thực trạng, giải pháp phát triển dịch vụ bảo hiểm tỉnh bến trcác nhân tố kinh tế và thị trường chứng khoáne đến 2015

KHUNG LÝ THUYẾT•Tỷ lệ chiết khấu là một mức lãi suất trung bình cho một giai đoạn, và nó sẽ thay đổi khác nhau ở các kỳ đáo hạn khác nhau, Tỉ lệ chiết khấu cũng sẽ phụ thuộc vào phần bù

LOGO

CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

GVHD: PGS-TS Phan Thị Bich Nguyệt

Nhóm 2_Lớp TCDN Đêm 1_K19

8 Phạm Vũ Ghita

Nội dung trình bày

1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

2 KHUNG LÝ THUYẾT

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH

4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

5 KẾT LUẬN

1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

•Giá tài sản được cho là có phản ứng nhạy cảm đối với những tin tức về nền kinh tế

• Lý thuyết tài chính hiện đại tập trung vào những ảnh hưởng “có tính hệ thống” hoặc có tính lan tỏa rộng khắp, như là nguồn gốc của rủi ro đầu tư

•Kết luận tổng quát của lý thuyết này là: một nhân

tố bổ sung lợi tức dài hạn được yệu cầu khi một tài sản chịu ảnh hưởng bởi những thông tin kinh

tế có hệ thống

•Khi gánh chịu những rủi ro có thể đa dạng hóa sẽ không có thêm “phần thưởng” nào

1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm định liệu những thay đổi trong các biến kinh tế vĩ

mô là rủi ro nhưng có nhận được những phần thưởng từ thị trường chứng khoán hay không

2 KHUNG LÝ THUYẾT

2 KHUNG LÝ THUYẾT

•Không tồn tại những lý thuyết nào thoả đáng nói

về mối liên hệ đồng biến giữa thị trường tài chính và kinh tế vĩ mô

•Chỉ những biến số trạng thái kinh tế cơ bản sẽ ảnh hưởng đến giá của tổng thể thị trường chứng khoán Bât kì biến số có hệ thống tác động đến người đầu cơ giá của nền kinh tế hoặc cổ tức cũng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi từ việc đầu tư chứng khoán

2 KHUNG LÝ THUYẾT

•Tỷ lệ chiết khấu là một mức lãi suất trung bình cho một giai đoạn, và nó sẽ thay đổi khác nhau ở các kỳ đáo hạn khác nhau, Tỉ lệ chiết khấu cũng

sẽ phụ thuộc vào phần bù rủi ro, do đó, sự thay đổi bất ngờ trong phần bù sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi

•Dòng tiền kỳ vọng thay đổi bởi cả những yếu tố thực và danh nghĩa Sự thay đổi trong tỉ lệ lạm phát kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền kỳ vọng cũng như tỉ lệ lãi suất danh nghĩa

2 KHUNG LÝ THUYẾT

•Những thay đổi trong mức độ kỳ vọng của sản xuất thực sẽ tác động đến giá trị thực hiện tại của dòng tiền

•Dòng tiền kỳ vọng thay đổi bởi cả những yếu tố thực và danh nghĩa Sự thay đổi trong tỉ lệ lạm phát kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền kỳ vọng cũng như tỉ lệ lãi suất danh nghĩa

•Khi sự đo lường phần bù rủi ro không bù đắp được sự không chắc chắn của sản xuất công nghiệp, sự gia tăng trong tỉ lệ sản xuất sẽ có một ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.1.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

•Đầu tiên tác giả đề xuất một bộ các biến kinh tế ngoại sinh có ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán

• Xác định và ước tính xu hướng của mô hình hồi quy, trong đó phần dư ra của mô hình là các nhân

tố kinh tế không dự kiến được

•Bằng cách tiếp cận theo chuỗi thời gian , từ các

dự báo đáng kể các biến kinh tế vĩ mô sẽ cho thấy những tác động chậm đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.1.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

•Bằng những phân tích về giá, tác giả sử dụng

gián tiếp biến ảnh hưởng chậm đến TTCK để giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu

tư

•Tác giả xây dựng các chuỗi thời gian để nghiên

cứu, để khám phá những ảnh hưởng của các biến kinh tế ngoại sinh đến giá

•Quy ước cách thức áp dụng các chuỗi thời gian như sau:

-Thời kỳ chuẩn là 1 tháng, do đó E(It-1) giải thích kỳ vọng nhận được của nhà đầu tư tại tháng t-1, tuỳ thuộc vào thông tin cuối tháng t-1 -x (t) giải thích biến x vào tháng t, hoặc sự tăng trưởng thường xuyên từ cuối tháng t-1 đến cuối tháng t.

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.1.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy ước cách thức áp dụng các chuỗi thời gian

như sau:

Thời kỳ chuẩn là 1 tháng, do đó E(It-1) giải thích kỳ vọng nhận được của nhà đầu tư tại tháng t-1, tuỳ thuộc vào thông tin cuối tháng t-1

x (t) giải thích biến x vào tháng t, hoặc sự tăng trưởng thường xuyên từ cuối tháng t-1 đến cuối tháng t

•Quy ước cách thức áp dụng các chuỗi thời gian như sau:

-Thời kỳ chuẩn là 1 tháng, do đó E(It-1) giải thích kỳ vọng nhận được của nhà đầu tư tại tháng t-1, tuỳ thuộc vào thông tin cuối tháng t-1 -x (t) giải thích biến x vào tháng t, hoặc sự tăng trưởng thường xuyên từ cuối tháng t-1 đến cuối tháng t.

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

Các biến được đề ra trong mô hình

a.Biến sản xuất công nghiệp.

Là những chuỗi cơ bản tỷ lệ tăng trưởng nền sản

xuất công nghiệp ở Mỹ Dữ liệu thu thập từ các khảo sát doanh nghiệp hiện tại

Gọi IP(t) : là tỷ lệ sản xuất công nghiệp trong tháng tTốc độ tăng trưởng hàng tháng xác định như sau:

(3)Tốc độ tăng trưởng hàng năm sẽ là :

(4)

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

a.Biến sản xuất công nghiệp.

•Thay đổi trong giá cổ phiếu của tháng này có thể

phản ánh những thay đổi trong sản xuất công

nghiệp được dự đoán cho nhiều tháng tiếp theo

•Thay đổi trong kỳ vọng của YP(t) được kiểm chứng bởi sự ảnh hưởng lên giá

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

b.Biến lạm phát.

•RHO(t) là tỷ lệ dòng tiền tại thời điểm t -1 và được

áp dụng cho khoản thời gian t , phương trình Fisher khẳng định rằng:

(6)

TB(t - 1) - I(t) đo lường khoản nhận được thực tế

trong kỳ

•Biến số của mức độ lạm phát kỳ vọng được định

nghĩa bằng cách trừ đi cho tỷ suất thực kỳ vọng

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

b.Biến lạm phát.

Một biến số lạm phát không mong đợi khác và chỉ bị ảnh hưởng riêng từ UI và làm thay đổi trong mức độ lạm phát kỳ vọng

(7)Tác giả mô tả biến này theo t do biến số này chưa

được biết đến tại thời điểm t-1

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

b.Biến lạm phát.

DEI (t) khác 0, theo giả định bổ sung, lạm phát kỳ vọng theo biến này có thể được coi là một thay đổi,

và nó không đại diện biến UI Điều này xảy ra bất

cứ khi nào khi dự báo lạm phát bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế khác hơn các sai số dự báo trong quá khứ

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

c.Biến phần bù rủi ro.

Tác giả sử dụng biến UPR được rút ra từ thị trường tiền tệ và nó được xem là một bộ phận các nhân tố kinh tế

UPR(t) = "Baa and under" bond portfolio return (t) - LGB(t ) (8)

Trong đó:

LGB( t ) là tỷ suất sinh lợi trên danh mục đầu tư trái phiếu chính phủ dài hạn được lấy từ Ibbotson and Sinquefield (1982) trong thời kỳ từ 1953-78

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

c.Biến phần bù rủi ro.

Từ 1979- 1983, LGB(t) được lấy dữ liệu từ

Trung tâm nghiên cứu về giá chứng khoán

(CRSP)

Tác giả kỳ vọng rằng UPR sẽ phản ảnh đa số biến động không mong đợi ở mức độ không ưa thích rủi ro và mức độ rủi ro tiềm ẩn trong giá chứng khoán của thị trường

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

d.Biến cấu trúc kỳ hạn.

Để xác định ảnh hưởng của loại cấu trúc kỳ hạn, tác giả sử dụng một biến tương đương là biến tỉ lệ lãi suất:

UTS(t) = LGB(t) - TB(t - 1) (9)Dưới góc độ bàng quan với rủi ro (nhằm tách biệt ảnh hưởng của cấu trúc kỳ hạn) thì

E[UTS(t)/t -1] = 0 (10) biến này có thể được xác định thông qua sự đo

lường LN không kỳ vọng TP dài hạn

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

e.Biến các chỉ số thị trường.

Để kiểm chứng ảnh hưởng giá cả đến chỉ số thị

trường truyền thống, tác giả sử dụng các biến sau :

EWNY(t) = return on the equally weighted NYSE index;

(11)

VWNY(t) = return on the value-weighted NYSE index

Các biến này sẽ phản ánh cả thông tin thực trong

chuỗi SX công nghiệp và ảnh hưởng danh nghĩa của biến lạm phát

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

g.Biến giá dầu thô.

Giá dầu thô được cho là một trong các nhân tố hệ

thống, có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán

Tác giả thiết lập một chuỗi CG có sự thay đổi đầu

tiên hàng tháng trong hàm logarit của chỉ số giá sản xuất / Crude Petroleum (tạm dịch: chuỗi giá dầu thô)

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

h.Biến thống kê vĩ mô đặc trưng.

•Bảng 2 thể hiện ma trận tương quan các biến thiên trạng thái, phần A bao hàm toàn bộ 371 tháng từ

1/1953 đến 11/1983, và phần còn lại bao gồm 3 thời

kì nhỏ

•Tác giả gặp khó khăn vào thời kỳ này bởi có sự

tranh cãi rằng giá dầu có sự gia tăng đột ngột vào

1973 cho thấy trước thay đổi cấu trúc của biến vĩ mô

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

h.Biến thống kê vĩ mô đặc trưng.

•Với việc loại trừ chỉ số thị trường, quan hệ tương

quan mạnh nhất là giữa UPR và UTS

•Sự thay thế trái phiếu kho bạc bằng trái phiếu công

ty Aaa trong việc xác định UPR cải tiến mức ý nghĩa của cả UPR và UTS nhưng sự cải tiến không đủ sức thuyết phục để tạo nên sự khác biệt trong phát hiện của tác giả

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

h.Biến thống kê vĩ mô đặc trưng.

•Chuỗi sản xuất, YP và MP là tương quan với nhau

và tương quan mạnh với các biến khác, ngoại trừ DEI và UI DEI và UI tương quan với nhau bởi vì chúng đều bao gồm EI(t), và tương quan phủ định giữa DEI và UTS xảy ra bởi lý do tương tự

3 PHƯƠNG PHÁP & MÔ HÌNH NC

3.2.MÔ HÌNHNGHIÊN CỨU

h.Biến thống kê vĩ mô đặc trưng.

•Bảng 3 trình bày sự tự tương quan của biến trạng thái từ tháng 1/1953 đến tháng 11/1983 YP có tính

tự tương quan cao Những biến khác thể hiện tự

tương quan ít, và có nhiều thời điểm chậm trong 12 tháng

•Sự tự tương quan trong biến trạng thái hàm ý rằng

sự tồn tại lỗi được thể hiện trong việc xác định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu qua các biến này làm giảm ý nghĩa thông kê

4 Kết quả nghiên cứu:

4.1 Các kết quả cơ bản:

Việc sử dụng các biến trạng thái đã được định nghĩa ở trên hàm ý rằng tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu tuân theo một mô

hình mẫu các nhân tố:

R = a + bMPMP + bDEIDEI + bUIUI + bUPRUPR + bUTS UTS + e (12)

Trong đó R là tỷ suất sinh lợi của tài sản, b (beta) là hệ số của các biến trạng thái, a là hằng số, và e là sai số đặc thù

Để xác định các biến trạng thái của nền kinh tế có giải thích giá cả trên thị trường chứng khoán hay không, phiên bản kỹ thuật của Fama Macbeth (1973) được sử dụng, trình tự thực hiện như sau:

4 Kết quả nghiên cứu:

a) Lựa chọn mẫu (các tài sản).

b) Độ nhạy cảm của tài sản (beta) đối với các biến trạng thái kinh tế được ước tính bằng phương pháp hồi tỷ suất sinh lợi của chúng dựa trên những biến động không mong đợi của các biến số kinh

tế trong thời gian dự toán (bài nghiên cứu sử dụng số liệu của 5 năm trước).

c) Các hệ số beta ước lượng được sẽ được sử dụng như biến độc lập trong phương trình hồi quy chéo số 12 Mỗi hồi quy sử dụng dữ liệu của 12 tháng liên tiếp, với tỷ suất sinh lợi của tài sản là biến phụ thuộc Mỗi hệ số từ hàm hồi quy chéo cho biết một ước tính

về tổng phần bù rủi ro (nếu có của biến đó) và sự biến động ngẫu nhiên của biến trạng thái đối với tháng đó.

d) Các bước (b) và (c) được lặp đi lặp lại cho mỗi năm trong mẫu, tạo ra cho mỗi biến vĩ mô một chuỗi (theo thời gian) các ước lượng về phần bù rủi ro có liên quan.Trung bình của các chuỗi ước lượng này sau đó được kiểm định bằng kiểm định t cho mức

ý nghĩa khác 0

4 Kết quả nghiên cứu:

 Để kiểm soát các vấn đề sai sót về biến phát sinh từ việc sử dụng bước c (sử dụng các hệ số beta ước lượng được ở bước b) và để làm giảm “nhiễu” trong tỷ suất sinh lợi của các tài sản riêng lẽ, các chứng khoán được nhóm lại thành các danh mục.

 Mục đích là để mà gia tăng biên độ của tỷ suất sinh lợi kỳ vọng để mà cải thiện khả năng phân biệt của việc kiểm định hồi quy chéo.

 Để thực hiện điều này các tác giả đã xây dựng các danh mục dựa trên quy mô công ty Quy mô công ty thì có liên quan đến tỷ suất sinh lợi trung bình.

4 Kết quả nghiên cứu:

Bảng 4 báo cáo kết quả của những kiểm định này trên 20 danh mục đầu tư có trọng số bằng nhau, được nhóm lại theo tổng giá trị thị trường của các chứng khoán cấu thành tại thời điểm đầu mỗi giai đoạn kiểm định Mỗi phần của bảng

4 được chia thành 4 phân kỳ nhỏ bắt đầu vào tháng 1 năm 1958.

4 Kết quả nghiên cứu:

Phần A của bảng 4 xem xét các biến trạng thái, YP, MP, DEI, UI, UPR, và UTS Trong toàn bộ mẫu, các biến MP, UI và UPR là có

ý nghĩa, trong khi UTS có ý nghĩa ở mức thấp hơn

4 Kết quả nghiên cứu:

4 Kết quả nghiên cứu:

Trong toàn bộ mẫu, các biến MP, UI và UPR là có ý nghĩa, trong khi UTS có ý nghĩa ở mức thấp hơn

4 Kết quả nghiên cứu:

Các biến có liên quan đến lạm phát, DEI và UI, là có ý nghĩa cao trong giai đoạn 1968-1977 và không có ý nghĩa trong các giai đoạn trước và sau đó Sản lượng hàng năm, YP, không có ý nghĩa trong bất kỳ phân kỳ nào, do đó việc xóa bỏ biến này trong phần B không có ảnh hưởng đáng kể đối với các biến trạng thái còn lại

4 Kết quả nghiên cứu:

Nhận xét: Sản lượng hàng năm, YP, không có ý nghĩa trong bất

kỳ phân kỳ nào, do đó việc xóa bỏ biến này trong phần B không

có ảnh hưởng đáng kể đối với các biến trạng thái còn lại

4 Kết quả nghiên cứu:

Việc xóa bỏ biến YP trong phần B không có ảnh hưởng đáng kể đối với các biến trạng thái còn lại

4 Kết quả nghiên cứu:

 MP mang dấu dương phản ánh giá trị bảo hiểm chống lại những rủi ro

lẽ là thông qua việc cố định hơn về kỳ hạn danh nghĩa.

 Đối với biến UTS, phần bù rủi ro âm cho thấy rằng các chứng khoán có

tỷ suất sinh lợi tương quan nghịch đối với việc gia tăng lãi suất dài hạn vượt quá lãi suất ngắn hạn thì được định giá cao hơn (với điều kiện các yếu tố khác không đổi) Điều này có thể hiểu là, UTS đo lường sự thay đổi lãi suất thực trong kỳ dài hạn Khi lãi suất thực dài hạn giảm, theo sau nó là tỷ suất sinh lợi của bất ký hình thức vốn nào cũng giảm Các nhà đầu tư muốn phòng hộ chống lại khả năng này sẽ định giá những tài sản có giá tăng khi lãi suất thực dài hạn giảm, và những tài sản như thế sẽ có phần bù rủi ro âm Vì vậy, các chứng khoán có tỷ suất sinh lợi tương quan với lợi tức của trái phiếu dài hạn sẽ có giá trị cao hơn những chứng khoán không có tương quan hoặc tương quan âm với lợi tức của trái phiếu dài dạn

Ý Nghĩa về dấu của các phần bù:

4 Kết quả nghiên cứu:

Phần C và D của bảng 4 trình bày kết quả kiểm nghiệm như sau Sử dụng EWNY như là một sự thay thế cho YP và bao gồm cả MP, DEI, UI, UPR, và UTS, tác giả tìm thấy trong phần C các chỉ số thị trường không có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến giá cả trong bất kỳ phân kỳ nào Mặt khác, các biến số kinh tế vĩ mô gốc có ý nghĩa tương tự như trong phần B Kết quả này cũng không bị ảnh hưởng bởi sự lựa chọn của chỉ số thị trường, phần D của bảng 4 cho thấy kết quả tương tự khi sử dụng VWNY

4 Kết quả nghiên cứu:

 Phần A bảng 5 cho thấy rằng khi hồi quy đơn biến VWNY (loại bỏ các biến còn lại) thì các hệ số beta của biến VWNY

có ý nghĩa và tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trong suốt các thời kỳ.

 Phần B và C bảng 5 cho thấy hệ số beta của biến VWNY nhìn chung là không có ý nghĩa và các biến khác bị thay đổi đáng kể (về hệ số và mức ý nghĩa) khi biến này thêm vào.

4 Kết quả nghiên cứu: