Mối quan hệ giữa biến động thị trường chứng khoán và biến động kinh tế vĩ mô ở thị trường các nước mới nổi

Phân rư ph ng sai theo mô hình thay th th hai ..... it: là sai s trong mô hình.. Mô hình t ng quát mà Engle đ xu t:... Theo đó ph ng trình ph ng sai có d ng:  Mô hình GARCH-M: Các mô h

Tôi xin cam đoan đ tài “M i quan h gi a bi n đ ng th tr ng ch ng

khoán và bi n đ ng kinh t v mô th tr ng các n c m i n i” là đ tài

nghiên c u c a riêng tôi d i s h ng d n c a ng i h ng d n khoa h c Các s li u, k t qu nêu trong lu n v n là trung th c và có ngu n g c rõ ràng Tôi xin cam đoan nh ng l i nêu trên đây là hoàn toàn đúng s th t

Tp.HCM, ngày tháng n m 2014

Tác gi

VIÊN TH THANH VÂN

Trang ph bìa

L i cam đoan

M c l c

Danh m c t vi t t t

Danh m c b ng bi u

Danh m c hình v

Tóm t t

CH NG 1: GI I THI U 1

1.1 Lý do th c hi n đ tài 1

1.2 M c tiêu nghiên c u và câu h i nghiên c u 2

1.2.1 M c tiêu nghiên c u 2

1.2.2 Câu h i nghiên c u 2

1.3 Ph m vi nghiên c u 2

1.4 Ph ng pháp nghiên c u 3

1.5 óng góp c a đ tài 3

1.6 K t c u c a đ tài 3

CH NG 2: T NG QUAN CÁC NGHIÊN C U TR C ÂY 4

2.1 T ng quan k t qu các nghiên c u tr c đây 4

2.1.1 M t s nghiên c u th c nghi m các n c phát tri n 6

2.1.2 M t s nghiên c u th c nghi m các n c đang phát tri n và th tr ng m i n i 8

CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIÊN C U 15

3.1 C s d li u 15

3.2.3 Mô hình GARCH 17

3.2.4 Mô hình VAR 21

3.3 Ph ng pháp ki m đ nh mô hình 22

3.3.1 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u 22

3.3.2 Ki m đ nh tính d ng 22

3.3.3 S d ng mô hình GARCH c l ng bi n đ ng các bi n nghiên c u 23

3.3.4 Xác đ nh đ tr t i u cho mô hình VAR 23

3.3.5 Ki m đ nh nhân q a Granger 24

3.3.6 Ki m tra tính n đ nh c a mô hình 24

3.3.7 Hàm ph n ng đ y (IRF) và k thu t phân rư ph ng sai 25

CH NG 4: PHÂN TÍCH D LI U VÀ K T QU NGHIÊN C U

26

4.1 Th ng kê mô t 26

4.2 Ki m đ nh tính d ng 28

4.3 c l ng đ bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán và các bi n kinh t v mô b ng mô hình GARCH 29

4.3.1 c l ng đ bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán 29

4.3.2 c l ng đ bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô 43

4.4 M i quan h gi a bi n đ ng th tr ng ch ng khoán và các bi n kinh t v mô 47

4.4.1 c l ng mô hình VAR 47

4.4.2 T ng h p k t qu nghiên c u 31

CH NG 5: K T LU N 58

5.2.2 H ng nghiên c u ti p theo 60

Tài li u tham kh o

Ph l c

ECM Error Correction Model Mô hình hi u ch nh sai s

GDP Gross Domestic Product T ng s n ph m qu c n i

GARCH Generalised AutoRegressive

Conditional Heteroscedasticity

GARCH-M

Generalised AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity-Moving

HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange S Giao d ch Ch ng khoán Thành

Ph H Chí Minh

IMF International Monetary Fund Qu ti n t qu c t

IP Industrial Production index Ch s s n xu t công nghi p

IRF Impulse Reponse Function Hàm ph n ng đ y

OLS Ordinary Least Squares Bình ph ng bé nh t

RS Stock Return T su t sinh l i th tr ng ch ng

khoán SVAR Structural Vector

AutoRegression

T h i quy véct c u trúc SVECM Structural Vector Error

Correction Model

εô hình Véct hi u ch nh sai s

c u trúc TGARCH Threshold Generalised

AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity

VAR Vector AutoRegression T h i quy véct

VECM Vector Error Correction Model Mô hình hi u ch nh sai s trong dài

h n

B ng 2.1 K v ng v d u trong nghiên c u c a đ tài 14

B ng 3.1 D li u nghiên c u 15

B ng 3.2 Mô t và đo l ng các bi n 16

B ng 4.1 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u Vi t Nam 26

B ng 4.2 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u Hàn Qu c 26

B ng 4.3 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u Thái Lan 27

B ng 4.4 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u Hungari 27

B ng 4.5 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Vi t Nam 28

B ng 4.6 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Hàn Qu c 28

B ng 4.7 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Thái Lan 29

B ng 4.8 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Hungari 29

B ng 4.9 K t qu c l ng đ bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán 30

B ng 4.10 K t qu ki m đ nh tính d ng c a ph n d _ c l ng đ bi n đ ng th tr ng ch ng khoán 31

B ng 4.11 c l ng đ bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô c a Vi t Nam 31

B ng 4.12 K t qu ki m đ nh tính d ng ph n d _ s bi n đ ng các bi n s kinh t v mô c a Vi t Nam 32

B ng 4.13 c l ng đ bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô c a Hàn Qu c 32

B ng 4.14 K t qu ki m đ nh tính d ng ph n d _ s bi n đ ng các bi n s kinh t v mô c a Hàn Qu c 33

B ng 4.15 c l ng đ bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô c a Thái Lan 33

B ng 4.17 c l ng đ bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô c a Hungari

34

B ng 4.18 K t qu ki m đ nh tính d ng ph n d _ s bi n đ ng các bi n s kinh t v mô c a Hungari 35

B ng 4.19 Ki m đ nh tính d ng c a các chu i ph ng sai có đi u ki n c a Vi t Nam 36

B ng 4.20 Ki m đ nh tính d ng c a các chu i ph ng sai có đi u ki n c a Thái Lan 36

B ng 4.21 Ki m đ nh tính d ng c a các chu i ph ng sai có đi u ki n c a Hàn Qu c 36

B ng 4.22 Ki m đ nh tính d ng c a các chu i ph ng sai có đi u ki n c a Hungari 37

B ng 4.23 tr t i u c a các mô hình VAR c a các n c nghiên c u 37

B ng 4.24 K t qu ki m đ nh nhân qu Granger 38

B ng 4.25 K t qu c l ng mô hình VAR cho tr ng h p Vi t Nam 41

B ng 4.26 K t qu c l ng mô hình VAR cho tr ng h p Hàn Qu c 43

B ng 4.27 K t qu c l ng mô hình VAR cho tr ng h p Thái Lan 45

B ng 4.28 K t qu c l ng mô hình VAR cho tr ng h p Hungari 47

B ng 4.29 K t qu phân rư ph ng sai c a t su t sinh l i ch ng khoán 53

B ng 4.30 Phân rư ph ng sai theo mô hình thay th th nh t 54

B ng 4.31 Phân rư ph ng sai theo mô hình thay th th hai 55

B ng 4.32.T ng h p k t qu nghiên c u 56

Hình 4.1.Ki m tra tính n đ nh c a mô hình 40 Hình 4.2.Ph n ng c a th tr ng ch ng khoán tr c các cú s c 49 Hình 4.3.Ph n ng c a các bi n v mô tr c cú s c ch ng khoán 51

khoán và s bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô c a các n c th tr ng

m i n i: Thái Lan, Hàn Qu c, Hungari và Vi t Nam, theo đó đ tài s d ng

mô hình GARCH đ đo l ng s bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô và

th tr ng ch ng khoán các n c, k đó đ tài s d ng mô hình VAR đ xem xét m i quan h gi a s bi n đ ng th tr ng ch ng khoán và các bi n s kinh t v mô theo nghiên c u c a Zakaria và Shamsuddin (2012) V i chu i

tr ng ch ng khoán và s bi n đ ng trong lãi su t k t qu đ c tìm th y

Vi t Nam, Thái Lan, có m i quan h gi a s bi n đ ng trong t giá h i đoái

và th tr ng ch ng khoán m i quan h này không đ c tìm th y Hungari

nh ng tìm th y các n c còn l i, có m i quan h gi a s bi n đ ng trong

ch s s n xu t công nghi p và th tr ng ch ng khoán k t qu này tìm th y Thái Lan, Hungari

V i k t qu tìm đ c đ tài cho r ng đ th tr ng ch ng khoán phát tri n và

là m t ch báo cho n n kinh t thì các nhà đi u hành chính sách nên quan tâm

đ n m i quan h gi a s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán và s bi n

đ ng các bi n s kinh t v mô

CH NG 1: GI I THI U

1.1 Lý do ch n đ tài

Giá c ch ng khoán là hình nh ph n chi u nh ng v n đ c b n c a n n kinh

t v mô, mà đ c bi t là s c kh e c a doanh nghi p Giá c ch ng khoán ph n

ng v i các tin t c và đ y nh ng s ki n b t ng mà chúng ta khó có th đoán

tr c đ c và nó c ng là m t đ i l ng ng u nhiên mà chúng ta không th đón bi t ch c ch n m c dù có đ y đ các thông tin liên quan Giá c ch ng khoán là m t v n đ mà các nhà đ u t , các nhà đi u hành chính sách, các nhà nghiên c u nói riêng và xã h i nói chung r t quan tâm

Giá c ch ng khoán là m t ch tiêu r t nh y c m trong môi tr ng t ng th

c a h th ng kinh t xã h i mà tr c h t là đ an toàn c a n n kinh t qu c gia H n n a theo nghiên c u tháng 4/2010 c a Lukas Mankhoff đ c trích trong bài nghiên c u c a Nguy n Tr ng S n và c ng s (2011), tác gi cho

r ng 100% nhà đ u t và chuyên gia qu n lý qu cho bi t phân tích c b n chi m t tr ng h n 60% trong các quy t đ nh c a h , bên c nh đó phân tích

k thu t chi m kho ng 30% và phân tích dòng ti n kho ng 10%, khi xem xét trong dài h n thì t tr ng này còn chi m nhi u h n Có đ c ch đ ng nh

v y là do phân tích c b n mang trong nó ý ngh a kinh t cao và đã đ c ki m

đ nh trong th c t Trên th gi i và Vi t Nam, phân tích c b n v mô đóng vai trò quy t đ nh; do đó vi c nghiên c u m i quan h gi a bi n đ ng trong các bi n kinh t v mô và bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán là c n thi t

H n th n a k t qu các nghiên c u trên th gi i v tác đ ng c a các bi n kinh t v mô đ n th tr ng ch ng khoán thì các k t qu này cho th y có nhi u khác bi t gi a các th tr ng Ph n l n các lý gi i cho v n đ này là do

s khác bi t trong quy mô th tr ng, c ch v n hành n n kinh t c a các

qu c gia là khác nhau, s nh y c m c a nhà đ u t tr c các thông tin kinh t

v mô Xu t phát t các th c t trên tác gi quy t đ nh ch n đ tài “ M i quan

h gi a bi n đ ng th tr ng ch ng khoán và bi n đ ng kinh t v mô

ti n, t giá h i đoái th tr ng các n c m i n i

1.2.2 Câu h i nghiên c u

Nh m làm rõ m c tiêu nghiên c u c a mình, n i dung c a đ tài s t p trung

tr l i cho câu h i nghiên c u:

Có s tác đ ng qua l i gi a s bi n đ ng trong các y u t kinh t v mô: Ch

s s n xu t công nghi p, ch s giá tiêu dùng, t giá h i đoái, cung ti n, lãi

su t v i s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán không và ng c l i?

1.3 Ph m vi nghiên c u

V không gian các y u t kinh t v mô đ c nghiên c u trong ph m vi c a

đ tài là các y u t kinh t v mô c b n nh t g m: Ch s s n su t công nghi p, ch s giá tiêu dùng, cung ti n, lãi su t, t giá h i đ i c a các n c th

tr ng m i n i g m: Vi t Nam, Hàn Qu c, Thái Lan, và Hungari và th

V th i gian đ tài thu th p và x lý d li u theo tháng t tháng 1 n m 2008

đ n tháng 12 n m 2013

1.4 Ph ng pháp nghiên c u

phù h p v i n i dung, v n đ nghiên c u và gi i đáp cho các câu h i nghiên c u c a mình đ tài s d ng ph ng pháp đ nh l ng v i mô hình nghiên c u là GARCH và VAR v i s h tr c a ph n m m Eviews 6.0

1.5 óng góp c a đ tài

V i cách ti p c n d a trên mô hình GARCH, k t qu nghiên c u tìm đ c đ tài k v ng đóng góp thêm m t b ng ch ng th c nghi m v m i quan h gi a

bi n đ ng th tr ng ch ng khoán và bi n đ ng kinh t v mô K t qu này

đ a ra các g i ý chính sách cho các qu c gia, trong đó có Vi t Nam trong vi c

n đ nh th tr ng ch ng khoán nh m h tr cho t ng tr ng và phát tri n kinh t

CH NG 2: T NG QUAN CÁC NGHIÊN C U TR C ÂY

2.1 T ng quan k t qu các nghiên c u tr c đây

u tiên, m t d u hi u s t gi m trong t ng tr ng n n kinh t s đ c ph n ánh h u h t vào giá ch ng khoán do đó có th dùng giá ch ng khoán làm m t

ch báo quan tr ng cho n n kinh t Nh ng thay đ i trong s n l ng công nghi p s th hi n gián ti p thông qua l i nhu n c a doanh nghi p do đó n u các ch s này cho m t cái nhìn l c quan thì c ng đ ng ngh a th tr ng ch ng khoán c ng s l c quan

Bên c nh đó, m t s thay đ i trong cung ti n s cung c p thông tin cho nhu

c u v ti n N u cung ti n t ng có ngh a là nhu c u v ti n t t ng d n đ n tín

hi u t ng cho ho t đ ng kinh t Ho t đ ng kinh t càng cao có ngh a là dòng

ti n càng cao d n đ n giá ch ng khoán c ng t ng, ngh a là cung ti n t ng s

đ a đ n s t ng tr ng và n đ nh h n cho th tr ng ch ng khoán

Ngoài ra, khi lãi su t th p nhi u nhà đ u t tr c đây đư mua trái phi u nh m tìm ki m s an toàn th ng có xu h ng bán trái phi u đ tìm ki m thu nh p cao h n t th tr ng ch ng khoán, ng c l i khi nhà đ u t c m nh n đ c

là h có th nh n đ c m c thu nh p cao h n t trái phi u thì dòng ti n s

ch y kh i th tr ng ch ng khoán S dao đ ng trong lãi su t không ph i lúc nào c ng nh n đ c s ph n ng trái ng c mà đôi khi nó là m t đ ng thái cùng chi u ho c c ng có th là không ph n ng gì c , ch khi nào lãi su t

ph n ánh đúng xu h ng ch đ o c a l m phát trong n n kinh t Thông

th ng lãi su t gi m khi l m phát gi m khi n giá c phi u t ng cao h n và

ng c l i Nh ng n u l m phát không ph i là m t v n đ nghiêm tr ng và lãi

su t t ng, đ u t vào th tr ng ch ng khoán mang l i nhi u lãi b i vì trong

tr ng h p này lãi su t t ng là do n n kinh t t ng tr ng

Ngoài ra, lãi su t trong n c t ng c ng có tác đ ng thu hút lu ng ngo i t đ vào tác đ ng đ n t giá và đ n l t mình t giá s tác đ ng đ n th tr ng

ch ng khoán

L m phát và giá ch ng khoán có m i quan h ngh ch chi u, b i l xu h ng

c a l m phát xác đ nh tính ch t t ng tr ng L m phát cao luôn là d u hi u

c a m t n n kinh t đang t ng tr ng nóng, báo hi u s t ng tr ng kém b n

v ng trong khi đó th tr ng ch ng khoán nh m t chi c nhi t k đo s c kh e

c a n n kinh t Khi l m phát t ng cao, đ ng ti n m t giá ng i dân s không

mu n gi ti n m t ho c g i trong ngân hàng mà chuy n sang n m gi các tài

s n ít r i ro h n nh vàng, b t đ ng s n hay ngo i t m nh,… Khi n m t

l ng l n v n nhàn r i đáng k c a xã h i n m d i d ng tài s n ch t Thi u

v n đ u t , không tích l y đ m r ng s n xu t, s t ng tr ng c a doanh nghi p nói riêng và c a c n n kinh t nói chung s ch m l i L m phát t ng cao còn nh h ng tr c ti p đ n doanh nghi p dù ho t đ ng kinh doanh v n

di n ra bình th ng, chi c t c nh ng t l c t c khó g i là h p d n đ i v i nhà đ u t khi l m phát cao i u này khi n ch ng khoán không còn là kênh

m c đ u t c a n c ngoài chuy n t các tài s n n i đ a, ch ng h n ch ng khoán sang các tài s n bên ngoài do s gi m giá đ ng ti n đư làm gi m thu

nh p c a các nhà đ u t n c ngoài khi nh ng dòng ti n này đ c chuy n đ i sang đ ng ti n chính qu c, s rút lui c a các nhà đ u t n c ngoài có th gây

ra m t s t gi m trong giá ch ng khoán Tuy nhiên, đ i v i các nhà đ u t trong n c, s s t gi m c a VND làm cho giá ch ng khoán n c ngoài tr nên đ t h n, t o m t hi u ng thay th sang các tài s n n i đ a, do đó làm

t ng giá ch ng khoán

2.1.1 M t s nghiên c u th c nghi m các n c phát tri n

Canova và Nicolo (1994) th c hi n nghiên c u m i quan h gi a t su t sinh

l i ch ng khoán và các ho t đ ng kinh t th c cho th tr ng M Bài nghiên

c u t p trung phân tích m i quan h gi a t su t sinh l i c a c phi u v i các

ho t đ ng kinh t th c trong t ng quan c a mô hình t ng th và mô hình công ty đa qu c gia c ng nh trong chu k kinh doanh c a doanh nghi p K t

qu nghiên c u cho th y có m t m i quan h ch t ch gi a t ng tr ng s n

l ng trong n c và l i nhu n c a các công ty trong n c, quan h này càng

ch t ch h n khi có s tham gia c a các y u t n c ngoài, theo đó m i quan

h này s tùy thu c vào cách th c l u chuy n dòng ti n trong t ng lai Ti p

t c v i ch đ này n m 1997 nhóm tác gi l i cho ra đ i m t nghiên c u v

m i quan h gi a t su t sinh l i ch ng khoán, c u trúc k h n c a lãi su t,

l m phát và các ho t đ ng kinh t th c K t qu bài nghiên c u l i m t l n

n a kh ng đ nh l i t m quan trong c a các ho t đ ng kinh t th c có liên quan

đ n s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Bên c nh đó nghiên c u c ng cho th y có s bi n đ ng trong t su t sinh l i danh ngh a c a ch ng khoán

có liên quan m t thi t v i l m phát, c u trúc k h n c a lãi su t c a M K t

qu c ng hàm ý các nhà đi u hành chính sách c n quan tâm đ n m i quan h này

Du (2002) nghiên c u m i quan h gi a l m phát và t su t sinh l i ch ng khoán cho th tr ng M Bài nghiên c u s d ng d li u nghiên c u theo

quý trong giai đo n t n m 1926 đ n n m 1999 v i các bi n l m phát đ c tính t ch s giá tiêu dùng (CPI- Consumer Price Index) sau khi đi u ch nh

y u t mùa v , ch s ch ng khoán đ c trích xu t t COMPUSTAT v i mô hình VAR đ c s d ng K t qu bài nghiên c u cho th y s thay đ i trong

c ch chính sách ti n t và các cú s c kinh t th c có liên quan m t thi t v i

nh ng bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Trong đó tác gi l u ý nh ng thay đ i trong chính sách ti n t có liên quan đ n l m phát gi i thích t t cho các bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán M

Binswanger (2004) th c hi n nghiên c u m i quan h gi a nh ng ho t đ ng kinh t th c và s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán cho th tr ng M ,

và các nhóm n c khác thu c G7 Trong đó tác gi s d ng mô hình VAR, ECM và h i quy OLS v i các bi n đ c s d ng là GDP, s n l ng công nghi p đ i di n cho ho t đ ng kinh t th c, và ch s ch ng khoán đ i di n các th tr ng c a các n c nghiên c u K t qu nghiên c u cho th y có m t

m i quan h cùng chi u m nh m gi a các ho t đ ng kinh t th c v i s bi n

đ ng trong th tr ng ch ng khoán M và Nh t, Canada tuy nhiên k t qu

l i cho th y có m t m i quan h y u gi a hai bi n s này Pháp, Ý, và Anh Dopke, Hartmann và Pierdzioch (2006) d báo s bi n đ ng c a th tr ng

ch ng khoán tr c các bi n đ ng kinh t v mô, bài nghiên c u đ c th c

hi n nghiên c u cho th tr ng c Nghiên c u s d ng bi n VDAX –NEW

đ c thu th p theo tháng đ c tính toán t danh m c DAX30 đ i di n cho s

bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán c, s n l ng công nghi p đ i đi n cho s bi n đ ng c a các ho t đ ng kinh t th c, lãi su t trái phi u kho b c,

bi n gi đ i di n cho hi u ng tháng giêng, d li u đ c thu th p theo tháng

t tháng 1 n m 1995 đ n tháng 12 n m 2005 v i mô hình GARCH (1,1) nhóm tác gi đã cho th y nh ng bi n đ ng trong các ho t đ ng kinh t v mô

có th đ c s d ng đ d báo các bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán

K t qu bài nghiên c u c ng đ a ra hai hàm ý d a trên k t qu c a mình: Th

nh t, đ i v i các nhà đ u t có th s d ng d li u kinh t v mô đ d báo cho xu h ng bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Th hai, đ i v i các nhà nghiên c u, đi u hành chính sách có th s d ng các d li u kinh t v mô

đ t o ra các m i quan h cân b ng trong dài h n gi a các bi n đ ng kinh t

th c và bi n đ ng trên th tr ng ch ng khoán

2.1.2 M t s nghiên c u th c nghi m các n c đang phát tri n và th

tr ng m i n i

N u các n c phát tri n vi c nghiên c u v ch đ này đã đ c nghiên c u

r t nhi u t th p niên nh ng n m 80 thì ch đ trong th i gian g n đây m i

th t s đ c quan tâm c a các nhà nghiên c u các n c đang phát tri n, đ c

bi t các n c th tr ng m i n i Trong ph n này đ tài s ti n hành h th ng

l i m t s nghiên c u n i b t trong th i gian g n đây v m i quan h gi a

bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán v i bi n đ ng các y u t v mô

Mukhopadhyay và Sarkar (2003) th c hi n nghiên c u nh h ng c a các y u

t kinh t v mô c b n trong vi c gi i thích s khác bi t v t su t sinh l i trên th tr ng ch ng khoán n Bài nghiên c u s d ng các k thu t

ki m tra t t ng quan và cho th y r ng t su t sinh l i c a k sau ph thu c vào t su t sinh l i c a ít nh t hai k tr c đó và bác b nh ng gi đ nh c a lý thuy t th tr ng hi u qu d ng y u cho th tr ng c a n , k đ n bài nghiên c u s d ng các ki m đ nh Hansen và Chow đ phát hi n ra đi m gãy

c u trúc và cu i cùng tác gi s d ng mô hình phi tuy n tính ARCH và GARCH đ đo l ng s bi n đ ng K t qu cu i cùng cho th y các thay đ i trong các bi n: S n l ng công nghi p, cung ti n, l m phát, ho t đ ng th

tr ng v n n c ngoài và đ u t tr c ti p n c ngoài có nh h ng đáng k

đ n t su t sinh l i c a ch ng khoán trong th i k h u c i cách nh ng n m

trong giai đo n ti n c i cách đ u nh ng n m 90 thì ch có y u

t t giá h i đoái là nh h ng đáng k đ n t su t sinh l i c a các ch ng khoán th tr ng n

Tabak (2006) th c hi n nghiên c u m i quan h gi a bi n đ ng trong th

tr ng ch ng khoán và t giá h i đoái Brazil Tác gi s d ng mô hình h i quy hai b c theo Engle và Granger (1987), Gregory và Hansen (1996) và mô hình GARCH (1,1) và c ch hàm ph n ng thúc đ y (Impulse response function) K t qu nghiên c u cho th y không có m i quan h gi a s bi n

đ ng trong th tr ng ch ng khoán Brazil và t giá h i đoái Tuy nhiên tác gi

c ng g i ý r ng các nhà qu n lý qu nên quan tâm đ n s chuy n đ ng c a t giá đ s d ng nh ng chi n l c phòng ng a phù h p nh m tránh r i ro t giá cho danh m c c a mình

Nghiên c u c a Acikalin, Aktas và Unal (2008) nghiên c u m i quan h gi a

th tr ng ch ng khoán và các bi n kinh t v mô Th Nh K Nghiên c u

s d ng mô hình VECM v i các bi n đ c s d ng trong mô hình g m: t

su t sinh l i c a th tr ng ch ng khoán Istanbul, GDP, lãi su t, t giá h i đoái và thâm h t cán cân tài kho n vãng lai, d li u đ c thu th p theo quý t

n m 1991 đ n n m 2006 K t qu nghiên c u cho th y có m i quan h trong dài h n gi a bi n đ ng th tr ng ch ng khoán đ c gi i thích b i b n bi n kinh t v mô là: GDP, t giá h i đoái, lãi su t, thâm h t tài kho n vãng lai và

m i quan h này là m i quan h ng c chi u Có m t m i quan h m t chi u lãi su t gây ra s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán và m i quan h cùng chi u đ c tìm th y là y u Thông qua k t qu nghiên c u c a mình nhóm tác gi c ng ch r ng các nhà đ u t có th s d ng nh ng thông tin liên quan đ n các bi n đ ng kinh t v mô đ d đoán xu h ng bi n đ ng c a th

tr ng ch ng khoán Th Nh K Ngoài ra, nhà đ u t c ng c i thi n l i nhu n c a danh m c cá nhân b ng cách t p trung vào ý ngh a khác nhau c a

các bi n kinh t v mô Bên c nh đó nhóm tác gi c ng đ xu t nên nghiên

c u thêm các y u t bên ngoài tác đ ng đ n th tr ng ch ng khoán

Gay (2008) th c hi n nghiên c u nh h ng c a các bi n s kinh t v mô đ n

t su t sinh l i c a các ch ng khoán th tr ng m i n i: Brazil, Nga, n , Trung Qu c Bài nghiên c u s d ng mô hình ARIMA, k t qu nghiên c u cho th y không có m i quan h gi a s bi n đ ng trong giá d u và t giá h i đoái đ n s bi n đ ng trên th tr ng ch ng khoán c a các n c th tr ng

m i n i, theo đó s bi n đ ng c a t su t sinh l i c a th tr ng ch ng khoán các n c m i n i ch y u đ c gi i thích b i s bi n đ ng c a các bi n s kinh t v mô trong n c nh : L m phát, lãi su t, lãi su t trái phi u, s n l ng công nghi p, cán cân th ng m i và c u trúc k h n c a lãi su t Qua đó, tác

gi hàm ý r ng các nhà đ u t có th s d ng các d li u kinh t v mô trong

n c đ d báo các bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán và k t qu là r t

có ý ngh a cho các nhà đi u hành chính sách

Rahman, Sidek và Tafri (2009) th c hi n nghiên c u các nhân t v mô quy t

đ nh t su t sinh l i trên th tr ng ch ng khoán Malaysia trên c s mô hình VECε theo đó, nhóm tác gi ch n ra các nhân t v mô g m: Cung ti n, lãi

su t, t giá h i đoái th c song ph ng, d tr ngo i h i, ch s s n xu t công nghi p K t qu nghiên c u cho th y có m t m i quan h ngh ch chi u gi a các bi n nghiên c u v i s bi n đ ng c a t su t sinh l i trên th tr ng

ch ng khoán εalaysia Trong đó, s tác đ ng c a các bi n d tr ngo i h i

và ch s s n xu t công nghi p đ n t su t sinh l i trên th tr ng ch ng khoán là m nh h n so v i các y u t cung ti n, lãi su t và t giá h i đoái M t

k t qu t ng t c ng đ c tìm th y trong nghiên c u c a Perreault (2012) khi th c hi n nghiên c u cho th tr ng Indonesia, theo đó bài nghiên c u

c ng cho th y các nhà đ u t có th s d ng các bi n đ ng trong kinh t v

mô nh : Cung ti n, s n l ng công nghi p, l m phát, t giá, lãi su t đ d báo cho s bi n đ ng trên th tr ng ch ng khoán

Oseni và Nwosa (2011) nghiên c u m i quan h gi a bi n đ ng th tr ng

ch ng khoán v i bi n đ ng các nhân t v mô Nigeria v i cách ti p c n mô hình EGARCH đ phân tích s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán và s

bi n đ ng trong các bi n kinh t v mô, ti p theo đó tác gi s d ng mô hình VAR đ xem xét m i quan h gi a các bi n v mô v i s bi n đông trong th

tr ng ch ng khoán K t qu nghiên c u cho th y có m i quan h tác đ ng qua l i gi a bi n đ ng trong GDP và s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Nigeria Tuy nhiên, bài nghiên c u l i không tìm th y m i quan h

gi a bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán v i bi n đ ng trong lãi su t và

l m phát Thông qua k t qu nghiên c u nhóm tác gi cho r ng đ d báo s

bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán Nigeria b ng nh ng bi n đ ng trong các y u t kinh t v mô trong n c s không chính xác và cho r ng ph n l n các bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán là do s tác đ ng c a các y u t bên ngoài V i cùng ph ng pháp và mô hình nghiên c u thì Attari và Safdar (2013) l i cho th y có m t m i quan h ch t ch gi a s bi n đ ng c a các

y u t v mô và bi n đ ng th tr ng ch ng khoán Pakistan, theo đó các bi n

đ ng trong th tr ng ch ng khoán có th làm ch báo cho n n kinh t và

ng c l i các bi n đ ng trong các y u t v mô c a n n kinh t có th đ c s

d ng đ d báo cho s thay đ i trong t su t sinh l i c a th tr ng ch ng khoán, k t qu này c ng đ ng nh t v i k t qu nghiên c u Mushtaq, Ali Shah

và Rehman (2012) th c hi n th tr ng Pakistan

Auret và Golding (2011) ch ra r ng s bi n đ ng trong giá ch ng khoán là

m t ch báo quan tr ng cho các ho t đ ng kinh t th c Nam Phi Nghiên

c u s d ng chu i d li u theo quý t tháng 12 n m 1969 đ n tháng 9 n m

2010 v i các bi n g m: Ch s ch ng khoán (JSE), s n l ng công nghi p

th c, GDP th c đ c tính toán t b l c HP filter K t qu nghiên c u cho

th y chu k c a giá c phi u th c s d n d t chu k c a GDP th c và s n

l ng công nghi p th c Nam Phi, k t qu này là không đ i khi s d ng d

li u theo quý hay theo n m Ngoài ra, bài nghiên c u c ng cho th y s bi n

đ ng trong th tr ng ch ng khoán Nam Phi có th là m t ch báo quan tr ng cho vi c d đoán xu h ng bi n đ ng c a các y u t v mô khác nh : giá d u, cung ti n, lãi su t,… T đó t o đi u ki n cho các nhà đi u hành chính sách trong vi c thi t l p các m c tiêu cân b ng và ho ch đ nh k ho ch t ng tr ng (GDP) cho n n kinh t Nam Phi

Wang (2012) nghiên c u v m i quan h gi a th tr ng ch ng khoán Trung

Qu c và th tr ng ch ng khoán ph ng Tây Bài nghiên c u s d ng mô hình GARCH-BEKK Tác gi s d ng ch s ch ng khoán SHCOMP (Shanghai) và SIASA (Shenzhen) đ i di n cho th tr ng ch ng khoán Trung

Qu c và FTSE100 (London) đ i di n cho th tr ng ch ng khoán Châu Âu, S&P500 (US) đ i di n cho th tr ng ch ng khoán M d li u đ c thu th p theo tháng t tháng 1 n m 2008 đ n tháng 3 n m 2012 K t qu nghiên c u cho th y có m t s lan truy n nh h ng t các th tr ng ch ng khoán Châu

Âu và M sang th tr ng ch ng khoán Trung Qu c, trong đó tác đ ng lan t a

t th tr ng ch ng khoán Châu Âu và M sang th tr ng SIASA là m nh

h n th tr ng SHCOMP và s lan t c a th tr ng M đ n th tr ng Trung

Qu c là m nh h n th tr ng Châu Âu Ngoài ra, c ng có m t s t ng tác

ng c l i t th tr ng ch ng khoán Trung Qu c sang th tr ng ch ng khoán

ph ng Tây t đó cho th y kinh t tài chính c a Trung Qu c là m t ph n c a

n n kinh t th gi i T k t qu này tác gi c ng hàm ý r ng các công ty nên quan tâm nhi u đ n các r i ro đ n t th tr ng M h n là th tr ng Châu

Âu

Zakaria và Shamsuddin (2012) th c hi n nghiên c u m i quan h gi a bi n

đ ng trong th tr ng ch ng khoán Malaysia và bi n đ ng trong các bi n s kinh t v mô Bài nghiên c u s d ng d li u theo tháng t tháng 1 n m 2000

đ n tháng 12 n m 2011 v i các bi n s đ c s d ng trong mô hình g m: t

su t sinh l i c a th tr ng (Bursa Malaysia Composite Index), ch s s n

xu t công nghi p đ i di n cho thu nh p th c (GDP), ch s giá tiêu dùng, cung ti n, lãi su t cho vay đ i di n cho lãi su t ng n h n , t giá h i đoái v i

mô hình nghiên c u là mô hình GARCH (1,1) đ tính toán s bi n đ ng trong

th tr ng ch ng khoán và các bi n s kinh t v mô, mô hình VAR đ c tác

gi s d ng nh m ki m tra m i quan h gi a s bi n đ ng trong th tr ng

ch ng khoán và các bi n đ ng trong các bi n s kinh t v mô c a Malaysia

K t qu nghiên c u cho th y ch có cung ti n và l m phát là gi i thích t t cho

tr ng ch ng khoán Malaysia v i mô hình nghiên c u là mô hình VAR

Nghiên c u c a Mukit (2012) th c hi n nghiên c u nh h ng c a t giá h i đoái và lưi su t lên s bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán Bangladesh Bài nghiên c u s d ng mô hình hi u ch nh sai s (ECM-Error Correction Model), ki m đ nh đ ng liên k t và phân tích phân rã ph ng sai K t qu nghiên c u cho th y trong dài h n m t s t ng lên trong t giá và lãi su t s làm cho th tr ng ch ng khoán bi n đ ng theo h ng gi m 1.04% và 1.71%, còn trong ng n h n thì hai y u t này làm gi m trong th tr ng ch ng khoán

là 7.8% Cu i cùng ki m đ nh nhân qu Granger đ c th c hi n và cho th y

r ng s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán là do s bi n đ ng c a t giá

h i đoái và lưi su t

Nói tóm l i, có r t nhi u nghiên c u trong l nh v c này tuy nhiên t u chung

l i ph n l n các nghiên c u đ u cho th y có m t m i quan h ch t ch gi a s

bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán v i s bi n đ ng c a các nhân t v

mô c b n Ph n l n các nghiên c u đ u s d ng các mô hình c b n nh : GARCH, EGARCH, ARCH, VAR, ECε, VECε đ đo l ng các bi n đ ng

và m i quan h gi a s bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán và các bi n

đ ng trong các y u t v mô Trên c s d a trên các nghiên c u tr c đây đ tài c ng th c hi n nghiên c u m i quan h này cho các n c th tr ng m i

n i v i hy v ng đóng góp m t b ng ch ng th c nghi m v ch đ này Nghiên c u c a đ tài là d a trên n n t ng nghiên c u c a Zakaria và Shamsuddin (2012)

B ng 2.1 k v ng v d u trong nghiên c u c a đ tài

Nhân t RS Các nghiên c u tr c đây

CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIÊN C U

M i m t mô hình phân tích hay d báo đ u có nh ng u và nh c đi m riêng, đi u này xu t phát t nh ng gi đ nh trong mô hình đ c ng d ng Theo đó mô hình nghiên c u sau s kh c ph c nh ng nh c đi m c a mô hình nghiên c u tr c đó, t đó cho phép nh ng nhà nghiên c u nói chung và

nh ng nhà đ u t nói riêng d báo ngày càng chính xác h n các hi n t ng kinh t , tài chính-ch ng khoán Xu t phát đi m là k th a các nghiên c u

tr c đây trong ph m vi nghiên c u c a mình đ tài s s d ng mô hình GARCH đ đo l ng s bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán và s bi n

đ ng các bi n kinh t v mô c b n c a các qu c gia th tr ng m i n i, k

đ n đ tài s d ng mô hình VAR đ xem xét các m i quan h gi a s bi n

đ ng th tr ng ch ng khoán và s bi n đ ng các bi n kinh t v mô d a trên nghiên c u c a Zakaria và Shamsuddin (2012)

3.1 C s d li u

T t c ngu n d li u nghiên c u c a đ tài đ c thu th p theo tháng t tháng

1 n m 2008 đ n tháng 12 n m 2013, t t c đ c th ng kê theo b ng sau:

Ch s giá tiêu dùng (2005=100) 2008-2013 IMF

3.2 Mô hình nghiên c u

3.2.1 Mô t bi n

Nh đư nêu trong ph n trên, ph n này đ tài ti n hành mô t l i d liêu nghiên

c u T t c đ c th ng kê trong b ng sau:

B ng 3.2 Mô t và đo l ng các bi n nghiên c u

dùng

MS Cung ti n Logarit c s e c a cung ti n n c

nghiên c u EXC T giá h i đoái song

ph ng

Logarit c s e c a t giá song

ph ng c a n c nghiên c u so v i đôla M

R Lãi su t Logarit c s e c a lãi su t cho vay

k h n 1 n m (%) Theo đó, đ tài th c hi n nghiên c u trên các qu c gia th tr ng m i n i và

Vi t Nam Các n c đ c th c hi n nghiên c u trong đ tài g m: Vi t Nam, Hàn Qu c, Thái Lan, Hungari

3.2.2 Mô hình nghiên c u

D a trên n n t ng nghiên c u c a Zakaria và Shamsuddin (2012) và các nghiên c u tr c đây và c ng nh m tr l i cho các câu h i nghiên c u, mô hình nghiên c u c a đ tài là mô hình GARCH nh m đo l ng m c đ bi n

đ ng c a th tr ng ch ng khoán và các bi n đ ng trong các bi n kinh t v mô: Ch s s n xu t công nghi p, ch s giá tiêu dùng, t giá h i đoái, lưi su t, cung ti n tài c ng s d ng mô hình VAR đ xem xét m i quan h gi a

bi n đ ng trong th tr ng ch ng khoán và bi n đ ng trong các y u t v mô

c a các n c nghiên c u Theo đó mô hình VAR đ c s d ng đ nghiên c u

m i quan h này đ c th hi n nh sau:

Trong đó,

V_RSt và V_Mt là nh ng bi n đ ng có đi u ki n c a th tr ng ch ng khoán

và các bi n v mô t ng ng đ c c l ng b ng các mô hình GARCH

it: là sai s trong mô hình

3.2.3 Mô hình GARCH

3.2.3.1 Mô hình ARCH- Engle (1982)

Nh m kh c ph c h n ch c a các mô hình nghiên c u tr c đây v i gi đ nh

ph ng sai không đ i theo th i gian, theo đó mô hình ARCH do Engle phát tri n n m 1982 cho r ng ph ng sai c a các s h ng nhi u t i th i đi m t ph thu c vào các s h ng nhi u bình ph ng các giai đo n tr c Mô hình t ng quát mà Engle đ xu t:

Theo công th c trên thì m t bi n đ ng m nh trong th tr ng x y ra cách hôm nay q ngày thì nh h ng c a nó s làm t ng ph ng sai có đi u ki n c a ngày hôm nay.Tuy nhiên m c bi n đ ng đ c th hi n d i d ng bình

ph ng nên không phân bi t đ c tác đ ng âm hay tác đ ng d ng X là đ i

l ng đ i di n cho giá tr c a các bi n nghiên c u và Y là đ i l ng d báo

c a X theo ph ng pháp trên

3.2.3.2 Mô hình GARCH ậ Bollerslev (1986)

M t ý t ng đ c đ a ra b i Bollerslev (1986) là nên đ a thêm các bi n tr

c a ph ng sai có đi u ki n vào ph ng trình ph ng sai theo d ng t h i quy Ngoài ra, n u các nh h ng c a ARCH có quá nhi u đ tr s có th

nh h ng đ n k t qu c l ng do gi m đáng k b c t do trong mô hình,

đi u này càng nghiêm tr ng h n đ i v i chu i th i gian ng n Chính vì v y

mà mô hình GARCH tr nên h u hi u h n trong tr ng h p này Theo đó

m t mô hình GARCH (p,q) d ng t ng quát đ c th hi n nh mô hình ARCH tuy nhiên ph ng trình ph ng sai lúc này đ c vi t nh sau:

l n c a các tham s và giúp xác đ nh nh ng b t n c a đ l ch chu n

H s cho th y ph n ng c a đ l ch chu n v i nh ng thay đ i c a th

tr ng hay nói cách khác là đóng vai trò xác đ nh đ ng l c bi n đ ng

c a H s giúp ki m đ nh m c đ b n v ng c a đ l ch chu n hay nói cách khác đo tác đ ng c a cú s c lên N u + <1 thì đ l ch chu n có

đi u ki n s có th h i t v đ l ch chu n trong dài h n, t c lúc này t là ph i

có tính d ng (Stationary)

Các d ng mô hình GARCH

 Mô hình GARCH (1,1)

ây là mô hình th ng đ c dùng nh t do mô hình c l ng đ n gi n mà

kh n ng d báo c ng t ng đ i chính xác, tuy nhiên nó th ng đ c s d ng

d báo trong ng n h n Theo đó ph ng trình ph ng sai có d ng:

 Mô hình GARCH-M:

Các mô hình GARCH giá tr trung bình (GARCH-M) cho phép giá tr trung bình có đi u ki n ph thu c vào ph ng sai có đi u ki n c a chính nó Ví d , xem xét hành vi c a m t nhà đ u t thu c d ng “s ” r i ro và vì th có xu

h ng đòi h i thêm m t m c phí bù r i ro nh m t đ n bù đ quy t đ nh n m

gi m t tài s n r i ro Có ngh a là r i ro càng cao thì thì phí bù r i ro càng

l n Theo đó ph ng trình ph ng sai c a mô hình GARCH-M (p,q) có d ng:

Và còn r t nhi u mô hình GARCH khác n a tuy nhiên trong ph m vi nghiên

c u c a mình đ tài ch xem xét đ n các mô hình GARCH đ c đ c p bên trên v i b c t ng ng

M t s d ng mô hình GARCH đ n gi n trong nghiên c u th c nghi m

Trong đó: , n u có ý ngh a th ng

kê thì tác đ ng c a tin t c t t và tin t c x u là khác nhau lên ph ng sai Y là

đ i l ng đ i di n cho các bi n nghiên c u (Các bi n s kinh t v mô, t su t sinh l i th tr ng ch ng khoán)

Các mô hình nghiên c u này c ng đ c đ tài th c hi n l i trong nghiên c u

c a mình nh m tr l i cho các câu h i nghiên c u c a đ tài

3.2.4 Mô hình VAR

εô hình VAR đ c gi i thi u đ u tiên b i Sims (1980) So v i các mô hình truy n th ng tr c đó thì các bi n đ c chia thành bi n n i sinh và bi n ngo i sinh Tuy nhiên theo Sims thì t t c các bi n trong mô hình đ u đ c xem là

bi n n i sinh i u này là phù h p khi đánh giá tác đ ng c a các bi n v mô

và th tr ng ch ng khoán

Trong mô hình VAR m t bi n không ch ch u tác đ ng c a các bi n khác trong mô hình mà nó còn ch u tác đ ng c a các bi n tr c a chính nó Mô hình VAR v c u trúc g m h ph ng trình VAR là m t mô hình đ ng c a

m t bi n s theo th i gian Mô hình VAR c a 2 bi n Yt và Xt v i đ tr là p

đ c vi t nh sau:

Trong đó Yt và Xt là chu i d ng và là bi n n i sinh, vai trò c a chúng là

t ng đ ng nhau và là sai s ph n d

Theo đó trong bài n i dung nghiên c u c a mình đ tài s s d ng mô hình VAR đ xem xét m i quan h gi a các bi n đ ng trên th tr ng ch ng khoán

và các bi n đ ng trong các bi n kinh t v mô

3.3 Ph ng pháp ki m đ nh mô hình

3.3.1 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u

Trong ph n này đ tài ti n hành th ng kê mô t l i d li u nghiên c u thông qua m t s ch tiêu chính nh : Giá tr trung bình, giá tr l n nh t, giá tr nh

nh t, skewness, kurtosis và ki m đ nh Jarque-Bera nh m xem xét chu i d

li u nghiên c u có phân ph i chu n hay không Ngoài ra, ch s skewness

nh m đánh giá m c đ phân tán c a chu i d li u nghiên c u so v i giá tr trung bình, kurtosis đánh giá m c đ phân tán c a chu i d li u nghiên c u

so v i đ l ch chu n Vi c làm này nh m giúp cho đ tài có cái nhìn ban đ u

v chu i d li u nghiên c u đ làm c s cho các phân tích d li u ti p theo

c a đ tài

3.3.2 Ki m đ nh tính d ng

Trong nghiên c u th c nghi m khi s d ng d li u là chu i th i gian thì t t c các bi n đ a vào mô hình thông th ng là chu i d ng M t chu i d li u th i gian đ c xem là d ng n u trung bình và ph ng sai không thay đ i theo th i gian và hi p ph ng sai gi a 2 th i đi m ch ph thu c vào kho ng cách hay

đ tr v th i gian ch không ph thu c vào th i đi m đang xét C th :

Tính d ng là m t khái ni m vô cùng quan tr ng Trong h u h t các mô hình

th ng kê đ u yêu c u chu i d li u ph i là chu i d ng Do v y khi c l ng

các tham s ho c ki m đ nh gi thuy t c a mô hình, n u không ki m đ nh tính

d ng c a d li u thì các k thu t phân tích thông th ng ch ng h n ph ng pháp bình ph ng bé nh t (OLS) s không chính xác và h p lý Theo Granger

và Newbold (1977) các k t qu phân tích t chu i d li u không d ng đ u là

gi m o C th n u mô hình t n t i ít nh t m t bi n đ c l p có cùng xu th

v i bi n ph thu c, khi đó k t qu c l ng mô hình ta có th thu đ c các

h s có ý ngh a th ng kê và h s R2

r t cao Nh ng đ u này đ c t o ra b i tính xu th c a hai bi n ch chúng không có m i t ng quan ch t ch v i nhau

ki m tra tính d ng trong bài đ tài s s d ng ki m đ nh Augmented Dickey Fuller (ADF), m t trong nh ng công c ph bi n trong ki m đ nh tính

d ng c a chu i th i gian theo Gujarati (2003) Chi ti t xem thêm ph l c 1

3.3.3 S d ng mô hình GARCH c l ng bi n đ ng các bi n nghiên

c u

Ti p theo vi c mô t và phân tích ban đ u v chu i d li u nghiên c u đ tài

s d ng mô hình GARCH v i s tr giúp c a ph n m m Eviews 6.0 đ tài

ti n hành c l ng s bi n đ ng c a các bi n nghiên c u b ng các mô hình GARCH, GARCH-M, TGARCH d a trên n n t ng nghiên c u c a Zakaria và Shamsuddin (2012) và k th a các nghiên c u tr c đây

V n đ đ t ra là trong các mô hình đ c ch n thì mô hình nào là t t nh t, trong ph m vi nghiên c u c a mình đ tài s s d ng các tiêu chu n SBC, AIC và HQ, sai s d báo-RMSE đ l a ch n mô hình theo Nguy n Tr ng Hoài và c ng s (2013), theo đó các tiêu chu n này càng bé càng t t

3.3.4 Xác đ nh đ tr t i u cho mô hình VAR

Do t t c các bi n nghiên c u trong mô hình VAR là bi n n i sinh, bi n nghiên c u ph thu c vào đ tr c a nó Do đó có quá nhi u tham s ph i c

l ng (2n2

-h s ) nên vi c th c hi n ki m đ nh đ l a ch n đ tr t i u trong

mô hình là c n thi t và r t quan tr ng

l a ch n đ tr t i u trong mô hình đ tài s d a trên m t s tiêu chí

đ c thi t l p s n trong ph n m m Eviews 6.0 nh : AIC, LR, PPE,…

Ta có các tr ng h p sau:

N u khác không và có ý ngh a th ng kê, nh ng không có ý ngh a th ng

kê thì s bi n đ ng c a bi n X là nguyên nhân gây ra s bi n đ ng c a bi n

Y

N u không có ý ngh a th ng kê, nh ng khác không và có ý ngh a th ng

kê thì bi n X ch u s tác đ ng b i s thay đ i c a bi n Y

N u và đ u có ý ngh a th ng kê thì X và Y tác đ ng qua l i l n nhau

N u và đ u không có ý ngh a th ng kê thì X và Y đ c l p v i nhau

3.3.6 Ki m tra tính n đ nh c a mô hình

Vi c ki m tra tính n đ nh c a mô hình nh m xem xét mô hình hi n t i có n

đ nh không N u mô hình là không n đ nh thì k t qu c a vi c c l ng đ c

bi t là k t qu thu đ c (sai s chu n) c a hàm ph n ng đ y IRF s không có giá tr ki m tra tính n đ nh c a mô hình VAR đ tài s d ng ki m đ nh

AR Roots Graph, theo đó n u t t c các nghi m đ u có modulus<1 và không

có nghi m nào n m ngoài vòng tròn nghi m đ n v thì mô hình đ c xem

nh là n đ nh, ng c l i n u có m t d u ch m n m ngoài vòng tròn nghi m

đ n v thì xem nh là mô hình không n đ nh

3.3.7 Hàm ph n ng đ y (Impulse response function-IRF) và k thu t

phân rã ph ng sai (Variance decomposition)

 Hàm ph n ng đ y (IRF):

Hàm ph n ng đ y là m t ch c n ng quan tr ng phát sinh t mô hình VAR

Nó cho phép xác đ nh hi u ng theo th i gian c a cú s c c a m t bi n n i sinh nào đó đ i v i các bi n khác trong mô hình

 Phân rư ph ng sai:

M c dù hàm ph n ng đ y đư cho bi t có hay không s nh h ng c a cú s c

CH NG 4: PHÂN TÍCH D LI U VÀ K T QU NGHIÊN C U

4.1 Th ng kê mô t

V i d li u đ c thu th p theo tháng t tháng 1 n m 2008 đ n tháng 12 n m

2013 Trong ph m vi nghiên c u c a mình, đ tài ti n hành nghiên c u trên

ba qu c gia th tr ng m i n i (Hàn Qu c, Thái Lan và Hungari) và Vi t Nam Theo đó, đ tài s ti n hành mô t l i d liêu nghiên c u c a các n c theo các tiêu chu n: Giá tr l n nh t, giá tr nh nh t, giá tr trung bình, sai s chu n, Skewness và Kurtosis nh m có cái nhìn ban đ u v chu i d li u nghiên c u D li u nghiên c u đ c mô t thông qua các b ng sau

 Vi t Nam

B ng 4.1 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u c a Vi t Nam

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

 Hàn Qu c

B ng 4.2 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u c a Hàn Qu c

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

 Thái Lan

B ng 4.3 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u c a Thái Lan

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

 Hungari

B ng 4.4 Th ng kê mô t các bi n nghiên c u c a Hungari

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

D a trên k t qu mô t d li u c a các n c nghiên c u thông qua các ch tiêu Skewness, Kurtosis và ki m đ nh Jarque-Bera cho th y d li u nghiên

c u c a các n c là không có phân ph i chu n Theo đó, các bi n trong chu i

d li u nghiên c u c a Vi t Nam thì l ch trái và nh n (h s Skewness âm và Kurtosis d ng) ngo i tr lãi su t, t ng t cho tr ng h p c a Hungari, v i

d ng phân ph i này thì cho th y ph n l n d li u t p trung bên phía ph i c a phân ph i Tr ng h p Hàn Qu c cho th y h s Skewness c a CPI, IP, MS,

RS là âm trong khi đó EXC và R là d ng, ngoài ra Kurtosis là d ng đi u này cho th y chu i d li u nghiên c u c a Hàn Qu c là nh n và ph n l n d

CPI EXC IP MS R RS Mean 4.770 3.462 4.882 9.392 1.892 0.008

li u t p trung c a chu i CPI, IP, MS t p trung bên phía ph i c a phân ph i trong khi đó ng c l i EXC và RS thì ph n l n chu i d li u l i t p trung bên phía trái c a phân ph i T ng t cho tr ng h p c a Thái Lan thì IP, R, RS thì ph n l n chu i d li u t p trung bên phía ph i c a phân ph i trong khi đó các bi n EXC, MS, CPI thì ph n l n chu i d li u t p trung bên phía trái c a phân ph i

4.2 Ki m đ nh tính d ng

Trong ph n này đ tài s s d ng ki m đ nh nghi m đ n v đ ki m đ nh tính

d ng c a chu i d li u nghiên c u N u bi n không d ng đ tài s s d ng k thu t l y sai phân đ đ a chu i d li u không d ng v d ng d li u d ng Chi

ti t ki m đ nh xem thêm ph l c 2

 Vi t Nam

B ng 4.5 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Vi t Nam

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

K t qu ki m đ nh tính d ng cho th y các chu i d li u nghiên c u c a Vi t Nam các bi n đ u d ng sai phân b c 1 ngo i tr bi n EXC và RS là d ng chu i g c

B c d ng I(1) I(1) I(1) I(0) I(1) I(0)

Giá tr th ng kê t -7.46671 -4.137303 -2.833749 -2.976208 -4.9048 -3.3929

t-1% -3.52852 -4.092547 -3.525618 -3.53003 -3.5270 -3.5285 t-5% -2.9042 -3.474363 -2.902953 -2.904848 -2.9036 -2.9042 t-10% -2.58956 -3.164499 -2.588902 -2.589907 -2.5892 -2.5896

B c d ng I(1) I(0) I(0) I(0) I(1) I(0)

K t qu ki m đ nh cho th y các bi n nghiên c u c a Hàn Qu c d ng chu i

g c ngo i tr CPI và R là d ng sai phân b c 1

 Thái Lan

B ng 4.7 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Thái Lan

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

K t qu cho th y các bi n nghiên c u c a Thái Lan là d ng chu i g c ngo i

tr bi n EXC và R là d ng sai phân b c 1

 Hungari

B ng 4.8 Ki m đ nh tính d ng các bi n c a Hungari

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 6.0

K t qu ki m đ nh tính d ng cho th y các bi n nghiên c u c a Hungari đ u

d ng sai phân b c 1 ngo i tr CPI là d ng sai phân b c 2 và RS là d ng chu i g c

4.3 c l ng đ bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán và các bi n

kinh t v mô b ng mô hình GARCH

4.3.1 c l ng đ bi n đ ng c a th tr ng ch ng khoán

Trong ph n này, đ tài ti n hành hành c l ng đ bi n đ ng c a th tr ng

ch ng khoán c a các n c nghiên c u b ng mô hình GARCH Theo đó, đ u

t-1% -4.1130 -4.1009 -4.0987 -3.5285 -3.5316 -3.5332 t-5% -3.4840 -3.4783 -3.4773 -2.9042 -2.9055 -2.9062 t-10% -3.1701 -3.1668 -3.1662 -2.5896 -2.5903 -2.5906

t-1% -3.5482 -2.6047 -3.5332 -3.5441 -2.5999 -3.5285 t-5% -2.9126 -1.9464 -2.9062 -2.9109 -1.9457 -2.9042 t-10% -2.5940 -1.6132 -2.5906 -2.5931 -1.6136 -2.5896