Cơ sở lý thuyết
Khái niệm thị trường chứng khoán
Thị trường chứng khoán là một bộ phận quan trọng của thị trường vốn, nơi diễn ra các giao dịch mua bán chứng khoán trung và dài hạn Tại đây, vốn được thể hiện qua các loại giấy tờ có giá như trái phiếu, cổ phiếu, và hợp đồng mua bán tài sản tài chính.
Ngày 28 tháng 11 năm 1996, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước Việt Nam được thành lập, đánh dấu sự ra đời của thị trường chứng khoán Việt Nam Đến ngày 11 tháng 7 năm 1998, Chính phủ chính thức thành lập thị trường chứng khoán và Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Phiên giao dịch đầu tiên diễn ra vào ngày 20 tháng 7 năm 2000 với hai mã giao dịch SAM và REE.
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua hơn 20 năm phát triển, với cấu trúc ngày càng hoàn thiện và đa dạng hóa sản phẩm đầu tư Hiện tại, sản phẩm đầu tư được chia thành 3 loại chính: chứng khoán cơ sở, chứng khoán phái sinh và chứng chỉ quỹ Chứng khoán cơ sở bao gồm cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE và HNX cùng các loại trái phiếu Chúng đóng vai trò là tài sản cơ sở cho các chứng quyền như hợp đồng tương lai và quyền chọn Chứng khoán phái sinh, gồm hợp đồng tương lai chỉ số VN30 và chứng quyền, có giá trị dựa trên tài sản cơ sở, xác nhận quyền và nghĩa vụ thanh toán giữa các bên Cuối cùng, chứng chỉ quỹ là loại chứng khoán xác nhận quyền sở hữu của nhà đầu tư đối với phần vốn góp trong quỹ đầu tư chứng khoán.
Vai trò của thị trường chứng khoán
Sự phát triển mạnh mẽ của thị trường chứng khoán những năm qua đã phần nào thể hiện vai trò của nó đối với nền kinh tế
Thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong việc huy động vốn, chuyển giao nguồn vốn dư thừa đến các doanh nghiệp cần vốn mà không gây áp lực lạm phát Điều này giúp doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn giá rẻ, dồi dào và có tính thanh khoản cao.
Thị trường chứng khoán tạo ra sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp, phản ánh giá trị và tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh qua lợi tức cổ phiếu Để nâng cao vị thế, các doanh nghiệp cần cải thiện hiệu quả hoạt động và tình hình kinh doanh, từ đó hình thành môi trường cạnh tranh lành mạnh trong nền kinh tế, thúc đẩy sự phát triển chung.
Thứ ba , thị trường chứng khoán là công cụ thực hiện các chính sách kinh tế vĩ mô
Nền kinh tế được phản ánh rõ nét qua các chỉ số thị trường chứng khoán, giúp Chính phủ nhận diện các dấu hiệu tích cực hoặc tiêu cực Từ đó, Chính phủ có thể đưa ra các chính sách kinh tế phù hợp với tình hình hiện tại.
Các nhân tố tác động đến lợi tức cổ phiếu
Nhiều nhân tố ảnh hưởng đến lợi tức thị trường chứng khoán, trong đó các yếu tố như số ca nhiễm COVID-19 tại Việt Nam, vốn hóa thị trường và tỷ lệ giá trên sổ sách đã được chứng minh có tác động mạnh mẽ đến biến động lợi tức cổ phiếu (Đào Lê Trang Anh, 2020; Đào Văn Hùng và các cộng sự, 2020) Phần tiếp theo sẽ phân tích chi tiết các yếu tố này.
Ngày 23 tháng 1 năm 2020, ca nhiễm COVID – 19 đầu tiên tại Việt Nam đã được phát hiện ở Thành phố Hồ Chí Minh khiến tình trạng xã hội, kinh tế bị tác động do giãn cách xã hội Tuy nhiên, Việt Nam được đánh giá là đã kiểm soát tốt dịch bệnh với tổng số ca tử vong xác nhận trong cả năm là 35 ca Đến năm 2021, tình hình dịch bệnh trở nên căng thẳng hơn bao giờ hơn với hai lần bùng dịch Dịch đã bùng phát ở 63 tỉnh, thành trong cả nước, bao gồm tỉnh thành lớn khiến kinh tế trở nên đình trệ Tính đến giữa tháng 4 năm
Năm 2022, Việt Nam ghi nhận hơn 10 triệu ca nhiễm COVID-19 và hơn 40.000 ca tử vong, ảnh hưởng nghiêm trọng đến nhiều ngành kinh tế và dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp tăng cao Tâm lý nhạy cảm và lo ngại của các nhà đầu tư đã ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của họ Nghiên cứu của Đào Lê Trang Anh (2020), Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020), cùng với Raéf Barhini và Assaf Filfilan (2020) cho thấy sự gia tăng ca nhiễm COVID-19 có tác động tiêu cực đến thị trường chứng khoán, khẳng định rằng số ca nhiễm là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thị trường.
Theo nghiên cứu của AI – Awadhi và các cộng sự (2020), Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020), cùng Đào Lê Trang Anh và Christopher Gan (2020), vốn hoá thị trường là yếu tố ảnh hưởng đến lợi tức thị trường chứng khoán Vốn hoá thị trường, tổng giá trị cổ phiếu của công ty niêm yết, là phương pháp đơn giản để ước tính giá trị doanh nghiệp Việc hiểu rõ về vốn hoá thị trường giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư thông minh Với tính đơn giản và hiệu quả trong việc đánh giá rủi ro, vốn hoá thị trường trở thành thước đo hữu ích cho nhà đầu tư trong việc đánh giá cổ phiếu và đa dạng hóa danh mục đầu tư Do đó, vốn hoá thị trường có tác động tích cực đến lợi nhuận thị trường chứng khoán.
1.3.3 Tỷ lệ giá trên sổ sách
Nghiên cứu của Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020) cùng Al-Awadhi et al (2020) chỉ ra rằng tỷ lệ giá trên sổ sách có tác động tiêu cực đến lợi tức thị trường chứng khoán Tỷ lệ này là một chỉ số quan trọng mà hầu hết các nhà đầu tư quan tâm, giúp họ so sánh giá trị cổ phiếu trên thị trường với giá trị ghi nhận trên sổ sách.
P/B > 1: Giá trị cổ phiếu trên thị trường cao hơn giá trị sổ sách
P/B = 1: Giá trị cổ phiếu trên thị trường tương đương cới giá trị sổ sách
P/B < 1: Giá trị cổ phiếu trên thị trường thấp hơn so với giá trị sổ sách
Chỉ số giá trên sổ sách là một công cụ quan trọng để xác định giá trị cổ phiếu Một chỉ số cao cho thấy kỳ vọng lớn vào cổ phiếu hoặc có thể cổ phiếu đang bị định giá quá mức, trong khi chỉ số thấp phản ánh kỳ vọng thấp hoặc định giá thấp Do đó, chỉ số này có ảnh hưởng đáng kể đến lợi tức thị trường và là yếu tố quan trọng trong quá trình đầu tư.
1.3.4 Hành vi tìm kiếm thông tin về COVID – 19
Hành vi tìm kiếm thông tin là quá trình chủ động của cá nhân hoặc nhóm nhằm xác định, đánh giá và lựa chọn nguồn thông tin để đáp ứng nhu cầu Trong bối cảnh đại dịch COVID-19, nhiều nhà đầu tư nghiệp dư tham gia thị trường chứng khoán nhưng thiếu kiến thức tài chính, dẫn đến tâm lý không ổn định và dễ bị ảnh hưởng bởi đám đông Mặc dù hành vi tìm kiếm thông tin về COVID-19 gia tăng, nhưng nhiều nhà đầu tư không biết cách chọn lọc thông tin, dễ bị tác động tiêu cực bởi tin tức giả mạo trên mạng xã hội và các nguồn không chính thống Điều này gây nhiễu trong quá trình đầu tư và góp phần tạo ra biến động trên thị trường chứng khoán Do đó, hành vi tìm kiếm thông tin liên quan đến COVID-19 có ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán.
Xây dựng giả thuyết
Dựa trên cơ sở lý luận từ chương 1 và mô hình nghiên cứu, chúng tôi đề xuất một số giả thuyết cho bài nghiên cứu của mình Cụ thể, chúng tôi tập trung vào mô hình đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến mức độ chủ động trong việc tìm kiếm thông tin dịch bệnh, đặc biệt là thông tin về COVID-19, đối với lợi tức thị trường chứng khoán.
• Giả thuyết H1: Số lượt tìm kiếm thông tin về dịch bệnh có tác động đến lợi tức các cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE
• Giả thuyết H2: Số ca nhiễm COVID-19 có tác động tới đến lợi tức các cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE
Dựa trên các lý thuyết nền tảng và kết quả từ những nghiên cứu trước đây, chúng tôi kỳ vọng về chiều tác động sẽ mang lại những hiểu biết sâu sắc và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực nghiên cứu này.
• Số lượt tìm kiếm thông tin về dịch bệnh có tác động cùng chiều đến lợi tức các cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE
• Số ca nhiễm COVID-19 có tác động ngược chiều đến lợi tức các cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE
Nghiên cứu gần đây cho thấy sự gia tăng các trường hợp COVID-19 hàng ngày ở Việt Nam có mối quan hệ tiêu cực với lợi nhuận từ đầu tư chứng khoán, cụ thể là số ca nhiễm càng cao thì lợi nhuận càng giảm Đồng thời, số lượt tìm kiếm thông tin về dịch bệnh cũng ảnh hưởng ngược chiều đến lợi nhuận cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE Khi dịch bệnh diễn biến căng thẳng, nhà đầu tư thường lo ngại và cẩn trọng hơn trong các quyết định đầu tư, dẫn đến việc lượng vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán giảm khi số lượt tìm kiếm thông tin về COVID-19 tăng lên, từ đó làm giảm lợi tức cổ phiếu Để tổng hợp các giả thuyết về tác động của các biến độc lập đến lợi tức cổ phiếu, nhóm tác giả đã xây dựng bảng 2.
Bảng 2: Kỳ vọng về chiều hướng tác động của các biến
Biến độc lập Kỳ vọng về dấu Nghiên cứu cơ sở
Số ca nhiễm ngày t – 1 (totalcase t-1 ) Âm (-) Lại Cao Mai Phương (2020), Đào Lê Trang Anh
(2020), Raéf Barhini và Assaf Filfilan (2020), Michal Buszko và các cộng sự (2020), Abdullah
M.Al-Awadhi và các cộng sự,…
Số lượt tìm kiếm thông tin ngày t –
1 (search t−1 ) Âm (-) Lê Trần Công Quyền (2016)
Logarit tự nhiên vốn hoá thị trường ngày t
(lnmarketcap t ) Âm (-) Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020), Al-Awadhi et al (2020)
Tỷ lệ giá trên sổ sách ngày t – 1
(pb t−1 ) Âm (-) Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020), Al-Awadhi et al (2020)
Logarit tự nhiên khối lượng giao dịch trên thị trường ngày t – 1
Dương (+) Lê Trần Công Quyền (2016)
Biến giả tương ứng với các giai đoạn dịch
COVID-19 diễn ra tại Việt Nam
(D_period) Âm (-) Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả áp dụng phương pháp tìm kiếm dữ liệu thứ cấp, kết hợp với các mô hình phân tích như mô hình hồi quy theo thời gian, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình hồi quy Pooled OLS để mô tả và định lượng dữ liệu.
Mô hình hồi quy Pooled OLS kết hợp tất cả các quan sát nhưng gặp phải nhược điểm là sự ràng buộc quá chặt chẽ giữa các đơn vị chéo, điều này khó xảy ra trong thực tế.
Mô hình tác động cố định (FEM) được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc, với giả định rằng mỗi đơn vị có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích Mô hình này loại bỏ ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt không thay đổi theo thời gian, từ đó giúp nhóm tác giả ước lượng chính xác ảnh hưởng thực tế của các biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Sự khác biệt chính giữa mô hình REM (mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên) và FEM (mô hình ảnh hưởng cố định) nằm ở cách xử lý sự biến động giữa các đơn vị Trong mô hình REM, sự biến động này không có mối liên hệ với các biến giải thích, cho phép giả định rằng các yếu tố ngẫu nhiên không ảnh hưởng đến biến độc lập Do đó, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc, mô hình REM sẽ là lựa chọn phù hợp hơn so với FEM.
Nhóm tác giả áp dụng kiểm định Hausman để so sánh hai mô hình REM và FEM nhằm xác định mô hình phù hợp nhất Bên cạnh đó, họ cũng sử dụng kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian để kiểm tra hệ số Lagrange và kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM Ngoài ra, các tác giả tiến hành kiểm tra các hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và đa cộng tuyến để đảm bảo tính chính xác của mô hình.
Dữ liệu nghiên cứu
2.2.1 Mô hình đề xuất Để đánh giá tác động của số ca nhiễm COVID-19 đến lợi tức cổ phiếu các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE trong các đợt dịch khác nhau, nhóm tác giả dựa vào mô hình nghiên cứu của Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020) để xây dựng mô hình Đồng thời, nhằm hình đánh giá tác động của số lượt tìm kiếm thông tin trong các giai đoạn dịch bệnh đến lợi nhuận cổ phiếu thu được, nhóm thêm vào mô hình biến “search” để đề xuất mô hình như sau:
(A) stockreturnt = α1 + α2totalcaset-1 + α3searcht−1 + α4lnmarketcapt + α5pbt−1 + α6lnvolumet-1 + α7D_periodt + εt
(A1) stockreturnt = α1 + α2totalcaset-1 + α3searcht−1 + α4lnmarketcapt + α5pbt−1 + α6lnvolumet-1 + α7D_beforet + εt
(A2) stockreturnt = α8 + α9totalcaset-1 + α10searcht−1 + α11lnmarketcapt + α12pbt−1 + α13lnvolumet-1 + α14D_firstt + εt
(A3) stockreturnt = α15 + α16totalcaset-1 + α17searcht−1 + α18lnmarketcapt + α19pbt−1 + α20lnvolumet-1 + α21D_secondt + εt
(A4) stockreturnt = α22 + α23totalcaset-1 + α24searcht−1 + α25lnmarketcapt + α26pbt−1 + α27lnvolumet-1 + α28D_thirdt + εt
(A5) stockreturnt = α29 +α30totalcaset-1 + α31searcht−1 + α32lnmarketcapt + α33pbt−1 + α34lnvolumet-1 + α35D_fourtht + εt
• α: hệ số của các biến
• stockreturnt: Lợi nhuận chứng khoán sàn giao dịch HOSE ngày t
• totalcaset-1: Tổng số ca mắc ghi nhận tại Việt Nam ngày t-1
• searcht−1: Mức độ quan tâm thông tin về đại dịch COVID-19 tại Việt Nam thông qua công cụ tìm kiếm Google ngày t-1
• lnmarketcapt: logarit tự nhiên vốn hóa sàn giao dịch HOSE tại ngày t
• pbt−1: Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách ngày t-1
• lnvolumet-1: Logarit tự nhiên khối lượng cổ phiếu giao dịch trên sàn HOSE tại ngày t – 1
2.2.2 Mô tả bộ dữ liệu
Nghiên cứu này phân tích tác động của số ca nhiễm COVID-19 và lượt tìm kiếm thông tin về dịch bệnh đối với lợi tức cổ phiếu của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE trong 502 ngày làm việc Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian hai năm, từ ngày 02/01/2020, ngày mở cửa đầu tiên của sàn giao dịch chứng khoán năm 2020, đến ngày 31/12/2021.
Số ca nhiễm COVID-19 được cập nhật hàng ngày từ trang web chính thức của Bộ
Y tế Việt Nam ((https://ncov.moh.gov.vn/)
Giá cổ phiếu và thông tin về các công ty từ sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh qua trang web (https://www.hsx.vn/)
Với i đại diện cho các công ty và t đại diện cho thời gian, các biến được sử dụng trong mô hình đề xuất như sau:
- Biến phụ thuộc stockreturn t : biến phụ thuộc đại diện cho lợi tức cổ phiếu trung bình trên trường vào ngày t (được tính bằng: stockreturn t = ln(P t /P t−1 ), trong đó:
• P t là giá đóng cửa của cổ phiếu tại ngày t
• P t−1 là giá đóng cửa của cổ phiếu tại ngày t – 1)
- Các biến độc lập bao gồm:
• totalcase t−1 : số ca nhiễm COVID-19 được xác nhận hàng ngày ở Việt Nam
• search t−1 : số lượt tìm kiếm thông tin về COVID19 được cập nhật hàng ngày tại
Google là công cụ tìm kiếm hàng đầu hiện nay, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch COVID-19, khi người dân Việt Nam thể hiện sự quan tâm mạnh mẽ đến diễn biến dịch bệnh Mối quan tâm này được thể hiện qua mức độ tìm kiếm trên Google, với năm cụm từ chính: covid, corona, covid 19, corona virus, và dịch covid Theo dữ liệu từ Google Trends, "covid" là từ khóa phổ biến nhất, phản ánh rõ nét sự chú ý của cộng đồng Do đó, nhóm tác giả quyết định chọn từ khóa "covid" làm đại diện cho mức độ quan tâm của người dân và tiến hành thống kê số liệu để phục vụ cho mô hình phân tích.
Hình 1: Biểu đồ so sánh mức độ quan tâm tới các từ khóa về đại dịch trên Google Trends
• lnmarketcap t : logarit tự nhiên vốn hóa sàn giao dịch HOSE tại ngày t
• pb t−1 : biến trễ thể hiện tỷ lệ giá trên sổ sách hàng ngày trên sàn giao dịch HOSE
• lnvolume t-1 : logarit tự nhiên khối lượng cổ phiếu giao dịch trên sàn giao dịch HOSE tại ngày t - 1
Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy theo chuỗi thời gian để phân tích tác động của COVID-19 đến thị trường chứng khoán Việt Nam Ngoài ba biến giả từ nghiên cứu của Đào Văn Hùng (2020), nhóm nghiên cứu sẽ bổ sung hai biến giả mới, mỗi biến tương ứng với một giai đoạn xuất hiện của dịch bệnh tại Việt Nam Mô hình sẽ ước tính sự khác biệt trong lợi nhuận cổ phiếu giữa các giai đoạn này.
• D_before: giai đoạn trước khi giãn cách từ ngày 1/1/2020 đến ngày 31/3/2020
Trong đó, D_before nhận giá trị bằng 1 nếu nằm trong khoảng thời gian nêu trên và nhận giá trị bằng 0 nếu không thuộc giai đoạn này
• D_first: khoảng thời gian giãn cách của đợt dịch đầu từ ngày 1/4/2020 đến ngày
22/7/2020 Trong đó, D_first nhận giá trị bằng 1 nếu nằm trong khoảng thời gian nêu trên và nhận giá trị bằng 0 nếu không thuộc giai đoạn này
• D_second: đợt dịch COVID-19 thứ hai tại Việt Nam từ ngày 23/7/2020 đến ngày
27/1/2021 Trong đó, D_second nhận giá trị bằng 1 nếu nằm trong khoảng thời gian nêu trên và nhận giá trị bằng 0 nếu không thuộc giai đoạn này
• D_third: đợt dịch thứ ba tại Việt Nam tính từ ngày 28/1/2021 đến ngày 26/4/2021
Trong đó, D_third nhận giá trị bằng 1 nếu nằm trong khoảng thời gian nêu trên và nhận giá trị bằng 0 nếu không thuộc giai đoạn này
Đợt dịch thứ tư tại Việt Nam diễn ra từ ngày 27/4/2021 đến 31/12/2021 Trong giai đoạn này, D_fourth được xác định là 1 nếu nằm trong khoảng thời gian nêu trên, và giá trị sẽ là 0 nếu không thuộc giai đoạn này.
2.2.3 Thống kê mô tả bộ dữ liệu
Bảng 3: Thống kê mô tả các biến trong mô hình stockreturnt lnmarketcapt totalcaset−1 searcht−1 lnvolumet−1 pbt−1
Nguồn: Dữ liệu trích xuất từ phần mềm Stata
Bảng 3 trình bày kết quả thống kê các biến trong mô hình, với nguồn dữ liệu là dữ liệu thứ cấp từ giá trị trung bình của toàn bộ doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE trong khoảng thời gian từ 02/01/2020 đến 31/12/2021.
Có thể thấy, lợi nhuận thu được từ thị trường chứng khoán trong giai đoạn hai năm
Trong giai đoạn 2020 và 2021, thị trường trải qua sự biến động mạnh mẽ với giá trị nhỏ nhất đạt -6.67% và giá trị lớn nhất là 4.98% Sự chênh lệch này xuất phát từ những thay đổi của 5 biến độc lập được áp dụng trong phân tích.
Bài viết đề cập đến ba biến độc lập được tính theo logarithm tự nhiên, bao gồm vốn hóa thị trường (lnmarketcap), khối lượng giao dịch trên thị trường (lnvolume) và số ca nhiễm.
(totalcase) Giá trị trung bình ghi nhận được của ba biến này lần lượt là 15.18416, 19.82635 và 8.09196
Tỷ lệ giá trên sổ sách (PB) đang có xu hướng tăng mạnh, với giá trị thấp nhất là 1.4819 và giá trị cao nhất đạt 2.836 Trung bình tỷ lệ này ở mức 2.279868, với độ lệch chuẩn khoảng 0.335731 Đối với hai biến liên quan đến số lượt tìm kiếm thông tin về COVID-19, độ dao động (Variance) ghi nhận là 736.9831, trong đó số lượt tìm kiếm cao nhất trong giai đoạn dịch là 100.
Nhóm nghiên cứu đã thống kê bộ dữ liệu không chỉ qua các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ dao động và độ lệch chuẩn, mà còn thông qua độ lệch (Kurtosis) và độ chéo (Skewness) của các biến Kết quả cho thấy hầu hết các biến đều có giá trị Skewness dương, cho thấy xu hướng lệch phải so với giá trị trung bình Xu hướng này cũng được ghi nhận ở hệ số khác.
Kurtosis là chỉ số cho thấy khi tất cả các biến đều có giá trị dương, điều này cho thấy sự phân phối của các biến có độ nhọn cao, gần gũi với giá trị trung bình hơn so với phân phối chuẩn.
Kết quả nghiên cứu và đánh giá
Thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn trước đại dịch COVID – 19
Trước đại dịch COVID-19, bối cảnh kinh tế thế giới đã trải qua nhiều biến động phức tạp do ảnh hưởng của các sự kiện kinh tế và chính trị như làn sóng biểu tình bạo lực tại Hong Kong, bất đồng trong thỏa thuận Brexit, căng thẳng tại khu vực Mỹ Latinh và đặc biệt là cuộc chiến thương mại Mỹ - Trung Đồng thời, Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) đã liên tục tăng lãi suất theo chính sách tiền tệ thắt chặt, dẫn đến những tác động tiêu cực lên nền kinh tế và thị trường chứng khoán.
Năm 2019, nhiều quốc gia lớn trên thế giới đã thay đổi chính sách tiền tệ, tạo ra những tín hiệu tích cực và hỗ trợ sự phát triển của thị trường chứng khoán toàn cầu trong thời gian này.
Dù kinh tế thế giới gặp nhiều khó khăn, môi trường vĩ mô tại Việt Nam vẫn ổn định, tạo điều kiện thuận lợi cho thị trường chứng khoán phát triển Cuối năm 2019, Việt Nam ghi nhận tăng trưởng GDP quý III đạt 7.48% và tổng mức tăng trưởng GDP trong 9 tháng đầu năm là 7.04% Đặc biệt, tốc độ tăng CPI bình quân năm 2019 chỉ ở mức 2.79%, là mức lạm phát thấp nhất từ năm trước.
Đến cuối năm 2019, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã thực hiện ba đợt giảm lãi suất liên tiếp, phản ánh xu hướng toàn cầu trong việc điều chỉnh lãi suất (Tổng Cục Thống kê, 2021) Sự giảm mạnh lãi suất tiền gửi đã tác động đáng kể đến dòng tiền nhàn rỗi, khiến một phần chuyển từ kênh tín dụng ngân hàng sang các kênh đầu tư khác, đặc biệt là thị trường chứng khoán (Ngân hàng Nhà nước, 2019).
Hình 2: Diễn biến lãi suất điều hành của NHNN Việt Nam
Biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam
Năm 2019, thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng từ những biến động phức tạp của nền kinh tế toàn cầu và trong nước Bắt đầu ở mức 892.54 điểm, VN-Index đã tăng mạnh lên 1011.86 điểm trong 4 tháng đầu năm, nhưng sau đó giảm sâu xuống 943.11 điểm vào tháng 6 Nửa cuối năm chứng kiến sự phục hồi khi chỉ số dao động từ 965.61 đến 1000.89 điểm, và tháng 11 ghi nhận đỉnh mới 1022.49 điểm Tuy nhiên, vào tháng 12, VN-Index lại giảm mạnh, chốt phiên ở mức 960.99 điểm, khép lại một năm đầy biến động (Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, 2021).
Hình 3: Biến động chỉ số VN-Index năm 2019
Nguồn: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh
Năm 2019, thị trường chứng khoán ghi nhận huy động vốn đạt 302.6 nghìn tỷ đồng, tăng 37.3% so với năm trước Vốn hóa thị trường đạt 4.4 triệu tỷ đồng, tăng 10.7% so với cuối năm 2018, tương đương 80% GDP Thị trường cổ phiếu có 748 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ niêm yết trên HoSE và HNX, cùng 826 cổ phiếu trên sàn Upcom, với tổng giá trị đăng ký giao dịch gần 1400 tỷ đồng, tăng 15% so với năm 2018 Quy mô niêm yết trái phiếu toàn thị trường đạt 1184 nghìn tỷ đồng, tăng 5.6% so với năm 2018, chiếm 21.4% GDP, trong đó trái phiếu doanh nghiệp đạt 9.91% GDP.
Thị trường cổ phiếu trên Sở Giao dịch chứng khoán TP HCM (HOSE) đã đạt được những thành tựu đáng kể, với vốn hóa ghi nhận 3.28 triệu tỷ đồng, chiếm 74,5% tổng vốn hóa thị trường tính đến ngày 31/12/2019 HOSE cũng đã cấp 15 quyết định niêm yết mới cho 6,549.72 triệu cổ phiếu, bao gồm sự tham gia của các công ty lớn như Tổng công ty Viglacera (VCG), Tổng Công ty Hàng không Việt Nam (HVN) và Tổng Công ty Điện lực Dầu khí Việt Nam (POW) Sự gia tăng nhanh chóng về số lượng nhà đầu tư và các yếu tố kinh tế đã thúc đẩy sự phát triển của thị trường này.
Xã hội hiện đại đang mở ra nhiều cơ hội phát triển thị trường, và vào tháng 6 năm 2019, Hose đã chính thức niêm yết và giao dịch sản phẩm Chứng quyền có đảm bảo (CW).
6 tháng triển khai, trên sàn HOSE ghi nhận hơn 60 mã CW được chào bán trên 19 cổ phiếu cơ sở với tổng khối lượng tương đương 508.6 tỷ đồng (VnEconomy, 2020)
Trước khi đại dịch COVID-19 bùng phát, thị trường chứng khoán đang trên đà phát triển mạnh mẽ, trở thành một kênh huy động vốn hiệu quả cho doanh nghiệp và nền kinh tế (Tạp chí Tài chính, 2020).
Thị trường chứng khoán Việt Nam trong đại dịch COVID – 19
3.1.2.1 Giai đoạn dịch bùng phát năm 2020 Đại dịch COVID-19 đã mang lại những tác động nặng nề tới hệ thống các nền kinh tế trên toàn cầu, trong đó có Việt Nam 6 tháng đầu năm 2020, phần lớn nền kinh tế bị đình trệ, đứt gãy chuỗi sản xuất và cung ứng, hoạt động giao thông đóng băng do các chính sách khắc nghiệt được đưa ra để đối phó với dịch bệnh Trước tình hình này, một loạt các lĩnh vực như sản xuất, chăn nuôi, du lịch… điêu đứng, rơi vào tổn thất nghiêm trọng Tuy nhiên, đây lại là cánh cửa mở ra những cơ hội mới cho một số lĩnh vực khác hưởng lợi, và một trong số đó là thị trường chứng khoán
Với lãi suất tiền gửi giảm mạnh xuống còn 4.12% vào năm 2020 theo số liệu từ WorldBank, kênh đầu tư tín dụng trở nên kém hấp dẫn đối với các nhà đầu tư Dữ liệu từ Ngân hàng Nhà nước cho thấy, tính đến cuối tháng 4/2020, tiền gửi của khách hàng tại các tổ chức tín dụng chỉ tăng trưởng 3.37%, mức tăng trưởng thấp nhất trong nhiều năm qua (Ủy ban giám sát tài chính quốc gia, 2021).
Hình 4: Lãi suất tiền gửi ngân hàng tại Việt Nam giai đoạn 2015 – 2020
Lãi suất tiền gửi ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2015 -
Thị trường vàng đã chịu nhiều hạn chế do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, với nhiều công ty buộc phải ngừng giao dịch theo quy định giãn cách Một số doanh nghiệp đã triển khai giải pháp mua vàng online để giữ chân khách hàng, nhưng việc giao hàng chỉ có thể thực hiện khi hết giãn cách Những bất cập trong quá trình mua vàng đã khiến các nhà đầu tư tìm kiếm các kênh lợi nhuận khác.
Thị trường chứng khoán đã trở thành kênh đầu tư hấp dẫn nhất hiện nay, với năm 2020 ghi nhận sự gia tăng đột biến số tài khoản chứng khoán mở mới, đạt 392,527 tài khoản, tăng 109% so với năm 2019 Giá trị giao dịch bình quân trên thị trường cổ phiếu đạt 7.420 tỷ đồng/phiên, tăng 59.3%, trong đó sàn HOSE có giá trị giao dịch bình quân là 6.425 tỷ đồng, tăng 62.5% Ba tháng cuối năm 2020 chứng kiến khối lượng giao dịch bình quân tăng mạnh, cao hơn lần lượt 113.7%; 91.5%; 183.9% so với cùng kỳ năm trước Đến cuối năm 2020, tổng mức vốn hóa thị trường chứng khoán đạt 5.294 nghìn tỷ đồng, tăng 20,8% so với cuối năm 2019, tương đương 84,1% GDP năm 2020 Vốn hóa sàn HOSE đạt 4.080 nghìn tỷ, chiếm 77.1% toàn thị trường Năm 2020 cũng đánh dấu sự ra đời của nhiều quỹ đầu tư ETF nội, như ETF VFMVN DIAMOND, ETF VINACAPITAL VN100, và ETF MAFM VN30.
3.1.2.2 Giai đoạn dịch bùng phát năm 2021
Bước sang năm 2021, thị trường chứng khoán Việt Nam tiếp tục chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố kinh tế trong và ngoài nước Năm nay đánh dấu những thách thức lớn đối với đời sống kinh tế - xã hội của Việt Nam, đặc biệt là do tác động của đại dịch COVID-19.
Trong quý 3 năm 2021, nền kinh tế Việt Nam ghi nhận mức tăng trưởng âm 6.7%, dẫn đến GDP trong 9 tháng chỉ tăng khoảng 1.42% (VietnamPlus, TTXVN) Mặc dù có những kết quả tiêu cực, nhưng nền kinh tế cũng cho thấy tín hiệu tích cực nhờ vào chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ đồng bộ của Chính Phủ Cụ thể, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) năm 2021 đạt 1.84%.
- mức tăng thấp nhất kể từ năm 2016 Con số này thậm chí đã vượt xa mức tăng đáng chú ý 2.79% của năm 2019
Hình 5: Tốc độ tăng CPI của các năm giai đoạn 2016 – 2021 (%)
Nguồn: Tổng Cục Thống kê, 2022
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã duy trì đà tăng trưởng ấn tượng từ năm 2020, nhờ vào những tín hiệu tích cực của nền kinh tế và xu hướng chuyển dịch dòng vốn từ các kênh đầu tư có lợi suất thấp sang chứng khoán Năm 2021 được ghi nhận là một năm thành công rực rỡ, với số lượng tài khoản mở mới tăng mạnh Chỉ trong 5 tháng đầu năm 2021, số tài khoản mở mới đã vượt qua tổng số tài khoản của cả năm 2020 Đến cuối năm 2021, tổng số tài khoản mở mới đạt 1,532,637, gần gấp 3 lần so với năm trước đó, theo dữ liệu từ Trung tâm lưu ký chứng khoán.
Hình 6: Số lượng tài khoản chứng khoán mở mới 2019 – 2021
Nguồn: Trung tâm lưu ký chứng khoán, 2021
Số lượng tài khoản chứng khoán mở mới
Năm 2021, thị trường chứng khoán Việt Nam đã đạt nhiều kỷ lục mới, với chỉ số VN-Index vượt 1500 điểm vào ngày 25/11, mang lại mức tăng trưởng 35.73% Việt Nam gia nhập nhóm các thị trường chứng khoán có lợi suất cao nhất thế giới, vượt cả Hoa Kỳ và Đài Loan Mức vốn hóa thị trường chứng khoán đạt 7,729,000 tỷ đồng, tăng 46% so với năm trước, trong khi quy mô niêm yết và đăng ký giao dịch đạt gần 1,730,000 tỷ đồng, tăng 14.1% Tính đến cuối tháng 11 năm 2021, có 761 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ niêm yết trên hai Sở Giao dịch chứng khoán, với sàn HOSE đạt vốn hóa 5,800,000 tỷ đồng và 46 doanh nghiệp có vốn hóa trên 1 tỷ USD Đặc biệt, có 3 doanh nghiệp trên sàn HOSE có vốn hóa trên 10 tỷ USD, bao gồm Vinhomes, Vingroup và Vietcombank.
Hình 7: Giá trị vốn hóa trên sàn giao dịch HOSE giai đoạn 2010 - 2021
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Năm 2021, thị trường chứng khoán ghi nhận kỷ lục mới về tăng trưởng thanh khoản, với giá trị giao dịch bình quân đạt 26.564 tỷ đồng/phiên, tăng 258% so với năm 2020 Đặc biệt, sàn HOSE có giá trị và khối lượng giao dịch bình quân lần lượt đạt trên 21.593 tỷ đồng và 737,29 triệu cổ phiếu.
Vốn hóa thị trường chứng khoán năm 2021 đã tăng trưởng 247,27% về giá trị và 120,43% về khối lượng so với năm 2020 Đóng vai trò là kênh huy động vốn hàng đầu, thị trường chứng khoán ước tính đã huy động 155.588 tỷ đồng thông qua phát hành cổ phiếu, trái phiếu doanh nghiệp và đấu giá cổ phần hóa, gấp 2,3 lần so với năm trước (Tạp chí tài chính).
Lựa chọn mô hình hồi quy
Để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất, nhóm tác giả so sánh giữa mô hình FEM, REM và OLS, thu được bảng kết quả sau:
Bảng 4: Kết quả 3 mô hình FEM, REM, OLS
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata Với *,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% a Kiểm định Hausman
Bảng 5: Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Nhóm tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để xác định mô hình Fixed-Effects (FE) hay Random-Effects (RE) phù hợp hơn cho nghiên cứu Kết quả cho thấy P-value = 0.0000, nhỏ hơn 5%, chứng tỏ mô hình FE có độ chính xác cao hơn Thêm vào đó, khi chạy mô hình Fixed-Effects, kết quả Prob > F = 0.0000 cũng cho thấy mô hình FE phù hợp hơn so với mô hình OLS Do đó, nhóm tác giả quyết định lựa chọn mô hình FE cho nghiên cứu của mình.
• Kiểm tra tự tương quan
Bảng 6: Kết quả kiểm tra tự tương quan
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Nhóm tác giả đã áp dụng kiểm định Wooldridge để đánh giá sự tự tương quan trong mô hình, với giả thuyết không có tương quan chuỗi (Ho: Không có tương quan chuỗi).
Kết quả cho thấy giá trị Prob>F = 0.1248 >5%, do đó chấp nhận giả thiết H0 Mô hình FE không có hiện tượng tự tương quan
• Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Bảng 7: Kết quả kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Nhóm tác giả đã áp dụng kiểm định Wald để xác định sai số của mô hình hồi quy, với giả thiết Ho cho rằng phương sai sai số là đồng nhất và không đổi.
Kết quả cho thấy giá trị P-value = 0.0557 > 5%, chấp nhận giả thuyết Ho Do đó mô hình FE không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Hồi quy mô hình
Trước khi thực hiện hồi quy mô hình, nhóm tác giả đã chuyển đổi dữ liệu từ định dạng chuỗi sang định dạng Stata bằng lệnh Encode Period, gen(period) Sau đó, họ kiểm tra mức độ cân bằng của dữ liệu thông qua lệnh xtset period date, và kết quả cho thấy dữ liệu không có tính cân bằng (unbalanced).
Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một mô hình gốc và năm mô hình nhỏ để đánh giá tác động của biến độc lập search t−1 đến lợi suất cổ phiếu (stock return) trong các giai đoạn trước và trong dịch bệnh.
(A) stockreturn t = α 1 + α 2 totalcase t-1 + α 3 searcht−1 + α 4 lnmarketcap t + α 5 pbt−1 + α6lnvolumet-1 + α7D_periodt + εt
(A1) stockreturnt = α1 + α2totalcaset-1 + α3searcht−1 + α4lnmarketcapt + α5pbt−1 + α6lnvolumet-1 + α7D_beforet + εt
(A2) stockreturnt = α8 + α9totalcaset-1 + α10searcht−1 + α11lnmarketcapt + α12pbt−1 + α13lnvolumet-1 + α14D_firstt + εt
(A3) stockreturnt = α15 + α16totalcaset-1 + α17searcht−1 + α18lnmarketcapt + α19pbt−1 + α20lnvolumet-1 + α21D_secondt + εt
(A4) stockreturnt = α22 + α23totalcaset-1 + α24searcht−1 + α25lnmarketcapt + α26pbt−1 + α27lnvolumet-1 + α28D_thirdt + εt
(A5) stockreturnt = α29 +α30totalcaset-1 + α31searcht−1 + α32lnmarketcapt + α33pbt−1 + α34lnvolumet-1 + α35D_fourtht + εt
Bảng 8: Tóm tắt kết quả các mô hình
Mô hình gốc Mô hình theo từng giai đoạn
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata Với *,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Tiến hành chạy mô hình Fixed-Effects Model thu được kết quả như sau:
Bảng 9: Kết quả hồi quy mô hình FE
Stock_return Coef Std Err P>|t|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Với 501 quan sát hợp lệ được chia thành 5 nhóm, nhóm nghiên cứu đã xác định giá trị F là 65.85 và p-value là 0.0000, cho thấy mô hình Fixed Effects là phù hợp Giá trị R-squared đạt 0.1713, cho thấy các biến độc lập giải thích được 17.13% sự biến thiên của biến phụ thuộc Từ đó, nhóm tác giả đã xây dựng phương trình mô hình: stockreturn = – 4.546406 – (2.77e + 08) totalcase t−1 – 0.0001345 search t−1 – 0.1883765 pb t−1 + 0.3457292 lnmarketcap – 0.0132675 lnvolume t−1.
Các hệ số hồi quy cho thấy các biến totalcase t−1, search t−1, pb t−1, lnvolume t−1 có tác động ngược chiều đến lợi tức thị trường chứng khoán Cụ thể, khi tổng số ca mắc COVID-19 ngày hôm trước tăng 1%, lợi tức thị trường chứng khoán giảm 15.52964% Sự giảm sút này có thể được giải thích bởi tâm lý lo ngại của nhà đầu tư do thông tin tiêu cực như đóng cửa tỉnh thành, gián đoạn sản xuất và doanh nghiệp ngừng hoạt động Tâm lý hoang mang dẫn đến việc nhiều nhà đầu tư rút vốn khỏi thị trường và tìm kiếm kênh đầu tư an toàn hơn, từ đó làm giảm lợi tức chứng khoán Kết quả này nhất quán với nghiên cứu của Raéf Barhini và Assaf Filfilan (2020) cùng nhiều tác giả khác, cho thấy số ca nhiễm COVID-19 có tác động tiêu cực đến lợi nhuận cổ phiếu.
Khi mức độ tìm kiếm thông tin (search t−1) tăng 1%, lợi tức cổ phiếu ghi nhận giảm 0.0001345% Mối tương quan này tương tự như kết quả nghiên cứu của Lê Trần Công Quyền (2016), cho thấy rằng sự gia tăng tìm kiếm thông tin có tác động ngược chiều đến lợi tức thị trường Sự gia tăng mức độ tìm kiếm phản ánh sự quan tâm của công chúng, bao gồm cả nhà đầu tư, đối với thông tin về đại dịch Trong bối cảnh đại dịch diễn biến phức tạp, sự gia tăng quan tâm này tạo ra tâm lý dè dặt cho nhà đầu tư trước các quyết định mua/bán, dẫn đến xu hướng giảm lợi tức của thị trường.
Khi mức định giá của thị trường chứng khoán ngày hôm trước tăng 1%, lợi tức chứng khoán ngày hôm sau giảm 0.1883765% Nghiên cứu của Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020) cùng Al Awadhi et al (2020) cũng cho thấy mối quan hệ tương tự giữa PB và lợi tức thị trường Điều này phản ánh tâm lý của nhà đầu tư, khi họ thường lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn khi thị trường bị định giá cao.
Mô hình nghiên cứu cho thấy khi khối lượng giao dịch trên mỗi cổ phiếu tăng 1%, lợi tức thị trường giảm 0.0132675%, điều này trái ngược với kết quả nghiên cứu của Lê Trần Công Quyền (2016) Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ khoảng thời gian nghiên cứu khác nhau; nghiên cứu của Lê Trần Công Quyền tập trung vào giai đoạn từ 1/1/2008 đến 31/12/2012, trong bối cảnh cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, trong khi nghiên cứu hiện tại diễn ra từ 2/1/2020 đến 31/12/2021, chịu ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 đối với các ngành kinh tế như giáo dục, y tế và công nghiệp.
Kết quả từ mô hình cho thấy biến lnmarketcap, đại diện cho vốn hóa thị trường chứng khoán, có ảnh hưởng tích cực đến biến phụ thuộc Phát hiện này phù hợp với nghiên cứu của Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020) cũng như Al Awadhi et al.
Vào năm 2020, khi vốn hóa thị trường tăng 1%, lợi tức thị trường chứng khoán ghi nhận mức tăng từ 0.3457292% đến 1.41% Vốn hóa thị trường đại diện cho tổng giá trị giao dịch công khai của một công ty trên sàn chứng khoán, và sự gia tăng giá trị này cho thấy công ty đang hoạt động hiệu quả, đồng thời mang lại nhiều tiềm năng cho thị trường Do đó, vốn hóa thị trường có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến lợi tức cổ phiếu.
Kết quả mô hình trong từng giai đoạn trước và trong dịch
• Giai đoạn 1: Trước khi dịch bệnh bùng phát
Bảng 10: Kết quả mô hình giai đoạn trước khi dịch bệnh bùng phát
Stock_return Coef Std Err P>|t|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Với 58 quan sát thu được hợp lệ (Number of obs = 58) chia thành 3 nhóm (Number of groups), nhóm nghiên cứu thu được giá trị F là 57.12 cùng giá trị p-value = 0.0000 < 5% chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính được đưa ra là phù hợp Giá trị R-squared = 0.7955 chứng tỏ các biến độc lập trong mô hình giải thích được 79.55% sự biến thiên của biến phụ thuộc Từ đó nhóm tác giả xây dựng phương trình của mô hình: stockreturn before = – 11.72897 + (8.65e – 06) totalcase t−1 – 0.0001594 search t−1 – 0.4230704 pb t−1 + 0.8401193 lnmarketcap + 0.0032042 lnvolume t−1
Kết quả mô hình cho thấy, trong giai đoạn này, chỉ có biến pb t−1 và lnmarketcap có ý nghĩa thống kê với p-value = 0.000 |t|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Với 78 quan sát thu được hợp lệ (Number of obs = 78) chia thành 4 nhóm (Number of groups), nhóm nghiên cứu thu được giá trị F là 682.54 cùng giá trị p-value = 0.0000 < 5% chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính được đưa ra là phù hợp Giá trị R-squared = 0.9473 chứng tỏ các biến độc lập trong mô hình giải thích được 94.73% sự biến thiên của biến phụ thuộc Từ đó nhóm tác giả xây dựng phương trình của mô hình: stockreturn D_first = – 13.64239 – 0.0000775 totalcase t−1 + 0.0000732 search t−1 – 0.5416557 pb t−1 + 0.986581 lmarketcap – 0.0004125 lnvolume t−1
Kết quả mô hình cho thấy, trong giai đoạn đầu bùng phát dịch, biến lnvolume t−1 không có ý nghĩa thống kê với p-value là 0.752 Các biến search t−1 và lnmarketcap có tác động tích cực đến lợi tức thị trường chứng khoán, trong khi pb t−1 và totalcase t−1 ảnh hưởng tiêu cực Cụ thể, khi số ca nhiễm ngày hôm trước tăng 1%, lợi tức trên thị trường chứng khoán giảm 0.0000775% Trong giai đoạn này, Việt Nam thực hiện tốt các biện pháp phòng chống dịch, dẫn đến số ca nhiễm còn rất ít, nên ảnh hưởng tiêu cực của biến totalcase t−1 đến stockreturn là nhỏ Đồng thời, khi pb t−1 tăng 1%, stockreturn giảm 0.5416557%.
Vốn hóa tăng 1% dẫn đến lợi nhuận của thị trường tăng 0.1360814% Khi mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 ngày hôm trước (search t−1) tăng 1%, lợi tức ghi nhận chỉ tăng 0.0000732% Trong giai đoạn này, số ca nhiễm COVID-19 còn thấp và mỗi ca mới đều được cách ly kịp thời, tạo tâm lý an toàn và tin tưởng cho nhà đầu tư về khả năng sớm kết thúc dịch Vì vậy, mối liên hệ giữa mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 và lợi nhuận thị trường là hợp lý.
• Giai đoạn 3: Dịch bệnh bùng phát lần 2
Bảng 12: Kết quả giai đoạn dịch bệnh bùng phát lần 2
Stock_return Coef Std Err P>|t|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Với 133 quan sát hợp lệ được chia thành 7 nhóm, nhóm nghiên cứu đã thu được giá trị F là 140.53 và p-value là 0.0000, nhỏ hơn 5%, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính được đề xuất là phù hợp Giá trị R-squared cũng hỗ trợ cho tính chính xác của mô hình.
Hệ số R² = 0.4471 cho thấy các biến độc lập trong mô hình có khả năng giải thích 44.71% sự biến thiên của biến phụ thuộc Dựa trên kết quả này, nhóm tác giả đã xây dựng phương trình mô hình: stockreturn D_second = – 10.3646 – 0.0000154 totalcase t−1 - 0.0000977 search t−1 – 0.4137698 pb t−1 + 0.7543384 lnmarketcap – 0.0050381 lnvolume t−1.
Kết quả mô hình chỉ ra rằng, biến vốn hóa thị trường (lnmarketcap) có tác động tích cực đến giá chứng khoán, trong khi các biến khác như search t−1, totalcase t−1, pb t−1 và lnvolume t−1 lại có tác động ngược chiều Cụ thể, khi totalcase t−1 tăng 1%, lợi tức thị trường chứng khoán giảm 0.0000154%, và mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 tăng 1% cũng làm lợi nhuận chứng khoán giảm 0.0000977% Điều này phản ánh tâm lý hoang mang của nhà đầu tư trước diễn biến tiêu cực của đại dịch và thông tin không chính thống Dòng tiền vào thị trường chứng khoán có xu hướng chững lại Nghiên cứu của Lê Trần Công Quyền (2016) cũng cho thấy mối tương quan tiêu cực giữa hành vi tìm kiếm và lợi nhuận cổ phiếu Khi pb t−1 và lnvolume t−1 tăng 1%, lợi tức cổ phiếu giảm lần lượt 0.4137698% và 0.0050381% Ngược lại, vốn hóa thị trường tăng 1% thì lợi tức thị trường tăng 0.7543384%, cho thấy đây là yếu tố hiếm hoi mang lại tín hiệu lạc quan trong bối cảnh đại dịch phức tạp.
• Giai đoạn 4: Dịch bệnh bùng phát lần 3
Bảng 13: Kết quả giai đoạn dịch bệnh bùng phát lần 3
Stock_return Coef Std Err P>|t|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Với 57 quan sát thu được hợp lệ (Number of obs = 57) chia thành 4 nhóm (Number of groups), nhóm nghiên cứu thu được giá trị F là 471.91 cùng giá trị p-value = 0.0000 < 5% chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính được đưa ra là phù hợp Giá trị R-squared = 0.4617 chứng tỏ các biến độc lập trong mô hình giải thích được 46.17% sự biến thiên của biến phụ thuộc Từ đó nhóm tác giả xây dựng phương trình của mô hình: stockreturn D_third = – 14.28816 – (8.27e + 06) totalcase t−1 + 0.0000914 search t−1 – 0.3924506 pb t−1 + 0.995354 lnmarketcap – 0.0016896 lnvolume t−1
Kết quả chạy mô hình trong giai đoạn thứ 3 của đại dịch COVID-19 cho thấy chỉ có
Trong giai đoạn này, chỉ có hai biến pb t−1 và lnmarketcap có giá trị p-value < 10%, cho thấy chúng có ý nghĩa thống kê Dịch bệnh chủ yếu phát sinh từ công nhân Hải Dương trở về từ Nhật Bản, lây lan ra các tỉnh thành khác trong thời gian ngắn (3 tháng) với tổng số ca nhiễm là 910/1303, không có trường hợp tử vong Người dân đã thích ứng với trạng thái “bình thường mới”, vừa lao động sản xuất vừa phòng chống dịch, dẫn đến totalcase t−1 và search t−1 ít tác động đến tâm lý đầu tư và lợi tức thị trường chứng khoán.
Biến pbt−1 ảnh hưởng ngược chiều đến lợi tức thị trường, trong khi lmarket_cap có tác động cùng chiều Cụ thể, khi giá trị thị trường tăng 1% so với giá trị sổ sách của ngày hôm trước, lợi tức giảm 0.3924506% Ngược lại, khi vốn hóa thị trường tăng 1%, lợi tức thị trường chứng khoán tăng 0.995354% Những kết quả này tương đồng với mô hình gốc và các nghiên cứu trước đây của Đào Văn Hùng và các cộng sự (2020).
• Giai đoạn 5: Dịch bệnh bùng phát lần 4
Bảng 14: Kết quả mô hình giai đoạn dịch bệnh bùng phát lần 4
Stock_return Coef Std Err P>|t|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Stata
Với 175 quan sát hợp lệ được chia thành 9 nhóm, nhóm nghiên cứu đã xác định giá trị F là 288.87 và p-value là 0.0000, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính được đề xuất là phù hợp Giá trị R-squared cũng xác nhận tính hiệu quả của mô hình này.
Mô hình nghiên cứu cho thấy các biến độc lập giải thích được 4.61% sự biến thiên của biến phụ thuộc Căn cứ vào đó, nhóm tác giả đã xây dựng phương trình mô hình như sau: stockreturn D_fourth = – 12.78698 - (9.05e + 09) totalcase t−1 + 0.0001566 search t−1 – 0.3599729 pb t−1 + 0.8916191 lnmarketcap – 0.0031008 lnvolume t−1.
Trong giai đoạn dịch thứ 4, tất cả 5 biến độc lập (totalcase t−1, search t−1, pb t−1, lnmarketcap, lnvolume t−1) đều có p-value < 10%, cho thấy ý nghĩa thống kê của chúng Kết quả mô hình cho thấy tác động của các biến độc lập tương tự như giai đoạn 3, với search t−1 và lnmarketcap tác động tích cực đến giá chứng khoán, trong khi totalcase t−1, pb t−1 và lnvolume t−1 tác động ngược chiều Cụ thể, khi totalcase t−1 tăng 1%, lợi tức thị trường chứng khoán giảm 33.6%, phản ánh ảnh hưởng tiêu cực mạnh mẽ trong giai đoạn căng thẳng nhất với sự xuất hiện của biến thể Delta và Omicron Bên cạnh đó, pb t−1 tăng 1% làm giảm 0.3599729% lợi tức, trong khi khối lượng giao dịch ngày hôm trước tăng 1% cũng dẫn đến giảm 0.0031008% lợi tức Ngược lại, mức vốn hóa thị trường tăng 1% sẽ làm lợi tức thị trường tăng 0.8916191%.
Mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 có mối tương quan tích cực, khi 1% tăng ở biến tìm kiếm trước đó dẫn đến tăng 0.0001566% trong lợi suất cổ phiếu Điều này trái ngược với kết quả từ giai đoạn đầu của dịch và nghiên cứu của Lê Trần Công Quyền (2016), do tâm lý nhà đầu tư bị ảnh hưởng phức tạp qua các giai đoạn Trong giai đoạn đầu, nhà đầu tư lo lắng vì đây là dịch bệnh mới, nhưng đến giai đoạn bùng phát lần thứ 4, họ đã dần thích nghi và tin tưởng vào các chính sách phòng chống dịch Sự phục hồi của các chuyến bay quốc tế và thông tin về tiêm vaccine đã tạo niềm tin cho nhà đầu tư về sự hồi phục kinh tế Tăng cường tìm kiếm thông tin cho thấy nhà đầu tư đang chủ động quan tâm đến dịch bệnh Với các yếu tố vĩ mô thuận lợi, nhà đầu tư nhận thấy tiềm năng trong thị trường chứng khoán, dẫn đến tăng trưởng vốn đầu tư và lợi tức cổ phiếu.
Đánh giá sự tác động của hành vi tìm kiếm về thông tin COVID-19 đến lợi tức thị trường chứng khoán
Nghiên cứu của nhóm tác giả tập trung vào tác động của hành vi tìm kiếm thông tin về COVID-19 đến lợi tức thị trường chứng khoán, đặc biệt là mức độ tìm kiếm từ khóa "Covid" trên Google Kết quả cho thấy rằng mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 ngày hôm trước ảnh hưởng đến lợi nhuận trên thị trường chứng khoán, với các hệ số của biến Search(t-1) có ý nghĩa thống kê nhưng tác động nhỏ Trong giai đoạn từ 2/1/2020 đến 31/12/2021, mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 có ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận cổ phiếu, không có tác động trong giai đoạn trước khi đại dịch bùng phát Trong giai đoạn đầu của dịch, mức độ tìm kiếm có tác động tích cực đến lợi nhuận thị trường, nhưng chỉ với mức tác động nhỏ Giai đoạn thứ hai cho thấy hành vi tìm kiếm thông tin ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý đầu tư do sự gia tăng ca nhiễm và tử vong Giai đoạn ba không ghi nhận tác động do kiểm soát tốt số ca lây nhiễm, trong khi giai đoạn cuối cho thấy mối tương quan tích cực giữa hành vi tìm kiếm thông tin và lợi nhuận thị trường nhờ vào những tín hiệu lạc quan trong công tác phòng chống dịch.
Nghiên cứu cho thấy lợi nhuận thị trường chứng khoán có thể được dự đoán thông qua công cụ Google Trends Tuy nhiên, mối quan hệ giữa mức độ tìm kiếm thông tin về COVID-19 và lợi nhuận thị trường có sự thay đổi theo từng giai đoạn bùng phát dịch Công cụ này hữu ích trong việc đo lường trạng thái và mối quan tâm của nhà đầu tư, từ đó hỗ trợ dự đoán lợi nhuận chứng khoán.
Đề xuất
Bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay
Dự báo năm 2022, thị trường chứng khoán sẽ tiếp tục nhận được những tín hiệu tích cực Trong bối cảnh các hoạt động kinh doanh và đầu tư ở các lĩnh vực khác vẫn đang gặp khó khăn trong quá trình phục hồi, chứng khoán nổi lên như một kênh đầu tư hấp dẫn và tiềm năng.
Thị trường tài chính đã trở nên "thân thiện" hơn nhờ tính chất dễ tham gia và yêu cầu vốn ban đầu không quá lớn Trong năm 2021, số lượng nhà đầu tư đã tăng kỷ lục với hơn 1 triệu tài khoản được mở trong 10 tháng đầu năm, tương đương tổng số tài khoản từ năm 2017 đến 2020, chưa tính tài khoản doanh nghiệp Trong bối cảnh phục hồi kinh tế hậu đại dịch, nhiều quốc gia dự báo sẽ tiếp tục áp dụng chính sách tiền tệ nới lỏng và cho phép lạm phát ở mức cao hơn, đặc biệt là từ Cục Dự trữ Liên bang.
Mỹ (FED) sẽ không tăng lãi suất trong 2 năm tới, trong khi Anh và Châu Âu tiếp tục duy trì chính sách tiền tệ nới lỏng, dẫn đến sự sụt giảm giá trị của đồng USD Điều này khiến khả năng Ngân hàng Nhà nước Việt Nam tăng lãi suất chiết khấu trong năm tới trở nên thấp Chính phủ sẽ tiếp tục giữ chính sách nới lỏng tiền tệ, tạo ra “cơ hội kép” cho sự phát triển của thị trường chứng khoán Lãi suất thấp sẽ thu hút thêm nhiều nhà đầu tư, đặc biệt là các doanh nghiệp, với cơ hội tiếp cận nguồn vốn đầu tư dễ dàng hơn bao giờ hết.
Mặc dù thị trường chứng khoán có nhiều cơ hội phát triển trong và ngoài nước, nhưng vẫn phải đối mặt với thách thức trong năm tới Sự gia tăng nhanh chóng số lượng nhà đầu tư mới có thể làm tăng rủi ro, do phần lớn họ thiếu kiến thức và kinh nghiệm, thường tham gia theo "hiệu ứng đám đông", dẫn đến chất lượng thị trường suy giảm Thêm vào đó, thông tin tiêu cực về thị trường vĩ mô và sự thao túng của những room phím hàng có thể gây ra tình trạng bán ròng hoặc mua ròng, khiến giá cổ phiếu không phản ánh đúng tình hình kinh doanh và triển vọng phát triển của doanh nghiệp Hơn nữa, diễn biến khó lường của đại dịch tiếp tục tạo ra rủi ro cho các chỉ số kinh tế như lạm phát và nhiều tác động tiêu cực khác Do đó, nhà đầu tư cần có cái nhìn đa chiều về thị trường và trang bị kiến thức về quản trị rủi ro để hạn chế tác động tiêu cực trong tương lai.
Việt Nam, với tỷ lệ 3% dân số tham gia thị trường chứng khoán, đang hướng tới mục tiêu tăng lên 5% vào năm 2025 và 10% vào năm 2030, tương tự như Đài Loan vào năm 1986 Việc áp dụng mô hình “Phát triển Đông Á” và sự khuyến khích từ Chính phủ sẽ củng cố niềm tin của nhà đầu tư Ngoài ra, việc triển khai hệ thống KRX trong 2 năm tới sẽ tạo cơ hội cho giao dịch lô lẻ, nâng cao tính thanh khoản cho thị trường Cải tiến hệ thống giao dịch này sẽ là bước đệm quan trọng để nâng hạng thị trường chứng khoán Việt Nam từ cận biên lên thị trường mới nổi, thu hẹp khoảng cách với thị trường quốc tế Trong 5 năm tới, kênh đầu tư này dự kiến sẽ tiếp tục phát triển nhờ vào các kế hoạch dài hạn và chính sách hỗ trợ tích cực từ Chính phủ.
Theo các nhà kinh tế học, thị trường chứng khoán Việt Nam và quốc tế đang đối mặt với những rủi ro tiềm ẩn trong tương lai CNBC (Consumer News and Business Channel) của Mỹ đã chỉ ra những mối lo ngại này trong một cuộc họp gần đây.
Vào đầu tháng 11, các quan chức của Uỷ ban Thị trường Mở Liên Bang (FED) đã bày tỏ lo ngại về tình trạng lạm phát cao tại Mỹ và sẵn sàng tăng lãi suất sớm hơn dự kiến nếu lạm phát tiếp tục gia tăng Điều này có thể dẫn đến sự giảm dòng vốn đầu tư từ nước ngoài vào thị trường cận biên như Việt Nam Việc tăng lãi suất của FED cũng sẽ tác động trực tiếp đến Chính phủ, buộc họ xem xét việc thắt chặt chính sách tiền tệ, trong khi Ngân hàng Nhà nước sẽ nâng lãi suất tiết kiệm để phù hợp với tình hình kinh tế Nhà đầu tư có thể chuyển từ đầu tư chứng khoán sang gửi tiền tại ngân hàng, do độ uy tín của ngân hàng cao hơn Hơn nữa, việc vay vốn đầu tư của doanh nghiệp trở nên đắt đỏ có thể làm giảm số lượng nhà đầu tư chứng khoán, dẫn đến sự chững lại của thị trường Để hạn chế tình trạng này, Ngân hàng Nhà nước cần phối hợp với Chính phủ để đưa ra các biện pháp hợp lý, tránh thay đổi lãi suất đột ngột, đồng thời các bộ ngành cần hợp tác chặt chẽ để đảm bảo sự phát triển cân bằng giữa các thị trường, thúc đẩy phát triển kinh tế và ổn định kinh tế vĩ mô cũng như thị trường chứng khoán.
Khuyến nghị
Trong bối cảnh phục hồi kinh tế sau COVID-19, thị trường chứng khoán Việt Nam cần duy trì sự chủ động trong quản lý và chuẩn bị các phương án ứng phó với những rủi ro có thể phát sinh trong tương lai.
4.2.1 Chủ động cập nhật, dự báo và xây dựng các kịch bản ứng phó với các tác động từ dịch bệnh
Dịch bệnh đã tạo ra cơ hội cho thị trường chứng khoán Việt Nam, khi nền kinh tế gặp khó khăn trong sản xuất và cung ứng Thị trường chứng khoán trở thành kênh đầu tư hấp dẫn nhờ tính dễ tham gia và yêu cầu vốn không quá lớn Ban đầu, nhà đầu tư lo lắng trước những biến động khó lường, nhưng qua thời gian, họ đã dần quen với tình hình dịch bệnh và thích nghi với cuộc sống “bình thường mới”.
Nghiên cứu cho thấy rằng mức độ tìm kiếm thông tin về dịch bệnh của nhà đầu tư có ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán và lợi nhuận từ cổ phiếu Cụ thể, khi số lượt tìm kiếm thông tin về COVID-19 tăng, lợi tức từ cổ phiếu cũng có xu hướng tăng theo Điều này cho thấy khi người dân nhận thức rõ về dịch bệnh, họ sẽ chú ý đến tác động của nó đối với nền kinh tế và có xu hướng lựa chọn đầu tư vào thị trường chứng khoán, nơi có tính thanh khoản cao và an toàn hơn.
Nhà đầu tư và thị trường cần chủ động theo dõi thông tin về diễn biến dịch bệnh để xây dựng phương án dự phòng hợp lý, tránh gây mất ổn định cho thị trường chứng khoán Nếu số ca tử vong tăng, chuyên gia nên chuẩn bị cho kịch bản tiêu cực có thể xảy ra Điều này có thể dẫn đến việc Chính phủ áp dụng thêm giãn cách xã hội, tạo áp lực từ hai phía nhà đầu tư: tích cực tham gia để giữ vốn nhàn rỗi hoặc ngừng đầu tư để giảm rủi ro Do đó, thị trường cần có chính sách và phương án đối phó kịp thời nhằm duy trì sự ổn định và tránh ảnh hưởng đến các nhà đầu tư khác.
4.2.2 Tập trung vào chất lượng thị trường để giảm thiểu rủi ro cho các nhà đầu tư
Thị trường chứng khoán sẽ tiếp tục thu hút sự chú ý của nhiều nhà đầu tư, do đó việc nâng cao chất lượng thị trường để giảm thiểu rủi ro trở thành ưu tiên hàng đầu Nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp cụ thể nhằm cải thiện tình hình này.
Thị trường chứng khoán có thể nâng cao vai trò của các đại lý đầu tư và tư vấn chuyên nghiệp, cùng với sự phát triển của các quỹ mở và ETFs cổ phiếu, trái phiếu do các quỹ đầu tư uy tín quản lý, nhằm đảm bảo an toàn và giảm thiểu rủi ro cho các nhà đầu tư cá nhân.
Để đảm bảo nhà đầu tư không bị động và nắm bắt kịp thời tình hình thị trường, việc phổ cập thông tin thiết yếu là rất quan trọng Điều này giúp tránh tình trạng bán tháo để thu hồi vốn, khi mà các giao dịch đột ngột xảy ra cùng với hiệu ứng đám đông có thể dẫn đến sự mất cân bằng nghiêm trọng cho thị trường.
Thị trường chứng khoán có thể đóng vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn và cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư về các danh mục chứng khoán, đặc biệt là những khoản đầu tư có lãi suất nhỏ nhưng ổn định như trái phiếu Điều này không chỉ giúp giữ chân các nhà đầu tư mà còn nâng cao độ uy tín của thị trường trong dài hạn Nhờ vậy, thị trường có thể mở rộng, tăng quy mô tham gia và tạo ra nhiều cơ hội hơn cho tương lai.
4.2.3 Xây dựng phương án “nâng cấp” thị trường, thu hút các nhà đầu tư
Thị trường chứng khoán Việt Nam đang trải qua giai đoạn phát triển mạnh mẽ với nhiều cơ hội trong tương lai Sự gia tăng số lượng nhà đầu tư và tài khoản cho thấy tiềm năng lớn của kênh đầu tư này Để duy trì tính hấp dẫn, thị trường cần phát huy những lợi thế của mình và tiếp tục linh hoạt trong các chiến lược phát triển.
Để thu hút các nhà đầu tư mới tham gia thị trường chứng khoán, cần điều chỉnh một số chính sách như giảm chi phí giao dịch và hạ thuế thu nhập trên các khoản lãi đầu tư trong giai đoạn đầu Lợi nhuận luôn là yếu tố quan trọng hàng đầu đối với nhà đầu tư, và các chính sách khuyến khích sẽ tạo ra sức hấp dẫn, từ đó tăng cường độ thanh khoản cho thị trường.
Hoàn thiện chất lượng thị trường từ nội tại là điều quan trọng, vì bên cạnh lợi nhuận, sự đơn giản và tính bảo mật cao trong các dịch vụ cũng thu hút nhiều nhà đầu tư F0 Một hệ thống giao dịch thân thiện và có khả năng sinh lời sẽ là ưu điểm lớn cho thị trường chứng khoán.