1. Trang chủ
  2. » Tài Chính - Ngân Hàng

Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh: Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số

10 34 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 10
Dung lượng 673,1 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Bài viết tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (TTCK Tp.HCM). Để phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa các biến, phân tích thực nghiệm được tiếp cận dựa vào phương pháp phân tích miền tần số. Cơ sở lý thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước. Dữ liệu phân tích được thu thập theo tháng trong khoảng thời gian từ ngày 01/01/2013 đến ngày 31/12/2018.

Trang 1

Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số

Nguyễn Quyết

Đại học Tài Chính Marketing

Ngày nhận: 16/12/2019 Ngày nhận bản sửa: 09/01/2019 Ngày duyệt đăng: 05/02/2020

Mục tiêu của bài viết này là tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi

suất và giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

(TTCK Tp.HCM) Để phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa các biến, phân

tích thực nghiệm được tiếp cận dựa vào phương pháp phân tích miền tần

số Cơ sở lý thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước

Dữ liệu phân tích được thu thập theo tháng trong khoảng thời gian từ ngày

01/01/2013 đến ngày 31/12/2018 Kết quả phân tích miền tần số chỉ ra rằng

tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều từ lãi suất đến tỷ giá hối đoái trong

trung hạn và ngắnhạn Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu không phát hiện mối

quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số Index; lãi suất và

VN-Index trong dài hạn, trung hạn và ngắn hạn.

Từ khóa: Chỉ số giá chứng khoán VN-Index, Miền tần số, Miền thời gian,

Lãi suất, Tỷ giá

The relationship between exchange rate, interest rate and stock prices in Ho Chi Minh city stock

exchange: The domain frequency analysis approach

Abstract: The main objective of this paper is to explore the relationship between the exchange rate, interest

rate and stock prices in Ho Chi Minh City stock exchange In order to detect the causality relationship between the variables, the empirical analysis is based on the using of the frequency domain analysis The theoretical basis is analyzed and synthesized from previous studies The monthly data were examined for the period 1st January 2013 to 31st December 2018 The results of frequency domain analysis indicate that there is uni-directional the relationship from interest rate to the exchange rate across a medium and short term However, the results do not reveal that the causal relationship between the exchange rates and VN-Index; interest rates and VN-Index for the long-term, medium-term and short-term.

Keywords: VN-Index, Domain frequency, Domain time, Interest rate, Exchange rate.

Quyet Nguyen

Email: nguyenquyet@ufm.edu.vn

University of Finance and Marketing

Trang 2

1 Giới thiệu

Việt Nam là một trong những quốc gia có

nền kinh tế mới nổi, do đó Chính phủ rất cần

nguồn lực về vốn cũng như những nguồn

lực khác nhằm hỗ trợ mục tiêu tăng trưởng

Trong đó, TTCK là một bộ phận quan trọng

trong thị trường vốn và là kênh tạo cơ hội

cho Chính phủ huy động các nguồn tài

chính mà không gây ra áp lực về lạm phát

Tuy vậy, vai trò tích cực của TTCK có

được phát huy hiệu quả hay không lại phụ

thuộc đáng kể vào mối quan hệ với các biến

kinh tế vĩ mô khác như lãi suất, tỷ giá, lạm

phát… Do vậy, sự hiểu biết về mối quan hệ

giữa TTCK, tỷ giá hối đoái, lãi suất là rất

quan trọng và hữu ích đối với những nhà

hoạch định chính sách, cũng như các nhà

đầu tư chuyên nghiệp, giúp họ áp dụng các

chính sách một cách phù hợp và dự báo tác

động đầy đủ trong các quyết định quản lý

và điều hành Trong thực tế, bằng những

phương pháp khác nhau, một số học giả

đã nghiên cứu về mối quan hệ này, được

thực nghiệm chủ yếu tại các quốc gia có

nền kinh tế đã phát triển và kết quả nghiên

cứu vẫn chưa có sự đồng thuận (Calvo,

2001; Caraiani, P., 2012) Đối với những

nước đang phát triển như Việt Nam, những

nghiên cứu tương tự như vậy vẫn còn khá

hạn chế và vẫn tiếp tục thực hiện nhằm tìm

kiếm những bằng chứng đáng tin cậy hỗ trợ

cho công tác quản lý điều hành

Mục đích của bài viết này là khảo sát mối

quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và giá

chứng khoán trên TTCK Tp HCM bằng

phương pháp phân tích miền tần số Để đạt

được mục tiêu trên, phần tiếp theo của bài

viết sẽ trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết

và vấn đề nghiên cứu, tiếp theo là phần mô

tả về phương pháp nghiên cứu, kết quả thực

nghiệm từ phương pháp phân tích miền tần

số và sau cùng là phần kết luận.

2 Tổng quan lý thuyết

2.1 Tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán

Về mặt lý thuyết có 3 cách để tiếp cận giải thích mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá

chứng khoán Thứ nhất, theo tiếp cận của

Dornbusch và Fisher (1980) cho thấy tỷ giá

và giá chứng khoán có mối quan hệ đồng biến Theo đó, nếu đồng nội địa được định giá thấp sẽ dẫn đến gia tăng hoạt động xuất khẩu, điều này làm cho giá cổ phiếu của

những doanh nghiệp này tăng lên Thứ hai,

Branson (1983) tiếp cận bằng mô hình cân bằng danh mục đầu tư về tỷ giá cho thấy

tỷ giá và giá chứng khoán có mối quan hệ nghịch biến Trong mô hình này, tỷ giá hối đoái giữ một vai trò điều chỉnh cân bằng cung và cầu tài sản Giả sử nhà đầu tư cá nhân nắm giữ tài sản trong nước và nước ngoài, khi họ muốn nắm giữ nhiều tài sản trong nước hơn thì họ bán những tài sản nước ngoài kém hấp dẫn, dẫn đến đồng tiền nội địa được định giá cao hay tỷ giá giảm,

do đó tỷ giá và giá chứng khoán có tương quan nghịch Mặt khác, khi tỷ giá tăng và tài sản trong nước hấp dẫn nhà đầu tư làm cho nhu cầu tiền cũng tăng lên dẫn đến lãi

suất tăng Thứ ba, theo Gavin (1989) trong

mô hình tiền tệ đã khẳng định tỷ giá và giá

cổ phiếu có mối quan hệ yếu hoặc hoàn toàn không có quan hệ Đồng tiền trong nước được định giá thấp để nâng cao giá trị của những doanh nghiệp xuất khẩu hàng hóa nếu doanh nghiệp sử dụng nhiều chi phí nhập khẩu sản phẩm đầu vào, khi đó chi phí tăng sẽ làm giảm lợi nhuận dẫn đến giá cổ phiếu có thể giảm hoặc không tăng Cho đến nay về mặt thực nghiệm, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán đã được rất nhiều nhà nghiên cứu giải thích, tuy nhiên kết quả của những nghiên cứu này vẫn chưa có sự thống nhất

Trang 3

Gan, Lee và Zhang (2006), Narayan, P.K

và Narayan, S (2010) cho thấy mối quan

hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán

là đồng biến Tuy nhiên, nghiên cứu của

Ajayi và Mougoue (1996) cho thấy rằng

mất giá đồng tiền (phá giá) lại tác động

nghịch chiều cả trong ngắn hạn và dài hạn

đối với TTCK Tương tự, Aggarwal (1981)

thực hiện nghiên cứu mối liên hệ giữa thay

đổi đồng đô la (USD), tỷ giá hối đoái và giá

cổ phiếu trên thị trường Mỹ trong giai đoạn

1974-1978 với kết quả ba biến nêu trên có

tương quan thuận mạnh hơn trong dài hạn

Kutty (2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa

tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu trên thị trường

Mexico trong giai đoạn từ tháng 1/1989 tới

tháng 12/2006 đã kết luận có mối liên hệ

giữa hai biến trong ngắn hạn nhưng không

tìm thấy liên hệ này trong dài hạn Trái với

những kết luận trên, một số nghiên cứu

thực nghiệm của Joseph (2002), Vygodina

(2006), Rahman và Uddin (2009) cho rằng

không có mối liên hệ trong ngắn hạn cũng

như trong dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và giá

cổ phiếu Alagidede và cộng sự (2011) sử

dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết

nghiên cứu mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái

với giá cổ phiếu trên thị trường Australia,

Canada, Japan, Switzerland và United

Kingdom trong giai đoạn tháng 01/1992 tới

tháng 12/2005 với kết luận không có mối

liên hệ nào giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ

phiếu trong dài hạn

2.2 Lãi suất và giá chứng khoán

Theo Bernanke và Kuttner (2005), lãi suất

và giá chứng khoán có mối quan hệ nghịch

biến Tác giải này lập luận trên 3 quan

điểm: Thứ nhất, nếu lãi suất tăng dẫn đến

tăng chi phí sản xuất của công ty, do đó có

nguy cơ làm giảm dòng tiền thanh toán cổ

tức trong tương lai; Thứ hai, nếu lãi suất

đến tăng lãi suất dự kiến, làm cho dòng tiền danh nghĩa trong tương lai ít có giá trị đối

với các cổ đông; Thứ ba, chính sách thắt

chặt tiền tệ có thể làm tăng phí bảo hiểm vốn chủ sở hữu, khi đó các nhà đầu tư có

xu hướng e ngại đầu tư vào TTCK Đồng quan điểm này, nghiên cứu của Campbell (1987), Shanken (1990), Uddin và Alam (2007), Leon (2008) đã khẳng định rằng khi lãi suất ngân hàng gia tăng thì giá chứng khoán sẽ giảm trong ngắn hạn Rigobon và Sack (2004) dựa trên nghiên cứu của mình cũng có kết luận tương tự

Mặt khác, Zhou (1996) dựa trên nghiên cứu thực nghiệm bằng phương pháp hồi quy giữa lãi suất ngân hàng và giá chứng khoán

đã kết luận rằng lãi suất ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với giá cổ phiếu, đặc biệt

là trong dài hạn Wong và cộng sự (2005) nghiên cứu mối liên hệ giữa các chỉ tiêu vĩ

mô với các chỉ tiêu chứng khoán trên thị trường Singapore và Mỹ trong giai đoạn tháng 1/1982 đến tháng 12/2002 bằng kiểm định đồng liên kết đã tìm thấy sự tác động của lãi suất ngân hàng và cung tiền đến giá chứng khoán trên thị trường Singapore, nhưng không tìm thấy kết luận tương tự trên thị trường Mỹ Harasty và Roulet (2000) kết luận lãi suất, giá cổ phiếu và

cổ tức có mối liên hệ với nhau trong dài hạn, tuy nhiên vấn đề tương tự không tìm được ở thị trường Italia Arango và cộng

sự (2002) nghiên cứu mối liên hệ giữa giá chứng khoán và lãi suất liên ngân hàng trên TTCK Bogota với dữ liệu chuỗi thời gian

từ tháng 1/1994 tới tháng 12/2000 cho biết không tồn tại mối quan hệ giữa hai biến này trong ngắn hạn

2.3 Tỷ giá và lãi suất

Trong hầu hết các mô hình lý thuyết, tỷ

Trang 4

giá hối đoái được xác định từ các yếu tố cơ

bản của nền kinh tế Sự chênh lệch giữa lãi

suất trong nước và nước ngoài là một trong

những yếu tố kinh tế quan trọng nhất ảnh

hưởng đến tỷ giá hối đoái Về lý thuyết, có

những quan điểm khác nhau giải thích mối

tương quan khác nhau giữa lãi suất và tỷ

giá hối đoái Thứ nhất, mô hình cân bằng

danh mục đầu tư (Branson, 1983; Branson

và Halttunen, 1979; Branson và cộng sự,

1977) cho rằng tỷ giá hối đoái và lãi suất có

mối quan hệ nghịch biến Tài sản trở nên

hấp dẫn hơn trong trường hợp lãi suất nội

địa tăng, thúc đẩy các nhà đầu tư muốn sở

hữu nhiều tài sản hơn Điều này sẽ dẫn đến

đồng nội địa được đánh giá cao dẫn đến tỷ

giá giảm Thứ hai, theo kết luận trường phái

Chicago thì lãi suất và tỷ giá hối đoái có sự

tương quan đồng biến Trường phái này cho

rằng giá cả là hoàn toàn thay đổi, do đó sự

thay đổi của lãi suất danh nghĩa sẽ phản ánh

sự thay đổi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng (Frankel,

1979) Nếu lãi suất nội địa cao hơn lãi suất

thế giới sẽ dẫn đến cầu tiền giảm, khi đó

đồng nội địa sẽ bị định giá thấp, do đó tỷ

giá hối đoái sẽ tăng Ngược lại, theo tiếp

cận của Keynesian cho rằng lãi suất và tỷ

giá có mối quan hệ nghịch biến Keynesian

lý luận rằng giá cả là không linh hoạt, do

đó sự thay đổi của lãi suất danh nghĩa sẽ

cho thấy sự thay đổi của chính sách tiền tệ

(chính sách mở rộng hoặc thắt chặt) Nếu

gia tăng lãi suất sẽ dẫn đến nguyên nhân

làm gia tăng dòng vốn từ nước ngoài, do

đó tỷ giá sẽ giảm Mặt khác, mối quan hệ

giữa lãi suất và tỷ giá còn được giải thích

dựa vào giả thuyết Fisher (1930) Theo giả

thuyết này, lãi suất danh nghĩa bao gồm tỷ

lệ lạm phát kỳ vọng và tỷ lệ lãi suất thực,

trong đó lãi suất danh nghĩa có mối quan

hệ (thuận) trực tiếp với tỷ lệ lạm phát Hay

nói cách khác, tăng trưởng cung tiền trong

dài hạn thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa

lãi suất danh nghĩa và lạm phát, còn lãi suất

thực sẽ là một hằng số và không có mối quan hệ với lạm phát Vậy theo giả thuyết này, khi lãi suất thực có xu hướng tăng lên thì đồng nội địa sẽ được định giá cao và khi

đó tỷ giá sẽ giảm Tương tự, nếu lạm phát

kỳ vọng tăng lên sẽ dẫn đến lãi suất danh nghĩa tăng, làm cho đồng nội địa sẽ được định giá thấp và khi đó tỷ giá sẽ tăng lên

Về mặt thực nghiệm, các nghiên cứu đánh giá mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái đã cho thấy kết quả không thống nhất thậm chí còn mâu thuẫn Những sự khác biệt này xuất hiện tùy thuộc vào mức lãi suất nào được xem xét (danh nghĩa hay lãi suất thực, ngắn hạn hoặc dài hạn…), nhóm quốc gia nào chọn phân tích (các nước đang phát triển, mới nổi hoặc phát triển), loại chế độ

tỷ giá hối đoái được sử dụng, hoặc khoảng thời gian xem xét Nghiên cứu của Clarida

và Gali (1994) chứng minh rằng chênh lệch lãi suất không phải là nguyên nhân gây ra thay đổi tỷ giá hối đoái Bautista (2003) đánh giá tương quan giữa tỷ giá hối đoái và lãi suất bằng phương pháp GARCH với dữ liệu hàng tuần của Philippines từ 1988 đến

2000 Kết quả cho thấy mối tương quan giữa các biến này trong dài hạn Tương tự, Andrieș et al (2014) xem xét mối liên hệ giữa lãi suất, giá cổ phiếu và tỷ giá hối đoái

ở Ấn Độ trong kỳ giữa tháng 7/1997 và tháng 12/2010 Kết quả nghiên cứu kết luận rằng tồn tại mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn Trái lại, Gould and Kamin (2000) cho thấy rằng không tìm thấy quan hệ nhân quả từ lãi suất đến tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn cũng như trong dài hạn

3 Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Breitung và Candelon (2006) giới thiệu

Trang 5

dựa trên miền tần số, bằng cách mở rộng kết quả nghiên cứu của Geweke (1982) và Yuzo Hosoya (1991) Cho zt = [xt, yt]/

là vectơ (chuỗi thời gian) hai chiều với t = 1,…,T, giả sử zt được biểu diễn theo mô hình VAR có bậc xác định:

Θ(L)zt = εt (1) Trong đó:

Θ(L) = I − Θ1(L)1 − − Θp(L)p là trễ đa thức với Lkzt = zt-k, E(εt) = 0 (thỏa tính chất nhiễu trắng), E(εt, εt/

) = ∑ là ma trận xác định dương, ∑-1 = G/G (là ma trận tam giác dưới thu được từ phân rã Cholesky),

do đó E(ηt, ηt/) = I và ηt = Gεt Giả sử zt

là dừng khi đó được biểu diễn thành

z = Φ(L)ε =Φ (L) Φ (L)  ε = Ψ(L)η =Ψ (L) Ψ (L)η 

Trong đó:

Φ(L) = Θ1(L)-1 ; Ψ(L) = Φ(L)-1G-1 Theo biểu diễn này thì hàm mật độ phổ của biến xt có thể được biểu diễn như sau (theo biến đổi Fourier ngược):

}

{ i 2 i 2

2

− ω − ω

Theo Geweke (1982) và Yuzo Hosoya (1991) mối quan hệ nhận quả của hai biến

x, y được định nghĩa:

11

2 f ( )

M ( ) log

(e )

ω =

(4)

12

11

(e )

M ( ) log 1

(e )

− ω

(5)

Nếu |ψ12(e-iω)| = 0 thì My→x(ω) = 0 nghĩa là

y và x không có mối quan hệ nhân quả tại

ω Để kiểm định giả thuyết y không ảnh hưởng lên x tại tần số ω thì giả thuyết H0

sẽ là

y→x(ω) = 0 Feng Yao và Hosoya (2000) ước lượng

My→x(ω) = 0 bằng cách thay thế thành phần

|ψ12(e-iω)|, |ψ11(e-iω)| trong phương trình (5) bằng ước lượng thu được từ mô hình VAR

Tuy nhiên cách tiếp cạnh này khá phức tạp, chỉ phù hợp khi |ψ12(e-iω

)| là hàm phi tuyến Để khắc phục vấn đề này, Breitung

và Candelon (2006) đã dùng Ψ(L) = Θ(L)

-1G-1 và

22 12

12(L) g (L)

(L)

Θ

Θ (g22 là phần tử nằm dưới đường chéo của ma trận G-1 và

|Θ(L)| là định thức của ma trận Θ(L)) để biểu diễn giả thuyết H0

|ψ12(e-iω)| = |

i

ψ = ∑θθ12,kcos(k ω) − ω −∑θ ω =

i

Như vậy điều kiện cần và đủ để |ψ12(e-iω)| =

0 là

i

ψ = ∑θθ12,kcos(k ω) = 0 ω −∑θ (8), ω =

i

ψ = ∑θθ12,ksin(k ω) = 0 ω −∑θ (9)ω =

Đặt aj = θ11,j, bj = θ12,j thì phương trình VAR của xt được viết lại:

xt = a1xt-1 + + apxt-p + β1yy-1 + + βpyy-p +

ε1t (10) Khi đó giả thuyết My→x(ω) = 0 tương đương với mô hình tuyến tính

H0: R(ω)β = 0 (11) Trong đó: β = [β1, , βp]/ và

cos( ) cos(2 ) cos(p ) R( )

sin( ) sin(2 ) sin(p )

(11) có phân phối F(2, T-2p) với ωω∈(0, π) (0, )π

Trang 6

Vậy, mục đích của phương pháp phân tích

miền tần số (phân tích phổ) là phân tách

tính biến thiên trong một chuỗi thời gian

thành các tín hiệu chu kỳ (periodic signals)

để từ đó xác định các tần số quan trọng

góp phần vào sự dao động trong các biến

(Geweke, 1984)

3.2 Dữ liệu nghiên cứu

Để xem xét mối quan hệ giữa lãi suất, tỷ

giá và giá chứng khoán, nghiên cứu này sử

dụng số liệu chuỗi thời gian Các biến số

kinh tế vĩ mô được thống kê thường xuyên

hàng tháng từ tháng 1/2013 đến 12/2018 từ

dữ liệu thống kê tài chính (IFS) của Quỹ

Tiền tệ Quốc tế (IMF) ngoại trừ chỉ số

VN-Index được thu thập từ Sở giao dịch chứng

khoán Tp.Hồ Chí Minh Trong đó, các biến

được định nghĩa như sau:

- Biến lãi suất (laisuat) là lãi suất cơ bản

theo tháng;

- Biến tỷ giá hối đoái (tygia) là tỷ giá VND/

USD ngày cuối cùng trong tháng;

- Chỉ số VN-Index là chỉ số đóng cửa ngày

cuối cùng trong tháng

Lý do nghiên cứu sử dụng dữ liệu tháng

là vì hầu hết các biến vĩ mô của Việt

Nam có thể thu thập được theo hàng

tháng Nhằm giảm bớt sự biến động

của các chuỗi dữ liệu (làm trơn), tất cả

các dữ liệu được lấy logarit tự nhiên

trước khi đưa vào phân tích

4 Kết quả nghiên cứu

4.1 Phân tích mô tả mẫu

Kết quả Bảng 1 cho thấy mẫu phân tích

có 72 quan sát (từ tháng 01/2013 đến

tháng 12/2018) Trong giai đoạn này lãi suất thấp nhất là 6,5%, cao nhất là 9,000%

và bình quân là 6,618%, tỷ giá trung bình

là 21.781,020 (VNĐ/USD) và chỉ số VN-Index bình quân là 675,530 Trong ba biến nghiên cứu, tỷ giá có phân phối lệch trái (vì

hệ số độ lệch âm) và tỷ giá biến động lớn hơn so với hai biến còn lại (vì có độ lệch chuẩn lớn)

Mặt khác, kết quả phân tích tương quan giữa các biến cho thấy tỷ giá và VN-Index

có tương quan thuận khá chặt (0,8459), tỷ giá và lãi suất có tương quan nghịch và yếu hơn (-0,6508)

4.2 Kiểm định tính dừng

Nelson và Plosser (1982) cho rằng hầu hết các chuỗi thời gian là không dừng tại bậc I(0), cho nên trước khi phân tích cần phải kiểm định xem chuỗi thời gian có dừng hay không Tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian có ý nghĩa quyết định hiệu quả phương pháp ước lượng được sử dụng Nếu chuỗi thời gian không dừng thì giả định của phương pháp OLS (Ordinary Least Square) không thỏa mãn Theo đó, các kiểm định t

Bảng 1 Thống kê mô tả laisuat tygia vnindex

Trung bình 6,618 21.781,020 675,530 Giá trị lớn nhất 9,000 22.783,040 1.146,140 Giá trị nhỏ nhất 6,500 20.828,000 454,490

Độ lệch chuẩn 0,526 617,967 178,492

Độ lệch 3,114 -0,074 1,055

Độ nhọn 13,507 1,652 3,041

laisuat 1,000

vnindex -0,551 0,846 1,000

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu

Trang 7

2008) Kiểm định thông dụng được sử dụng

để xem xét tính dừng của chuỗi thời gian là

kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) và

được Augment Dickey-Fuller (ADF) giới

thiệu lần đầu vào năm 1979 với mô hình

như sau:

a Mô hình 1: Không có xu thế

ΔYt = α0 + βYt-i +

p

t 0 t-i i t-i t

i=1

ÄY = á +âY + ñ ÄY + ãT + å∑ρiΔYt-i + εt (13)

b Mô hình 2: Có xu thế

ΔYt = α0 + βYt-i +

p

t 0 t-i i t-i t

i=1

ÄY = á +âY + ñ ÄY + ãT + å∑ρiΔYt-i + γT + εt (14)

Trong đó:

là sai phân bậc nhất, εt là phần dư (thỏa

tính chất nhiễu trắng- white noise) và T là

biến xu thế Giả thuyết kiểm định: H0: β

= 0 và H1: β ≠ 0 Nếu giả thuyết H0 được

chấp nhận thì Yt có nghiệm đơn vị, kết luận

lại

Kết quả trong Bảng 2 cho biết, xét trên chuỗi ban đầu (chuỗi gốc), chỉ có chuỗi lãi suất (laisuat) dừng, các chuỗi còn lại không dừng trong cả hai trường hợp có xu thế và không

có xu thế Đối với chuỗi sai phân bậc 1, hầu hết các chuỗi dừng trong cả trường hợp không có xu thế và có xu thế

4.3 Xác định bậc trễ thích hợp

Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, việc xác định bậc trễ phù hợp có ý nghĩa đặc biệt quan trọng Nếu bậc trễ quá dài thì các ước lượng sẽ không hiệu quả, ngược lại nếu quá ngắn thì phần dư của ước lượng không thỏa mãn tính nhiễu trắng làm sai lệch kết quả phân tích Để chọn bậc trễ tối

ưu, người ta thường căn cứ vào tiêu chuẩn AIC (Akaike information criterion), SBIC

Bảng 2 Kết quả kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF)

Biến

Kiểm định ADF

Không có xu thế Có xu thế Không có xu thế Có xu thế

Dấu (***) mức ý nghĩa thống kê 1%

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata

Bảng 3 Kết quả xác định bậc trễ thích hợp

1 647.747 172.98* 9 0.000 1.2e-12* -18.9775* -18.8213* -18.5826*

2 649.468 3.4425 9 0.944 1.4e-12 -18.7602 -18.4868 -18.0692

3 657.316 15.695 9 0.074 1.5e-12 -18.7258 -18.3352 -17.7387

4 659.482 4.3332 9 0.888 1.8e-12 -18.5219 -18.014 -17.2385

Dấu (*) tiêu chuẩn có bậc trễ tối ưu

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata

Trang 8

(Schwart bayesian information criterion)

và HQIC (Hannan quinn information

criterion) Theo AIC, SBIC và HQIC, bậc

trễ tối ưu được lựa chọn là bậc trễ có chỉ số

nhỏ nhất

Kết quả thống kê cho thấy tiêu chuẩn AIC,

SBIC và HQIC đều cho kết quả bậc trễ thích

hợp nhất dùng trong phân tích là bậc 1

4.4 Phân tích miền tần số

Bảng 4 trình bày kết quả kiểm định quan hệ

nhân quả bằng hai phương pháp: miền thời

gian và miền tần số với tần số ω ω∈ (0, π) và (0, )π

từ tần số này dễ dàng suy ra chu kỳ T = 2π

/ ω (tháng).

Kết quả phân tích bằng phương pháp miền

thời gian không tìm thấy mối quan hệ nhân

quả giữa các biến nghiên cứu Tuy nhiên,

phương pháp phân tích miền tần số đã chỉ

rõ mối quan hệ nhân quả của các biến trong

từng giai đoạn; trong ngắn hạn khi tần số ω

> 2 (khoảng 4 tháng), trung hạn khi tần số

1 < ω < 1.5 (từ 4 đến 6 tháng); dài hạn khi

tần số ω < 0.05 (khoảng 125 tháng) Xét

mối quan hệ nhân quả của lãi suất và tỷ giá,

trong dài hạn, giả thuyết H0 không bị bác

bỏ, nghĩa là lãi suất không ảnh hưởng đến

tỷ giá Ngược lại, trong thời kỳ trung hạn

và ngắn hạn thì lãi suất ảnh hưởng lên tỷ giá vì giả thuyết H0 bị bác bỏ (với mức ý nghĩa 10%) Lý luận tương tự đi đến kết luận rằng, kết quả nghiên cứu không tìm thấy quan hệ nhân quả giữa các biến lãi suất và chỉ số VN-Index; tỷ giá và chỉ số VN-Index trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn

5 Kết luận

Mục tiêu của bài viết này là ứng dụng phương pháp phân tích miền tần số để khảo sát mối quan hệ nhân quả giữa các biến

tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu tại TTCK

Tp.HCM Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng lãi suất ảnh hưởng lên tỷ giá trong ngắn hạn

và trung hạn, nhưng không tồn tại mối quan

hệ nhân quả của hai biến này trong dài hạn Kết quả nghiên cứu này là bằng chứng quan trọng giúp cơ quan nhà nước có cơ sở xây dựng, điều hành chính sách lãi suất, tỷ giá hối đoái một cách hợp lý và hiệu quả Hơn nữa, đối với doanh nghiệp xuất nhập khẩu, những nhà đầu tư, kết quả nghiên cứu có

ý nghĩa trong việc định hướng chiến lược hoạt động, đa dạng hóa danh mục đầu tư để ứng phó với vấn đề biến động lãi suất và tỷ

Bảng 4: Kết quả phân tích miền tần số

Giả thuyết H0 Miền thời gian

Miền tần số

ω = 0.01 ω = 0.05 ω = 1.0 ω = 1.5 ω = 2.0 ω = 2.5

laisuat ≠> tygia 0.1242 2.5167 2.5218 4.6877** 5.0205** 5.0394** 5.0259**

tygia ≠> laisuat 0.4071 0.1421 0.1421 0.1312 0.0696 0.0210 0.0273

laisuat ≠> vnindex 1.8576 1.7689 1.7691 2.1320 2.2494 2.2796 2.2887

vnindex ≠> laisuat 0.0040 1.4766 1.4761 1.0564 0.2270 0.2508 0.5269

tygia ≠> vnindex 1.7968 3.8514 3.8506 3.1853 1.4745 0.9368 1.4850

vnindex ≠ 0.0050 2.5783 2.5782 2.1702 0.6540 0.1098 0.3692

Dấu (**) mức ý nghĩa thống kê 10%

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata

Trang 9

phương pháp Ganger (1969), dựa vào miền

thời gian kết hợp với phương trình hồi quy

để phân tích mối quan hệ nhân quả ứng với

độ trễ xác định, qua đó chỉ thấy được những

tác động tức thời của 2 biến, còn phân tích

miền tần số có những ưu điểm vượt trội vì

ứng với một tần số cụ thể, nhà nghiên cứu

có thể biết được mối quan hệ nhân quả tại

cứ khoa học đáng tin cậy hỗ trợ trong việc

ra quyết định chính sách trong ngắn hạn,

trung hạn và dài hạn

6 Hạn chế của nghiên cứu

Tương tự như những nghiên cứu khác,

nghiên cứu này vẫn tồn tại những hạn chế

cần phải hoàn thiện, khắc phục Thứ nhất,

phương pháp nghiên cứu này đã chỉ ra mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn nhưng chưa minh chứng được chiều hướng tác động của chúng (nghịch biến hay đồng biến)

Thứ hai, quy mô nghiên cứu còn tương đối

hẹp, trong nghiên cứu chỉ khảo sát dữ liệu

từ TTCK Tp.HCM nhưng chưa đề cập tới TTCK Hà Nội Do đó, những vấn đề này đã gợi ra một hướng nghiên cứu trong tương lai, cần kết hợp linh hoạt với những phương pháp nghiên cứu khác, mở rộng quy mô lớn hơn để một lần nữa kiểm chứng lại những kết quả này và giải quyết vấn đề hạn chế một cách đầy đủ hơn ■

Tài liệu tham khảo

1 Andrieș, A.M., Ihnatov, I., Tiwari, A.K., (2014) Analyzing time-frequency relationship between interest rate, stock price and exchange rate through continuous wavelet Economic Model, 41, 227-238.

2 Aggarwal, R., (1981) Exchange rates and stock prices: A Study of the US Capital Markets under Floating

Exchange Rates Akron Business and Economic Review, 12, 7-12.

3 Ajayi, R.A and Mougoue, M (1996) On the Dynamic Relation between Stock Prices and Exchange Rates The

Journal of Financial Research, 19, 193-207.

4 Arango, L.E., Gonzalez, A and posada, C.E (2002) Returns and Interest Rate: A Nonlinear Relationship in the Bogota Stock Market Applied Financial Economics, 12(11), 835-842.

5 Bautista, C.C., (2003) Interest rate-exchange rate dynamics in the Philippines: a DCC analysis Applied

Economics Letters, 10, 107-111

6 Bernanke, B.S., and K.N Kuttner (2005) What Explains the Stock Market’s Reaction to Federal Reserve Policy? Journal of Finance, 3, 1221-1257.

7 Branson, W.H., Halttunen, H., Masson, P., (1977) Exchange rates in the short run: the Dollar-Deutschemark rate, European Economic review, 10, 303-324.

8 Branson, W.H., Halttunen, H., (1979) Asset-market determination of exchange rates: Initial empirical and policy results In: Martin, J.P., Smith, A (Eds.), Trade and Payments Adjustment under Flexible Exchange Rates Macmillan, London

9 Branson, W.H (1983) Macroeconomic determinants of real exchange risk In R.J Herring (ed) Managening

Foreign Exchange Risk Chapter 1 Cambridge Cambridge University Press.

10 Breitung, J and B Candelon (2006) Testing for short- and long-run causality: A frequency domain approach,

Journal of Econometrics, 132, 363-379.

11 B Schelter, M Winterhalder and J Timmer (eds.) (2006) Handbook of Time Series Analysis Wiley: 437-460.

12 Calvo, G.A., (2001) Capital markets and the exchange rate, with special reference to the dollarization debate in Latin America J Money Credit Bank, 33(2), 312-334.

13 Campbell, J.Y (1987) Stock Returns and the Term Structure Journal of Financial Economics, 18, 373-399.

14 Cheng, B.S., (1999) Beyond the purchasing power parity: testing for cointegration and causality between exchange rates, prices, and interest rates Journal of Internatinal Money and Finance, 18, 911-924.

15 Ciner, C (2011b) Eurocurrency interest rate linkages: A frequency domain analysis International Review of

Economics & Finance, 20(4), 498-505.

16 Clarida, R., Gali, J., (1994) Sources of real exchange-rate fluctuations: How important are nominal shocks?

Carnegie-Rochester Conf Ser Public Policy, 41, 1-56.

Trang 10

17 Ding, M., Y Chen and S.L Bessler (2006) Granger Causality: Basic Theory and Application to Neuroscience

Wiley-VCH Verlage, 451-474.

18 Dornbusch, R and Fischer, S (1980) Exchange rates and the current account The American Economic Review, 70(5), 960-971

19 Frankel, J A (1979) A Theory of floating exchange rates based on real interest differentials The American

Economic Review, 69(4), 610-622.

20 Gan, C., Lee, M., Young, H.W.A and Zhang, J (2006) Macroeconomic variables and stock market new zealand

evidence Investment Interactions: Management and Financial Innovations, 3(4), 89-101.

21 Gavin, M (1988) The Stock Market and Exchange rate Dynamic Journal of International Money and Finance,

8(2), 181-200

22 Geweke, J (1982) Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series Journal of the

American Statistical Association, 77, 304-313.

23 Geweke, J F (1984) Measures of conditional linear dependence and feedback between time series Journal of the American Statistical Association, 79, 907-915.

24 Gould, D M ve Kamin, S B (2000) The Impact of monetary policy on exchange rates during financial crises

International Finance Discussion Papers, 669, 1-51,

25 Granger, C W J (1969) Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods

Econometrica, 37, 424-438.

26 Harasty, H and Roulet, J (2000) Modeling stock market returns Journal of Portfolio Management, 26(2), 33-46.

27 Hosoya, Y (1991) The decomposition and measurement of the interdependency between second-order stationary processes Probability Theory and Related Fields, 88, 429-444.

28 Joseph, N.L., (2002) Modeling the impacts of interest rate and exchange rate changes on uk stock returns

Derivatives Use, Trading and Regulation, 7(4), 306-323.

29 Kutty, G (2010) The Relationship between Exchange Rates and Stock Prices: The Case of

Mexico North American Journal of Finance and Banking Research, 4(4), 1-12.

30 Leon, N.K (2008) The effects of interest rates volatility on stock returns and volatility: Evidence from Korea

International Research Journal of Finance and Economics, 14, 285-290

31 Narayan, K.P and Narayan, S (2010) Modelling the impact of oil prices on Vietnam’s stock prices Applied

energy, 87(1), 356-361.

32 Rahman, Md L and Uddin, J (2009) Dynamic relationship between stock prices and exchange rates: Evidence

from Three South Asian Counties International Business Research, 2(2), 167-174.

33 Rigobon, R and Sack, B (2004) The Impact of Monetary Policy on Asset Price Journal of Monetary Economics,

51, 1553-1575.

34 Strauss, J ve Terrell, D (1995) Cointegration tests of the fisher hypothesis with variable trends in the World

Southern Economic Journal, 61(4), 1047-56.

35 Shanken, J (1990) Intertemporal asset pricing Journal of Econometrics, 45, 99-120.

36 Uddin, M.G.S and Alam, M.M (2007) The impacts of interest rate on stock market: Empirical evidence from

Dhaka Stock Exchange South Asian Journal of Management and Sciences, 1(2), 123-132.

37 Vygodina, A.V., (2006) Effects of size and international exposure of the us firms on the relationship between stock prices and exchange rates Global Financial Journal, 17, 214-223.

38 Wong, W-K., Khan, H and Du, J (2005) Money, interest rate and stock prices: New Evidence from Singapore and the United States Graduate School for Global Leaders, Working Paper, No 007.

39 Zhou, C (1996) Stock market fluctuations and the term structure Board of governors of the federal reserve system, Finance and economics discussion Series, 03.

Ngày đăng: 05/11/2020, 13:02

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w