GIỚITHIỆU
Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã tác động mạnh mẽ đến kinh tế, tài chính và thương mại thế giới Năm 2009, hầu hết các nước áp dụng chính sách kích thích kinh tế và nới lỏng tiền tệ để khắc phục suy thoái Tuy nhiên, đến năm 2011, tình hình vẫn phức tạp với sự phục hồi kinh tế diễn ra chậm chạp, tăng trưởng toàn cầu chỉ đạt 4% Các nguy cơ và thách thức vẫn hiện hữu, đặc biệt là vấn đề nợ công tại một số quốc gia châu Âu như Hy Lạp và Tây Ban Nha, gây ra bất ổn tài chính cho khu vực và toàn cầu Thương mại toàn cầu mất cân đối tạo ra rủi ro tiềm ẩn trong cán cân tỷ giá hối đoái giữa các nền kinh tế lớn, đặc biệt là Mỹ và Trung Quốc Tình trạng thất nghiệp tại nhiều nước phát triển như Mỹ và khu vực châu Âu khiến cho đà phục hồi kinh tế thế giới trở nên chậm chạp, trong khi thâm hụt ngân sách, nợ công và lạm phát gia tăng tại nhiều nước đang phát triển Thêm vào đó, giá lương thực, thực phẩm và năng lượng toàn cầu cũng tăng cao, gây ra bất ổn trong khu vực.
Kinhtếtoàncầusuythoáiđãảnhhưởngnặng nềđến kinhtếViệtNamlàmtrầmtrọngthêmcácyếukémnộitạicủanềnkinhtế.Tăngtrưởn gkinhtếchậmlạit r o n g 3 n ă m 2 0 0 9 , 2 0 1 0 , 2 0 1 1, lầnl ư ợ tl à 5 , 3 % , 6, 7%và 5 ,
8 9 % T r o n g n ă m 2011,lạmpháttăng18,58%sovớinăm2010,hoạtđộngsả nxuấtkinhdoanhc ủacácDN,đặcbiệtlàDNnhỏvàvừagặpnhiềukhókhănkhiChín hphủthựchiệnchínhsáchthắtchặttiềntệvàtàikhóa.Tăngtrưởngtíndụngnăm2011đạt
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ngoại tệ trong năm 2011 chỉ đạt 10%, trong khi tỷ lệ dự trữ bắt buộc đối với tiền gửi bằng ngoại tệ liên tục được điều chỉnh tăng, từ 4% lên 7% và 8% cho các khoản tiền gửi có kỳ hạn dưới 12 tháng Đối với tiền gửi có kỳ hạn trên 12 tháng, tỷ lệ dự trữ bắt buộc cũng được điều chỉnh tăng từ 4% lên 6% trong năm 2011 Sang năm 2012, nền kinh tế gặp nhiều khó khăn với tốc độ tăng trưởng GDP thấp, các ngành sản xuất bị đình trệ, ảnh hưởng bởi sức cầu yếu và các biện pháp thắt chặt tiền tệ được thực hiện từ đầu năm 2011.
Saukhihìnhthànhvàđi vàohoạtđộng,TTCK ViệtNamđã cónhững đónggópnhấtđịnhchonềnkinhtế.Tuynhiênsaugiaiđoạntăngtrưởngnóng,thịtrườn gl i ê n tụcsụtgiảm.Nhữngthôngtintiêucựcvềkinhtếvĩmôđãtácđộngkhôngnhỏđế nsựsuygiảmcủathịtrường.VậygiữacácbiếnkinhtếvĩmôvàTTCKViệtNamcóthực sựtồntạimốitươngquanhaykhông?
Giaiđoạn2006-2007,VN-Indextănghơn280%kểtừđầunăm2006đến khiđạt đỉnhvàotháng3/2007, trongthờigiannàylạmphátđượcduytrìmứ cthấp,tăng6.6%vàocuốinăm2006,thấphơnsovớimứctăng8.4%trongnă m
2005và9.5%trongnăm2004,lãisuấtduytrìmức8%/nămvàtỷgiáítbiếnđộng,dòn gvốnđầutưnướcngoàigiatăngmạnhsaukhiViệtNamgian h ậpWTO.
Indexsụtgiảmhơn70%khikinhtếthếgiớirơivàokhủngh o ảng,lạmphátđạt 28.32%,lãisuấtchovayhơn24%,FIIvàoTTCKgiảmmạnh.
Năm2009, với góikíchcầu hỗtrợlãi suất4%trong giaiđoạn1 và30%thuếth u nhậpdoanhnghiệpvà50%thuếVATởmộtsốlĩnhvựcđặcbi ệt;tăngtrưởngcungtiềnM2đạt28.4%,lạmphátđượckiềmchếkhichỉtăng6.52% sovớicùngkỳ2008,đãgiúpTTCKcómứctăngtrưởngtrởlại.
Năm 2011, thị trường chứng khoán (TTCK) sụt giảm hơn 40% do ảnh hưởng của khủng hoảng nợ công Châu Âu, trong khi VND giảm giá hơn 9% so với USD Lạm phát gia tăng trở lại, các ngân hàng nhỏ gặp khó khăn trong thanh khoản, đẩy lãi suất huy động lên 18% và lãi suất cho vay vượt quá 25% Năm này chứng kiến sự bán ròng mạnh mẽ trên TTCK từ các tổ chức và nhà đầu tư cá nhân, với nhiều thông tin xấu Trong cả năm, thị trường chỉ có hai đợt hồi phục ngắn vào cuối tháng 5 và khoảng giữa tháng 8, còn lại chủ yếu là xu hướng giảm.
Bướcs a n g n ă m 2 0 1 2 , k i n h tếv ĩ môtuyvẫnđ ố imặtvớin h i ềuk h ó k h ă n như ngc ũ n g đ ã c h o thấynhữngd ấuh i ệuc h u y ểnb i ếnt í c hc ực,đ ặ cb i ệtl à việckiề mchếlạmphát.TTCK lậptứcphảnánh nhữngkỳvọng lạcquancủa nềnkinhtếthôngquahoạtđộnggiaodịch.TTCKtrongnửađầunăm2 0 1 2 códấuh iệuhồiphục.
Bêncạnh đó,kểtừsaunăm1986, mốiquanhệgiữacác biếnsốkinhtếvĩmôvàgiácổphiếuđượcnghiêncứurộngrãi,vàcónhiềunghiêncứ uhànlâmchứngminhrằnggiácổphiếukhôngnhữngbịảnhhưởngbởicácnhântốnộis inhbêntrongdoanhnghiệpnhưdòngtiềnkỳvọng,tỷsuấtsinhlợiyêucầumàcònbịtácđ ộ ngbởicácnhântốvĩmô.Tuynhiên,hầuhếtcácnghiêncứunàyđượcthựchiệnởcác nướcpháttriểnvàcònhạnchếởnướcđangpháttriểnnóichungvàViệtNamnóiri êng.M ộtsốnghiên c ứuởcác nướ cpháttriểnbaogồmFama( 1 9 8 1 , 1990),Ch enatal(1986),Hamao(1988),Asprem(1989),Chen(1991),T h o r n t o n (19 93),KanekoandLee (1995),C heu ng andNg (1998),Darratand Dịckens(
1999) Các nghiêncứunàychỉra rằng cácnhântố như IP,lạm phát,tỷg i á , l ã i s u ất,c u n g t i ền,đ ộ d ốcc ủađ ư ờ ngc o n g l ã i s u ất,… đ ó n g v a i t r ò q u a n trọngtrongviệcgiảithíchlợinhuậncủacổphiếu.Nghiêncứuở cácthịtrườngđ a n g pháttriểnbắtđầuxuấthiệntrongnhữngthậpniêngầnđây.Cácnghiê ncứuđán g c h ú ý t ạ i c á c n ư ớ c đ a n g p h á t t r i ể nb a o g ồmM o o k e r j e e a n d Y u (
1 9 9 7 ) , MaysamiandKoh(2000)ởSingapore, Kwonetal(1997)vàKwona ndShin
Trêncơsởkếthừavàchọnlọc cácnhântố,bàinghiêncứukiểmđịnhmốitươngq uan gi ữacác biến kinh tế vĩmôvà TTCKViệtNam bằngmôhìnhVAR vớisốliệuthuthậpđượctronggiaiđoạn01/2006đếntháng07/2012.
CÁCNGHIÊNCỨUTRƯỚC
Cácnghiêncứuởcácnướcpháttriển
Nghiên cứu của Chen và Rolland Ross (1986) đã kiểm định mô hình ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi và xác định các ảnh hưởng liên quan đến tài sản tại thị trường Mỹ trong giai đoạn từ tháng 1/1953 đến tháng 11/1984 Kết quả cho thấy có mối quan hệ mạnh mẽ giữa các biến kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán Trong số các biến, chỉ số sản xuất công nghiệp (IP) và thay đổi trong phần bù rủi ro có ý nghĩa quan trọng nhất Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng lạm phát không dự kiến và thay đổi trong lạm phát kỳ vọng có ảnh hưởng đáng kể trong suốt thời gian nghiên cứu Tuy nhiên, tác giả không tìm thấy ảnh hưởng đáng kể của biến động trong giá dầu đến sự thay đổi trong giá tài sản.
Mukherjee và Naka (1995) đã áp dụng mô hình VECM để nghiên cứu mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường Nhật Bản với các nhân tố vĩ mô như tỷ giá, lạm phát, cung tiền, chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn và lãi suất vay trung bình trên thị trường vay tiền tệ Tokyo CMR Kết quả nghiên cứu cho thấy mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi và các nhân tố vĩ mô như tỷ giá, chỉ số sản xuất công nghiệp và cung tiền là dương, trong khi tỷ suất sinh lợi và lạm phát có mối quan hệ ngược chiều Tuy nhiên, mối tương quan giữa tỷ suất sinh lợi và lãi suất không rõ ràng; mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu TSE với lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn có tương quan nghịch biến, trong khi mối quan hệ giữa TSE và lãi suất vay trung bình CMR lại có tương quan đồng biến Đồng thời, nghiên cứu cũng phát hiện có mối liên hệ đồng kết hợp giữa tỷ suất sinh lợi và các biến vĩ mô.
Cácnghiêncứuởcácquốcgiađangpháttriển
Mookerjee và Yu (1997) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại thị trường Singapore, sử dụng các biến kinh tế vĩ mô như M1, M2, tỷ giá hối đoái danh nghĩa và tổng dự trữ ngoại hối Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ tháng 10/1984 đến tháng 04/1993, áp dụng phương pháp đồng liên kết (Cointegration) và nhân quả (Causality), cùng với các kiểm định ADF và KPSS để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu Kết quả cho thấy giá cổ phiếu có mối liên kết với M1, M2 và tổng dự trữ ngoại hối, trong khi giữa giá cổ phiếu và tỷ giá hối đoái danh nghĩa không có sự đồng liên kết, cho thấy chúng không tồn tại một mối quan hệ cân bằng dài hạn.
Nghiên cứu của Kwon và Shin (1999) tập trung vào việc kiểm chứng mối quan hệ giữa các biến vĩ mô và tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại Hàn Quốc, sử dụng chỉ số KOSPI và SMLS trong giai đoạn từ tháng 1/1980 đến tháng 12/1992 Kết quả cho thấy không có mối liên hệ đồng liên kết giữa hai chỉ số này với từng yếu tố vĩ mô riêng lẻ Tuy nhiên, giá chứng khoán lại có sự liên kết với bốn biến vĩ mô bao gồm chỉ số sản xuất, tỷ giá, cán cân thương mại và cung tiền M1 Mối quan hệ này cho thấy rằng giá chứng khoán bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô và các biến trễ, đồng thời sự thay đổi giá chứng khoán cũng tác động đến các biến khác Do đó, giá chứng khoán không dẫn đến sự thay đổi trong hoạt động kinh tế, trái lại, các nghiên cứu trước đó đã chỉ ra mối quan hệ ngược lại.
Ro ll , 1983)chorằngbiếnđộnggiáchứngkhoánlàdấuhiệucủanhữngthayđổitrongc áchoạtđộngkinhtế.Cuốicùng,bàinghiêncứuchothấynhậnthứccủan h à đầutưHà nQuốcvềbiếnđộnggiáchứngkhoánkhôngkhácbiệtnhiềusovớinhàđầutưởMỹv àNhậtkhicho rằng thịtrườngHànQuócbiếnđộngnhiềuhơnvớicáchoạtđộnggiaodịchquốctếhơnlàb iếnđộnglạmphátvàlăisuấttrongnước
Ibrahim (1999) đã nghiên cứu mối quan hệ tương tác giữa bảy biến vĩ mô, bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IP), lạm phát (CPI), cung tiền (M1 và M2), tổng tín dụng nội địa (CRED), dự trữ ngoại hối (RES), tỷ giá và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Malaysia Nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết và kiểm định nhân quả Granger, cho thấy có sự đồng liên kết giữa giá chứng khoán và ba biến lạm phát, tổng tín dụng nội địa, và dự trữ ngoại hối Ngoài ra, nghiên cứu cũng phát hiện mối quan hệ nhân quả từ dự trữ ngoại hối đến sự thay đổi trong giá chứng khoán Biến động trong giá chứng khoán được xem như một chỉ báo phản ánh sự biến động của chỉ số sản xuất công nghiệp, M1 và tỷ giá Những yếu tố chính trong giá chứng khoán hướng tới cân bằng trong dài hạn, trong đó vai trò quan trọng nhất thuộc về dự trữ ngoại hối.
Maysamia n d K o h ( 2 0 0 0 ) : k i ểmđịnhm ốiq u a n h ệg i ữac h ỉsốc h ứngk h o á n S ingapore vàcácbiếnkinhtếvĩmôtronggiaiđoạntừ1988đến1995.Họthấy rằngtồntạimộtmốiquanhệcùngchiềugiữatỷsuấtsinhlợicủacổphiếuvàthayđổitr ongcungtiềnnhưnglạicómốiquanhệngượcchiềugiữatỷsuấtsinhlợicủacổphiếuvớis ựthayđổicủalạmphát,lãisuấtngắnhạn,lãisuấtdàihạnv à tỷgiá.
IbrahimandYusoff(2001):nghiên cứusựtươngtácđộnggiữacácbiếngiácổphiếut rênTTCKMalaysia(KLCI),cungtiền(M2),sảnxuấtcôngnghiệp(IP),lạmphát( CPI)vàtỷgiá(EXC),sửdụngphươngphápđồngliênkếtJohansen-
JuseliusvàVAR.Kếtquả:KLCIcóphảnứngcùngchiềuvớiM2trong ngắnh ạnn hưnglạicómốiquanhệngượcchiềutrongdàihạn.Trongkhiđó,KLCIvàEXCcómốiqua nhệngượcchiềutrongdàihạn
IbrahimandAziz(2003 ):phântíchmốiquanhệnhânquảvàsựliênkếtđộnggi ữa giácổphiếuvà04biếnkinhtếvĩmô(chỉsốsảnxuấtcôngnghiệp,cungtiềnM2,lạm phát,tỷgiáUSD-
Ringgit)trongtrườnghợpcủaMalaysia.Phươngp h á p phântíchdựatrêncáckỹthuật chuẩnvàđượcchấpnhậnrộngrãilàđồngk ếthợp(cointegration)vàtựhồiquyvector(v ectorautoregression)đểphát hiệnq u a n hệdàihạnvàsựtácđộngngắnhạngiữacácbiến.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ cùng chiều dài hạn giữa KLCI và IP, tương tự như kết quả của Fama (1990) tại Mỹ, Mukherjee và Naka (1995) tại Nhật Bản, Kwon và Shin (1999) tại Hàn Quốc, và Maysami và Koh (2000) tại Singapore Mối quan hệ giữa KLCI và CPI cũng cùng chiều dài hạn, phù hợp với nghiên cứu của Khil và Lee (2000) Trong khi đó, KLCI và M2 có mối quan hệ ngược chiều, tương tự kết quả của Kwon và Shin (1999), nhưng theo Mukherjee và Naka (1995) cùng Maysami và Koh (2000) chỉ ra mối quan hệ cùng chiều dài hạn tại Singapore và Nhật Bản Nghiên cứu tại năm quốc gia công nghiệp (Canada, Đức, Ý, Nhật Bản và Mỹ) của Chung và Ng (1998) cho thấy mối quan hệ giữa M2 và giá chứng khoán cùng chiều ở Canada nhưng ngược chiều ở Nhật Bản và Mỹ Tại Đức và Ý, mối quan hệ này không xác định do có nhiều hơn một vectơ đồng liên kết Cuối cùng, nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa KLCI và EXC, tương tự như trường hợp tại Hàn Quốc và Singapore Tuy nhiên, ước lượng cách hệ số tương quan chỉ liên quan đến mối quan hệ dài hạn, không chỉ ra mối quan hệ trong ngắn hạn giữa các biến Tác giả đã sử dụng phương pháp phân rã phương sai và hàm phản ứng (Impulse-Response).
Tunah(2010):Phân tíchmốiquanhệgiữacácbiếnkinhtếvĩmôvàlợinhuậnc ổphiế uởTTCKThổNhĩKỳ(ISEI-
100),sửdụngmôhìnhVAR,dữliệuthángtừtháng01/2002đếntháng08/2008.Kếtq uảchothấycómốiquanhệdàihạngi ữacácbiếnkinhtếvĩmôvàlợinhuậncổphiếuởcác mứcđộkhácnhau.
Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng 11 biến số bao gồm: lợi nhuận cổ phiếu ở thị trường chứng khoán Thổ Nhĩ Kỳ (SRISEI-100), chỉ số công nghiệp bình quân Dow Jones (DJIA), tỷ giá hối đoái USD, lãi suất tiết kiệm 01 tháng, giá vàng (USD/ounce), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá sản xuất (PPI), giá dầu thô quốc tế (ICOP), tổng khối lượng tín dụng (TCV), cung tiền M2 (M2Y), và dự trữ ngoại hối ròng (NFER) Tác giả kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu bằng kiểm định ADF, xác định độ trễ thích hợp bằng AIC và kiểm định đồng liên kết bằng phương pháp Johansen.
Juseliusđểxácđịnhsốvectorđồngliênk ết Kết quả: tồn tạicác mối quanhệdài hạngiữaSRISEI-100 và tấtcảcác biếnkhác.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng bảy biến vĩ mô, bao gồm chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất, giá vàng, chỉ số sản xuất công nghiệp, giá dầu, tỷ giá hối đoái và cung tiền Dữ liệu được thu thập từ tháng 01/2003 đến tháng 03/2010 Mô hình hồi quy đa biến được áp dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa ISEI-100 và bảy biến vĩ mô Kết quả nghiên cứu cho thấy lãi suất, chỉ số sản xuất công nghiệp, giá dầu và tỷ giá hối đoái có tác động ngược chiều lên ISEI-100.
100t r o n g k h i c u n g t i ềnc ó t á c đ ộ ngc ù n g c h i ều.L ạmp h á t v à g i á v à n g khô ngcóảnhhưởngđếnISEI-100.
KSE100 và 05 biến kinh tế vĩ mô bao gồm chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), tỷ giá hối đoái thực (REER), cung tiền (M2) và lãi suất trái phiếu kho bạc 3 tháng (TTBR) đã được phân tích từ 1/1/1991 đến 6/2008 Kết quả cho thấy có 03 mối quan hệ dài hạn giữa KSE100 và các biến kinh tế vĩ mô, trong đó CPI, IPI, và REER có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngược lại, M2 và TTBR có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Mô hình VECM chỉ ra rằng cần hơn 04 tháng để điều chỉnh sự mất cân bằng từ kỳ trước đó Kết quả phân tích phương sai cho thấy KSE100 giải thích được khoảng 39% biến động.
%phươngsaisaisốdựbáocủachínhnó,trongkhiCIP,IPI,REER,M2vàTTBRlầnlượ tgiảithíchđược 46%, 0.54%,5.41%,
7.33%và2.18%phươngsaicủaKSE100.Trong cácbiến,CPIlàbiếncómứcđộbiếnthiênlớnnhất.Dođó,nghiêncứuchorằng,k i ể msoáttốtlạmphátthìcóthểgiảmđượcmứcđộbiếnđộngcủaTTCK.
TCKIstanbul(ISE)vàcácbiếnkinhtếvĩmôlàtỷgiáhốiđoái,chỉsốg iá t i ê u d ù n g , l ã i s u ấtv à s ảnx u ấtc ô n g n g h i ệp.D ữliệuh à n g t h á n g t ừt h á n g 0 1 / 2 0 0 5 đ ế n t h á n g 0 7 / 2 0 1 1 C á c p h ư ơ n g p h á p đượcs ửd ụngb a o gồm:k i ểmđịnhđồngli ên kếtJo h a n se n -
Ju s e l i us vàmô h ì n h VECM.Kếtq u ản gh iê n cứuchothấy,khôngcómốiquanh ệdàihạngiữaISEvàlãisuất,tỷgiá,chỉsốgiátiêudùng.
Cácnghiêncứuởnhómcácquốcgia
Nghiên cứu của Cheung và Ng (1998) về mối tương quan giữa giá chứng khoán và các yếu tố vĩ mô như giá dầu, tổng tiêu dùng cá nhân, cung tiền M1 và GNP tại các quốc gia như Đức, Canada, Ý, Nhật Bản và Mỹ cho thấy rằng tại Canada, Nhật Bản và Mỹ, tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ suất sinh lợi và các biến kinh tế vĩ mô, trong khi ở thị trường Đức và Ý chỉ có hai mối quan hệ đồng liên kết Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng giá dầu tăng có tác động tiêu cực đến tỷ suất sinh lợi trong ngắn hạn và dài hạn, điều này phù hợp với quan sát cho thấy giá dầu tăng dẫn đến chi phí sản xuất tăng và giảm hoạt động kinh tế Tuy nhiên, mối tương quan giữa giá chứng khoán và nhu cầu tiêu dùng là đồng biến, trong khi mối tương quan giữa GNP thực và cung tiền thực với giá chứng khoán lại không rõ ràng Dựa trên mô hình hiệu chỉnh sai số ECM, tác giả nhận thấy các thành phần sai số hiệu chỉnh ở Đức và Ý ít có thay đổi bất thường, trong khi ở Nhật Bản lại có biến động lớn Các yếu tố như độ trễ trong tỷ suất sinh lợi, thay đổi trong giá dầu và cung tiền có ảnh hưởng đến biến động giá chứng khoán, tuy nhiên, sự thay đổi trong tiêu dùng và GNP lại giải thích kém cho mô hình.
Robert và Gay (2008) phân tích ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán tại bốn nước: Brazil, Ấn Độ, Trung Quốc và Nga Nghiên cứu sử dụng phương pháp ARIMA để xác định mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc là chỉ số giá chứng khoán và các biến độc lập như tỷ giá, lãi suất, với dữ liệu hàng tháng từ tháng 3/1999 đến tháng 6/2006 Giả thuyết được đặt ra là tồn tại mối quan hệ đồng biến giữa tỷ giá và chỉ số giá chứng khoán, cũng như mối quan hệ nghịch biến giữa giá dầu và chỉ số giá chứng khoán Kết quả kiểm tra tính dừng cho thấy cả ba biến vĩ mô đều dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa tương đương Phương pháp Ljung-Box Q Statistics và Dubin-Watson được sử dụng để kiểm tra tính tự tương quan Trong phương pháp ARIMA, các trung bình trượt MA(1), MA(3), MA(6) và MA(12) đã được áp dụng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái và giá dầu không có mối quan hệ đáng kể, trong khi các biến kinh tế vĩ mô khác vẫn có vai trò quyết định đối với chỉ số giá chứng khoán.
MahmoodvàDinniah (2009)đánh giámốiquanhệgiữagiácổphiếuvàcácbi ếnkinhtếvĩmôtại06quốcgiatrongkhuvựcChâuÁTháiBìnhDươnglàTháiL a n , Malaysia,Hàn Quốc,HongKong,N h ật Bảnv à
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa các biến số kinh tế tại Australia từ tháng 01/1993 đến tháng 12/2002, bao gồm chỉ số giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số sản xuất công nghiệp Tác giả sử dụng các phương pháp kiểm định đồng liên kết Engle và Granger (1987), Johansen và Juselius (1990) để xác định sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa các biến, cùng với kiểm định ADF để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu và mô hình ECM Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại một số mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến tại bốn quốc gia: Nhật Bản, Hàn Quốc, Hong Kong và Australia Đặc biệt, tại Hong Kong chỉ có mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu, trong khi tại Thái Lan chỉ có mối quan hệ đáng kể giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Hosseini, Ahmad và Lai (2011) tập trung vào mối quan hệ giữa chỉ số thị trường chứng khoán và bốn biến kinh tế vĩ mô, bao gồm giá dầu thô (COP), cung tiền (M2), sản xuất công nghiệp (IP) và lạm phát (IR) ở Trung Quốc và Ấn Độ Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1999 đến tháng 1 năm 2009 Nghiên cứu sử dụng phương pháp ADF để kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu và kiểm định đồng liên kết Johansen.
Nghiên cứu mô hình VECM cho thấy có sự tác động khác nhau giữa giá dầu và chỉ số chứng khoán ở Trung Quốc và Ấn Độ Trong ngắn hạn, giá dầu có tác động tích cực đến chỉ số chứng khoán ở Ấn Độ, nhưng lại có tác động ngược chiều tại Trung Quốc Cung tiền M2 cũng ảnh hưởng khác nhau, với tác động cùng chiều ở Trung Quốc và ngược chiều ở Ấn Độ, tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng không đáng kể Sản xuất công nghiệp (IP) chỉ có tác động ngược chiều ở Trung Quốc, trong khi lạm phát có tác động cùng chiều đến chỉ số chứng khoán ở cả hai quốc gia, nhưng ảnh hưởng của lạm phát tại Ấn Độ là không đáng kể.
CácnghiêncứuởViệtNam
NguyễnHữuTuấn(2012):tácgiảđãthựchiệnmộtphântíchđịnhlượngđolườ ngmứcđộảnhhưởngcủacácbiếnsốvĩmôlàcungtiền,lãisuất,tỷgiá,lạmp hátvàsảnlượ ngcôngnghiệpđếnVNIgiaiđoạnnăm2005-
2011.Tácgiảdùngkỹthuậtkiểmđịnhđồngliênkếtđểkiểmđịnhmốicânbằngdàih ạngiữacácbiếntrongmôhình.Kếtquảnghiêncứuđịnhlượngchothấytrongdàihạ ntồntạimốitươngquanthuậngiátrịsảnlượngcôngnghiệpvàcungtiềnM2vớiVN-
In dex vàtươngquannghịchgiữacácbiếnchỉsốgiátiêudùng,lãisuấtvàtỷgiácó tươn gquannghịchđếnVN-
Index,trongđóchỉsốgiátiêudùngcómứctácđộngmạnhnhấttrongcácbiến.Tuy nhiên,ởgócđộthốngkênghiêncứuchỉchấpnhậnmốitươngquangiữaVN- Indexvớibiếnchỉsốgiátiêudùngvàbiếncu ng t i ền M2 vớimứcýnghĩaα%, các biến còn lại khôngcó ý nghĩa thốngkê.
PhanThịBíchNguyệtvàPhạmDươngPhươngThảo(2013):Bàinghiêncứun ày nhằm mụctiêukiểmđịnhtạiVNcótồntạimốitươngquangiữanhữngnhântốkinhtếvĩmôvớithị trườngchứngkhoánVNhaykhông?
Bài nghiên cứu áp dụng kiểm định đồng tích hợp theo phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị phần dư Engle-Granger để xác định liệu các biến số kinh tế vĩ mô được lựa chọn có mối tương quan với thị trường chứng khoán tại Việt Nam hay không Ngoài ra, để tránh hiện tượng hồi quy giả, kiểm định nghiệm đơn vị cũng được sử dụng để xem xét tính dừng của các biến số Sau khi kiểm định, bài nghiên cứu dùng phương trình hồi quy bội để phản ánh mối tương quan Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến: cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp (đại diện cho hoạt động kinh tế thực), giá dầu thế giới thể hiện mối tương quan cùng chiều với TTCK; còn các biến lãi suất và tỷ giá hối đoái giữa VND.
Tổnghợpc á c n h â n tốv ĩ môs ẽ đ ư ợ ct ậph ợpl ạin h ư n h ữ ngb i ếnđ ộ cl ậpt r o n g n g h i ê n cứunàybaogồm:
Maghyereh( 2 0 0 3 ) : IPđ ư ợ cp h ảná n h t r o n g g i á cổp h i ếut ạiT T C K Jordanian.
Chen,R o l l , R o s s ( 1 9 8 6 ) , M u k h e r j e e v à N a k a ( 1 9 9 5 ) , I b r a h i m v àAziz(2003),MansorvàHassanuddee(2003),PhanThịBí chNguyệtvàPhạmDươngPhươngThảo(2013):cómốiquanhệc ù n g chiềugiữagiácổphiếuvàIPI
Chen,Roll,Ross(1986),MukherjeevàNaka(1995),DuraiandBha d ur i( 2 0 0 9 ) , N g u y ễnH ữuT u ấn( 2 0 1 2 ) : l ạmp h á t cót á c đ ộ n g ngượcchiềulênTTCK.
AbdullahvàH a y w o r t h ( 1 9 9 3 ) , K a n d i r ( 2 0 0 8 ) , P h a n ThịB í c h NguyệtvàPhạmDươngPhươngThảo(2013)chorằngcómối quanh ệc ù n g c h i ềug i ữatỷsuấts i n h lợicủac h ứngk h o á n v à lạm phát
MaysamivàKoh(2000).PhanThịBíchNguyệtvàPhạmDư ơ n g P h ư ơ n g T h ả o( 2 0 1 3 ) : l ã i s u ấtv à g i á c h ứngk h o á n c ó mốiq uanhệngượcchiều.
MukherjeevàNaka(1995):mốitươngquancùngchiềugiữatỷsuấtsi nhlợic ủachứngk hoá n và lã isu ấtngằnh ạnCM I(call moneyi nterest)
Cungtiền(M2) MukherjeevàNaka(1995),MaysamivàK oh (2000),NguyễnH ữ uT u ấn( 2 0 1 2 ) : cómốiq u a n h ệc ù n g c h i ềug i ữaM 2 v à tỷsuấtsin hlợicủachứngkhoán
Sulianman(2009),PhanThịBíchNguyệtvàPhạmDươngP h ư ơ n g Thảo(2013): M 2 cóản h h ư ở ngquantrọngvà ngượ cchiềuvới giácổphiếu.
Tỷgiá IbrahimvàAziz(2003),PhanThịBíchNguyệtvàPhạmDươngP h ư ơ n g Thảo(2013):tỷgiávàtỷsuấtsinhlợicủacổphiếucómốiquanhệ ngượcchiều.
PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU
Dữliệu
Trongn g h i ê nc ứun à y , t ác g i ảsửd ụngd ữl i ệuhà n g t h á n g Khoảngt h ờig i a n ch ọndữliệulàtừtháng01/2006đếntháng07/2012,lýdo:
2 0 0 5 quym ô t h ịtrườngk h á n h ỏvớic ó 3 2 d oa n h nghiệpniêmyếtvàphầnl ớnlàcácdoanhnghiệpvừavànhỏ,khôngmangtínhđạidiệnchongành,giátr ịvốnhóa/
GDPchưađến1%(2003là0 39%,2004là0.54%vànăm2005là0.8%).Tr ong5nămđầutiên(2000-2005)thịtrường khôngthực sựthuhútđượcsựquantâmcủađôngđảocôngch ú n gvàcácdiễnbiếntănggiảmcủa thịtrườngchưatạoratácđộngxãhộimởrộngđểcóthểảnhhưởngtớisựvậnhànhc ủanềnkinhtếcũngnhưtớic u ộcsốngcủamỗingườidân.Bảngsốliệusaucóthểch othấyviệcsửdụngsốliệuthờikìnàycũngkémhiệuquả.
(Nguồn:http://www.bsc.com.vn/News/2010/7/18/103156.aspx)
Trong các nghiên cứu ở các nước phát triển, nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán đã được khuyến nghị, bao gồm lạm phát, cung tiền, tăng trưởng GDP, tỷ giá, tiêu dùng nội địa, tỷ lệ thất nghiệp và cán cân thương mại Tuy nhiên, việc lựa chọn các biến dựa trên nghiên cứu từ các quốc gia lớn ở khu vực Châu Á cần phù hợp với đặc điểm biến động mạnh và có nền kinh tế tương đồng với Việt Nam, như nghiên cứu tại thị trường Malaysia.
MansorHIbrahimvàHassanudden(2003)sửdụng4biếnGDP,CPI,cungtiề nM2vàtỷgiá;nghiêncứuRajenMookerjee,QiaoYu(1997)ởSingaporesửdụngbiế ncungtiềnM1vàM2,tỷgiáthựcvàdựtrữngoạihối;TarunKMukherjeevàAtsuy ukiNaka(1995)sửdụng6biếnlạmphát,tỷgiá,cungtiền,sảnxuấtcôngnghiệp, lãisuấttráiphiếuchínhphủdàihạnvàlãisuấtv ay nợC M R ; M a n s o r H I b r a h i m ( 1 9 9 9 ) sửd ụng3 b i ếnv ĩ môC P I , t ă n g trưởngtíndụngvàdựtrữngoạihốiở Malaysia.
Dựatrênkhunglýthuyếtnêutrêncũngnhưđểphùhợpvớiđặcthùvềthôngt invàkin htếVN,05nhântốvĩmôsauđâyđượcchọnđểxemxéttươngquanvớithịtrườ ngchứngkhoán:Cungtiền,Lạmphát,GDP,Lãisuất,Tỉgiáh ốiđoái.
Index.Vớiquymôvốnhóa,thờigianhoạtđộng,sốdo an hnghiệpniêmyết,sốlư ợngnhàđầutưthamgialớnhơngấpnhiềulầnn ên chọnVN-
BiếnlãisuấttronghầuhếtcácnghiêncứuđượcsửdụnglàlãisuấtT- billkỳhạn3tháng,nhưngdữliệuViệtNamtừnguồnIMFkhôngcótínhliênt ụct h eo tháng,nêndựavàonghiêncứucủaHalilTunalı(2010),tácgiảchọnlãisuất huyđộngdongânhàngnhànướccôngbốhàngthánglàmđạidiệnchobiếnlãisuất.
GDP.ỞViệtNam,GDPđượcthốngkêtheoquýnênkhôngthểthuthậpsốliệuhàngt h á n g Dođóbàinghiêncứusửdụngchỉsốsảnxuấtcôngnghiệplàmbiếnđạidi ện.ChỉsốsảnlượngcôngnghiệpcủaViệtNamđượctínhtheogiásosánhnăm1994,baogồmcácgiátrịtạoracủacácngànhcôngnghiệpnhưk h a i khoáng,ch ếbiến,chếtạo,hàngtiêudùng,….
BàinghiêncứusửdụngtỷgiáUSD/VNDvìhầuhếtcáchoạtđộng xuấtnhậpk h ẩutrongnềnkinhtếViệtNamđềuđượcchitrảchủyếubằngđồngUS D.D o đó, biếnđộngtỷgiáUSD/VNDđềuảnhhưởngđếnhoạtđộngkinhtếcủaViệtNam.
Cungtiền(M2):gồmcungtiềncơsởvàtiềngửitạicáctổchứctíndụng,cu ốitháng Nguồn:IMF
Lãisuất(IR):đượcđolườ ngbằnglãisuấthuyđộngdongânhàngnhàn ư ớ ccôngbố.Dữliệuđượclấycuốihằngtháng.Nguồn:NgânhàngnhànướcViệt Nam.
Lạmphát:CPI-Chỉsốgiátiêudùngcuốitháng.Nguồn:TổngcụcThốngk ê
Chỉsốgiátrịsảnlượngcôngnghiệp(IPI):sửdụnggiátrịIPIcuốitháng.Nguồn: TổngcụcThốngkê.
I N D E X cuốith án g (trungbìnhcótrọngsốthe ovốnhoáthịtrườngcủacáccổphiếuniêmyếttrê nHOSEcuốitháng)
Chỉsồsảnxuấtcông nghiệp IP Logarittựnhiêncủachỉsốsảnxuấtcôngnghiệpcuối tháng Tăngtrưởngcungtiền M2 LogarittựnhiêncủacungtiềnM2cuốitháng
Thay đổi tỷ giáVND/USD
Lãisuấthuyđộng EXP Lãis u ấthuyđ ộ ngdongânh à ngn h à nướccông bốhằngtháng
LNM2 LNIPI LNEXC LNCPI LNVNI IR
Mean 14.23412 4.938685 9.792933 5.239055 6.240621 0.103395Median 14.33792 4.923584 9.785998 5.248923 6.177861 0.099600Maximum 14.74677 5.231914 9.953895 5.600569 7.036755 0.169200Minimum 13.48292 4.694414 9.674703 4.879864 5.504274 0.069900Std.Dev 0.401885 0.150474 0.105105 0.231129 0.349167 0.030427Skewness -0.431065 0.126752 0.305994 -0.008916 0.747185 0.592257
Kurtosis 1.802029 1.628318 1.533481 1.817005 3.103783 2.011453 Jarque-Bera 7.170576 6.404843 8.312147 4.607658 7.386208 7.835144 Probability 0.027729 0.040664 0.015669 0.099876 0.024895 0.019889 Sum 1124.496 390.1561 773.6417 413.8853 493.0091 8.168200 Sum Sq.Dev 12.59789 1.766109 0.861678 4.166798 9.509594 0.072211
Phươngpháp
Giảt h u y ết2 : C ó mốit ư ơ n g q u a n c ù n g chiềug i ữac h ỉsốsảnxuấtc ô n g ng hiệpvàVN-Index.
Giảthuyết3:Cómốitươngquancùngchiều/ngượcchiềugiữatỷgiávà VN-Index.
BàinghiêncứusửdụngmôhìnhtựhồiquyvectorVARvìmốiquan hệgiữa cácbiếnsốkinhtếkhôngđơnthuầnchỉtheomộtchiều,biếnđộclập(biếngiảithích)ả n h hư ởnglênbiếnphụthuộcmàtrongnhiềutrườnghợpnócòncóảnhhưởngn g ư ợ clại.Do đótaphảixemxétảnhhưởngqualạigiữacácbiếnnàycùngmộtlúc.Chínhvìthếmôhì nhkinhtếlượngmàchúngtaphảixétđếnkhôngphảilàmôhìnhmộtphươngtrình m àlà môhìnhnhiềuphươngtrình Các bướ cthựchịêntrongquátrìnhchạymôhình:
Đầutiên, tác giảthực hiện kiểmđịnhnghiệm đơnvị đểxemxét tínhdừng vàk h ô n g dừngcủacácchuỗithờigiancủacácbiếntrongmôhìnhthựcnghiệm,sửd ụ ngp h ư ơ n g p h á p k i ể m đ ị nhl à A u g m e n t e d D i c k e y -
Thứ2:Chọncácbướctrễtốiưuchocácbiếntrongmôhìnhbằngcáchsửd ụng cáctiêuchuẩnSC,AIC,HQ,FPE,LR.
Thứ3 : K i ểmđị nh đ ồ ngl i ê n k ếtJ o h a n s e n : p h â n t í c h m ốiq u a n h ệd à i h ạn gi ữacácbiến.
Thứ4:KiểmđịnhnhânquảGranger (haibiếnvàđabiến):xácđịnhchiềuhư ớngcủacácmốiquanhệgiữacácbiến.
Thứ5: HồiquyvectorVAR(vectorautorregressionmodel)được sửdụng đểx em xétảnhhưởngcủacácbiếnvĩmôđếnVN-
Thứ6:Phânrãphươngsai(variancedecomposition)vàhàmphảnứngđẩy(I mpulseresponsefunction):phântíchmứcđộảnhhưởnggiữacácnhântốkh ixảyracúsốctronghệthống.
KẾTQUẢNGHIÊNCỨU
Kiểmđịnhtíndừng
NếuYtlà d ừngthìtrung bình,phươngsai và cáctựđồngphương saicủaY t+mp hảiđúngbằngtrungbình,phươngsaivàcáctựđồngphươngsaicủa cáctựđồngphươngsaicủaYt.Nếumộtchuỗithờigiankhôngphảilàdừngtheocác hxácđịnhởtrênthìnóđượcgọilàchuỗithờigiankhôngdừng.
KhikiểmđịnhDFđượcápdụngchomôhìnhtrên,đượcgọilàkiểmđịnhg ia tăng Dickey–
Fuller(ADF).TrịthốngkêcủakiểmđịnhADFcócùngmộtphânbổtiệmcậngiố ngnhưtrịthốngkêDF,dovậycóthểsửdụngcácgiátrịtớihạngiốngnhau.
Nếutrịthốngkêtau()nhỏhơncáctrịthốngkêtớihạntạicácmứcýnghĩa củaDF,ADFthìchấpnhậngiảthiếtHo,nghĩalàchuỗithờigiancón g h i ệmđơnvị ,nóicáchkhácchuỗithờigianlàkhôngdừng.
Khi hồiquyvớicácchuỗithời gian, cóthểkết quảhồiquynàylàgiảmạod ocácchuỗinàycócùngxuthế.Điềunàythườngx ảyratrongkinhtế.Ướclượngcủacáchệsốhồiquykhôngphảichỉchịuảnhhưởn gcủabiếnđ ộ clậpđếnbiếnphụthuộcmàcònbaohàmxuthế.
Cácchuỗidữliệukhôngdừngcóthểdẫnđếnhồiquygiảmạo.Tronghồiquygiảm ạothìR 2thườ ngkhácao,tkhálớnnhưnghệsốDurbinWatsond khánhỏ.Khiđócá ctiêuchuẩntvàFlàkhôngsửdụngđược.
TheoG r a n g e r v à N e w b o l d t h ì R 2 >d l à d ấuh i ệuh ồiquygiảmạo.(Gujarati,2004,p.806-807)
Đểk h ắcp h ụch ồiquyg iảmạo,n g ư ờ i t a đ ư a thêmb i ếnx u t h ếv à o môhình. Tuynhiênviệcđ ư a t h ê m b i ế nx u t h ếv à o m ô h ì n h c h ỉc h ấpn h ậnđượckh ibiếnnàylàphingẫunhiên.
Biến Chuỗi gốc P-value Chuỗi saiphânbậc1 P-value Kếtquả
Xácđịnhbiếntrễthíchhợp
Xácđịnhđỗtrễthíchhợp làrất quantrọng vìnếu độtrễquá ngắnthìmôhình cóthểkhôngđượcxácđịnhchínhxác,trongkhiđónếuđộtrễquálớnthìsẽlàmch o bậctựdogiảm,ướclượngsẽkhôngcóhiệuquả.
Dựavàocáctiêuchuẩnthôngtinđểxácđịnhđộphùhợpcủa môhình(saisốmôhìnhcàngnhỏcàngtốt)hay nóicáchkhácviệccónhiềubiếntrongmôhìnhdẫnđ ế ndựbáokhônghiệuquả.Dođó,các tiêuchuẩnthôngtincóthểkếthợpđểlựachọnđộtrễtốiưu củamôhình.Các tiêu chuẩn thông tin thường được sửdụng làAIC,BSC,HQ,LR.
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Kếtquả:độtrễtheoSC(SchwartzCriterion)là0,theoHQ(HannanQuinn),FPE(F i n al Pr edictionError),AIC(AkaikeInformationCriterion)là1,theoLoglikelyratio(LR)là03.Đểgiảiquyếtvấnđềnày,chúngtasửdụngmộtphươngpháp khácdựatrênphầndưcủaVAR(cácphầndưkhôngcótươngquan).Sửdụngkiểmđ ịnhKiểmđịnhPortmanteau
Lags Q-Stat Prob AdjQ-Stat Prob df
*Thetest isvalidonlyforlagslargerthanthe VAR lagorder. dfisdegreesoffreedomfor(approximate)chi-squaredistribution
KiểmđịnhđồngliênkếtJohansen
TheoE n g e l v à G r a n g e r ( 1 9 8 7 ) , nếuk ếth ợpt u y ếnt í n h củacá c c h u ỗithờig iankhôngdừngcóthểlàmộtchuỗidừngvàcácchuỗithờigiankhôngdừngđ ó đượcch olàđồngliênkết.
Kếthợptuyếntínhdừngđượcgọilàphươngtrìnhđồngliênkếtvàcóthểđ ượ cgiảithíchnhưmốiquanhệcânbằngdàihạngiữacácbiến.Nóicáchkhác,n ế up h ầnd ư t r o n g môh ì n h h ồ iquygiữac á c ch u ỗit h ờig i a n k h ô n g d ừnglàmột chuỗidừngthìkếtquảhồiquylàthựcvàthểhiệnmốiquanhệc â n bằngdàihạngiữac ácbiếntrongmôhình.
Nếumôh ì n h là đ ồ ngl i ê n k ếtthìs ẽk h ô n g x ảyratr ườ nghợph ồiquygiảmạo,k h i c ó c á c k i ểmđịnhd ựat r ê n t i ê u c h u ẩnt v à F v ẫnc ó ý n g h ĩ a C ó nhiềup h ư ơ n g p h á p đểk i ểmđịnhđ ồ ngl i ê n k ếtn h ư k i ể m đ ị nhE n g e l – G r a n g e r ( E G ) , h o ặcAugmentegE n g e l –
Juselius02biếnvàđabiếnđượcpháttriểnbởiJohansen( 1 9 8 8 ) vàJohansen&Juseli us(1990).Đâylàkỹthuậtkiểmđịnhđồngliênkếtđượcsửdụngphổbiếnnhấttrongviệ cápdụngnguyêntắchợplýcựcđạinhằmxácđịnhsựtồntạicủacácvectorđồngliênkết giữacácchuỗithờigiankhôngd ừng.(Ssekuma,2011)
KiểmđịnhJoh anse n dựatrênnềnt ảngl à m ô hìnhV A R, b a o gồm2ki ểmđịn hlàTracetestmàMaximumeigenvaluetest,gọisốvectorđồngliênkếttronghệ thốnglàr
Index,tỷgiá,lãisuất,lạmphát,cungtiềnM2vàchỉsốsảnxuấtcôngnghiệp.
NullHyp othesized Eigenvalue TraceSta tistic
VớisựhỗtrợcủaphầnmềmthốngkêEview,kếtquảchothấycảhaikiểmđịnhmàphươn gphápJohansenvàJuselius(1990)đưaralàkiểmđịnhtheothốngkêT r a c e vàkiểmđị nhgiátrịriêngcựcđạicủamatrận(MaximalEigenvalue)đềubácbỏgiảthuyếtkhôn gtồntạivectorđồngliênkếtvàkhẳngđịnhrằngcótồntạiítnhất02vectorđồngliênkếtc ủacácbiếntrongmôhìnhởmứcýnghĩa5%.
Xemx é t m ốiq u a n h ệđ ồ ngl i ê n k ếtt r o n g d à i h ạng i ữac á c c ặpbiếnV N -
I n d e x v à c u n g t i ềnM 2 d ựat r ê n kiểmđịnhM a x i m u m EigenvalueTestvàT raceStatistic.
I n d e x vàlãisuấttrongmôhình2biến.Đồngthời,khôngcómốitươngquanđồngli ênkếttrongdàihạngiữaVN-
HypothesizedN o o f C E ( s ) Eigenvalue Trace Statistic 0.05CriticalV alue Prob.**
Hypothesized Eigenvalue Max-Eigen 0.05 Prob.**
No of CE(s) Statistic CriticalValue
KiểmđịnhnhânquảGranger
, nhưngkhôngchỉ ra được chiềuhướng của cácmốiquanhệ.Tácgiảsửdụngkiểmđịnhnhânquả Grangerđể xácđịnhchiều hướngcủa cácmốiquanhệgiữacácbiến
HồiquyXtt h e o b iến trễcủaXtvà các biếnkhác nhưng không baogồmbiếntrễcủabiếnYt( m ôhìnhràngbuộc),tacóđượctổngbìnhphươngph ầndưc ủamôhìnhràngbuộcRSSr.
HồiquyXttheobiếntrễcủaXtvàcácbiếnkháckểcảbiếntrễcủabiếnYt( m ôhìnhkh ôngr àn g b u ộc,t a cóđượ ctổngb ì n h phương phầnd ưc ủ amôhìnhkhôngràn gbuộcRSSu
Đểkiểmđịnh giảthiếtđồngthờinày,ta sửdụng thốngkê F của kiểmđịnhWald.NếugiátrịthốngkêFtínhtoánlớnhơngiátrịtớihạnFởmộtmứcý nghĩaxácđịnh,tabácbỏgiảthiếtHovàngượclại
NhânquảGrangermộtchiềutừYts a n gXtnếucácbiếntrễcủaYtc ótácđ ộnglên Xt,nhưngcácbiếntrễcủaXtkh ôn gcótácđộnglênYt.
NhânquảGrangerhaichiềugiữaXtv àYtnếucácbiếntrễcủaXtc ótácđộnglênY tvàcácbiếntrễcủabiếntrễcủaYtc ótácđộnglênXt
KhôngcóquanhệnhânquảGrangergiữaXtv àYtnếucácbiếntrễcủaXtk h ô n gcótá cđộnglênYtv àcácbiếntrễcủatrễcủaYtk h ô n gcótácđộnglênXt.
MộtTTCK không hiệuquảvềmặtthông tin khi cómốiquanhệnhân quảhaichiềugiữachỉsốgiá chứngkhoánvàcác biếnkinhtếvĩmô,mốiquanh ệnhânquảmộtchiềutừbiếnvĩmôsangchỉsốgiáchứngkhoánhoặcmốiquanhệnhânq uảmộtchiềutừchỉsốgiáchứngkhoánsangbiếnvĩmô
Cácb i ếnk i n h t ếv ĩ m ô v à c h ỉ sốg i á c h ứngk h o á n p h ảil à c á c c h u ỗid ừngvà/ hoặcđồngliênkết
KếtquảmôhìnhVAR
Mô hình VAR (Vector Autoregression) là một trong những công cụ phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng các chính sách tiền tệ, được phát triển bởi Christopher Sims, người đoạt giải Nobel năm 2011 VAR cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế không chỉ theo một chiều mà còn xem xét ảnh hưởng qua lại giữa chúng Điều này có nghĩa là các biến cần được đánh giá đồng thời, với vai trò là biến nội sinh Dựa trên nguyên tắc này, Sims đã xây dựng mô hình VAR để phản ánh sự tương tác phức tạp giữa các biến trong nền kinh tế.
Gujarati(2004)VARvềcấutrúcgồmnhiềuphươngtrình(môhìnhhệphươngtrình) vàcócáctrễcủacácbiếnsố.VARlàmôhìnhđộngcủamộtsốbiếnthờig ian
Xét haichuỗithời gianY1và Y2,môhìnhVARtổngquátđốivới Y1và Y2c ódạngnhưsau:
Trongmôh ìn h trên, mỗiphươngtrình đềuc ó p bi ếntr ễc ủamỗib i ến.Với2biến, môhìnhcó2 2 phệsốgócvà
2hệsốchặn.Trongtrườnghợptổngquátnếumôhìnhcókbiếnthìsẽcók 2 phệsốgócvàkh ệsốchặn,khikcànglớnthìsốhệsốphảiướclượngcàngtăng.
Sốlượngbiếntrễcủacácbiếncóthểkhácnhau,nhưngtronghầ uhếtcáctrư ờnghợp,tasửdụngsốbiếntrễgiốngnhau
Mộtyêucầuthực nghiệm củamôhình VARđó là các chuỗi dữliệuđược sửd ụngphảidừng.Nếuđiềukiệnnàykhôngđượcthỏamãn,taphảibiếnđổidữli ệumộtcáchthíchhợp,vídụbằngcáchlấysaiphânbậc1.Có3khảnăng cóthể xảyranhưsau:
Nếucác chu ỗidữliệud ừngt ạiI(1)và có hi ệnt ượ ng đồ ngliênk ết,ta phải sửdụngMôhìnhhiệuchỉnhsaisốvector(VECM)
NếumôhìnhARIMAchỉtiếnhànhphântíchtrênmộtchuỗithờigian,thìkhi cầnphântíchnhiềuchuỗithờigiankhácnhauvàcầnphảixemxétmốiquan hệgi ữachúngthìmôhìnhVARtrởthànhmộtsựlựachọnphùhợp
TrongmôhìnhVAR không cầnphải xácđịnhbiến nàolà biến nộisinh, biếnnào làbiếnngoạisinh
Khókhă nt ro ng vi ệc xác đị nh độ trễvà s ốmẫuqua nsá tc ầnđư a v à o môhìn h
Yêuc ầuc ủamôh ì n h V A R l à t ấtc ảc á c b i ếnđ ề up h ảid ừng.N ếuk h ô n g dừng thìphảidùngsaip h â n Nhưng nế umôh ì n h gồmcảcác b iếnk h ô n g dừngv àbiếndừngthìviệclấysaiphânlàkhókhắnvàkếtquảtừviệcbiếnđ ổisốliệucóthể dẫnđếnsailệchkếtquảnghiêncứu
Nếucómộtvàiđộtrễtrongphươngtrình,khôngphảilúcnàocũngcóthểgiải thíchtừnghệsố,đặcbiệtlàcácdấutronghệsốthayđổikếtiếpnhau.Vìv ậyngườitam ớixemxéthàmphảnứngđẩyIRFđượcsuyratừmôhìnhV A R IRFgiúppháth iệnđượcphảnứngcủabiếntrongmôhìnhVARvớicú sốccủacáchạngsaisố.
IRFchotabiếtcóhaykhôngsựảnhhưởngcủacúsốcđếncácbiếncònlạivìcóthểt ácđộngtruyềndẫncủamộtcúsốcđếncácbiếncònlạilàrấtnhỏtrongkhicácbiếnk hácảnhhưởnglạilớnhơn.Dođóphảisửdụngphươngphápp h â n r ã p h ư ơ n g s a i đểx e m mứcđ ộ ả n h h ư ở ngc ủamộtb i ếnl à b a o nhiêu.
DLNVNI DLNM2 DLNIPI DLNEXC DLNCPI DIR
(c)IPI:0.92M2t-3-0.54IPI t-1 -0.40IPI t-2 -0.26IPI t-3 +2.46CPI t-3 (d)EXC:-
Vớimứcđộtincậylà95%,kếtquảnghiêncứuchothấy,trongthờigiantừtháng1 /2006đếntháng7/2012,tăng1%trongthayđổiVN-
Index,tăng1%trongthayđổilãisuấttrễ3thángsẽlàmtăng2.93%thayđổitrongVN- Index.
ThayđổitronglãisuấthuyđộngcũngđượcgiảithíchbởibiếnđộngcủaCPIvàIPI,nế uIPItrễ2thángtăng1%thìIRtăng0.054%,lạmpháttrễ1tăng1 %làmtăngbiến độngtronglãisuất0.72%.
Thayđổitrongchỉsốsảnxuấtcôngng hi ệpđ ượ cgiảithíchbởiđộtrễcủacung tiềnM2,lạmphátvàđộtrễcủachínhnó.Cụthể,M2ởđộtrễ3thángtăng1%sẽlàm IPIgiảm0.92%,IPIởcácđộtrễ1,2,3thángtăng1%thìsẽlàm IPIgiảmlầnlượt0.5 4%,0.40%,0.26%,trongkhiCPItrễ3thángtăng1%sẽlàmIPItăng2.46%
I N D E X vàđộtrễchínhnó.Tăng1%trongthayđổicungtiềnM2trễ3th án g là mtỷgiágiảm0.27%vàtăng1%trongtỷgiátrễ2thánglàmtỷgiág i ảm0.24%,tă ng1%trongchỉsốVN-INDEXtrễ1thánglàmtỷgiảgiảm0 0 3 %
Giảithích phươngtrình(a) VNI: 2.45VNIt-1–2.93 IRt-3: Kết quảnghiên cứutr on gngắnhạnchothấycácnhântốvĩmôhầunhưkhôngảnhhưởngđếngiá ch ứngkhoánngoàilãisuất.Tácgiảchorằngnguyênnhâncơbảncóthểxuấtp h á t từnhữngnguyênnhânsau:
Thờigianng hi ên cứuk há n gắnchỉh ơn 6năm ,T T C K trảiquanhi ềub iếnđ ộ ngvớithờikỳtăngtrưởngnóngvào năm2007và2thờikỳsụtgiảmmạnhv à o năm2008và2011,dođóbiếnđộngchỉsố chứngkhoánkhálớn,trongk h i cácbiếnđộngcácbiếnvĩmôbịảnhhưởngbởicá cbiệnphápcanthiệpc ủanhànước.
Cácn h à đ ầ u t ư t r ê n thịtrườngc h ủyếul à c á c n h à đ ầ u t ư c á n h â n , b ị ả nhhưở ngbởitâmlýđámđôngnêncónhữngphảnứngtháiquátrướccácảnhhưởngcủ athịtrường,dođótrong1sốgiaiđoạncácbiếnvĩmôkhôngphảnảnhtácdụngtron gngắnhạn.Ngoàira,TTCKViệtNammặcdùđãtrưởngt h à n h hơnnhữngvẫnx ảyratìnhtrạngđầucơtrongngắnhạnvàbiếntướngsanghànhvithaotúnggiátrongn hữngnămgầnđây.RủirotâmlýđámđônglàđiểnhìnhcủaTTCKViệtNamtrongnhiều nămvàvẫnlàrủirohiệnhữu
Sangnăm2010,dịchvụđòn bẩytàichínhđượccungcấpphổbiểntạicácT TC Kvàđượcnhàđầutưtăngcườngsửdụngtạonênảnhhưởng khôngnhỏđếnTTCKvìđâylàmộttrongnhữngnguyênnhânkhiếnchogiaodịchng ắnh ạnt r ởn ê n p h ổbiến,n h à đ ầ u t ư c ó x u h ư ớ ngc h ốtl ã i n h a n h t r á n h r ủir o
Pc h ỉxấpxỉ40%.Ngoàira,tronggiátrịsảnlượngcôngnghiệpởViệtNam,cá cngànhxu ấtkhẩutàinguyênthiênnh iê n n h ư t h a n đá,d ầuthô, k h í hóalỏn gchiếmđến50%trongkhicácngànhcôngnghiệpkhácchiếmtỷlệnhỏ.
Nêncó thểcho rằng giátrịsản lượngcông nghiệp khôngphải là đạidiện choGDPởViệtNam.
ĐốivớibiếncungtiềnM2:MjkhejeevàNaka(1995)chorằngảnhhưởngc ủacungtiềnlêngiáchứngkhoánlàmộtcâu hỏithựcnghiệm,nhữngnghiêncứuthựcnghiệmởcácthịtrườngkhácnhausẽch oranhữngkếtquảkhácn h a u , cómốiquanhệcùngchiều,ngượcchiềuthậmchí khôngcómốiquanhệràngbuộcnàogiữaTTCK vàcungtiền.Vềnguyênnhâ ncungtiềnM2khôngcótácđộngtrựctiếpđếnVN-
Indextrongngắnhạn:ViệtNamđãchútrọngquánhiềuvàotăngcungtiềnvàđầ utưđểtạotăngtrưởng,tuynhiênhiệuquảđầutưlạithấpnênđãtạoáplựclạmp hátcầukéo,dođómặcdùcun gt i ềnt ă n g n h ư n g k h ô n g tạor a đ ư ợ c tăngt r ư ở ngc h o n ềnkinht ế,v à khôngphảnánhvàoTTCK.
Biếntỷgiá:tỷgiáđượcNHNNđiềutiếtnênítbiếnđộng.Biếnđộngcủatỷg iá cóm ốiquanhệchặtchẽvớicungtiền.Nếucungtiềntăngnhanhsẽlàmtăng áp lựctăngtỷgiá.Ngoài raquá trìnhtácđộng củatỷgiáđến chiphísảnxuấtcủadoanhnghiệplàmộtquátrìnhkéodài,khôngphảitrongngắ nhạntừ1hay3tháng.Dođó,cóthểgiảithíchtrongngắnhạn(03tháng),tỷgiáh ốiđoáiUSD/VNDkhôngcótácđộngtrựctiếpđếnVN-Index.
Biếnlạmphát:Mặcdùlạmphátlàmộttrongnhữngbiếnkháquantrọngảnhhưởngtr ựctiếpđếndòngtiềncủadoanhnghiệp.Tuynhiên,tạithịtrườngViệtN a m t h ô n g t i n lạmp h á t l ạik h ô n g t á c đ ộ ngt r o n g n g ắnh ạn.Nguyênn h â n cóthểxu ấtpháttừ:
ỞViệtNam,dotìnhtrạngcậpnhậtthôngtinchưatốtnênthôngtinđượcc ô n g bố đãbaohàmđộtrễ,nghĩalàsốliệuCPIđượccôngbốlàdựatrênviệcthayđổigiácả hànghóađãxảyra.Ngoàira,mộtnguyênnhânkháclàdocáchtínhchỉsốCPIcủaViệtNammangtínhđặcthùdẫnđếnsựbấtthườngcủaCPI,vídụnhư trước năm2009,Chínhphủ đãcholươngthực
-thựcphẩmvàorổhàngtínhCPIvớitỷtrọnglớntrongkhilươngthực- t h ựcphẩmlạichiếmtỷtrọngkhông đáng kểtrong rổhàng tínhCPIởcácn ư ớ ckhác,bởimặthàngnàyhaybiếnđộngbấtthườngvàkhô ngphảnản h đúngthựctrạngnềnkinhtế
Trongnhữnggiaiđoạnthịtrườngbiếnđộngmạnh,TTCKViệtNambịc h i p hốibởitâmlýkỳvọngcủacácnhàđầutư.Năm2007,khiTTCKởthờikỳtăngtr ưởngnóng,nhiềunhàđầutưđãđổxôvàoTTCKđểtìmki ếmlợinhuận.Bư ớcsang2008,TTCKđãbắtđầucódấuhiệuđixuốngdotìnhtrạngsuythoáich ungcủanềnkinhtếtoàncầutuynhiên,nhiềun h àđầutưvẫnkỳvọngsựđixuố ngchỉlànhấtthờivàTTCKsẽsớmtrởlạivềthờihoàngkimđãcó.Vìthế,sốlư ợngnhàđầutưvàcácCTCKv ẫnt i ếpt ụct ă n g T ừ n ă m 2 0 0 9 đ ế n na y,T T C K đ ã “ t u ộ td ốck h ô n g p h a n h ”bấtchấpcácchuyêngianhậnđịn hthịtrườngsẽkhởisắc.Đođócóthểnhậnđịnhcónhữngthờikỳchỉtiêulạmphá thầunhưkhôngcòn tácdụngđếntâmlýnhàđầutư
Nhữngt á c đ ộ ngc ủal ạmp h á t n h ư l à m t h a y đổil ư ợ ngt i ềnt r o n g l ư u t h ô n g , tănglãisuất,chiphísảnxuấtkinhdoanhcủadoanhnghiệp,… làmg i ảmdòngtiềnkỳvọngtrongtươnglaicủadoanhnghiệp,làmgiáchứngk h o á n cóxuhướnggiảmcầncóđộtrễnhấtđịnh.Dođócóthểthấy,lạmp hátkhôn g cótác độngtrựctiếp đến VN-Index trongngắn hạn(1,2hoặc3độtrễ)màsẽcótácđộnggiántiếptrongtrungvàdàihạn.
Phânrãphươngsai
Index,kỹthuậtp hânrãphươngsaiđượcsửdụng.Chuỗithờigianxemxéttừ1thá ngđến12tháng
Period S.E DLNVNI DLNM2 DLNIPI DLNEXC DLNCPI DIR
KếtquảcủaphântíchphânrãphươngsaiđượctrìnhbàytrongBảng4.9.Kếtquả chỉbaogồmphânrãphươngsaicủabiếnDLNVNIvìtácgiảđangnghiênc ứutácđ ộngcủacácbiếnkinhtếvĩmôlênDLNVNI.Theokếtquảthìtrongn g ắnhạn(02 và03tháng),DLNVNIchịuảnhhưởngnhiềunhấtbởichínhcúsốccủanó(87.68%và74.89%),cungtiềnDLNM2(3.12%và8.59%)vàcủaDIR(lầnlượtlà4.37%và9.20%).Trongdàihạn,DLNVNIcũngchịutácđộngnhiềunhấttừchínhcús ốccủanó(67.44%)vàtừcácbiếnDLNM2,DLNIPI,DLNCPI,DIRtươngứngvớ itỷlệlà8.43%,2.58%,5.28%,4.87%và11.39%.
Phảnứngđẩy
Đồngt h ờicús ốct r o n g c h ỉsốs ảnx u ấtcôngn g h i ệpc ó ý n g h ĩ a t h ố ngk ê v à d ươ n gtronggiaiđoạngiữatháng3vàtháng6.
KẾTLUẬN
Trongbàinghiêncứu,tácgiảthựchiệnkiểmđinhtínhdừngunitroottest,kiểmđịnhđồn gliênk ếtJohansen test, ki ểmđịnhn hâ n quảGranger, kiểmđịnhmôh ì n h V A
R , p h â n t í c h p h ảnứ ngx u n g l ựcv à p h â n r ã p h ư ơ n g s a i đểt r u n g t ì m kiếmmố itươngquangiữaTTCK-đạidiệnlàchỉsốVN-
Indexvàcácbiếnvĩmôlãisuất,tỷgiá,lạmphát,cungtiềnM2vàchỉsốsảnxuấtcôngnghiệ p
Index,lạmphát,tỷgiá,cungtiềnM2,lãisuất,chỉsốsảnxuấtcôngnghiệpđềudừngtạisa iphânb ậc1trongthờigiantừtháng1/2006đếntháng7/2012.
MốiquanhệnhânquảGrangergiữacáccặpbiếnchothấycómốiquanhệmộtchiềugi ữatừlạmphátđếnthayđổilãisuấtvàcungtiền,lãisuấtđếnthayđổich ỉsốVN- Indexvàchỉsốsảnxuấtcôngnghiệp,từcungtiềnđếnthayđổicủatỷg i á vàchỉsốsảnxuấtc ôngnghiệp
Indextrễ1thánglãisuấttrễ3tháng.Bêncạnhđó,thayđ ổ itronglãisuấthuyđộngbịản hhưởngcùngchiềuvớilạm pháttrễ1vàchỉsổsảnx u ấtc ô n g n g h i ệpt r ễ2 N g o à i r a , thayđ ổ it r o n g tỷg i á b i ế nđ ộ n g n g ư ợ cchiềuvớithayđổicungtiềnM2trễ3,tỷgiá trễ2và VN- INDEXtrễ1.Bêncạnhđ ó , lạmpháttrễ1tăng1%cóthểdẫnđếntăng0.73%lạmphát.
Hạn chếcủanghiêncứu:Đềtàimớichỉ phântích nămbiếnkinhtếvĩmôlàlạmphát,lãisuất,cungtiềnM2,tỷgiávàsảnxuấtcôngnghiệp,trongthựctếngoàinhữngb i ếnv ĩ môt r ê n , T T C K V i ệ tN a m c ò n c h ịuả nhh ư ở ngbớin h i ềub i ến khácnhưgiávàng,giádầu,giábấtđộngsản,yếutốkỳvọng,yếutốtâmlýcủanhàđầutư,
Thị trường chứng khoán Việt Nam hiện đang gặp nhiều thách thức do thiếu minh bạch trong quản trị và trách nhiệm giải trình của các cơ quan quản lý Các yếu tố không được đề cập trong mô hình nghiên cứu có thể tác động mạnh mẽ đến thị trường, trong khi thông tin thị trường chưa được cập nhật chính xác, gây khó khăn cho nhà đầu tư Thêm vào đó, khoảng trống pháp lý vẫn tồn tại, ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp và nhà đầu tư Số liệu về các biến kinh tế vĩ mô cũng còn hạn chế và thống kê không chính xác, dẫn đến khả năng kết quả nghiên cứu sai lệch so với kỳ vọng và lý thuyết kinh tế.
Vềhướngnghiêncứuxahơn,cóthểmởrộngnghiêncứuthêmcácbiếnvĩmôkhácn hưxuất,nhậpkhẩu,cáncânthươngmại,tăngtrưởngtíndụng,biếnđộnggiá vàng,biế nđộnggiávàng… đếngiáchứngkhoán.Ngoàiranghiêncứumớichỉphântíchsốliệugiaiđoạntừtháng01/2006đếntháng07/2012,trongtươnglai cóthểchọnthờigiandàihơnđểphântíc hchínhxácvềxuhướngtácđộngtrongdàihạncủacácbiếnkinhtếvĩmôđếnthịtrườngc hứngkhoánViệtNam.
KIẾNNGHỊ
Trêncơ sởkếtquảphântíchởtrênvàbài học kinhnghiệmrútra từcáclýthuyếtvàn g h i ên cứutrên thếgiới,bài nghiêncứuđềxuấtmộtsốýkiếncho việcxâydựngvàh o àn thiệncácchínhsáchđiềuhànhvàquảnlýkinhtếvĩmô:
TTCKphảnánhnhữnggì đượckỳvọngsẽxảy ra trongnềnkinhtế.Do đó,việcbanhànhvàquảnlýcácchínhsáchkinhtếvĩmôcủaChínhphủcầnphảiquant âm đếnsựpháttriểnbềnvữngchoTTCK.Trongquátrìnhnghiêncứuđềxuấtv à sửađ ổicácchínhsáchkinhtếvĩmôvàTTCK,cầnnghiêncứuhànhvicủacácchủthểkin htếcóthểảnhhưởngđếnviệcracácquyếtđịnhkinhtế,không nênxemnhẹtácđộngmangtínhhiệuứngđámđôngkhibanhành,điềuchỉnhc á c ch ínhsáchnóichungvàquảnlýTTCKnóiriêng.
Để nâng cao tính hiệu quả của thông tin vĩ mô trên thị trường chứng khoán, cần đảm bảo độ chính xác, minh bạch và kịp thời của các thông tin công bố Việc này không chỉ ảnh hưởng đến hành vi của nhà đầu tư mà còn giúp tránh tình trạng kinh doanh nội gián và bảo vệ lợi ích của nhà đầu tư Cần cải thiện tính minh bạch của thông tin, giảm biên độ giao dịch tại các sàn giao dịch chứng khoán, và tạo điều kiện cho giá chứng khoán phản ứng nhanh chóng với thông tin công bố Đồng thời, nâng cao vai trò của cơ quan giám sát thị trường chứng khoán và cải thiện tính thực thi của hệ thống luật pháp liên quan đến hoạt động đầu tư Cần nâng cao chất lượng hạ tầng cơ sở và rút ngắn thời gian thanh toán để phù hợp với thông lệ quốc tế, đồng thời kiểm soát chặt tiêu chuẩn niêm yết nhằm tăng tính an toàn cho nhà đầu tư.
Chínhsáchtiềntệcầncólộtrìnhcụthể,tránhgâyranhữngcúsốctâmlýc h o n h à đ ầ u t ư , gâyả n h h ư ở ngt i ê u c ựcc h o s ựp h á t t r i ểnc ủathịtrườngchứngkho án.
TTCKViệtNamcònnontrẻnênchưabềnvững,dễbịtácđộngcủachínhsácht hắtchặttiềntệ.V ìvậy,NgânhàngNhànướccầntránhnhữngđộngt h á i bấtn gờtrongđiềuhànhchínhsách.NgânhàngNhànướcnêntổchức,giámsátđể duytrìmộtthịtrườnglãisuấtbìnhổnbằngcácquyđịnhcụthểvàchếtàinghiêmngặt đểphòngngừarủirohệthống.
Tỉgiálà mộttrongnhữngbiếnsốphứctạpvànhạycảmnhấttrongđiềuhànhk i n h tếvĩmôhiện nay.Mỗisựbiếnđộngcủanótácđộngđếnhàngloạtcácđ ố i tượngkhácnhau trongnềnkinh tế:tăngtỉgiáđểkhuyếnkhíchxuấtkhẩu thìcóthểảnhhưởngxấuđếndoanhnghiệptrongnướccónguyênliệuđầuvào l à h à n g nhậpk h ẩu,t ă n g rủir o c h o c á c d o a n h n g h i ệpc ó nợv a y bằngngoạit ệ,gánhnặngnợnầncủaChínhPhủ,thuhútvốnđầutư…
Trongđiềukiệnkinhtếhiệnnay,c ầnquảnlýtỷgiátheohướngổnđịnh,nêncho cácd o a n h nghiệpthựchiệncácnhómcôngcụpháisinhnhưhợpđồngkỳhạn,quyềnchọnđểvấnđềcungcầungoạitệkhônggâytrởngạichohoạtđộngsảnxu ấtkinhdoanhvàtheo đó,chứngkhoáncáccôngtynàytăngtrưởngổnđịnhhơn.
1 Bộ tài chính, 2012 Tỷ giá hạch toán hàng tháng.h tt p:// www.mo f g ov vn/ po rt al/pag e/ po rtal /mo f_ vn /1 641 7
2 Chínhp h ủ,2 0 9 9 Nghịđịnhsố0 9 / 2 0 0 9 / N Đ -CPn g à y 0 5 / 0 2 / 2 0 0 9 v / v B a n h à n h quychếquảnlýtàichínhcủaCôngtynhànướcvàquảnlývốnnh ànước đầutưvàolĩnhvựckhác.http://hudfic.com.vn/Home/van-ban-tai- lieu/ nghidinh/2009/11/632.aspx
Triểnvọngvàc á c nhântốtácđộng.www.hsc.com.vn/hscportal/downloadFile? fileidi605
4 Ngânhà ng Nh àn ướ cV i ệtNam,20 11.T h ô n g t ưsố 13 /2 01 1/ TT -
NHNN v ềviệcQuyđịnhviệcmua,bánngoạitệcủaTậpđoànkinhtế,Tổngcôngtynhà n ư ớ c.