CHƢƠNG IV : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ CÁC THẢO LUẬN
4.4 Hạn chế đề tài nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo:
phát, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro tài chính, rủi ro thơng tin, yếu tố tâm lý nhà đầu tư, sự thay đổi trong các chính sách, thay đổi kỹ thuật giao dịch, mức chi trả cổ tức, kết quả hoạt động kinh doanh của các công ty niêm yết, hay một số chỉ số giá chứng khoán thế giới…Tất cả các nhân tố rủi ro đó là nguyên nhân gây ra sự bất ổn trong suất sinh lợi của chỉ số VN-Index. Vì vậy, nếu đề tài chỉ đưa mỗi nhân tố lạm phát vào tính tốn xem xét độ bất ổn của suất sinh lợi chỉ số VN-Index thì sẽ cịn nhiều thiếu sót và cũng như chưa đưa ra kết luận đánh giá toàn diện nhân tố nào sẽ có tác động mạnh mẽ nhất lên suất sinh lợi để đưa ra thông tin cho các nhà đầu tư, các cơng ty niêm yết và các nhà quản lí thị trường.
Tuy nhiên, việc lựa chọn các biến nhân tố giải thích cần phải dựa vào một cơ sở lí thuyết kinh tế phù hợp. Do đó chúng ta có thể mong đợi thêm các nghiên cứu thực nghiệm thú vị sau này có thể mơ hình hố đa nhân tố rủi ro để hiểu rõ hơn về các tác động này.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
- Lê Tuấn Bách, (2010), “Phân tích dự báo giá và rủi ro thị trường cổ phiếu
niêm yết Việt Nam”, Luận văn Thạc sỹ ĐH Kinh Tế TPHCM, TPHCM.
- Vƣơng Quân Hoàng, (2004), “Hiệu ứng GARCH trên dãy lợi suất thị trường chứng khoán Việt Nam 2000-2003”, Tạp chí ứng dụng tốn học tập II, số 1,
2004, 15-30.
- TS Nguyễn Thu Hiền, Đinh Thị Hồng Loan (2009), “Tác động của lạm phát
lên suất sinh lợi đầu tư cổ phiếu – Nhận định từ nghiên cứu dữ liệu thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Phát triển Kinh tế số 224, tháng 6 năm 2009.
- TS Vƣơng Đức Hoàng Quân và Hồ Thị Huệ, (2008) “Đi tìm một mơ hình dự
báo tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thích hợp đối với Thị trường chứng khoán Việt Nam” Nguồn tóm tắt từ internet.
- Trƣơng Hồng Quang, Ngô Dƣơng Đức, Phạm Hồng Nhung, (2011), “Tác
động của lạm phát đến thị trường chứng khoán Việt Nam”, Đề tài nghiên cứu
khoa học ĐH Kinh Tế – ĐH Quốc Gia Hà Nội, Nguồn tóm tắt từ internet.
- Nguyễn Trọng Hồi, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy, (2009), “Dự
báo và Phân tích Dữ liệu trong kinh tế và tài chính”, Khoa kinh tế Phát triển –
ĐH Kinh tế TPHCM, NXB Thống kê, TPHCM.
- Nguyễn Thị Minh, “Mơ hình tự hồi quy dạng véc tơ (VAR) và mơ hình hiệu chỉnh sai số dạng véc tơ (VECM)”, Khoa Toán kinh tế - ĐH Kinh tế quốc dân
Hà Nội.
- Chƣơng trình Giảng dạy kinh tế Fulbright, (2003-2004), “Kinh tế lượng căn
Tiếng Anh
- Basu, Sanjay (1977), “Investment Performance of Common Stocks in Relation
to Their Price-Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis”
Journal of Finance. 12:3, pp. 129-56.
- Banz, Rolf W. (1981), “The Relationship Between Return and Market Value of
Common Stocks” Journal of Financial Economics. 9:1, pp. 3-18.
- Chan, Louis K.C., Yasushi Hamao and Josef Lakonishok. (1991),
“Fundamentals and Stock Returns in Japan.” Journal of Finance. 46:5, pp.
1739-1789.
- Engle, Robert E. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with
Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, Volume
50, Issue 4, pp 987-1008.
- Engle, Robert E. (2001), “The use of Arch/Garch Models in Appied Econometrics”, Journal of Economic Perspectives – Volume 15, Number 4 –
Pages 157-168.
- Fama, E.F. (1981), “Stock returns, real activity, inflation and money”,
American Economic Review, 71, pp, 545-565.
- Fama E.F. and Kenneth R. French, (1993), “Common risk factors in the
returns on stocks and bonds” Journal of Financial Economics 33, 3-56.
- Fama E.F. and Kenneth R. French, “The Capital Asset Pricing Model:
Theory and Evidence”
- Fama E.F. and M.R.Gibbons (1982), “Inflation Real Returns and Capital Investments”, The Journal Monetary Economics, pp 2239-258.
- Fama, E.F. & Schwert G. William, (1977). "Asset returns and inflation"
- Fatma, Sonmez Saryal, (2007), “Does inflation have an impact on Conditional
Stock Market Volatility? Evidence from Turkey and Canada”, International
Reserch Journal of Finance and Economics, EuroJournals Publishing, Inc. - Fisher I, (1930), “Theory of interest” Macmilan, New York.
- Floros C (2004), “Stock Returns and Inflation in Greece” Applied Econometrics and International Development 4, pp 12-25
- Geske R and Roll R (1983), “The Fiscal and monetary linkage between stock
returns and inflation” Journal of Finance, pp 1-33.
- Goodfriend, Marvin (2003), “Interest Rate Policy should not react directly to
asset price” Cambridge pp 445.
- Gultekin (1983), “Stock market returns and inflation: evidence from other countries”, Journal of Finance, 1983 pp.49-65.
- Michael D.Bordo, Michael J.Dueker và D.C.Wheelock (2007), “Monetary
Policy and Stock Market Booms and Busts in the 20th Century”, Research
Divisible Federal Reserve Bank of St.Louis.
- Mohamed Omran và John Pointon (2001), “Does the inflation rate aaffect
the performance of the stock market? The case of Egypt”, Emerging Markets
Review 2 (2001) pp 263- 279.
- Muhammad S. Akma (2007), “Stock Return and Inflation: An ARDL
Econometric Investigation Utilizing Pakistan Data”, Pakistan Economic and
Social Review Volume 45, No 1 (2007), pp 89-105.
- Ram R and Spencer D.E (1983), “Stock Returns, Real Activity and Inflation: comment” American Economic Review 73, pp 463-470.
- S.U.R. Aliyu, (2009), “Does inflation have an impact on Stock Returns and Volatility? Evidence from Nigeria and Ghana”, Department of Economics at
- Summers, Lawrence H. (1981a), “Inflatioin, the Stock Market and Owner- Occupied Housing”, American Economic Review, May 1981a, pp 429-434.
- Spyros Spyrou, (2001), "Stock returns and inflation: evidence from an
emerging market”, Applied Economics Letters, Taylor and Francis Journals,
vol. 8(7), pages 447-450.
- Sunil K Bundoo (2006), “An Augmented Fama and French Three-Factor Model: New Evidence From An Emerging Stock Market”
- Tobias O. and Kennedy O. (2011), “The effect of Macro economic factors on
stock return volatility in the Nairobi Stock Exchange, Kenya”, Economics and Finance Review Vol. 1(10) pp. 34 – 48, December, 2011
PHỤ LỤC 1
KIỂM ĐỊNH KRUSKAL WALLIS:
Kiểm định yếu tố mùa vụ của chuỗi CPI bằng mơ hình cộng tính
Test for Equality of Medians of SNIR_ADD Categorized by values of MONTH
Date: 09/19/12 Time: 09:36
Sample (adjusted): 2001M01 2011M12 Included observations: 132 after adjustments
Method Df Value Probability Med. Chi-square 11 51.27273 0.0000 Adj. Med. Chi-square 11 38.90909 0.0001
Kruskal-Wallis 11 51.34798 0.0000
Kruskal-Wallis (tie-adj.) 11 51.34798 0.0000 van der Waerden 11 45.61661 0.0000
Kiểm định yếu tố mùa vụ của chuỗi CPI bằng mơ hình nhân tính
Test for Equality of Medians of SNIR_MUL Categorized by values of MONTH
Date: 09/19/12 Time: 09:34
Sample (adjusted): 2001M01 2011M12 Included observations: 132 after adjustments
Method Df Value Probability Med. Chi-square 11 46.90909 0.0000 Adj. Med. Chi-square 11 34.90909 0.0003
Kruskal-Wallis 11 56.09501 0.0000
Kruskal-Wallis (tie-adj.) 11 56.09501 0.0000 van der Waerden 11 50.54579 0.0000
Kiểm định yếu tố mùa vụ của chuỗi VNI bằng mơ hình cộng tính
Test for Equality of Medians of MH_ADD Categorized by values of MONTH Date: 09/19/12 Time: 09:48
Sample (adjusted): 2001M01 2011M12 Included observations: 132 after adjustments
Method Df Value Probability Med. Chi-square 11 14.90909 0.1867 Adj. Med. Chi-square 11 9.090909 0.6135
Kruskal-Wallis 11 8.430933 0.6743
Kruskal-Wallis (tie-adj.) 11 8.430933 0.6743 van der Waerden 11 5.870007 0.8819
Kiểm định yếu tố mùa vụ của chuỗi VNI bằng mơ hình nhân tính
Test for Equality of Medians of MH_MUL Categorized by values of MONTH Date: 09/19/12 Time: 09:48
Sample (adjusted): 2001M01 2011M12 Included observations: 132 after adjustments
Method Df Value Probability Med. Chi-square 11 12.72727 0.3115 Adj. Med. Chi-square 11 7.636364 0.7455
Kruskal-Wallis 11 8.450320 0.6725
Kruskal-Wallis (tie-adj.) 11 8.450320 0.6725 van der Waerden 11 7.022312 0.7973
PHỤ LỤC 2
KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ:
Null Hypothesis: VNI has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.402058 0.3769 Test critical values: 1% level -4.023975
5% level -3.441777 10% level -3.145474
Null Hypothesis: CPI_SA has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 6 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.203071 0.9055 Test critical values: 1% level -4.026429
5% level -3.442955 10% level -3.146165
Null Hypothesis: D(CPI_SA) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.656192 0.0013 Test critical values: 1% level -4.026429
5% level -3.442955 10% level -3.146165
Null Hypothesis: R has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.761996 0.0000
10% level -3.145474
Null Hypothesis: LP has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.527372 0.0020 Test critical values: 1% level -4.026429
5% level -3.442955 10% level -3.146165
PHỤ LỤC 3
MÔ TẢ THỐNG KÊ SUẤT SINH LỜI TTCK VÀ LẠM PHÁT
0 4 8 12 16 20 24 -0.375 -0.250 -0.125 0.000 0.125 0.250 Series: R Sample 2000M07 2012M06 Observations 143 Mean 0.009967 Median -0.000520 Maximum 0.325824 Minimum -0.420634 Std. Dev. 0.117174 Skewness -0.187365 Kurtosis 3.943247 Jarque-Bera 6.137897 Probability 0.046470
0 5 10 15 20 25 30 35 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 Series: LP Sample 2000M07 2012M06 Observations 143 Mean 0.006882 Median 0.005465 Maximum 0.036330 Minimum -0.010965 Std. Dev. 0.007176 Skewness 1.419990 Kurtosis 6.376204 Jarque-Bera 115.9745 Probability 0.000000 PHỤ LỤC 4
KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG PHƢƠNG TRÌNH SUÁT SINH LỜI KÌ VỌNG CỦA TTCK
Ƣớc lƣợng mơ hình MA(1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. MA(1) 0.392580 0.077133 5.089677 0.0000 R-squared 0.159181 Mean dependent var 0.009967 Adjusted R-squared 0.159181 S.D. dependent var 0.117174 S.E. of regression 0.107444 Akaike info criterion -1.616723 Sum squared resid 1.639282 Schwarz criterion -1.596004 Log likelihood 116.5957 Hannan-Quinn criter. -1.608304 Durbin-Watson stat 1.887298
-.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 RF ± 2 S.E. Forecast: RF Actual: R Forecast sample: 2000M07 2012M06 Included observations: 143
Root Mean Squared Error 0.117181 Mean Absolute Error 0.085423 Mean Abs. Percent Error 99.30070 Theil Inequality Coefficient 0.988618 Bias Proportion 0.007399 Variance Proportion 0.970292 Covariance Proportion 0.022309
Ƣớc lƣợng mơ hình AR(1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.406963 0.076560 5.315597 0.0000 R-squared 0.161822 Mean dependent var 0.009152 Adjusted R-squared 0.161822 S.D. dependent var 0.117181 S.E. of regression 0.107282 Akaike info criterion -1.619694 Sum squared resid 1.622830 Schwarz criterion -1.598878 Log likelihood 115.9983 Hannan-Quinn criter. -1.611235 Durbin-Watson stat 1.889663 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 RF ± 2 S.E. Forecast: RF Actual: R Forecast sample: 2000M07 2012M06 Adjusted sample: 2000M09 2012M06 Included observations: 142
Root Mean Squared Error 0.116730 Mean Absolute Error 0.084701 Mean Abs. Percent Error 99.19149 Theil Inequality Coefficient 0.958172 Bias Proportion 0.005359 Variance Proportion 0.922391 Covariance Proportion 0.072250
Ƣớc lƣợng mơ hình ARMA(1,1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.239031 0.187450 1.275173 0.2044 MA(1) 0.211236 0.189754 1.113212 0.2675 R-squared 0.172492 Mean dependent var 0.009152 Adjusted R-squared 0.166581 S.D. dependent var 0.117181 S.E. of regression 0.106977 Akaike info criterion -1.618421 Sum squared resid 1.602172 Schwarz criterion -1.576790 Log likelihood 116.9079 Hannan-Quinn criter. -1.601504 Durbin-Watson stat 1.985438 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 RF ± 2 S.E. Forecast: RF Actual: R Forecast sample: 2000M07 2012M06 Adjusted sample: 2000M09 2012M06 Included observations: 142
Root Mean Squared Error 0.116980 Mean Absolute Error 0.084977 Mean Abs. Percent Error 99.51513 Theil Inequality Coefficient 0.977340 Bias Proportion 0.005759 Variance Proportion 0.953323 Covariance Proportion 0.040918
PHỤ LỤC 5
KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH ARCH(1,1)
Dependent Variable: R
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/19/12 Time: 14:27
Sample (adjusted): 2000M09 2012M06 Included observations: 142 after adjustments Convergence achieved after 9 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.346744 0.074078 4.680803 0.0000
Variance Equation
C 0.007623 0.001181 6.453217 0.0000 RESID(-1)^2 0.382719 0.167909 2.279329 0.0226 R-squared 0.158145 Mean dependent var 0.009152 Adjusted R-squared 0.146032 S.D. dependent var 0.117181 S.E. of regression 0.108288 Akaike info criterion -1.652776 Sum squared resid 1.629950 Schwarz criterion -1.590329 Log likelihood 120.3471 Hannan-Quinn criter. -1.627400 Durbin-Watson stat 1.782922
PHỤ LỤC 6
KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH GARCH(1,1)
Dependent Variable: R
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/19/12 Time: 14:15
Sample (adjusted): 2000M09 2012M06 Included observations: 142 after adjustments Convergence achieved after 22 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.350742 0.082880 4.231928 0.0000
Variance Equation
GARCH(-1) 0.623923 0.151221 4.125915 0.0000 R-squared 0.158617 Mean dependent var 0.009152 Adjusted R-squared 0.140326 S.D. dependent var 0.117181 S.E. of regression 0.108649 Akaike info criterion -1.730753 Sum squared resid 1.629036 Schwarz criterion -1.647490 Log likelihood 126.8834 Hannan-Quinn criter. -1.696918 Durbin-Watson stat 1.790147
PHỤ LỤC 7
KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH GARCH(1,1) VỚI LPt-1
Dependent Variable: R
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/19/12 Time: 14:40
Sample (adjusted): 2000M09 2012M06 Included observations: 142 after adjustments Convergence achieved after 22 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)
GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) + C(5)*LP(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.349708 0.083142 4.206165 0.0000 Variance Equation C 0.001344 0.000766 1.753906 0.0794 RESID(-1)^2 0.259354 0.116315 2.229757 0.0258 GARCH(-1) 0.621755 0.149706 4.153182 0.0000 LP(-1) 0.013238 0.054511 0.242847 0.8081 R-squared 0.158498 Mean dependent var 0.009152 Adjusted R-squared 0.133928 S.D. dependent var 0.117181 S.E. of regression 0.109053 Akaike info criterion -1.717146 Sum squared resid 1.629267 Schwarz criterion -1.613068 Log likelihood 126.9174 Hannan-Quinn criter. -1.674853 Durbin-Watson stat 1.788279
KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH GARCH(1,1) VỚI CLPt-1
Dependent Variable: R
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 09/19/12 Time: 15:30
Sample (adjusted): 2000M10 2012M06 Included observations: 141 after adjustments Convergence achieved after 23 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7)
GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*GARCH(-1) + C(5)*CLP(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.338903 0.084337 4.018428 0.0001 Variance Equation C 0.001420 0.000783 1.813889 0.0697 RESID(-1)^2 0.255806 0.119864 2.134132 0.0328 GARCH(-1) 0.623352 0.154524 4.034013 0.0001 CLP(-1) 0.121127 0.326996 0.370422 0.7111 R-squared 0.156502 Mean dependent var 0.008883 Adjusted R-squared 0.131693 S.D. dependent var 0.117555 S.E. of regression 0.109541 Akaike info criterion -1.715615 Sum squared resid 1.631905 Schwarz criterion -1.611049 Log likelihood 125.9509 Hannan-Quinn criter. -1.673123 Durbin-Watson stat 1.757781