TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỘNG LÃI SUẤT VÀ TỶ GIÁ LÊN TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ BIẾN ĐỘNG TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾ BẰNG CHỨNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM.PDF

Phân tích tng quan ..... Tác gi s dng mô hình hai nhân t vi nhân t th nht là t sut sinh li c phiu ph thông, nhân t th hai là bin đng lãi sut... Tuy nhiên, lãi sut dài hn và t giá h i đoá

-o0o -

TÁC NG C A BI N NG LÃI SU T VÀ T GIÁ LÊN T

SU T SINH L I VÀ BIN NG T SU T SINH L I C PHI U: B NG CH NG T I CÁC NGÂN HÀNG THNG M I

VI T NAM

LU N V N TH C S KINH T

TP H Chí Minh - N m 2014

TR NG I H C KINH T TP HCM

-o0o -

TÁC NG C A BI N NG LÃI SU T VÀ T GIÁ LÊN T

SU T SINH L I VÀ BIN NG T SU T SINH L I C PHI U: B NG CH NG T I CÁC NGÂN HÀNG THNG M I

L I CAM OAN

Tác gi xin cam đoan r ng đây là công trình nghiên c u c a tác gi, có s

h ng dn h tr t ng i h ng d n khoa h c là GS TS Trn Ngc Th Các ni dung nghiên c u và k t qu trong đ tài này là trung th c và ch a t ng đ c ai công

b trong b t c công trình nghiên c u khoa h c nào Nh ng s li u trong các b ng

bi u ph c v cho vi c phân tích, nh n xét, đánh giá đ c chính tác gi thu th p t các ngu n khác nhau có ghi trong ph n tài li u tham kh o

N u có b t k sai sót, gian l n nào tác gi xin hoàn toàn chu trách nhi m

tr c H i đ ng c ng nh k t qu lu n v n c a mình

TP H Chí Minh,ngày ….tháng … n m 2014

Tác gi

Nhan ng H i Ph ng

DANH M C B NG

B ng 3.1: Các Ngân hàng TMCP trong m u nghiên c u 27

B ng 4.1: Th ng kê mô t các bi n 32

B ng 4.2: Ma tr n t ng quan c a các bi n 37

B ng 4.3: B ng t ng h p k t qu ki m đnh ADF 40

B ng 4.4: c l ng h i quy OLS c a t ng c phi u Ngân hàng và c a danh m c c phi u Ngân hàng 48

B ng 4.5: c l ng bin đng c a t sut sinh li c a các c phiu và danh m c c phiu 52

B ng 4.6: c l ng bin đng lãi su t và t giá đi vi bi n đng t sut sinh l i c a c phiu ngân hàng riêng l và danh m c c phi u ngân hàng 55

DANH M C T VI T T T

Ph ng sai thay đ i có đi u ki n t h i quy GARCH: Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity

Ph ng sai thay đ i có đi u ki n t h i quy t ng quát hóa

Ph ng pháp bình phng ti thi u thông thng SGDCK: S Giao d ch Ch ng khoán

TP HCM: Thành ph H Chí Minh

M C L C TRANG PH BÌA

L I CAM OAN

M C L C

DANH M C B NG

DANH M C T VI T T T

TÓM T T 1

CH NG 1 - M U 2

1.1 Lý do ch n Công trình nghiên c u 2

1.2 M c tiêu và câu h i nghiên c u 2

1.3 i t ng, ph m vi và ph ng pháp nghiên cu 3

1.4 Ý ngh a công trình nghiên cu 4

1.5 C u trúc đ tài 4

CH NG 2 - T NG QUAN CÁC K T QU NGHIÊN C U TR C ÂY 5

2.1 Các nghiên c u n c ngoài 5

2.2 Các nghiên c u ti Vi t Nam 8

2.3 K t lun ch ng 2 9

CH NG 3: TRÌNH BÀY D LIU NGHIÊN C U, MÔ HÌNH NGHIÊN C U VÀ PH NG PHÁP NGHIÊN C U 10

3.1 Ph ng pháp nghiên cu 10

3.1.1.Phân tích th ng kê mô t 10

3.1.2.Ki m đnh tính d ng c a chu i d li u th i gian 10

3.1.3.Phân tích tng quan 14

3.1.4.Mô hình h i quy tuy n tính c đi n OLS 14

3.1.5.Mô hình ARCH/ GARCH đ d báo s bi n đ ng r i ro theo th i gian 19

3.2 Mô hình nghiên c u th c nghi m Vi t Nam 22

3.2.1.Mô hình 1: H i quy OLS c bn 24

3.2.2.Mô hình 2: S d ng mô hình GARCH(1, 1) phân tích bi n đ ng c a t su t sinh l i c a các c phi u ho c danh m c c phi u: 24

3.2.3 Mô hình 3: Tác đng c a bi n đ ng lãi su t và t giá đi v i bi n đ ng t

su t sinh l i c a c phi u ngân hàng riêng l ho c danh m c c phi u 25

3.3 Thu th p và x lý d li u: 27

3.3.1.D li u nghiên c u: 27

3.3.2.X lý d li u 28

3.3.2.1 Bi n t su t sinh l i c phi u ngân hàng và danh m c c phi u 28

3.3.2.2 T su t sinh l i c a ch s th tr ng (MRK) 29

3.3.2.3 Bi n đ ng c a lãi su t phi r i ro hay ch s trái phi u (INT) 30

3.3.2.4 Bi n đ ng c a t giá h i đoái (FX) 30

CH NG 4 - K T QU NGHIÊN C U VÀ TH O LU N K T QU 31

4.1 Phân tích th ng kê mô t 31

4.2 Phân tích tng quan 37

4.3 Ki m đnh tính d ng c a chu i d li u 39

4.4 Phân tích kt qu h i quy 41

4.4.1.K t qu h i quy mô hình 1: H i quy OLS c bn 41

4.4.2.K t qu h i quy mô hình 2: S dng mô hình GARCH(1, 1) phân tích bi n đng c a t sut sinh li c a các c phiu và danh m c c phiu: 49

4.4.3.Mô hình 3: Tác đ ng c a bin đng lãi sut và t giá đi vi bi n đng t sut sinh l i c a c phiu ngân hàng riêng l và danh m c c phiu ngân hàng 53

4.5 K t lu n Ch ng 4 56

CH NG 5 – K T LU N VÀ KI N NGH CHÍNH SÁCH 58

5.1 Tóm t t và trình bày k t qu nghiên c u 58

5.2 Ki n ngh chính sách 59

5.3 Gi i h n c a đ tài 60

5.4 Ki n ngh h ng nghiên c u trong tng lai 60

DANH M C TÀI LI U THAM KH O

PH L C

TÓM T T Bài nghiên c u kh o sát tác đ ng c a bi n đ ng lãi su t và t giá h i đoái lên t

su t sinh l i và bi n đ ng t su t sinh l i c phi u t i các Ngân hàng thng mi c

ph n Vi t Nam Mô hình đ c s d ng là mô hình OLS và GARCH Bin ph thu c đ c nghiên c u là t su t sinh l i c phi u t i các Ngân hàng th ng mi c

ph n Vi t Nam và ch s ngành Ngân hàng, tác gi ch n m u là tám c phi u đ c niêm y t t i HOSE, HNX trong giai đo n t ngày 03 tháng 09 nm 2009 đn 30 tháng 09 nm 2013 Ba bi n đ c l p đ c s d ng đ gi i thích cho s bi n đ ng

c a t su t sinh l i Các bi n đc l p là t su t sinh l i ch s th tr ng (MRK),

bi n đng c a lãi su t phi r i ro (INT) và bi n đ ng c a t giá h i đoái (FX)

K t qu nghiên c u cho th y bi n đ ng c a lãi su t và t giá h i đoái có tác đng lên t su t sinh l i c a c phi u ngân hàng hay danh m c c phi u ngân hàng Ngoài ra, đ nh y t su t sinh l i c phi u ngân hàng đc tìm th y là m nh đi v i

t su t sinh l i ch s th tr ng hn bi n đ ng lãi su t và bi n đ ng t giá h i đoái,

th hi n t su t sinh l i ch s th tr ng có vai trò quan tr ng trong vi c quy t đnh

bi n đ ng c a t su t sinh l i có điu ki n c phi u Ngân hàng K t qu c ng th

hi n bi n đ ng t su t sinh l i c a c phi u ngân hàng hay danh m c c phi u ngân hàng b nh h ng b i các cú s c trong quá kh và bi n đng lãi su t và t giá không nh ng tác đng lên t su t sinh l i c a c phi u ho c danh m c c phi u mà còn tác đng lên bi n đ ng t su t sinh l i c phi u ho c danh m c c phi u

T khoá: r i ro th tr ng, r i ro lãi su t, r i ro t giá h i đoái, t su t sinh l i c phi u Ngân hàng, GARCH

CH NG 1 - M U 1.1 Lý do ch n Công trình nghiên c u

Trong n n kinh t th tr ng, h th ng ngân hàng đ c ví nh mch máu c a n n kinh t Vì th h th ng ngân hàng ho t đ ng thông su t, lành m nh và hi u qu s

là ti n đ đ các ngu n l c tài chính luân chuy n, phân b và s d ng hi u qu , kích thích tng tr ng kinh t m t cách b n v ng Trong nh ng n m gn đây, vi quá trình t do hoá th tr ng tài chính các Ngân hàng m r ng ho t đ ng n c ngoài

và m t ph n nào đó b tác đng c a r i ro lãi su t, t giá h i đoái do th tr ng tài chính b t n gi m s tác đng r i ro lãi su t và t giá, các Ngân hàng tham gia

ho t đng ngo i b ng đa d ng và th c hi n k thu t qu n lý r i ro Tuy nhiên do thi u công c và k thu t qu n lý nên các Ngân hàng th tr ng m i n i d b t n

th ng hn và phi th ng xuyên đi m t v i các cu c kh ng ho ng tài chính nghiêm tr ng Thêm vào đó, vic không phù h p k h n gi a các tài s n, n ph i tr

và s thay đi không nh k v ng trong lãi su t, t giá h i đoái đ c xem nh là

y u t chính d n đn t ng nguy c ri ro cho ngân hàng Ngoài ra, h u h t các nhà

phân tích tài chính và nhà kinh t đ ng ý r ng t su t sinh l i c phi u Ngân hàng b

nh h ng b i nh ng thay đi không nh k v ng c a lãi su t và t giá h i đoái cung c p các lu n c khoa h c và góp ph n giúp các nhà xây d ng chính sách n đnh tài chính, thúc đy s phát tri n h th ng Ngân hàng nói riêng và n n kinh t

qu c dân Vi t Nam nói chung, tác gi nghiên c u t ác đng bi n đ ng lãi su t và t giá h i đoái lên t su t sinh l i và bi n đng t su t sinh l i c phi u: b ng ch ng

t i các Ngân hàng th ng mi Vi t Nam

1.2 M c tiêu và câu h i nghiên c u

M c tiêu nghiên c u c a đ tài là tìm hi u nh h ng c a bi n đ ng lãi su t và t giá h i đoái lên t su t sinh l i và bi n đng t su t sinh l i c phi u t i các Ngân hàng th ng mi Vi t Nam trong giai đon 03 tháng 09 nm 2009 đn 30 tháng 09

nm 2013 bng ph ng pháp c l ng OLS và GARCH Các câu h i đ c đ t ra trong công trình nghiên c u:

Câu h i 1: Bi n đ ng c a lãi su t và t giá h i đoái có tác đng đn t su t sinh l i

c a c phi u ngân hàng hay danh m c c phi u ngân hàng không? N ucó, m c đ

và chi u h ng tác đng c a 2 nhân t này nh th nào?

Câu h i 2: Bi n đ ng t su t sinh l i c a c phi u ngân hàng hay danh m c c phi u ngân hàng có b nh h ng b i các cú s c trong quá kh không? M c đ nh

h ng c a bi n này so v i bi n đ ng t su t sinh l i trong quá kh nh th nào? Câu h i 3: Bi n đ ng c a lãi su t và t giá ch nh h ng đ n t su t sinh l i c a c phi u ho c danh m c c phi u hay chúng còn có tác đng đn bi n đ ng t su t sinh l i c phi u ho c danh m c c phi u?

1.3 i t ng, ph m vi và phng pháp nghiên cu

i t ng nghiên c u: nghiên c u t su t sinh l i và bi n đng t su t sinh l i c phi u các Ngân hàng th ng mi c ph n đang niêm yt t i S giao d ch ch ng khoán TP HCM (HOSE) và S giao d ch ch ng khoán Hà N i (HNX)

Ph m vi nghiên c u: vi c phân tích th c nghi m ti n hành v i s li u trong giai đon 03 tháng 09 n m 2009 đ n 30 tháng 09 nm 2013 Vic phân chia th i gian này nh m ph c v vi c thu th p thông tin c ng nh d li u tham chi u

Ph ng pháp nghiên cu: Bài nghiên c u s d ng ph ng pháp đ nh lng:

• Mô hình OLS đ xác đnh m i quan h gi a t su t sinh l i c phi u các ngân hàng riêng l , danh m c c phi u ngân hàng và bi n t su t sinh l i c a ch s

th tr ng, bi n đ ng lãi su t phi r i ro, bi n đ ng c a t giá h i đoái

• Mô hình GARCH đ c l ng bi n đ ng t su t sinh l i c a các c phi u ho c danh m c c phi u,bi n đ ng lãi su t và t giá đi v i bi n đ ng t su t sinh l i

c a c phi u ngân hàng riêng l ho c danh m c c phi u

Công c phân tích: Ph n m m th ng kê s d ng ch đ o trong nghiên c u là Eview 6.0 đ h i quy chu i th i gian c a t su t sinh l i và d báo s bi n đ ng c a r i ro theo th i gian

1.4 Ý ngh a công trình nghiên c u

Bài nghiên c u này có hai đóng góp quan trng v m t lý lu n và th c ti n:

V m t lý lu n: tác gi đã tng h p và th ng kê m t s nghiên c u tr c đây v t su t

sinh l i và bi n đng t su t sinh l i c phi u ngân hàng Vi t Nam

V m t th c ti n, tác gi nh n th y công trình nghiên c u s cung c p nhi u thông tin

giá tr cho các nhà xây d ng chính sách, nhà qun tr ngân hàng, c đông hi n h u và

các nhà đ u t ti m n ng Ngoài ra, k t qu nghiên c u s góp ph n cung c p các

thông tin có h u ích cho các đ i t ng có quan tâm

D a vào kt qu nghiên c u, các nhà qu n lý ngân hàng s cân nh c trong quá trình

xây d ng và ra quy t đ nh v chính sách qu n lý hi u qu nh m giúp ngân hàng

gi m thi u đ c ri ro, hot đng hi u qu và góp ph n nâng cao v th c a ngân

hàng trên th tr ng

D a vào các b ng ch ng th c nghi m t nghiên c u, các nhà đ u t tham kho đ

quy t đ nh đ u t vào c phi u ngân hàng và Chính ph, Ngân hàng Nhà nccó c s

ban hành các quy đ nh và chính sách phù h p

1.5 C u trúc đ tài

Bài nghiên c u này đ c chia làm 05 ch ng:

Ch ng 1: Gi i thiu chung v lý do chn đ tài, m c tiêu nghiên c u, câu hi nghiên

c u, đi t ng, phm vi và ph ng pháp nghiên c u, ý ngha c a đ tài và c u trúc

c a đ tài

Ch ng 2: T ng quan các kt qu nghiên c u trc đây

Ch ng 3: Trình bày d liu nghiên c u, mô hình nghiên c u và ph ng pháp nghiên

c u

Ch ng 4: K t qu nghiên c u

Ch ng 5: K t lun tóm tt các kt qu nghiên c u đ t đ c và nêu ra nhng hn ch

t n ti c a nghiên c u, t đó đ xut h ng m cho nhng nghiên c u sau này

CH NG 2 - T NG QUAN CÁC K T QU NGHIÊN C U TR C ÂY

H u ht các nghiên c u hin t i t p trung vào đ nhy lãi su t và t giá h i đoái c a

t sut sinh li c phi u ngân hàng thông qua vic s d ng ph ng pháp khác nhau Các ph ng pháp khác nhau này ln l t cho k t qu thc nghim khác nhau

2.1 Các nghiên c u n c ngoài

Tr c tiên, Stone (1974) đã nghiên c u đ nhy c a lãi sut h th ng vi mô hình hai nhân t t sut sinh li Tác gi s dng Mô hình hai nhân t v i nhân t th nht là

t sut sinh l i trên ch s vn ch s hu và nhân t th hai là t su t sinh li trên

ch s trái phiu Mô hình hai nhân t đã giúp gii thích tt hn quá trình ngn nhiên

t o ra t su t sinh li ch ng khoán thay vì mô hình m t nhân t

Lloyd và Shick (1977) tip t c m rng nghiên c u mô hình hai nhân t t sut sinh

l i c a Stone Tác gi đã s dng GARCH-M đ ki m đnh tác đ ng c a lãi sut và

bi n đng c a chính nó lên quá trình to ra t sut sinh l i c phi u ngân hàng Tác

gi s d ng mô hình ARCH, GARCH và kt qu thu đ c cho th y th nht là hiu

ng bin đng phn hi đ c tìm thy có ý ngha Th hai, lãi sut và bin đng lãi

sut có tác đ ng trc tip đ n phân phi t su t sinh li c phi u ngân hàng Th ba,

m c đ vng trong nh ng cú s c là đáng k cho tt c danh m c ngân hàng, ch đ chính sách tin t hi n hành

Dinenis & S K Staikouras (1998) nghiên c u tác đ ng c a s thay đ i lãi sut hin

t i và không mong đi lên t sut sinh li c phiu ph thông c a danh m c các đnh

ch tài chính Anh Tác gi s dng mô hình hai nhân t vi nhân t th nht là t

sut sinh li c phiu ph thông, nhân t th hai là bin đng lãi sut Và kt qu cho

thy có m i quan h ng c chi u gi a t sut sinh l i c phi u ph thông và bin

đng lãi su t; t sut sinh li c phiu ph thông và bin đng lãi sut có m i quan h

t ng quan ng c chiu đáng k

Harald A Benink – Christian C P Wolff (2000) nghiên c u thc nghim đ nh y lãi

sut c a t sut sinh li c phi u c a hai m i ngân hàng ln nht t i M vi vi c s

dng mô hình ARIMA K t qu cho thy đ nh y lãi su t có m i quan h nghch bin

vi t sut sinh l i c phi u ngân hàng M trong giai đon cu i thp niên 1980 đn

đu thp niên 1990, k t qu có ý ngha thng kê

Konstantinos Drakos (2001) s d ng mô hình GARCH-M đ nghiên c unh h ng

c a bi n đ ng lãi sut dài hn lên t sut sinh l i c phi u các Ngân hàng niêm y t

trên Athens Stock Exchange trong giai đon ngày 14 tháng 11 nm 1997 đn ngày 16 tháng 11 nm 2000 V i d liu nghiên c u bao g m giá c phiu ph thông đóng

c a hàng ngày c a chín ngân hàng đ c niêm y t ti Athens Stock Exchange trong

giai đon ngày 14 tháng 11 nm 1997 đn ngày 16 tháng 11 nm 2000, cung c p 785 quan sát cho m i c phiu K t qu nghiên c u thy rng các bin t ng quan

vi đ nhy lãi su t, vn l u đng và có ý ngha thng kê

Choi và c ng s (1992) áp dng mô hình ba nhân t nghiên c u tác đ ng đ n t sut

sinh li c phi u Ngân hàng M đng thi c l ng tác đ ng c a th tr ng, t giá

hi đoái và các y u t lãi su t v i gi đnh đi u ki n sai s thay đi Vic phân tích

m t cách chung chung tác đng c a hoc lãi sut ho c t giá trên t sut sinh li c

phi u ngân hàng, tác gi cung c p bng chng v đ nhy lãi sut hn là đ nhy t

giá hi đoái ng ý rng bin đ ng t giá dn đ n s gia tng trong bin đng t sut

sinh l i c phi u ngân hàng Do bin đng phân nhóm, đòn by và nh h ng mô

hình ARCH c a các d liu t n s cao, ph ng pháp c l ng tuy n tính (OLS) to

ra k t qu sai lch và mâu thun D a trên gi đnh ph ng sai có điu ki n ph thuc

thi gian, m t vài nghiên c u đã s dng mô hình ARCH/ GARRCH đ nm bt tính

cht ri ro thay đi theo thi gian trong nhng d liu này

Mansur và Elyasiani (1995) s d ng mô hình c l ng ARCH đ nghiên c u tác

đng c a m c đ và bin đng lãi su t trên t su t sinh li c phi u ngân hàng K t

qu nghiên c u thy rng lãi sut và bin đng k v ng c a chúng nh h ng m nh

đn t sut sinh li c phiu ngân hàng

Flannery et al (1997), li s dng mô hình GARCH hai nhân t đ nghiên c u m i

quan h gia đnh giá tài s n, ri ro thay đ i theo th i gian và ri ro lãi sut K t qu

cho th y nh h ng c a lãi su t ít m nh m trong danh m c đu t c phi u ngân

hàng

N m 1998, Elyasiani và Mansur tip t c s dng mô hình GARCH-M đ nghiên c u

m c đ bi n đng c a lãi su t lên đ nhy c a s phân phi t sut sinh li c phi u

ngân hàng K t qu cho thy s thay đi lãi su t có tác đ ng ng c chiu ngay t l n

đu trong khi s bi n đ ng liên quan li nh h ng sau đó đn phân phi t su t sinh

l i c phiu ngân hàng

n nm 2003, Elyasiani và Mansur tip t c nghiên c u hiu ng lan ta qu c t c a

ri ro và t sut sinh l i gi a các đnh ch tài chính: s dng mô hình GARCH 2

bi n Trong khuôn kh nghiên c u, các ngân hàng đ c tìm thy có đ nhy cao v i

cú s c v mô nh t giá hi đoái, lãi sut, v i s tác đng tr t i m c đ bi n đng

H ng và đ l n c a hiu ng t bi n đng lãi su t và các cú s c phi h thng m t

n c rt nhy v i các n c khác trong đó M đóng vai trò lãnh đo Nhng phát hin này giúp n đ nh tài chính quc t, đa dng hóa danh m c đ u t qu c t, xây dng

chính sách c a ngân hàng trung ng và các c quan tài chính

Hooy et al (2004) s d ng mô hình GARCH-M đ nghiên c u đ nh y lãi sut và ri

ro t giá c a các c phiu ngân hàng Malaysia trong su t cu c khng hong tài chính g n đây K t qu cho thy rng giai đon tr c và trong khi cu c kh ng hong,

vi c đnh giá c phiu ngân hàng ít nh y vi ri ro lãi sut và t giá m c dù ri ro c a

các ngân hàng Malaysia tng sau chính sách kim soát vn và ch ng trình h p nht

ngân hàng

Susan Ryan và Andrew C Worthington (2002) dùng mô hình GARCH - M, đ xem

xét đ nhy theo th i gian lên t sut sinh li c phiu ngân hàng Úc do tác đng c a

ri ro th tr ng, lãi su t và t giá hi đoái V i vic thu thp d li u đ mô hình hóa

các ri ro trong giai đon 1996-2001 là t sut sinh l i danh m c ngân hàng hàng ngày, ch s tích ly th tr ng rng, lãi sut ngn hn, trung và dài h n, và t giá hi

đoái đ c s dng K t qu cho thy ri ro th tr ng là y u t quan trng quy t đnh

t sut sinh li c phi u ngân hàng, cùng vi m c lãi su t k h n ng n, trung hn và

bi n đng c a chúng Tuy nhiên, lãi sut dài hn và t giá h i đoái đã không xut hin

đáng k cho quá trình to ra t sut sinh li c phi u ngân hàng trong giai đon xem xét

ng thu n v i nghiên c u c a Elyasiani và Mansur (2003), S Kasman và các c ng

s (2011), đã s dng mô hình OLS, GARCH đ nghiên c u tác đng c a lãi su t và

bi n đng t giá h i đoái lên bin đng và t sut sinh l i c a c phi u ngân hàng,

bng chng t i Th Nh K B ng vic thu thp d li u chui thi gian v i m u bao

gm 13 c phiu ngân hàng th ng m i Th Nh K đ c lit kê trên Istanbul Stock

Exchange (ISE) trong giai đon t ngày 27 tháng 07 nm 1999 đn ngày 9 tháng 4

nm 2009 K t qu nghiên c u cho thy bin đng lãi su t và t giá hi đoái có tác

đng ng c chi u và đáng k vào t sut sinh li c phi u ngân hàng có điu ki n và

đ nhy t su t sinh li c phi u ngân hàng đc xác đnh là m nh đi vi t sut

sinh li nhân t th tr ng h n lãi sut và t giá hi đoái

Hu nh Th Nguy n và Nguy n Quy t (2013) li nghiên c u m i liên h gia t giá

hi đoái, lãi sut và giá c phiu trên th tr ng Tp H Chí Minh trong giai đon

tháng 10 nm 2007 đn tháng 10 nm 2012 Các bin trong mô hình phân tích bao

gm t giá USD, lãi sut th tr ng liên ngân hàng, ch s giá c phiu đ c l y

logarit t nhiên tr c khi tin hành phân tích Tác gi s dng s li u chu i thi gian

theo tháng và ph ng pháp phân tích s liu d a trên kim đnh nghim đ n v, kim

đnh nhân qu Granger, mô hình Var đ c l ng các hàm ph n ng vi ba bin s

dng logarit và hàm phân rã ph ng sai K t qu phân tích cho thy có m i liên h

gi a giá c phiu vi t giá h i đoái ti bc tr hai và lãi sut ti b c tr m t ng

thi giá c phiu còn b tác đng b i chính nó ti bc tr m t và hai Bài nghiên c u

nhm cung c p đy đ bc tranh v nguyên nhân gây cú "s c" giá c phiu n c ta

và Tp H Chí Minh, cung c p các lu n c khoa hc giúp các nhà làm chính sách xây dng các chính sách thúc đ y s phát trin c a th tr ng chng khoán nói riêng và

nn kinh t quc dân nói chung

Tr ng ông L c và c ng s (2011) s dng mô hình OLS và GARCH (1,1) đ kim

đnh m i quan h gia l i nhun và ri ro c a các c phiu niêm y t trên S giao d ch

chng khoán thành ph H Chí Minh S liu s d ng trong nghiên c u bao g m

chui d li u VNindex và giá c a tám mi c phi u niêm y t trên HOSE vi tn

sut tun đ c thu thp trong khon thi gian t ngày 02/01/2007 – 31/12/2009 Tác

gi s dng ph ng pháp phân tích hi quy, kt qu cho thy danh m c có ri ro càng

cao thì li nhun c a nó càng cao Ngoài ra, nghiên c u còn ch ra có m i quan h tuy n tính gi a l i nhu n và ri ro c a các c phiu niêm y t trên HOSE

2.3 K t lu n ch ng 2

Có nhiu nghiên c u thc nghim liên quan tác đ ng c a lãi sut và t giá hi đoái

lên t sut sinh li c phiu ngân hàng K t qu các nghiên c u tr c đây cho thy:

- Lãi sut và bin đng lãi su t có m i quan h nghch bin t sut sinh l i c

phi u và có tác đng trc ti p phân phi t su t sinh li c phiu ngân hàng

- T sut sinh l i c phi u ngân hàng có đ nhy cao vi cú s c t giá hi đoái,

lãi sut, và vi s tác đ ng tr ti m c đ bin đng

- Bi n đ ng lãi su t và t giá hi đoái có tác đ ng ng c chiu và đáng k vào

t sut sinh li c phi u ngân hàng có điu ki n và đ nhy t su t sinh li c

phi u ngân hàng đ c xác đnh là m nh đ i vi t sut sinh li ch s th

tr ng h n lãi sut và t giá hi đoái…

Nhìn chung, các phân tích thc nghim đ c thc hi n, tuy nhiên không có s đ ng

nht trong kt qu nghiên c u Và các nghiên c u h u ht đ c thc hin ti th

tr ng phát trin nhng ti th tr ng m i ni thì rt ít Tác gi ti n hành nghiên c u

“Tác đng c a bin đ ng lãi sut và t giá h i đoái lên t sut sinh li và bin đng t

sut sinh li c phiu ti th tr ng Vi t Nam là c n thit và phù h p”

CH NG 3: TRÌNH BÀY D LIU NGHIÊN C U, MÔ HÌNH NGHIÊN

3.1 Ph ng pháp nghiên cu

3.1.1 Phân tích th ng kê mô t

Ph ng pháp này đ c s d ng đ mô t nh ng đc tính c bn c a d li u thu th p

nh m có cái nhìn t ng quát nh t v m u nghiên c u Thông qua mô t , tóm t t

th ng kê các bi n đ c l p và bi n ph thu c trong giai đon ngày 03 tháng 09 nm

2009 đn 30 tháng 09 nm 2013 cho thy đc giá tr trung bình, trung v , đ l ch

chu n, giá tr l n nh t và bé nh t, h s đ i x ng, h s nh n, th ng kê JB (th ng kê

Jarque-Bera)

3.1.2 Ki m đnh tính d ng c a chu i d li u th i gian

Khái ni m tính d ng r t quan tr ng trong phân tích chu i th i gian M t chu i th i

gian d ng có đ c đim sau:

• D li u dao đng xung quanh m t giá tr trung bình c đ nh trong dài h n,

• D li u có giá tr ph ng sai xác đ nh không thay đi theo th i gian,

• D li u có m t gi n đ t ng quan vi các h s t t ng quan s gi m d n

khi đ tr t ng lên

Tr c h t, nên tìm hi u khái ni m đ tr Yt-k là chu i th i gian Y t có k đ tr ngha

là ph i m t k th i gian m i c ó đ d li u chu i th i gian Y t Khi s d ng chu i th i

gian có đ tr , ta s b m t bi n quan sát tr càng tng, s bi n quan sát b m t

càng nhi u V n đ này s tác đ ng đáng k trong vi c cân nh c l a ch n mô hình

Quay tr l i đc đim c a m t chu i th i gian đ c xem là d ng, di n đ t theo

ngôn ng th ng kê nh sau:

• E(Yt) là m t h ng s cho t t c th i đi m t

• Cov(Yt,Yt-k) là m t h ng s cho t t c các th i đim t và k khác 0 ngha là hip

ph ng sai gi a Yt và Yt-k ch ph thu c vào đ dài c a (k) v th i gian gi a t

vàt- k, không ph thu c vào th i đi m t Ch ng h n, Cov(Y 12,Y7) = Cov(Y13,Y8)= Cov(Y28,Y23) Ta nên nh Cov(Yt,Yt-6) không đi nhng Cov(Yt,Yt-6) có th khác v i Cov(Y t,Yt-5)

Cov(Yt,Yt-k) = gk = E[(Yt - µ)(Y t-k -µ]

Gi s khi ta di chuy n lùi giá tr g c c a Y t Yt sang Yt-k N u Y t là m t chu i

d ng thì giá tr trung bình, ph ng sai, và hip ph ng sai c a Yt-k ph i b ng trung bình, ph ng sai và các hip ph ng sai ca Yt

Tóm l i, m t chu i th i gian d ng n u trung bình, ph n g sai c a nó không đ i theo th i gian và hi p ph ng sai gia hai th i đo n ch ph thu c vào kho ng cách

và đ tr v th i gian gi a hai th i đon này ch không ph thu c vào th i đim

th c t mà đ ng ph ng sai đc tính

M t chu i d li u d ng luôn có xu h ng tr v giá tr trung bình và nh ng dao

đ ng xung quanh giá tr trung bình s là nh nhau Ta c ng có thsuy ng c l i,

m t chu i th i gian không d ng theo cách ta đã đnh ngha v chu i d ng trên s

có giá tr trung bình thay đi theo th i gian, giá tr ph ng sai thay đi theo th i gian ho c c hai

T i sao chu i th i gian d ng l i quan tr ng? Gujarati (2003) cho r ng n u m t chu i th i gian không d ng, chúng ta ch có th nghiên c u hành vi c a nó trong

th i gian đang xem xét Mi m t chu i d li u theo th i gian s mang m t tình ti t

nh t đnh và ch th hi n nh ng hành vi c th trong kho ng th i gian đó Kt qu

là, chúng ta không th khái quát hóa cho các giai đon khác ngha là không th l y

đc đi m c a chu i th i gian giai đo n này làm đc đim c a m t chu i th i gian

giai đon khác

i v i m c đích d báo, các chu i th i gian không d ng nh v y có th s không

có giá tr th c ti n.Vì nh chúng ta đã bit, trong d báo chu i th i gian, chúng ta

ng m đ nh xu hng v n đng c a d li u trong quá kh và hi n t i đ c duy trì cho các giai đon trong tng lai.Th nhng, n u b n thân d li u luôn thay đi thì

chúng ta không th d báo đ c đi u gì cho t ng lai

H n na, đ i v i phân tích h i quy, n u chu i th i gian không d ng thì t t c các

k t qu đi n hình c a m t phân tích h i quy tuy n tính c đi n s không có giá tr cho vi c d báo, và thng đ c g i là hi n t ng "h i quy gi m o" Do v y, điu

ki n c b n nh t cho vi c d báo m t chu i th i gian là nó ph i có tính d ng

Ki m đnh tính d ng

Ki m đnh nghi m đ n v (Unit Root Test) là m t ki m đ nh đ c s d ng khá ph

bi n trong nghiên c u khoa h c thay vì s d ng đ th chu i th i gian hay gi n đ

t ng quan vì kim đnh này có tính h c thu t và chuyên nghi p cao h n

Nhi u tr ng

M t U t đáp ng đy đ các gi thi t c a mô hình h i quy tuy n tính c đi n, t c có

k v ng b ng không, ph ng sai không đi và hi p ph ng sai bng không g i là nhi u tr ng

Ta có: E(Yt) = E(Y0 + ∑Ut) = E(Y0) (3.1)

Do Y0 là h ng s , các Ui đc l p v i nhau, phng sai không đi b ng nên:

Var(Yt) = t2 (thay đi theo t)

 i u này ch ng t Yt là chu i không d ng

B c ng u nhiên có h ng s : Y t= Yt-1 + Ut

Và Var(Yt) = t2

 m t b c ng u nhiên có h ng s là m t chu i không d ng

Ki m đ nh nghi m đn v Dickey - Fuller

Xét mô hình Yt = p.Yt-1 + Ut v i Ut là nhi u tr ng

N u p = 1 thì Yt là b c ng u nhiên không d ng Do đó đ ki m đnh tính d ng c a

Yt, ki m đnh gi thi t:

H0: p = 1(Yt là chu i không d ng)

H1: p ≠ 1(Yt là chu i d ng)

đây không th s d ng ki m đ nh t vì Yt có th là chu i không d ng Trong

tr ng h p này s d ng tiêu chu n ki m đ nh DF nh sau:

Dickey và Fuller cho r ng giá tr t c a h s Y t-1 s không theo phân ph i student

mà thay vào đó là phân ph i xác su t Ki m đnh th ng kê còn đc g i là ki m

∆Yt = 1 + 2t + Yt-1 + ∑m

t=1 i Yt-1 + Ut (3.4)

Ki m đ nh DF nh trên đc g i là ki m đ nh DF m r ng (ADF- Augmented

Dickey - Fuller Test)

3.1.3 Phân tích t ng quan

Phân tích tng quan đc s d ng đ xem xét m i quan h gi a các bi n trong mô

hình h i quy K t qu phân tích ma tr n h s t ng quan có th cung c p cái nhìn

t ng quát ban đu v m i quan h gi a các bi n s c v k v ng d u và đ l n

Ngoài ra, trong trng h p các bi n đ c l p có m i t ng quan cao vi nhau (h s

t ng quan ln h n 0.8) là du hi u c a đa cng tuy n, do đó cn ph i lo i b m t

s bi n đ c l p ra kh i mô hình trc khi th c hi n h i quy

Trong khi phân tích tng quan đ a ra cái nhìn ban đ u v các bin trong mô hình hay không thì phân tích h i quy đc dùng đ phân tích và đo lng m c đ nh h ng c a các bin đ c l p v i các bin ph thu c, qua đó cho bit chiu h ng và m c đ tác

đ ng c a tng bin đ c l p đn bi n ph thu c Ph ng pháp này s cho phép tác gi

đ a ra nh ng b ng ch ng xác th c đ tr li các câu h i nghiên c u

3.1.4 Mô hình h i quy tuy n tính c đi n OLS

Hàm h i qui t ng th tuy n tính (PRF): E(Y|Xi) = b1 + b2 Xi (3.5)

Trong đó:

• E(Y|Xi) là trung bình (t ng th ) c a phân ph i c a Y v i đi u ki n Xi

• b1 , b2 là các tham s c a mô hình còn đc g i là h s h i qui

• b1 là tung đ g c; b2 là h s góc (đ d c) c a đ ng h i qui

Phân tích h i qui là nghiên c u s ph thu c c a m t bi n, bi n ph thu c, vào m t

hay nhi u bi n khác, bi n đ c l p (bi n gi i thích), v i ý t ng c l ng giá tr trung bình (t ng th ) c a bi n ph thu c trên c s các giá tr bi t tr c (trong m u l p l i)

c a các bi n gi i thích

l ch gi a m c c a m t cá th và m c trung bình:

ui = Yi - E(Y| Xi) hay Yi = E(Y| Xi) + ui (ui là sai s ng u nhiên);

Yi = b1 + b2 Xi + ui

c tr ng ng u nhiên c a PRF:

E(Y| Xi) = E[E(Y| Xi)] + E(ui|Xi ); E(ui|Xi ) = 0

Ý ngha c a sai s ngu nhiên (ui)

c l ng t t nh t c a đ ng h i quy t ng th , nên ch n đi u ki n bình ph ng

bé nh t Do điu ki n bình ph ng bé nh t giúp xác đnh đng h i quy d a trên nguyên t c c c ti u hoá t ng các ph n d bình ph ng (còn gi là nguyên t c bình

ph ng bé nht, hay g i t t là nguyên t c OLS - ordinary least square)

Gi thi t 3: Sai s ui là bi n ng u nhiên v i trung biình b ng 0; ngha là E(ui) = 0

Gi thi t 4: Xi đ c cho và không ngu nhiên, đi u này ng m đ nh r ng không

t ng quan v i ui; ngh a là cov(Xi, ui) = E (Xiui) - E(Xi,)E(ui) = 0

Gi thi t 5: ui có ph ng sai không đi v i m i i ; ngha là Var(ui)= E(ui2) = 2

Gi thi t 6: ui và uj có phân ph i đ c l p đ i v i m i i ≠ j, sao cho cov(ui,uj) = E

(ui,uj)

Gi thi t 7: S l ng quan sát ph i l n h n s l ng h s h i quy đ c c l ng

Gi thi t 8: ui tuân theo phân ph i chu n u i ~ N (0,2), ngha là ng v i giá tr Xi

cho tr c, Yi ~ N ( 1 + 2 Xi, 2)

 nh lý Gauss-Markov: V i các gi thi t c a ph ng pháp OLS, c l ng bình

ph ng ti thiu thông thng là c l ng tuy n tính không thiên lch có hiu

qu nh t trong các c l ng Ph ng pháp OLS đ a ra c l ng không thiên

l ch tuy n tính tt nht (BLUE)

Thông qua ph ng pháp c l ng bình ph ng t i thi u thông th ng (OLS),

h ng s và các tham s c a mô hình s đc c l ng H s p - value c a k t qu

phân tích h i quy cho bit m c đ tác đ ng c a các bin đ c l p lên tng bin ph

thuc.Các m c th ng kê có ý ngh a thng đ c s d ng là 1%, 5% ho c 10% (hay nói cách khác là đ tin c y 99%, 95% ho c 90%)

ki m tra s phù hp c a mô hình, tác gi trình bày các kim đnh:

- Ki m đnh ph ng sai c a sai s thay đ i: N u phng sai c a sai s thay đi s làm m t hiu l c c a các k t qu kim đ nh nên mong mu n kim đ nh m t

cách chính th c vic ph ng sai c a sai s thay đ i có hin h u hay không Có

m t s kim đ nh đ i v i phng sai c a sai s thay đ i và chúng khác nhau v nguyên tc và n ng lc ki m đ nh Trong bài nghiên c u, tác gi s d ng kim

đ nh White, không gi đ nh b t k kin th c nào tr c đó v phng sai sai s

thay đi và là m t kim đ nh LM m u ln vi l a chn đ c bit cho các giá tr Z

nh ng không ph thu c vào gi thuy t chu n tc.Các b c th c hin:

B c 1: Tính toán phn dvà ly bình phng ph n d đó

B c 2: H i quy ph n d ui2 theo m t h th ng không đ i, Xi2, Xi3,Xi22 ,Xi32,

Xi2Xi3 ây là mô hình hi quy ph tng ng vi:

i

2= 1 + 2Xi2+ 3Xi3 + 4Xi22+ 5Xi32 + 6Xi2Xi3 (3.9)

B c 3: tính toán tr thng kê nR2 , vi n là c m u và R2 là R bình phng ch a

hi u chnh t hi quy ph c a B c 2

B c 4: Bác b gi thuy t không cho r ng 2 = 3= 4= 5= 6= 0 n u

nR2> 52( ), đim ph n tr m cao h n trong phân ph i chi bình phng v i b c

t do df là 5

N u không bác b gi thuy t, Ph ng trình (3.9) tr thành 2 = 1, hàm ý r ng

các ph n d là phng sai c a sai s không đ i

- Ki m đ nh tng quan chu i (hay còn g i là t t ng quan): là tng quan gia

các ph n d c a mô hình h i quy Khi có hin din c a t t ng quan, các c

l ng OLS và các d báo vn không thiên lch và nh t quán, nh ng không phi BLUE và vì th không hiu qu Tuy nhiên, đ c tính nh t quán s không có nu

bi n ph thu c đc xem nh bin gii thích H n n a, n u các bin ngo i sinh

luôn tng theo th i gian và tng quan ch i dng thì ph n d c l ng s là

m t c l ng quá thp và giá tr R2 s là m t c l ng quá cao i u này có

ngh a là tính ch t thích h p tt nh t s đ c phóng đi lên và tr th ng kê t s

l n h n giá tr th c Nghiêm trng h n, n u t ng quan chu i b b qua và th

t c OLS đ c áp dng thì các kim đnh c a các gi thuy t s không còn giá tr Trong bài nghiên c u, tác gi s d ng kim đnh Breusch – Godfrey bao g m

vi c ch y m t h i quy ph d a vào 1 và tt c các bin gi i thích trong

mô hình Di gi thuy t không v t h i quy có giá tr b ng không, giá tr c a (n-1)R2 có phân ph i chi-square vi m t bc t do N u giá tr này vt giá tr

t i h n thì k t lu n rng tng quan chu i b c nh t có ý ngh a

- Ki m đ nh phân ph i chu n c a ph n d : đây là m t th ng kê thng đ c s

d ng đ kim đ nh xem m t bin có phân ph i chun hay không Trong h i quy tuy n tính c đin, th ng kê này rt quan trng cho vic ki m đnh phn d c a

mô hình h i quy theo phng pháp OLS có phân ph i chu n hay không

Gi thuy t Ho: Chu i có phân phi chu n

t do) Khi m t chui có phân ph i chu n thì S = 0 và k = 3 nên JB = 0 Xác

su t đ c báo cáo kèm theo giá tr th ng kê JB là xác su t mà thng kê JB ln

h n giá tr quan sát di gi thi t không (Ho), đây là s 0 Giá tr xác sut

càng nh thì kh nng bác b gi thit Ho càng cao

3.1.5 Mô hình ARCH/ GARCH đ d báo s bi n đng r i ro theo th i gian

Tr c tiên, tác gi trình bày v ý t ng mô hình ARCH đã trình bày v bi n đ ng là

m t trong nh ng thông s chính đ c s d ng nhi u ng d ng tài chính, t đ nh giá các công c phái sinh đn qu n lý tài s n và qu n lý r i ro Bin đ ng đ c đo

l ng b ng đ l n c a sai s thu đ c t mô hình h i quy t su t sinh l i theo các

bi n s tài chính khác T nhi u d ng mô hình, th y r ng đ l n trung bình c a các

bi n đng không ph i là m t h ng s mà thay đi theo th i gian và có th d báo

tr c đ c Có nh ng th i k s chênh l ch c a th tr ng th p h n mc d báo r t nhi u và c ng có nhng th i k s chênh l ch này nh hn Nh ng hành vi này

đ c g i là ph ng sai thay đi theo th i gian, d a vào m t s th t là đ l n c a các bi n đ ng th tr ng có quan h b y đàn trong nh ng th i k có bi n đ ng cao

và nh ng th i k có bi n đ ng th p Mô hình ARCH đ c Robert Engle đ xu t đ u tiên vào nm 1982, ông cho rng t t nh t nên mô hình hoá đng th i giá tr trung bình và ph ng sai ca chu i d li u khi nghi ng r ng giá tr ph ng sai thay đi theo th i gian Trong đó:

 Các h ng nhi u ut không có tng quan chui nhng ph thu c;

 S ph thu c c a u t có th có đ c mô t b ng hàm b c hai c a giá tr tr

có th d báo đ c bi n đng trong ph ng sai ca ut thì Robert Engle đt ra

m t gi đnh là ph ng sai ca ut là ph ng sai có điu ki n và đ c mô t b ng 1 hàm h i quy trong đó ph ng sai có đi u ki n c a u t ph thu c vào bình ph ng các giá tr tr ut trong quá kh

Ta có ph ng trình:

2

t = 0 + 1u2t-1 + 2 + + ku 2t-k + t (3.11)

0> 0; 1; 2 ≥ 0

T ph ng trình trên, chúng ta hoàn toàn có th d báo đ c giá tr ph ng sai có

đi u ki n c a nhi u và t đó xác đnh đc m c đ bi n đ ng c a chu i đang xét

Mô hình ph ng sai có điu ki n thay đi t h i quy

Mô hình ARCH (1) s mô hình hoá đng th i giá tr trung bình và ph ng sai có

đi u ki n c a m t chu i th i gian theo các cách xác đnh nh sau:

V i 0 >0, j>0 (j = 1,q) và ph i tho mãn m t s đi u ki n nh t đ nh sao cho

ph ng sai không đi u ki n là h u h n

Ki m đ nh hi u ng ARCH

Sau khi c l ng giá tr trung bình c a chu i d li u t i u, trích phn d ut S

d ng chu i d li uu2t thu đ c đ ki m đnh hi u ng ph ng sai có điu ki n c a sai s thay đi t h i quy t ng quát Có 3 ph ng pháp kim đnh:

Ph ng pháp 1: Dùng th ng kê Ljung - Box Q(m) đi v i chu i u 2t

Gi thi t:

Ho: m h s t t ng quan đu tiên ACF c a chu i u 2t đ u b ng không;

H1: có ít nh t m t trong m h s t t ng quan đu tiên khác không

ki m đnh gi thi t trên, ta áp d ng quy t c ki m đ nh nh sau:

Q = n(n+2) ∑mk=1 (p2/n-k)~ X2(m), n là kích thc m u

N u Q > X2(m) thì bác b gi thi t Ho, ng c l i ch p nh n gi thi t Ho.

Cách khác, có th dùng giá tr p - value c a th ng kê Q so sánh v i m c ý ngha

tham s nhng đã bao hàm rt nhi u đ tr

Mô hình ph ng sai có điu ki n t h a y đ i t h i quy t ng quát là Mô hình

Ph ng trình cho thy ph ng sai có điu ki n 2t bây gi ph thu c vào:

Giá tr quá kh c a nh ng cú s c, đ i di n b i các bi n tr c a h ng nhi u bình

3.2 Mô hình nghiên c u th c nghi m Vi t Nam

ti n hành nghiên c u th c nghi m tác đng c a bin đng lãi sut và t giá lên t sut

sinh li và bin đng t sut sinh li c phiu c a các ngân hàng th ng m i Vit Nam, bài

nghiên c u s dng mô hình hi quy tuy n tính c đin OLS và mô hình GARCH đ đo

l ng s bin đng t sut sinh li c phiu, vi ý t ng chính da theo bài nghiên c u “The impact of interest rate and exchange rate volatility in banks’ stock returns and volatility: Evidence from Turkey” c a các đng tác gi S Kasman, G Vardar, G Tune (2011) Quy

trình đ c ti n hành nh sau:

u tiên, tác gi c l ng mô hình OLS c bn (gi tên là mô hình 1), gm 3 bin đc l p

gi i thích cho t sut sinh li c a c phiu hoc danh m c c phiu: t sut sinh li ch s th

tr ng, bi n đng lãi sut phi ri ro hay ch s trái phiu và bin đng c a t giá hi đoái

Sau khi c l ng kt qu, tác gi ti n hành kim đnh s phù hp c a mô hình thông qua

các kim đnh ph ng sai thay đi, kim đnh t ng quan chui, kim đnh phân phi chun

c a phn d N u các gi thit đ c chp nhn hay mô hình hi quy phù hp, các kt qu

thc nghim v m i quan h gia 3 bin đc l p v i t sut sinh li c phi u hoc danh m c

c phiu s đ c phân tích và câu hi nghiên c u 1 đ c tr li N u mô hình không phù

hp, các th thut hi quy khác c n đ c s dng đ to ra kt qu hi quy v ng ch c

tr l i câu hi nghiên c u th 2, tác gi hi quy mô hình GARCH (Phng sai có điu

ki n t hi quy tng quát - Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) vi

ph ng trình trung bình ging nh mô hình 1 ki m đnh hin t ng ph ng sai thay đi

có điu kin có tn ti đi vi chui d li u hay không, kim đnh hiu ng ARCH đi vi

các phn d trong mô hình 1 đ c tin hành N u gi thuy t H0 (không có hiu ng ARCH)

b bác b, mô hình GARCH (gi tên là Mô hình 2) đ c tin hành và câu h i nghiên c u 2

đ c tr l i N u không tn ti hiu ng ARCH, mô hình GARCH không th thc hin và

không có c s đ tr li câu hi nghiên c u 2

Ti p theo, mô hình GARCH (1,1) tip tc đ c s dng đ tr l i câu hi nghiên c u 3 Tuy

nhiên, trong mô hình 3 này, bin đng c a lãi sut và t giá hi đoái không còn là bin gii

thích c a ph ng trình trung bình na mà s gii thích cho bin đng có điu kin c a t sut

sinh li c phiu hoc danh m c c phiu, trong khi đó t sut sinh li ph ng trình trung

bình s đ c tính bng v i giá tr trung bình trong dài hn c a nó c ng vi các y u t sai s

ngu nhiên

Sau khi phân tích, so sánh và tng hp các kt qu nghiên c u, chúng ta có th d dàng kt

lun v s đng nht hay khác bit trong chiu h ng c a t sut sinh li và bin đng t

sut sinh li c a các ngân hàng riêng l và danh m c c phiu ngân hàng

Phn d i đây s trình bày chi tit hn v 3 mô hình hi quy đ c s dng

3.2.1 Mô hình 1: H i quy OLS c bn

Ph ng trình h i quy t ng th nh sau:

rt = 0 + 1MRKt + 2INTt + 3FXt + t (M1)

Trong đó

rt:: t su t sinh li c a c phiu ho c danh m c c phiu ti thi đi m t

MRKt:: t su t sinh li ch s th tr ng nh h ng đ n các nhân t toàn n n kinh tINTt:: bin đ ng c a lãi su t phi ri ro hay ch s trái phiu

FXt: bi n đ ng c a t giá h i đoái

0: h s ch n (h s tung đ g c)

1, 2, 3: h s góc (hay h s đ d c) là h s đo l ng s nh y c m c a t su t sinh l i c phi u ngân hàng ho c danh m c c phi u v i bi n đ ng c a các nhân t đnh giá hay đo lng bi n đng trong t su t sinh l i c phi u Ngân hàng đi v i thay đi c a các nhân t r i ro

t: thành ph n sai s ng u nhiên,

3.2.2 Mô hình 2: S d ng mô hình GARCH(1, 1) phân tích bi n đng c a t

su t sinh l i c a các c phi u ho c danh m c c phi u:

Mô hình GARCH (1,1) g m 2 ph ng trình:

rt = 0 + 1 MRKt + 2 INTt + 3 FXt + t (M2) 2

t = 0 + 1 2t-1 + 2

t-1

Trong đó:

rt:: t su t sinh li c a các c phiu ti thi đi m t

MRKt:: t su t sinh li c a ch s th tr ng mà đc xem xét nh h ng đ n các nhân

t toàn n n kinh t

INTt:: bin đ ng c a lãi su t phi ri ro hay ch s trái phiu

m t th i gian dài m i m t h n, ngha là nhng th i k có đ l ch chu n cao thì th i

k theo sau c ng có đ l ch chu n cao, th i k có đ l ch chu n th p thì th ng theo sau là th i k có đ l ch chu n th p Các h s 1 l n hàm ý đ l ch chu n

ph n ng m nh đi v i nh ng thay đi c a th tr ng Vì th n u 1 t ng đi cao

và t ng đi th p thì đ l ch chu n có xu h ng d thay đi, ng c l i n u 1

t ng đi th p và t ng đi cao thì đ l ch chu n có xu h ng n đnh

2

t-1: giá tr quá kh c a cú s c (các thông tin trong quá kh ), đ i di n b i các bi n

tr c a h ng nhi u bình ph ng

2

t-1: các giá tr quá kh c a chính b n thân nó, đi di n b i các bi n tr

Ý ngha c a các h s trong ph ng trình trung bình hoàn toàn tng t nh trong

mô hình 1 N u t su t sinh l i th tr ng hay bi n đ ng c a lãi su t hay bi n đ ng

c a t giá h i đoái có tác đng đn t su t sinh l i c phi u ho c danh m c c phi u thì các h s t ng ng 1, 2, 3 có ý ngha thng kê và chi u h ng và m c đ tác

đ ng c a các nhân t này là d u và đ l n c a 3 h s

3.2.3 Mô hình 3: Tác đng c a bi n đng lãi su t và t giá đi v i bi n đng

t su t sinh l i c a c phi u ngân hàng riêng l ho c danh m c c phi u

Mô hình GARCH (1,1) ti p t c đ c s d ng, tuy nhiên đ c điu ch nh đ phù

h p v i m c tiêu nghiên c u trong ph n này

t-1: các giá tr quá kh c a chính b n thân nó, đi di n b i các bi n tr

INTt:: bin đ ng lãi sut phi ri ro hay ch s trái phiu

FXt: bi n đ ng c a t giá h i đoái

Trong ph ng trình trung bình, t sut sinh li c a c phiu hoc danh m c c phiu s

đ c tính bng vi giá tr trung bình trong dài hn c a nó c ng vi y u t sai s ngu nhiên Trong khi đó, ph ng trình ph ng sai thay đi có điu kin (bin đng có điu kin) c a

t sut sinh li, ngoài các bin đ tr c a các cú s c trong quá kh và bin đ ng có điu kin trong quá kh c a t sut sinh li tác gi đa thêm vào 2 bin th hin s bi n đng c a lãi sut và t giá ti thi đi m hin ti N u có m t thành ph n không đi theo th i gian đáng k trong quá trình t o ra t su t sinh l i đã bao g m tác đng c a bi n đ ng lãi

su t và t giá h i đoái thì h s 0> 0 và có ý ngha thng kê H s 1và 2 khác không và có ý ngha th ng kê cho th y s tác đng t c th i c a 2 nhân t này lên

bi n đng có điu ki n c a t su t sinh l i c phi u ho c danh m c c phi u

3.3 Thu th p và x lý d li u:

3.3.1 D li u nghiên c u:

Bài nghiên c u s d ng các chu i th i gian theo ngày t ngày 03 tháng 09 nm

2009 đn 30 tháng 09 nm 2013 nghiên c u toàn di n nh t có th v t su t sinh l i và bin đ ng t su t sinh l i c a các c phi u ngành ngân hàng, tác gi

ch n ra 8 ngân hàng TMCP có th i gian niêm y t khá s m trên sàn HNX ho c HOSE đ riêng c u riêng l t ng ngân hàng, đng th i nghiên c u danh m c c phi u c a 8 ngân hàng này Danh sách các ngân hàng nghiên c u trong m u đ c trình bày trong b ng d i đây

B ng 3.1: Các Ngân hàng TMCP trong m u nghiên c u

hi u Ngày - Sàn niêm y t

2 Ngân hàng TMCP Công Th ng Vit Nam CTG 16/07/2009 – HOSE

7 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Th ng Tín STB 12/07/2006 –HOSE

8 Ngân hàng TMCP Ngo i th ng Vi t Nam VCB 30/06/2009– HOSE

T các chu i giá đóng ca hàng ngày t 03/09/2009 – 30/9/2013 c a các c phi u này, tác gi tính toán t su t sinh l i c a các c phi u và danh m c c phi u Ngoài

ra, các chu i d li u thô đ c s d ng trong công trình nghiên c u g m: VNIndex

đ i di n cho ch s th tr ng, lãi su t trái phi u chính ph k h n 1 n m đi di n cho lãi su t phi r i ro và t giá th tr ng t do Các d li u v ch ng khoán đc thu th p t Vietstock, 2 chu i lãi su t và t giá đ c thu th p t Reuter

T nh ng d li u thô này, tác gi th c hi n m t s phép tính toán đ phù h p v i

m c tiêu nghiên c u c a đ tài

3.3.2 X lý d li u

3.3.2.1 Bi n t su t sinh l i c phi u ngân hàng và danh m c c phi u

- Bi n t su t sinh l i c phi u ngân hàng

T su t sinh l i c a c phi u ngân hàng là thông tin c n c đ đánh giá m c đ h p

d n khi đu t , t su t sinh l i hàng ngày đc tính toán d a vào chu i giá đóng

c a hàng ngày c a ch ng khoán ngân hàng đó Công thc tính t su t sinh l i t i

th i gian t, ký hi u là rt, b ng công th c:

Trong đó:

pt : giá c phi u t i th i gian t

pt-1 : giá c phi u t i th i gian t-1

T su t sinh l i tính theo nguyên t c lãi kép v i s ghép lãi vô h n vì ho t đ ng đu

t và tái đu t di n ra liên t c nên s ít chính xác hn nu tính toán t su t sinh l i theo nguyên t c s k ghép lãi r i r c

- Bi n t su t sinh l i c a danh m c c phi u/ngành ngân hàng:

T su t sinh l i c a ngành ngân hàng c ng tính tng t cách tính t su t sinh l i

c a t ng c phi u trên nhng da trên ch s giá c phi u ngành Ngân hàng Do h

th ng c s d li u chính th c Vi t N a m c h a c ó ch s giá c phi u ngành Ngânhàng nên tác gi tính d a trên cách tính tng t Vn- Index, ngha là tính theo

ph ng pháp bình quân gia quyn c a m t s c phi u niêm y t trên sàn HOSE,

HNX ây là ch s th hi n thông tin giá ch ng khoán bình quân hi n t i so v i giá

bình quân th i k g c đã chn c a ngành Ngân hàng Ch s giá ngành Ngân hàng

th hi n tình hình ho t đ ng c a toàn ngành Ngân hàng

3.3.2.2 T su t sinh l i c a ch s th tr ng (MRK)

Tác gi ch n VNIndex là ch s đ i di n cho th tr ng, và tính t su t sinh l i t

ch s VNIndex so sánh giá tr th tr ng hi n hành v i giá tr th tr ng c s vào ngày g c là ngày 28 tháng 07 nm 2000, ngày đ u tiên th tr ng ch ng khoán chính th c đi vào hot đ ng Giá tr th tr ng c s trong công th c tính ch s

đ c đi u ch nh trong các tr ng h p nh niêm y t m i, hu niêm y t và các

tr ng h p có thay đi v v n niêm y t

VNIndex tính theo ph ng pháp bình quân gia quyn Trên th tr ng th gi i có r t nhi u ch s khác nhau, tng ng các ch s đó s có các ph ng pháp tính riêng Tuy nhiên các ch s ph n ánh chung c a th tr ng c phi u c a m t n c đ u tính trên c s bình quân gia quy n

ây là loi ch s giá c phi u thông d ng nh t và là ch s giá bình quân gia quy n

giá tr v i quy n s là s l ng c phi u niêm y t t i th i k tính toán

K t qu tính s ph thu c v i quy n s là s l ng c phi u niêm y t th i k tính

toán K t qu tính s ph thu c vào c cu quy n s th i k tính toán VNIndex th

hi n bi n đ ng giá c phi u giao d ch t i HOSE Công th c tính ch s áp d ng đi

v i toàn b các c phi u niêm y t t i S giao d ch ch ng khoán nh m th hi n xu

3.3.2.3 Bi n đng c a lãi su t phi r i ro hay ch s trái phi u (INT)

Bi n đ ng c a lãi su t phi r i ro hay ch s trái phi u (INT) đ c tính toán d a trên lãi su t trái phi u chính ph k h n 1 nm theo công thc:

INTt = ln lãi su tt

Trong đó:

Lãi su t t: lãi su t trái phi u t i th i gian t

Lãi su t t-1: lãi su t trái phi u t i th i gian t-1

T giá h i đoáiUSD

Trong đó:

FXt: t giá h i đoái USD/VND ti th i đi m t

FXt-1: t giá h i đoái USD/VND ti th i đi m t-1

CH NG 4 - K T QU NGHIÊN C U VÀ TH O LU N K T QU

Phân tích th ng kê mô t đ c th c hi n nh m m c đích tóm t t đ c đi m c a d

li u Th ng kê mô t phân tích các ch tiêu ph bi n nh s quan sát, giá tr trung

bình, đ l ch chu n, giá tr nh nh t, giá tr l n nh t, trung v, hình dáng c a phân phi K t qu th ng kê mô t đ c trình bày B ng 4.1 S liu th ng kê mô t cho bi t

t su t sinh l i c phi u c a t ng ngân hàng, t su t sinh l i danh m c c phi u

ngân hàng,t su t sinh l i ch s th tr ng,bi n đ ng c a lãi su t phi r i ro, bi n

đ ng c a t giá h i đoái Giá tr nh nh t và l n nh t trong các bi n là bi n FX

- Bi n t su t sinh l i c phi u CTG:

K t qu cho th y t su t sinh l i nh nh t và l n nh t l n l t là (0.07049) và

0.06317; đ l ch chu n là 2.16% th hi n t su t sinh l i c a c phi u CTG có th

gi m t i giá tr (0.07049) và tng đn giá tr 0.06317 và m c đ phân tán c a t p s

đo xung quanh trung bình ca nó 2.16% Và d a vào đ i l ng skewness là

0.18089 > 0 và kurtosis là 3.474 > 3 th hi n r ng hình dáng phân ph i c a t p d

li u CTG l ch ph i và phân ph i t p trung hn m c bình thng (hình dáng c a đa

giác t n s trông s khá cao và nh n v i 2 đuôi hp)

Ki m đnh Jarque - Bera th hi n chu i d li u CTG không có phân ph i chu n v i

m c ý ngha 1%

ACB CTG EIB NVB MBB SHB STB VCB BANKIN

DEX Mean -0.00071 -0.00019 -0.00006 -0.00004 0.00054 -0.00097 -0.00002 -0.00030 -0.00049

Maximum 0.06725 0.06317 0.06987 0.46798 0.05236 0.09097 0.06492 0.05835 0.05295 Minimum -0.07197 -0.07049 -0.05407 -0.0968 -0.05365 -0.16315 -0.06939 -0.06968 -0.14474 Std Dev 0.01728 0.02164 0.01551 0.03538 0.01673 0.02731 0.01874 0.02179 0.01551 Skewness -0.00138 0.18089 0.07963 3.01522 0.12159 0.12245 0.16379 0.10037 0.67462 Kurtosis 7.01091 3.474 5.42170 42.6253 4.13161 4.57440 4.36545 3.25490 11.4147 Jarque-Bera 712.540

(***)

15.576 (***)

240.264 (***)

50940.4 (***)

26.6262 (***)

112.028 (***)

87.3328 (***)

4.66271 (*) 3216.81

(***), (**), (*) Có ý ngha thng kê m c 1%, 5%, 10%

Ngun: kt qu phân tích d liu t phn m m Eview 6.0

K t qu cho th y t su t sinh l i nh nh t và l n nh t l n l t là (0.07197) và 0.06725; đ l ch chu n là 1.72% th hi n t su t sinh l i c a c phi u ACB có th

gi m t i giá tr (0.07197) và tng đn giá tr 0.06725 và m c đ phân tán c a t p s

đo xung quanh trung bình ca nó là 1.61% Hình dáng phân ph i c a t p d li u ACB b l ch trái có m t "đuôi" kéo dài v phía bên ph i, do tr t su t sinh l i trung bình b m t s ít quan sát có giá tr nh kéo gi m đi khin nó bé h n trung v Và

d a vào đi lng skewness là (0.00138) < 0 và kurtosis là 7.01091 > 3 th hi n

r ng hình dáng phân ph i c a ACB l ch trái và phân ph i t p trung hn mc bình

th ng (hình dáng c a đa giác tn s trông s khá cao và nh n v i 2 đuôi hp)

Ki m đnh Jarque - Bera th hi n chu i d li u ACB không có phân ph i chu n v i

m c ý ngha 1%

- Bi n t su t sinh l i c phi u EIB

K t qu cho th y t su t sinh l i nh nh t và l n nh t l n l t là (0.05407) và 0.06987; đ l ch chu n là 1.55% th hi n t su t sinh l i c a c phi u EIB có th

gi m t i giá tr (0.05407) và tng đn giá tr và 0.06987 và m c đ phân tán c a

m t t p s đo xung quang trung bình ca nó là 1.55% Và d a vào đi l ng skewness là 0.07963> 0 và kurtosis là 5.42170 > 3 ch ng t r ng hình dáng phân

ph i c a t p d li u EIB l ch ph i và phân ph i t p trung h n m c bình th ng (hình dáng c a đa giác tn s trông s khá cao và nh n v i 2 đuôi hp)

.Ki m đnh Jarque - Bera th hi n chu i d li u EIB không có phân ph i chu n v i

m c ý ngha 1%

- Bi n t su t sinh l i c phi u MBB

K t qu cho th y t su t sinh l i nh nh t và l n nh t l n l t là (0.05365) và 0.05236; đ l ch chu n là 1.67% th hi n t su t sinh l i c a c phi u MBB có th

gi m t i giá tr (0.05365) và tng đn giá tr 0.05236 và m c đ phân tán c a m t

t p s đo xung quanh trung bình ca nó Hình dáng phân ph i c a t p d li u MBB

b l ch ph i có m t "đuôi" kéo dài v phía bên ph i, do tr t su t sinh l i trung bình