6. Kết cấu đề tài
2.3. Thực trạng tác động của chính sách tiền tệ tới giá cổ phiếu trên thị trường chứng
trường chứng khốn
Dựa vào số liệu thu thập từ hình 2.6, cĩ thể nhận thấy rõ mối quan hệ cùng chiều giữa chỉ số giá cổ phiếu trên SGDCK TP.HCM (VN-Index), chỉ số giá cổ phiếu trên SGDCK HN (HNX-Index) và cung tiền M2. Bên cạnh đĩ, hình 2.7 cũng cho thấy xu hướng biến động ngược chiều giữa chỉ số VN-Index, HNX-Index so với LSLNH qua đêm.
Hình 2.6: Diễn biến cung tiền M2, VN-Index và HNX-Index theo năm trong giai đoạn 2015 - 9T2020.
Nguồn: Tổng hợp từ NHNN, UBCKNN. Hình 2.7: Diễn biến LSLNH qua đêm, VN-Index và HNX-Index
nâng cao kỳ vọng lợi nhuận trong tương lai. Điều này đã khiến các NĐT cĩ xu hướng rĩt vốn mạnh vào TTCK. Từ đĩ thấy rõ, CSTT cĩ tác động tích cực tới TTCK Việt Nam và chỉ số VN-Index và HNX-Index lấy đà mạnh sở hữu phần trăm tăng trưởng lần lượt là 69,9% và 46,15%.
Vào năm 2018, đứng trước diễn biến LSLNH qua đêm lại tăng từ 1% lên tới 4,7%, cùng với đĩ là mức tăng trưởng của cung tiền M2 cũng giảm tới 23,83% khiến NĐT trong nước và nước ngồi thực hiện giao dịch bán rịng mạnh. Nguyên nhân của sự việc này là do lãi suất tăng sẽ gây khĩ khăn cho các doanh nghiệp khi chi phí lãi vay sẽ tăng và kéo theo đĩ là hạ thấp lợi nhuận, gây ảnh hưởng trực tiếp tới khoản chi trả cổ tức cho các cổ đơng. Vì vậy, các NĐT sẽ cĩ xu hướng tìm kiếm các kênh đầu tư với lợi nhuận cao hơn. Theo đĩ, chỉ số VNI-Index chỉ đạt 892,54 điểm, giảm 9,3%; chỉ số HNX-Index giảm xuống cịn 102,5 điểm, giảm 1,65% so với năm 2017; các biến động của chỉ số giá chứng khốn đã chịu tác động cùng chiều với cung tiền M2 và ngược chiều với LSLNH qua đêm.
Như vậy, năm 2019, mức cung tiền M2 đã tăng trưởng 12,32% và LSLNH qua đêm giảm từ 4,7% vào cuối năm 2018 xuống cịn 3,0%. Theo báo cáo của UBCKNN, tính đến ngày 31/12/2019, chỉ số VN-Index đã cĩ xu hướng tăng hơn so với năm 2018 chạm ngưỡng 960,99 điểm, nhưng HNX-Index lại giảm xuống cịn 102,51 điểm. Qua đĩ, tác giá nhận thấy sự tác động cùng chiều của cung tiền M2 và tác động ngược chiều của LSLNH tới biến động chỉ số giá chứng khốn.
Nhìn chung, năm 2020, đại dịch bệnh đã khiến thế giới nĩi chung và Việt Nam nĩi riêng rơi vào một cuộc khủng hoảng kinh tế. Đứng trước diễn biến đĩ, NHNN đã cĩ phản ứng kịp thời thực hiện CSTT nới lỏng để hỗ trợ phục hồi nền kinh tế. Do đĩ, vào giai đoạn này, LSLNH qua đêm đã giảm tới mức kỷ lục là 0,1% (tính đến 31/12/2020) và tính riêng 9T2020, cung tiền M2 đã tăng trưởng lên tới 13% so với cùng kì năm 2019. Đây được coi là một sự khuyến khích các doanh nghiệp đẩy mạnh quá trình đầu tư và mở rộng kinh doanh và sản xuất khiến lợi nhuận của các doanh nghiệp sẽ được kỳ vọng tăng trong tương lai. Kéo theo đĩ, sự phát triển vượt bậc của TTCK khi chỉ số VN-Index đã vượt ngưỡng 1103 điểm, chỉ số HNX-Index tăng đến 203,12 điểm và lần lượt tăng 14,8%, 98% so với cùng kì 2019.
Ket luận chương 2
Trong chương 2, khĩa luận đã trình bày tổng quát về thực trạng của TTCK qua các chỉ tiêu bao gồm: vốn hĩa, số lượng NĐT, các doanh nghiệp niêm yết, chỉ số chứng khốn HNX-Index và VN-Index; thực trạng của CSTT trong giai đoạn 2015 đến 2020. Bên cạnh đĩ, tác giả cũng trình bày cái nhìn khái quát về tác động của CSTT tới TTCK tại Việt Nam.
CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM. 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Qua cái nhìn tổng quát về các nghiên cứu trước đây, các bài nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mơ (trong đĩ cĩ các biến đại diện cho kênh dẫn truyền CSTT Việt Nam) tới TTCK cĩ 02 nhánh nghiên cứu chính. Thứ nhất là, các nghiên cứu của Aballa (1997), Amdam và cộng sự (2008), Mishkin (2013), Nguyen và cộng sự (2013) đã nghiên cứu về ảnh hưởng các yếu tố vĩ mơ tới chỉ số chứng khốn - đại diện cho giá cổ phiếu tại TTCK. Thứ hai là, các nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mơ tới biến động tỷ suất lợi nhuận chứng khốn của các cơng ty qua nghiên cứu của Su, Yin và Fang (2019). Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ phân tích theo hướng nghiên cứu thứ nhất là xác định ảnh hưởng của kênh dẫn truyền CSTT tới chỉ số chứng khốn.
Biến số đại diện cho CSTT: Theo Mishkin (2013), để điều hành CSTT một cách
hiệu quả, NHTW cĩ thể dùng các cơng cụ làm ảnh hưởng đến cung tiền, lãi suất và các biến số trong nền kinh tế vĩ mơ. Tại Việt Nam, vai trị của NHNN khi điều tiết CSTT là tăng trưởng cung tiền và ổn định lãi suất theo kế hoạch đã đề ra. Vì vậy, nhằm phản ánh rõ nhất thực tiễn của CSTT, hai biến gồm lãi suất liên ngân hàng (IR) và tăng trưởng cung tiền M2 đã được chọn ra để làm biến số đại diện cho CSTT Việt Nam.
Biến số đại diện cho giá cổ phiếu trên TTCK: Hiện nay, Việt Nam cĩ hai sở giao
dịch là SGDCK TP.HCM (HOSE) và SGDCK HN (HNX) với hai chỉ số chứng khốn lần lượt là VN-Index và HNX-Index. Trong bài nghiên cứu này, VN-Index (VNI) được lấy làm biến đại diện cho giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam vì sàn giao dịch HOSE được thành lập trước với nhiều cơng ty niêm yết cùng lượng vốn hĩa lớn.
Biến số đại diện cho nền kinh tế vĩ mơ: Một trong những nhân tố ảnh hưởng đến
sự phát triển của TTCK chính là sự ổn định và tăng trưởng của mơi trường kinh tế vĩ mơ. Các yếu tố kinh tế vĩ mơ sẽ làm địn bẩy cho các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh và nâng cao lợi nhuận. Trong nền kinh tế thị trường hiện đại, các doanh nghiệp cĩ các dấu hiệu tích cực đầu tư thơng qua thu hút nguồn vốn tiết kiệm từ xã hội. Điều này đã thể hiện rất rõ mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mơ tới sự thúc đẩy phát triển của TTCK
Việt Nam. Do vậy, biến số đại diện cho nền kinh tế vĩ mơ được sử dụng trong mơ hình bao gồm:
- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI): Theo nghiên cứu của Menike (2016), lạm phát cĩ ảnh hưởng tiêu cực tới giá cổ phiếu vì lạm phát cao hơn mức bình thường thể hiện rằng cung tiền đang vượt quá nhu cầu trên thị trường, đồng tiền sẽ bị mất giá nhanh dẫn đến sự bất ổn trong nền kinh tế khiến các NĐT chuyển sang tích trữ các tài sản thực. Bên cạnh đĩ, theo hiệu ứng Fisher, lạm phát là một trong những yếu tố làm tăng chi phí đầu vào, điều này ảnh hưởng trực tiếp khi doanh nghiệp phải tăng giá bán để đảm bảo lợi nhuận khiến người tiêu dùng cĩ xu hướng sử dụng những sản phẩm thay thế dẫn đến giảm sản lượng tiêu thụ làm cho lợi nhuận khơng đạt được như kỳ vọng. Chính vì lý do đĩ đã làm giá cổ phiếu giảm.
- Thay đổi tỷ giá USD/VND: Sự thay đổi của tỷ giá cĩ thể tác động trực tiếp tới các hoạt động của doanh nghiệp nĩi riêng và thị trường tài chính nĩi chung. Theo nghiên cứu của Menike (2006) và Bilson (2010) đều chứng minh mối quan hệ ngược chiều giữa sự thay đổi tỷ giá và giá cổ phiếu vì khi tỷ giá USD/VND giảm sẽ tạo ra cơ hội để các NĐT nước ngồi đầu tư vào TTCK và ngược lại.
- Thay đổi giá dầu thế giới (OIL): Trong thời kì hội nhập, giá dầu là một trong những nhân tố ảnh hưởng mạnh tới tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế, hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt là lĩnh vực vận tải. Do vậy, khi giá dầu tăng lên cĩ thể là nguyên nhân làm tăng giá nguyên vật liệu đầu vào của các ngành. Nghiên cứu của Tunah (2010) cũng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa biến động giá dầu và chỉ số giá chứng khốn.
- Thay đổi giá vàng thế giới (GP): Vàng được coi là một phương tiện tài sản cất trữ giá trị với tính thanh khoản cao và sự thay đổi của giá vàng sẽ ảnh hưởng đến nền kinh tế và cả TTCK. Khi giá vàng trên thị trường cĩ dấu hiệu tăng, các NĐT sẽ cĩ xu hướng đầu tư vào thị trường vàng thay vì rĩt vốn vào TTCK khiến cho giá cổ phiếu cĩ thể giảm. Qua nghiên cứu của Trương (2014) và Akbar (2019), giữa biến động của giá vàng và chỉ số chứng khốn cĩ tồn tại mối quan hệ tác động qua lại với nhau với xu hướng ngược chiều.
Cung tiền M2 M2 Tỷ đồng Rahman và cộng sự (2018),Mishkin (2013) (+)Cùng chiều
Bình quân lãi suất liên ngân
hàng qua đêm IR %
Adam và cộng sự (2008),
Mishkin (2013) (-)Ngược chiều
Chỉ số giá tiêu dùng CPI % Adam và cộng sự (2008), Menike (2016) Ngược chiều (-)
Thay đổi giá
dầu OIL % Hamilton (2008), Tunah (2010), Mokni và Youssef (2019) Ngược chiều hoặc cùng chiều (-/+) Thay đổi tỷ
giá USD/VND EXC %
Menike (2006) và Bilson (2010)
Ngược chiều (-)
Thay đổi giá
vàng thế giới GP %
Trương (2014) và Akbar (2019)
Ngược chiều (-)
Tên biến Ký hiệu Đơn vị Nguồn
Chỉ số VN-Index VNI Điểm HOSE
Cung tiền M2 M2 Tỷ đồng GSO
Bình quân lãi suất liên ngân
hàng qua đêm IR % NHNN
Chỉ số giá tiêu dùng CPI % GSO
Mơ hình VAR là mơ hình vectơ cho các biến số tự hồi quy với các biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị biến trễ của các số khác. Mơ hình VAR đơn giản cĩ dạng như sau:
Yt = C+ θ1Yt-2 + ... + θpYt=p + θt
Trong đĩ:
- p : độ trễ các biến trong mơ hình
-Yt.. .Yt-p : vectơ các biến trong phương trình Y=(VNI,M2,IR,CPI,OIL,EXC,GP). - C : vectơ các hằng số
- εt: vectơ các sai số.
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng phần mềm Stata 13.0 để xử lý số liệu qua bốn bước sau:
Bước 1: Kiểm định tính dừng các biến quan sát. Bước 2: Ước lượng mơ hình VAR.
Bước 3: Kiểm định nhân quả Granger.
Bướ 4: Kiểm định tính tự tương quan Lagrange-multiplier.
Số liệu thuộc kinh tế vĩ mơ được thu thập theo tháng trong giai đoạn từ tháng 01/2015 đến tháng 09/2020. Trong đĩ, số liệu của chỉ số VN-Index, cung tiền M2 và LSLNH qua đêm được chuyển hĩa sang hàm logarit cơ số e (ln) để giảm bớt độ phân tán cao và thuận tiện hơn cho quan sát dữ liệu. Số liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và được thể hiện qua bảng dưới đây:
46
Thay đổi giá dầu OIL % Bloomberg
Thay đổi tỷ giá USD/VND EXC % NHNN
Tên biến T-statistic P-value LNVNI -1.456 0.5553 LNM2 -1.208 0.6701 LNIR -1.025 0.7422 CPI -5.047 0.0000 OIL -7.076 0.0000 EXC -8.464 0.0000 GP -10.430 0.0000 Nguồn: Tác giả tổng hợp.
3.3. Ket quả nghiên cứu
3.3.1. Kiểm định tính dừng các biến quan sát
Trước khi bước vào tiến hành ước lượng mơ hình tự hồi quy vectơ, VAR yêu cầu mọi biến thuộc nghiên cứu đều phải cĩ tính dừng. Theo đĩ, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) để thực hiện kiểm định tính dừng đối với mọi biến. Kiểm định ADF như sau:
H0: Xảy ra hiện tượng khơng cĩ tính dừng H1: Xảy ra hiện tượng cĩ tính dừng
Sau khi thực hiện ADF, tác giả nhận được kết quả như sau:
47
Tên biến T-statistic P-value DLNVNI -8.055 0.0000 DLNM2 -10.107 0.0000 DLNIR -6.509 0.0000 CPI -5.047 0.0000 OIL -6.939 0.0000 EXC -8.464 0.0000 GP -10.430 0.0000
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
Sau khi thực hiện kiểm định ADF, kết quả cho ra rằng: trong các biến thuộc nghiên cứu, các biến bao gồm CPI, OIL, EXC, GP cĩ giá trị tuyệt đối t-statistic lớn hơn mức giá trị tới hạn tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% và xác suất <5%. Điều này cho thấy rằng, tác giả cĩ thể bác bỏ giả thuyết HO: CPI, OIL, EXC, GP cĩ nghiệm đơn vị hay chuỗi dữ liệu của các biến trên khơng cĩ tính dừng. Bên cạnh đĩ, bài nghiên cứu xuất hiện ba biến là IR, VNI và M2 xảy ra hiện tượng khơng dừng khi giá trị tuyệt đối t-statistic nhỏ hơn mức giá trị tới hạn tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% và xác suất lớn hơn 5% nên chưa cĩ căn cứ để bác bỏ giả thuyết HO.
Để xử lý các dữ liệu khơng cĩ tính dừng, tác giả thực hiện lấy sai phân bậc một đối với biến VNI, IR và M2 và thực hiện lại kiểm định ADF, biến VNI, IR và M2 cĩ tính dừng sau khi lấy sai phân bậc 1. Kết quả kiểm định cho ra như sau:
Tên biến DLNVN I DLN M2 DLNI
R CPI OIL EXC GP
Trung bình 0.0066 0.011 6 0.0482- 4 0.230 0.0100- 20.001 60.009 Tối đa 0.1491 3 0.039 91.099 1.4 0.4959 60.030 30.140 Tối thiểu 0.2863- -0.012 1.7137- -1.54 0.5443- 0.0125- 0.0795- Hệ số bất đối xứng (Skweness ) - 0.3026 0.866 3 0.104 3 0.316 9 0.2631 0.949 2 0.544 3 Hệ số chọn (Kurtosis) 3.8669 5 4.296 23.305 6 3.155 2.5656 15.954 73.288 Độ lệch chuẩn 0.0621 3 0.009 80.444 2 0.437 0.1282 10.006 20.043
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
Như vậy, sau khi thực hiện kiểm định ADF về tính dừng và xử lý tính dừng cho các biến, tác giả cĩ vectơ các biến trong mơ hình VAR như sau:
Y=(DLNVNI,DLNM2,DLNIR,CPI,OIL,EXC,GP)
49
3.2.2. Ket quả ước lượng mơ hình VAR
Thống kê mơ tả các biến
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
Qua kết quả mơ hình thống kê, các thơng số trong bảng 3.5 cho thấy:
Biến phụ thuộc: Chỉ số VN-Index (DLNVNI): Giá trị tối đa là 0,1491 và tối thiểu
là -0,2863 của biến DLNVNI khơng cĩ sự chênh lệch nhiều. Chỉ số độ lệch chuẩn của biến DLNVNI bằng 0,0621 cĩ giá trị cao hơn giá trị trung bình bằng 0,0066, chứng tỏ
Dependent variable: DLNVNI Coefficient DLNVNI(- 1) 0.3709*** DLNM2(-1) 3.2726*** LNIR(-3) -0.0643*** Biến độc lập:
- Cung tiền M2 (DLNM2): Biến DLNM2 khơng cĩ sự chênh lệch đáng kể giữa giá trị lớn nhất là 0,0393 và giá trị bé nhất là -0,012. Chỉ số độ lệch chuẩn bằng 0,0093 thấp hơn giá trị trung bình là 0,0116; chứng tỏ biến về cung tiền M2 cĩ mức độ tương đồng và tập trung cao. Bên cạnh đĩ, hệ số bất đối xứng bằng 0,8663 >0 nên độ lệch chuẩn của phân phối lệch về bên phải. Hệ số chọn bằng 4,2965 >3 nên biến DLNM2 cĩ sự biến thiên dao động mạnh trong khoảng thời gian nghiên cứu.
- LSLNH qua đêm (DLNIR): Biến cĩ sự chênh lệch giữa giá trị tối đa bằng 1,0999 và giá trị tối thiểu là -1,7137. Chỉ số độ lệch chuẩn bằng 0,4448 cao hơn giá trị trung bình nên biến về lãi suất cĩ các quan sát cĩ xu hướng dao động xa giá trị bình. Hệ số bất đối xứng 0,1043 >0 nên độ lệch chuẩn của phân phối lệch về bên phải. Hệ số chọn bằng 3,3052 >3; vì vậy, biến DLNIR cĩ sự biến thiên dao động mạnh trong khoảng thời gian nghiên cứu.
- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), thay đổi giá dầu (OIL), thay đổi tỷ giá USD/VND (EXC), thay đổi giá vàng thế giới (GP): Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các biến CPI, OIL, EXC và GB khơng cĩ sự chênh lệch nhiều. Xét trong mối tương quan với giá trị trung bình, các biến CPI, OIL, EXC và GP cĩ độ lệch chuẩn cao hơn mức trung bình thì các quan sát cĩ xu hướng dao động xa giá trị bình. Các biến cung tiền giá dầu (OIL), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá USD/VND (EXC) và giá vàng (GP) cĩ giá trị