a. Nhóm 1
❖ VN-Index
Bảng 11-5: Kết quả mô hình hồi quy của VNI với các yếu tố vĩ mô
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Vì các biến độc lập có độ biến thiên nhỏ, các đơn vị của mỗi biến khác nhau nên khóa luận thực hiện tính chỉ số Vif để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Từ kết quả kiểm định, chỉ số Vif của các biến đều nhỏ hơn 10 nên mô hình không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
. reg VN30 GAi OIL GOLD FDI DOWJ D Inter
Source SS df MS mbeNu r of obs = 108
F (7 IOO) 84.14
Mô hình hồi quy của VN-Index:
VNI = 0.063 + 0.175GAS - 0.168OIL - 0.230GOLD + 0.017FDI + 1.568DJI - 0.448M2 -0.052INTERBANK
Ket quả mô hình hồi quy cho thấy nếu các yếu tố khác không thay đổi thì nếu giá ga tăng 1 USD sẽ làm chỉ số VNI giảm 0.168 điểm. Kết quả tương tự với giá dầu,
giá vàng, FDI, chỉ số Dow Jones, cung tiền M2 và lãi suất liên ngân hàng. R2=0.86 cho thấy trong 100% sự biến động của chỉ số VNI thì có 86% là biến động do giá gas,
giá dầu, giá vàng, FDI, chỉ số Dow Jones, cung tiền M2 và lãi suất, còn lại 14% là do
các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác không có trong mô hình. Significance F rất thấp (nhỏ hơn 0.05) thể hiện có sự tương quan hay tồn tại giữa các biến của mô hình (mô hình hồi quy trên là phù hợp). Do đó ta có thể bác bỏ HO và chấp nhận H1, tức là tồn tại mối quan hệ phụ thuộc giữa VNI và các yếu tố vĩ mô trên mô hình.
Tuy nhiên, kết quả từ p-value chỉ ra có hai yếu tố nước ngoài tác động thật sự đến VNI: giá ga, giá dầu, lượng cung tiền M2 và chỉ số Dow Jones.
Chỉ số Dow Jones có tác động tích cực lớn tới toàn bộ thị trường Việt Nam. DJI là chỉ số lâu đời nhất, tính giá trị của 30 công ty cổ phần lớn nhất và nhiều cổ đông nhất Hoa Kỳ. DJI đại diện cho tình trạng nền kinh tế và các chính sách vĩ mô của Mỹ. Ví dụ, khi Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) tăng lãi suất, làm chỉ số DJI giảm, tâm lý nhà đầu tư trong và ngoài nước đều bị ảnh hưởng. Các nhà đầu tư trong nước sẽ lo lắng trước sự biến động của chứng khoán thế giới, và các tổ chức, nhà đầu
tư ngoại sẽ cân nhắc rút tiền từ thị trường Việt Nam về khi lãi suất tăng. Vì vậy, các biến động của DJI đều được các nhà đầu tư theo dõi hàng ngày, mặc dù ảnh hưởng trực tiếp tới hoạt động kinh doanh và sản xuất của các doanh nghiệp Việt Nam không quá lớn, nhưng DJI tác động nhiều tới tâm lý và kỳ vọng của các nhà đầu tư trên thị trường.
Sự biến động của giá khí ga chỉ có ý nghĩa đối với VN-Index do nhu cầu sử dụng khí thiên nhiên ngày càng tăng, chủ yếu làm nhiên liệu đầu vào của các doanh tăng, giá trị sản phẩm từ khí thiên nhiên tăng và nhà đầu tư kỳ vọng lớn hơn vào doanh thu doanh nghiệp. Trong khi đó, các công ty trên VN30 có lĩnh vực phong phú,
nhưng các doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh hay tiêu dùng khí thiên nhiên không nhiều nên giá ga không có ý nghĩa đối với VNI30.
Ket quả cũng cho thấy, VN-Index cũng chịu tác động từ biến động giá dầu. Thứ nhất, giá dầu là một trong các yếu tố tác động mạnh nhất tới thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, thể hiện qua biến động của chỉ số Dow Jones, từ đó gián tiếp tác động
tới thị trường chứng khoán Việt Nam. Thứ hai, giá dầu thô tác động trực tiếp đến doanh thu tất cả các ngành khí, ngành xăng dầu, ngành phân đạm và ngành điện khí. Giá xuất nhập khẩu dầu thô ảnh hưởng đáng kể tới các doanh nghiệp trực tiếp kinh doanh, sản xuất và tiêu dùng các mặt hàng liên quan đến dầu thô. Số lượng các doanh
nghiệp hoạt động kinh doanh ở các lĩnh vực trên được niêm yết trên sàn HOSE khá
Model .985556546 7 14079379 2 b Pro > F= 0.0000 Residual .167342152 IOO . 00167342 2 squ R- ared 0.85490.8447 squared “ Total 1.1528987 107 . 01077475 4 t Roo MSE= .04091 VN3
0 Coef. Std. Err. t p> t I∣ [95% Conf. Interval]
GA S .09333 .0563495 1.66 O . IOl - .0184657 .2051258 OIL -.0406145 .0653408 -0.62 O . 536 - .1702489 .0890198 GOL D FDI -.1606486.0100046 .0111142.102648 -1.570.90 0.1210.370 - - .3642994.0120457 .0430021.032055 DOW J 1.409652 .212912 6.62 O . OOO .9872409 1.832064 D -.4270211 .1443732 -2.96 O . 004 - .7134535 - .1405887 Inter -.3702099 .1741621 -2.13 O . 036 - .7157424 - .0246773 _cons .2269943 .3761195 0.60 0.548 - .5192161 .9732047
Variable VIF 1/VIF D 4.33 0.23095 DOWJ 8.91 0.11223 OIL 5.47 0.18282 Inter 2.64 0.37879 GOLD 2.26 0.44248 GAS 2.11 0.47393 FDI 1.5 0.66667 Mean Vif 5.82
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Tương tự như mô hình VN-Index, khóa luận sử dụng chỉ số Vif để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy không tồn tại hiện tượng trên. Vì vậy, các dữ liệu trên mô hình hồi quy có độ tin cậy cao.
Bảng 11-8: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến của VNI30 với các yếu tố vĩ mô
Coefficients Standard
Error t Stat P-Hilue Lower 95% Upper 95%
Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept Khối lượng ròng của 400.4073404 4.4660494 29 89.6558237 2 0.0000 391.6493078 409.165372 9 391.6493078 409.1653729 NĐTNN -0.00000317 5.3781E-07 - 5.90287131 0.0000 -4.22928E- 06 -2.11996E- 06 -4.22928E- 06 -2.11996E- 06 Tổng KLGD trên VNI 0.000001 87 3.40785E- 08 54.7419464 3 0.0000 1.7987E-06 1.93235E- 06 1.7987E-06 1.93235E-06 R Square 0.573975534 Significance F 0.000000000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Mô hình hồi quy của VN30-Index:
VNI30 = 0.227 + 0.093GAS - 0.041OIL - 0.161GOLD + 0.010FDI + 1.410DJI - 0.427M2 - 0.370INTERBANK
Bảng 4-8 thống kê lại kết quả mô hình hổi quy của VNI30 với các yếu tố vĩ mô trong và ngoài nước. R2=0.85 thể hiện trong 100% sự biến động của chỉ số VNI30
thì có 85% là biến động do giá gas, giá dầu, giá vàng, FDI, chỉ số Dow Jones, cung tiền M2 và lãi suất, còn lại 15% là do các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác không
có trong mô hình. Significance F rất thấp (nhỏ hơn 0.05) mô hình hồi quy trên là phù hợp. Nếu các yếu tố khác không thay đổi thì nếu giá dầu tăng 1 USD sẽ làm chỉ số VNI30 giảm 0.041 điểm, Giải thích cũng tương tự như vậy với các biến còn lại.
VNI30 chỉ chịu tác động của Dow Jones trong tất cả các yếu tố nước ngoài trên mô hình. Các yếu tố vĩ mô nước ngoài khác như giá vàng, FDI đều không có tác động đến cả hai chỉ số VNI và VNI30.
Về các yếu tố vĩ mô trong nước, sự tăng giảm của lượng cung tiền M2 có ý nghĩa tích cực đến hoạt động của cả hai chỉ số qua thay đổi kỳ vọng của nhà đầu tư cá nhân và tổ chức về dòng tiền đổ vào thị trường. Trong khi đó, lãi suất chỉ có tác động tiêu cực đến VNI30
Tóm lại, kết quả kiểm định chung của cả hai mô hình trên là phù hợp. Tuy
41
thuộc giữa các biến độc lập với từng biến phụ thuộc không đồng nhất. Qua đó, thị trường Việt Nam bị tác động mạnh nhất bởi chỉ số Dow Jones, giá dầu và giá ga.
Kết quả nghiên cứu của Lưu Tiến Thuận (2011) và Võ Xuân Vinh (2014) cũng
chỉ ra tác động tích cực của chứng khoán Hoa Kỳ tới thị trường Việt Nam. Tuy nhiên,
kết quả về FDI của khóa luận ngược lại so với nghiên cứu của Hausman và Fernandez
(2000), khi tác giả kết luận FDI có ảnh hưởng tích cực tới thị trường chứng khoán trong lâu dài. Tương tự, Võ Xuân Vinh (2014) cũng chứng minh giá vàng có mối liên
kết với thị trường chứng khoán Việt Nam sau giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Huỳnh Việt Hải và cộng sự (2017) cũng cho rằng giá dầu thô có quan hệ chặt chẽ với thị trường, nhưng mối quan hệ là tích cực trong ngắn hạn và tiêu cực trong dài hạn, giống với kết quả của khóa luận.
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 397.6069564 5.25513870 8 75.66060164 00 0.00 387.3015004 407.9124124 387.3015004 407.9124124 Khối lượng ròng của NĐTNN -0.00000215 5.90925E- 07 - 3.639940887 0.00 03 -3.30975E-06 -9.92114E- 07 -3.30975E-06 -9.92114E- 07 Tổng KLGD trên VN30____________ 0.000005 13 1.12162E- 07 45.76456891 0.00 00
4.91309E-06 5.35299E-06 4.91309E-06 5.35299E-06
R Square Significance F
0.485249694 0.000000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Mô hình: VNI = 400.407- 0.00000317NET + 0.00000187LIQ
Kết quả mô hình hồi quy từ bảng 4-9 cho thấy nếu các yếu tố khác không thay
đổi thì nếu khối lượng ròng tăng 1 cổ phiếu thì sẽ làm chỉ số VNI giảm 0.00000137 điểm. Ngược lại, khối lượng giao dịch trên VNI nếu tăng 1 cổ phiếu sẽ làm chỉ số chung tăng 0.00000187 điểm. R2=0.57 cho thấy trong 100% sự biến động của chỉ số VNI thì có 57% là biến động do giao dịch ròng của các nhà đầu tư nước ngoài và thanh khoản thị trường , còn lại 43% là do các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác quan hay tồn tại giữa các biến của mô hình. Do đó ta có thể bác bỏ H0 và chấp nhận H1.
P-value của cả hai biến đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy biến động của khối lượng mua bán nước ngoài và khối lượng giao dịch trên sàn HOSE có ý nghĩa tới sự tăng giảm điểm của chỉ số VN-Index.
- VN30-Index
Bảng 11-10: Ket quả mô hình hồi quy của VNI30 với KLGD của NĐTNN
dù có tác động đến chỉ số thị trường, nhưng khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài vẫn không phải yếu tố tất yếu tạo ra hiệu quả hoạt động trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả từ mô hình hồi quy có sự tương đồng với kết luận của Nguyễn Trí Minh (2017). Tác giả chỉ ra khối lượng mua ròng của nước ngoài làm giảm thanh khoản thị trường nhưng lại ảnh hưởng tích cực tới chỉ số VN-Index, và giải thích nguyên nhân có kết quả như trên là do quyền sở hữu của nước ngoài đối với Việt Nam vẫn còn hạn chế, nên dù có sự tham gia mua ròng của nước ngoài, thanh khoản thị trường cũng không tăng lên.
❖ Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
Bảng 11-11: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
Breusch-Pagan / Cook-Weighsberg test for Heteroskedasticity
_____________________Model VNI Model VNI30__________
Chi-square____________20159.68 1154.93
Prob > Chi-square 0.0000 _____________ 0.0000 _______________
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation ____________________
_____________________Model VNI Model VNI30__________
Chi-square____________1012.394 1111.511
Prob > Chi-square 0.0000 0.0000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận) (Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Mô hình: VNI30 = 397.607- 0.00000215NET + 0.00000513LIQ
Từ dữ liệu trên bảng 4-10, có thể thấy kết quả phương trình hồi quy cũng tương
tự như VNI, với R2=0.49, tức là 49% biến động VNI30 là do khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài và thanh khoản trên toàn thị trường, và Significance F nhỏ
hơn 0.05, thể hiện độ phù hợp cao của mô hình, do đó bác bỏ H0 và chấp nhận H1. Hai phương trình hồi quy đều cho thấy khối lượng giao dịch ròng của nhà đầu
tư nước ngoài đều tác động tiêu cực đến VNI và VNI30. Thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn thuộc thị trường mới nổi, đang dần thu hút dòng vốn ngoại, tuy nhiên, tỷ trọng khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài với khối lượng giao dịch trên toàn thị trường nhìn chung vẫn thấp, nên vẫn chưa có tác động đáng kể đến VNI và VNI30. Hơn nữa, tâm lý của nhà đầu tư vẫn nghiêng về kỳ vọng trong ngắn hạn. Vì thế, nhà đầu tư nước ngoài có xu hướng mua chứng khoán khi thị trường đang có
Bảng 4-11 thống kê lại kết quả kiểm định phương sai thay đổi theo phương pháp Breusch-Pagan và kiểm định tự tương quan theo phương pháp Breusch- Godfrey. Về phương sai thay đổi, kết quả cho thấy cả hai mô hình VNI và VNI30 đều có giá trị Chi-square rất cao và xác suất Chi-square rất thấp (nhỏ hơn 0.05), từ đó, ta bác bỏ giả thuyết về phương sai không đổi. Hay nói cách khác, hai mô hình đều có hiện tượng phương sai thay đổi. Nguyên nhân có thể do quá trình thu thập dữ liệu có sai sót, hoặc hỗn hợp các quan sát với các thước đo quy mô khác nhau. Tương tự, hai mô hình cũng có hiện tượng tự tương quan (hai hay nhiều sai số liên tiếp tương quan) với giá trị Chi-square cao và xác suất Chi-square thấp. Điều này dễ xảy ra trong dữ liệu chuỗi thời gian và số lượng biến quan sát lớn (2241 quan sát). Hậu quả của tự
tương quan và phương sai sai số thay đổi giống nhau, OLS không thiên lệch, nhưng nó sẽ trở nên kém hiệu quả và sai số chuẩn ước lượng của các hệ số bị ước tính sai.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Nhằm phục vụ cho quá trính phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam của các nhà đầu tư trong nước và nước ngoài, đặc biệt là các nhà đầu tư cá nhân, khóa luận thực hiện phân tích tác động của yếu tố nước ngoài, bao gồm năm yếu tố vĩ mô (giá ga, giá dầu, giá vàng, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), chỉ số chứng khoán Dow
Jones) và khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài đến hai chỉ số chứng khoán
quan trọng nhất của Việt Nam, VN-Index và VN30-Index.
Trong quá trình nghiên cứu, khóa luận sử dụng dữ liệu theo ngày cuối cùng trong tháng đối với phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô (108 quan sát) và theo giá đóng cửa hàng ngày đối với khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài (2241
quan sát). Phương pháp nghiên cứu sử dụng chung cho cả hai nhóm yếu tố là mô hình
Hồi quy tuyến tính Ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS). Đồng thời, đối với nhóm
mô hình nhiều yếu tố vĩ mô, khóa luận sử dụng thêm kiểm định tương quan để đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa các biến và tính chỉ số Vif nhằm mục đích phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, và đối với mô hình giao dịch nhà đầu tư nước ngoài kết hợp thêm với kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan để xét độ tin cậy của các kiểm định t và F cùng hiệu quả các ước lượng OLS trên mô hình.
Thông qua các phân tích định lượng trên, khóa luận “Phân tích tác động của các yếu tố nước ngoài đến thị trường chứng khoán Việt Nam” đã thu được các kết quả sau:
- Thứ nhất, về tác động của các biến vĩ mô đến thị trường
+ Chỉ số chứng khoán Dow Jones có mối quan hệ chặt chẽ tích cực đến cả VN- Index và VN30-Index.
+ Biến động giá của nhóm nhiên liệu chỉ có ý nghĩa với chỉ số VN-Index. Tuy nhiên, tác động của giá ga mang tính tích cực và giá dầu là ngược lại.
tiền M2 (có ý nghĩa tích cực với cả VN-Index và VN30-Index) và lãi suất liên ngân hàng (chỉ có ý nghĩa với VN30-Index), nhất là đối với thị trường mới nổi, hành lang pháp lý chưa chặt chẽ, tâm lý nhà đầu tư chưa ổn định trước các thay đổi về thông tin.
- Thứ hai, khối lượng ròng giao dịch nhà đầu tư nước ngoài cũng có tác động tiêu cực tới chỉ số chứng khoán. Tuy vậy, độ tin cậy của kết quả vẫn chưa cao do số lượng biến quan sát lớn, sự hiện diện của các quan sát bất thường trong dữ liệu hoặc có sai sót trong chuyển đổi dữ liệu.
Trên cơ sở này, khóa luận đưa ra một số giải pháp nhằm gia tăng sự tác động tích cực và hạn chế sự tác động tiêu cực của một số yếu tố vĩ mô nước ngoài và giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
5.2. Khuyến nghị
Nhà phát hành, nhà đầu tư, các tổ chức kinh doanh trên thị trường chứng