Tác động của cúa sốc giá dầu đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn thị trường chứng khoán việt nam

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH TRƯƠNG ĐỨC THÙY TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC GIÁ DẦU ĐẾN MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BẤT ỔN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

TRƯƠNG ĐỨC THÙY

TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC GIÁ DẦU ĐẾN MỐI QUAN

HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BẤT ỔN THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

TRƯƠNG ĐỨC THÙY

TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC GIÁ DẦU ĐẾN MỐI QUAN

HỆ GIỮA TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ ĐỘ BẤT ỔN THỊ

TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

CHUYÊN NGÀNH : TÀI CHÍNH-NGÂN HÀNG

MÃ SỐ : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

TP Hồ Chí Minh, ngày 08 tháng 11 năm 2017 Người thực hiện luận văn

TRƯƠNG ĐỨC THÙY

BP Công ty dầu khí Anh

BRIC Khối các nước có nền kinh tế mới nổi (Brazil, Nga, Ấn Độ, Trung

Quốc và Nam Phi)

CSTT Chính sách tiền tệ

TSSL Tỷ suất sinh lợi

OECD Tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế

VECM Mô hình hiệu chỉnh sai số

WTO Tổ chức thương mại thế giới

Bảng 1.1 Tình hình nhập khẩu và tiêu thụ xăng dầu của Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2015 3 Bảng 3.1 Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu 31

Bảng 3.2 Tóm tắt kỳ vọng tương quan giữa các loại cú sốc giá dầu và mối quan hệ giữa TSSL và độ bất ổn của

TTCK Việt Nam

32

Hình 2.1 Sơ đồ kênh truyền dẫn của cú sốc giá dầu đến nền kinh

Hình 4.2 Phản ứng của giá dầu thực trước các cú sốc giá dầu 37

Hình 4.3 Phản ứng của Hiệp phương sai (REAL_COV) trước

Hình 4.4 Phản ứng của Hiệp phương sai (CON_COV) trước cú

Hình 4.5 Phản ứng xung của Hiệp phương sai trước các cú sốc

Hình 4.6 Phản ứng xung của Hiệp phương sai trước các cú sốc

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 2

1.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 6

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 6

1.4 Phương pháp nghiên cứu 6

1.5 Ý nghĩa nghiên cứu của đề tài 7

1.6 Kết cấu của luận văn 7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ 8

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 8

2.1 Lý thuyết nền tảng 8

2.1.1 Mô hình APT 8

2.1.2 Mô hình định giá tài sản vốn 9

2.2 Các nghiên cứu trước đây 11

2.2.1 Nghiên cứu ngoài nước 11

2.2.2 Nghiên cứu tại Việt Nam 17

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 20

3.1 Phương pháp nghiên cứu 20

3.1.2.1 Mô hình tự hồi quy vector (VAR) 20

3.1.2.2 Mô hình tự hồi quy vector cấu trúc (SVAR) 23

3.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu 26

3.2.1 Cú sốc giá dầu 26

3.2.2 Độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi chứng khoán 27

3.2.3 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi 30

3.3 Dữ liệu nghiên cứu 30

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 33

4.1 Kết quả thống kê mô tả 33

4.2 Kiểm định tính dừng và độ trễ tối ưu 34

4.3 Kiểm định tính ổn định của mô hình VAR 35

4.4 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm 35

4.4.1 Ảnh hưởng của các cú sốc giá dầu đến giá dầu thực 35

4.4.2 Phản ứng của hiệp phương sai trước các cú sốc giá dầu 37

4.4.3 Phân rã phương sai (FEVD) 43

4.5 Kiểm tra độ chắc chắn 45

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 51

5.1 Những kết luận chính 51

5.2 Hạn chế của đề tài 52

5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo 53

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

TÓM TẮT

Bài viết này nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn của thị trường chứng khoán Việt Nam Cụ thể, cú sốc giá dầu bao gồm cú sốc trong cung dầu, cú sốc trong cầu dầu và cú sốc thị trường riêng của dầu Kết quả nghiên cứu cho thấy các cú sốc giá dầu khác nhau ảnh hưởng khác nhau đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn của thị trường chứng khoán Việt Nam Và các cú sốc góp phần giải thích khoảng 27% sự thay đổi trong mối quan hệ này trong vòng 24 tháng Bài nghiên cứu đưa ra một nhân tố mới để các nhà đầu tư xem xét khi thực hiện quyết định đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam trước những thay đổi liên tục của giá dầu thế giới hiện nay

Từ khoá: Tỷ suất sinh lợi, độ bất ổn, cú sốc giá dầu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài

Dầu mỏ cùng với các loại khí đốt được coi là “Vàng đen”, đóng vai trò quan trọng trong đời sống kinh tế toàn cầu Đây cũng là một trong những nguyên liệu quan trọng nhất của xã hội hiện đại dùng để sản xuất điện và làm nhiên liệu của tất

cả các phương tiện giao thông vận tải như dầu hỏa, diezen và xăng nhiên liệu Ngoài ra, dầu mỏ cũng là nguồn nguyên liệu chủ yếu để sản xuất ra các sản phẩm của ngành hóa dầu như dung môi, phân bón hóa học, nhựa, thuốc trừ sâu, nhựa đường giúp ích rất nhiều cho cuộc sống sản xuất và sinh hoạt con người Theo thống kê, khoảng 88% dầu thô dùng để sản xuất nhiên liệu, 12% còn lại dùng cho hóa dầu Do dầu thô là nguồn năng lượng không tái tạo được nên nhiều người lo ngại về khả năng cạn kiệt dầu trong một tương lai không xa

Từ tầm quan trọng của dầu mỏ nên việc biến động của giá dầu thô sẽ ảnh hưởng rất lớn đến giá cả cuộc sống sinh hoạt và các hoạt động kinh tế Bởi vì, khi

có sự gián đoạn trong việc khai thác, cung ứng và tiêu dùng dầu thô sẽ khiến giá dầu thế giới thay đổi Bản thân sự thay đổi giá dầu có thể phát đi các tín hiệu dự báo cho thị trường Ví dụ, một sự gia tăng trong giá dầu thô sẽ tác động đến hoạt động sản xuất của các doanh nghiệp Việc gia tăng này có thể gây nên trì trệ sản xuất, gián đoạn hoặc tác động vào chi phí đầu vào Cuối cùng chi phí sản phẩm làm ra cũng tăng cao hơn Giá dầu tăng làm tăng giá thành sản phẩm, tăng chi phí sinh hoạt người tiêu dùng, kéo theo tình trạng lạm phát xảy ra, điều này được gọi là lạm phát

do chi phí đẩy Trước sự thay đổi này, người tiêu dùng có thể phản ứng để bảo vệ

“túi tiền” của mình bằng cách thắt chặt chi tiêu Sự thay đổi bất thường của giá dầu thô được gọi dưới dạng cú sốc Cú sốc giá dầu thường có tác động giống nhau tới các nền kinh tế, đó là làm giảm tốc độ phát triển kinh tế và thậm chí dẫn tới suy thoái khi mà sản lượng nền kinh tế tăng trưởng âm, làm tăng tỷ lệ lạm phát

Đối với nước ta, vai trò và ý nghĩa của dầu khí nói chung, trong đó có dầu mỏ càng trở nên quan trọng vì Việt Nam được đánh giá là quốc gia có trữ lượng dầu mỏ

cao Trong những năm qua, nguồn thu từ dầu mỏ đã góp phần đáng kể vào ngân sách quốc gia Tuy nhiên, sự ra đời của nhà máy lọc dầu Dung Quất năm 2009 không thể giúp cải thiện nhu cầu nhập khẩu xăng dầu tại Việt Nam

Bảng 1.1: Tình hình nhập khẩu và tiêu thụ xăng dầu của Việt Nam từ năm

(Nguồn: Tổng cục thống kê VN và thống kê BP)

Bảng 1.1 cho thấy, tỷ lệ phần trăm giữa nhập khẩu và tiêu thụ xăng dầu của Việt Nam luôn ở mức 50% Trong đó, giai đoạn 2005-2008, Việt Nam tiêu thụ gần 100% xăng dầu có nguồn gốc nhập khẩu Từ 2010, do có nhà máy lọc dầu Dung

Quất, tỷ lệ này có giảm đi, nhưng vẫn giữ ở mức trên 50% Năm 2013 và 2014, tỷ lệ này chiếm dưới 50% Như vậy, nguồn xăng dầu nhập khẩu vẫn chiếm tỷ lệ rất lớn trong hoạt động tiêu dùng và sản xuất tại Việt Nam Theo nghiên cứu của ANZ, mức tiêu thụ dầu của Việt Nam được đánh giá là tăng nhanh nhất trong khu vực Châu Á

Do đó, sự thay đổi trong giá cả nguồn xăng dầu nhập khẩu từ thế giới sẽ là chủ

đề quan trọng mà chúng ta cần phải quan tâm, xem xét Bởi vì giá cả này bị chi phối bởi sản lượng và nhu cầu dầu thô thế giới Nói cách khác, giá cả dầu thô thế giới chính là một phần quan trọng ảnh hưởng đến các hoạt động kinh tế tại Việt Nam, cụ thể là ảnh hưởng thông qua thị trường chứng khoán Bởi TTCK là công cụ đánh giá doanh nghiệp Đồng thời, triển vọng tương lai của các doanh nghiệp cũng được thể hiện một cách trực tiếp trên giá cổ phiếu cũng như sự biến động của giá cổ phiếu

Đã có rất nhiều nghiên cứu ra đời để tìm hiểu về mối quan hệ giữa giá dầu và suất sinh lợi thị trường chứng khoán như ở Á, Âu, Mỹ Tuy nhiên, việc nghiên cứu định lượng về mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và thị trường chứng khoán thuận chiều hay ngược chiều vẫn còn rất nhiều tranh cãi và chưa thống nhất trên thế giới vì mỗi quốc gia có những đặc điểm kinh tế riêng

Mặc khác, theo Trần Phương Thảo và Phan Chung Thủy (2014), độ biến động hay độ bất ổn (Volaitity) là một thuật ngữ được đề cập đến trong rất nhiều nghiên cứu trên thế giới, phản ánh sự thay đổi của một tài sản hoặc sự biến động ngẫu nhiên của một tài sản Sự biến động là không thể chấp nhận được trong thị trường tài chính và nó được đo bằng độ lệch chuẩn hoặc phương sai tỷ suất sinh lợi có thể được xem trực tiếp như một thước đo về rủi ro của tài sản Những biến động đáng

kể đã được tìm thấy trong vài năm qua ở các thị trường tài chính đang phát triển và đang nổi lên trên toàn thế giới Mô hình hóa và dự báo biến động của thị trường chứng khoán đã trở thành chủ đề của các cuộc điều tra thực nghiệm rộng lớn trong thập niên vừa qua bởi các nhà nghiên cứu Hơn nữa, những thay đổi như vậy cũng

có thể ảnh hưởng đến các mô hình tiêu dùng, các quyết định đầu tư của doanh

nghiệp, quyết định đòn bẩy và chu kỳ kinh doanh khác Các thay đổi này có thể ảnh hưởng đến các nhà đầu tư không ưa rủi ro Sự bất ổn của giá cổ phiếu là yếu tố đầu vào quyết định cho việc định giá các công cụ phái sinh cũng như các chiến lược giao dịch và phòng ngừa rủi ro Vì vậy, điều quan trọng là phải hiểu được hành vi của sự bất ổn

Năm 2015, Kang, Ratti và Yoon đã lựa chọn vấn đề này để quan sát và nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Mỹ Bằng cách sử dụng hiệp phương

sai (Covariance) để xem xét mối quan hệ đồng thời giữa TSSL và độ bất ổn TTCK với các cú sốc giá dầu thế giới qua bài nghiên cứu “The impact of oil price shocks

on the stock market return and volatility relationship” Kế thừa nghiên cứu của Kilian (2009), cú sốc này bao gồm 3 loại: cú sốc từ nguồn cung (Oil supply shock),

cú sốc từ phía cầu (Aggregate demand shock) và cú sốc từ thị trường riêng của dầu (Oil market-specific demand shock) Trong đó, Kang, Ratti và Yoon (2015) nhận

thấy rằng các cú sốc giá dầu chứa đựng các thông tin cho việc dự báo mối quan hệ đồng thời giữa TSSL chứng khoán và sự bất ổn của TTCK

Tại Việt Nam đã có rất nhiều nghiên cứu tìm hiểu về độ bất ổn của TSSL thị trường chứng khoán Như nghiên cứu về độ bất ổn thị trường chứng khoán với các công cụ chính sách tiền tệ của Trần Phương Thảo và Phan Chung Thủy (2014); cách tiếp cận độ bất ổn theo nghiên cứu của Hoàng Thị Kim Ngân (2011) để nhìn nhận về tầm quan trọng của thông tin trên thị trường; Nghĩa Hoàng Minh Trí (2014) nghiên cứu trong mối quan hệ của đặc điểm công ty; Nguyễn Thúy Vân (2011) xem xét cùng các biến kinh tế vĩ mô…Tuy nhiên, xét về mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu

và mối quan hệ đồng thời giữa TSSL thị trường chứng khoán và độ bất ổn của TTCK vẫn ít được nghiên cứu ở Việt Nam Do đó, kế thừa các nghiên cứu của

Kang, Ratti và Yoon (2015), tác giả đã thực hiện nghiên cứu “Tác động của cú sốc giá dầu đến mối quan hệ giữa TSSL và độ bất ổn thị trường chứng khoán Việt Nam”, góp phần bổ sung vào tài liệu nghiên cứu thực nghiệm cho vấn đề này ở một

nước đang phát triển như Việt Nam

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu phân tích tác động của cú sốc giá dầu đến mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn của thị trường chứng khoán Việt Nam Vì vậy có 3 câu hỏi nghiên cứu đặt ra trong đề tài:

1 Cú sốc giá dầu có tương quan với mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất

ổn (đo lường bằng hiệp phương sai) trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?

2 Nếu có thì đó là quan hệ thuận chiều hay nghịch chiều?

3 Cú sốc giá dầu đóng góp bao nhiêu phần trăm trong mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài: cú sốc giá dầu, tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Phạm vi nghiên cứu: nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian từ tháng 01 năm 2005 đến tháng 12 năm 2016

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và thực hiện theo mục tiêu nghiên cứu,

đề tài sử dụng năm biến nghiên cứu như sau: cú sốc giá dầu từ phía cung (PROD), cú sốc giá dầu từ phía cầu (REA), cú sốc giá dầu từ thị trường riêng của dầu (RPO), hiệp phương sai lịch sử (Realized Covariance) và hiệp phương sai lịch sử có điều kiện (Conditional Covariance)

Đề tài sử dụng phương pháp định lượng VAR cấu trúc để nghiên cứu phản ứng của hiệp phương sai trước các cú sốc giá dầu thế giới Kiểm định tính ổn định của mô hình bằng: kiểm định tính dừng, kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định tự tương quan và độ trễ tối ưu của mô hình VAR cấu trúc Phần mềm Eview 8 được sử dụng để hỗ trợ cho việc nghiên cứu

1.5 Ý nghĩa nghiên cứu của đề tài

Luận văn cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về phản ứng của thị trường chứng khoán Việt Nam trước các tác động của cú sốc giá dầu Trong đó, các cú sốc giá dầu có nguồn gốc từ cung và thị trường riêng của dầu cho tương quan ngược chiều với tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn, ngược lại, cú sốc giá dầu có nguồn gốc từ phía cầu có tương quan cùng chiều

Đề tài cũng cung cấp thêm một nhân tố mới là hiệp phương sai của tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn để các nhà đầu tư xem xét, từ đó đưa ra các quyết định đầu

tư hợp lý trước những thay đổi của giá dầu thế giới

1.6 Kết cấu của luận văn

Luận văn được trình bày theo thứ tự bao gồm: danh mục các từ viết tắt, danh mục bảng, hình vẽ, tóm tắt, nội dung chính và tài liệu tham khảo, phụ lục Phần còn

lại của bài luận văn được tổ chức như sau:

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây

Chương 3: Giới thiệu phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Chương 4: Trình bày và thảo luận kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Chương 5: Kết Luận

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Thị trường chứng khoán đóng vai trò rất lớn trong việc tạo vốn cho nền kinh

tế TTCK giúp điều tiết và phản ánh kết quả kinh doanh cũng như kỳ vọng của nhà đầu tư đối với nền kinh tế trong tương lai Vì vậy, trong nhiều thập niên qua đã có rất nhiều nghiên cứu ra đời và trở thành lý thuyết kinh điển khi nghiên cứu về chủ

đề này Một trong những lý thuyết đó, có lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) chỉ ra các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi TTCK Ngoài ra, còn có mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) nói về mối liên hệ giữa TSSL và rủi ro của tài sản Các lý thuyết này và rất nhiều nghiên cứu trước đây đã góp phần hỗ trợ tác giả trong việc nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu đến mối quan hệ đồng thời giữa TSSL và độ bất ổn của thị trường chứng khoán tại Việt Nam Dưới đây là các tóm tắt về hai lý thuyết này

2.1 Lý thuyết nền tảng

2.1.1 Mô hình APT

Lý thuyết Arbitrage Price Theory (APT) được nhà kinh tế học Stephen Ross

đề xướng năm 1976 APT được hiểu là lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá để xác định giá cả của tài sản, một lý thuyết tổng quát và đang dần có sức ảnh hưởng lớn trong việc định giá các cổ phần APT nói rằng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản tài chính có thể được đo lường thông qua các yếu tố kinh tế vĩ mô khác nhau hoặc là yếu tố thị trường Theo đó, APT là một hàm số tuyến tính tập hợp tất cả các yếu tố kinh tế tác động đến giá chứng khoán Theo Stephen Ross (1976), APT được viết dưới dạng phương trình sau:

R = 𝑅 + β 1 F 1 + β 2 F 2 +… + β n F n + ɛ (1)

Trong đó:

- R: tỷ suất sinh lợi của tài sản

- 𝑅: Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản

- F: các nhân tố vĩ mô thứ n của nền kinh tế

- ɛ : đặc trưng riêng của tài sản

Mô hình APT chia tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ra thành hai phần: một là tập hợp các thành phần có tương quan lẫn nhau trong số các chứng khoán (biến vĩ mô); hai là thành phần tạo rủi ro đặc thù công ty và không có tương quan lẫn nhau trong số các chứng khoán (biến vi mô) Biến nhân tố vĩ mô là nhân tố phổ biến, ví

dụ như: lạm phát, lãi suất, GDP, tỷ giá hối đoái, chính trị Giá dầu thế giới cũng được xem như là một trong các nhân tố vĩ mô tác động đến nền kinh tế, vì vậy mà

giá dầu có thể là một trong n nhân tố trong mô hình (1) trực tiếp hoặc gián tiếp ảnh

hưởng đến tỷ suất sinh lợi của tài sản Do đó, thông qua mô hình APT, tác giả kế thừa nghiên cứu để có cơ sở xem xét mối quan hệ giữa giá dầu và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam

2.1.2 Mô hình định giá tài sản vốn

Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) được giới thiệu một cách độc lập bởi Jack Treynor (1961, 1962),William F Sharpe (1964), John Lintner (1964a, b) và Jan Mossin (1966), được xây dựng trên nền tảng nghiên cứu trước đó của Harry Markowitz về lý thuyết đa dạng hóa và danh mục đầu tư hiện đại CAPM mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi mong đợi Mô hình CAPM phát biểu rằng thu nhập kỳ vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi tức bù rủi ro nữa, biểu diễn theo công thức sau:

E(r i ) = r f + β(r m – r f ) (2)

Trong đó:

- ri: tỷ suất sinh lợi tài sản

- E(ri): tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của tài sản

- β: hệ số beta của tài sản, β = COV(ri;rm)/Var(rm), biểu thị độ nhạy cảm của kỳ vọng TTSL tài sản vượt trội đối với kỳ vọng TSSL thị trường vượt trội

- rm: tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường

- rf: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro

Theo CAPM, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán có quan hệ đồng biến với rủi ro của chứng khoán đó, nghĩa là nhà đầu tư kỳ vọng chứng khoán rủi ro cao thì có lợi nhuận cao và ngược lại Hay nói khác đi, nhà đầu tư giữ chứng khoán có rủi ro cao chỉ khi nào lợi nhuận kỳ vọng đủ lớn để bù đắp rủi ro Nếu thu nhập kỳ vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó, nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư Theo đó, mô hình CAPM sẽ làm cơ sở để đề tài xem xét mối quan hệ cùng chiều giữa TSSL và độ bất ốn của TSSL khi xây dựng đại lượng hiệp phương sai trong mô hình nghiên cứu đồng thời với các cú sốc giá dầu thế giới

Thêm nữa, Nguyễn Thị Liên Hoa (2012) nghiên cứu ảnh hưởng của giá dầu đến các yếu tố vĩ mô như lạm phát, GDP, thất nghiệp… như hình 2.1 cho thấy, mối liên kết giữa giá dầu và lạm phát, suất chiết khấu kỳ vọng tương lai cũng như kỳ vọng nhà tư cho dòng tiền này Merton (1980) đã bắt đầu nghiên cứu về mối liên hệ giữa TSSL danh mục đầu tư và biến động của danh mục này Nghiên cứu cho rằng TSSL và biến động của danh mục đầu tư thị trường chứng khoán tổng hợp có liên quan cùng chiều

Hình 2.1: Sơ đồ kênh truyền dẫn của cú sốc giá dầu đến nền kinh tế vĩ mô

(Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Liên Hoa (2012))

Tóm lại, dựa theo các lý thuyết và nghiên cứu như đã trình bày, có thể thấy giá dầu có ảnh hưởng đến lạm phát, lãi suất, sản lượng dài hạn,…từ đó ảnh hưởng đến

kỳ vọng của nhà đầu tư đối với tỷ suất sinh lợi đòi hỏi cũng như mức độ rủi ro của tài sản tài chính Vì vậy, mối quan hệ giữa ba yếu tố giá dầu, tỷ suất sinh lợi và rủi

ro cần phải được quan tâm, xem xét cùng nhau và được nghiên cứu trong đề tài này Trên thế giới cũng đã có rất nhiều nghiên cứu được tìm thấy cho mối quan hệ này

2.2 Các nghiên cứu trước đây

2.2.1 Nghiên cứu ngoài nước

Giá dầu thô thực đã có sự biến động đặc biệt làm ảnh hưởng đến sự gia tăng không chắc chắn của ngành năng lượng, các ngành kinh tế cũng như thị trường tài chính Vì vậy trong thời gian dài, đã có rất nhiều nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa thị trường dầu và thị trường chứng khoán, giữa thị trường dầu và độ bất ổn của

Chi phí sản Chi tiêu tăng

Giá dầu Sản lượng giảm trong ngắn hạn

Lạm

phát tăng

PPI tăng Lợi nhuận giảm

Đầu tư giảm

Đầu tư giảm Sản lượng giảm trong dài hạn

Sản lượng giảm trong dài hạn Thất nghiệp tăng Thu nhập giảm

TTCK Có những ý kiến trái chiều nhau khi tiến hành nghiên cứu vấn đề này tại các thị trường khác nhau ở châu Mỹ, châu Âu, châu Á Một phần nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của sự thay đổi giá dầu đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán

Huang và cộng sự (1996) đã sử dụng phương pháp tiếp cận VAR để xem xét mối

quan hệ giữa TSSL hàng ngày của dầu thô và TSSL cổ phiếu hàng ngày ở Mỹ Nghiên cứu nhận thấy rằng ít có quan hệ tương quan giữa hai thị trường này, trừ các

công ty sản xuất dầu Jone và Kaul (1996) nghiên cứu mối quan này tại 4 quốc gia

Mỹ, Anh, Canada, Nhật với kết quả tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa thị trường dầu và thị trường chứng khoán

Heriques và Sadorsky (2008) nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá dầu và giá

chứng khoán tại các công ty năng lượng thay thế Mô hình VAR bao gồm bốn biến số: chỉ số năng lượng sạch WilderHill, chỉ số công nghệ Arca, giá dầu thô giao sau trung gian của Tây Texas và lãi suất được sử dụng Mặc dù quan sát trong thời gian ngắn nhưng hai tác giả đã tìm thấy sự biến động của giá dầu, giá cổ phiếu công ty

về công nghệ và lãi suất từng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến động của giá

cổ phiếu của các công ty trong ngành năng lượng thay thế Tuy nhiên, ảnh hưởng của giá dầu không lớn

Tương tự, Sadorsky (1999) trong bài nghiên cứu “Các cú sốc giá dầu và hoạt động thị trường chứng khoán” sử dụng mô hình ước tính VAR xem xét mối quan hệ

này thông qua các biến sản xuất công nghiệp, giá dầu thực tế, lãi suất ngắn hạn, và chỉ số lợi nhuận cổ phiếu thực - Chỉ số S&P 500 trong giai đoạn từ tháng 01 năm

1947 đến tháng 04 năm 1996 Kết quả nghiên cứu cho thấy giá dầu và sự bất ổn của giá dầu đều đóng vai trò quan trọng đến việc tác động đến lợi nhuận thị trường

chứng khoán thực Sự thay đổi của giá dầu ảnh hưởng ngược chiều đến TSSL chứng khoán

Samih và Loucine (2013) nghiên cứu mối quan hệ giữa giá dầu và thị trường

chứng khoán Kuwiat và Ả Rập Saudi, có bằng chứng cho thấy thị trường chứng khoán của hai nước này tương quan cùng chiều với sự thay đổi của giá dầu và có ý

nghĩa thống kê Ngược lại, Miller và Ratti (2009) tìm thấy mối tương quan ngược

chiều dài hạn giữa thị trường chứng khoán ở các nước OECD và giá dầu thế giới bằng mô hình VECM

Theo một hướng đi mới, nghiên cứu của Kilian (2009) về việc “Không phải các cú sốc giá dầu là như nhau: phân biệt giữa cú sốc cung và cầu trong thị trường dầu thô” Tác giả phân biệt các cú sốc giá dầu thành ba loại thông qua mô hình

VAR cấu trúc, phân hủy cấu trúc của giá thực tế của dầu thô thành ba thành phần:

cú sốc từ phía cung dầu thô (Oil supply shock); cú sốc từ phía tổng cầu tính cho tất

cả các mặt hàng công nghiệp (Global denmand shock); và cú sốc cho thị trường riêng của dầu thô (Oil special-demand shock) – được xây dựng để đại diện cho sự thay đổi của giá dầu do nhu cầu phòng ngừa cao gắn với sự lo lắng của thị trường

về nguồn cung cấp dầu trong tương lai có thể bị thiếu hụt Kilian (2009) thấy rằng, giá dầu tăng có thể có những tác động rất khác nhau đến giá thực tế của dầu, tùy thuộc vào nguyên nhân của việc tăng giá Không chỉ mỗi cú sốc có tác động khác nhau đến giá dầu thực tế và nền kinh tế Mỹ, mà còn có thể có tác động trực tiếp đến nền kinh tế Mỹ cũng như tác động gián tiếp thông qua giá dầu (và giá các mặt hàng công nghiệp khác), đặc biệt là những cú sốc nhu cầu toàn cầu

Đồng quan điểm về cú sốc giá dầu, Nicolas và Stephen Miller (2008) nghiên

cứu những cú sốc cấu trúc đặc trưng cho sự thay đổi giá dầu ảnh hưởng đến lợi nhuận thị trường chứng khoán trong một mẫu 8 quốc gia: Úc, Canada, Pháp, Đức,

Ý, Nhật Bản, Anh, và Mỹ Hai tác giả tìm thấy lợi nhuận của thị trường chứng khoán quốc tế không phản ứng nhiều đối với các cú sốc thị trường dầu mỏ, tuy nhiên, các cú sốc giá dầu vẫn đóng góp có ý nghĩa vào việc giải thích TSSL ở hầu hết các quốc gia này

Kilian và Park (2009) tiếp tục nghiên cứu về cú sốc giá dầu trên thị trường

chứng khoán Mỹ Tuy nhiên, trong lần nghiên cứu này, hai tác giả muốn tìm hiểu về việc giá dầu có giúp thúc đẩy thị trường chứng khoán không Bài viết cho thấy rằng phản ứng của tổng lợi nhuận cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Hoa Kỳ có thể

khác biệt rất nhiều tùy thuộc vào việc liệu giá dầu thô có tăng do cú sốc trong tổng cầu hay cú sốc từ phía cung trên thị trường dầu thô Những cú sốc tích cực đối với nhu cầu toàn cầu về hàng hóa công nghiệp đã làm cho cả giá dầu tăng cao và giá cổ phiếu cao hơn, điều này giúp giải thích khả năng phục hồi của thị trường chứng khoán Mỹ với sự gia tăng giá dầu gần đây Riêng các cú sốc có nguồn gốc từ cung dầu không có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận Trong khi đó, cú sốc từ cả hai nguồn cung và cầu dầu kết hợp lại với nhau, có thể giải thích khoảng 22% sự biến động dài hạn TSSL cổ phiếu tại Mỹ

Degiannakis và cộng sự (2013) xem xét mối quan hệ giữa lợi nhuận của giá

dầu và các chỉ số ngành công nghiệp trong môi trường thay đổi theo thời gian khác nhau Cụ thể, các tác giả xem xét lợi nhuận vốn cổ phần từ 10 chỉ số ngành công nghiệp châu Âu để kiểm tra mối quan hệ giữa TSSL với biến động giá dầu Nghiên cứu phát hiện được, TTSL các chỉ số ngành công nghiệp bị ảnh hưởng đáng kể bởi nguồn gốc của cú sốc giá dầu Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đó,

như Scholtens và Yurtsever (2012) và Nandha và Faff (2008) cho rằng có mối quan

hệ cùng chiều giữa thay đổi giá dầu hay cú sốc giá dầu và lợi nhuận của ngành dầu khí Ngược lại, những phát hiện không đồng ý với các nghiên cứu trước đây cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa giá dầu hoặc các cú sốc giá dầu và TSSL của các ngành tiêu thụ xăng dầu như vận tải, y tế, tài chính và hàng tiêu dùng

Thêm một nghiên cứu của Chung Rou Fang (2010) dựa theo nghiên cứu

Kilian và Park (2009) và mô hình VAR cấu trúc để xem xét làm thế nào những cú sốc cấu trúc đặc trưng cho đặc tính nội sinh trong thay đổi giá dầu lại ảnh hưởng đến lợi nhuận thị trường chứng khoán các nước BRIC (Ấn Độ, Nga, Brazin và Trung Quốc) Nghiên cứu không tìm thấy tác động ở Ấn Độ Nhưng, trái ngược với nghiên cứu truyền thống cho rằng giá dầu tăng cao hơn sẽ làm giá cổ phiếu thấp hơn, cả hai cú sốc từ tổng cầu và sốc từ thị trường riêng của dầu đều tác động tích cực đáng kể vào lợi nhuận chứng khoán Nga Tuy nhiên, cú sốc từ cung và cầu của dầu lại không ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Trung Quốc và được lý giải

bởi sự kỳ vọng tăng trưởng của thị trường đã lấn át tác động từ các cú sốc này từ phía các nhà đầu tư

Mặt khác, Chen (2010) phát hiện được kết quả ngược chiều khi nghiên cứu cụ

thể về việc sự gia tăng giá dầu có thể đẩy thị trường chứng khoán vào giai đoạn giảm giá hay không Nghiên cứu cho thấy có bằng chứng về sự gia tăng giá dầu có thể làm tăng khả năng chuyển từ thị trường đầu cơ giá lên (bull market) sang thị trường đầu cơ giá xuống (bear market) Tức là, giá dầu tăng cao chắc chắn sẽ đưa thị trường chứng khoán vào giai đoạn giảm giá Điều này lại trái ngược với quan điểm của Chung Rou Fang (2010), tuy nhiên lại làm phong phú thêm cho các kết quả nghiên cứu có ý nghĩa tìm được

Theo cách khác, Malik và Ewing (2009) tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa về sự

truyền dẫn độ bất ổn giữa thị trường dầu và một số ngành trên thị trường chứng

khoán Mỹ Nghiên cứu sử dụng mô hình GARCH hai chiều để ước tính đồng thời

và sự khác biệt có điều kiện giữa các chỉ số ngành khác nhau của Mỹ và giá dầu Nghiên cứu này ủng hộ ý tưởng về việc bảo hiểm rủi ro thị trường liên ngân hàng và chia sẻ thông tin chung của các nhà đầu tư

Cùng quan điểm với Malik và Ewing (2009), mục tiêu mà Arouri, Jouini và Nguyen (2012) muốn nghiên cứu là sự truyền dẫn độ bất ổn giữa thị trường dầu vào

thị trường chứng khoán châu Âu bằng sự kết hợp qua mô hình VAR-GARCH Bởi

vì, không phải tất cả các ngành công nghiệp đều bị ảnh hưởng như nhau trước sự thay đổi giá dầu Các tác giả đã cung cấp thêm thông tin nhằm giúp quản lý tốt hơn danh mục đầu tư vì rủi ro về giá dầu có ảnh hưởng đáng kể đến thị trường chứng khoán Châu Âu mang tính bất lợi lan tỏa rõ ràng

Như đã đề cập ban đầu, có nhiều nghiên cứu cũng xem xét mối quan hệ giữa giá dầu và độ bất ổn của TTCK Nghiên cứu của Vo (2011) về sự biến động của cả thị trường dầu mỏ và thị trường chứng khoán Bằng cách theo dõi dữ liệu thời gian giá dầu hàng ngày và S&P 500 từ ngày 06 tháng 1 năm 1999 đến ngày 26 tháng 7 năm 2009 và sử dụng mô hình Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) của

Jacquier và công sự (1994) và Kim và cộng sự (1998), tác giả đã tìm thấy có mối tương quan giữa hai thị trường, không liên tục và có thay đổi theo thời gian, có xu hướng tăng khi thị trường biến động Đồng thời, nghiên cứu phát hiện rằng, một sự biến động trong quá khứ của thị trường dầu có khả năng dự đoán sự biến động tương lai của thị trường chứng khoán và ngược lại

Degiannakis, Filis và Kyzis (2014) cũng sử dụng mô hình định lượng VAR

cấu trúc nghiên cứu về cú sốc giá dầu và độ bất ổn của giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Châu Âu bằng cách tập trung vào ba thước đo biến động: lịch

sử, lịch sử có điều kiện và tương lai Kết quả nghiên cứu cho thấy các cú sốc từ phía cung và nhu cầu cụ thể trong thị trường dầu thô không ảnh hưởng đến sự biến động

Nhưng sự thay đổi giá dầu do cú sốc tổng cầu làm giảm sự biến động của thị trường

chứng khoán Cụ thể hơn, các cú sốc giá dầu do tổng cầu gây ra có ý nghĩa quan trọng cho cả biến động ở hiện tại và tương lai thông qua cả ba thước đo trên theo

hướng ngược chiều Giống như Bloom (2009) cho thấy, những tin tức tiêu cực về

hoạt động kinh tế toàn cầu, chẳng hạn như trong cuộc khủng hoảng châu Á năm

1997 và khủng hoảng tín dụng trong năm 2008 có xu hướng làm tăng sự biến động

của thị trường chứng khoán

Có rất nhiều tác giả có những nghiên cứu đóng góp vào mối quan hệ giữa giá

dầu, TSSL và độ bất ổn TTCK khác Hamilton (2009) tranh luận rằng cú sốc giá

dầu trong những năm gần đây chủ yếu do bị ảnh hưởng bởi sự phát triển nhanh chóng từ các thị trường mới nổi và không liên quan gì đến sự gián đoạn trong nguồn

cung ứng dầu thô Nhiều nghiên cứu khác như Filis và cộng sự (2011) tìm thấy giá

dầu tăng do ảnh hưởng từ phía cầu có tác động tích cực đến lợi nhuận của thị trường

chứng khoán Apergis và Miller (2009) tìm thấy những tác động nhỏ của các cú sốc

cấu trúc của giá dầu đối với lợi nhuận của thị trường chứng khoán tại một số nước

phát triển, trong khi Abhyankar và các cộng sự (2013) cho rằng những ảnh hưởng

này có ý nghĩa ở Nhật Bản Mặc dù, mô hình định giá tài sản cho thấy một mối quan hệ tích cực và tỷ lệ giữa lợi nhuận vượt trội và sự biến động của thị trường, tuy

nhiên kết quả thực nghiệm có nhiều thay đổi Ví dụ, French và cộng sự (1987) nhận

thấy rằng TSSL thị trường chứng khoán Mỹ và phương sai có điều kiện

(Conditional) có ý nghĩa tương quan tích cực Theodossiou và Lee (1995) và Lee và cộng sự (2001) cho thấy có một mối quan hệ tích cực giữa lợi nhuận của thị trường chứng khoán và phương sai có điều kiện trên thị trường quốc tế Ghysels và cộng sự (2005) tìm thấy một mối quan hệ tích cực đáng kể giữa rủi ro và lợi nhuận trên thị

trường chứng khoán bằng phương pháp lấy mẫu hỗn hợp để đo lường sự bất ổn

Ngược lại, Glosten và cộng sự (1993) và Hibbert và cộng sự (2008) tìm thấy mối

quan hệ tiêu cực đáng kể giữa lợi nhuận kỳ vọng và phương sai điều kiện trong thị

trường chứng khoán Hoa Kỳ Li và cộng sự (2005) phân tích 12 thị trường chứng

khoán quốc tế lớn nhất và cho thấy một mối quan hệ đồng thời tiêu cực đáng kể giữa lợi tức thị trường chứng khoán và độ bất ổn của thị trường chứng khoán

Kang, Ratti và Yoon (2015) đã kế thừa các nghiên cứu về mối quan hệ giữa cú

sốc giá dầu, TSSL và độ bất ổn của chứng khoán của Kilian (2009) cùng mô hình VAR cấu trúc Nghiên cứu xem xét tác động của cú sốc giá dầu cấu trúc đến hiệp phương sai của TSSL và biến động thị trường chứng khoán Mỹ từ dữ liệu tháng Kết quả cho thấy các cú sốc giá dầu có chứa thông tin để dự báo các mối quan hệ đồng thời giữa lợi nhuận cổ phiếu và độ bất ổn của chính nó Những cú sốc tích cực đến từ tổng cầu và nhu cầu cụ thể của thị trường dầu có tác động làm giảm hiệp phương sai của lợi nhuận và biến động Gián đoạn nguồn cung dầu tạo hiệu ứng làm tăng mối quan hệ này

2.2.2 Nghiên cứu tại Việt Nam

Trần Quốc Thắng (2016) nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu đến thị

trường chứng khoán Việt Nam cho thấy các cú sốc cung và cầu của thị trường dầu thô thế giới góp phần giải thích khoảng 20% sự thay đổi tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Việt Nam và các nhóm ngành khác nhau sẽ phản ứng khác nhau trước những thay đổi trong giá dầu thô Đặc biệt trong 4 nhóm ngành được lựa chọn, tác giả đã tìm thấy mối liên hệ với các cú sốc giá dầu thô, trong đó, TSSL ngành dầu

khí có thể được giải thích đến 9% trong thời gian 1 tháng kể từ xảy ra cú sốc giá dầu

Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015) cũng nghiên cứu cùng đề tài tương tự cho

thấy phản ứng tổng lợi nhuận thực của thị trường chứng khoán Việt Nam có sự khác biệt đáng kể tùy thuộc vào nguyên nhân của sự tăng lên trong giá dầu thô Trong đó, các cú sốc từ phía cung và tổng cầu kết hợp giải thích được 21% dao động dài hạn trong lợi nhuận TTCK Việt Nam Cú sốc đặc trưng của thị trường dầu thô đóng góp nhiều nhất trong 3 cú sốc làm biến thiên lợi nhuận TTCK, sự tác động của các cú sốc giá dầu khác nhau tác động khác nhau lên lợi nhuận thị trường chứng khoán Việt Nam trong điều kiện phương sai thay đổi

Đồng thời trong nghiên cứu của Lê Nhật Huy (2015) có nêu phần nghiên cứu của Nguyễn Thị Liên Hoa (2012) dựa trên nghiên cứu của Brown và Yucel (2002)

và Tang và cộng sự (2010) về vấn đề kênh truyền dẫn của cú sốc giá dầu đến nền kinh tế vĩ mô của Việt Nam như hình 2.1 đã đề cập Tác giả kế thừa mô hình SVAR

để xem xét các cú sốc và mô hình Scarla- BERR để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi Có thể thấy qua cơ chế tác động, giá dầu là nguồn gốc dẫn đến các thay đổi các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế như: thất nghiệp tăng, thu nhập giảm, cầu tiền tăng, lãi suất giảm, sản lượng giảm trong dài hạn…bằng cách ảnh hưởng đến CPI, sản lượng trong ngắn hạn

Theo hướng khác, nghiên cứu của Trần Phương Thảo và Phan Chung Thủy (2014) sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu về độ bất ổn của thị trường chứng

khoán và độ bất ổn của các công cụ điều hành chính sách tại Việt nam Theo hai tác giả, mối liên hệ giữa TTCK và các công cụ điều hành là không có ý nghĩa, tuy nhiên, bài nghiên cứu cũng cho thấy được độ bất ổn của TTCK phụ thuộc vào độ trễ của chính nó hơn là độ bất ổn của công cụ thực thi CSTT

Như vậy, chúng ta có thể tổng hợp các ý kiến nghiên cứu như sau:

- Quan điểm cho rằng giá dầu và thị trường chứng khoán có mối quan hệ ngược chiều: Jones và Kaul (1996), Sadorsky (1999), Miller and Ratti

(2009), Chen (2010), Malik và Ewing (2009), Degiannakis và cộng sự (2014)

- Quan điểm cho rằng giá dầu và thị trường chứng khoán có mối quan hệ cùng chiều: Kilian và Park (2009), Chung Rou Fang (2010), Nandha và Faff (2008), Vo (2011), Scholtens và Yurtsever (2012), Degiannakis và cộng sự (2013), Samih và Loucine (2013)

- Quan điểm cho rằng có quan hệ hỗn hợp giữa giá dầu, lợi nhuận và độ bất ổn thị trường chứng: Huang và cộng sự (1996), Heriques và Sadorsky (2008), Lê Nhật Huy (2015), Kang, Ratti và Yoon (2015), Nguyễn Thị Thanh Huyền (2015), Trần Quốc Thắng (2016)

Các nghiên cứu tại Việt Nam chỉ dừng lại tại việc nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu đến tỷ suất sinh lợi hoặc tìm hiểu độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt Nam trước các chính sách Nghiên cứu tác động đồng thời giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn thị trường chứng khoán trước cú sốc giá dầu

là điểm mới của đề tài này Mối quan hệ này được đo lường bằng hiệp phương sai

và sẽ được trình bày rõ trong phần 3.2

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Theo nghiên cứu của Kang, Ratti, Yoon (2015), tác giả sử dụng phương pháp định lượng VAR cấu trúc (SVAR) để xem xét mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu bằng chuỗi dữ liệu thời gian Tuy nhiên, khi sử dụng phương pháp định lượng này, yêu cầu đầu tiên cần phải kiểm định tính dừng của các biến quan sát để tránh hiện tượng hồi quy giả theo nghiên cứu của Granger và Newbold (1974) Do đó, việc kiểm định tính dừng là cần thiết, và sẽ được trình bày rõ ở phần 3.1.1

Tìm hiểu mô hình VAR và SVAR sẽ được trình bày rõ trong phần 3.1.2 kèm theo các điều kiện ràng buộc của phương pháp định lượng này Từ đó, tác giả sẽ hình thành mô hình nghiên cứu và các công thức tính toán để có được các biến quan sát trong mô hình

3.1.1 Kiểm định tính dừng

Theo Gujarati (2003), một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi cho dù chuỗi được xác định vào thời điểm nào đi nữa Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau Nói cách khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai

Có nhiều phương pháp kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian: kiểm định Phillip–Person (PP), kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF),Kwiatkowski-Philips-Schmidt-Shin (KPSS)… Kết quả kiểm định này sẽ được trình bày phần trong phần 4.1

3.1.2 Mô hình tự hồi quy vector cấu trúc (SVAR)

3.1.2.1 Mô hình tự hồi quy vector (VAR)

Để tìm hiểu về SVAR, trước hết chúng ta cần tìm hiểu mô hình VAR Mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần chỉ theo một chiều, biến độc lập (biến giải thích) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp nó còn có ảnh hưởng ngược lại Do đó, khi nghiên cứu phải xét ảnh hưởng qua lại giữa các biến này cùng một lúc Mô hình kinh tế lượng mà ta phải xét đến không phải là mô hình một phương trình mà là mô hình nhiều phương trình Sim (1986) đã đề xuất

mô hình VAR

VAR (Vector Autoregression) là sự kết hợp của 2 phương pháp: tự hồi quy đơn chiều (Univariate Autoregression-AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (Simultanous Equation-SEs) VAR kết hợp ưu điểm của AR là rất dễ ước lượng bằng phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và ưu điểm của SEs là ước lượng nhiều biến trong cùng một hệ thống, đồng thời khắc phục nhược điểm của SEs khi không cần quan tâm đến tính nội sinh của các biến kinh tế VAR là mô hình kinh tế thuần túy về chuỗi thời gian bởi vậy đôi khi VAR được gọi là Unrestricted VAR (với nghĩa không có cấu trúc gì cả chỉ là một mô hình thống kê) Mô hình VAR được khái quát hóa từ hệ phương trình có nhiều biến phụ thuộc Chúng ta có thể viết

dưới dạng đơn giản mô hình VAR với độ trễ k = 1:

𝑦1𝑡= 𝛽1𝑜 + 𝛽11𝑦1𝑡−1+ 𝛼11𝑦2𝑡−1+ 𝑢1𝑡

𝑦2𝑡 = β 2o + 𝛽21𝑦2𝑡−1+ 𝛼21𝑦1𝑡−1+ 𝑢1𝑡hoặc phức tạp hơn:

𝑦𝑡 = 𝛽1+ 𝛽1𝑦𝑡−1 + 𝑢𝑡

g x 1 g x g g x 1 g x 1

Mô hình VAR có thể có nhiều biến và mở rộng k độ trễ cho mỗi biến của mỗi

phương trình:

yt = βo + β1yt-1 + β2yt-2 + … + βkyt-k + ut

g x 1 g x g g x 1 g x g g x 1 g x g g x 1 g x 1

Trong đó: k là độ trễ quan sát; y là biến quan sát, β 1 , β 2… là ma trận hệ số cần ước

lượng, β o là ma trận hệ số góc; u t là sai số ngẫu nhiên hay còn gọi là các cú sốc

trong ngôn ngữ VAR, u t có phân phối i.i.d (phân phối chuẩn đa biến, độc lập và

tương tự) có E(u t ) = 0; t là số lượng biến nội sinh, g là hạng của ma trận Theo mô hình, y được coi là phụ thuộc vào giá trị quá khứ của chính nó và của giá trị quá khứ

của các biến còn lại

Việc phân tích mô hình VAR bao gồm các bước sau: Thứ nhất là phải dự báo được các biến kinh tế vĩ mô có được sử dụng trong mô hình VAR, kèm theo các giả định quan sát ràng buộc để giúp cho việc dự báo mang tính chính xác Thứ hai, cần tách các cú sốc cơ bản ra (sự khác biệt giữa dự báo và kết quả (lỗi dự báo) đối với một biến cụ thể được coi là một loại “cú sốc” Việc tách ra này sẽ giúp Sim (1986)

sử dụng phương pháp phân tích phản ứng xung (Impulse response) nhằm xem xét tác động của các cú sốc cơ bản đến các biến kinh tế vĩ mô theo thời gian Vì vậy, VAR thường được dùng cho việc dự báo Tuy nhiên, VAR cũng bộc lộ những hạn chế:

- Khi xét đến mô hình VAR ta phải xét tính dừng của các biến trong mô hình Yêu cầu đặt ra khi ta ước lượng mô hình VAR là tất cả các biến phải dừng nếu trường hợp không dừng thì phải hành lấy sai phân cho đến khi ta được chuỗi dừng Nếu biến không dừng sẽ dẫn đến kết quả hồi quy

- Mô hình VAR không thể ước lượng khi có biến cùng kỳ giữa các biến với nhau mà chỉ có thể đo lường tác động của các giá trị quá khứ đến giá trị hiện tại giữa các biến Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình cũng là vấn

đề

3.1.2.2 Mô hình tự hồi quy vector cấu trúc (SVAR)

Vì mô hình VAR có chứa các biến cùng kỳ khiến cho việc ước lượng mô hình

VAR không thực hiện được Việc chuyển đổi làm mất các biến cùng kỳ y t ở bên vế phải trong mô hình VAR thành mô hình mới được gọi là Structural VAR (SVAR) Xuất phát từ nhược điểm không thể ước lượng khi có biến cùng kỳ, SVAR cho phép người sử dụng có thể ước lượng được bằng cách chuyển các về cùng kỳ sang vế trái của phương trình Sau đó nhân 2 vế với phương trình cho ma trận nghịch đảo 𝐵0−1 ta được mô hình VAR có thể ước lượng như thông thường Theo mục tiêu nghiên cứu,

cú sốc giá dầu có thể ảnh hưởng đến TSSL giá cổ phiếu và độ biến động của dòng tiền kỳ vọng công ty và trên tỷ lệ chiết khấu áp dụng cho các khoản thu nhập trong tương lai (thông qua lạm phát và lãi suất thực tế dự kiến) Mô hình VAR cấu trúc

với trật tự i được viết dưới dạng sau đây:

B0Xt = c0 + ∑j

i=1 BiXt – i + ɛ t (3) Trong đó:

- Xt : ma trận 4x1vector của các biến nội sinh, bao gồm phần trăm thay đổi sản lượng dầu mỏ thế giới (PROD), tổng cầu thực toàn cầu (REA), và giá thực của dầu (RPO) và hiệp phương sai giữa TSSL và độ bất ổn

biến động không dự đoán trước được của sản lượng dầu thế giới Sản lượng dầu được giả định không phản ứng lại các cú sốc cầu (cú sốc tổng cầu và cú sốc cầu dự phòng) trong vòng một tháng (Lee và Ni (2002)) Giả định các quốc gia xuất khẩu dầu phản ứng chậm chạp với các cú sốc về cầu dựa trên lập luận về chi phí phải bỏ

ra để điều chỉnh lại sản lượng và quan ngại về tình hình thiếu ổn định của thị trường dầu Những biến động kinh tế thế giới không phải do cú sốc cung dầu gây ra được giả định là cú sốc tổng cầu (phản ánh hoạt động của nền kinh tế thế giới) Sự tăng lên của giá dầu không ảnh hưởng ngay lập tức tới hoạt động của nền kinh tế thế giới

mà có độ trễ dựa trên giả định là các chủ thể kinh tế cần thời gian để thích ứng, ít nhất là trong vòng một tháng (Kilian và Vega (2011)) Cú sốc giá dầu không phải

do cú sốc cung và cú sốc tổng cầu được giả định sẽ phản ánh những thay đổi trong nhu cầu dự phòng về dầu Cú sốc này mô tả những quan ngại của các chủ thể kinh

tế về khả năng cung ứng dầu trong tương lai so với nhu cầu dự kiến

Như vậy, theo Kilian (2009) và Degiannakis, Filis, G (2014), những giả định được đưa ra như sau:

- Giả định đầu tiên: Các nguồn cung cấp dầu thô không co giãn trong ngắn hạn, nguồn cung dầu không đáp ứng với những thay đổi trong nhu cầu dầu đương thời trong vòng một tháng nhất định vì chi phí điều chỉnh cao của sản xuất dầu

- Giả định thứ hai: Sự biến động của giá thực tế của dầu không thấp hơn hoạt động kinh tế toàn cầu thực trong vòng một tháng nhất định vì sự chậm phản ứng thực toàn cầu Phù hợp với việc xem giá dầu như là yếu

tố định trước đối với các nền kinh tế (Lee và Ni (2002))

- Giả định thứ ba: Giá dầu thực phản ứng với cú sốc cung dầu và cú sốc tổng cầu trong vòng 01 tháng Kilian và Vega (2011) Giả định này là hoàn toàn phù hợp với các lý thuyết kinh tế cơ bản Lý giải cho giả thiết này, ta có thể hiểu rằng giá cả hàng hóa là kết quả từ yếu tố cung – cầu Trong đó, yếu tố cung dầu ngắn hạn là cố định, do đó có thể giá trị thực

của dầu như phân tích sẽ không phụ thuộc quá nhiều vào nguồn cung

dầu

Để xây dựng các đại diện VAR cấu trúc (3), đầu tiên chúng ta cần phải luôn

ước tính “Reduced Form” bằng cách sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất

Mô hình VAR “Reduced Form” thu được bằng cách nhân cả hai bên của phương

trình (3) với 𝐵0−1 như đã trình bày mà ma trận này yêu cầu phải có cấu trúc đệ quy theo quan điểm của Kilian (2009) như sau:

𝑏41 𝑏42 𝑏33𝑏43 𝑏440

)(

ɛ𝑡𝑝𝑟𝑜𝑑

ɛ𝑡𝑅𝑒𝑎

ɛ𝑡𝑟𝑝𝑜

ɛ𝑡𝑐𝑜𝑣)

(4)

[i] [ii] [iii]

Trong đó:

- ɛ tprod : phản ánh cú sốc từ phía cung dầu

- ɛ trea: phản ánh cú sốc từ phía tổng cầu dầu

- ɛ trpo: phản ánh cú sốc cầu từ thị trường riêng của dầu

- ɛ tcov: phản ánh cú sốc từ các tác động khác

Ma trận [ii] là ma trận sốc Cấu trúc đệ quy mang ý nghĩa như sau:

- Nguồn cung dầu (Oil Supply): chỉ chịu ảnh hưởng bởi chính những bất

ổn trong quá trình sản xuất và cung cấp dầu và không bị ảnh hưởng bởi các nhân tố nào khác

- Chỉ số hoạt động kinh tế toàn cầu (Aggregate Demand): Đại diện cho tổng nhu cầu thế giới, chịu ảnh hưởng từ cú sốc cung dầu và chính bản thân nó

- Giá dầu thế giới thực (Real price of Oil): đại diện cho giá trị thực của dầu thô, sẽ chịu ảnh hưởng từ 3 cú sốc: cú sốc trong tổng cung, cú sốc trong tổng cầu và cú sốc từ chính nó

- Hiệp phương sai giữa TSSL và độ bất ổn chứng khoán (Covariance): đại diện cho giá trị tài sản chúng ta cần quan sát và sẽ chịu ảnh hưởng từ 04

cú sốc: cú sốc trong tổng cung dầu, cú sốc trong tổng cầu dầu, cú sốc trong thị trường riêng của dầu và cú sốc từ chính chỉ số này

Trong các mô hình nghiên cứu về VAR, SVAR, thường dùng kiểm định để lựa chọn độ trễ tối ưu Tuy nhiên, sau Kilian (2009), kế thừa từ nghiên cứu này, tác

giả sẽ lấy độ trễ i = 24 hoặc i =12, bởi vì độ trễ dài cho phép sự chậm trễ tiềm ẩn lâu

dài trong các hiệu ứng sốc về giá dầu và độ trễ đủ để loại bỏ hiện tượng tự tương quan (correlation) Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng độ trễ dài rất quan trọng trong mô hình cấu trúc của thị trường dầu mỏ thế giới giải thích cho sự di chuyển thấp hơn giữa giá dầu thực và hoạt động kinh tế toàn cầu Hamilton và Herrera (2004) lập luận rằng chiều dài độ trễ 24 tháng giúp đủ để nắm bắt sự năng động trong các dữ liệu trong chu kỳ kinh doanh mô hình thị trường hàng hóa Ciner (2013) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng độ dài của trễ trong những

cú sốc giá khi mà các cú sốc này quan sát trong vòng dưới 12 tháng sẽ cho kết quả phản ứng nghịch chiều với lợi nhuận TTCK, trong khi nếu quan sát từ 12 đến 36 tháng sẽ cho kết quả cùng chiều

3.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu

Dựa vào nghiên cứu của Hamilton (2003), Kilian (2008a, b), Kilian và Park (2009), Degiannakis và cộng sự (2014), Kang, Ratti và Yoon (2015), mô hình SVAR nghiên cứu bao gồm 2 thành phần: phần thứ nhất bao gồm 3 biến biểu thị cho cú sốc giá dầu thế giới và phần thứ hai là biến đại diện cho mối quan hệ đồng thời giữa TSSL và độ bất ổn TSSL của TTCK Việt Nam (được đo lường bằng hiệp phương sai)

3.2.1 Cú sốc giá dầu

Cú sốc từ phía cung (Oil supply shock): được hiểu là sự thay đổi bất thường

trong việc cung ứng sản lượng dầu thô, ví dụ như sự khan hiếm dầu, tạo sức ép làm

tăng giá dầu Sử dụng dữ liệu sản lượng sản xuất dầu mỏ thế giới làm đại diện (The

crude oil production), được tính dưới dạng phần trăm thay đổi số thùng dầu thô

(triệu thùng) sản xuất Ký hiệu: PROD

Cú sốc từ phía tổng cầu (Aggrerate demand shock): được hiểu là sự tăng giá

dầu thô do nhu cầu của thế giới tăng Ví dụ, khi có sự gia tăng nhu cầu tiêu thụ dầu thô cho phí đi lại và sản xuất… cũng là nguyên nhân làm tăng giá dầu thô Hoặc khi

có khủng hoảng kinh tế xảy ra, các hoạt động kinh tế giảm cũng làm cho giá dầu sụt giảm Dữ liệu được sử dụng là chỉ số phần trăm thay đổi tổng cầu về dầu thực theo Kilian (2009) Hoạt động kinh tế thế giới đến nay là yếu tố quyết định quan trọng nhất của nhu cầu đối với dịch vụ vận tải (Klovland (2004)) Chỉ số này được tính bằng cách tính trung bình theo trọng số giá cước vận tải hàng khô Sự gia tăng hay giảm của cho phí này cho thấy sự tăng hay giảm nhu cầu dịch vụ vận chuyển cho các hoạt động kinh tế toàn cầu Lợi thế của phương pháp này là mang tính toàn cầu

và phản ánh được hoạt động đang diễn ra trong quá trình phát trình phát triển hội nhập và toàn cầu hóa của thế giới Ký hiệu: REA

Cú sốc từ nhu cầu riêng của thị trường dầu mỏ (Oil market-specific demand

shock): được hiểu như một sự gia tăng giá dầu thô, cú sốc này phát sinh do nhu cầu phòng ngừa cao gắn với việc thị trường lo lắng về sự thiếu hụt dầu thô trong tương lai, có thể ảnh hưởng xấu đến nguồn cung cấp dầu Tính bằng cách lấy dữ liệu từ

chi phí mua lại của dầu thô nhập khẩu tại Mỹ (The rifiner’s acquisition cost of imported crude oil) chia cho CPI của Mỹ Ký hiệu: RPO

3.2.2 Độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Để thấy rõ sự tác động của giá dầu đến độ bất ổn, các nghiên cứu trước đây đã

sử dụng nhiều hình thức biểu thị cho độ bất ổn như: độ bất ổn lịch sử, độ bất ổn lịch

sử có điều kiện và độ bất ổn tương lai Các nghiên cứu tại Việt Nam chỉ dừng lại tại việc nghiên cứu mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và TSSL thị trường chứng khoán Việt Nam Tuy nhiên, độ bất ổn của chính thị trường chứng khoán cũng ảnh hưởng đến giá chứng khoán Do đó, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và độ bất ổn này là một hướng đi mới, giúp tìm thêm các nhân tố tác động Trong nghiên

cứu này, tác giả chỉ xem xét được 2 hình thức thể hiện độ bất ổn của chứng khoán ở Việt Nam như sau:

Một là, Độ bất ổn lịch sử (Realized Volatility): đo lường những gì xảy ra trong

quá khứ, được xác định bằng khoảng cách giữa giá cao nhất và thấp nhất trong một khoảng thời gian/ độ lệch chuẩn của giá chứng khoán, được tính bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi Theo Baum và cộng sự (2008), độ bất ổn này được tính theo công thức sau:

𝛿𝑡𝑑= (100 ∆𝑥𝑡

√∆Ф𝑡 )2 (5) Trong đó,

- 𝛿𝑡𝑑: Ký hiệu của độ bất ổn hàng ngày

- ∆𝑥𝑡: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa 2 kỳ quan sát ∆xt = RP2-RP1 Với RP

= log (Pt/P(t-1)) x 100, RP là TSSL hàng ngày

- ∆Ф𝑡: Số ngày diễn ra giao dịch, được tính bằng cách tính số ngày có giao dịch giữa 2 kỳ quan sát

Công thức (5) với mẫu số biểu đạt sự thay đổi theo thời gian giữa các biến x t

trong quá trình quan sát Nếu dữ liệu quan sát được lấy theo ngày giao dịch thì ∆Ф t

sẽ bằng 1 với mọi t, nhưng dữ liệu sẽ không có khi rơi vào các ngày cuối tuần và các ngày lễ trong năm Do đó, theo tính toán, mẫu quan sát sẽ có ∆Ф t nằm trong khoảng từ (1; 11) tại Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2005 đến tháng 12 năm 2016

Hai là, Độ bất ổn lịch sử có điều kiện (Conditional Volatility): chỉ sự biến

động có điều kiện của giá chứng khoán xét trong mối quan hệ với độ bất ổn ở các

kỳ trước Giá chứng khoán là giá của một tài sản tài chính, được coi là một dữ liệu thời gian có tần suất cao và bất ổn, do đó mà mô hình tuyến tính thông thường không thể sử dụng để giải thích hết được các đặc điểm của chuỗi dữ liệu này khi vẫn còn tồn tại các đặc thù của dữ liệu tài chính như: tác động bất đối xứng (Leverage Effects), Volatility,… Tính chất này thể hiện sự phi tuyến của chuỗi dữ

liệu Có nhiều loại mô hình dành cho chuỗi thời gian phi tuyến như ARCH, GARCH Mô hình ARCH, GARCH ra đời khi không cần phải lo sợ về vấn đề phương sai có bị thay đổi hay không Bollerslev (1986) đề xuất mô hình GARCH cho phép phương sai thay đổi có điều kiện và phụ thuộc vào độ trễ của chính biến quan sát trong kỳ trước đó Độ bất ổn lịch sử có điều kiện là dữ liệu Conditional variance của tỷ suất sinh lợi chứng khoán được trích ra từ mô hình GARCH (1;1)

(Pagan (1990)) Phương trình của GARCH gồm 2 phần: Mean equation và phần

GARCH term như sau:

𝑦𝑡 = δ 0 + ∑𝑘 𝛿1

𝑖=1 y 1 + ϵ 1 với ɛ t ~ N (0, 𝜎𝑡2) (6)

𝜎𝑡2= φ + ∑𝑞𝑖=1𝛼1ɛ𝑡−𝑖2 + ∑𝑝 𝛽𝑗𝜎𝑡−𝑗2

𝑗=1 (7) Trong đó,

- Phương trình (6) là phương trình về giá trị trung bình trong điều kiện tự

hồi quy với độ trễ k, δ 0 là hằng số và ϵ là sai số với phương sai là ϭt2 có phân phối chuẩn

- Phương trình (7) đo lường phương sai có điều kiện, được xác định là mô hình GARCH (p;q) với p là hệ số đo lường ARCH và q là hệ số đo lường GARCH, ϭt2 là phương có điều kiện, 𝜎𝑡−𝑗2 phản ánh sự biến động của

bình phương sai số trong quá khứ j và φ là hằng số Điều kiện cần thiết

để mô hình GARCH có ý nghĩa là cả hai giá trị α 1 và β 1 đều dương và α1

+ β 1 <1 Theo Phạm thị Phương Thảo và Phan Chung Thủy (2014) đã có nhiều nghiên cứu sử dụng GARCH (1;1) để tìm hiểu về TTCK Mô hình GARCH (1;1) là mô hình hồi quy bản thân TSSL chứng khoán với chính

nó và phần dư của chứng khoán trong quá khứ trễ 1 kỳ quan sát, kỳ quan

sát ngày Đồng thời, Gokcan (2000) cũng chỉ ra mô hình GARCH (1;1)

là phù hợp cho TTCK mới nổi, như TTCK Việt Nam

Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả cũng sử dụng GARCH (1;1) để làm phần nghiên cứu và trích lọc dữ liệu Conditional Variance để làm dữ liệu đại diện cho độ

bất ổn lịch sử có điều kiện Phương pháp xây dựng và kết quả mô hình GARCH

(1;1) sẽ được trình bày rõ trong phần phụ lục 1

3.2.3 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và độ bất ổn của tỷ suất sinh lợi

Trong lý thuyết xác suất và thống kê, hiệp phương sai là đại lượng dùng để đo lường sự biến thiên cùng nhau của hai biến ngẫu nhiên X và Y (phân biệt với phương sai - đo mức độ biến thiên của một biến) Nếu 2 biến này có xu hướng thay đổi cùng nhau (nghĩa là, khi một biến có giá trị cao hơn giá trị kỳ vọng thì biến kia có xu hướng cũng cao hơn giá trị kỳ vọng), thì hiệp phương sai giữa hai biến này có giá trị dương Mặt khác, nếu một biến nằm trên giá trị kỳ vọng còn biến kia

có xu hướng nằm dưới giá trị kỳ vọng, thì hiệp phương sai của hai biến này có giá

trị âm Theo Kang, Ratti và Yoon (2015) hiệp phương sai hàng tháng giữa TSSL và

độ bất ổn của chính TSSL là chỉ số được tính từ trung bình của hiệp phương sai quan sát theo ngày và trong nghiên cứu này, TSSL và độ bất ổn được giả định là biến thiên cùng chiều Hiệp phương sai được tính bằng công thức sau:

𝐶𝑂𝑉𝑚𝑘(𝑟𝑡𝑑 ,𝑘𝜎𝑡𝑑) = 𝐸𝑚[(𝑟𝑡𝑑 - 𝐸𝑚(𝑟𝑡𝑑)) ( 𝑘𝜎𝑡𝑑 - 𝐸𝑚( 𝑘𝜎𝑡𝑑 ))] (8)

Trong đó:

- COV: Hiệp phương sai (Covariance)

- k : đại diện cho 2 dạng: Realized, Conditional

- 𝑟𝑡𝑑 : đại diện cho TSSL hàng ngày

- Em: kỳ vọng trung bình trong 1 tháng

- 𝜎𝑡𝑑: đại diện cho độ bất ổn hàng ngày

- 𝐸𝑚( 𝑘𝜎𝑡𝑑): trung bình hàng tháng tính từ độ bất ổn hàng ngày

- 𝐸𝑚(𝑟𝑡𝑑): TSSL trung bình tháng

3.3 Dữ liệu nghiên cứu

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng, bắt đầu từ tháng

01 năm 2005 đến tháng 12 năm 2016, của các biến đại diện cung dầu thế giới (PROD), tổng cầu dầu thế giới (REA) và giá dầu thô (RPO) để đại diện các cú sốc

trong giá dầu Các biến này được thu thập từ thống kê của EIA (Mỹ) Lý do tác giả lựa chọn mốc thời gian này để đảm bảo cỡ mẫu đủ lớn, cho ra kết quả có ý nghĩa và

để phù hợp với sự có mặt của chỉ số VN-Index và nghiên cứu được sự tác động của các biến thế giới ảnh hưởng đến Việt Nam kể từ trước và sau khi gia nhập WTO

VN-Index được thu thập từ Cổng thông tin chứng khoán Cafef.vn và tổng hợp thành

các biến hiệp phương sai theo công thức (8) và (9) Bảng 3.1 trình bày tóm tắt các biến được sử dụng để phân tích như sau:

Bảng 3.1: Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu

Cục năng lượng thế giới (IEA)

Hiệp phương sai giữa TSSL

và độ bất ổn lịch sử Tần suất: tháng

Tính toán theo công thức (8)

Trình tự kết quả nghiên cứu được thực hiện qua các bước như sau:

- Một là, kiểm tra sự tác động của các cú sốc đến giá dầu thực Mục đích

nhằm xem xét các cú sốc giá dầu có ảnh hưởng đến giá dầu thực hay không Từ đó, có cơ sở để xem xét các cú sốc giá dầu có ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam

- Hai là, kiểm tra mối tương quan giữa cú sốc giá dầu và hiệp phương sai

bằng phân tích phản ứng xung và phân rã phương sai

Bảng 3.2: Tóm tắt kỳ vọng tương quan giữa các loại cú sốc giá dầu và mối

quan hệ giữa TSSL và độ bất ổn của TTCK Việt Nam

tương quan

Bằng chứng thực nghiệm

Cú sốc giá dầu từ phía cung

(2015), lý thuyết APT

Cú sốc giá từ phía cầu

(2015)

Cú sốc từ nhu cầu riêng của

thị trường dầu (Oil

market-specific demand shock)

(2015)

(Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu và lý thuyết nền tảng)