Mối quan hệ giữa các biến động mang tính chu kỳ của kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu ở việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - - VÕ THỊ THẢO NGUYÊN MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN ĐỘNG MANG TÍNH CHU KỲ CỦA KINH TẾ VĨ MÔ, THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ GIÁ DẦU Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 11 NĂM 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - - VÕ THỊ THẢO NGUYÊN MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN ĐỘNG MANG TÍNH CHU KỲ CỦA KINH TẾ VĨ MÔ, THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ GIÁ DẦU Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 11 NĂM 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Võ Thị Thảo Nguyên, tác giả luận văn thạc sĩ “Mối quan hệ giữa biến động mang tính chu kỳ kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán giá dầu ở Việt Nam” Tôi xin cam đoan: Nội dung luận văn kết quả nghiên cứu cá nhân hướng dẫn khoa học PGS TS Nguyễn Thị Ngọc Trang Luận văn thực hiện hoàn tất một cách độc lập, tự thân Tất cả số liệu trung thực thu thập từ nguồn đáng tin cậy, kết quả nghiên cứu lấy từ phần mềm kinh tế lượng, không chép từ nguồn khác Tất cả tài liệu tham khảo sử dụng luận văn có trích dẫn đầy đủ rõ ràng Tp Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2014 Tác giả đề tài Võ Thị Thảo Nguyên MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH TÓM TẮT GIỚI THIỆU 2 NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU 2.1 Các thành phần một chuỗi thời gian 2.2 Các yếu tố kinh tế vĩ mô thị trường chứng khoán 2.3 Tác động giá dầu số kinh tế vĩ mô thị trường chứng khoán 17 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ TẢ DỮ LIỆU 25 3.1 Mô hình VAR / VECM 25 3.2 Dữ liệu 26 3.2.1 Biến nghiên cứu dữ liệu 26 3.2.2 Các thành phần mang tính chu kỳ 28 3.2.3 Kiểm định nghiệm đơn vị 28 3.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 31 4.1 Phương pháp tiếp cận đồng liên kết VECM 31 4.1.1 Lựa chọn độ trễ thích hợp 31 4.1.2 Kiểm định đồng liên kết 32 4.1.3 Kiểm định tính ổn định mô hình 34 4.1.4 Kiểm định mối quan hệ nhân quả 35 4.1.5 Kết quả ước lượng mô hình VECM 36 4.1.6 Hàm xung động phản hồi 37 4.1.7 Phân rã phương sai mô hình VECM 40 4.2 Các bước thực hiện 30 Phương pháp tiếp cận VAR 43 4.2.1 Kết quả sơ bộ 43 4.2.2 Kết quả VAR 51 KẾT LUẬN 62 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ADF : Augmented Dickey-Fuller AIC : Akaike Information Criterion (Tiêu chuẩn thông tin Akaike) APT : Arbitrage Pricing Theory (Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá) BK : Baxter – King CF : Christian - Fitzgerald CPI : Consumer price index (Chỉ số giá tiêu dùng) ECM : Error Correction Model EIA : Energy Information Administration (Cơ quan Quản lý Thông tin Năng lượng) FPE : Final prediction error (Sai số dự đoán cuối cùng) GDP : Gross Domestic Product (Tổng sản phẩm quốc nội) GSO : General Statistics Office of Vietnam (Tổng cục thống kê Việt Nam) HOSE : Ho Chi Minh Stock Exchange (Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh) HP : Hodrick-Prescott HQ : Hannan-Quinn information criterion (Tiêu chuẩn thông tin Hannan – Quinn) IFS : International Financial Statistics (Thống kê tài Quốc tế) IIP : Index Industry Products (Chỉ số sản xuất công nghiệp) ISE : Istanbul Stock Exchange (Chỉ số chứng khoán Istabul) LR : Likelihood Ratio OECD : Organization for Economic Co-operation and Development (Tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế) PP : Phillips Perron SC : Schwarz information criterion (Tiêu chuẩn thông tin Schwarz) VAR : Vector AutoRegression VECM : Vector Error Correction Model WTI : West Texas Intermediate DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 - Mô tả biến mô hình Bảng 3.2 - Kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn ADF PP Bảng 4.1 - Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình VECM Bảng 4.2 - Kiểm định đồng liên kết mô hình VECM Bảng 4.3 - Vectơ đồng liên kết Bảng 4.4 - Kiểm định nhân quả Granger Bảng 4.5 - Kết quả VECM Bảng 4.6 - Thống kê mô tả thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc HodrickPrescott Bảng 4.7 - Thống kê mô tả thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc BaxterKing Bảng 4.8 - Kiểm định đồng liên kết thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc Hodrick-Prescott Bảng 4.9 - Kiểm định đồng liên kết thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc Baxter-King Bảng 4.10 - Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình VAR thành phần mang tính chất chu kỳ theo bộ lọc Hodrick-Prescott Bảng 4.11 - Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình VAR thành phần mang tính chất chu kỳ theo bộ lọc Baxter-King Bảng 4.12 - Kết quả kiểm định tính ổn định hai mô hình VAR với độ trễ Bảng 4.13 - Kết quả mô hình VAR DANH MỤC HÌNH Hình 4.1 - Kết quả kiểm định tính ổn định mô hình VECM với độ trễ Hình 4.2 - Hàm phản ứng xung mô hình VECM Hình 4.3 - Phân rã phương sai số giá tiêu dùng Hình 4.4 - Phân rã phương sai số VNIndex Hình 4.5 - Phân rã phương sai số sản xuất công nghiệp Hình 4.6 - Đồ thị biểu diễn thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc HodrickPrescott Hình 4.7 - Đồ thị biểu diễn thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc BaxterKing Hình 4.8 - Hàm phản ứng xung thành phần mang tính chu kỳ số giá tiêu dùng Hình 4.9 - Hàm phản ứng xung thành phần mang tính chu kỳ số VNIndex Hình 4.10 - Hàm phản ứng xung thành phần mang tính chu kỳ số sản xuất công nghiệp Hình 4.11 - Phân rã phương sai thành phần mang tính chu kỳ số giá tiêu dùng Hình 4.12 - Phân rã phương sai thành phần mang tính chu kỳ số VNIndex Hình 4.13 - Phân rã phương sai thành phần mang tính chu kỳ số sản xuất công nghiệp TÓM TẮT Nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa số giá tiêu dùng, số sản xuất công nghiệp, thị trường chứng khoán giá dầu ở Việt Nam Ban đầu phân tích thực hiện với một khuôn khổ thống kê bao gồm kiểm định đồng liên kết mô hình VECM để nghiên cứu chuỗi dữ liệu gốc Sau một mô hình VAR đa biến sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa thành phần mang tính chu kỳ chuỗi dữ liệu Giai đoạn mẫu nghiên cứu từ tháng 01/2001 đến tháng 06/2014 Kết quả phân tích VECM cho thấy giá dầu thế giới có mối tương quan chiều với số giá tiêu dùng Trong đó, thị trường chứng khoán số sản xuất công nghiệp lại có mối tương quan ngược chiều với số giá tiêu dùng Phân tích thành phần mang tính chu kỳ cho thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa giá dầu thị trường chứng khoán Ngoài ra, giá dầu thể hiện một mối tương quan cùng chiều với số giá tiêu dùng, thị trường chứng khoán có mối tương quan ngược chiều với số giá tiêu dùng kết quả mô hình VECM Cuối cùng, kết quả thành phần mang tính chu kỳ không tìm thấy mối quan hệ giữa số sản xuất công nghiệp thị trường chứng khoán Việt Nam Từ khóa: Các thành phần mang tính chu kỳ, VAR, Giá dầu, Các số kinh tế vĩ mô, Thị trường chứng khoán GIỚI THIỆU Kể từ chính thức vào hoạt động vào ngày 28/07/2000 đến nay, thị trường chứng khoán Việt Nam đã không ngừng phát triển có những đóng góp đáng kể phát triển kinh tế Trong năm 2006, vốn hóa thị trường chứng khoán chiếm khoảng 22% GDP thì năm 2007 đã lên tới 40% GDP Chỉ số VNIndex đã lập kỷ lục lịch sử 14 năm hình thành thị trường chứng khoán, đạt đỉnh 1170.67 điểm vào ngày 12/3/2007 Tuy nhiên, từ cuối năm 2007 đến nay, tình hình kinh tế thế giới nước có nhiều biến động mạnh mẽ tỷ giá, nhiên liệu, thiên tai, dịch bệnh, đặc biệt những biến động thị trường tài ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng tài thế giới có nguồn gốc từ khủng hoảng tài ở Mỹ, đã dẫn đến tình trạng sụt giá chứng khoán giá tiền tệ quy mô lớn ở nhiều nước thế giới, có Việt Nam Bên cạnh tác nhân bên thì những thông tin tiêu cực kinh tế vĩ mô đã tác động không nhỏ tới suy giảm thị trường chứng khoán Việt Nam Trong thời gian qua, thị trường chứng khoán Việt Nam đã gặp phải nhiều khó khăn thách thức Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa yếu tố kinh tế nước với thị trường chứng khoán Việt Nam ngày quan tâm, nhằm hỗ trợ nhà hoạch định chính sách đưa biện pháp phù hợp hiệu quả, nhằm hỗ trợ cho phát triển ổn định một thị trường chứng khoán còn non trẻ Việt Nam Với giả thiết rằng biến động kinh tế vĩ mô tác động đến giá cổ phiếu thông qua ảnh hưởng dòng tiền tương lai tỷ lệ chiết khấu dòng tiền, mối quan hệ giữa giá cổ phiếu biến số kinh tế vĩ mô đã nghiên cứu rộng rãi Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá Ross (1976) đã trở thành động lực nhiều nghiên cứu trước coi mô hình định giá tài sản toàn cầu Các yếu tố kinh tế vĩ mô đưa vào mô hình thường những biến tiền tệ lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, những biến kinh tế thực sản xuất, giá dầu, Trong vài thập kỷ qua, mối quan hệ giữa lợi nhuận thị trường chứng khoán biến kinh tế vĩ mô đã trở thành một chủ đề quan tâm nhà nghiên cứu kinh tế thực nghiệm toàn thế giới Những nghiên cứu ban đầu lĩnh vực hỗ trợ cho lập luận rằng lợi nhuận thị trường chứng khoán bị ảnh hưởng bởi thông báo kinh tế Các nghiên cứu đã chứng minh tồn mối quan hệ đáng kể giữa thị trường chứng khoán với một vài biến số kinh tế vĩ mô lựa chọn ở mỗi quốc gia Ngoài ra, tác giả Levine Zervos (1998), Hooker (2004) Chiarella Gao (2004) đã đưa bằng chứng quan trọng rằng lợi nhuận thị trường chứng khoán bị ảnh hưởng bởi số kinh tế vĩ mô GDP, suất, việc làm lãi suất Phản ứng lợi nhuận thị trường chứng khoán trước những thay đổi biến số kinh tế vĩ mô xác định sẵn vì những phản ứng mang tính đặc thù cho quốc gia Nói cách khác, mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán biến kinh tế vĩ mô ở một kinh tế nhỏ Việt Nam khác biệt đáng kể so với những gì đã ghi nhận ở kinh tế lớn Mỹ Anh Mặc dù thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển nhanh chóng, mức độ vốn hóa thị trường nhỏ nhiều so với thị trường phát triển Vì vậy, gần chắn rằng số chứng khoán Việt Nam chủ yếu bị tác động bởi hoạt động đầu cơ, thao túng can thiệp chính phủ nhiều từ thị trường thế giới Thêm nữa, nhận thức nhà đầu tư ở mỗi quốc gia khác nên số giá chứng khoán thường phản ứng với biến số kinh tế theo những cách khác biệt Từ đó, dẫn đến có khác biệt giữa kinh tế tầm quan trọng số kinh tế vĩ mô nước Ngoài ra, nghiên cứu thế giới thường xem xét vai trò biến toàn cầu việc giải thích lợi nhuận thị trường chứng khoán Mối quan hệ giữa yếu tố kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán giá dầu đã nghiên cứu rộng rãi trước đây, điển hình nước Mỹ, Anh, Nhật Bản, Canada nhiều quốc gia khác Giá dầu mỏ một những biến số mang tính thế giới hay lựa chọn để đưa vào nghiên cứu Những năm qua đã chứng kiến một đột biến nghiên cứu liên quan đến giá dầu, một phần tăng giá gần mặt hàng chiến lược đóng vai trò thay thế kinh tế toàn cầu Dầu một những mặt hàng giao dịch nhiều 62 KẾT LUẬN Trong nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa số giá tiêu dùng, số sản xuất công nghiệp, thị trường chứng khoán giá dầu WTI Việt Nam Ban đầu, đã nghiên cứu với dữ liệu gốc sau tiến hành tách riêng thành phần mang tính chu kỳ, nhằm kiểm tra xem liệu việc phân rã chuỗi tách riêng thành phần không quan sát chu kỳ đưa những bằng chứng bổ sung cho nghiên cứu trước hay không Các kết quả đồng liên kết VECM cho thấy số sản xuất công nghiệp Việt Nam số VNIndex có một mối tương quan ngược chiều với số giá tiêu dùng dài hạn Các hàm xung động phản hồi mô hình VECM cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa số VNIndex giá dầu Đồng thời kết quả mô hình VECM cho thấy một mối quan hệ chiều giữa số sản xuất công nghiệp số VNIndex; một mối quan hệ ngược chiều giữa số giá tiêu dùng số VNIndex Hơn nữa, thấy số giá tiêu dùng còn đóng vai trò số chi phối những biến động thị trường chứng khoán Việt Nam Các thông số ngắn hạn cho thấy bất kỳ mối quan hệ có ý nghĩa giữa số kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán Việt Nam giá dầu; ngoại trừ mối quan hệ đồng biến giữa giá dầu số giá tiêu dùng Theo mô hình VAR, kết quả cho thấy rằng thị trường chứng khoán Việt Nam nhận một ảnh hưởng ngược chiều đáng kể từ giá dầu Dựa phát hiện này, khẳng định rằng thành phần mang tính chu kỳ giá dầu chi phối thành phần mang tính chu kỳ thị trường chứng khoán Việt Nam Trong đó, thành phần mang tính chu kỳ giá dầu lại có mối quan hệ đồng biến với số giá tiêu dùng Các thành phần mang tính chu kỳ thị trường chứng khoán Việt Nam thể hiện một tác động âm lên số giá tiêu dùng (theo bộ lọc BK) Mặc dù tác động có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ lại có độ lớn không đáng kể Cuối cùng, kết quả thành phần mang tính chu kỳ không tìm thấy mối quan hệ giữa số sản xuất công nghiệp thị trường chứng khoán Việt Nam Phân rã 63 phương sai mô hình VAR tìm thấy một tỷ lệ phần trăm phương sai sai số cao thị trường chứng khoán Việt Nam bắt nguồn từ giá dầu số giá tiêu dùng Đồng thời, giá dầu thế giới thị trường chứng khoán Việt Nam chiếm một tỷ lệ cao phương sai sai số số giá tiêu dùng Nhìn chung, hai bộ kết quả có từ hai cách tiếp cận: phương pháp VECM sử dụng dữ liệu chuỗi gốc phương pháp VAR sử dụng chuỗi thành phần mang tính chu kỳ, so sánh trực tiếp Tuy nhiên, quan sát thấy một số tính quán kết quả rút từ hai cách tiếp cận Cả hai mô hình VECM VAR tìm thấy bằng chứng một mối quan hệ giữa giá dầu, thị trường chứng khoán Việt Nam số giá tiêu dùng Tuy nhiên, cách tiếp cận VAR cho phép nắm bắt mối quan hệ bổ sung giữa biến tốt so với kết quả VECM Diebold Rudebusch (1996) đã đề xuất sử dụng mô hình VAR cho việc phân tích dữ liệu chu kỳ kinh doanh Các hàm phản ứng xung một mô hình VAR thể hiện hết đặc tính sẵn có giải thích động lực thông qua biểu đồ phản ứng mỗi biến với những cú sốc chính biến khác Điều giúp nâng cao tầm quan trọng việc kiểm tra thành phần mang tính chu kỳ Nghiên cứu có trọng tâm đặc biệt xem xét thành phần mang tính chu kỳ chuỗi dữ liệu, mà chưa nghiên cứu ở Việt Nam trước Cùng với những phát hiện nêu trên, nghiên cứu đã bổ sung thêm những kết quả có giá trị cho tài liệu hiện có Ngoài nghiên cứu còn thực hiện ở một kinh tế quy mô nhỏ, Việt Nam, chứ không phải kinh tế lớn Mỹ Anh, những thị trường đã nghiên cứu rộng rãi khứ Hơn nữa, nghiên cứu sử dụng dữ liệu gần đây, có bao gồm cả giai đoạn khủng hoảng dầu mỏ gần giá dầu xuống dốc năm 2001, đợt khủng hoảng giá dầu nghiêm trọng năm 2007 - 2008 hay cú sốc giá dầu 2011 Vì vậy, tác giả mong muốn kết quả nghiên cứu góp phần hữu ích hỗ trợ cho nhà hoạch định sách, quản lý tài chính, phân tích tài chính nhà đầu tư việc đối phó với những biến động kinh tế Việt Nam thị trường chứng 64 khoán Việt Nam Kết quả nghiên cứu dẫn đến những câu hỏi nghiên cứu khác cần tìm câu trả lời Ví dụ, nhiều biến thêm vào mô hình, chẳng hạn tình trạng thất nghiệp, cung tiền, lãi suất, Bên cạnh nhân tố kinh tế nước, mở rộng xem xét tác động thị trường chứng khoán khác khu vực thế giới lên thị trường chứng khoán Việt Nam Đây một phần mở rộng thú vị để phân tích nghiên cứu sau để đạt một tầm cao bật tài liệu kinh tế vĩ mô có quan tâm đáng kể nhà hoạch định sách DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu Tiếng Việt Bùi Kim Yến Nguyễn Thái Sơn, 2014 Sự phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam ảnh hưởng nhân tố kinh tế vĩ mô Tạp chí Phát triển và Hội Nhập, số 16 (26) - Tháng 05-06/2014, trang 3-10 Nguyễn Đức Thành, Bùi Trinh, Đào Nguyên Thắng, 2008 Ảnh hưởng tăng giá xăng dầu: Một số phân tích định lượng ban đầu Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Kinh tế Kinh doanh, số 25, trang 25-38 Nguyễn Minh Kiều Nguyễn Văn Điệp, 2013 Quan hệ giữa yếu tố kinh tế vĩ mô biến động thị trường chứng khoán: bằng chứng nghiên cứu từ thị trường Việt Nam Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, số 16 – Quí 03/2013, trang 86-100 Phan Thị Bích Nguyệt Phạm Dương Phương Thảo, 2013 Phân tích tác động nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán VN Tạp chí Phát triển và Hội Nhập, Số (18) - Tháng 01-02/2013, trang 34-41 Danh mục tài liệu Tiếng Anh Acikalin, S., Aktas, R., and Unal, S., 2008 Relationships between stock markets and macroeconomic variables: An empirical analysis of the Istanbul Stock Exchange Investment Management and Financial Innovations, 5:8-16 Balke N., Wohar M., 2001 Explaining Stock price movements: Is there a case for fundamentals? Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review, 22–34 Baxter, M., King R.G., 1999 Measuring Business Cycles Approximate Band-Pass Filters for Economic Time Series The Review of Economics and Statistics, 81(4): 575–593 Bilson, M.C., Brailsford, J.T., Hooper, J.V, 2001 Selecting macroeconomic variables as explanatory factors of emerging stock market returns PacificBasin Finance Journal, 9:401-426 Burns, A.F., Mitchell, W.C., 1946 Measuring Business Cycles New York: National Bureau of Economic Research Carlstrom, T.C., Fuerst, S.T., Ioannidou, P.V., 2002 Stock Prices and Output Growth: An Examination of the Credit Channel Federal Reserve Bank of Cleveland, August 15 Chancharat, S., Valadkhani, A., Harvie, C., 2007 The influence of international stock markets and macroeconomic variables on the Thai stock market University of Wollongong Research Online http://ro.uow.edu.au/commpapers/379 Chen, N.F., Roll, R., Ross, S., 1986 Economic forces and the stock market Journal of Business, 59:383–403 Chiarella, C., Gao, S., 2004 The value of the S&P 500 – A macro view of the of the stock market adjustment process Global Finance Journal, 15:171196 10 Choi, J.J., Hauser, S., Kopecky, K., 1999 Does the stock market predict real activity? Time series evidence from the G-7 countries Journal of Banking & Finance, 23:1771–1792 11 Christodoulakis, N., Dimeli, S., Kollintzas, T., 1995 Business cycles in the EC: Idiosyncrasies and regularities Economica, 62(245):1-27 12 Ciner, C., 2001 Energy shocks and financial markets: nonlinear linkages Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 5:203–212 13 Dickerson, A.P., Gibson, H.D., Tsakalotos, E., 1998 Business cycle correspondence in the European Union Empirica, 25:51–77 14 Diebold, F.X., Rudebusch, D.G., 2001 Five questions about business cycles Economic Review, Federal Reserve Bank of San Francisco, 1-15 15 Diebold, F.X., Rudebusch, D.G., 1996 Measuring Business Cycles: A Modern Perspective The Review of Economics and Statistics, 78(1):67-77 16 Donoso, D.I.C., 2009 Oil Price Shocks and Stock Markets 17 Engle, F.R., Granger, W.J.C., 1987 Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing Econometrica, 55(2):251-276 18 Engsted, T., Tanggaard, C., 2002 The relation between asset returns and inflation at short and long horizons Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 12:101–118 19 Ewing, B.T., Thompson, M.A., 2007 Dynamic cyclical components of oil prices with industrial production, consumer prices, unemployment and stock prices Energy Policy, 35:5535-5540 20 Fama, E., 1981 Stock return, real activity, inflation and money American Economic Review, 65:269–282 21 Fama, E., Schwert, G.W., 1977 Asset returns and inflation Journal of Financial Economics, 5:115–146 22 Ferderer, P.J., 1996 Oil price volatility and the macroeconomy Journal of Macroeconomics, 18(1):1-26 23 Filis, G., 2010 Macro economy, stock market and oil prices: Do meaningful relationships exist among their cyclical fluctuations? Energy Economics, 32:877–886 24 Flannery, M.J., Protopapadakis, A.A., 2002 Macroeconomic factors influence aggregate stock returns The Review of Financial Studies, 15:751– 781 25 Gan, C., Lee, M., Yong, H.H.A., Zhang, J., 2006 Macroeconomic variables and stock market interactions: New Zealand evidence Investment Management and Financial Innovations, 3(4):89-101 26 Geske, R., Roll, R., 1983 The fiscal and monetary linkage between stock returns and inflation Journal of Finance, 38:1–32 27 Gjerde, Ø., Sættem, F., 1999 Causal relations among stock returns and macroeconomic variables in a small, open economy Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9:61–74 28 Glen, J., 2002 Devaluations and emerging stock market returns Emerging Markets Review, 3:409–428 29 Goswami, G., Jung, S.C., 1997 Stock Market and Economic Forces: Evidence From Korea 30 Granger, C.W.J., 1969 Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods Econometrica, 37(3):424-438 31 Le, T.H., Chang, Y., 2011 The Impact of Oil Price Fluctuations on Stock Markets in Developed and Emerging Economies Economic Growth Centre Working Paper Series, 2011/03 32 Hamilton, J.D., 1983 Oil and the macroeconomy since World War II Journal of Political Economy, 92(2):228-248 33 Harvey, C.R., 2000 Drivers of expected returns in international markets Emerging Markets Quarterly, Fall:32–49 34 Haung, R.D, Masulis, R.W., Stoll, H.R., 1996 Energy shocks and financial markets Journal of Futures Markets, 16(1):1-27 35 Hodrick, R., Prescott, E., 1997 Postwar U.S business cycles: An empirical investigation Journal of Money, Credit and Banking, 29:1-16 36 Hondroyiannis, G., Papapetrou, E., 2001 Macroeconomic influences on the stock market Journal of Economics and Finance, 25(1):33-49 37 Hooker M A., 2002 Are Oil Shocks Inflationary? Asymmetric and Nonlinear Specifications versus Changes in Regime Journal of Money, Credit and Banking, 34(2):540-561 38 Hooker, M., 2004 Macroeconomic factors and emerging market equity returns: A Bayesian model selection approach Emerging Markets Review, 5:379-387 39 Humpe, A., Macmillan, P., 2007 Can macroeconomic variables explain long term stock market movements? A comparison of the US and Japan Centre for Dynamic Macroeconomic Analysis Working Paper Series, CDMA07/20 40 Hussainey, K., Ngoc, L.K., 2009 The Impact of Macroeconomic Indicators on Vietnamese Stock Prices The Journal of Risk Finance, 10(4):321-332 41 Hussin, M.Y.M., Muhammad, F., Razak, A.A., Tha, G.P., Marwan, N., 2013 The Link between Gold Price, Oil Price and Islamic Stock Market: Experience from Malaysia Journal of Studies in Social Sciences, 4(2):161182 42 Inklaar, R., Haan, J., 2001 Is There Really a European Business Cycle? A Comment Oxford Economic Papers, 53(2):215-220 43 Jones, C.M., Kaul, G., 1996 Oil and stock markets Journal of Finance, 51(2):463-491 44 Jones, D.W., Lelby, P.N., Paik, I.K., 2004 Oil price shocks and the macroeconomy: what has been learned since 1996 Energy Journal, 25(2):132 45 Kilian, L., Park, C., 2007 The impact of oil price shocks on the U.S stock market C.E.P.R Discussion Papers, 6166/2007 46 Kim, S., In, F., 2005 The relationship between stock returns and inflation: new evidence from wavelet analysis Journal of Empirical Finance, 12:435444 47 LeBlanc, M., Chinn, M.D., 2004 Do High Oil Prices Presage Inflation? The Evidence from G5 Countries Business Economics, 34:38-48 48 Leon, C., Filis, G., 2008 Cyclical fluctuations and transmission mechanisms of the GDP, investments and the stock exchange in Greece: Evidence from spectral and VAR analysis Journal of Money, Investment and Banking, 6(5):54-65 49 Levine, R., Zervos, S., 1998 Stock Markets, Banks, and Economic Growth American Economic Review, 88:537-558 50 Masih, A.M.M., Masih, R., 1997 On the temporal casual relationship between energy consumption, real income and prices: Some new evidence from Asian-Energy dependent NICs based on a multivariate cointegration/Vector Error-Correction approach Journal of Policy Modeling, 19(4):417-440 51 Mauro, P., 2003 Stock returns and output growth in emerging and advanced economies Journal of Development Economics, 71:129– 153 52 Miller, J.I., Ratti, R.A., 2009 Crude oil and stock markets: Stability, instability, and bubbles Energy Economics, 31(4):559-568 53 Morck, R., Shleifer, A., Vishny, R., 1990 The stock market and investment: Is the market a sideshow? Brookings Papers on Economic Activity, 1:157– 202 54 Naka, A., Mukherjee, T., Tufte, D., 1998 Macroeconomic variables and the performance of the Indian Stock Market Department of Economics and Finance Working Papers 1991-2006 55 Nandha, M., Faff, R., 2008 Does oil move equity prices? A global view Energy Economic, 30:986–997 56 Narayan, P.K., Narayan, S., 2010 Modelling the impact of oil prices on Vietnam’s stock prices Applied Energy, 87:356–361 57 Omrana, M., 2003 Time Series Analysis of the Impact of Real Interest Rates on Stock Market Activity and Liquidity in Egypt: Co-integration and Error Correction Model Approach International Journal of Business, 58 O'Neill, T.J., Penm, J., Terrell, R.D., 2008 The role of higher oil prices: a case of major developed countries Research in Finance, 24:287–299 59 Papapetrou, E., 2001 Oil price shocks, stock market, economic activity and employment in Greece Energy Economics, 23(5):511-532 60 Park, J., Ratti, R.A., 2008 Oil price shocks and stock markets in the U.S and 13 European countries Energy Economics, 30:2587–2608 61 Pearce, D.K., Roley, V.V., 1983 The reaction of stock prices to unanticipated changes in money: A note Journal of Finance, 38(4):13231333 62 Rapach, D.E., 2001 Macro shocks and real stock prices Journal of Economics and Business, 53:5–26 63 Ritter, R.J., 2005 Economic Growth and Equity Returns Pacific-Basin Finance Journal, 13:489–503 64 Ross, S.A., 1976 The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing Journal of Economic Theory, 13:341-360 65 Rudebusch, G D., Svensson, E.O.L., 1999 Policy Rules for Inflation Targeting Monetary Policy Rules, 203-246 66 Sadorsky, P., 1999 Oil price shocks and stock market activity Energy Economics, 21:449-469 67 Schotman, P.C., Schweitzer, M., 2000 Horizon sensitivity of the inflation hedge of stocks Journal of Empirical Finance, 7:301–305 68 Schwert, G.W., 1989 Why does stock market volatility change over time? Journal of Finance, 44(5):1115-1145 69 Solnik, B., Solnik, V., 1997 A multi-country test of the Fisher model for stock returns Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 7:289–301 70 Vassalou, M., 2003 News related to future GDP growth as a risk factor in equity returns Journal of Financial Economics, 68:47-73 71 Verma, R., Ozunab, T., 2005 Are emerging equity markets responsive to cross-country macroeconomic movements? Evidence from Latin America Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 15:7387 72 Wongbangpo, P., Sharma, C.S., 2002 Stock market and macroeconomic fundamental dynamic interactions: ASEAS-5 countries Journal of Asian Economics, 13:27-51 PHỤ LỤC PL Kết mô hình VECM Vector Error Correction Estimates Date: 11/13/14 Time: 19:51 Sample (adjusted): 2001M03 2014M06 Included observations: 160 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 CPI(-1) 1.000000 VNI(-1) -0.509569 (0.24403) [-2.08815] OIL(-1) 18.14086 (3.69595) [ 4.90831] IIP(-1) -1.833307 (0.50405) [-3.63715] C -642.3017 Error Correction: D(CPI) D(VNI) D(OIL) D(IIP) CointEq1 0.000559 (0.00027) [ 2.08257] 0.000613 (0.01394) [ 0.04394] -0.006236 (0.00162) [-3.83862] 0.006795 (0.00647) [ 1.05017] D(CPI(-1)) 0.644214 (0.06562) [ 9.81720] -3.492653 (3.40912) [-1.02450] 0.912170 (0.39723) [ 2.29634] -1.188162 (1.58226) [-0.75093] D(VNI(-1)) -0.000892 (0.00145) [-0.61497] 0.409878 (0.07533) [ 5.44138] -0.003480 (0.00878) [-0.39648] 0.009685 (0.03496) [ 0.27703] D(OIL(-1)) 0.055931 (0.01263) [ 4.42921] -0.054265 (0.65604) [-0.08272] 0.286552 (0.07644) [ 3.74867] 0.467286 (0.30448) [ 1.53469] D(IIP(-1)) -0.001184 (0.00273) [-0.43443] 0.077238 (0.14161) [ 0.54544] 0.008537 (0.01650) [ 0.51740] -0.566710 (0.06572) [-8.62270] C 0.441689 (0.10177) [ 4.34003] 5.121419 (5.28717) [ 0.96865] -0.805031 (0.61606) [-1.30675] 7.589102 (2.45391) [ 3.09266] 0.676128 0.665613 0.200354 0.174391 0.174406 0.147601 0.343979 0.322679 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D dependent 96.52117 0.791682 64.29936 -186.5972 2.407466 2.522785 1.259228 1.369072 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion 260508.6 41.12924 7.717043 -818.6475 10.30809 10.42341 1.811095 45.26511 3536.868 4.792356 6.506489 -474.6960 6.008700 6.124019 0.483288 5.190721 56116.58 19.08909 16.14970 -695.8312 8.772890 8.888209 4.065933 23.19466 7628467 6546968 -2163.682 27.39602 27.93418 PL Kết mô hình VAR  Bộ lọc HP Vector Autoregression Estimates Date: 11/14/14 Time: 02:02 Sample (adjusted): 2001M03 2014M06 Included observations: 160 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] HPCCPI HPCVNI HPCOIL HPCIIP HPCCPI(-1) 1.494850 (0.06991) [ 21.3819] 0.034104 (3.64076) [ 0.00937] 0.734510 (0.43248) [ 1.69836] 0.062037 (1.56636) [ 0.03961] HPCCPI(-2) -0.560681 (0.06787) [-8.26169] -1.531984 (3.53418) [-0.43348] -0.958064 (0.41982) [-2.28208] -1.053841 (1.52050) [-0.69309] HPCVNI(-1) -0.001286 (0.00144) [-0.89393] 1.297552 (0.07494) [ 17.3146] -0.007816 (0.00890) [-0.87796] -0.001385 (0.03224) [-0.04295] HPCVNI(-2) 0.000733 (0.00145) [ 0.50709] -0.416793 (0.07527) [-5.53760] 0.008543 (0.00894) [ 0.95553] -0.010421 (0.03238) [-0.32182] HPCOIL(-1) 0.059171 (0.01345) [ 4.39990] -0.438600 (0.70034) [-0.62626] 1.088789 (0.08319) [ 13.0875] 0.424904 (0.30131) [ 1.41020] HPCOIL(-2) -0.036718 (0.01333) [-2.75451] -0.020309 (0.69418) [-0.02926] -0.248852 (0.08246) [-3.01780] -0.314122 (0.29866) [-1.05178] HPCIIP(-1) -0.002679 (0.00339) [-0.79050] 0.014519 (0.17647) [ 0.08228] 0.015404 (0.02096) [ 0.73484] 0.103128 (0.07592) [ 1.35837] HPCIIP(-2) 0.001368 (0.00336) [ 0.40689] -0.074377 (0.17515) [-0.42466] -0.002455 (0.02081) [-0.11798] 0.348291 (0.07535) [ 4.62214] C -0.004366 (0.05863) [-0.07448] 0.252226 (3.05305) [ 0.08261] 0.044458 (0.36267) [ 0.12258] 0.134757 (1.31351) [ 0.10259] 0.975110 0.973791 82.82828 0.740629 739.4565 -174.3578 2.291973 2.464951 -0.020372 4.574850 0.905320 0.900304 224626.6 38.56934 180.4801 -806.7919 10.19740 10.37038 0.661324 122.1525 0.855872 0.848236 3169.666 4.581612 112.0849 -465.9268 5.936585 6.109563 -0.082686 11.76072 0.272451 0.233905 41577.65 16.59363 7.068255 -671.8417 8.510521 8.683500 -0.038014 18.95833 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D dependent Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion 4218675 3346601 -2109.997 26.82496 27.51688  Bộ lọc BK Vector Autoregression Estimates Date: 11/14/14 Time: 02:03 Sample (adjusted): 2001M09 2013M12 Included observations: 148 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] BKCCPI BKCVNI BKCOIL BKCIIP BKCCPI(-1) 1.776257 (0.04088) [ 43.4490] 1.694547 (2.03146) [ 0.83415] -0.024521 (0.24738) [-0.09912] 1.837263 (0.91406) [ 2.01000] BKCCPI(-2) -0.875521 (0.03972) [-22.0450] -2.029644 (1.97351) [-1.02844] -0.108857 (0.24032) [-0.45296] -2.090554 (0.88799) [-2.35426] BKCVNI(-1) -0.002949 (0.00084) [-3.49962] 1.661268 (0.04187) [ 39.6757] -0.019654 (0.00510) [-3.85456] 0.008579 (0.01884) [ 0.45535] BKCVNI(-2) 0.002393 (0.00085) [ 2.82712] -0.858537 (0.04206) [-20.4115] 0.015167 (0.00512) [ 2.96103] -0.012026 (0.01893) [-0.63544] BKCOIL(-1) 0.025846 (0.00878) 0.513046 (0.43631) 1.648723 (0.05313) -0.017393 (0.19632) [ 2.94367] [ 1.17588] [ 31.0310] [-0.08860] BKCOIL(-2) -0.022821 (0.00852) [-2.67960] -0.787808 (0.42320) [-1.86157] -0.811733 (0.05153) [-15.7512] -0.121870 (0.19042) [-0.64001] BKCIIP(-1) -0.002551 (0.00380) [-0.67082] 0.198787 (0.18898) [ 1.05190] 0.030178 (0.02301) [ 1.31136] 0.642113 (0.08503) [ 7.55148] BKCIIP(-2) 0.000524 (0.00387) [ 0.13555] -0.079778 (0.19225) [-0.41497] 0.026765 (0.02341) [ 1.14325] 0.033337 (0.08650) [ 0.38539] C -0.002055 (0.00361) [-0.56855] -0.024484 (0.17960) [-0.13633] 0.001704 (0.02187) [ 0.07793] -0.059337 (0.08081) [-0.73429] 0.988483 0.987820 0.262335 0.043443 1491.281 258.8125 -3.375845 -3.193582 -0.006400 0.393643 0.954963 0.952371 647.7726 2.158758 368.4197 -319.2511 4.435826 4.618089 -0.251939 9.891642 0.966105 0.964154 9.605967 0.262883 495.2353 -7.625644 0.224671 0.406934 -0.001995 1.388491 0.536887 0.510233 131.1465 0.971339 20.14284 -201.0565 2.838602 3.020865 -0.166470 1.387958 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D dependent Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion 0.000472 0.000368 -254.7799 3.929458 4.658510 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - - VÕ THỊ THẢO NGUYÊN MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN ĐỘNG MANG TÍNH CHU KỲ CỦA KINH TẾ VĨ MÔ, THỊ TRƯỜNG CHỨNG... trường chứng khoán Việt Nam Từ khóa: Các thành phần mang tính chu kỳ, VAR, Giá dầu, Các số kinh tế vĩ mô, Thị trường chứng khoán GIỚI THIỆU Kể từ chính thức vào hoạt động vào ngày 28/07/2000... phần mang tính chu kỳ mối quan hệ giữa thành phần số kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán giá dầu  Phần 3: Thảo luận mô hình VAR/VECM tính toán thành phần mang tính chu kỳ