6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
1.3.2.Nghiên cứu thực nghiệ mở Việt Nam
Nguyệt & Thảo (2013) đã chọn sáu nhân tố vĩ mô là: cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp, lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá dầu làm biến độc lập. Dữ liệu được chọn để thể hiện tình hình của thị trường chứng khoán là chỉ số VN- Index theo tháng trong giai đoạn từ tháng 7/2000 đến tháng 9/2011 (135 quan sát). Chỉ số VN-Index theo tháng được tính trung bình của chỉ số VN-Index đóng cửa cuối mỗi ngày giai dịch trong tháng. Bài nghiên cứu áp dụng kiểm định đồng tích hợp theo phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị phần dư Engle Granger để xác định liệu các biến số kinh tế vĩ mô được chọn có mối tương quan với thị trường chứng khoán Việt Nam hay không. Ngoài ra, để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo, kiểm định nghiệm đơn vị cũng được sử dụng để xem xét tính dừng của các biến số. Sau khi kiểm định, bài nghiên cứu dùng phương pháp ước lượng hồi quy bội để phản ánh mối tương quan giữa các biến, và cũng thực hiện hậu kiểm định nhằm nâng cao mức xác thực của phương trình hồi quy như kiểm định Wald (kiểm định ràng buộc tuyến tính), kiểm định Durbin- Watson (kiểm định hiện tượng tự tương quan). Kết quả cuối cùng cho thấy khi các điều kiện khác không đổi thì cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp và
giá dầu có mối tương quan dương với thị trường chứng khoán. Lãi suất và tỷ giá hối đoái có tương quan âm với thị trường chứng khoán. Theo nhận định của tác giả, mối tương quan giữa các biến lạm phát và giá dầu thế giới với thị trường chứng khoán có thể bị sai lệch là do: Thứ nhất, số liệu công bố của các biến kinh tế vĩ mô ở Việt Nam còn tồn tại nhiều vấn đề. Thứ hai, giá dầu tại Việt Nam chịu sự điều hành, can thiệp rất lớn của Nhà nước, không hoàn toàn tuân theo xu hướng giá thế giới. Do đó, kết quả nghiên cứu có nhiều khả năng bị bóp méo. Từ kết quả đó, tác giả đưa ra một số gợi ý nhằm xây dựng và hoàn thiện các chính sách điều hành và quản lý kinh tế vĩ mô.
Nguyễn & Quyết (2013) nghiên cứu mối liên hệ giữa các nhân tố tỷ giá, lãi suất với giá cổ phiếu tại TP.HCM trong thời gian qua. Dữ liệu sử dụng là dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng từ tháng 10/2007 đến tháng 10/2012. Các biến trong mô hình phân tích gồm có tỷ giá USD, lãi suất thị trường liên ngân hàng và chỉ số giá chứng khoán được lấy logarit tự nhiên trước khi tiến hành phân tích. Để đánh giá giá cổ phiếu trong mối quan hệ với tỷ giá hối đoái và lãi suất, tác giả sử dụng mô hình VAR (Vector Autoregression Models) để ước lượng các hàm phản ứng. Đầu tiên, bài viết sử dụng kiểm định Dickey-Fuller, Phillips- Perron và KPSS để kiểm định tính dừng của chuỗi dự liệu. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm tra sự ảnh hưởng của các biến thông qua mô hình kiểm định nhân quả Granger để khẳng định sự tác động của tỷ giá và lãi suất đến giá cổ phiếu. Cuối cùng là sử dụng mô hình VAR với giả thiết không có biến ngoại sinh để phân tích sự tác động giữa các biến đã chọn. Kết quả nghiên cứu cho thấy cả ba biến đều dừng tại phân sai bậc một. Kiểm định nhân quả Granger tìm ra lãi suất chính là nguyên nhân của giá cổ phiếu tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả kiểm định từ mô hình Var chứng tỏ rằng biến giá cổ phiếu có mối liên hệ với lãi suât và tỷ giá, đặc biệt giá cổ phiếu cũng có liên hệ với chính nó tại trễ 1 và 2. Mặt khác, kết quả từ hàm phân rã phương sai cũng cho thấy giá cổ phiếu
có biến động rất lớn từ tháng thứ nhất là 94,744% và 95,66% từ tháng thứ hai. Từ đó, bài nghiên cứu cũng đưa ra một số đề xuất cho chính sách vĩ mô nhằm ổn định và phát triển thị trường chứng khoán.
Yến & Sơn (2014) đã sử dụng các nhân tố vĩ mô gồm: lạm phát, lãi suất, tỷ giá và cung tiền để phân tích tác động của nó đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. Dữ liệu dùng để phân tích được lấy theo tháng từ tháng 1/2007 đến tháng 12/2012. Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng phương pháp
định lượng bằng mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM.Đầu tiên, nghiên cứu
đã kiểm định tình dừng của chuỗi dữ liệu. Tiếp đó, việc xác định độ trễ tối ưu nhằm kiểm tra khả năng đồng liên kết giữa các biến cũng được thực hiện theo phương pháp Johansen. Từ kết quả thu được, tác giả thực hiện hồi quy theo mô
hình VECM, đồng thời kiểm định sự phù hợp của mô hình. Kết quả cho thấy,
các biến lạm phát và lãi suất có tác động âm đến chỉ số giá chứng khoán, các biến còn lại là tỷ giá và cung tiền thì có tác động dương đến chỉ số VNI. Trong đó, các hệ số đều có ý nghĩa ở mức 5% trừ tác động của biến cung tiền đến chỉ số giá chứng khoán VNI là không đáng tin cậy ở mức ý nghĩa 5%. Để chắc chắn về mối tương quan giữa các biến, nghiên cứu đã thực hiện kiểm định nhân quả Granger. Từ đó, bài nghiên cứu đi đến một số kết luận và kiến nghị về chính sách nhằm phát triển TTCK Việt Nam trong thời gian tới.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Qua chương 1, nghiên cứu đã trình bày cơ sở lý luận về sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán. Đồng thời, tác giả đã tổng hợp một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và trong nước nhằm thấy được sự tác động và mức độ ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán là giống và khác nhau như thế nào ở mỗi quốc gia và mỗi giai đoạn.
Dựa vào cơ sở lý luận đã trình bày, đặc biệt là nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986) tác giả đã lựa chọn một số biến kinh tế vĩ mô phù hợp với điều kiện kinh tế và thông tin tại Việt Nam để thực hiện phân tích. Bên cạnh đó, qua tham khảo các nghiên cứu nước ngoài đã cho thấy sự hữu hiệu của phương pháp hồi quy theo mô hình VECM khi dữ liệu đều là các chuỗi thời gian không dừng; đồng thời, thực tế cho thấy các nghiên cứu trong nước bằng mô hình VECM cũng đạt được những kết quả khả quan nên bài nghiên cứu sẽ thực hiện theo mô hình VECM nhằm khắc phục những hạn chế và nâng cao hơn nữa ý nghĩa thực tiễn của mô hình.
Trong phần sau của luận văn, tác giả sẽ từng bước thực hiện việc thiết kế nghiên cứu và phân tích kết quả nhận được; đồng thời đưa ra một số kiến nghị về chính sách kinh tế vĩ mô nhằm phát triển ổn định TTCK Việt Nam.
CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ
VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN-INDEX 2.1.GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ CHỈ SỐ VN-INDEX
2.1.1. Công thức tính chỉ số Vn-Index
Chỉ số VN-Index thể hiện xu hướng biến động giá các cổ phiếu giao dịch tại Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM. Chỉ số VN-Index so sánh giá trị thị trường hiện hành với giá trị thị trường cơ sở vào ngày gốc 28/07/2000, là ngày đầu tiên thị trường chính thức đi vào hoạt động. Rổ đại diện để tính VN-Index bao gồm tất cả các cổ phiếu được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM. Chỉ số VN-Index được tính theo công thức Passcher theo công thức:
VN-Index = 0 t t t P Q P Q
Trong đó: Pt và P0: là giá tại thời điểm t và thời điểm gốc. Qt: là khối lượng (quyền số) tại thời điểm tính toán t.
2.1.2. Diễn biến chỉ số Vn-Index giai đoạn 2005-2014
0.00 200.00 400.00 600.00 800.00 1000.00 1200.00 01/2005 06/2005 11/2005 04/20 06 09/2006 02/2007 07/2007 12/2007 05/20 08 10/2008 03/2009 08/2009 01/2010 06/20 10 11/2010 04/2011 09/2011 02/2012 07/20 12 12/2012 05/2013 10/2013 03/2014 08/2014 Điểm Thời gian
Trong suốt thời gian hình thành và phát triển cho đến nay, mặc dù còn nhiều non trẻ nhưng thị trường chứng khoán Việt Nam cũng đã khẳng định được vai trò then chốt của nó trong nền kinh tế đất nước. Để đạt được điều đó, thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung và chỉ số giá chứng khoán Vn- Index nói riêng cũng đã trải qua nhiều thăng trầm không khác nhiều so với các nước trên thế giới với các giai đoạn phát triển được chia thành những cột mốc quan trọng sau:
Giai đoạn 2005 – 2007: được xem là giai đoạn bùng nổ của thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung và chỉ số VN-Index nói riêng, cũng là giai đoạn ghi nhận nhiều dấu ấn lịch sử từ khi thành lập đến nay. Tại thời điểm tháng 1/ 2005 VN-Index đạt mức 233,3 điểm nhưng cho đến cuối năm 2005, con số này lên đến 307,5 điểm. Trong tháng 1/2006, VN-Index giao động ở mức 304,23 đến 313,38 điểm, tuy nhiên vào giữa năm 2006, chỉ số VN-Index trên thị trường chứng khoán Việt Nam lên gần 600 điểm, và đạt mốc kỷ lục trong vòng 6 năm kể từ khi chính thức đi vào hoạt động với 809,86 điểm vào ngày 20/12/2006. Theo đó, Việt Nam đã trở thành TTCK có mức tăng trưởng nhanh nhất Thế giới năm 2006. Bước sang năm 2007, thị trường thực sự trở nên quá nóng sau 1 năm tăng trưởng ngoạn mục. Luật chứng khoán có hiệu lực thi hành ngày 01/01/2007 đã góp phần thúc đẩy thị trường phát triển và vào ngày 12/03/2007 chỉ số VN-Index đạt đỉnh ở mức 1.171 điểm. Cuối năm 2007, chỉ só VN-Index đạt mức 927,02 điểm.
Giai đoạn 2008 – 2009 : sau 2 năm sôi động mạnh, thị trường đã lao dốc trong năm 2008. Phiên giao dịch đầu tiên năm 2008, VN-Index đạt 921,07 điểm nhưng cũng ngay trong năm VN-Index đã chạm đáy ở mức 286,85 điểm, so với phiên giao dịch mở đầu giảm đến 68,86%. Trong 4 tháng đầu năm năm 2009, VN-Index tiếp tục giảm điểm, nhưng sau đó nền kinh tế thế giới và trong nước
bắt đầu có những dấu hiệu phục hồi nhờ những gói kích cầu kinh tế. Vì thế thị trường chứng khoán cũng dần có những phản ứng tích cực. Kết thúc phiên giao dịch cuối năm 2009, VN-Index đạt 494,77 điểm, tăng 57,9% so với phiên giao dịch đầu tiên trong năm
Từ 2010 – nay: sang năm 2010. VN-Index không tăng ồ ạt như trong năm 2009 nhưng vẫn có diễn biến tích cực. Tháng 1/2010, VN-Index đạt mức 482 điểm và con số này vào phiên giao dịch cuối cùng của năm là 484,7 điểm. Từ năm 2011 cho đến nay, chỉ số giá chứng khoán VN-Index tiếp tục diễn biến ổn định.
2.2.THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN-INDEX VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN-INDEX
2.2.1. Phương pháp nghiên cứu
Như vậy, từ những nền tảng lý thuyết và kết quả của những nghiên cứu thực nghiệm đã được trình bày trong chương 1, cũng như để phù hợp với đặc điểm về thông tin và kinh tế Việt Nam, nghiên cứu chọn 7 nhân tố kinh tế vĩ mô gồm: Chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi suất, tỷ giá VNĐ/USD, cung tiền, giá xăng bán lẻ trong nước và giá vàng trong nước để phân tích ảnh hưởng của nó đến chỉ số Vn-Index.
Bài nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích chuỗi dữ liệu để xem xét ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp OLS tỏ ra nhiều hạn chế vì yêu cầu tính dừng của chuỗi dữ liệu. Một chuỗi dừng là chuỗi có giá trị trung bình là hằng số, đồng thời có phương sai không thay đổi theo thời gian. Điều này thường không đúng đối với những biến có xu thế. Do đó, nếu hồi quy những chuỗi như vậy sẽ dễ dàng dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo. Để khắc phục hạn chế đó, trong bài nghiên cứu này tôi sử dụng mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM).
Đây là một mô hình cho phép hồi quy các biến không dừng nhưng lại có quan hệ đồng liên kết, điều này rất phù hợp với các biến được lựa chọn trong mô hình. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Để hồi quy theo mô hình VECM, đầu tiên bài nghiên cứu sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented-Dickey-Fuller (ADF) và kiểm định Phillips-Perron (PP) với giả
thiết Ho: chuỗi không có tính dừng. Độ trễ tối ưu giữa từng cặp biến được xác
định dựa vào năm tiêu chuẩn thông dụng là: LR, PFE, AIC, SC và HQ. Tiếp theo, nghiên cứu kiểm tra tính đồng liên kết giữa các biến theo phương pháp kiểm định của Johansen để kết luận về mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến. Cuối cùng, bài nghiên cứu xây dựng mô hình VECM về sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai cũng được sử dụng để thấy rõ hơn mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Trước khi thực hiện hồi quy, tất cả các biến đều được lấy Logarit để tăng tính ổn định.
Để thực hiện mục tiêu đã đề ra, bài nghiên cứu tiến hành quy trình sau:
Bước 1: Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của
các biến trong mô hình.
Bước 2: Thực hiện kiểm định đồng liên kết theo phương pháp
Johansen để xem xét mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến.
Bước 3: Xây dựng mô hình VECM
Bước 4: Kiểm tra sự phù hợp của mô hình VECM thu được thông qua
kiểm định nhân quả Granger, kiểm định nghiệm đơn vị của phần dư và kiểm định tự tương quan phần dư.
phản ứng đẩy và phân rã phương sai để phân tích sâu hơn sự ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến sự biến động của chỉ số chứng khoán Vn-Index.
a. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, có thể nói tính dừng là một yếu tố tiên quyết. Một mô hình tốt được đưa ra khi phân tích trên các dữ liệu dừng. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì sẽ tạo ra hiện tượng hồi quy giả mạo và làm sai lệch kết quả mô hình. Theo Gujarati (2003) một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) luôn không đổi tại mọi thời điểm. Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình, và những dao động quanh giá trị trung bình là như nhau. Nói cách khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
Có nhiều phương pháp để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian như: kiểm định Dickey-Fuller (DF), kiểm định Phillip-Person (PP) và kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF)… Trong đó, phương pháp ADF được sự dụng phổ biến hơn cả.
Mô hình tổng quát của phương pháp ADF có dạng: ΔYt = β1 + β2Time + δYt-1 + αiƩΔYt-i + εt
Trong đó:
ΔYt : là chuỗi dữ liệu theo thời gian cần kiểm định tính dừng.
β2Time: là biến xu hướng.
αiƩΔYt-i : là biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ΔYt
εt : là nhiễu trắng.
vì không đủ tính thuyết phục nên trong nghiên cứu này tôi sử dụng thêm phương pháp PP song song với phương pháp ADF để tăng tính chính xác của kiểm định.