Tổng Quan Nền Tảng Lý Thuyết
Trong những thập kỷ qua, nhiều quốc gia đã chuyển sang áp dụng tỷ giá hối đoái thả nổi, với lý thuyết cho rằng tỷ giá hối đoái bị ảnh hưởng bởi thương mại quốc tế Hiệu suất thị trường chứng khoán trong nước đã cho thấy vai trò quan trọng trong việc tác động đến dòng vốn đầu tư, từ đó chứng minh sự ảnh hưởng đáng kể của biến động tỷ giá đến giá cổ phiếu Nghiên cứu về mối liên hệ giữa tỷ giá và chứng khoán trên thế giới đã được thực hiện rộng rãi, cung cấp nhiều bằng chứng thực nghiệm và cho phép phân tích sâu hơn qua các nghiên cứu của các tác giả quốc tế về dữ liệu, phương pháp nghiên cứu và các kết luận quan trọng.
Trong nghiên cứu về sự tương tác giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái và chỉ số thị trường chứng khoán tại Mexico, các tác giả Nancy Areli Bermudez Delgado, Estefanía Bermudez Delgado và Eduardo đã phân tích các biến số này để làm rõ mối liên hệ của chúng trong nền kinh tế.
Nghiên cứu của Saucedo (2018) sử dụng dữ liệu từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 6 năm 2017 để phân tích mối quan hệ giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái, chỉ số thị trường chứng khoán Mexico và chỉ số giá tiêu dùng thông qua mô hình VAR Kết quả cho thấy tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng tiêu cực đến chỉ số thị trường chứng khoán, trong khi chỉ số giá tiêu dùng lại tác động tích cực đến tỷ giá Đặc biệt, giá dầu có tác động thống kê đến tỷ giá hối đoái, cho thấy sự tăng giá dầu dẫn đến sự gia tăng tỷ giá Bên cạnh đó, nghiên cứu của Korhan K Gokmenoglu và Negar Fazlollahi (2015) về sự tương tác giữa vàng, dầu và thị trường chứng khoán Mỹ (S&P 500) cũng chỉ ra rằng giá vàng có tác động lớn nhất đến chỉ số thị trường chứng khoán trong cả ngắn hạn và dài hạn Các nhà đầu tư có thể xem vàng như một sự thay thế hiệu quả cho chứng khoán, giúp họ chống lại lạm phát, khi giá vàng thay đổi có ảnh hưởng lớn đến thị trường chứng khoán Tuy nhiên, trong ngắn hạn, biến động giá dầu và vàng không tác động đến chỉ số S&P 500.
Nghiên cứu của Perera H A P K (2013) chỉ ra rằng biến động tỷ giá hối đoái, đặc biệt là Euro, có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến lợi nhuận thị trường chứng khoán Colombo, trong khi Đô la Mỹ và Bảng Anh không có tác động rõ rệt I-Chun Tsai (2012) đã sử dụng dữ liệu từ sáu quốc gia châu Á để phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận chỉ số giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, phát hiện rằng khi tỷ giá hối đoái tăng hoặc giảm mạnh, lợi nhuận chứng khoán có xu hướng giảm, cho thấy mối quan hệ âm giữa hai biến Tại Indonesia, Mita Nasri và các cộng sự (2016) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và Chỉ số giá chứng khoán tổng hợp Indonesia (JCI), cho thấy có mối quan hệ hai chiều giữa JCI và tỷ giá hối đoái, cùng với sự khác biệt về xu hướng ảnh hưởng từ vốn hóa thị trường và tỷ lệ cổ phần.
Thêm một nghiên cứu giá trị khác được Christopher K.MA and G.WENCH
KAO (1990) đã tiến hành nghiên cứu về ảnh hưởng của sự thay đổi tỷ giá hối đoái đến giá cổ phiếu, dựa trên chế độ lãi suất thả nổi Bài báo sử dụng dữ liệu chỉ số chứng khoán hàng tháng của sáu quốc gia công nghiệp lớn, bao gồm Vương quốc Anh, Canada, Pháp, Tây Đức, Ý và Nhật Bản, cùng với tỷ giá hối đoái hàng tháng được thu thập từ Cục Dự trữ Liên bang Nghiên cứu chỉ ra rằng, trong thời gian từ tháng 1 năm 1973 đến tháng 12 năm 1983, sự biến động của tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư, khi mà giá trị của đồng tiền cơ bản không ổn định Cụ thể, tỷ giá hối đoái cao thường liên quan đến sự gia tăng giá cổ phiếu, trong khi đó, đối với các quốc gia xuất khẩu, sự tăng giá tiền tệ có thể làm giảm khả năng cạnh tranh và tác động tiêu cực đến thị trường chứng khoán Ngược lại, các quốc gia nhập khẩu sẽ hưởng lợi từ việc tăng giá tiền tệ, giảm chi phí nhập khẩu và tạo ra tác động tích cực đến thị trường chứng khoán.
Từ năm 1957 đến 2009, chỉ số giá cổ phiếu S&P 500 và chỉ số giá dầu thô trung bình thế giới đã được phân tích từ các số liệu thống kê tài chính quốc tế do Quỹ tiền tệ quốc tế công bố, tập trung vào thị trường chứng khoán Mỹ và đánh giá lợi nhuận của các cổ phiếu trong giai đoạn này.
Ngoài việc thực hiện các thử nghiệm gốc đơn vị thông thường như ADF, PP và DF-GLS, tác giả còn xem xét các thử nghiệm của Zivot và Andrew (1992) để kiểm tra đơn vị gốc có tỷ lệ phá v không xác định do giá dầu và thị trường chứng khoán có thể đã thay đổi cấu trúc Bằng chứng cho thấy giá dầu cao làm tăng khả năng chuyển đổi từ thị trường tăng trưởng sang thị trường gấu, đồng thời kéo dài thời gian thị trường ở chế độ gấu Tác giả sử dụng bộ dữ liệu tần số cao để xác định các cú sốc giá dầu trong một mô hình Bivariate, dựa trên dữ liệu hàng ngày về thay đổi giá dầu và lợi nhuận chứng khoán từ giá giao ngay của dầu thô WTI và các loại lợi nhuận khác nhau của thị trường chứng khoán Hoa Kỳ Thực nghiệm từ ước tính tham số của mô hình VAR Bivariate cho thấy cú sốc giá dầu tích cực có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến thị trường chứng khoán, đặc biệt trong bối cảnh nghiên cứu tác động của giá dầu và giá vàng đến thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ.
Nghiên cứu của Turgut Tursoy và Faisal Faisal (2017) cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa giá vàng và giá cổ phiếu, đồng thời xác nhận mối quan hệ tích cực giữa giá dầu thô và giá cổ phiếu trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1986 đến tháng 11 năm 2016 Anshul Jain và P.C Biswal (2016) đã phát hiện rằng giá vàng tác động đến tỷ giá hối đoái ở Ấn Độ, và ngược lại, tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Họ cũng chỉ ra rằng giá vàng giảm có thể dẫn đến sự mất giá của đồng Rupee Ấn Độ và giảm chỉ số chứng khoán Nghiên cứu của Filus Raraga và Harjum Muharam (2013) cho thấy giá dầu thế giới ảnh hưởng đáng kể đến tỷ giá hối đoái nhưng không ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán JCI, trong khi tỷ giá hối đoái có mối quan hệ hai chiều với JCI Tất cả các nghiên cứu đều chứng minh sự tương quan lâu dài giữa các biến số liên quan đến giá vàng, giá dầu, tỷ giá hối đoái và thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của Agarwal, Srivastav và Srivastav (2010) chỉ ra rằng biến động tỷ giá ảnh hưởng đến hoạt động ngoại thương, từ đó tác động trực tiếp đến lợi nhuận và giá cổ phiếu của công ty Maysumi và Koh (2000) đã xác nhận rằng lãi suất và tỷ giá hối đoái là những yếu tố quyết định giá cổ phiếu Tương tự, Aggarwal (1981) cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán Mỹ Ngược lại, nghiên cứu của Soenen và Hennigar (1988) cho thấy ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái lên giá cổ phiếu của Hoa Kỳ là âm trong giai đoạn 1980-1986.
Nghiên cứu các yếu tố tác động đến thị trường chứng khoán đã được nhiều tác giả trên thế giới thực hiện, cho thấy đây là một đề tài không mới nhưng vẫn luôn thu hút sự quan tâm và tạo ra nhiều quan điểm khác nhau Bài nghiên cứu này tập trung vào việc thực nghiệm tác động của tỷ giá hối đoái đến thị trường chứng khoán Việt Nam, nhằm đưa ra những kết luận có thể ứng dụng trong thực tế.
Dữ Liệu Và Phương Pháp Nghiên Cứu
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu này tham chiếu phương pháp qua 2 bài nghiên cứu sau:
- The Interactions among Gold, Oil, and Stock Market: Evidence from S&P500-Korhan K Gokmenoglua Negar Fazlollahi (2015)
- Effects of Exchange Rate Volatility on Stock Market Return Volatility: Evidence from an emerging Market-Perera H A P K (2016)
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như giá vàng, giá dầu thô, tỷ giá ngoại tệ, lãi suất và biến động tỷ giá có ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu này thường không đồng nhất và có sự khác biệt giữa các nền kinh tế và khu vực trên toàn cầu.
Bài nghiên cứu này vận dụng kiến thức kinh tế lượng và các phương pháp từ các nghiên cứu của các nhà kinh tế học toàn cầu để phân tích ảnh hưởng của sự thay đổi giá hối đoái đến thị trường chứng khoán Việt Nam Đồng thời, tác giả cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của giá vàng và giá dầu trong nền kinh tế Việt Nam và thế giới Giá dầu có liên quan chặt chẽ đến sản xuất công nghiệp và thương mại xuất nhập khẩu, trong khi vàng đóng vai trò là phương tiện trao đổi và kênh đầu tư an toàn trong bối cảnh kinh tế bất ổn Dựa trên những yếu tố này, nghiên cứu đã đưa thêm hai biến giá dầu và giá vàng hàng ngày vào phương trình phân tích tác động đến chỉ số Vnindex.
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là công cụ phổ biến nhất để đo lường mức giá và biến động giá, phản ánh lạm phát hàng năm trong nền kinh tế năng động của Việt Nam Nhiều diễn đàn và tạp chí tài chính trong nước đã phân tích chỉ số này trong những năm gần đây, do đó, tác giả đề xuất đưa CPI vào mô hình phân tích.
Phương trình hồi quy được thiết lập với chỉ số Vnindex là biến phụ thuộc, được giải thích bởi bốn biến độc lập: tỷ giá USD/VND, giá dầu, giá vàng và CPI Phân tích được thực hiện thông qua phương pháp OLS cùng với một loạt các kiểm định để đánh giá kết quả Cụ thể, phương trình hồi quy được trình bày như sau: r t = β 0 + β 1 USD t + β 2 OIL t + β 3 GOLD t + β 4 CPI t + à t.
Trong bài viết này, biến phụ thuộc o r t đại diện cho chỉ số VNINDEX, trong khi các biến độc lập gồm USD t đại diện cho chỉ số USD/VND hàng ngày, OIL t đại diện cho giá dầu hàng ngày và CPI t đại diện cho chỉ số tiêu dùng Các biến o r t, USD t, OIL t và CPI t được tính bằng hàm logarith, cụ thể là: r t = ln(P t /P t-1), USD t = ln(Dollar t /Dollar t-1), OIL t = ln(OIL t /OIL t-1) và CPI t = ln(CPI t /CPI t-1).
Trong mô hình tính toán sử dụng STATA 12, các quy ước thực tế được thiết lập như sau: r t được biểu diễn bằng ln_vni, USD t là ln_exrate, OIL t tương ứng với ln_oil-price, GOLD t là ln_gold-price, và CPI t được định nghĩa là ln_cpi Hệ số chặn được ký hiệu là β 0, trong khi các hệ số hồi quy riêng hay hệ số góc cho các biến độc lập được ký hiệu từ β 1 đến β 4 Cuối cùng, a t đại diện cho hệ số nhiễu trong mô hình.
Ngu n ữ iệu
Mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian từ ngày 11 tháng 02 năm 2010 đến ngày 29 tháng 12 năm 2017, bao gồm các chỉ số thị trường hàng ngày như VNINDEX, tỷ giá USD/VNĐ, giá dầu thế giới và giá vàng thế giới Để đảm bảo tính ổn định của dữ liệu, chúng tôi đã sử dụng thử nghiệm Augmented Dickey-Fuller (ADF), nhằm tránh việc xây dựng hồi quy giả do sự cố của đơn vị gốc trong dữ liệu chuỗi thời gian không cố định Các kiểm định chi tiết sẽ được trình bày trong chương 4, và dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.
1 Chỉ số VN-index: Trang web https://vn.investing.com/currencies/usd- vnd-historical-data hoặc các trang web http://cafef.vn/ ; https://www.cophieu68.vn/
2 Chỉ số USD/VND: trang web https://vn.investing.com/currencies/usd- vnd-historical-data
Đô la Mỹ là một loại ngoại tệ mạnh tại thị trường Việt Nam và các nền kinh tế của các quốc gia nhỏ, các nước đang phát triển, thường được sử dụng để đại diện cho chỉ số tài chính.
Tỷ giá trong Mô hình hồi quy
3 Chỉ số giá dầu thế giới: trang web https://www.cophieu68.vn/
4 Chỉ số giá vàng thế giới: trang web https://www.cophieu68.vn/
5 Chỉ số giá tiêu dùng CPI: trang web của Tổng Cục thống kê https://www.gso.gov.vn
Chỉ số CPI chỉ có số liệu thống kê hàng tháng, không tương thích với các biến độc lập như tỷ giá, giá dầu và giá vàng được thể hiện theo ngày CPI phản ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng qua thời gian, dựa vào một giỏ hàng hóa đại diện cho toàn bộ hàng tiêu dùng Mức thay đổi giá hàng ngày trong tháng thường không có biến động quá lớn Do đó, tác giả đề xuất sử dụng số liệu CPI hàng tháng làm đại diện cho các ngày trong tháng để tính toán.
Quy tr nh nghiên cứu
Nghiên cứu được tiến hành lần lượt qua các bước như sau:
- Bước 1: Thu thập dữ liệu-sắp xếp dữ liệu
- Bước 2: Xây dựng, đo lường và mô tả các biến nghiên cứu
- Bước 3: Xây dựng bảng thống kê mô tả
- Bước 4: Ước lượng mô hình
- Bước 5: Kết quả nghiên cứu
Phân Tích Kết Quả Mô Hình Và Thảo Luận
Bước 1: Mô tả dữ liệu qua phần mềm STATA 12
Thực hiện lệnh summarize, detail và tổng hợp kết quả ta có bảng sau:
VNI Exrate Oil_price Gold_price CPI Mean 0.0003447 0.0000947 -0.0000997 0.0000883 -0.0000088
Bước 2: Kiểm định sự phù hợp của ước tính OLS
H 0 : β = 0 r t là chuỗi dữ liệu không dừng
H 1 : β < 0 r t là chuỗi dữ liệu dừng
Sử dụng từng câu lệnh: dfuller ln_vni; dfuller ln_exrate; dfuller ln_oil_price; dfuller ln_gold_price; dfuller ln_cpi
Kết quả tổng hợp như sau:
VNI ADF test statistic -38.304 0.0000 Exrate ADF test statistic -32.740 0.0000 Oil_price ADF test statistic -45.738 0.0000 Gold_price ADF test statistic -42.440 0.0000 CPI ADF test statistic -48.451 0.0000 n
Hệ số β < 0 cho thấy rằng giả thuyết H0 bị bác bỏ, điều này chỉ ra rằng chuỗi dữ liệu với các biến theo thời gian trong nghiên cứu này có tính dừng, giúp mô hình tránh được hiện tượng hồi quy giả.
4.2.2 Sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:
Tương quan r(x,y) nằm trong khoảng [-1;1], với tương quan cao giữa biến phụ thuộc và biến độc lập được hiểu là gần 1 hoặc -1, trong khi tương quan thấp gần 0 Khi thực hiện lệnh “pwcorr ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_gold ln_cpi, sig”, kết quả cho thấy hệ số sig của Tỷ giá và GOLD nhỏ hơn 10%, chỉ ra rằng hai biến độc lập này có ý nghĩa tương quan với biến phụ thuộc Ngược lại, hệ số sig của OIL và CPI lớn hơn 10%, cho thấy hai biến này chưa xác định được mức độ tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 10%.
Biến số Giá trị Ý nghĩa VNI 1 Tương quan tuyệt đối dương
USD -0.0409 Tương quan âm có nghĩa là tỷ giá USD càng cao thì số chỉ số VNI càng giảm và ngược lại)
OIL 0.0261 Tương quan dương có nghĩa là giá càng cao thì chỉ số VNI càng cao và ngược lại)
GOLD 0.0470 Tương quan dương có nghĩa là khi giá vàng tăng thì chỉ số VNI càng cao và ngược lại)
CPI - 0.092 Tương quan âm có nghĩa là khi CPI tăng thì chỉ số VNI càng giảm và ngược lại) n b
4.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình và tính phụ thuộc của số liệu:
Sử dụng câu lệnh: ―reg ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_cpi‖ cho kết quả: n a
P-value của kiểm định F là 0.0759, nhỏ hơn 10%, cho phép bác bỏ giả thuyết H0 Điều này cho thấy mô hình có sự phù hợp với R² khác 0 và có thể được sử dụng cho phân tích thống kê.
Chỉ số Exrate có P=0.069 và GOLD có P=0.050, cho thấy hai biến này có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Ngược lại, Oil với P=0.483 và CPI với P=0.686 đều lớn hơn 10%, do đó chưa có cơ sở rõ ràng xác định ảnh hưởng của hai biến này đến biến phụ thuộc VNI.
Giá trị P > ItI Mức độ tác động USD 0.069 Có ảnh hưởng tới biến VNI
OIL 0.483 Không ảnh hưởng tới biến VNI
GOLD 0.050 Có ảnh hưởng tới biến VNI
CPI 0.686 Không ảnh hưởng tới biến VNI
Sử dụng lệnh “estat hettest” cho kết quả: n
Nhận xét: với mức ý nghĩa 5% ta có: Prob = 0.6107 > 5% nên chấp nhận giả thuyết H 0 => mô hình không có hiệ ượ g ươ g y đổi
4.2.5 Hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng lệnh “vif” trong STATA cho kết quả: n
Như vậy VIF của tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 5% nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình là không xảy ra
- Sử dụng lệnh “ wstat” trong STATA 12 cho kết quả: n 6a
Quy tắc kiểm định Durbin Watson theo kinh nghiệm n
Mối quan hệ tương quan giữa các sai số có thể làm giảm độ tin cậy của các kiểm định hệ số hồi quy Nghiên cứu này tiến hành kiểm định giả thuyết không có tự tương quan trên dữ liệu bảng, nhằm xác định tính chính xác của mô hình hồi quy.
H 0 : không có sự tự tương qu n
Ta thấy: 1 < 1.420822 < 3 như vậy chấp nhận giả thiết H 0 có nghĩa là không có sự tự tương quan của các biến trong mô hình hồi quy.
Bước 3: Đánh giá kết quả h i quy
Sau khi kiểm định các giả thuyết hồi quy bằng phương pháp OLS, kết quả cho thấy có hai biến độc lập chính ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số VNI là USD và GOLD, trong khi hai biến OIL và CPI không có tác động rõ rệt.
VNI=0.00036-0.21151*USD+0.008468*OIL+0.046*GOLD- 0.091* CPI 4.3.1 Ý nghĩa tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc:
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các biến độc lập không có tác động chỉ số VNINDEX sẽ tăng mỗi ngày là 0.000364%
Với biến độc lập USD, tỷ lệ ̂ = -0.21151 cho thấy rằng khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu tỷ giá USD giảm 1%, chỉ số VNINDEX có khả năng tăng lên 21.151%, và ngược lại, nếu USD tăng, VNINDEX sẽ giảm tương ứng.
Xét với biến độc lập OIL ta có: ̂ = 0.008468 điều này mang ý nghĩa trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá dầu tăng 1% thì chỉ
Khi xem xét biến độc lập GOLD, ta thấy rằng với hệ số ̂ = 0.046, điều này cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, một sự gia tăng 1% trong giá vàng sẽ dẫn đến xu hướng tăng 4.6% của chỉ số VNINDEX.
Dựa vào biến độc lập CPI, ta nhận thấy rằng ̂ = -0.091, điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi chỉ số CPI giảm 1%, chỉ số VNINDEX có xu hướng tăng lên 9.1%.
4.3.2 Hệ số xác định của mô hình R-squared (R 2 ):
Chúng ta đã đánh giá tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc VNI Tiếp theo, cần xem xét tổng thể ảnh hưởng của tất cả các biến độc lập đối với VNI Chỉ số R², hay hệ số xác định, cho chúng ta biết mức độ ảnh hưởng này Kết quả hồi quy cho thấy R² = 0.023, tương đương với 0.23%, cho thấy các biến giải thích như USD, OIL, GOLD, và CPI chỉ giải thích được 0.23% sự thay đổi của VNI.
Mục tiêu của đề tài là phân tích tác động của tỷ giá biến động đến thị trường chứng khoán Nghiên cứu cho thấy tỷ giá có mối tương quan âm đáng kể với chỉ số VNI; cụ thể, khi tỷ giá tăng 1%, VNI có xu hướng giảm 21.1% và ngược lại.
ết Luận Và Gợi Mở
Một số đ c kết nhận th y được qua ài nghiên cứu
Nghiên cứu cho thấy tỷ giá và chỉ số chứng khoán có tương quan âm, nghĩa là khi tỷ giá tăng, đồng nội tệ mất giá, dẫn đến việc nguồn tiền không tham gia vào thị trường chứng khoán mà có xu hướng rút ra để bù đắp khoản chênh lệch trong giao dịch thương mại bằng ngoại tệ Ngược lại, giá vàng có tương quan dương với chỉ số VNINDEX, điều này cho thấy vàng trở thành nơi trú ẩn an toàn trong bối cảnh thị trường có nhiều rủi ro như lạm phát và lãi suất cao Tuy nhiên, trong tình hình kinh tế Việt Nam hiện tại, không có khủng hoảng, lạm phát và lãi suất được kiểm soát tốt, dẫn đến việc giá vàng tăng có thể kéo theo sự tăng trưởng của VNINDEX Cuối cùng, giá dầu cũng có tương quan dương, cho thấy lợi ích từ việc xuất khẩu dầu thô và sự kiểm soát tốt của chính phủ đối với sản xuất công nghiệp, giúp tránh tình trạng khan hiếm nhiên liệu.
Một số hạn chế của nghiên cứu
Tỷ giá USD có ảnh hưởng nhất định đến thị trường chứng khoán, nhưng chỉ mới rút ra được một số kết luận sơ bộ Các yếu tố như giá dầu, giá vàng, và chỉ số CPI đã được phân tích, tuy nhiên còn nhiều yếu tố khác như lãi suất, lạm phát, chính sách vĩ mô, nhóm ngành kinh tế, hoạt động xuất nhập khẩu, thu hút vốn nước ngoài, và hoạt động tín dụng của ngân hàng chưa được xem xét đầy đủ Hơn nữa, mức độ ảnh hưởng của tỷ giá và các yếu tố liên quan đến chỉ số VNINDEX vẫn còn hạn chế, do đó cần tiến hành nghiên cứu sâu hơn để nâng cao giá trị ứng dụng của các kết quả nghiên cứu.
Các gợi ý mở rộng và phát triển cho hướng nghiên cứu
Cần áp dụng thêm các mô hình phân tích khác để đánh giá kết quả từ phương pháp OLS, nhằm làm cơ sở cho các nghiên cứu sâu hơn trong các ngành nghề như xuất nhập khẩu, du lịch, nông nghiệp và công nghiệp Nghiên cứu này sẽ hỗ trợ việc thu thập dữ liệu phong phú hơn, bao gồm lạm phát, lãi suất, chỉ số FDI, GDP và các yếu tố xã hội, từ đó giúp đưa ra những kết luận thực tiễn có giá trị hơn.
Lời Kết
Bài luận nghiên cứu "Ảnh Hưởng Của Biến Động Tỷ Giá Hối Đoái Đến Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam" đã chỉ ra mối quan hệ quy luật giữa tỷ giá USD và TTCK VN, mặc dù chưa cung cấp ứng dụng chi tiết cho các hoạt động tài chính cụ thể Tác giả mong muốn đóng góp vào nền tảng nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực Tài chính, nhằm phát triển hơn nữa và mang lại giá trị thực tiễn, góp phần thúc đẩy kinh tế Việt Nam ngày càng phát triển.
Các Tài Liệu Tham Khảo và Phụ Lục tính toán:
[1] Aggarwal, R., "Exchange Rates and Stock Prices: A Study of the US Capital Markets under Floating Rates" Akron Business and Economic Review, XXII, pp.7-12, 1981
[2] Agrawal, G., Srivastav, A.K & Srivastava, A., "A Study of Exchange Rates Movtôient and Stock Market Volatility" International Journal of Business and Managtôient, V (12), pp.62-73, 2010
[3] Christopher K.MA and Gwench Kao, ―On Exchange Rate Changes And Stock Price Reactions‖ Journal of Business Finance Accounting, 1990
[4] I-Chun Tsai, ―The relationship between stock price index and exchange rate in Asian markets: A quantile regression approach‖ Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 2012.
[5] Jegajeevan, S., "Return Volatility and Asymmetric News Effect in Sri Lankan Stock market" Staff StudiesCentral Bank of Sri Lanka, XL, 2012
[6] Joseph, N., "Modelling the impacts of interest rate and exchange rate changes on UK Stock Returns" Derivatives Use, Trading & Regulation, VII (4), pp.306-323, 2002
[7] Karunanayake, I., Valadkhani, A & O’Brien, M., "Modelling Australian Stock Market Volatility: A Multivariate GARCH Approach" working paper Research Online, 2009.
[8] Maysami, R & Koh, T., "A Vector Error Correction Model of the Singapore Stock Market" International Review of Economics and Finance, IX (1), pp.79-96, 2000
[9] Mita Nasri, Hermanto Siregar, Sahara, ―Relationship Between Stock Price And Exchange Rate In Indonesia (Tôipirical Study At Macro And Micro Level ‖ International Journal of Science and Research (IJSR), 2016
[10] Muktadir-Al-Mukit, D., "Effects of Interest Rate and Exchange Rate on Volatility of Market Index at Dhaka Stock Exchange" Journal of Business and Technology (Dhaka), VII (2), 2012
The study by Nancy Areli Bermudez Delgado, Estefanía Bermudez Delgado, and Eduardo Saucedo, published in the North American Journal of Economics and Finance in 2018, investigates the interplay between oil prices, the stock market, and the exchange rate in Mexico The research provides evidence highlighting how fluctuations in oil prices impact both the stock market and the exchange rate, offering valuable insights for investors and policymakers in understanding these economic dynamics.
[12] Perera H.A.P.K, “Effects Of Exchange Rate Volatility On Stock Market Return Volatility: Evidence From An Emerging Market‖ International Journal of Science and Research (IJSR), 2013.
[13] Soenen, L.A., Hennigar, E.S., 1988 ―An analysis of exchange rates and stock prices—the U.S experience between 1980 and 1986‖ Akron Bus Econ Rev 19, 7–16
[14] Korhan K Gokmenoglu Negar Fazlollahi, ―The Interactions among Gold, Oil, and Stock Market: Evidence from S&P500‖ Procedia Economics and Finance 25 ( 2015 ) 478 – 488, 2015
[15] Shiu-Sheng Chen, ―Do higher oil prices push the stock market into bear territory?‖ Energy Economics 32 (2010) 490–495, 2010
[16] Sajjadur Rahman and Apostolos Serletis, ―Oil Prices and the Stock Markets: Evidence from High Frequency Data‖ The Energy Journal, march 11, 2019
In their 2017 study, Turgut Tursoy and Faisal Faisal investigate the influence of gold and crude oil prices on the Turkish stock market, utilizing the ARDL bounds test and combined cointegration approach Their empirical findings reveal significant relationships between commodity prices and stock market performance, highlighting the importance of these assets in financial analysis and investment strategies in Turkey.
[18] Anshul Jain, P.C Biswal, ―Dynamic linkages among oil price, gold price, exchange rate, and stock market in India‖ Resources Policy 49 (2016) 179–185, 2016
In their 2013 study presented at the 11th Ubaya International Annual Symposium on Management, Filus Raraga and Harjum Muharam conducted a VAR analysis to explore the interrelationship between stock price indices and exchange rates, while also examining the influence of global oil and gold prices Their findings contribute to understanding how these financial variables interact in the context of global markets.
[20] David Roubaud , Mohamed Arouri,‖ Oil Prices, Exchange Rates and Stock Markets under Uncertainty and Regime-Switching‖ Finance Research Letters (2018), 2018
[21] Najaf R, Najaf K and Yousaf S, ―Gold and Oil Prices Versus Stock Exchange: A Case Study of Pakistan‖ Journal of Accounting & Marketing, 2016
Project: TY GIA VA CHUNG KHOAN VN{space -2}
Special Edition College Station, Texas 77845 USA
800-STATA-PC http://www.stata.com
Single-user Stata network perpetual license:
1 (/v# option or -set maxvar-) 5000 maximum variables
1 import excel "E:\GOOGLE DRIVE\2.THAC SY TC\1.LUAN VAN\1.THUC HIEN\1.HOAN THANH LV\2.THUYE
> T TRINH LV\SO LIEU\HIEU CHINH\DATA 2-HIEU CHINH.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow
2 tsset date time variable: date, 2/11/2010 to 12/29/2017, but with gaps delta: 1 day
99% 21157 21182 Kurtosis 1.795031 ln_vni Percentiles Smallest 1% -.0311012 -.0605119
99% 0588405 1140475 Kurtosis 5.78119 ln_gold_price Percentiles Smallest 1% -.0303605 -.0946743
99% 0292679 048293 Kurtosis 9.039397 ln_cpi Percentiles Smallest 1% -.0025697 -.0150154
Contains data obs: 2,713 vars: 6 size: 113,946 storage display value variable name type format label variable label date int %td date ln_vni double %10.0g ln_vni
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value
Z(t) -48.451 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 ln_vni 1.0000 ln_exrate -0.0409 1.0000
11 reg ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_gold_price ln_cpi
Source SS df MS Number of obs = 1965
Total 233462343 1964 000118871 Root MSE = 01089 ln_vni Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] ln_exrate -.2115108 1160959 -1.82 0.069 -.4391951 0161735 ln_oil_price 0084687 0120677 0.70 0.483 -.0151982 0321357 ln_gold_price 0460875 0234501 1.97 0.050 0000978 0920772 ln_cpi -.0910641 2253164 -0.40 0.686 -.532949 3508208
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Variables: fitted values of ln_vni chi2(1) = 0.26
Variable VIF 1/VIF ln_oil_price 1.04 0.961628 ln_gold_pr~e 1.04 0.963878 ln_exrate 1.00 0.996341 ln_cpi 1.00 0.998335
Number of gaps in sample: 409