Mục tiêu nghiên cứu và các vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu tại Việt Nam từ quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2012 Các bằng chứng thực nghiệm trên thế giới cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa các yếu tố này Mục tiêu của bài nghiên cứu là kiểm định mối liên hệ giữa các nhân tố trên trong bối cảnh kinh tế Việt Nam.
Một là, kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu theo mô hình đơn phương trình
Để đảm bảo kết quả hồi quy vững chắc và hiệu quả, nghiên cứu này tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu thông qua mô hình hệ phương trình.
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu này phân tích mối liên hệ giữa cung tiền, thanh khoản, lãi suất và giá cổ phiếu dựa trên các nghiên cứu trước Dữ liệu chuỗi thời gian theo quý được thu thập từ Quỹ tiền tệ quốc tế và Tổng cục thống kê Việt Nam được sử dụng để chạy mô hình hồi quy Tác giả áp dụng phương pháp VECM (Mô hình hiệu chỉnh sai số) để kiểm định mối liên hệ dài hạn giữa các biến.
Tác giả sử dụng phần mềm Eviews 6.0 để xử lý dữ liệu và chạy mô hình VECM, bao gồm các bước như hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ cho các biến chuỗi thời gian (trừ LR và TBR), lấy logarit cho tất cả các biến (ngoại trừ LR và TBR), kiểm định tính dừng (unit root test), kiểm định độ trễ tối đa, kiểm định nhân quả Granger cho từng cặp biến, và kiểm định đồng liên kết Cuối cùng, mô hình VECM được áp dụng để kiểm định mối liên hệ dài hạn giữa các biến và đánh giá tính ổn định của mô hình.
Ý nghĩa của đề tài
Nghiên cứu cho thấy nền kinh tế vĩ mô Việt Nam đã trải qua nhiều biến đổi, với sự tương tác giữa các yếu tố vĩ mô Bài viết tập trung vào mối liên hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu tại Việt Nam từ quý 1/2001 đến quý 4/2012, nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về sự liên kết giữa các yếu tố này.
Phương pháp nghiên cứu trong luận văn này đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các nghiên cứu tiếp theo về xử lý dữ liệu đầu vào hợp lý Nó cũng giúp kiểm định các trường hợp khác nhau với các yếu tố kiểm soát và biến giả, phù hợp với tình hình kinh tế Việt Nam ở từng giai đoạn.
Bố cục của luận văn
Bài viết này bao gồm các phần chính sau: tóm tắt, danh mục bảng, danh mục hình, danh mục chữ viết tắt, tài liệu tham khảo và phụ lục, cùng với 5 phần nội dung được trình bày chi tiết.
Phần 1 của bài viết giới thiệu đề tài, nêu rõ lý do thực hiện nghiên cứu, mục tiêu mà đề tài hướng tới, và các câu hỏi nghiên cứu chính Tác giả cũng trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng, ý nghĩa của nghiên cứu đối với lĩnh vực liên quan, cùng với việc giới thiệu bố cục tổng quan của đề tài.
Trong phần 2, tác giả tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế về mối liên hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu Những nghiên cứu này chỉ ra rằng sự biến động của cung tiền và lãi suất có ảnh hưởng đáng kể đến thanh khoản trên thị trường, từ đó tác động đến giá cổ phiếu Các yếu tố này đều đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích xu hướng đầu tư và dự đoán biến động giá cổ phiếu trong bối cảnh kinh tế hiện nay.
Phần 3 của bài viết trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, bao gồm cách thu thập dữ liệu và nguồn gốc của chúng Tác giả cũng nêu rõ các phương pháp nghiên cứu đã sử dụng, quy trình các bước thực hiện nghiên cứu một cách cụ thể, mô hình nghiên cứu được áp dụng, cũng như giới thiệu các loại kiểm định được thực hiện cho mô hình đó.
Phần 4 của bài viết trình bày kết quả nghiên cứu tại thị trường Việt Nam, tập trung vào mối quan hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu Tác giả đã thực hiện các bước kiểm định tính dừng cho các biến trong mô hình, thống kê mô tả dữ liệu, và tiến hành kiểm định Granger cho từng cặp biến Ngoài ra, phần này cũng đề cập đến kiểm định đồng liên kết, các kiểm định liên quan và việc sử dụng mô hình VECM để phân tích dữ liệu.
Phần 5: Kết luận sẽ tổng hợp các kết quả chính của nghiên cứu, đồng thời chỉ ra những hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
2 Những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối liên hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu
Mối liên hệ giữa lãi suất và giá cổ phiếu
Liên quan đến mối liên hệ giữa lãi suất và giá cổ phiếu, Mukherjee và Naka
Nghiên cứu năm 1995 sử dụng mô hình VECM để khám phá mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và các biến kinh tế vĩ mô Kết quả cho thấy có sự liên hệ rõ rệt giữa giá cổ phiếu và lãi suất, đặc biệt là mối quan hệ cùng chiều giữa giá cổ phiếu và lãi suất ngắn hạn.
Nghiên cứu của Zhou (1996) cho thấy lãi suất ngân hàng có ảnh hưởng quan trọng đến giá cổ phiếu, đặc biệt là trong dài hạn Tương tự, Harasty và Roulet (2000) cũng chỉ ra rằng lãi suất, giá cổ phiếu và cổ tức có mối liên hệ lâu dài, nhưng điều này không được xác nhận tại thị trường Italia.
Nghiên cứu của Arango và cộng sự (2002) chỉ ra rằng không có mối quan hệ ngắn hạn giữa giá cổ phiếu và lãi suất liên ngân hàng trên thị trường cổ phiếu Bogota từ tháng 1 năm 1994 đến tháng 12 năm 2000 Trái lại, nghiên cứu của Islam và Watanapalachaikul (2003) đã phát hiện mối liên hệ có ý nghĩa giữa giá cổ phiếu và lãi suất trong giai đoạn 1992 – 2001 tại Thái Lan.
(2004) kết luận rằng lãi suất có mối liên hệ ngược chiều với giá cổ phiếu David E
Nghiên cứu của Rapach và cộng sự (2005) chỉ ra rằng lãi suất là yếu tố vĩ mô quan trọng nhất trong việc dự đoán lợi nhuận chứng khoán Các nghiên cứu tiếp theo của Uddin và Alam cũng hỗ trợ nhận định này, nhấn mạnh vai trò của các biến kinh tế vĩ mô trong việc phân tích lợi nhuận thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của năm 2007 chỉ ra rằng lãi suất ngân hàng và giá cổ phiếu có mối liên hệ chặt chẽ, với việc lãi suất gia tăng dẫn đến sự giảm giá cổ phiếu trong ngắn hạn Tiếp theo, Benjamin (2008) cũng khẳng định sự liên kết giữa lãi suất và giá cổ phiếu Liu và Shreatha (2008) đã điều tra mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số thị trường chứng khoán Trung Quốc, phát hiện rằng lãi suất có mối liên hệ ngược chiều với chỉ số này, cho thấy sự tác động rõ rệt của lãi suất đến thị trường chứng khoán.
Mối liên hệ giữa lãi suất và giá cổ phiếu trên các thị trường tài chính cho thấy sự phát triển không đồng nhất, đặc biệt là giữa các thị trường mới nổi và thị trường chưa phát triển, với những kết quả thậm chí còn trái ngược nhau.
Nghiên cứu của Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013) cho thấy mối liên hệ giữa giá cổ phiếu và lãi suất tại TP.Hồ Chí Minh, với lãi suất tác động đến giá cổ phiếu sau một tháng và giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi chính nó trong một và hai tháng trước đó Kết quả nghiên cứu không phát hiện sự tác động ngược lại từ giá cổ phiếu lên lãi suất, mà chỉ cho thấy phản ứng tích cực của giá cổ phiếu trước cú sốc lãi suất, bắt đầu sau khi lãi suất biến động một tháng Điều này khẳng định rằng lãi suất có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu tại Việt Nam và TP.Hồ Chí Minh.
Mối liên hệ giữa cung tiền với giá cổ phiếu
Mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu đã được nghiên cứu qua nhiều giai đoạn Sprinkel (1964) chỉ ra rằng cung tiền có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, trong khi Homa và Jaffe (1971) khẳng định rằng giá cổ phiếu có mối liên hệ cùng chiều với cung tiền Ngược lại, Kraft và Kraft (1977) không tìm thấy mối quan hệ nhân quả từ cung tiền đến giá cổ phiếu qua phân tích chuỗi thời gian Cuối cùng, Pearce và Roley (1985) phát hiện mối liên quan ngược chiều giữa hai yếu tố này.
Nghiên cứu của Hashemzadeh Nozar và Philip Taylor (1988) nhằm kiểm định mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu, và giữa lãi suất với giá cổ phiếu
Nghiên cứu sử dụng kiểm định nhân quả Granger-Sims để xác định mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu, cho thấy cung tiền có tác động đến giá cổ phiếu và ngược lại Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng lãi suất chỉ tác động một chiều đến giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Dhakal và cộng sự (1993) cho thấy rằng sự biến động trong cung tiền có tác động trực tiếp và gián tiếp đến biến động giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995) sử dụng mô hình VECM để phân tích mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và các biến kinh tế vĩ mô tại thị trường Tokyo, cho thấy có sự liên kết giữa giá cổ phiếu và cung tiền Hơn nữa, nghiên cứu của Ibrahim và Aziz (2003) đã chỉ ra rằng giá cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều với cung tiền.
Trong nghiên cứu của Al-Sharkas (2004) tìm thấy rằng cung tiền M2 có ảnh hưởng cùng chiều lên giá cổ phiếu trên thị trường ASE Nghiên cứu của Biniv Maskay
Nghiên cứu của năm 2006 cho thấy sự thay đổi cung tiền ảnh hưởng đến giá chứng khoán và ngược lại, tạo thành mối quan hệ cùng chiều Tương tự, Brahmasrene và Jiranyakel (2007) đã nghiên cứu thị trường chứng khoán Thái Lan từ 1992 đến 2003 và phát hiện mối liên hệ cùng chiều giữa giá chứng khoán và cung tiền Kết quả nghiên cứu của Benjamin (2008) cũng khẳng định rằng cung tiền và giá cổ phiếu có mối liên hệ chặt chẽ với nhau.
Nghiên cứu của Shaoping (2008) đã chỉ ra rằng cung tiền có ảnh hưởng đáng kể đến sự tăng trưởng giá cổ phiếu trong giai đoạn 2005-2008, nhấn mạnh vai trò quan trọng của các yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế.
Năm 2007, Theo Shiblee (2009) chỉ ra bốn biến vĩ mô ảnh hưởng đến giá chứng khoán, bao gồm lạm phát, GDP, tỉ lệ thất nghiệp và cung tiền, trong đó cung tiền có mối quan hệ cùng chiều mạnh nhất với giá cổ phiếu Keray Raymond (2009) cũng xác nhận rằng chỉ có cung tiền M2 có ảnh hưởng qua lại với giá cổ phiếu khi áp dụng kiểm định nhân quả Granger Ngoài ra, Pilinkus (2009) phát hiện mối liên hệ nhân quả Granger giữa cung tiền và lợi nhuận chứng khoán Tuy nhiên, nghiên cứu của Cagli và cộng sự (2010) trên thị trường Thổ Nhĩ Kỳ lại không tìm thấy mối liên hệ giữa hai yếu tố này.
Nghiên cứu của Khalid Mustafa và cộng sự (2013) cho thấy có mối quan hệ nhân quả một chiều từ giá chứng khoán đến cung tiền, với ảnh hưởng ngược chiều có ý nghĩa trong ngắn hạn.
Mối liên hệ giữa thanh khoản và lãi suất
Nghiên cứu của Baks và Kramer (1999) chỉ ra rằng có mối liên hệ ngược giữa thanh khoản và lãi suất, cho thấy rằng sự gia tăng thanh khoản sẽ dẫn đến sự giảm lãi suất.
Mối liên hệ giữa thanh khoản và giá cổ phiếu
Nghiên cứu của Baks và Kramer (1999) chỉ ra rằng có mối liên hệ cùng chiều giữa thanh khoản và lợi nhuận chứng khoán, tức là khi thanh khoản tăng, lợi nhuận chứng khoán cũng tăng và ngược lại Tương tự, nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) tại các nước G-7, sử dụng dữ liệu bảng từ 1968-2011, cho thấy thanh khoản có tác động cùng chiều đến giá cổ phiếu, nghĩa là sự thay đổi trong thanh khoản sẽ ảnh hưởng đến giá cổ phiếu theo cùng hướng.
Mối liên hệ giữa cung tiền và thanh khoản
Nghiên cứu của Tobias Adrian và Hyun Song Shin (2008) chỉ ra rằng thanh khoản có mối liên hệ chặt chẽ với chính sách tiền tệ Cụ thể, khi chính sách tiền tệ mở rộng, cung tiền cho nền kinh tế tăng lên, dẫn đến thanh khoản cao Ngược lại, trong trường hợp chính sách tiền tệ thắt chặt, thanh khoản sẽ giảm xuống.
Nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) tại các nước G-7, với dữ liệu bảng từ 1968-2011 theo quý, cho thấy rằng sự thay đổi trong cung tiền dẫn đến sự thay đổi tương ứng trong thanh khoản Hơn nữa, thanh khoản cũng có ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu, với mối quan hệ cùng chiều được xác nhận qua nghiên cứu tương tự tại thị trường Canada trong cùng năm.
Mối liên hệ giữa cung tiền và lãi suất
Nghiên cứu về mối liên hệ giữa cung tiền lên lãi suất, nghiên cứu của Cornell
(1982), Thomas Urich và Paul Wachtel (1984) kết luận rằng những thay đổi trong cung tiền dẫn đến sự thay đổi cùng chiều ngay lập tức lên lãi suất ngắn hạn.
Mối liên hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu
Nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) sử dụng dữ liệu từ 1960-2011 tại Canada để phân tích hiệu ứng thanh khoản từ cung tiền Họ đã mở rộng hệ phương trình với một phương trình thanh khoản và kiểm soát ảnh hưởng của thu nhập, phát hiện ra rằng thanh khoản có tác động tích cực đáng kể đến giá cổ phiếu Kết quả hồi quy cũng chỉ ra rằng lãi suất có mối liên hệ rõ ràng với cung tiền và thanh khoản.
Tác giả đã tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm về mối liên hệ giữa cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu Các nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ ngược chiều giữa lãi suất và giá cổ phiếu, trong khi cung tiền và thanh khoản có mối liên hệ cùng chiều với giá cổ phiếu Ngoài ra, cung tiền cũng có mối liên hệ cùng chiều với thanh khoản và lãi suất, và cuối cùng, thanh khoản và lãi suất lại có mối liên hệ ngược chiều.
Phương pháp và mô hình nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian đã được xử lý yếu tố mùa vụ và làm mượt để tiến hành hồi quy và kiểm định Trước khi thực hiện hồi quy, tác giả áp dụng kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF) và Phillips Perron để kiểm tra tính dừng của các biến Sau khi xác định bậc sai phân phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định độ trễ tối đa, kiểm định nhân quả Granger và kiểm định đồng liên kết Phương pháp VECM được sử dụng để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa các biến, và cuối cùng là kiểm định tính ổn định của mô hình Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu theo quy trình gồm 6 bước.
Bước 1: Xử lý dữ liệu đầu vào
Do dữ liệu là chuỗi thời gian theo quý, có khả năng tồn tại yếu tố mùa vụ, nghiên cứu sử dụng công cụ Census X12 trên Eviews cho các biến giá cổ phiếu, tính thanh khoản, cung tiền, GDP, CPI và IPI Các biến này được làm mượt bằng phép tính logarit để đơn giản hóa và dễ phân tích hơn Để đảm bảo chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng, nghiên cứu tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị Unit Root Tests cho từng biến với hệ thống giả thuyết kiểm định cụ thể.
H 0 : Chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi không dừng
Chuỗi dữ liệu không có nghiệm đơn vị, hay còn gọi là chuỗi dừng, là một khái niệm quan trọng trong phân tích thời gian Trong trường hợp chuỗi dữ liệu không dừng, nghiên cứu sẽ thực hiện phép sai phân để biến đổi chuỗi thành dạng dừng và tiến hành kiểm định tính dừng để đảm bảo tính chính xác của các phân tích tiếp theo.
Bước 2: Kiểm định độ trễ tối đa
Kiểm định này nhằm xác định độ trễ lớn nhất mà mô hình có thể áp dụng Đầu tiên, mô hình VAR được chạy với độ trễ tạm thời, sau đó sử dụng công cụ trên Eviews để kiểm tra độ trễ tối đa Dấu sao ở dòng cuối tương ứng với độ trễ tối đa đã được xác định.
Kiểm định Granger được thực hiện cho từng cặp biến trong bốn yếu tố: giá cổ phiếu, tính thanh khoản, cung tiền và GDP Hệ thống giả thuyết cho kiểm định này được thiết lập nhằm phân tích mối quan hệ giữa các biến.
H 0 : Không tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai biến X và Y
H 1 : Tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai biến X và Y Trong đó X và Y là một cặp biến từ bốn biến trên
Có 4 trường hợp của kiểm định này:
TH.1: Giả thuyết H 0 được chấp nhận, tức không tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai biến
TH.2: Giả thuyết H 1 được chấp nhận, tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger một chiều từ X đến Y
TH.3: Giả thuyết H 1 được chấp nhận, tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger một chiều từ Y đến X
TH.4: Giả thuyết H 1 được chấp nhận, tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều giữa X và Y
Bước 4: Kiểm định đồng liên kết
Theo Engle và Granger (1982), hai chuỗi thời gian không dừng và có liên kết bậc 1 được xem là đồng liên kết nếu tồn tại một tổ hợp tuyến tính khác 0 của chúng tạo thành chuỗi dừng Để kiểm định đồng liên kết, người dùng có thể áp dụng phương pháp Johansen test trên phần mềm Eviews.
Hạng của ma trận hệ số Γ xác định số lượng vector đồng liên kết có trong mô hình Để kiểm định giả thuyết vô hiệu rằng có tối đa r vector đồng liên kết, ta sử dụng thống kê kiểm định Trace Test.
T là cỡ mẫu λ t, , K và λ p là (p-r) hệ số tương quan chính tắc của phương pháp bình phương nhỏ nhất
Giá trị tới hạn theo Mackinnon, Haug và Michelis (1999) được áp dụng để xác định xem giả thuyết vô hiệu, cho rằng có nhiều nhất r vector đồng liên kết, có bị bác bỏ hay không Một kiểm định tỉ số likelihood lớn nhất khác là kiểm định giá trị riêng tối đa (Maximal Eigenvalue).
Bài kiểm tra Maximal Eigenvalue được tính bằng công thức T∑ r i=1ln (1-λ * i )/(1-λ i ), trong đó λ i *, K và λ r * là r hệ số tương quan chính tắc của phương pháp bình phương lớn nhất Tương tự như bài kiểm tra Trace, thống kê của bài kiểm tra Maximal Eigenvalue sẽ được so sánh với giá trị tới hạn theo nghiên cứu của Mackinnon và các cộng sự vào năm 1999.
Trong một số trường hợp đặc biệt, khi có sự không nhất quán giữa kết quả của Trace Test và Maximal Eigenvalue Test, với một bên chỉ ra sự hiện diện của đồng liên kết trong khi bên còn lại không Johansen và Juselius (1990) đã đề xuất rằng Trace Test có thể yếu hơn so với Maximal Eigenvalue Test Do đó, khi xảy ra một vài sự không nhất quán, chúng ta nên chấp nhận kết quả từ Maximal Eigenvalue Test, vì kiểm định này cung cấp một ước tính các tham số mạnh hơn.
Để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình, bước 5 yêu cầu sử dụng mô hình VECM trên phần mềm Eviews Thông qua mô hình này, chúng ta có thể xác định mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến và kiểm định tính ổn định của mô hình, từ đó đưa ra những kết luận chính xác về mối quan hệ giữa các biến kinh tế.
Sử dụng mô hình VECM để xử lý mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình
Để kiểm định tính ổn định của mô hình, chúng ta sử dụng phần mềm Eviews, trong đó việc phân tích các bảng AR Root và đồ thị AR Root là rất quan trọng để đánh giá tính ổn định của mô hình.
Bước 6: Thảo luận kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích sự tác động qua lại của các biến thông qua giá trị p-value Kết quả sẽ được thảo luận trong bối cảnh tình hình Việt Nam Tất cả các kiểm định trong nghiên cứu sẽ được thực hiện với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Mô hình nghiên cứu
Các mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên công trình của tác giả Mohamed Ariff và cộng sự (2012) tại thị trường Canada, nhằm đánh giá mối quan hệ giữa cung tiền, thanh khoản, lãi suất và giá cổ phiếu Mô hình đầu tiên sử dụng biến thanh khoản, cung tiền và chỉ số sản xuất công nghiệp để giải thích giá cổ phiếu Mô hình thứ hai kết hợp cung tiền, GDP và lãi suất cho vay để giải thích thanh khoản Cuối cùng, mô hình thứ ba kết hợp lạm phát, GDP, lợi suất tín phiếu, thanh khoản và giá cổ phiếu để giải thích cung tiền.
Mô hình đầu tiên thể hiện mối liên hệ giữa giá cổ phiếu và thanh khoản, cung tiền cùng với biến thu nhập của công ty
Trong mô hình thứ hai, biến cung tiền sẽ được kết hợp với thu nhập quốc gia và lãi suất cho vay nhằm kiểm tra tác động của các yếu tố này đến thanh khoản.
Mô hình 3 thể hiện mối quan hệ giữa cung tiền và các yếu tố như lạm phát, lạm phát với độ trễ 1 quý, lợi suất tín phiếu, thu nhập quốc gia, giá cổ phiếu và thanh khoản.
M2 t = c 0 + c 1 CPI t + c 2 GDP t + c 3 TBR t + c 4 P t + c 5 LQ t + c 6 CPI(1) + z t (3) 3.1.2.2 Mô tả biến nghiên cứu
Chỉ số giá cổ phiếu (Share price index - P)
Nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) cho thấy chỉ số chứng khoán MSCI được sử dụng như chỉ số giá cổ phiếu Dựa trên dữ liệu từ Quỹ tiền tệ quốc tế, nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ số giá cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Việt Nam phản ánh tỷ trọng vốn hóa của tất cả các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh.
Chỉ số giá cổ phiếu (I) được tính dựa trên giá cổ phiếu tại thời kỳ t (pt) so với giá tại thời kỳ gốc (po), với khối lượng cổ phiếu (qt) tại thời điểm tính toán Trong đó, i đại diện cho cổ phiếu i tham gia vào việc tính toán chỉ số giá, và n là số lượng cổ phiếu được đưa vào tính chỉ số.
Nghiên cứu của Homa và Jaffe (1971) cho thấy giá cổ phiếu có mối liên hệ cùng chiều với cung tiền Tương tự, Biniv Maskay (2006) chỉ ra rằng sự thay đổi cung tiền ảnh hưởng đến giá chứng khoán và ngược lại, tạo thành mối quan hệ cùng chiều Brahmasrene và Jiranyakel (2007) cũng xác nhận điều này qua nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Thái Lan từ 1992 đến 2003 Tiếp theo, Shiblee (2009) khẳng định rằng cung tiền có mối quan hệ cùng chiều với giá cổ phiếu Cuối cùng, nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) cũng hỗ trợ quan điểm rằng giữa cung tiền và giá cổ phiếu tồn tại mối liên hệ cùng chiều.
Trong nghiên cứu có nhiều chỉ số để đo lường tính thanh khoản Theo các nghiên cứu trước đây, thanh khoản có các đại diện thay thế:
- Amihud & Mendelson (1986) đã dùng bid-ask spead như một chỉ số thanh khoản, đại lượng này được dùng thích hợp cho những nghiên cứu cổ phiếu cá nhân
- Chordio, Subrahmanyam và Anshuman (2001); Amihud (2002) sử dụng khối lượng giao dịch thị trường là tính thanh khoản
Theo Gordon & Leeper (2002), đại diện thứ 3 cho tính thanh khoản được các nhà kinh tế ưa chuộng là tiền dự trữ (Reserve money), được sử dụng phổ biến để đo lường tính thanh khoản trong nền kinh tế.
Nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) cho thấy rằng tiền dự trữ (reserve money) đóng vai trò là đại diện cho biến thanh khoản trong hệ thống ngân hàng Khi dự trữ của hệ thống ngân hàng gia tăng, lượng tiền trong lưu thông sẽ giảm, dẫn đến sự giảm sút của thanh khoản Ngược lại, nếu hệ thống ngân hàng giữ ít dự trữ, thanh khoản sẽ tăng lên Do đó, có mối quan hệ ngược chiều giữa thanh khoản và tiền dự trữ.
Nghiên cứu của Tobias Adrian và Hyun Song Shin (2008) chỉ ra rằng thanh khoản có mối liên hệ mật thiết với chính sách tiền tệ Cụ thể, khi chính sách tiền tệ mở rộng, cung tiền cho nền kinh tế tăng lên, dẫn đến mức thanh khoản cao Ngược lại, trong trường hợp chính sách tiền tệ thắt chặt, thanh khoản sẽ giảm xuống.
Nghiên cứu của Baks và Kramer (1999) chỉ ra rằng có mối liên hệ tích cực giữa thanh khoản và lợi nhuận chứng khoán, tức là khi thanh khoản tăng, lợi nhuận chứng khoán cũng sẽ tăng và ngược lại Tương tự, nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) cũng khẳng định rằng thanh khoản có mối quan hệ tích cực với giá cổ phiếu.
Theo nghiên cứu của Al-Sharkas (2004), cung tiền được xác định bằng tổng lượng tiền M1 và chuẩn tệ, bao gồm tiền gửi tiết kiệm và tiền gửi có kỳ hạn tại các tổ chức tín dụng Phương pháp này cũng được áp dụng trong nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012), trong đó tác giả sử dụng cách tính tương tự cho biến cung tiền M2.
M2 = M1 + tiền gửi tiết kiệm, tiền gửi có kỳ hạn tại các tổ chức tín dụng
Nghiên cứu của Praphan và Subhash (2002) đã chỉ ra mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu, trong khi Benjamin (2008) khẳng định rằng sự gia tăng cung tiền dẫn đến sự tăng trưởng của giá cổ phiếu Shiblee (2009) cũng cung cấp bằng chứng cho thấy việc tăng cung tiền có tác động tích cực đến giá cổ phiếu.
(2012) cũng nghiên cứu về mối liên hệ này và cho thấy giữa cung tiền và giá cổ phiếu là mối liên hệ cùng chiều
Tại Việt Nam, sự gia tăng cung tiền sẽ thúc đẩy tiêu dùng hàng hóa và gia tăng đầu tư vào các tài sản tài chính, trong đó có chứng khoán Khi cung tiền tăng, thanh khoản sẽ tăng cao, ảnh hưởng mạnh mẽ đến thị trường nhờ vào tác động nhanh chóng và trực tiếp của chính sách tiền tệ.
Khi cung tiền tăng, lãi suất của nền kinh tế giảm, dẫn đến lãi suất chiết khấu của chứng khoán cũng giảm, làm tăng giá kỳ vọng và thu nhập Ngược lại, khi lượng cung tiền giảm, lãi suất tăng do chính sách tiền tệ thắt chặt, khiến giá cổ phiếu giảm Sự sụt giảm giá cổ phiếu sau khi giảm cung tiền là do lãi suất chiết khấu trong các mô hình định giá tăng lên hoặc chi phí vận hành của công ty gia tăng khi lãi suất tăng.
Lãi suất cho vay (Lending rate – LR)
Lãi suất cho vay, theo Mankiw (2011), là lãi suất mà ngân hàng áp dụng để đáp ứng nhu cầu tài chính ngắn hạn của khu vực tư nhân Tỷ lệ này thường khác nhau tùy thuộc vào mức độ tín nhiệm của người vay và mục đích vay vốn Các điều khoản và điều kiện liên quan đến lãi suất cũng biến đổi theo từng quốc gia.
Dữ liệu nghiên cứu
Nguồn dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ cơ sở dữ liệu International Financial Statistic (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Tổng Cục Thống kê Việt Nam (GSO) Nguồn dữ liệu là số liệu hàng quí từ quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2012, tập trung vào quốc gia Việt Nam, và được tổ chức dưới dạng chuỗi thời gian theo quý.
Bảng 3.4 Nguồn dữ liệu của các biến
Số liệu cần thuyết Nguồn dữ liệu thu thập
Share price – Giá cổ phiếu (P) IFS Liquidity – Tính thanh khoản (LQ) IFS Money Supply – Cung tiền (M2) IFS Gross Domestic Production (GDP) – đại diện cho thu nhập
Tổng Cục Thống kê Việt Nam
Lending rate – Lãi suất cho vay (LR) IFS Consumer price index (CPI) – đại diện cho lạm phát
Treasury Bill rate – lợi suất tín phiếu (TBR)
Industrial Production Index – Chỉ số sản xuất công nghiệp đại diện cho thu nhập của doanh nghiệp (IPI)
Tổng cục Thống Kê Việt Nam
Tác giả sử dụng phần mềm Eview 6 để phân tích dữ liệu, trong đó loại bỏ yếu tố mùa vụ của các biến P, LQ, M2, GDP, CPI và IPI bằng công cụ Census X12 Đối với các biến này, sau khi xử lý, tác giả tiến hành lấy logarit để làm mượt chuỗi dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích Tất cả dữ liệu được chuẩn bị kỹ lưỡng trước khi thực hiện các kiểm định và chạy mô hình.
Thống kê mô tả dữ liệu
Xử lý dữ liệu đầu vào
Do đặc trưng của chuỗi số liệu P, LQ, M2, GDP và CPI theo quý có thể bị ảnh hưởng bởi yếu tố mùa vụ, nghiên cứu đã loại bỏ yếu tố này bằng công cụ Census X12 để đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả trong phân tích định lượng Sau đó, các biến được chuyển đổi sang logarit để làm mượt chuỗi dữ liệu, giúp thuận tiện hơn trong quá trình phân tích.
Kiểm định tính dừng
Trước khi thực hiện mô hình hồi quy đồng liên kết và mô hình hiệu chỉnh sai số, tác giả đã tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị cho từng biến để xác định thuộc tính dừng của các chuỗi số thời gian Kiểm định nghiệm đơn vị là một tiêu chuẩn quan trọng để xác định tính dừng Sau khi xử lý dữ liệu, nghiên cứu đã thực hiện kiểm định tính dừng của các biến, với kết quả được tổng hợp trong bảng 4.1 và 4.2 Hai phương pháp kiểm định, Augmented Dickey Fuller (ADF) và Phillips Perron (PP), được áp dụng để xác nhận tính dừng, với giả thuyết H0: chuỗi thời gian là không dừng (chuỗi có nghiệm đơn vị) Kết quả cụ thể sẽ được trình bày ở phần dưới đây.
Hiện tượng chuỗi không dừng trong chuỗi thời gian có thể dẫn đến hồi quy giả mạo, vì vậy việc thực hiện kiểm định Unit root là cần thiết để xác định tính dừng của các biến trong mô hình Bảng 4.1 tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng tại chuỗi gốc.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định tính dừng tại chuỗi gốc
Log(CPI(1)) 1.594 1.518 Được kiểm định bằng phần mềm Eviews 6
***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Kiểm định theo: Có chặn, không xu hướng Chiều dài độ trễ được lựa chọn: SIC
Kết quả kiểm định tại chuỗi gốc bằng phương pháp ADF và PP cho thấy hầu hết các chuỗi thời gian không dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Do đó, tác giả đã tiến hành kiểm định tính dừng tại chuỗi sai phân bậc 1.
Tại chuỗi sai phân bậc 1
Kết quả kiểm định tại chuỗi gốc cho thấy không có tính dừng, do đó các biến được lấy sai phân bậc 1 để kiểm định tính dừng Theo bảng 4.2, cả kiểm định ADF và PP đều kết luận rằng tất cả các biến đều trở thành dừng sau khi thực hiện sai phân bậc 1, với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định tính dừng tại chuỗi sai phân bậc 1
Log(CPI(1)) -4.535*** -2.427 Được kiểm định bằng phần mềm Eviews 6
***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Kiểm định theo: Có chặn, không xu hướng Chiều dài độ trễ được lựa chọn: SIC
Sau khi thực hiện hiệu chỉnh mùa vụ và lấy logarit cho tất cả các biến trong mô hình (1), (2) và (3) (trừ biến lãi suất cho vay LR và lợi suất tín phiếu TBR), các biến này sẽ bị sai phân bậc 1 khi tiến hành các kiểm định liên quan Các biến thay đổi được ký hiệu như sau:
Bảng 4.3 Ký hiệu biến sau khi kiểm định tính dừng Biến nghiên cứu ban đầu Biến nghiên cứu ở sai phân bậc 1
Share price – Giá cổ phiếu (P) D(P)
Liquidity – Tính thanh khoản (LQ) D(LQ)
Gross Domestic Production (GDP) – đại diện cho thu nhập
Lending rate – Lãi suất cho vay (LR) D(LR)
Consumer price index (CPI) – đại diện cho lạm phát
Treasury Bill rate – lợi suất tín phiếu (TBR) D(TBR) Industrial Production Index – Chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) đại diện cho thu nhập doanh nghiệp
Consumer price index (CPI(1)) – đại diện cho lạm phát với độ trễ 1 quí
Mô tả dữ liệu
Bảng 4.4 cung cấp tổng hợp thống kê mô tả cho tất cả các biến trong mô hình hồi quy, trong đó các biến đều được hiệu chỉnh mùa vụ, lấy logarit và sai phân bậc 1, ngoại trừ biến TBR (lãi suất trái phiếu Chính phủ) và LR (lãi suất cho vay) không được hiệu chỉnh mùa vụ và không lấy logarit Kiểm định Jarque-Bera cho thấy có bốn biến, gồm D(LQ), D(M2), D(P) và D(IPI), có phân phối chuẩn.
Bảng 4.4 Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình
D_CPI D_CPI_1 D_GDP D_LQ D_M2 D_P D_TBR D_LR D_IPI Mean 0.021 0.022 0.016 0.045 0.058 0.008 0.0005 0.0004 0.040
Kiểm định độ trễ tối đa
Trước khi phân tích đồng liên kết để đo lường mối quan hệ dài hạn giữa các biến bằng mô hình VECM, tác giả đã thực hiện bước chọn độ trễ cho các biến Kết quả kiểm định độ trễ tối đa được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định độ trễ tối đa
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D_P D_LQ D_M2 Exogenous variables: C
Date: 07/11/14 Time: 09:28 Sample: 2001Q1 2012Q4 Included observations: 42
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Kết quả từ bảng 4.5 chỉ ra rằng độ trễ lớn nhất cần được đưa vào mô hình VECM là 2, tương ứng với dòng cuối cùng có giá trị được đánh dấu bằng dấu *.
Kết quả kiểm định nhân quả Granger giữa các biến
Tác giả thực hiện kiểm định nhân quả Granger để phân tích mối quan hệ tác động lẫn nhau giữa các yếu tố, nhằm xác định liệu biến trong quá khứ có thể dự đoán được biến khác trong tương lai hay không, đồng thời xem xét khả năng có sự tác động ngược lại giữa các biến này.
Bảng 4.6 trình bày kết quả kiểm định nhân quả hai chiều giữa các biến cung tiền (M2), thu nhập (GDP), thanh khoản và giá cổ phiếu Dựa trên giá trị F-Statistic và p-value, giả thuyết vô hiệu H0: Cung tiền không ảnh hưởng đến thanh khoản đã bị bác bỏ, trong khi các giả thuyết vô hiệu khác không có cơ sở để bác bỏ Kết quả này cho thấy mối quan hệ nhân quả một chiều từ cung tiền (M2) trong quá khứ đến thanh khoản (LQ).
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định nhân quả Granger
Pairwise Granger Causality Tests Date: 07/11/14 Time: 09:41 Sample: 2001Q1 2012Q4 Lags: 2
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob
D_LQ does not Granger Cause D_M2 45 1.89506 0.1636
D_M2 does not Granger Cause D_LQ 3.81657 0.0304
D_GDP does not Granger Cause D_M2 45 0.49506 0.6132
D_M2 does not Granger Cause D_GDP 2.33671 0.1097
D_LQ does not Granger Cause D_P 45 0.09280 0.9116
D_P does not Granger Cause D_LQ 1.18018 0.3177
D_GDP does not Granger Cause D_P 45 0.60444 0.5513
D_P does not Granger Cause D_GDP 2.24644 0.1190
D_GDP does not Granger Cause D_LQ 45 0.01437 0.9857
D_LQ does not Granger Cause D_GDP 0.94132 0.3986
Sử dụng phần mềm Eviews 6
Như vậy, kết quả kiểm định Granger cho thấy:
Cung tiền M2 có thể dự báo thanh khoản LQ.
Kiểm định đồng liên kết
Trong nghiên cứu này, các biến trong mô hình đã được hiệu chỉnh theo mùa vụ, lấy logarit và không dừng, do đó cần kiểm tra sự tồn tại của các vector đồng liên kết giữa các dãy số thời gian Tác giả áp dụng phương pháp Johansen, một kỹ thuật kiểm định đồng liên kết phổ biến, nhằm xác định sự tồn tại của các vector đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng thông qua nguyên tắc hợp lý cực đại.
Trong phần này, tác giả trình bày kết quả kiểm định đồng liên kết giữa ba biến: cung tiền M2, thanh khoản LQ và giá cổ phiếu P Kết quả cho thấy tất cả các giá trị của Trace Statistic và Max Eigen Statistic đều bác bỏ giả thuyết H0, tức là các chuỗi số liệu không có đồng liên kết Điều này chỉ ra rằng có dấu hiệu cho thấy các chuỗi số liệu này có sự đồng liên kết.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định đồng liên kết
Date: 07/11/14 Time: 09:56 Sample (adjusted): 2001Q3 2012Q4 Included observations: 46 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LOG_P LOG_LQ LOG_M2
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Nguồn: Sử dụng phần mềm Eviews
Đo lường mối quan hệ dài hạn giữa các biến bằng mô hình VECM
Dựa trên kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen, tác giả đã thu được bảng kết quả thể hiện mức độ mối quan hệ dài hạn, được đo lường thông qua mô hình VECM.
Bảng 4.8 Kết quả mô hình VECM
Vector Error Correction Estimates Date: 07/11/14 Time: 10:20 Sample (adjusted): 2001Q4 2012Q4 Included observations: 45 after adjustments Standard errors in ( ) & *, **, *** denote significant at 10%, 5% and 1%, respectively
Phương trình đồng liên kết
Hệ số biểu diễn tốc độ điều chỉnh về cân bằng
Error Correction: D(LOG_P) D(LOG_LQ) D(LOG_M2)
Determinant resid covariance (dof adj.) 1.07E-08
Nguồn: Sử dụng phần mềm Eviews
Từ bảng kết quả trên cho thấy:
Trong phương trình đồng liên kết, hệ số quan hệ dài hạn giữa các chỉ số giá cổ phiếu, thanh khoản và cung tiền có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa các biến này.
Hệ số co giãn giữa P và biến trễ của P (trễ 1 và 2 quý) cho thấy có mức ý nghĩa thống kê cao 5%, cho thấy chỉ số giá cổ phiếu ở Việt Nam bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi giá cổ phiếu trong các thời kỳ trước Bên cạnh đó, các biến khác cũng cho thấy chỉ số giá cổ phiếu chịu tác động từ thanh khoản và cung tiền.
Thanh khoản ở Việt Nam có mối liên hệ chặt chẽ với thanh khoản trong giai đoạn trước đó, cụ thể là biến trễ 2 quý, cho thấy sự ảnh hưởng của các yếu tố lịch sử Bên cạnh đó, thu nhập quốc gia (GDP) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến thanh khoản Tuy nhiên, các biến khác không cho thấy ý nghĩa thống kê rõ ràng.
Biến cung tiền trong kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng cung tiền bị ảnh hưởng bởi lạm phát Các biến khác không cho thấy ý nghĩa thống kê.
- Hệ số âm/dương cho biết sự điều chỉnh giảm hay tăng bao nhiêu khi có cú sốc xảy ra làm hệ thống ở trên mức cân bằng
Trong dài hạn, giá cổ phiếu, cung tiền và thanh khoản có mối quan hệ với nhau
Trong ngắn hạn, giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi cung tiền và thanh khoản để điều chỉnh về mức cân bằng Bên cạnh đó, giá cổ phiếu cũng bị tác động bởi chính giá của nó trong một hoặc hai quý trước Đáng lưu ý, thu nhập của công ty không có mối quan hệ trực tiếp với giá cổ phiếu.
Lãi suất cho vay không có tác động đến thanh khoản Thu nhập quốc gia có mối quan hệ với thanh khoản
Lạm phát có mối liên hệ chặt chẽ với cung tiền, trong khi cung tiền không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như thu nhập quốc gia, lợi suất tín phiếu, tính thanh khoản và giá cổ phiếu.
Kiểm định tính ổn định của mô hình
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình
Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: LOG_P LOG_LQ LOG_M2 Exogenous variables: LOG_IPI LR LOG_GDP LOG_CPI TBR Lag specification: 1 2
VEC specification imposes 2 unit root(s)
Hình 4.1 Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình
Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các dấu chấm đều nằm trên và trong vòng tròn đơn vị, khẳng định rằng mô hình VECM được thiết lập đạt yêu cầu Điều này chứng tỏ rằng các biến trong phân tích thực sự có tác động lẫn nhau.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả kiểm định nhân quả Granger giữa các biến
Kiểm định nhân quả Granger cho thấy mối quan hệ giữa cung tiền, thanh khoản, giá cổ phiếu và thu nhập không phải lúc nào cũng hai chiều Dữ liệu chuỗi thời gian từ quý 1/2001 đến quý 4/2012 tại Việt Nam chỉ ra rằng cung tiền là yếu tố duy nhất có khả năng dự báo thanh khoản.
Cung tiền M2 ảnh hưởng đến thanh khoản LQ
Kết quả kiểm định Granger chỉ ra mối quan hệ giữa cung tiền và thanh khoản tại Việt Nam, cho thấy chính sách tiền tệ trong giai đoạn này có ảnh hưởng đáng kể đến nhau với độ trễ 2 quý Sự thay đổi trong cung tiền sẽ tác động trực tiếp đến tính thanh khoản.
Nghiên cứu chỉ ra rằng việc thực hiện chính sách tiền tệ ở Việt Nam nên tập trung vào công cụ can thiệp cung tiền của hệ thống ngân hàng, vì điều này có ảnh hưởng đáng kể đến tính thanh khoản của nền kinh tế và dự trữ của hệ thống ngân hàng, thay vì sử dụng các công cụ khác.
Kết quả đo lường mối quan hệ giữa các biến bằng VECM
Nghiên cứu định lượng từ giai đoạn 2001-2012 cho thấy mối quan hệ dài hạn giữa cung tiền, thanh khoản và giá cổ phiếu tại Việt Nam.
Nghiên cứu của Mohamed Ariff và cộng sự (2012) tại Canada từ 1960 đến 2011 cho thấy thanh khoản ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu, tương tự như tại Việt Nam giai đoạn 2001 - 2012 Cụ thể, khi nền kinh tế thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng, cung tiền tăng lên, dẫn đến giá cổ phiếu cũng tăng Tuy nhiên, GDP lại có mối quan hệ ngược chiều với thanh khoản, trong khi lạm phát có mối quan hệ ngược chiều với cung tiền.
Giá cổ phiếu tại Việt Nam bị ảnh hưởng bởi thanh khoản thông qua kênh tín dụng ngân hàng Khi các ngân hàng thương mại gửi tiền nhiều hơn tại Ngân hàng Nhà nước do tỷ lệ dự trữ bắt buộc tăng, thanh khoản của hệ thống ngân hàng giảm, dẫn đến việc hạn chế hoạt động tín dụng và doanh nghiệp khó tiếp cận vốn, từ đó giá cổ phiếu giảm Ngược lại, khi Ngân hàng Nhà nước hạ tỷ lệ dự trữ bắt buộc, ngân hàng thương mại có thanh khoản dồi dào, đáp ứng tốt nhu cầu vốn của doanh nghiệp, giúp tăng giá trị cổ phiếu.
Số liệu trong nghiên cứu này cho thấy khoảng thời gian từ giữa năm 2005 -
Từ năm 2006 đến đầu năm 2007, tiền dự trữ của hệ thống ngân hàng thương mại chỉ tăng nhẹ, chủ yếu do xu hướng chung và sự thiếu hụt dự trữ của các ngân hàng Tốc độ tăng trưởng chậm đã tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tín dụng, trong khi giá cổ phiếu tăng mạnh trong giai đoạn này Tuy nhiên, giai đoạn 2008 lại có những diễn biến khác.
2009 khi lượng tiền dự trữ tăng khá dốc cũng là lúc trượt giảm của giá cổ phiếu
Kể từ năm 2009, mối quan hệ ngược chiều giữa dự trữ và giá cổ phiếu đã trở nên rõ ràng, cho thấy rằng thanh khoản và giá cổ phiếu có mối quan hệ cùng chiều.
Giá cổ phiếu chịu tác động bởi cung tiền
Mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu cho thấy tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế Khi Ngân hàng Nhà nước thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng, lượng cung tiền tăng lên, kích thích tín dụng và đầu tư sản xuất kinh doanh, dẫn đến sự gia tăng giá trị cổ phiếu Ngược lại, chính sách thắt chặt tiền tệ làm giảm lượng cung tiền, tăng chi phí vay vốn cho doanh nghiệp, hạn chế hoạt động sản xuất kinh doanh và kéo theo sự sụt giảm giá trị cổ phiếu.
Nghiên cứu cho thấy từ đầu năm 2001 đến đầu 2003, tốc độ tăng trưởng của cung tiền và giá cổ phiếu đã có xu hướng giảm nhẹ.
Từ năm 2003 đến 2007, giá cổ phiếu tăng mạnh cùng với sự gia tăng cung tiền Tuy nhiên, giai đoạn từ 2007 đến giữa năm 2008, cả tốc độ tăng trưởng cung tiền và giá cổ phiếu đều giảm đáng kể Như vậy, có sự thay đổi rõ rệt từ năm 2001 đến nửa đầu năm 2008.
Từ năm 2008, chính sách tiền tệ của Việt Nam đã có tác dụng tích cực trong việc điều tiết nền kinh tế Tuy nhiên, trong giai đoạn sau, hiệu quả của chính sách này giảm sút do nhà nước phải đối mặt với nhiều sự đánh đổi giữa các mục tiêu kinh tế vĩ mô Hệ quả là mối quan hệ giữa cung tiền và giá cổ phiếu trở nên không rõ ràng.
Cung tiền chịu tác động bởi lạm phát
Khi cung tiền tăng lên, mức giá chung sẽ tăng theo, dẫn đến lạm phát, nhưng tác động này cần thời gian để hiện thực hóa Sự gia tăng mức giá chung tạo ra áp lực thắt chặt tiền tệ nhằm giảm cung tiền Tại Việt Nam, cả cung tiền và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đều có xu hướng tăng, thể hiện qua việc trong các quý có lạm phát cao, tốc độ tăng trưởng cung tiền lại giảm Điều này cho thấy áp lực lạm phát đối với Ngân hàng Nhà nước, buộc phải thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ Do đó, có mối quan hệ ngược chiều giữa cung tiền và lạm phát.
Cung tiền, lãi suất, thanh khoản và giá cổ phiếu đóng vai trò thiết yếu trong việc điều tiết nền kinh tế và hệ thống tiền tệ của mỗi quốc gia Nghiên cứu này phân tích mối liên hệ giữa các yếu tố này và xem xét mối quan hệ nhân quả cũng như tác động hiện tại của chúng Mẫu nghiên cứu tập trung vào Việt Nam trong giai đoạn 2001-2012, qua đó làm nổi bật vai trò và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đối với nền kinh tế.
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian từ quý 1/2001 đến quý 4/2012 để khám phá mối quan hệ giữa quá khứ và tương lai của các yếu tố thông qua kiểm định nhân quả Granger Đồng thời, nghiên cứu cũng áp dụng mô hình VECM để đo lường mối quan hệ dài hạn giữa các biến, nhằm phân tích tác động và sự điều chỉnh về mức cân bằng Kết quả kiểm định Granger cho thấy tại Việt Nam, chỉ có mối quan hệ nhân quả một chiều giữa cung tiền và thanh khoản, trong khi các cặp biến khác không có mối quan hệ nhân quả nào đạt mức ý nghĩa 1%, 5%, hay 10%.
Nghiên cứu sử dụng mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM cho thấy giá cổ phiếu, cung tiền và thanh khoản có mối quan hệ dài hạn Trong ngắn hạn, giá cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi cung tiền và thanh khoản, trong khi cung tiền chịu tác động từ lạm phát và thanh khoản bị ảnh hưởng bởi thu nhập GDP Tuy nhiên, nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ giữa biến IPI với giá cổ phiếu, lãi suất cho vay với thanh khoản, cũng như giữa GDP, lợi tức trái phiếu với cung tiền.
Phát hiện này là phù hợp với kết luận của Mohamed và cộng sự (2012) về mối liên hệ của cung tiền, thanh khoản với giá cổ phiếu
Ngoài ra, luận văn cũng cùng kết luận với nghiên cứu của Homa và Jaffe
(1971), Shiblee (2009), Keray Raymond (2009) khi cho rằng cung tiền có mối liên hệ cùng chiều với giá cổ phiếu Trái ngược với nghiên cứu của Pearce và Roley
Nghiên cứu năm 1985 chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa cung tiền và giá cổ phiếu Trong khi đó, nghiên cứu của Baks và Kramer (1999) cho thấy cung tiền lại có mối liên hệ cùng chiều với thanh khoản.
Hạn chế của nghiên cứu
Nghiên cứu bị hạn chế do khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu, dẫn đến thời gian nghiên cứu chỉ trong 12 năm gần đây Điều này khiến số lượng quan sát trong mô hình tương đối nhỏ, do đó, kết quả có thể chỉ mang tính tương đối và không phản ánh đầy đủ bản chất của mối quan hệ này.
Hướng nghiên cứu tương lai
Mở rộng bộ dữ liệu để gia tăng tính vững chắc của các kết quả nghiên cứu
