GIỚI THIỆU
ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong nền kinh tế hiện đại, sự phát triển của Thị trường chứng khoán (TTCK) đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển kinh tế của Việt Nam Để thực hiện mục tiêu công nghiệp hóa và hiện đại hóa, cần có đủ vốn hỗ trợ đầu tư, do đó việc phát triển TTCK là cần thiết Kể từ khi chính thức hoạt động vào năm 2000 với chỉ 2 doanh nghiệp niêm yết và giá trị vốn hóa 986 tỷ đồng, TTCK đã có sự tăng trưởng vượt bậc Đến năm 2018, tổng giá trị vốn hóa của thị trường cổ phiếu và trái phiếu đạt 110% GDP Hiện nay, TTCK không chỉ cải thiện về thể chế và khung pháp lý mà còn đa dạng hóa hàng hóa và tăng trưởng về số lượng công ty niêm yết Nó đã trở thành kênh huy động vốn trung và dài hạn chủ lực, giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận nguồn vốn để mở rộng sản xuất và kinh doanh.
Thị trường chứng khoán rất nhạy cảm với thông tin kinh tế vĩ mô và tâm lý nhà đầu tư, một tác động tiêu cực nhỏ có thể gây ra tổn thất lớn và ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế Sự nhạy cảm này cho thấy tầm quan trọng của việc duy trì và phát triển ổn định thị trường chứng khoán trong chiến lược phát triển kinh tế vĩ mô của mỗi quốc gia Để đạt được mục tiêu tăng trưởng bền vững, chính phủ cần điều chỉnh linh hoạt các chính sách vĩ mô trong từng giai đoạn phát triển.
Nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô đến hiệu quả hoạt động của thị trường chứng khoán (TTCK) là rất cần thiết trong bối cảnh thay đổi chính sách điều hành và biến động các chỉ số vĩ mô Việc phân tích này không chỉ giúp nhận diện những ảnh hưởng tiêu cực mà còn đưa ra các giải pháp khắc phục, từ đó góp phần phát triển TTCK một cách hiệu quả và phù hợp với chiến lược phát triển kinh tế quốc gia.
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Thị trường tài chính, đặc biệt là thị trường chứng khoán, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế của mỗi quốc gia và rất nhạy cảm với các thông tin kinh tế vĩ mô Nghiên cứu về mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và các biến số vĩ mô đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà hoạch định chính sách và học giả quốc tế Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tác động của các yếu tố kinh tế đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán, tập trung vào các biến số như cung tiền, lạm phát, tỷ giá, giá dầu, lãi suất và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đối với chỉ số VNI-Index Điều này mở ra cơ hội để nghiên cứu và hoàn thiện kiến thức trong lĩnh vực này.
Yếu tố tăng trưởng của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là một chỉ số quan trọng có thể gây biến động cho thị trường chứng khoán FDI đóng vai trò là động lực chính thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, với mức đóng góp của khu vực FDI vào GDP được thống kê bởi Bộ Kế hoạch và Đầu tư.
Luận văn thạc sĩ Tài chính tại Việt Nam đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ, từ 9,3% năm 1995 lên 19,6% năm 2017 Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đã đóng góp quan trọng vào sản xuất công nghiệp và quá trình công nghiệp hóa, tạo ra các ngành công nghiệp chủ lực như công nghệ thông tin và chế biến chế tạo, góp phần vào tăng trưởng kinh tế bền vững FDI cũng ảnh hưởng tích cực đến thị trường chứng khoán (TTCK) thông qua việc cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước, thúc đẩy sự phát triển của hoạt động mua bán và sáp nhập, nâng cao tính thanh khoản và quy mô của thị trường Nghiên cứu về mối quan hệ giữa FDI và TTCK đã được thực hiện bởi nhiều tác giả, tuy nhiên, phân tích ảnh hưởng trực tiếp của FDI đến TTCK tại Việt Nam vẫn còn hạn chế Do đó, nghiên cứu về tác động của FDI đến TTCK sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc cho nhà hoạch định chính sách và nhà đầu tư về tầm quan trọng của FDI trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của TTCK.
Mỹ là nền kinh tế lớn nhất thế giới, có ảnh hưởng mạnh mẽ đến kinh tế toàn cầu Mọi biến động trong nền kinh tế và thị trường chứng khoán của Mỹ đều tác động đến nhiều quốc gia khác.
Mỹ có ảnh hưởng lớn đến các thị trường tài chính toàn cầu, đặc biệt là những quốc gia có quan hệ thương mại chặt chẽ với Mỹ, như Việt Nam Theo Tổng cục Thống kê, kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam sang Mỹ chiếm 14% trong bốn tháng đầu năm 2018, cho thấy Mỹ là đối tác thương mại quan trọng nhất của Việt Nam Trong bối cảnh căng thẳng thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc gia tăng, việc nghiên cứu tác động của thị trường chứng khoán Mỹ đến thị trường chứng khoán Việt Nam là cần thiết Điều này sẽ giúp nhà hoạch định chính sách và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về vai trò của kinh tế Mỹ trong sự phát triển của thị trường chứng khoán trong nước.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Nhiều nghiên cứu tại Việt Nam tập trung vào ảnh hưởng của các biến số kinh tế đến Chỉ số giá chứng khoán VNI – Index, trong khi còn nhiều chỉ số quan trọng khác như VN30-Index, HNX-Index, HNX30-Index và UPCoM-Index cũng ảnh hưởng đến thị trường VN30-Index được coi là chỉ số đầu tư hiệu quả nhất, với các công ty niêm yết hàng đầu về vốn hóa và thanh khoản, và là nền tảng cho các quỹ đầu tư chỉ số và quỹ ETF Kể từ năm 2017, VN30 đã trở thành chỉ số cơ sở cho sản phẩm Hợp đồng tương lai tại TTCK Việt Nam, điều này làm tăng thêm tầm quan trọng của nó trong việc hỗ trợ nhà đầu tư đánh giá diễn biến thị trường Do đó, phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô lên VN30 sẽ là một chủ đề hấp dẫn, cung cấp thông tin quý giá cho nhà đầu tư trong việc dự đoán xu hướng giá cổ phiếu thuộc VN30-Index.
Mỗi giai đoạn kinh tế khác nhau sẽ dẫn đến mức độ và chiều hướng tác động khác nhau của các yếu tố vĩ mô lên thị trường chứng khoán (TTCK) Hiện tại, thị trường chứng khoán Việt Nam đang phải đối mặt với những thách thức từ nguy cơ suy thoái kinh tế toàn cầu và chiến tranh thương mại Mỹ - Trung, mặc dù vẫn có những tín hiệu tích cực từ yếu tố vĩ mô Do đó, tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô hiện nay có thể khác biệt so với các giai đoạn trước.
Tác giả đã chọn đề tài “TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ VN30-INDEX - SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” nhằm nghiên cứu thêm tác động của FDI và chứng khoán Mỹ đến thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu sử dụng VN30-Index làm bằng chứng thực nghiệm, giúp các nhà đầu tư và nhà chính sách hiểu rõ hơn về sự phản ứng của chỉ số VN30.
Luận văn thạc sĩ Tài chính và thị trường chứng khoán (TTCK) đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích các biến động liên quan đến yếu tố vĩ mô Tác giả khẳng định rằng nghiên cứu này không chỉ cần thiết mà còn mang lại nhiều lợi ích cho việc hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế lớn đến thị trường tài chính.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Phân tích tác động của yếu tố kinh tế vĩ mô lên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua chỉ số VN30-Index cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa các yếu tố này Kết quả phân tích cung cấp gợi ý quan trọng giúp các nhà điều hành chính sách quản lý và phát triển thị trường chứng khoán một cách bền vững và ổn định Đồng thời, thông tin này cũng hỗ trợ nhà đầu tư trong việc ra quyết định đầu tư hiệu quả trên thị trường.
Bài viết phân tích ảnh hưởng của 8 yếu tố vĩ mô đến VN30-Index, bao gồm lạm phát, lãi suất, cung tiền, sản lượng công nghiệp, tỷ giá, đầu tư nước ngoài, chỉ số chứng khoán Mỹ và giá dầu thế giới Những yếu tố này có vai trò quan trọng trong việc xác định xu hướng thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là VN30-Index, thông qua việc tác động đến tâm lý nhà đầu tư và quyết định đầu tư Việc theo dõi và đánh giá các yếu tố này sẽ giúp các nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan và đưa ra chiến lược đầu tư hiệu quả hơn.
Xác định mức độ tác động của biến vĩ mô lên VN30-Index
Để phát triển thị trường chứng khoán và hỗ trợ thông tin cho các nhà đầu tư, các nhà hoạch định chính sách nên xem xét các gợi ý như cải thiện cơ sở hạ tầng giao dịch, cung cấp thông tin minh bạch về chỉ số VN30 và các công ty niêm yết, cũng như tổ chức các hội thảo và chương trình đào tạo nhằm nâng cao hiểu biết cho nhà đầu tư Việc tạo ra một môi trường đầu tư an toàn và thuận lợi sẽ khuyến khích sự tham gia của nhà đầu tư, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Câu hỏi tổng quát: Các yếu tố vĩ mô có tác động như thế nào đến chỉ số VN30 – Index?
- Chiều hướng tác động của các yếu tố vĩ mô đến VN30 - Index là như thế nào?
- Sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến VN30 – Index có mức độ như thế nào?
- VN30 – Index sẽ phản ứng như thế nào trước những biến đổi của các yếu tố kinh tế vĩ mô?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu: Sự tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đếnchỉ số giá chứng khoán VN30- Index
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Phạm vi nghiên cứu của đề tài tập trung vào chỉ số VN30, được thành lập từ tháng 6 năm 2012 Để có cái nhìn tổng quát về diễn biến của chỉ số này qua các năm, nghiên cứu sẽ xem xét dữ liệu giá VN30 trong giai đoạn từ tháng 2 năm 2012 đến tháng 2 năm 2019.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài viết nghiên cứu tác động của 8 yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam, bao gồm lãi suất, lạm phát, cung tiền, sản lượng công nghiệp, đầu tư trực tiếp nước ngoài, tỷ giá, chỉ số chứng khoán Mỹ và giá dầu thế giới Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với phân tích hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian bằng mô hình VECM và FMOLS, kết hợp kiểm định đồng liên kết Johansen để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố này đến VN30-Index.
ĐÓNG GÓP CỦA LUẬN VĂN
Bài luận văn phân tích tác động của các biến kinh tế lên chỉ số VN30 và thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó đưa ra gợi ý cho chính sách kinh tế vĩ mô nhằm phát triển thị trường chứng khoán một cách ổn định và bền vững Ngoài ra, nghiên cứu còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư trong và ngoài nước, giúp họ có cái nhìn rõ hơn về chỉ số VN30 và giảm thiểu rủi ro khi đầu tư vào thị trường.
Nghiên cứu tác động của FDI và Chứng khoán Mỹ đến chỉ số VN30 của TTCK Việt Nam giúp nhà hoạch định và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của hai yếu tố này Từ đó, họ có thể xây dựng các chính sách vĩ mô phù hợp nhằm phát triển TTCK và đề ra chiến lược đầu tư hợp lý khi thị trường biến động.
BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN
CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN
Luận văn thạc sĩ Tài chính
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN
CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ
MÔ ĐẾN CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CÁC CHÍNH SÁCH VĨ MÔ NHẰM PHÁT TRIỂN ỔN ĐỊNH THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Luận văn thạc sĩ Tài chính
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN
VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN
Vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong việc phản ánh tỷ suất sinh lời của thị trường chứng khoán đã được khẳng định qua Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (Arbitrage Pricing Theory - APT) do nhà kinh tế học Stephen Ross phát triển.
Lý thuyết APT ra đời vào năm 1976, tập trung vào mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro trong đầu tư Theo lý thuyết này, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản tài chính có thể được đo lường thông qua các yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô khác nhau Những biến đổi về các yếu tố như cung tiền, tỷ giá, lạm phát và lãi suất đều có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, thông qua việc tác động đến tỷ lệ chiết khấu và cổ tức kỳ vọng Lý thuyết APT xác định tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán dựa trên công thức với k nhân tố.
E (R): là lợi nhuận kỳ vọng của tài sản rủi ro
Các yếu tố vĩ mô như lạm phát, GDP, lãi suất, cung tiền, giá dầu, tỷ giá và FDI có tác động rõ rệt đến lợi suất cổ phiếu Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng mức độ ảnh hưởng này không đồng nhất giữa các nền kinh tế, đặc biệt là giữa các quốc gia phát triển và các quốc gia mới nổi Điều này cho thấy rằng trong nền kinh tế thực, sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán là rất đa dạng và phức tạp.
Luận văn thạc sĩ Tài chính cho thấy rằng các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán (TTCK), nhưng sự tác động này không đồng nhất ở các thị trường khác nhau Một số yếu tố có thể tạo ra tác động mạnh mẽ tại TTCK, trong khi lại không ảnh hưởng đến các thị trường khác Hơn nữa, một số yếu tố vĩ mô thậm chí có thể tác động ngược chiều so với những lý thuyết kinh tế đã được đề ra.
Dựa trên khung lý thuyết của Stephen Ross, luận văn này phân tích tác động của các biến vĩ mô quan trọng đến CSGCK Những biến số được lựa chọn đã được nhiều nhà kinh tế học nghiên cứu và khẳng định vai trò của chúng trong việc dự báo suất sinh lời và biến động của thị trường chứng khoán.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN
LÝ THUYẾT SƠ LƯỢC VỀ CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1.1 Mô hình Vector tự hồi quy VAR
Mô hình VAR (Vector Autoregression) được phát triển bởi nhà kinh tế học Christopher A Sims vào năm 1980, là công cụ phân tích tác động của các biến chuỗi thời gian trong kinh tế vĩ mô VAR là một mô hình hệ phương trình kết hợp giữa mô hình tự hồi quy đơn chiều và các phương trình ngẫu nhiên, cho phép mỗi biến có phương trình riêng để giải thích xu hướng phát triển dựa trên độ trễ của nó và các biến khác Điểm nổi bật của VAR là không cần phân biệt giữa biến ngoại sinh và nội sinh, điều này đã dẫn đến việc mô hình này ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô.
Mô hình VAR tổng quát với độ trễ p như sau:
- Y: là biến được xét trong mô hình
- ∝𝑖 là các ma trận hệ số
- 𝜀 𝑡 : là véc tơ nhiễu trắng
Mô hình VAR có hạn chế là chỉ phản ánh mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến và yêu cầu các biến phải là chuỗi dữ liệu dừng, không có tính đồng liên kết Nếu các biến không đáp ứng hai điều kiện này, việc ước lượng bằng mô hình VAR có thể dẫn đến hồi quy giả mạo Granger và Engle (1978) đã chỉ ra rằng hai hoặc nhiều chuỗi thời gian tích hợp và không dừng có thể có mối quan hệ đồng liên kết Trong trường hợp này, VAR có thể được sử dụng để ước lượng mối quan hệ giữa các biến đồng liên kết thông qua việc sai phân các chuỗi dữ liệu, tuy nhiên, VAR chỉ xác định được phản ứng giữa các biến trong ngắn hạn.
Luận văn thạc sĩ Tài chính hạn
2.1.2 Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số VECM
Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) là một phiên bản mở rộng của VAR, được phát triển để khắc phục vấn đề hồi quy giả mạo Dù yêu cầu các chuỗi thời gian phải dừng, VECM có khả năng ước lượng mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi thông qua việc bổ sung vector hiệu chỉnh sai số tương ứng với số lượng quan hệ đồng liên kết Chính vì vậy, VECM được ứng dụng rộng rãi trong phân tích tác động của các biến kinh tế vĩ mô, đặc biệt là đối với các chuỗi không dừng và có mối liên hệ đồng liên kết.
Mô hình VECM tổng quát:
Trong đó: ∆Xt là vector của n biến khác nhau
Khi các chuỗi số liệu thời gian là những chuỗi dừng, mô hình VECM được ước lượng qua 3 bước sau:
Bước 1: Xây dựng các phương trình vector hồi quy cho từng biến để ước lượng VAR
Bước 2: Kiểm định tính đồng liên kết theo Jonhansen
Bước 3: Nếu các biến có ít nhất một đồng liên kết, hãy xây dựng vector hiệu chỉnh sai số dựa trên mô hình VAR đã được thiết lập ở bước 1 để ước lượng mô hình VECM.
Nhiều nghiên cứu quốc tế, như của Kyereboah-Coleman (2008), Karam Pal Ruhee Mittal (2011), và Adam, Anokye, George Tweneboah (2008), đã chứng minh tính hiệu quả của mô hình hồi quy VECM trong phân tích chuỗi thời gian Bên cạnh đó, các nghiên cứu trong nước như của Nguyễn Trần Phương Thảo (2015), Huỳnh Thị Cẩm Hà (2014), và Nguyễn Minh Kiều (2013) cũng đã áp dụng VECM để phân tích mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và các biến số kinh tế Do đó, tác giả sẽ áp dụng mô hình VECM trong luận văn của mình, vì nó cho phép hồi quy chuỗi các biến không dừng và đồng liên.
Luận văn thạc sĩ Tài chính cho thấy rằng mô hình VECM phù hợp với đặc tính của các chỉ số kinh tế được lựa chọn trong nghiên cứu này.
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian, luận văn tiến hành phân tích bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng phần mềm Eviews để xử lý dữ liệu theo quy trình đã định.
Kiểm định tính dừng là một bước quan trọng để đánh giá xem mô hình hồi quy có bị giả mạo hay không Quá trình này giúp xác định độ chính xác và sự đáng tin cậy của mô hình chuỗi dữ liệu thời gian.
Chọn độ trễ tối ưu: giúp xác định ở độ trễ thứ mấy trong mô hình thì các biến vẫn còn mối quan hệ với nhau
Kiểm định tính đồng liên kết là một bước quan trọng trong phân tích mô hình, giúp đảm bảo rằng mối quan hệ giữa các biến không bị hồi quy giả mạo Khi các biến có quan hệ đồng liên kết, kết quả hồi quy sẽ phản ánh một mối quan hệ cân bằng dài hạn, từ đó cung cấp cái nhìn chính xác về sự tương tác giữa chúng.
Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM) được sử dụng khi chuỗi dữ liệu không dừng và có đồng liên kết, nhằm xác định độ lệch ngắn hạn, xu thế tác động và sự cân bằng dài hạn.
Kiểm tra sự phù hợp của mô hình VECM thông qua kiểm tra tự tương quan và phương sai sai số thay đổi
- Hàm phản ứng đẩy: xác định phản ứng của VN30 trướccác cú sốc tạo ra từ chính nó và các biến độc lập
- Phân rã phương sai: với mục đích xác định sự tác động của những cú sốc vĩ mô đến phương sai sai số dự báo của VN30
Mô hình FMOLS được áp dụng để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong thị trường chứng khoán (TTCK) sau khi đã phân tích độ lệch ngắn hạn, xu thế tác động và sự cân bằng dài hạn Phương pháp hồi quy bình phương bé nhất được hiệu chỉnh hoàn toàn - Fully Modified OLS (FMOLS) sẽ giúp làm rõ quá trình hướng tới cân bằng dài hạn trong nghiên cứu này.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm các số liệu theo chuỗi thời gian, được thu thập hàng tháng từ tháng 02/2012 đến tháng 02/2019, với tổng cộng 85 quan sát Dữ liệu về CSGCK được lấy từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước Ngoài ra, thông tin về các biến số vĩ mô được thu thập từ Ngân hàng Thế giới, Tổng cục Thống kê Việt Nam.
Bộ Công thương, Ngân hàng nhà nước Việt Nam, Quỹ tiền tệ thế giới, Cục Đầu tư nước ngoài,…
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Chỉ số VN30: Là giá đóng cửa của ngày làm việc cuối trong từng tháng của chỉ số VN30-Index
Lạm phát được đo lường thông qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI), phản ánh tỷ lệ phần trăm thay đổi của CPI hàng tháng so với cùng tháng năm trước.
Lãi suất: Là lãi suất bình quân liên ngân hàng có kỳ hạn một tháng của các ngày làm việc trong tháng
Cung tiền: Lượng cung tiền M2 hằng tháng trong nền kinh tế
Giá trị sản lượng công nghiệp được đánh giá qua mức tăng trưởng hàng tháng so với cùng kỳ năm trước Đầu tư trực tiếp nước ngoài phản ánh giá trị vốn nước ngoài được giải ngân mới trong từng tháng.
Tỷ giá hối đoái: Là tỷ giá hối đoái bình quân giữa USD/VND vào ngày làm việc cuối cùng mỗi tháng
Chỉ số chứng khoán Mỹ: Là giá đóng cửa vào ngày làm việc cuối cùng của tháng của chỉ số SP 500
Giá dầu thế giới: Là giá dầu trung bình theo tháng của Dubai, Brent và West
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Bảng 2.1: Tóm tắt tên các biến và nguồn thu thập dữ liệu
Tên biến Mô tả Đơn vị Nguồn
Là giá đóng cửa của ngày làm việc cuối trong tháng của VN30-
Sở giao dịch chứng khoán
CPI Là tỷ lệ phần trăm thay đổi của
CPI hằng tháng so với tháng đó của kỳ trước
Website của Tổng cục Thống kê VN
IP Mức tăng trưởng của từng tháng so với tháng đó của kỳ gốc (theo gốc so sánh năm 2010)
Bộ Công thương VN & Tổng cục Thống kê
I Là lãi suất bình quân liên ngân hàng có kỳ hạn một tháng của các ngày làm việc trong tháng
Website của Ngân hàng Nhà Nước – SBV
EX Là tỷ giá hối đoái bình quân giữa
USD/VND vào ngày làm việc cuối cùng mỗi tháng VND/USD
Website của Ngân hàng Nhà Nước – SBV
M2 Lượng cung tiền M2 hằng tháng trong nền kinh tế Triệu tỷ
Website của Ngân hàng Nhà Nước – SBV và Quỹ tiền tệ thế giới (IMF) SP500
Là giá đóng cửa vào ngày làm việc cuối cùng của tháng của chỉ số S&P 500 Điểm Nguồn số liệu từ Standard & Poor’s website
FDI Là giá trị vốn nước ngoài giải ngân mới ở từng tháng USD Cục Đầu tư nước ngoài
CRUDE Là giá dầu trung bình theo tháng của Dubai, Brent và West USD Nguồn:
Nguồn: tác giả tự thực hiện
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Do sự chênh lệch lớn giữa các chuỗi dữ liệu trong mô hình, hồi quy có thể dẫn đến sai số cao và kém tin cậy Để cải thiện độ chính xác, tác giả đã chuyển đổi dữ liệu sang dạng logarit Việc sử dụng logarit giúp giảm bớt sự khác biệt về số liệu trong bộ dữ liệu mà vẫn giữ nguyên tính chất của các biến.
TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ CHỨNG KHOÁN
TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM VÀ CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN30
CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN30
3.1.1 TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 3.1.1.1 Giới thiệu
Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức được đưa vào vận hành vào năm
Tính đến năm 2000, thị trường chứng khoán Việt Nam đã có hơn 750 công ty niêm yết và giá trị thị trường đạt khoảng 3,9 triệu tỷ đồng, tương đương 71,6% GDP cả nước Dù quy mô vẫn còn nhỏ so với các thị trường trong khu vực, thị trường chứng khoán Việt Nam đã đạt nhiều thành tựu trong việc thu hút đầu tư, huy động vốn, và hỗ trợ cổ phần hóa doanh nghiệp Sự phát triển này được thúc đẩy bởi nỗ lực của chính phủ trong việc hoàn thiện khung pháp lý, ban hành các chính sách sửa đổi và thực hiện hiệu quả các hoạt động thanh tra, giám sát Bên cạnh đó, sự phát triển mạnh mẽ của các tổ chức kinh doanh dịch vụ chứng khoán cũng đã góp phần tạo ra sự ổn định và kỷ cương pháp luật, bảo vệ quyền lợi của các nhà đầu tư.
3.1.1.2 Vai trò của Thị trường chứng khoán Việt Nam đối với nền kinh tế
Thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế, cung cấp cơ hội cho các tổ chức, doanh nghiệp và Chính phủ tập trung nguồn vốn nhỏ, dư thừa của xã hội thành nguồn vốn lớn để đầu tư sản xuất, mở rộng và phát triển kinh doanh Quy mô vốn hóa của thị trường trái phiếu và cổ phiếu cũng đang gia tăng, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của nền kinh tế.
2018 đã đạt gần bằng 110% GDP, riêng thị trường trái phiếu chính phủ có quy mô
Luận văn thạc sĩ Tài chính chỉ ra rằng khoảng 22% GDP đã hỗ trợ chính phủ trong việc huy động vốn cho ngân sách nhà nước, từ đó góp phần vào đầu tư phát triển và ổn định kinh tế vĩ mô.
TTCK Việt Nam đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kinh tế tư nhân và tái cấu trúc doanh nghiệp nhà nước Theo số liệu từ Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, từ năm 2005 đến tháng 5/2018, đã có 646 doanh nghiệp nhà nước được cổ phần hóa.
Trong năm qua, đã có 328 cuộc thoái vốn diễn ra qua thị trường chứng khoán (TTCK), góp phần quan trọng vào tiến trình cổ phần hóa và chuyển đổi mô hình kinh tế của chính phủ TTCK không chỉ là kênh đầu tư sinh lợi hiệu quả mà còn phản ánh đầy đủ hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp Nhà đầu tư dễ dàng tiếp cận thông tin, so sánh và nghiên cứu các doanh nghiệp, từ đó lựa chọn danh mục đầu tư phù hợp nhất.
Thị trường chứng khoán (TTCK) đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối nguồn vốn trong nền kinh tế, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao dịch giữa người cần vốn và người có vốn nhàn rỗi mà không cần qua trung gian như ngân hàng Điều này giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào hệ thống ngân hàng và giảm gánh nặng cho họ TTCK cũng tạo ra tính thanh khoản cho các loại chứng khoán, cho phép nhà đầu tư dễ dàng chuyển đổi chứng khoán thành tiền mặt hoặc sang chứng khoán khác với chi phí thấp và thời gian nhanh chóng, mang lại sự linh hoạt và an toàn cho các khoản đầu tư.
3.1.1.3 Diễn biến của thị trường chứng khoán qua các năm trong giai đoạn nghiên cứu
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Hình 3.1: Tăng trưởng chỉ số VNINDEX và VN30 từ 02/2012 đến 02/2019
Nguồn: Thu thập thông tin từ Website của Sở giao dịch chứng khoán TP HCM.
Năm 2012: TTCK có tổng giá trị vốn hóa là 56.000 tỷ, tương đương 26% GDP
Thị trường chứng khoán đã nhận tín hiệu tích cực từ việc giảm lãi suất trong những tháng đầu năm Tuy nhiên, vào cuối năm, sự tăng trưởng kinh tế chậm lại với GDP chỉ đạt 5,03% và CPI ở mức 6,81% đã dẫn đến sự suy giảm của TTCK trong giai đoạn cuối năm 2012.
Năm 2013, thị trường chứng khoán Việt Nam có sự phát triển tích cực với VN-Index và HNX-Index tăng lần lượt 21,97% và 18,83% Thị trường đạt mức vốn hóa tương đương 31% GDP, tăng 184.000 tỷ đồng so với năm trước Các chính sách vĩ mô hiệu quả trong việc kiểm soát lạm phát, sản xuất công nghiệp tăng 5,6%, lãi suất giảm và dự trữ ngoại hối cao, cùng với vốn đầu tư nước ngoài tăng 54,2%, đã đóng góp tích cực vào sự phát triển của thị trường chứng khoán trong năm này.
Năm 2014, thị trường chứng khoán trải qua nhiều biến động do giá dầu giảm mạnh Kinh tế ghi nhận tăng trưởng GDP đạt 5,98%, trong khi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) chỉ tăng 1,84% so với năm trước, cho thấy mục tiêu kiểm soát lạm phát được duy trì hiệu quả.
Tăng trưởng chỉ số từ 02/2012đến 02/2019
Tính đến cuối năm 2013, chỉ số VNIndex và HNXIndex đã tăng lần lượt 9% và 24% Giá trị vốn hóa thị trường đạt 1.128 nghìn tỷ đồng, tăng 179 nghìn tỷ đồng, tương đương 31,5% GDP.
Năm 2015, thị trường chứng khoán chỉ ghi nhận mức tăng trưởng khoảng 5%, với vốn hóa thị trường đạt khoảng 32% GDP Sự sụt giảm mạnh của giá dầu thế giới đã kéo theo sự giảm điểm sâu của các cổ phiếu công ty dầu khí, gây ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường chứng khoán Thêm vào đó, việc đồng USD tăng giá mạnh và đồng Nhân dân tệ bị phá giá đã buộc Ngân hàng Nhà nước phải điều chỉnh tỷ giá trong nước, dẫn đến phản ứng xấu trên thị trường chứng khoán trong giai đoạn này.
Năm 2016, tổng vốn hóa thị trường đạt 1.923 nghìn tỷ đồng, tương đương khoảng 46% GDP, nhờ vào sự phục hồi của giá dầu và lạm phát được kiểm soát Lãi suất, thị trường ngoại hối và tỷ giá ổn định đã tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển Cung tiền M2 tăng cao trong bối cảnh kinh tế vĩ mô ổn định và lãi suất thấp đã thúc đẩy dòng tiền đầu tư vào thị trường chứng khoán, dẫn đến sự tăng trưởng mạnh mẽ.
Năm 2017, thị trường chứng khoán Việt Nam ghi nhận sự tăng trưởng 43%, với giá trị vốn hóa đạt 74% GDP Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi kết quả kinh doanh tích cực của các doanh nghiệp, cùng với các thông tin vĩ mô khả quan như GDP tăng trưởng 6,81%, lạm phát thấp ở mức 3,15% và thặng dư cán cân thương mại Điều này đã giúp tỷ giá ổn định và thu hút vốn đầu tư FDI đạt kỷ lục khoảng 35,88 tỷ USD, tương đương với 44,4% mức tăng trưởng so với năm 2016.
Năm 2018, TTCK Việt Nam ghi nhận đỉnh mới của VN-Index vào ngày 10/4 với 1.211 điểm, trong bối cảnh nền kinh tế tăng trưởng GDP 7.1%, lạm phát được kiểm soát và cán cân thương mại thặng dư Tuy nhiên, sự leo thang của chiến tranh thương mại Mỹ - Trung và việc FED tăng lãi suất đã ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường Cuối năm 2018, chỉ số TTCK đạt 892.54 điểm, giảm 9,3% so với cuối năm 2017, với giá trị vốn hóa thị trường khoảng 75% GDP.
Thị trường chứng khoán (TTCK) thường xuyên trải qua biến động mạnh mẽ do ảnh hưởng của các chu kỳ kinh tế, chính sách điều hành kinh tế vĩ mô và sự thay đổi của các biến số kinh tế, tạo ra sự bất ổn trên thị trường Đồng thời, quy mô và vốn hóa thị trường ngày càng phát triển, góp phần củng cố vai trò của TTCK trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế qua từng năm.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
3.1.2 CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN30
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN30
TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN30
3.2.1 Phân tích thống kê mô tả dữ liệu
3.2.1.1 Thống kê mô tả các biến
Kết quả thống kê từ Bảng 3.1 cho thấy các biến được thu thập từ tháng 02/2012 đến tháng 02/2019 với tổng cộng 85 quan sát Hệ số độ lệch Skewness của các biến nghiên cứu đều dương, cho thấy phân phối của tất cả các biến đều lệch sang phải Về độ nhọn của phân phối Kurtosis, các biến CPI, IP và IR có độ nhọn lớn và tương đồng với mức trên 7.4, trong khi các biến CRUDE, EX và M2 có độ nhọn thấp hơn, xấp xỉ 1.4 Biến FDI có độ nhọn 3.29, SP500 đạt 2.1 và VN30 có độ nhọn 3.46.
Thống kê Jarque-Bera giúp xác định xem các biến có phân phối chuẩn hay không Dựa trên giá trị xác suất, chỉ có biến FDI và SP500 được xác định là có phân phối chuẩn, trong khi các biến khác không đạt tiêu chuẩn phân phối chuẩn tại mức ý nghĩa 5%.
Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến trong giai đoạn 02/2012 – 02/2019
Biến số N* Mean Maximum Minimum Độ lệch chuẩn Skewness Kurtosis Jarque-
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Luận văn thạc sĩ Tài chính
3.2.1.2 Kết quả tương quan các biến
Theo Bảng 3.2, VN30-Index có sự tương quan với tất cả tám biến kinh tế Cụ thể, VN30 có mối tương quan dương với năm biến gồm LEX, LFDI, LIP, LM2 và LSP500, trong khi đó tương quan âm với ba biến còn lại Thống kê cũng chỉ ra sự tồn tại của mối tương quan giữa các biến số vĩ mô với nhau.
Bảng 3.2: Kiểm tra tương quan các biến
LCPI LCRUDE LEX LFDI LIP LIR LM2 LSP500 LVN30
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
3.2.2 Kiểmđịnh tính dừng của chuỗi dữ liệu Đối với việc phân tích dữ liệu chuỗi thời gian thì tính dừng của chuỗi là một yếu tố quan trọng Trường hợp dữ liệu chuỗi không dừng sẽ làm mô hình bị hồi quy giả mạo dẫn đến mô hình bị sai lệch Luận văn sẽ ứng dụng kiểm định Augmented Dickey–Fuller (ADF) để xác định tính dừng của dữ liệu Đặt giả thuyết kiểm định nghiệm đơn vị gồm:
- H0: chuỗi nghiên cứu có nghiệm đơn vị, tức chuỗi không dừng
- H1: chuỗi nghiên cứu không có nghiệm đơn vị, tức chuỗi dừng
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định tính dừng ADF
Các biến Kiểm định ADF
Thống kê t Giá trị p Kết quả LVN30 -0.96102 0.7637 Dừng ở sai phân bậc 1
- Ký hiệu: ** thể hiện dữ liệu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%
*** thể hiện dữ liệu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%
LEX 0.623858 0.9896 Dừng ở sai phân bậc 1
LCRUDE -1.865668 0.3468 Dừng ở sai phân bậc 1
LFDI 0.761204 0.9927 Dừng ở sai phân bậc 1
LM2 1.808636 0.9997 Dừng ở sai phân bậc 1
LSP500 -1.305643 0.6238 Dừng ở sai phân bậc 1
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Kết quả từ Bảng 3.3 chỉ ra rằng có ba biến LCPI, LIP, và LIR dừng ở dữ liệu gốc với mức ý nghĩa 5% và 1%, trong khi sáu biến còn lại (LVN30, LEX, LM2, LCRUDE, LSP500, LFDI) dừng sau khi thực hiện sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy sự tương tác lâu dài giữa các biến Hơn nữa, kết quả chuỗi không dừng cũng khẳng định tính phù hợp của mô hình VECM trong việc phân tích tác động của các biến vĩ mô lên VN30-Index.
Khi thực hiện phân tích hồi quy, các biến cần phải có cùng bậc dữ liệu Do đó, trong luận văn này, chúng tôi sẽ sử dụng sai phân bậc một cho tất cả các biến để tiến hành nghiên cứu.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
3.2.3 Lựa chọn độ trễ tối ưu
Các chuỗi thời gian thường có độ trễ nhất định, do giá trị hiện tại bị ảnh hưởng bởi giá trị trước đó, và giá trị hiện tại lại ảnh hưởng đến kỳ vọng tương lai Việc xác định độ trễ tối ưu là cần thiết để đảm bảo mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, từ đó khẳng định độ tin cậy của mô hình trong ước lượng Ngoài ra, xác định độ trễ tối ưu là bước quan trọng trước khi tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các biến Phương pháp VAR lag Order Selection Criteria sẽ được sử dụng để tìm ra độ trễ phù hợp nhất cho mô hình.
Bảng 3.4: Kết quả xác định độ trễ tối ưu cho mô hình
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Dựa trên kết quả từ Bảng 3.4, độ trễ 2 được xác định là phù hợp nhất theo tiêu chuẩn AIC và LR Do đó, mô hình lựa chọn độ trễ tối ưu là 2 để thực hiện kiểm định đồng liên kết.
3.2.4 Kiểm định đồng liên kết Johansen
Các chuỗi thời gian không mang tính dừng ở bậc gốc nhưng dừng ở sai phân bậc 1 cho thấy các biến trong mô hình có khả năng đồng liên kết Kết quả hồi quy chỉ đáng tin cậy và phản ánh mối quan hệ cân bằng dài hạn khi hiện tượng đồng liên kết giữa các biến tồn tại Để đưa ra kết luận chính xác, sau khi xác định độ trễ tối ưu, luận văn sẽ kiểm tra hiện tượng đồng liên kết bằng phương pháp VAR của Johansen.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Thiết lập giả thuyết kiểm định đồng liên kết rằng mô hình có r mối quan hệ đồng tích hợp:
H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng đồng liên kết (r = < 0)
H1: Mô hình có tồn tại hiện tượng đồng liên kết (r > 0)
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Trace
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Maximum
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Kết quả kiểm định theo hai tiêu chuẩn Trace và Max-Eigen trên Bảng 3.5 và 3.6 cho thấy ít nhất một Statistic lớn hơn Critical Value, điều này chứng tỏ có bằng chứng bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Luận văn khẳng định rằng ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết tồn tại trong các chuỗi dữ liệu, cho thấy các chuỗi thời gian nghiên cứu có mối quan hệ cân bằng dài hạn Điều này cũng chỉ ra rằng không có hiện tượng mô hình hồi quy giả mạo, từ đó tạo cơ sở cho việc ước lượng bằng mô hình VECM.
3.2.5 Kết quả phân tích mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM)
Sau khi phát hiện rằng các chuỗi thời gian trong nghiên cứu không dừng và có mối quan hệ đồng liên kết, mô hình Vector hiệu chỉnh sai số sẽ xác định độ lệch ngắn hạn, xu thế tác động và sự cân bằng dài hạn.
H0: Biến số vĩ mô độc lập không tác động đến VN30- Index
H1: Biến số vĩ mô độc lập có tác động đến VN30- Index
Bác bỏ giả thuyết H0 khi giá trị kiểm định thống kê t lớn hơn giá trị tới hạn lần lượt ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% là 2,75, 1,96, 1,64
Bảng 3.7: Kết quả hồi quy mô hình VECM
+ 0.11 -0.664 + 4.748 + 0.212 -1.849 -0.015 -0.773 -2.296 LCPIt LIRt*** LEXt LM2t LFDIt*** LIPt LCRUDEt** LSP500t**
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
*** thể hiện dữ liệu có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%
** thể hiện dữ liệu có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%
Theo mô hình VECM ở Bảng 3.7, VN30 có xu hướng biến động ngược chiều với IR và FDI ở mức ý nghĩa 1%, trong khi SP500 và CRUDE cũng tác động nghịch biến đến VN30 ở mức 5% Bên cạnh đó, VN30 có xu hướng biến động đồng biến với CPI, EX, M2, nhưng lại ngược chiều với IP; tuy nhiên, mối tương quan với bốn biến này không có ý nghĩa thống kê Kết luận từ mô hình VECM cho thấy những mối quan hệ này cần được xem xét cẩn thận.
Nghiên cứu thạc sĩ về Tài chính cho thấy rằng sự biến động của lãi suất, giá dầu thế giới, đầu tư nước ngoài và chỉ số SP500 có ảnh hưởng tiêu cực đến VN30-Index Tuy nhiên, mô hình VECM không phát hiện sự tác động của các biến số khác đến VN30-Index.
Kết quả hệ số hiệu chỉnh sai số ECT
Bảng 3.8: Hệ số hiệu chỉnh sai số ECT
Correction: D(VN30) D(CPI) D(CRUDE) D(EX) D(FDI) D(IP) D(IR) D(M2) D(SP500)
Nguồn: Tác giả tính toán thông qua phần mềm Eviews 10
Hệ số hiệu chỉnh dài hạn của VN30 chỉ ở mức -0,0199%, cho thấy tốc độ điều chỉnh rất thấp, gần như bằng không Điều này cho thấy giá trị VN30 hiện tại thấp hơn giá trị cân bằng khoảng 0,02% Khi xảy ra cú sốc làm VN30 lệch khỏi giá trị cân bằng, nó sẽ điều chỉnh tăng khoảng 0,02% để đạt được mức cân bằng trong kỳ tiếp theo.