PHƯƠNG PHÁP, MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Phương pháp, mô hình nghiên cứu
Dựa trên phương pháp nghiên cứu VAR, được áp dụng rộng rãi bởi nhiều tác giả quốc tế để phân tích tác động của giá dầu đến thị trường chứng khoán ở các quốc gia khác nhau, bài viết này cũng kế thừa nghiên cứu của Bùi Văn Vinh (2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả đã sử dụng mô hình VAR trong nghiên cứu của mình để làm rõ mối liên hệ này.
3.1.1 Giới thiệu về mô hình tự hồi quy – VAR
Trong kinh tế, mối quan hệ giữa các biến số không chỉ đơn giản là một chiều, mà còn có sự tương tác qua lại giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Biến phụ thuộc có thể ảnh hưởng trở lại lên biến giải thích, do đó cần xem xét đồng thời ảnh hưởng của chúng Vì lý do này, mô hình kinh tế lượng trong nghiên cứu thường là mô hình nhiều phương trình, không phải chỉ là một phương trình đơn lẻ.
Mô hình tự hồi quy vector (VAR) là một công cụ phổ biến trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô, được phát triển bởi hai tác giả nổi tiếng Christopher Albert "Chris" Sims và Thomas J.
Mô hình VAR, được Sargent giới thiệu và nhận giải Nobel kinh tế năm 2011, là một phương pháp đa phương trình kết hợp giữa hồi quy tự hồi quy đơn chiều (AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (SEs) VAR tận dụng ưu điểm của AR trong việc ước lượng dễ dàng qua phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và SEs trong việc ước lượng nhiều biến đồng thời Quan trọng hơn, VAR giải quyết vấn đề nội sinh của các biến kinh tế vĩ mô, điều thường gặp khi chúng tương tác lẫn nhau, giúp tránh sai lệch trong ước lượng mà phương pháp hồi quy bội truyền thống gặp phải Chính vì vậy, VAR trở thành công cụ phổ biến trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô và là nền tảng cho nghiên cứu đồng liên kết của Engle và Granger, những người đã nhận giải Nobel năm 2003.
Mô hình VAR (Vector Autoregression) là một hệ thống gồm nhiều phương trình với các biến số có độ trễ, cho phép phân tích mối quan hệ động giữa các biến thời gian Mô hình này được biểu diễn thông qua hai chuỗi thời gian Xt và Yt với độ trễ p, giúp hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các biến trong các chuỗi thời gian.
3.1.2 Phương pháp ước lượng mô hình VAR
Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì dùng kỹ thuật lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng
Khi lựa chọn độ trễ cho các biến trong mô hình, cần dựa vào các chỉ tiêu phổ biến như Schwarz Bayes, Akaike hoặc Likelihood ratio Việc kiểm tra độ trễ tối đa và xác định độ trễ cần loại bỏ là rất quan trọng để tối ưu hóa mô hình.
Kiểm định nhân quả Granger để xem xét các biến trong mô hình có quan hệ nhân quả Granger với nhau hay không
Chạy mô hình VAR với độ trễ tối ưu và ổn định để xác định các tham số ước lượng của mô hình
Kiểm định tính ổn định của mô hình VAR thông qua việc xác định tính dừng của phần dư Nếu phần dư của mô hình được xác định là dừng, điều này cho thấy mô hình phù hợp với chuỗi thời gian đã được phân tích; ngược lại, nếu phần dư không dừng, mô hình sẽ không phù hợp.
3.1.3 Một số vấn đề trong xây dựng mô hình VAR
Mô hình VAR, mặc dù có nhiều ưu điểm nổi bật như không cần xác định rõ biến nội sinh và biến ngoại sinh, vẫn gặp phải một số hạn chế nhất định.
1 Khi xét đến mô hình VAR ta phải xét tính dừng của các biến trong mô hình
Khi ước lượng mô hình VAR, yêu cầu quan trọng là tất cả các biến phải dừng Nếu các biến chưa dừng, cần thực hiện sai phân để đảm bảo chuỗi dữ liệu dừng Việc sử dụng mô hình VAR với các biến không dừng có thể dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo.
2 Có quá nhiều tham số phải ước lượng nếu mô hình có nhiều biến với độ trễ lớn Giả sử mô hình đang xem xét có k biến và mỗi biến có p độ trễ đưa vào từng phương trình Như vậy số tham số cần ước lượng của mô hình sẽ là k + k x k x p tham số ví dụ mô hình có ba biến với độ trễ là tám thì số tham số cần ước lượng sẽ là 3 + 3 x 3 x 8 = 75
3 Mô hình VAR không đo lường được tác động của kỳ hiện tại giữa các biến với nhau mà chỉ đo lường được tác động của các giá trị quá khứ đến giá trị hiện tại giữa các biến
3.1.4 Mô hình VAR kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố Để đo lường tác động của giá dầu đối với VN Index, lãi suất và tỷ giá hối đoái, tác giả thực hiện các bước sau:
- Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian sử dụng trong mô hình
Đối với các chuỗi không dừng, có thể tồn tại mối quan hệ đồng liên kết lâu dài Tác giả áp dụng phương pháp phân tích đồng liên kết của Johansen và Juselius (JJ) dựa trên dữ liệu chuỗi không dừng để đo lường mối quan hệ này bằng mô hình.
Nếu các biến có mối quan hệ đồng liên kết, mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) sẽ được áp dụng để đo lường sự biến động và xu hướng giá chứng khoán Mô hình này giúp xác định cách giá chứng khoán trở về trạng thái cân bằng sau khi có sự thay đổi từ biến độc lập có đồng liên kết.
Với ECt-1 là tốc độ điều chỉnh trong ngắn hạn để quay về trạng thái cân bằng trong dài hạn của giá chứng khoán
Nếu các chuỗi không dừng không có đồng liên kết hoặc mối quan hệ dài hạn, tác giả sẽ thực hiện lấy sai phân cho đến khi đạt được chuỗi dừng Sau đó, tác giả áp dụng mô hình VAR cơ bản để ước lượng tác động của cú sốc giá dầu lên giá cổ phiếu Mô hình VAR cơ bản bậc p được trình bày như sau:
Trong đó: j là độ trễ có giá trị từ 1 đến p α, β, δ, γ, σ là các hệ số ước lượng của mô hình ε là sai số ngẫu nhiên
Cơ sở dữ liệu
Thị trường chứng khoán Việt Nam, ra mắt vào ngày 20/07/2000, vẫn còn non trẻ nhưng đã phát triển đáng kể trong hơn mười năm qua Hiện tại, thị trường bao gồm hai sàn giao dịch cổ phiếu chính là Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội, cùng với sàn Upcom dành cho các chứng khoán chưa niêm yết.
Bảng 3 Thống kê quy mô các sàn chứng khoán (Số liệu tính đến 24/08/2013)
Sàn TPHCM (Chỉ số VNI)
Sàn Hà Nội (Chỉ số HNX) Sàn Upcom
2 Số lượng công ty niêm yết 347 386 137
3 Giá trị vốn hóa thị trường (tỷ đồng) 279.699 94.452 27.530
4 Tỷ trọng vốn hóa so với toàn thị trường (%) 69,6% 23,5% 6,8%
Trong hơn mười năm qua, thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua nhiều giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ, nhưng cũng không thiếu những khó khăn Biểu đồ 1 minh họa diễn biến của chỉ số VN Index và giá dầu từ năm 2005 đến năm 2013, phản ánh những biến động này.
Trong giai đoạn từ năm 2005 đến 2013, chỉ số VN Index và giá dầu có sự biến động tương đồng, thể hiện qua đồ thị chuỗi thời gian Sự tương quan này cho thấy cả hai chỉ số đều chịu ảnh hưởng lẫn nhau trong bối cảnh thị trường.
Từ năm 2005 đến năm 2007, chỉ số VN Index đã tăng trưởng mạnh mẽ, nhưng từ cuối tháng 12/2007, chỉ số này đã giảm mạnh từ 987,96 điểm xuống còn 314,71 điểm vào tháng 12/2008, mất khoảng 70% giá trị trong năm 2008 Cùng thời điểm, giá dầu thế giới cũng giảm mạnh, bắt đầu từ tháng 06/2008 với mức 133,88 USD/thùng, xuống còn 41,12 USD/thùng vào tháng 12/2008, tương ứng với mức giảm 70% Sau đó, cả hai chỉ số này đều có xu hướng tăng trở lại, tuy nhiên, chỉ số VN Index có mức biến động ít hơn so với giá dầu.
Theo phân tích đồ thị, thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng của giá dầu theo thời gian Để hiểu rõ hơn về mức độ tác động của giá dầu đến thị trường chứng khoán, tác giả sẽ thực hiện kiểm tra định lượng mối quan hệ này, xác định liệu tác động là tích cực hay tiêu cực.
Dựa trên nghiên cứu của hai tác giả Narayan K Paresh and Narayan Seema
Nghiên cứu năm 2010 về tác động của giá dầu thế giới đến thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam từ năm 2000 đến 2008 đã mở ra hướng đi mới khi tác giả tiếp tục nghiên cứu từ năm 2005 đến 2013, bổ sung thêm biến lãi suất Việc này nhằm phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ trong nước, được thể hiện qua lãi suất, tỷ giá hối đoái và mức cung tiền, đến TTCK Do không thu thập được dữ liệu về mức cung tiền hàng ngày, tác giả chỉ sử dụng hai biến lãi suất và tỷ giá hối đoái trong mô hình Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về ảnh hưởng của giá dầu đến TTCK Việt Nam, với dữ liệu dài hạn và biến động hàng ngày, giúp phản ánh liên tục và chính xác tác động của các yếu tố đã được xem xét.
Dữ liệu trong nghiên cứu này được tác giả thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các quan sát hàng ngày từ ngày 26/07/2005.
Vào ngày 25 tháng 9 năm 2013, bài viết đề cập đến các chỉ số quan trọng như VN-Index, giá dầu thế giới FOB của Mỹ, lãi suất liên ngân hàng tại Việt Nam và tỷ giá hối đoái danh nghĩa VNĐ/USD Dữ liệu được thu thập có giới hạn, với thông tin lãi suất liên ngân hàng chỉ có sẵn đến ngày 26 tháng 7 năm 2005 Tổng cộng, dữ liệu bao gồm 1.935 quan sát hàng ngày.
Chỉ số VN-Index của Sàn giao dịch TPHCM, dựa trên dữ liệu giá cổ phiếu và quy mô giá trị vốn hóa thị trường, có thể coi là đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam Do đó, bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào diễn biến của chỉ số VN-Index để phản ánh những biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Chỉ số VN-Index được thu thập từ website của Công ty chứng khoán Stockbiz tại địa chỉ http://www.stockbiz.vn/, phản ánh giá đóng cửa hàng ngày của chỉ số VNI trên sàn giao dịch TPHCM.
Giá dầu thế giới được lựa chọn để nghiên cứu vì giá dầu trong nước đã được nhà nước quản lý, không phản ánh đúng biến động thực tế Dữ liệu giá dầu được thu thập là giá dầu giao ngay trên thị trường quốc tế.
Mỹ đã sử dụng dữ liệu từ website của Cơ quan Quản lý Thông tin Năng lượng Mỹ (EIA) để thực hiện nghiên cứu Do sự khác biệt về ngày nghỉ giữa hai nước, một số ngày không có dữ liệu nghiên cứu tương ứng và tác giả đã loại bỏ những quan sát này Kết quả, khoảng 160 quan sát bị loại bỏ, chiếm tỷ lệ nhỏ so với tổng số 1.935 quan sát được chọn, do đó không ảnh hưởng nhiều đến kết quả nghiên cứu.
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa VNĐ/USD được thu thập từ website của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (http://www.sbv.gov.vn) Nghiên cứu này tập trung vào tỷ giá bán giao dịch hàng ngày của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Lãi suất được đề cập trong nghiên cứu này là lãi suất liên ngân hàng kỳ hạn một tháng, được cập nhật hàng ngày từ trang web của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: http://www.sbv.gov.vn.
Tất cả dữ liệu được chuyển sang dạng logarit cơ số tự nhiên để ổn định sự biến động của dữ liệu, riêng biến lãi suất không lấy log
Bảng 4 Bảng tóm tắt dữ liệu nghiên cứu
STT Tên biến Ký hiệu Đơn vị tính Nguồn
1 Giá chứng khoán VNI Điểm Stockbiz
2 Giá dầu thế giới OIL USD/thùng EIA
3 Tỷ giá hối đoái EX VNĐ/USD Ngân hàng Nhà nước VN
4 Lãi suất liên ngân hàng R % Ngân hàng Nhà nước VN
PHẦN IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1 4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị
Trong dự báo chuỗi thời gian và hồi quy, việc xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu là rất quan trọng để chọn mô hình dự báo phù hợp Đối với mô hình VAR, các chuỗi dữ liệu cần phải dừng để thực hiện các kiểm định tiếp theo Tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị PP của Phillips và Peron (1988) để xác định tính dừng Giả thiết H0 của kiểm định này cho rằng nghiệm đơn vị tồn tại trong chuỗi không dừng Nếu p-value lớn hơn α tại các mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10%, ta chấp nhận giả thiết H0, tức là chuỗi không dừng.
Bảng 5 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
• Kết quả kiểm định tính dừng đối với biến giá chứng khoán:
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value - Z(rho) -6.476 -20.700 -14.100 -11.300 Z(t) -2.161 -3.430 -2.860 -2.570 - MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.2208
• Kết quả kiểm định tính dừng đối với giá dầu:
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value - Z(rho) -9.398 -20.700 -14.100 -11.300 Z(t) -2.187 -3.430 -2.860 -2.570 - MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.2109
• Kết quả kiểm định tính dừng đối với biến tỷ giá hối đoái:
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value - Z(rho) -0.237 -20.700 -14.100 -11.300 Z(t) -0.259 -3.430 -2.860 -2.570 - MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9311
• Kết quả kiểm định tính dừng đối với biến lãi suất:
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value - Z(rho) -16.356 -20.700 -14.100 -11.300 Z(t) -2.830 -3.430 -2.860 -2.570 - MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0542
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Xác định độ trễ tối ưu của mô hình
Kết quả xác định độ trễ tối đa của mô hình VAR được thể hiện trong bảng 6
Độ trễ tối đa của mô hình được xác định là 4 dựa trên các chỉ tiêu LR, FPE và AIC Để xác định độ trễ cần loại bỏ, tác giả áp dụng kiểm định thống kê Wald (Wald lag-exclusion statistics) Giả thuyết Ho của kiểm định Wald cho rằng tất cả các biến nội sinh ở một độ trễ cụ thể có cùng tham số bằng không trong mỗi phương trình, nghĩa là độ trễ không có ý nghĩa thống kê Nếu giá trị p-value của kiểm định ở từng độ trễ lớn hơn α ở các mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10%, thì giả thuyết Ho sẽ được chấp nhận, dẫn đến việc loại bỏ độ trễ đó khỏi mô hình.
Bảng 6 Kết quả xác định độ trễ tối đa của mô hình varsoc d.ln_vni d.ln_oil d.ln_ex r
Selection-order criteria Sample: 6 - 1935 Number of obs = 1930 - lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC - | 0 | 13222.5 1.3e-11 -13.6979 -13.6937 -13.6864 | 1 | 16295 6145 16 0.000 5.6e-13 -16.8653 -16.8441 -16.8076 | 2 | 16454 318.2 16 0.000 4.8e-13 -17.0136 -16.9778 -16.9098*
* Chỉ ra bậc trễ được lựa chọn với mỗi chuẩn thông tin LL: Loglikelihood
LR (Likelihood Ratio), FPE (Sai số dự báo cuối cùng), AIC (Tiêu chuẩn thông tin Akaike), HQIC (Tiêu chuẩn thông tin Hannah Quinn), và SBIC (Tiêu chuẩn thông tin Schwarz Bayes) là các chỉ số thống kê quan trọng được sử dụng để đánh giá và so sánh các mô hình dự báo Những tiêu chuẩn này giúp xác định độ chính xác và hiệu quả của mô hình, từ đó hỗ trợ trong việc lựa chọn mô hình tối ưu cho các phân tích dữ liệu.
Bảng 7 Kết quả xác định độ trễ tối ưu bằng kiểm định loại trừ Wald
Equation: D_ln_vni - lag chi2 df Prob > chi2 -
Equation: D_ln_oil - lag chi2 df Prob > chi2 -
Equation: D_ln_ex - lag chi2 df Prob > chi2 -
Equation: r - lag chi2 df Prob > chi2 -
- lag chi2 df Prob > chi2 -
Kết quả từ bốn ô đầu tiên cho thấy độ trễ của từng phương trình biến riêng lẻ đã được loại trừ Ô thứ năm tổng hợp kết quả cho cả bốn phương trình, với giá trị p-value ở các độ trễ từ 1 đến 4 đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% Điều này chứng tỏ rằng chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho, cho thấy rằng tất cả các tham số trong độ trễ từ 1 đến 4 của bốn biến không bằng không, đồng thời xác định độ trễ tối ưu của mô hình là 4.
4 4.3 Phân tích đồng liên kết đa biến Johansen
Lý thuyết phân tích đồng liên kết đa biến Johansen chỉ ra rằng việc hồi quy các chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn đến hiện tượng “kết quả hồi quy giả mạo”.
Khi các chuỗi thời gian không dừng được kết hợp tuyến tính và tạo thành một chuỗi dừng, chúng được coi là đồng liên kết Phương trình đồng liên kết phản ánh mối cân bằng dài hạn giữa các biến Nếu phần dư trong mô hình giữa các chuỗi không dừng là chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ dài hạn thực sự giữa các biến Kiểm định đồng liên kết nhằm xác định sự đồng liên kết của một nhóm chuỗi không dừng Nghiên cứu này áp dụng phương pháp VAR của Johansen và Juselius (JJ) để kiểm tra sự hiện diện của vector đồng liên kết đa biến.
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy rằng các biến giá chứng khoán, giá dầu và tỷ giá hối đoái đều không dừng ở chuỗi gốc, điều này gợi ý rằng có thể tồn tại mối quan hệ cân bằng giữa chúng trong dài hạn Để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến không dừng, tác giả tiến hành kiểm tra số lượng tổ hợp tuyến tính của các biến này có tính dừng, thông qua việc đặt giả thuyết cho hai kiểm định thống kê.
Ho: Có r mối quan hệ đồng liên kết (r = 0,1,2)
H1: Có (r+1) mối quan hệ đồng liên kết
+ Kiểm định giá trị riêng cực đại:
Ho: Có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết ( r = 0,1,2)
H1: Có nhiều hơn r mối quan hệ đồng liên kết
Nếu các giá trị Trace và Max-Eigen nhỏ hơn mức ý nghĩa α ở 5%, chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho, tức là các biến không có đồng liên kết.
Kết quả kiểm định đồng liên kết cho thấy giá trị thống kê Trace ở r = 0,1 và 2 lần lượt là 23.72923, 9.190039 và 0.007531, đều nhỏ hơn giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 5% là 29.79707, 15.49471 và 3.841466 Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 rằng r = 0, tức là không có phương trình đồng liên kết giữa ba biến này.
Bảng 8 Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen
Kết quả kiểm định Trace
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Kết quả kiểm định giá trị riêng cực đại
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Kiểm định giá trị riêng cực đại cho thấy các giá trị riêng cực đại ở r = 0, r ≤ 1, r ≤ 2 lần lượt là 14.53919, 9.182508 và 0.007531, đều nhỏ hơn giá trị tới hạn 21.13162, 14.26460 và 3.841466 tại mức ý nghĩa 5% Do đó, chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy không có mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa ba biến.
Kết quả nghiên cứu này khác biệt so với nghiên cứu của Narayan K Paresh và Narayan Seema (2010), trong đó tác giả đã phân tích tác động của giá dầu thế giới đến thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2000 đến 2008 bằng dữ liệu hàng ngày Nghiên cứu của họ chỉ ra rằng giá dầu thế giới, giá chứng khoán Việt Nam và tỷ giá hối đoái danh nghĩa VNĐ/USD có mối quan hệ cân bằng trong dài hạn.
4.4 Kết quả mô hình VAR
Để dự báo mối quan hệ ngắn hạn giữa các chuỗi thời gian và phân tích tác động ngẫu nhiên giữa các biến số, mô hình VAR cơ bản được xây dựng với 4 biến, trong đó độ trễ tối ưu được xác định là 4 Mô hình VAR này sẽ bao gồm 4 phương trình, sử dụng dữ liệu của các biến như giá dầu, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán dừng tại sai phân bậc nhất, cùng với lãi suất dừng tại mức.
Trong đó: j là độ trễ có giá trị từ 1 đến 4 α, β, δ, γ, σ là các hệ số ước lượng của mô hình ε là sai số ngẫu nhiên
(3 phương trình còn lại trong mô hình: Phụ lục 1)
Kết quả ước lượng mô hình VAR được trình bày trong bảng 9, với trật tự các biến ảnh hưởng đến kết quả ước lượng Để xác định tác động của các giá trị trễ của biến ngoại sinh đến giá chứng khoán, cần chú ý đến giá trị p-value của chúng.
Kết quả từ mô hình VAR chỉ ra rằng giá trị quá khứ của giá chứng khoán ở các độ trễ 1 và 4 có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này cho thấy rằng giá chứng khoán trong quá khứ có ảnh hưởng đáng kể đến giá hiện tại.
Giá chứng khoán hiện tại bị ảnh hưởng bởi 30 yếu tố theo xu hướng biến động cùng chiều Hệ số ước lượng tại độ trễ 1 và 4 lần lượt là 0,244 và 0,109, cho thấy rằng khi các yếu tố khác không đổi, nếu giá chứng khoán ngày hôm trước tăng 1 điểm, giá chứng khoán ngày hiện tại sẽ tăng 0,244 điểm; và nếu giá chứng khoán bốn ngày trước tăng 1 điểm, giá hiện tại sẽ tăng 0,109 điểm tương ứng.
Giá trị quá khứ của giá dầu ở độ trễ 1 và 4 có ảnh hưởng đến giá chứng khoán hiện tại với mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%, tương ứng theo xu hướng cùng chiều Cụ thể, nếu giá dầu tăng lên 1 USD, giá chứng khoán sẽ tăng 0,102 điểm và 0,033 điểm tương ứng Tuy nhiên, mức tác động này khá nhỏ, cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam có vẻ tách biệt với các biến động của giá dầu thế giới trong giai đoạn nghiên cứu.
Kết quả mô hình VAR
Để dự báo mối quan hệ ngắn hạn giữa các chuỗi thời gian và phân tích tác động ngẫu nhiên giữa các biến số, mô hình VAR cơ bản được xây dựng với 4 biến và độ trễ tối ưu là 4 Mô hình VAR này bao gồm 4 phương trình, sử dụng dữ liệu của các biến giá dầu, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán dừng tại sai phân bậc nhất và lãi suất dừng tại mức.
Trong đó: j là độ trễ có giá trị từ 1 đến 4 α, β, δ, γ, σ là các hệ số ước lượng của mô hình ε là sai số ngẫu nhiên
(3 phương trình còn lại trong mô hình: Phụ lục 1)
Kết quả ước lượng mô hình VAR được trình bày trong bảng 9, cho thấy rằng thứ tự các biến đưa vào mô hình ảnh hưởng đến kết quả ước lượng Để xác định liệu các giá trị trễ của các biến ngoại sinh có tác động đến giá chứng khoán hay không, cần chú ý đến giá trị p-value của chúng.
Kết quả từ mô hình VAR chỉ ra rằng giá trị quá khứ của giá chứng khoán tại các độ trễ 1 và 4 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy tầm quan trọng của các yếu tố lịch sử trong việc dự đoán giá chứng khoán.
Giá chứng khoán hiện tại chịu ảnh hưởng từ giá của ngày hôm trước và bốn ngày trước, với hệ số ước lượng lần lượt là 0,244 và 0,109 Điều này có nghĩa là khi giá chứng khoán tăng 1 điểm vào ngày trước, giá hiện tại sẽ tăng 0,244 điểm, và khi giá tăng 1 điểm cách đây bốn ngày, giá hiện tại sẽ tăng 0,109 điểm, trong khi các yếu tố khác được giữ không đổi.
Giá trị quá khứ của biến giá dầu ở độ trễ 1 và 4 có ảnh hưởng đến giá chứng khoán hiện tại với mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%, tương ứng theo xu hướng tác động cùng chiều Cụ thể, hệ số ước lượng 0,102 và 0,033 chỉ ra rằng, nếu giá dầu tăng lên 1 USD, giá chứng khoán hiện tại sẽ tăng lên 0,102 điểm và 0,033 điểm Mức tác động này khá nhỏ, cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam có vẻ tách biệt với ảnh hưởng của giá dầu thế giới trong giai đoạn nghiên cứu.
Tỷ giá hối đoái ba ngày trước có ảnh hưởng ngược chiều đến giá chứng khoán hiện tại với mức ý nghĩa 1% Hệ số ước lượng -0,450 cho thấy nếu tỷ giá hối đoái tăng lên 1 đồng, giá chứng khoán sẽ giảm 0,450 điểm, trong khi các yếu tố khác không đổi Đặc biệt, biến lãi suất không có tác động đến giá chứng khoán ở bất kỳ độ trễ nào.
Kết quả mô hình VAR trong phương trình của giá chứng khoán được viết lại như sau:
(Các kết quả còn lại của mô hình VAR được thể hiện trong Phụ lục 2)
Trong giai đoạn nghiên cứu, giá chứng khoán ít bị ảnh hưởng bởi giá dầu thế giới, mà chủ yếu chịu tác động từ giá trị quá khứ và tỷ giá hối đoái Điều này trái ngược với kỳ vọng của lý thuyết, cho thấy biến động giá chứng khoán Việt Nam có những yếu tố ảnh hưởng riêng biệt.
Giá chứng khoán Việt Nam biến động cùng chiều với giá dầu thế giới, như được chỉ ra trong nghiên cứu của Narayan K Paresh và Narayan Seema (2010) cũng như Tran Huu Nghi (2010) Tuy nhiên, sự biến động này có thể chủ yếu do ảnh hưởng của các yếu tố nội bộ và đầu tư gián tiếp nước ngoài, hơn là sự tác động trực tiếp từ giá dầu.
Bảng 9 Kết quả mô hình VAR
D_ln_vni Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] r 17 662205 0.9626 49607.54 0.0000 D_ln_ex 17 00242 0.0135 26.40973 0.0485 D_ln_oil 17 024675 0.0162 31.77354 0.0107 D_ln_vni 17 016896 0.1064 229.9071 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 4.28e-13 SBIC = -16.86129 FPE = 4.59e-13 HQIC = -16.98525 Log likelihood = 16528.37 AIC = -17.05737 Sample: 6 - 1935 No of obs = 1930 Vector autoregression
var d.ln_vni d.ln_oil d.ln_ex r,lags(1/4)
Để đánh giá tác động của việc giảm nhập khẩu dầu trong những năm gần đây đến thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả đã thực hiện kiểm định ảnh hưởng của giá dầu trong hai giai đoạn: từ 26/07/2005 đến 31/12/2009 và từ 01/01/2010 đến 25/09/2013 Trong giai đoạn thứ hai, lượng nhập khẩu dầu của Việt Nam giảm khoảng 30% so với giai đoạn trước, và mô hình VAR đã được áp dụng để phân tích.
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy giá dầu, giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất không dừng tại mức mà chỉ dừng tại sai phân bậc I với mức ý nghĩa 1% ở cả giai đoạn thứ nhất và thứ hai (Phụ lục 3 và Phụ lục 4).
Tác giả áp dụng dữ liệu chuỗi dừng tại sai phân bậc I để thực hiện mô hình VAR hai giai đoạn Kết quả của mô hình VAR ở cả hai giai đoạn đối với phương trình giá chứng khoán được trình bày trong bảng 10 và 11.
Kết quả ước lượng giai đoạn thứ nhất cho thấy giá chứng khoán hiện tại bị ảnh hưởng bởi giá trị quá khứ của nó và các biến khác ở các độ trễ khác nhau Tác giả tập trung vào tác động của giá dầu để so sánh với giai đoạn thứ hai Với mức ý nghĩa thống kê 1% và 10%, giá trị quá khứ của giá dầu ở độ trễ 1 và 4 có tác động tích cực đến giá chứng khoán, với mức ảnh hưởng lần lượt là 0,103 và 0,036.
Kết quả ước lượng giai đoạn thứ hai cho thấy giá chứng khoán ngày hiện tại bị ảnh hưởng bởi giá trị quá khứ của nó và các biến khác ở các độ trễ khác nhau Tại mức ý nghĩa thống kê 1%, giá chứng khoán có sự biến động cùng chiều với giá dầu sau một ngày, với mức biến động là 0,083 điểm.
Kết quả kiểm định cho thấy việc giảm nhập khẩu dầu của Việt Nam từ năm 2010 đã làm giảm tác động của giá dầu thế giới đến thị trường chứng khoán trong nước, với mức giảm từ 0,103 điểm xuống 0,083 điểm sau một ngày.
Bảng 10 Kết quả mô hình VAR giai đoạn thứ nhất
D_ln_vni Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]
D_r 17 487203 0.2202 297.2889 0.0000 D_ln_ex 17 002133 0.0550 61.27671 0.0000 D_ln_oil 17 028895 0.0288 31.17342 0.0128 D_ln_vni 17 019397 0.1406 172.2113 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 3.13e-13 SBIC = -16.99317 FPE = 3.56e-13 HQIC = -17.19202 Log likelihood = 9183.525 AIC = -17.31344 Sample: 6 - 1058 No of obs = 1053 Vector autoregression
var d.ln_vni d.ln_oil d.ln_ex d.r, lags(1/4)
Bảng 11 Kết quả mô hình VAR giai đoạn thứ hai
D_ln_vni Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]
D_r 17 813858 0.2139 237.3028 0.0000 D_ln_ex 17 002704 0.0190 16.90568 0.3917 D_ln_oil 17 018368 0.0131 11.58085 0.7723 D_ln_vni 17 013053 0.0542 50.0015 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 2.54e-13 SBIC = -17.12024 FPE = 2.97e-13 HQIC = -17.34994 Log likelihood = 7694.634 AIC = -17.49228 Sample: 1064 - 1935 No of obs = 872 Vector autoregression
var d.ln_vni d.ln_oil d.ln_ex d.r,lags(1/4)
Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định nhân quả Granger cho phép xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến Biến X được xem là có quan hệ nhân quả Granger với biến Y nếu các giá trị trong quá khứ của Y và X là cần thiết để dự đoán giá trị hiện tại của Y.
Để kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa giá chứng khoán và các biến vĩ mô, tác giả áp dụng kiểm định Granger, sử dụng hồi quy Y dựa trên các giá trị quá khứ của Y và X, với mô hình cụ thể được thiết lập.
Trong mô hình này, Yt đại diện cho các biến như giá dầu, giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái hoặc lãi suất tại thời điểm hiện tại Xt-j bao gồm các biến khác tại thời kỳ t-j Các hệ số αj, βj, và àj cần được ước lượng, với j thể hiện độ trễ từ 1 đến 4 Cuối cùng, ut là sai số của mô hình.
Giả thuyết Ho trong kiểm định Granger cho rằng các hệ số ước lượng βj và àj bằng 0, tức là các giá trị quá khứ của Y và X không có quan hệ nhân quả với Y Nếu giá trị p-value của các hệ số ước lượng lớn hơn α ở các mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10%, chúng ta sẽ chấp nhận giả thuyết Ho, đồng nghĩa với việc các biến không có quan hệ nhân quả với nhau.
Kết quả kiểm định Granger về mối quan hệ nhân quả giữa các biến giá dầu, giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất được thực hiện bằng phần mềm Stata 11 Dữ liệu được sử dụng dừng tại sai phân bậc nhất cho các biến giá dầu, giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, trong khi đó, biến lãi suất dừng tại mức trong kiểm định nghiệm đơn vị Thông tin chi tiết về kết quả này được trình bày trong bảng 8.
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy rằng các hệ số của biến giá dầu D.ln_oil trong bốn độ trễ có ý nghĩa thống kê trong phương trình giá chứng khoán D_ln_vni, với p-value là 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5% Điều này chứng tỏ rằng giá dầu có mối quan hệ nhân quả Granger với giá chứng khoán, tức là các giá trị quá khứ của giá dầu chứa thông tin ảnh hưởng đến giá chứng khoán.
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy tỷ giá hối đoái có mối quan hệ nhân quả với giá chứng khoán, với p-value là 0.075, nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% Ngược lại, lãi suất không cung cấp thông tin tác động đến giá chứng khoán, với p-value là 0.314, lớn hơn các mức ý nghĩa thống kê.
Kết quả từ phân tích cho thấy hệ số ở dòng thứ tư không bằng không đối với bốn độ trễ của ba biến: giá dầu, tỷ giá hối đoái và lãi suất trong phương trình giá chứng khoán Với p-value của các hệ số này là 0.000, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho, điều này chứng tỏ rằng các biến giá dầu, tỷ giá hối đoái và lãi suất có mối quan hệ nhân quả Granger với giá chứng khoán, tức là giá trị quá khứ của các biến này có khả năng dự đoán giá trị tương lai của giá chứng khoán.
Kết quả kiểm định nhân quả Granger tương đồng với kết quả của mô hình Var
The Granger causality test results reveal significant relationships among the variables analyzed The overall chi-squared statistic for the variable D_ln_ex is 25.048 with a p-value of 0.015, indicating a strong causal relationship Specifically, D_ln_oil significantly influences D_ln_ex with a chi-squared value of 17.245 and a p-value of 0.002 In contrast, D_ln_oil shows no significant causality from D_ln_ex, with a chi-squared value of 6.9691 and a p-value of 0.138 Notably, D_ln_vni demonstrates a significant causal influence on D_ln_oil, with a chi-squared value of 51.764 and a p-value of 0.000, while its influence on D_ln_ex is marginally significant with a p-value of 0.075 Overall, the results indicate that D_ln_vni is a critical variable in the causal relationships examined.
Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger cho thấy các biến nội sinh có ảnh hưởng đến giá dầu, tỷ giá hối đoái và lãi suất Cụ thể, các ô thứ hai, thứ ba và thứ tư đã chỉ ra mối quan hệ này một cách rõ ràng.
Kết quả từ ô thứ hai chỉ ra rằng không có mối quan hệ nhân quả Granger giữa độ trễ của các biến giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất với giá dầu hoặc giá trị trong quá khứ.
Giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất tại Việt Nam không ảnh hưởng đến giá dầu thế giới do Việt Nam là một nền kinh tế nhỏ Sự biến động của các yếu tố kinh tế trong nước không đủ mạnh để tác động đến giá dầu toàn cầu.
Kết quả phân tích cho thấy chỉ có giá dầu có mối quan hệ nhân quả Granger với tỷ giá hối đoái, trong khi các biến khác không ảnh hưởng đến lãi suất.
Kiểm định sự ổn định của mô hình
Để kiểm tra tính ổn định của mô hình VAR, tác giả thực hiện kiểm định phần dư của các chuỗi thời gian để xác định xem chúng có tính dừng hay không Nếu phần dư của một chuỗi không dừng, điều này cho thấy mô hình không ổn định.
Một chuỗi thời gian Yt có phần dư dừng nếu:
+ Trung bình của Yt không đổi theo thời gian, E[Yt] = const + Phương sai của Yt không đổi theo thời gian, var[Yt] = const
+ Hiệp phương sai giữa Yt và Yt+s chỉ phụ thuộc vào s không phụ thuộc vào t, cov (Yt,Yt+s) = δs
Theo nghiên cứu của tác giả Hamilton (1994), nếu giá trị tuyệt đối của mỗi giá trị riêng của ma trận A nhỏ hơn 1, thì mô hình VAR ước lượng sẽ được xem là bền vững.
Kết quả kiểm định sự ổn định của mô hình VAR, như thể hiện trong bảng 12 và đồ thị 3, cho thấy các mô đun của mỗi giá trị riêng đều nhỏ hơn 1, tức là các giá trị nằm trong vòng tròn đơn vị Điều này chứng tỏ rằng các giá trị ước lượng đều đáp ứng điều kiện ổn định của mô hình.
Bảng 13 Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình
All the eigenvalues lie inside the unit circle.
-.3403655 - 2262899 i 408725 -.3403655 + 2262899 i 408725 1261415 - 4165162 i 435198 1261415 + 4165162 i 435198 02482504 - 4724903 i 473142 02482504 + 4724903 i 473142 4625056 - 1901716 i 500077 4625056 + 1901716 i 500077 -.2502551 - 4419221 i 507861 -.2502551 + 4419221 i 507861 -.524702 - 00369978 i 524715 -.524702 + 00369978 i 524715 06569018 - 5804688 i 584174 06569018 + 5804688 i 584174 6163794 616379 9945099 99451 Eigenvalue Modulus Eigenvalue stability condition
Biểu đồ 1: Biểu đồ vòng tròn đơn vị
RealRoots of the companion matrix
Phân tích phân rã phương sai
Phân rã phương sai là một phương pháp phân tích thống kê giúp hiểu sự thay đổi giá trị của một biến trong một khoảng thời gian, dựa trên các biến trước đó và chính biến đó Việc dự báo tối ưu từ các giá trị trễ của biến sẽ dẫn đến những sai số dự báo, được tính toán từ các phần nhiễu Phân tích dự báo phương sai sai số giúp xác định mức độ thông tin mà mỗi biến đóng góp vào việc giải thích sự biến động của từng biến trong mô hình VAR.
Kết quả phân rã phương sai cho thấy cú sốc của các biến chủ yếu được giải thích bởi giá trị quá khứ của chính chúng, trong khi các nhân tố khác chỉ đóng vai trò rất nhỏ trong việc tác động đến cú sốc của biến đang được xem xét.
Theo nghiên cứu, 98,7% cú sốc tỷ giá hối đoái có thể được giải thích bởi các giá trị trong 5 ngày trước, trong khi 99% cú sốc giá dầu và 97% cú sốc giá chứng khoán cũng tương tự Cú sốc tỷ giá hối đoái chịu ảnh hưởng 0,89% từ giá dầu, 0,19% từ giá chứng khoán và 0,14% từ lãi suất trong cùng khoảng thời gian Ngược lại, cú sốc giá chứng khoán chỉ bị ảnh hưởng 0,38% từ tỷ giá hối đoái, 2,5% từ giá dầu và 0,1% từ lãi suất trong 5 ngày trước.
Tác động của lãi suất đến giá chứng khoán tại Việt Nam thể hiện rõ sau khoảng thời gian 90 ngày, với mức tăng 0,36% Điều này cho thấy rằng những cú sốc trong tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán và lãi suất ít bị ảnh hưởng bởi biến động giá dầu thế giới Khuynh hướng này hầu như không thay đổi theo thời gian.
Kết quả nghiên cứu cho thấy giá chứng khoán ít bị ảnh hưởng bởi các biến động kinh tế vĩ mô như giá dầu thế giới, tỷ giá hối đoái và lãi suất Điều này khẳng định quan điểm của các tác giả trước đây, đặc biệt là nghiên cứu của Bùi Văn Vinh (2011), cho rằng chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định biến động của thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của Narayan K Paresh và Narayan Seema (2010) chỉ ra rằng cú sốc giá chứng khoán Việt Nam có thể được giải thích qua nhiều yếu tố trong ngắn, trung và dài hạn Các chỉ số như sản xuất công nghiệp, cung tiền và giá dầu thế giới không đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích sự biến động của thị trường chứng khoán Đặc biệt, sự bùng nổ của thị trường chứng khoán Việt Nam được ghi nhận với sự gia tăng dòng tiền đầu tư gián tiếp từ nước ngoài, tăng từ 0,9 tỷ USD năm 2005 lên 1,9 tỷ USD.
Năm 2006, tác giả nhận định rằng thị trường chứng khoán Việt Nam chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nội địa và nội bộ, hơn là bởi giá dầu thế giới.
Bảng 14 Kết quả phân tích phân rã phương sai
Variance Decomposition of D(LN_VNI):
Period S.E D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Variance Decomposition of D(LN_OIL):
Period S.E D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Variance Decomposition of D(LN_EX):
Period S.E D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Period S.E D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Hàm phản ứng đẩy tổng quát
Phân tích phân rã phương sai cung cấp thông tin quan trọng thông qua các hàm phản ứng đẩy Những hàm này thể hiện xu hướng phản ứng của một biến trong ngắn hạn và dài hạn khi chịu tác động từ cú sốc lệch chuẩn của một biến khác.
Để phân tích phản ứng của các biến, tác giả đã sử dụng hàm phản ứng đẩy dưới dạng bảng và đồ thị, với khoảng thời gian xem xét từ 1 đến 90 ngày cho mỗi biến Việc áp dụng phân tích này sẽ cung cấp thêm bằng chứng về mối liên hệ giữa thị trường chứng khoán và các cú sốc giá dầu, đồng thời làm rõ cách các biến kinh tế vĩ mô phản ứng trước các cú sốc và cách phản ứng này lan truyền theo thời gian.
Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy tính toán từ những cú sốc một độ lệch chuẩn thể hiện trong bảng 15
Kết quả phân rã phương sai cho thấy giá chứng khoán, giá dầu, tỷ giá hối đoái và lãi suất chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các cú sốc của chính chúng Cụ thể, phản ứng của giá chứng khoán 5 ngày sau cú sốc giá dầu chỉ là 0,01%, cho thấy sự biến động cùng chiều, và sau 10 ngày, giá chứng khoán gần như không bị ảnh hưởng Hơn nữa, giá chứng khoán hầu như không chịu tác động từ tỷ giá hối đoái và lãi suất theo thời gian, với phản ứng lần lượt là -0,002% và -0,0017% Kết quả này xác nhận rằng trong ngắn hạn, giá chứng khoán chỉ bị tác động nhẹ bởi giá dầu và tỷ giá hối đoái, trong khi trong dài hạn, các biến này không có mối liên kết nào.
Bảng 15 Kết quả phân tích phản ứng đẩy
Period D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Period D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Period D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
Period D(LN_VNI) D(LN_OIL) D(LN_EX) R
45 Đồ thị 3: Kết quả phân tích phản ứng đẩy
Response of D(LN_VNI) to D(LN_VNI)
Response of D(LN_VNI) to D(LN_OIL)
Response of D(LN_VNI) to D(LN_EX)
10 20 30 40 50 60 70 80 90 Response of D(LN_VNI) to R
Response of D(LN_OIL) to D(LN_VNI)
Response of D(LN_OIL) to D(LN_OIL)
Response of D(LN_OIL) to D(LN_EX)
10 20 30 40 50 60 70 80 90 Response of D(LN_OIL) to R
Response of D(LN_EX) to D(LN_VNI)
Response of D(LN_EX) to D(LN_OIL)
Response of D(LN_EX) to D(LN_EX)
10 20 30 40 50 60 70 80 90 Response of D(LN_EX) to R
Response of R to D(LN_VNI)
Response of R to D(LN_OIL)
Response of R to D(LN_EX)
Response to Cholesky One S.D Innovations
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tác động của biến động giá dầu đến các chỉ số kinh tế và tài chính của các quốc gia nhập khẩu dầu ròng Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mối quan hệ ngẫu nhiên và biến động giữa thị trường chứng khoán Việt Nam với tỷ giá hối đoái, lãi suất trong nước và giá dầu thế giới.
Kết quả đồng liên kết cho thấy không có mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa giá chứng khoán, giá dầu và tỷ giá hối đoái Điều này trái ngược với nghiên cứu của Bùi Văn Vinh (2011) và Narayan K Paresh cùng Narayan Seema (2010), những tác giả này đã chỉ ra sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng giữa giá dầu và thị trường chứng khoán Việt Nam Sự khác biệt này có thể xuất phát từ việc nghiên cứu hiện tại sử dụng dữ liệu hàng ngày trong một khoảng thời gian khác, trong khi các nghiên cứu trước đây dựa trên dữ liệu hàng tháng và nguồn dữ liệu khác nhau.
Mô hình VAR chỉ ra mối quan hệ ngắn hạn giữa giá chứng khoán, giá dầu và tỷ giá hối đoái tại các độ trễ khác nhau, tương đồng với kết quả nghiên cứu của Tran Huu Nghi (2010) cùng Narayan K Paresh và Narayan Seema.
Nghiên cứu năm 2010 cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam có sự biến động cùng chiều với giá dầu thế giới, cụ thể khi giá dầu tăng 1 USD, giá chứng khoán trong nước sẽ tăng 0,102 điểm sau một ngày và 0,033 điểm sau bốn ngày Kết quả này trái ngược với kỳ vọng lý thuyết về tác động của giá dầu đến thị trường chứng khoán Nguyên nhân có thể là do trong giai đoạn nghiên cứu, giá chứng khoán còn chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác như đầu tư gián tiếp nước ngoài, tăng trưởng kinh tế và các yếu tố nội bộ của công ty Những yếu tố này có thể tạo ra tác động tích cực lớn hơn so với tác động tiêu cực của giá dầu, dẫn đến việc giá chứng khoán vẫn tăng khi giá dầu thế giới tăng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái có ít ảnh hưởng đến giá chứng khoán.
Tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đến giá chứng khoán tại Việt Nam, cụ thể khi tỷ giá tăng 1 đồng, giá chứng khoán giảm 0,45 điểm sau ba ngày Lãi suất không tác động đến giá chứng khoán do cơ chế tỷ giá và quy định về trần lãi suất Ngân hàng thương mại có quyền quyết định tỷ giá và lãi suất nhưng phải tuân thủ biên độ quy định Tuy nhiên, tỷ giá và lãi suất thực tế tại ngân hàng đôi khi không phản ánh đúng thị trường, dẫn đến mối quan hệ yếu giữa giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất trong ngắn hạn, cũng như không có mối liên hệ trong dài hạn.
Phân tích phân rã phương sai và hàm phản ứng cho thấy rằng các cú sốc trong giá chứng khoán chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các giá trị quá khứ của chính nó, hơn là bởi giá dầu, tỷ giá hối đoái hay lãi suất.
Nghiên cứu nhằm xác định ảnh hưởng của việc giảm nhập khẩu dầu từ năm 2010 đối với giá chứng khoán Việt Nam đã chia dữ liệu thành hai giai đoạn: trước và sau năm 2010 Kết quả cho thấy, việc giảm nhập khẩu dầu đã làm giảm tác động của giá dầu lên thị trường chứng khoán nội địa Cụ thể, trong giai đoạn trước năm 2010, mỗi khi giá dầu tăng 1 USD, giá chứng khoán tăng 0,103 điểm sau một ngày, trong khi ở giai đoạn sau năm 2010, mức tăng này giảm xuống còn 0,083 điểm.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng trong giai đoạn nghiên cứu, giá dầu thế giới và tỷ giá hối đoái không có mối quan hệ dài hạn với giá chứng khoán.
Trong ngắn hạn, giá chứng khoán có xu hướng biến động cùng chiều với giá dầu nhưng ngược chiều với tỷ giá hối đoái, mặc dù mức độ tác động là nhỏ Lãi suất liên ngân hàng không ảnh hưởng đến giá chứng khoán cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Narayan K Paresh và Narayan Seema (2010), cho thấy giá chứng khoán Việt Nam chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nội bộ của công ty và dòng vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài vào Việt Nam, cũng như nghiên cứu của Phạm Thị Kim Cúc (2012) về tác động của các yếu tố này.
48 khoán còn chịu ảnh hưởng lớn bởi tâm lý bầy đàn của các nhà đầu tư trong nước
Kết quả nghiên cứu này hữu ích cho các nhà đầu tư muốn tìm hiều về thị trường chứng khoán Việt Nam
Mặc dù mô hình VAR cho thấy giá chứng khoán biến động cùng chiều với giá dầu, tác giả cho rằng sự biến động này có thể do ảnh hưởng tích cực của các yếu tố khác Dựa trên lý thuyết kỳ vọng về tác động của giá dầu thế giới đến thị trường chứng khoán, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm ổn định và phát triển bền vững thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian tới.
1 Tiếp tục phát triển sản xuất dầu, gia tăng nguồn dự trữ dầu trong nước và tăng cường sử dụng các nguồn nguyên liệu thay thế dầu:
Việt Nam hiện nay đang trên đà phát triển nhanh chóng và ổn định, với mục tiêu trở thành một quốc gia công nghiệp hóa vào năm 2030 Sự tăng trưởng này không chỉ thể hiện qua các chỉ số kinh tế mà còn qua sự cải thiện về hạ tầng và chất lượng cuộc sống của người dân.
Nhu cầu sử dụng dầu và các sản phẩm từ dầu mỏ tại Việt Nam trong năm 2020 sẽ tiếp tục gia tăng, tạo ra áp lực lớn cho nền kinh tế và thị trường chứng khoán Để giảm thiểu tác động tiêu cực từ biến động giá dầu, Chính phủ cần triển khai các chính sách phát triển sản xuất dầu mỏ trong nước, nhằm gia tăng nguồn dự trữ và giảm thiểu rủi ro từ sự đổ vỡ nguồn cung toàn cầu Hơn nữa, việc tăng cường hợp tác với các đối tác nước ngoài trong lĩnh vực công nghệ chế biến dầu thô thành dầu tinh luyện sẽ giúp Việt Nam nâng cao khả năng xuất khẩu, từ đó tăng nguồn thu ngoại tệ và ổn định thị trường ngoại hối.