GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Toàn cầu hóa kinh tế và hội nhập kinh tế quốc tế là xu hướng phát triển phổ biến trong nền kinh tế thế giới, không phụ thuộc vào quy mô hay trình độ phát triển của từng quốc gia Quá trình này tạo ra sự thay đổi trong xã hội và kinh tế toàn cầu, nhờ vào các mối liên kết và trao đổi gia tăng giữa các quốc gia, tổ chức và cá nhân Đặc biệt, trong lĩnh vực kinh tế, toàn cầu hóa thúc đẩy thương mại và tự do hóa thương mại diễn ra nhanh chóng, mạnh mẽ, dẫn đến sự di chuyển và lưu thông của dòng vốn giữa các quốc gia ngày càng gia tăng.
Một quốc gia tham gia tự do hóa thương mại phải chấp nhận cạnh tranh tự do và mở cửa thị trường quốc tế Điều này đồng nghĩa với việc quốc gia đó sẽ giao dịch bằng nhiều loại tiền tệ khác nhau và phải chấp nhận ảnh hưởng trực tiếp từ những biến động trên thị trường toàn cầu, đặc biệt là biến động về tỷ giá.
Các công ty thuần nội địa cũng chịu ảnh hưởng bởi biến động tỷ giá, mặc dù không trực tiếp tham gia vào toàn cầu hóa như các công ty đa quốc gia và xuất nhập khẩu Biến động tỷ giá tác động đến giá trị doanh nghiệp thông qua các yếu tố đầu vào, sản phẩm đầu ra và cạnh tranh trên thị trường Do đó, các chủ doanh nghiệp, nhà quản lý và nhà đầu tư cần nhận thức về độ nhạy cảm của công ty đối với thay đổi tỷ giá hối đoái để bảo vệ giá trị tài sản Việc xác định tác động của biến động tỷ giá đến giá trị doanh nghiệp là cần thiết, nhưng hiện tại, các bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam về vấn đề này còn hạn chế và chưa rõ ràng.
Bài nghiên cứu "Giá Rủi Ro Tỷ Giá Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam" nhằm làm rõ các vấn đề liên quan đến độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá của các công ty Việt Nam Nghiên cứu tập trung vào ba đồng tiền mạnh toàn cầu: Đô la Mỹ, đồng Euro và đồng Bảng Anh, cùng với một tỷ giá đa phương được tính toán dựa trên tỷ trọng thương mại.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán và rủi ro tỷ giá hối đoái, nhằm xác định hệ số định giá rủi ro cho các công ty trên thị trường Nghiên cứu sẽ dựa trên các mô hình lý thuyết và chứng cứ thực nghiệm từ các thị trường vốn cổ phần toàn cầu cũng như Việt Nam, kết hợp với các đặc điểm riêng của thị trường chứng khoán và nền kinh tế Việt Nam để xây dựng một mô hình phù hợp.
Như đã đề cập ở trên, bài nghiên cứu trọng tâm trả lời các câu hỏi sau:
Rủi ro tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp, không chỉ đối với những công ty có hoạt động ngoại thương Điều này đặt ra câu hỏi về mức độ nhạy cảm của các công ty Việt Nam trước những biến động trong tỷ giá Các doanh nghiệp cần nhận thức rõ về tác động của tỷ giá hối đoái để có chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả.
- Nếu có, độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các doanh nghiệp Việt Nam có bền vững hay thay đổi theo thời gian?
- Liệu rủi ro tỷ giá hối đoái có được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam?
- Hệ số định giá rủi ro tỷ giá này bị tác động bởi các nhân tố nào?
Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu tỷ suất sinh lợi của 42 công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX, có tần suất giao dịch cao nhất từ tháng 8/2006 đến tháng 5/2014 Số liệu được thu thập theo tuần và đã được kiểm toán, xử lý để phù hợp với mô hình nghiên cứu.
Mô hình định giá tài sản hai và ba nhân tố được Jordion (1991) giới thiệu ban đầu, sau đó được Mohammad-Sboul và Sajid Anwar (2014) áp dụng và phát triển trong nghiên cứu của họ.
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp phân tích định lượng, bao gồm phân tích tính dừng của chuỗi dữ liệu, tính tự tương quan và các mô hình kiểm định mối quan hệ Bên cạnh đó, kỹ thuật thống kê mô tả được sử dụng để thể hiện đặc điểm dữ liệu cho mô hình Trọng tâm nghiên cứu là phương pháp hồi quy OLS kết hợp với kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ, nhằm phân tích và trực quan hóa xu hướng thay đổi độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX Hơn nữa, kỹ thuật hồi quy GLS được áp dụng để khắc phục các vi phạm giả định của OLS, từ đó cung cấp kết quả rõ ràng hơn về định giá rủi ro tỷ giá của các công ty trên thị trường.
Kết cấu của bài nghiên cứu được trình bày như sau:
Phần 1: Đầu tiên là phần giới thiệu tổng quát nội dung, ý tưởng của bài nghiên cứu
Phần 2: Nêu tổng quan các nghiên cứu trước đây về độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các quốc gia trên thế giới và Việt Nam Ngoài ra còn có các nghiên cứu đa quốc gia khác về vấn đề này Trong đó, tập trung xem xét phương pháp nghiên cứu của Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar (2014)
Phần 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu và dữ liệu của bài nghiên cứu Bằng cách ước lượng mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu và nền kinh tế Việt Nam, kết hợp với các phương pháp định lượng để tìm ra vấn đề Cách thức thu thập và xử lý dữ liệu cũng được trình bày tại đây
Phần 4: Nội dung và các kết quả nghiên cứu thực nghiệm được diễn giải trong phần này
1.6 Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu về độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá của các công ty Việt Nam đã chỉ ra rằng trước đây chưa có nhiều kiểm định cụ thể về vấn đề này Mặc dù một số nghiên cứu đã phát hiện sự tồn tại của rủi ro tỷ giá hối đoái, nhưng chủ yếu chỉ xem xét như một yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Bài nghiên cứu này, lần đầu tiên áp dụng phương pháp của Mohammad-Sboul và Sajid Anwar (2014) với kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn, không chỉ xác nhận sự tồn tại của độ nhạy rủi ro tỷ giá mà còn chỉ ra các đặc tính thay đổi theo thời gian Ngoài việc tìm hiểu mối liên hệ giữa rủi ro tỷ giá hối đoái và tỷ suất sinh lợi, nghiên cứu còn tiến hành các kiểm định để xác định cách định giá rủi ro tỷ giá của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả thực nghiệm về các hệ số định giá rủi ro tỷ giá giúp nhà đầu tư dự đoán phần bù rủi ro phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư vào tỷ suất sinh lợi danh mục Đồng thời, thông tin này cũng hỗ trợ các nhà quản lý và chủ doanh nghiệp trong việc lựa chọn chương trình phòng ngừa thích hợp cho từng giai đoạn.
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích định lượng, bao gồm phân tích tính dừng của chuỗi dữ liệu, tính tự tương quan, và các mô hình kiểm định mối quan hệ Kỹ thuật thống kê mô tả được sử dụng để thể hiện các đặc điểm của dữ liệu cho mô hình Trọng tâm nghiên cứu là phương pháp hồi quy OLS, kết hợp với kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ và phân tích đồ thị để theo dõi xu hướng thay đổi độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX Ngoài ra, kỹ thuật hồi quy GLS được áp dụng để khắc phục các vi phạm giả định của OLS, nhằm ước lượng chính xác hơn các hệ số hồi quy và làm rõ vấn đề định giá rủi ro tỷ giá của các công ty trên thị trường.
Nội dung nghiên cứu
Kết cấu của bài nghiên cứu được trình bày như sau:
Phần 1: Đầu tiên là phần giới thiệu tổng quát nội dung, ý tưởng của bài nghiên cứu
Phần 2: Nêu tổng quan các nghiên cứu trước đây về độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các quốc gia trên thế giới và Việt Nam Ngoài ra còn có các nghiên cứu đa quốc gia khác về vấn đề này Trong đó, tập trung xem xét phương pháp nghiên cứu của Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar (2014)
Phần 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu và dữ liệu của bài nghiên cứu Bằng cách ước lượng mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu và nền kinh tế Việt Nam, kết hợp với các phương pháp định lượng để tìm ra vấn đề Cách thức thu thập và xử lý dữ liệu cũng được trình bày tại đây
Phần 4: Nội dung và các kết quả nghiên cứu thực nghiệm được diễn giải trong phần này
Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định sự tồn tại của độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá của các công ty Việt Nam, điều mà trước đây đã được một số nghiên cứu khác phát hiện Mặc dù có một số tài liệu đã chỉ ra rằng rủi ro tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán, nhưng chưa có nghiên cứu nào kiểm định nó như một nhân tố rủi ro độc lập tại thị trường Việt Nam Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy cửa sổ cuộn của Mohammad-Sboul và Sajid Anwar (2014) để khám phá thêm về độ nhạy rủi ro tỷ giá, không chỉ xác nhận sự tồn tại mà còn tìm hiểu các đặc tính thay đổi theo thời gian Bên cạnh việc xác định mối liên quan giữa rủi ro tỷ giá hối đoái và tỷ suất sinh lợi, nghiên cứu còn thực hiện các kiểm định để đánh giá cách định giá rủi ro tỷ giá của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Việc xác định các hệ số định giá rủi ro tỷ giá là rất quan trọng, vì nó giúp các nhà đầu tư dự đoán phần bù rủi ro phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư vào tỷ suất sinh lợi danh mục Đồng thời, thông tin này cũng hỗ trợ các nhà quản lý và chủ doanh nghiệp trong việc lựa chọn các chương trình phòng ngừa đúng đắn và phù hợp theo từng giai đoạn.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tổng quan lý thuyết
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán và rủi ro tỷ giá hối đoái đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà khoa học trên toàn cầu, với những kết luận khác nhau dựa trên quan điểm và lập luận của từng nghiên cứu Mỗi nhà nghiên cứu đều cung cấp bằng chứng thuyết phục từ dữ liệu và phương pháp riêng của họ Bài nghiên cứu này tập trung vào thị trường chứng khoán Việt Nam, sử dụng mô hình và dữ liệu đặc thù để tìm ra câu trả lời thuyết phục cho các câu hỏi nghiên cứu liên quan.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán và rủi ro tỷ giá hối đoái giúp xác định độ nhạy cảm của công ty đối với biến động tỷ giá Độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá phản ánh mức độ ảnh hưởng của biến động tỷ giá hối đoái đến giá trị tài sản, khoản nợ và thu nhập hoạt động bằng đồng nội tệ của công ty.
Theo nghiên cứu của Nai-Fu Chen và cộng sự (1986), bất kỳ biến hệ thống nào tác động đến quyết định giá trong nền kinh tế, cổ tức hoặc sự thay đổi cơ hội đầu tư đều có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi thị trường Giá cổ phiếu thường được biểu diễn dưới dạng cổ tức chiết khấu mong đợi, với công thức: p = E(c) / k, trong đó c là dòng cổ tức và k là suất chiết khấu Điều này dẫn đến tỷ suất sinh lợi thực trong các thời kỳ được tính theo công thức: dp + c = d[E(c)].
Các yếu tố hệ thống ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi bao gồm tác nhân thay đổi suất chiết khấu k và dòng tiền kỳ vọng E(c).
Tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán bằng cách tác động đến các bên trong vòng tròn lưu thông của công ty như người tiêu dùng, nhà cung ứng và đối thủ cạnh tranh Biến động tỷ giá làm thay đổi giá trị đồng nội tệ, ảnh hưởng đến sức mua của người tiêu dùng, từ đó tác động đến dòng tiền của công ty và sự co giãn cầu sản phẩm.
Biến động tỷ giá ảnh hưởng đến chi phí của đối thủ cạnh tranh, buộc họ phải điều chỉnh giá, từ đó gián tiếp tác động đến kết quả kinh doanh của công ty Đồng thời, nhà cung ứng cũng chuyển giao tác động của thay đổi tỷ giá thực lên giá đầu vào, làm thay đổi giá đầu ra và giá trị công ty Khi tỷ giá biến động mạnh, chính phủ sẽ can thiệp và điều chỉnh để ổn định tình hình Ngoài ra, tỷ giá cũng ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư gián tiếp vào thị trường chứng khoán, tác động đến tỷ suất sinh lợi Sự kỳ vọng tăng giá nội tệ so với ngoại tệ khiến thị trường trong nước hấp dẫn hơn với nhà đầu tư nước ngoài, làm tăng cầu và đẩy giá chứng khoán lên cao Ngược lại, sự sụt giảm giá trị nội tệ có thể khiến nhà đầu tư nước ngoài mất lòng tin, dẫn đến việc bán chứng khoán và rút vốn, tạo áp lực giảm giá trên thị trường.
Nếu tỷ giá có thể dự đoán như lý thuyết tài chính cho thấy, rủi ro tỷ giá sẽ không còn là vấn đề lớn Lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) giải thích sự thay đổi tỷ giá hối đoái khi có sự biến động trong tỷ lệ lạm phát giữa các quốc gia Có hai hình thức của lý thuyết này: ngang giá sức mua tuyệt đối, cho rằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền phải tương đương với tỷ lệ giữa hai quốc gia; và ngang giá sức mua tương đối, giải thích sự bất hoàn hảo của thị trường như chi phí vận chuyển, thuế quan và hạn ngạch Mặc dù giá cả hàng hóa giống nhau không nhất thiết bằng nhau khi quy đổi sang một đồng tiền chung do những bất hoàn hảo này, nhưng tỷ lệ thay đổi giá cả hàng hóa sẽ tương tự khi tính bằng một đồng tiền chung, nếu chi phí vận chuyển và các rào cản thương mại không thay đổi Do đó, nếu lý thuyết ngang giá sức mua hiệu lực, tỷ giá hối đoái có thể được dự đoán thông qua nghiên cứu mức lạm phát tương đối giữa hai quốc gia.
Mặc dù lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) thường được chấp nhận, nhưng thực tế cho thấy rằng nó không phải lúc nào cũng chính xác, dẫn đến sự không chắc chắn cho các nhà đầu tư từ các quốc gia khác nhau (Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar, 2014) Các nhà kinh tế học chỉ ra rằng nhiều yếu tố như chênh lệch lạm phát, sai biệt lãi suất, mức thu nhập, các biện pháp kiểm soát của chính phủ, và sự thiếu hụt hàng hóa thay thế nhập khẩu có thể ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái và làm giảm hiệu lực của lý thuyết này.
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
Sự không chắc chắn về biến động tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu, khiến các nhà đầu tư yêu cầu phần bù rủi ro bổ sung Để tính toán phần bù rủi ro tỷ giá hối đoái, các mô hình thực nghiệm thường bao gồm yếu tố rủi ro tỷ giá trong lợi nhuận tài sản Mô hình CAPM cổ điển tích hợp yếu tố rủi ro tỷ giá, giúp giải quyết vấn đề định giá rủi ro liên quan đến tỷ giá hối đoái.
Michael Adler và Bernard Dumas (1984) đã thực hiện nghiên cứu lý thuyết đầu tiên về độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá hối đoái, sử dụng hệ số hồi quy để đo lường mối quan hệ giữa tỷ giá và giá trị công ty Các nghiên cứu sau đó đã mở rộng hướng nghiên cứu này, tập trung vào việc định giá rủi ro tỷ giá và các yếu tố liên quan Nghiên cứu ban đầu áp dụng mô hình định giá tài sản vô điều kiện mà không xem xét sự thay đổi theo thời gian của rủi ro Gần đây, các nghiên cứu đã chuyển sang mô hình định giá tài sản có điều kiện, cho phép phần bù rủi ro tỷ giá hối đoái thay đổi theo thời gian.
Philippe Jorion (1991) là người đầu tiên nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động tỷ giá hối đoái và giá trị công ty trên thị trường chứng khoán Mỹ, nhưng không tìm thấy bằng chứng thống kê về định giá rủi ro tỷ giá Ông kiểm định hai mô hình định giá tài sản đa nhân tố, trong đó có một mô hình hai nhân tố với tỷ giá hối đoái, nhưng không phát hiện yêu cầu bù rủi cho rủi ro tỷ giá Benard Dumas và Bruno Solnik (1995) đã khám phá rủi ro tỷ giá trên bốn thị trường vốn lớn, cho thấy rủi ro này có thể được định giá theo thời gian Giorgio De Santis và Bruno Gérard (1998) tiếp tục phát triển mô hình có điều kiện và khẳng định rủi ro tỷ giá được định giá tại thị trường Mỹ, đồng thời chỉ ra rằng rủi ro tỷ giá hối đoái được định giá trên các thị trường lớn và phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian Họ lập luận rằng mô hình vô điều kiện không thể phát hiện rủi ro tỷ giá thay đổi theo thời gian.
Tại thị trường Nhật Bản, Yasushi Hamao (1988) đã kế thừa mô hình tương quan giữa các nhân tố vĩ mô và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán từ nghiên cứu của Chen và cộng sự (1986) Hamao tìm kiếm sự tồn tại của các hệ số định giá rủi ro cho các nhân tố kiểm định, nhưng đã phát hiện ra rằng rủi ro tỷ giá JPY/USD không được định giá, mặc dù Nhật Bản là quốc gia có nền kinh tế thương mại quốc tế mạnh mẽ Nghiên cứu của ông sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tỷ suất sinh lợi TSE của 20 danh mục từ tháng 01/1975 đến tháng 12/1984 Hơn nữa, sau khi xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô, Hamao cho thấy không có sự khác biệt trong hoạt động của mô hình CAPM và lý thuyết chênh lệch giá (APT) khi áp dụng mô hình thực nghiệm độ nhạy cảm tỷ giá hối đoái Tương tự, Stephen J Brown và Toshiyuki Otsuki (1993) cũng phát hiện rằng rủi ro tỷ giá không được định giá trong thị trường chứng khoán Nhật Bản từ tháng 2/1981 đến tháng 6/1992 khi sử dụng mô hình APT vô điều kiện.
Trong khi đó, sử dụng mô hình định giá tài sản có điều kiện, Jongmoo Jay Choi et al
(1998) thấy rằng rủi ro tỷ giá được định giá trong thị trường chứng khoán Nhật Bản
Choi et al đã kết luận rằng tỷ giá JPY/USD và tỷ giá thương mại theo trọng số có sự tương đồng, đồng thời nhấn mạnh rằng giá của rủi ro tỷ giá thay đổi theo thời gian Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ năm 1975 đến 1995 và áp dụng cả hai phương pháp kiểm tra mô hình định giá tài sản đa nhân tố vô điều kiện và có điều kiện.
Bae S.C., Kwon và cộng sự (2008) đã nghiên cứu các yếu tố kinh tế và sự nhạy cảm của rủi ro tỷ giá tại bốn nền kinh tế châu Âu và châu Á, bao gồm Úc, Pháp, Nhật Bản và Anh Kết quả cho thấy rằng rủi ro tỷ giá không chỉ được phản ánh trên thị trường Nhật Bản mà còn có sự biến đổi theo thời gian.
Geoffrey F Loudon (1993b) đã chỉ ra rằng rủi ro tỷ giá không được định giá trong thị trường vốn Úc, thông qua việc áp dụng mô hình APT và hai phương pháp chính để xác định phần bù rủi ro tiền tệ trong tỷ suất sinh lợi chứng khoán Nghiên cứu sử dụng dữ liệu trong 12 năm từ 1980 đến 1991, tập trung vào các chỉ số đại diện cho tỷ suất sinh lợi thị trường theo trọng số giá trị và tỷ giá đa phương theo trọng số thương mại, được kiểm định bằng kỹ thuật GLS Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các ngành công nghiệp khác nhau có độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá khác nhau, trong đó 30% các ngành công nghiệp tại thị trường Nhật Bản cho thấy độ nhạy cảm dương với rủi ro đồng USD.
Nghiên cứu năm 2002 sử dụng dữ liệu hàng ngày để kiểm định ba mô hình: i) mô hình định giá tài sản hai nhân tố (bao gồm nhân tố thị trường và tỷ giá AUD/USD), ii) mô hình hai nhân tố không có beta, và iii) mô hình hai nhân tố trực giao hóa trong giai đoạn 1988-1998 với phương pháp GMM Kết quả cho thấy có bằng chứng mạnh mẽ về việc rủi ro tỷ giá được định giá trong thị trường chứng khoán Úc trong toàn bộ mẫu 1988-1998 Tuy nhiên, khi kiểm định các giai đoạn mẫu chính, nghiên cứu chỉ ra rằng rủi ro tỷ giá được định giá chủ yếu trong thời kỳ suy giảm kinh tế từ 1990-1993 và trong giai đoạn đồng Đô la Úc yếu từ 1997-1998.
Sử dụng dữ liệu theo tháng từ các thị trường châu Âu trong giai đoạn 1970-
Năm 2004, Jan Antell và Mika Vaihekoski (2007) đã nghiên cứu việc định giá rủi ro tỷ giá trong thị trường chứng khoán Phần Lan từ góc độ của nhà đầu tư Nghiên cứu này nhằm xác định liệu các yếu tố rủi ro liên quan đến tỷ giá có được phản ánh đầy đủ trong giá cổ phiếu hay không Kết quả cho thấy sự quan tâm của nhà đầu tư đối với rủi ro tỷ giá có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và phản ánh trong biến động giá cổ phiếu.
Nghiên cứu dựa trên mô hình CAPM quốc tế có điều kiện cho thấy rằng rủi ro tỷ giá được định giá trên thị trường Phần Lan, nhưng không thay đổi theo thời gian Bài nghiên cứu chỉ ra rằng đặc tính tuyến tính của rủi ro tiền tệ có thể không phù hợp với chính sách tiền tệ thả nổi có quản lý Jan Antell và Mika Vaihekoski (2012) đã khám phá vai trò của rủi ro tiền tệ tại thị trường chứng khoán Phần Lan và Thụy Điển, nhấn mạnh sự chuyển dịch từ tỷ giá cố định sang thả nổi Họ sử dụng ICAPM có điều kiện để điều tra rủi ro tỷ giá trong cả hai thị trường chứng khoán và kết luận rằng rủi ro tỷ giá không chỉ được định giá trên thị trường chứng khoán mà còn thay đổi theo thời gian, với giá trị và phần bù rủi ro thấp hơn sau khi thả nổi tỷ giá, đặc biệt là ở Phần Lan Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu từ năm 1970-2009.
Kashif Saleem và Mika Vaihekoski (2010) đã nghiên cứu định giá rủi ro thị trường nội địa và toàn cầu, cùng với rủi ro tỷ giá trong thị trường chứng khoán Nga từ năm 1999 đến 2009 Họ phát hiện rằng rủi ro tỷ giá được định giá trên thị trường chứng khoán Nga và giá trị của nó thay đổi theo thời gian Nghiên cứu này mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo về ước lượng phần bù chứng khoán, đồng thời chỉ ra hướng phân tích chi phí vốn cho các công ty và đầu tư vào doanh nghiệp.
Nicholas Apergis và các cộng sự (2011) đã áp dụng mô hình ICAPM để nghiên cứu mối quan hệ hiệp phương sai giữa tài sản và tỷ suất sinh lợi tiền tệ, xác định rằng đây là một yếu tố rủi ro cần được định giá khi lý thuyết ngang giá sức mua bị vi phạm Nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro hối đoái đã được định giá trong dữ liệu chéo của lợi nhuận chứng khoán Đức trong giai đoạn 2000-2008.
Hơn nữa, việc định giá rủi ro tỷ giá là thay đổi theo thời gian
Trong nghiên cứu của Francesca Carrieri và Basma Majerbi (2006), các tác giả áp dụng các kỹ thuật khác nhau của mô hình không điều kiện để phân tích phần bù rủi ro tỷ giá tại các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển, bao gồm Argentina, Brazil, Chile, Mexico, Hy Lạp, Ấn Độ, Hàn Quốc, Thái Lan và Zimbabwe Kết quả cho thấy có bằng chứng ủng hộ giá rủi ro tỷ giá, điều này trái ngược với những phát hiện trước đó từ các nghiên cứu sử dụng phương pháp và dữ liệu từ các nước phát triển.
Odongo Kodongo và Kalu Ojah (2011) đã sử dụng mô hình định giá tài sản đa nhân tố vô điều kiện để báo cáo rằng rủi ro ngoại hối không được định giá trên thị trường chứng khoán châu Phi, bao gồm các quốc gia như Botswana, Ai Cập, Ghana, Kenya, Morocco, Nigeria và Nam Phi.
Kodongo và Ojah cho rằng phần bù rủi ro tỷ giá là không đổi theo thời gian
Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Thái Bình Dương, nhiều nghiên cứu cho thấy phần bù rủi ro tỷ giá có sự biến đổi theo thời gian Chẳng hạn, nghiên cứu của Chu-Sheng Tai (2003) đã phân tích sự thay đổi giá rủi ro tỷ giá trong thị trường kỳ hạn ngoại tệ tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, bao gồm Nhật Bản, Hồng Kông, Singapore và Malaysia, sử dụng dữ liệu từ tháng 5/1986 đến tháng 7/1998 Tai phát hiện rằng giá rủi ro tỷ giá được định giá không ổn định theo thời gian Tiếp nối nghiên cứu này, Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar (2014) đã áp dụng mô hình định giá tài sản hai và ba nhân tố để kiểm tra sự định giá rủi ro tỷ giá trên thị trường chứng khoán Canada và sự biến động của nó theo thời gian Họ đã cải tiến phương pháp nghiên cứu bằng cách sử dụng hồi quy OLS và hồi quy GLS, cho thấy độ nhạy cảm của rủi ro tỷ giá ở 58 công ty niêm yết trong giai đoạn nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Xây dựng mô hình
3.1.1 Giai đoạn 1 - Mô hình xác định liệu các công ty Việt Nam có nhạy cảm với rủi ro tỷ giá hối đoái Áp dụng cách tiếp cận của Phillip Jordion (1991) trong nghiên cứu của Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar (2014), đầu tiên bài nghiên cứu xây dựng phương trình định giá tài sản hai và ba nhân tố để xem xét liệu các rủi ro tỷ giá có được định giá trong thị trường vốn Việt Nam hay không? Cụ thể là xem xét mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán công ty i với tỷ suất sinh lợi chứng khoán của danh mục thị trường, tỷ suất sinh lợi chứng khoán của danh mục thị trường thế giới và sự biến động của tỷ giá theo mô hình định giá tài sản hai và ba nhân tố như Phillip Jordion
Mô hình hai nhân tố
Mô hình ba nhân tố
R it = a 0 + a 1i R LM + a 2i R WM + a 3i R FX + e it (3.2)
Với R it là tỷ suất sinh lợi chứng khoán công ty i
R LM là tỷ suất sinh lợi chứng khoán danh mục thị trường nội địa
R WM là tỷ suất sinh lợi chứng khoán danh mục thị trường thế giới
R FX thể hiện sự biến động tỷ giá giữa Việt Nam Đồng và ba đồng tiền mạnh: Đô la Mỹ, Euro và Bảng Anh, cũng như sự thay đổi tỷ giá đa phương dựa trên tỷ trọng thương mại của Việt Nam Nghiên cứu của Phillip Jordion giới thiệu mô hình hai nhân tố, trong đó hai biến độc lập là tỷ suất sinh lợi chứng khoán danh mục thị trường và thay đổi tỷ giá hối đoái Việc đưa biến thị trường vào mô hình dựa trên mô hình hai nhân tố trước đó của Sweeney và Warga (1986) với biến rủi ro lãi suất Biến đại diện cho thị trường nội địa là tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường, sử dụng chỉ số Vn-index Kết quả từ Redundant Variables Test cho thấy biến thị trường là yếu tố quan trọng để giải thích tỷ suất sinh lợi công ty, bác bỏ giả thuyết không.
Mô hình nghiên cứu xem xét đại diện tỷ giá đa phương dựa trên tỷ trọng thương mại của các đối tác chính, trong đó tỷ giá này bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quốc tế như tỷ trọng xuất nhập khẩu và tỷ giá song phương với đồng Việt Nam Biến động trên thị trường toàn cầu cũng tác động đến mô hình, vì vậy nghiên cứu này sử dụng tỷ suất sinh lợi danh mục thị trường SP500 của Mỹ Như vậy, khi bổ sung biến đại diện thị trường thế giới, mô hình được phát triển thành mô hình ba nhân tố.
Theo phương trình định giá tài sản hai và ba nhân tố, hệ số a 3i thể hiện độ nhạy cảm của công ty i đối với biến động giá trị của Việt Nam Đồng.
3.1.2 Giai đoạn 2 - Độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá có thay đổi theo thời gian Để kiểm tra được độ nhạy cảm đối với rủi ro tỷ giá có thay đổi theo thời gian không, bài nghiên cứu sử dụng ước lượng hồi quy bình phương bé nhất - OLS với kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn Quá trình thực hiện này bao gồm ước lượng phương trình
(3.1) và (3.2) cho mỗi công ty sử dụng kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ với bước chạy bằng 1
Theo Edward S Knotek II (2007), dữ liệu chuỗi thời gian dài có thể che lấp những thay đổi trong mối quan hệ giữa các chuỗi Để phát hiện sự thay đổi này, kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn được áp dụng nhằm ước lượng các mối quan hệ riêng biệt trong từng giai đoạn mẫu nhỏ Mỗi quá trình hồi quy sẽ tạo ra một bộ hệ số ước lượng Nếu mối quan hệ là bền vững theo thời gian, các hệ số ước lượng sẽ tương đồng qua các phương trình hồi quy Ngược lại, nếu có sự thay đổi trong mối quan hệ, sẽ có sự biến động lớn trong các hệ số ước lượng.
Hồi quy cửa sổ cuộn giúp đạt được ước lượng tối ưu cho các thông số trong phương trình (3.1) và (3.2) Kỹ thuật này cũng thường được áp dụng để kiểm tra độ nhạy cảm theo thời gian bằng cách chia dữ liệu thành nhiều giai đoạn mẫu và dịch chuyển từng kỳ Việc sử dụng phương pháp ước lượng thay đổi theo thời gian này cho phép các hệ số nhạy cảm phát triển ngẫu nhiên theo thời gian.
Các hệ số ước lượng từ hồi suy cửa sổ cuộn của các phương trình (3.1) và (3.2) sẽ được xử lý và sắp xếp theo thời gian để hiển thị kết quả của sự thay đổi theo thời gian.
Nghiên cứu này mở rộng hướng nghiên cứu trước đó bằng cách kiểm định giả thuyết rằng rủi ro tỷ giá được định giá trong thị trường chứng khoán Việt Nam, điều mà các nghiên cứu trước chưa thực hiện Hệ số góc của các phương trình (3.1) và (3.2) thể hiện tác động trung bình của các biến loại ra khỏi mô hình, đồng thời phản ánh kỳ vọng tỷ suất sinh lợi Các hệ số a0i được sử dụng như biến phụ thuộc để kiểm định sự tồn tại của hệ số định giá rủi ro tỷ giá, trong khi các hệ số a0i, a1i, a2i, a3i đóng vai trò là biến độc lập ảnh hưởng đến kỳ vọng tỷ suất sinh lợi Để xác định hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái, các phương trình được ước lượng như sau: a0i = b0 + b1 a1i + b3 a3i + ni (3.3) và a0i = b0 + b1 a1i + b2 a2i + b3 a3i + ni (3.4).
Trong bài viết này, a 0i đại diện cho trung bình chéo của các hệ số góc ước lượng, trong khi a 1i là trung bình chéo của các hệ số rủi ro thị trường địa phương Tiếp theo, a 2i thể hiện trung bình chéo của các hệ số rủi ro thị trường quốc tế, và a 3i là trung bình chéo của các hệ số độ nhạy cảm của một tỷ giá hối đoái riêng biệt Cuối cùng, n i được xác định là sai số mô hình.
Các hệ số trung bình chéo trong các phương trình (3.3) và (3.4) được tính toán dựa trên kết quả ước lượng từ kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn, sử dụng dữ liệu từ các phương trình (3.1) và (3.2) trong giai đoạn một cho toàn bộ mẫu công ty Cả hai phương pháp OLS và GLS đều được áp dụng để ước lượng các phương trình (3.3) và (3.4).
3.1.3 Kiểm định đồng liên kết
Bài nghiên cứu này nhằm xác định độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các công ty Việt Nam và ảnh hưởng của rủi ro tỷ giá đến định giá trên thị trường chứng khoán Cần kiểm tra mối quan hệ lâu dài giữa các yếu tố này, vì các nghiên cứu gần đây cho thấy nhà đầu tư có thể gặp biến động giá cổ phiếu lớn hơn khi nắm giữ vị thế mua Giá trị của các hệ số đám đông thường không rõ ràng, dẫn đến dự đoán lợi nhuận kỳ vọng không hoàn hảo Sự không hoàn hảo này có thể xuất phát từ xu hướng lợi nhuận chứng khoán quay trở lại trung bình trong dài hạn Do đó, việc kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số định giá rủi ro là cần thiết để có phản ứng kịp thời trước biến động thị trường, với các nhân tố được kiểm định dựa trên nền tảng lý thuyết hiện có.
Hành vi bầy đàn là yếu tố quan trọng trong thị trường vốn, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam, nơi mà phần lớn nhà đầu tư là cá nhân Những nhà đầu tư này thường thiếu thông tin và có xu hướng tham gia nhanh chóng, dẫn đến việc họ hành động theo đám đông Điều này có thể tạo ra rủi ro cho thị trường, vì vậy hành vi bầy đàn được xem xét như một yếu tố ảnh hưởng đến hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái.
Cấu trúc lãi suất là công cụ đo lường tỷ suất sinh lợi không dự kiến của trái phiếu dài hạn, đặc biệt là trái phiếu chính phủ Nghiên cứu này kiểm định mối quan hệ giữa cấu trúc kỳ hạn và hệ số định giá rủi ro tỷ giá, nhấn mạnh vai trò của cấu trúc lãi suất như một yếu tố đại diện cho thị trường nợ.
Lãi suất là một yếu tố quan trọng trong thị trường nợ, ảnh hưởng đến đánh giá đồng nội tệ và kỳ vọng của nhà đầu tư Sự thay đổi lãi suất sẽ tác động đến lựa chọn công cụ đầu tư Theo nghiên cứu của Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar (2014), lãi suất có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tỷ suất sinh lợi chứng khoán, do đó, sự biến động của tỷ suất sinh lợi sẽ dẫn đến sự thay đổi trong hệ số định giá rủi ro.
Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu sử dụng cho bài nghiên cứu có tần suất theo tuần cho tất cả các biến trong giai đoạn từ tháng 8/2006 đến tháng 5/2014
Nghiên cứu này dựa trên mẫu 42 mã chứng khoán ngẫu nhiên từ các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, được chọn từ dữ liệu giao dịch có tần suất cao nhất trên nền tảng Stockbiz Danh sách chi tiết các mã chứng khoán được liệt kê trong Phụ lục 01.
Dữ liệu đầu vào cho mô hình (3.1) và (3.2) được thu thập từ các nguồn như sau:
- Giá chứng khoán 42 công ty được niêm yết trên sàn HOSE và HNX là giá đóng cửa lấy từ cơ sở dữ liệu của Stockbiz;
- Danh mục thị trường đại diện là Vn-index lấy từ cơ sở dữ liệu của Stockbiz;
- Danh mục thị trường quốc tế là SP500 lấy từ cơ sở dữ liệu của SP Dow Zone Indices LLC;
Dữ liệu về tỷ giá hối đoái của Việt Nam Đồng (VND) so với các đồng tiền mạnh như USD, GBP, và EUR, cũng như các đồng tiền của các đối tác thương mại chính, được thu thập từ cơ sở dữ liệu Thomson Reuters Các cặp tỷ giá song phương được xác định bằng giá trị của một đồng ngoại tệ tính theo Việt Nam Đồng.
Tỷ trọng thương mại xuất nhập khẩu với các đối tác thương mại chính được trích xuất từ website của Tổng cục Thống kê Việt Nam, nhằm phục vụ cho việc tính toán tỷ giá đa phương.
- Lãi suất phi rủi ro mà đề tài sử dụng là lãi suất T-bill 1 năm được lấy từ website www.worldbank.org
- Lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 5 năm được lấy từ website www.bloomberg.com
- Lãi suất cho vay là lãi suât qua đêm bình quân liên ngân hàng được trích từ website www.sbv.gov.vn
3.2.2 Xử lý dữ liệu Để phù hợp với mô hình được xây dựng trên đây, dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý lại cụ thể như sau:
- Tỷ suất sinh lợi chứng khoán R it được tính từ biến động giá chứng khoán vào cuối mỗi kỳ của 42 công ty theo công thức
- Tỷ suất sinh lợi chứng khoán thị trường R LM được tính từ biến động giá chứng khoán vào cuối mỗi kỳ của danh mục Vn-index theo công thức
- Tỷ suất sinh lợi chứng khoán quốc tế R WM được tính từ biến động giá chứng khoán vào cuối mỗi kỳ của danh mục SP500 theo công thức
- Biến động tỷ giá hối đoái được tính theo công thức cho mỗi đại diện tỷ giá
R FXt = Log(FX t ) – Log(FX t-1 )
Tỷ giá đa phương theo tỷ trọng thương mại (traded weighted exchange rate) phản ánh giá trị tương đối của đồng tiền nội địa so với một rổ các đồng tiền của những quốc gia có giá trị giao thương lớn nhất với nước đó Tỷ giá này được tính toán dựa trên công thức cụ thể, giúp đánh giá mức độ cạnh tranh và ổn định của đồng tiền trong bối cảnh toàn cầu.
Tỷ trọng thương mại của năm đối tác chính của Việt Nam, bao gồm Trung Quốc, Hàn Quốc, Đài Loan, Nhật Bản và Mỹ, được tính toán dựa trên tổng tỷ trọng xuất nhập khẩu trong giai đoạn 2007-2014 Dữ liệu về tỷ giá song phương giữa Việt Nam và các đối tác này được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Thomson Reuters.
Các yếu tố như lãi suất cho vay, cơ cấu kỳ hạn và hành vi bày đàn được xem xét để kiểm định mối quan hệ với hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Cấu trúc kỳ hạn, theo nghiên cứu của Chen et al (1986), được xác định bằng cách lấy lãi suất của trái phiếu chính phủ dài hạn trừ đi lãi suất của tín phiếu chính phủ.
Hành vi bầy đàn, theo nghiên cứu của Chang et al (2000), được định nghĩa là sự chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời của chứng khoán và tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường Hiện tượng này trở nên rõ ràng khi chênh lệch này gia tăng với tốc độ giảm dần.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá hối đoái
Bài nghiên cứu này sẽ kiểm tra sự tồn tại của độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá hối đoái ở các công ty Việt Nam bằng cách ước lượng hai mô hình hai và ba nhân tố đã được trình bày ở mục 3.1.
R it = a 0 + a 1i R LM + a 2i R WM + a 3i R FX + e it (3.2) Đầu tiên là kết quả thống kê mô tả các biến sử dụng cho mô hình:
Kiểm định Augmented Dickey-Fuller với độ trễ tối đa 17 theo điều kiện Schwert cho thấy giả thuyết H0, tức là sự tồn tại nghiệm đơn vị (biến không dừng), đã bị bác bỏ mạnh mẽ Kết quả cho thấy tất cả các biến trong mô hình đều dừng tại mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định KPSS cho thấy rằng giả thuyết ban đầu H0 là biến dừng Kết quả kiểm định chỉ ra rằng hầu hết các chuỗi đều dừng với mức ý nghĩa cao, ngoại trừ chuỗi R SP500 và R USD, trong đó P-value gần bằng giá trị so sánh.
Kiểm định tương quan chuỗi:
- Các chuỗi tương quan mạnh với các chuỗi trễ của chính nó tại mức trễ 1, 5, 10 và 20 với mức ý nghĩa cao
Nguồn: Tính toán tác giả Với:RAVE là trung bình chéo tỷ số sinh lợi các công ty chứng khoán i ***, **, * cho thấy các hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10%
Bảng 4.1: Tóm tắt kết quả thống kê mô tả các biến
Theo kết quả thống kê mô tả tại Bảng 4.1, các biến chuỗi thời gian trong mô hình đều là chuỗi dừng với mức ý nghĩa cao Mặc dù có hiện tượng tự tương quan giữa các chuỗi và các chuỗi trễ của chúng tại các mức trễ 1, 5, 10 và 20, nhưng điều này có thể dẫn đến sai số và sai lệch ý nghĩa thống kê trong kết quả hồi quy Tuy nhiên, phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong bài viết này sẽ khắc phục những khuyết tật đó.
Bài nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ với bước chạy bằng
Kỹ thuật này giúp giảm sự tự tương quan trong chuỗi dữ liệu bằng cách sử dụng ước lượng OLS cho một phương trình hồi quy với 50 kỳ quan sát, bắt đầu từ kỳ thứ 1 đến kỳ thứ 50 Sau đó, ước lượng OLS thứ hai sẽ được thực hiện cho 50 kỳ từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 51, và quy trình này sẽ tiếp tục cho đến khi hoàn tất tất cả các thời kỳ mẫu đã thu thập.
Trong một ước lượng hồi quy với 50 kỳ quan sát, hiện tượng tự tương quan giữa các biến là rất thấp hoặc không tồn tại Do đó, kết quả hồi quy từ kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ này hoàn toàn có ý nghĩa thống kê.
Kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn được áp dụng cho từng công ty theo mô hình định giá tài sản hai nhân tố và ba nhân tố, cụ thể là phương trình (3.1) và phương trình (3.2) Mỗi đại diện tỷ giá sẽ được phân tích riêng biệt để thu được kết quả chính xác và đáng tin cậy.
Mô hình hai nhân tố được áp dụng để hồi quy dữ liệu của 42 công ty, sử dụng cửa sổ cuộn 50 kỳ quan sát với bước chạy bằng 1 Các tỷ giá đại diện được xem xét bao gồm VNĐ/USD, VNĐ/EUR, VNĐ/GBP, và VNĐ/TWI.
Mô hình 3 nhân tố được áp dụng để hồi quy dữ liệu từ 50 kỳ quan sát với bước chạy 1 cho 42 công ty, sử dụng các tỷ giá đại diện như VNĐ/USD, VNĐ/EUR, VNĐ/GBP và VNĐ/TWI.
R it = a 0 + a 1i R LM + a 2i R WM + a 3i R FX + e it (3.2)
Kết quả hồi quy cửa sổ cuộn
Bằng cách thực hiện hồi quy cửa sổ cuộn cho hai mô hình hai và ba nhân tố, ta thu thập được các hệ số hồi quy như sau:
- Đạt được các hệ số a 0 , a 1i , a 3i từ phương trình (3.1) cho mỗi đại diện tỷ giá bằng cách tính trung bình các hệ số ước lượng của các công ty;
- Đạt được các hệ số a 0 , a 1i , a 2i , a 3i từ phương trình (3.2) cho mỗi đại diện tỷ giá bằng cách tính trung bình các hệ số ước lượng của các công ty
Sử dụng kỹ thuật OLS với mỗi 50 kỳ quan sát cho thấy chuỗi hệ số hồi quy liên tục, phản ánh độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá trị của công ty i Hệ số nhạy cảm dương cho thấy việc giảm giá Việt Nam Đồng làm tăng giá trị công ty, trong khi hệ số âm cho thấy việc tăng giá Việt Nam Đồng làm giảm giá trị công ty Khi Việt Nam Đồng giảm giá, hàng hóa nội địa trở nên rẻ hơn, thúc đẩy xuất khẩu và giảm lãi suất nội tệ, từ đó kích thích chi tiêu trong nước Cả hai yếu tố này đều cải thiện lợi nhuận và làm tăng giá trị công ty.
Sau khi thu thập các hệ số nhạy cảm, chúng ta tiến hành sắp xếp chúng theo dạng dữ liệu chéo cho từng đại diện tỷ giá Bằng cách tính trung bình chéo các hệ số nhạy cảm của tất cả các công ty, chúng ta xác định được một hệ số nhạy cảm trung bình cho mỗi đại diện tỷ giá Đáng chú ý, các hệ số nhạy cảm này có sự biến động theo thời gian.
Sắp xếp các hệ số nhạy cảm rủi ro tỷ giá bằng biểu đồ theo thời gian để nhìn thấy rõ hơn xu hướng biến động theo thời gian
Nguồn: Tính toán tác giả
Biểu đồ đường thẳng trực quan minh họa sự biến động liên tục theo thời gian của độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các công ty chứng khoán Mỗi công ty có mức độ nhạy cảm khác nhau đối với từng loại tỷ giá hối đoái.
Hình 4.1: Trung bình chéo của độ nhạy cảm với biến động tỷ giá của giá chứng khoán công ty - Trường hợp mô hình hai nhân tố
Nguồn: Tính toán tác giả
Biểu đồ đường thẳng minh họa sự biến động liên tục theo thời gian của độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá của các công ty chứng khoán Mỗi công ty thể hiện độ nhạy cảm khác nhau đối với các đại diện tỷ giá hối đoái.
Hình 4.2: Trung bình chéo của độ nhạy cảm với biến động tỷ giá của giá chứng khoán công ty - Trường hợp mô hình ba nhân tố
Giá trị của các công ty không ổn định mà phụ thuộc vào sự biến động liên tục của tỷ giá hối đoái Theo hình 4.1 và 4.2, độ nhạy cảm của giá trị các công ty đối với rủi ro tỷ giá hối đoái thay đổi theo từng thời kỳ.
Định giá rủi ro tỷ giá hối đoái trên thị trường vốn Việt Nam
Trong nghiên cứu này, phương pháp OLS được áp dụng để kiểm tra xem rủi ro tỷ giá hối đoái có được định giá trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không Kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ với bước chạy 1 đã được thực hiện để tính toán các hệ số a 0i, a 1i, a 2i và các hệ số hồi quy chéo liên quan đến độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá, với tổng số kỳ quan sát là 356 kỳ.
Kiểm định giả thuyết trên bằng cách ước lượng hai phương trình cho mỗi đại diện tỷ giá, như sau: a 0i = b 0 + b 1 a 1i + b 3 a 3i (3.3) a 0i = b 0 + b 1 a 1i + b 2 a 2i + b 3 a 3i (3.4)
Hệ số độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá, được gọi là b3i, được phân tích thông qua kết quả thống kê mô tả Các chuỗi dữ liệu đã được kiểm định tính dừng và tự tương quan Kiểm định tính dừng được thực hiện bằng phương pháp Augmented Dickey-Fuller với độ trễ tối đa là 2, dựa trên điều kiện Akaike Information Criterion (AIC) và giả thuyết ban đầu.
Giả thuyết H 0 cho thấy sự tồn tại của nghiệm đơn vị, tương ứng với việc biến không dừng Kết quả cho thấy hầu hết các biến trong mô hình không thể bác bỏ giả thuyết H 0, mặc dù chúng đều dừng tại chuỗi sai phân bậc 1 Thêm vào đó, các chuỗi còn thể hiện hiện tượng tự tương quan mạnh, điều này có thể làm giảm ý nghĩa thống kê của kết quả hồi quy OLS Tuy nhiên, việc áp dụng kỹ thuật hồi quy cửa sổ cuộn có thể giảm thiểu sự tự tương quan, giúp nâng cao độ tin cậy của mô hình.
Nguồn: Tính toán tác giả ***, **, * cho thấy các hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10%
Bảng 4.2: Tóm tắt kết quả thống kê mô tả các biến mô hình định giá rủi ro tỷ giá – Trường hợp mô hình hai nhân tố
Nguồn: Tính toán tác giả ***, **, * cho thấy các hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10%
Bảng 4.3: Tóm tắt kết quả thống kê mô tả các biến mô hình định giá rủi ro tỷ giá – Trường hợp mô hình ba nhân tố
Kết quả phân tích hồi quy cửa sổ cuộn 50 kỳ cho thấy rủi ro tỷ giá trên thị trường vốn Việt Nam không chỉ được định giá mà còn thay đổi theo thời gian Điều này chứng minh rằng rủi ro tỷ giá có sự biến động liên tục trên thị trường Các hệ số định giá rủi ro tỷ giá cho từng đại diện được sắp xếp theo thời gian và thể hiện qua đồ thị, giúp người đọc dễ dàng nhận thấy xu hướng biến động của chúng.
Nguồn: Tính toán tác giả
Hành vi định giá rủi ro của các công ty thể hiện sự biến động liên tục theo thời gian Mỗi công ty có cách định giá rủi ro tỷ giá khác nhau, tùy thuộc vào từng đại diện tỷ giá hối đoái cụ thể.
Hình 4.3: Hệ số định giá rủi ro tỷ giá trên thị trường vốn Việt Nam
- Trường hợp mô hình hai nhân tố
Nguồn: Tính toán tác giả
Hành vi định giá rủi ro của các công ty thể hiện sự biến động liên tục theo thời gian Các công ty có cách định giá rủi ro tỷ giá khác nhau tùy thuộc vào từng đại diện tỷ giá hối đoái.
Hình 4.4: Hệ số định giá rủi ro tỷ giá trên thị trường vốn Việt Nam
- Trường hợp mô hình ba nhân tố
Để xác định hệ số định giá cho toàn bộ giai đoạn mẫu thu thập, bài nghiên cứu áp dụng kỹ thuật GLS, vượt trội hơn so với OLS truyền thống Kỹ thuật GLS khắc phục những khuyết tật của mô hình hồi quy OLS và cho phép kiểm tra các hạn chế chéo thông qua kiểm định Likelihood ratio test, giúp đánh giá mô hình định giá tài sản đa nhân tố phù hợp nhất với dữ liệu Hơn nữa, việc sử dụng kỹ thuật GLS còn giúp giải quyết hiện tượng tự tương quan trong các chuỗi dữ liệu khi thực hiện hồi quy toàn bộ chuỗi.
Bài nghiên cứu sử dụng kỹ thuật GLS - phương pháp vòng lặp Cochrane-Orcutt
Phương pháp vòng lặp Cochrane-Orcutt là một quy trình nhiều bước, trong đó cần phải tiên lượng cho đến khi xác định được hệ số tương quan chuỗi p Phương pháp này tận dụng phần dư đã được ước lượng để thu thập thông tin chưa biết về p, từ đó giúp tối ưu hóa kiểm định cho mô hình.
Kết quả xác định hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái cho các mô hình hai và ba nhân tố được thực hiện bằng kỹ thuật hồi quy GLS Chi tiết kiểm định cho từng đại diện tỷ giá hối đoái được trình bày trong Phụ lục 2 Dưới đây là tóm tắt tổng hợp kết quả ước lượng GLS cho các hệ số định giá rủi ro tỷ giá trong các đại diện tỷ giá khác nhau.
Bảng 4.4: Tóm tắt kết quả ƣớc lƣợng GLS mô hình hai nhân tố b 0 b 1 b 3 2
Nguồn: Tính toán tác giả
Bảng này trình bày kết quả xác định hệ số định giá rủi ro cho các đại diện tỷ giá trong mô hình hai nhân tố - phương trình (3.3) Mô hình sử dụng các hệ số trung bình chéo từ các hệ số hồi quy cửa sổ cuộn trong phương trình (3.1) Một giá trị âm của hệ số b3 cho thấy rằng lợi nhuận của công ty giảm khi độ nhạy cảm rủi ro tăng cao Hệ số 2 được tính từ kiểm định Likelihood Ratio, và nghiên cứu này áp dụng kiểm định White để đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thu thập được.
***, **, * cho thấy các hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10%
Bảng 4.5: Tóm tắt kết quả ƣớc lƣợng GLS mô hình ba nhân tố b 0 b 1 b 2 b 3 2
Nguồn: Tính toán tác giả
Bảng này trình bày kết quả xác định hệ số định giá rủi ro cho các đại diện tỷ giá trong mô hình ba nhân tố theo phương trình (3.4) Mô hình sử dụng các hệ số trung bình chéo từ hồi quy cửa sổ cuộn dựa trên phương trình (3.2) Giá trị âm của hệ số b3 chỉ ra rằng lợi nhuận công ty giảm khi độ nhạy cảm rủi ro tăng cao Hệ số 2 được xác định từ kiểm định Likelihood Ratio, và nghiên cứu áp dụng kiểm định White để đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thu thập được.
***, **, * cho thấy các hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10%
Theo các bảng số liệu, hệ số định giá rủi ro ước lượng đều có giá trị âm trong cả hai mô hình định giá tài sản hai và ba nhân tố Nghiên cứu của Mohammad và Sajid (2014) cho thấy độ nhạy cảm của đồng Đô la Canada có mối tương quan âm với giá trị công ty, chỉ ra rằng công ty sẽ thu được lợi nhuận thấp hơn khi độ nhạy cảm rủi ro tỷ giá cao Tuy nhiên, nghiên cứu về Việt Nam Đồng chỉ cho thấy ý nghĩa thống kê mạnh với hai đại diện tỷ giá là EUR và GBP trong cả hai mô hình định giá tài sản.
Việt Nam đã áp dụng chính sách tỷ giá cố định với biên độ dao động nhất định để bảo vệ nền kinh tế và doanh nghiệp nội địa trước biến động tỷ giá Chính phủ đã nhiều lần điều chỉnh nới lỏng biên độ dao động nhằm phản ánh chính xác hơn thực tế cung cầu, nhưng vẫn giữ mức độ hạn chế.
Việt Nam Đồng được yết giá cố định so với đồng Đô la Mỹ với biên độ hẹp, khiến việc điều chỉnh tỷ giá trở nên khó khăn Điều này dẫn đến việc tỷ giá VNĐ/USD không phản ánh chính xác tình hình cung cầu thực tế trên thị trường ngoại hối.
Đồng Đô la Mỹ mạnh hơn Việt Nam Đồng và thường được sử dụng trong giao dịch ngoại thương, dẫn đến việc các công ty Việt Nam xây dựng chương trình phòng ngừa rủi ro tỷ giá Tuy nhiên, kết quả kiểm định không đạt như kỳ vọng Việt Nam Đồng được thả nổi so với Euro và Bảng Anh, với tỷ giá VNĐ/EUR và VNĐ/GBP phản ánh đúng thực tế cung cầu thị trường, mang lại ý nghĩa xác thực cho nghiên cứu Nghiên cứu cũng kiểm định hành vi định giá rủi ro của tỷ giá hối đoái đa phương, nhưng kết quả ở mô hình hai nhân tố có ý nghĩa tại mức 10%, trong khi mô hình ba nhân tố không đạt ý nghĩa Đại diện tỷ giá đa phương được tính theo tỷ trọng thương mại của năm đối tác chính (Trung Quốc, Hàn Quốc, Đài Loan, Nhật Bản và Mỹ) trong giai đoạn 2007-2014, nhưng có thể chưa phản ánh đúng thực tế, dẫn đến kết quả hồi quy không như mong đợi.
Kiểm định đồng liên kết
Bài nghiên cứu kiểm tra xu hướng ngẫu nhiên của các biến bằng cách kiểm định mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá và ba biến lãi suất, bao gồm cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán và lãi suất thị trường Để thực hiện kiểm định, phương pháp Johansen được đề xuất, yêu cầu các chuỗi thời gian phải dừng ở bậc I(0) Tuy nhiên, kết quả kiểm tra tính nghiệm đơn vị cho thấy các chuỗi thời gian này dừng ở các bậc khác nhau.
Kết quả thống kê mô tả cho thấy hệ số định giá rủi ro tỷ giá liên quan đến ba biến lãi suất Trước khi thực hiện hồi quy, các chuỗi dữ liệu đã được kiểm định tính dừng và tính tự tương quan.
Kiểm định tính dừng được thực hiện bằng phương pháp Augmented Dickey Fuller với độ trễ tối đa là 2, dựa trên tiêu chí Akaike Info Criterion (AIC), với giả thuyết H0 là có tồn tại nghiệm đơn vị (biến không dừng) Kết quả cho thấy hầu hết các biến trong mô hình không thể bác bỏ giả thuyết H0, nhưng đều dừng tại chuỗi sai phân bậc 1 Chuỗi hệ số định giá rủi ro tỷ giá USD dừng ở bậc I(0), trong khi các hệ số định giá rủi ro khác như EUR, GBP, TWI dừng ở sai phân bậc I(1) cho cả hai mô hình hai và ba nhân tố Các nhân tố tác động đến hệ số định giá rủi ro như cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất đều là chuỗi dừng I(0) Ngoài ra, các chuỗi còn xuất hiện hiện tượng tự tương quan mạnh.
Nguồn: Tính toán tác giả ***, **, * cho thấy các hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10%
Bảng 4.6: Tóm tắt kết quả thống kê mô tả các biến kiểm định mối tương quan với hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái
Do các biến kiểm định là chuỗi thời gian dừng ở các bậc khác nhau, kiểm định đồng liên kết Johansen không áp dụng được trong nghiên cứu của Mohammad Al-Shboul và Sajid Anwar (2014) Thay vào đó, nghiên cứu đã sử dụng mô hình ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) để phù hợp với dữ liệu Mô hình ARDL giúp nắm bắt sự tác động và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian.
Bảng 4.7: Bảng thống kê tính dừng các biến mô hình ARDL
Hệ số định giá rủi ro từ mô hình hai nhân tố
Hệ số định giá rủi ro từ mô hình ba nhân tố
Các nhân tố ảnh hưởng đến định giá rủi ro
Nguồn: Tính toán tác giả
Bài nghiên cứu này áp dụng kỹ thuật ước lượng GLS để kiểm định mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá và các biến cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, hành vi bầy đàn, và lãi suất thị trường Kỹ thuật này giúp khắc phục nhược điểm tự tương quan chuỗi của dữ liệu Mối quan hệ giữa hệ số rủi ro tỷ giá và từng biến được thể hiện qua đồ thị phân phối, với Hình 4.5 và Hình 4.6 báo cáo biểu đồ phân phối của ước lượng GLS cho các hệ số định giá rủi ro Đường hồi quy trên đồ thị phân phối cho thấy sự tương quan giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá và các biến cấu trúc, hành vi bầy đàn, cũng như lãi suất, với xu hướng ngẫu nhiên được phát hiện ở cả hai mô hình hai và ba nhân tố.
Cấu trúc kỳ hạn Hành vi bầy đàn Lãi suất
Nguồn: Tính toán tác giả
Biểu đồ phân phối thể hiện mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái và các biến kiểm định như cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất thị trường Trục đứng biểu thị mức độ định giá rủi ro tỷ giá, trong khi trục ngang thể hiện giá trị của các biến kiểm định Đường hồi quy tuyến tính màu đỏ cho thấy mối quan hệ riêng lẻ giữa hai biến mô hình, trong khi các điểm màu xanh chỉ ra sự phân phối ngẫu nhiên không theo xu hướng giữa hai biến.
Mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái và các yếu tố như cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất được kiểm định trong mô hình định giá tài sản hai nhân tố Các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định rủi ro và lợi nhuận trong đầu tư tài chính.
Nguồn: Tính toán tác giả
Biểu đồ phân phối minh họa mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái và các biến kiểm định như cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất thị trường Trục đứng thể hiện mức độ định giá rủi ro tỷ giá, trong khi trục ngang biểu thị giá trị của các biến kiểm định Đường hồi quy tuyến tính màu đỏ thể hiện mối quan hệ riêng lẻ giữa hai biến trong mô hình, trong khi các điểm màu xanh cho thấy phân phối ngẫu nhiên không có xu hướng rõ ràng giữa hai biến.
Hệ số định giá rủi ro tỷ giá hối đoái có mối quan hệ chặt chẽ với các nhân tố trong mô hình định giá tài sản ba nhân tố Việc kiểm định các yếu tố này giúp làm rõ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến giá trị tài sản Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự tương tác giữa rủi ro tỷ giá và các yếu tố định giá khác.
Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật GLS để khám phá mối liên hệ giữa các hệ số định giá rủi ro tỷ giá của các đồng tiền mạnh toàn cầu với các biến cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất Kết quả cho thấy sự tương đồng giữa hai mô hình hai và ba nhân tố.
Mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro tỷ giá và cấu trúc kỳ hạn của lãi suất được thể hiện qua một đường thẳng dốc xuống, cho thấy sự kết hợp tuyến tính giữa hai yếu tố này Khi chênh lệch lãi suất tăng, đồng nội tệ sẽ được đánh giá cao hơn, dẫn đến chi phí vốn tăng Ngược lại, sự giảm chênh lệch lãi suất sẽ làm giảm chi phí vay, thúc đẩy phát triển kinh tế Sự tăng trưởng kinh tế kéo theo giao thương quốc tế gia tăng, làm tăng độ nhạy cảm với rủi ro tỷ giá Do đó, bất kỳ sự tăng lên nào trong lãi suất sẽ khiến các nhà đầu tư định giá rủi ro tỷ giá cao hơn Bằng chứng thực nghiệm trong nghiên cứu cho thấy sự thay đổi trong chênh lệch lãi suất hay cấu trúc kỳ hạn có thể tác động đến giá trị công ty, dẫn đến sự giảm hệ số định giá.
Hành vi bầy đàn của các nhà đầu tư là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hệ số định giá rủi ro tỷ giá Bầy đàn được hiểu là việc các nhà đầu tư hành động theo nhau mà không cân nhắc, dẫn đến việc bảo vệ tài sản khỏi biến động thị trường Niềm tin không đồng nhất giữa các nhà đầu tư cũng góp phần làm gia tăng hành vi này Các nhà đầu tư nắm giữ hai loại thông tin: thông tin chung được công bố rộng rãi và thông tin riêng, quyết định hành động của họ Sự khác biệt trong thông tin riêng khiến mức độ bầy đàn giữa các nhà đầu tư khác nhau, từ đó ảnh hưởng đến hệ số định giá rủi ro tỷ giá Kết quả hồi quy GLS chỉ ra mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro và hành vi bầy đàn, với đường hồi quy tuyến tính dốc lên cho thấy sự đồng biến giữa hai yếu tố này.
Kết quả hồi quy cho thấy có mối tương quan nghịch giữa hệ số định giá rủi ro và lãi suất Khi lãi suất nội tệ tăng, đầu tư vào nội địa tăng lên, dẫn đến tỷ giá hối đoái giữa nội tệ và ngoại tệ giảm Sự giảm tỷ giá hối đoái làm cho các công ty trở nên nhạy cảm hơn với rủi ro tỷ giá, từ đó hệ số định giá rủi ro của các công ty cũng giảm theo.
Bài nghiên cứu kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa bốn biến: hệ số định giá rủi ro tỷ giá, cấu trúc kỳ hạn lãi suất, hành vi bầy đàn của nhà đầu tư và lãi suất, sử dụng mô hình ARDL Kết quả thực nghiệm cho thấy các mối quan hệ giữa hệ số định giá rủi ro và các yếu tố tác động là ngẫu nhiên trong ngắn hạn Việc kết hợp các chuỗi không dừng có thể tạo thành một chuỗi dừng, và kết quả hồi quy là xác thực nếu phần dư của các chuỗi thời gian này là dừng Kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho thấy các chuỗi hệ số định giá có thể là không dừng hoặc dừng, trong khi các chuỗi biến tác động như cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất dừng tại chuỗi I(0) Do đó, dữ liệu không thể sử dụng kiểm định Johansen mà cần áp dụng mô hình kiểm định nghiệm đơn vị ARDL.
Mô hình ARDL kết hợp giữa mô hình VAR và hồi quy OLS nhằm nghiên cứu tác động của các biến đến hệ số định giá rủi ro tỷ giá của các công ty Nghiên cứu ước lượng mô hình VAR với bốn biến: hệ số định giá rủi ro tỷ giá, cấu trúc kỳ hạn, hành vi bầy đàn và lãi suất, để xác định độ trễ tối đa thông qua các chỉ số như LR, FPE, AIC Độ trễ tối ưu là mức độ trễ mà tại đó các biến được mô hình hóa qua biến trễ và các biến khác cùng một độ trễ, mang lại kết quả tốt nhất.
