tài
Nghiên c u Wang
(2010) Các nghiên c u khác
Bi n v mô T ng quan T ng quan T ng quan Tác gi GDP T ng quan
âm
Không có ý ngh a
th ng kê T ng quan âm
Acikalin và c ng s (2008) L m phát T ng quan d ng T ng quan d ng Không có ý ngh a th ng kê Oseni và Nwosa (2011) Lãi su t Không có ý ngh a th ng kê Không có ý ngh a th ng kê T ng quan d ng Peiris (2010)
B ng 4.18 cung c p cái nhìn t ng quát và h th ng l i k t qu nghiên c u c a đ tài c ng nh các bài nghiên c u khác trên th gi i. K t qu nghiên c u c a đ tài không hoàn toàn t ng đ ng v i nghiên c u c a Wang (2010) nh ng có t ng đ ng v i các nghiên c u khác trên th gi i.
V i nh ng gì mà đ tài tìm th y g n nh có m t s đi ng c l i so v i k v ng ban đ u c a đ tài, tuy nhiên đi u này c ng có th đ c gi i thích theo nghiên c u c a Singh và Weiss (1998) và Kominek (2003) cho r ng nh ng đ t n c đang phát tri n và đ c bi t là th tr ng ch ng khoán trong giai đo n đang phát tri n hoàn thi n thì ph n l n các làn sóng đ u t trong các th tr ng này mang tính ch t là đ u c đi u này c ng phù h p v i nh n đ nh c a các chuyên gia kinh t theo nh nghiên c u c a Nguy n Th Ph ng Nhung (2013) thì th tr ng ch ng khoán Vi t Nam là th tr ng “nóng nhanh và l nh nhanh” do đó s bi n đ ng trong các bi n s kinh t v mô d ng nh gi i thích r t ít và đôi khi không có m i quan h v i s bi n đ ng
trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam. Do đó, đ tài cho r ng đ xem xét m i quan h gi a s bi n đ ng trong các bi n s kinh t v mô và s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam c n có nh ng nghiên c u sâu h n và mang tính t ng quát h n.
5. K t lu n và đ xu t
5.1. K t lu n c a nghiên c u
V i m c tiêu tìm hi u nh h ng c a s bi n đ ng các bi n s kinh t v mô đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam, thông qua chu i d li u theo tháng đ c thu th p trong giai đo n 2001-2013. Tr c h t đ tài s d ng mô hình EGARCH đ đo l ng s bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô đ c nghiên c u và s bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam thông qua ch s VN-Index. Ti p theo đ tài th c hi n phân tích nh h ng c a s bi n đ ng các bi n s kinh t v mô đ n s bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam b ng mô hình VAR, s d ng hàm ph n ng đ y IRF nh m phân tích tác đ ng c a t ng cú s c c a các bi n kinh t v mô đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán, k thu t phân rã ph ng sai c ng đ c đ tài s d ng nh m đánh giá t m quan tr ng c a các nhân t theo th i gian trong vi c gi i thích đ bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam. Bên c nh đó, đ đánh giá tính b n v ng c a mô hình (robust) c a k t qu mô hình VAR đ tài c ng th c hi n chuy n đ i v trí c a các bi n đ t o ra các mô hình thay th .
Thông qua vi c c l ng chu i d li u nghiên c u đ tài tìm th y m t s k t qu chính nh sau:
Th nh t, thông qua ki m đnh nhân qu Granger cho th y s bi n đ ng trong các bi n s kinh t v mô là nguyên nhân gây ra s bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán.
Th hai, k t qu mô hình VAR đ tài tìm th y s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam là do s bi n đ ng trong GDP v i đ tr 1 tháng, t ng t s bi n đ ng trong l m phát c ng là nguyên nhân gây ra s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán v i đ tr t 1 đ n 3 tháng. Ngoài ra, s bi n đ ng trong lãi su t không là nguyên nhân gây ra s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam. Th ba, thông qua hàm ph n ng đ y IRF cho th y s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán ch u tác đ ng c a cú s c GDP tuy nhiên m c tác đ ng là t c th i, tuy
nhiên s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán chu tác đ ng dai d ng c a cú s c trong bi n đ ng trong l m phát.
Th t , k t qu phân rã ph ng sai cho th y s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán đ c gi i thích nhi u b i cú s c c a chính nó trong quá kh , tuy nhiên qua th i gian thì s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán đ c gi i thích nhi u h n b i s bi n đ ng trong GDP và l m phát. S bi n đ ng trong lãi su t gi i thích r t ít cho s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán qua th i gian và g n nh không đáng k .
5.2. Ki n ngh
V i nh ng k t qu thu đ c trong quá trình nghiên c u đ tài ki n ngh m t s gi i pháp nh m giúp cho th tr ng ch ng khoán Vi t Nam phát tri n n đ nh h n. Theo đó các ki n ngh đ c đ a ra nh sau:
Th nh t, trong ng n h n s bi n đ ng trong GDP là m t y u t quan tr ng tác đ ng đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán, do đó trong chính ph có th dùng ch tiêu này đ tác đ ng đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán theo h ng có l i cho n n kinh t - t c là có s quan tâm đ n các cú s c th c trong ng n h n tác đ ng đ n th tr ng ch ng khoán.
Th hai, c ng trong ng n h n Ngân hàng Nhà n c có th s d ng công c l m ph t đ tác đ ng đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán theo đó vi c duy trì m t t l l m phát n đ nh là m t đi u ki n tiên quy t đ duy trì m t s n đnh trong n n kinh t thông qua s n đ nh c a các bi n s kinh t v mô t o đi u ki n cho s phát tri n b n v ng c a th tr ng ch ng khoán.
Th ba, trong dài h n ngoài vi c chú tr ng đ n các cú s c mang b n ch t ti n t (cung ti n, lãi su t,….) thì c ng c n theo đu i các cú s c mang b n ch t th c (cú s c cung, cú s c c u,…) đ t o đi u ki n cho th tr ng ch ng khoán phát tri n b n v ng và n đ nh h n.
5.3. H n ch c a đ tài và h ng nghiên c u ti p theo 5.3.1.H n ch c a đ tài 5.3.1.H n ch c a đ tài
Trong th i gian th c hi n nghiên c u, đ tài g p m t s h n ch sau:
Th nh t, d li u t ng s n ph m qu c n i đ c thu th p theo quý, sau đó s d ng ph n m m Eviews nh m chuy n d li u t quý sang tháng nên d li u có th g p m t s h n ch .
Th hai, ngoài mô hình EGARCH đ đo l ng bi n đ ng c a các bi n nghiên c u, còn có nhi u mô hình khác nh m đo l ng bi n đ ng, vì v y có th mô hình EGARCH đ c s d ng trong đ tài ch a là mô hình phù h p nh t cho bi n nghiên c u.
Th ba, khi th c hi n hàm ph n ng thúc đ y và phân rã ph ng sai trong mô hình VAR thì th t bi n r t quan tr ng vì th t bi n khác nhau có th đ a ra k t qu khác nhau.Vì vi c s p x p th t bi n trong đ tài ch a bao quát h t các tr ng h p nên có th d n đ n nh ng tr ng h p thi u sót.
Th t , các bi n đ c đ a vào nghiên c u trong đ tài còn t ng đ i ít do đó k t qu tìm đ c có th ch a mang tính đ i di n và bao quát h t các y u t tác đ ng đ n s bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam.
5.3.2.H ng nghiên c u ti p theo (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
V i nh ng h n ch đ c tìm th y trong nghiên c u c a mình đ tài đ xu t h ng nghiên c u ti p theo cho ch đ này nh sau:
Có th áp d ng các mô hình VAR c u trúc (SVAR) hay mô hình ràng bu t d u hi u VAR (Sign-restriction VAR) c a Uhlig (2009) đ kh c ph c các h n ch c a mô hình VAR đ quy b ng cách áp đ t các ràng bu t theo lý thuy t kinh t ho c các ràng bu t d u hi u theo đ xu t c a Fry và Pagan (2007), Fratzscher và c ng s (2010). Theo đó vi c áp d ng các mô hình này s không ph thu c vào vi c s p x p v trí các bi n nh trong mô hình VAR đ quy.
C n k t h p thêm các bi n kinh t v mô khác trong n c và các cú s c c a n c ngoài đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Vi t Nam nh m có cái nhìn bao quát h n v các y u t tác đ ng đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán. Và đây có th là h ng nghiên c u ti p theo c a đ tài.
DANH M C TÀI LI U THAM KH O Danh m c tài li u ti ng vi t
1. inh Ti n Th nh, 2013. Nghiên c u tác đ ng c a các y u t v mô đ n th tr ng ch ng khoán Vi t Nam, lu n v n th c s , i H c Kinh T TP.HCM. 2. Nguy n Th Ph ng Nhung, 2013. M i quan h gi a t ng tr ng kinh t và
s phát tri n c a th tr ng ch ng khoán. T p chí phát tri n và h i nh p, s 21, trang 21-26.
3. Nguy n Th Thu H ng, 2013. Tác đ ng c a các nhân t v mô lên t su t sinh l i c a th tr ng ch ng khoán Vi t Nam, lu n v n th c s , i H c Kinh T TP.HCM.
4. Nguy n Tr ng Hoài và C ng s , 2013. Kinh t l ng-phân tích chu i th i gian trong tài chính. TPHCM: Nhà xu t b n Lao ng.
5. Nguy n Tr ng S n và c ng s , 2011. M i quan h gi a các nhân t kinh t
v mô và th tr ng ch ng khoán- k t qu th c nghi m th tr ng ch ng khoán Vi t Nam. Công trình d thi nhà kinh t tr 2011.
6. Tr n Ng c Th và Nguy n Ng c nh, 2011. Giáo trình tài chính qu c t . i h c Kinh t Thành Ph H Chí Minh.
Danh m c tài li u ti ng anh
1. Acikalin, S., Aktas, R. and Unal, S., 2008. Relationships between stock markets and macroeconomic variables: an empirical analysis of the Istanbul Stock Exchange. Investment Management and Financial Innovations, 5/2008.
2. Attari, M. I. J. and Safdar, L., 2013. The Relationship between Macroeconomic Volatility and the Stock Market Volatility: Empirical Evidence from Pakistan. Pakistan Journal of Commerce and Social Sciences. 7: 309-320.
3. Auret, C. and Golding, J., 2012. Stock prices as a leading indicator of economic activity in South Africa: Evidence from the JSE. Investment Analysts Journal, No 76/2012.
4. Binswanger, M., 2004. Stock returns and real activity in the G-7 countries:did the relationship change during the 1980s?. The Quarterly Review of Economics and Finance, 44: 237-252.
5. Bollerslev, T., 1986. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31: 307-327.
6. Chen, N. F., Roll, R. and Ross, S. A., 1986. Economic forces and the stock market. The Journal of Business, 3: 383-403.
7. Christopher Gan and et al., 2006. Macroeconomic variables and stock market interactions: New Zealand evidence, Investment Management and Financial Innovations, 3: 89-101
8. Du, D., 2002. [pdf] Available at :<http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.196.6662&rep=rep1&type=pdf>. [ Accessed 10 Febulary 2014].
9. Engle R. F. and Granger C.W.J.,1987. Co-integration and error correction: Representation, Estimation and Testing. Econometrica, 55:251-276.
10.Engle, R.F., 1982. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50: 987-1008.
11.Fama, E. F. 1981. Stock returns, real activity, inflation and money. The American Economic Review, 4: 545-565.
12. Fama, E. F. 1981. Stock returns, real activity, inflation and money. The American Economic Review, 4: 545-565.
13. Fama, E. F. and Schwert, G. W., 1977. Asset returns and inflation. Journal of Financial Economics, 5:115-146.
15. Gan, C., Lee, M. and Zhang, J., 2006. Macroeconomic variables and stock market interactions: New Zealand evidence. Investment Management and Financial Innovations, No 3/2006.
16.Gay, R. D. G., Effect Of Macroeconomic Variables On Stock Market returns For Four Emerging Economies:Brazil, Russia, India, And China. International Business & Economics Research Journal, No 3/ March 2008. 17.Granger, C.W.J., 1986. Developments in the study of cointegerated
economic variables. Oxford bulletin of economics and statistics, No 3/1986. 18.Hussin, M. Y. M. and et al., 2012. Macroeconomic Variables and Malaysian
Islamic Stock Market: A Time Series Analysis. Journal of Business Studies Quarterly, 4: 1-13.
19.Jiranyakul, K., 2009. Relationship among Money, Prices and Aggregate Output in Thailand. The Empirical Economics Letters, No 8/November 2009 20. Kominek, Z., 2003. Stock markets and industry growth: an eastern European (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
perspective. Available at: < http://www.ebrd.com/downloads/research/
economics/workingpapers /wp0081.pdf>. [Accessed 18 on September 2014]. 21.Leeb, S. và Conrad, R.S., 1996. The Agile Investor : Profiting from the End
of Buy and Hold. New York: Hardcover.
22.Mahmood, W. M., Dinniah N. M., 2009. Stock returns and macroeconomic variables: Evidence from the six Asian-Pacific countries. International Research Journal of Finance and Economics, 30: 154-164. 23.Morelli, D., 2002. The relationship between conditional stock market
volatility and conditional macroeconomic volatility Empirical evidence based on UK data. International Review of Financial Analysis, 11: 101-110. 24.Mukherjee. T. K. and Naka. A., 1995. Dynamics relations between
macroeconomic and variables and the Japanese stock market: an application of a vector error correction model, Journal of Financial Research, 18: 223- 237.
25. Mukhopadhyay, D. and Sarkar, N., 2003. [pdf]. Available at: <
http://www.isical.ac.in/~eru/erudp/2003-05.pdf>. [Accessed 20 March
2014].
26.Mukhopadhyay, D. and Sarkar, N., 2003. [pdf]. Available at: <http://www.isical.ac.in/~eru/erudp/2003-05.pdf>. [Accessed 20 March 2014].
27. Mushtaq, R., and et. al., 2012. [pdf]. Available at: <http://papers .ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1888073. [Accessed 20 March 2014]. 28.Nelson, D. B., 1991. Conditional heteroskedasticity in asset returns: a
new approach. Economietrica, 59: 347-370.
29.Oseni, I. O. and Nwosa, P. I., 2011. Stock Market Volatility and Macroeconomic Variables Volatility in Nigeria: An Exponential GARCH Approach. Journal of Economics and Sustainable Development, No 10/2011. 30.Peiris.T., 2010. Measuring Stock Market Volatility in an Emerging Economy: Empirical evidence from the Colombo stock market exchange. [pdf]. Available at: http://repository.kln.ac.lk/33/1/A%26F%20152.pdf
31. Rahman, A. A., Sidek, N. Z. M. and Tafri, F. H., 2009. Macroeconomic determinants of Malaysian stock market. African Journal of Business Management, 3: 95-106.
32. Reilly, F.K. and Brown, K.C., 2000. Investment analysis and portfolio management. 6th ed. New York: The Dry Press. Harcourt college publishers. 33. Singh, A. and B. Weiss, 1998. “Emerging stock markets, portfolio capital
flows and long-term economic growth: Micro and macroeconomic perspectives.” World Development 26 (4), 607-622.
34.Wang, H., 2012. [pdf] Available at: <http://uu.diva-portal.org/ smash/get/diva2:533177/FULLTEXT01.[pdf]. [Accessed on 25 March 2014].
35.Wang, X., 2010. The relationship between stock market volatility and macroecnomic volatility: Evidence from China. International Research Journal of Finance and Economics, 49: 149-160.
36.Zakaria. Z and Shamsuddin. S., 2012. Relationship between Stock Futures Index and Cash Prices Index: Empirical Evidence Based on Malaysia Data, Journal of Business Studies Quarterly, 4: 103–112.
AR(1)-EGARCH(1,1) AR(1)-EGARCH(2,1)
AR(6) – EGARCH(1,1) AR(6) – EGARCH(2,1)
AR(2) – EGARCH(1,1) AR(2) – EGARCH(2,1)
AR(3) – EGARCH(1,1) AR(3) – EGARCH(2,1)
AR(3) – EGARCH(1,1) AR(3) – EGARCH(2,1)
Bi n ph ng sai có đi u ki n RSR Bi n ph ng sai có đi u ki n GDP