3.5 Các giải pháp đối với thị trường chứng khoán và nhà đầu tư
3.5.6Dự báo các biến kinh tế vĩ mô trước khi quyết định đầu tư
Các biến số kinh tế vĩ mô thật sự có mối quan hệ với chỉ số giá chứng khốn. Chính vì lẽ đó, muốn dự đốn được xu hướng của chỉ số giá chứng khoán trước tiên
các nhà đầu tư cần dự đoán xu hướng các các nhân tố kinh tế vĩ mô như giá trị sản xuất
công nghiệp, lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, cung tiền và tăng trưởng tín dụng. Tuy nhiên, giữa các biến số kinh tế vĩ mơ này lại có mối quan hệ lẫn nhau Do
đó, việc dự đốn được xu hướng vận động của các biến này đòi hỏi nhà đầu tư cần có
một nền tảng kiến thức kinh tế nhất định. Bởi vậy, việc học hỏi, nâng cao các kiến thức
liên quan đến kinh tế, tài chính là việc cần làm mang tính cấp thiết và xuyên suốt.
Song song với việc dự đoán các nhân tố kinh tế vĩ mơ, nhà đầu tư cũng có thể tìm thấy các thơng tin về những nhân tố này dựa theo các nguồn như IMF, Ngân hàng
Nhà nước, Tổng cục thống kê. Tuy nhiên, do việc cơng bố thơng tin của Việt Nam cịn
chậm và đôi khi không nhất quán nên so với việc dự báo của bản thân nhà đầu tư thì việc thu thập thông tin từ các nguồn này bị chậm hơn.
3.5.7 Ứng dụng mơ hình định lượng vào dự báo giá chứng khoán
Căn cứ dự báo các nhân tố kinh tế vĩ mô, các công ty chứng khoán, các quỹ đầu tư và nhà đầu tư tổ chức có thể sử dụng mơ hình phân tích trong luận văn để lượng hóa
sự thay đổi của chỉ số giá chứng khốn.
Mơ hình phân tích là mơ hình hồi qui đa biến trong đó biến chỉ số giá chứng khoán là biến phụ thuộc đại diện cho tất cả các chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các biến độc lập như sản lượng công nghiệp, lạm phát, tỷ giá hối
đoái, lãi suất, cung tiền và tăng trưởng tín dụng; hệ số bi là mức độ nhạy cảm của chỉ
số giá chứng khoán VN – Index với các nhân tố vĩ mô.
Phương trình dùng để phân tích tác động của các biến độc lập đến chỉ số giá
chứng khốn VNI – Index có kết quả ước lượng là:
VNIt = -68,813 + 0,0063IOt – 12,528IRt + 4,0190M2t + 5,5371CRt + ut
Vì VN – Index là biến đại diện cho tất cả các chứng khoán nên bi là độ nhạy cảm bình quân của tất cả các chứng khốn với các nhân tố vĩ mơ, nên có thể dùng hệ số bi đã
ước lượng ở trên để dự báo giá chứng khoán cho các chứng khoán riêng biệt trên thị trường chứng khốn Việt Nam. Từ đó có được thơng tin cần thiết cho quyết định đầu tư
nhằm hạn chế rủi ro thấp nhất.
Lưu ý rằng khi quyết định thời điểm đầu tư vào chứng khốn, nhà đầu tư cần phân
tích xem nhóm nhân tố nào ảnh hưởng cao nhất, từ đó đưa ra dự báo chính xác nhằm hạn chế thấp nhất rủi ro. Và khi phân tích cần cố định một nhóm nhân tố khi cho rằng nhân tố
này ít tác động đến sự thay đổi trong giá chứng khoán.
Kết luận chương 3
Từ cơ sở lý thuyết ở chương 1 cũng như những phân tích định tính và định lượng ở
chương 2 đã đưa ra được các giải pháp đối với Chính Phủ và NHNN nhằm làm giảm sự ảnh hưởng bất thường của các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến chỉ số giá chứng khốn
Việt Nam. Các giải pháp đó liên quan dến cơ chế điều hành chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa và vấn đề tỷ giá cũng như thu hút dịng vốn ngoại. Ngồi ra, luận văn cũng nêu lên một số giải pháp khác liên quan đến các vấn đề như nâng cao chất lượng phân tích, dự báo các biến số kinh tế vĩ mô. Quan trọng hơn, đã xây dựng được mơ hình dự báo chỉ số giá chứng khoán dựa trên sự thay đổi của các biến số kinh tế vĩ mô để từ đó hướng nhà
đầu tư ứng dụng các mơ hình định lượng vào đầu tư chứng khoán, nhằm hạn chế thiệt hại
KẾT LUẬN
Luận văn đã đạt được mục tiêu nghiên cứu là xác định được một số nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến chỉ số giá chứng khốn. Theo đó, thơng qua phân tích định tính bằng
phương pháp đồ thị luận văn đã xác định được các nhân tố kinh tế vĩ mô là giá trị sản lượng công nghiệp, lạm phát, lãi suất, tỷ giá, cung tiền và tăng trưởng tín dụng đều có ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán. Trong số các nhân tố ấy, các nhân tố kinh tế vĩ mô thuộc thị trường tiền tệ như lãi suất, cung tiền và tăng trưởng tín dụng tác động mạnh đến
sự thay đổi của chỉ số giá chứng khốn. Hay nói cách khác, tại thị trường chứng khoán
Việt Nam, sự thay đổi của chỉ số giá chứng khoán phụ thuộc phần lớn vào các nhân tố liên
quan đến chính sách tiền tệ.
Với phương pháp phân tích định lượng thơng qua việc hồi quy đa biến kết hợp với mơ hình đồng liên kết, đề tài một lần nữa khẳng định các nhân tố kinh tế vĩ mơ trên có tác
động đến chỉ số giá chứng khoán. Tuy nhiên, do xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong các
biến kinh tế vĩ mơ nên để xây dựng được mơ hình tối ưu đo lường ảnh hưởng tổng hợp các nhân tố, đề tài đã thực hiện kiểm định để loại bỏ một số biến trong mơ hình. Với mơ hình tối ưu có được, các nhân tố kinh tế vĩ mơ đã giải thích được khoảng 73,71% sự biến động của chỉ số giá chứng khoán VN – Index, đây thực sự là một con số ấn tượng.
Cuối cùng, luận văn đã đưa ra một số giải pháp đối với các cơ quan hữu quan như Chính Phủ, Ngân hàng Nhà Nước, Ủy ban chứng khoán trong việc điều hành chính sách tiền tệ, tài khóa và phương thức quản lý, xây dựng thị trường chứng khoán để tránh gây ra những tác động bất thường đến chỉ số giá chứng khốn nói riêng và thị trường chứng khốn nói chung. Mơ hình xây dựng để đo lường tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mơ
đến chỉ số giá chứng khốn trong luận văn được khuyến nghị là một trong những công cụ
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. PGS.TS. Bùi Kim Yến, TS. Thân Thị Thu Thủy (2008), Thị trường chứng khoán, Nhà xuất bản Thống kê, TP HCM.
2. ThS. Phạm Trí Cao, ThS. Vũ Minh Châu (2009), Kinh tế lượng ứng dụng, Nhà xuất
bản thống kê, TP HCM.
3. PGS.TS. Nguyễn Trọng Hồi (2009), Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài
chính, Nhà xuất bản Thống kê, TP HCM.
4. PGS.TS. Trần Ngọc Thơ (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản thống kê, TP HCM.
5. PGS.TS. Trần Ngọc Thơ, TS. Nguyễn Ngọc Định (2008), Tài chính quốc tế, Nhà xuất bản thống kê, TP HCM.
6. Website Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: http://www.sbv.gov.vn
7. Website Tổng cục Thống kê Việt Nam: http://www.gso.gov.vn 8. Website Ủy ban chứng khoán Việt Nam: http://www.ssc.gov.vn 9. Website Sở giao dịch chứng khoán TPHCM: http://www.hsx.vn 10. Website Sở giao dịch chứng khốn TP. Hà Nội: http://www.hnx.vn
11. Website Cổng thơng tin, dữ liệu tài chính chứng khốn Việt Nam: http://www.cafef.vn 12. Website Ngân hàng phát triển Châu Á: http://www.adb.org
13. Website Quỹ tiền tệ quốc tế: http://www.imf.org
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1. SỐ LIỆU THU THẬP
STT Time VNI CPI IR EX IO M2 CR
1 January-09 303.21 17.48 7.25 17,484 47,855 14.77 17.05 2 February-09 245.74 14.78 7.8 17,840 51,874 17.37 14.85 3 March-09 280.67 11.25 7.41 17,802 53,793 18.18 13.00 4 April-09 321.63 9.23 7.32 17,784 55,551 22.13 17.30 5 May-09 411.64 5.58 6.96 17,785 56,794 24.14 19.24 6 June-09 448.29 3.94 6.97 17,801 57,722 26.02 20.80 7 July-09 466.76 3.31 6.92 17,815 58,403 27.05 22.54 8 August-09 546.78 1.97 7.05 17,821 60,684 28.31 23.71 9 September-09 580.9 2.42 7.13 17,841 62,512 29.65 29.73 10 October-09 587.12 2.99 7.45 17,862 62,272 29.84 35.30 11 November-09 504.12 4.35 8.86 18,495 63,072 29.75 38.03 12 December-09 494.77 6.52 10.15 18,479 65,829 26.15 37.73 13 January-10 481.96 7.62 10.45 18,479 63,122 26.08 37.38 14 February-10 496.91 8.46 10.4 19,100 50,678 24.96 38.63 15 March-10 499.24 9.46 9.86 19,100 60,238 24.52 39.23 16 April-10 542.37 9.23 8.88 18,990 62,980 22.59 35.07 17 May-10 507.44 9.05 8.39 19,010 62,945 21.88 32.04 18 June-10 507.14 8.69 8.55 19,100 66,284 21.17 31.15 19 July-10 493.91 8.19 8.9 19,100 68,442 21.25 31.22 20 August-10 455.08 8.18 11.45 19,500 69,016 22.50 32.73 21 September-10 454.52 8.92 11.65 19,500 69,853 22.83 29.38 22 October-10 452.63 9.66 11.86 19,500 72,237 23.32 26.13 23 November-10 451.59 11.09 12.11 19,500 73,138 24.20 26.13 24 December-10 484.66 11.75 12.85 19,500 75,269 25.30 28.91 25 January-11 510.6 12.17 12.65 19,500 71,276 23.47 29.13 26 February-11 461.37 12.31 12.65 20,880 59,025 24.79 31.33 27 March-11 461.13 13.89 13.31 20,910 68,571 23.56 31.34 28 April-11 480.08 17.51 13.06 20,905 70,645 19.92 29.85 29 May-11 421.37 19.78 13.5 20,849 73,615 17.76 28.90 30 June-11 432.54 20.82 13.64 20,824 75,325 16.29 25.65 31 July-11 405.7 22.16 13.86 20,814 75,012 13.32 22.71 32 August-11 425.4 23.02 13.65 20,834 73,019 12.67 18.16 33 September-11 427.6 22.42 13.64 20,834 78,235 11.34 16.21 34 October-11 420.8 21.59 13.52 20,788 76,066 9.95 14.32 35 November-11 380.7 19.83 13.95 20,820 79,062 9.55 12.22
PHỤ LỤC 2. VẤN ĐỀ TRỪ KHỬ TRONG TÍNH GIÁ CHỨNG KHOÁN
Để hiểu bản chất của kỹ thuật này, chúng ta hãy xem xét một ví dụ đơn giản
sau: Chỉ số tính theo phương pháp bình quân giản đơn (phương pháp Dow Jones). Giá 3 cổ phiếu hình thành như sau:
Cổ phiếu Giá ngày giao dịch 1 Giá ngày giao dịch 2 Giá ngày giao dịch 3
A B C 17 13 15 19 13 16 19 13 8 Tổng giá 45 48 30
DJA ngày 1 là 45/3 =15 (ngàn đồng, hay điểm)
DJA ngày 2 là 48/3 = 16 (ngàn đồng, hay điểm), tăng 1 điểm hay 6.7%
Ngày thứ 3 cổ phiếu C tách làm hai và giá coi như khơng có gì thay đổi (cổ phiếu C giảm cịn 8 khơng coi là giảm giá, mà chỉ vì cổ phiếu tách đơi).
Về ngun tắc nếu giá khơng có gì thay đổi, thì chỉ số vẫn giữ nguyên. Ta
không thể lấy tổng mới chia cho 3: 30/3=10 để kết luận chỉ số giá đã giảm 5 ngàn
(điểm) được. Vì thực chất giá không hề thay đổi . Bởi vậy chỉ số giá mới tính ra phải
bằng 15 như ngày 2. Đây là cốt lõi của kỹ thuật tính tốn lại hệ số chia. Kỹ thuật hết sức đơn giản: áp dụng quy tắc tam suất mà chúng ta đã học từ lớp 4
Cụ thể là:
Từ đây suy ra D1 =(30 x 3)/48 = 1.875 và DJA ngày thứ 3 là 30/1.875 = 16
khơng có gì thay đổi. Chỉ số này phản ánh đúng động thái của giá (không đổi). Trong thực tế giá thường có thay đổi nên chỉ số sẽ có giao động. Nhưng khi tính lại hệ số chia
người ta luôn giả định giá không đổi. Tức là hệ số chia của ngày giao dịch được xác định trước khi xẩy ra giao dịch.
Chúng ta cũng có thể tham khảo thêm ví dụ sau về phương pháp tính chỉ số giá gia quyền giá trị Passcher mà nước ta đang áp dụng, cơng thức tính như sau:
qt pt qt pt I p = ------------- => -------------- qt po Dt Chứng khốn Khối lượng niêm yết Giá đóng cửa 21/7 Giá đóng cửa ngày 31/7 Giá đóng cửa ngày 2/8 A B C 1000 2000 5000 10 15 12 16 18 13 17 20
- Chỉ số giá ngày giao dịch đầu tiên là 100% (điểm)
= 100x(1000x10+2000x15)/(1000x10+2000x15) = QoPo/Do =100 Phải nhân với 100 bởi vì chúng ta quy ước ngày đầu là 100 điểm Do = 1000x10+2000x15 = 40000
Trong trường hợp này Do =D1 = 40000 và ngày này cổ phiếu C chưa được
tham gia vào việc tính chỉ số giá (vì mới có giá ban đầu chưa có thay đổi). Do đó chỉ số giá của ngày 31/7 chỉ là chỉ số giả tổng hợp của 2 cổ phiếu A và B mà thôi.
- Chỉ số giá ngày 2/8 là 120,67 điểm tăng 10,67 điểm, phương pháp tính như sau: = 100x(13x1000+17x2000+20x5000)/ D2 = P2Q2/D2 = 120,67 tăng 10,67 điểm Tính D2 như sau: ( 12x1000 + 16x2000) ==> Hệ số chia là (10x1000+ 15x2000) ( 12x1000 + 16x2000 +18x5000) ==> Hệ số chia là D2 Từ đó: (10x1000+ 15x2000)x( 12x1000 + 16x2000 +18x5000) D2 = --------------------------------------------------------------------= 121818,1818 ( 12x1000 + 16x2000)
Hệ số chia đã thay đổi từ 40 000 (Do và D1) thành 121 818,1818 (D2)
Trong 2 phiên giao dịch ngày 21 và 31 hệ số chia khơng có gì thay đổi và đều chia cho gốc, vì vậy chỉ số thực sự là tính theo % so với gốc và vì thế ở hai ngày này
chúng ta có thể gọi là điểm hay % cũng đúng. Đến phiên giao dịch 2/8 thì điều này
khơng đúng nữa, bởi vì ta đã đổi hệ số chia và vì vậy kết quả tính tốn lần này chỉ có
PHỤ LỤC 3. KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ VÀ ĐỒNG LIÊN KẾT
Theo Basabi (2006) hầu hết các biến chuỗi thời gian là không dừng hoặc liên
kết bậc 1 (sai phân bậc 1 là một chuỗi dừng). Để tránh hiện tượng hồi quy tương quan giả do hồi quy một chuỗi thời gian không dừng với một hoặc nhiều chuỗi thời gian
không dừng khác thì các biến trong mơ hình hồi quy phải dừng hoặc đồng liên kết
(cointegration). Điều này xảy ra là do việc ước lượng các hệ số hồi qui không chỉ gồm ảnh hưởng các biến độc lập đến biến phụ thuộc mà còn bao hàm cả yếu tố xu thế. Theo
Nguyen Quang Dong (2006, 106) nếu ước lượng mơ hình với chuỗi thời gian trong đó có biến độc lập khơng dừng sẽ vi phạm các giả định OLS. Có nhiều cách để nhận dạng một chuỗi thời gian dừng hay khơng dừng, ví dụ như phân tích đồ thị, sai phân, hàm tự
tương quan, kiểm định thống kê Ljung – Box. Theo Gujarati (2003, 814) kiểm định
nghiệm đơn vị (Unit roof test) là một cách kiểm định được sử dụng phổ biến trong thời gian gần đây.
a. Kiểm định nghiệm đơn vị
Giả sử
VNIt = pVNIt-1 + ut (-1<p<1) (1)
Trong đó ut là nhiễu trắng (white noise), nghĩa là ut có trung bình bằng khơng, phương sai khơng đổi và hiệp phương sai bằng không.
Nếu p= 1, (1) trở thành bước ngẫu nhiên khơng có hằng số, nghĩa là VNIt là một
chuỗi không dừng (E(VNIt) = VNI0 và Var(VNIt = tб2. Nên ý tưởng ở đây là hồi qui
VNIt với biến trễ của nó và kiểm định xem p có bằng 1 một cách có ý nghĩa hay khơng.
Tuy nhiên, thay vì kiểm định giả thiết H0: p = 1 (VNIt là chuỗi không dừng) và H1 p<1
(VNIt là chuỗi dừng), người ta chuyển phương trình (1) như sau: VNIt - VNIt-1 = pVNIt-1 – VNIt-1 + ut
= (p – 1)VNIt-1 + ut
ΔVNIt = δVNIt-1 + ut (2)
Và kiểm định giả thiết H0 : δ = 0 (VNIt là chuỗi không dừng), H1: δ = 1 (VNIt là
Nếu δ = 0, ta có ΔVNIt = (VNIt – VNIt-1) = ut. Do ut là một nhiễu trắng, nghĩa là chuỗi dừng, nên sai phân bậc 1 của một chuỗi thời gian bước ngẫu nhiên là một chuỗi
dừng. Để kiểm định giả thiết H0 ta không thể sử dụng kiểm định thống kê t, vì giá trị t
của hệ số ước lượng δ không theo phân phối xác suất t, thậm chí khi mẫu rất lớn, nghĩa là nó khơng có phân phối chuẩn. Theo Gujarati (2003, 815), Dickey và Fuller cho rằng với giả thiết H0: δ = 0, giá trị t ước lượng của hệ số VNIt-1 sẽ theo phân phối xác suất τ
(tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kê τ còn gọi