GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Tính cấp thiết của đề tài
Tại Việt Nam, mô hình ARCH/GARCH đã được áp dụng sớm trong nghiên cứu thị trường chứng khoán Lê Văn Tuấn & Phùng Duy Quang (2020) đã sử dụng mô hình GARCH để phân tích biến động và dự báo chỉ số VN-Index, sau khi kiểm định hiệu ứng ARCH bằng kiểm định Lagrange Multiplier (LM) Kết quả cho thấy mô hình GARCH(1,1) là phù hợp nhất, đồng thời họ đã tạo ra 5000 đường giả lập cho VN-Index trong tương lai, dự đoán rằng chỉ số này sẽ phục hồi với xác suất 50% trong hơn 3 năm tới Các nghiên cứu khác, như của Hồ Thủy Tiên và cộng sự (2020), cũng kiểm định hiệu ứng ARCH và sử dụng mô hình GARCH để phân tích biến động tỷ suất lợi nhuận VN-Index, cho thấy GARCH(1,1) và EGARCH(1,1) là những mô hình thích hợp nhất để đo lường dao động của chỉ số này Nghiên cứu của họ chỉ ra sự tồn tại của hiệu ứng đòn bẩy, cho thấy cú sốc tiêu cực ảnh hưởng đến phương sai có điều kiện Cuối cùng, nghiên cứu của Phạm Chí Khoa (2017) chứng minh rằng biến động trong quá khứ của thị trường có thể lặp lại trong tương lai.
Tác giả sử dụng kiểm định LM để kiểm tra hiệu ứng ARCH trong phần dư và áp dụng mô hình GARCH(1,1) để ước tính biến động của thị trường chứng khoán (TTCK) trong nước Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Ljung-Box Q-statistic Ngoài ra, mô hình phi tuyến được áp dụng trong kiểm định BDS phần dư nhằm dự báo chuỗi lợi suất VN-Index theo ngày trong vòng 10 năm Kết quả cho thấy GARCH(1,1) là mô hình phù hợp nhất để ước tính biến động tỷ suất lợi nhuận VN-Index, đồng thời cung cấp dữ liệu quan trọng cho việc phân bổ tài sản, quản lý danh mục đầu tư và quản lý rủi ro trong TTCKVN.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình GARCH(1,1) là phương pháp tối ưu để ước lượng biến động dữ liệu trong một khoảng thời gian Trước khi tiến hành kiểm định GARCH, các tác giả thực hiện kiểm định LM để xác định sự tồn tại của hiệu ứng ARCH Dựa trên kết quả phân tích mô hình, các nghiên cứu cũng phát triển công cụ dự báo cho thị trường chứng khoán Việt Nam, giúp nhà đầu tư đánh giá lợi nhuận và đưa ra quyết định chính xác.
Khóa luận không chỉ phản ánh tình hình kinh tế Việt Nam mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư trong bối cảnh dịch bệnh hiện tại Bài viết sẽ phân tích sâu về biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) thông qua kiểm định hiệu ứng ARCH và các mô hình GARCH Trước khi đi vào phân tích chi tiết, khóa luận sẽ xem xét tác động tiềm ẩn của đại dịch đến TTCKVN và tổng hợp các chính sách hỗ trợ từ Chính phủ nhằm tạo niềm tin cho nhà đầu tư Kết quả kiểm nghiệm sẽ chỉ ra mô hình GARCH phù hợp, từ đó đưa ra dự báo về khả năng phục hồi của TTCKVN trong tương lai.
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu tổng quát của khóa luận là phân tích tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời kỳ dịch Covid-19 Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc đánh giá tác động của dịch bệnh đến thị trường chứng khoán và đưa ra dự báo về xu hướng phát triển trong tương lai.
- Phân tích thực trạng TTCKVN trong giai đoạn có dịch bệnh Covid-19.
- Ước lượng sự biến động của TTCK trong mùa dịch qua mô hình ARCH/GARCH, thông qua giả định biến đổi của chỉ số đại diện VN-Index.
- Dự báo về khả năng cải thiện và phục hồi của TTCKVN sau đại dịch.
Câu hỏi nghiên cứu
- Đại dịch Covid-19 có ảnh hưởng đến TTCK Việt Nam không?
- Chỉ số VN-Index biến động như thế nào kể từ khi dịch bệnh Covid-19 bùng phát?
- TTCK Việt Nam có khả năng cải thiện và phục hồi trong tương lai không?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: chỉ số VN-Index, bất ổn vĩ mô do dịch bệnh Covid-19 gây ra
• Về không gian : Thị trường Chứng khoán Việt Nam
• Về thời gian : Giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2021.
Bài viết phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô từ dịch bệnh Covid-19 đến thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN), đồng thời ước lượng biến động của chỉ số VN-Index bằng mô hình GARCH Qua đó, bài viết đưa ra dự báo về khả năng phục hồi của TTCKVN trong bối cảnh hiện tại.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.
Giai đoạn 1 bao gồm việc tìm kiếm thông tin và báo cáo từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như thu thập số liệu từ các trang thông tin điện tử Mục tiêu của giai đoạn này là xác định các nhân tố vĩ mô mà dịch Covid-19 đã tác động đến thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN).
Giai đoạn 2 của nghiên cứu định lượng tập trung vào việc sử dụng mô hình GARCH để ước lượng biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua chỉ số VN-Index Tác giả áp dụng các mô hình biến động cân xứng và bất cân xứng nhằm xác định mô hình GARCH phù hợp nhất để mô tả biến động của TTCKVN Kết quả thống kê sẽ cung cấp thông tin quan trọng cho việc dự báo khả năng phục hồi của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Dữ liệu nghiên cứu sẽ được thu thập từ chỉ số VN-Index, với giá đóng cửa hàng ngày trong giai đoạn 2007-2021 được sử dụng để thực hiện phân tích.
Nội dung nghiên cứu
Khóa luận này phân tích tác động của đại dịch Covid-19 đến thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) và nền kinh tế Việt Nam Đầu tiên, bài viết xem xét các yếu tố từ Covid-19 ảnh hưởng đến nền kinh tế, đồng thời đánh giá tình hình hoạt động của các công ty chứng khoán lớn và nhỏ Tiếp theo, dữ liệu chỉ số VN-Index được thu thập và kiểm định tính dừng của nguồn dữ liệu thứ cấp, sau đó kiểm tra sự tồn tại của hiệu ứng ARCH thông qua kiểm định LM Cuối cùng, nghiên cứu lựa chọn mô hình GARCH với độ trễ phù hợp để đưa ra dự báo về sự phục hồi của TTCKVN.
• Điểm mới của khóa luận
Bài nghiên cứu này áp dụng mô hình GARCH/ARCH để phân tích tác động của Covid-19 đối với thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) và cập nhật thông tin từ các nguồn tin điện tử cũng như chính phủ Việc này không chỉ cung cấp cơ sở vững chắc cho các phân tích mà còn làm rõ hơn các lập luận sau khi áp dụng mô hình Ngoài việc dự báo diễn biến TTCKVN trong thời kỳ dịch Covid-19 bùng phát, nghiên cứu còn xem xét chính sách hỗ trợ của Chính phủ đối với doanh nghiệp trong mùa dịch.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TRONG DỊCH COVID-19
Tổng quan thị trường chứng khoán trong dịch covid-19
2.1.1 Khái niệm Thị trường Chứng khoán
Thị trường được định nghĩa là nơi diễn ra giao dịch quyền sở hữu sản phẩm, dịch vụ và tiền tệ nhằm thỏa mãn nhu cầu cung cầu, từ đó xác định giá trị sản phẩm Nó cũng có thể hiểu là không gian nơi các quan hệ mua bán hàng hóa và dịch vụ giữa nhiều người bán và người mua cạnh tranh diễn ra, không bị giới hạn bởi địa điểm hay thời gian.
Thị trường chứng khoán (TTCK) là một phần quan trọng của thị trường vốn, nơi diễn ra các hoạt động mua bán, chuyển nhượng và trao đổi chứng khoán nhằm mục đích sinh lời TTCK được chia thành hai loại: TTCK tập trung và TTCK phi tập trung TTCK tập trung có đặc điểm là các giao dịch được tổ chức tại một địa điểm vật lý, với Sở Giao dịch chứng khoán là hình thức tiêu biểu Tại Sở Giao dịch chứng khoán, tất cả các lệnh giao dịch được chuyển đến sàn và giá giao dịch được hình thành thông qua quá trình ghép lệnh.
Thị trường chứng khoán phi tập trung, hay còn gọi là thị trường OTC, là nơi mà tất cả các giao dịch diễn ra thông qua mạng lưới các công ty chứng khoán trên toàn quốc, kết nối với nhau qua Internet Tại thị trường OTC, giá cả được xác định dựa trên các thỏa thuận giữa các bên tham gia.
2.1.2 Giới thiệu Thị trường Chứng khoán Việt Nam
Ngày 28 tháng 11 năm 1996, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước được thành lập, đánh dấu bước ngoặt quan trọng cho thị trường chứng khoán Việt Nam Chỉ sau một năm hoạt động, TTCKVN đã thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư nước ngoài, trong đó có một nhà đầu tư người Anh đã thực hiện giao dịch mua 100 cổ phiếu TMS.
Hình 2.1: Diễn biến VN-Index từ năm 2000 đến 17/05/2021
Mặc dù thị trường chứng khoán (TTCK) đã có những bước phát triển, nhưng sự bứt phá của nó bị hạn chế bởi khung pháp lý còn nhiều bất cập Để khắc phục tình trạng này, Chính phủ đã ban hành Nghị định số 144/2003/NĐ-CP cùng các văn bản hướng dẫn, nhằm tạo ra một khung pháp lý đồng bộ hơn cho các hoạt động trên TTCK như phát hành, niêm yết, giao dịch, và xử lý vi phạm Năm 2003 cũng đánh dấu sự ra đời của công ty quản lý quỹ VMF tại Việt Nam, mở ra cơ hội cho các nhà đầu tư tổ chức chuyên nghiệp trong nước tham gia vào TTCKVN, đồng thời khởi đầu cho hình thức đầu tư tập thể mới trên thị trường.
Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội được thành lập vào năm 2005, đánh dấu bước tiến mới cho thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) Hoạt động theo mô hình thị trường OTC, trung tâm này tổ chức thị trường thứ cấp cho các chứng khoán chưa niêm yết Năm 2006, Luật chứng khoán đầu tiên ra đời, tạo cơ sở pháp lý cho sự phát triển nhanh chóng của TTCKVN, bảo vệ quyền lợi nhà đầu tư và thúc đẩy hội nhập với thị trường vốn quốc tế Luật có hiệu lực từ 1/7/2007, đã tăng cường hiệu lực quản lý nhà nước về TTCK, mặc dù trong quá trình triển khai vẫn gặp một số khó khăn Để khắc phục, Quốc hội đã thông qua Luật sửa đổi, bổ sung vào Luật Chứng khoán có hiệu lực từ 1/7/2011, qua đó thu hút nhiều vốn đầu tư dài hạn, giảm chênh lệch giữa kênh tín dụng ngân hàng và thị trường, góp phần tăng cường vốn đầu tư xã hội.
Năm 2009, sự ra đời của trái phiếu Chính phủ đánh dấu một bước tiến quan trọng cho thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam, với vai trò là kênh huy động vốn hiệu quả cho ngân sách nhà nước và nâng cao uy tín quốc gia trên thị trường tài chính quốc tế Đến năm 2017, sự ra mắt của TTCK Phái sinh không chỉ đa dạng hóa danh mục đầu tư mà còn cải thiện cơ sở nhà đầu tư, cung cấp công cụ phòng ngừa rủi ro và thúc đẩy thanh khoản cho TTCK cơ sở, tạo nên một dấu mốc mới cho sự phát triển của TTCKVN.
Vào tháng 11/2019, Quốc hội Việt Nam đã thông qua Luật Chứng khoán số 54/2019/QH14 với 92,13% đại biểu tán thành, nhằm nâng tầm thị trường chứng khoán Việt Nam để đáp ứng nhu cầu phát triển và hội nhập quốc tế Luật này có hiệu lực từ ngày 1/1/2021 và bao gồm nhiều cải cách quan trọng như nâng cao chất lượng báo cáo tài chính, cải thiện điều kiện chào bán chứng khoán công khai, tăng cường tính minh bạch thông tin, trao thêm quyền lực cho Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và tăng cường chế tài xử lý vi phạm.
Trong 20 năm phát triển, thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) đã không ngừng cải thiện về cấu trúc và quy mô, trở thành một phần quan trọng của nền kinh tế Theo Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (UBCKNN), từ hai công ty niêm yết trong phiên giao dịch đầu tiên, số lượng này đã tăng lên khoảng 200 vào năm 2006 và hơn 1600 công ty vào cuối năm 2019 Đến ngày 30/6/2020, tỷ lệ vốn hóa thị trường/GDP đã tăng từ 0,3% năm 2000 lên 104% GDP, với tổng vốn hóa đạt 5,5 triệu tỷ đồng Qua 20 năm, vốn hóa TTCKVN ước tính tăng trưởng trung bình hơn 50%.
Trong 6 tháng đầu năm 2020, dịch Covid-19 bùng phát ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế toàn cầu nhưng tổng mức huy động vốn cho TTCK khoảng 107 nghìn tỷ đồng.
Trong giai đoạn 2016-2019, tỉ lệ vốn đầu tư an toàn qua TTCKVN được ước tính ở mức bình quân 16,5%/năm.
TTCKVN đã có những bước tiến đáng kể sau 20 năm, gần gũi hơn với các chuẩn mực quốc tế và phát triển hiện đại Mặc dù có nhiều điểm tích cực, thị trường vẫn đối mặt với một số hạn chế Theo đánh giá của các chuyên gia, quy mô và thanh khoản của TTCKVN đang tăng trưởng mạnh, nhưng vẫn còn nhỏ bé so với các nước trong khu vực và tính ổn định chưa cao Cụ thể, giá trị vốn hóa của TTCKVN năm 2019 đạt 102,6% GDP, nhưng thấp hơn nhiều so với Nhật Bản (337%) và Singapore (257%) Hơn nữa, thị trường dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như giá dầu, tỷ giá, giá vàng và biến động trên thị trường tài chính - tiền tệ quốc tế, dẫn đến sự biến động trong tính ổn định.
Tổng quan về các mô hình đánh giá biến động thị trường chứng khoán Việt Nam9
Biến động là khái niệm then chốt trong tài chính, có vai trò quan trọng trong quản trị rủi ro, phân bố tài sản và tối ưu hóa lợi nhuận danh mục đầu tư Phương pháp phân bố tài sản phổ biến nhất là tiếp cận Markowitz, nhằm giảm thiểu rủi ro ở mức lợi nhuận kỳ vọng tối thiểu Để ước lượng rủi ro, các nhà quản trị sử dụng ma trận phương sai - hiệp phương sai, vì dự đoán biến động tài sản là thách thức lớn trong việc dự báo rủi ro Khi ước lượng biến động cho quyền chọn, các nhà đầu tư so sánh dự báo với giá thị trường để đưa ra quyết định kinh doanh Đo lường độ lệch chuẩn và phương sai là những phương pháp phổ biến để xác định biến động, trong khi các mô hình phức tạp hơn có thể cho kết quả chính xác hơn Tuy nhiên, phương sai và độ lệch chuẩn vẫn là cơ sở quan trọng để đánh giá khả năng dự báo của các mô hình phức tạp sau này.
2.2.1 Mô hình phương sai có điều kiện thay đổi tự hồi quy (ARCH)
Mô hình ARCH, do Engle (1982) nghiên cứu và giới thiệu, được sử dụng để xử lý các mô hình có phương sai thay đổi thông qua nhiều dạng khác nhau Mô hình này cho phép phương sai của phần dư tại thời điểm t phụ thuộc vào các bình phương sai số ở các giai đoạn trước đó.
Xét mô hình sau : Y t = β 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 + u t với U t ~ í í d N(0; σ 2 )
Engle xây dựng phương trình phương sai có điều kiện là quá trình AR(1) sử dụng bình phương của phần dư được ước lượng. σ t = a Q + a 1 u 2 -1
Trường hợp 1 : Nếu ô1=0 thỡ σ t = a 0 tức là phương sai được ước lượng bằng hằng
Hai trường hợp trên cho thấy phương sai có điều kiện được xác định bởi thông tin có sẵn ở giai đoạn trước Tuy nhiên, phương trình phương sai có điều kiện chỉ là một phần trong mô hình ARCH đầy đủ Mô hình đầy đủ bao gồm hai thành phần: mô hình mô tả biến phụ thuộc biến thiên theo thời gian và phương trình phương sai có điều kiện.
Mô hình ARCH(q) có dạng đầy đủ như sau : γ t = β ι + β 2^2 + β 3X3 + u t với
- Ràng buộc không âm : U0 > 0 và a i ≥ 0, i = 1,2, , q
Mô hình ARCH(q) giới thiệu khái niệm ht, được sử dụng thay thế cho σt², ký hiệu của phương sai có điều kiện Phương trình phương sai có điều kiện này phải tuân thủ hai ràng buộc quan trọng: ràng buộc không âm và ràng buộc dừng.
Ràng buộc không âm trong phương trình yêu cầu rằng a0 > 0 và ai ≥ 0, đảm bảo rằng phương sai có điều kiện σt² luôn dương Các biến số trong phương trình này đều được bình phương, do đó không thể có giá trị âm Để đảm bảo σt² luôn dương, các hệ số ước lượng trong phương trình cũng cần phải không âm, tức là ai ≥ 0.
Để đảm bảo rằng mô hình AR(q) là dừng, điều kiện cần thiết là tổng các hệ số ước hiện tại của Yt theo thời gian phải nhỏ hơn 1, tức là ∑^1 a i < 1 Nếu mô hình AR không đạt yêu cầu dừng, việc dự báo giá trị tương lai của Yt từ dữ liệu quá khứ sẽ không khả thi.
Mô hình ARCH(q) còn được trình bày theo một cách khác:
2.2.2 Mô hình ARCH tổng quát (GARCH)
Năm 1995, Engle cho rằng mô hình ARCH(q) đơn giản dễ sử dụng nhưng nó lại có những hạn chế như:
- Vấn đề xác định bậc trễ q cho mô hình Xác định bậc trễ như thế nào cho phù hợp với mô hình.
- Số bậc trễ q cần thiết có thể rất lớn làm cho mô hình có rất nhiều tham số và làm giảm bậc tự do.
Khi số lượng tham số ước lượng tăng cao, có khả năng xuất hiện một hoặc nhiều tham số có giá trị âm, dẫn đến việc vi phạm ràng buộc không âm.
- Hình vẽ giống dạng mô hình trung bình di động hơn là mô hình tự hồi quy.
Do những hạn chế của mô hình ARCH(q) của Engle, Bollerslev (1986) đã tiến hành nghiên cứu và phát triển mô hình ARCH tổng quát, hay còn gọi là mô hình GARCH, hiện đang được áp dụng rộng rãi trong phân tích biến động tài chính.
Mô hình GARCH(p,q) có dạng sau đây: γ t = β 1 + β 2%2 + β 3X3 + u t với
2.2.3 Mô hình TGARCH tổng quát (TGARCH(m,s))
Mô hình TGARCH được các giả Glosten, Jagannathan, Runkle (1993) và Zakoian
(1994) viết dưới dạng tổng quát sau:
ZT 2 — t v -I- ∑ vɪ í YY ■ -ị- ■ H A-JI 2 -L ∑s R ZT 2 σ t — a 0 + ∑i=ι( a i + Yi a t-i J u t-i + ∑ j=ι P j σ t-j
, (1 nẽu u t _j < 0 đf_j — “ t t (0 nẽu u t- i ≥ 0 a i , Pj, Yi là các tham số không âm, thỏa mãn các giả thiết của mô hình GARCH Khi
Khi U t-i > 0, σt 2 sẽ nhận được một lượng a i u2 -i, trong khi khi U t-i < 0, nó sẽ nhận thêm (a i + γi)u2 -i Nếu γ i > 0, tác động của U t-i < 0 sẽ mạnh hơn so với U t-i > 0 Mô hình này khởi đầu với giá trị 0 để tách biệt ảnh hưởng của các cú sốc trong quá khứ.
2.2.4 Mô hình GARCH dạng mũ (EGARCH)
Mô hình GARCH không phân biệt giữa cú sốc âm và dương, dẫn đến việc phương sai có điều kiện không phản ứng bất cân xứng khi có cú sốc xảy ra Điều này yêu cầu các hệ số trong phương trình phương sai phải không âm Để khắc phục nhược điểm này, mô hình EGARCH đã được phát triển, cho phép phân tích sâu hơn về tác động của các cú sốc khác nhau.
EGARCH ở dạng đơn giản nhất là EGARCH(1,1) Mô hình EGARCH(1,1) có dạng ln(σt 2) — a Q + βln(σln(σt 2
Phương trình γ 2 τ - 1 - σ ⅛-ι thể hiện rằng logarit tự nhiên của phương sai có điều kiện cho thấy tác động của đòn bẩy theo dạng mũ, không phải dạng bậc hai Điều này cho thấy phương sai có điều kiện luôn không âm, với hệ số γ phản ánh hiệu ứng đòn bẩy và tính bất đối xứng trong mô hình.
Có thể kiểm định hiệu ứng đòn bẩy theo cặp giả thuyết:
Cũng có thể kiểm định tác động đối xứng theo cặp giả thuyết sau:
Mô hình EGARCH(m,s) có dạng như sau: ln(σt 2) = a 0 + ∑ Γ=ι βi ln(σt 2-i) + ∑j=ι(αj∙ T - + Y jT - ) j σ t-j σ t-j
Nếu U t-j > 0, thì nó sẽ góp vào ln( σ 2 ) một lượng là (ư j + Yj) -J^
Nếu U t-j < 0, thì nó sẽ góp vào ln( σ 2 ) một lượng là (γ j — a j j ) j σ t -j
Tổng quan các nghiên cứu trước
• Các nghiên cứu nước ngoài
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình GARCH hiệu quả trong việc giải thích tính biến động của thị trường chứng khoán (TTCK) Một ví dụ điển hình là nghiên cứu của Floor (2008), trong đó tác giả đã sử dụng dữ liệu hàng ngày của chỉ số chứng khoán để phân tích và giải quyết vấn đề này.
Nghiên cứu về độ biến động của các chỉ số chứng khoán tại Trung Đông, bao gồm CMA của Ai Cập và TASE-100 của Israel, đã sử dụng các mô hình GARCH, EGARCH, TGARCH, CGARCH, AGARCH và PGARCH Kết quả cho thấy mô hình EGARCH là phù hợp nhất do có tác động âm và hiệu ứng đòn bẩy Mô hình AGARCH cho thấy hiệu ứng đòn bẩy tạm thời yếu đối với phương sai có điều kiện Ngoài việc phân tích biến động và lựa chọn mô hình, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc tăng rủi ro không nhất thiết dẫn đến việc tăng tỷ suất lợi nhuận.
GC (2009) đã tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ thị trường chứng khoán Nepal Nghiên cứu này đã chứng minh rằng mô hình GARCH(1,1) có khả năng phản ánh sự bất đối xứng của phương sai có điều kiện đối với tỷ suất lợi nhuận, đồng thời khẳng định GARCH(1,1) là mô hình phù hợp để dự báo.
Karmarkar (2005) đã chỉ ra rằng các tính năng của biến động trên thị trường chứng khoán Ấn Độ được thể hiện rõ nhất qua mô hình này, vì nó làm nổi bật mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận.
NadeemAshraf & ctg (2020) đã xem xét liệu biện pháp không chắc chắn của cấp quốc gia có điều chỉnh phản ứng của TTCK đối với đại dịch Covid-19 không.
Tác giả đã phân tích dữ liệu hàng ngày về các trường hợp Covid-19 và lợi nhuận thị trường chứng khoán từ 43 quốc gia bằng mô hình hồi quy Kết quả cho thấy văn hóa quốc gia đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành phản ứng của nhà đầu tư trước tin tức Sự sụt giảm trên thị trường chứng khoán liên quan đến tâm lý nhà đầu tư, bị ảnh hưởng bởi thành kiến văn hóa, đã được chứng minh rõ ràng.
Goudarzi và Ramanarayanan (2010) đã nghiên cứu sự biến động của thị trường chứng khoán Ấn Độ thông qua chỉ số S&P BSE 500, sử dụng dữ liệu từ 26/7/2000 đến 20/01/2009 với 2108 quan sát từ Sở Giao dịch Chứng khoán Bangalore Nhóm tác giả đã xác định mô hình thích hợp nhất dựa trên tiêu chí AIC và SIC, trong đó mô hình ARCH và GARCH được ước tính là hai mô hình tốt nhất, với GARCH(1,1) là mô hình phù hợp nhất để giải thích biến động theo cụm trong chuỗi dữ liệu nghiên cứu.
Goudarzi và Ramanarayanan (2011) đã khảo sát sự biến động của chỉ số S&P
BSE 500 được phân tích thông qua hai mô hình GARCH khác nhau là EGARCH(1,1) và TGARCH(1,1) Nghiên cứu năm 2011 chỉ ra rằng mô hình TGARCH(1,1) là phù hợp nhất khi xem xét các tiêu chí AIC, SIC và tiêu chuẩn giá trị hợp lý cực đại.
• Các nghiên cứu trong nước
Hiện nay, nhiều nghiên cứu đã được tiến hành dựa trên các mô hình biến động của thị trường chứng khoán, nhưng chỉ có một số ít nghiên cứu thực hiện trong bối cảnh Việt Nam Những nghiên cứu này chủ yếu sử dụng dữ liệu từ các chỉ số chứng khoán để phân tích.
Nghiên cứu của Hồ Thủy Tiên, Hồ Thu Hoài và Ngô Văn Toàn (2017) dựa trên dữ liệu thứ cấp, sử dụng giá đóng cửa hàng ngày của chỉ số VN-Index từ năm 2005 đến 2016 Phân tích được thực hiện thông qua các mô hình GARCH cân xứng và bất cân xứng, trong đó hai mô hình EGARCH(1,1) và GARCH(1,1) được xác định là phù hợp nhất để ước lượng dao động của VN-Index theo tiêu chí AIC và SIC Nghiên cứu này cung cấp cho nhà đầu tư công cụ hữu ích để dự báo tỷ suất lợi tức của thị trường chứng khoán.
Lê Văn Tuấn và Phùng Duy Quang (2020) đã áp dụng mô hình GARCH để phân tích và dự báo diễn biến của TTCKVN, cụ thể là chỉ số VN-Index Kết quả cho thấy mô hình GARCH(1,1) là phù hợp nhất để mô tả sự biến động của VN-Index Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tác động của dịch Covid-19 lên TTCKVN sẽ kéo dài và cần khoảng 3 năm để hồi phục.
Các nhóm tác giả như Võ Thúy Anh, Nguyễn Anh Tùng (2010) hay Bùi Hữu
Phước và ctg (2016) đã nghiên cứu rủi ro bằng mô hình VAR kết hợp với
Mô hình ARCH và GARCH được sử dụng để ước tính độ lệch chuẩn, cho thấy tính hữu ích của GARCH trong quản trị rủi ro Nghiên cứu chỉ ra rằng trong các giai đoạn bất thường của thị trường chứng khoán, đầu tư sẽ gặp nhiều rủi ro Điều này giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn thông qua việc xác định độ dao động giá cổ phiếu.
Nghiên cứu cho thấy mô hình GARCH(1,1) là lựa chọn tối ưu để đo lường biến động tỷ suất lợi nhuận VN-Index trong bối cảnh thị trường biến động, đồng thời thể hiện hiệu ứng đối xứng tốt nhất Bên cạnh đó, mô hình EGARCH(1,1) cũng phù hợp để mô tả hiệu ứng bất đối xứng trong các biến động này.
PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài này thu thập dữ liệu thứ cấp từ TTCKVN, cụ thể là chỉ số VN-Index trong khoảng thời gian từ 02/01/2019 đến 17/05/2021, giai đoạn chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 Để đảm bảo tính chính xác cho việc phân tích và dự báo qua mô hình, dữ liệu sẽ được mở rộng từ 01/01/2007 đến 17/05/2021.
Chỉ số VN-Index được thu thập từ trang thông tin điện tử Investing.com với 3,574 quan sát Bài luận này sẽ sử dụng phần mềm Eviews để phân tích các dữ liệu liên quan.
Mô hình nghiên cứu
Trước khi thực hiện mô hình, ta cần kiểm tra tính dừng hoặc không dừng của dữ liệu.
Việc kiểm tra tính dừng hay không dừng là vô cùng quan trọng đối với chuỗi dữ liệu.
Chuỗi dữ liệu có thể dừng hoặc không dừng, vì vậy cần áp dụng các phương pháp kiểm định phù hợp Khóa luận sẽ tiến hành kiểm định dừng bằng hai phương pháp: kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF) và kiểm định Phillips Perron (PP).
3.2.2 Kiểm định tác động ARCH
Trước khi ước lượng mô hình ARCH hay GARCH, cần kiểm tra sự tồn tại của tác động ARCH trong chuỗi dữ liệu Kiểm tra này được thực hiện trên phần dư của một mô hình ước lượng thông qua hai phương pháp: quan sát ACF của phần dư và phần dư bình phương, hoặc sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange (Lagrange Multiplier, LM) Trong nghiên cứu này, phương pháp LM sẽ được áp dụng cho ARCH(1) và quy trình kiểm định LM sẽ được thực hiện để xác định sự hiện diện của tác động ARCH.
Bước đầu tiên là chạy mô hình hồi quy tuyến tính với điều kiện mặc định sử dụng phương pháp OLS Sau đó, cần lấy phần dư đã ước lượng, ký hiệu là U t, và lưu trữ lại giá trị phần dư này.
- Bước 2: Bình phương phần dư, hồi quy chuỗi phần dư đã bình phương (u t 2 ) với u t 2 = Y o + Y1⅛-1 + Y 2⅛-2 + - + Y qU2-q + V t
Lấy R 2 của mô hình ước lượng
- Bước 3: Tính T*R 2 Thực hiện kiểm định thống kê với giả thuyết
H 0 : Y1 = 0 và Y2 = 0 và Y3 = 0 và Y q = 0, giả thuyết không có tác động
T*R 2 tuân theo phân phối X 2 (q) với q bậc tự do, ký hiệu là T*R 2 ~ χ 2 (q) Nếu giá trị thống kê kiểm định vượt quá ngưỡng bác bỏ, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết H 0 và kết luận rằng có sự hiện diện của tác động ARCH.
Các mô hình sử dụng trong khóa luận sẽ được phân tích bằng phần mềm EVIEWS.
Mô hình GARCH được chọn làm phương pháp chính trong khóa luận này, bao gồm các biến thể như GARCH(1,1) và GARCH-M(1,1) để đo lường dao động có tính chất cân xứng Đồng thời, mô hình TGARCH(1,1) và EGARCH(1,1) được sử dụng để phân tích các biến động bất cân xứng Biến động sẽ được ước tính dựa trên tỷ suất lợi nhuận hàng ngày (r t) của chỉ số VN-Index, được tính theo công thức: r t =.
Trong đó: r t là logarit tự nhiên của tỷ suất lợi nhuận theo ngày của chỉ số VN-Index tại thời điểm t.
P t là chỉ số VN-Index hàng ngày tại thời điểm t.
P t-1 là chỉ số VN-Index hàng ngày tại thời điểm t-1.
Dữ liệu về tỷ suất lợi nhuận theo ngày của VN-Index từ năm 2007 đến 2021 được phân tích thông qua các chỉ số thống kê như độ lệch chuẩn, trung bình, độ lệch, độ nhọn và Jarque-Bera Nghiên cứu này cho thấy tỷ suất lợi nhuận có sự phụ thuộc vào bậc trễ trước đó của chính nó và áp dụng mô hình GARCH(1,1) để đánh giá tính biến động.
Với r t là tỷ suất lợi nhuận của tài sản tại thời điểm t. μ là tỷ suất lợi nhuận bình quân.
U t là phần dư của tỷ suất lợi nhuận.
Phương trình phương sai có điều kiện sẽ như sau: h t = a 0 + a 1 ul -1 + βh t-1 với h t là phương sai có điều kiện
Khi u2 -1 hoặc h t-1 hoặc đồng thời u2 -1 và +h t-1 càng lớn thì dẫn đến h t càng lớn.
Khi u2 -1 tăng, điều này thường dẫn đến U t lớn, thể hiện hành vi bầy đàn trong chuỗi tài chính theo thời gian Để đánh giá tác động ngắn hạn của biến động chuỗi thời gian, chúng ta cần xem xét độ lớn của a và βln(σ), với tổng hệ số hồi quy được tính toán từ các yếu tố này.
1, cú sốc sẽ tác động đến sự biến động của chỉ số VN-Index trong dài hạn, gọi là cú sốc với phương sai có điều kiện lâu dài.
Lợi suất của cổ phiếu thường bị ảnh hưởng bởi mức độ rủi ro của nó Mô hình GARCH-M, một biến thể của mô hình GARCH, cho phép phương sai có điều kiện tham gia trực tiếp vào phương trình trung bình Mô hình GARCH-M(M) có thể được biểu diễn qua công thức: r t = μ t + cσσ t + Ut.
Trong đó, c là hằng số, còn được gọi là phần bù rủi ro Neu tham số c dương thì độ rủi ro tăng đồng thời lợi suất tăng.
Công thức phương trình trung bình r t còn được viết ở một dạng khác : r t =μ t + cln(σt 2) + U t
Công thức trong mô hình GARCH-M cho thấy có tương quan chuỗi trong chuỗi r t Nguyên nhân là do sự có mặt của σt 2 trong phương trình trung bình.
3.2.3.2 Mô hình T-GARCH và E-GARCH
Mô hình GARCH có hạn chế khi không phản ứng bất cân xứng trước cú sốc, dẫn đến việc sử dụng mô hình TGARCH và EGARCH để mô tả hiện tượng này Hai mô hình này nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận và các biến động bất cân xứng Đề tài sẽ áp dụng mô hình TGARCH(1,1) và EGARCH(1,1) ở dạng đơn giản nhất.
Trên thị trường chứng khoán, chúng ta thường quan sát thấy các chỉ số biến động, với sự giảm hay tăng đi kèm với độ biến động gia tăng Đặc biệt, khi chỉ số suy giảm, độ biến động thường lớn hơn so với khi chỉ số tăng Mô hình TGARCH, đặc biệt là TGARCH(1,1), được sử dụng để mô tả hiện tượng này một cách hiệu quả.
Hệ số γ thể hiện hiệu ứng đòn bẩy và tính bất đối xứng trong mô hình TGARCH Khi γ = 0, mô hình TGARCH trở thành GARCH(1,1) Ngược lại, nếu γ ≠ 0, ảnh hưởng của các tin tức sẽ là bất đối xứng Đặc biệt, khi γ > 0, điều này cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng đòn bẩy.
Trong mô hình GARCH, tin tức tốt được gọi là cú sốc dương (u t-1 ≥ 0) và tin tức xấu là cú sốc âm (u t-1 < 0), cả hai đều ảnh hưởng khác nhau đến phương sai có điều kiện Cụ thể, cú sốc dương tác động lên biến động với hệ số α1, trong khi cú sốc âm có tác động lớn hơn, được biểu thị bằng a1 + γ1 Nếu γ > 0, điều này cho thấy cú sốc âm sẽ có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn so với cú sốc dương Mô hình TGARCH sử dụng giá trị 0 làm điểm khởi đầu để phân tách các ảnh hưởng của các cú sốc trong quá khứ.
Trong chương 2, chúng ta đã khám phá mô hình EGARCH dưới nhiều hình thức khác nhau, đặc biệt là mô hình EGARCH(1,1) của Nelson Nelson (1991) đã giới thiệu một phiên bản EGARCH mới, phù hợp hơn để kiểm tra hiệu ứng đòn bẩy Mô hình này được biểu diễn bằng công thức: ln(σ²) = O, Q + ln(σ² t-1) + 4|M - Ji + γ T - ! t σ t-1 V²) σ t-1.
Có thể thấy mô hình EGARCH của Nelson khác với EGARCH chuẩn ở hai điểm:
Nelson giả thiết rằng u là biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất dạng mũ Đồng thời, các ước lượng trong mô hình của Nelson với giả thiết u phân bố chuẩn sẽ cho ra các ước lượng tương tự như mô hình gốc, chỉ khác ở hệ số chặn, mà hệ số này sẽ giảm đi một lượng a.
PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tác động dịch covid-19 đối với thị trường chứng khoán Việt Nam
Thị trường chứng khoán châu Á, bao gồm Việt Nam, đã trải qua sự sụt giảm mạnh mẽ do tác động của đại dịch Covid-19 Niềm tin của các nhà đầu tư bị lung lay, dẫn đến việc nhiều công ty chứng khoán phải cắt lỗ Trong ba tháng đầu năm 2020, chỉ số VN-Index giảm 31% so với đầu năm, chỉ còn 662,53 điểm.
Hình 4.1: Diễn biến VN-Index trong giai đoan 2019 - 2021
Trong quý I, giá cổ phiếu của nhiều công ty giảm mạnh do kết quả kinh doanh sụt giảm, đặc biệt sau khi Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) dự đoán khả năng xảy ra đại dịch Covid-19 Các nhà đầu tư đã bán tháo cổ phiếu, dẫn đến chỉ số VN-Index trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh giảm sâu, với mức giảm 40 điểm (gần 4,8%) vào ngày 03/02/2020 và tổng cộng giảm 6,4% chỉ trong ba phiên sau kỳ nghỉ Tết Nguyên đán Thị trường chứng khoán cho thấy sự biến động mạnh mẽ, với các lần tăng giảm đan xen, nhưng không có đợt tăng mạnh nào Sự nhạy cảm với thông tin xung quanh, cùng với tâm lý lo ngại về dịch bệnh và các biện pháp hạn chế do Covid-19, đã dẫn đến phản ứng thái quá của nhà đầu tư, ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực kinh doanh.
- Công ty lớn thua lỗ nặng nề
Chứng khoán SSI tiếp tục dẫn đầu trên sàn Hose với tổng doanh thu đạt 963,5 tỷ đồng, tăng 34,38% so với cùng kỳ, nhưng lợi nhuận sau thuế giảm mạnh 92,12, chỉ còn 15,1 tỷ đồng Chứng khoán Bản Việt (VCSC) ghi nhận tổng doanh thu 379,1 tỷ đồng, tăng 3,34% so với cùng kỳ, nhưng lỗ 22,7 tỷ đồng sau thuế Trong khi đó, Chứng khoán VNDirect (VND) đạt doanh thu 456,9 tỷ đồng, tăng 42,42% so với cùng kỳ, nhưng lợi nhuận sau thuế giảm 34,77%, chỉ còn 58,5 tỷ đồng.
Theo báo cáo Chính phủ, trong 6 tháng đầu năm, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn lớn, trong đó Tổng công ty Hàng không Việt Nam (Vietnam Airlines) dự báo lỗ khoảng 15.000 tỷ đồng, với lợi nhuận gộp âm 21 tỷ đồng trong quý III và âm 35,5 tỷ đồng trong 9 tháng đầu năm Doanh thu thuần và lợi nhuận gộp giảm mạnh đã dẫn đến lợi nhuận sau thuế quý III/2020 của Vinasun âm 57 tỷ đồng, trong khi cùng kỳ năm trước đạt 41,4 tỷ đồng.
- Công ty nhỏ báo lỗ
Công ty chứng khoán FPT (FPTS) đã ghi nhận mức lỗ cao nhất trong quý I, với số lỗ lên tới hơn 97,2 tỷ đồng Theo báo cáo tài chính, kết quả này được ghi nhận trong ba tháng đầu năm.
Năm 2020, FPTS ghi nhận doanh thu hoạt động âm gần 57 tỷ đồng, chủ yếu do việc đánh giá lại các tài sản chính (FVTPL) trong danh mục tự doanh, dẫn đến khoản lỗ lên tới 154 tỷ đồng Mặc dù vậy, hoạt động này đã từng mang lại doanh thu lớn cho FPTS trong những năm trước.
Vào năm 2019, cổ phiếu MSH mà FPTS nắm giữ (chiếm 98,85%) đã giảm hơn 20% trong quý I/2020, dẫn đến khoản lỗ vượt quá 144,6 tỷ đồng Tương tự, công ty chứng khoán Bảo Minh (BMSC) cũng ghi nhận lỗ gần tương tự.
Công ty Rồng Việt (VDSC) ghi nhận lỗ kỷ lục hơn 88,4 tỷ đồng chủ yếu do trích lập dự phòng cho danh mục tự doanh, trong khi hoạt động FVTPL mang về 38 tỷ đồng chủ yếu từ việc đánh giá lại tài sản Lỗ ròng của hoạt động tự doanh là nguyên nhân chính dẫn đến kết quả tài chính không khả quan này.
Trong quý I/2020, VDSC ghi nhận lỗ lớn do đầu tư vào các công ty như DIG, BSR, DXG, với tổng thiệt hại lên đến 103 tỷ đồng Theo báo cáo của VCCI và Ngân hàng Thế giới, khảo sát gần 10.200 doanh nghiệp cho thấy cả doanh nghiệp tư nhân trong nước lẫn doanh nghiệp FDI đều bị ảnh hưởng nặng nề bởi dịch bệnh Covid-19, với mức độ tác động lớn nhất đối với các doanh nghiệp FDI.
Theo khảo sát, 87,2% doanh nghiệp cho biết họ bị ảnh hưởng tiêu cực, trong đó nhóm doanh nghiệp tư nhân quy mô siêu nhỏ có tỷ lệ cao nhất, đạt 87,7% Các nhóm doanh nghiệp khác có tỷ lệ chịu ảnh hưởng tiêu cực thấp hơn một chút, khoảng 86,1% Ngành chịu ảnh hưởng lớn nhất là May mặc với 97%.
Từ đầu năm 2021, tình hình đại dịch Covid-19 đã tác động mạnh mẽ đến doanh thu của Tổng Công ty May Nhà Bè (MNB) và các công ty liên quan, với doanh thu thuần quý 1 chỉ đạt 658,6 tỷ đồng, giảm 38% so với cùng kỳ năm trước Lợi nhuận gộp cũng giảm 42%, dẫn đến thua lỗ trong quý 1 Công ty May mặc Bình Dương ghi nhận doanh thu giảm 4% xuống còn 307 tỷ đồng, trong khi Garmex Saigon, Dệt may Hòa Thọ và Fortex lần lượt giảm 18%, 27% và 29% so với cùng kỳ Tập đoàn Dệt May Việt Nam (Vinatex) cũng không thoát khỏi tình trạng khó khăn khi doanh thu đạt 3.377 tỷ đồng, giảm 15% và lãi ròng giảm 12%, cho thấy tác động nghiêm trọng của đại dịch đối với ngành dệt may.
Sau khi dịch Covid-19 trong nước được kiểm soát, thị trường chứng khoán (TTCK) đã phục hồi mạnh mẽ với VN-Index tăng khoảng 13% và dòng tiền đầu tư tăng từ 5-6 tỷ đồng lên 15-17 tỷ đồng mỗi phiên Ông Trần Văn Dũng, Chủ tịch Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, nhận định rằng TTCK đã vượt qua giai đoạn khó khăn do dịch bệnh một cách ngoạn mục Từ quý II/2020, TTCK Việt Nam vẫn duy trì sự phục hồi tích cực, mặc dù gặp phải đợt bùng phát Covid-19 lần 2, với VN-Index đạt ngưỡng 1100 điểm, tăng xấp xỉ 70% so với tháng 3/2020 Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi việc Nhà nước kiểm soát dịch bệnh hiệu quả và các chính sách hỗ trợ từ ngân hàng và cơ quan quản lý chứng khoán Bên cạnh đó, các kênh đầu tư khác như gửi tiết kiệm và đầu tư vàng trở nên kém hấp dẫn do lãi suất giảm và giá vàng ổn định, khiến nhà đầu tư chuyển hướng dòng tiền vào TTCK, làm tăng sức mua Thống kê từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) cho thấy, số lệnh của các công ty chứng khoán hàng đầu đã tăng từ 3 đến 12 lần.
Phân tích từng giai đoạn của thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng từ dịch Covid-19
- Giai đoạn suy giảm mạnh (quý I/2020)
Khi dịch bệnh Covid-19 bùng phát tại Việt Nam vào ngày 23/01/2020, thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) đã trải qua sự suy giảm nghiêm trọng Cụ thể, vào ngày 19/01, VN-Index đã giảm gần 61 điểm, khiến thị trường rơi vào hoảng loạn Trong ba tháng đầu năm 2020, chỉ số VN-Index giảm 31% so với đầu năm, và vào ngày 20/03/2020, chỉ số này đã mất mốc 710 điểm, kết thúc tháng 3/2020 tại 662,53 điểm Đây là giai đoạn TTCKVN ghi nhận mức lao dốc sâu nhất, chịu ảnh hưởng tiêu cực từ đại dịch, đồng thời là phiên giảm điểm lớn nhất trong hơn 20 năm hoạt động của thị trường.
Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, TTCKVN sau 3 tháng
Hình 4.2: Diễn biến chỉ số VN-Index từ năm 2019 - 2020 và những dấu mốc đặc biệt
Nguồn: Dữ liệu và kết quả lấy từ phần mềm EVIEWS
Chỉ số chứng khoán Việt Nam đã trải qua biến động mạnh mẽ do tác động phức tạp của dịch Covid-19, khiến tâm lý nhà đầu tư trở nên lo ngại Thị trường chứng khoán toàn cầu suy giảm đã làm gia tăng sự bất an, đặc biệt khi các nhà đầu tư nước ngoài liên tục thực hiện giao dịch bán ròng Trong tuần cuối tháng 3 năm 2020, có tới 80,6 triệu đơn vị được giao dịch bán ròng với giá trị lên đến 1.500 tỷ đồng, đánh dấu tuần bán ròng thứ 9 của các nhà đầu tư nước ngoài Tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, ước tính khối ngoại đã bán ròng hơn 10.270 tỷ đồng.
Trong bối cảnh 18/19 nhóm ngành giảm điểm, dòng tiền đầu tư đang suy yếu Cụ thể, Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam và BID của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam đều giảm 7% Cổ phiếu chứng khoán như SSI của Công ty cổ phần Chứng khoán SSI và HCM của Công ty cổ phần Chứng khoán Hồ Chí Minh cũng giảm 6,9% Ngành bảo hiểm ghi nhận mức giảm mạnh với PVI của Công ty cổ phần PVI giảm 9,9% và BMI của Tổng Công ty cổ phần Bảo Minh giảm 6,9% Những yếu tố này sẽ tác động tiêu cực đến tâm lý nhà đầu tư và khiến thị trường tiếp tục suy giảm trong thời gian ngắn hạn.
Trong giai đoạn quý II và quý III năm 2020, TTCKVN đã trải qua một sự phục hồi mạnh mẽ sau khủng hoảng trong quý I do tác động bán tháo từ khối ngoại Từ cuối tháng 3 đến tháng 7/2020, mặc dù có sự tăng giảm không đồng đều trong biểu đồ, TTCKVN vẫn được đánh giá là có sức chống chịu và phục hồi tốt nhất trong bối cảnh dịch bệnh Để hiểu rõ hơn về nguyên nhân của sự biến động này, cần xem xét các yếu tố tác động đến thị trường.
• Dịch Covid-19 và làn sóng thứ hai
Trong nửa cuối năm 2020, thị trường chứng khoán Việt Nam và toàn cầu đã trải qua những biến động mạnh mẽ do ảnh hưởng của dịch Covid-19 Mặc dù nhiều quốc gia vẫn ghi nhận số ca nhiễm mới, tình hình đã có những dấu hiệu khả quan hơn, với tỷ lệ tử vong giảm và số ca hồi phục tăng lên Sự cải thiện này cho thấy tốc độ phục hồi của thế giới đang diễn ra tích cực.
Việt Nam đã áp dụng các biện pháp chống dịch nghiêm ngặt như truy vết, phong tỏa và giãn cách xã hội, cùng với việc đóng cửa biên giới, giúp kiểm soát thành công đợt bùng phát Covid-19 đầu tiên Với kinh nghiệm từ lần đầu, Việt Nam tự tin sẽ có phương pháp kiểm soát dịch hiệu quả cho đợt bùng phát thứ hai Theo đó, vùng giá thấp nhất của thị trường chứng khoán Việt Nam trong năm 2020 đã xảy ra vào cuối tháng 3, trùng với đỉnh điểm của dịch Covid-19 trong nước.
• Tốc độ phục hồi của nền kinh tế toàn cầu và Việt Nam
Kinh tế thế giới đã trải qua giai đoạn khó khăn nhất trong quý I năm 2020, nhưng hy vọng rằng tình trạng này chỉ diễn ra trong thời gian ngắn và sẽ phục hồi theo mô hình chữ U nhờ vào các gói hỗ trợ quy mô lớn toàn cầu.
Hình 4.3: Chỉ số Bloomberg trạng thái tài chính toàn cầu
Theo Bloomberg và KB Securities Vietnam, chỉ số kinh tế của Việt Nam, vốn phụ thuộc vào xuất khẩu lên tới 106%, đang gặp nhiều thách thức do hoạt động giao thương quốc tế chưa trở lại bình thường, mặc dù nước này đã sớm gỡ bỏ giãn cách xã hội Để đối phó, nhà nước đã thực hiện các biện pháp nới lỏng tiền tệ và cắt giảm lãi suất, đồng thời triển khai các gói hỗ trợ tài khóa lớn Tuy nhiên, vẫn có những tín hiệu tích cực từ nền kinh tế Việt Nam, như chỉ số PMI và chỉ số sản xuất công nghiệp IIP trong tháng gần đây.
6 tăng mạnh trở lại, GDP quý II tăng trưởng dương bất chấp cách ly xã hội trong tháng 4.
Những dấu hiệu tích cực này được kỳ vọng sẽ là động lực quan trọng thúc đẩy sự hồi phục của thị trường chứng khoán toàn cầu, đặc biệt là thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian tới.
Hình 4.4: Tương quan chỉ số VN-Index và kỳ vọng tăng trưởng GDP toàn cầu năm 2021 của Bloomberg
Nguồn: Bloomberg, KB securities Vietnam
Ki vọng tăng trưởng GDP toàn cău 2021 (RHS)
Hình 4.5: Tương quan chỉ sô FTSE World Index và kỳ vọng tăng trưởng
GDP toàn cầu năm 2021 của Bloomberg
Theo Bloomberg và KB Securities Vietnam, lo ngại về khả năng lây lan và tái phát dịch bệnh vẫn còn, khiến việc mở cửa giao thương giữa các quốc gia diễn ra chậm và cần thời gian để ổn định Do đó, nền kinh tế trong nước có thể đối mặt với rủi ro lớn trong việc phục hồi hoạt động sản xuất kinh doanh, dẫn đến những tác động tiêu cực đối với thị trường chứng khoán Việt Nam.
Trong Quý III/2020, dịch Covid-19 bùng phát trở lại, khiến VN-Index tạo đáy vào tháng 7 Tuy nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam đã phục hồi mạnh mẽ, trở thành một trong những thị trường tăng trưởng hàng đầu thế giới trong tháng 8 và 9 Chỉ số VN-Index đạt hơn 352 triệu cổ phiếu giao dịch mỗi phiên, với giá trị giao dịch trung bình tăng lên 6.644 tỷ đồng, tương đương mức tăng 31%.
Ngày 30/9/2020, vốn hóa của sàn HOSE đạt 3,2 triệu tỷ đồng, mức tăng tuyệt đối
91.722 tỷ đồng (tương đương tăng 2,94% so với cuối tháng 8) (Hình 4.6) Ngoài ra, Chỉ số VN-Index nằm trong mười chỉ số tăng vượt bậc trong quý III lẫn quý
Hình 4.6: Diễn biến VN-Index trong tháng 9 Đơn vị: Điểm
Nguồn: Tạp chí Tài chính
Hình 4.7 Diễn biến VN-Index kể từ tháng 4 đến hết tháng 9 Đơn vị: điểm.
Nguồn: Tạp chí Tài chính
Trong giai đoạn từ tháng 4 đến tháng 9, TTCKVN đã phục hồi mạnh mẽ từ đáy sau thời gian giảm sút do ảnh hưởng tiêu cực của dịch Covid-19 Sự gia tăng nguồn tiền đầu tư ồ ạt nhằm bắt đáy đã thúc đẩy VN-Index liên tục đi lên, với nhiều cổ phiếu thậm chí đạt mức giá cao hơn trước khi dịch bùng phát Các nhà đầu tư mới, hay nguồn tiền mới, đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện nhanh chóng chỉ số này.
Từ tháng 4 đến tháng 9, thanh khoản trên sàn HOSE ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ so với nửa đầu năm 2020, với giá trị giao dịch tăng 34,5%, đạt 5.455 tỷ đồng mỗi phiên Khối lượng giao dịch trung bình cũng đạt 319,8 triệu cổ phiếu mỗi phiên.
Với đà phục hồi TTCKVN trong quý III/2020 bất chấp dịch Covid-19 bùng lại thì
Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) được dự đoán sẽ tiếp tục tăng trưởng trong quý IV/2020 và năm 2021 Chỉ sau gần 10 phiên giao dịch, VN-Index đã tăng 8% so với cuối năm 2020, tương đương tăng thêm 88,41 điểm, đạt mức tăng trưởng ấn tượng Đây là chuỗi ngày tăng liên tục của TTCKVN trong thời gian dịch Covid-19, bất chấp những khó khăn và thách thức do đại dịch gây ra.
Thị trường chứng khoán toàn cầu, bao gồm cả thị trường chứng khoán Việt Nam, luôn bị ảnh hưởng bởi diễn biến của đại dịch Covid-19 và tiến trình phát triển vaccine vào cuối năm 2020 Thông tin tích cực về vaccine đã tạo ra tác động tích cực đối với thị trường chứng khoán, tuy nhiên, tính bất định vẫn tồn tại Một số vaccine đã được phê duyệt sớm mà chưa hoàn thành thử nghiệm giai đoạn 3, cùng với những khó khăn trong quá trình sản xuất và vận chuyển quy mô lớn, cũng như mức độ tin tưởng của người dân còn thấp, đã khiến yếu tố vaccine trở nên không chắc chắn.
Hình 4.8: Cuộc “chạy đua” Vaccine Covid-19 trên toàn cầu.
Nguồn: The New York Time, KB Securities Vietnam tổng hợp
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mô hình GARCH(1,1) cho thấy tổng hệ số giữa a1 và β là 0,979980, cho thấy biến động của VN-Index mang tính dai dẳng Trong khi đó, mô hình GARCH-M(1,1) có phần bù rủi ro dương (0,158781) nhưng không có ý nghĩa thống kê, cho thấy không có sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro Đối với hiệu ứng bất đối xứng, mô hình EGARCH(1,1) với tham số γ âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% chứng tỏ có hiệu ứng đòn bẩy, cho thấy cú sốc dương ảnh hưởng đến phương sai có điều kiện ít hơn cú sốc âm Mặc dù cú sốc đột ngột ảnh hưởng đến mức độ biến động chỉ số chứng khoán tại thời điểm t+1, nhưng mức độ ảnh hưởng chỉ là 6,0494% Trong mô hình TGARCH(1,1), hệ số đòn bẩy (y) dương cho thấy cú sốc âm có ảnh hưởng lớn hơn cú sốc dương, nhưng chỉ số AIC và SIC lại lớn hơn so với EGARCH(1,1), chứng tỏ TGARCH(1,1) không phù hợp cho nghiên cứu này.
Khi lựa chọn mô hình dựa trên tiêu chí AIC và SIC, mô hình có giá trị nhỏ nhất sẽ được ưu tiên, trong khi đó, giá trị hợp lý cực đại sẽ dẫn đến việc chọn mô hình có giá trị lớn nhất Do đó, giữa GARCH(1,1) và GARCH-M(1,1), mô hình GARCH(1,1) là lựa chọn tối ưu Tương tự, trong trường hợp của EGARCH(1,1) và TGARCH(1,1), mô hình EGARCH(1,1) được xem là phù hợp nhất.
Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) đang đối mặt với nhiều thách thức, nhưng đã ghi nhận những kết quả tích cực Đặc biệt, vào đầu năm 2021, TTCKVN đã vượt mốc lịch sử 1200 điểm sau hơn 20 năm hoạt động Kết thúc phiên giao dịch đầu tháng 4 năm 2021, chỉ số VN-Index đã tăng bất ngờ 24,66 điểm, cho thấy sự phục hồi mạnh mẽ của thị trường.
VN-Index đã ghi nhận mức tăng mạnh nhất trong thời kỳ dịch Covid-19, đạt 1216,1 điểm, vượt qua đỉnh cũ 1204,33 vào năm 2018 và xác lập kỷ lục mới với 1236 điểm vào ngày 5/4/2021 Điều này khẳng định VN-Index là một trong những chỉ số tăng trưởng hàng đầu châu Á, phản ánh sự biến động mạnh mẽ giữa lợi nhuận và rủi ro Thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN) đang mở rộng với số lượng nhà đầu tư và giá trị giao dịch tăng đáng kể, với khoảng 50.000 người mới tham gia mỗi tháng trong năm 2020 và gần 394.000 tài khoản mới mở Tuy nhiên, để duy trì dòng tiền từ các kênh đầu tư khác, lãi suất cần tiếp tục ở mức thấp Sự gia tăng quy mô TTCK cũng đồng nghĩa với việc nhiều công ty từ các ngành nghề khác nhau tham gia, ảnh hưởng đến tâm lý nhà đầu tư và thị trường Mô hình EGARCH(1,1) chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời hiện tại bị ảnh hưởng bởi tỷ suất trong quá khứ, cho thấy sự tồn tại của bất đối xứng và phương sai có điều kiện chịu ảnh hưởng từ các cú sốc.
Dự báo ảnh hưởng của dịch covid-19 đến thị trường chứng khoán Việt Nam 47
4.5.1 Dự báo Để dự báo tỷ suất lợi nhuận hằng ngày của VN-Index từ năm 2021 đến năm 2025 trong mô hình GARCH(1,1), ta sẽ đưa biến giả lập CRISIS vào mô hình GARCH(1,1) Khi CRISIS =1 sẽ có khủng hoảng xảy ra và CRISIS=0 sẽ không tồn tại khủng hoảng Để kết quả trở nên chính xác hơn ta sẽ mở rộng thời gian từ năm
2007 đến năm 2021 Dưới đây là kết quả ước lượng mô hình GARCH(1,1) có biến giả lập (CRISIS)
Bảng 4.5 : Kết quả ước lượng mô hình GARCH(1,1) có biến giả lập (CRISIS) trong giai đoạn năm 2007 đến năm 2019
Coefficient Std Error z-Statistic Prob
S.E of regression 0.00599 Akaike info criterion -7.716643
Sum squared resid 0.12514 Schwarz criterion -7.704280
Log likelihood 13457.1 Hannan-Quinn criter -7.712230
Mô hình GARCH(1,1) với biến CRISIS đã được ước lượng lại và kiểm tra tính không tự tương quan, cho thấy sự phù hợp của mô hình Kết quả từ Bảng 4.5 chỉ ra rằng biến ngoại sinh CRISIS có ảnh hưởng đáng kể đến biến động tỷ suất lợi nhuận của VN-Index ở mức ý nghĩa 1%, với khủng hoảng làm gia tăng biến động lợi nhuận Dự báo biến động của VN-Index từ ngày 2/1/2020 đến 31/12/2025 sẽ được thể hiện qua Hình 4.17.
Kết quả dự báo trong Hình 4.17 cho thấy sự không ổn định, với phương sai có điều kiện tăng dần từ đầu năm 2020 đến ngày 29/12/2022, trong bối cảnh khủng hoảng được xác định bởi biến CRISIS Sự gia tăng biến động này dẫn đến việc tăng biến động lợi nhuận của VN-Index, cho thấy phương sai có điều kiện sẽ hội tụ về giá trị trung bình dài hạn Đến ngày 29/12/2022, thời điểm cuối giai đoạn ước lượng khủng hoảng, phương sai có điều kiện thấp hơn giá trị trung bình dài hạn Hơn nữa, biên độ sai số chuẩn của dự báo trung bình có điều kiện phụ thuộc vào dự báo của phương sai có điều kiện.
Dưới đây là 8 cách dự báo tăng, trong đó biên độ sai số chuẩn của dự báo trung bình có điều kiện dần mở rộng, dẫn đến việc phương sai có điều kiện cũng tăng theo.
I II III I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
Hình 4.17 : Ket quả dự báo trung bình và phương sai của VN-Index từ năm
Dựa vào số liệu từ phần mềm Eviews, giai đoạn từ 1/1/2023 đến 30/12/2025 được cho là ổn định mà không có biến động lớn Trong thời gian này, dự báo phương sai có điều kiện giảm dần và hội tụ về giá trị trung bình dài hạn, cho thấy rằng vào cuối giai đoạn ước lượng, phương sai có điều kiện thấp hơn giá trị trung bình dài hạn Dự báo này cũng là cơ sở cho biên độ sai số chuẩn của dự báo trung bình có điều kiện Để hiểu rõ hơn về dự báo này, nghiên cứu của Lê Văn Tuấn và Phùng Duy Quang (2020) áp dụng mô hình GARCH(1,1) để phân tích tác động của biến động do đại dịch Covid-19 lên thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCKVN).
Hình 4.18: Giả lập cho chỉ số VN-Index trong tương lai
Nguồn: Dựa trên số liệu và kết quả trên phần mềm Eviews của Lê Văn Tuấn và
Ngày 23/4/2020 được nhóm tác giả chọn làm mốc thời gian khởi đầu cho việc tạo các đường giả lập trong Hình 4.18 Đường nằm ngang đi qua đỉnh gần với giai đoạn ảnh hưởng của dịch Covid-19, cụ thể là ngày 22/1/2020, với giá trị VN-Index ở mức 991.46 vào cuối ngày Nhóm tác giả đã phân tích xác suất trong tương lai để dự đoán giá trị VN-Index đạt tới mốc 991.46 và tính toán số lần mà mỗi điểm giả lập trong tương lai vượt qua giá trị này.
Nhìn Hình 4.19 ta có thể thấy, xác suất VN-Index đạt 991.46 tăng dần theo thời gian.
Vào ngày 30/8/2020, xác suất phục hồi của VN-Index chỉ đạt 0,1%, cho thấy khả năng tăng trưởng trong 4 tháng tới sẽ dẫn đến biến động lợi nhuận lớn Điều này cho thấy khả năng VN-Index phục hồi như trước dịch là gần như không thể, điều này được minh chứng qua biểu đồ xác suất trong Hình 4.19 Tuy nhiên, theo biểu đồ của nhóm tác giả, xác suất 50% phục hồi sẽ xảy ra vào ngày 19/11/2023, cho thấy thời gian phục hồi sau dịch khoảng hơn 3 năm Thêm vào đó, dự báo phương sai có điều kiện trong Hình 4.17 cho thấy trạng thái giảm dần và hội tụ tại một điểm nhất định.
Hình 4.19: Xác suất của VN-Index đạt tại điểm 991.46
Nguồn : Dựa trên số liệu và kết quả trên phần mềm Eviews của Lê Văn Tuấn và
4.5.2 Những động thái của cơ quan Nhà nước nhằm ổn định thị trường chứng khoán trước tác động của Đại dịch COVID-19
4.5.2.1 Định hướng chung Đại dịch Covid-19 bùng phát khiến cho nền kinh tế trong và ngoài nước bị ảnh hưởng trầm trọng Nền kinh tế liên tục bị ngưng trệ và sụt giảm làm cho ngân sách của Nhà nước suy giảm nặng nề Ngoài ra còn do chính sách tiền tệ bị ràng buộc với lạm phát và tỷ giá, chính vì vậy Nhà nước không áp dụng các chính sách vĩ mô như các nước lớn trên thế giới Ta có thể thấy nếu tiền tệ được nới lỏng với quy mô lớn sẽ làm cho nội tệ mất giá, các môi trường đầu tư đều trở nên rủi ro hơn và làm cho các nguồn vốn đầu tư từ nước ngoài vào Việt Nam bị trì hoãn Do đó, để các chính sách trợ giúp và giải pháp hỗ trợ dịch bệnh được thực hiện trong tương lai, Chính phủ đã thực hiện các biện pháp huy động nguồn lực tài chính theo thứ tự ưu tiên như sau : i) Cắt giảm chi phí đặc biệt là các chi phí không cần thiết như đi công tác trong và ngoài nước, hội nghị, hội thảo tối thiểu 10%. ii) Tận dụng các nguồn vay vốn ưu đãi với lãi suất rất thấp hoặc không lãi suất từ các tổ chức quốc tế nếu có iii) Trong tình hình điều kiện hệ thống tài chính dư thừa thanh khoản, Chính phủ phát hành trái phiếu với lãi suất thấp Tuy nhiên, trái phiều chính phủ cần phát hành ở mức vừa đủ nhằm giúp doanh nghiệp tư nhân trong giai đoạn sau dịch bệnh có thể tiếp cận vốn dễ dàng hơn.
Trong bối cảnh dịch bệnh kéo dài, nhiều doanh nghiệp có nguy cơ phá sản, do đó Nhà nước cần đảm bảo ổn định kinh tế vĩ mô và cải thiện môi trường đầu tư Việc giám sát đầu tư công và thực hiện đúng mục đích là rất quan trọng, cùng với việc giữ tỷ giá ổn định, lạm phát và lãi suất ở mức thấp để thúc đẩy phục hồi kinh tế Chính phủ cũng cần triển khai các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp nhằm giảm thiểu rủi ro từ chính sách tiền tệ và tài khóa Đồng thời, việc tuyên truyền rộng rãi về các chính sách hỗ trợ và kết quả chống dịch sẽ giúp tạo niềm tin cho nhà đầu tư.
Phó Chủ tịch UBCKNN Phạm Hồng Sơn cho biết, Ủy ban sẽ chỉ đạo các đơn vị chuyên môn xem xét và tổng hợp, đồng thời có thể gia hạn thời gian hợp đồng để tạo điều kiện cho các công ty chứng khoán và giảm áp lực cho nhà đầu tư UBCKNN sẽ tiếp tục theo dõi diễn biến thị trường chứng khoán, tài chính và tiền tệ quốc tế, cũng như các chính sách và chỉ đạo của Nhà nước để phối hợp khắc phục khó khăn và ổn định nền kinh tế Để tăng cường giám sát, UBCKNN đã yêu cầu VSD và các sở giao dịch chứng khoán báo cáo hàng ngày và thực hiện nghiêm túc quy định về giao dịch ký quỹ Đồng thời, cơ quan chức năng sẽ xử lý nghiêm ngặt các hành vi thao túng thị trường hoặc trục lợi trong tình hình dịch bệnh, nhằm ổn định tâm lý nhà đầu tư và bảo vệ lợi ích chung.
4.5.2.2 Dự phòng giải pháp mạnh cho thị trường chứng khoán Việt Nam
Trong bối cảnh giá cổ phiếu giảm mạnh và nhà đầu tư chịu thiệt hại lớn, ông Nguyễn Thanh Ký, Tổng thư ký Hiệp hội Kinh doanh chứng khoán (VASB), cho biết VASB đang nghiên cứu và đề xuất Bộ Tài chính cùng Chính phủ cần có những giải pháp mạnh mẽ hơn Kể từ khi dịch bệnh bắt đầu ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường chứng khoán, Chính phủ đã có những biện pháp hỗ trợ nhưng cần tiếp tục cải thiện để ổn định thị trường.
DN trước khi giá rơi quá xa so với giá trị nội tại của DN được thực hiện nhanh chóng.
Vào ngày 18/3/2020, Bộ Tài chính đã ban hành Thông tư số 14/2020/TT-BTC, quy định về việc giảm giá và miễn hoàn toàn phí đối với 15 loại dịch vụ chứng khoán.
Để đảm bảo công tác phòng chống dịch Covid-19, UBCKNN đã hướng dẫn các doanh nghiệp niêm yết gia hạn thời gian tổ chức đại hội đồng cổ đông thường niên năm 2020 và cho phép tổ chức đại hội trực tuyến.
Sự minh bạch và thanh khoản của thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong việc tạo niềm tin cho nhà đầu tư Để đạt được sự phát triển bền vững, cần tập trung vào các giải pháp dài hạn, đồng thời hỗ trợ các thành viên thị trường và nhà đầu tư trong thời gian ngắn hạn Một số giải pháp cần được thực hiện bao gồm đẩy nhanh tiến độ hoàn thiện hệ thống công nghệ, cải thiện nền tảng giao dịch, thanh toán bù trừ và đề xuất phương án giảm hoặc miễn thuế giao dịch chứng khoán, thuế cổ tức cho nhà đầu tư Bên cạnh đó, việc mở rộng khả năng tiếp cận vốn để mua chứng khoán cũng là một yếu tố quan trọng, chẳng hạn như kéo dài hợp đồng vay ký quỹ (margin) và hạ tỷ lệ ký quỹ.
Theo quan điểm của cơ quan quản lý thị trường chứng khoán, sự sụt giảm hiện tại của TTCK Việt Nam chủ yếu do tác động trực tiếp của dịch bệnh, dẫn đến tăng trưởng suy giảm ở các doanh nghiệp niêm yết Tâm lý lo lắng của nhà đầu tư trong bối cảnh dịch bệnh cũng góp phần vào tình hình này Việc kiểm soát dịch bệnh, cùng với các chính sách kích thích hỗ trợ doanh nghiệp và ổn định tâm lý nhà đầu tư, đóng vai trò quan trọng trong diễn biến của thị trường chứng khoán.