CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU, MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Tổng quan các chỉ số chứng khoán
3.2.1. Chỉ số chứng khoán VN-Index (Việt Nam)
Chỉ số VN - Index thể hiện biến động giá cổ phiếu giao dịch tại Trung tâm giao dịch chứng khốn (TTGDCK) TP. Hồ Chí Minh. Cơng thức tính chỉ số áp dụng đối với toàn bộ các cổ phiếu niêm yết tại TTGDCK nhằm thể hiện xu hướng giá cổ phiếu hàng ngày.
Chỉ số VN - Index so sánh giá trị thị trường hiện hành với giá trị thị trường cơ sở vào ngày gốc 28/07/2000, khi TTCK chính thức đi vào hoạt động.
Giá trị thị trường cơ sở trong cơng thức tính chỉ số được điều chỉnh trong các trường hợp như niêm yết mới, huỷ niêm yết và các trường hợp có thay đổi về vốn niêm yết.
Cơng thức tính chỉ số VN - Index:
Chỉ số VN-Index = 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 ℎ𝑖ệ𝑛 ℎà𝑛ℎ
𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ơ 𝑠ở 𝑥 100 = PitxQit
𝑃𝑖𝑜𝑥𝑄𝑖𝑜 𝑥 100
Trong đó:
Pit: Giá thị trường hiện hành của cổ phiếu i
Pi0: Giá thị trường vào ngày gốc của cổ phiếu i
Qi0: Số lượng niêm yết vào ngày gốc của cổ phiếu i
Mặc dù quan hệ giữa TTCK Việt Nam với TTCK thế giới chưa chặt chẽ, song TTCK Việt Nam cũng chịu những tác động nhất định, nhất là tâm lý của nhà đầu tư. Hình 3.1 thể hiện biến động của chỉ số VN-Index giai đoạn 2001-2016. Nhìn vào đồ thị ta có thể thấy chỉ số VN-Index có những biến động mạnh trong giai đoạn khủng hoảng tài chính tồn cầu năm 2007-2008, chỉ số VN-Index và khối lượng giao dịch ở giai đoạn này đạt giá trị lớn nhất so với những thời điểm khác. VN-Index đạt đỉnh cao vào ngày 12/03/2007 với mức cao nhất trong ngày hơm đó là 1.179,32 điểm, cũng trong năm đó, thị trường cịn có thêm hai đợt tăng nữa nhưng khơng tìm lại được đỉnh cao này.
Hình 3.1: Chỉ số giá chứng khốn VN-Index giai đoạn 2001-2016
Nguồn: https://www.vndirect.com.vn/portal/bieu-do-ky-thuat/vnindex.shtml
3.2.2. Chỉ số chứng khoán Singapore – Straits Times Index (STI)
Tiền thân là chỉ số Straits Times Industrial Index (STII) và bắt đầu xuất hiện trên Sở giao dịch chứng khoán Singapore (SES) vào năm 1966, nhưng kể từ đó, cả
phương pháp luận lẫn thành phần của chỉ số này đã được thay đổi nhiều lần. Năm 1998, một sự tái phân loại các công ty và sự loại bỏ doanh mục 'công nghiệp' tạo ra chỉ số STI thay thế chỉ số STII. Ngày 01/12/1999, Sở giao dịch Singapore (SGX) được thành lập trên cơ sở hợp nhất giữa SES và Sở giao dịch tiền tệ quốc tế Singapore (SIMEX).
Vào tháng 1 năm 2008, quan hệ hợp tác giữa Singapore Press Holdings (SPH), SGX và FTSE Group (FTSE) dẫn đến việc tái thiết của STI. Số lượng các cổ phiếu cấu thành đã được giảm từ 50 xuống còn 30, chỉ số này được tính tốn lại theo phương pháp của FTSE, và các công ty được phân loại theo tiêu chuẩn ICB (Một hệ thống phân loại ngành công nghiệp quốc tế phát triển bới Dow Jones và FTSE, phân loại các công ty thành 10 ngành công nghiệp trong đó có 19 siêu ngành, 41 ngành và 141 ngành phụ (ICB, 2012))(Straits Times, 2012, a). STI là chỉ số chuẩn và thước đo thị trường được công nhận rãi nhất trên thế giới đối với Singapore.
Hình 3.2 thể hiện biến động của chỉ số STI giai đoạn 1989-2016. Nhìn vào đồ thị ta có thế thấy có sự sụt giảm trong chỉ số STI gắn với giai đoạn khủng hoảng tài chính Châu Á 1997 -1998, giai đoạn 1999-2002 và giai đoạn khủng hoảng tài chính tồn cầu. Sau mỗi đợt giảm thì chỉ số này trải qua giai đoạn phục hồi với xu hướng tăng qua các thời kỳ.
3.2.3. Chỉ số chứng khoán Thái Lan – Stock Exchange of Thailand Index (SET) (SET)
Chỉ số SET là chỉ số tổng hợp của TTCK Thái Lan của tất cả cổ phiếu phổ thông được giao dịch trên Sở Giao Dịch chứng khoán Thái Lan. Ngày giao dịch đầu tiên vào ngày 30 tháng 04 năm 1975 và đạt được 100 điểm.
SET Index = 𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒕𝒉ị 𝒕𝒓ườ𝒏𝒈 𝒉𝒊ệ𝒏 𝒉à𝒏𝒉 𝒙 𝟏𝟎𝟎 𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒕𝒉ị 𝒕𝒓ườ𝒏𝒈 𝒄ơ 𝒔ở
Tính tốn chỉ số của SET được điều chỉnh phù hợp với những thay đổi trong giá trị của cổ phiếu do sự thay đổi số lượng cổ phiếu do các sự kiện khác nhau, ví dụ như chào bán cơng khai, chứng chỉ thực hiện hoặc chuyển đổi sang cổ phiếu phổ thông nhằm loại bỏ tất cả mọi ảnh hưởng khác so với sự dao động từ giá ra khỏi chỉ số.
TTCK Thái Lan chịu ảnh hưởng mạnh từ cuộc khủng hoảng tài chính năm 1997. Nhìn vào hình 3.3 ta có thể thấy trong giai đoạn này chỉ số SET giảm sâu và dần lấy lại đà phục hồi cho đến cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008.
Theo thống kê của Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan, đến cuối năm 2008 chỉ số SET đóng cửa ở mức 449,96 điểm, giảm 48% so với mức 858,10 điểm vào cuối năm 2007. Điểm cao nhất của chỉ số này là 884,19 và mức thấp nhất là 384,15 điểm. Tổng giá trị vốn hóa thị trường của SET đã giảm xuống 3,57 nghìn tỷ bath (khoảng 101,76 tỷ đơ la Mỹ) trong năm 2008, từ mức 6,6 nghìn tỷ bath năm 2007. Tổng doanh thu của TTCK đạt 3,92 nghìn tỷ bath (111,74 tỷ USD) trong năm 2008, tăng 6% so với năm 2007.
Hình 3.3: Biểu đồ thể hiện biến động của SET Index giai đoạn 1993-2017
Nguồn: http://bigcharts.marketwatch.com
3.2.4. Chỉ số chứng khoán Đài Loan – Taiwan Capitalization Weighted Stock Index (TWSE, TAIEX) Stock Index (TWSE, TAIEX)
TWSE, hoặc TAIEX Index là chỉ số vốn hoá của tất cả các cổ phiếu phổ thông được niêm yết được giao dịch trên Sở Giao dịch Chứng khốn Đài Loan. Chỉ số có giá trị cơ sở là 100 dựa trên năm cơ sở là năm 1966. TAIEX được điều chỉnh trong trường hợp niêm yết mới, hủy niêm yết và chào bán cổ phiếu mới nhằm loại bỏ ảnh hưởng do các hoạt động phi thương mại lên TAIEX.
Hình 3.4: Biểu đồ thể hiện biến động của chỉ số TAIEX giai đoạn 1998-2016
Nhìn vào biểu đồ ở hình 3.4, chỉ số TAIEX đạt đỉnh ở các năm 2000 và 2007. Chỉ số TAIEX giảm trong năm 2008 do sự xuất hiện của khủng hoảng tài chính dưới chuẩn. TAIEX đóng cửa ở mức 4.591,22 điểm vào ngày 31/12/2008 và tăng trở lại trong năm 2009 khi thị trường hồi phục khi đạt mức 7500 vào 09/2009.
3.2.5. Chỉ số chứng khoán Hong Kong - Hangseng Index (HSI)
Chỉ số Hang Seng là chỉ số chứng khoán được xây dựng dựa trên giá trị vốn hóa thị trường của các cơng ty lớn nhất ở Hồng Kơng. Nó được sử dụng để ghi lại và theo dõi những thay đổi hàng ngày của những công ty lớn nhất trên TTCK Hồng Kơng và là chỉ số chính thể hiện tình hình hoạt động của tồn bộ thị trường Hồng Kông.
Chỉ số Hang Seng được đưa ra vào ngày 24 tháng 11 năm 1969 và hiện được duy trì bởi cơng ty HSI Services Limited, đây là một công ty được nắm giữ 100% bởi ngân hàng Hang Seng - ngân hàng lớn nhất đăng kí và niêm yết tại Hồng Kơng xét về giá trị vốn hóa thị trường. Ngồi ra, để phản ánh tốt hơn diễn biến TTCK của các ngành công nghiệp lớn, bốn chỉ số phụ đã được đưa ra vào năm 1985. Chứng khoán cấu thành của chỉ số HSI được nhóm lại theo các chỉ mục phụ: Thương mại và Cơng nghiệp, Tài chính, Tiện ích và Bất động sản.
Chỉ số Hangseng giảm từ mức cao nhất ở 27616 điểm vào 09/01/2008 xuống mức 14387 điểm vào cuối năm, thấp hơn 48% so với cuối năm 2007 và cũng là mức thấp nhất kể từ năm 1974 (theo hình 3.5).
Hình 3.5: Biểu đồ thể hiện chỉ số Hang Seng Index giai đoạn 1989-2016
Nguồn: Yahoo Finance Chart
3.2.6. Chỉ số chứng khoán Hàn Quốc – Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) Index (KOSPI)
Chỉ số giá cổ phiếu Composite Hàn Quốc hay KOSPI đã được đưa ra vào năm 1983 với giá trị cơ bản là 100 vào ngày 4 tháng 1 năm 1980. KOSPI là chỉ số chứng khốn chính của Hàn Quốc. Chỉ số này đại diện cho tất cả các cổ phiếu phổ thông được giao dịch trên sàn giao dịch Hàn Quốc. Việc tính chỉ số dựa trên phương pháp vốn hóa thị trường.
Hình 3.6 thể hiện biến động của chỉ số KOSPI giai đoạn từ 2003-2004. Nhìn vào đồ thị ta có thể thấy xu hướng tăng liên tục của chỉ số này trong giai đoạn trước khủng hoảng tài chính tồn cầu. Dấu hiệu suy giảm bắt đầu trong giai đoạn 2007- 2008, sau đó phục hồi trong giai đoạn gần đây.
Hình 3.6: Biểu đồ thể hiện chỉ số KOSPI
Nguồn: http://finance.google.com/finance?q=KRX:KOSPI
3.2.7. Chỉ số chứng khoán Mỹ - S&P 500 Index hay Standard & Poor's 500 Index (SPX)
Chỉ số S&P 500 hoặc chỉ số Standard & Poor’s 500 là chỉ số cơ bản của TTCK dựa trên vốn hóa thị trường của 500 cơng ty lớn có phổ phiếu được niêm yết trên sàn NYSE và NASDAQ.
Chỉ số S&P 500 là đại diện cho chỉ số chứng khốn hàng đầu của Mỹ và nó phản ánh tỷ lệ rủi ro trên lợi nhuận của vốn hóa thị trường lớn. Với 500 cổ phiếu được lựa chọn theo quy mơ thị trường, nhóm thanh khoản, cơng nghiệp và các yếu tố khác. Hình 3.7 thể hiện cấu trúc của chỉ số S&P 500 với các nhóm ngành như Cơng nghệ thơng tin, Tài chính, Y tế, Tiêu dùng khơng thiết yếu, Cơng nghiệp, Tiêu dùng thiết yếu, Năng lượng, Nguyên vật liệu, Điện nước, Dịch vụ viễn thơng trong đó Cơng nghệ thơng tin và Tài chính là hai ngành chiếm tỷ trọng cao nhất.
Hình 3.7: Cấu trúc của chỉ số S&P 500:
Nguồn: http://us.spindices.com/indices/equity/sp-500
Giá trị của chỉ số S&P thay đổi liên tục dựa trên sự chuyển động của 500 cổ phiếu thành phần. Sau khi giá trị vốn hóa thị trường của các cổ phiếu này được tính tốn, chúng được cơng lại với nhau để có một tổng số cho S&P 500. Từ đó, mỗi cơng ty được chỉ định một tỷ lệ phần trăm của tổng số, đại diện cho ảnh hưởng của công ty đối với chỉ số
Để tính giá trị chỉ số S&P, tổng vốn hóa thị trường điều chỉnh của tất cả 500 cổ phiếu được chia cho một nhân tố, thường gọi là Divisor.
Cơng thức tính S&P 500 là:
S&P Index = (𝐏𝐢𝐱 𝐐𝐢) 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑠𝑜𝑟
Trong đó: P là giá mỗi cổ phiếu trong chỉ mục và Q là số cổ phần cơng khai có sẵn của mỗi cổ phiếu
Chỉ số S&P 500 là một trong những tiêu chuẩn thông dụng nhất cho tổng thể TTCK Mỹ. S&P 500 đã trở thành một chỉ số được quan tâm của TTCK Mỹ, vượt qua chỉ số Dow Jones Industrial Average (DJIA). Chỉ số DJIA đã từng là chỉ số nổi tiếng nhất của chứng khoán Mỹ. Nhưng chỉ số DJIA chỉ đại diện cho 30 công ty,
rộng rãi, phản ảnh tất cả lĩnh vực có liên quan của nền kinh tế Mỹ qua đó tạo ra một hình ảnh rõ nét hơn về thị trường hiện tại. Do đó, mọi người đều đồng ý rằng chỉ số S&P 500 đại diện cho thị trường Mỹ sẽ tốt hơn.
Những sản phẩm tài chính dựa trên chỉ số S&P 500 cho các nhà đầu tư bao gồm các chỉ số về quỹ và các chỉ số giao dịch. Nó sẽ gây khó khăn cho các nhà đầu tư cá nhân khi tham gia đầu tư, khi mà chỉ số này khi đòi hỏi các nhà đầu tư cá nhân này phải chọn lựa 500 cổ phiếu khác nhau để đầu tư.
Chỉ số S&P đã cung cấp một cơng cụ góp phần vào sự lựa chọn thơng minh của các nhà đầu tư. Trải qua những thăng trầm nhưng khơng có thiệt hại nào lớn hơn đối với chỉ số S&P như những gì diễn ra trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Hình 3.8 thể hiện diễn biến của chỉ số S&P 500 trong giai đoạn 2000-2016. S&P 500 đã tăng rất rõ ràng từ năm 2000 cho đến cuộc khủng hoảng 2008.
Hình 3.8: Biểu đồ thể hiện chỉ số S&P 500
Nguồn: Yahoo Finance Chart
3.3. Mơ hình và phương pháp nghiên cứu
Mơ hình véc tơ tự hồi quy VAR được xây dựng đầu tiên bởi Sims (1980). Đây được xem là phương pháp thích hợp cho phân tích thực nghiệm vĩ mơ, đặc biệt là lĩnh vực kinh tế tiền tệ mà khơng địi hỏi các điều kiện ràng buộc để xác định cú
sốc. Cụ thể VAR được sử dụng để đo lường sự phụ thuộc và tương quan tuyến tính giữa nhiều biến theo chuỗi thời gian. Mơ hình VAR tổng qt hố mơ hình đơn biến tự hồi quy (Autoregression - AR) bằng cách cho phép nhiều hơn một biến liên quan. Mặc dù các hệ số phản ứng ước tính có thể khơng bằng nhau, tất cả các biến trong một véc tơ tự hồi quy được đối xử ngang nhau theo một cấu trúc, mỗi biến sẽ có một phương trình giải thích sự phát triển của biến đó dựa trên độ trễ của chính biến nghiên cứu và độ trễ của các biến khác trong mơ hình
Nhiều nghiên cứu khác cũng sử dụng mơ hình VAR như George và các tác giả (2008), Cogley và Sargent (2001, 2005), Krusec (2010), Wouter và các tác giả (2007), Bernanke và Blinder (1992), Peter Tillman (2008), Soyoung Kim, Doo Yong Yang (2012), Roberto Golinelli, Riccardo Rovelli (2005) Piti Disyatat, Pinnarat Vongsinsirikul (2003) và nhiều nghiên cứu khác.
Trong (Bernanke & Blinder, 1992) mơ hình VAR được sử dụng với các biến vĩ mơ: tín dụng NHTM. GDP thực, lãi suất của FED với độ trễ là 8. (Thorbecke, 1997) sử dụng mơ hình VAR dựa trên dữ liệu tháng với hàm phản ứng xung và phân tích phương sai để phân tích mối quan hệ nhân quả giữa lãi suất quỹ liên bang, lợi tức cổ phiếu hàng tháng, lãi suất quỹ liên bang và tăng trưởng sản lượng. Khil và Lee (2000) sử dụng mơ hình VAR đo lường sự tương tác giữa tỷ suất sinh lợi thực của TTCK và lạm phát. Mơ hình Keynes mới ở nền kinh tế có quy mơ trung bình khi CSTT thay đổi tạo ra các cú sốc và tác động đến các biến khác trong nền kinh tế được đo lường tốt bởi mơ hình VAR theo nghiên cứu của Christiano và các tác giả (2005). Mishra và Montiel (2013) kết luận rằng mơ hình thường sử dụng để đo lường hiệu quả của CSTT ở các nước công nghiệp phát triển thường là hàm phản ứng xung từ mơ hình VAR. Các biến như tăng trưởng công nghiệp, lạm phát, lãi suất của Đức và lãi suất nội địa được dùng để ước lượng mơ hình VAR trong nghiên cứu của Peersman (2004) cho các nước Anh, Pháp, Hà Lan, Bỉ, Áo, Ý, Tây Ban Nha. Bên cạnh đó, mơ hình VAR cũng được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu về giá cả bất động sản và các cú sốc vĩ mô như Assenmacher-Wesche và
Tiếp cận phương pháp nghiên cứu của (Bernanke & Blinder, 1992), (Thorbecke, 1997), (Trầm Thị Xuân Hương et al., 2014), tác giả áp dụng phương pháp phân tích hồi quy ước lượng cho dữ liệu chuỗi thời gian (time series). Trong đó, mơ hình véc tơ tự hồi quy (Vector Autoregression Model – VAR) được lựa chọn để sử dụng phân tích mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu thời gian.
Mơ hình VAR khơng địi hỏi nhiều kiến thức về các yếu tố tác động đến một biến như mơ hình cấu trúc hay phương trình giả lập mà kiến thức cần thiết các biến số với giả thuyết chúng có ảnh hưởng lẫn nhau. Chính vì vậy mơ hình VAR rất thích hợp trong đo lường tương tác giữa các biến vĩ mô theo số liệu chuỗi thời gian.
Khi ước lượng VAR, các chuỗi dữ liệu được yêu cầu phải có tính dừng và véc tơ sai số trong mơ hình phải là nhiễu trắng, mơ hình khơng có tự tương quan cũng là điểm cần quan tâm khi đánh giá độ thích hợp trong ước lượng của mơ hình VAR.
Bằng cách tổng qt hóa mơ hình tự hồi quy đơn biến (Autoregression – AR), mơ hình VAR cho phép xử lý cùng lúc nhiều véc tơ tự hồi quy. Trong mơ hình VAR, các biến sẽ lần lượt được sử dụng làm biến phụ thuộc, biến độc lập được sử dụng là biến trễ của biến phụ thuộc và các biến khác còn lại trong mơ hình (cùng với độ trễ của chúng). Phương trình mơ hình VAR có dạng:
𝑦𝑡 = 𝐵(𝐿)𝑦𝑡+ 𝑢𝑡
Trong đó:
+ 𝑦𝑡: một véc tơ 𝑛 × 1 của các biến kinh tế.