Mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán một số quốc gia thành viên ASEAN

Nội dung text: Mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán một số quốc gia thành viên ASEAN

1. HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 31 MỐI LIÊN HỆ GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ BIẾN ĐỘNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN MỘT SỐ QUỐC GIA THÀNH VIÊN ASEAN Nguyễn Thị Thúy Nga* TÓM TẮT: Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình cho số liệu mảng để nghiên cứu mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán cho một số thị trường mới nổi ASEAN, bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam, thời kỳ tháng 3/2010 đến tháng 5/2019. Mô hình POLS (Pooled Ordinary Least Square) là mô hình phù hợp với số liệu đã thu thập. Kết quả nghiên cứu khẳng định mối quan hệ tác động ngược chiều giữa lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán đến lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán tại 6 quốc gia trên. Từ khóa: biến động thị trường chứng khoán, thay đổi tỷ giá hối đoái, thị trường mới nổi ASEAN, số liệu mảng 1. GIỚI THIỆU Trong suốt hai thập kỷ vừa qua, các quốc gia trong nền kinh tế mới nổi đã trải qua nhiều cuộc khủng hoảng, phải kể đến là sự đổ vỡ thị trường chứng khoán năm 1987, khủng hoảng tiền tệ ở châu Á năm 1997, khủng hoảng tiền tệ Mexico năm 1994 và khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008. Các sự kiện trên đã mang đến những biến động lớn trong nền kinh tế, ảnh hưởng của chúng đã nhanh chóng lan rộng sang các nền kinh tế mới nổi khác và làm tăng lên đáng kể biến động tỷ giá hối đoái; do đó mức độ rủi ro của các danh mục quốc tế thể hiện bởi thu nhập của chứng khoán nước ngoài trên đồng nội tệ cũng tăng theo. Mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái và biến động giá chứng khoán từ lâu đã là chủ đề thu hút nhiều nghiên cứu. Có rất nhiều cách tiếp cận kinh tế nghiên cứu chủ đề này để xem có hay không biến động trên thị trường ngoại hối tác động lên (hoặc bị ảnh hưởng bởi) hành vi trên thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây về mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán có xu hướng tập trung vào thị trường các quốc gia phát triển, rất ít nghiên cứu tập trung vào thị trường kinh tế mới nổi. Tác giả tập trung vào thị trường kinh tế mới nổi ASEAN nói chung và đặc biệt là VN nói riêng để xem xét có tồn tại mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán hay không? Bên cạnh đó, nghiên cứu còn xem xét liệu rằng mối liên kết động có khác nhau giữa các nước không cùng chế độ tỷ giá hối đoái để đưa ra những giải pháp quản lý kinh tế vĩ mô cũng như quản lý danh mục đầu tư quốc tế hiệu quả (Nguyễn Thị Liên Hoa, Lương Thị Thúy Hường, 2014). * Học viện Tài chính, Đức Thắng, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam. Tác giả nhận phản hồi: Email: nguyenthithuynga@hvtc.edu.vn
2. 32 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Mối quan hệ giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán: Nền tảng lý thuyết Những lý thuyết kinh tế từ trước đến nay cho rằng có rất nhiều cách để thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối có thể tương tác với nhau, điều đó làm cho các nghiên cứu thực nghiệm về sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thị trường trên càng trở nên hấp dẫn hơn. Hướng tiếp cận lý thuyết trong các nghiên cứu thường đi theo một trong hai hình thức chính: Hướng tiếp cận “Flow-Oriented” (Dornbush và Fisher, 1980) và hướng tiếp cận “stock -oriented” (Branson,1983; Frankel, 1983). Hướng tiếp cận “flow-oriented” khẳng định mối quan hệ tích cực (tương quan dương) giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán. Sự hạ giá đồng tiền địa phương (tỷ giá tăng do yết giá trực tiếp) dẫn đến khả năng cạnh tranh lớn hơn cho các doanh nghiệp trong nước, khi đó hàng hóa xuất khẩu của họ sẽ rẻ hơn trong giao dịch quốc tế. Xuất khẩu nhiều hơn sẽ gia tăng thu nhập nội địa và do đó giá chứng khoán của các công ty sẽ tăng do giá trị công ty được đại diện bởi hiện giá các khoản thu nhập trong tương lai tăng lên. Theo hướng tiếp cận “Stock- Oriented”, tỷ giá hối đoái được xác định bởi cung và cầu của các tài sản tài chính như cổ phiếu hay trái phiếu. Hướng tiếp cận này công nhận tồn tại mối tương quan âm giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái bằng cách xem xét danh mục đầu tư quốc tế đa dạng và vai trò của sự thay đổi tỷ giá hối đoái trong việc cân bằng cung cầu của tài sản tài chính trong nước và nước ngoài. Theo cách đó, sự gia tăng thu nhập giá chứng khoán trong nước sẽ dẫn đến đánh giá cao đồng nội tệ thông qua 2 kênh chính là trực tiếp và gián tiếp. Kênh trực tiếp quy định rằng khi giá chứng khoán nội địa tăng lên sẽ khuyến khích các nhà đầu tư quốc tế xem xét lại lựa chọn danh mục đầu tư của họ. Đặc biệt hơn, họ sẽ cùng nhau mua nhiều tài sản nội địa và bán tài sản nước ngoài để có nhiều nội tệ sẵn sàng cho việc mua nhiều tài sản nội địa hơn, và do đó đồng tiền nội địa sẽ sụt giá. Ý tưởng chính cho kênh gián tiếp là sự tăng lên trong tài sản chứng khoán nội địa sẽ gia tăng sự giàu có. Nhu cầu gia tăng giữa các nhà đầu tư nội địa dẫn đến việc lãi suất sẽ cao hơn. Do đó, lãi suất cao hơn làm tăng nhu cầu nước ngoài với đồng nội tệ để mua tài sản nội địa mới, khi đó lần lượt dẫn đến tăng giá đồng nội tệ. 2.2. Nghiên cứu thực nghiệm tính dễ biến động của tỷ giá hối đoái và thị trường chứng khoán Hướng tiếp cận theo lý thuyết của các tác giả hầu như không mang lại những bằng chứng thuyết phục để chứng minh mối quan hệ đồng thuận hay nhân quả giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán, vì vậy đã có nhiều tác giả nghiên cứu thực nghiệm mang tính thuyết phục hơn bằng các mô hình kinh tế phức tạp. Các nghiên cứu tiêu biểu như Phylaktis và Ravazzolo trong “Stock prices and exchange rate dynamics” năm 2005 phân tích mối tương quan động ngắn hạn và dài hạn giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái bằng cách sử dụng đồng liên kết và đa biến Granger kiểm tra quan hệ nhân quả đối với một số quốc gia khu vực Thái Bình Dương thời kỳ 1980 - 1998. Đầu tiên, các tác giả tìm thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và thị trường chứng khoán nội địa ở các quốc gia. Thứ hai, nghiên cứu cũng chỉ ra thị trường chứng khoán Mỹ được xem là “biến nguyên nhân” quan trọng truyền dẫn các biến động đến thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán và giữa giá chứng khoán Mỹ và tỷ giá hối đoái thực của các quốc gia khu vực
3. HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 33 Thái Bình Dương có mối tương quan dương cho những năm sau năm 1990. Sau cùng, nghiên cứu cũng chỉ ra giá cổ phiếu và thị trường ngoại hối có mối liên quan tích cực. Flanvin và cộng sự (2008) trong nghiên cứu “On the stability of domestic financial market linkages in the presence of time-varing volatility” sử dụng hướng tiếp cận chuyển đổi Markov với các thị trường khu vực Đông Á và thấy rằng những cú sốc bắt nguồn từ thị trường chứng khoán hay thị trường ngoại hối và ảnh hưởng đến các thị trường khác nhau trong thời gian thị trường có nhiều sóng gió. Bên cạnh đó, ở thị trường các quốc gia mới nổi tác giả Chkili Walid và các cộng sự trong nghiên cứu “Stock market voltatility and exchange rates in emerging countries: A Markov- state switching approach” năm 2011 đã sử dụng mô hình EGARCH chuyển đổi Markov (MS - EGARCH) để xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán thời kỳ tháng 12 năm 1994 đến tháng 3 năm 2009 cho bốn thị trường là Hồng Kông, Singapore, Malaysia và Mexico. Kết quả của nghiên cứu cung cấp nhiều bằng chứng về tồn tại biến động bất đối xứng trong thị trường chứng khoán, hiệu ứng lan tỏa biến động giữa hai thị trường và mối quan hệ phụ thuộc của xác suất chuyển đổi trạng thái trên thị trường chứng khoán vào biến động tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, tổng quan nghiên cứu cho thấy, chưa có nghiên cứu về số liệu mảng nào được thực hiện để nghiên cứu mối quan hệ giữa thị trường ngoại hối và thị trường chứng khoán ở một nhóm các quốc gia trong cùng khu vực hay nhóm các quốc gia có các thị trường tài chính có những nét tương đồng. Nghiên cứu này thực hiện khoảng trống thực nghiệm nêu trên. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Dữ liệu thu thập Về số liệu giá chứng khoán, nghiên cứu tập trung vào chỉ số đại diện tương ứng với các quốc gia theo tháng như sau: Indonesia là Downjones Indonesia (IDDOW), Malaysia là FTSE Malaysia Kuala Lumpur Composite Index (KLSE), Philippines là PSEi composite (PSI), Singapore là FTSE Straits Times Singapore (STI), Thái Lan là SET Index (SETI) và Việt Nam là VN-Index (VNI). Về số liệu tỷ giá hối đoái, nghiên cứu tiến hành thu thập tỷ giá hối đoái danh nghĩa trung bình theo tháng của đồng tiền các quốc gia quốc gia so với USD (yết giá trực tiếp), bao gồmtỷ giá USD với đồng tiền các nước Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam lần lượt là USD/IDR, USD/MYR, USD/PHP, USD/SGD, USD/THB, USD/VND. Số liệu chứng khoán và tỷ giá được niêm yết trên trang Giai đoạn nghiên cứu từ tháng 3/2010 đến tháng 5/2019.Loạt chỉ số chứng khoán và tỷ giá hối đoái (yết giá trực tiếp) được thu thập và tính toán thành hai chỉ số là lợi nhuận tài sản thị trường chứng khoán (ri,t) và tỷ lệ thay đổi trong tỷ giá hối đoái (ei,t) được tính như sau: rit,=100 × ln( ppit / it,1− ) eit,=100 × ln( ffit / it,1− ) Trong đó pi,t là chỉ số giá chứng khoán cho thị trường chứng khoán i vào thời điểm t; ri,t là lợi suất thị trường chứng khoán; fi,t là tỷ giá hối đoái của đồng tiền i tại thời điểm t và ei,t là tỷ lệ thay đổi trong tỷ giá hối đoái (tăng giá hay giảm giá danh nghĩa).
4. 34 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 3.2. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu này thực hiện hồi quy theo số liệu mảng với sự trợ giúp của phần mềm STATA. 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Để thực hiện các lệnh thống kê trong STATA, các quốc gia được mã hóa: Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam lần lượt thành các ký hiệu từ 1 đến 6. Trước tiên, chúng ta nhìn nhận sự biến động của chỉ số thị trường chứng khoán mỗi quốc gia và biến động của tỷ giá đồng tiền mỗi quốc gia so với đồng Đô la Mỹ qua các Hình 1 và 2 sau đây. DensityGraphs036.1.2125rstock4 by id -20-1001020 Hình 1. Đồ thị chỉ số thị trường chứng khoán của các quốc gia Densityrexchange_rateGraphs0.6.836.2.41254 by id -10010-55 Hình 2. Đồ thị tỷ giá của đồng tiền các quốc gia so với USD
5. HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 35 Bảng thống kê mô tả sau đây được thực hiện cho từng biến nghiên cứu theo từng quốc gia. id mean min max sd N 1 .5338562 -10.90918 12.38765 4.501593 110 2 .2028839 -7.18949 7.280691 2.581036 110 3 .8404959 -8.876945 13.9495 4.2579 110 4 .0697614 -10.01739 9.383364 3.780178 110 5 .6553132 -15.52151 8.469388 4.15059 110 6 .5942921 -13.04414 14.81349 5.389256 110 Total .4827671 -15.52151 14.81349 4.188039 660 Bảng 1. Mô tả thống kê chỉ số thị trường chứng khoán theo quốc gia Các quốc gia đều lợi suất chứng khoán trung bình dương, thể hiện trong giai đoạn nghiên cứu 2010 đến 2019, các thị trường hoạt động đều có hiệu quả. Hiệu quả trung bình cao nhất là thị trường chứng khoán Philippines. Việt Nam có lợi suất chứng khoán trung bình đứng ở mức thứ 3 trong 6 nước. id mean min max sd N 1 .4103044 -6.795733 6.063893 2.052296 110 2 .227848 -7.427262 9.390473 2.399581 110 3 .1300045 -3.560929 3.878847 1.547899 110 4 -.0163946 -4.225367 8.214195 1.732757 110 5 -.0233405 -3.787027 4.07285 1.63975 110 6 .1855504 -1.203674 6.838577 .8514963 110 Total .1523287 -7.427262 9.390473 1.768853 660 Bảng 2. Mô tả thống kê biến động tỷ giá theo quốc gia so với Đô la Mỹ Các quốc gia Indonesia, Malaysia, Philippines và Việt Nam đều lợi suất tỷ giá trung bình dương, trong khi Singapore và Thái Lan lại có lợi suất tỷ giá trung bình âm trong giai đoạn nghiên cứu 2010 đến 2019. Lợi suất trung bình cao nhất là thị trường Indonesia. Việt Nam có tỷ giá trung bình đứng ở mức thứ 3 trong 6 nước. Với dữ liệu mảng như trong bài viết, có 3 mô hình có thể phù hợp là mô hình ước lượng bình phương tối thiểu gộp (Pooled Ordinary Least Square - POLS), mô hình với tác động ngẫu nhiên (Random Effect - RE) hoặc mô hình tác động cố định (Fix Effect - FE). Để lựa chọn một mô hình phù hợp, tác giả thực hiện qua các bước sau đây. Ở đây, tác giả lựa chọn biến phụ thuộc là lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán, biến độc lập là lợi suất chỉ số ngoại hối. Trước tiên thực hiện hồi quy theo mô hình tác động ngẫu nhiên, thu được kết quả, như trong Bảng 3.
6. 36 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA Random-effects GLS regression Number of obs = 660 Group variable: id Number of groups = 6 R-sq: Obs per group: within = 0.2337 min = 110 between = 0.0131 avg = 110.0 overall = 0.2306 max = 110 Wald chi2(1) = 197.16 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 rstock Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] rexchange_rate -1.136863 .0809644 -14.04 0.000 -1.29555 -.9781752 _cons .6559439 .1436361 4.57 0.000 .3744223 .9374655 sigma_u 0 sigma_e 3.6754682 rho 0 (fraction of variance due to u_i) Bảng 3. Kết quả ước lượng mô hình RE Dựa trên kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên, để lựa chọn mô hình phù hợp, chúng ta thực hiện kiểm định sau: Giả thuyết H0: Mô hình POLS là phù hợp Đối thuyết H1: Mô hình POLS là không phù hợp Lời giải của bài toán kiểm định có được nhờ kết quả trong Bảng 4. Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects rstock[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var sd = sqrt(Var) rstock 17.53967 4.188039 e 13.50907 3.675468 u 0 0 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.00 Prob > chibar2 = 1.0000 Bảng 4. Kết quả lựa chọn mô hình POLS Vì giá trị xác suất rất lớn, gần 1, nên với mức ý nghĩa 5%, ta tạm thời chấp nhận giả thuyết H0, nên mô hình POLS là phù hợp. Tiếp theo, chúng ta thực hiện ước lượng mô hình POLS, kết quả như trong Bảng 5.
7. HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 37 rstock Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] rexchange_rate -1.136863 .0809644 -14.04 0.000 -1.295842 -.9778828 _cons .6559439 .1436361 4.57 0.000 .3739035 .9379843 Bảng 5. Kết quả ước lượng mô hình POLS Trong mô hình trên, các giá trị xác suất đều rất nhỏ, thể hiện các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 0.05. Bước tiếp theo chúng ta thực hiện các kiểm định cần thiết cho mô hình POLS. Đầu tiên là kiểm định, phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định này như trong Bảng 6. White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(2) = 2.33 Prob > chi2 = 0.3127 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity 2.33 2 0.3127 Skewness 4.37 1 0.0366 Kurtosis 9.01 1 0.0027 Total 15.70 4 0.0035 Bảng 6. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi Trong mô hình trên, các giá trị xác suất lớn hơn 0.05, nên với mức ý nghĩa 0.05, ta chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình POLS không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kiểm định tiếp theo là kiểm định hiện tượng tự tương quan, kết quả như trong Bảng 7. Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 5) = 0.181 Prob > F = 0.6881 Bảng 7. Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan Giá trị xác suất trong kiểm định này lớn hơn 0.05, nên với mức ý nghĩa 0.05, ta chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, tạm thời chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình POLS không có hiện tượng tự tương quan. Các ước lượng và kiểm định trên khẳng định mô hình POLS hoàn toàn phù hợp trong việc mô tả và phân tích tác động của lợi suất tỷ giá các nước châu Á được nghiên cứu lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán tương ứng.
8. 38 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA KẾT LUẬN Như vậy mô hình mô tả mối quan hệ giữa lợi suất tỷ giá các nước châu Á được nghiên cứu lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán tương ứng, trong đó có Việt Nam, giai đoạn tháng 3/2010 đến tháng 5/2019 là: rstockit = 0.66−+ 1.14*rexchange _ rateit u it Trong đó, uit là sai số của mô hình. Mô hình cho thấy trong giai đoạn 2010-2019, tại 6 quốc gia ASEAN được nghiên cứu, tác động của lợi suất tỷ giá là thống nhất tại các quốc gia, và tác động đó là ngược chiều đến lợi suất chỉ số chứng khoán. Các nhà đầu tư trên một hoặc cả hai thị trường không chỉ cần quan tâm tới diễn biến trên mỗi thị trường, mà phải quan tâm tới diễn biến trên cả hai thị trường và tác động qua lại giữa chúng. Thông tin trên mỗi thị trường có thể được sử dụng như các chỉ báo để tìm hiểu và dự báo cho hiệu quả đầu tư trên thị trường còn lại. Cụ thể, do hai chỉ số thị trường biến động ngược chiều, nên khi thị trường này giảm điểm, nhà đầu tư có thể lựa chọn đầu tư vào thị trường còn lại. TÀI LIỆU THAM KHẢO Branson, W.H. (1983), Macroeconomic determinants of real exchange risk, In: Herring, R.J. (Ed.), Managing Foreign Exchange Risk, Cambridge University Press. Chkili Walid, Aloui Chaker, Aloui Chaker and John Fry (2011), “Stock market volatility and exchange rates in emerging countries: A Markov-state switching approach”, Emerging Markets Review, 12, 272-292. Dornbush, Fisher (1980), “Exchange rates and the current account”, The American Economic Review 70, 960-971. Flavin, T. J., Panopoullou, E., Unalmis, D. (2008), “On the stability of domestic financial market linkages in the presence of time-varing volatility”, Emereging Market Review, Vol. 9, Issue 4, pp. 280-301. Frankel, J. (1983), “Monetary and portfolio balance models of exchange rate determination”, In Bhandari, J., Putnam, B. (Eds.), Economic Interdependence and Flexible Exchange Rates, MIT Press, Cambridge, MA, pp. 84-114. Nguyễn Thị Liên Hoa, Lương Thị Thúy Hường (2014), “Mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán các quốc gia mới nổi ASEAN”, Phát triển và Hội nhập, số 17(27), tr. 31-35. Phylaktis, K., Ravazzolo, F. (2005), Stock prices and exchange rate dynamics,Journal of International Money and Finance 24, 1031-1053. Sustainable Economic Development and Business Management in the context of Globalization, SEDBM 2019, Ha Noi, Vietnam