3.2.2.1. Biến đại diện cho yếu tố liên quan đến đại dịch COVID-19
Đối với nhân tố ảnh hưởng là đại dịch COVID-19, biến độc lập được chọn đầu tiên là số ca mắc mới trong ngày. Đây là thông tin thể hiện rõ ràng, trực tiếp nhất mức độ lây lan, diễn biến nghiêm trọng của đại dịch. Bởi vậy, tác giả nhận định rằng thông tin này có thể ảnh hưởng đến tâm lý của nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán trong các giai đoạn cao điểm của đại dịch. Đồng thời, số ca mắc dâng cao đồng nghĩa với việc đóng cửa nền kinh tế, hoạt động sản xuất đình trệ do phong tỏa, thiếu hụt lao động, mức độ rủi ro của thị trường tín dụng tăng lên, hoàn toàn có thể gây ra những ảnh hưởng xấu đến hoạt động của các ngân hàng, và kỳ vọng lợi suất của cổ phiếu ngành ngân hàng trên thị trường.
Trong mô hình nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của đại dịch COVID-19 lên giá cổ phiếu, số ca mắc mới COVID-19 được lấy theo từng ngày trong thời gian từ 01/01/2020 đến 31/12/2021.
Trong mô hình nghiên cứu ảnh hưởng gián tiếp của đại dịch đến giá cổ phiếu bên cạnh các yếu tố kinh tế vĩ mô, số ca mắc mới COVID-19 là tổng số ca mắc mới theo từng quý của các năm 2020 và 2021.
Trong mô hình nghiên cứu ảnh hưởng gián tiếp của đại dịch đến mức độ biến động giá cổ phiếu bên cạnh các yếu tố kinh tế vĩ mô, số ca mắc mới COVID-19 là hệ số biến thiên số ca mắc mới theo từng quý của các năm 2020 và 2021.
Dữ liệu thứ cấp được thu thập và tổng hợp từ các bản tin dịch COVID-19 mỗi ngày theo nguồn của Bộ Y tế, trên trang thông tin điện tử của Bộ Y tế hoặc trang thông tin của các cơ quan dưới sự điều hành của Bộ Y tế như Cục Y tế dự phòng, Báo Sức khỏe & Đời sống. Các bản tin này được tác giả nhận định là nguồn tin đáng tin cậy và được phần lớn nhà đầu tư quan tâm trong suốt thời gian diễn ra đại dịch COVID-19.
Vào cuối mỗi ngày kể từ giai đoạn đầu của dịch bệnh cho đến nay, Bộ Y tế sẽ công bố số ca mắc COVID-19 tính từ thời điểm cuối ngày hôm trước đến cuối ngày
hiện tại, bao gồm số ca nhập cảnh và số ca trong nước. Con số này được Bộ Y tế lấy dữ liệu từ Hệ thống quốc gia quản lý ca bệnh COVID-19.
Trong một vài trường hợp, việc thu thập dữ liệu có thể có sai lệch do các bản tin trong ngày không kịp thời cập nhật số ca mắc được đăng kí bổ sung của một số địa phương, hoặc một số địa phương có thể khai báo bổ sung số ca mắc mới trong một giai đoạn trước đó. Tuy vậy, tác giả nhận định những sai lệch này tương đối nhỏ và không ảnh hưởng nhiều đến dữ liệu nghiên cứu.
Với các ngày không phát sinh ca mắc mới, dữ liệu sẽ được mặc định bằng 0, đảm bảo tính cân bằng và khách quan của bộ dữ liệu.
3.2.2.2. Biến đại diện cho các nhân tố kinh tế vĩ mô
Để nghiên cứu mối quan hệ của các yếu tố kinh tế vĩ mô và sự biến động giá cổ phiếu ngân hàng trên thị trường trong thời kỳ đại dịch COVID-19, tác giả lựa chọn biến đại diện và thang đo phù hợp với từng định hướng nghiên cứu đã đặt ra.
Tiếp đó, tác giả tính toán thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn thông tin đáng tin cậy khác nhau, như được trình bày dưới đây.
− Biến tăng trưởng GDP:
Với yếu tố tăng trưởng của nền kinh tế, biến độc lập được sử dụng là mức độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Biến này được lấy số liệu theo mỗi quý.
Dữ liệu được tổng hợp từ Báo cáo tình hình kinh tế-xã hội qua các năm 2020- 2021, trích xuất trên trang thông tin điện tử của Tổng cục thống kê. Dữ liệu được lấy là tăng trưởng GDP mỗi quý so với cùng kỳ năm trước để tránh sự thay đổi sai lệch do yếu tố mùa vụ, giai đoạn kinh tế trong mỗi năm.
Theo Tổng cục Thống kê, tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước được tính theo giá so sánh theo công thức sau:
GDPn1
Tốc độ tăng trưởng GDP (%) = × 100 – 100
GDPn0
Trong đó:
GDPn1: là GDP theo giá so sánh của quý, 6 tháng, 9 tháng hoặc năm báo cáo; GDPn0: là GDP theo giá so sánh của quý, 6 tháng, 9 tháng hoặc năm trước năm báo cáo.
Nguồn số liệu phục vụ cho việc tính toán được lấy từ báo cáo số liệu GDP và giá trị tăng thêm (VA) các ngành, nhóm ngành, thuế sản phẩm, loại hình kinh tế… hàng quý và hàng năm theo giá so sánh của Tổng cục Thống kê.
− Biến mức thay đổi CPI:
Với yếu tố CPI, biến đại diện sẽ là mức thay đổi CPI so với cùng kỳ năm trước, để so sánh giữa các giai đoạn tương đồng của nền kinh tế.
Tương tự như mức độ tăng trưởng GDP, dữ liệu mức thay đổi CPI cũng được tổng hợp qua các bản báo cáo tình hình kinh tế-xã hội của Tổng cục thống kê, là mức tăng CPI mỗi quý so với cùng kỳ năm trước.
− Biến lãi suất:
Với yếu tố lãi suất, tác giả lấy biến là thông tin lãi suất điều hành của NHNN, cụ thể là lãi suất vay qua đêm trong thanh toán điện tử liên ngân hàng và cho vay bù đắp thiếu hụt vốn trong thanh toán bù trừ của NHNN. Có thể hiểu lãi suất này là chi phí vay qua đêm để các NHTM đảm bảo tính thanh khoản. Trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19, để hỗ trợ vốn cho các doanh nghiệp thông qua việc giảm chi phí vay cho các NHTM, NHNN đã 3 lần đưa ra quyết định giảm lãi suất trong năm 2020, lần lượt như sau:
− Quyết định số 418/QĐ-NHNN ngày 16/03/2020 quy định lãi suất vay qua đêm là 6%/năm.
− Quyết định số 918/QĐ-NHNN ngày 12/05/2020 quy định lãi suất vay qua đêm là 5.5%/năm.
− Quyết định số 1728/QĐ-NHNN ngày 30/09/2020 quy định lãi suất vay qua
đêm là 5%/năm.
Như vậy, biến lãi suất điều hành được đưa vào xem xét với tư cách vừa là biến kinh tế vĩ mô, vừa là biến đặc trưng có liên quan trực tiếp đến nhóm ngành ngân hàng. Không chỉ vậy, đây còn là biến có hàm ý chính sách của Chính phủ để hỗ trợ nền kinh tế nói chung và ngành ngân hàng nói riêng trong những giai đoạn phức tạp của dịch bệnh.
Để đo lường biến lãi suất, tác giả lấy thước đo là thông tin lãi suất vay qua đêm trên thị trường liên ngân hàng, được thông báo qua các Quyết định của NHNN. Dữ liệu được thu thập theo các Quyết định của NHNN, nên không thể tổng hợp định kỳ theo quý. Do vậy, cách lấy dữ liệu của biến lãi suất trong nghiên cứu này được thực hiện như sau:
Trong nghiên cứu về tác động của lãi suất đến giá cổ phiếu cuối quý, dữ liệu được sử dụng là lãi suất cho vay qua đêm trên thị trường liên ngân hàng vào cuối mỗi quý. Trong nghiên cứu về tác động của lãi suất đến mức độ biến động giá cổ phiếu cuối quý, tác giả tổng hợp và tính toán lãi suất trung bình của mỗi quý để ra dữ liệu cho biến độc lập này.
− Biến số lượng doanh nghiệp dừng hoạt động:
Bên cạnh các yếu tố kinh tế vĩ mô được đặt ra theo các cơ sở lý luận đi trước, số doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt động do dịch cũng là một yếu tố được tác giả quan tâm. Yếu tố này vừa phản ánh tình hình hoạt động của doanh nghiệp trên nền kinh tế, vừa có thể phản ánh phần nào ảnh hưởng tiêu cực của đại dịch COVID-19. Cụ thể, một bài báo đã tập trung mô tả mức độ ảnh hưởng của đại dịch đến tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM) như sau:
“Tính riêng ở TPHCM, địa phương bị ảnh hưởng nặng nề của dịch bệnh COVID-19, số doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh trong 10 tháng là 13.836 (chiếm 28,5% số doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh của cả nước), tăng 11,4% so với cùng kỳ năm 2020.
Có thể con số doanh nghiệp rút khỏi thị trường sẽ tiếp tục gia tăng trong 2 tháng còn lại của năm nay khi mà khắp các tuyến đường hình ảnh các tòa nhà, điểm kinh
doanh treo bảng trả mặt bằng, hay cho thuê mặt bằng trong bối cảnh dịch bệnh kéo dài ở TPHCM và các tỉnh phía Nam vừa qua” (Hùng 2021).
Như vậy, tác giả đề xuất lấy biến độc lập là số doanh nghiệp bị ngừng hoạt động trong kỳ để ước lượng mức độ ảnh hưởng của thông tin này đến giá cổ phiếu ngân hàng trên thị trường.
Tác giả lấy thước đo theo số liệu doanh nghiệp ngừng hoạt động trên Cổng thông tin đăng ký doanh nghiệp Việt Nam. Số liệu này được thống kê theo từng tháng. Do đó, tác giả tổng hợp và tính toán số liệu cho biến bằng tổng các doanh nghiệp ngừng hoạt động trong mỗi quý.
Dựa vào các biến đại diện, thang đo và bộ dữ liệu sử dụng cho các định hướng nghiên cứu như trên, tác giả tổng hợp cách thu thập và tính toán dữ liệu cho các biến như Bảng 2.2 dưới đây.
Bảng 2.2. Cách thu thập và tính toán dữ liệu Hướng
Tên biến Ký Đơn vị Nguồn Cách lấy số liệu
nghiên cứu hiệu tính và tính toán
Ảnh hưởng Giá cổ phiếu P VND vietstock.vn Giá đóng cửa cuối trực tiếp của trên thị trường ngày của cổ phiếu số ca mắc mỗi ngân hàng COVID-19
Số ca mắc CA ca mắc Bộ Y tế Số ca mắc mới mỗi
đến giá đóng mới COVID- ngày cửa cuối 19 ngày của cổ phiếu NHTM niêm yết trên thị trường
Ảnh hưởng Giá cổ phiếu P VND Tác giả tự Giá đóng cửa cuối của số ca trên thị trường thu thập và
quý của cổ phiếu
mắc tính toán mỗi ngân hàng
Hướng
Tên biến
Ký Đơn vị
Nguồn
Cách lấy số liệu
nghiên cứu hiệu tính và tính toán
COVID-19 theo số liệu
và một số trên
yếu tố kinh vietstock.vn
tế vĩ mô đến Tăng trưởng GDP % Tổng cục Mức tăng trưởng giá đóng cửa GDP thống kê GDP mỗi quý so cuối ngày với cùng kỳ năm
của cổ phiếu trước
NHTM niêm Mức thay đổi CPI % Tổng cục Mức thay đổi CPI yết trên thị CPI thống kê mỗi quý so với
trường cùng kỳ năm trước
Lãi suất điều LS % NHNN Lãi suất vay qua hành của đếm trên thị trường
NHNN liên ngân hàng do
NHNN đặt ra cuối quý
Số ca mắc CA ca mắc Bộ Y tế Số ca mắc mới mỗi
mới COVID- quý
19
Số doanh DN doanh Tổng cục Tổng số doanh nghiệp ngừng nghiệp thống kê nghiệp ngừng hoạt hoạt động động mỗi quý trong kỳ
Ảnh hưởng Mức độ biến CVp hệ số Tác giả tự Độ lệch chuẩn của số ca động giá cổ biến thu thập và trong quý
mắc phiếu trên thị thiên tính toán Giá trị trung COVID-19 trường theo số liệu bình quý và một số trên
yếu tố kinh vietstock.vn
Hướng
Tên biến Ký Đơn vị Nguồn Cách lấy số liệu
nghiên cứu hiệu tính và tính toán
tế vĩ mô đến Tăng trưởng GDP % Tổng cục Mức tăng trưởng mức độ biến GDP thống kê GDP mỗi quý so động giá với cùng kỳ năm đóng cửa trước
trong quý Mức thay đổi CPI % Tổng cục Mức thay đổi CPI của cổ phiếu CPI thống kê
mỗi quý so với
NHTM niêm
cùng kỳ năm trước
yết trên thị Lãi suất trung Mls % Tác giả tự Trung bình lãi suất trường bình của thu thập và vay qua đêm trên
NHNN trong tính toán thị trường liên ngân
kỳ theo số liệu hàng do NHNN đặt
của NHNN ra mỗi quý
Số ca mắc CVca hệ số Tác giả tự Độ lệch chuẩn mới COVID- biến thu thập và trong quý
19 thiên tính toán Giá trị trung theo số liệu bình quý của Bộ Y tế
Số doanh DN doanh Tổng cục Tổng số doanh
nghiệp ngừng nghiệp thống kê nghiệp ngừng hoạt
hoạt động động mỗi quý
trong kỳ
Như vậy, các biến độc lập đều được thu thập dữ liệu theo các nguồn thông tin đáng tin cậy, và được tính toán có cơ sở rõ ràng, đảm bảo chất lượng dữ liệu cho mô hình nghiên cứu. Các biến số đại diện cho các nhân tố độc lập kể trên được dự đoán sẽ có ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến giá cổ phiếu ngân hàng trên thị trường chứng khoán, theo các giả thuyết được đặt ra dưới đây.