Đề tài Mối liên hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán: Kết quả thực nghiệm ở thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------- CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN “NHÀ KINH TẾ TRẺ – NĂM 2011” TÊN CÔNG TRÌNH: MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN - KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM THUỘC NHÓM NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ----------------- CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA ỌC SINH VIÊN “NHÀ KIN TẾ TRẺ – NĂM 2011” TÊN CÔNG TRÌNH: MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨN KHOÁN - KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆ NAM THUỘC NHÓM NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN - KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM TÓM TẮT ĐỀ TÀI o Lý do chọn đề tài Trong nghiên cứu 4/2010 của Lukas Mankhoff, tác giả cho thấy rằng 100% nhà đầu tư và chuyên gia quản lý quỹ cho biết phân tích cơ bản chiếm tỷ trọng hơn 60% trong các quyết định của họ, bên cạnh phân tích kỹ thuật (khoảng 30%) và phân tích dòng tiền (dưới 10%), khi xem xét dài hạn thì tỷ trọng này thậm chí còn lớn hơn nhiều. Có được chỗ đứng như vậy là do phân tích cơ bản mang trong nó ý nghĩa kinh tế cao và đã được kiểm định trong thực tế. Trên thế giới và Việt Nam, phân tích cơ bản vĩ mô đóng vai trò quyết định; do đó, nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến vĩ mô đến thị trường chứng khoán để đưa ra các giải pháp ứng phó là một vấn đề thiết thực và hữu ích. o Mục tiêu nghiên cứu Trong một công ty chứng khoán, phòng ban phân tích là phòng chức năng xương sống của hoạt động doanh nghiệp. Hoạt động phân tích tốt sẽ giúp công ty tăng thêm uy tín, chiếm được niềm tin của các nhà đầu tư qua đó giúp cải thiện doanh thu cũng như lợi nhuận, ngoài ra, nó còn giúp công ty chủ động hơn trước các tình huống và phòng ngừa rủi ro tốt hơn. Bài nghiên cứu đưa ra số liệu kiểm nghiệm trong thực tế về % tác động của mỗi biến số lên thị trường chứng khoán để giúp hoàn thiện hơn nữa công việc phân tích. o Phương pháp nghiên cứu  Thu thập, lọc số liệu với Excel và Eviews.  Phương pháp phân tích, thống kê, so sánh, chọn mẫu.  Mô hình OLS, GARCH, EGARCH. o Nội dung nghiên cứu Trong kinh tế học cũng thế, các mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế từ lâu là một tâm điểm thu hút nhiều nghiên cứu nhằm tìm hiểu, lý giải nó, ở đây ta đang nói đến mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô như sản lượng công nghiệp, cung tiền, lạm phát, giá vàng, tỷ giá, .. lên giá chứng khoán cũng như mối quan hệ giữa các chỉ số chứng khoán với nhau. Ở thị trường VIệt Nam, việc thay đổi trong các chính sách cũng như các biến số vĩ mô thường xảy ra khá đột ngột nên thường có tác động khá mạnh (tích cực và tiêu cực) lên tâm lý của của các nhà đầu tư. Bằng việc kiểm định trong thực tế qua các mô hình kinh tế lượng giúp cho ta có cái nhìn tổng quát hơn về rủi ro và biến động của VN-Index để lập ra các dự báo cũng như phòng ngừa cho những hoạt động đầu tư. Bài nghiên cứu dựa trên các kiểm định thực tế với các số liệu có độ tin cậy cao, qua việc sử dụng các mô hình OLS, GARCH, …. đã đưa ra cái nhìn khách quan và tông quát về tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt Nam. o Đóng góp của đề tài Thông qua kiểm định trong thực tế, đưa ra được con số tương đối chính xác về sự tác động qua lại giữa các biến kinh tế và hành vi lên thị trườg chứng khoán, giúp đưa ra cái nhìn chung đầu tiên khi có những thay đổi trong chính sách vĩ mô như tỷ giá, lãi suất, lạm phát.v.v…, các vấn đề xảy ra khá thường xuyên ở Việt Nam. o Hướng phát triển của đề tài Các kết quả từ bài nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt Nam hầu như không chịu ảnh hưởng bởi các biến số vĩ mô – những thông tin cơ bản của nền kinh tế. Điều này đến từ nhiều phía mà chủ yếu là do thị trường Việt Nam là không hiệu quả dẫn đến việc hấp thụ thông tin không tốt cũng như những hạn chế về mặt bản chất trong các chính sách của Việt Nam. Để mở rộng hơn bài nghiên cứu này nên cần tìm hiểu thêm các mô hình khác giúp giải thích tỷ suất sinh lợi thị trường tốt hơn như mô hình Fama-French, mô hình ba nhân tố mới của Lu Zhang hay các nghiên cứu về tâm lý bầy đàn và đo lường mức độ bầy đàn của VN-Index. MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN - KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 1. TỔNG QUAN ............................................................................................ 1 1.1 Các sự kiện điển hình về mối tương quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán ................................................................................ 1 1.2 Lịch sử nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và TTCK ....... 4 2. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI .................... 6 2.1 Tác động của các biến kinh tế thực lên TTCK ............................................ 6 2.1.1 Ảnh hưởng của thông tin về sản lượng công nghiệp lên TTCK ......... 6 2.1.2 Thay đổi trong cán cân thương mại và tác động lên TTCK ............... 7 2.2 Ảnh hưởng của những nhân tố tiền tệ lên TTCK ........................................ 8 2.2.1 Cung tiền ......................................................................................... 8 2.2.2 Lạm phát ........................................................................................... 10 2.2.3 Lãi suất ............................................................................................. 11 2.3 Mối quan hệ giữa các nhân tố thị trường khác TTCK ................................. 13 2.3.1 Tỷ giá................................................................................................ 13 2.3.2 Giá dầu ............................................................................................. 16 2.3.3 Giá vàng ........................................................................................... 17 2.3.4 Mối tương tác qua lại giữa các TTCK với nhau ................................. 19 3. PHÂN TÍCH CÁC BIẾN VĨ MÔ Ở VIỆT NAM BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY OLS........................................................................................................ 21 3.1 Chuỗi số liệu………………………………………………………………...21 3.2 Cách thức chọn biến ................................................................................... 22 3.3 Các tiền phân tích – kiểm định ................................................................... 23 3.3.1 Phân tích phân phối của VN-Index .................................................. 23 3.3.2 Kiểm định tính dừng ( kiểm định nghiệm đơn vị – ADF ) ............... 24 3.3.3 Kiểm định đồng liên kết (cointegrated test ) .................................... 26 3.3.4 Bảng kỳ vọng về dấu....................................................................... 27 3.4 Phân tích mối quan hệ bằng mô hình đơn biến ........................................... 28 3.4.1 Sản lượng công nghiệp và ảnh hưởng lên TTCK VN ...................... 28 3.4.2 Cán cân XNK và ảnh hưởng đến TTCK VN ................................... 29 3.4.3 Tác động của lạm phát lên VN-Index .............................................. 31 3.4.4 Mối quan hệ giữa cung tiền và TTCK VN ....................................... 34 3.4.5 Lãi suất trái phiếu chính phủ và tác động của nó lên TTCK VN ...... 35 3.4.6 Ảnh hưởng của giá dầu thế giới đến TTCK VN .............................. 37 3.4.7 Vàng và mối quan hệ đến TTCK VN .............................................. 39 3.4.8 VN-Index và thay đổi trong tỷ giá ................................................... 41 3.4.9 Chỉ số DowJones và chỉ số VN-Index ............................................. 43 4. Phân tích tỷ suất sinh lợi VN-Index bằng mô hình đa biến .................... 45 4.1 Ma trận hệ số tương quan ........................................................................... 45 4.2 Mô hình đa biến ......................................................................................... 46 5. PHÂN TÍCH TỈ SUẤT SINH LỢI CỦA VNI BẰNG HỌ MÔ HÌNH ARCH, GARCH ............................................................................................. 49 5.1 Các đặc điểm thực nghiệm của tỷ suất sinh lợi ........................................... 49 5.2 Mô hình ARCH – Engle ( 1982) ................................................................ 50 5.3 Mô hình GARCH – Bollerslev (1986) ........................................................ 51 5.4 Một số mô hình trong họ mô hình GARCH ................................................ 51 5.5 Bằng chứng thực nghiệm của mô hình GARCH ......................................... 55 5.6 Phân tích tỉ suất sinh lợi của VNI qua các mô hình GARCH ...................... 57 5.6.1 Phân phối của TSSL VN-Index ..................................................... 57 5.6.2 Kiểm định TSSL thị trường với các mô hình GARCH .................. 59 6. KẾT LUẬN ................................................................................................ 65 6.1 Tóm tắt các kết quả .................................................................................... 65 6.2 Phân tích các vấn đề của TTCK Việt Nam ................................................. 66 6.3 Các kiến nghị ............................................................................................. 68 Trong nghiên cứu 4/2010 của Lukas Mankhoff, tác giả cho thấy rằng 100% nhà đầu tư và chuyên gia quản lý quỹ cho biết phân tích cơ bản chiếm tỷ trọng hơn 60% trong các quyết định của họ, bên cạnh phân tích kỹ thuật (khoảng 30%) và phân tích dòng tiền (dưới 10%), khi xem xét dài hạn thì tỷ trọng này thậm chí còn lớn hơn nhiều. Sở dĩ có được chỗ đứng như vậy là do phân tích cơ bản mang trong mình ý nghĩa kinh tế cao và đã được kiểm tra đúng đắn trong thực tế. Trên thế giới cũng như ở Việt Nam, phân tích cơ bản vĩ mô đóng vai trò quyết định; do đó, nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến vĩ mô đến thị trường chứng khoán để đưa ra các giải pháp ứng phó là một vấn đề thiết thực và hữu ích. Ở thị trường VIệt Nam, việc thay đổi trong các chính sách cũng như các biến số vĩ mô thường xảy ra khá đột ngột nên thường có tác động khá mạnh ( cả tích cực và tiêu cực ) lên tâm lý của của các nhà đầu tư. Bằng việc kiểm định trong thực tế qua các mô hình kinh tế lượng giúp cho ta có cái nhìn tổng quát hơn về rủi ro và biến động của VN-Index để lập ra các dự báo cũng như phòng ngừa cho những hoạt động đầu tư trên thị trường. 1 MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN - KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ở THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 1. TỔNG QUAN: 1.1 Các sự kiện điển hình về mối tương quan giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán: Trong thực tế, có nhiều hiện tượng, sự kiện xảy ra giúp gợi lên những ý tưởng, khi các sự việc này xảy ra với môt tần suất nào đó, hay diễn ra thường xuyên, nó sẽ gợi lên trong chúng ta câu hỏi: tại sao ? Trong kinh tế học cũng thế, các mối quan hệ giữa các yếu tố này đến các yếu tố nọ từ lâu là một tâm điểm thu hút nhiều nghiên cứu nhằm tìm hiểu, lý giải nó, ở đây ta đang nói đến mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô như sản lượng công nghiệp, cung tiền, lạm phát, giá vàng, tỷ giá, .. lên giá chứng khoán cũng như mối quan hệ giữa các chỉ số chứng khoán với nhau. Nhưng trước khi nói đến các mối tương quan này, ta nên bàn đôi chút về các sự kiện đã làm cho các nhà kinh tế học phải đặt câu hỏi “tại sao lại như vậy ?”. Có rất nhiều sự kiện nhưng ở đây ta chỉ đề cập đến một vài ví dụ điển hình và gần gũi để có cái nhìn đầu tiên về vấn đề này: -Tăng tỷ giá ở Việt Nam ngày 18/8/2010 Sau khi thông tin về việc tỷ giá liên ngân hàng tăng 2,1% được đăng tải rộng rãi trên báo chí vào sáng 18-8, TTCK Việt Nam đã chứng kiến một phiên giảm mạnh khi chỉ số VN-Index mất 8,03 điểm, tương đương 1,73%, xuống còn 455,49 điểm. Sàn TPHCM ghi nhận có đến 206 mã chứng khoán giảm giá, trong khi số lượng tăng giá chỉ có 29 mã. Hầu hết các cổ phiếu có vốn hóa lớn như EIB, REE, PVF, VCB, SSI… đều giảm giá trong phiên hôm đấy. 2 -11/2/2011, NHNN công bố quyết định tăng tỷ giá bình quân liên ngân hàng giữa USD với VND, từ 18.932 VND lên 20.693 VND (tăng 9,3%), cùng với đó là thu hẹp biên độ áp dụng cho tỷ giá của các ngân hàng thương mại từ +/-3% xuống còn +/-1%. Lần điều chỉnh này, mức tăng 9,3% có thể nói là mạnh nhất trong lịch sử qua một lần điều chỉnh, gần với cả mức tăng của cả một năm trong những năm gần đây. Qua mức tăng 9,3%, mức trần bán ra của các ngân hàng thương mại ở 20.900 VND, đã thu hẹp hẳn khoảng cách quanh 10% so với giá trên thị trường tự do vốn tồn tại từ khoảng tháng 10/2010. -Trong thời gian từ 2000 đến 2007, khi tốc độ tăng cung tiền của năm sau luôn cao hơn năm trước đã tạo nên một bước nhảy vọt trong VN-Index từ vùng 200 lên đến hơn 1000 điểm với khối lượng giao dịch ngày càng tăng. -Trong năm 2008, khi lạm phát lên đến đỉnh điểm kể từ sau thời kỳ đổi mới 19.9%, VN-Index đã có một mức sụt giảm từ 850 điểm về 315 điểm ( mức điều chỉnh đến 63%). Sau 2008, mỗi khi thông tin về lạm phát được công bố là mỗi lần thị trường phải đón nhận những biến động mạnh trong giá cổ phiếu. -Giá dầu lập kỷ lục mới, vàng tăng mạnh (22/5/2008) Trong bối cảnh hầu hết các nền kinh tế trên thế giới trong thời gian này đang đối mặt với nhiều khó khăn như lạm phát cao, sản xuất đình trệ thì việc giá dầu thô liên tục tăng mạnh lên mức cao nhất mọi thời đại, gần 135 USD/thùng vào sáng ngày 22/5 làm mọi việc trở nên tồi tệ hơn. Không chỉ ở Việt Nam, với việc giá dầu liên tiếp lập kỷ lục mới trong 3-4 phiên trước đó, các TTCK lớn tại châu Á cũng đồng loạt giảm mạnh. Chứng khoán Mỹ với chỉ số Standard & Poor‟s 500 Index đã giảm rất mạnh. Tính tới cuối phiên giao dịch sáng hôm đấy, trên thế giới, giá vàng đã tăng mạnh lên 933,2 USD/ounce. Trong nước, giá vàng đã lên tới gần 18,6 triệu đồng/lượng. 3 -Các cuộc khủng hoảng dầu mỏ năm 1973 bắt đầu vào tháng 10/1973, khi các thành viên của Tổ chức Các nước xuất khẩu dầu mỏ Ả Rập hoặc các OAPEC (bao gồm các Arab các thành viên của OPEC , cùng với Ai Cập , Syria và Tunisia ) công bố một loại dầu lệnh cấm vận "để phản ứng lại quyết định Mỹ tái cung cấp quân đội Israel" trong cuộc chiến tranh Yom Kippur , nó kéo dài cho đến tháng 3 năm 1974 Những năm 1973 "cú sốc giá dầu" cùng lúc đó TTCK sụp đổ 1973-1974. -Sáng 15.9.2008, khi Lehman Brothers chính thức nộp đơn phá sản, TTCK toàn cầu tụt giảm dữ dội. Vào phiên giao dịch ngày 16.9, khi tất cả các tờ báo lớn của Việt Nam chính thức đăng tải về "cơn địa chấn tài chính” tại Mỹ (vụ phá sản của Lehman Brothers) thì VN-Index có một phiên tụt giảm thê thảm (giảm tới 20,81 điểm, tương đương với 4,36%), khối lượng giao dịch toàn thị trường cũng sụt giảm hơn một nửa so với phiên trước đó. Trong phiên giao dịch này, rất nhiều nhà đầu tư muốn bán cổ phiếu cũng không thể bán được bởi lượng mua không nhiều. -Trong ngày 16/10/07, chỉ số Shanghai Composite lập kỉ lục mới khi chạm ngưỡng 60.92 điểm sau đó lại sụt giảm mạnh nhất chưa từng có (khoảng 72%), hiện tượng này gợi lại hình ảnh của chỉ số Nikkei thập niên 80 và Nasdaq thập niên 90, no đã gây ra dòng thác sụt giảm trong giá chứng khoán kéo dài từ Thượng Hải sang Châu Âu đến New York và Nhật. Đây là một sự sụt giảm toàn cầu đầu tiên bắt nguồn từ Trung Quốc. → Những sự kiện này diễn ra chỉ là ngẫu nhiên hay còn theo một quy luật nào đó ? Tuy nhiên các hiện tượng này là không hiếm và nó lặp lại khá thường xuyên trong thực tế do đó, khó có thể nói đây đơn giản chỉ là trùng hợp, chính điều này đã đưa các nhà kinh tế học đi đến tìm hiểu và nghiên cứu sâu về các tác động qua lại giữa các biến số. 4 1.2 Lịch sử nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán: Một thị trường vốn hiệu quả là thị trường mà giá các chứng khoán điều chỉnh tức thời khi xuất hiện các nguồn thông tin mới; do đó, hay nói cách khác giá cả hiện tại của cổ phiếu đã thể hiện tất cả các thông tin về cổ phiếu đó. Được Fama (1970) đưa ra với nền tảng vững chắc, lý thuyết thị trường hiệu quả EMH đã đặt ra cơ sở lý thuyết cực kỳ quan trọng cho các nhà làm chính sách cũng như cho các nhà đầu tư chứng khoán. Theo đó, các nhà làm chính sách có thể tự do thi hành các chính sách vĩ mô quốc gia mà không cần phải lo sợ rằng các chính sách này sẽ làm thay đổi bản chất của TTCK vì chúng chỉ ảnh hưởng đến giá cả của chứng khoán mà thôi. Ngoài ra, lý thuyết kinh tế học còn đưa ra giả thuyết rằng, giá cả chứng khoán không chỉ phản ánh các thông tin hiện có mà còn phản ánh chính xác các kỳ vọng về hoạt động tương lai của doanh nghiệp. Nếu giá cả chứng khoán phản ánh chính xác các yếu tố vĩ mô cơ bản, thì nó có thể được sử dụng như là một chỉ báo hàng đầu về tình trạng của nền kinh tế trong tương lai. Do đó, tỉm hiểu mối quan hệ nhân quả và tương tác qua lại giữa các biến số vĩ mô và giá chứng khóan là rất quan trọng khi chính phủ xem xét đưa ra các chính sách cho quốc gia. Dưới ảnh hưởng của các biến vĩ mô ( chẳng hạn cung tiền, lãi suất,.. ) lên TTCK, lý thuyết EMH nói rằng: sự cạnh tranh giữa các NĐT – những người luôn muốn tối đa hóa lợi nhuận của mình –bảo đảm tất cả các thông tin hiện tại được cho là có liên quan đến việc thay đổi của các biến vĩ mô đó sẽ phản ánh hết vào trong giá chứng khoán, nên NĐT không thể kiếm được các tỉ suất sinh lợi bất thường thông qua dự đoán xu hướng TTCK trong tương lai ( Chong và Koh 2003 ). Do đó, các nhà tư vấn đầu tư sẽ không thể đưa ra các nhận định giúp khách hàng của mình kiếm được thu nhập trên mức trung bình hay nói cách khác: một tỷ suất sinh lợi vượt trội ( ngoại trừ thực hiện các giao dịch dựa trên thông tin nội gián, một vấn đề bị 5 cấm đoán và nếu vi phạm sẽ bị trừng phạt bởi pháp luật ); và như vậy sẽ không thể có ngành công nghiệp môi giới chứng khoán, nếu họ tin vào kết luận của lý thuyết EMH. Trái ngược hoàn toàn với kết luận được đưa ra bởi lý thuyết EMH, các bằng chứng cho thấy các biến vĩ mô quan trọng có thể giúp dự báo được chuỗi tỷ suất sinh lợi tích lũy. Phản bác lại kết luận của lý thuyết EMH, ta có thể kể đến các bài nghiên cứu của Fama & Schwert (1977), Nelson (1977) và Jaffe & Mandelker (1976), tất cả đều khẳng định là các biến số vĩ mô rõ ràng có ảnh hưởng đến thu nhập và giá cả các cổ phiếu. Xuất hiện tiếp theo đó là một nghiên cứu về TTCK Mỹ của Ross (1976), công trình này đã đưa ảnh hưởng của các lực vĩ mô vào một khung lý thuyết tổng thể dựa trên lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá APT. Sau đó, Chen, Roll và Ross (1986) đã đưa ra cái nhìn đầu tiên về tác động của các lực kinh tế lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu mà cụ thể là tác động lên lãi suất chiết khấu, khả năng tạo ra dòng tiên của doanh nghiệp và chính sách thanh toán cổ tức trong tương lai, công trình đã củng cố niềm tin rằng có tồn tại một mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa giá chứng khoán và các biến số vĩ mô. Granger (1986) và Johansen & Juselius (1990) đã đề xuất xác định sự tồn tại của mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến số được lựa chọn thông qua phân tích đồng liên kết. Các ông đã mở đường cho một phương pháp rất được ưa thích ( cho đến ngày nay ) để kiểm định mối quan hệ giữa TTCK và các biến kinh tế. Môt thuận lợi của phân tích đồng liên kết là thông qua nó, ta có thể xây dựng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM, theo đó sự chênh lệch giữa thay đổi ngắn hạn – dài hạn và tiến trình điều chỉnh hướng đến cân bằng trong dài hạn có thể được tra chứng. Về sau phương pháp này đã cho ra đời nhiều bài nghiên cứu chứng minh sự ảnh hưởng mạnh mẽ của các biến số vĩ mô lên TTCK, hầu hết các nghiên cứu là ở thị trường các nước phát triển. ( chẳng hạn, Hondroyiannis & Papapetrou 2001, Muradogle 2001, Fifield 2000, Lovatt & Ashok 2000 và Nasseh & Strauss 2000 ). Về sau, các nhà học thuật bắt đầu chuyển sự chú ý sang các quốc gia đang phát triển, và cụ 6 thể là họ nghiên cứu mối quan hệ này ở những quốc gia tiên tiến – những cỗ máy tăng trưởng của Châu Á như Singapore, Malaysia, Thái Lan, .. ( chẳng hạn, Maysami & Sims 2002, Maysami & Koh 2000 ). 2. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI: 2.1 Tác động của các biến kinh tế thực lên TTCK: Là hai nhà tiên phong trong lĩnh vực này, Fama và Schwert tập trung nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến kinh tế thực và TTCK và phát hiện ra rằng chúng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau: Trước tiên, hai ông cho rằng thông tin về thực trạng nền kinh tế trong tương lai có thể được phản ánh hầu hết vào trong giá cổ phiếu trước khi nó xảy ra, hai ông xem đây là một quan điểm đúng đắn và giá cả chứng khoán phải được xem là một chỉ báo hàng đầu đo lường sức khỏe của nền kinh tế, do đó nếu có biến động trong nền kinh tế, lập tức sẽ có ảnh hưởng đến TTCK. Thứ hai, những thay đổi trong biến kinh tế thực như sản lượng công nghiệp, thặng dư thương mại, .. thể hiện lợi nhuận của các doanh nghiệp, khi các yếu tố trên cải thiện chúng đưa ra cái nhìn lạc quan về hiện trạng lạc quan cũng như tiềm năng phát triển của các doanh nghiệp. 2.1.1 Ảnh hưởng của thông tin về sản lượng công nghiệp lên TTCK: Tainer (1993) đưa ra quan điểm cho rằng chỉ số sản lượng công nghiệp luôn đi theo chu kỳ kinh tế, tức là, nó tăng trong thời kỳ phục hồi, bùng nổ kinh tế và giảm trong giai đoạn suy thoái. Nó thường được sử dụng như một thuớc đo về mức độ hoạt động của nền kinh tế, một sự gia tăng trong sản lượng công nghiệp là một báo hiệu cho phát 7 triển kinh tế. Fama (1990) và Geske & Roll (1983) đã cho thấy một mối quan hệ đồng biến giữa sản lượng công nghiệp và dòng tiền kỳ vọng trong tương lai. Khả năng sản xuất của nền kinh tế vốn phụ thuộc chặt chẽ vào quá trình tích lũy tài sản thực, những tài sản này sẽ đóng góp vào khả năng tạo dòng tiền của doanh nghiệp. Các phát hiện của Chen, Roll và Ross (1986) dựa trên một danh mục các chứng khoán Mỹ đã chỉ ra rằng tăng trưởng sản lượng công nghiệp trong tương lai là một nhân tố quan trọng giúp giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, và các ông chứng minh rằng có một mối quan hệ đồng biến giữa các biến kinh tế thực và giá cả chứng khoán. Trong một nghiên cứu của Fama (1981), ông cũng sớm phát hiện ra mối quan hệ mạnh mẽ giữa tốc độ tăng trưởng sản lượng công nghiệp và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. 2.1.2 Thay đổi trong cán cân thương mại và tác động lên TTCK: Hầu hết tác động này mang yếu tố gián tiếp thông qua tác động của tỷ giá. Các chính sách về đồng tiền và hướng đi của chính sách luôn đóng một vai trò to lớn, ảnh hưởng đến nền kinh tế cũng như giá cả chứng khoán. Với tác động của chính phủ, chẳng hạn phá giá hay nâng giá đồng nội tệ đều có ảnh hưởng đến cán cân thương mại và tài khoản vãng lai. Nếu tài khoản vãng lai thường trong trạng thái thâm hụt, và thâm hụt cán cân thương mại có xu hướng giảm đi, điều này ngầm định rằng đang có sự tăng nóng trong xuất khẩu ròng, giá cả chứng khoán có thể sụt giả nếu các nhà đầu tư cảm nhận rằng có khả năng xảy ra lạm phát cao do chính phủ muốn tăng sản lượng đầu ra của nền kinh tế. Kết quả sẽ là sự đi xuống trong giá cả chứng khoán khi các nhà đầu tư tháo chạy khỏi thị trường trước khi NHNN có các chính sách thắt chặt tín dụng trong tương lai. Mặc dù lợi nhuận các doanh nghiệp có thể được hỗ trợ trong suốt thời kì tăng trưởng xuất khẩu ròng cao đó, thị trường sẽ vẫn đánh giá rằng đó chỉ là một chu kỳ ngắn hạn, và kỳ vọng rằng xu hướng sắp tới lãi suất sẽ tăng lên nhằm kiềm hãm đà tăng trưởng quá nóng của nền kinh tế. 8 Trong một trường hợp khác, khi đất nước có xu hướng thặng dự thương mại, nghĩa là xuất khẩu cao hơn nhập khẩu, một gia tăng trong cán cân xuất nhập khẩu như vậy thường đưa ra tín hiệu tốt cho nền kinh tế. Xu hướng giá cả cổ phiếu sẽ tăng khi hầu hết các nhà đầu tư đều cảm nhận được thời kì kinh tế tốt hơn đang rất gần. Do đó, họ sẽ mua nhiều cổ phiếu hoặc giảm số lượng cổ phiếu bán đi. Tình trạng thanh khoản sẽ kém đi khi có ít người sẵn sàng trao đổi chứng khoán mà chuyển sang nắm giữ để đầu cơ do đó để có được chứng khoán, người mua phải chấp nhận trả cái giá cao hơn. 2.2 Ảnh hưởng của những nhân tố tiền tệ lên TTCK: 2.2.1 Cung tiền: Nghiên cứu của Friedman và Schwartz (1963) đã đưa ra lời giải thích đầu tiên về mối quan hệ giữa cung tiền và thu nhập chứng khoán, theo đó một gia tăng trong cung tiền sẽ làm gia tăng thanh khoản và tín dụng cho người mua cổ phiếu dẫn đến giá cảc chứng khoán cao hơn. Nghiên cứu thực nghiệm của Hamburger và Kochin (1972) và Kraft (1977) đã cho thấy mối liên kết mạnh mẽ giữa hai biến số. Tuy nhiên cũng có một số nghiên cứu như của Cooper (1974), Nozar & Taylor (1988) lại không cho thấy bất kỳ mối quan hệ nào giữa hai biến. Còn theo ý kiến của Mjkherjee và Naka (1995), ảnh hưởng của cung tiền lên giá chứng khoán là một câu hỏi thực nghiệm, những nghiên cứu thực nghiệm ở các thị trường khác nhau sẽ cho ra những kết quả khác nhau, có mối quan hệ cùng chiều, ngược chiều hay thậm chí không có mối liên hệ ràng buộc nào giữa TTCK và cung tiền. Theo nghiên cứu của Fama (1981): mối quan hệ cơ bản giữa chính sách tiền tệ và TTCK là do sự xáo trộn trong lượng tiền tệ chủ yếu thông qua hai chính sách tiền tệ của chính phủ và là mối quan hệ nghịch biến. 9  Chính sách tiền tệ mở rộng: Nếu cung tiền mở rộng, nó sẽ dẫn đến một sự gia tăng trong tiêu dùng hàng hóa cũng như làm gia tăng việc sử dụng các tài sản tài chính mà chứng khoán là một trong số đó. Khi cung tiền tăng, thanh khoản vượt trội sẽ ảnh hưởng đến TTCK khá mạnh do tác động của chính sách tiền tệ tương đối nhanh và trực tiếp. Chính sách mở rộng tiền tệ làm giảm lãi suất của nền kinh tế tế, làm giảm lãi suất chiết khấu của chứng khoán qua đó làm tăng giá kỳ vọng và tăng thu nhập. Tuy nhiên cũng có các nghiên cứu như của Cooper (1974) và Nozar – Taylor (1988) lại đưa ra kết quả cho rằng không có sự quan hệ nào giữa các biến số dù cho chính sách tiền tệ có mở rộng.  Chính sách tiền tệ thắt chặt: Lãi suất cao hơn do ảnh hưởng của chính sách tiền tệ thắt chặt thường có tác động xấu cho TTCK. Lý do: thứ nhất, nó làm giảm giá của chứng khoán do làm tăng lãi suất chiết khấu trong các mô hình định giá; thứ hai, nó làm cho các chứng khoán thu nhập cố định trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn làm giảm thanh khoản vào cổ phiếu; thứ ba, làm giảm xu hướng vay mượn để đầu tư vào chứng khoán; và cuối cùng, nó làm tăng chi phí vận hành doanh nghiệp do đó ảnh hưởng đến lợi nhuận công ty. Tuy nhiên mối quan hệ nghịch biến này không phải lúc nào cũng có, nghiên cứu của Maysami và Koh (2000) đã chứng minh rằng có mối quan hệ cùng chiều khi chính phủ thắt chặt tiền tệ và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ở TTCK Singapore do nhà đầu tư tin tưởng các chính sách hiện tại của chính phủ sẽ đem lại hiệu quả tốt cho nền kinh tế. 10 2.2.2 Lạm phát: Kết quả nghiên cứu của Fama và Schwert (1977), Chen, Roll, Ross (1986), Nelson (1976), DeFina (1991) và Jaffe – Mandelker (1976) đã nhấn mạnh đến mối quan hệ nghịch biến giữa lạm phát và giá chứng khoán. Về căn bản, TTCK sẽ hoạt động mạnh dưới hai điều kiện: tăng trưởng kinh tế cao và lạm phát thấp. Nhưng nếu nền kinh tế phát triển mà lạm phát tăng cao thì chưa chắc đã là tốt. Khi mối nguy lạm phát tăng cao, các nhà phân tích đầu tư sẽ nghi ngờ về sự thịnh vượng của nền kinh tế hay các báo cáo tăng trưởng việc làm. Lý do là họ lo sợ rằng dường như đang có một sự bùng nổ lạm phát, một sự phát triển giả tạo đã được tạo nên bởi việc dễ dãi trong tín dụng của chính quyền, do chính phủ chấp nhận một mức thâm hụt ngân sách cao hơn và mở rộng cung tiền. Mối quan hệ thực sự của lạm phát và giá cổ phiếu luôn là một câu hỏi thực nghiệm hóc búa và mối quan hệ này sẽ thay đổi theo thời gian. Kinh nghiệm từ TTCK các nước phát triển cho thấy lạm phát và giá cổ phiếu có tương quan nghịch, bởi lẽ xu hướng của lạm phát xác định tính chất tăng trưởng. Lạm phát tăng cao luôn là dấu hiệu cho thấy nền kinh tế đang nóng, báo hiệu sự tăng trưởng kém bền vững, trong khi TTCK như chiếc nhiệt kế đo sức khỏe nền kinh tế. Khi lạm phát tăng cao, tiền mất giá, người dân không muốn giữ tiền mặt hoặc gửi tiền trong ngân hàng mà chuyển sang nắm giữ vàng, bất động sản, ngoại tệ mạnh... khiến một lượng vốn nhàn rỗi đáng kể của xã hội nằm im dưới dạng tài sản chết. Thiếu vốn đầu tư, không tích lũy để mở rộng sản xuất, sự tăng trưởng của doanh nghiệp nói riêng và cả nền kinh tế nói chung sẽ chậm lại. Lạm phát tăng cao còn ảnh hưởng trực tiếp tới các doanh nghiệp: dù hoạt động kinh doanh vẫn có lãi, chia cổ tức ở mức cao nhưng tỉ lệ cổ tức khó gọi là hấp dẫn khi lạm phát cao. Điều này khiến đầu tư chứng khoán không còn là kênh sinh lợi. Nhà đầu tư huyền thoại Stephen Leeb, trong tác phẩm Xác định thời điểm mua bán cổ phiếu đã thống kê tỉ lệ lạm phát, tỉ lệ tăng trưởng của TTCK Mỹ trong giai đoạn từ 11 năm 1929 đến năm 1981 và nêu mối liên hệ: “Lạm phát tăng cao luôn là kẻ thù của của thị trường cổ phiếu!” 2.2.3 Lãi suất: Mukherjee & Naka (1995) đã cho thấy là sự thay đổi dù là trong ngắn hạn hay dài hạn của lãi suất trái phiếu chính phủ cũng đều ảnh hưởng đến lãi suất phi rủi ro danh nghĩa và qua đó ảnh hưởng đến lãi suất chiết khấu và TTCK. Fama & Schwert (1997) đã quan sát và thấy được mối quan hệ giữa giá cả chứng khoán ở thời điểm hiện tại với giá trị trễ của lãi suất. Trong khi Reily & Brown (2000) lại làm cho vấn đề trở nên phức tạp đôi chút khi tuyên bố rằng dòng tiền vào TTCK có thể thay đổi theo lãi suất và cũng không chắc chắn rằng liệu dòng tiền sẽ tăng hay giảm khi lãi suất thay đổi theo một hướng nào đó. Các nghiên cứu hiện nay về mối quan hệ giữa lãi suất và TTCK vẫn chưa cho thấy một đáp án rõ ràng.  Đường cong lãi suất và TTCK: Nếu muốn nhận dòng thu nhập ổn định từ một khoản đầu tư phi rủi ro thì không có gì tuyệt vời hơn là mua cho mình một trái phiếu chính phủ. Tuy nhiên, bạn còn có một cơ hội nhận được phần thưởng lớn hơn từ khoản đầu tư của mình, đó là mua chứng khoán, nơi bạn nhận được cổ tức và thu nhập chênh lệch giá. Do đó, một câu hỏi dài hơi đặt ra là: đâu là phần thưởng và rủi ro khi bạn lựa chọn đầu tư vào sản phẩm này mà không phải là sản phẩm kia ? Các NĐT trái phiếu thường theo dõi rất sát tình hình của nền kinh tế, và lãi suất là nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến nền kinh tế. Các NĐT cổ phiếu thường chỉ tập trung vào tình hình và triển vọng của công ty mình nắm giữ cổ phiếu, tuy nhiên, họ luôn cảnh giác với các thay đổi trong lãi suất. 12 Khi lãi suất thấp, nhiều NĐT trước đây đã mua trái phiếu nhằm tìm kiếm sự an toàn thường có xu hướng bán trái phiếu để tìm kiếm thu nhập cao hơn từ TTCK, ngược lại khi NĐT cảm nhận được là họ có thể nhận được mức thu nhập cao hơn từ trái phiếu thì dòng tiền sẽ chảy ra khỏi TTCK. Khi đường cong lãi suất tăng dốc, nó tạo một áp lực giảm giá chứng khoán bởi vì lãi suất của trái phiếu chính phủ sẽ tăng. Tuy nhiên, điều này chỉ mang tính lý thuyết, trên thực tế không có nghĩa là khi đường cong lãi suất tăng cao sẽ không có các cơ hội đầu tư vào chứng khoán, trên thực tế, đây chỉ là một nhân tố mà các NĐT chứng khoán cần xem xét khi phân tích xu hướng TTCK.  Lãi suất giảm có giúp kích thích TTCK ? Sự dao động của lãi suất không phải luôn được tiếp theo bởi sự phản ứng trái ngược của giá cổ phiếu. Chỉ khi nào lãi suất phản ánh xu hướng chủ đạo trong lạm phát, nó mới trở thành thước đo hiệu quả sự dao động của TTCK. Thông thường lãi suất có xu hướng giảm khi lạm phát giảm và lạm phát giảm khiến giá cổ phiếu tăng cao hơn và ngược lại. Nhưng nếu lạm phát không phải là một vấn đề nghiêm trọng và lãi suất tăng, đầu tư vào TTCK thường mang lại nhiều lãi, bởi vì trong trường hợp này, lãi suất tăng là do nền kinh tế tăng trưởng. Ngoài ra, lãi suất trong nước tăng cũng có tác dụng thu hút luồng ngoại tệ đổ vào, gián tiếp giúp đồng nội tệ tăng giá và do vậy tác động làm giảm tỷ giá hối đoái. Các doanh nghiệp xuất khẩu trong bối cảnh này sẽ gặp phải khó khăn do hàng hóa xuất khẩu bị đắt lên, đồng thời trước đó đã chịu thêm chi phí vốn vay do lãi suất tăng. Hệ quả là doanh thu của các doanh nghiệp này bị ảnh hưởng, dẫn đến kỳ vọng vào lợi nhuận tương lai của doanh nghiệp bị ảnh hưởng, làm giá cổ phiếu doanh nghiệp trên thị trường sa sút. 13 Đối với nhóm doanh nghiệp phải nhập khẩu phần lớn nguyên vật liệu đầu vào cho sản xuất kinh doanh, thì bối cảnh lãi suất tăng lại là lợi thế cho họ. Tuy nhiên do ảnh hưởng của chi phí vốn vay tăng lên, phần lợi thế này có nguy cơ bị triệt tiêu. Đối với một quốc gia mà chủ yếu nguyên vật liệu được nhập khẩu từ nước ngoài, lãi suất tăng (với mức hợp lý) đôi khi cũng là một yếu tố hỗ trợ cho TTCK. Nhìn chung, mặc dù thông thường có mối quan hệ nghịch biến rõ rệt giữa lãi suất và giá cổ phiếu nhưng điều này không hẳn luôn luôn đúng. 2.3 Mối quan hệ giữa các nhân tố thị trường khác TTCK: 2.3.1 Tỷ giá: Kiến thức về những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của giá chứng khoán và tỷ giá đã thu hút nhiều sự quan tâm của nhiều nhà kinh tế học, các nhà làm chính sách và cộng đồng đầu tư trong một thời gian dài. Trong nền kinh tế toàn cầu hóa hiện nay, có rất ít các rào cản dòng vốn, do đó tạo nhiều cơ hội đầu tư cho các tập đoàn đa quốc gia. Doanh nghiệp nào hoạt động cũng có khả năng phải chịu ba rủi ro là: độ nhạy cảm kinh tế, nhạy cảm chuyển đổi, và nhạy cảm giao dịch đối với rủi ro tỷ giá. Điều này, đã tạo ra một nhu cầu tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ giá và giá chứng khoán để phòng ngừa cho rủi ro danh mục. Phần lớn các tài liệu xem xét mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỳ giá ở các nước đang phát triển và đã phát triển. Các mô hình kinh tế học truyền thống tranh luận rằng thay đổi trong tỷ giá ảnh hưởng lên các mục trong bản cân đối kế toán của một công ty thông qua tính cạnh tranh được thể hiện qua ngoại tệ, và sau cùng là lợi nhuận và chứng khoán. Branson & Masson 77, Ghartey 98 , Meese & Rogoff 83 và Wolff 88 đã phát hiện ra vài liên hệ giữa các biến số vĩ mô và tỷ giá. 14 Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và tỷ giá được xem xét bởi nhiều tác giả trong ba thập niên qua nhưng lại cho thấy nhiều kết quả khác nhau và trong vài trường hợp, kết quả lại không đáng tin cậy. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và thu nhập từ chứng khoán có thể là đồng biến hay nghịch biến phụ thuộc xem nước đó là trội về xuất khẩu hay trội về nhập khẩu. Có hai lí thuyết cơ bản nối kết tỷ giá và giá chứng khoán: + Cách tiếp cận truyền thống: Một sự giảm giá nội tệ sẽ dẫn đến xuất khẩu cao hơn và cũng như lợi nhuận công ty làm cho giá chứng khoán cao hơn trong ngắn hạn. Bộ phận truyền dẫn theo cách tiếp cận này là tính cạnh tranh của các mặt hàng xuất khẩu công ty, nó sẽ làm cho lợi nhuận cao hơn và làm tăng giá chứng khoán của công ty. Tiêu biểu cho trường phái này là Dornbusch và Fischer, hai ông tranh luận rằng tỷ giá hối đoái ảnh huởng đến tính cạnh tranh của doanh nghiệp. Một quốc gia chuyên xuất khẩu, sẽ tạo áp lực tăng giá nội tệ, làm cho tính cạnh tranh của xuất khẩu giảm, tạo một ảnh hưởng âm lên giá cả chứng khoán. Còn đối với một quốc gia nhập khẩu, một sụt giảm trong tỷ giá hối đoái ( hay nội tệ lên giá ) lại làm giảm chi phí yếu tố đầu vào tạo ra ảnh hưởng dương lên giá chứng khoán. Mối quan hệ này cũng được đề cập trong bài nghiên cứu của Solnick 87. Ông cho rằng một sự tăng giá đồng tiền nội tệ là một tin xấu cho các công ty nội địa, bởi vì nó sẽ làm giảm khả năng cạnh tranh của hàng xuất khẩu, trong khi đó một sự giảm giá đồng tiền thì nâng cao khả năng cạnh tranh của công ty trong ngắn hạn. + Lý thuyết hiện đại, Lý thuyết danh mục đầu tư của Markowitz cho rằng danh mục đầu tư cần phải được xem xét lại khi tỷ giá hối đoái tăng hay giảm. Chẳng hạn, một sự sụt giá của VND sẽ dẫn đến việc một danh mục đầu tư của nước ngoài chuyển từ các tài sản nội địa, chẳng hạn chứng khoán, sang các tài sản bên ngoài do sự giảm giá đồng tiền đã làm giảm thu nhập của các nhà đầu tư nuớc ngoài khi những dòng tiền này được chuyển đổi sang 15 đồng tiền chính quốc, sự rút lui của các nhà đầu tư nước ngoài có thể gây ra một sụt giảm trong giá chứng khoán. Tuy nhiên, đối với các nhà đầu tư trong nước, sự giảm giá của VND làm cho chứng khoán nưóc ngoài trở nên mắc, tạo ra một hiệu ứng thay thế sang các tài sản nội địa, do đó, làm tăng giá chứng khoán. Nhiều tài liệu đã cố gắng tìm hiểu mối tương tác giữa giá chứng khoán và tỷ giá ở các quốc gia phát triển và các thị trường tài chính mới nổi, nhưng , kết quả của vài nghiên cứu đó lại kém thuyết phục. Một mô hình VAR được chạy bởi Abdalla và Murinde 97 xem xét giá chứng khoán tương tác với tỷ giá ở 4 quốc gia và họ kết luận rằng tỷ giá hối đoái làm cho giá chứng khoán thay đổi ở Ấn Độ, Pakistan và Hàn Quốc. Tuy nhiên, họ không tìm thấy bất kì mối liên hệ nào giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái ở Philippines. Sjaastad & Ccacciavillani 96 phát hiện là khi khi sản phẩm được buôn bán toàn cầu, một thay đổi trong tỷ giá sẽ dẫn đến một thay đổi trong giá của sản phẩm đó, và Solnick 87 đưa ra một mối quan hệ đồng biến yếu giữa các thay đổi trong thu nhập chứng khoán với thay đổi trong tỷ giá thực. Giovannini và Jordan 87 kết luận thu nhập dự kiến và tỷ giá có khuynh hướng di chuyển cùng nhau ở Mỹ. Bài nghiên cứu của Ong và Izan 99 cho thấy là có một mối liên hệ yếu giữa tỷ giá và giá chứng khoán Úc cũng như ở các nước G7. Bahmani-Oskooee và Sohrabian 92 báo cáo là không có mối liên hệ dài hạn giữa giá chứng khoán và tỷ giá ở Mỹ, tuy nhiên, họ phát hiện có một mối quan hệ ngắn hạn giữa hai biến số này thông qua kiểm định nhân quả Granger. Stavarek 2004 tìm thấy chuyển động nhân quả không trực tiếp giữa giá chứng khoán và tỷ giá; Tabak 2006 cho thấy là có một mối tương quan âm nghịch biến giữa giá chứng khoán và tỷ giá. Ajay và Mougoue 96 kiểm tra mối quan hệ và thấy rằng có chuyển động nhân quả giữa TTCK và tỷ giá ở Hồng công, Thái , Mã Lai và Singapore. Nieh và Lee 2001 lại phát hiện là không có mối quan hệ dài hạn đáng kể nào giữa giá chứng khoán và tỷ giá ở các nước G7. 16 2.3.2 Giá dầu: Nhà kinh tế học Hamilton đã đưa ra các bằng chứng cho thấy rằng một sự gia tăng của giá dầu là nguyên nhân của hầu hết các cuộc suy thoái kể từ sau thế chiến II, một lọat các nghiên cứu đã kiểm định mối quan hệ vĩ mô của giá dầu như của Loungani, Burbridge & Harrison, Gisser & Goodwin và Uri. Những nghiên cúu này đều lấy giá dầu như là một biến số tác động vĩ mô. Có những nghiên cứu đã mô hình hóa một cách cụ thể ảnh hưởng của giá dầu lên giá chứng khóan (hay thu nhập chứng khoán). Các nghiên cứu như của Jones & Kaul, Huang, Sadorsky, Papapetrou, và El-Sharif. Jones và Kaul kiểm tra ảnh hưởng của giá dầu lên thu nhập chứng khóan ở Mỹ 47- 91, Canada 60-91, Nhật 70-91 và Anh 62-81, sử dụng mô hình hồi quy đơn giản và phát hiện ra rằng giá dầu có tác động trái chiều lên thu nhập chứng khoán ở tất cả các quốc gia. Papatrou sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector (ECMs) để kiểm định ảnh hưởng của giá dầu lên thu nhập chứng khoán ở Hi Lạp với số liệu từ tháng 1/89 đến tháng 6/96. Phân tích của bà đã cho thấy là một cú sốc giá dầu có ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập của chứng khoán trong 4 tháng đầu tiên. El-Sharif khảo sát mối quan hệ giữa giá dầu thô và giá trị chứng khoán của nhóm công ty khí đốt-dầu mỏ ở Anh với mô hình đa nhân tố sủ dụng chuỗi số lịêu ngày trong giai đoạn từ 1/1/89 đến 30/6/2001. Tác giả phát hiện là một gia tăng trong giá dầu sẽ làm tăng thu nhập của các công ty dầu mỏ-khí đốt. Sadorsky xem xét mối quan hệ giữa giá dầu với thu nhập chứng khoán ở Mỹ bằng số lịêu tháng từ 1/47 đến 4/96. Phân tích của ông cho thấy là thu nhập chứng khoán sẽ giảm trong ngắn hạn, phản ứng với sự tăng lên trong giá dầu. 17 Có ba kênh mà thông qua đó, giá dầu có thể ảnh hưởng đến giá chứng khoán ( thu nhập chứng khoán). -Thứ nhất, giá dầu là một yếu tố đầu vào trong tiến trình sản xuất. Một sự tăng lên trong giá dầu sẽ làm tăng chi phí sản xuất tạo áp lực lên toàn bộ giá chứng khoán. - Thứ hai, như được giải thích bởi nhà kinh tế học Haung, kỳ vọng từ giá dầu còn ảnh hưởng lên thu nhập chứng khoán gián tiếp qua lãi suất chiết khấu bởi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng và lãi suất thực kỳ vọng. Theo đó, lạm phát kỳ vọng và lãi suất đều bị ảnh hưởng bởi giá dầu, đối với một quốc gia nhập khẩu dầu ròng, một gia tăng trong giá dầu sẽ tạo ra áp lực làm tăng lạm phát kỳ vọng, một tỷ lệ lạm phát kỳ vọng cao hơn sẽ làm tăng lãi suất chiết khấu, tạo ảnh hưởng nghịch biến lên thu nhập chứng khoán. -Thứ ba, khi giá dầu đã trở nên không ổn định, chiến lược năng lượng mới thường được đề nghị. Trong thời kì sốt dầu, nhà đầu tư bắt đầu xem xét các khoản đầu tư dầu, cả trực tiếp và gián tiếp, như là một cách phòng ngừa rủi ro nghịch đảo với sự chuyển biến của TTCK. → Nói cách khác, khi giá dầu tăng, các nhà đầu tư quan sát thấy rằng những lo lắng về kinh tế sẽ làm giá cổ phiếu rớt xuống. Mặt khác, các nhà đầu tư xem việc giảm giá dầu như là có lợi cho nền kinh tế và giá chứng khoán. 2.3.3 Giá vàng: Các nhà đầu tư có thói quen sử dụng chiến lược quản trị rủi ro đơn giản là đa dạng hóa trong danh mục đầu tư của họ các hàng hóa giữa các nước có cả đầu tư vàng hoặc dầu vì hai khoản đầu tư này thường có mối quan hệ nghịch đảo với xu huớng của TTCK. Công nghệ đã thay đổi môi trường đầu tư, nơi có rất ít những trở ngại cản trở các nhà đầu tư để mua hoặc bán tài sản bất cứ nơi nào trên thế giới ngày nay. Vàng và dầu ngày nay được coi là hàng hóa đơn thuần. Nhiều nghiên cứu đưa kết quả cho thấy 18 có một mối quan nghịch biến của vàng với giá cổ phiếu và mối quan hệ này có xu hướng thay đổi theo thời gian. Các mối quan hệ cùng chiều cho thấy rằng kỹ thuật đa dạng hóa rủi ro truyền thống ngày nay đã không còn được ưa chuộng sử dụng nữa. Các nhà đầu tư thường đầu tư vàng, cả trực tiếp và gián tiếp để phòng ngừa rủi ro. Giá vàng trong lịch sử thuờng được xem là “nơi tránh bão” giúp tránh thiệt hại xảy ra trong thời kỳ lạm phát, bất ổn xã hội, và chiến tranh - các thời kỳ mà giá cổ phiếu luôn luôn sụt giảm. Trong các cuộc khủng hoảng như thế này, giá vàng tăng mạnh khi giá chứng khoán sụt giảm. Đầu tư vàng gián tiếp, chẳng hạn đầu tư vào các cổ phiếu khai thác vàng thường được cho là tốt hơn đầu tư trực tiếp vào vàng trong các thời điểm này khi mà giá vàng tăng đã biến nhiều công ty khai thác trở thành những con gà đẻ trứng vàng. Cố vấn tài chính thường nhanh chóng tư vấn cho các nhà đầu tư duy trì một vị thế vàng trong những thời khắc khó khăn. Ngược lại, trong thời kỳ bùng nổ, đầu tư vàng thường giảm giá trị khi giá cổ phiếu tăng, bằng chứng là đầu năm 1990 khi lạm phát được giảm thiểu hoặc không tồn tại. Một số nhà đầu tư bỏ đầu tư vàng và tin rằng vàng đã không có giá trị là phòng ngừa rủi ro danh mục đầu tư, giờ đây vàng chỉ được xem như một loại hàng hóa có giá được quyết định nghiêm ngặt bởi cung và cầu. Trong quá khứ rất ít các nhà nghiên cứu nghiên cứu mối quan hệ vàng với giá cổ phiếu, đặc biệt gần đây có xuất hiện vài công trình. Twite (2002) nghiên cứu một mẫu nhỏ của các công ty khai thác vàng ở Úc và thấy rằng giá trị của họ đã bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong giá vàng. Hondroyiannis và Papapetrou (2001), các ông tìm thấy một mối quan hệ giữa giá vàng và cổ phiếu khai thác vàng. Trong nghiên cứu gần đây của John Leyers (2007), ông phát hiện rằng vàng có mối quan hệ thay đổi với từng trường hợp các nước, khi ông dùng quan sát 15 năm thì nó là nghịch biến còn trong ngắn hạn thì là đồng biến; trong hầu hết các phương trình kiểm tra ông thấy rằng hầu hết các chỉ số đều là tương quan dương, có lẽ các nhà đầu tư giờ đây đã không còn coi vàng là một công cụ bảo hiểm rủi ro nữa. 19 Tuy nhiên, trong khoảng ba năm trở lại đây, đặc biệt là sau cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ 2008, cộng thêm tình hình căng thẳng của nợ công Châu Âu, và tình hình bán đảo Triều Tiên cũng như lo ngại về một cuộc chiến tranh tiền tệ mới, vàng lại nổi lên với vai trò như một chiếc phao cứu sinh của thị trường, một công cụ đầu tư, một tài sản có tỷ suất sinh lợi cao, một phương tiện thanh toán được ưa chuộng, với giá vàng luôn lập những đỉnh mới. 8/11/2010, Chủ tích World Bank Robert Zoellick đã có phát biểu trong đó đề cập đến vấn đề khôi phục lại chế độ bản vị vàng hay hệ thống Bretton Woods II, sau phát biểu này, vàng đã có một cuộc bứt phá về giá và vẫn ở mức khá cao cho đến hiện nay 2.3.4 Mối tương tác qua lại giữa các thị trường chứng khoán với nhau: Có nhiều nghiên cứu trước đây nói về mối liên hệ giữa các thị trường chứng khoán. Chẳng hạn, Chan, Gup, và Pan 97 xem xét sự liên kết của các chỉ số ở 18 nước, trong đó bao gồm, Úc, Mỹ, Nhật, Anh, Pakistan trong khoảng thời gian 32 năm từ tháng 1/61 đến 12/92. Ahlgren và Antell 02 xem xét bằng chứng cho thấy có mối liên hệ giữa giá chứng khoán của Phần lan, Pháp, Đức, Thụy Điển, Anh và Mỹ trong khoảng thời gian từ tháng 1/80 đến 2/97. Forbes và Rigobon 02 phát hiện là không có sự lây nhiễm trên thị trường chứng khoán trong suốt cuộc khủng hoảng Châu Á 97, phá giá đồng tiền 94 của Mexicô, và suy thoái Mỹ 87, nhưng lại có sự liên kết với mức độ cao giữa các thị trường Đông Nam Á, Mỹ La Tinh, và các nước OECD trong mọi thời kỳ. Fraser và Oyefeso 05 xem xét sự tương quan trong dài hạn giữa Mỹ, Anh và bốn thị trường Châu Âu. Boschi 05 phân tích ảnh hưởng lây nhiễm của cuộc khủng hoảng Arghentina bằng ước lượng mô hình VAR và các hệ số tương quan cho các nước Brazil, Mexico, Nga , Thổ Nhĩ Kỳ, Uruguay, Venuzuela và không có bằng chứng cho thấy xuất hiện sự lây nhiễm. Nhằm xem xét chuyển động của giá chứng khoán, Wang, Yang và Bessler 2003 phân tích các 20 nước Châu Phi. Eun và Shin 98 phân tích chín quốc gia bao gồm Úc, Canada, Pháp, Nhật, và Mỹ. Hamori và Imamura 2000 phân tích các nước G7, Tsusui và Hirayama 2004 phân tích Nhật, Anh và Mỹ, Tsusui và hirayama 2004-05 phân tích Nhật, Anh, Đức và Mỹ Những nghiên cứu gần đây lại tập trung về sự tương tác giữa giá chứng khoán ở thị trường Châu Á bao gồm công trình của Yang và Min 03 xem xét mối liên hệ dài hạn và mối quan hệ nhân quả ngắn hạn giữa các TTCK ở Mỹ và Nhật cùng 5 thị trường mới nổi của Châu Á, các thị trường gây sự chú ý trong cuộc khủng hoảng tài chính 97. Một hàm ý quan trọng của phân tích là mức độ liên kết giữa các quốc gia có xu hướng thay đổi theo thời gian, đặc biệt là xung quanh các thời kỳ được đánh dấu bằng một cuộc khủng khoảng kinh tế. Để xem xét mối quan hệ giữa các giá chứng khoán Chan, Gup và Pan 92 xem xét các quốc gia Châu Á từ 83-87; Corhay Rad và Urbain 95 xem xét vùng Châu Á – Thái Bình Dương, bao gồm Nhật 72-92 và Hung và Cheung 95 phân tích các TTCK Châu Á, ngoại trừ Nhật trong 81-91. Ghosh, Saidei và Johnson 99 phân tích các TTCK Châu Á, bao gồm Nhật và Mỹ từ tháng 3/97 đến 12/97, Chen Huang và Lin 07 phân tích Mỹ và các quốc gia chính của Châu Á. Các phân tích ở trên phát hiện là không có liên kết giữa các TTCK ở các nước Châu Á, mặc dù có vài chỉ số chứng khoán có mối liên hệ với nhau. Các nghiên cứu trước trên thị trường chứng khaón Châu Á không có phân tích nhiều về thị trường nội địa Trung Quốc. Tuy nhiên, thị trường này đã tăng trưởng rất nhanh trong các năm gần đây, và sự hiện diện của nó trong thị trường tài chinh quốc tế ngày càng tăng. Yan Shang đã phân tích mối quan hệ của các thị trường Châu Á như Nhật, Singapore, Hồng Công, Trung Hoa lục địa, với Mỹ, một thị trường có ảnh hưởng lớn đến chứng khoán Châu Á trong các giai đoạn trước, trong và sau khủng hoảng 97, ông phát hiện ra là trong các năm khủng hoảng, giá chứng khoán các nước hầu như không 21 có tương quan và sau khủng hoảng các thị trường lại có xu hướng liên kết ngày càng tăng, trong đó thị trường Mỹ là có tác động mạnh nhất đến chứng khoán Châu Á. 3. PHÂN TÍCH CÁC BIẾN VĨ MÔ Ở VIỆT NAM BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY OLS: 3.1 Chuỗi số liệu: Ở Việt Nam, việc tập hợp các số liệu vĩ mô là khá khó khăn, việc sử dụng dữ liệu năm là không thích hợp do TTCK Việt Nam là một thị trường mới nổi, lịch sử chỉ khoảng 11 năm. Dữ liệu được sử dụng ở đây là dữ liệu tháng, các biến được sử dụng dưới dạng TSSL để phân tích ảnh hưởng và rủi ro của các biến đến thị trường. Tên biến Ký hiệu Cách tính Nguồn TSSL VNINDEX R_VNI R_VNI t − R_VNI t-1 R_VNI t-1 www.cophieu68.com Thay đổi cán cân thương mại R_XNK B1: cán cân XNK = XK – NK B2: tăng trưởng XNK XNK t − XNK t-1 XNK t-1 Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn Tăng trưởng sản lượng công nghiệp R_SLCN SLCNt − SLCNt-1 SLCNt-1 Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn TSSL vàng R_VANG Chỉ số giá vàng t − Chỉ số giá vàng t-1 Chỉ số giá vàng t-1 Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn Thay đổi trong cung tiền M2 R_M2 Tốc độ tăng trưởng cung tiền tháng này so với tháng trước www.vneconomy www.sbv.gov.vn 22 Tốc độ tăng của CPI R_CPI CPI t − CPI t-1 CPI t-1 Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn Thay đổi trong USD/VND R_USD Chỉ số giá USD t − Chỉ số giá USD t-1 Chỉ số giá USD t-1 Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn TSSL dầu R_DAU Giá dầu t − Giá dầu t-1 Giá dầu t-1 Hiệp hội dầu Mỹ Thay đổi trong lãi suất TPCP R_LS LS_TPCP t − LS_TPCP t-1 LS_TPCP t-1 Ngân hàng ADB TSSL DowJones R_DJ DJ t − DJ t-1 DJ t-1 Yahoo Finance 3.2 Cách thức chọn biến: Khoảng thời gian chọn biến là từ tháng 1/2004 đến tháng 2/2011 do hạn chế trong việc tiếp cận các số liệu quá khứ trước đó, hơn nữa ở Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2000 đến 2003 hầu như chỉ hoạt động cầm chừng (có chưa tới 20 mã, giao dịch chỉ ba ngày/tuần) cũng như không gây được nhiều chú ý với các nhà đầu tư nên việc sử dụng số liệu thời kì này cũng kém hiệu quả. Tổng số biến được sử dụng là 86 quan sát. Biến Cách thức chọn biến R_VNI R_DJ Giá được chọn là giá đóng cửa của ngày cuối cùng trong tháng. R_XNK Đơn vị tính được sử dụng là 1,000,000 $ R_VANG Do khó khăn trong việc tập hợp số liệu giá vàng trong nước (do chưa có tổ chức chính thức công bố), dữ liệu phân tích sử dụng không phải là giá vàng mà thay vào đó ta sử dụng dữ liệu chỉ số giá vàng được công bố hàng tháng của Tổng cục thống kê. 23 R_USD Tương tự , việc tập hợp số liệu vàng ở thị trường tự do khá khó khăn, dữ liệu phân tích sẽ là chỉ số giá USD được công bố hàng tháng của Tổng cục thống kê R_DAU Giá dầu sử dụng ở đây là giá dầu FOB bình quân trọng số khối lượng giao dịch ước lượng của toàn bộ các quốc gia trên thế giới (giá ngày cuối tháng). R_M2 Tốc độ tăng trưởng cung tiền hàng tháng được thu thập từ website của NHNN VN và các website khác ( IMF, WB, …). Cung tiền ở đây được chọn là cung tiền M2 (gồm cung tiền cơ sở và tiền gửi tiết kiệm tại các tổ chức tín dụng) R_LS Lãi suất sử dụng trong phân tích là lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm, đại diện cho TSSL phi rủi ro thị trường. Số liệu được thu thập từ NH ADB, một phần từ website: www.hsx.vn với thông tin lãi suất từ kết quả đấu thầu trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm. (Những tháng thiếu dữ liệu thì sử dụng dữ liệu của tháng trước đó) 3.3 Các tiền phân tích – kiểm định: 3.3.1 Phân tích phân phối của VN-Index: Mean Std.dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera P-value Observation R_VNI 1.91% 12.33% 0.450 3.357 3.357 0.1867 86 R_XNK - 41.30% 186.37% -4.533 29.302 2,773.457 0.0002 86 R_VANG 2.19% 4.37% 0.871 4.310 17.017 0.0002 86 24 R_USD 0.37% 0.96% 1.240 8.368 125.312 0.0002 86 R_SLCN 1.69% 13.18% -0.661 2.603 6.825 0.0330 86 R_M2 0.11% 4.51% 0.230 2.549 1.488 0.4752 86 R_LS 9.84% 1.96% 1.557 4.849 46.993 0.0001 86 R_DJ 0.27% 4.14% -0.806 4.538 17.788 0.0001 86 R_DAU 2.16% 11.04% -0.650 4.740 16.900 0.0002 86 R_CPI 0.89% 0.92% 1.172 4.249 25.271 0.0000 86 Ở bảng trên, ta thấy rằng TSSL của thị trường có giá trị trung bình là 1.91%/tháng (khoảng 23%/năm ) đây là mức TSSL cao trên nền kinh tế. Thống kê Skewness có gí trị dương cho thấy VN-Index có phân phối lệch dương, đây là điều thường xảy ra với các TTCK mới nổi. Trên thế giới, hầu hết phân phối của TSSL các tài sản tài chính cũng không có phân phối chuẩn. 3.3.2 Kiểm định tính dừng ( kiểm định nghiệm đơn vị – ADF ): Một trong các giả thiết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên. Nếu chúng ta ước lượng mô hình có chuỗi thời gian mà các biến độc lập không dừng, thì khi đó giả thiết của OLS bị vi phạm ( kỳ vọng toán, phương sai và hiệp phương sai không đổi theo thời gian ) dẫn đến việc sử dụng kiểm định t và p không hiệu quả ( hay còn gọi là hồi quy giả mạo ). Kiểm định nghiệm đơn vị là một tiêu chuẩn để kiểm định tính dừng. Dickey-Fuller đã đưa ra tiêu chuẩn kiểm định như sau: 25 Ho: p=1 (chuỗi là không dừng ) H1: p≠1 ( chuỗi dừng ) Ta ước lượng mô hình: t = p/se(p) có phân phối theo quy luật DF Nếu │t │> │tα│ thì bác bỏ giả thiết Ho. Trong trường hợp này thì là chuỗi dừng. Kết quả kiểm định tính dừng của các biến: Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic P-value R_VNI -6.1791 0.0000 R_XNK -10.9327 0.0001 R_VANG -6.2349 0.0000 R_USD -6.9485 0.0000 R_SLCN -10.7694 0.0001 R_M2 -2.4629 0.1282 ** R_LS -2.9719 0.0418 * R_DJ -7.4296 0.0000 R_DAU -8.3773 0.0000 R_CPI -4.6231 0.0003 ( **: không có ý nghĩa, *: có ý nghĩa với độ tin cậy 5% ) Độ tin cậy Giá trị t-tới hạn Test critical values: 1% level -3.5093 5% level -2.8959 10% level -2.5852 Với bảng kết quả trên, ta thấy rằng ngoại trừ biến R_M2 thì tất cả các biến còn lại đều dừng với mức ý nghĩa 1% và 5%. Biến R_M2 không dừng nên ta tiếp tục kiểm định tính dừng cho sai phân của biến R_M2 để đưa vào trong mô hình hồi quy: 26 Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic P-value SP_R_M2 -9.3247 0.0000 Độ tin cậy Giá trị t-tới hạn Test critical values: 1% level -3.5103 3.3.3 Kiểm định đồng liên kết (cointegrated test ): Khi ước lượng một mô hình hồi quy với các biến số là các chuỗi thời gian không dừng, nếu như mô hình đó là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, và các kiểm định dựa trên các tiêu chuẩn của t và F là có ý nghĩa do xu thế trong các chuỗi đã triệt tiêu lẫn nhau. Hiện nay có nhiều phương pháp kiểm định đồng liên kết như kiểm định Engle-Granger, Johansen,… Trong đó, kiểm định Johansen dựa trên nền tảng là mô hình VAR, nó bao gồm hai kiểm định gọi là trace test và maximum eigenvalue test. +Trace test - Ho: con số các vectơ đồng liên kết trong hệ thống là r, nhỏ hơn hoặc bằng ro với ro < p (p là số biến trong hệ thống); H1: ma trận tác động là đồng bộ. Nếu trace test < critical value thì chấp nhập Ho ( không đồng liên kết ) và ngược lại. + Eigenvalue test xem xét giả thuyết Ho là có ro véctơ đồng liên kết đối với giả thuyết H1 là có ro+1 véctơ đồng liên kết. R_M2 là không dừng, tuy nhiên do cần xem xét mối quan hệ giữa cung tiền và VN- Index nên ta không sử dụng biến thay thế mà dùng kiểm định đồng liên kết của Johansen để kiếm chứng khả năng có vectơ đồng liên kết giữa hai biến hay không. Johansen test Trace test Statistic Critical Value P-value None * 35.78523 15.49471 0.0000 27 At most 1 * 6.178545 3.841466 0.0129 Max Eigen test Statistic Critical Value P-value None * 29.60668 14.2646 0.0001 At most 1 * 6.178545 3.841466 0.0129 Kết quả của kiểm định Johansen cho thấy tồn tại vecto đồng liên kết giữa hai biến nên ta có thể thực hiện hồi quy OLS mà không cần lo lắng về vấn đề hối quy giả tạo. 3.3.4 Bảng kỳ vọng về dấu: Biến Kỳ vọng dấu R_XNK dương R_VANG âm R_USD âm R_SLCN dương R_M2 dương R_LS âm R_DJ dương R_DAU âm R_CPI âm 28 3.4 Phân tích mối quan hệ bằng mô hình đơn biến: 3.4.1 Sản lượng công nghiệp và ảnh hưởng lên TTCK VN: Tăng trưởng trong giá trị sản xuất công nghiệp thường được xem là nhân tố quan trọng tác động đến tỷ suất sinh lợi của TTCK, mà bằng chứng là sự xuất hiện của biến số này trong mô hình vĩ mô của Chen, Roll, Ross (1986). Chỉ số này được nhiều nghiên cứu trên thế giới sử dụng như là thước đo thay thế cho biến số tăng trưởng GDP, đơn giản, khi GDP ( sản lượng công nghiệp ) tăng trưởng thì TTCK sẽ đi lên. Chì số giá trị sản lượng công nghiệp của Việt Nam được tính theo giá so sánh năm 1994, bao gồm giá trị tạo ra của các ngành công nghiệp như : khai khoáng ( than, dầu ), chế biến (bơ sữa, thủy sản..), chế tạo ( mô tô, xe máy ) và hàng tiêu dùng ( giày, quần áo,…). Kiểm định mối quan hệ giữa biến số và TTCK ở Việt Nam, kết quả như sau: Kết quả kiểm định cho thấy giá trị sản lượng công nghiệp hầu như không có ảnh hưởng đến TSSL của VN-Index thể hiện qua giá trị p-value quá cao. Hơn nữa, biến số có giá trị âm không cho thấy có ý nghĩa kinh tế nào. ( Nguồn: Tổng Cục Thống Kê ) 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Dịch vụ Công nghiệp Nông nghiệp Variable Coefficient t-Statistic P-Value R_SLCN -0.006661 -0.065283 0.9481 29 Lý giải cho vấn đề, có vẻ như đối với nền kinh tế VN, giá trị sản lượng công nghiệp không phải là một đại diện cho GDP, tỷ trọng của công nghiệp đóng góp vào GDP chỉ chiếm xấp xỉ 40% ( trong khi ở các quốc gia phát triển, con số này thường là 60-80% ). Ngoài ra, giá trị sản lượng công nghiệp của Việt Nam không phản ánh được tiềm năng phát triển của đất nước, đóng góp 50% trong tổng giá trị là các ngành công nghiệp xuất khẩu tài nguyên thiên nhiên như than đá, dầu thô, khí hóa lỏng trong khi các ngành công nghiệp mang lại nhiều giá trị thặng dư hay mang yếu tố công nghệ hầu như vắng bóng hoặc chiếm tỷ trọng quá nhỏ. 3.4.2 Cán cân XNK và ảnh hưởng đến TTCK VN: Nói đến tình trạng cán cân XNK thì phải nói đến vấn đề thâm hụt cán cân thương mại dai dẳng. Nguồn gốc của vấn đề một phần là do tâm lý sính ngoại của người dân Việt Nam, theo đó, giá trị nhập khẩu các mặt hàng xa xỉ luôn chiếm tỷ trọng cao trong nhập khẩu; trong khi xuất khẩu dù được Nhà Nước tập trung hỗ trợ và tạo điều kiện phát triển vẫn chưa có chuyển biến mạnh mẽ, hàng hóa xuất khẩu đa số là các mặt hàng không có yếu tố công nghệ hay mang lại giá trị thặng dư. (đơn vị: triệu $, giá trị cán cân thương mại là thâm hụt - Nguồn: Tổng Cục Thống Kê ) 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 xuất khẩu nhập khẩu cán cân thương mại 30 Tác động của cán cân thương mại lên TTCK chủ yếu là gián tiếp thông qua tác động của tỷ giá, theo đó, thâm hụt trong cán cân thương mại sẽ phát đi tín hiệu về những đợt phá giá đồng tiền trong tương lai ( theo các lý thuyết PPP ) làm tác động lên TTCK. Một cơ chế nữa là thông qua thay đổi trong cán cân thương mại, các NĐT nước ngoài sẽ có các đánh giá về lợi thế cạnh tranh của quốc cũng như chính sách điều hành đồng tiền tương lai, qua đó làm tăng ( hoặc giảm ) lượng tiền đầu tư gián tiếp đổ vào thị trường, đối với TTCK Việt Nam, các giao dịch của NĐT chiếm tỷ trọng khá lớn nên ảnh hưởng được dự báo là khá lớn. Kết quả mô hình hồi quy OLS như sau: Với hệ số p-value thể hiện có mức ý nghĩa thống kê chứng minh rằng các thay đổi trong cán cân thương mại thực sự có ảnh hưởng lên TTCK. Hệ số của biến mang dấu âm ( -0.01) tức là khi cán cân thương mại thâm hụt 1% thì VN-Index sẽ tăng 0.01%, điều này cũng gây ra sự khó hiểu vì theo lý thuyết kinh tế, thường khi cán cân thương mại thặng dư thì tạo tâm lý tốt hơn cho thị trường làm chỉ số tăng điểm nhưng điều này là ngược lại ở Việt Nam. Để giải quyết vấn đề này, ta cần xem xét rõ về thực trạng của Việt Nam – một nước thiên về nhập khẩu ( với hơn 90% nguyên vật liệu là từ nước ngoài ), một sự tăng lên trong giá USD sẽ làm tăng mạnh chi phí đầu vào của DN dẫn đến các báo cáo tài chính kém sáng sủa đi với lợi nhuận sút giảm, qua đó làm cho VN-Index đi xuống. Variable Coefficient t-Statistic P-value R_XNK -0.012078 -1.70223 0.0924 31 3.4.3 Tác động của lạm phát lên VN-Index: Một TTCK hiệu quả thì thường chịu ảnh hưởng rõ nét đối với sự thăng trầm của chỉ số CPI, với quy luật : CPI tăng - TTCK xuống. Trước khi đi vào phân tích MQH với TTCK, ta đi sơ lược về đặc điểm lạm phát ở Việt Nam, theo đó: + 10 năm trở lại đây, mục tiêu tăng trưởng luôn được chú trọng hơn mục tiêu kềm chế lạm phát, qua đó cho thấy tiềm ẩn những rủi ro về bùng nổ lạm phát cao. + Hàng năm NHNN phải cung ứng một lượng tiền không nhỏ cho ngân sách để tài trợ thâm hụt tài khóa, các khoản tạm ứng này thường không có bảo đảm và trên thực tế không được hoàn trả đầy đủ trong năm ngân sách. + Sự độc lập của NHTW cũng bị giới hạn một phần, tốc độ tăng trưởng cung tiền thường phụ thuộc vào chính sách phát triển do Chính phủ đề ra. + Gốc của lạm phát Việt Nam đa số nằm ở khu vực đầu tư công, nơi chiếm hơn 50% lượng đầu tư của xã hội nhưng hệ số ICOR của các DNNN rất kém, năng suất kém không tương xứng với tốc độ bơm tiền chính là nguyên nhân gây ra lạm phát. Các đặc điểm của lạm phát Việt Nam cho thấy rõ ràng nó có ảnh hưởng rất mạnh lên nền kinh tế nói chung hay TTCK nói riêng. Theo nhiều nghiên cứu trên thế giới, chỉ số CPI ổn định ở mức khoảng 5% là điều kiện lý tưởng để TTCK hoạt động bình thường và phát triển. Khi CPI tăng cao thì sẽ tác động đến VN-Index qua các cơ chế như sau:  CPI tăng sẽ làm tăng các chi phí, gây khó khăn cho DN trong việc đảm bảo lợi nhuận kinh doanh và lợi tức, các báo cáo tài chính kém sáng sủa làm cho chứng khoán kém hấp dẫn hơn, đồng nghĩa với việc giảm sự sôi động trên TTCK.  CPI tăng đồng nghĩa với chính sách tín dụng thắt chặt, việc tiếp cận nguồn tín dụng khó khăn và đắt đỏ hơn, vì vậy làm dòng tiền vào TTCK đi xuống. 32  CPI tăng kéo theo lãi suất ngân hàng tăng, khiến lãi suất tiền gửi trở nên hấp dẫn hơn, điều này làm thu hẹp dòng đầu tư trên TTCK.  CPI tăng sẽ làm tăng bán ra các mã xấu, và tăng mua vào các mã tốt. Xu hướng bán tháo thường xảy ra nếu TTCK có nhiều chứng khoán chất lượng thấp và các nhà đầu tư không chuyên nghiệp đi theo bầy đàn, vốn ít. Để kiểm nghiệm lý thuyết trên vào TTCK VN, ta thực hiện hồi quy OLS với mẫu từ T1/04 – T2/11: Variable Coefficient t-Statistic P-value R_CPI -1.768289 1.454678 0.2275 Kết quả cho thấy quả thực có mối quan hệ nghịch biến giữa lạm phát và tỷ suất sinh lợi của VN-Index, tuy nhiên, thống kê p-value lại không có mức ý nghĩa. Điều gì đã làm cho TTCK Việt Nam đi ngược lại với quy luật thông thường ? Có 2 điểm đáng chú ý giúp phần nào giải thích vấn đề này:  Thứ nhất, dường như các nhà đầu tư không chịu tác động nhiều bởi báo cáo tài chính chính thức của các doanh nghiệp niêm yết trên TTCK. Đây là hiện tượng không bình thường, mà nguyên nhân có thể từ hai phía: chất lượng báo cáo tài chính và uy tín thực tế của doanh nghiệp chưa cao do hoạt động kiểm toán chỉ mới được đánh giá đúng mức trong thời gian gần đây.  Thứ hai, trong phần lớn thời gian kiểm định thì vấn đề lạm phát dường như có ít tác động đến TTCK mà cụ thế lạm phát chỉ bùng nổ và gây sự chú ý đến NĐT từ năm 2008 đến nay. Tuy nhiên, qua đồ thị bên dưới, ta lại thấy có mối tuơng quan nghịch biến khá chặt chẽ giữa VN-Index và chỉ số CPI, do đó, để có cái nhìn sâu hơn về mối quan hệ này, ta 33 tiếp tục phân tích sự tương tác giữa chúng trong khoảng thời gian quan sát từ năm 2008 đến nay. Trong thời gian này, vấn đề lạm phát đã trở thành vấn đề nóng của chính sách vĩ mô, mỗi hành vi biến động của lạm phát đều được thị trường phản ánh rõ nét. ( Nguồn: Tổng Cục Thống Kê ) Kết quả chạy mô hình trong thời gian từ T1/2008- T2/2011: Hệ số p-value chứng minh cho thấy mối quan hệ này có ý nghĩa với độ tin cậy 10%, hệ số mang dấu âm cho thấy mối quan hệ giữa hai nhân tố là mối quan hệ nghịch biến, và nó phù hợp với kỳ vọng và lý thuyết thông thường. Mô hình chứng tỏ, kể từ 2008, các NĐT trên thị trường đã có cái nhìn dè dặt hơn với tình hình lạm phát của đất nước. 8.8% 6.7% 12.6% 19.9% 6.9% 11.8% 307.5 751.8 927 315.6 494.8 484.7 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 2005 2006 2007 2008 2009 2010 CPI VN-Index Variable Coefficient t-Statistic P-value R_CPI -3.160263 -1.813176 0.0781 34 3.4.4 Mối quan hệ giữa cung tiền và TTCK VN: Hầu hết các nghiên cứu về mối quan hệ giữa cung tiền và TTCK đều không đi đến cùng một kết luận. Đây được xem như là một câu hỏi thực nghiệm, mối quan hệ này có thể là đồng biến ở thị trường này, nhưng ở thị trường khác, nó cũng có thể là nghịch biến. Ở Việt Nam, hàng năm, NHNN thông báo mục tiêu tăng trưởng cung tiền (hay tổng phương tiện thanh toán M2) và mức tín dụng chung cho nền kinh tế. Các con số này được thị trường tài chính hay các chuyên gia theo dõi sát sao hàng tháng để phân tích chính sách tiền tệ của chính phủ đang được áp dụng ra sao, thắt chặt hay nới lỏng. Trong khoảng 10 năm trở lại, tăng trưởng cung tiền M2 luôn đạt mức khá cao, đặc biệt trong khoảng thời gian 2000-2006.Qua cái nhìn định tính đầu tiên, ta thấy rằng, ở Việt Nam, TTCK dường như có mối quan hệ cùng chiều với cung tiền. ( Nguồn: Website NHNN VN – www. Sbv.gov.vn ) 400 420 440 460 480 500 520 540 560 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 3.00% 3.50% 4.00% 4.50% 5.00% tăng trưởng cung tiền VN-Index 35 Kết quả hồi quy OLS: Theo đó trong thực tế, tăng trưởng trong cung tiền M2 thực sự có tác động đến TTCK ( với giá trị p- value có mức ý nghĩa dưới 10% ). Khi cùng tiền tăng 1% sẽ tạo đà cho TTCK tăng 0.55% . Xét trong lịch sử, trong khoảng thời gian 2000-2006 với cung tiền tăng đều, TTCK đã có một quá trình tích lũy tăng điểm khá ấn tượng, từ 200 điểm lên đến trên 1000 điểm ( mức độ tăng trưởng lên đến hơn 500% ), đặc biệt là trong các năm 2006- 2007, các năm có tốc độ tăng rất cao, đã tạo nên cơn sốt tăng nóng trên TTCK. Trong năm 2008, khi chính phủ nhận thấy các bất ổn vĩ mô mà dẫn đầu là vấn đề lạm phát do tăng cung tiền quá nhiều, việc thắt chặt tiền tệ đã khiến thị trường đi xuống vùng 300- 350 điểm. Năm 2009, Chính phủ nới lỏng tiền tệ thực hiện chính sách kích cầu, đã tạo điều kiện cho TTCK đi lên trở lại khi thanh khoản vào thị trường tăng cao. 3.4.5 Lãi suất trái phiếu chính phủ và tác động của nó lên TTCK VN: Chính sách lãi suất của NHNN Việt Nam thường thể hiện khá nhiều bất cập đặc biệt là trong các năm gần đây. Chính sách lãi suất thường bao gồm hai mục tiêu:  Thứ nhất, giữ lãi suất huy động ở mức thấp để giữ lãi suất cho vay ở mức thấp. Qua đó giảm chi phí lãi vay và hạn chế bớt rủi ro cho hệ thống doanh nghiệp.  Thứ hai, nhà nước đã quyết tâm xóa bỏ thị trường ngoại tệ tự do và cấm kinh doanh vàng miếng. Điều đó khiến người dân có ít lựa chọn hơn và buộc phải giữ tiền đồng dù tiền đồng luôn mất giá thê thảm và lãi suất thấp. Variable Coefficient t-Statistic P-value R_M2 0.556051 1.904602 0.0603 36 ( Nguồn: NH phát triển Châu Á ADB – www.asianbonds.adb.org ) Tuy nhiên, hiệu quả thì rõ ràng không ổn:  Thứ nhất là không có lý do gì các NHTM lại phải hạ thấp lãi suất cho vay ngay cả khi lãi suất huy động bị giữ ở mức thấp. Đó là vì (1) nhu cầu vay vốn của các doanh nghiệp vẫn cao, và (2) các NHTM thường bị hạn chế tăng trưởng tín dụng. Hơn nữa các NHTM còn cải thiện được spread magrin của mình.  Thứ hai, việc sử dụng biện pháp hành chính như cấm kinh doanh vàng miếng, USD tự do đã hạn chế lựa chọn của người dân về lưu trữ tài sản. Đương nhiên còn các kênh khác như đầu tư vào chứng khoán hay kinh doanh bất động sản. Nhưng với những người dân có thu nhập trung bình hoặc trung bình khá, các kênh này là khó thực hiện, thậm chí là không khả thi, vì các vấn đề kỹ thuật (chứng khoán) và cần nhiều vốn (bất động sản). Trong bài, tác giả chọn sử dụng biến lãi suất của TPCP kỳ hạn một năm, vốn được xem như lãi suất cơ sở để ứng định các lãi suất khác, kết quả kiểm định mối quan hệ như sau: 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 8.00% 9.00% 10.00% 11.00% 12.00% 13.00% 14.00% LS_TPCP_1y VN-Index 37 Variable Coefficient t-Statistic P-value R_LS -1.08201 -1.600825 0.1132 Theo kết quả, hệ số hồi quy mang dấu âm cho thấy TTCK có mối tương quan âm so với các thay đổi trong lãi suất, điều này phù hợp với các nghiên cứu và lý thuyết trên thế giới, tuy nhiên hệ số p-value một lần lại phủ định tính ý nghĩa của biến số này, theo đó, lãi suất TPCP kỳ hạn 1 năm không có ảnh hưởng nhiều đến TTCK của Việt Nam. Kết quả này dường như xuất phát từ nhiều nguyên nhân, trong đó nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ việc Việt Nam hiện nay chưa được tự do hóa lãi suất, công cụ điều hành lãi suất của NHNN không có được sự linh hoạt cũng như độc lập do đó chưa phản ánh chính xác những thông tin thực của chính sách tiền tệ, trong khi TTCK lại hấp thụ rất nhanh các thông tin này. Một nguyên nhân khác cũng có thể là do lãi suất TPCP dường như không phải là đại diện tốt khi phân tích mối quan hệ giữa lãi suất và TTCK, việc sử dụng lãi suất lãi suất vay thực dự kiến sẽ đem lại kết quả tốt hơn, tuy nhiên các số liệu này thường không được công bố chính thức nên gây khó khăn trong việc tập hợp để kiểm định. Tuy nhiên trong nghiên cứu của Ms Hải Lý về tỷ suất sinh lợi của TTCK Việt Nam, việc sử dụng số liệu lãi suất đi vay thực cũng không có mang lại ý nghĩa thống kê khi kiểm định. 3.4.6 Ảnh hưởng của giá dầu thế giới đến TTCK VN: Như đã được phân tích ở chương II, giá dầu tăng cao luôn là nguyên nhân của những cuộc bán tháo trên TTCK. Ở TTCK Việt Nam, sự tăng giảm của giá xăng dầu tuy cũng có những ảnh hưởng nhất định đến TTCK nhưng chưa thật sự rõ nét. Giá xăng ở Việt Nam đặc biệt có tính nhạy cảm khá cao, khi xăng tăng, trong khoảng thời gian ngắn sẽ nhanh chóng kéo theo giá cả của nhiều mặt hàng thiết yếu khác đi lên, đối với một quốc gia với gần 60% dân số còn có đời sống khó khăn, đây là tác động giáng mạnh 38 lên mức sống của họ, do đó họ sẽ đòi hỏi mức lương cao hơn, giá bán hàng hóa cao hơn,… làm cho chỉ số CPI tăng lên nhanh chóng. Chưa nói đến việc lạm phát sẽ đi lên đến mức nào, ảnh hưởng ra sao đến các DN và NĐT, việc người dân cần nhiều tiền hơn cho sinh hoạt , đi lại hay việc đầu tư chuyển sang vàng và USD cũng đủ khiến dòng tiền chảy vào thị trường bị thu hẹp đáng kể. ( Nguồn: tonto.eia.doe.gov/pet ) Kết quả hồi quy mối quan hệ giữa hai biến như sau: Variable Coefficient t-Statistic P-value R_DAU 0.103273 0.851018 0.3972 Với giá trị p-value = 0.39, mô hình cho thấy mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và TSSL của TTCK Việt Nam là đồng biến, tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa về mặt thống kê. Kết quả này hầu như không gây nhiều bất ngờ, trong nghiên cứu trước đây của GS Narayan – đại học RMIT ( Úc ) về sự liên kết giữa giá dầu với VN- Index cũng cho thấy mối tương quan dương ( có ý nghĩa thống kê – mẫu từ T7/2000- T6/2008 ). Theo GS, giá dầu thế giới không gây ra tác động trái chiều lên VN-Index là 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 30 40 50 60 70 80 90 100 110 giá dầu VN-Index 39 do thị trường xăng dầu nội địa của Việt Nam hiện chưa được điều chỉnh linh hoạt theo giá thế giới, giá xăng dầu trong nước phụ thuộc nhiều vào các chính sách kiềm chế lạm phát và độ lớn của quỹ bình ổn Chính phủ. Thứ hai, theo ông, TTCK Việt Nam gần như là sân chơi của tầng lớp trung-thượng lưu, sự thay đổi trong giá xăng dầu hầu như ít tác động đến hành vi đầu tư của các tầng lớp này. Tuy nhiên, với các cú sốc lớn trong điều chỉnh giá ( chẳng hạn những điều chỉnh tăng 20-30% )cũng làm tiêu cực đến TTCK nhưng hầu như chỉ là tác động nhất thời, ngắn hạn và không lâu dài đến thị trường vốn. 3.4.7 Vàng và mối quan hệ đến TTCK VN: ( Đơn vị: VNĐ/chỉ, nguồn: www.bloomberg.com - ACBS) Thị trường vàng trong nước có một số đặc trưng như sau:  Thứ nhất, thị trường vàng trong nước chịu tác động và điều chỉnh khá nhanh theo giá vàng thế giới. Giá vàng thế giới thị phụ thuộc nhiều vào giá USD, cầu của Trung Quốc và Ấn Độ. 1,500,000 2,000,000 2,500,000 3,000,000 3,500,000 4,000,000 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 VN-Index giá vàng 40  Thứ hai, tâm lý găm giữ vàng trong dân là khá phổ biến, vàng là công cụ đầu tư, cất giữ truyền thống của người Việt Nam. Việt Nam hiện nay là một trong những nước nhập khẩu vàng lớn nhất thế giới, hiện tượng “vàng hóa” thường xuyên xảy ra, vàng len lỏi vào định giá hàng hóa, dự trữ, thanh toán,….  Thứ ba, cung vàng trong nước bị kiểm soát chặt chẽ. Nhu cầu vàng trong nước thì luôn ổn định, nhưng cung thì rất hạn chế. 95% lượng vàng tiêu thụ ở Việt Nam là nhập khẩu, và các DN muốn nhập khẩu vàng phải xin hạn ngạch từ NHNN. Ngày 24/2 gần đây, Nghị quyết 11 của Chính phủ đã tiến tới xóa bỏ kinh doanh vàng miếng trên thị trường tự do. Qua các đặc điểm trên, ta có thể thấy được nhu cầu đầu tư vàng ở Việt Nam là khá lớn và là một kênh đầu tư rất được ưa thích. Khi kinh tế ổn định, TTCK đi lên, vàng bớt đi giá trị đầu tư, khi kinh tế khó khăn, vàng lại tăng điểm trong mắt các NĐT, TTCK lại đi xuống, mối quan hệ này thông thường là ngược chiều nhau. Variable Coefficient t-Statistic P-value R_VANG -0.038345 -0.124728 0.901 Kết quả kiểm định cho thấy rõ ràng vàng và VN-Index có mối quan hệ nghịch biến ( -0.038 ), tuy nhiên mối quan hệ này hầu như không có ý nghĩa về mặt thống kê ( p- value = 0.901 > 10% ). Vậy vàng thực sự không có ảnh hưởng đến VN-Index ? Giải thích cho vấn đề này, tác giả đặt ra hai giả thuyết: + Về nhu cầu tài sản an toàn: khi nền kinh tế có bất ổn, thường các NĐT sẽ chuyển hướng đầu tư của mình, cụ thể là rút khỏi TTCK và đầu tư vào vàng như một tài sản chống lại các rủi ro lạm phát và suy thoái kinh tế, tuy nhiên hiệu ứng này cũng không hẳn là chính xác. Chẳng hạn thời kì 2000-2006 nền kinh tế phát triển khá bền vững, lạm phát dưới 1 con số, thậm chí còn có năm xuất siêu nhưng giá vàng vẫn tăng đều qua các năm. Trong thời kì 2008-2009 khi nền kinh tế trong nước cũng như toàn cầu 41 đang hứng chịu ảnh hưởng của cơn bão tài chính thì giá vàng lại đổ dốc từ khoảng 1000$/Oz xuống còn gần 750$/Oz trong khi TTCK Việt Nam lại đi lên. + Về nhu cầu đầu tư ( đầu cơ ) vàng: việc chuyền dòng tiền vào kênh vàng trong thời gian gần đây được xem là khá rủi ro, hầu hết các NĐT trên thị trường vàng đều sử dụng đòn bẩy khá cao trong khi giá vàng thì chịu khá nhiều các tác động từ bên ngoài nên có những thời điểm giá vàng tăng cao nhưng các NĐT vẫn đứng ngoài quan sát hoặc không giải ngân vào kên này. Hơn nữa đầu tư vàng cần một lượng vốn khá lớn nhưng các dao động lại thường là nhỏ ( các đợt tăng đột biến cao nhất được ghi nhận là khoảng xấp xỉ 1 triệu tức chỉ khoảng 3.33% nếu tính trên số tiền bỏ ra đầu tư cho một lượng vàng khoảng 30 triệu ). Với rủi ro cao nhưng TSSL lại khó đột biến khiến cho việc đầu tư vào vàng ở Việt Nam thực tế cũng không khả thi hơn đầu tư vào TTCK. 3.4.8 VN-Index và thay đổi trong tỷ giá: Một vấn đề nổi bật nổi bật trong chính sách điều chỉnh tỷ giá của Việt Nam chính là hiện tượng phá giá đồng tiền và xu hướng điều chỉnh của thị trường tự do. 11/2/2010 NHNN tuyên bố phá giá tiền đồng bằng cách nâng tỷ giá tham chiếu cũ là 18.932 VND/USD lên mức tham chiếu mới là 20.693 VND/USD ( biên độ giao động cho phép là +/- 1%. Ngưỡng trên theo biên độ cho phép này chính xác là 20.900 ) thì tỷ giá trên thị trường tự do đã ngay lập tức được điều chỉnh từ mức khoảng 21.000 lên mức khoảng 22.000 VND/USD. Rõ ràng là động thái phá giá của NHNN không có tác dụng trấn an thị trường mà trái lại là bằng chứng giúp thị trường khẳng định rõ hơn xu thế đi xuống tất yếu của tiền đồng. Câu chuyện phá giá lần trước cũng vậy. NHNN đã ấn định tỷ giá tham chiếu là 18.932 đồng – cũng là một con số rất lẻ. Nếu lấy con số này nhân với biên độ cho phép là +/- 3% sẽ ra hai con số là 19.500 đồng/1USD (ngưỡng trần) và 18.364 đồng/1USD 42 (ngưỡng sàn). Rõ ràng con số trần cũng là con số chẵn – tức là con số mà NHNN dự tính trước là thị trường sẽ điều chỉnh đến, đó là một chi tiết tuy nhỏ nhưng đáng chú ý. Nó nói lên rằng khi ấn định tỷ giá mới, NHNN mới đã dự tính trước là thị trường sẽ chỉ quan tâm đến ngưỡng trần. Điều này phản ánh hai điểm: Thứ nhất là NHNN vẫn cho rằng tỷ giá trên thị trường tự do luôn luôn cao hơn và dẫn dắt thị trường ngoại tệ chính thức. Thứ hai là NHNN vẫn hiểu rằng các đợt phá giá của họ vẫn “chưa tới” – điều này càng tạo tâm lý găm giữ USD trong nền kinh tế. Kết quả phân tích cho thấy sự thay đổi trong giá USD có tương quan ngược chiếu với VN-Index, theo đó, khi USD tăng giá, sẽ làm cho TTCK đi xuống, tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê thể hiện qua giá trị p- value khá cao. Variable Coefficient t-Statistic P-value R_USD -0.823772 -0.590303 0.5566 43 Thông thường khi đồng tiền mất giá giúp kích thích xuất khẩu, làm giảm thâm hụt cán cân XNK sẽ đưa một tín hiệu tốt vào TTCK, tuy nhiên dấu âm lại đưa ra kết quả ngược lại, điều này dễ dàng thấy được rằng Việt Nam là một quốc gia không có lợi thế về xuất khẩu, chúng ta chỉ xuất khẩu các mặt hàng ít có giá trị gia tăng hay khoáng sản thiên nhiên trong khi nhập khẩu về gần như 90% nguyên vật liệu để sản xuất ra các hàng hóa xuất khẩu. Một sự tăng giá trong USD tạo nên sức ép chi phí cho các DN niêm yết dẫn đến các tin tức xấu về lợi nhuận DN sụt giảm khiến TTCK có chiều hướng đi xuống. Hơn nữa, khi VND mất giá đồng thời cũng gây ra các tổn thất không nhỏ đối với các NĐT nước ngoài khi lợi nhuận bị bào mòn khi đổi ra USD. Hệ số không có ý nghĩa thống kê cũng một phần do cơ chế điều hành tỷ giá của chính phủ, một cơ chế điều hành tỷ giá cố định không linh hoạt, biên độ thấp gây ra sai lệch lớn giữa tỷ giá niêm yết và tỷ giá trên thị trường tự do. 3.4.9 Chỉ số Dowjones và chỉ số VN-Index: Đối với một TTCK còn non trẻ như TTCK Việt Nam, thông thường có mức độ tương quan nhất định với các thị trường bên ngoài. Kể từ sau khi gia nhập WTO 2006, TTCK Việt Nam đón nhận sự tham gia sôi nổi của các NĐT nước ngoài, góp phần tăng sự hội nhập của thị trường trong nước và ngoài nước. Mỹ là đất nước có nền kinh tế hàng đầu thế giới, sự thay đổi trong các chỉ số chứng khoán Mỹ như DJ, S&P 500, … đều thể hiện hiệu quả sức khỏe của nền kinh tế này cũng như nền kinh tế toàn cầu. Việc chọn chỉ số DowJones để phân tích sự ảnh hưởng của nó lên VN-Index được nhiều yếu tố ủng hộ: + Thứ nhất, Mỹ là đối tác thông thương lớn của Việt Nam, nếu có những bất ổn trong nền kinh tế Mỹ, hầu như sẽ làm cho nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng không nhỏ. 44 +Thứ hai, thông tin về nền kinh tế Mỹ và hoạt động của chỉ số DowJones được các website thông tin tài chính-chứng khoán ở Việt Nam cập nhật hàng ngày và được sự đặc biệt chú ý của các NĐT trong nước. ( Nguồn: www.cophieu68.com ) Kết quả hồi quy đơn biến được thể hiện ở bảng sau: Tất cả các hệ số đều đúng theo kỳ vọng, chỉ số DowJones cho thấy ảnh hưởng rõ nét của nó lên chỉ số VN-Index. Hệ số biến là 1.12 cho thấy khi DowJones tăng 1%, nó sẽ giúp VN-Index tăng theo 1.12%. Điều này một lần nữa cho thấy sự hòa nhập của thị trường Việt Nam với thị trường quốc tế, đồng thời chứng minh cho thấy có sự lây nhiễm lẫn nhau giữa các thị trường chứng khoán. Lưu ý, do thị trường Mỹ đóng cửa trước khi thị trường Việt Nam mở cửa nên việc sử dụng biến trễ (-1) sẽ giúp mang lại kết quả tốt hơn nữa, tuy nhiên do hồi quy theo dữ liệu tháng nên việc sử dụng biến trễ (-1) được xem xét là không khả quan bằng dữ liệu ngày. 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 VN-Index DowJones Variable Coefficient t-Statistic P-value R_DJ 1.122274 3.733843 0.0003 45 4. PHÂN TÍCH TỶ SUẤT SINH LỢI VN-INDEX VỚI MÔ HÌNH ĐA BIẾN: 4.1 Ma trận hệ số tương quan: R_VNI R_XNK R_VANG R_USD R_SLCN R_M2 R_LS R_DJ R_DAU R_CPI R_VNI -18.26% -1.36% -6.43% -0.71% 20.35% -17.21% 37.73% 9.25% -13.15% p-value 0.0924* 0.9010 0.5566 0.9481 0.0603* 0.1132 0.0003* 0.3972 0.2275 R_XNK -10.03% -14.30% -11.26% 7.26% -21.39% -12.77% 16.70% 5.10% p-value 0.1891 0.5068 0.048* 0.1242 0.6407 R_VANG 29.04% 14.96% 14.96% -10.26% 1.22% 8.96% 13.15% p-value 0.0067* 0.1692 0.3474 0.9113 0.4120 0.2275 R_USD 27.18% -6.07% 25.19% 1.95% 6.54% 11.01% p-value 0.0114* 0.5788 0.0193* 0.3128 R_SLCN -6.04% -3.60% 15.22% -12.80% -20.77% p-value 0.5808 0.7421 0.2401 0.055* R_M2 -42.60% 16.61% 16.28% -3.25% p-value 0.0000* 0.7663 R_LS -21.93% -24.62% 17.29% p-value 0.0223* 0.1113 R_DJ 20.20% -2.75% p-value 0.0621* R_DAU 19.63% p-value 0.0701* R_CPI p-value 46 Ma trận hệ số tương quan cùng hệ số p-value cho thấy mối quan hệ giữa các biến với nhau, giúp tiền kiểm định các trường hợp đa cộng tuyến xảy ra khi hồi quy nhiều biến với nhau. Dựa vào ma trận trên, tao thấy rằng VN-Index có mối tương quan ý nghĩa với thay đổi trong cán cân XNK, cung tiền và chỉ số DowJones; dự đoán có thể hồi quy biến phụ thuộc TTCK với các biến độc lập trên. 4.2 Mô hình đa biến: Để kiểm định tác động tổng hợp của các nhân tố vĩ mô lên thị trường chứng khoán, ta sử dụng mô hình hồi quy đa biến sau: n i=1 t i i t R =c+ b .X + Ta thực hiện hồi quy với 9 biến và lần lượt loại đi các biến không có ý nghĩa thống kê hay các biến có mang tính chất đa cộng tuyến ( dựa vào ma trận tương quan ). Đối với những biến đa cộng tuyến, biến nào giải thích TSSL trong VN-Index kém hơn ( nhìn vào hệ số R2 ) thì ta loại biến đó đi. Song song đó, tác giả đồng thời sử dụng kiểm định Wald để phát hiện sự có mặt của các biến không cần thiết. Trong số các biến được chọn, biến số R_M2 do không dừng nên ta sử dụng biến thay thế là sai phân của biến R_M2 ( ở đây ký hiệu là D( R_M2 )). Việc sử dụng biến sai phân của R_M2 là khá thỏa đáng do biến sai phân này đã được chứng minh là có tính dừng, giúp thỏa mãn các yêu cầu của một mô hình OLS, ngoài ra, dựa vào cái nhìn trực quan ở biếu đồ tương quan của cung tiền và VN-Index ta thấy rằng mỗi khi cung tiền tăng, thì cần có một khoảng thời gian thì nó mới có ảnh hưởng rõ nét lên VN-Index. 47 Kết quả hồi quy đa biến với các biến được chọn: Coefficient t-Statistic P-value C 0.0091 0.7550 0.4525 D(R_M2) 1.1135 2.1503 0.0345 R_DJ 1.0261 3.5713 0.0006 R_XNK -0.0107 -1.6652 0.0997 R-squared 21.67% F-statistic 7.4691 Adj R-squared 18.77% P-value F.sta 0.0002 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: ( lag 1 ) O. R-squared 3.0510 P-value 0.0807 White Heteroskedasticity Test: O. R-squared 8.5720 P-value 0.4777 ARCH Test: ( Lag 1 ) O. R-squared 2.4850 P-value 0.1149 Kết quả hồi quy cho thấy các biến đều có ý nghĩa thống kê, dấu của các hệ số không thay đổi so với khi kiểm định đơn biến. Kiểm định BG LM với độ trễ 1 cho thấy mô hình hiện đang tồn tại tự tương quan trong chuỗi TSSL thị trường, trong khi các kiểm định White ( xem xét phương sai thay đổi ) và ARCH ( xem xét tính tự hồi quy của phương sai thay đổi có điều kiện) đều cho thấy mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. 48 Đề khắc phục tình trạng tự tương quan, ta thêm vào mô hình một biến trễ của TSSL VN-Index, độ trễ ở đây được chọn là 1, đây là lựa chọn khá hợp lý vì VN-Index của ngày hôm nay thường có xu hướng tương tác với chỉ số VN-Index ngày hôm trước. Khi thêm biến trễ vào trong mô hình mới, biến số R_XNK trở nên mất ý nghĩa thống kê với hệ số p-value ( >10% ), do đó ta loại biến này ra khỏi mô hình, ta có mô hình mới như sau: Coefficient t-Statistic P-value C 0.0068 0.6023 0.5487 D(R_M2) 0.9001 1.8477 0.0683 R_DJ 0.9673 3.5830 0.0006 R_VNI(-1) 0.3377 3.6941 0.0004 R-squared 30.67% F-statistic 11.9429 Adj R-squared 28.10% P-value 0.0000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: ( lag 1 ) O. R-squared 0.6206 P-value 0.4308 White Heteroskedasticity Test: O. R-squared 9.0109 P-value 0.4363 ARCH Test: ( lag 1 ) O. R-squared 0.5548 P-value 0.4564 Mô hình mới giải thích được TSSL của VN-Index tốt hơn, với chỉ số R2 cao hơn mô hình trước (30.67% > 21.67% ). Việc thêm vào biễn trễ ( 1 thời kì ) của R_VNI giúp 49 mô hình tránh được hiện tượng phương sai thay đổi. Kiểm định White cho thấy mô hình mới cũng không có hiện tương phương sai thay đổi; tương tự kiểm định ARCH cũng không cho thấy xuất hiện hiện tương phương sai thay đổi có điều kiện-tự hồi quy. 5. PHÂN TÍCH TỈ SUẤT SINH LỢI CỦA VNI - INDEX BẰNG HỌ MÔ HÌNH GARCH: 5.1 Các đặc điểm thực nghiệm của tỷ suất sinh lợi: Chuỗi TSSL có những đặc trưng khiến cho việc ước lượng các mối quan hệ giữa nó vá các biến số khác theo cách thông thường trở nên kém hiệu quả. Những đặc tính thực nghiệm ( stylized facts ) được xem là các kết quả được phát hiện trên nhiều thị trường nên trở nên phổ biến. Theo đó, các đặc tính thực nghiệm của TSSL bao gồm: + Phân phôi TSSL có đuôi lớn ( thick tails ): theo đó TSSL của các tài sản tài chính thường có phân phối không chuẩn, có đặc tính đuôi lớn, đỉnh cao vào hẹp ( theo nghiên cứu của Mandelbrot 1963 ) + Độ lệch chuẩn co cụm ( volatility clustering ): Mandelbrot (1963) phát hiện: “các thay đổi lớn có xu hướng xuất hiện sau một thay đổi lớn” + Hiệu ứng đòn bẩy ( leverage effects ): Black (1976) và Christie (1982) cho rằng xu hướng thay đổi trong giá cổ phần thường có tương quan không tương xứng với thay đổi của độ lệch chuẩn. Trên TTCK, độ lệch chuẩn đối với TSSL âm lớn thường lớn hơn nhiều so với độ lệch chuẩn của TSSL dương lớn ( so với cùng độ lớn tuyệt đối ). + Hiệu ứng cuối tuần: Fama (1965), French và Roll (1986) khi thị trường đóng cửa, thông tin thường tích lũy với mức độ khác nhau so với khi thị trường mở cửa, chẳng hạn độ lệch chuẩn ngày Thứ hai thường gầp ba lần độ lệch chuẩn ngày Thứ sáu. 50 + Sự kiện kỳ vọng (expected events): Comell (1978), Patell và Wolfson (1979): độ lệch chuẩn thường cao hơn bình thường khi có thông báo mới hay các sự kiện kỳ vọng. + Độ lệch chuẩn và tương quan chuỗi: LeBaron (1992) - ông cho rằng có mối quan hệ nghịch đảo giữa độ lệch chuẩn và tương quan chuỗi. + Các biến đổi đồng thời (co-movements) trong độ lệch chuẩn: Ramchand và Susmel (1998) cho rằng các độ lệch chuẩn có tương quan dương giữa các thị trường/ tài sản. → Khi TSSL thể hiện các đặc tính kể trên thì cần một mô hình thích hợp để phân tích các đặc tính này và mô hình được sử dụng phổ biến là mô hình GARCH. 5.2 Mô hình ARCH – Engle ( 1982): Trong các ước lượng TSSL của tài sản tài chính ta thường gặp giả thuyết phương sai không đổi. Tuy nhiên trong thực tế các trường hợp này xảy ra không thường xuyên, và để giải quyết vấn đề này các nhà nghiên cứu đề xuất mô hình ARCH. Mô hình ARCH (q) thể hiện phương sai thay đổi có điền kiện tự hồi quy ( auto-regressive conditional heteroskedasticity ) của TSSL ngày hôm nay qua bình quân tỷ trọng của bình phương TSSL không kỳ vọng trong quá khứ. 2 2 2 1 ~ (0, )t t t t t q it t i i Y X N             Theo công thức, một biến động mạnh của thị trường xảy ra cách hôm nay q ngày thì ảnh hưởng của nó sẽ làm tăng phương sai có điều kiện của ngày hôm nay. Do tất cả các TSSL không kỳ vọng đều dưới dạng bình phương nên không có sự phân biệt giữa tác động dương và âm. 51 5.3 Mô hình GARCH – Bollerslev (1986): Một đại diện chặt chẽ hơn thường được sử dụng thay thế cho mô hình ARCH(q) là mô hình GARCH(q,p) ( mô hình ARCH tổng quát ) với việc thêm vào p số hạng tự hồi quy của giá trị phương sai thay đổi có điều kiện: 2 2 2 1 1 q p t i t i j t j i j              Độ lớn của các tham số α và β giúp xác định những bất ổn của độ lệch chuẩn.  Hệ số α cho thấy phản ứng của độ lệch chuẩn với những thay đổi của thị trường ( α > 0.2 thì được xem là phản ứng mạnh )  Hệ số β giúp kiểm định mức độ bền vững của độ lệch chuẩn ( β > 0.8 thì độ lệch chuẩn được xem là có độ bền vững cao )  α + β < 1 : độ lệch chuẩn có điều kiện sẽ có thể hội tụ về độ lệch chuẩn dài hạn. 5.4 Một số mô hình trong họ mô hình GARCH: *Mô hình EGARCH – Nelson (1991) - "Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach," Econometrica. *Mô hình GJR-GRACH - Glosten, L.R., R. Jagannathan and D. Runkle (1993) - "Relationship between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks," Journal of Finance.       p j jtj q i itititit zEzz 1 2 1 2 )log(|))||(|()log(  tttz  / jtj p j ititi q i iti q i t I         2 1 2 1 2 1 2 *  52 *Mô hình NARCH - Higgins and Bera (1992) and Hentschel (1995) → Ba mô hình GARCH không đối xứng ở trên dù đều được phát triển trên nền tảng cải thiện mô hình GARCH tiêu chuẩn. Do trong mô hình GARCH (q,p) đối xứng không giúp nắm bắt được đặc tính không đối xứng của độ lệch chuẩn ( hay hiệu ứng đòn bẩy ) do TSSL không kỳ vọng được sử dụng dưới dạng bình phương. Trong thực tế, độ lệch chuẩn thường có xu hướng lớn hơn đối với những cú sốc bất lợi so với các cú sốc có lợi với cùng độ lớn. Mô hình được sử dụng phổ biến nhất là mô hình EGARCH của Nelson. *Mô hình TARCH - Rabemananjara, R. and J.M. Zakoian (1993) - “Threshold ARCH Models and Asymmetries in Volatilities” Journal of Applied Econometrics. Theo đó, ta sẽ có hai phương sai: → Mô hình TARCH giúp ta nắm bắt được sự khác biệt giữa tác động âm và tác động dương lên phương sai thay đổi có điều kiện. 1 1 | | q p t i t i j t j i j                           q i p j jtjititiitit II 1 1 222 )))()((  )(, )(, 1 1 222 1 1 222                     it q i p j jtjitiit it q i p j jtjitiit if if 53 *Mô hình SWARCH - Hamilton, J. D. and R. Susmel (1994) - "Autoregressive Conditional Heteroskedasticity and Changes in Regime" - Journal of Econometrics. + Hamilton đưa ra giả thuyết về các biến không quan sát và các biến này nhận một trong hai giá trị 1 hoặc 2 . + Hamilton phát triển một ma trận chuyển đổi Markov cho các biến không quan sát. Mô hình đơn giản nhất là SWARCH (1) – 2 trạng thái: p(s t =1 | s t-1 =1) = p p(s t =2 | s t-1 =1) = (1-p) p(s t =1 | s t-1 =2) = q p(s t =2 | s t-1 = 2) = (1-q) Phương trình ARCH (q) phụ thuộc st: Phương trình rút gọn: Mô hình SWARCH (1) có 2 giá trị ( 1 và 2 ), ta có 4 giá trị phương sai: Tham số 𝛾𝑠𝑡=1 đặt là 1, và tham số 𝛾𝑠𝑡=2 là một tham số tương ứng về độ lệch chuẩn. Nếu 𝛾𝑠𝑡=2 = 3 tức là độ lệch chuẩn ở trạng thái 2 thì cao hơn gấp 3 lần so với trạng thái 1. Trong SWARCH, trạng thái ở đây được hiểu là trạng thái của độ lệch chuẩn, với SWARCH (1) 2 trạng thái là trạng thái độ lệch chuẩn cao và thấp.      q i itssisst tttt 1 2 ,,, 2 11  itt s q i itist     // 1 22 2,2,/ 1,2,/ 2,1,/ 1,1,/ 1 2 11 2 1 2 11 2 12 2 11 2 1 2 11 2 222 122 11 111         tttt tttt tttt tttt ss ss ss ss     54 *Mô hình IGARCH - Nelson (1990, Lamoreux & Lastrapes (1989) và Hamilton & Susmel (1994). Trong mô hình GARCH cổ điển, thì phương sai sẽ có tính dừng nếu α + β <1. Tuy nhiên, tính dừng không đòi hỏi phải có điều kiện chặt chẽ như thế ( do phương sai có điều kiện không phụ thuộc vào t ), hơn nữa, trong thực tế, thông thường α + β ≈ 1. Do đó, nếu ta chấp nhập α + β = 1 thì chúng ta có mô hình IGARCH, trong mô hình IGARCH đa thức tự hồi quy của mô hình ARMA sẽ có một nghiệm đơn vị: một cú sốc lên phương sai có điều kiện là “bền vững”. *Mô hình FIGARCH - Baillie, Bollerslev and Mikkelsen (1996) - Journal of Econometrics. Nhắc lại về mô hình ARIMA(p,d,q), khi d = 1 thì chúng ta có một quá trình đồng liên kết, trong chuỗi thời gian, thông thường d sẽ nhận các giá trị dương nguyên. Tuy nhiên, khi 0<d<1 ta có quá trình ARFIMA ( Granger and Joyeaux-1980 ) mà để nắm bắt được nó ta cần một mô hình mới là FIGARCH. Mô hình GARCH cổ điển: Phương pháp FIGARCH: với 2 2 t t t    , nếu d = 0 ta có GARCH, nếu d = 1 ta có IGARCH. Mô hình FIGARCH giúp nắm bắt sự bền vững trong dài hạn của độ lệch chuẩn. *(G)ARCH-M - Engle, R.F., D. Lilien and R. Robins (1987) - “Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure: the ARCH-M Model” Econometrica. 2 2( )t t j tE j     2 1 2 1 22 )()( tt q i iti q i itit LL        tt d LLL  ))(1()1))((1( 2  55 Lý thuyết tài chính đặt ra giả thuyết rằng giá trị bình quân của một quá trình hồi quy sẽ bị ảnh hưởng bởi tính bất ổn không chắc chắn của chuỗi số liệu. Khung lý thuyết của ARCH – M: Phương sai, log phương sai hoặc độ lệch chuẩn sẽ được đưa vào trong phương trình hồi quy. Mô hình này giúp đưa tính bất ổn vào trong bình quân của TSSL, sử dụng kết hợp với các mô hình như GARCH, EGARCH. 5.5 Bằng chứng thực nghiệm của mô hình GARCH: Các nghiên cứu thực nghiệm về về sự tương tác giữa các biến vĩ mô và TTCK có thể chia làm hai trường phái. Trường phái thứ nhất là các nghiên cứu tập trung vào mối quan hệ ở gốc nhìn thứ nhất, trường phái này lại phân làm hai phân khúc, phân khúc đầu tiên phân tích đơn thuần về lý thuyết về những tác động với các học giả như Fama 1981, Bothurda 1989, Sadorsky 1999, Gunasekarage 2004, Vuyyuri 2005. Phân khúc thứ hai là các nghiên cứu thực nghiệm thông qua việc sử dụng các mô hình như tự hồi quy vectơ, đồng liên kết đa biến,… Trường phái thứ hai thì mở rộng hơn các phân tích nghiên cứu trước đây bằng góc nhìn thứ hai, họ tập trung giải thích xem rủi ro/độ lệch chuẩn của các yếu tố vĩ mô sẽ tác động như thế nào đến độ lệch chuẩn của thị trường vốn mà sử dụng nhiều nhất là các mô hình VAR và GARCH. Một số các nghiên cứu thực nghiệm nổi tiếng được công bố rộng rãi đa phần đều sử dụng các mô hình ARCH và GARCH với hơn 140 họ mô hình khác nhau. Schwert (1989) và Flannery & Protopapadakis (2002) kiểm định ở TTCK Mỹ và không phát hiện ra được bằng chứng cho thấy các biến vĩ mô nội tại có thể dự đoán được TSSL của TTCK Mỹ vốn thay đổi không ngừng. Kim, Yoon và Viney (2001) sử 2 t t t ty x     2 2 2 1 1 q p t i t i j t j i j              56 dụng mô hình ARCH và phân tích đồng liên kết đã tìm ra được mối liên hệ có ỹ nghĩa giữa độ lệch chuẩn thị trường Hàn Quốc và Nhật. Valadkhani & Havie Charles (2007) đã kiểm định ảnh hưởng của giá các thị trường khác và các biến số vĩ mô lên TTCK Thái Lan bằng mô hình GARCH-M và hai ông nhận ra rằng TSSL của TTCK thay đổi theo TSSL của thị trường Singapore, Malaysia và giá dầu. Wei Chong Choo, See Nie Lee và Sze Nie Ung (2011) đã sử dụng các mô hình GARCH đối xứng và GARCH bất đối xứng ( GJRGARCH, EGARCH và PGARCH ) để tìm hiểu sự biến động trong độ lệch chuẩn của chi số Nikkei 225 với giá vàng, giá dầu và tỷ giá Yen/US$ nhưng họ thấy rằng các mối tương quan là khá yếu. Chowdhury và Iqbal (2005) chứng minh rằng TSSL của TTCK Bangladesh đi theo một tiến trình GARCH(1,1) và có thể dự báo được phương sai trong tương lai bằng các thông tin quá khứ. Diebold và Yilmaz (2007) đã phân tích độ lệch chuẩn của khoảng 45 quốc gia phát triển và đang phát triển trong khoảng thời gian từ 1084-2004 tuy nhiên phân tích này lại gặp khó khăn trong việc xử lý các số liệu đầu vào. → Mặc dù sử dụng các kỹ thuật kinh tế khác nhau, phần chung các nghiên cứu này đều cho rằng các biến vĩ mô có ảnh hưởng nhất định đến TTCK và đều ủng hộ cho các đặc tính thực nghiệm của TSSL cũng như sự hữu ích của các mô hình GARCH trong việc giải thích các mối quan hệ này. 57 5.6 Phân tích tỉ suất sinh lợi của VNI qua các mô hình GARCH: 5.6.1 Phân phối của TSSL VN-Index: Qua bảng phân tích ta thấy rằng TSSL của VN-Index là 1.9%/tháng ( tương đương 22.8%/năm ) đây là mức TSSL khá hấp dẫn trên thị trường khi mà lãi suất tiết kiệm thường chỉ dao động quanh mức 14% - 18%/năm. Trong đó TSSL cao nhất là khoảng 38.5%/tháng, mức TSSL khổng lồ này là vào tháng 12/2006 khi VN-Index có bước nhảy vọt lên hơn 1000 điểm, còn TSSL thấp nhất là khoảng 24% xuất hiện vào tháng 10/2008 thời gian thị trường toàn cầu phải hứng chịu cơn bão khủng hoảng tài chính. Độ lệch chuẩn trung bình của thị trường là 12.3%/tháng, nhìn vào bảng so sánh TSSL trung bình và độ lệch chuẩn của VN-Index và các chỉ số chứng khoán trên thế giới, ta thấy rằng TSSL của thị trường Việt Nam là khá cao, hơn nữa độ lệch chuẩn lại chỉ ở mức trung bình ( có khả năng là do quy định giao dịch trong biên độ ± 5%/ngày ) do đó có thể nói TTCK Việt Nam là nơi đến đầu tư khá hấp dẫn tuy nhiên thực tế thì dường như không được khả quan do đồng tiền của Việt Nam liên tục mất giá trong các năm 0 2 4 6 8 10 12 14 -0.250 -0.125 -0.000 0.125 0.250 0.375 Series: R_VNI Sample 2004M01 2011M02 Observations 86 Mean 0.019139 Median 0.000220 Maximum 0.385076 Minimum -0.239982 Std. Dev. 0.123266 Skewness 0.449726 Kurtosis 3.357397 Jarque-Bera 3.356673 Probability 0.186684 58 gần đây nên nếu tính chính xác thì TSSL trung bình của VN-Index cũng chỉ ở mức trung bình so với các thị trường vốn khác. Chỉ số ( chuỗi từ T1/04 – T2/2011 ) TSSL trung bình Độ lệch chuẩn VN-Index - Việt Nam 1.90% 12.32% Jakata Composite – Indonesia 2.18% 22.23% BSE 30 – Ấn Độ 1.66% 22.96% KS11 Seoul Composite - Hàn Quốc 1.56% 25.93% Shanghai Composite - Trung Quốc 1.09% 24.86% All Ordinaries – Úc 0.84% 09.85% KLSE Composite – Malaysia 0.78% 16.25% Strait Times Index – Singapore 0.76% 16.54% TSEC Weighted Index - Đài Loan 0.56% 26.14% Hang Seng - Hồng Kông 0.51% 17.91% Dow Jones Industrial – Mỹ 0.33% 13.67% Nikkei 225 – Nhật Bản 0.30% 16.80% S&P 500 Index – Mỹ 0.25% 13.56% FTSE 100 – Anh 0.21% 12.80% Nasdaq Composite – Mỹ 0.19% 25.49% ( nguồn: tác giả tự tự tính toán với chuỗi số liệu thu thập từ www.cophieu68.com và www.yahoofinance.com ) Thống kê Kurtosis và Skewness cùng với Jarque-Bera cho thấy TSSL của VN-Index không phân phối chuẩn, phân phối có định cao hơn so với phân phối chuẩn, phân phối có xu hướng lệch dương khi các giá trị của TSSL dương cao hơn giá trị của các TSSL âm. TSSL của VN-Index có 44 quan sát mang giá trị dương, 42 quan sát mang giá trị âm, tập trung nhiều trong khoảng (-12.5% đến 12.5% ). Kiểm định tính dừng với kiểm định nghiệm đơn vị ( Unit root test ) của ADF cho thấy chuỗi TSSL của VN-Index là dừng với mức ý nghĩa 1% ( độ tin cậy 99% ). Ta tiếp tục phân tích với biểu đồ Correlogram với cảc chỉ số AC, APC, Q-stat, ta thấy rằng từ trễ thứ 2 trở đi, các hệ số AC và PAC đều được xem bằng 0. Lược đồ tương quan tổng thể có thấy mức độ kết hợp tuyến tính giữa Yt và Yt-1 ( biến trễ thứ 1 ) là khá cao 59 cho thầy khi hồi quy ta có thể thêm vào biến trễ (-1) để tăng tính giải thích cho biến phụ thuộc. ( lược đồ tương quan tổng thể Correlogram với 20 độ trễ - tác giả