Phân tích sự biến động của các nhân tố vĩ mô tác động đến thị trường chứng khoán: Bằng chứng tại Việt Nam

Nội dung text: Phân tích sự biến động của các nhân tố vĩ mô tác động đến thị trường chứng khoán: Bằng chứng tại Việt Nam

1. 12/2019 KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG PHÂN TÍCH SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ VĨ MÔ TÁC ĐỘNG ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN : BẰNG CHỨNG TẠI VIỆT NAM ThS. Lê Thị Minh Hưởng(*) Tóm tắt Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) sau gần 20 năm hoạt động đã trải qua rất nhiều giai đoạn thăng trầm. Bên cạnh những đóng góp vào sự phát triển của nền kinh tế quốc gia, thì TTCKVN vẫn còn một số tồn tại nhất định. Vì vậy, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới sự biến động của chỉ số chứng khoán luôn được xã hội quan tâm đặc biệt. Nghiên cứu này nhằm đo lường 6 nhân tố vĩ mô ảnh hưởng tới TTCK Việt Nam. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, trong dài hạn, chỉ số giá chứng khoán VNI chịu tác động cùng chiều với giá dầu, cung tiền, lãi suất và tác động ngược chiều với giá vàng SJC, tỷ giá hối đoái. Trong ngắn hạn, chỉ số giá chứng khoán tác động cùng chiều với sự biến động của giá dầu và ngược chiều với sự biến động của lãi suất, ngoài ra cũng có quan hệ nhân quả với cung tiền M2. Khi có sự tác động của các cú sốc thị trường, sự điều chỉnh từ ngắn hạn tác động rất chậm đến cân bằng dài hạn. 1. Giới thiệu có rất nhiều các nghiên cứu về tác động của Trong cơ cấu của thị trường tài chính, các nhân tố kinh tế vĩ mô trên thị trường TTCK có vai trò quan trọng trong việc cung chứng khoán. (Perera & Silva, 2018) đã hệ cấp thêm một kênh huy động vốn trung dài thống hóa xem xét lại các lý thuyết qua 58 hạn cho nền kinh tế (Mishkin, 2004). Người nghiên cứu trong thời gian qua được đăng ta thường ví von so sánh chỉ số giá chứng trên các tạp chí uy tín. Tác giả cho rằng khoán như tấm gương soi để phản chiếu một thông thường các nghiên cứu trong quá khứ cách rõ nét sức khỏe thị trường, mà đối thường chỉ sử dụng các dữ liệu trong nước tượng tiêu biểu là các doanh nghiệp. Chỉ số của mỗi quốc gia, ít sử dụng các dữ liệu giá chứng khoán là chỉ tiêu khá nhạy cảm kinh tế vĩ mô toàn cầu, hơn nữa các thủ tục trong môi trường kinh tế vĩ mô nhiều biến kiểm định phân tích còn đơn giản, do đó động. Trong số các chỉ số như VN index, không phản ánh rõ nét sự tác động của các HNX index, Vn index - 30, Upcom index, nhân tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán. Baoviet index, v.v VN index luôn được Một số tài liệu khác được tìm thấy khi coi là chỉ số giá chứng khoán quan trọng và sử dụng mô hình hồi quy OLS để phân tích tiêu biểu nhất khi đánh giá tổng quan về các nhân tố. Cụ thể, (Hanif & Bhatti, 2019) biến động của TTCKVN. Việc nghiên cứu đã trình bày mối tương quan, nghiệm đơn các nhân tố ảnh hưởng tới sự biến động của vị, hồi quy OLS và kiểm định Granger của chỉ số chứng khoán luôn được các nhà đầu các biến. Tác giả đã thu thập 8 nhân tố vĩ tư và xã hội quan tâm đặc biệt. mô tại Pakistan giai đoạn 7/2011 - 10/2016. 2. Tổng quan tài liệu Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng không có Trong nhiều năm qua, trên thế giới đã mối quan hệ đồng liên kết trong ngắn hạn giữa hai loại chỉ số chứng khoán. Các ngành (*) Giảng viên khoa Kinh tế, Trường ĐH Kiến trúc Đà Nẵng 48
2. KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG 12/2019 sản xuất công nghiệp và cung tiền có tác Brainard-Tobin q, đây là cách khá đơn giản động mạnh mẽ tới giá chứng khoán trong vì giá hàng hóa được giả định là không đổi khi giá vàng và tỷ giá hối đoái lại tác động (Peter Flaschel, Matthieu Charpe, Giorgos không đáng kể đến chỉ số chứng khoán Galanis, 2017). trong nước. Kiểm định đồng liên kết qua mô Khi phân tích về độ rủi ro của TTCK hình ARDL, và kỹ thuật VECM cũng được biểu hiện qua beta thị trường, mô hình sử dụng (Akbar, Rauf, & Chaudhry, 2019). khung MIDAS được sử dụng làm nền tảng Dữ liệu thu thập tại TTCK Pakistan 1/1992 - ước tính trung bình có trọng số của các tần 12/2012 với 7 biến độc lập. Tương ứng với số cao tấp. Danh mục đầu tư nổi tiếng được các độ trễ khác nhau sẽ có mức độ tác động sử dụng để cho thấy sự tương quan với các âm hoặc dương đáng kể khác nhau đến hiệu yếu tố kinh tế vĩ mô. Kết luận cho rằng khác suất của TTCK ở tháng hiện tại hoặc một, biệt giữa hai hiệu ứng beta có thể có ý nghĩa hoặc hai tháng sau đó. Mô hình VECM cũng liên quan để định giá yếu tố (González et al., được sử dụng trong điều chỉnh sai số về tác 2019). Thực tế là lợi nhuận của cổ phiếu tại động của các nhân tố vĩ mô đến TTCK Ấn thị trường Ả Rập nói chung không tuân theo Độ. Với nghiên cứu này (Kaur & Singh, phân phối bình thường, vì thế mô hình 2019) đã sử dụng các nhân tố bao gồm xuất ARDL được thực hiện tại Jordanian bởi khẩu, nhập khẩu, giá vàng và Mcxcomdex (Mohamed & Ahmed, 2014). Ở mô hình tác động đến chỉ số chứng khoán Nifty này, tác giả đã sử dụng dữ liệu hằng năm từ index. Kết quả cho thấy các biến này không 218 công ty niêm yết giai đoạn 1976 - 2016 có mối quan hệ lâu dài. Tác giả tiếp tục sử với việc sử dụng 6 nhân tố vĩ mô chỉ ra dụng mô hình VAR và phát hiện mối quan rằng, cung tiền có tác động thống kê dương hệ ngắn hạn đã được phát triển. đến lợi nhuận chứng khoán. Trong khi đó Tại TTCK lớn ở Mỹ và Châu Âu gồm giá nhập khẩu tác động âm, ngoài ra việc DAX30 (Germany), IBEX35 (Spain), tìm kiếm thị trường mới ngoài thị trường CAC40 (France), MIB30 (Italy), FTSE100 truyền thống như vùng Vịnh, hay thị trường (United Kingdom) và S&P500 (United Iraq là yêu cầu cần thiết đối với thị trường States), tác giả sử dụng một số nhân tố kinh Jordian. Điều này đòi hỏi nhiều chính sách tế vĩ mô quan trọng (Francisco, Ana, & để hỗ trợ nền công nghiệp địa phương với Alberto, 2019). Kết quả cho thấy thất nghiệp tiêu chuẩn sản phẩm toàn cầu. Một cách có tác động âm đáng kể, ngược lại tổng sản nhìn khác khi nghiên cứu đến tác động của phẩm trong nước, chỉ số sản xuất công các nhân tố lên TTCK đó là tác động của nghiệp có tác động dương đến TTCK quốc các cú sốc của thị trường (Yang, Kim, Kim, tế. Trong bài báo khác, nhóm tác giả đã sử & Ryu, 2018). Với việc vận dụng mô hình dụng mô hình kinh tế vĩ mô với các biến nội SVAR ba biến về lạm pháp, sự tăng trưởng sinh và các kỳ vọng không đồng nhất của đầu ra và lợi nhuận chứng khoán. Tác giả đã phương pháp Weidlich-Haag-Lux đã được thu thập và phân tích số liệu từ tháng 1/2003 cải tiến bởi Franke (2012). Nhóm tác giả tập - 9/2015 tại TTCK Hàn Quốc. Phát hiện mới trung vào tác động của giá cổ phiếu đến hoạt của tác giả chứng minh rằng các cú sốc kinh động kinh tế vĩ mô thông qua mô hình tế về biến động lợi nhuận của cầu lớn hơn 49
3. 12/2019 KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG nhiều so với các cú sốc về biến động của giá vàng trong nước (SJC), giá dầu thế giới, cung. Ngoài ra, tác giả còn kiểm tra mô hình chỉ số giá tiêu dùng, và cung tiền đến TTCK 5 biến khi thêm biến tỷ giá hối đoái và lãi VN. suất để tăng mức ý nghĩa, cũng như việc 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu khẳng định cùng kết quả với những nghiên Nghiên cứu tập trung phân tích 6 nhân cứu trước đó. tố tác động đến Vnindex, với dữ liệu được Tại Việt Nam, nghiên cứu bởi thu thập trong giai đoạn 10 năm theo từng (Hussainey & Khanh Ngoc, 2009) đã cung tháng từ tháng 01/2009 - 12/2018. Nghiên cấp bằng chứng của các nhân tố như ngành cứu sử dụng mô hình do (Hanif & Bhatti, sản xuất nội địa, thị trường tiền tệ, và giá 2019) đề xuất, chọn việc sử dụng phương chứng khoán tại Việt Nam có mối quan hệ pháp phân tích ước lượng mô hình hồi quy mật thiết. Tác giả nhấn mạnh nền tảng các đa biến theo phương pháp bình phương nhỏ nhân tố kinh tế vĩ mô của Mỹ tác động đáng nhất (OLS) để xác định sự biến động các kể đến TTCK Việt Nam. Một nghiên cứu nhân tố vĩ mô trong dài hạn, đồng thời sử khác, (Vinh, 2014) đánh giá chỉ số chứng dụng phương pháp VAR để xác định độ trễ khoán Mỹ S&P500, tỷ giá hối đoái, giá vàng tối ưu, từ đó sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai trong nước và giá dầu thô với cuộc khủng số ECM và quan hệ nhân quả Granger để hoảng tài chính toàn cầu. Nghiên cứu đã chỉ xác định sự tác động trong ngắn hạn. Mô ra rằng, giai đoạn trước và sau khủng hoảng, hình có dạng: chỉ số chứng khoán Mỹ và Việt Nam có Hay Y = β1 + β2X2 +β3X3 + quan hệ đồng liên hết. Tuy nhiên, với tỷ giá β4X4+β5X5+ β6X6+ β7X7 + Ui hối đoái, giá vàng, và giá dầu thô tác động Trong đó: chỉ sau giai đoạn khủng hoảng. Y: (biến phụ thuộc) là chỉ số giá chứng Tiếp thu những kết quả trong quá khứ khoán VNindex và vận dụng trên TTCKVN bằng cách tìm ra X: (biến độc lập) là các biến giá vàng khoảng trống mà các nghiên cứu trước đó để SJC, giá dầu thế giới, Cung tiền M2, Lãi lại. Tác giả sẽ bổ sung sự tác động của các suất, tỷ giá hối đoái và Chỉ số giá tiêu dùng nhân tố vĩ mô trên TTCKVN một cách toàn (đại diện cho lạm phát). diện trong suốt 10 năm qua từ sau cuộc Ui : Là phần dư, được giả định là ngẫu khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến nay. Đồng nhiên thời, bài báo xem xét thêm mối quan hệ giữa Bảng 1. Dự kiến dấu của các hệ số hồi qui trong mô hình Biến độc lập Hệ số Dấu Các nghiên cứu trước đó Giá vàng SJC β2 + (Kaur & Singh, 2019) (Triệu - (Hanif & Bhatti, 2019), (Do, Mcaleer, & Sriboonchitta, 2009), đồng/lượng) (Smith, 2001), (Gokmenoglu, 2015) Giá dầu thế giới β3 + (Chittedi, 2012), (Kumar & Narayan, 2010), (Tursoy & Faisal, 2017) (USD/thùng) - (Gokmenoglu, 2015) Cung tiền M2 β4 + (Akbar et al., 2019), (Mohamed & Ahmed, 2014), (Tỷ đồng) - (Hanif & Bhatti, 2019) 50
4. KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG 12/2019 Lãi suất (%) β5 + (Akbar et al., 2019), (Hussainey & Khanh Ngoc, 2009) - (Hanif & Bhatti, 2019) Tỷ giá hối đoái β6 + (Hanif & Bhatti, 2019) (USD/VND) - (Akbar et al., 2019), (Wei, Qin, Li, Zhu, & Wei, 2019), (Sadeghi, 2018) Chỉ số giá tiêu β7 +/- (Kaur & Singh, 2019), (Yang et al., 2018) dùng (%) + (Hanif & Bhatti, 2019), (Francisco et al., 2019), - (Akbar et al., 2019), (Mohamed & Ahmed, 2014) 4. Kết quả 4.1. Thống kê mô tả Bảng 2. Bảng thống kê mô tả các biến của mô hình VNI SJC OIL M2 IR EX CPI Mean 584.3180 35389.58 73.33517 4718281. 7.900000 21140.47 1.504417 Median 548.9550 36175.00 73.97000 4484895. 6.500000 21116.25 1.355000 Maximum 1174.460 47420.00 113.7300 9121583. 15.00000 23345.50 4.320000 Minimum 245.7400 18050.00 33.75000 1561466. 5.000000 17480.50 0.470000 Std. Dev. 188.5892 6425.453 21.88156 2288264. 2.589044 1509.193 0.645694 Skewness 1.186920 -0.647287 -0.044907 0.386334 1.615574 -0.778428 1.491046 Kurtosis 4.026147 3.637677 1.642194 1.924255 4.515269 2.960277 5.832931 Jarque-Bera 33.44049 10.41276 9.258515 8.771220 63.68181 12.12690 84.59185 Probability 0.000000 0.005481 0.009762 0.012455 0.000000 0.002326 0.000000 Sum 70118.16 4246750. 8800.220 5.66E+08 948.0000 2536856. 180.5300 Sum Sq.Dev. 4232340. 4.91E+09 56977.50 6.23E+14 797.6750 2.71E+08 49.61356 Observations 120 120 120 120 120 120 120 (Nguồn: Tính toán của tác giả) VNindex có giá trị trung bình xa với giá trị lãi suất cao nhất và thấp nhất. là 584.3180 điểm. Ở thời điểm chỉ số giá Điều này cho thấy trong giai đoạn vừa qua cao nhất lên đến 1174.460 điểm, gấp nhiều sự điều chỉnh lãi suất là khá nhiều, nhất là lần so với ở thời điểm thấp nhất là 245.7400 sau giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu điểm. Tương tự đối với giá vàng cũng có năm 2007, 2008 thị trường tín dụng trở nên mức chênh lệch khá lớn trong giai đoạn 10 phát triển quá nóng. Thống kê Skewness của năm qua. Chỉ số giá tiêu dùng trong thời VNindex có giá trị dương 1.186920 cho gian qua có tốc độ tăng trưởng chênh lệch thấy VNIndex có phân phối lệch dương, đây khá lớn với sự tăng giảm thể hiện rõ rệt ở là điều thường xảy ra với các TTCK mới mức 0.47 đến 4.32%. Giá dầu thế giới có nổi. Trên thế giới, hầu hết phân phối của tỷ mức chênh lệch lớn, có khi đạt giá trị trung suất sinh lời các tài sản tài chính cũng bình tháng cao nhất lên đến 113.7300 không có phân phối chuẩn. $/thùng, và có lúc giảm sâu chỉ 4.2.Kiểm định nghiệm đơn vị và bậc khoản 33.75000 $/thùng. Lãi suất tái cấp tích hợp vốn ở mức trung bình 7.9% giá trị này khá 51
5. 12/2019 KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG Bảng 3. Bảng tổng hợp kết quả kiểm định nghiệm đơn vị từng biến Biến P-value Kết luận Giá trị kiểm định 0.0000 Chuỗi dừng sai phân bậc 1 VNI -9.535877 0.0000 Chuỗi dừng sai phân bậc 1 SJC -10.32527 0.0000 Chuỗi dừng sai phân bậc 1 OIL -9.065833 Chuỗi dừng sai phân bậc 1 M2 -11.33129 0.0000 Chuỗi dừng sai phân bậc 1 EX -9.553002 0.0000 Chuỗi dừng sai phân bậc 1 IR -4.319876 0.0000 Chuỗi dừng CPI -4.476981 0.0001 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Biến chỉ số giá tiêu dùng CPI có 5% và 10%. Nghĩa là số liệu từ các biến nghiệm đơn vị và dừng. Các biến còn lại VNI, Giá vàng, giá dầu, cung tiền, tỷ giá hối chuỗi dữ liệu ban đầu (ở mức level) là đoái, và lãi suất là những chuỗi không dừng, không dừng (hay có nghiệm đơn vị), khi sai bậc tích hợp của các biến là 1 hay I(1). phân bậc 1 đều có giá trị tuyệt đối tính toán 4.3.Kiểm định đồng tích hợp theo lớn hơn so với giá trị tra bảng ở mức ý nghĩa phương pháp VAR Bảng 4. Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp VAR Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob. None * 0.397851 165.8732 125.6154 0.0000 At most 1 * 0.240944 107.5395 95.75366 0.0060 At most 2 * 0.212189 75.83636 69.81889 0.0153 At most 3 * 0.155144 48.40914 47.85613 0.0443 At most 4 0.127243 29.02144 29.79707 0.0612 At most 5 0.097849 13.37015 15.49471 0.1019 At most 6 0.013201 1.528198 3.841466 0.2164 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Kết quả kiểm định mà Johansen và tiêu dùng, tỷ giá hối đoái, và lãi suất có mối Juselius (1990) đưa ra là kiểm định vết ma quan hệ đồng liên kết với chỉ số giá chứng trận (trace) và kiểm định giá trị riêng cực khoán VNIndex. Điều này chứng tỏ rằng ta đại của ma trận (Maxeigenvalue) đều khẳng có thể thực hiện hồi quy OLS mà không cần định tồn tại ít nhất một véctơ đồng tích hợp lo lắng về vấn đề hồi quy giả tạo. ở mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng minh 4.4.Lựa chọn độ trễ tối ưu rằng có một mối quan hệ dài hạn mạnh Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô (đồng tích hợp) giữa các biến nghiên cứu. hình sẽ được thực hiện bằng cách ứng dụng Cụ thể, Trace Statistic > Critical Value, mô hình VAR cho các chuỗi dữ liệu ban đầu (165.8732 > 125.6154) => bác bỏ giả thiết của các biến với độ trễ tối đa là 5. Độ trễ tối H0 => nghĩa là mô hình có đồng liên kết, các ưu được xác định dựa vào kết quả phù hợp biến giá vàng, giá dầu, cung tiền, chỉ số giá với nhiều tiêu chuẩn nhất. Tiêu chuẩn thông 52
6. KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG 12/2019 tin Schwarz và tiêu chuẩn thông tin Hannan- hiện tại sẽ chịu tác động của giá trị của các Quinn cùng đề nghị lựa chọn độ trễ tối đa biến trễ tháng là một tháng trước đó. của mô hình là 1, tức là giá trị của các biến Bảng 5. Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình hồi quy Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -5240.006 NA 1.01e+31 91.25227 91.41935 91.32009 1 -4190.254 1953.451 2.79e+23* 73.84789* 75.18456* 74.39044* 2 -4155.670 60.14553 3.61e+23 74.09861 76.60485 75.11588 3 -4109.496 74.68137* 3.88e+23 74.14776 77.82358 75.63976 4 -4076.280 49.67944 5.34e+23 74.42227 79.26767 76.38899 5 -4028.420 65.75521 5.87e+23 74.44210 80.45708 76.88355 (Nguồn: Tính toán của tác giả) 4.5. Mô hình hồi quy đồng tích hợp thấy các biến giá vàng SJC, giá dầu, cung Việc sử dụng mô hình hồi quy nhằm tiền M2, tỷ giá hối đoái, lãi suất có ý nghĩa mục đích xem xét mối quan hệ trong dài hạn thống kê ở mức 1%. Riêng biến chỉ số giá của các biến độc lập tác động lên chỉ số giá tiêu dùng không có ý nghĩa thống kê, ta sẽ chứng khoán VNI. Nghiên cứu sử dụng giá tiến hành kiểm định sâu hơn để có thể loại trị p-value để kiểm định các biến có thực sự bỏ biến chỉ số giá tiêu dùng. ảnh hưởng tới VNI hay không. Kết quả cho Bảng 6 . Mô hình hồi quy đồng tích hợp với biến phụ thuộc VNI Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. SJC -0.009110 0.002241 -4.064846 0.0001 OIL 2.921976 0.456509 6.400697 0.0000 M2 0.000136 1.00E-05 13.55233 0.0000 IR 12.64573 4.381376 2.886245 0.0047 EX -0.059226 0.015919 -3.720401 0.0003 CPI 11.82328 11.30416 1.045923 0.2978 C 1186.240 251.8030 4.710986 0.0000 R-squared 0.878080 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Nhìn vào bảng tổng hợp ta nhận thấy VNindex của các giai đoạn trước. Với một R2 = 0.878080 cho biết rằng 6 biến kinh tế TTCK mới nổi ở Việt Nam, chỉ số chứng vĩ mô ảnh hưởng tới chỉ số giá chứng khoán khoán chịu sự tác động lớn bởi yếu tố tâm lý từ dữ liệu gốc đã giải thích được 87.80% sự và thông tin bất cân xứng, đầu tư chứng thay đổi của chỉ số giá chứng khoán khoán dưới hình thức đầu cơ là chủ yếu. VNindex. Điều này cho thấy rằng ngoài Chính điều này làm cho chỉ số giá chứng chịu sự ảnh hưởng của các nhân tố trên thì khoán diễn ra khá phức tạp trong thời gian VNindex còn chịu sự tác động của các yếu qua. Tuy nhiên, với kết quả đã xử lý, đối với tố khác như tổng sản lượng sản xuất công biến Chỉ số giá tiêu dùng có hệ số co dãn nghiệp, cán cân thương mại, hay hiện tượng 11.82328, P-value = 0.2978 > 0,05, nên biến bầy đàn, v.v và chỉ số giá chứng khoán 53
7. 12/2019 KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG chỉ số giá tiêu dùng là biến có khả năng H0 nghĩa là mô hình thừa biến chỉ số giá tiêu không ảnh hưởng. dùng CPI. Kết quả xử lý mô hình sau khi 4.6. Kiểm định thừa biến loại bỏ biến chỉ số giá tiêu dùng có R2 = Kết quả xử lý cho ta giá trị Prob = 0.876899 cho biết mô hình có mức ý nghĩa 0.2978 > α = 0,05 nên ta chấp nhận giả thiết trong việc giải thích với tỷ lệ 87,68%. Bảng 7. Kiểm định tính thừa biến của mô hình Value df Probability t-statistic 1.045923 113 0.2978 F-statistic 1.093955 (1, 113) 0.2978 Likelihood ratio 1.156135 1 0.2823 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. SJC -0.009592 0.002194 -4.371670 0.0000 OIL 3.046506 0.440891 6.909891 0.0000 M2 0.000135 1.00E-05 13.50685 0.0000 IR 13.77412 4.248223 3.242325 0.0016 EX -0.057614 0.015851 -3.634743 0.0004 C 1172.362 251.5567 4.660428 0.0000 R-squared 0.876899 Mean dependent var 584.3180 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Việc hồi quy sau khi loại bỏ biến chỉ số Do sai phân bậc 1 của các biến là chuỗi giá tiêu dùng được thực hiện cho biết mô dừng và có độ trễ là một tháng tác động nên hình mới giải thích được sự tác động của nghiên cứu có thể sử dụng kỹ thuật OLS, các biến độc lập đến VNI với mức ý nghĩa thêm phần dư có độ trễ t-1 được đưa vào 87.68%. trong mô hình nhằm bảo đảm quan hệ quan 4.7. Mô hình hiệu chỉnh sai số hệ dài hạn được thỏa mãn. Bảng 8. Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. ∆VNI(-1) 0.534300 0.383087 1.394721 0.1660 ∆SJC -0.000433 0.002606 -0.166203 0.8683 ∆OIL 1.846994 0.560114 3.297534 0.0013 ∆M2 7.65E-06 4.87E-05 0.156962 0.8756 ∆IR -11.67669 7.013053 -1.664994 0.0988 ∆EX -0.014206 0.017907 -0.793328 0.4293 ∆CPI -4.176456 6.646297 -0.628388 0.5311 ECM(-1) -0.441489 0.394457 -1.119233 0.2655 C 2.429976 5.010791 0.484949 0.6287 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.313725 Prob. F(2,106) 0.7314 Obs*R-squared 0.688487 Prob. Chi-Square(2) 0.7088 Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 0.436761 Prob. F(8,108) 0.8966 Obs*R-squared 3.666635 Prob. Chi-Square(8) 0.8859 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Trong ngắn hạn, chỉ số giá chứng không đổi, biến thiên của giá dầu tăng 1% khoán VNI chịu tác động của yếu tố giá dầu thì chỉ số giá chứng khoán sẽ tăng 1.84%. và yếu tố lãi suất. Khi các yếu tố khác Ngoài ra, khi các yếu tố khác không đổi 54
8. KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG 12/2019 biến thiên lãi suất tăng 1% thì chỉ số giá về hiện tượng tự tương quan và phương sai chứng khoán sẽ giảm 11.67%. Hơn nữa, hệ sai số thay đổi cũng đã cho thấy các điều số của phần sai số hiệu chỉnh (ECMt-1) là - kiện cơ bản của kinh tế lượng về độ tin cậy 0.441489 nhưng không có ý nghĩa thống kê của kết quả hồi quy được đảm bảo. cho thấy tốc độ điều chỉnh từ ngắn hạn về 4.8. Kiểm định quan hệ nhân quả cân bằng dài hạn là rất chậm sau khi có các Granger cú sốc tác động. Các kiểm định chuẩn đoán Bảng 9. Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. SJC does not Granger Cause VNI 118 0.55984 0.5729 VNI does not Granger Cause SJC 0.56173 0.5718 OIL does not Granger Cause VNI 118 2.39439 0.0958 VNI does not Granger Cause OIL 1.80393 0.1694 M2 does not Granger Cause VNI 118 3.03299 0.0521 VNI does not Granger Cause M2 0.75385 0.4729 IR does not Granger Cause VNI 118 3.22846 0.0433 VNI does not Granger Cause IR 0.05288 0.9485 EX does not Granger Cause VNI 118 0.04648 0.9546 VNI does not Granger Cause EX 1.56757 0.2131 CPI does not Granger Cause VNI 118 0.17705 0.8380 VNI does not Granger Cause CPI 0.99393 0.3733 (Nguồn : Tính toán của tác giả) Bảng 9 mô tả mối quan hệ nhân quả với chỉ số giá chứng khoán, phù hợp với giữa chỉ số giá chứng khoán Việt Nam với TTCK tại Jordanian and Turkey (Tursoy & các yếu tố kinh tế vĩ mô với độ trễ là một Faisal, 2017), (Mohamed & Ahmed, 2014). tháng. Kết quả này cho thấy: chỉ số giá Trong ngắn hạn, VNI có mối quan hệ cùng chứng khoán Việt Nam có mối quan hệ nhân chiều với độ biến thiên của giá dầu, và mối quả một chiều với giá dầu, cung tiền M2 ở quan hệ ngược chiều với độ biến thiên của mức ý nghĩa 10% và với lãi suất ở mức ý lãi suất. Kiểm định nhân quả Granger cũng nghĩa 5%. Điều này chứng tỏ sự biến thiên cho thấy giá dầu, cung tiền và lãi suất là của giá dầu, cung tiền và lãi suất ảnh hưởng nguyên nhân gây ra sự biến động của chỉ số đến sự biến động của chỉ số giá chứng giá chứng khoán VNI. Tuy nhiên, việc kiểm khoán VNI. Như vậy, kết quả nghiên cứu ở định mô hình hiệu chỉnh sai số chỉ ra rằng đây cũng gần như trùng khớp với kiểm định việc tốc độ điều chỉnh từ ngắn hạn về cân của mô hình sau khi hiệu chỉnh sai số theo bằng dài hạn là rất chậm sau các cú sốc tác mô hình ECM. động. Phát hiện của nghiên cứu được tóm 5. Kết luận lược bởi một số ý chính sau : Kết quả phân tích đã chỉ ra rằng, trong 1) Thêm vào biến giá dầu thế giới vào dài hạn, VNI chịu tác động ngược chiều của: mô hình các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng tới giá vàng SJC và tỷ giá hối đoái. Điều này chỉ số giá chứng khoán. Bổ sung nghiên cứu trùng với kết quả nghiên cứu của (Hanif & của (Hussainey & Khanh Ngoc, 2009), Bhatti, 2019), (Akbar et al., 2019). Giá dầu, (Vinh, 2014). cung tiền và lãi suất có tác động cùng chiều 55
9. 12/2019 KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG 2) Xem xét giá vàng SJC tại Việt Nam Stock Market : Evidence from S & như một biến độc lập, đây là một biến khá P500. Procedia Economics and quan trọng tác động đến tâm lý các nhà đầu Finance, 25(May), 478–488. tư khi đầu tư vào TTCK Việt Nam. Tuy nhiên cho đến nay chưa có các nghiên cứu 5671(15)00760-1 sâu về giá vàng tác động đến chỉ số giá [6]. González, M., (gonsan@ceu.es), chứng khoán VNI. University, C. S. P., Nave, J., 3) Để mở rộng phạm vi nghiên cứu (juan.nave@uclm.es), Mancha, U. C. tương lai, ta có thể sử dụng các nhân tố tác La, Herrera, U. C. C. (2019). động khác ví dụ giá vàng thế giới, chỉ số giá Macroeconomic Determinants of Stock chứng khoán nổi tiếng trên thế giới như Market Development. Journal of Dow Jones, Nikkei 225, ShangHai Applied Economics, 2(1), 29–59. Composite Index , Ngoài ra còn có các nhân tố vĩ mô xuất phát từ chính bản thân 12040532 công ty như lợi nhuận trên mỗi cổ phần, tác [7]. Hanif, M., & Bhatti, A. A. (2019). động mùa vụ, hoặc hiện tượng bầy đàn trên Causality among Stock Market and TTCK Việt Nam. Macroeconomic Factors: A TÀI LIỆU THAM KHẢO Comparison of Conventional and [1]. Akbar, M. I., Rauf, A., & Chaudhry, A. Islamic Stocks. Journal of Islamic F. (2019). An Empirical relationship Business and Management (JIBM), between Macroeconomic Indicators 8(2), 1–23. and Pakistan An Empirical relationship between Macroeconomic Indicators 2-006 and Pakistan Stock Market : 1992- [8]. Hussainey, K., & Khanh Ngoc, L. 2012. (July 2018). (2009). The impact of macroeconomic [2]. Chittedi, K. R. (2012). Do Oil Prices indicators on Vietnamese stock prices. Matters for Indian Stock Markets ? An Journal of Risk Finance, 10(4), 321– Empirical Analysis. 2(1), 2–10. 332. [3]. Do, G. Q., Mcaleer, M., & Sriboonchitta, S. (2009). Volume 29 , 0632 Issue 2 Effects of international gold [9]. Kaur, H., & Singh, J. (2019). Impact of market on stock exchange volatility : Selected Macroeconomic Variables on evidence from asean emerging stock Indian Stock Market Index. IBMRD’s markets. 29(2), 599–610. Journal of Management & Research, [4]. Francisco, J., Ana, E., & Alberto, C. 8(1), 1. (2019). MACROECONOMIC VARIABLES AND STOCK MARKETS: i1/142527 AN INTERNATIONAL STUDY. 13. [10]. Kumar, P., & Narayan, S. (2010). [5]. Gokmenoglu, K. K. (2015). The Modelling the impact of oil prices on Interactions among Gold , Oil , and Vietnam ’ s stock prices. Applied 56
10. KỶ YẾU HOẠT ĐỘNG KHOA HỌC & GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐH KIẾN TRÚC ĐÀ NẴNG 12/2019 Energy, 87(1), 356–361. OLD AND S TOCK P RICE I NDICES FOR. (November). .05.037 [17]. Tursoy, T., & Faisal, F. (2017). The [11]. Mishkin, F. S. (2004). The Economics impact of gold and crude oil prices on of Money, Banking, and Financial stock market in Turkey : Empirical Markets. evidences from ARDL bounds test and [12]. Mohamed, I. A., & Ahmed, S. (2014). combined cointegration. Resources The Effects of Macroeconomic Policy, (February), 0–1. Variables on Stock Returns in the Jordanian Stock Market. Global .10.014 Journal of Management and Business, [18]. Vinh, V. X. (2014). An Empirical 3(8), 087–093. Investigation of Factors Affecting Stock Prices in Vietnam. 16(1), 74–89. [13]. Perera, K. L. ., & Silva, S. (2018). [19]. Wei, Y., Qin, S., Li, X., Zhu, S., & Macroeconomic Influence on the Stock Wei, G. (2019). PT. Finance Research Market : A Review Influence on the Letters. Stock Market : A Review heories on Macroeconomic Influence on Stock 8 Market. (Icbm), 414–439. [20]. Yang, E., Kim, S. H., Kim, M. H., & [14]. Peter Flaschel, Matthieu Charpe, Ryu, D. (2018). Macroeconomic shocks Giorgos Galanis, C. R. P. and R. V. and stock market returns: the case of (2017). www.econstor.eu. Korea. Applied Economics, 50(7), 757– [15]. Sadeghi, J. (2018). Dependence 773. between the stock market Middle East. (August). 1340574 [16]. Smith, G. (2001). T HE P RICE OF G 57