Trên đây, chúng ta đã đánh giá được mức độ tác động của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc VNI. Bây giờ sẽ đi đánh giá mức độ tác động của tất cả các biến độc lập đối với biến phụ thuộc VNI. Từ mô hình, có một chỉ số cho ta biết chính xác mức độ tác động của các biến độc lập đối biến phụ thuộc đó là chỉ số R2 hay còn gọi là hệ số xác định của mô hình.
Ý nghĩa: Từbảng kết quảhồi quy tìm được R2 = 0.023 hay 0.23% như vậy các biến giải thích (bao gồm: USD, OIL, GOLD, CPI) có thể giải thích được 0.23% sự thay đổi của biến phụ thuộc VNI.
Tuy nhiên mục tiêu của Đề tài là xem x t chính là yếu tô Tỷ giá biến động ảnh hưởng thế nào đến thị trường chứng khoán, như vậy qua bài nghiên cứu đã thấy cho kết quả rất khả quan: Tỷ giá có tương quan âm đáng kể ảnh hưởng đến VNI cụ thể nếu Tỷ giá 1% sẽ làm VNI có xu hướng giảm đi 21.1% và ngược lại.
Chương 5: ết Luận Và Gợi Mở 5.1 Một số đ c kết nhận th y được qua ài nghiên cứu:
o Kết quả nghiên cứu cho thấy Tỷ giá và chỉ số chứng khoán có tương quan âm, điều này là phù hợp với thực tiễn, vì khi tỷ giá tăng đồng nghĩa với đồng nội tệ mất giá dẫn đến nguồn tiền sẽ không tham gia thêm vào thị trường chứng khoán mà có xu hương đi ra để bù lại khoản chênh lệch khi có giao dịch thương mại phải thanh toán bằng ngoại tệ.
o Việc giá vàng có tương quan dương với chỉ số VNINDEX điều này có thể mâu thuẫn với lý thuyết trong thực tiễn đó là vàng sẽ là nơi trú ẩn tốt một khi thị trường có nhiều rủi ro như lạm phát, lãi suất cao, thi trường chứng khoán giảm điểm sâu…Tuy nhiên, kết quả này mở ra một ý nghĩa khác trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam là tương đối tốt, không bị khủng hoảng, lạm phát và lãi suất được nhà nước kiểm soát tốt dẫn đến các rủi ro liên quan đến tài chính trong nền kinh tế nước ta là không đáng ngại và thậm chí khi giá vàng tăng thì làm cho chỉ số VNIDEX có xu hướng tăng theo.
o Giá dầu có tương quan dương, điều đó cho thấy nước ta cũng có những lợi ích nhất định trong việc xuất khẩu dầu thô và sản xuất công nghiệp và sản xuất nói chung đang được chính phủ kiểm soát tốt không bị tình trạng khan hiếm nhiên liệu.
5.2 Một số hạn chế của nghiên cứu:
o Mới chỉ rút ra được một vài đúc kết trong việc ảnh hưởng của Tỷ giá
o Mới phân tích được một vài các yếu tố chính liên quan đến TTCK như USD, Giá dầu, giá vàng, chỉ số CPI…trong khi còn nhiều yếu tố khác nữa như: lãi suất, lạm phát, chính sách vĩ mô của nhà nước, các nhóm ngành trong nền kinh tế, hoạt động suất nhập khẩu, tốc độ thu hút vốn
nước ngoài, các hoạt động tín dụng của Ngân hàng thương mại và trung ương…
o Hạn chế nữa đó là mức độ ảnh hưởng của Tỷ giá nói riêng và Nhóm yếu tố của Bài luận đến Chỉ số VNINDEX là còn nhỏ, cần có nghiên cứu sâu và rộng hơn để cho giá trị vận dụng từ nghiên cứu cao hơn nữa.
5.3 Các gợi ý mở rộng và phát triển cho hướng nghiên cứu:
o Cần sử dụng thêm một số mô hình khác để phân tích, đánh giá ch o kết quả thu được từ phương pháp phân tích thống kê đơn giản OLS. o Kết quả nghiên cứu này có thể làm tiền đề cho các hướng nghiên cứu
tập trung hơn vào một số ngành nghề cụ thể như: các ngành nghề liên quan nhiều đến hoạt động xuất nhập khẩu/ngoại tệ, các ngành du lịch, hoặc các ngành nông nghiệp, các ngành công nghiệp…để có những đúc kết thiết thực hơn nữa.
o Làm tiền đề cho việc thu thập thêm các cơ sở dữ liệu sâu và rộng khác như: lạm phát, lãi suất, chỉ số tăng trưởng FDI, GDP, các yếu tố xã hội…nhằm có được những đúc kết thiết thực giá trị hơn nữa.
5.4 Lời Kết:
Bài luận nghiên cứu “Ảnh Hưởng Của Biến Động Tỷ Giá Hối Đoái Đến Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam‖ tuy chưa mang đến những ứng dụng có giá trị cao và chi tiết đến các hoạt động tài chính cụ thể trong nền kinh tế Việt Nam nhưng cũng đã chỉ ra phần nào được mối quan hệ có tính quy luật của Tỷ giá USD đến TTCK VN nói riêng. Từ các đúc kết bên trên tác giả có tâm nguyện đóng góp một phần làm nền tảng cho các Bài nghiên cứu khoa học của các cá nhân và tổ chức chuyên môn trong lĩnh vực Tài chính để phát triển hơn nữa và mang lại nhiều giá trị ứng dụng thực tiễn hơn nữa góp phần thúc đẩy, phát triển kinh tế nước nhà ngày càng giàu mạnh.
Các Tài Liệu Tham Khảo và Phụ Lục tính toán:
[1] Aggarwal, R., "Exchange Rates and Stock Prices: A Study of the US Capital Markets under Floating Rates". Akron Business and Economic Review, XXII, pp.7-12, 1981.
[2] Agrawal, G., Srivastav, A.K. & Srivastava, A., "A Study of Exchange Rates Movtôient and Stock Market Volatility". International Journal of Business and Managtôient, V (12), pp.62-73, 2010.
[3] Christopher K.MA and Gwench Kao, ―On Exchange Rate Changes And Stock Price Reactions‖. Journal of Business Finance Accounting, 1990.
[4] I-Chun Tsai, ―The relationship between stock price index and exchange rate in Asian markets: A quantile regression approach‖. Journal of
International Financial Markets, Institutions & Money, 2012.
[5] Jegajeevan, S., "Return Volatility and Asymmetric News Effect in Sri Lankan Stock market". Staff StudiesCentral Bank of Sri Lanka, XL, 2012. [6] Joseph, N., "Modelling the impacts of interest rate and exchange rate
changes on UK Stock Returns". Derivatives Use, Trading & Regulation, VII (4), pp.306-323, 2002.
[7] Karunanayake, I., Valadkhani, A. & O’Brien, M., "Modelling Australian Stock Market Volatility: A Multivariate GARCH Approach". working paper. Research Online, 2009.
[8] Maysami, R. & Koh, T., "A Vector Error Correction Model of the Singapore Stock Market". International Review of Economics and Finance, IX (1), pp.79-96, 2000.
[9] Mita Nasri, Hermanto Siregar, Sahara, ―Relationship Between Stock Price And Exchange Rate In Indonesia (Tôipirical Study At Macro And Micro Level ‖. International Journal of Science and Research (IJSR), 2016.
[10] Muktadir-Al-Mukit, D., "Effects of Interest Rate and Exchange Rate on Volatility of Market Index at Dhaka Stock Exchange". Journal of Business and Technology (Dhaka), VII (2), 2012.
[11] Nancy Areli Bermudez Delgado, Estefanía, Bermudez Delgado, Eduardo Saucedo, ―The relationship between oil prices, the stock market and the exchange rate: Evidence from Mexico‖. North American Journal of
Economics and Finance 45, 2018.
[12] Perera H.A.P.K, “Effects Of Exchange Rate Volatility On Stock Market Return Volatility: Evidence From An Emerging Market‖. International Journal of Science and Research (IJSR), 2013.
[13] Soenen, L.A., Hennigar, E.S., 1988. ―An analysis of exchange rates and stock prices—the U.S experience between 1980 and 1986‖. Akron Bus Econ. Rev. 19, 7–16.
[14] Korhan K. Gokmenoglu Negar Fazlollahi, ―The Interactions among Gold, Oil, and Stock Market: Evidence from S&P500‖. Procedia Economics and Finance 25 ( 2015 ) 478 – 488, 2015.
[15] Shiu-Sheng Chen, ―Do higher oil prices push the stock market into bear territory?‖. Energy Economics 32 (2010) 490–495, 2010.
[16] Sajjadur Rahman and Apostolos Serletis, ―Oil Prices and the Stock Markets: Evidence from High Frequency Data‖. The Energy Journal, march 11, 2019.
[17] Turgut Tursoy, Faisal Faisal, ―The impact of gold and crude oil prices on stock market in Turkey: Empirical evidences from ARDL bounds test and combined cointegration‖. Resources Policy (2017), accepted 25 October 2017.
[18] Anshul Jain, P.C. Biswal, ―Dynamic linkages among oil price, gold price, exchange rate, and stock market in India‖. Resources Policy 49 (2016) 179–185, 2016.
[19] Filus Raraga and Harjum Muharam, ―VAR Analysis on Mutual Relationship between Stock Price Index and Exchange Rate and the Role of World Oil Price and World Gold Price‖. 11th Ubaya International Annual Symposium On Management, ISBN: 978-979-99365-8-5, 2013.
[20] David Roubaud , Mohamed Arouri,‖ Oil Prices, Exchange Rates and Stock Markets under Uncertainty and Regime-Switching‖. Finance Research Letters (2018), 2018.
[21] Najaf R, Najaf K and Yousaf S, ―Gold and Oil Prices Versus Stock Exchange: A Case Study of Pakistan‖. Journal of Accounting & Marketing, 2016.
User: BUI HUNG MANH
Project: TY GIA VA CHUNG KHOAN VN{space -2}
___ ____ ____ ____ ____ (R)
/__ / ____/ / ____/ 12.0 Copyright 1985-2011 StataCorp LP
___/ / /___/ / /___/
Statistics/Data Analysis StataCorp
4905 Lakeway Drive
Special Edition College Station, Texas 77845 USA
800-STATA-PC http://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com 979-696-4601 (fax)
Single-user Stata network perpetual license: Serial number: 93611859953
Licensed to: STATAforAll STATA Notes:
1. (/v# option or -set maxvar-) 5000 maximum variables
1 . import excel "E:\GOOGLE DRIVE\2.THAC SY TC\1.LUAN VAN\1.THUC HIEN\1.HOAN THANH LV\2.THUYE
> T TRINH LV\SO LIEU\HIEU CHINH\DATA 2-HIEU CHINH.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow 2 . tsset date
time variable: date, 2/11/2010 to 12/29/2017, but with gaps
delta: 1 day 3 . summarize, detail date 1% Percentiles Smallest 18338 18304 5% 18452 18305 Obs 1966 10% 18592 18315 25% 19031 18316 Sum of Wgt. 1966 50% 19743.5 Largest Mean 19749.17 75% 20468 Std. Dev. 832.4326 21179 Variance 692944.1 90% 20902 21180 95% 21045 21181 Skewness -.0006634 99% 21157 21182 Kurtosis 1.795031 ln_vni 1% Percentiles Smallest -.0311012 -.0605119 5% -.0174576 -.05424 Obs 1965 10% -.012371 -.0479748 25% -.0052868 -.0478713 Sum of Wgt. 1965 50% .0008139 Largest Mean .0003447 75% .0067388 Std. Dev. .0109028 .0352793 Variance .0001189 90% .012441 .035632 95% .0174952 .0377843 Skewness -.4464178 99% .0286783 .0392776 Kurtosis 5.127644 ln_exrate 1% Percentiles Smallest -.0045449 -.0135466 5% -.0016378 -.0106966 Obs 1965 10% -.0009474 -.0105542 25% -.0002908 -.0093848 Sum of Wgt. 1965
99% .005225 .0650515 Kurtosis 456.9173 ln_oil_price 1% Percentiles Smallest -.0562808 -.0912515 5% -.0340989 -.0910664 Obs 1965 10% -.0241947 -.090882 25% -.0109208 -.0870449 Sum of Wgt. 1965 50% 0 Largest Mean -.0000997 75% .0109291 Std. Dev. .0207655 .0815056 Variance .0004312 90% .0226335 .0955439 95% .0318338 .096228 Skewness .0399582 99% .0588405 .1140475 Kurtosis 5.78119 ln_gold_price 1% Percentiles Smallest -.0303605 -.0946743 5% -.0169413 -.0589649 Obs 1965 10% -.0116986 -.0547418 25% -.0051417 -.0499638 Sum of Wgt. 1965 50% .0001837 Largest Mean .0000883 75% .0055561 Std. Dev. .0106738 .0465273 Variance .0001139 90% .0117069 .046548 95% .0159745 .0465688 Skewness -.465291 99% .0292679 .048293 Kurtosis 9.039397 ln_cpi 1% Percentiles Smallest -.0025697 -.0150154 5% 0 -.0132974 Obs 1965 10% 0 -.0120083 25% 0 -.0119384 Sum of Wgt. 1965
50% 0 Largest Mean -8.81e-06
75% 0 Std. Dev. .0010915 .0097262 Variance 1.19e-06 90% 0 .0107176 95% 0 .0111929 Skewness -1.508204 99% .0022785 .0154813 Kurtosis 100.7271 4 . describe Contains data obs: 2,713 vars: 6 size: 113,946
storage display value variable label variable name type format label
date int %td.. ln_vni double %10.0g ln_exrate double %10.0g ln_oil_price double %10.0g ln_gold_price double %10.0g date ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_gold_price
5 . dfuller ln_vni
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -38.304 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
6 . dfuller ln_exrate
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -32.740 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
7 . dfuller ln_oil_price
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -45.738 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
8 . dfuller ln_gold_price
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -42.440 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
9 . dfuller ln_cpi
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -48.451 -3.430 -2.860 -2.570
ln_exrate -0.0409 1.0000 0.0700 ln_oil_price 0.0261 -0.0434 1.0000 0.2484 0.0544 ln_gold_pr~e 0.0470 0.0258 0.1870 1.0000 0.0372 0.2530 0.0000 ln_cpi -0.0092 0.0227 0.0329 0.0061 1.0000 0.6821 0.3139 0.1453 0.7865
11 . reg ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_gold_price ln_cpi
Source SS df MS Number of obs = 1965
F( 4, 1960) = 2.12
Model .001005694 4 .000251423 Prob > F = 0.0759
Residual .23245665 1960 .0001186 R-squared = 0.0043
Adj R-squared = 0.0023
Total .233462343 1964 .000118871 Root MSE = .01089
ln_vni Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
ln_exrate -.2115108 .1160959 -1.82 0.069 -.4391951 .0161735 ln_oil_price .0084687 .0120677 0.70 0.483 -.0151982 .0321357 ln_gold_price .0460875 .0234501 1.97 0.050 .0000978 .0920772 ln_cpi -.0910641 .2253164 -0.40 0.686 -.532949 .3508208 _cons .0003607 .0002459 1.47 0.143 -.0001216 .000843 12 . estat hettest
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of ln_vni
chi2(1) = 0.26
Prob > chi2 = 0.6107
13 . vif
Variable VIF 1/VIF
ln_oil_price 1.04 0.961628 ln_gold_pr~e 1.04 0.963878 ln_exrate 1.00 0.996341 ln_cpi 1.00 0.998335 Mean VIF 1.02 14 . dwstat
Number of gaps in sample: 409
Durbin-Watson d-statistic( 5, 1965) = 1.420822