Kết quả nghiên cứu

2.3. Nghiên cứu tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá

2.3.2. Kết quả nghiên cứu

2.3.2.1.Kết quả nghiên cứu tại Sở giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh:

Thống kê mơ tả:

Bảng 2.9: Thống kê mơ tả các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình

VNINDEX M2 IPI CPI EX IR OIL

Mean 2.542126 14.91961 2.143906 2.084127 4.224335 1.055993 1.743094 Median 2.586943 14.91119 2.175538 2.039584 4.204432 1.048248 1.792427 Maximum 3.057097 15.55722 2.479872 2.358826 4.318648 1.306425 2.122936 Minimum 2.003353 14.23453 1.743243 1.899580 4.148942 0.927370 1.272074 Std. Dev. 0.234001 0.404814 0.219045 0.151457 0.050523 0.090451 0.242866 Skewness 0.058696 -0.049168 -0.222629 0.387024 0.852351 1.005120 -0.214268 Kurtosis 2.562925 1.620950 1.731078 1.746248 2.450299 3.333238 1.742050 Jarque-Bera 1.314235 12.26513 11.60401 13.93087 20.58582 26.64274 11.33237 Probability 0.518343 0.002171 0.003021 0.000944 0.000034 0.000002 0.003461 Sum 391.4873 2297.620 330.1615 320.9555 650.5476 162.6229 268.4365 Sum Sq. Dev. 8.377733 25.07274 7.341019 3.509682 0.390538 1.251747 9.024499 Observations 154 154 154 154 154 154 154

Hai giá trị thống kê mô tả là Skewness và Kurtosis. Hai giá trị này giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewess đo lường mức độ lệch của phân phối còn gọi là hệ số bất đối xứng, trong đó:

Skewness = 0 : phân phối cân xứng Skewness > 0 : phân phối lệch phải Skewness < 0 : phân phối lệch trái

Kurtosis đo lường mức độ tập trung tương đối của các quan sát quanh trung tâm của nó trong mối quan hệ so sánh với hai đi, trong đó:

Kurtosis = 3 : phân phối tập trung ở mức độ bình thường

Kurtosis > 3 : phân phối tập trung hơn mức độ bình thường thể hiện các biến có sự biến động mạnh và bất thường

Kurtosis < 3 : phân phối tập trung hơn mức độ bình thường thể hiện các biến biến động ít, biến thiên dao động khơng cao.

Từ hai tiêu chí nêu trên và kết quả thống kê mô tả cho thấy: M2, IPI và OIL có giá trị Skewness < 0 nên phân phối lệch trái ; VNINDEX, CPI, EX và IR có giá trị Skewness > 0 nên phân phối lệch phải.

Giá trị Kurtosis của chỉ số VNINDEX, cung tiền (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EX) và giá dầu (OIL) có giá trị nhỏ hơn 3 cho thấy hình dạng của đa giác phân phối sẽ tù hơn với hai đi dài nghĩa là các biến này có sự biến động ít, biến thiên dao động khơng cao trong thời gian nghiên cứu. Trong khi đó, lãi suất (IR) có giá trị Kurtosis lớn hơn 3 cho thấy hình dạng của đa giác nhọn và hai đuôi hẹp nghĩa là lãi suất biến động mạnh và bất thường trong thời gian nghiên cứu.

Kiểm định nghiệm đơn vị:

Bảng 2.10: Kết quả kiểm định Unit root - ADF

Biến Level P-value Sai phân bậc 1 P-value Dừng VN-Index -2.4729 0.1241 -7.3721 0.0000 I(1) M2 -0.9725 0.7622 -10.2887 0.0000 I(1) IPI -1.7335 0.4123 -11.9243 0.0000 I(1) CPI 1.1733 0.9979 -6.6137 0.0000 I(1) EX 0.0133 0.9576 -13.8361 0.0000 I(1) IR -2.9466 0.0425 -5.5209 0.0000 I(0) OIL -1.2653 0.6448 -9.7236 0.0000 I(1)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

Nhìn vào bảng kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho biết: Tại mức ý nghĩa 5%, chuỗi chỉ số VN-Index, cung tiền (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EX) và giá dầu (OIL) dừng tại sai phân bậc 1, riêng chuỗi lãi suất (IR) dừng ngay tại chuỗi dữ liệu gốc. Do vậy, sai phân bậc 1 của các chuỗi số này sẽ được sử dụng trong mơ hình xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số VN-Index.

Xác định bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mơ hình:

Nhìn vào bảng xác định độ trễ tối ưu nêu trên cho thấy tại độ trễ là 1 thì thỏa mãn các tiêu chuẩn FPE, AIC và HQ. Chính vì thế, tác giả quyết định chọn độ trễ là 1 cho phù hợp với mơ hình nghiên cứu.

Kiểm định tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khốn sử dụng mơ hình VAR :

Từ kết quả kiểm định nghiệm đơn vị và xác định bước trễ tối ưu nêu trên, tác giả thực hiện kiểm định mơ hình tự hồi quy vector (VAR) làm cơ sở để tiến hành phân tích phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy:

Kiểm định tự tƣơng quan :

Nguồn : Tính tốn của tác giả

Kiểm định Residual Serial Correlation Tests với giả thuyết : Ho : Khơng có tương quan chuỗi

H1 : Có tương quan chuỗi

Nhìn vào bảng kết quả nêu trên, đa số đều chấp nhận giả thuyết Ho với mức ý nghĩa 5%. Tức là mơ hình tự hồi quy vector (VAR) thỏa mãn điều kiện các chuỗi phần dư khơng có tự tương quan.

Phân tích hàm phản ứng đẩy (Impulse Response):

Dựa trên kiểm định mơ hình tự hồi quy vector (VAR) nêu trên, hàm phản ứng đẩy được sử dụng để xác định phản ứng của chỉ số VN-Index trước các cú sốc của các nhân tố vĩ mô được lựa chọn trong nghiên cứu.

Hình 2.12 : Phản ứng của chỉ số VN-Index trƣớc cú sốc từ chính nó

Nguồn: Tính tốn của tác giả

Từ kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy cho thấy chỉ số VN-Index chịu ảnh hưởng mạnh nhất bởi cú sốc từ chính nó, phản ứng của chỉ số VN-Index trước các cú sốc của cung tiền (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EX), lãi suất (IR) và giá dầu (OIL) là thấp, cụ thể như sau:

Hình 2.13 : Phản ứng của chỉ số VN-Index trƣớc cú sốc cung tiền (M2)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

- Hiệu ứng tích cực của cung tiền (M2) đến chỉ số VN-Index được tìm thấy, theo đó cú sốc từ cung tiền (M2) có tác động làm tăng chỉ số VN-Index nhưng mức độ tác động không lớn. Tác động này khơng tức thời, thể hiện rõ nhất từ chu kì 1 đến chu kì 2 và sau đó có xu hướng giảm dần tiến về 0 tại chu kỳ 3. Khi cung tiền tăng tạo dư thừa tổng phương tiện thanh tốn dịng tiền chảy vào TTCK, làm tăng chỉ số VN-Index. Tác động này thể hiện rõ nhất trong giai đoạn TTCK Việt Nam bùng nổ năm 2006-2007, mức tăng cung tiền của Việt Nam khoảng 91.93% gấp 3.6 lần mức tăng trưởng GDP (25.1%), riêng năm 2007 để mua lại hơn 10.000 tỷ USD thì NHNN đã bỏ ra gần

180.000 tỷ đồng (khoảng 14% GDP). Những năm gần đây, với mục tiêu ưu tiên kiểm chế lạm phát, Chính phủ chủ trương ổn định cung tiền, biên độ dao động cung tiền (M2) thấp nên không ảnh hưởng nhiều đến TTCK.

Hình 2.14: Phản ứng của chỉ số VN-Index trƣớc cú sốc chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

- Cú sốc trong chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) hầu như không tác động đến chỉ số VN-Index. Kết quả này ngược lại với lý thuyết kinh điển đó là: khi nền kinh tế tăng trưởng, thu nhập của DN tăng lên, NĐT dự đoán DN sẽ chia cổ tức cao, thu hút NĐT tham gia vào TTCK. Thêm vào đó, nhu cầu mở rộng hoạt động SXKD tăng, các DN huy động thêm vốn thông qua kênh TTCK. Tất cả điều này làm cho chỉ số VN-Index tăng. Một trong những nguyên nhân có thể xuất phát từ cách tính chỉ số sản xuất cơng nghiệp của Việt Nam chưa phản ánh đúng, đại diện cho hoạt động kinh tế thực. Bên cạnh đó, số lượng các DN thuộc ngành công nghiệp niêm yết trên TTCK Việt Nam còn thấp với tỷ trọng vốn hóa thị trường chỉ đạt khoảng 10,4% so với các ngành khác nên chưa tác động nhiều đến chỉ số giá chứng khốn.

Hình 2.15: Phản ứng của chỉ số VN-Index trƣớc cú sốc chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

- Hiệu ứng tiêu cực từ chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đến chỉ số VN-Index được tìm thấy, theo đó cú sốc trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có tác động làm giảm chỉ số VN-Index nhưng mức độ tác động không lớn. Tác động này không tức thời, thể hiện rõ nhất từ chu kỳ 1 đến chu kỳ 4 sau đó tiến về 0. Khi lạm phát tăng, giá cả hàng hóa tăng ảnh hưởng đến giá thành sản xuất của các DN trong khi giá bán sản phẩm chưa kịp thay đổi, thu nhập của DN bị sụt giảm. Bên cạnh đó, lạm phát tăng, đồng tiền mất giá, do tâm lý sợ rủi ro người dân có xu hưởng đầu tư vào các tài sản như vàng, ngoại tệ, bất động sản,…Tất cả điều này làm cho TTCK trở nên kém hấp dẫn, làm giảm chỉ số VN-Index. Tác động này thấy rõ nhất vào năm 2008 khi lạm phát VN cũng lên tới đỉnh điểm là 19.89%, TTCK Việt Nam đứng nhất nhì thế giới về tốc độ sụt giảm chỉ số giá chứng khốn dẫn đến có thời điểm chỉ số VN-Index ở mức 286.85 điểm. Sau đó, với các biện pháp kiềm chế lạm phát mạnh từ phía Nhà nước, tỷ lệ lạm phát được giữ ổn định khơng có nhiều biến động lớn.

- Hiệu ứng tích cực từ tỷ giá hối đối (EX) đến chỉ số VN-Index được tìm thấy, theo đó cú sốc trong tỷ giá hối đối (EX) có tác động làm tăng chỉ số VN-Index nhưng mức độ tác động không lớn. Tác động này không tức thời, thể hiện rõ nhất từ chu kỳ 1 đến chu kỳ 2 và sau đó có xu hướng giảm dần tiến về 0 tại chu kỳ 3. Nguyên nhân do tỷ giá hối đoái được NHNN giữ tương đối cứng nhắc đảm bảo ổn định kinh tế, kiểm soát lạm phát, tạo tâm lý an tâm cho DN và NĐT. Chỉ từ cuối năm 2008 trở lại đây thì NHNN mới có đợt điều chỉnh tỷ giá với biên độ lớn hơn, cụ thể lần phá giá gần đây nhất là khoảng 9.3%. Do đó, tác động của tỷ giá hối đối (EX) lên chỉ số giá chứng khốn khơng lớn.

Hình 2.17: Phản ứng của chỉ số VN-Index trƣớc cú sốc lãi suất (IR)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

- Hiệu ứng tích cực của lãi suất (IR) đến chỉ số giá chứng khốn được tìm thấy, theo đó cú sốc trong lãi suất (IR) có tác động làm tăng chỉ số VN- Index nhưng mức độ tác động không lớn. Tác động này không tức thời, thể hiện rõ nhất từ chu kỳ 1 đến chu kỳ 2 và sau đó có xu hướng giảm dần tiến về 0 tại chu kỳ 3. Điều này là do lãi suất cho vay tại Việt Nam đang giảm dần xuống mức hợp lý qua nhũng năm gần đây nhờ lạm phát được kiềm chế và tăng trưởng tín dụng thấp, khơng những làm giảm chi phí vốn cho nền kinh tế nói chung và các DN niêm yết nói riêng, mà cịn làm tăng khả năng tiếp cận vốn cho các DN. Điều này là cơ sở để khơi thơng dịng chảy tín dụng, giúp các DN giải quyết bài toán về vốn cho hoạt động sản xuất - kinh doanh. Khi

hiệu quả kinh doanh của DN cải thiện, sẽ có tác động tích cực lên giá cổ phiếu. Mặt khác, khi lãi suất giảm sẽ làm giảm mức độ hấp dẫn tương đối của các công cụ đầu tư như gửi tiết kiệm - vốn khá nóng tại Việt Nam trong thời gian qua, so với các các kênh đầu tư thay thế khác như chứng khoán, bất động sản. Khi đó, một dịng vốn nhàn rỗi sẽ chuyển sang các tài sản rủi ro hơn để tìm kiếm lợi nhuận kỳ vọng cao hơn.

Hình 2.18: Phản ứng của chỉ số VN-Index trƣớc cú sốc giá dầu (OIL)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

- Cú sốc trong giá dầu (OIL) gần như không tác động đến chỉ số VN- Index. Nguyên nhân do thực chất biến động giá xăng dầu khi thể hiện ra trên thị trường Việt Nam chịu nhiều sự can thiệp từ phía Nhà nước, nên tín hiệu phát ra từ nhân tố này đã bị bóp méo.

Phân tích phân rã phƣơng sai (Variance Decomposition):

Để phân tích mức độ đóng góp của các cú sốc trong các nhân tố vĩ mô được lựa chọn đối với chỉ số VN-Index cũng như khẳng định lại các kết quả thu được từ hàm phản ứng đẩy, tác giả sử dụng thêm phân tích phân rã phương sai, cụ thể như sau:

Nguồn: Tính tốn của tác giả

Từ kết quả phân rã phương sai nêu trên cho thấy chỉ số VN-Index chịu tác động mạnh nhất bởi chính nó ngay tại thời điểm đầu tiên là 100% và đến kì thứ 12 là (91,3531%). Các biến kinh tế vĩ mơ cịn lại tác động rất yếu đến chỉ số VN-Index cao nhất trong cả 12 kỳ chỉ có: cung tiền (M2) (1.0521%), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) (0.2748%), chỉ số giá tiêu dùng (CPI) (2.3018%), tỷ giá hối đoái (EX) (2.5718%), lãi suất (IR) (2.1053%), giá dầu (OIL) (0.5195%).

2.3.2.2. Kết quả nghiên cứu tại Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội: Thống kê mơ tả:

Bảng 2.11: Thống kê mô tả các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình

HNXINDEX M2 IPI CPI EX IR OIL

Mean 2.111256 15.19781 2.296454 2.180248 4.250497 1.102309 1.910659 Median 2.107847 15.24472 2.299558 2.181475 4.229695 1.075545 1.887082 Maximum 2.634198 15.55722 2.479872 2.358826 4.318648 1.306425 2.122936 Minimum 1.711700 14.73906 2.035232 2.000881 4.200632 0.961421 1.601517 Std. Dev. 0.237602 0.236890 0.113709 0.114792 0.047741 0.085412 0.127392 Skewness 0.247571 -0.317455 -0.348382 -0.023117 0.437905 0.774968 -0.231652 Kurtosis 2.148917 1.902691 2.157404 1.703575 1.482102 2.649228 2.128186 Jarque-Bera 3.797237 6.294864 4.682172 6.591188 12.02831 9.890925 3.817613 Probability 0.149775 0.042962 0.096223 0.037046 0.002444 0.007116 0.148257 Sum 198.4580 1428.594 215.8667 204.9434 399.5467 103.6170 179.6020 Sum Sq. Dev. 5.250289 5.218848 1.202463 1.225480 0.211969 0.678451 1.509268 Observations 94 94 94 94 94 94 94

Nguồn : Từ kết quả khảo sát và tính tốn của tác giả

Từ kết quả thống kê mô tả cho thấy: cung tiền (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và giá dầu (OIL) có giá trị

Skewness < 0 nên phân phối lệch trái; chỉ số HNX-Index, tỷ giá hối đối (EX) và lãi suất (IR) có giá trị Skewness > 0 nên phân phối lệch phải.

Giá trị Kurtosis của chỉ số HNX-Index, cung tiền (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EX), lãi suất (IR) và giá dầu (OIL) có giá trị nhỏ hơn 3 cho thấy hình dạng của đa giác phân phối sẽ tù hơn với hai đi dài nghĩa là các biến này có sự biến động ít, biến thiên dao động khơng cao trong thời gian nghiên cứu.

Kiểm định nghiệm đơn vị:

Bảng 2.12: Kết quả kiểm định Unit root – ADF

Biến Level P-value Sai phân bậc 1 P-value Dừng HNXINDEX -1.4583 0.5502 -6.0811 0.0000 I(1) M2 -2.5011 0.1185 -7.6662 0.0000 I(1) IPI -1.5016 0.5283 -9.4303 0.0000 I(1) CPI -0.5979 0.8649 -4.6515 0.0002 I(1) EX 0.1469 0.9677 -7.7091 0.0000 I(1) IR -3.1465 0.0266 -4.0797 0.0017 I(0) OIL -2.2788 0.1810 -6.2938 0.0000 I(1)

Nguồn: Tính tốn của tác giả

Nhìn vào bảng kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy: Tại mức ý nghĩa 5%, các chuỗi chỉ số HNX-Index, cung tiền (M2), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá hối đoái (EX) và giá dầu (OIL) dừng tại sai phân bậc 1, riêng chuỗi lãi suất (IR) dừng ngay tại chuỗi dữ liệu gốc. Do vậy, sai phân bậc 1 của các chuỗi số này sẽ được sử dụng trong mơ hình xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số HNX-Index.

Xác định bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mơ hình:

Nguồn: Tính tốn của tác giả Nhìn vào bảng xác định độ trễ tối ưu nêu trên cho thấy tại độ trễ là 1 thì thỏa mãn các tiêu chuẩn FPE và HQ. Chính vì thế, tác giả quyết định chọn độ trễ là 1 cho phù hợp với mơ hình nghiên cứu.

Kiểm định tác động các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khốn sử dụng mơ hình VAR :

Nguồn: Tính tốn của tác giả

Kiểm định Residual Serial Correlation Tests với giả thuyết : Ho : Khơng có tương quan chuỗi

H1 : Có tương quan chuỗi

Phân tích hàm phản ứng đẩy (Impulse Response):

Dựa trên kiểm định mơ hình tự hồi quy vector (VAR) nêu trên, hàm phản ứng đẩy được sử dụng để xác định phản ứng của chỉ số HNX-Index trước các cú sốc của các nhân tố vĩ mô được lựa chọn trong nghiên cứu.

Giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2005

Giai đoạn từ năm 2008 đến tháng 04/2013