CHƢƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ CÁC ĐỀ XUẤT CHÍNH SÁCH
5.1. Kết luận của bài nghiên cứu
Nghiên cứu tiến hành đánh giá các nhân tố tác động đến thị trƣờng chứng khốn Việt Nam thơng qua phƣơng pháp ARDL, đề xuất bởi Pesaran và Shin (1999) và phát triển bởi Pesaran và cộng sự (2001). Thông qua dữ liệu theo tháng trong giai đoạn tháng 1/2008 đến tháng 1/2018, nghiên cứu tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ đ ng liên kết dài hạn giữa các biến số, bao g m: giá chứng khoán, lãi suất, xuất khẩu, nhập khẩu, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng và giá dầu. Bên cạnh đó, thơng qua phƣơng pháp kiểm định nhân quả Granger truyền thống, mối quan hệ hai chiều giữa lãi suất và giá chứng khoán, mối quan hệ một chiều từ xuất khẩu, tỷ giá hối đoái và giá dầu đến giá chứng khốn cũng đƣợc tìm thấy.
Trong dài hạn, kết quả thực nghiệm tìm thấy tác động ngƣợc chiều của lãi suất và xuất khẩu lên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam; cùng tác động cùng chiều của chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá và giá dầu lên giá chứng khoán. Tuy nhiên, hệ số của biến nhập khẩu khơng có ý nghĩa thống kê Do đó, tác giả chƣa thể kết luận về vai trò của nhập khẩu trong thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên, trong ngắn hạn, dấu tác động của hầu hết các biến số trên lại đảo ngƣợc hoặc không nhất quán, tùy thuộc vào độ trễ tác động. Ngoài ra, nghiên cứu cũng tiến hành các kiểm định chẩn đoán nhằm đảm bảo tính phù hợp của mơ hình, tính ổn định của các hệ số ƣớc lƣợng.
5 2 ác đề xuất chính sách
Các phát hiện giúp giải thích các biến động trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam do một hoặc nhiều nhân tố gây ra, từ đó đƣa ra các ch nh sách cùng kỳ vọng đầu tƣ hợp lý. Từ kết quả thực nghiệm cho thấy, giảm lãi suất, nâng cao sản xuất, dịch vụ trong nƣớc cũng nhƣ cải thiện khả năng cạnh tranh trên thị trƣờng hàng hóa thơng qua
việc tăng giá tiền tệ là các cách hữu ích nhằm thúc đẩy sự phát triển của thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong dài hạn.
Ngoài ra, ch nh sách điều hành lãi suất của Ngân hàng Nhà nƣớc phải hƣớng đến môi trƣờng lãi suất ổn định, điều hành linh hoạt và hƣớng đến chính sách lãi suất tự do theo cơ cân bằng dựa trên cung cầu của thị trƣờng Xu hƣớng điều chỉnh lãi suất đƣợc Ngân hàng Nhà nƣớc điều chỉnh theo lộ trình để tránh những cú sốc do thay đổi đột ngột làm cho các chủ thể trong nền kinh tế không kịp phản ứng và gây ra kết quả xấu trong hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, đến lƣợt cả hai cùng tác động tiêu cực đến thị trƣờng chứng khoán trong dài hạn.
Bên cạnh đó, ch nh sách điều hành tỷ giá cần linh hoạt theo quan hệ cung cầu trên thị trƣờng, trong mối quan hệ phù hợp với các biến số vĩ mô khác của nền kinh tế, đáp ứng đƣợc sự cân bằng tổng thể của nền kinh tế vừa đảm bảo các cân đối vĩ mô, kiểm sốt lạm phát, kích thích xuất khẩu, kiểm soát nhập khẩu, khuyến kh ch đầu tƣ nƣớc ngoài vào Việt Nam, gia tăng dự trữ ngoại tệ của Ngân hàng Nhà nƣớc để có thể can thiệp khi cần thiết Điều quan trọng nhất là các giải pháp trên cần phải đƣợc kết hợp một cách hài hòa nhằm phát triển bền vững thị trƣờng chứng khoán.
5.3. Hạn chế của đề tài và hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Tuy đã giải quyết đƣợc mục tiêu nghiên cứu là tìm hiểu tác động của sáu yếu tố kinh tế vĩ mơ đến giá chứng khốn tại Việt Nam, bài nghiên cứu vẫn còn t n tại nhiều hạn chế. Cụ thể, nghiên cứu của tác giả chỉ sử dụng một vài biến kinh tế vĩ mô làm đại diện mà chƣa xem xét đến các biến khác nhƣ: lạm phát kỳ vọng, cung tiền, giá chứng khoán thế giới , do đó chƣa phản ảnh hết đƣợc các yếu tố tác động đến thị trƣờng chứng khốn Việt Nam. Ngồi ra, nghiên cứu chỉ mới đánh giá mối quan hệ đối xứng giữa các biến số mà chƣa đề cập đến các mối quan hệ bất đối xứng (hoặc phi tuyến) tiềm ẩn giữa các biến cơ sở. Nhiều nghiên cứu hiện nay tìm thấy bằng chứng về mối
quan hệ phi tuyến giữa các giá chứng khoán và các nhân tố xác định của giá chứng khốn và đó cũng là mục tiêu mà tác giả sẽ thực hiện trong các nghiên cứu tiếp theo.
DANH M C TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Danh mục tài liệu tiếng Việt
Lê Hoàng Phong, & Đặng Thị Bạch Vân. (2015). Kiểm chứng bằng mơ hình ARDL tác động của các nhân tố vĩ mơ đến chỉ số chứng khốn Việt Nam. Tạp chí Phát triển
& Hội nhập, 20(30), 61–66.
2. Danh mục tài liệu tiếng Anh
Adom, P. K., Bekoe, W., & Akoena, S. K. K. (2012). Modelling aggregate domestic electricity demand in Ghana: An autoregressive distributed lag bounds cointegration approach. Energy Policy, 42, 530–537.
Ahmad, M.I., Rehman, R. U., & Raoof, A. (2010). Do Interest Rate, Exchange Rate affect Stock Returns? A Pakistani Perspective. International Research Journal of Finance & Economics 50, 146- 150.
Alam, M. & Uddin, M. (2009), "Relationship between Interest Rate and Stock Price: Empirical Evidence from Developed and Developing Countries", International Journal of Business and Management, Vol. 4, No. 3, 43-51.
Apergis, N & Eleftheriou, S (2002), “Interest Rates, Inflation, and Stock Prices: The Case of the Athen Stock Exchange”, Journal of Policy Modeling, Vol. 24, No. 3, pp. 231-236.
Arouri, M., & Nguyen, D. (2010). Oil prices, stock markets and portfolio investment: Evidence from sector analysis in Europe over the last decade. Energy Policy, 38, 4528– 4539.
Asprem, M (1989), “Stock Prices, Asset Portfolios and Macroeconomic Variables in Ten European Countries”, Journal of Banking and Finance, Vol. 13, 589-612.
Basher, S. A., Haug, A. A., & Sadorsky, P. (2012), "Oil prices, exchange rates and emerging stock markets", Energy Economics, Vol. 34, Issue 1, 227-240.
Bellalah, M., Masood, O., Darshini, P., Levyne, O., & Triki, R. (2012). Economic forces and stock exchange prices: Pre and post impacts of global financial recession of 2008. Journal of Computations & Modelling, 2(2), 157–179.
Brooks, C. (2014). Introductory econometrics for finance. Cambridge university press. Brown, R. L., Durbin, J., & Evans, J. M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society, Series B
(Methodological), 149–192.
Buyuksalvarci, A. (2010). The Effects of Macroeconomics Variables on Stock Returns: Evidence from Turkey. European Journal of Social Sciences 14 (3), 404-416.
Duasa, J. (2007). Determinants of Malaysian trade balance: An ARDL bound testing approach. Global Economic Review, 36(1), 89–102.
Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276.
Gay, Jr. & Robert, D. (2011), “Effect of macroeconomic variables on stock market returns for four emerging economies: Brazil, Russia, India, and China”, International Business & Economics Research Journal (IBER), Vol. 7, No. 3.
Gjerde, Ø and Sættem, F (1999), “Causal relations among stock returns and macroeconomic variables in a small, open economy”, Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, Vol. 9, 61-74.
Hsing, Y (2011), “Impacts of Macroeconomic Variables on Stock Market in Bulgaria and Policy Implications”, East-West Journal of Economics and Business, Vol. 14, No. 2, 41-53.
Humpe, A., & Macmillan, P. (2009). Can macroeconomic variables explain long-term stock market movements? A comparison of USA and Japan. Applied Financial Economics, 19, 111–119.
Huynh Viet Khai, Le Minh Sang, & Phan Thi Anh Nguyet. (2017). The impact of world crude oil prices on the Vietnamese stock market. Southeast Asia Review of Economics and Business, 1(1), 106–115.
International Monetary Fund (IMF) (2010): Staff Country Report No. 10/281, Vietnam:
2010 Article IV Consultation – Staff Report and Public Information Notice.
Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica, 59(6), 1551–1580.
Kganyago, T., and Gumbo, V. (2015). An Empirical Study of the Relationship between Money Market Interest Rates and Stock Market Performance: Evidence from Zimbabwe (2009-2013). International Journal of Economics and Financial Issues 5(3), 638- 646.
Kumar, N. P., and Puja, P. (2012). The Impact of Macroeconomic Fundamentals on Stock Prices revisited: An Evidence from Indian Data. MPRA Paper No. 38980.
Kuwornu, J K M (2012), “Effect of Macroeconomic Variables on Ghanaian Stock Market Returns: A Co-integration Analysis”, Agris on-line Paper in Economics and Informatics, Vol. 4, No. 2, 1-12.
Kuwornu, J. K. M. & Victor, Owusu-Nantwi (2011), “Macroeconomic Variables and Stock Market Returns: Full Information Maximum Likelihood Estimation”, Research Journal of Accounting and Finance, Vol. 2, No. 4, 49-63.
Mahmood, W. M. W., & Dinniah, N. M. (2009). Stock returns and macroeconomics variables: Evidence from the six Asian-Pacific countries. International Research
Journal of Finance and Economics, 30, 154–165.
McMillan, D , (2005), “Time variation in the Cointegrating relationship between stock prices and economic activity”, International Review of Applied Economics, Vol. 19, 359-368.
Modigliani, F. & Cohn, R. A (1979), “Inflation, Rational Valuation, and the Market”,
Financial Analysts Journal, Vol. 38, 24-44.
Narayan, P. K. & Narayan, S. (2010), "Modelling the impact of oil prices on Vietnam's stock prices", Applied Energy, Vol. 87, Issue 1, 356-361.
Nasseh, A and Strauss, J (2000), “Stock prices and domestic and international macroeconomic activity: a cointegration approach”, Quarterly Review of Economics and Finance, Vol. 40, 229-245.
Nkoro, E., & Uko, A. K. (2016). Autoregressive distributed lag (ARDL) coi ntegration technique: application and interpretation. Journal of Statistical and Econometric Methods, 5(4), 63–91.
Ouma, W .O. and Muriu, P.W. (2014). The Impact of Macroeconomic Variables on Stock Market Returns in Kenya. International Journal of Business and Commerce 3(11), 01-31. Commerce 3(11), 01-31.
Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1999). An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis. Econometric Society Monographs, 31, 371–413. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. Samadi, S , Bayani, O , & Ghalandari, M (2012), “The Relationship between Macroeconomic Variables and Stock Returns in the Tehran Stock Exchange”,
International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, Vol. 2, No. 6.
Sohail, N., & Hussain, Z. (2009). Long-run and short-run relationship between macroeconomic variables and stock prices in Pakistan: The case of Lahore s tock exchange. Pakistan Economic and Social Review, 47(2), 183–198.
Wongbangpo, P & Sharma, S C (2002), “Stock market and macroeconomic fundamental dynamic interactions: ASEAN-5 countries”, Journal of Asian Economics, Vol. 13, Issue 1, 27-51.
PH L C
A. Kết quả hồi quy ARDL A.1. Kết quả hồi quy dài hạn
Levels Equation
Case 2: Restricted Constant and No Trend Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob. DR -0.116765 0.036930 -3.161832 0.0022 EX -0.282376 0.106922 -2.640955 0.0100 IM -0.099474 0.180263 -0.551827 0.5827 IPI 1.270094 0.267682 4.744784 0.0000 NEER 1.178832 0.218101 5.404972 0.0000 OIL 0.220623 0.037003 5.962258 0.0000 C -5.986753 1.408939 -4.249123 0.0001 EC = SP - (-0.1168*DR -0.2824*EX -0.0995*IM + 1.2701*IPI + 1.1788*NEER
+ 0.2206*OIL -5.9868 )
A.2. Kiểm định đƣờng bound
F-Bounds Test
Null Hypothesis: No levels relationship
Test Statistic Value Signif. I(0) I(1)
F-statistic 9.019872 10% 1.99 2.94
k 6 5% 2.27 3.28
2.5% 2.55 3.61
A.3. Kết quả ngắn hạn
ARDL Error Correction Regression Dependent Variable: D(SP)
Selected Model: ARDL(5, 5, 2, 5, 6, 6, 2) Case 2: Restricted Constant and No Trend Date: 08/29/18 Time: 12:52
Sample: 2008M01 2018M01 Included observations: 115
ECM Regression
Case 2: Restricted Constant and No Trend Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob. D(SP(-1)) 0.361614 0.073919 4.892016 0.0000 D(SP(-2)) -0.121848 0.070189 -1.736008 0.0866 D(SP(-3)) -0.244051 0.070642 -3.454763 0.0009 D(SP(-4)) 0.177098 0.065145 2.718526 0.0081 D(DR) -0.028059 0.035814 -0.783445 0.4358 D(DR(-1)) 0.004846 0.038509 0.125841 0.9002 D(DR(-2)) 0.100959 0.036539 2.763065 0.0072 D(DR(-3)) 0.136782 0.038443 3.558048 0.0006 D(DR(-4)) 0.071321 0.035128 2.030303 0.0458 D(EX) -0.008356 0.025871 -0.323007 0.7476 D(EX(-1)) 0.144451 0.029002 4.980795 0.0000 D(IM) 0.051262 0.019754 2.594994 0.0113 D(IM(-1)) 0.025932 0.021440 1.209484 0.2302 D(IM(-2)) 0.011646 0.023490 0.495796 0.6215 D(IM(-3)) -0.024038 0.021878 -1.098717 0.2753 D(IM(-4)) -0.038605 0.018501 -2.086691 0.0402 D(IPI) 0.209311 0.037293 5.612655 0.0000 D(IPI(-1)) -0.115369 0.049164 -2.346611 0.0215 D(IPI(-2)) -0.076598 0.045065 -1.699711 0.0932 D(IPI(-3)) -0.109816 0.038607 -2.844433 0.0057 D(IPI(-4)) -0.035098 0.034406 -1.020113 0.3109 D(IPI(-5)) -0.118940 0.031339 -3.795336 0.0003 D(NEER) 0.354793 0.108553 3.268390 0.0016 D(NEER(-1)) -0.370447 0.114238 -3.242780 0.0018
D(NEER(-2)) 0.085320 0.115206 0.740591 0.4612 D(NEER(-3)) 0.093207 0.115575 0.806461 0.4225 D(NEER(-4)) -0.205889 0.114347 -1.800570 0.0757 D(NEER(-5)) -0.215743 0.110311 -1.955779 0.0541 D(OIL) 0.144312 0.023600 6.115010 0.0000 D(OIL(-1)) -0.045275 0.025717 -1.760504 0.0823 CointEq(-1)* -0.357844 0.040332 -8.872366 0.0000 R-squared 0.756474 Mean dependent var 0.003803 Adjusted R-squared 0.669500 S.D. dependent var 0.029220 S.E. of regression 0.016799
Akaike info criterion
- 5.110034 Sum squared resid 0.023704 Schwarz criterion
- 4.370096 Log likelihood 324.8270 Hannan-Quinn criter. - 4.809697 Durbin-Watson stat 1.889594
* p-value incompatible with t-Bounds distribution.
B. Các kiểm định chẩn đoán
B.1. Phân phối chuẩn (Normality test)
0 2 4 6 8 10 12 -0.025 0.000 0.025 0.050 Series: Residuals Sample 2008M07 2018M01 Observations 115 Mean -1.40e-15 Median -0.001558 Maximum 0.048433 Minimum -0.041212 Std. Dev. 0.014420 Skewness 0.142841 Kurtosis 3.745028 Jarque-Bera 3.050765 Probability 0.217538
B.2. Dạng hàm (Functional Form)
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED
Specification: SP SP(-1) SP(-2) SP(-3) SP(-4) SP(-5) DR DR(-1) DR(-2)
DR(-3) DR(-4) DR(-5) EX EX(-1) EX(-2) IM IM(-1) IM(-2) IM(-3) IM(-4) IM(
-5) IPI IPI(-1) IPI(-2) IPI(-3) IPI(-4) IPI(-5) IPI(-6) NEER NEER(-1)
NEER(-2) NEER(-3) NEER(-4) NEER(-5) NEER(-6) OIL OIL(-1) OIL(-2)
C
Omitted Variables: Squares of fitted values
Value df Probabilit y t-statistic 1.645471 76 0.1040 F-statistic 2.707576 (1, 76) 0.1040 Likelihood ratio 4.025698 1 0.0448 F-test summary: Sum of Sq. df Mean Squares Test SSR 0.000815 1 0.000815 Restricted SSR 0.023704 77 0.000308 Unrestricted SSR 0.022889 76 0.000301 LR test summary: Value Restricted LogL 324.8270 Unrestricted LogL 326.8398
3 hƣơng sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 0.929996 Prob. F(37,77) 0.5875 Obs*R-squared 35.51869 Prob. Chi- Square(37) 0.5385 Scaled explained SS 21.85544 Prob. Chi- Square(37) 0.9773
4 ƣơng quan chuỗi (Serial correlation LM)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
F-statistic 0.180425 Prob. F(2,75) 0.8353 Obs*R-squared 0.550655 Prob. Chi-Square(2) 0.7593
C. Kiểm định nhân quả Granger
Pairwise Granger Causality Tests Date: 08/29/18 Time: 13:07 Sample: 2008M01 2018M01 Lags: 6
Null Hypothesis: Obs
F-
Statistic Prob. DR does not Granger Cause SP 115 6.41703 9.E-06 SP does not Granger Cause DR 3.57835 0.0029 EX does not Granger Cause SP 115 2.69645 0.0180 SP does not Granger Cause EX 1.08875 0.3742 IM does not Granger Cause SP 115 1.56472 0.1651 SP does not Granger Cause IM 2.65180 0.0197 IPI does not Granger Cause SP 115 1.38972 0.2259 SP does not Granger Cause IPI 1.86670 0.0937 NEER does not Granger Cause SP 115 3.13634 0.0073 SP does not Granger Cause NEER 1.65109 0.1408 OIL does not Granger Cause SP 115 5.03857 0.0001 SP does not Granger Cause OIL 1.94444 0.0807 EX does not Granger Cause DR 115 1.87899 0.0915 DR does not Granger Cause EX 1.78333 0.1098 IM does not Granger Cause DR 115 1.82718 0.1011 DR does not Granger Cause IM 2.02699 0.0687 IPI does not Granger Cause DR 115 0.86252 0.5252 DR does not Granger Cause IPI 1.74473 0.1182 NEER does not Granger Cause DR 115 6.02615 2.E-05 DR does not Granger Cause NEER 2.88959 0.0121 OIL does not Granger Cause DR 115 1.48699 0.1900 DR does not Granger Cause OIL 1.39276 0.2247
IM does not Granger Cause EX 115 2.14598 0.0544 EX does not Granger Cause IM 4.41345 0.0005 IPI does not Granger Cause EX 115 3.71223 0.0022 EX does not Granger Cause IPI 2.59590 0.0221 NEER does not Granger Cause EX 115 3.06578 0.0085 EX does not Granger Cause NEER 0.64196 0.6964 OIL does not Granger Cause EX 115 1.89501 0.0887 EX does not Granger Cause OIL 0.97786 0.4442 IPI does not Granger Cause IM 115 4.77636 0.0002 IM does not Granger Cause IPI 7.50630 1.E-06 NEER does not Granger Cause IM 115 1.95144 0.0796 IM does not Granger Cause NEER 0.45147 0.8424 OIL does not Granger Cause IM 115 4.59305 0.0004 IM does not Granger Cause OIL 0.46114 0.8355 NEER does not Granger Cause IPI 115 0.62612 0.7090 IPI does not Granger Cause NEER 0.62074 0.7133 OIL does not Granger Cause IPI 115 0.78525 0.5834 IPI does not Granger Cause OIL 0.75299 0.6085 OIL does not Granger Cause NEER 115 1.23311 0.2956 NEER does not Granger Cause OIL 3.42583 0.0040
D. Dữ liệu nghiên cứu đã lấy Logarit tự nhiên
DATE SP NEER IPI OIL EX IM DR
2008M1 2,925256 4,782845 4,380305 4,523743 8,542364 8,889846 1,974081 2008M2 2,876829 4,770124 4,281905 4,553772 8,386556 8,726353 2,193886 2008M3 2,766263 4,748094 4,50278 4,640923 8,528835 8,983342 2,415021 2008M4 2,725819 4,75712 4,414147 4,69199 8,518868 8,990996 2,444085 2008M5 2,671848 4,756394 4,412793 4,810557 8,541117 8,966001 2,583998 2008M6 2,582841 4,710488 4,438619 4,885223 8,65229 8,876716 2,811809 2008M7 2,652767 4,719254 4,437155 4,888242 8,77768 8,883223 2,826722 2008M8 2,691505 4,761411 4,430396 4,729509 8,689362 8,784663 2,842581 2008M9 2,685967 4,775159 4,403338 4,577079 8,635922 8,686044 2,828496 2008M10 2,583573 4,785597 4,407414 4,270816 8,591226 8,672433 2,723924 2008M11 2,533222 4,791578 4,344493 3,95986 8,361834 8,537803 2,304583 2008M12 2,481984 4,726238 4,434937 3,687629 8,451472 8,648507 2,05027 2009M1 2,48926 4,771014 4,337214 3,771381 8,407309 8,232347 1,944481