- Nâng hạng thị trƣờng
Năm 2018, FTSE Rusell đã đƣa thị trƣờng Việt Nam vào danh sách theo dõi nâng hạng từ cận biên lên mới nổi cấp 2, nên trƣớc mắt UBCK nên tập trung vào các mục tiêu đã đặt ra để trong cuối năm 2019 hoặc đầu 2020 có thể nâng hạng thị trƣờng. Một trong các mục tiêu đó là phải chú trọng triển khai sản phẩm mới, với trọng tâm là hợp đồng tƣơng lai trái phiếu Chính phủ và chứng quyền bảo đảm. Đối với chính phủ đẩy mạnh giải pháp nâng hạng thị trƣờng, nhƣ việc tăng quy mô đầu tƣ cho các nhà đầu tƣ nƣớc ngồi thơng qua việc gia tăng số lƣợng các cơng ty có vốn hóa lớn. Nhanh chóng hồn thiện khung pháp lý, xây dựng luật chứng khốn sử đổi. Bên cạnh đó ban hành các nghị định để tạo mơi trƣờng tốt nhất cho nhà đầu tƣ cũng nhƣ đảm bảo thị trƣờng hoạt động hiệu quả hơn.
- Chính sách kinh tế vĩ mơ
Chính sách kinh tế vĩ mô ổn định và lành mạnh để tạo nền tảng cho thị trƣờng chứng khoán vận hành tốt. Khi thị trƣờng chứng khoán phản ánh các thay đổi của nền kinh tế từ các yếu tố kinh tế vĩ mô nhƣ tỷ giá hối đoái, lãi suất…việc hoạch định chính sách phải có xác định mục tiêu rõ ràng và cam kết theo đuổi mục tiêu đó. Bên cạnh đó nâng cao hiệu quả quản lý, giám sát thị trƣờng chứng khoán và xử lý nghiêm các trƣờng hợp vi phạm.
- Chính sách với lƣợng cung tiền M2, tỷ giá
Các chính sách phải có tính đồng nhất với nhau, năm 2010, Ngân hàng nhà nƣớc đồng thời đƣa ra hai mục tiêu là tăng trƣởng cung tiền 20% và lạm phát đạt 8%. Đối với việc đặt ra mức cung tiền cố định sẽ làm chính sách tiền tệ mất đi tính linh hoạt của nó, cịn việc đồng thời tăng cung tiền vừa làm giảm lạm phát là không thể. Hơn thế mức cung tiền 20% là quá cao so với tốc độ tăng trƣởng kinh tế Việt Nam. Hậu quả của chính sách này có thể làm lạm phát vƣợt xa mục tiêu đã đặt ra.
Việc thực thi các chính sách nhất quán sẽ tạo ra hiệu ứng tốt và tạo dựng đƣợc niềm tin cho công chúng về hiệu quả của các chính sách này. Theo lý thuyết kỳ vọng duy lý thì hành vi của các chủ thể trong nền kinh tế không chỉ dựa trên các thông tin quá khứ mà cả các thơng tin về tƣơng lai, trong đó chỉ số giá chứng khốn
45
đƣợc xem là chỉ báo hàng đầu về tƣơng lai của nền kinh tế. Nên khi đã tạo lập đƣợc niềm tin cho cơng chúng về các chính sách ban hành, thì Ngân hàng nhà nƣớc chỉ cần có điều chỉnh nhỏ đã có thể mang lại hiệu quả cao.
Đối với tỷ giá hối đối USD/VND với sự ảnh hƣởng lớn đến tình hình kinh tế nhƣ hiệu quả của chính sách thu hút nguồn đầu tƣ nƣớc ngồi, thì vẫn nên đƣợc kiểm sốt bởi Chính phủ để tăng tính ổn định, tạo dựng niềm tin cho các nhà đầu tƣ. Đồng thời nên giao thƣơng bằng các đồng ngoại tệ khác để giảm áp lực cung USD cũng nhƣ ảnh hƣởng của tỷ giá này lên thị trƣờng chứng khốn nói riêng, nền kinh tế nói chung.
Nhìn chung các chính sách phải đƣợc đặt trong bối cảnh chung để đảm bảo sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô, cũng nhƣ sự kết hợp để hỗ trợ cho sự phát triển của thị trƣờng chứng khoán.
46
KẾT LUẬN
Thị trƣờng chứng khốn TP.HCM cịn rất non trẻ, nền kinh tế Việt Nam cịn đang trong q trình chuyển đổi và còn nhiều yếu kém, nên rủi ro trên thị trƣờng chứng khoán là rất lớn so với nhiều nƣớc khác. Để đầu tƣ hiệu quả nhà đầu tƣ phải có các giải pháp cho các rủi ro này.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các nhân tố kinh tế vĩ mô trong giai đoạn 2009-2018 thực sự có tác động đến thị trƣờng chứng khoán TP.HCM, cụ thể là các nhân tố tỷ giá có tác động tiêu cực đến thị trƣờng, nhân tố giá vàng và lƣợng cung tiền M2 có tác động tích cực tới thị trƣờng. Nhà đầu tƣ cá nhân ngoài quản trị rủi ro từ bản thân và xem xét các rủi ro phi hệ thống, thì việc phịng ngừa rủi ro hệ thống cũng hết sức quan trọng. Rủi ro hệ thống là không thể trách khỏi, tuy nhiên nhà đầu tƣ vẫn có thể tìm thấy cơ hội trong một số ngành nghề nhất định.
Bên cạnh đó thì thị trƣờng chứng khốn cịn chịu sự tác động các biến động của thị trƣờng thế giới, nhất là thị trƣờng Mỹ. Tuy nhiên mức tác động vẫn còn nhỏ nên việc xem xét rủi ro chứng khoán TP.HCM chủ yếu vẫn từ bản chất nền kinh tế.
Nhà đầu tƣ cần nhớ rằng cơ hội luôn đi kèm với rủi ro, đó là tin thần đầu tƣ chung.
1
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo tiếng Việt
[1]. Phạm Thế Anh (2011), “Lạm phát và các quy tắc chính sách tiền tệ”, Bài thảo luận chính sách CS-05, Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách, Trƣờng đại học Kinh tế, đại học Quốc gia Hà Nội.
[2]. Huỳnh Thanh Bình và Nguyễn Minh Hà (2012), “Tác động của giá vàng, giá
dầu và các chỉ số chứng khoán lớn thế giới đến chỉ số chứng khốn VN-index”, Tạp
chí Những vấn đề Kinh tế và Chính trị thế giới, Số 4 (2012), Trang 67-7.
[3]. Benjamin Graham, David L.Dodd (2018), Phân tích chứng khốn (Nguyễn Thị Khánh Chƣơng dịch), NXB Lao động.
[4]. TS. Bạch Đức Hiển (2008), Giáo trình thị trường chứng khốn, NXB Tài
chính.
[5]. Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Văn Điệp (2013), “Quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô
và biến động thị trường chứng khoán: bằng chứng nghiên cứu thị trường Việt Nam”, Science & Technology development, tập 16, số. Q3-2013.
[6]. Leeb và Conral, R.S (1996), Xác định thời điểm mua bán cổ phiếu (Trần Tuấn Thạch dịch), NXB Thống kê.
[7]. Nguyễn Thanh Bích Ngọc và các tác giả, “Minh bạch thông tin trước thềm hội
nhập AEC”, Trƣờng ĐH Kinh tế - Luật, ĐHQG TPHCM, Tạp chí phát triển KH-
CN, tập 19 số Q3-2016.
[8]. Song Hong Bing (2018), Chiến tranh tiền tệ (Hồ Ngọc Minh dịch), NXB Thông tin và truyền thông.
[9]. Sở giao dịch chứng khốn TP.HCM, “Lịch sử hình thành và phát triển của Sở
GDCK TP.HCM”.
Xem tại <https://www.hsx.vn/Modules/CMS/Web/ViewArticle?id=46a6dd59-2cd5- 4ef7-b12a-4c30778140c4&fid=c5b6b7cf3a9b4307ab689bcf2e8b8990>. [Truy cập ngày 15/3/2019]
[10]. Duy Thái, “Thị trường chứng khoán 2017: Một năm “tràn ngập” kỷ lục”, thời báo Tài chính Việt Nam. Xem tại: <http://thoibaotaichinhvietnam.vn/pages/chung- khoan/2018-01-02/thi-truong-chung-khoan-2017-mot-nam-tran-ngap-ky-luc-
52206.aspx.>[Truy cập: 27/04/2019].
[11]. Hoang Thanh Hue Ton, Van Duy Nguyen (2003), “Tác động của chỉ số giá
thế giới lên thị trường chứng khoán Việt Nam”, Hong Duc University, Viet Nam
Quantitative Analysis Join Stock Company, Hanoi, Vietnam. Xem tại
<http://nghiencuudinhluong.com/tac-dong-cua-chi-gia-gioi-len-thi-truong-chung-
khoan-viet-nam/> [Truy cập: 28-04-2019]
[12]. Tạp chí chứng khốn 09/2017, kinh nghiệm quốc tế về quản trị rủi ro trên thị trƣờng chứng khốn, Tạp chí tài chính.
Tài liệu tham khảo tiếng Anh
[13]. Abdalla, I.S.A. and Murinde, V. (1997), “Exchange Rate and Stock Price
Interactions in Emerging Financial Markets: Evidence on India, Korea, Pakistan, and the Philippines”, Applied Financial Economics, Vol.7, pp.25-35.
[14]. Ajayi, R.A. and Mougoue, M. (1996), “On the Dynamic Relation between
Stock Prices and Exchange Rates”, The Journal of Financial Research, No.19,
pp.193-207.
[15]. Alexandros Garefalakis, George Alexopoulos, Michael Tsatsaronis and Christos Lemonakis (2017),” Financial & investment strategies to captivate S&P 500 volatility premium”, Investment Management and Financial Innovations, 14(3),
39- 53.
[16]. DiFonzo & Bordia (2007), “Rumors Influence: Toward a dynamic social
impact theory of rumor. In A. R. Pratkanis (Ed.)”, Frontiers of social psychology.
The science of social influence: Advances and future progress (pp. 271-295). New York, NY, US: Psychology Press.
[17]. Eugene F. Fama, “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work”. The Journal of Finance, Vol. 25, No. 2.
[18]. Friedman, M. and Schwartz, A.J. (1963), “Money and Business Cycles”, Review of Economics and Statistics, Vol.45 (1), pp.32-64.
[19]. Gan, C., Lee, M., Young, H.W.A. and Zhang, J. (2006), “Macroeconomic
Variables and Stock Market Interactions: New Zealand Evidence”, Investment
Management and Financial Innovations, Vol.3, Issue 4, pp.89-101.
[20]. Garefalakis, E.A., Dimitras, A., Koemtzopoulos, K., and Spinthiropoulos, K., (2011), “Determinant Factors of Hong Kong Stock market”, International Research Journal of Finance and Economics, Issue.62, pp.50-60.
[21]. Jiranyakul, K. (2009), “Economic Forces and the Thai Stock Market, 1993- 2007”, NIDA Economic Review, Vol.4, No.2, pp.1-12.
[22]. Madmudul Alam and Salad Uddin (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, p.43-51.
[23]. Mukherjee, T.K. and Naka, A. (1995), “Dynamic Relations between Macroeconomic Variables and the Japanese Stock Market: An Application of a Vector Error Correction Model”, Journal of Financial Research, Vol.18, No.2, pp.223-237.
[24]. Nath, G.C., Samanta, G.P. (2003), “Relationship Between Exchange Rate and Stock Prices in India - A Empirical Analysis”, SSRN Electronic Journal, pp.1-11. [25]. Rahman, A.A., Sidek, N.Z.M. and Tafri, F.H. (2009), “Macroeconomic
determinants of Malaysian Stock Market”, African Journal of Business
PHỤC LỤC
1. Một số mã cổ phiếu khi ứng dụng bộ lọc canslim trong 18 ngành trên thị trƣờng chứng khoán trong tháng 5/2019.
2. Kết quả chạy SPSS các biến vĩ mô và chỉ số VNINDEX mơ hình 3. Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N VNt 575,4549 212,93539 119 EXi 20753,2724 1654,04645 119 DGPi 35289075,6303 6492495,79751 119 M2i 4654888,8235 2276162,69650 119 VNi 570,2040 211,73574 119 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 ,824a ,679 ,668 122,76482 2,177
a. Predictors: (Constant), VNi, DGPi, M2i, EXi b. Dependent Variable: VNt
ANOVAa
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 3632177,940 4 908044,485 60,250 ,000b
Residual 1718116,854 114 15071,200
Total 5350294,794 118
a. Dependent Variable: VNt
b. Predictors: (Constant), VNi, DGPi, M2i, EXi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1430,944 397,399 3,601 ,000 EXi -,084 ,027 -,655 -3,111 ,002 DGPi 7,547E-006 ,000 ,230 2,073 ,040 M2i 9,233E-005 ,000 ,987 5,044 ,000 VNi ,348 ,086 ,346 4,050 ,000 a. Dependent Variable: VNt
3. Kết quả chạy SPSS biến VNINDEX và S&P 500 Bị lỗi tự tƣơng quan Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N VN 724,1015 178,59554 62 SP 2276,582 319,74887 62 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,936a ,876 ,874 63,33433 ,532 a. Predictors: (Constant), SP b. Dependent Variable: VN
Sau khi chữa lỗi tự tƣơng quan Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N VNI 198,2626 59,20899 61 SPI 619,7807 106,99804 61 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,728a ,530 ,522 40,93274 1,579
a. Predictors: (Constant), SPI b. Dependent Variable: VNI
ANOVAa
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 111488,427 1 111488,427 66,541 ,000b
Residual 98853,850 59 1675,489
Total 210342,277 60
a. Dependent Variable: VNI b. Predictors: (Constant), SPI
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -51,428 31,055 -1,656 ,103 SPI ,403 ,049 ,728 8,157 ,000