và chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương
Bảng 4.13: Kiểm định tính dừng cho các biến ở sàn HNX
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eveiws 8.0
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy các biến đều dừng ở chuỗi gốc ngoại trừ
biến PS và S là dừng ở sai phân bậc 1 (Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục 10).
Đây là tiền đềđể đề tài thực hiện các kiểm định và phân tích tiếp theo. Theo đó,
đề tài thực hiện kiểm định Lag length criteria để chọn độ trễ tối ưu cho mô hình, kết quả cho thấy tất cả các mô hình đều có độ trễ là 2 (Chi tiết kiểm định xem phụ lục 11). Sau khi chọn được độ trễ cho mô hình đề tài tiến hành kiểm định nhân quảGranger, kết quả kiểm định nhân quả Granger được trình bày trong bảng 4.14 và bảng 4.15 chỉ là kết quả của cặp biến đại diện cho chính sách tiền tệ
và tính thanh khoản của thị trường chứng khoán mà đại diện là Sàn HNX (Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục 12).
Bảng 4.14: CSTT tác động đến tính thanh khoản thị trường chứng khoán sản HNX
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Bảng 4.15: Tính thanh khoản thị trường chứng khoán (HOSE) tác động đến CSTT
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 8.0
Kết quả kiểm định nhân quả Granger của thị trường HNX cũng giống như HOSE là chính sách tiền tệ có tác động đến tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (HNX) và đề tài tìm thấy ít bằng chứng cho rằng tính thanh khoản của thị
trường chứng khoán tác động đến chính sách tiền tệ. Tóm lại, về tổng thể ở Sàn HNX đề tài chỉ tìm thấy bằng chứng về tác động của chính sách tiền tệ đến tính thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam và không có chiều ngược lại. Cũng giống như trên đề tài thực hiện kiểm tra tính ổn định của mô hình bằng kiểm định AR Roots Graph, kết quả cho thấy với độ trễ tối ưu được lựa chọn các mô hình đều ổn định (Chi tiết xem thêm phụ lục 12).
Tiếp theo đề tài trình bày hàm phản ứng đẩy IRF, theo đó hình cho thấy với một cú sốc tăng 1 độ lệch chuẩn trong tốc độ tăng cung tiền M0 làm cho hệ số luân chuyển TOVER tăng ngay trong kỳđầu tiên sau đó giảm dần và đi vào ổn định, còn độ sâu chứng khoán D thì giảm và sau đó tăng dần trước khi đi vào ổn định
khoảng 4 tháng sau đó, một phản ứng tương tự độ sâu chứng khoán D là khối lượng giao dịch TV cũng giảm (mức sảm sâu hơn so với D) và sau đó tăng dần và đi vào ổn định. Các biến còn lại không có phản ứng rõ nết trước tác động tăng 1 độ lệch chuẩn của cung tiền M0. Ở một khía cạnh khác, khi có một chính sách thắt chặt tiền tệ (lãi suất thực cao hơn lãi suất mục tiêu) các biến đều không có phản ứng rõ ràng và sự biến động là không có ý nghĩa thống kê. Điều này góp phần cũng cố lại nhận xét trong phần hồi quy đa biến bằng dữ liệu bảng. Như
vậy có thể thấy rằng chính sách tiền tệ thực sự chưa là yếu tố quan trọng, quyết
định đến tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (HNX), góp phần củng cố
cho thuyết tâm lý bầy đàn cho các hành động của các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Hay nói cách khác chính sách tiền tệ chưa là một công cụ dự báo tốt cho tính thanh khoản của thị trường chứng khoán. (Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục 13).
Hình 4.4. Kết quả cú sốc chính sách tiền tệ (MG) lên tính thanh khoản của thị
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Hình 4.5. Kết quả cú sốc chính sách tiền tệ (MS) lên tính thanh khoản của thị
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Tiếp theo tiến hành phân rã phương sai để xem thực sựđộ biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán là do yếu tố nào quyết định, kết quả phân rả phương sai lại một lần nữa khẳng định sự biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán phần lớn được giải thích bởi các yếu tố khác (trên 90%) và chính sách tiền tệđóng vai trò rất nhỏ trong việc giải thích độ biến
động của tính thanh khoản thị trường chứng khoán. (Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục 14)
Bảng 4.16: Phân rã phương sai của các biến đại diện tính thanh khoản thị trường HNX. Biến D Biến D Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 7.26 1.18 2.87 0.52 29.36 58.80 1 18.45 1.25 0.01 0.01 29.53 50.75 5 18.70 0.57 6.84 3.16 34.36 36.37 5 32.33 1.23 1.54 2.68 35.87 26.36 10 19.68 1.75 8.43 3.04 31.70 35.39 10 32.35 1.77 2.83 4.38 34.22 24.45 15 19.45 3.41 8.40 2.99 31.06 34.69 15 31.90 3.18 2.78 4.32 33.85 23.98 20 19.45 3.57 8.39 2.99 30.99 34.61 20 31.86 3.44 2.77 4.30 33.71 23.91 Biến PS Biến PS Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 0.74 2.93 0.36 2.09 8.85 85.03 1 1.85 3.23 1.65 2.23 7.15 83.90 5 3.19 5.64 7.52 3.14 4.74 75.78 5 2.38 5.54 1.13 3.28 4.47 83.20 10 3.64 6.05 7.47 4.36 4.75 73.73 10 2.40 5.87 1.20 4.30 4.48 81.75 15 3.67 6.07 7.41 4.46 4.76 73.62 15 2.39 5.94 1.21 4.33 4.49 81.64 20 3.68 6.09 7.40 4.47 4.76 73.59 20 2.40 5.94 1.21 4.33 4.49 81.62 Biến S Biến S Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 1.90 8.95 0.93 0.32 20.22 67.67 1 7.68 9.76 0.02 0.01 19.58 62.95 5 3.53 8.13 3.29 0.94 26.76 57.34 5 7.74 8.12 4.92 2.30 26.70 50.21 10 3.61 8.37 3.89 1.25 26.54 56.34 10 7.51 7.98 5.46 3.43 26.10 49.52 15 3.62 8.38 3.89 1.26 26.55 56.30 15 7.56 8.03 5.45 3.48 26.11 49.37 20 3.62 8.42 3.89 1.26 26.54 56.28 20 7.55 8.19 5.44 3.47 26.07 49.29 Biến TOVER Biến TOVER Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 0.66 7.94 0.95 4.78 12.29 73.38 1 1.19 9.65 0.40 4.62 8.51 75.63 5 2.04 9.48 5.92 6.11 16.01 60.44 5 4.37 10.13 1.68 6.35 15.49 61.97 10 2.31 10.74 6.03 6.08 16.00 58.84 10 5.02 10.91 2.29 6.38 15.44 59.96 15 2.56 10.79 6.04 6.08 15.95 58.59 15 5.21 10.98 2.28 6.42 15.42 59.69 20 2.59 11.16 6.01 6.05 15.88 58.31 20 5.21 11.34 2.27 6.39 15.37 59.42 Biến TV Biến TV Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 15.64 6.59 8.77 26.51 21.26 21.23 1 12.30 7.97 5.90 30.00 23.61 20.22 5 9.79 8.96 15.52 18.45 33.73 13.55 5 11.78 7.95 2.98 23.46 43.03 10.80 10 8.93 14.43 14.74 17.12 31.30 13.48 10 11.33 13.36 3.29 21.07 40.29 10.68 15 8.97 16.13 14.76 16.57 30.21 13.35 15 11.47 14.43 3.43 20.77 39.42 10.47 20 9.17 16.45 14.72 16.43 29.95 13.28 20 11.59 14.94 3.42 20.53 39.08 10.44 Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Tóm lại, với những gì tìm được trong phân tích hàm phản ứng đẩy IRF và phân rả phương sai và hồi quy dữ liệu bảng (Panel data) ở Sàn HOSE và Sàn HNX cho thấy không có sự khác nhau trong việc xem xét tác động của chính sách tiền tệ tác động đến tính thanh khoản của chứng khoán ở cả hai Sàn. Điều này cho thấy sự biến động trong chính sách tiền tệ của Việt Nam không là một dự báo tốt cho sự biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam, theo đó chính sách tiền tệ cho thấy một tác động yếu đến sự biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán. Qua đó, cũng cho ta một
nhận xét rằng việc sử dụng công cụ chính sách tiền tệđiều hành tính thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam là không hiệu quả, đây cũng là hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài trong việc tìm kiếm công cụ hiệu quả trong việc
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1. Kết quả nghiên cứu
Với mục tiêu xem xét tác động của chính sách tiền tệđến tính thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam, đề tài tiến hành thu thập dữ liệu từ hai Sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2009 đến tháng 12 năm 2013. Trước hết đề tài sử dụng phân tích tương quan thông qua ma trận tương quan để
xem xét mối quan hệ này, tiếp theo đề tài tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình Fixed effect để xem xét tác động của chính sách tiền tệ đến từng chứng khoán riêng lẻ ở mỗi Sàn, sau đó đề tài tiến hành phân tích bằng mô hình VAR với phân tích hàm phản ứng đẩy IRF và phân rả phương sai, đề tài thu được một số kết quả như sau:
Thứ nhất, một sự biến động trong chính sách tiền tệ (đại diện là tốc độ
tăng cung tiền và chênh lệch lãi suất thực tế và lãi suất mục tiêu) cung cấp một bằng chứng hỗn hợp trong tác động đến tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (kết quả hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình Fixed effect)
Thứ hai, tác động của chính sách tiền tệ đến tính thanh khoản của chứng khoán ở hai Sàn HOSE và HNX là không có sự khác biệt lớn hay nói cách khác chính sách tiền tệ không là một dự báo tốt cho sự biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Thứ ba, trước một cú sốc chính sách tiền tệ (thắt chặt, mở rộng) thì sự
biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán là không đáng kể
và không có ý nghĩa thống kê, trong dài hạn sự biến động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán được giải thích bằng các yếu tố khác hơn là sự biến
5.2. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài 5.2.1. Hạn chế của đề tài 5.2.1. Hạn chế của đề tài
Mặc dù đã nỗ lực nghiên cứu và thu được một số kết quả nhất định để trả lời cho các câu hỏi và vấn đề nghiên cứu của mình thì đề tài cũng có những hạn chế nhất
định:
Thứ nhất, số liệu được thu thập từ hai Sàn HOSE và HNX còn ít và có thể chưa
đại diện hết cho thị trường do đó những kết luận của đề tài có thể chưa mang tính tổng quan chung đại diện cho thị trường, tuy nhiên đề tài cũng mong muốn đóng góp một bằng chứng thực nghiệm trong phạm vi nghiên cứu này.
Thứ hai, giai đoạn mà đề tài thu thập dữ liệu nền kinh tế Việt Nam có rất nhiều biến động do những chính sách bên ngoài và bên trong nền kinh tế đối phó với khủng hoảng tài chính toàn cầu, do đó điều này cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu chung của đề tài.
Thứ ba, việc sắp xếp thứ tự biến trong hàm phản ứng IRF và phân rã phương sai còn mang tính chủ quan của đề tài do đó điều này có thể dẫn đến một số hạn chế
trong việc phân tích.
5.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Xuất phát từ những hạn chế của mình đề tài đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo cho chủđề này:
Thứ nhất, nên mở rộng thêm mẫu nghiên cứu cho toàn bộ thị trường, để từ đó có cái nhìn mang tính toàn diện hơn cho các kết luận của chủđề này.
Thứ hai, kết hợp thêm các yếu tố vĩ mô khác trong phân tích nhằm cung cấp một cái nhìn mang tính tổng quan hơn sức ảnh hưởng của các chính sách đến sự biến
động trong tính thanh khoản của thị trường chứng khoán.
Thứ ba, có thể áp dụng các mô hình VAR cấu trúc (SVAR) hay mô hình ràng buộc dấu hiệu VAR (Sign-restriction VAR) của Uhlig (2009) để khắc phục các hạn chế của mô hình VAR đệ quy bằng cách áp đặt các ràng buộc theo lý thuyết kinh tế hoặc các ràng buộc dấu hiệu theo đề xuất của Fry và Pagan (2007),
Fratzscher và cộng sự (2010). Theo đó việc áp dụng các mô hình này sẽ không phụ thuộc vào việc sắp xếp vị trí các biến như trong mô hình VAR mà đề tài đã phân tích.
Danh mục tài liệu tiếng Việt
1. Bùi Kim Yến & Nguyễn Thái Sơn (2014), Phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam dưới ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô, Tạp chí phát triển và hội nhập,
Số 16 (26) , Tháng 05-06/2014
2. Nguyễn Văn Kiều & Nguyễn Văn Điệp (2013), Quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động thị trường chứng khoán: Bằng chứng nghiện cứu từ thị trường Việt Nam, Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 16, số Q.3-2013
3. Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013), Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí
phát triển và hội nhập, Tập 18, Số 8, tr. 34-41
4. Trần Ngọc Thơ, Giáo trình Tài chính quốc tế, TP Hồ Chí Minh: Trường Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
Danh mục tài liệu tiếng anh
1. Al-Qenae, Carmen Li, Bob Wearing., 2002. The information Content of Earnings on Stock Prices: The Kuwait Stocks Exchange, Multinational Finance Journal.
2. Amihud, Y., 2002. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects, Journal of Financial Markets 5: 31–56.
3. Amihud, Y. & Mendelson, H., 1986. Asset pricing and the bid-ask spread, Journal of Financial Economics 17: 223 – 249.
4. Amihud, Y., Mendelson, H. & Pedersen, L. H., 2005. Liquidity and Asset Prices, Now Publishers Inc.
returns, Journal of Financial Economics 49: 345- 373.
6. Brunnermeier, M. K. & Pedersen, L. H., 2009. Market liquidity and funding liquidity, The Review of Financial Studies.
7. Chordia, T., Roll, R. & Subrahmanyam, A., 1999. Commonality in liquidity. 8. Chordia, T., Roll, R. & Subrahmanyam, A., 2000. Market liquidity and
trading activity.
9. Chordia, T., Sarkar, A. & Subrahmanyam, A. 2005. An empirical analysis of stock and bond market liquidity, Federal Reserve Bank of New York Staff Reports.
10.Chunsheng Zhou (1996), Stock Market Flutuations and the Term Structure, Peking University.
11.Clarida, R., Gali, J. & Gertler, M., 1998. Monetary policy rules in practice some international evidence, European Economics Review 42: 1033 – 1067. 12.Dalgaard, R., 2009. Liquidity and stock returns: Evidence from Denmark,
Economics and Finance.
13.Eisfeldt, A., L., 2004. Endogenous liquidity in asset markets, Journal of Finance.
14.Fujimoto, A., 2003. Macroeconomic Sources of Systematic Liquidity.
15.Goyenko, R. Y and Holden, C. W., 2009. Do Measures of Liquidity Measure Liquidity.
16.Goyenko, R. Y. & Ukhov, A. D., 2009. Stock and bond market liquidity: A long-run empirical analysis, Journal of Financial and Quantitative Analysis 44: 189-212.
17.Hameed, A., Kang, W. & Viswanathan, S., 2010. Stock market declines and liquidity.
19.Mansor H. Ibrahim & Wan Sulaiman Wan Yusoff., 2001. Macroeconomic variables, exchange rate and stock price: a Malaysian perspective, Journal of Economics and Management.
20.Nai-Fu Chen, Richard Roll & Stephen A. Ross., 2012. Economic Forces and the Stock Market, The Journal of Business Vol. 59: 383-403.
21.S.Ghon Rhee & Jianxin Wang., 2009. Foreign institutional ownership and stock
Giả sử mô hình VAR với 2 biến (k=2) và độ trễ là 1 (p=1) ký hiệu VAR (1) được viết như sau:
(1) (2) εit ~μ (0, và Cov(εy,εz) = 0 Từ (1) và (2) ta viết dưới dạng ma trận ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (3) Ta viết gọn lại: (4)
Để chuẩn vế trái của phương trình (4) ta nhân hai vế cho ma trận nghịch đảo của B là B-1, lúc này phương trình (4) trở thành:
Ta viết gọn lại: (5). Phương trình (5) là mô hình VAR dạng chuẩn. Hay: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (6) Kế tiếp ta biến đổi giá trị (
) trong phương trình 6 về dạng ma trận εt, ta có:
với | |( (
(
) Với B* là phần phụ (cofactor) của B và ( là ma trận chuyển vị của B. Như vậy ta có:
( ) ( ( ) ( ) (7) hay và
Hàm phản ứng thúc đẩy suy ra từ phương trình (5)
1 Bùi Anh Chính và cộng sự, 2012. Tỷ giá hối đoái và lạm phát mục tiêu (Tài liệu học tập)- GVHD: Nguyễn Thị Ngọc Trang.
( ( | | ( ) | | ( )( ) ( ( (( ( ) ( ̅ ̅)
Tính dừng yêu cầu giá trị gốc của I-A1L phải nằm ngoài vòng tròn đơn vị (Elder(2003)). Với giả định này chúng ta có thể viết tiếp thành phần số 2 của vế