Đang tải... (xem toàn văn)
Mục tiêu chính của bài nghiên cứu là tìm hiểu và phân tích sự tác động qua lại giữa các biến, từ đó đưa ra các chính sách và giải pháp hiệu quả cao nhất để mang lại nhiều cơ hội, lợi nhuận và phòng tránh rủi ro cho các nhà đầu tư, thúc đẩy nền kinh tế của đất nước. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của bài viết này.
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 26 ỨNG DỤNG MƠ HÌNH PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN TRONG PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ VÀ GIÁ CỔ PHIẾU TRÊN SÀN CHỨNG KHỐN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH (HSX) Sinh viên lớp 17DQF Nguyễn Tâm Nhi Trường Đại học Tài - Marketing Tóm tắt Bài nghiên cứu sử dụng Mơ hình phân tích chuỗi thời gian Var(p) để xem xét mối quan hệ nhân tố kinh tế vĩ mô CPI – số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng trưởng cung tiền, giá cổ phiếu sàn HSX Đây thực vấn đề quan trọng cần quan tâm Việt Nam Các kết mơ hình tổng hợp thơng qua kiểm định nhân Granger, Đồ thị hàm phản ứng xung Bảng phân rã phương sai Mục tiêu nghiên cứu tìm hiểu phân tích tác động qua lại biến, từ đưa sách giải pháp hiệu cao để mang lại nhiều hội, lợi nhuận phòng tránh rủi ro cho nhà đầu tư, thúc đẩy kinh tế đất nước Từ khóa: Mơ hình VAR(P), số giá tiêu dùng (CPI), VN-Index, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng trưởng cung tiền 271 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN GIỚI THIỆU Trong xu hội nhập quốc tế ngày nay, phát triển quốc gia giới khẳng định mối liên hệ sách kinh tế vĩ mơ thị trường chứng khốn Hiện nay, có nhiều viết nghiên cứu vấn đề trên, nhiên, điều kiện thời điểm khác yếu tố tác động hoàn toàn bị biến đổi Do đó, bối cảnh này, việc nghiên cứu mối quan hệ nhân tố kinh tế vĩ mô giá cổ phiếu sàn HSX vơ hữu ích Trên giới có nhiều nghiên cứu mối quan hệ sách vĩ mô tác động đến giá cổ phiếu Friedman Schwartz (1963) nghiên cứu mối quan hệ cung tiền thu nhập chứng khốn, theo giá chứng khoán tăng lên gia tăng cung tiền, điều làm gia tăng khoản tín dụng cho cổ phiếu Tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng thị trường chứng khoán Mỹ thời gian 1929 đến năm 1981 thể rằng: “Lạm phát tăng cao kẻ thù thị trường cổ phiếu” (Leeb Conrad,1996) Trong nghiên cứu Al-Qenae cộng tác viên (2002) cổ phiếu niêm yết thị trường chứng khoán Kuwait cho thấy, giá cổ phiếu có tỷ lệ thuận với biến EPS GNP, lại có tỷ lệ nghịch với biến lãi suất lạm phát Liu Sharestha (2008) phân tích thị trường chứng khốn Trung Quốc, tìm mối tương quan thuận cổ phiếu với gía trị sản xuất công nghiệp, cung tiền tương quan nghịch giá cổ phiếu với tỷ lệ lạm phát, lãi suất tỷ giá Mahmudul Sahah Uddin (2009) với nghiên cứu mối quan hệ lãi suất giá cổ phiếu nước phát triển nước phát triển Thơng qua đó, làm rõ tác động tiêu cực giá cổ phiếu lãi suất Tác giả George Filis (2009) sử dụng mơ hình Var để tìm hiểu mối quan hệ giá cổ phiếu giá trị sản lượng công nghiệp kết thấy giá trị sản lượng cơng nghiệp có tác động tích cực đến giá cổ phiếu.Mehrun-Nisa Nishat (2012) sử dụng phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) nghiên cứu ảnh hưởng chi tiêu tài cơng ty yếu tố vĩ mơ đến giá cổ phiếu niêm yết Thị trường chứng khoán Karachi (Pakistan) Năm 2012, Aurangzeb nghiên cứu ba thị trường chứng khoán khu vực Nam Á xác định nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Tại Việt Nam, nghiên cứu “Phân tích tác động nhân tố kinh tế vĩ mơ đến thị trường chứng khốn Việt Nam” thể mối quan hệ tích cực số giá thị trường biến cung tiền, sản lượng công nghiệp giá dầu giới Nhưng, VN-Index lại có quan hệ tiêu cực lãi suất tỷ giá hối đối (Phan Thị Bích Nguyệt Phạm Dương Phương Thảo, 2013) Hussainey Ngoc (2009) nghiên 272 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN cứu ảnh hưởng yếu tố vĩ mô Việt Nam Mỹ đến giá cổ phiếu Việt Nam Từ đó, đưa kết luận mối tương quan thuận giá trị sản xuất công nghiệp Việt Nam Mỹ cổ phiếu Việt Nam Đồng thời, làm rõ mối tương quan nghịch lãi suất giá cổ phiếu Mục tiêu nghiên cứu này, xem xét mối quan hệ biến số kinh tế vĩ mô số VN-index Từ đó, giúp nhà đầu tư đưa phân tích chiến lược phù hợp Đồng thời, đề xuất sách giúp tăng trưởng kinh tế phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam GIỚI THIỆU DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Dữ liệu nghiên cứu Đây số liệu thu thập cho khoảng thời gian từ tháng 01/2010 đến tháng 4/2020, bao gồm ba yếu tố kinh tế vĩ mô số VN-Index sử dụng phân tích (Bảng 1) Bảng 1: Mơ tả biến số Tên yếu tố vĩ mô Ký hiệu Định nghĩa Chỉ sô VN-Index X1 Chỉ số Vn-Index số đóng cửa ngày cuối tháng Chỉ số CPI X2 Chỉ số giá tiêu dùng (hàng tháng) Tỷ giá hối đoái X3 Tỷ số hối đối tỷ giá VND/USD ngày cuối tháng Tốc độ tăng trưởng cung tiền X4 Tốc độ tăng trưởng cung tiền tháng so với tháng trước Nguồn liệu: Tên yếu tố vĩ mô Chỉ sô VN-Index Chỉ số CPI Tỷ giá hối đoái Tốc độ tăng trưởng cung tiền Nguồn https://cophieu68.vn/ https://vietstock.vn/ https://aric.adb.org/ https://aric.adb.org/ 2.2 Phương pháp nghiên cứu Vào năm 1980, Giáo sư Đại học Princeton, Chrisphopher Sims đề xuất mơ hình Vectơ tự hồi quy (VAR) Và nghiên cứu trở thành phương pháp thành cơng phân tích thực nghiệm vĩ mơ Mơ hình VAR mơ hình kinh tế lượng dung để xem xét động thái phụ thuộc lẫn số biến theo thời gian 273 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Trong mơ hình VAR, biến giải thích phương trình chứa giá trị trễ biến số giá trị trễ biến số khác Do đó, mơ hình VAR xây dựng nhầm mục đích: xây dựng mơ hình dự báo mà không cần lý do, cho phép xem xét ảnh hưởng động cú sốc biến khác đánh giá tầm quan trọng cú sốc dao động biến KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Chọn độ trễ tối ưu Độ dài độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR lựa chọn dựa kiểm định loglikelihood test Kết kiểm định LR, AIC gợi ý cho độ trễ mơ hình VAR tối ưu (Bảng 2) Bảng 2: Xác định độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR Lag LogL LR FPE AIC SC HQ -1717,435 NA 33905162 28,69058 28,78350 28,72832 -1663,650 103,0879 18065592* 28,06083* 28,52542* 28,24950* -1649,072 26,96976* 18516101 28,08453 28,92078 28,42413 -1636,412 22,57597 19621043 28,14021 29,34812 28,63075 3.2 Kiểm định tính dừng chuỗi số liệu với mức ý nghĩa 5% Trong phân tích chuỗi số liệu thời gian, nghiên cứu sử dụng kiểm định ADF (Augemented Dickey-Fuller test) để xác định tính dừng Thơng qua đó, kết luận thể sau: với mức ý nghĩa 5% chuỗi số liệu X1 (chỉ số VNI-Index), X3 (Tỷ giá hối đoái), X4 (Tốc độ tăng trưởng cung tiền) không dừng, X2 (chỉ số CPI dừng) Sau đó, tiến hành thực kiểm tra tính dừng chuỗi sai phân bậc kết cho thấy biến X1, X2, X3 dừng (Bảng 3) Bảng 3: Kết kiểm định tính dừng Biến Giá trị thống kê ADF Xác suất Giá trị tới hạn 5% (Thống kê t) Giá trị biến 274 X1 -1,122735 0,7054 -2,885051 X2 -4,409498 0,0005 -2,885051 X3 -1,904104 0,3295 -2,855450 X4 -2,219591 0,2005 -2,855591 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Biến Giá trị thống kê ADF Xác suất Giá trị tới hạn 5% (Thống kê t) Giá trị biến sai phân bậc X1 -10,51180 0,0000 -2,885249 X3 -8,734112 0,0000 -2,885450 X4 -10,47116 0,0000 -2,855249 3.3 Kiểm định nhân Granger Kiểm định Granger (Bảng 4) mô tả kết sau: - Chỉ số CPI, tỷ giá hối đoái tốc độ tăng trưởng cung tiền kết hợp chúng không thực nguyên nhân gây biến động số VNI-Index (do p_value lớn 0,5) - Chỉ số VNI-Index, tỷ giá hối đoái tốc độ tăng trưởng cung tiền kết hợp chúng không thực nguyên nhân gây biến động số CPI (do p_value lớn 0,5) - Chỉ số VNI-Index, CPI tốc độ tăng trưởng cung tiền kết hợp chúng không thực nguyên nhân gây biến động tỷ giá hối đoái (do p_value lớn 0,5) - Chỉ số VNI-Index, CPI không thực nguyên nhân gây biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền (do p_value lớn 0,5) Nhưng tỷ giá hối đoái kết hợp chúng lại thực nguyên nhân gây biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền (do p_value nhỏ 0,5) Bảng 4: Kiểm định nhân Granger Dependent variable: DX1 Excluded X2 DX3 DX4 All Dependent variable: X2 Excluded DX1 DX3 Chi-sq 3,427548 3,641918 3,635980 12,48545 df 6 18 Prob 0,7536 0,7250 0,7258 0,8212 Chi-sq 10,95732 10,94511 df 6 Prob 0,0897 0,0901 275 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN DX4 All Dependent variable: DX3 Excluded DX1 X2 DX4 All Dependent variable: DX4 Excluded DX1 X2 DX3 All 4,393487 25,86612 18 0,6236 0,1029 Chi-sq 4,640951 2,698878 6,791443 15,72622 df 6 18 Prob 0,5906 0,8456 0,3406 0,6116 Chi-sq 10,49834 8,952156 17,36883 35,31427 df 6 18 Prob 0,1052 0,1763 0,0080 0,0086 3.4 Hàm phản ứng xung Hình 1: Hàm phản ứng xung Response to Cholesky One S.D Innovations ± S.E Response of DX1 to DX1 Response of DX1 to X2 Response of DX1 to DX3 Response of DX1 to DX4 60 60 60 60 40 40 40 40 20 20 20 20 0 0 -20 -20 -20 -20 Response of X2 to DX1 5 Response of X2 to DX3 Response of X2 to X2 6 6 4 4 2 2 0 0 -.2 -.2 -.2 -.2 -.4 -.4 -.4 Response of DX3 to DX1 Response of DX3 to X2 Response of DX3 to DX3 150 150 150 100 100 100 100 50 50 50 50 0 0 -50 -50 -50 -50 Response of DX4 to DX1 Response of DX4 to X2 Response of DX4 to DX3 2 1 1 0 0 -1 -1 -1 -1 -2 -2 5 5 Response of DX4 to DX4 -2 276 Response of DX3 to DX4 150 -.4 Response of X2 to DX4 -2 5 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Đối với số VNI-Index: - Khi có cú sốc CPI số VNI-Index có phản ứng tăng nhẹ từ tháng thứ tháng thứ hai có trạng thái dương, sau giảm nhẹ tháng thứ ba trạng thái cân Và từ tháng thứ ba tăng nhẹ dần đến chu kỳ cuối đạt trạng thái cân sau ổn định - Khi có cú sốc tỷ giá hối đối số VNI-Index từ mức cân đạt quý thứ hai, số VNI-Index bắt tăng nhẹ đến tháng thứ ba Sau giảm nhẹ đến tháng thứ tư điều chỉnh tăng chu kỳ cuối - Khi có cú sốc tốc độ tăng trưởng cung tiền số VNI-Index có phản ứng giảm nhẹ sau khoảng ba tháng điều chỉnh tăng không đáng kể đến tháng thứ tư Từ đó, giảm đến cuối chu kỳ Đối với số CPI: - Khi có cú sốc VNI-Index CPI có phản ứng tăng từ tháng thứ đến tháng thứ hai Sau đó, giảm tháng thứ ba điều chỉnh trạng thái cân tháng thứ tư tiếp tục giảm chu kỳ cuối - Khi có cú sốc tỷ giá hối đối CPI có phản ứng tăng mạnh từ tháng thứ (ở vị trí cân bằng) đến tháng thứ ba sau điều chỉnh giảm đến chu kỳ cuối - Khi có cú sốc tốc độ tăng trưởng cung tiền CPI có phản ứng tăng mạnh từ tháng thứ (ở vị trí cân bằng) đến cuối chu kỳ Đối với tỷ giá hối đối: - Khi có cú sốc số VNI-Index tỷ giá hối đoái tháng thứ đạt trạng thái âm sau tăng đến tháng thứ ba Từ đó, điều chỉnh giảm đến tháng thứ tư đến cuối chu kỳ đạt trạng thái cân - Khi có cú sốc CPI tỷ giá hối đối gần khơng có phản ứng tức từ tháng thứ đến tháng thứ ba Từ đó, tăng nhẹ đến tháng thứ tư điều chỉnh giảm đến cuối kỳ - Khi có cú sốc tốc độ tăng trưởng cung tiền tỷ giá hối đoái tăng từ tháng thứ (ở trạng thái cân bằng) đến tháng thứ ba giảm nhẹ điều chỉnh trạng thái cân thời kỳ cuối 277 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Đối với tốc độ tăng trưởng cung tiền thì: - Khi có cú sốc số VNI-Index tốc độ tăng trưởng cung tiền trạng thái dương tháng thứ bắt đầu giảm mạnh đến tháng thứ hai Từ đó, điều chỉnh tăng đến tháng thứ ba sau đạt trạng thái cân thời kỳ cuối - Khi có cú sốc số CPI tốc độ tăng trưởng cung tiền bắt đầu tăng từ tháng thứ đến tháng thứ hai Sau đó, giảm đến tháng thứ ba từ trì trạng thái cân đến thời kỳ cuối - Khi có cú sốc tỷ giá hối đối tốc độ tăng trưởng cung tiền có phản ứng giảm từ tháng thứ (ở vị trí cân bằng) đến tháng thứ hai sau tăng nhẹ đến tháng thứ ba Từ điều chỉnh giảm nhẹ đến tháng thứ tư tăng không đáng kể đến cuối kỳ 3.5 Phân rã phương sai VDF Bảng 5: Bảng phân rã phương sai Variance Decomposition of DX1: Period S.E DX1 42,46284 100,0000 42,79002 98,47669 44,19522 97,58866 45,08679 95,43867 46,16574 93,36080 Variance Decomposition of X2: Period S.E DX1 0,483509 0,008535 0,620207 2,617115 0,676062 2,279672 0,700728 2,315632 0,719794 3,172774 Variance Decomposition of DX3: Period S.E DX1 114,7192 5,266350 125,2948 6,476545 128,4950 9,027769 131,1164 9,045265 131,8907 8,969998 278 X2 0,000000 1,049922 1,069773 1,417179 1,407405 DX3 0,000000 0,019328 0,833828 2,314375 2,274115 DX4 0,000000 0,454061 0,507741 0,829775 2,957684 X2 99,99147 96,39659 88,91353 84,56624 83,14865 DX3 0,000000 0,383118 6,493043 8,537751 8,140794 DX4 0,000000 0,603174 2,313756 4,580377 5,537779 X2 0,027272 0,022941 0,144105 1,630145 1,670079 DX3 94,70638 92,47646 88,75768 87,28354 87,24102 DX4 0,000000 1,024052 2,070447 2,041049 2,118899 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Variance Decomposition of DX4: Period S,E, DX1 1,752471 8,723963 1,906250 16,55461 1,974943 20,94336 2,021117 20,67458 2,041185 20,70102 X2 0,476555 2,678419 2,580058 2,546845 2,512561 DX3 0,493194 4,105151 4,316014 7,418498 8,272224 DX4 90,30629 76,66182 72,16057 69,36007 68,51420 Từ kết phân tích phân rã phương sai cho thấy rằng: - Chỉ số VNI-Index khứ tháng giải thích khoảng 93,36080% biến động số VNI-Index Bên cạnh đó, số CPI giải thích khoảng 1,407405% biến động VNI-Index, cịn tỷ giá hối đối giải thích 2,274155% biến động VNI-Index, tốc độ tăng trưởng cung tiền giải thích 2,957684% biến động VNI-Index - Chỉ số CPI khứ tháng giải thích khoảng 83,14865% biến động Bên cạnh đó, số VNI-Index giải thích khoảng 8,8699968% biến động CPI, tỷ giá hối đối giải thích 8,140794% biến động CPI, cịn tốc độ tăng trưởng cung tiền giải thích 5,537779% biến động CPI - Tỷ giá hối đoái khứ tháng giải thích khoảng 87,24102% biến động tỷ giá hối đoái Bên cạnh đó, số VNI-Index giải thích khoảng 8,969998% biến động tỷ giá hối đối, cịn CPI giải thích 1,670079% biến động tỷ giá hối đối, cịn tốc độ tăng trưởng cung tiền giải thích 2,118899% biến động tỷ giá hối đoái - Tốc độ tăng trưởng cung tiền khứ tháng giải thích khoảng 68,51420% biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền Bên cạnh đó, số VNI-Index giải thích khoảng 20,70102% biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền, CPI giải thích 2,512516% biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền, cịn tỷ giá hối đối giải thích 8,227224% biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền 279 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN KẾT LUẬN Qua phân tích thấy mối quan hệ nhân tố vĩ mô giá cổ phiếu sàn HSX Trong ngắn hạn, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng trưởng cung tiền số CPI kết hợp nhân tố chưa thực nguyên nhân gây biến động số VNI-Index Tuy nhiên, kết hợp tỷ giá hối đoái, số VNI-Index CPI lại nguyên nhân gây biến động tốc độ tăng trưởng cung tiền Do hạn chế số liệu nên nghiên cứu đưa vào nhân tố để áp dụng phân tích mơ hình Var Đồng thời, tương lai, nghiên cứu thực kết hợp mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM), góp phần mở rộng mối quan hệ biến dài hạn TÀI LIỆU THAM KHẢO Al- Qenae, Rashid, Carmen Li and Bob (2002), The information content of earnings on stock price: The Kuwait Stock Exchange Multinational Finance Journal, 6(34), p 197-221 Aurangzeb (2012), Factors affecting performance of stock market: Evidence from South Asian countries International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, trang 1-15 Friedman M and Schwartz A (1867-1960), A Monetary History of the United States Princeton University Press: 1963 George Filis (2009), The relationship between stock market, CPI and industrial production in Greece and the impact of oil prices: Are any new findings emerging from the examination of their cyclical components, using recent data International Conference on Applied Economics, p 164 - p176 Hussainey, Khaled and Le Khanh Ngoc (2009), The impact of macroeconomic indicators on Vietnamese stock prices Journal of Risk Finance, 10(4), p 321-332 Leeb, S and Conrad, R.S (1996), Xác định thời điểm mua bán cổ phiếu (Trần Tuấn Thạc dịch), NXB Thống Kê Liu, Ming-Hua and Keshab Shrestha (2008), Analysis of the long-term relationship between macroeconomic variables and the Chinese stock market using heteroscedastic cointegration Managerial Finance, 34, p 744-755 280 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Mahmudul Alam and Salah Uddin (2009), Relationship between interest rate and stock price: Empirical evidence from developed and developing countries International Journal of Business and Management, 3, p 43 – 51 Phan Thị Bích Nguyệt Phạm Dương Phương Thảo (2013), Phân tích tác động nhân tố kinh tế vĩ mơ đến thị trường chứng khốn Việt Nam Tạp chí Phát triển hội nhập, 8, trang 34-41 10 Nguyễn Huy Hồng, Nguyễn Văn Phong, Nguyễn Trung Đơng (2019), Sử dụng mơ hình phân tích chuỗi thời gian, xem xét mối quan hệ chi tiêu công số tiêu kinh tế xã hội Thành phố Hồ Chí Minh Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ - Kinh tế - Luật Quản lý, 3(1), trang 68-84 11 Nguyễn Minh Kiều Nguyễn Văn Điệp (2013), Quan hệ yếu tố kinh tế vĩ mơ biến động thị trường chứng khốn: chứng nghiên cứu từ thị trường Việt Nam Science & Technology Development, 16(3), trang 86-100 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT HSX : Sàn chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh VAR : Mơ hình vec-tơ tự hồi quy (Vector Autoregression) VECM : Mơ hình hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction Model) CPI : Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer price index) 281 ... (2019), Sử dụng mơ hình phân tích chuỗi thời gian, xem xét mối quan hệ chi tiêu công số tiêu kinh tế xã hội Thành phố Hồ Chí Minh Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ - Kinh tế - Luật Quản lý,... KẾT LUẬN Qua phân tích thấy mối quan hệ nhân tố vĩ mô giá cổ phiếu sàn HSX Trong ngắn hạn, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng trưởng cung tiền số CPI kết hợp nhân tố chưa thực nguyên nhân gây biến động... Nam, nghiên cứu ? ?Phân tích tác động nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam” thể mối quan hệ tích cực số giá thị trường biến cung tiền, sản lượng công nghiệp giá dầu giới Nhưng,