Thông tin tài liệu
TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN vĩ MÔ LÊN ĐỘ BIỂN ĐỘNG THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM sử DỤNG MƠ HÌNH GARCH-MIDAS TẠI VIỆT NAM Nguyễn Thị Liên Trường Đại học Kỉnh tế Quốc dân Email: lỉentkt@neu edu Nguyễn Thị Minh Trường Đại học Kinh tế Quốc dãn Email: mìnhnttkt@neu.edu.vn Hồng Thị Thu Hà Trường Đại học Thương mại Email: hoangha.math@tmu.edu.vn Mã bài: JED - 189 Ngày nhận: 31/05/2021 Ngày nhận sửa: 17/07/2021 Ngày duyệt đăng: 11/08/2021 Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu vai trị biến vĩ mô lên độ biến động dài hạn sổ thị trường chứng khoán Việt Nam sử dụng mơ hình GARCH-MIDAS - mơ hình cho phép nghiên cứu độ biến động sử dụng kết hợp biến số có tần suất khác Phàn tích thực nghiệm cho thây biến mơ, nhìn chung, cỏ tác động đáng kể đến độ biển động dài hạn thị trường chứng khoán Việt Nam Đặc biệt, két cho thấy vai trị cùa biến vĩ mơ thời kị’ khùng hoảng kinh tế giới thấp nhiều so với thời kỳ khác Thậm chi thời kỳ nàv, vai trò cùa biến khơng có ỷ nghĩa thống kê Ngồi ra, vai trị biển vĩ mơ khác nhau, lãi suât có ảnh hưởng mạnh hon tăng trưởng lại có tác động lảu dài tới độ biên động dài hạn Kêt thực nghiêm biến vĩ mơ có ảnh hưởng mạnh tới chi số HNX-Index so với chi sổ VN-Index Từ khóa: Biến vĩ mơ, Độ biến động, GARCH-MIDAS, HNX-Index, VN-Index Mã JEL: C13, C22, GIO Impacts of macroeconomic variables on stock market volatility - Empirical research using GARCH-MIDAS model in Vietnam Abstract This study investigates the role of macroeconomic variables on the long-term volatility’ of Vietnam stock market indexes using the GARCH-MIDAS model This model helps to combine high-frequency and low-frequency variables to estimate the long-term volatility’ The results show that macro variables, in general, have a significant impact on the long-term stock market volatility’ in Vietnam And the impact may be different in value depending on a specific situation Specifically, in a normal situation, the impact of macro variables is much larger than in the period of the world economic crisis In addition, the pattern of impact is also quite different while interest rate has a stronger effect than GDP, the latter has a longer impact on long-term volatility’ The results also show the influence of macro variables on HNX-Index is higher than that on VN-Index Keywords: Macroeconomic variable; volatility; GARCH-MIDAS; HNX-Index; VN-Index JEL Codes: C13, C22, GIO sổ 291 tháng 9/2021 15 Kinlityiiiitíiiến Giói thiệu tổng quan nghiên cứu Độ biến động (volatility) đại lượng phản ánh độ rủi ro cúa tài sản tài danh mục đâu tư Trong phần lớn tình huống, độ biến động cao thể rủi ro tài sản lớn Độ nải ro cùa tài sản danh mục có vai trò quan trọng việc định đầu tư hoạt động quản trị rủi ro Trên thị trường chứng khoán, độ biến động chi số thị trường cịn thể ơn định thị trường Nhiêu nghiên cứu đề xuất mơ hình để ước lượng dự báo độ biến động, đo phương sai độ lệch chuân Đầu tiên phải kể đến nghiên cứu Engle (1982), người đặt móng sở lý thuyêt đo lường phương sai có điều kiện thay đổi - mơ hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedastic) với phương sai không điều kiện hàm sai số trễ khứ Sau đó, Bollerslev (1986) mở rộng mơ hình ARCH tơng qt, gọi mơ hình GARCH Phân tích thực nghiệm cho thấy GARCH trở thành mơ hình quan trọng hữu ích ước lượng dự báo độ biển động (Engle, 2001) Tuy nhiên mơ hình GARCH biến thể cũa thường u cầu biến mơ hình có tân suât, việc sử dụng GARCH phân tích dự báo độ biến động có hạn chế định Mặt khác, độ biến động thị trường chứng khốn cịn phụ thuộc vào yếu tố kinh tế khẳng định số học giã, yếu tố kinh tế vĩ mơ bên ngồi có vai trị quan trọng, ảnh hưởng tới lợi nhuận ổn định thị trường ngắn hạn dài hạn Chang & Rajput (2018) nghiên cứu mối quan hệ biến vĩ mô tới thay đôi giá sô chứng khoán tác động khủng hoảng tơi thi trường Pakistan lạm phát, chi số sản xuất công nghiệp, lài suât tỷ giá thực Phân tích dựa liệu giai đoạn 2004-2016 cho thấy có mối quan hệ biến số kinh tể vĩ mô mức thay đổi số thị trường ngắn hạn dài hạn Đồng thời, ước lượng giai đoạn trước sau khủng hoảng cho thảy ảnh hưởng dài hạn cú sốc tiêu cực biến số kinh tế Diebold & Yilmaz (2008) cho biên động kinh tế, cấp độ vi mô, liên quan đến đặc điểm vốn chủ sở hữu, thu nhập thực tế cổ tưc từ cổ phiếu; cấp độ vĩ mô, biến động tương ứng với biển động thu nhập kinh tế, GDP thực tế tiêu dùng kinh tế Hai tác giả thực nghiên cứu số liệu 40 quốc gia khác nhau; phân thành ba nhóm: nước công nghiệp phát triên (industrial countries), nước phát triển (developing countries) nước có kinh tế chuyên đôi (transition economies) Kết phản ánh tương quan dương độ biến động cổ phiếu biến động thu nhập GDP thực tế, mối tương quan dương tăng mạnh đơi với nước phát triển có thu nhập thấp, Ấn độ, Philippines Mối quan hệ cùa yếu tố vĩ mô tới độ biến động lợi suất cổ phiếu nghiên cứu Omorokunwa & Ikponmwosa (2014) Nigeria hay Khalid & Khan (2017) thị trường Pakistan mối tác động tiêu cực lãi suất tới biến động cùa lợi suất cổ phiếu ngắn hạn dài hạn Điều sách mơ thị trường phát tnên đóng vai trị đặc biệt quan trọng cho ổn định dài hạn thị trường chứng khốn Do biến vĩ mơ thường có tần suất thấp, khác biệt với tần số cao liệu chứng khốn, nên việc lựa chọn mơ hình vào nghiên cứu tác động biến tới độ biên động thị trường chứng khoán quan trọng quan tâm nhà nghiên cứu Mơ hình GARCH-MIDAS (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Mixed - Data Sampling) đề xuất Engle & cộng (2013) dựa ý tưởng Ghysels & cộng (2007) giúp giải toán liệu đa tân suât khắc phục hạn chế lớp mơ hình GARCH Mơ hình GARCH-MIDAS đánh giá có khả dự báo vượt trội cho độ biến động cổ phiếu (Asgharian & cộng sự, 2013; Girardin & Joyeux, 2013) Ưu điểm đáng ý GARCH-MIDAS so với mơ hình GARCH trụyền thống phân tách phương sai có điều kiện thành biến động ngắn hạn (short-term volatility) với tần số cao, ghi lại mơ hình GARCH, biến động dài hạn (long-term volatility) với tần số thấp, ước lượng hồi quy MIDAS Do ưu điểm này, mơ hình GARCH-MIDAS sử dụng rộng rãi nghiên cứu thực nghiệm Chẳng hạn, nghiên cứu ứng dụng GARCH-MIDAS Engle & cộng (2013) tác động yêu tô vĩ mô tơi độ biến động tầm quan trọng tới mơ hình dự báo độ biển động thị trường Mỹ Với liệu giao dịch cồ phiếu theo ngày giai đoạn từ năm 1890 đến 2004, nghiên cứu cho thấy lạm phát tăng trưởng sản xuất công nghiệp đóng vai trị quan trọng phân tích dự báo độ biến động dài hạn Ket tương đồng với kiểm chứng Stock & Watson (2002) thị trường Mỹ vê giảm độ biên động chứng khốn có tăng trưởng việc làm, tiêu dùng, GDP lạm phát nước, ngược lại với nghiên cứu Schwert (1989) vai trị sản xuất cơng nghiệp thị trường Mỹ giai đoạn trước Mặt khác, Asgharian & cộng (2015) cho thấy mối quan hệ tác động biến số vĩ mô tới độ Số 291 tháng 9/2021 16 Kinh tẽ&Phát trỉến biến động tài sản Các nghiên cứu điển hình khác mơ hình GARCH-MIDAS thực thị trường Mỹ Conrad & Kleen (2020); Fang & cộng (2018); Fang & cộng (2020) Các yếu tố vĩ mô tìm thấy có tác động đáng kể đến độ biến động dài hạn thị trường chứng choán quốc gia phát triển Chẳng hạn nghiên cứu Girardin & Joyeux (2013) đánh giá -nối quan hệ số giá tiêu dùng, tốc độ tăng trưởng sản xuất cơng nghiệp, tăng trưởng tín dụng, lợi suất đồng CNY/USD tới độ biến động dài hạn Trung Quốc Nghiên cứu cho thấy vai trò quan trọng biến vĩ mô ảnh hưởng tới độ biến động dài hạn Đặc biệt, chi số sàn xuất công nghiệp thê tăng trưởng sán xuất thực tế lại khơng có tác động tới độ biến động dài hạn thị trường này, ngược lại với kết Engle & cộng (2013) thị trường Mỹ Tương tự, nghiên cứu ứng dụng mơ hình GARCH-MIDAS ;ũng thực Zhou & cộng (2020) thị trường Trung Quốc khẳng định hiệu dự báo pt mơ hình GARCH-MIDAS so với mơ hình GARCH trun thơng Các nghiên cứu biến số vĩ mơ có vai trị quan trọng giải thích thay đơi độ liến động thị trường chứng khoán mức tác động khác nhau, tùy thuộc vào giai đoạn liều kiện phát triển thị trường Việt Nam phát triển nhanh hội nhập sâu rộng với kinh tể giới lên sách kinh tế vĩ mơ có tác động đáng kể đến biến động thị trường chứng khoán Hiện :ại, Việt Nam phát triển mạnh với hai sớ giao dịch, gồm sớ giao dịch chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh - HOSE (thành lập vào năm 2000) sờ giao dịch chứng khoán Hà Nội - HNX (thành lập vào năm 2005) Tuy nhiên, hai sàn giao dịch quy định với biên độ biển động giá khác nhau, tương ứng 7% 10% cho hai sàn HOSE HNX, đó, tạo rủi ro khác ảnh hưởng sách vĩ mơ khác Tuy nhiên, Việt Nam lại chưa có nghiên cứu định lượng vai :rị biến vĩ mơ tới thị trường chứng khốn Thêm vào đó, nghiên cứu sử dụng mơ hình để phân tích độ biến động chung, biến số tần suất (Hoàng Đức Mạnh, 2014; Hồ Thủy Tiên & cộng sự, 2017; Trần Thị Tuấn Anh, 2020), khơng phân tách độ biến động ngăn hạn dài hạn Bài viết tập trung vào phân tách độ biến động ngắn hạn dài hạn chi số thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường phát triển, sách vĩ mơ đóng vai trị quan trọng cho ơn định dài nạn đáng quan tâm thành phần tham gia vào thị trường chứng khoán Mục tiêu viết tập trung vào phân tích tác động cua biến động kinh tế vĩ mô tới độ biến động dài hạn thị trường chứng khoán Nghiên cứu sử dụng mơ hình GARCH - MIDAS đa tần suât, kiêm chứng vân đê sau: (i) Vai trò yếu tố vĩ mô lên độ biến động thị trường chứng khoán Việt Nam dài hạn; (ii) Nghiên cứu khác biệt tác động hai giai đoạn khác thị trường: giai đoạn bình thường giai hoạn Việt Nam chịu ảnh hưởng khủng hoảng tài thể giới; (iii) Sự khác biệt tác động hai thị trường chứng khoán Việt Nam, thị trường HOSE HNX Mục đích viết sử dụng nghiên cứu định lượng kiểm chứng mối quan hệ Nghiên cứu khác biệt với nghiên cứu sẵn có khác số điếm: (1) nghiên cứu quan tâm đến vai trò biến vĩ mô mối quan hệ so sánh hai thị trường chứng khoán Việt Nam, hai thị trường có số đặc trưng khác biệt với nhau; (2) nghiên cứu quan tâm đến việc so sánh vai trị biến vĩ mơ trước, sau giai đoạn khủng hoảng cho môi thị trường, cho phép tìm hiểu kỹ vai trị cùa biến vĩ mô bối cảnh kinh tế; (3) sừ dụng tiếp lận vấn đề mơ hình GARCH-MIDAS, cách tiếp cận cịn có Việt Nam Do tác giả hy vọng nghiên cứu góp phần ý nghĩa tốn phân tích rủi ro cho nhà đầu tư sách điều tiết nhà quản lý thị trường chứng khoán Việt Nam Phương pháp nghiên cứu Trong phần này, mơ hình GARCH-MIDAS giới thiệu để đo lường độ biến động số thị trường Mơ hình gồm phương trình chính: phương trình trung bình (2.1); phương trình phương sai ngăn hạn (2.3) phương trình phương sai dài hạn (2.4) Tiếp đó, mơ hình GARCH-MIDAS quy với yếu tố vĩ mô để đánh giá ảnh hưởng biến tới độ biến động dài hạn 2.1 Mô hình GARCH-MIDAS Mơ hình GARCH-MIDAS (Engle & cộng sự, 2013; Engle & Rangle, 2008) xem xét lợi suất trung bình, biến động ngắn hạn biến động dài hạn, mơ tả q trình: 'l.t Sổ 291 tháng 9/2021 te,-( với Vi-1,2 ,N, 17 (2.1) kinh tê^hnt tríến Trong r t lợi suất (đo log return) ngày i tháng t; p lợi suất trung bình thị truờng; N số ngày giao dịch tháng t; e,.t I Vi-I.t thành phần sai số ngẫu nhiên, điều kiện thông tin Vi-I.t xảy tới ngày (i-1) tháng t, với giả thiết Sj,t I Vi-I.t ~ N(o,l) Độ biến động chia thành hai thành phần gồm g t đo lường biến động ngày i, gọi thành phần ngắn hạn Tt đo lường biến động tháng t, gọi thành phần dài hạn Độ biển động đo phương sai có điều kiện, định nghĩa cơng thức: P.t=Tfgi.t (2.2) Trong đó, thành phần gj t đánh giá biến động ngắn hạn, biểu thị trình GARCH (1,1): g, t = (1 - a-p) +a^2_—^- +Pg, ! t (2.3) T, với a>0, P>0vàa + Pỵ
Ngày đăng: 10/11/2022, 08:10
Xem thêm:
