KIỂM CHỨNG TÍNH HIỆU QUẢ VỀ MẶT THÔNG TIN CỦA THN TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

KIỂM CHỨNG TÍNH HIỆU QUẢ VỀ MẶT THÔNG TIN CỦA THN TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Nguyễn Thị Bảo Khuyên Khoa Kinh tế Phát triển, Đại học Kinh tế TP.HCM Tóm tắt Thông qua việc phân tích mối

KIỂM CHỨNG TÍNH HIỆU QUẢ VỀ MẶT THÔNG TIN CỦA THN TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Nguyễn Thị Bảo Khuyên

Khoa Kinh tế Phát triển, Đại học Kinh tế TP.HCM

Tóm tắt

Thông qua việc phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán, nghiên cứu này tiến hành kiểm định xem trong thời gian qua thị trường chứng khoán Việt Nam có hiệu quả về mặt thông tin hay không Để kiểm chứng điều này, đề tài sử dụng các mô hình kiểm định nhân quả Granger hai biến (Granger causality test) và mô hình hiệu chỉnh sai số (error correction mechanism) Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô với chỉ số giá chứng khoán và thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn chưa hiệu quả về mặt thông tin Vì thế, có thể có một số nhà đầu tư vẫn đang khai thác sự không hiệu quả này nhằm tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch

1 GIỚI THIỆU

Giả thuyết thị trường hiệu quả cho rằng “không ai có thể khôn hơn thị trường chứng khoán”, ở đó, mọi thông tin mới liên quan đều được các nhà đầu tư nắm bắt

và phản ánh chúng vào giá cả thị trường Tại bất kỳ thời điểm nào, thị trường cũng

xử lý kịp thời những thông tin mới nhất hiện có Một thị trường chỉ được xem là hiệu quả khi nó đồng thời hiệu quả ở cả ba mặt: phân phối, hoạt động và thông tin Thị trường hiệu quả về mặt phân phối khi các nguồn lực khan hiếm trong nền kinh tế

được đưa đến nơi sử dụng một cách tốt nhất và hiệu quả nhất Thị trường được xem

là hiệu quả về mặt hoạt động nếu có chi phí giao dịch thấp Và thị trường hiệu quả về mặt thông tin là khi giá cả trên thị trường phản ánh một cách đầy đủ và tức thời tất cả các thông tin sẵn có trên thị trường Ba khía cạnh trên, với sự phụ thuộc, gắn bó lẫn nhau, cùng nhau hình thành nên một thị trường chứng khoán hiệu quả Nhưng ở đây,

giả định rằng thị trường đã hiệu quả về mặt phân phối và hoạt động Vì thế, thị

trường hiệu quả được định nghĩa như sau: “thị trường hiệu quả là thị trường trong

đó giá cả của các chứng khoán đã phản ánh đầy đủ, tức thời tất cả các thông tin sẵn

có trên thị trường” Nói cách khác, giá chứng khoán được sẽ xác định tại mức cân

bằng dài hạn, việc giá chứng khoán tăng hay giảm là do và chỉ do nó phản ứng với các thông tin mới Có ba hình thức thị trường hiệu quả:

Thị trường hiệu quả dạng yếu giả định rằng giá cả và dữ liệu quá khứ đã được phản ánh đầy đủ trong giá chứng khoán

Thị trường hiệu quả trung bình cho rằng giá chứng khoán đã hàm chứa tất cả các thông tin được công bố liên quan đến doanh nghiệp niêm yết Ngoài những thông tin trong quá khứ, thì những thông tin cơ bản của công ty mà nhà đầu tư dễ dàng có

được như: năng lực sản xuất, năng lực quản lý, báo cáo tài chính, thông tin về đối thủ

cạnh tranh, các dự đoán khác về tình hình hoạt động, và những thông tin mang tính

chất như các đánh giá, dự báo, tin đồn đều được hầu hết các nhà đầu tư đưa vào để xác định giá

Thị trường hiệu quả dạng mạnh thì giả định rằng các thông tin cần thiết có liên quan đến doanh nghiệp niêm yết, kể cả thông tin nội gián cũng đã bao gồm trong giá chứng khoán Điều này nói lên rằng thị trường phản ứng nhanh với bất kỳ thông tin nào, khả năng tìm kiếm lợi nhuận siêu ngạch là không thể, cũng không còn tồn tại giao dịch nội gián Thị trường dạng này không cho phép phân tích cơ bản lẫn kỹ thuật tồn tại

Thị trường chứng khoán Việt Nam là một thị trường mới nổi, nó hình thành trước sự đòi hỏi bức bách của quá trình hội nhập và hiện đại hoá nền kinh tế, nên những vấn đề cần thiết để thị trường phát triển và hoạt động một cách ổn định, bền vững chưa được quan tâm đúng mức Vì thế, trong thời gian qua, thị trường đã có những biến động bất thường, giá các cổ phiếu khi thì tăng đến mức cực nóng, lúc thì giảm xuống mức cực lạnh Hiện nay, chỉ số giá chứng khoán VN-Index là một trong những chỉ số có mức tăng nhanh nhất thế giới Dù mức tăng trưởng nhanh của thị trường là một tín hiệu khả quan cho quá trình phát triển của nền kinh tế nói chung và thị trường chứng khoán nói riêng, nhưng điều đáng lo là thị trường lại có dấu hiệu tăng trưởng nóng Theo các chuyên gia, tình trạng giá các chứng khoán niêm yết tăng cùng tăng, giảm cùng giảm, bất chấp kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp chỉ có ở thị trường chứng khoán Việt Nam Đây là điều rất bất thường cho thấy thị trường có thể đang trong tình trạng không hiệu quả, có thể chưa

là một “phong vũ biểu” thực sự của nền kinh tế Vì thế, mục tiêu của bài viết này là nhằm xem xét thị trường chứng khoán Việt Nam đã hiệu quả về mặt thông tin hay chưa? Nó có thực sự là một “hàn biểu thử” của nền kinh tế hay không?

Thông thường, với vai trò như một “phong vũ biểu”, mọi thay đổi trong nền kinh tế đều tác động đến thị trường chứng khoán trước tiên Vì vậy, sự biến động của các yếu tố kinh tế vĩ mô chắc chắn cũng sẽ ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Nhưng ảnh hưởng như thế nào, giữa chúng có mối quan hệ gì và mối quan hệ đó nói lên đuợc điều gì thì khi nhìn vào các biểu hiện bên ngoài không ai có thể biết được,

đặc biệt là ở một thị trường mới hình thành, còn non trẻ Và đề tài này sẽ tập trung

làm rõ hơn các mối quan hệ đó Humpe (2005) dựa vào mô hình định giá chứng khoán Gordon để đi đến kết luận rằng giá chứng khoán phụ thuộc vào cổ tức nhận

được trong hiện tại, tương lai và suất chiết khấu Mà cổ tức lại phụ thuộc nhiều vào

thu nhập doanh nghiệp, nhân tố chịu tác động của các biến kinh tế vĩ mô như: cung tiền, tăng trưởng, lạm phát, lãi suất, Như thế, có thể thấy rằng chỉ số giá chứng khoán cũng bị ảnh hưởng bởi các biến kinh tế vĩ mô đó

Mối quan hệ qua lại giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán

được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới quan tâm Hầu hết các tác giả này đều sử

dụng mô hình kiểm định nhân quả Granger hai biến và mô hình VAR (Vector Autoregression) Tuy nhiên, kết quả còn tùy thuộc vào thời gian và điều kiện kinh tế

cụ thể của từng quốc gia Fama (1981) chỉ ra rằng, trừ lạm phát, tất cả các biến kinh

tế vĩ mô đều có mối quan hệ dương với chỉ số giá chứng khoán Malliaris và Urrutia (1991) thì cho thấy thị trường chứng khoán là nhân tố thúc đNy các hoạt động kinh tế thực của Mỹ, nghĩa là thị trường chứng khoán có tác động đến các biến kinh tế vĩ

mô Ở Anh, nghiên cứu của Thornton (1993) về sự thay đổi trong tỉ suất sinh lợi của

chứng khoán có xu hướng ảnh hưởng đến thu nhập thực của nền kinh tế Tương tự, Chang (1989), và Chen (1986), cũng tìm ra mối quan hệ chặt chẽ giữa thị trường chứng khoán và hoạt động kinh tế ở Trung Quốc Và Mok (1993) cho thấy không có mối quan hệ gì giữa lãi suất và suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường Hangseng (Hồng Kông)

2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Để kiểm chứng tính hiệu quả về mặt thông tin, đề tài sẽ phân tích quan hệ

giữa các biến chỉ số giá chứng khoán VN-Index (VNI t ), sản lượng công nghiệp (IO t ),

tỉ lệ lạm phát (CPI t ), tỉ giá hối đoái (E t ), lãi suất cho vay (R t ), và thay đổi cung tiền (M t ) thông qua mô hình nhân quả Granger hai biến và hiệu chỉnh sai số

2.1 Mô hình nhân quả Granger

Từ mối quan hệ nhân quả có được từ phương trình (1) và (2) ta có thể biết được thị trường chứng khoán có hiệu quả về mặt thông tin hay không đối với biến sản lượng công nghiệp

IO t = α 0 +∑

n

1 i

i t

VNI i

αααα +∑

m

1 j

j t

j IO

β + θ 1 CPI t + θ 2 E t + θ 3 R t + θ 4 M t + u 1t (1)

VNI t = λ 0 +∑

n

i

i t

i VNI

1

λ +∑

==== −−−−

m

1 j

j t IO j

δδδδ + θ 1 CPI t + θ 2 E t + θ 3 Rt + θ 4 M t + u 2t (2)

Và có thể xảy ra một trong bốn trường hợp sau đây:

(1)Tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa sản lượng công nghiệp và chỉ số giá chứng khoán: nếu các hệ số ước lượng của các biến trễ của biến chỉ số giá chứng

khoán (VNI t-i ) ở phương trình (1) khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê (Σα i ≠ 0)

và các hệ số ước lượng của các biến trễ của biến sản lượng công nghiệp (IO t-j ) ở

phương trình (2) khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê (Σδ j ≠ 0)

(2)Tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều từ sản lượng công nghiệp đến chỉ số giá chứng khoán: nếu các hệ số ước lượng của các biến trễ của biến chỉ số giá chứng

khoán (VNI t-i ) ở phương trình (1) bằng 0 (Σα i = 0) và các hệ số ước lượng của các

biến trễ của biến sản lượng công nghiệp (IO t-j ) ở phương trình (2) khác 0 một

cách có ý nghĩa thống kê (Σδ j ≠ 0)

(3)Không tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa sản lượng công nghiệp và chỉ số giá chứng khoán: nếu các hệ số ước lượng của các biến trễ của biến chỉ số giá chứng

khoán (VNI t-i ) ở phương trình (1) bằng 0 (Σα i = 0) và các hệ số ước lượng của các

biến trễ của biến sản lượng công nghiệp (IO t-j ) ở phương trình (2) bằng 0 một

cách có ý nghĩa thống kê (Σδ j = 0)

(4)Mối quan hệ nhân quả một chiều từ chỉ số giá chứng khoán đến sản lượng công nghiệp tồn tại nếu các hệ số ước lượng của các biến trễ của biến chỉ số giá chứng

khoán (VNI t-i ) ở phương trình (1) khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê (Σα i ≠ 0)

và các hệ số ước lượng của các biến trễ của biến sản lượng công nghiệp (IO t-j ) ở

phương trình (2) bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê (Σδ j = 0)

Theo Wing – Keung Wong (2005, 10), một thị trường chứng khoán thật sự hiệu quả về mặt thông tin đối với biến sản lượng công nghiệp nếu không có mối quan hệ nhân quả hai chiều nào giữa biến chỉ số giá chứng khoán và biến sản lượng công nghiệp hoặc chỉ một chiều từ biến chỉ số giá chứng khoán đến biến sản lượng công nghiệp Ngược lại, sẽ là một thị trường không hiệu quả về mặt thông tin khi có mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa biến chỉ số giá chứng khoán và biến sản lượng công nghiệp Và nếu có mối quan hệ nhân quả một chiều từ biến sản lượng công nghiệp sang biến chỉ số giá chứng khoán thì thị trường chứng khoán cũng không hiệu quả về mặt thông tin Lập luận tương tự cho mối quan hệ giữa biến chỉ số giá chứng khoán và bốn biến kinh tế vĩ mô còn lại

Điều kiện để thực hiện kiểm định nhân quả Granger:

(1)Các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán phải là các chuỗi dừng hoặc

đồng liên kết

(2)Kết quả kiểm định Granger rất nhạy cảm với số biến trễ đưa vào mô hình Nếu độ trễ được chọn bé hơn độ trễ thực sự, thì việc bỏ sót biến trễ thích hợp có thể làm chệch kết quả Ngược lại, nếu lớn hơn, thì số biến trễ không thích hợp trong mô hình sẽ làm cho các ước lượng không hiệu quả

(3)Các phần dư không có hiện tượng tương quan Nếu có hiện tượng tương quan cần phải thực hiện việc chuyển sang một dạng mô hình thích hợp hơn

Các bước thực hiện kiểm định nhân quả Granger:

(1)Hồi qui phương trình (1) không có các biến trễ của chỉ số giá chứng khoán, và

lưu giá trị tổng bình phương phần dư (RSS R )

(2)Hồi qui phương trình (1) kể cả các biến trễ của chỉ số giá chứng khoán, và lưu giá

trị tổng bình phương phần dư (RSS UR )

(3)Xác định giả thuyết H 0 :Σα i = 0 (chỉ số giá chứng khoán không tác động đến sản

lượng công nghiệp)

(4)Kiểm định giả thuyết bằng cách áp dụng thống kê F, như sau:

F =

k) /(n RSS

)/m RSS (RSS

UR

UR R

−

−

m = số biến trễ của chỉ số giá chứng khoán trong mô hình (số ràng buộc)

k = số biến giải thích trong mô hình không ràng buộc (nếu mô hình hồi qui có

hệ số cắt thì bậc tự do của mẫu số là n – k – 1)

(5)Nếu giá trị F tính toán > F tra bảng (α, m, n – k), ta bác bỏ H 0, nghĩa là các biến trễ của chỉ số giá chứng khoán có ý nghĩa và phải được đưa vào mô hình

(6)Lặp lại các bước từ 1 đến 5 cho phương trình (2), và thực hiện tương tự cho các biến kinh tế vĩ mô khác với biến chỉ số giá chứng khoán

2.2 Kiểm định nghiệm đơn vị và đồng liên kết

Theo Basabi (2006), để tránh hiện tượng hồi qui tương quan giả (spurious regression) khi hồi qui một chuỗi thời gian không dừng với một hoặc nhiều chuỗi thời gian không dừng khác thì các biến trong mô hình hồi qui 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 của biến độc lập đến biến phụ thuộc mà còn bao hàm cả

yếu tố xu thế Granger và Newbold cho rằng R 2 > DW (Durbin Watson) là dấu hiệu

cho biết kết quả ước lượng có thể do hiện tượng hồi qui tương quan giả (Gujarati,

1999, 455) Có nhiều cách để nhận dạng một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng, nhưng theo Gujarati (2003, 814), kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là một cách kiểm định được sử dụng phổ biến trong thời gian gần đây

a Kiểm định nghiệm đơn vị

Giả sử xét tính dừng của biến chỉ số giá chứng khoán (VNI t ):

VNI t = ρVNI t-1 + u t (-1 ≤ ρ ≤ 1) (3)

Trong đó u t là nhiễu trắng (white noise), nghĩa là u t có trung bình bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng không

Nếu ρ = 1, VNI t là một chuỗi không dừng Tuy nhiên, thay vì kiểm định giả

thuyết H 0 : ρ = 1, người ta thường chuyển hóa (3) như sau:

∆VNI t = δVNI t-1 + u t (4)

và kiểm định giả thuyết H 0 : δ = 0 (VNI t là chuỗi không dừng), H 1 : δ < 0 (VNI t là chuỗi dừng)

Gujarati (2003, 815), Dickey và Fuller cho rằng với giả thuyết H 0 : δ = 0, giá

trị t ước lượng của hệ số VNI t-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 được gọi là kiểm định

Dickey – Fuller (DF) Kiểm định DF được ước lượng dưới 3 dạng:

∆VNI t = β 1 + δVNI t-1 + u t (5)

∆VNI t = β 1 + β 2 TIME + δVNI t-1 + u t (6)

tra bảng DF Kiểm định DF giả định rằng các số hạng u t không tương quan Tuy nhiên, theo Howard White (1998, 352) có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa

các u t do thiếu biến, nên người ta thường sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF

(Augmented Dickey – Fuller) Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm

vào phương trình (6) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ∆VNI t, ví dụ:

∆VNI t = β 1 + β 2 TIME + δVNI t-1 + α i Σ∆VNI t-i + εt (7)

Theo một số chuyên gia kinh tế lượng, nếu phát hiện chuỗi thời gian là không dừng thì phải chuyển chúng thành chuỗi dừng Nhưng ở đây, việc chuyển hoá chuỗi

dữ liệu sang dạng sai phân như thế là không cần thiết vì điều đó chỉ có ý nghĩa trong

dự báo ngắn hạn Vì thế, khi phát hiện chuỗi thời gian không dừng sẽ đưa ra dấu hiệu cảnh báo người phân tích nên kiểm tra tính đồng liên kết cho các kết quả hồi qui

b Kiểm định đồng liên kết

Gujarati (1999, 460) cho rằng mặc dù các chuỗi thời gian không dừng nhưng rất có thể vẫn tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chúng nếu các chuỗi thời gian đó đồng liên kết – nghĩa là phần dư từ mô hình hồi qui của các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng Giả sử hồi qui biến chỉ số giá chứng khoán với các biến sản lượng công nghiệp, tỉ lệ lạm phát, tỉ giá hối đoái, lãi suất cho vay, và thay

đổi cung tiền như sau:

VNI t = β 0 + β 1 IO t + β 2 CPI t + β 3 E t + β 4 R t + β 5 M t + u t (8)

Nếu u t là một chuỗi dừng, thì kết hợp tuyến tính đã triệt tiêu tính xu thế trong các chuỗi thời gian, và kết quả hồi qui của phương trình (8) thực sự có ý nghĩa Trong trường hợp này các biến được gọi là đồng liên kết và theo ngôn ngữ kinh tế học thì giữa chúng có mối quan hệ dài hạn Kiểm định đồng liên kết trước khi thực hiện các kiểm định thống kê thông thường khác sẽ giúp tránh trường hợp hồi qui tương quan giả (Gujarati, 2003, 822)

2.3 Mô hình hiệu chỉnh sai số

Gujarati (2003, 824), khi hai biến đồng liên kết, giữa chúng có mối quan hệ dài hạn, đang ở trạng thái cân bằng dù có thể không cân bằng trong ngắn hạn Để phân tích ảnh hưởng của xu hướng thay đổi ngắn hạn lên cân bằng trong dài hạn, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số Mô hình này được sử dụng bằng cách đưa thêm phần dư trong phương trình (8) vào phương trình (9) như một cơ chế hiệu chỉnh ngắn hạn để hướng đến cân bằng dài hạn của chỉ số giá chứng khoán

∆VNI t = a 0 + a 1∆IO t + a 2∆CPI t + a 3∆E t + a 4∆R t + a 5∆M t +δEC t-1 + εt (9)

Trong đó: EC t = VNI t - β 0 - β 1 IO t - β 2 CPI t - β 3 E t - β 4 R t - β 5 M t

Phần dư trong mô hình (9) có thể có hiện tượng tương quan chuỗi, nên Jeffrey

M.Wooldridge (2003, 621) đề xuất đưa thêm biến trễ của biến phụ thuộc (∆VNI t-i )

Vậy phương trình (9) có thể được viết lại như sau:

∆VNI t = a 0 + a 1∆IO t + a 2∆CPI t + a 3∆E t + a 4∆R t + a 5∆M t + a 6∆VNI t-1 + δEC t-1

+ εt (10)

Gọi VNI t * là giá trị chỉ số giá chứng khoán ở trạng thái cân bằng dài hạn được

ước tính từ phương trình (8), giá trị chỉ số giá chứng khoán trong ngắn hạn VNI∧ t =

∧

− 1

t

VNI + ∆VNI t , và ∆VNI t được ước tính từ phương trình (10) không kể phần δEC t-1

Nếu δ thực sự khác không một cách có ý nghĩa thống kê, thì trong ngắn hạn

mô hình (8) không ở trạng thái cân bằng EC t-1 > 0, thì VNI∧t−1sẽ cao so với mức cân

bằng dài hạn Vì δ được kỳ vọng là âm (do bản thân δ là hệ số hiệu chỉnh), δEC t-1 <

0, nên VNI∧ tsẽ được điều chỉnh giảm trong giai đoạn sau để trở về mức cân bằng

Ngược lại, nếu EC t-1 < 0 ( VNI∧t−1dưới mức cân bằng), δEC t-1 > 0, nên VNI∧ tsẽ được

điều chỉnh tăng trong giai đoạn sau Vì vậy, giá trị tuyệt đối của δ quyết định tốc độ

phục hồi lại trạng thái cân bằng dài hạn của chỉ số giá chứng khoán

2.4 Độ trễ tối ưu Hsiao

Qui trình xác định độ trễ tối ưu Hsiao gồm hai bước Bước một, thực hiện các phương trình tự hồi qui cho biến phụ thuộc Trong phương trình hồi qui đầu tiên ta cho biến phụ thuộc trễ một giai đoạn Trong mỗi phương trình hồi qui tiếp theo ta

đưa thêm một biến trễ của biến phụ thuộc vào Với m phương trình hồi qui, ta có:

VNI t = α + ∑

+

m

1 i

1t i t

i V NI ε

Tính FPE (final prediction error) cho mỗi phương trình theo công thức sau đây:

RSS(m)/T 1

-m -T

1 m T

T là số quan sát; RSS là tổng bình phương phần dư Độ trễ tối ưu m* là độ trễ có FPE

bé nhất Các phần mềm kinh tế lượng hiện tại đều cung cấp sẵn giá trị FPE

Bước hai, một khi m* đã được xác định, ước lượng các phương trình hồi qui cho các biến khác theo trình tự như trên để xác định độ trễ tối ưu n*

VNI t = α + ∑ ∑

+ +

* m

1 i

2t n

1 j

i t j i

t

i V NI γ I O ε

n)/T RSS(m*, -1

* m -T

1

* m T n)

2.5 Thu thập và phân tích dữ liệu

Dữ liệu các biến trong mô hình sẽ được thu thập theo tháng từ tháng 7 năm

2000 đến tháng 3 năm 2007 Số liệu VN-Index theo ngày được lấy từ Công ty chứng

khoán Ngân hàng Đầu tư Phát triển Việt Nam (www.bsc.com.vn) và biến chỉ số giá

chứng khoán được tính bằng cách lấy chỉ số giá cuối tháng của chỉ số giá chứng khoán VN-Index Số liệu sản lượng công nghiệp lấy từ Tổng Cục Thống Kê Việt

Nam Tỉ lệ lạm phát (phần trăm thay đổi trong CPI), lãi suất cho vay, và tỉ giá hối

đoái lấy từ IFS CD-ROM (International Financial Statistics, IMF) Đề tài sử dụng

phần mềm Excel và Stata để phân tích dữ liệu và ước lượng các mô hình kinh tế lượng Ngoài ra, phần mềm MetaStock được sử dụng để hỗ trợ việc thu thập dữ liệu

về giá chứng khoán của tất cả các cổ phiếu hiện đang niêm yết trên thị trường chứng khoán TP.HCM

3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị

Từ kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ta nhận thấy hầu hết các biến trong mô hình là các chuỗi thời gian không dừng Điều này hàm ý rằng trước khi sử dụng các kết quả hồi qui cho việc phân tích mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán

và các biến kinh tế vĩ mô cũng như kiểm chứng tính hiệu quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam, đề tài sẽ kiểm định xem có tồn tại sự đồng liên kết giữa các biến trong các mô hình hồi qui hay không

3.2 Độ trễ tối ưu Hsiao

Áp dụng qui trình Hsiao, với vai trò là biến phụ thuộc thì biến chỉ số giá chứng khoán có độ trễ tối ưu là 4, ngược lại với vai trò là biến giải thích thì biến chỉ

số giá chứng khoán có độ trễ tối ưu lần lượt là 1, 1, 1, 1, và 4 trong mô hình của biến phụ thuộc lần lượt là sản lượng công nghiệp, tỉ lệ lạm phát, tỉ giá hối đoái, lãi suất

cho vay, và phần trăm tăng cung tiền M2 Độ trễ tối ưu của biến sản lượng công

nghiệp, biến lạm phát, biến tỉ giá hối đoái, biến lãi suất, biến cung tiền trong vai trò

là biến phụ thuộc và biến giải thích lần lượt là: 2, 1; 2, 1; 3, 3; 1, 2; 1, 1

3.3 Nhân tố ảnh hưởng chỉ số giá chứng khoán VN-Index

Để xem mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán VN-Index với các

biến kinh tế vĩ mô, ta ước lượng mô hình hồi qui với biến phụ thuộc là chỉ số giá chứng khoán và biến độc lập là các biến kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, mối quan hệ dài hạn chỉ thực sự tồn tại khi giữa các biến trong mô hình hồi qui có sự đồng liên kết

Đề tài này xem xét hai dạng hàm hồi qui sau đây:

Mô hình (1): VNIt = α0 + α1IOt + α2CPIt + α3Et + α4Rt + α5Mt + ut

Mô hình (2): lnVNIt = β0 + β1lnIOt + β2lnCPIt + β3lnEt + β4lnRt + β5lnMt + vt

Mô hình 1 (n = 81) Mô hình 2 (n = 67) Tên biến

Hệ số ước lượng Thống kê t Hệ số ước lượng Thống kê t

CPIt -22.48 -2.690 -0.134 -2.300

giải thích được khoảng 67% sự thay đổi của biến chỉ số giá chứng khoán VNI t Điều này cho thấy chỉ số giá chứng khoán có thể còn phụ thuộc vào các biến kinh tế vĩ mô

khác và chỉ số giá chứng khoán ở các giai đoạn trước (biến trễ VNI t-i) Phần trăm

tăng cung tiền M2 không ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán Trong khi đó, mô

hình (2) với R2adj = 0.79, cho thấy 5 biến kinh tế vĩ mô dạng log đã giải thích được

khoảng 79% thay đổi của biến ln(VNI t ) Do dạng hàm hồi qui của hai mô hình khác

nhau, nên ta không thể dựa vào R 2 để kết luận mô nào tốt hơn Theo Gujarati (1999,

245), thay vì dựa vào R 2 để so sánh lựa chọn mô hình, ta nên xem xét các yếu tố khác như sự phù hợp của các biến giải thích trong mô hình, dấu kỳ vọng của các hệ

số ước lượng, mức ý nghĩa thống kê, …Từ đó, ta nhận thấy rằng mô hình (2) có ba vấn đề không thích hợp Thứ nhất, hệ số của tỉ giá hối đoái quá cao một cách bất thường (-15.85), nghĩa là khi tỉ giá tăng 1% thì chỉ số chứng khoán VN-Index giảm gần 16%, điều này không thể tin cậy được Thứ hai, hệ số ước lượng của lãi suất là dương, không thích hợp với kỳ vọng của đề tài và kết quả của nhiều nghiên cứu trước đây Thứ ba, hệ số ước lượng của cung tiền lại trở nên có ý nghĩa ở mức 1% Ngoài ra, số quan sát giảm xuống do mô hình (2) đã bỏ qua 14 giá trị âm hoặc không của biến tỉ lệ lạm phát Chỉ số giá bằng không hoặc âm là một hiện tượng có thực trong giai đoạn nghiên cứu và thực sự có ảnh hưởng lên chỉ số giá chứng khoán Việc bỏ qua những giai đoạn này có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng Như vậy, rất có khả năng đây là dấu hiệu cho biết có sự tương quan giả bởi yếu tố xu thế trong

mô hình (2)

Mô hình (1) Mô hình (2)

Kết quả kiểm định đồng liên kết cho thấy có sự đồng liên kết rất mạnh giữa các biến trong mô hình (1) với mức ý nghĩa 1% Trong khi đó, giữa các biến trong

mô hình (2) có sự đồng liên kết rất yếu với mức ý nghĩa 10%

Như vậy, các hệ số ước lượng trong mô hình (1) mới thực sự là các hệ số

đồng liên kết và thực sự thể hiện mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô và

chỉ số giá chứng khoán VN-Index Với kết quả này cho thấy các biến sản lượng công nghiệp, tỉ lệ lạm phát và tỉ giá hối đoái tác động đến chỉ số giá chứng khoán theo

đúng kỳ vọng của đề tài Trong khi đó, lãi suất cho vay có tác động âm một cách có

ý nghĩa đến chỉ số giá chứng khoán, thay đổi cung tiền lại không tác động đến chỉ số giá chứng khoán như mong đợi của đề tài Các hệ số ước lượng trong mô hình hồi qui này là các hệ số góc của chỉ số giá chứng khoán theo các biến kinh tế vĩ mô

Có thể thấy rằng sản lượng công nghiệp tác động dương đến chỉ số giá chứng khoán, một sự tăng lên hay giảm xuống trong sản lượng công nghiệp cũng sẽ làm chỉ

số giá chứng khoán tăng hoặc giảm với tỉ lệ tương ứng Mối quan hệ dương này hoàn toàn tương tự như các nghiên cứu khác của Fama (1990), Schwart (1990), Hassapis (2002) cho các thị trường Mỹ, Canada, Malaysia Khi sản lượng công nghiệp tăng lên khiến nền kinh tế khởi sắc hơn, thu nhập của các doanh nghiệp cũng sẽ tăng, doanh nghiệp cũng có thể sẽ tăng chia cổ tức Đồng thời, nhu cầu đầu tư của doanh nghiệp tăng lên, cùng với nó là kỳ vọng của nhà đầu tư về nền kinh tế trở nên lạc quan hơn Tất cả những điều này góp phần làm cho giá chứng khoán tăng lên

Một biến khác cũng không kém phần quan trọng, thể hiện sức khoẻ của nền kinh tế là biến chỉ số giá – hay chính là lạm phát Tương tự như kết luận của Humpe (2005) và Khil & Lee (2000) cho các nước Châu Á – Thái Bình Dương, lạm phát có tác động tiêu cực lên chỉ số giá chứng khoán ở mức ý nghĩa rất cao Lạm phát tăng lên làm giá chứng khoán giảm xuống và ngược lại Do khi lạm phát tăng, một mặt tác động đến lãi suất phi rủi ro và suất chiết khấu, giảm lượng tiền lưu thông trong dân, giảm cầu tất cả các loại hàng hoá trong đó có chứng khoán Mặt khác, nó lại ảnh hưởng xấu đến thu nhập trong tương lai của doanh nghiệp do chi phí sản xuất tăng,

kỳ vọng nhà đầu tư cả trong và ngoài nước về nền kinh tế cũng giảm, giảm cầu chứng khoán, giá chứng khoán giảm xuống

Đối với biến tỉ giá hối đoái, biến đại diện cho thị trường ngoại hối, tồn tại mối

quan hệ âm từ tỉ giá đến các biến kinh tế vĩ mô Nghĩa là khi tỉ giá tăng lên, đồng nội

tệ mất giá sẽ làm chỉ số giá chứng khoán giảm xuống và ngược lại Lúc này nền kinh

tế còn chịu tác động của việc tăng lạm phát do đồng tiền trong nước mất giá Kết quả này cũng tương tự như nghiên cứu của Ibrahim (2003) cho Mylaysia, Maysami and Koh (2000) cho Singapore và Kwon and Shin (1999) cho Hàn Quốc Điểm nổi bậc của những nền kinh tế này là phụ thuộc nhiều vào giao thương quốc tế, nhập khNu vốn, máy móc thiết bị và nguyên vật liệu phục vụ cho quá trình sản xuất Với Việt Nam, nền kinh tế cũng phụ thuộc nhiều vào nhập khNu, liên tục nhập siêu nên khi nội

tệ mất giá sẽ làm chi phí sản xuất tăng lên, hoạt động kinh doanh sẽ trở nên khó khăn hơn Điều này góp phần giảm thu nhập của doanh nghiệp trong tương lai, chi trả cổ tức thấp và vì thế khiến giá chứng khoán giảm xuống Bên cạnh đó, khi đồng tiền trong nước mất giá, lạm phát có thể tăng lên và kỳ vọng của nhà đầu tư về nền kinh

tế cũng giảm đi Một lý do quan trọng nữa là nếu nội tệ mất giá, thị trường chứng khoán không còn hấp dẫn nhà đầu tư nước ngoài nữa vì ngoại tệ trở nên đắt đỏ hơn, lợi nhuận bằng ngoại tệ chuyển về nước ít đi Và tất cả những nguyên nhân này lại làm cầu chứng khoán giảm, giá chứng khoán giảm theo

Kế đến là mối quan hệ âm giữa chỉ số giá chứng khoán với lãi suất cho vay,

đại diện cho giá cả trên thị trường tiền tệ Về mặt lý thuyết, thị trường chứng khoán

và thị trường tiền tệ như hai bình thông nhau của nền kinh tế Lãi suất ngân hàng tăng hoặc giảm sẽ làm chỉ số chứng khoán giảm hoặc tăng Nó cũng ảnh hưởng đến dòng luân chuyển vốn, vốn sẽ được chuyển từ thị trường chứng khoán sang thị trường tiền tệ và ngược lại Lãi suất tăng lên là một trong những nguyên nhân dẫn

đến chi phí sử dụng vốn của doanh nghiệp tăng, dòng thu nhập trong tương lai của

doanh nghiệp sẽ giảm Lãi suất tăng thì chi phí cơ hội của việc đầu tư vào chứng khoán cũng tăng, suất chiết khấu sẽ phải thay đổi theo Và hiện nay, một số nhà đầu

tư vay tiền để đầu tư vào thị trường chứng khoán, lãi suất biến động sẽ tác động mạnh đến danh mục đầu tư của họ, vì thế, lãi suất tăng làm họ giảm cầu về chứng khoán Một nguyên nhân nữa là lãi suất sẽ có tác động đến doanh nghiệp trong việc

đưa ra các quyết định tài trợ Nếu lãi suất cho vay tăng, doanh nghiệp thay vì đi vay

vốn sẽ phát hành chứng khoán, tăng cung cho thị trường Những tác động này cùng góp phần làm giảm giá chứng khoán, chỉ số giá chứng khoán giảm Vì thế, không có

gì khó hiểu về mối quan hệ âm này Nhưng do sự không thông suốt trên thị trường tài chính, lãi suất lại được Ngân hàng Trung ương điều tiết nên đề tài kỳ vọng nó không tác động một cách có ý nghĩa đến chỉ số giá chứng khoán Kết quả ngược lại với kỳ vọng này có thể do thời gian gần đây, hệ thống ngân hàng đã được cải thiện