Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hệ thống tài chính và tăng trưởng kinh tế - Sử dụng kết hợp các biến tài chính để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: Phân tích, đánh giá tất cả các biến số tài chính (dựa trên sự sẵn có của dữ liệu) và tìm ra các biến số quan trọng ảnh hưởng đến dự báo tăng trưởng kinh tế. Tiếp theo là sử dụng mô hình nhân tố động tạo ra các nhân tố mới áp dụng vào mô hình MIDAS để cải thiện chất lượng dự báo so với các mô hình dự báo truyền thống.

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Dự báo tình hình kinh tế vĩ mô, đặc biệt là tăng trưởng kinh tế, là nhiệm vụ quan trọng và đầy thách thức cho chính phủ nhiều quốc gia Đối với Việt Nam, dự báo tăng trưởng GDP càng trở nên thiết yếu, vì đây là mục tiêu hàng đầu mà chính phủ hướng tới.

Môi trường kinh tế trong và ngoài nước đã trải qua nhiều biến động, với tăng trưởng toàn cầu chậm lại và tranh chấp thương mại gia tăng Sự hội nhập kinh tế giữa các quốc gia ngày càng sâu rộng, trong khi kinh tế trong nước chứng kiến sự thay đổi lớn về môi trường kinh doanh và sự mất cân bằng trong cấu trúc kinh tế Những yếu tố này đã làm gia tăng khó khăn trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế của Việt Nam.

Dự báo tăng trưởng kinh tế là một chủ đề nghiên cứu quan trọng thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu Để đạt được dự báo chính xác về tốc độ tăng trưởng, cần chú ý đến hai yếu tố chính: lựa chọn các biến giải thích hiệu quả cho tăng trưởng kinh tế và tần suất của dữ liệu sử dụng trong phân tích.

Tăng trưởng GDP chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố kinh tế, bao gồm các biến số vĩ mô và tài chính Việc sử dụng quá nhiều biến số để dự đoán tăng trưởng kinh tế có thể gây phức tạp và dẫn đến tình trạng quá phù hợp Do đó, cần thiết phải xác định các biến trọng yếu để đưa vào mô hình dự báo Trong bài viết này, tác giả sẽ tập trung vào các biến tài chính để dự đoán tăng trưởng kinh tế.

Tác giả lựa chọn sử dụng các biến tài chính để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam do mối quan hệ giữa khu vực tài chính và tăng trưởng kinh tế đã thu hút sự quan tâm của các học giả toàn cầu trong suốt 25 năm qua Đây là một chủ đề nóng, với nhiều nghiên cứu chứng minh rằng sự phát triển tài chính có thể dẫn đến tăng trưởng kinh tế.

Khủng hoảng tài chính toàn cầu là minh chứng rõ ràng cho sự suy thoái tài chính ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực khác trong nền kinh tế Việc hiểu tác động của khu vực tài chính đối với các hoạt động kinh tế khác là rất quan trọng để dự báo tăng trưởng kinh tế Bài luận này kế thừa các nghiên cứu trước đây để dự báo tăng trưởng dựa trên các biến tài chính vĩ mô Tại Việt Nam, nhiều dự báo kinh tế đã được đưa ra bởi các tổ chức uy tín như Ngân hàng Thế giới (WB), Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) và Moody’s, nhưng thường không nhất quán do mỗi tổ chức áp dụng mô hình riêng, có thể không phù hợp với đặc trưng kinh tế của từng quốc gia.

Bài luận văn này nhằm tìm kiếm một mô hình dự báo phù hợp cho tăng trưởng kinh tế Việt Nam, với mục tiêu cung cấp thông tin hữu ích cho chính phủ trong việc xác định các mục tiêu tăng trưởng hợp lý Mô hình này sẽ hỗ trợ chính phủ trong việc điều hành các biến vĩ mô, từ đó đảm bảo đạt được các mục tiêu tăng trưởng kinh tế đã đề ra.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là phân tích và đánh giá các biến số tài chính dựa trên dữ liệu có sẵn, nhằm xác định những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến dự báo tăng trưởng kinh tế Nghiên cứu sẽ áp dụng mô hình nhân tố động để tạo ra các nhân tố mới, từ đó áp dụng vào mô hình MIDAS nhằm nâng cao chất lượng dự báo so với các mô hình truyền thống.

Câu hỏi nghiên cứu

Từ mục tiêu nghiên cứu, luận văn này sẽ tập trung giải quyết câu hỏi nghiên cứu sau:

Thứ nhất, những biến số tài chính nào là những biến số quan trọng sẽ sử dụng dự báo tăng trưởng kinh tế?

Thứ hai, việc sử dụng dữ liệu có các loại tần số khác nhau (theo ngày, tháng và quý) có làm cải thiện chất lƣợng dự báo?

Thứ ba, mô hình dự báo mới có những ƣu điểm gì so với mô hình dự báo truyền thống?

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: tăng trưởng GDP của Việt Nam, các biến số tài chính của Việt Nam

Nghiên cứu được thực hiện bởi tác giả sử dụng dữ liệu tại Việt Nam, trong đó tốc độ tăng trưởng GDP được thu thập theo quý, còn dữ liệu các biến tài chính được lấy theo ngày hoặc tháng tùy thuộc vào sự sẵn có, trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến 2016.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn này áp dụng phương pháp mẫu dữ liệu hỗn hợp (MIDAS) để dự báo tăng trưởng kinh tế, mang lại nhiều lợi ích so với các mô hình truyền thống MIDAS tận dụng toàn bộ dữ liệu tần số cao, giúp cải thiện chất lượng dự báo và tránh mất mát thông tin Phương pháp này cho phép thực hiện dự báo tăng trưởng GDP hàng quý dựa trên dữ liệu kinh tế và tài chính gần nhất.

Trong luận văn này, phương pháp phân tích nhân tố giúp xác định một số lượng hạn chế các nhân tố đại diện cho những yếu tố có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP Đồng thời, phương pháp MIDAS cho phép khai thác hiệu quả dữ liệu tài chính với các tần số khác nhau.

Bài luận này được thực hiện qua hai bước chính Đầu tiên, phương pháp phân tích nhân tố được áp dụng để xác định một số lượng nhỏ các nhân tố từ bộ dữ liệu biến tài chính Tiếp theo, mô hình MIDAS được sử dụng cho các nhân tố đã xác định nhằm thực hiện dự báo chính xác.

Đóng góp mới của đề tài

Tác giả bài luận văn này tổng hợp nhiều nghiên cứu quốc tế nhằm xây dựng một mô hình mới dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam Mô hình này không chỉ cung cấp cơ sở cho các nhà hoạch định chính sách vĩ mô mà còn giúp các nhà đầu tư có những dự báo tin cậy cho quyết định đầu tư của họ Tác giả kỳ vọng rằng mô hình mới sẽ mang lại chất lượng dự báo cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

Kết cấu đề tài

Bài luận văn này tập trung vào việc sử dụng các biến số tài chính vĩ mô để dự báo tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, được cấu trúc thành năm chương Chương 2 sẽ trình bày các lý thuyết về vai trò và ảnh hưởng của hệ thống tài chính đối với sự phát triển kinh tế quốc gia, đồng thời tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu trước đó dựa trên dữ liệu bảng và chuỗi thời gian, cũng như khái quát các phương pháp nghiên cứu đã được áp dụng.

Trong chương 3, tác giả trình bày dữ liệu và phương pháp nghiên cứu để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam Bài luận văn áp dụng mô hình nhân tố động để xác định các nhân tố trong bộ dữ liệu, sau đó sử dụng các nhân tố này trong mô hình hồi quy MIDAS nhằm dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam.

Chương 4 sẽ thảo luận các kết quả nghiên cứu Trong chương này, tác giả cũng sẽ chứng minh những ưu thế của mô hình MIDAS so với các phương pháp truyền thống trong việc thực hiện dự báo Chương cuối cùng, chương 5 sẽ đưa ra các kết luận cho bài nghiên cứu này.

KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Khung lý thuyết về vai trò của hệ thống tài chính trong phát triển kinh tế quốc gia

Hệ thống tài chính và các trung gian tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc phân bổ vốn hiệu quả, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Khu vực tài chính cung cấp nguồn vốn cần thiết cho các hoạt động kinh tế thực, đặc biệt là doanh nghiệp sản xuất, là động lực chính cho tăng trưởng GDP Do đó, các biến tài chính được coi là chỉ báo đáng tin cậy cho sự phát triển kinh tế Bài viết sẽ tóm tắt lý thuyết từ nhiều nhà nghiên cứu về mối liên hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế.

2.1.1 Vai trò của hệ thống tài chính trong phát triển kinh tế

Phát triển hệ thống tài chính là yếu tố then chốt trong sự phát triển kinh tế của quốc gia Sự tiến bộ của kinh tế và công nghệ toàn cầu đã dẫn đến sự đa dạng và phức tạp trong hệ thống tài chính, bao gồm sự xuất hiện của công nghệ FinTech và nhiều sản phẩm tài chính phức tạp Tuy nhiên, chức năng cơ bản của hệ thống tài chính vẫn là trung gian kết nối giữa các chủ thể thặng dư vốn và những chủ thể thiếu hụt vốn.

(2) hệ thống tài chính giúp chia sẻ rủi ro của các khoản đầu tƣ

Cấu trúc của hệ thống tài chính

Nguồn: Allen, Franklin; Douglas Gale (2001)

2.1.2 Vì sao chọn các biến tài chính làm biến dự báo?

Các biến tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế vì hai lý do chính Đầu tiên, điều kiện tài chính và tín dụng thắt chặt có thể hạn chế khả năng kinh doanh của doanh nghiệp và chi tiêu của hộ gia đình Thứ hai, giá trị của các tài sản tài chính phản ánh lợi nhuận kỳ vọng của các công ty, từ đó liên quan đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia.

Hệ thống tài chính đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, giúp hạn chế bất cân xứng thông tin và chi phí giao dịch, từ đó thúc đẩy tăng trưởng Nó mở rộng trao đổi hàng hóa và dịch vụ qua các dịch vụ thanh toán, huy động tiết kiệm từ nhiều nhà đầu tư, tập hợp và xử lý thông tin doanh nghiệp, cũng như phân bổ nguồn vốn đến những chủ thể sử dụng hiệu quả nhất.

Trung gian tài chính Kênh gián tiếp

Chủ thể thiếu hụt vốn cần tìm kiếm nguồn vốn từ các chủ thể thặng dư vốn để đầu tư và kiểm soát hoạt động doanh nghiệp Đồng thời, việc đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro là yếu tố quan trọng trong chiến lược quản lý tài chính.

Mặc dù vẫn còn một số nhà kinh tế chưa đồng thuận về vai trò của lĩnh vực tài chính trong phát triển kinh tế quốc gia, nhưng đa số các nghiên cứu đều chỉ ra rằng sự phát triển tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện phân loại đầu tư, giảm thiểu đầu tư vào tài sản không hiệu quả, huy động tiết kiệm từ dân chúng và thúc đẩy công nghệ trong lĩnh vực tài chính, từ đó góp phần vào tăng trưởng kinh tế Chẳng hạn, R Espinoza và cộng sự (2009) đã khẳng định rằng các biến tài chính có thể dự báo tăng trưởng kinh tế.

2.1.2.1 Tác động của phát triển tài chính lên tăng trưởng kinh tế

Sự tự do hóa thị trường tài chính tạo điều kiện cho người gửi tiết kiệm và nhà đầu tư tăng cường sử dụng dịch vụ của các trung gian tài chính, từ đó giúp dòng vốn luân chuyển hiệu quả trong nền kinh tế Điều này không chỉ khuyến khích tiết kiệm mà còn hạn chế việc tích lũy vốn, cải thiện phân bổ đầu tư bằng cách chuyển vốn từ khu vực kém hiệu quả sang khu vực hiệu quả hơn Sự phát triển tài chính từ tự do hóa dự kiến sẽ nâng cao hiệu quả và mức vốn đầu tư, đồng thời hạn chế các chủ thể đầu tư với tỷ suất sinh lợi thấp hoặc âm Điều này khuyến khích người tiết kiệm tham gia vào thị trường vốn thay vì gửi tiền vào ngân hàng thương mại hoặc các tổ chức nhà nước, góp phần giảm chi phí sử dụng vốn và thu hẹp khoảng cách trong thị trường tài chính.

Hệ thống tài chính phát triển giúp người tiết kiệm đa dạng hóa danh mục đầu tư, giảm rủi ro và mang lại nhiều lựa chọn hơn cho nhà đầu tư nhằm tăng lợi nhuận Ngoài ra, hệ thống còn có chức năng quan trọng trong việc thu thập và xử lý thông tin về các dự án đầu tư hiệu quả về chi phí, từ đó giảm chi phí đầu tư cho các dự án.

Mức độ phát triển kinh tế phụ thuộc vào số lượng và chất lượng các dự án đầu tư Việc nới lỏng rào cản tín dụng, đặc biệt là trong lĩnh vực vốn lưu động, được kỳ vọng sẽ nâng cao chất lượng phân bổ nguồn lực, từ đó giảm thiểu khoảng cách giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng.

Hệ thống tài chính có năm chức năng chính: đầu tiên, cung cấp thông tin về các khoản đầu tư tiềm năng; thứ hai, huy động và phân bổ tiết kiệm; thứ ba, kiểm soát đầu tư và quản trị doanh nghiệp sau khi cung cấp nguồn tài trợ; thứ tư, tạo thuận lợi cho giao dịch tài chính, đa dạng hóa và quản trị rủi ro; và cuối cùng, thúc đẩy việc trao đổi hàng hóa và dịch vụ.

Mặc dù các hệ thống tài chính đều thực hiện năm chức năng cơ bản, nhưng mức độ ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của một quốc gia phụ thuộc vào các đặc điểm riêng của hệ thống đó Ba đặc điểm chính ảnh hưởng đến tác động của năm chức năng này lên tăng trưởng kinh tế bao gồm quy mô của các trung gian tài chính, hiệu quả hoạt động của các trung gian tài chính, và thành phần cấu thành của các trung gian tài chính.

2.1.2.2 Tài chính, các định chế và tăng trưởng kinh tế

Một thực tế phổ biến là các yếu tố về vốn con người và công nghệ không thể giải thích hoàn toàn sự khác biệt trong tăng trưởng kinh tế giữa các quốc gia Gần đây, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các định chế và lĩnh vực tài chính đang trở thành những yếu tố quyết định quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế.

Các định chế đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hành vi kinh tế và tương tác xã hội Chúng được coi là “công nghệ mang tính xã hội” trong các hoạt động kinh tế, tập trung vào con người hơn là công nghệ thuần túy Khi quy tắc trên thị trường tài chính thường xuyên thay đổi hoặc không được tuân thủ, cùng với sự xuất hiện của gian lận, thị trường sẽ hoạt động kém hiệu quả, dẫn đến sự gia tăng không chắc chắn và hạn chế trong việc phân bổ nguồn lực.

Các trung gian tài chính đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế bằng cách phân bổ vốn đến những nơi có hiệu quả sử dụng cao nhất Sự gia tăng các công cụ tài chính giúp giảm chi phí giao dịch và thông tin, đồng thời một thị trường tài chính hiệu quả tạo điều kiện cho các chủ thể kinh tế dễ dàng phòng ngừa rủi ro và tăng cường đầu tư, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Bối cảnh kinh tế tài chính Việt Nam

2.2.1 Sự phát triển của các kênh dẫn vốn

Sau hơn ba mươi năm đổi mới, kinh tế Việt Nam đã có những bước phát triển vượt bậc, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng Hệ thống định chế tài chính tại Việt Nam không ngừng mở rộng cả về quy mô lẫn chất lượng, ghi nhận nhiều thành tựu đáng kể trong phát triển kinh tế - xã hội.

Các quy định pháp luật trong lĩnh vực tài chính đang được hoàn thiện để phù hợp với các tiêu chuẩn quốc tế Quản lý nhà nước trên thị trường tài chính đã được thể chế hóa, với sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động Bên cạnh đó, vai trò của các nhà đầu tư, công ty kiểm toán và các cơ quan xếp hạng tín nhiệm cũng đóng góp quan trọng vào việc tăng cường sự minh bạch trên thị trường tài chính.

Thị trường tài chính Việt Nam đã có sự phát triển đáng kể, tương xứng với các thị trường mẫu mực, bao gồm sự hình thành của các ngành dịch vụ ngân hàng, bảo hiểm, kế toán – kiểm toán và tư vấn tài chính chuyên nghiệp.

Sự ra đời của thị trường chứng khoán vào năm 2000 đã đánh dấu một bước chuyển mình quan trọng trong phát triển thị trường tài chính của Việt Nam, góp phần vào sự phát triển chung của ngành tài chính – ngân hàng Các doanh nghiệp Việt Nam ngày càng chú trọng đến việc huy động vốn qua thị trường chứng khoán, bên cạnh việc sử dụng các kênh truyền thống như vay vốn ngân hàng, nhằm đa dạng hóa nguồn vốn cho hoạt động sản xuất - kinh doanh.

Sự phát triển mạnh mẽ của thị trường tài chính đã dẫn đến sự gia tăng số lượng trung gian hỗ trợ, bao gồm các công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ và công ty bảo hiểm Đặc biệt, thị trường bảo hiểm đang mở rộng nhanh chóng cả về quy mô lẫn phạm vi hoạt động, với nhiều sản phẩm bảo hiểm nhân thọ và phi nhân thọ đa dạng Ngoài ra, thị trường trái phiếu cũng có những bước tiến tích cực, không chỉ với trái phiếu chính phủ mà còn với việc nhiều doanh nghiệp huy động vốn qua phát hành trái phiếu doanh nghiệp.

Trong những năm gần đây, hệ thống ngân hàng tại Việt Nam đã phát triển nhanh chóng với nhiều cải tiến trong dịch vụ Các dịch vụ ngân hàng hiện đã trở nên quen thuộc với người dân, giúp tối ưu hóa lưu thông tài chính quốc gia và đóng góp tích cực vào sự phát triển kinh tế xã hội.

2.2.2 Sự phát triển của các tụ điểm vốn

2.2.2.1 Khu vực tài chính nhà nước

Hệ thống quản lý tài chính công đang trải qua sự đổi mới mạnh mẽ, phù hợp với các tiêu chuẩn quốc tế về quản lý ngân sách và các vấn đề an ninh tài chính quốc gia Đặc biệt, cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước được ưu tiên thúc đẩy, nhằm tăng cường tính minh bạch trong quản lý tài chính quốc gia.

2.2.2.2 Khu vực tài chính tư nhân

Khu vực tài chính tư nhân tại Việt Nam đã có sự phát triển đáng kể nhờ vào việc tiếp cận với các thị trường tài chính tiên tiến và những cải cách mạnh mẽ trong hệ thống pháp luật kinh tế - tài chính Hệ thống tài chính Việt Nam ngày càng kết nối chặt chẽ giữa tiết kiệm, tiêu dùng và đầu tư, góp phần quan trọng vào sự tăng trưởng nhanh chóng của đất nước trong gần hai thập kỷ qua.

Sự phát triển tính minh bạch trong thị trường tài chính đã giảm số lượng doanh nghiệp kém hiệu quả, bao gồm cả doanh nghiệp nhà nước Đồng thời, các chính sách ổn định tài chính đã nâng cao kỳ vọng của người dân, kích thích đầu tư và tiêu dùng, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Việt Nam.

2.2.2.3 Khu vực tài chính nước ngoài

Mô hình tăng trưởng của Việt Nam hiện nay phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài do điều kiện tích lũy trong nước còn thấp Để phát triển kinh tế, nhu cầu về vốn từ nước ngoài, bao gồm nợ và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), ngày càng tăng Trước năm 2007, nợ chính phủ và nợ do chính phủ bảo lãnh chiếm gần 90% tổng dư nợ nước ngoài, nhưng tỷ lệ này đã giảm xuống khoảng 70% trong những năm gần đây Đồng thời, với xu hướng toàn cầu hóa tài chính và các chính sách thu hút đầu tư nước ngoài, Việt Nam đã ghi nhận sự gia tăng đáng kể dòng vốn FDI.

Kể từ năm 2006, Việt Nam đã thu hút được nhiều vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài Tuy nhiên, lượng vốn này rất nhạy cảm với biến động của thị trường tài chính quốc tế Những biến động bất thường không chỉ gây khó khăn cho thị trường tài chính trong nước mà còn làm gia tăng căng thẳng tỷ giá, tăng rủi ro tỷ giá và ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống tài chính cũng như tăng trưởng kinh tế của quốc gia.

Sự phát triển của hệ thống tài chính đã có ảnh hưởng tích cực đến hoạt động sản xuất – kinh doanh và tiêu dùng, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia Việc gia tăng vốn cho phát triển kinh tế, kết hợp với quản lý hiệu quả của chính phủ, đã giúp Việt Nam trở thành một thị trường tài chính năng động, tiến gần hơn đến các thị trường tài chính phát triển toàn cầu.

Các nghiên cứu thực nghiệm về dự báo tăng trưởng kinh tế

Sự phát triển của hệ thống tài chính và mối liên hệ với tăng trưởng kinh tế đã là chủ đề nóng trong hơn một thế kỷ Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm dự báo chính xác tăng trưởng kinh tế của các quốc gia và khu vực Các học giả áp dụng nhiều phương pháp khác nhau trong các mô hình dự báo, bao gồm mô hình VAR, mô hình hồi quy với dữ liệu tần số khác nhau như MIDAS, và mô hình tự hồi quy Dưới đây, tác giả sẽ khái quát một số nghiên cứu tiêu biểu liên quan đến việc sử dụng các biến số tài chính để dự báo tăng trưởng kinh tế.

2.3.1 Các nghiên cứu trên dữ liệu bảng

Bài nghiên cứu "Vai trò của các biến tài chính trong dự báo các hoạt động kinh tế" của Raphael Espinoza và cộng sự (2009) chỉ ra rằng các biến tài chính có độ chính xác cao hơn trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế Mỹ, đặc biệt trong khoảng thời gian 5 đến 11 quý Độ mạnh của dự báo tăng trưởng kinh tế tăng lên khi các biến tài chính thay đổi đồng bộ với các quốc gia khác hoặc các chỉ báo tài chính khác Tuy nhiên, khả năng dự báo của các biến tài chính lại tương đối yếu ở khu vực sử dụng đồng tiền chung châu Âu - EUROZONE.

O´lan T Henry và các cộng sự (2004) đã tiến hành dự báo tăng trưởng GDP dựa trên tỷ suất sinh lợi thị trường tại các nước OECD và 5 nước Đông Nam Á, sử dụng dữ liệu bảng theo quý của 27 quốc gia Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ dương và có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lợi thị trường và tăng trưởng GDP, mặc dù mối quan hệ này chủ yếu là tương đối yếu Tuy nhiên, khi thực hiện hồi quy phi tuyến, các kết quả đạt được có ý nghĩa thống kê cao Nghiên cứu này cung cấp cơ sở vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo về dự báo tăng trưởng kinh tế, khuyến khích việc đưa tỷ suất sinh lợi thị trường vào mô hình dự báo.

2.3.2 Các nghiên cứu trên dữ liệu chuỗi thời gian

Nghiên cứu của Petri Kuosmanen và Juuso Vataja (2014) tại Phần Lan đã chỉ ra rằng thông tin thị trường tài chính có thể dự báo tăng trưởng kinh tế hiệu quả Việc lựa chọn các biến tài chính phù hợp để dự báo phụ thuộc vào bối cảnh kinh tế của từng giai đoạn Trong thời kỳ ổn định, lãi suất ngắn hạn và các giá trị quá khứ của tăng trưởng GDP là những yếu tố quan trọng Ngược lại, trong giai đoạn bất ổn, chênh lệch lãi suất các kỳ hạn và tỷ suất sinh lợi thị trường trở nên có giá trị hơn Sự kết hợp giữa tỷ suất sinh lợi thị trường và các chỉ báo tài chính khác cũng nâng cao chất lượng dự báo Lãi suất dài hạn được xác định là có ý nghĩa dự báo trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu Kết luận rút ra là cần lựa chọn mô hình và biến tài chính phù hợp tùy thuộc vào tình hình kinh tế.

Trong nghiên cứu về dự báo tăng trưởng kinh tế và lạm phát của Trung Quốc, P Higgins và cộng sự (2016) đã chỉ ra rằng lãi suất có tác động yếu đến nền kinh tế tổng thể, trong khi những thay đổi trong cung tiền M2 lại mang lại ảnh hưởng đáng kể Điều này cho thấy cung tiền M2 được ưa chuộng hơn lãi suất trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế.

Nghiên cứu của Luis M Gomez-Zamudio và Raul Ibarra đặt ra câu hỏi liệu việc sử dụng dữ liệu tài chính theo ngày có thể nâng cao chất lượng dự báo tăng trưởng GDP hay không Việc phân tích này có thể mang lại cái nhìn sâu sắc về mối liên hệ giữa dữ liệu tài chính và sự phát triển kinh tế.

Nghiên cứu năm 2017 cho thấy việc sử dụng biến tài chính theo ngày có thể nâng cao chất lượng dự báo tăng trưởng GDP ở Mexico Cụ thể, nghiên cứu đã áp dụng mô hình MIDAS kết hợp với thông tin tài chính theo ngày để dự báo tăng trưởng kinh tế cho một và bốn quý tiếp theo Kết quả cho thấy mô hình MIDAS với dữ liệu tài chính theo ngày có độ chính xác cao hơn so với các mô hình sử dụng dữ liệu cùng tần số Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng độ chính xác của mô hình MIDAS với các quan sát dẫn dắt tương đương với mô hình MIDAS không có quan sát dẫn dắt.

Trong nghiên cứu của Yu Jiang và các cộng sự (2017) về dự báo tăng trưởng GDP của Trung Quốc, các nhân tố động đã được tạo ra từ nhiều biến vĩ mô và tài chính Những nhân tố này được áp dụng vào mô hình MIDAS để nâng cao độ chính xác của dự báo kinh tế Kết quả cho thấy, việc sử dụng nhân tố động kết hợp với mô hình MIDAS mang lại độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống, đặc biệt là khi dự báo dựa trên các quan sát dẫn dắt.

2.3.3 Các nghiên cứu tại Việt Nam

Dự báo kinh tế là mối quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách toàn cầu Nhiều mô hình dự báo đã được phát triển nhằm nâng cao chất lượng dự báo, mỗi mô hình đều có ưu điểm và nhược điểm riêng Tại Việt Nam, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực tìm kiếm mô hình tốt nhất để dự báo tăng trưởng kinh tế của đất nước, tiêu biểu là một số bài nghiên cứu gần đây.

Vũ Thị Thu Hằng và cộng sự (2013) đã tiến hành dự báo tăng trưởng GDP và lạm phát của Việt Nam thông qua hai mô hình: VAR và Bayesian VAR (BVAR) Nghiên cứu cho thấy mô hình BVAR có độ chính xác dự báo cao hơn so với mô hình VAR, cả trong việc dự báo lạm phát và tăng trưởng GDP Đặc biệt, sai số dự báo của mô hình BVAR thấp hơn đáng kể so với mô hình VAR trong các dự báo từ một đến bốn kỳ tới.

Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Không có mô hình hoàn hảo nào áp dụng cho tất cả các quốc gia trong dự báo tăng trưởng kinh tế, nhưng nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các biến tài chính có khả năng dự báo mạnh mẽ Việc lựa chọn biến tài chính để dự báo phụ thuộc vào quy mô kinh tế, chính sách tiền tệ và hệ thống tài chính của từng quốc gia Các biến tài chính thường được sử dụng bao gồm cung tiền, tỷ suất sinh lợi thị trường và tỷ giá Mô hình nghiên cứu được chọn phụ thuộc vào quan điểm của từng tác giả, nhưng chưa có mô hình nào được xác định là tối ưu.

Tại Việt Nam, các học giả và nhà hoạch định chính sách luôn tìm kiếm mô hình dự báo tăng trưởng GDP hiệu quả nhất Nghiên cứu của Vũ Thị Thu Hằng và cộng sự (2013) đã chỉ ra rằng mô hình BVAR có độ chính xác cao hơn mô hình VAR trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế và lạm phát.

Trong những năm gần đây, nhiều tác giả như Yu Jiang và các cộng sự (2017) đã áp dụng mô hình MIDAS để dự báo tăng trưởng GDP của các quốc gia trên thế giới Luận văn này nhằm áp dụng mô hình MIDAS để dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam, do có sự tương đồng về kinh tế với Trung Quốc Tác giả sẽ sử dụng phương pháp nghiên cứu tương tự như Yu Jiang và các cộng sự, kết hợp mô hình nhân tố động và mô hình MIDAS, nhưng chỉ tập trung vào các biến số tài chính và một số biến có khả năng dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam.

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu tăng trưởng GDP hàng quý của Việt Nam được thu thập từ Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB) Các biến tài chính trong mô hình dự báo được lựa chọn dựa trên nghiên cứu trước đó và độ chính xác của chúng, bao gồm cung tiền và tỷ suất sinh lợi thị trường Tăng trưởng hàng tháng của các biến tài chính được tính toán dựa trên tỷ lệ tăng trưởng so với cùng kỳ năm trước nhằm loại trừ yếu tố mùa vụ.

Danh sách các biến tài chính đƣợc chọn sử dụng trong bài nghiên cứu

Tên biến Ký hiệu Tần số Thời gian Nguồn dữ liệu

Ngân hàng phát triển châu Á - ADB

Quỹ tiền tệ quốc tế - IMF

Quỹ tiền tệ quốc tế - IMF

Quỹ tiền tệ quốc tế - IMF

Phương pháp nghiên cứu

Để tìm ra một mô hình phù hợp cho dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam, bài luận văn này sẽ tập trung vào ba bước chính:

Tác giả bắt đầu bằng cách áp dụng mô hình nhân tố động để xác định một hoặc hai nhân tố chính từ các biến số tài chính ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam, đây là bước thiết yếu nhằm xây dựng một mô hình dự báo hiệu quả.

Trong nghiên cứu dự báo tăng trưởng kinh tế, nhiều học giả đã sử dụng các mô hình và biến số khác nhau, cho thấy rằng có nhiều biến tài chính có thể làm biến dự báo Tuy nhiên, việc đưa quá nhiều biến vào mô hình có thể dẫn đến vấn đề "quá nhiều biến" và "quá phù hợp", trong khi chỉ sử dụng một vài biến có thể bỏ sót thông tin giá trị Việc áp dụng mô hình nhân tố động để tạo ra các nhân tố dự báo sẽ giúp khắc phục những khó khăn này.

Qua bước thứ hai, tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy với dữ liệu hỗn hợp –

MIDAS được sử dụng để dự báo tăng trưởng kinh tế, trong đó tăng trưởng GDP được phân tích theo quý Các biến dự báo này được thu thập dữ liệu theo tháng hoặc theo ngày.

Trong các mô hình dự báo truyền thống, tần số dữ liệu GDP và các biến dự báo thường giống nhau, dẫn đến sự đơn giản và dễ hiểu Tuy nhiên, những mô hình này chưa tối ưu do không xem xét sự biến động của số liệu trong kỳ, vấn đề này đã được khắc phục bằng mô hình MIDAS.

Bước cuối cùng là kiểm tra chất lượng dự báo của các mô hình MIDAS bằng cách so sánh các yếu tố dự báo từ bước một với mô hình MIDAS kết hợp các biến dự báo đơn lẻ.

Tác giả sẽ áp dụng hai chỉ số, bao gồm căn bậc hai của trung bình sai số bình phương (RMSE) và hệ số bất ổn Theil, để đánh giá chất lượng các mô hình dự báo.

Sau đây, tác giả sẽ mô tả chi tiết phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài luận văn này

3.2.1 Mô hình nhân tố động

Bài luận văn áp dụng mô hình nhân tố động (DFM) để xác định các yếu tố dự báo từ dữ liệu tài chính Mô hình này có hai ưu điểm nổi bật: đầu tiên, nó cho phép tự tương quan và phương sai thay đổi; thứ hai, các hệ số có thể thay đổi theo thời gian, giúp giải quyết hiệu quả vấn đề chuỗi dữ liệu không dừng hoặc có điểm gãy cấu trúc Mô hình nhân tố động được biểu diễn qua một công thức cụ thể.

 X t = (X 1t , X 2t , …, X Nt )’ là vector Nx1 chứa các quan sát của N biến tài chính tại thời gian t (t = 1, …, T),

 f t là vector kx1 chứa k nhân tố động tại thời gian t,

 Λ(L) là ma trận đa thức trễ bậc p, ma trận Λ(L) có kích thước Nxk,

 k là số nhân tố động,

 u t = (u 1t , u 2t , …, u Nt )’ là vector Nx1 của thành phần sai số,

 Φ(L) là ma trận đa thức trễ bậc q, ma trận Φ(L) có kích thước kxk,

 ε t = (ε 1t , …, ε kt )’ là vector thành phần sai số

 Đa thức trễ λ i (L) đƣợc gọi là “dynamic factor loading” đối với chuỗi thời gian i,

 λi(L)f t đƣợc gọi là thành phần chung của chuỗi thứ i,

Và u it được xem là thành phần đặc trưng của chuỗi thứ i, trong đó f t là nhân tố động tại thời điểm t Nhân tố này thay đổi cùng với nhiều biến tài chính và có thể được sử dụng như một chỉ số dự báo tăng trưởng GDP Đặt ( ) là vector rx1 của các nhân tố tĩnh và ( ) là ma trận hệ số Nxk của trễ thứ i trong Λ(L), từ đó chúng ta có phương trình tĩnh sau.

( ) Ƣớc lƣợng các thành phần chính của Ft có thể đƣợc rút ra bằng cách giải bài toán bình phương bé nhất đó

Số lượng các nhân tố (r) cần được xác định trước khi tiến hành ước lượng Bai và Ng (2002) đã phát triển một nhóm các ước lượng r dựa trên điều kiện thông tin để lựa chọn mô hình Số lượng nhân tố ước lượng ( ̂ ) có thể được tìm bằng cách tối thiểu hóa điều kiện thông tin liên quan đến r ̂ Điều kiện thông tin này được sử dụng để xác định số lượng nhân tố cho dữ liệu bảng lớn Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy điều kiện thông tin Bai-Ng có thể không đủ mạnh khi áp dụng thực tế Alessi và cộng sự (2009) đã đề xuất một điều kiện thông tin thay thế, mang lại kết quả mạnh mẽ hơn trong việc xác định số lượng nhân tố.

( ) ( ̂ ( ) ̂ ( ) ) ( ) ( ) trong đó c là một hằng số dương làm tăng độ mạnh hàm phạt Đối với mỗi giá trị của c, số lƣợng các nhân tố đƣợc ƣớc lƣợng là ̂ ( ) ( )

Và đối với cỡ mẫu con và (j = 1, 2, …, J) tính toán phương sai của số lƣợng nhân tố đƣợc ƣớc lƣợng

Phương trình (7) đánh giá độ bất ổn của số lượng nhân tố ước lượng khi xem xét các mẫu con trong dữ liệu Khi giá trị c tăng, số lượng nhân tố tối ưu được xác định bằng cách tìm vùng c đầu tiên, trong đó số lượng nhân tố ước lượng ổn định qua các giá trị c và các mẫu con khác nhau, với điều kiện ước lượng là hằng số và bằng 0 Thủ tục ước lượng số nhân tố có thể mang lại những ước lượng mạnh mẽ hơn so với phương pháp Bai-Ng.

Các yếu tố hàng ngày và hàng tháng được xác định qua mô hình DFM có thể được áp dụng như các biến dự báo tăng trưởng GDP thông qua mô hình hồi quy MIDAS.

 là tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng quý tại quý t

 biểu thị giá trị biến dự báo theo tháng trong tháng thứ j tính lùi từ quý t, trong đó tháng cuối trong quý t tương ứng với j=0

Sử dụng các biến dự báo theo tháng, tăng trưởng GDP theo h bước tiếp theo sử dụng hồi quy MIDAS( , )

 là bậc trễ của các biến dự báo theo tháng,

 μ, , …, , , …, là các hệ số đƣợc ƣớc lƣợng,

Dự báo tăng trưởng GDP h bước tiếp theo được thực hiện bằng phương pháp hồi quy MIDAS, trong đó giá trị biến dự báo theo ngày được xác định từ ngày thứ j tính ngược từ quý t, với ngày cuối cùng trong quý t tương ứng với j=0.

( ) trong đó là bậc trễ của các biến dự báo theo ngày, , …, là các hệ số đƣợc ƣớc lƣợng

Hồi quy MIDAS mang lại lợi thế trong việc dự báo nhờ khả năng sử dụng thông tin theo ngày hoặc tháng Tuy nhiên, mô hình này có thể gặp khó khăn do sự gia tăng tham số khi kích thước mẫu lớn Để khắc phục vấn đề này, Ghysels và cộng sự (2004) đã đề xuất sơ đồ trọng số theo hướng dữ liệu, cho phép thực hiện dự báo tuyến tính từ dữ liệu tần số cao xuống dữ liệu tần số thấp với số lượng tham số hạn chế Mô hình hồi quy MIDAS có thể được áp dụng theo quý hoặc tháng.

Mô hình hồi quy MIDAS( , ) theo quý/ ngày là

Trong đó, ( ) là một hàm của vector các tham số thể hiện tỷ trọng của hoặc và β trong hệ số chung Để xác định tham số β, cần có điều kiện ∑ ( ) và

Các lựa chọn tham số hóa hàm trọng số bao gồm đa thức MIDAS không bị chặn, hàm mật độ xác suất Beta chuẩn, và đa thức Almon đã được chuẩn hóa theo hàm mũ Ngoài ra, còn có đa thức với các hàm từng bước Ghysels và cộng sự (2006) đã cung cấp các thảo luận chi tiết về sơ đồ tỷ trọng Nghiên cứu này sử dụng hàm mật độ xác suất Beta chuẩn.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Dữ liệu trong bài luận văn này được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF) và Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) Các biến số chính được sử dụng trong nghiên cứu được mô tả qua Hình 4.1 đến Hình 4.8.

Trong giai đoạn 2000 – 2008, kinh tế Việt Nam phát triển mạnh mẽ với tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 7.45% mỗi quý, nhưng vẫn chưa ổn định do độ lệch chuẩn cao ở mức 0.96% Sự không ổn định này còn thể hiện qua thị trường tài chính, với tăng trưởng cung tiền M1 và M2 bình quân lần lượt là 25.5% và 32.8%, cùng độ lệch chuẩn tương ứng là 16.2% và 14.5%.

Từ năm 2009 đến 2016, kinh tế Việt Nam đã có những chuyển biến tích cực với tốc độ tăng trưởng GDP ổn định trung bình 5.83% và độ lệch chuẩn 0.92% Thành công này được ghi nhận nhờ vào chính sách điều hành tiền tệ hiệu quả, thể hiện qua sự tăng trưởng trung bình của cung tiền M1 và M2 lần lượt là 19.9% và 21.7%, với độ lệch chuẩn 12.5% và 6.3%.

Hình 4 1 Tăng trưởng GDP theo quý của Việt Nam (2000 - 2016)

Nguồn: Ngân hàng Phát triển châu Á - ADB

Hình 4 2 Tăng trưởng cung tiền M1 theo tháng

Nguồn: Quỹ tiền tệ quốc tế - IMF

Hình 4 3 Tăng trưởng cung tiền M2 theo tháng

Nguồn: Quỹ tiền tệ quốc tế - IMF

Hình 4 4 Tăng trưởng dự trữ ngoại hối theo tháng

Nguồn: Quỹ tiền tệ quốc tế - IMF

Hình 4 5 Nhân tố dự báo theo tháng

Nhân tố này được hình thành từ việc phân tích bộ dữ liệu cung tiền M1, M2 và dự trữ ngoại hối thông qua mô hình nhân tố động.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã duy trì sự ổn định kể từ sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, với biên độ dao động của chỉ số VN-Index giảm xuống còn khoảng 1.30% mỗi ngày, so với mức 1.61% trước năm 2009.

Tỷ giá USD/VND trong giai đoạn nghiên cứu duy trì sự ổn định với độ lệch chuẩn chỉ khoảng 0.23% Tuy nhiên, giai đoạn 2008 – 2011 lại cho thấy sự biến động lớn hơn với độ lệch chuẩn lên tới 0.39%, gần gấp đôi so với toàn bộ giai đoạn nghiên cứu.

Hình 4 6 Thay đổi chỉ số VN-Index theo ngày

Nguồn: Công ty chứng khoán VNDIRECT

Hình 4 7 Thay đổi tỷ giá USD/VND theo ngày

Nguồn: Trang web investing.com

Hình 4 8 Nhân tố dự báo theo ngày

Nhân tố này được phát triển từ bộ dữ liệu của chỉ số VN-Index và tỷ giá USD/VND thông qua việc áp dụng mô hình nhân tố động.

Giải thích sự lựa chọn các biến dự báo

Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích các biến số kinh tế như cung tiền M1, M2, dự trữ ngoại hối, chỉ số chứng khoán và tỷ giá đô la Mỹ tại Việt Nam để dự báo tăng trưởng kinh tế Những lựa chọn này được hỗ trợ bởi các lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu.

Sự lựa chọn biến cung tiền

Theo lý thuyết kinh tế vĩ mô, tăng cung tiền làm giảm lãi suất, từ đó thúc đẩy tiêu dùng và đầu tư, dẫn đến tăng trưởng sản lượng quốc gia trong ngắn hạn Tuy nhiên, trong dài hạn, việc này có thể gây ra sự tăng giá ảo của tài sản do thanh khoản dồi dào, dẫn đến phân bổ vốn sai lệch và lãng phí đầu tư Hệ quả là có thể xuất hiện bong bóng tài sản và suy thoái kinh tế.

Cung tiền, dù có ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực, là một chỉ số dự báo hiệu quả cho sự tăng trưởng kinh tế Theo nghiên cứu của Arfanuzzaman (2014), có mối quan hệ nhân quả giữa cung tiền M2 và tăng trưởng GDP, cho thấy rằng cung tiền M2 có khả năng dự đoán chính xác sự phát triển kinh tế.

Sự lựa chọn biến dự trữ ngoại hối và tỷ giá đô la Mỹ

Tỷ giá và chế độ tỷ giá vẫn là chủ đề tranh luận chính từ sau khủng hoảng tài chính 2008, đặc biệt ở các nền kinh tế mới nổi Các nhà kinh tế và nhà làm chính sách có quan điểm trái ngược về tác động của chính sách tỷ giá đối với tăng trưởng kinh tế Nhà làm chính sách cho rằng tỷ giá hối đoái thấp thúc đẩy tăng trưởng, trong khi các nhà kinh tế nhấn mạnh rằng giá cả tương đối giữa các đồng tiền là động lực cho tăng trưởng dài hạn Đối với nhiều nhà nghiên cứu, tỷ giá là biến nội sinh, làm cho việc tính toán ảnh hưởng của nó lên tăng trưởng kinh tế trở nên khó khăn Rodrik (2008) chỉ ra rằng, tại các nước đang phát triển, sự đánh giá thấp tỷ giá thực theo hiệu ứng Balassa-Samuelson có thể thúc đẩy tăng trưởng mạnh hơn và một tỷ giá yếu có thể bù đắp cho các yếu điểm về thể chế cũng như các thất bại thị trường.

M Habib và cộng sự (2016), việc đánh giá thấp tỷ giá có thể làm tăng đáng kể tăng trưởng GDP thực Tuy nhiên, các kết quả này chỉ đúng tại các quốc gia đang phát triển

Nhiều nghiên cứu toàn cầu đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa tỷ giá hối đoái và tăng trưởng kinh tế, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển Do đó, việc áp dụng tỷ giá để dự đoán tăng trưởng kinh tế Việt Nam sẽ mang lại kết quả chính xác.

Lượng dự trữ ngoại hối lớn giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc duy trì chính sách tiền tệ ổn định, điều này đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế quốc gia Do đó, có sự tương quan chặt chẽ giữa dự trữ ngoại hối và tăng trưởng GDP của một quốc gia.

Sự lựa chọn biến chỉ số chứng khoán

Thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế của quốc gia, như đã được nhiều nghiên cứu trên thế giới xác nhận Một thị trường chứng khoán sôi động và hiệu quả sẽ góp phần tích cực vào tăng trưởng kinh tế Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán thể hiện vai trò này qua nhiều khía cạnh quan trọng.

Thị trường chứng khoán đóng vai trò là cầu nối giữa những nhà đầu tư thặng dư vốn và những đơn vị cần vốn, giúp tối ưu hóa dòng chảy tài chính cả trong nước lẫn quốc tế.

Thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các trung gian tài chính, từ đó giúp giảm chi phí giao dịch và giảm thiểu bất cân xứng thông tin, góp phần mạnh mẽ vào sự tăng trưởng kinh tế.

Thị trường chứng khoán nâng cao khả năng thanh khoản cho các tài sản tài chính của nhà đầu tư Sự sôi động của thị trường dẫn đến mức độ thanh khoản cao, điều này là yếu tố quan trọng thu hút các nhà đầu tư trong và ngoài nước.

Thị trường chứng khoán thúc đẩy doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn nhờ vào áp lực công bố thông tin minh bạch cho các nhà đầu tư.

Thị trường chứng khoán giữ vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế của quốc gia Do đó, khi dự báo tăng trưởng kinh tế, việc xem xét các yếu tố liên quan đến thị trường chứng khoán sẽ nâng cao đáng kể độ chính xác của những dự báo này.

Kết quả hồi quy

Mô hình hồi quy MIDAS được áp dụng để dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam thông qua các yếu tố theo tháng và theo ngày Dữ liệu được chia thành hai mẫu: một mẫu để ước lượng mô hình và một mẫu để đánh giá độ chính xác của dự báo Luận văn thực hiện 8 dự báo ngoài mẫu từ quý 1 năm 2015 đến quý 4 năm 2016, sử dụng dữ liệu từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2014 cho việc ước lượng Dự báo đầu tiên là quý 1 năm 2015, với các dự báo tiếp theo được cập nhật dựa trên các quan sát thực tế (dự báo tĩnh) Độ chính xác của các mô hình được đánh giá qua căn bậc hai của trung bình sai số dự báo bình phương (RMSE).

4.3.1 Tạo ra các nhân tố động

Bước đầu tiên trong bài luận này là xác định các nhân tố động từ dữ liệu tài chính giai đoạn 2000-2016 Tác giả đã xây dựng nhân tố theo tháng MF1 bằng cách áp dụng mô hình nhân tố động cho ba chuỗi cung tiền M1, M2 và dự trữ ngoại hối, đồng thời tạo nhân tố theo ngày DF1 từ hai chuỗi tỷ giá và tỷ suất sinh lợi Dưới đây là kết quả từ mô hình nhân tố động của bài luận này.

Nhân tố theo tháng MF1

Factor Method: Principal Factors Date: 10/31/18 Time: 22:15 Covariance Analysis: Ordinary Correlation Sample: 2000M01 2016M12

Included observations: 204 Number of factors: Minimum eigenvalue = 1 Prior communalities: Squared multiple correlation

Nhân tố theo ngày DF1

Factor Method: Principal Factors Date: 10/31/18 Time: 22:18 Covariance Analysis: Ordinary Correlation Sample: 1/03/2000 12/30/2016

Included observations: 4435 Number of factors: Minimum eigenvalue = 1 Prior communalities: Squared multiple correlation

Loadings DF1 Communality Uniqueness HOSE -0.051375 0.002639 0.997361 USD 0.051375 0.002639 0.997361

4.3.2 Các dự báo sử dụng các biến dự báo khác nhau

Các nhân tố dự báo từ mô hình nhân tố động được sử dụng làm biến dự báo cho các dự báo ngoài mẫu trong mô hình hồi quy MIDAS.

Độ trễ của tăng trưởng GDP theo quý được chọn là 5 để đảm bảo độ chính xác cao nhất cho mô hình dự báo Độ trễ của các biến dự báo được xác định nhằm tối ưu hóa căn bậc hai của trung bình sai số bình phương (RMSE) ở mức thấp nhất Cụ thể, độ trễ mục tiêu cho nhân tố theo tháng MF1 là 4 tháng, trong khi độ trễ mục tiêu cho nhân tố theo ngày DF1 là 100 ngày.

Bảng 4 1 Các sai số dự báo ngoài mẫu và so sánh giữa mô hình MIDAS và mô hình truyền thống

Hồi quy MIDAS Hồi quy truyền thống Độ trễ RMSE

Hệ số Theil Độ trễ RMSE

Ghi chú: Các biến dự báo theo tháng M1, M2, Z tương ứng đại diện cho cung tiền

M1, M2 và dự trữ ngoại hối của Việt Nam (không bao gồm vàng) là các chỉ số quan trọng trong việc phân tích kinh tế Các biến dự báo theo ngày từ HOSE và tỷ giá USD/VND phản ánh diễn biến của thị trường chứng khoán tại thành phố Hồ Chí Minh MF1 và DF1 là những yếu tố dự báo theo ngày và tháng, trong khi độ trễ của các biến này được xác định nhằm tối ưu hóa sai số dự báo RMSE.

Hình 4 9 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là cung tiền M1)

I II III IV I II III IV

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

Hình 4 10 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là cung tiền M2)

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

I II III IV I II III IV

Hình 4 11 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là dự trữ ngoại hối Z)

I II III IV I II III IV

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

Hình 4 12 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là nhân tố theo tháng)

I II III IV I II III IV

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

Hình 4 13 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là chỉ số VN-Index)

I II III IV I II III IV

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

Hình 4 14 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là tỷ giá USD)

I II III IV I II III IV

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

Hình 4 15 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến dự báo là nhân tố theo ngày)

I II III IV I II III IV

Ghi chú: GDPF1 là dự báo GDP sử dụng mô hình MIDAS; GDPF2 là dự báo GDP sử dụng mô hình truyền thống

Bảng 4.1 trình bày sai số dự báo của mô hình hồi quy MIDAS và mô hình hồi quy truyền thống, cho thấy rằng RMSE của mô hình MIDAS luôn nhỏ hơn so với mô hình truyền thống trong mọi trường hợp Hình 4.9 đến Hình 4.15 minh họa độ chính xác cao hơn của mô hình MIDAS Để xác thực kết quả, tác giả áp dụng hệ số bất ổn Theil, với giá trị càng gần 0 thể hiện độ chính xác cao Kết quả cho thấy hệ số Theil của mô hình MIDAS cũng thấp hơn so với mô hình truyền thống Đặc biệt, các dự báo dựa trên các nhân tố theo ngày và tháng từ mô hình nhân tố động có độ chính xác cao hơn so với các biến số dự báo đơn lẻ, với RMSE và hệ số Theil thấp hơn.

Dự báo tăng trưởng GDP đạt kết quả tốt nhất khi sử dụng các nhân tố từ mô hình nhân tố động và hồi quy MIDAS, nhờ vào việc khai thác hiệu quả thông tin tài chính trong mô hình nhân tố động Các nhân tố hàng ngày và hàng tháng được tạo ra từ mô hình này chứa nhiều thông tin hơn so với các biến tài chính đơn lẻ Hơn nữa, mô hình hồi quy MIDAS đã tận dụng tốt thông tin từ dữ liệu tần số cao, dẫn đến những dự báo tăng trưởng GDP Việt Nam chính xác hơn.

4.3.3 Dự báo với các quan sát dẫn dắt

Việc sử dụng thông tin tài chính một cách hiệu quả để dự báo tăng trưởng GDP phụ thuộc không chỉ vào việc chọn biến dự báo mà còn vào số lượng quan sát dẫn dắt trong quy trình dự báo Bảng 4.2 trình bày các sai số dự báo ngoài mẫu và hệ số bất ổn Theil trong các trường hợp không có, có một và hai quan sát dẫn dắt Tác giả áp dụng hai phương trình (13) và (14) để thực hiện dự báo với các quan sát dẫn dắt.

Bảng 4 2 Sai số dự báo ngoài mẫu với số lƣợng các quan sát dẫn dắt khác nhau

J X được xác định là số quan sát dẫn dắt, trong khi các biến dự báo M1, M2, Z đại diện cho cung tiền M1, M2 và dự trữ ngoại hối của Việt Nam (không tính vàng) Các biến HOSE và USD thể hiện chỉ số chứng khoán tại TP.HCM và tỷ giá USD/VND MF1, DF1 là các yếu tố dự báo theo ngày và theo tháng, với độ trễ được xác định để tối ưu hóa sai số dự báo RMSE Mô hình dự báo sử dụng dữ liệu tháng cho thấy độ chính xác cao nhất với 1 quan sát dẫn dắt, nhưng không cải thiện đáng kể so với dự báo không có quan sát dẫn dắt Đối với dữ liệu ngày, các quan sát dẫn dắt không nâng cao chất lượng dự báo, cho thấy sự biến động lớn của các biến tài chính trong mô hình.

4.3.4 Kết hợp dự báo Để kiểm tra hiệu quả của mô hình nhân tố động, tác giả xây dựng hai loại mô hình dự báo Một loại là mô hình dự báo sử dụng các nhân tố đƣợc tạo ra từ mô hình nhân tố động Loại thứ hai là mô hình dự báo sử dụng kết hợp các biến dự báo đơn lẻ (CM, CD lần lƣợt là các kết hợp dự báo của các biến đơn lẻ theo tháng và theo ngày)

Bảng 4 3 Đối chiếu giữa dự báo sử dụng nhân tố và dự báo sử dụng kết hợp các biến dự báo đơn lẻ

Biến dự báo Độ trễ RMSE Hệ số Theil

CM kết hợp các biến dự báo theo tháng, bao gồm cung tiền M1, cung tiền M2 và dự trữ ngoại hối, trong một mô hình dự báo Trong khi đó, CD thể hiện sự kết hợp các biến dự báo theo ngày, với chỉ số sàn chứng khoán thành phố.

Hồ Chí Minh và tỷ giá USD/VND

Bảng 4.3 cho thấy căn bậc hai của trung bình sai số dự báo bình phương (RMSE) và hệ số bất ổn Theil cho các dự báo kết hợp từ các biến tài chính đơn lẻ và mô hình nhân tố động Kết quả cho thấy các dự báo sử dụng nhân tố dự báo (MF1 và DF1) có độ chính xác cao hơn so với các dự báo từ biến tài chính riêng lẻ, khẳng định hiệu quả của mô hình nhân tố động Tóm lại, luận văn này chứng minh rằng việc sử dụng các nhân tố trong dự báo tăng trưởng GDP Việt Nam giúp khai thác hiệu quả toàn bộ thông tin tài chính từ dữ liệu riêng lẻ.