BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ THỊ TRƯỜNG ĐẾN BIẾN ĐỘNG GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Trên thị trường chứng khoán hiện nay, cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần luôn được các nhà đầu tư quan tâm chú ý Tính đến tháng 12 năm 2023, Việt Nam có tất cả 27 mã cổ phiếu ngân hàng được niêm yết Kết quả xếp hạng các tổ chức vốn hóa lớn nhất thị trường cho thấy có 13 trong số 17 mã cổ phiếu ngân hàng nằm trong danh sách VN30 1 Bên cạnh đó, có 17 ngân hàng năm trong Top 40 doanh nghiệp niêm yết chiếm quy mô vốn hóa thị trường lớn nhất Việt Nam được thống kê bởi Ủy ban Chứng khoán Nhà nước tại ngày 29/12/2023 Vì vậy, ngân hàng luôn được coi là những tổ chức có quy mô vốn hóa lớn so với rất nhiều tổ chức niêm yết khác và các cổ phiếu của ngân hàng luôn được coi là nhóm “cổ phiếu trụ” của thị trường
Tầm quan trọng của cổ phiếu ngân hàng cũng được thể hiện tại Quyết định số 242/QĐ – TT của Thủ tướng Chính Phủ ngày 28/02/2019 về việc “Cơ cấu lại thị trường chứng khoán và thị trường bảo hiểm đến năm 2020 và định hướng đến năm 2025” Trong đó, “Tất cả các ngân hàng sẽ phải thực hiện việc niêm yết chính thức hoặc đăng kí giao dịch cổ phiếu”là một trong những giải pháp cơ cấu lại cơ sở hàng hóa cho thị trường chứng khoán Việt Nam Điều đó một lần nữa cho thấy việc niêm
1 chỉ số của 30 cổ phiếu có giá trị vốn hoá thị trường cũng như tính thanh khoản là cao nhất niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HSX) yết hay đăng kí giao dịch cổ phiếu ngân hàng trên thị trường chứng khoán được xem là tất yếu khách quan và cũng xuất phát từ mong muốn của Chính Phủ muốn thúc đẩy ngành ngân hàng phát triển xa hơn
Trong lịch sử nghiên cứu, cổ phiếu ngành ngân hàng cũng đã trải qua nhiều biến động Nguyễn Phú Hà (2022) đã đưa ra kết quả nghiên cứu rằng: “Trong biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng niêm yết tại Việt Nam từ năm 2009 đến 2020, nhóm cổ phiếu ngân hàng “Big 4” và nhóm cổ phiếu ngân hàng trung bình đã tăng mạnh từ năm 2017 đến 2019, nhưng cũng ghi nhận một mức giảm sâu trong năm 2020 do tác động của đại dịch Covid-19”, điều này cũng đã phản ánh đúng xu hướng của thị trường chứng khoán trong thời kì khó khăn này
Các nhân tố gây tác động đến biến động giá cổ phiếu ngân hàng ngoài những nhân tố chung thì còn có các nhân tố thuộc về đặc thù hoạt động ngân hàng Thực tiễn cũng cho thấy biến động giá cổ phiếu ảnh hưởng trực tiếp đến các nhà đầu tư, nhà phát hành và sự ổn định của thị trường chứng khoán Đặc biệt, các nhân tố đến từ bên ngoài thị trường luôn thay đổi và không thế lường trước được Sự không chắc chắn và khả năng biến động của thị trường tạo ra những thách thức đối với việc đánh giá và dự báo giá cổ phiếu trong ngành ngân hàng Biến động giá cổ phiếu đôi khi mang lại cơ hội lớn nhưng cũng đồng thời tạo ra những rủi ro đối với những người quản lý và đầu tư Với tình hình trên, khóa luận sẽ tập trung nghiên cứu về “Tác động của các yếu tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” trong giai đoạn từ năm 2013 đến 2023 Thông qua việc nghiên cứu và hiểu rõ về các yếu tố thị trường ảnh hưởng đến sự biến động giá cổ phiếu ngân hàng, khóa luận có thể cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư và các bên liên quan trong việc đưa ra quyết định đầu tư, dự báo biến động giá cổ phiếu trong tương lai và quản lý rủi ro có thể xảy ra bởi ảnh hưởng của các biến động trên thị trường.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích tác động của các yếu tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhằm làm rõ sự tác động của các yếu tố thị trường đến sự biến động của cổ phiếu ngành ngân hàng và đồng thời từ kết quả nghiên cứu rút ra gợi ý chính sách cho các nhà đầu tư và quản lý thị trường
Mục tiêu cần đạt được để đạt được mục đích nghiên cứu là:
Xác định những nhân tố thị trường được nhiều nghiên cứu liên quan xác nhận có sự tác động lên sự biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Kết luận hướng ảnh hưởng và xem xét mức độ tác động của các nhân tố thị trường tác động lên sự biến động cổ phiếu của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Cuối cùng là đưa ra những gợi ý cho các nhà đầu tư, các ngân hàng thương mại và Chính phủ trong tình hình kinh tế biến động như hiện nay.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu được xây dựng như sau:
- Các nhân tố thị trường nào tác động đến sự biến động giá cổ phiếu ngân hàng thương mại?
- Các nhân tố thị trường đó tác động như thế nào đến sự biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại?
- Những gợi ý chính sách nào dành cho các nhà đầu tư và nhà quản lý thị trường?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Về đối tượng nghiên cứu, khóa luận nghiên cứu về các nhân tố thị trường, biến động giá của cổ phiếu và sự tác động của các nhân tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Về không gian nghiên cứu, là 27 ngân hàng thương mại đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam được tính tại ngày 31/12/2023 Gồm 17 ngân hàng niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), 2 ngân hàng niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và 8 ngân hàng niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán UPCOM (Unlisted Public Company Market)
Về thời gian nghiên cứu, khóa luận nghiên cứu trong giai đoạn năm 2013 –
2023 Khoảng thời gian này là 10 năm gần nhất cho tới thời điểm nghiên cứu, việc nghiên cứu trong khoảng thời gian này sẽ cung cấp cái nhìn rõ ràng về tình hình thị trường cổ phiếu các ngân hàng gần đây và cung cấp cơ sở để dự đoán về các biến động có thể xảy ra trong tương lai.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đầu tiên, khóa luận lược khảo các nghiên cứu đi trước để tìm ra các nhân tố có ảnh hưởng đến biến động giá của các ngân hàng niêm yết Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra, khóa luận sẽ sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và ước lượng các mô hình bằng phần mềm Stata 17 nhằm xem xét tác động của các yếu tố thị trường lên sự biến động của giá cổ phiếu trong các ngân hàng thương mại Thông qua việc thực hiện phân tích kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm sử dụng các kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan, nghiên cứu sẽ lựa chọn mô hình tốt nhất từ ba mô hình: mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Sau khi lựa chọn mô hình, khóa luận tiến hành kiểm tra hiện tượng nội sinh và áp dụng phương pháp System Generalized Method of Moments (SGMM) do Arellano & Bond (1991) tìm ra để khắc phục và đưa ra mô hình hồi quy có kết quả tốt nhất
Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu thứ cấp về giá cổ phiếu theo ngày của 27 ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn
2013 – 2023 được thu thập từ trang điện tử Cổng thông tin tài chính toàn cầu (investing.com) Các dữ liệu này là dữ liệu không cân bằng vì thời gian các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán là khác nhau Các nhân tố được chọn để xem xét sự ảnh hưởng lên biến động giá cổ phiếu sẽ được lấy dữ liệu từ các trang điện tử của Tổng cục thống kê (gso.gov.vn) và Ngân hàng thế giới (worldbank.org).
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Nội dung nghiên cứu của khóa luận bao gồm các chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Chương đầu tiên của nghiên cứu sẽ trình bày tổng quan về tính cấp thiết và lý do chọn đề tài, đồng thời mô tả mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi của nghiên cứu Chương sẽ giới thiệu về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài và nêu lên những đóng góp mà nghiên cứu mang lại Bên cạnh đó, chương cũng sẽ xác định cấu trúc của khóa luận
Chương 2: Các cơ sở lý luận Chương hai của nghiên cứu sẽ đưa ra các cơ sở lý thuyết liên quan đến nghiên cứu Chương cũng sẽ đánh giá và tổng hợp các nghiên cứu trước đó để xác định các yếu tố thị trường có ảnh hưởng lớn nhất đến sự biến động giá cổ phiếu ngân hàng và tìm ra những điểm chưa được khai thác trong các nghiên cứu trước Cuối cùng, chương sẽ cung cấp cơ sở lý thuyết về tác động của các yếu tố thị trường đến sự biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương ba của nghiên cứu sẽ đề xuất phương pháp nghiên cứu, quy trình, và mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm từ chương hai Qua đó, chương sẽ mô tả cụ thể về thiết kế nghiên cứu, thu thập và phân tích dữ liệu để đảm bảo tính thực tế và độ tin cậy của nghiên cứu Biến và giả thuyết nghiên cứu cũng được xây dựng từ phần lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu Chương bốn của nghiên cứu sẽ trình bày kết quả ước lượng từ các mô hình nghiên cứu Đồng thời, chương này sẽ phân tích kết quả để đánh giá sự chấp nhận hoặc bác bỏ các giả thuyết đã được trình bày ở chương ba, đưa ra các nhận định hỗ trợ cho kết quả của các quan điểm và giả thuyết trong nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và các khuyến nghị Chương cuối cùng của khóa luận sẽ tổng hợp kết quả nghiên cứu từ chương bốn và đưa ra các kết luận Chương cũng sẽ đề xuất một số gợi ý chính sách, hỗ trợ và cung cấp thông tin cho các nhà quản lý trong thị trường cổ phiếu ngân hàng Đồng thời, có thể giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố thị trường để quản lý rủi ro trong quá trình đầu tư Chương năm cũng sẽ đánh giá một số hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng tiếp theo cho các nghiên cứu sau này.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài nghiên cứu “Tác động của các yếu tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” tìm ra các nhân tố thị trường để kiểm tra sự ảnh hưởng lên sự biến động của cổ phiếu ngân hàng Trong khi nhiều nghiên cứu trước đây tập trung chủ yếu vào sự thay đổi giá cổ phiếu hoặc tỷ suất sinh lời, đề tài khóa luận tập trung vào biến động giá cổ phiếu trong phạm vi các ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Về mặt học thuật, đề tài sẽ cung cấp chi tiết và phản ánh rõ hơn các ảnh hưởng đến biến động giá cổ phiếu ngân hàng tại thị trường Việt Nam từ năm 2013 đến 2023 Thông qua phân tích từng biến tác động đến biến độc lập để làm rõ hơn về cách mỗi thành phần ảnh hưởng và góp phần vào sự biến động giá cổ phiếu ngân hàng Về mặt thực tiễn, bằng việc phân tích tác động các yếu tố thị trường ra kết quả nghiên cứu giúp cho các đầu tư hiểu rõ hơn tác động của yếu tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu ngân hàng và đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả Với thông tin về tác động của các yếu tố thị trường, ngân hàng có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh và tài chính để đảm bảo ổn định trong môi trường chứng khoán chung khó lường Ngoài ra, nghiên cứu có thể đóng góp các gợi ý vào việc xây dựng chính sách nhằm đối mặt với thách thức biến động giá cổ phiếu, giúp tạo ra môi trường kinh doanh ổn định và bền vững hơn
Trong chương đầu tiên, qua việc xác định mục tiêu, câu hỏi, phương pháp nghiên cứu cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu, khóa luận đã đã đề xuất cách tiếp cận vấn đề bao gồm sử dụng phân tích dữ liệu dạng bảng với các mô hình hồi quy và kiểm định để phân tích tác động của yếu tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu ngân hàng Qua khung nghiên cứu chương một đã cung cấp, chương hai sẽ tiếp tục xây dựng trên cơ sở này bằng cách trình bày các lý thuyết liên quan, tổng quan về các nghiên cứu trước đó và khoảng trống nghiên cứu còn tồn tại trong lĩnh vực này.
CƠ SỞ NGHIÊN CỨU
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ THỊ TRƯỜNG
2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIẾN ĐỘNG GIÁ CỔ PHIẾU
2.2.1 Khái niệm về biến động giá cổ phiếu
Theo Baskin (1989), “Biến động giá cổ phiếu là sự thay đổi của giá cổ phiếu qua khoảng cách giữa giá cao nhất và thấp nhất trong một khoảng thời gian nhất định” Hơn nữa, Guo (2002) cho rằng “Sự biến động giá cổ phiếu thường không thể dự đoán được” Tương tự, theo Ambrosio (2007) “Biến động giá cổ phiếu là sự thay đổi giá trị của một cổ phiếu trên thị trường trong một khoảng thời gian nhất định Hệ số này cũng được sử dụng để đo lường rủi ro của cổ phiếu”
Các nghiên cứu trên cũng đã chỉ ra biến động có thể được quan sát thông qua sự biến đổi của giá cổ phiếu trong quá khứ Mức độ biến động càng cao, chứng tỏ giá cổ phiếu biến động mạnh trong khoảng thời gian đó, trong khi mức độ biến động thấp đồng nghĩa với việc cổ phiếu ít có sự thay đổi về giá Theo Kinder (2002), “Vì sự không chắc chắn và biến đổi theo thời gian của giá cổ phiếu, một số nhà đầu tư thích lựa chọn các danh mục đầu tư có mức độ biến động giá thấp hơn để giảm thiểu rủi ro”
2.2.2 Các phương pháp ước lượng độ biến động Độ lệch chuẩn Độ lệch chuẩn là một chỉ số thống kê được sử dụng để đánh giá mức độ phân tán của các giá trị so với giá trị trung bình được phát triển bởi nhà thống kê Karl Pearson (1857 – 1936) Độ lệch chuẩn thường được sử dụng trong việc tính toán rủi ro liên quan đến độ biến động giá Khi độ phân tán của dữ liệu tăng lên, độ lệch chuẩn tăng, và sự chênh lệch so với giá trị trung bình cũng lớn hơn Độ lệch chuẩn giá cổ phiếu được tính theo công thức như sau:
𝜎: độ lệch chuẩn của giá cổ phiếu
𝑃 𝑖 : giá cổ phiếu tại thời điểm i
𝑃 𝑚𝑒𝑎𝑛 : giá trị trung bình của giá cổ phiếu n: số lượng giá cổ phiếu được quan sát Độ lệch chuẩn có thể tính toán được sự biến động tuyệt đối của giá cổ phiếu so với giá trị trung bình Tuy nhiên, công thức tính độ lệch chuẩn có thể bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai trong dữ liệu, và cần có một lượng dữ liệu đủ lớn để đảm bảo tính chính xác của kết quả Đồng thời, độ lệch chuẩn chỉ cung cấp thông tin về mức độ phân tán quanh giá trị trung bình, không phản ánh toàn bộ phân phối của dữ liệu
Phương sai là một chỉ số thống kê được sử dụng để đánh giá mức độ phân tán của dữ liệu được phát triển bởi nhà thống kê Ronald Fisher (1890 – 1962) Phương sai đo lường độ biến động của dữ liệu bằng cách tính tổng các sai số bình phương so với giá trị trung bình Tương tự như độ lệch chuẩn, công thức tính phương sai tính toán sự biến động dựa trên tổng của bình phương sai số giữa giá cổ phiếu và giá trị trung bình của chúng Do đó, công thức này giúp đo lường biến động của giá cổ phiếu trong một khoảng thời gian cụ thể
Phương sai giá cổ phiếu được tính theo công thức như sau:
𝑉: phương sai của giá cổ phiếu
𝑃 𝑖 : giá cổ phiếu tại thời điểm i
𝑃 𝑚𝑒𝑎𝑛 : giá trị trung bình của giá cổ phiếu n: số lượng giá cổ phiếu được quan sát
Mặc dù phương pháp này có những ưu điểm, chẳng hạn như tính toán đơn giản và khả năng xác định các biến động lớn tại các thời điểm cụ thể, từ đó phản ánh mức độ biến động của dữ liệu Nhưng công thức này cũng tồn tại nhược điểm là phương sai có thể nhạy cảm với giá trị ngoại lai và không thể mô tả chính xác mối quan hệ giữa các biến Phương pháp phương sai cũng sẽ không thích hợp để so sánh mức độ biến động giữa các tập dữ liệu có kích thước khác nhau vì nó phụ thuộc vào số lượng quan sát
Phương pháp đo biến động giá bằng giá trị cao nhất và thấp nhất trong khoảng thời gian
Phương pháp đo biến động giá bằng giá trị cao nhất và thấp nhất là công cụ ước lượng biến động tiên tiến đầu tiên được tạo ra bởi Parkinson (1980), dựa trên việc sử dụng giá trị cao nhất và thấp nhất của cổ phiếu trong một khoảng thời gian để đo lường độ biến động giá Điều này có ý nghĩa vì giá cổ phiếu cao nhất và thấp nhất trong một khoảng thời gian có thể phản ánh mức độ biến động của cổ phiếu trong khoảng thời gian đó Phương pháp tính toán biến động giá của cổ phiếu tại mỗi thời điểm bằng cách sử dụng phần trăm biến động theo công thức như sau:
𝑃𝑉 𝑡 : biến động giá cổ phiếu tại thời điểm t
𝑃 𝑚𝑎𝑥𝑡 : giá đóng của cao nhất tại thời điểm t
𝑃 𝑚𝑖𝑛𝑡 : giá đóng của thấp nhất tại thời điểm t
Phương pháp này đã cung cấp một cách tiếp cận mới để đo lường và so sánh mức độ biến động giá cổ phiếu trong thị trường tài chính Trong bài nghiên cứu này, tác giả chọn sử dụng phương pháp này thay vì sử dụng độ lệch chuẩn và phương sai để phân tích biến động giá cổ phiếu Nhược điểm của phương pháp này là chỉ dựa trên thông tin về giá cao nhất và thấp nhất trong một khoảng thời gian nhất định, không phản ánh đầy đủ mức độ biến động giá cổ phiếu trong toàn bộ khoảng thời gian Tuy nhiên với phương diện xét tác động của các yếu tố thị trường đến biến động giá cổ phiếu trong khoảng thời gian dài từ 2013 – 2023, khóa luận sẽ xét sự biến động theo từng năm Vì vậy với phương pháp này, khóa luận có thể dễ dàng sử dụng dữ liệu giá thấp nhất và cao nhất hằng năm để tính toán phần trăm biến động giá cổ phiếu
2.3 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BIẾN ĐỘNG GIÁ CỔ PHIẾU
2.3.1 Nhóm nhân tố thị trường
Nhóm nhân tố thị trường đề cập đến các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng rộng rãi đến toàn bộ thị trường chứng khoán, bao gồm cả giá cổ phiếu của các ngân hàng thương mại Những nhân tố này thường không chỉ tác động đến một ngân hàng riêng lẻ mà có ảnh hưởng chung đến toàn bộ nền kinh tế và các thị trường tài chính liên quan Một số nhân tố ảnh hưởng biến động giá cổ phiếu tại Việt Nam có thể được kể đến như:
Giá vàng thường được xem như một chỉ báo quan trọng về tình hình kinh tế và tài chính toàn cầu Khi giá vàng tăng, thường là dấu hiệu của sự bất ổn trong nền kinh tế hoặc sự sụt giảm niềm tin của nhà đầu tư vào các tài sản tài chính khác như cổ phiếu Giá vàng tăng cao có thể dẫn đến việc nhà đầu tư chuyển hướng từ cổ phiếu sang vàng để bảo toàn tài sản, từ đó làm giảm giá cổ phiếu của các ngân hàng Ngược lại, khi giá vàng giảm, nhà đầu tư có thể quay trở lại thị trường chứng khoán, làm tăng giá cổ phiếu
Tỷ giá USD/VND ảnh hưởng trực tiếp đến các ngân hàng thương mại, đặc biệt là những ngân hàng có giao dịch ngoại tệ Khi tỷ giá USD/VND tăng (đồng VND mất giá so với USD), các ngân hàng có các khoản nợ bằng USD sẽ phải trả nhiều hơn, làm giảm lợi nhuận Đồng thời, chi phí nhập khẩu tăng cao cũng có thể tác động tiêu cực đến nền kinh tế nói chung, ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng Ngược lại, khi tỷ giá USD/VND giảm, chi phí vay nợ ngoại tệ giảm, làm tăng lợi nhuận của các ngân hàng và từ đó tăng giá cổ phiếu
Lãi suất là một yếu tố quan trọng trong hoạt động của các ngân hàng thương mại Lãi suất cao có thể làm tăng chi phí vay vốn của doanh nghiệp và cá nhân, làm giảm nhu cầu vay vốn, từ đó giảm lợi nhuận của ngân hàng và ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu Ngược lại, lãi suất thấp kích thích đầu tư và tiêu dùng, làm tăng nhu cầu vay vốn, cải thiện lợi nhuận của ngân hàng và làm tăng giá cổ phiếu
Lạm phát, là mức tăng chung của giá cả hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế Lạm phát cao có thể làm giảm giá trị thực của tiền tệ, làm tăng chi phí vay vốn và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng Đồng thời, lạm phát cao thường đi kèm với lãi suất cao, làm giảm nhu cầu vay vốn Ngược lại, lạm phát ổn định hoặc thấp giúp duy trì lãi suất thấp, kích thích tiêu dùng và đầu tư, cải thiện lợi nhuận của ngân hàng và làm tăng giá cổ phiếu
Cuối cùng là GDP, là chỉ số đo lường tổng giá trị của tất cả hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định GDP tăng trưởng cao thường cho thấy nền kinh tế khỏe mạnh, tăng cường niềm tin của nhà đầu tư và làm tăng giá cổ phiếu Đối với các ngân hàng, GDP tăng trưởng cao thường đi kèm với nhu cầu tín dụng cao hơn, cải thiện lợi nhuận và từ đó làm tăng giá cổ phiếu
2.3.2 Nhóm nhân tố phi thị trường
Nhóm nhân tố phi thị trường bao gồm các yếu tố nội tại, đặc thù của từng ngân hàng thương mại, không phụ thuộc trực tiếp vào các biến số kinh tế vĩ mô hoặc các yếu tố thị trường rộng lớn Những yếu tố này phản ánh hiệu quả hoạt động, khả năng sinh lời, quản trị và chiến lược kinh doanh của các ngân hàng Các nhân tố phi thị trường bao gồm:
KHOẢNG TRỐNG CỦA NGHIÊN CỨU
Từ các cơ sở lý thuyết trong chương hai, chương ba sẽ tiếp tục giới thiệu các lý thuyết liên quan đến phương pháp nghiên cứu được sử dụng bao gồm các mô hình hồi quy và các kiểm định xem xét mô hình có phù hợp hay không Kết hợp với chương hai, chương cũng sẽ đưa ra các giả thuyết được rút ra từ các nghiên cứu đi trước trong phần tổng quan nghiên cứu Từ đó, đưa ra mô hình phù hợp nhất cho khóa luận Ở phần cuối cùng, chương sẽ đề cập tới nguồn gốc thu thập dữ liệu và cách xử lý dữ liệu cho nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu định lượng sẽ được sử dụng trong nghiên cứu nhằm phân tích các thành phần thị trường đối với biến động giá cổ phiếu ngân từ năm
2013 đến năm 2023 Phương pháp bao gồm việc thực hiện phân tích kỹ thuật hồi quy trên dữ liệu bảng và các kiểm định chọn ra mô hình ước lượng thích hợp nhất Sau đó, để khắc phục hiện tượng nội sinh, phương pháp SGMM được áp dụng để đề xuất ra kết quả cuối cùng cho đề tài
Dữ liệu bảng trong nghiên cứu là một dạng dữ liệu kết hợp của dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo Trong dữ liệu bảng, các thông tin được tổ chức dưới dạng bảng, trong đó các dữ liệu được sắp xếp theo cột và hàng để tạo thành một mạng lưới Dữ liệu bảng thường được sử dụng để trình bày các kết quả thống kê và phân tích, cung cấp tổng quan về các mô hình và kết quả của nghiên cứu Các biến thời gian thường biểu thị các thời điểm quan sát hoặc các khoảng thời gian liên tục, trong khi các biến chéo thường biểu thị các đơn vị nghiên cứu, nhóm, hoặc điều kiện khác nhau Dữ liệu bảng trong phân tích dữ liệu trong nghiên cứu khoa học giúp các bài nghiên cứu làm rõ các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu
Có hai kiểu cấu trúc trong dữ liệu bảng, đó là dữ liệu cân bằng và dữ liệu không cân bằng Trong dữ liệu bảng cân bằng, mỗi thời điểm quan sát có cùng số lượng đơn vị chéo, hoặc mỗi đơn vị chéo có cùng số lượng quan sát thời gian Dữ liệu
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Các phương pháp nghiên cứu định lượng sẽ được sử dụng trong nghiên cứu nhằm phân tích các thành phần thị trường đối với biến động giá cổ phiếu ngân từ năm
2013 đến năm 2023 Phương pháp bao gồm việc thực hiện phân tích kỹ thuật hồi quy trên dữ liệu bảng và các kiểm định chọn ra mô hình ước lượng thích hợp nhất Sau đó, để khắc phục hiện tượng nội sinh, phương pháp SGMM được áp dụng để đề xuất ra kết quả cuối cùng cho đề tài
Dữ liệu bảng trong nghiên cứu là một dạng dữ liệu kết hợp của dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo Trong dữ liệu bảng, các thông tin được tổ chức dưới dạng bảng, trong đó các dữ liệu được sắp xếp theo cột và hàng để tạo thành một mạng lưới Dữ liệu bảng thường được sử dụng để trình bày các kết quả thống kê và phân tích, cung cấp tổng quan về các mô hình và kết quả của nghiên cứu Các biến thời gian thường biểu thị các thời điểm quan sát hoặc các khoảng thời gian liên tục, trong khi các biến chéo thường biểu thị các đơn vị nghiên cứu, nhóm, hoặc điều kiện khác nhau Dữ liệu bảng trong phân tích dữ liệu trong nghiên cứu khoa học giúp các bài nghiên cứu làm rõ các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu
Có hai kiểu cấu trúc trong dữ liệu bảng, đó là dữ liệu cân bằng và dữ liệu không cân bằng Trong dữ liệu bảng cân bằng, mỗi thời điểm quan sát có cùng số lượng đơn vị chéo, hoặc mỗi đơn vị chéo có cùng số lượng quan sát thời gian Dữ liệu cân bằng sẽ được thu thập một cách đồng đều qua các thời kỳ quan sát và các đơn vị chéo Còn trong dữ liệu bảng không cân bằng, có sự không đồng đều về số lượng đơn vị chéo tại mỗi thời điểm quan sát Hoặc có thể có các đơn vị chéo với số lượng quan sát thời gian khác nhau, tạo ra sự không đồng đều trong dữ liệu Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu không cân bằng vì thời điểm niêm yết cổ phiếu của các ngân hàng là không giống nhau
Ngoài việc dễ dàng tiếp cận và xây dựng, ưu điểm của dữ liệu bảng còn là cho phép nghiên cứu được tính không đồng nhất của các biến một cách rõ ràng bằng cách bao gồm các biến chuyên biệt Trong một nghiên cứu, các biến có thể không đồng nhất về tính chất, phạm vi hoặc ảnh hưởng lên kết quả Dữ liệu bảng giúp nhìn nhận và phân tích sự không đồng nhất này một cách chi tiết và có hệ thống Một ưu điểm khác của dữ liệu bảng là với cách tăng quy mô mẫu, dữ liệu bảng sẽ cung cấp cơ hội nghiên cứu rộng hơn và đa dạng hơn, giúp giải quyết các vấn đề về phân phối chuẩn của các biến, tạo điều kiện cho việc áp dụng các phương pháp phân tích thống kê phức tạp và mô hình hóa dữ liệu Với các nghiên cứu cần nghiên cứu sự phát triển, tiến triển hoặc biến đổi của các biến trong một khoảng thời gian nhất định, dữ liệu bảng cung cấp khả năng theo dõi và phân tích thay đổi trạng thái động của các đơn vị chéo Ngoài ra, dữ liệu bảng giúp giảm thiên lệch ước lượng do tổng hợp số liệu, tạo ra các biến chính xác hơn so với dữ liệu thu thập và đo lường ở góc độ vĩ mô Từ đó, tăng tính chính xác và tin cậy của các kết quả nghiên cứu
Mô hình bình phương nhỏ nhất
Mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS) giả định rằng tất cả các quan sát đều có cùng tính chất và không có sự khác biệt đáng kể giữa chúng Phương pháp này phù hợp khi giả định về sự đồng nhất của phương sai và không có tương tác giữa các nhóm hoặc thời điểm được thỏa mãn Tuy nhiên, nếu giả định này không đúng, mô hình Pooled OLS có thể dẫn đến ước lượng không chính xác hoặc sai lệch Trong những tình huống có sự biến đổi giữa các nhóm hoặc thời điểm, các phương pháp phân tích dữ liệu khác như mô hình FEM hoặc REM thường được sử dụng để kiểm soát sự biến đổi này và đưa ra ước lượng chính xác hơn
Mô hình tác động cố định
Mô hình tác động cố định (FEM) được sử dụng để kiểm soát ảnh hưởng của các yếu tố cố định không biến đổi theo thời gian đối với mối quan hệ giữa các biến
Mô hình FEM được giả định rằng mỗi đơn vị nghiên cứu có các yếu tố cố định ẩn, và mô hình sẽ ước lượng tác động của các biến động lên biến phụ thuộc trong bối cảnh có những yếu tố này Qua đó, mô hình FEM giúp loại bỏ nhiễu loạn từ các yếu tố cố định, cho phép phân tích chính xác hơn về mối quan hệ giữa các biến
Mô hình tác động nhẫu nhiên
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) tập trung vào việc kiểm soát và ước lượng tác động của các biến động lên biến phụ thuộc trong một bối cảnh có sự biến đổi ngẫu nhiên giữa các nhóm hoặc thời điểm Trong REM, giả định có những yếu tố ngẫu nhiên ẩn đằng sau mỗi đơn vị nghiên cứu, ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và phân phối ngẫu nhiên trong dữ liệu Mô hình REM cho phép các hiệu ứng của các biến động lên biến phụ thuộc thay đổi giữa các đơn vị nghiên cứu khác nhau, tạo điều kiện cho sự linh hoạt và chính xác hơn trong đánh giá tác động của các biến
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phương sai sai số thay đổi kiểm tra phương sai của các sai số trong một mô hình hồi quy tuyến tính có thay đổi không đều hay không khi các giá trị của biến độc lập thay đổi Trong mô hình hồi quy, “phương sai sai số” là sự biến động hoặc không đồng nhất trong các sai số dự đoán của mô hình Breusch – Pagan Lagrange Multiplier Test và White Test là hai kiểm định có thể kiểm tra xem có sự tự tương quan giữa các sai số không Để sử dụng một trong hai kiểm định, đầu tiên xét giả thiết 𝐻 0 là phương sai của các sai số không thay đổi khi các giá trị của biến độc lập thay đổi Nếu giá trị P-value < 0.05, bác bỏ giả thiết 𝐻 0 và kết luận rằng có sự không đồng nhất về phương sai Sử dụng kiểm định phương sai sai số thay đổi sẽ giúp đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của mô hình hồi quy tuyến tính
Kiểm định tự tương quan
Kiểm định tự tương quan kiểm tra xem mô hình có sự tự tương quan giữa các sai số trong một mô hình hồi quy tuyến tính hay không Trong mô hình hồi quy, “tự tương quan” là mức độ tương quan giữa các sai số dự đoán ở các điểm dữ liệu khác nhau Sự tự tương quan có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân, bao gồm sự thiếu sót trong mô hình, cấu trúc không tuân thủ, hoặc các yếu tố khác như chu kỳ thời gian Để kiểm định sự tự tương quan trong mô hình, có thể sử dụng các kiểm định như Breusch – Godfrey Test, Durbin – Watson Test, Wooldridge Test, Các loại kiểm định này sẽ kiểm tra xem có sự tự tương quan giữa các sai số không Nếu giá trị P- value < 0.05, kết luận rằng có sự tự tương quan và mô hình cần được kiểm tra lại hoặc điều chỉnh Tương tự như kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định tự tương quan là một công cụ quan trọng để đảm bảo tính chính xác của mô hình hồi quy tuyến tính
Lý thuyết hiện tượng nội sinh giả định rằng có một hoặc nhiều biến không quan sát được (nội sinh) ẩn sau dữ liệu quan sát được, và những biến này có thể gây ra mối quan hệ tương quan giữa các biến quan sát được
Hiện tượng nội sinh là khi một hoặc nhiều biến giải thích (biến X) trong mô hình hồi quy có mối quan hệ với sai số của mô hình Sai số của mô hình là sự khác biệt giữa giá trị thực tế quan sát được của biến phụ thuộc (biến Y) và giá trị dự báo của biến phụ thuộc này dựa trên các hệ số hồi quy và giá trị của biến giải thích X Trong một mô hình hồi quy đơn giản như Y = a + bX + u, sai số u cho mỗi điểm dữ liệu sẽ được tính bằng cách lấy giá trị thực tế của Y trừ đi giá trị dự báo của Y dựa trên mô hình (a + b*X) Sai số của mô hình thường được coi là ảnh hưởng của các biến không quan sát được hoặc không được đưa vào mô hình Những ảnh hưởng không quan sát này thường không tuân theo một quy luật nào cụ thể và không ảnh hưởng đến các đối tượng khác
Một trong những giả định quan trọng của mô hình hồi quy là giả định về kỳ vọng của sai số (E(u|X) = 0) Giả định này yêu cầu giá trị trung bình của sai số, dựa trên các giá trị của biến giải thích X, phải bằng 0 Tức là, sai số không được ảnh hưởng bởi các biến giải thích Nếu giả định này không được thỏa mãn, điều đó có nghĩa là các sai số chứa đựng thông tin về mối quan hệ giữa biến giải thích và biến phụ thuộc Trong trường hợp này, mô hình hồi quy sẽ không thể phản ánh chính xác mối quan hệ giữa các biến, và các hệ số hồi quy ước lượng bằng phương pháp OLS sẽ bị chệch, tức là không chính xác Có nghĩa là các hệ số hồi quy không thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc phân tích mối quan hệ giữa các biến một cách chính xác Để xem xét hiện tượng nội sinh của mô hình nghiên cứu, cụ thể là tìm ra liệu mô hình có chứa biến nội sinh hay không, khóa luận sử dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2sls) để có ước lượng chính xác hơn Sau đó là kiểm định Durbin Wu Hausam, với từng phép thử cho các biến độc lập trong mô hình, biến công cụ là sai phân của các biến độc lập cho ra kết quả P-value để xét các giả thuyết như sau:
Giả thuyết 𝐻 0 : Biến độc lập không phải là biến nội sinh
Giả thuyết 𝐻 1 : Biến độc lập là biến nội sinh
Nếu P-value > 0.05, bác bỏ giả thuyết 𝐻 0 và xác nhận biến bị nội sinh trong mô hình Ước lượng GMM
Trong nghiên cứu dữ liệu bảng, Pooled OLS, FEM và REM thường là ba phương pháp phổ biến được sử dụng để ước lượng mô hình Tuy nhiên, khi phát hiện các vấn đề không tốt dẫn đến sự không chính xác trong ước lượng, nguyên nhân thường do sai dạng hàm hoặc bỏ xót biến quan trọng
Phương pháp GMM gồm hai dạng là DGMM - Difference GMM và SGMM
MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Khóa luận sử dụng dấu "+" hoặc "–" để đánh giá các hướng ảnh hưởng của giá vàng (GOLD), tỷ giá hối đoái USD/VND (USDVND), lãi suất tiền gửi (INT), lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Dựa trên các mô hình nghiên cứu đã được áp dụng bởi các nghiên cứu trước, mô hình hồi quy của khóa luận được xây dựng như sau:
𝑃𝑉 𝑖𝑡 : Biến động giá cổ phiếu của ngân hàng thương mại i năm t
𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑖𝑡 : Chỉ số giá vàng trong năm t
𝑈𝑆𝐷𝑉𝑁𝐷 𝑖𝑡 : Chỉ số tỷ giá USD/VND trong năm t
𝐼𝑁𝑇 𝑖𝑡 : Lãi suất tiền gửi trung bình của các ngân hàng trong năm t
𝐺𝐷𝑃 𝑖𝑡 : Tốc độ tăng trưởng GDP năm t
3.2.2 Mô tả các biến và giả thuyết nghiên cứu
Biến động giá cổ phiếu (PV)
Nghiên cứu sử dụng phương pháp đo biến động giá cổ phiếu bằng giá trị cao nhất và thấp nhất trong khoảng một khoảng thời gian, thay vì sử dụng giá đóng cửa phương pháp này sử dụng giá cao nhất và giá thấp nhất Mặc dù có những phương pháp khác hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu mô phỏng, tuy nhiên đã có một số nghiên cứu chỉ ra rằng đây là phương pháp tốt nhất cho dữ liệu thực tế Nhiều nghiên cứu như Rashid và Rahman (2009), Khan (2012), Võ Xuân Vinh (2014) cũng đã áp dụng phương pháp này để đo lường biến động giá cổ phiếu Nghiên cứu sẽ sử dụng công thức của phương pháp này như sau:
𝑃𝑉: Biến động giá cổ phiếu trong năm t
𝑃 𝑚𝑎𝑥𝑡 : Giá đóng cửa cao nhất của cố phiếu trong năm t
𝑃 𝑚𝑖𝑛𝑡 : Giá đóng cửa thấp nhất của cố phiếu trong năm t
Kết hợp với việc áp dụng công thức đo lường biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng, nghiên cứu sẽ dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả của các nghiên cứu trước đó về tác động của các yếu tố thị trường đối với biến động giá cổ phiếu Từ đó, nghiên cứu sẽ xây dựng các giả thuyết và thực hiện mô hình thực nghiệm nhằm làm rõ hơn về hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đối với biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng
Chỉ số giá vàng (GOLD)
Sự thay đổi giá bán của vàng là một biến quan trọng để đánh giá thị trường vàng vì nó có thể ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực kinh tế và cả thị trường cổ phiếu Để đo lường sự thay đổi giá vàng ảnh hưởng như thế nào đến giá cổ phiếu, khóa luận sẽ sử dụng giá vàng bán ra Công thức tính toán chỉ số giá vàng được áp dụng như sau:
𝐺𝑂𝐿𝐷: Chỉ số giá vàng trong năm t
𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡 : Giá bình quân vàng trong năm t
𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡−1 : Giá bình quân vàng trong năm trước đó (t – 1)
Ngoài nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2014), von Furstenberg và Jeon (1989) đã nghiên cứu giá cổ phiếu trung bình trên các sàn giao dịch như London, Frankfurt và Tokyo và phát hiện ra rằng giá vàng ngược chiều với giá trung bình cổ phiếu ở cả ba nơi Từ những nghiên cứu trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết giữa chỉ số của giá vàng và biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng như sau:
Giả thuyết 1: Giá vàng (GOLD) có tác động ngược chiều (–) với biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng (PV)
Chỉ số tỷ giá USD/VND
Tỷ giá ngoại tệ tại Việt Nam đã duy trì một trạng thái dương trong một thời gian dài Đồng thời, các hoạt động ngoại hối cũng đã trải qua một thời kỳ tăng trưởng và phát triển mạnh mẽ đem lại nguồn lợi nhuận cho ngân hàng, giúp nâng giá cổ phiếu ngân hàng trong thị trường Công thức sau đây được sử dụng để xác định chỉ số của tỷ giá hối đoái USD/VND hàng năm:
𝑈𝑆𝐷𝑉𝑁𝐷: Chỉ số tỷ giá USD/VND trong năm t
𝑈𝑆𝐷𝑉𝑁𝐷 𝑡 : Tỷ giá USD/VND bình quân trong năm t
𝑈𝑆𝐷𝑉𝑁𝐷 𝑡−1 : Tỷ giá USD/VND bình quân trong năm trước đó (t – 1)
Các nghiên cứu của Waweru (2013), Mohsin và ctg (2020), Phuong, Huy và Tuan (2020), cũng như nghiên cứu của Nguyễn Phú Hà (2023) đều cho rằng biến động trong tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng tiêu cực đến sự biến động của giá cổ phiếu Trái lại, các nghiên cứu của Nikmanesh và Abu (2016), cùng với nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2014) lại cho rằng biến động trong tỷ giá hối đoái tạo ra tác động tích cực đến biến động giá cổ phiếu Mặc dù có nhiều quan điểm khác nhau, dựa trên sự tăng trưởng của hoạt động ngoại hối, nghiên cứu đề xuất giả thuyết như sau:
Giả thuyết 2: Tỷ giá USD/VND (USDVND) có tác động cùng chiều (+) với biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng (PV)
Lãi suất tiền gửi (INT)
Lãi suất tiền gửi là một biến quan trọng liên quan đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng cũng như thị trường cổ phiếu Một phương pháp phổ biến để đo lường mức độ lợi ích mà người gửi tiền nhận là lãi suất tiền gửi Nghiên cứu sẽ tính trung bình lãi suất tiền gửi của một năm bằng cách lấy trung bình của tất cả các mức lãi suất của tất cả các kỳ hạn lãi suất được áp dụng bởi các ngân hàng trong năm đó
Theo nghiên cứu của Menike (2010), tìm hiểu các nguyên nhân tác động đến giá cổ phiếu trên thị trường Sri Lanka hàng tháng Nghiên cứu đã phát hiện có một sự phát triển ngược hướng giữa lãi suất và cổ phiếu bằng cách sử dụng hồi quy đa biến với tám biến thị trường Ngoài ra, Waweru (2013), Mohsin và ctg (2020), Nguyễn Phú Hà (2023) cũng cho ra kết luận giống với Menike Tất cả các nghiên cứu được nêu trên đều cho thấy lãi suất thường biến động ngược chiều so với giá cổ phiếu, từ đó khóa luận đưa đến giả thuyết như sau:
Giả thuyết 3: Lãi suất tiền gửi (INT) có tác động ngược chiều (–) với biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng (PV)
Lạm phát (INF) Để nghiên cứu tác động của lạm phát sẽ gây ảnh hưởng như thế nào đến biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng, nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu về lạm phát cơ bản tại Việt Nam qua các năm thông qua công thức tính lạm phát như sau:
𝐼𝑁𝐹 𝑡 : Lạm phát bình quân trong năm t
𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 : Lạm phát bình quân trong năm trước đó (t – 1)
Ngoài những nghiên cứu tại Việt Nam về mối tương quan ngược chiều giữa lạm phát và giá cổ phiếu, nghiên cứu thực nghiệm của Qamri, Haq và Akram (2015) tại Pakistan cũng đã chứng minh rằng tồn tại mối liên hệ tiêu cực giữa lạm phát và giá cổ phiếu Thông qua khảo sát mối liên hệ giữa giá cổ phiếu và lạm phát dựa trên dữ liệu của sàn giao dịch chứng khoán Karachi (KSE 100) trong mười năm, kết quả thống kê của nghiên cứu đã chỉ ra có mối quan hệ tiêu cực và có ý nghĩa giữa giá cổ phiếu và lạm phát Khi lạm phát tăng và chính sách tiền tệ được siết chặt gây ra sự suy giảm trên thị trường chứng khoán tạo áp lực giảm giá cổ phiếu Do đó, giả thuyết về mối quan hệ giữa lạm phát và biến động giá cổ phiếu ngân hàng được đề xuất như sau:
Giả thuyết 4: Lạm phát (INF) có tác động ngược chiều (–) với biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng (PV)
Tốc độ tăng trưởng GDP
Tốc độ tăng trưởng GDP thể hiện sức khỏe và tiềm năng phát triển của nền kinh tế, đồng thời ảnh hưởng trực tiếp đến nhu cầu về tín dụng và dịch vụ tài chính Trong điều kiện tăng trưởng kinh tế tăng liên tục, việc đầu tư vào cổ phiếu trên thị trường chứng khoán thường được kỳ vọng sẽ mang lại lợi tức cao hơn làm gây ra các biến động trong giá cổ phiếu Tăng trưởng kinh tế được tính bằng công thức:
𝐺𝐷𝑃: Tốc độ tăng trưởng GDP trong năm t
𝐺𝐷𝑃 𝑡 : GDP trung bình trong năm t
𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 : GDP trung bình trong năm trước đó (t – 1)
Dựa trên các nghiên cứu của Huy và ctg (2020), Phuong, Huy và Tuan (2020), và Nguyễn Phú Hà (2023) đều đã chỉ ra rằng việc tăng trưởng GDP góp phần làm tăng biến động giá cổ phiếu, dẫn đến tác động tích cực đối với giá cổ phiếu Ngoài ra, kết quả thực nghiệm từ nghiên cứu của Sohail và Hussain (2011) sau khi sử dụng mô hình Vector Error Correction Model (VECM) và dữ liệu hàng tháng để phân tích mối quan hệ giữa năm chỉ số kinh tế vĩ mô và chỉ số KSE100, cho thấy rằng trong dài hạn, tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến chỉ số KSE100 Do đó, giả thuyết về mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng và biến động giá cổ phiếu ngân hàng được đề xuất như sau:
Giả thuyết 5: Tốc độ tăng trưởng (GDP) có tác động cùng chiều (+) với biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng (PV)
Từ các giả thuyết được tóm lược từ các nghiên cứu đi trước, nghiên cứu đề xuất Bảng 3.1 tóm tắt mô tả các biến như sau:
Bảng 3.1 Tóm tắt mô tả các biến
Biến Ký hiệu Cách tính
Biến động giá cổ phiếu các ngân hàng
Parkinson (1980), Rashid và Rahman (2009), Khan (2012),
GOLD Chỉ số giá vàng
𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡 𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡−1 × 100 (–) von Furstenberg và Jeon (1989), Trương Đông Lộc (2014),
Chỉ số tỷ giá USD/VND
Trương Đông Lộc (2014), Nikmanesh và Abu (2016)
INT Lãi suất tiền gửi
Lãi suất tiền gửi trung bình các ngân hàng (–) Menike (2010),
INF Chỉ số lạm phát
Trương Đông Lộc (2014), Qamri và ctg (2015), Phuong và ctg (2020),
Sohail và Hussain (2011), Huy và ctg (2020),
Nguồn: Tác giả tổng hợp
PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
Khóa luận tìm kiếm nguồn dữ liệu thứ cấp của giá cổ phiếu 27 ngân hàng niêm yết tại sàn HOSE, HNX và UPCOM từ năm 2013 đến năm 2023 thông qua trang điện tử của Ngân hàng Thế giới (worldbank.org) Do thời gian niêm yết trên sàn chứng khoán của từng ngân hàng là không giống nhau, vì vậy dữ liệu về biến động giá của các cổ phiếu là không cân bằng Các yếu tố như giá vàng, tỷ giá USD/VND, lãi suất tiền gửi, lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP được khóa luận truy cập từ các trang điện tử của Tổng cục thống kê (gso.gov.vn) và Ngân hàng thế giới (worldbank.org) Sau khi tìm kiếm các dữ liệu, khóa luận sử dụng phần mềm Stata 17 để hồi quy, kiểm tra các lỗi trong mô hình và cuối cùng là phân tích kết quả
Chương thứ ba bao gồm các giải thích rõ ràng về các giả thuyết và mô hình thông các nghiên cứu đi trước Khóa luận giúp định hình và cung cấp thông tin về cách các biến động thị trường có thể làm thay đổi biến động giá cổ phiếu ngân hàng bằng cách xác định và miêu tả các biến trong mô hình Chương đưa ra các thông tin cụ thể rằng các biến GOLD, INT và INF có khả năng gây ra ảnh hưởng đối nghịch đến biến động cổ phiếu ngân hàng Tuy nhiên, biến động này cũng được cho là được ảnh hưởng tích cực bởi các biến GDP và USDVND Các phương pháp và giả thuyết trong chương ba sẽ làm cơ sở giúp cho chương bốn tiếp tục đi sâu vào việc kiểm định và xác minh giả thuyết này bằng việc sử dụng các mô hình hồi quy và phương pháp phân tích thống kê.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN
Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê các biến trong mô hình như sau:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tác giả tổng hợp Để hiểu rõ hơn về biến PV, Biểu đồ 4.1 cho thấy sự thay đổi của biến động giá trung bình 27 cổ phiếu của các ngân hàng thương mại:
Biểu đồ 4.1 Biến động giá cổ phiếu trung bình
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Biểu đồ 4.1 cho thấy sự biến động của giá cổ phiếu của 27 ngân hàng thương mại Giá cổ phiếu của các ngân hàng biến động mạnh qua ba đợt ở các năm 2015,
2017 – 2018 và 2020 – 2022 Biến động mạnh nhất và rõ ràng nhất xuất hiện trong khoảng thời gian từ năm 2020 đến năm 2022 Nguyên nhân là do đây là giai đoạn mà nền kinh tế toàn cầu đang phải chịu sức ép nặng nề từ đại dịch Covid – 19 Cá nhân và doanh nghiệp hoạt động trong giai đoạn này đã phải đối mặt với nhiều thách thức và khó khăn Các ngân hàng thương mại và thị trường chứng khoán cũng đã phải chứng kiến nhiều đợt giảm cổ phiếu liên tục khiến cho sự biến động giá các cổ phiếu tăng cao Biến động giá trung bình của biến PV là 0.510 trong Bảng 4.1 cho thấy, các nhà đầu tư chỉ đầu tư cho cổ phiếu ngành ngân hàng có thể đạt mức lợi nhuận 51% trong 10 năm qua Ngân hàng TMCP Kiên Long (KLB) là ngân hàng có biến động giá cổ phiếu cao nhất với mức biến động là 115% vào năm 2018 Ngược lại, ngân hàng TMCP An Bình (ABB) có mức biến động giá cổ phiếu thấp nhất là 1.4% vào năm 2020
Về biến giá vàng (GOLD), Biều đồ 4.2 về biến động của chỉ số giá vàng cho thấy giá vàng mua vào đã có sự biến động mạnh mẽ vào năm 2020
Biến động giá cổ phiếu trung bình
Biểu đồ 4.2 Biến động chỉ số giá vàng
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Nhìn vào Biểu đồ 4.2, biến động chỉ số giá vàng đã có xu hướng tăng trong
10 năm qua, mức biến động cao nhất là vào năm 2020 và mức biến động thấp nhất là vào năm 2014 Tương tự như thị chứng khoán, vào năm 2020 giá vàng cũng chịu ảnh hưởng rất nhiều ngay tại thời điểm bùng phát đại dịch Covid – 19 Biến động chỉ số giá vàng có giá trị trung bình là 6.4% và biến động xung quanh mức âm 11.4% đến 28% Nguyên nhân mức chênh lệch cao như vậy chủ yếu là do giá vào thế giới tăng dẫn đến giá vàng trong nước cũng tăng theo Sự gia tăng giá của vàng trên thị trường toàn cầu thường được giải thích do tâm lý lo ngại của các nhà đầu tư về sự chậm trễ trong phát triển kinh tế, tình hình thất nghiệp, nợ nần tăng cao, và lạm phát Khi giá vàng tăng, thường có xu hướng nhà đầu tư chuyển sang các kênh đầu tư an toàn hơn, gây ra sự gia tăng rủi ro trong việc đầu tư vào cổ phiếu, làm tăng biến động tiêu cực trên thị trường chứng khoán
Về biến động của chỉ số tỷ giá hối đoái (USD/VND) và lạm phát (INF) trong
10 năm qua được biểu thị trong Biểu đồ 4.3 như sau:
Biến động chỉ số giá vàng
Biểu đồ 4.3 Biến động chỉ số tỷ giá USD/VND và lạm phát
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Mặc dù biến động trong giá vàng tăng cao vào năm 2020, nhưng biến động của lạm phát và tỷ giá có xu hướng giảm xuống vào năm 2021 Điều này chứng minh rằng hai yếu tố này thường giảm sự thay đổi khi thị trường gặp khó khăn Có thể Chính phủ đã triển khai các giải pháp nhằm ổn định thị trường, chẳng hạn như kiểm soát tỷ giá và lạm phát trong suốt khủng hoảng Do đó, các biện pháp đã góp phần giảm biến động trong các chỉ số này, cùng với việc giảm nhu cầu đầu tư và tiêu dùng Một điểm đáng chú ý khác là cả hai chỉ số đều biến động ngược chiều vào năm 2015 Với trung bình là 3%, lạm phát đã có sự chênh lệch rõ rệt giữa giá trị cao nhất là 6.6% vào năm 2013 và thấp nhất là 0.6% vào năm 2015 Lý do có chênh lệnh lớn như vậy và sự biến động của lạm phát đã giảm khi giá các mặt hàng năng lượng và thực phẩm giảm vào năm 2015 Trong khi đó, chỉ số tỷ giá với trung bình là 1%, đã có một sự biến động cao nhất vào năm 2015 với 3.16% Sự biến động tăng cao này có thể lý giải bằng việc Ngân hàng Nhà nước tăng tỷ giá USD/VND để điều chỉnh thị trường và ứng phó với ảnh hưởng tiêu cực đến từ việc Cục Dự trữ Liên bang Mỹ tăng lãi suất nhằm đảm bảo ổn định cho thị trường ngoại hối và tăng sự cạnh tranh cho hàng hóa của Việt Nam
Cuối cùng là Biểu đồ 4.4 về lãi suất tiền gửi trung bình của các ngân hàng (INT) và tốc độ tăng trưởng (GDP) trong 10 năm qua:
Biến động chỉ số tỷ giá hối đoái và lạm phát
Biểu đồ 4.4 Lãi suất tiền gửi và Tốc độ tăng trưởng GDP
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Cũng giống như biến động chỉ số giá vàng, lãi suất tiền gửi và GDP đều có sự tụt giảm vào năm 2020 – 2021 Đối với lãi suất tiền gửi, chỉ số này có xu hướng giảm qua các năm, giá trị cao nhất là vào năm 2013 với 7.1%, giá trị thấp nhất là vào năm 2021 với 3.4% và có giá trị trung bình là 4.5% Đối với tốc độ tăng trưởng GDP, nếu như trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến 2019 chỉ số này có xu hướng tăng đều thì trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế lại bị sụt giảm đến mức thấp nhất trong
10 năm qua, đó là 2.56% trong năm 2021 Tuy nhiên đến năm 2022, tốc độ tăng trưởng tại Việt Nam đã tăng trở lại với mức cao nhất là 8.02% Có thể thấy rằng, đại dịch Covid-19 đã tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế, gây ra biến động lớn trong giá vàng, tỷ giá USD/VND, lãi suất tiền gửi, lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP Các biện pháp phòng chống dịch đã làm suy giảm nhu cầu tiêu dùng và sản xuất, ảnh hưởng tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng GDP và giảm lạm phát Đồng thời, sự không chắc chắn và lo ngại đã tăng mạnh mẽ trong thị trường tài chính, làm giảm biến động trong giá vàng và tỷ giá hối đoái, và đồng thời Ngân hàng Nhà nước đã phải điều chỉnh lãi suất tiền gửi để ổn định thị trường và hỗ trợ nền kinh tế
Lãi suất tiền gửi & Tốc độ tăng trưởng
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
4.2.1 Ma trận hệ số tương quan Để phân tích các mối liên hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc tương quan như thế nào, khóa luận sử dụng hệ số tương quan (r) Hai biến có khả năng có mối tương quan cùng chiều, ngược chiều, hoặc không có tương quan tùy thuộc vào r lớn hơn, nhỏ hơn hoặc bằng không Theo Dormann và ctg (2013), “Nếu như hai biến độc lập có tương quan và giá trị tuyệt đối của hệ số lớn hơn 0.7, thì có khả năng cao rằng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa chúng” Kết quả phân tích của nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.2 như sau:
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan
PV GOLD USDVND INT INF GDP
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Từ kết quả thống kê ma trận hệ số trong Bảng 4.2 cho thấy biến động giá cổ phiếu ngân hàng có mối tương quan cùng chiều với giá vàng (GOLD) và ngược chiều với tỷ giá USD/VND (USDVND), lãi suất tiết kiệm (INT), lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng (GDP) Trong đó, các mối quan hệ tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu đều có mức thấp (r < 6) Tuy nhiên xét các tương quan tại biến INF với INT và biến GDP với USDVND lần lượt có hệ số tương quan là 0.680 và 0.773, dó đó các biến này có thể có sự tương quan với nhau Nghiên cứu sẽ tiếp tục sử dụng hệ số phòng đại phương sai (VIF) để đưa ra đánh giá mối liên hệ của các biến một cách chính xác
4.2.2 Hiện tượng đa cộng tuyến
Nghiên cứu đo kiểm sự đa cộng tuyến bằng hệ số VIF để tránh việc ước lượng mô hình không chính xác Theo Gujarati, Porter và Gunasekar (2013), “Các biến có khả năng cao bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến và nên được loại bỏ khỏi mô hình nếu giá trị VIF trên 10” Sau đây là kết quả kiểm tra tại Bảng 4.3:
Bảng 4.3 Hệ số phóng đại phương sai
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Từ kết quả tại Bảng 4.3 cho thấy, các hệ số VIF của các biến trong mô hình lẫn VIF trung bình đều có giá trị nhỏ hơn 10 Vì vậy, mặc dù có thể có sự tương quan giữa các biến (r > 7), nhưng không mạnh đến mức gây ra hiện tượng đa cộng tuyến khi các giá trị của hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, điều này không ảnh hưởng đáng kể đến mô hình nghiên cứu.
MÔ HÌNH HỒI QUY
4.3.1 Mô hình bình phương nhỏ nhất
Mô hình Pooled OLS sử dụng toàn bộ dữ liệu từ một bảng để ước lượng tương quan, không phân biệt giữa các đối tượng riêng Bảng 4.4 trình bày kết quả như sau:
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình bình phương nhỏ nhất
Pooled OLS Biến phụ thuộc (PV)
Ghi chú: *, **, *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Theo kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS tại Bảng 4.4, mô hình có P-value
< 0.05 cho thấy kết quả ước lượng theo mô hình được chấp nhận Với R-squared là 39.4%, tức là mô hình giải thích được 39.4% sự biến động của các biến phụ thuộc thông qua các biến độc lập trong mô hình Trong các biến độc lập, có ba trên năm biến có ý nghĩa thống kê khi với mức ý nghĩa 1%, đó là các biến GOLD, INT và INF Trong đó, các biến GOLD và INT có tác động ngược chiều đến biến PV
4.3.2 Mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên
Mô hình FEM áp dụng nhân tố cố định và biến giả nhóm để kiểm soát yếu tố không quan sát được, tăng tính khả thi của ước lượng tham số Còn mô hình REM giả định sự thay đổi ngẫu nhiên giữa các biến không ảnh hưởng đến biến độc lập, cải thiện độ chính xác của ước lượng khi có tương quan và sự biến động giữa các biến Bảng 4.5 trình bày kết quả như sau:
Bảng 4.5 Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên
Biến phụ thuộc (PV) Biến phụ thuộc (PV)
Biến Hệ số P-value Hệ số P-value
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Theo kết quả hồi quy hai phương pháp FEM và REM tại Bảng 4.5, cả hai mô hình đều có P-value < 0.05 cho thấy kết quả ước lượng theo cả hai mô hình đều được chấp nhận Các R-squared Within, Between, Overall được sử dụng để đánh giá mức độ giải thích cho mô hình như sau:
R-sq Within là tỷ lệ các biến trong mô hình trình bày số phần trăm sự biến động biến phụ thuộc trong mỗi nhóm Kết quả của cả hai mô hình cho thấy R-sq Within đều bằng 0.426, tức là mô hình FEM và REM có khả năng giải trình được 42.6% sự biến đổi của biến phụ thuộc trong mỗi nhóm
R-sq Between là tỷ lệ các biến trong mô hình trình bày số phần trăm sự biến động của biến phụ thuộc giữa các nhóm Kết quả R-sq Between của cả hai mô hình đều xấp xỉ bằng 0.192, vì vậy FEM và REM giải trình được 19,2% sự biến đổi của biến phụ thuộc giữa các nhóm
R-sq Overall nhận xét sự thích hợp mô hình sau khi điều chỉnh dữ liệu biến Điều này được thực hiện bằng cách xác định tỷ lệ giải thích của các biến trên toàn bộ dữ liệu Mỗi mô hình đều có kết quả R-sq Overall là 0.394, tức là hai mô hình đều có thể giải thích 39.4% biến động biến phụ thuộc trong toàn bộ dữ liệu
Bên cạnh đó, cả hai đều có kết quả ba trên năm biến có ý nghĩa 1%, trong đó, biến GOLD và INT có tác động nghịch chiều lên biến PV, duy nhất biến INF là có tác động cùng chiều
Kết quả của cả ba mô hình đều cho kết quả giống nhau Nghiên cứu sẽ tiếp tục thực hiện lựa chọn mô hình bao gồm các bài kiểm tra sau: F Test chọn giữa Pooled OLS và FEM; Breusch – Pagan Lagrange Multiplier Test chọn giữa Pooled OLS và REM Các kết quả được thu thập sau khi tiến hành các kiểm tra như sau:
Với kiểm định F, giả thuyết được đưa ra:
𝐻 0 : Không có hệ số tác động cố định trong mô hình (Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn)
𝐻 1 : Có hệ số tác động cố định trong mô hình (Mô hình FEM phù hợp hơn) Bảng 4.6 trình bày kết quả của kiểm định như sau:
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định F
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả hệ số P-value là 0,097, lớn hơn 0.05 Giả thuyết 𝐻 0 được chấp thuận, có nghĩa là không có hệ số tác động cố định, OLS tốt hơn FEM
Với kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier, giả thuyết được đưa ra:
𝐻 0 : Không có hiệu ứng ngẫu nhiên trong mô hình (Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn)
𝐻 1 : Có hiệu ứng ngẫu nhiên trong mô hình (Mô hình REM phù hợp hơn) Bảng 4.7 trình bày kết quả của kiểm định như sau:
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier
Kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả của kiểm định có hệ số P-value = 0.085 > 0.05 Dó đó kết luận rằng chấp nhận giả thuyết 𝐻 0 , nghĩa là mô hình không có hiệu ứng ngẫu nhiên và mô hình Pooled OLS là phù hợp hơn so với mô mình REM
Như vậy, sau khi xem xét kết quả từ cả hai mô hình, mô hình Pooled OLS được xác định là phù hợp nhất với nghiên cứu Tiếp theo, để đảm bảo tính chính xác của mô hình, nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm tra các khuyết tật trong mô hình
4.3.4 Kiểm tra các khuyết tật trong mô hình
Một mô hình có thể tồn tại các khuyết tật do nhiều nguyên nhân khác nhau như giả định không chính xác, không thích hợp với số liệu hay có sự thiếu sót trong phương pháp ước lượng Những khuyết tật này có thể làm giảm độ tin cậy của mô hình và ảnh hưởng mối liên kết giữa các biến Vì vậy, sau khi đã lựa chọn một mô hình thích hợp nhất, việc tiếp tục kiểm tra các khuyết tật của mô hình là cực kỳ quan trọng Đầu tiên là kiểm định phương sai sai số thay đổi, hiện tượng này sẽ xảy ra khi phương sai của các sai số trong mô hình không đồng đều qua các mức độ của biến giải thích Để kiểm định hiện tượng này, khóa luận áp dụng kiểm định White và trình bày tại Bảng 4.8 như sau:
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định White
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Theo Bảng 4.8, P-value = 0.003, lớn hơn 0.05 Kết luận có phương sai sai số thay đổi Thứ hai là kiểm định tự tương quan xuất hiện khi các quan sát gần nhau trong dữ liệu có liên quan với nhau hoặc có mối liên kết giữa các sai số Vì vậy, kiểm định Wooldridge được sử dụng tại Bảng 4.9 như sau:
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Wooldridge
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.9 thể hiện P-value = 0.135 > 0.05, do đó mô hình Pooled OLS không tồn tại sự tự tương quan Nếu mô hình chỉ gặp vấn đề về phương sai thay đổi, ước lượng OLS vẫn nhất quán và không bị thiên lệch Nhưng do vấn đề phương sai sai số không được giảm thiểu, OLS sẽ không phải là mô hình tốt nhất Vì vậy, các hệ số kiểm định và kiểm định F sẽ trở nên không đáng tin cậy và các kết luận rút ra dựa trên các kiểm định này sẽ không chính xác
Cuối cùng, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định Durbin Wu Hausman cho mỗi biến để xác thực xem có hiện tượng nội sinh hay có mối liên hệ giữa phần dư với các biến hay không Kết quả của việc đánh giá các biến trình bày trong Bảng 4.10 như sau:
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định Durbin-Wu-Hausman
Kiểm định Durbin-Wu-Hausman
Nguồn: Tác giả tổng hợp
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Khóa luận tóm tắt kết quả theo Bảng 4.12 như sau:
Bảng 4.12 Tóm tắt kết quả
Kết quả của nghiên cứu Mức ý nghĩa
Chấp nhận/Bác bỏ giả thuyết
GOLD (–) (–) 5% Chấp nhận giả thuyết
USDVND (+) (+) Không có ý nghĩa thống kê
Không có cơ sở chấp nhận/Bác bỏ
INT (–) (–) 1% Chấp nhận giả thuyết
INF (–) (+) 1% Bác bỏ giả thuyết
GDP (+) (–) 1% Bác bỏ giả thuyết
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Sau khi hồi quy ước lượng SGMM, Bảng 4.12 cho thấy các biến GOLD, INT và GDP ngược chiều với biến độc lập với các mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 5%, 1% và 1% Có thể thấy rằng, giá vàng, lãi suất tiền gửi và tốc độ tăng trưởng kinh tế càng tăng thì giá cổ phiếu của các ngân hàng sẽ xảy ra ít biến động hơn Ở mức nghĩa nghĩa thống kê 1%, INF biến động cùng chiều với biến độc lập
Vì vậy, lạm phát và giá cổ phiếu ngân hàng có cùng sự biến động với nhau Khi lạm phát tăng lên, giá cổ phiếu ngân hàng cũng sẽ biến động mạnh USDVND là biến duy nhất tuy không có ý nghĩa thống kê, cũng có tác động cùng hướng với biến độc lập như INF.
THẢO LUẬN
Trong số bốn biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê, duy nhất biến GOLD ý nghĩa với mức 5% Ngoài ra, biến duy nhất trong kết quả của mô hình không có ý nghĩa thống kê là USDVND Kết quả cũng thể hiện một số yếu tố có ảnh hưởng tương đương với kỳ vọng, nhưng cũng có một số có kết quả khác với kỳ vọng dấu ban đầu Sau đây là các nguyên nhân và hướng ảnh hưởng từng biến:
Có mối liên hệ nghịch chiều giữa giá vàng và biến động cổ phiếu Kết quả hồi quy cho hệ số âm 0.556 có ý nghĩa 5%, thể hiện biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng thay đổi theo chiều ngược lại với giá vàng Kết luận này có thể được phân tích do các đặc điểm của thị trường vàng và cổ phiếu Trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế, vàng thường được xác định là loại tài sản ít rủi ro Người đầu tư có thể chuyển đổi đầu tư sang vàng để bảo vệ tài sản Điều này dẫn đến giá vàng mua vàng tăng và áp lực mua cổ phiếu giảm
Thị trường vàng thường có liên quan với các thị trường tài chính khác Sự biến động của một thị trường có thể lan rộng sang các thị trường khác thông qua các tương tác phức tạp, dẫn đến sự ảnh hưởng ngược chiều đến biến động cổ phiếu ngân hàng Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của von Furstenberg và Jeon (1989), Trương Đông Lộc (2014), Nguyễn Phú Hà (2023) và phù hợp với kỳ vọng Mặt khác, với hệ số là âm 0.556, thay đổi giá vàng có tác động nhỏ hơn so với các biến khác
Sự thay đổi tỷ giá USD/VND có ảnh hưởng tích cực đến biến động cổ phiếu ngân hàng Đây là kết quả giống với Waweru (2013) và Trương Đông Lộc (2014), nhưng trong nghiên cứu này thiếu cơ sở kết luận vì nó không có ý nghĩa Sau đây là các lý do cho kết quả này:
Các ngân hàng đều có nhiều nguồn thu khác nhau, trong đó nguồn thu từ tỷ giá USD/VND chỉ là một phần nhỏ Do đó, lợi nhuận của các ngân hàng có thể không bị tác động bởi tỷ giá USD/VND Bên cạnh đó, giá cổ phiếu ngân hàng thường phản chiếu tài chính của ngân hàng, kỳ vọng về lợi nhuận tương lai và tình hình thị trường chung Do đó, ngoài tác động đến lợi nhuận và các chỉ số tài chính khác, tỷ giá USD/VND cũng có thể không có tác động đến biến động giá cổ phiếu của ngân hàng một cách trực tiếp Kết quả này tương thích với quan điểm của Gavin (1989), “Có thể có mối quan hệ yếu hoặc giữa giá cổ phiếu và tỷ giá hối đoái không có mối liên quan gì” Do đó, khóa luận không đủ điều kiện để chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết rằng biến động giá cổ phiếu ngân hàng cùng hướng với tỷ giá USD/VND
Về biến lãi suất, mô hình hồi quy ra hệ số âm 33.322 với ý nghĩa 1% Vì vậy lãi suất có tác động tiêu cực mạnh mẽ đến biến động cổ phiếu ngân hàng Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thuyết lãi suất tiền gửi ảnh hưởng ngược lại đến biến động giá cổ phiếu trong ngành ngân hàng
Lý do là áp lực mua cổ phiếu giảm đi khi lãi suất tiền gửi tăng lên, khiến người dân sử dụng tài khoản tiết kiệm hoặc gửi tiền tại ngân hàng để tận dụng lợi suất cao hơn bởi sự lo ngại về triển vọng lợi nhuận của các ngân hàng vì lãi suất thấp Sự lo ngại khiến nhà đầu tư thay đổi sang đầu tư tài sản an toàn hơn hoặc bán ra các cổ phiếu để giảm rủi ro, dẫn tới biến động giá cổ phiếu ngân hàng tăng cao Ngoài ra, có khả năng chi phí vốn của ngân hàng bị nâng lên do lãi suất tiền gửi tăng lên Do đó, ngân hàng có thể gặp trở ngại về việc tăng trưởng lợi nhuận, dẫn đến tăng lãi suất cho các khoản vay và giảm lợi nhuận ròng gây ra tác động tiêu cực lên biến động giá cổ phiếu ngân hàng
Kết quả này tương tự như Menike (2010), Waweru (2013), Mohsin và ctg (2020), Nguyễn Phú Hà (2023) và kỳ vọng về tác động lãi suất tiền gửi đến biến động giá cổ phiếu các ngân hàng là ngược chiều
Với hệ số 22.706 và có ý nghĩa 1%, lạm phát được coi là ảnh hưởng mạnh mẽ nhất và cùng chiều đến biến động giá cổ phiếu ngân hàng Vì vậy, bác bỏ giả thuyết lạm phát ảnh hưởng ngược lại với biến động giá cổ phiếu của ngành ngân hàng Sau đây là giải thích về mối liên kết này:
Chính sách tiền tệ và tình hình kinh tế thường liên quan đến ngành ngân hàng thông qua lạm phát vì khi lạm phát tăng có thể là dấu hiệu tăng trưởng của nền kinh tế, và ngược lại, khi lạm phát giảm có thể là dấu hiệu của sự suy thoái Do đó, sự thay đổi lạm phát được xem như là một dấu hiệu cho tình trạng kinh tế nói chung và ảnh hưởng đến cổ phiếu ngân hàng Bên cạnh đó, sự thay đổi trong lạm phát có thể khiến Ngân hàng Trung ương hành động để kiểm soát lạm phát bằng cách thay đổi lãi suất, gây tác động tới ngân hàng và giá cổ phiếu Ngoài ra, lý do này cũng cho thấy, biến động giá cổ phiếu ngân hàng ngược chiều với lãi suất và cùng chiều với lạm phát
Nghiên cứu về lạm pháp đã phát hiện ra những phát hiện giống với của Waweru (2013) Tuy nhiên, những phát hiện này khác với kỳ vọng và kết quả của các nghiên của Nguyễn Minh Kiều và Nguyễn Văn Điệp (2013), Trương Đông Lộc (2014), Qamri, Haq và Akram (2015), Phuong, Huy và Tuan (2020)
Tốc độ tăng trưởng GDP
Về tốc độ tăng trưởng GDP, kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng có một sự ảnh hưởng đáng kể và tiêu cực của tốc độ tăng trưởng GDP lên biến động giá cổ phiếu ngân hàng, với hệ số hồi quy âm 4.146 và ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này ngụ ý rằng khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng lên, biến động giá cổ phiếu của các ngân hàng thường có xu hướng giảm Do đó, nghiên cứu bác bỏ giả thuyết tốc độ tăng trưởng có tác động cùng chiều với biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng
Nguyên nhân là do tốc độ tăng trưởng GDP thường phản ánh sức khỏe của nền kinh tế Khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng lên, Ngân hàng Trung ương có thể thực hiện chính sách tiền tệ chặt chẽ hơn để kiềm chế lạm phát, bao gồm việc tăng lãi suất Việc tăng lãi suất có thể làm giảm giá trị cổ phiếu ngân hàng và làm giảm biến động giá cổ phiếu Nguyên nhân này cũng đã cho thấy biến động giá cổ phiếu ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với lãi suất, cùng chiều với lạm phát như các kết luận của nghiên cứu đã nêu trên Bên cạnh đó, tốc độ tăng trưởng GDP còn có thể ảnh hưởng đến nhu cầu vay mượn của doanh nghiệp và cá nhân Trong một nền kinh tế phát triển, nhu cầu vay mượn thường tăng lên để đầu tư và mua sắm Tuy nhiên, trong một số trường hợp, tăng trưởng quá nhanh có thể gây ra lo ngại về sự cản trở về việc thanh toán nợ, làm tăng rủi ro cho ngân hàng và làm giảm giá trị cổ phiếu Có thể thấy tốc độ tăng trưởng GDP không tác động độc lập mà còn tương tác với các yếu tố khác như lãi suất, lạm phát và có thể là tình hình kinh doanh của các ngân hàng Sự phức tạp của các mối quan hệ này có thể đã dẫn đến tác động ngược chiều đến biến động giá cổ phiếu ngân hàng
Kết quả hồi quy này trái ngược với các nghiên cứu trước đó, như nghiên cứu của Sohail và Hussain (2011), Huy và ctg (2020), Phuong, Huy và Tuan (2020), Nguyễn Phú Hà (2023) và cũng trái với kỳ vọng dấu ban đầu của nghiên cứu
Chương bốn đề cập đến biến biến động giá cổ phiếu ngân hàng (PV) có xu hướng tăng dần theo thời gian qua việc mô tả các biến Bên cạnh đó, giá vàng (GOLD) tăng cao trong thời điểm kinh tế khó khăn trong năm 2020 và giảm mạnh trong năm tiếp theo Điều này khác với các nhân tố tỷ giá USD/VND (USDVND), lãi suất (INT), lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng (GDP) đều có sự giảm dần trong thời gian khủng hoàng Tiếp đó, chương hồi quy ước lượng và kiểm định các hiện tượng có thể làm giảm tính chính xác của mô hình và tìm ra được mô hình SGMM là mô hình tốt nhất Kết quả nghiên cứu đã tìm ra được có mối liên hệ cùng chiều của biến USDVND, INF và nghịch chiều của biến GOLD, INT, GDP đối với biến PV, trong đó có USDVND là không có ý nghĩa Sau khi các phát hiện được thảo luận, nghiên cứu sẽ tiếp tục tóm tắt và đưa ra các đề xuất cho các bên liên quan.
