩn với những biến động thị trường, trong khi β kiểm định mức độ bền vững của độ lệch chuẩn Nếu α + β < 1, độ lệch chuẩn sẽ có điều kiện hội tụ về giá trị ổn định trong dài hạn, tức là ε_t cần phải có tính dừng (stationary).
MôhìnhGARCH(1,1) Đâylàmôhìnhthườngđượcdùngnhấtdomôhìnhướclượngđơngiảnmàkhảnăngdự báocũngtươngđốichínhxác,tuynhiên nóthườngđượcsửdụngd ựbáotrongngắnhạn.Theođóphươngtrìnhphươngsaicódạ ng:
M)chophépgiátrịtrungbìnhcóđiềukiệnphụthuộcvàophươngsaicóđiềukiệncủachí nhnó.Vídụ,x e m xéthànhvicủamộtnhàđầutưthuộcdạng“sợ”rủirovàvìthếcóxu hướngđòihỏithêmmộtmứcphíbùrủironhưmộtđềnbùđểquyếtđịnhnắmg i ữmộttài sảnrủiro.Cónghĩalàrủirocàngcaothìthìphíbùrủirocànglớn.
MôhìnhTGARCHđượcpháttriểnbởiZakoian(1990),Glosenvàcộngsự(1993).Hà mýchínhcủamôhìnhnàylànhằmxemxéttínhbấtđốixứnggiữac ú sốcâmvàcúsốcd ương.Vàđâycũngđượcxemlàmộtcáchkiểmđínhtínhhiệuquảcủathịtrường.Cá ctácgiảtrênđãđềxuấtđưavàophươngtrìnhphươngsaimộtbiếngiảdt,trongđódtcógi átrịbằng1nếuεt0.Nếuhệsốcủabiếngiảcóýnghĩathốngkêsẽchứ ngtỏcósựkhácbiệttrongcáccúsốckhácnhau.Theođóphươngtrìnhphươngsaitron gmôhìnhđượcthểhiệnnhưsau:
Trongđó:,Y l à đ ạ ilượngđạidiệnchocácbiếnnghiêncứu( c á c biếns ốkinhtếv ĩmô, t ỷs u ấtsinhl ợithịtrườngchứngkhoán).
Trongđó:,Y l à đ ạ ilượngđạidiệnchocácbiếnnghiêncứu(Cácbiếns ốkinht ếvĩmô, tỷsuấtsinhl ợithịtrườngchứngkhoán).
Trongđó:, nếucóýnghĩathốngkêthìtácđộngcủatintứctốtvàtintứcxấulàkhácnhau lênphươngsai.Ylàđ ạ ilượngđạidiệnchocácbiếnnghiêncứu(Cácbiếnsốkinhtếvĩm ô,tỷsuấtsinhlợithịtrườngchứngkhoán).
MôhìnhVAR
MôhìnhVARđượcgiớithiệuđầutiênbởiSims(1980).Sovớicácmôhìnhtruyềnthốn gtrước đóthìcác biếnđượcchiathànhbiếnnộisinhvàbiếnngoạisinh.TuynhiêntheoSimsthìtấtcảcác biếntrongmôhìnhđềuđượcxemlàbiếnnộisinh.Điềunàylàphùhợpkhiđánhgiátácđ ộngcủacácbiếnvĩmôv àthịtrườngchứngkhoán.
TrongmôhìnhVARmộtbiếnkhôngc h ỉchịutácđộngcủac á c biếnkháctrongmôhìn hmàn ó cònc h ịutácđộngc ủacácbiếntr ễcủachínhnó.Mô hìnhVARvềcầutrúcgồm hệphươngtrình.VARlàmộtmôhìnhđộngcủamộtbiếnsốtheothờigian.MôhìnhVA Rcủa2biếnYtv àXtvớiđộtrễlàpđượcviếtnhư sau:
TrongđóYtvàXtlàchuỗidừngv à l à b i ếnnộisinh,vaitròcủachúnglàtươngđươngnha u.vàl à saisốphầndư. t
Phươngphápkiểmđịnhmôhình
Thốngkêmôtảcácbiếnnghiêncứu
Trongphầnnàyđềtàitiếnhànhthốngkêmôtảlạidữliệunghiêncứuthôngquamộtsốc hỉtiêuchínhnhư:Giátrịtrungbình,giátrịlớnnhất,giátrịnhỏn h ất,skewness,kurtosis v à kiểmđ ị nhJarque-
Beranhằmx e m x é t chuỗid ữliệunghiêncứuc ó phânphốichuẩnh a y không.Ngoài r a , chỉsốskewnessnhằmđánhgiámứcđộphântáncủachuỗidữliệunghiêncứusov ớigiátrịtrungbình,kurtosisđánhgiámứcđộphântáncủachuỗidữliệunghiêncứuso vớiđộlệchchuẩn.Việclàmnàynhằmgiúpchođềtàicócáinhìnbanđầuv ềchuỗidữliệ unghiêncứuđểlàmcơsởchocácphântíchdữliệutiếptheoc ủađềtài.
Kiểmđịnhtínhdừng
Trongnghiêncứuthựcnghiệmkhisửdụngdữliệulàchuỗithờigianthìtấtcảc á c biếnđ ưavàomôhìnhthôngthườnglàchuỗidừng.Mộtchuỗidữliệuthờigianđượcxemlàdừ ngnếutrungbìnhvàphươngsaikhôngthayđổitheothờigianvàhiệpphươngsaigiữa2t hờiđiểmchỉphụthuộcvàokhoảngcáchhayđ ộ trễvềthờigianchứkhôngphụthuộcvà othờiđiểmđangxét.Cụthể:
Tính dừng là một khái niệm vô cùng quan trọng trong thống kê, vì hầu hết các mô hình yêu cầu chuỗi dữ liệu phải là chuỗi dừng Nếu không kiểm định tính dừng của dữ liệu, các phương pháp phân tích như phương pháp bình phương bé nhất (OLS) sẽ không chính xác và hợp lý Theo Granger và Newbold (1977), các kết quả phân tích từ chuỗi dữ liệu không dừng đều là giả mạo Mô hình tổng thể có thể cho ra kết quả ước lượng cao với hệ số R², nhưng điều này không có nghĩa là hai biến có mối tương quan chặt chẽ với nhau Để kiểm tra tính dừng, bài đề tài sẽ sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF), một công cụ phổ biến trong kiểm định tính dừng chuỗi thời gian theo Gujarati (2003).
SửdụngmôhìnhGARCHướclượngbiếnđộngcácbiếnnghiêncứu
Tiếptheoviệcmôtảvàphântíchbanđầuvềchuỗidữliệunghiêncứuđềtàis ửdụngmôh ìnhGARCHvớisựtrợgiúpcủaphầnmềmEviews6.0đềtàitiếnhànhướclượngsựbiế nđộngcủacácbiếnnghiêncứubằngcácmôhìnhGARCH, GARCH-M, TGARCHdựa trênnềntảngnghiêncứucủaZakariavàShamsuddin(2012)vàkếthừacácnghiêncứut rướcđây.
Vấnđ ề đặtr a làtrongcácmôhìnhđượcchọnthìmôhìnhnàol à tốtnhất,trongphạmvi nghiêncứucủamìnhđ ề tàis ẽs ửdụngc á c tiêuchuẩnSBC,AICvàHQ,saisốdựbáo-RMSEđểlựachọnmôhìnhtheoNguyễnTrọngHoàivàcộngsự(2013),theođócáctiê uchuẩnnàycàngbécàngtốt.
XácđịnhđộtrễtốiưuchomôhìnhVAR
Dotấtc ảc á c biếnnghiênc ứutrongmôhìnhVARl à b i ếnn ộisinh,biếnnghiêncứup hụthuộc vàođộtrễcủanó.Dođócóquánhiềuthamsốphảiước lượng(2n 2 -hệsố)nênviệcthựchiệnkiểm địnhđểlựachọnđộtrễtốiưutrongmôhìnhlàcầnthiếtvàrấtquantrọng. Đểl ựachọnđột r ễtốiưutrongmôhìnhđềt à i sẽd ựatrênmộts ốtiêuchíđượcthiếtlậpsẵ ntrongphầnmềmEviews6.0như:AIC, LR,PPE,…
TrongphầnnàyđềtàisẽthựchiệnkiểmđịnhnhânquảGrangernhằmxemx é t vớiđộ trễđượclựachọnthìcácbiếntrongmôhìnhcóquanhệnhânquảvớinhauhaykhôngvề mặtthốngk ê MôhìnhGrangerc h ỉđơng i ả n đượcdùngđểtrảlờichocâuhỏicóhay khôngsựthayđổitrongbiếnXgâyrasựt h a y đổitrongbiếnY v à ngượclại.Phươngtr ìnhh ồ iq u y trongk i ểmđịnhGrangerđượcmôtảnhưsau:
Việckiểmtratínhổnđịnhcủamôhìnhnhằmxemxétmôhìnhhiệntạicóổnđịnhkhông.Nếumôhìnhlàkhôngổnđịnhthìkếtquảcủaviệc ướclượngđặc biệtlàkếtquảthuđược(saisốchuẩn)củahàmphảnứngđẩyIRFsẽkhôngcóg i á trị.Đểk iểmtratínhổnđịnhcủamôhìnhVARđềtàisửdụngkiểmđịnhARRootsGraph,theođ ónếutấtcảcácnghiệmđềucómodulus
