Ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán Việt Nam

Khóa luận phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và thông tin hữu ích.

• Tác giả: Nguyễn Thị Mỹ Duyên
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Mỹ Hạnh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của Chính Sách Tiền Tệ Đến Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Nội dung nghiên cứu
• 1.7. Đóng góp của đề tài
• 1.8. Bố cục của khóa luận
• 1.9. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ CÁC HỌC THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
• 2.1. Tổng quan về chính sách tiền tệ và thị trường chứng khoán
• 2.1.1. Chính sách tiền tệ
• 2.1.1.1. Khái niệm chính sách tiền tệ
• 2.1.1.2. Mục tiêu của chính sách tiền tệ
• 2.1.1.3. Các công cụ của chính sách tiền tệ
• 2.1.2. Thị trường chứng khoán
• 2.1.2.1. Khái niệm thị trường chứng khoán
• 2.1.2.2. Vai trò của thị trường chứng khoán
• 2.1.2.3. Chỉ báo về hoạt động trên thị trường chứng khoán
• 2.2. Tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán
• 2.2.1. Vai trò của giá cổ phiếu trong cơ chế truyền dẫn CSTT
• 2.2.2. Tác động của chính sách tiền tệ đến giá cổ phiếu
• 2.2.2.1. Cơ chế tác động của cung tiền đến giá chứng khoán
• 2.2.2.2. Cơ chế tác động của lãi suất đến giá chứng khoán
• 2.3. Tổng quan các nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán
• 2.3.1. Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới
• 2.3.2. Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm
• 2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.1.1. Biến đại diện cho CSTT
• 3.1.2. Các biến số kinh tế vĩ mô
• 3.2. Nguồn dữ liệu
• 3.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Kết quả nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 4.1.1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình
• 4.1.2. Tính dừng và sai phân của dữ liệu
• 4.1.3. Kết quả nghiên cứu mô hình SVAR
• 4.1.3.1. Phản ứng của giá cổ phiếu trước các cú sốc
• 4.1.3.2. Phản ứng của sản lượng và giá hàng hóa trước cú sốc CSTT
• 4.1.3.3. Phân rã phương sai
• 4.2. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Tác động của chính sách tiền tệ đến giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam
• 5.2. Cơ chế tác động của chính sách tiền tệ đối với thay đổi giá cổ phiếu
• 5.2.1. Khuyến nghị đối với nhà điều hành chính sách
• 5.2.2. Khuyến nghị đối với các doanh nghiệp và nhà đầu tư
• 5.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán Việt Nam

Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết nền kinh tế, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Việc hiểu rõ cơ chế tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác mà còn hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc điều chỉnh các công cụ tài chính. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố chính của chính sách tiền tệ và tác động của chúng đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.

1.1. Khái niệm và vai trò của chính sách tiền tệ

Chính sách tiền tệ là tập hợp các biện pháp mà ngân hàng trung ương áp dụng để kiểm soát lượng tiền trong nền kinh tế. Nó có vai trò quan trọng trong việc ổn định giá cả, kiểm soát lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Các công cụ chính của chính sách tiền tệ bao gồm lãi suất, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và các hoạt động thị trường mở.

1.2. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua hơn 20 năm phát triển, với sự gia tăng đáng kể về quy mô và giá trị vốn hóa. Thị trường này không chỉ là nơi huy động vốn cho doanh nghiệp mà còn là kênh đầu tư hấp dẫn cho các nhà đầu tư trong và ngoài nước. Sự phát triển của thị trường chứng khoán có mối liên hệ chặt chẽ với các chính sách tiền tệ được áp dụng.

II. Vấn đề và thách thức trong việc áp dụng chính sách tiền tệ

Mặc dù chính sách tiền tệ có thể tạo ra những tác động tích cực đến thị trường chứng khoán, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức trong việc áp dụng. Các yếu tố như lạm phát, biến động kinh tế toàn cầu và tâm lý nhà đầu tư có thể làm giảm hiệu quả của chính sách tiền tệ. Việc hiểu rõ những vấn đề này là cần thiết để tối ưu hóa các quyết định đầu tư.

2.1. Tác động của lạm phát đến thị trường chứng khoán

Lạm phát cao có thể làm giảm sức mua của người tiêu dùng và ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Điều này dẫn đến sự giảm giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Các nhà đầu tư cần theo dõi chỉ số lạm phát để điều chỉnh danh mục đầu tư của mình.

2.2. Biến động kinh tế toàn cầu và ảnh hưởng đến chính sách tiền tệ

Các biến động kinh tế toàn cầu, như khủng hoảng tài chính hay thay đổi trong chính sách tiền tệ của các nước lớn, có thể tác động mạnh đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Sự không ổn định này đòi hỏi các nhà đầu tư phải có chiến lược linh hoạt để ứng phó.

III. Phương pháp nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ

Để đánh giá tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán, nghiên cứu sử dụng mô hình SVAR (Structural Vector Autoregression). Mô hình này cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và giá cổ phiếu một cách chính xác. Việc áp dụng mô hình này giúp làm rõ hơn cơ chế tác động của chính sách tiền tệ.

3.1. Mô hình SVAR và ứng dụng trong nghiên cứu

Mô hình SVAR là một công cụ mạnh mẽ trong phân tích kinh tế, cho phép đánh giá tác động của các cú sốc kinh tế đến các biến số khác. Trong nghiên cứu này, mô hình SVAR được sử dụng để phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

3.2. Các biến số kinh tế vĩ mô được sử dụng

Nghiên cứu sử dụng các biến số như lãi suất, cung tiền và tỷ giá hối đoái để đánh giá tác động đến giá cổ phiếu. Những biến số này được thu thập từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và được phân tích để đưa ra kết luận chính xác.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ có tác động mạnh mẽ đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các biến số như lãi suất và cung tiền có mối quan hệ chặt chẽ với biến động giá cổ phiếu. Những phát hiện này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có thể áp dụng trong thực tiễn đầu tư.

4.1. Phân tích kết quả mô hình SVAR

Kết quả từ mô hình SVAR cho thấy rằng sự thay đổi trong chính sách tiền tệ có thể dẫn đến những biến động đáng kể trong giá cổ phiếu. Các nhà đầu tư cần chú ý đến các tín hiệu từ ngân hàng trung ương để điều chỉnh chiến lược đầu tư của mình.

4.2. Khuyến nghị cho nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các nhà đầu tư nên cân nhắc kỹ lưỡng khi đưa ra quyết định đầu tư trong bối cảnh thay đổi chính sách tiền tệ. Đồng thời, các nhà hoạch định chính sách cần xem xét các tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán để có những điều chỉnh kịp thời.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của thị trường chứng khoán

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng chính sách tiền tệ có ảnh hưởng lớn đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc hiểu rõ mối quan hệ này sẽ giúp các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách có những quyết định đúng đắn hơn trong tương lai. Triển vọng của thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ phụ thuộc vào cách thức điều hành chính sách tiền tệ trong bối cảnh kinh tế toàn cầu.

5.1. Tóm tắt các phát hiện chính

Các phát hiện chính của nghiên cứu cho thấy rằng chính sách tiền tệ có tác động rõ rệt đến giá cổ phiếu. Sự thay đổi trong lãi suất và cung tiền có thể dẫn đến những biến động lớn trên thị trường chứng khoán.

5.2. Triển vọng phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Tuy nhiên, để đạt được điều này, cần có sự điều chỉnh hợp lý trong chính sách tiền tệ và các yếu tố kinh tế vĩ mô khác.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam sau hơn hai thập kỷ hình thành đã khẳng định vị thế là kênh dẫn vốn trung và dài hạn then chốt của nền kinh tế. Tính đến tháng 8/2024, quy mô vốn hóa thị trường cổ phiếu đạt hơn 7 triệu tỷ đồng (tương đương 69% GDP), tăng 19,1% so với năm 2023, giá trị giao dịch bình quân đạt gần 1 tỷ USD/phiên với hơn 50 tỷ USD giá trị cổ phiếu được nắm giữ bởi nhà đầu tư nước ngoài. Tuy nhiên, sự biến động của thị trường chịu tác động sâu sắc từ các cú sốc vĩ mô, đặc biệt là cơ chế điều hành chính sách tiền tệ (CSTT) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) và các yếu tố ngoại sinh từ Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED).

Thực tế đặt ra bài toán phức tạp (Problem Statement): Các quyết định nới lỏng hay thắt chặt tiền tệ tác động không đồng nhất đến giá cổ phiếu, tạo ra rủi ro định giá sai lệch, biến động thanh khoản đột ngột và khó khăn trong dự báo danh mục đầu tư. Việc thiếu mô hình định lượng cấu trúc phản ánh đầy đủ đặc thù nền kinh tế mở quy mô nhỏ khiến các nhà hoạch định chính sách và tổ chức tài chính gặp thách thức trong việc đo lường độ trễ và biên độ tác động.

Đồ án khóa luận tập trung giải quyết các mục tiêu cụ thể:

1. Xác định mức độ và chiều hướng tác động của các công cụ CSTT (cung tiền M2, lãi suất liên ngân hàng, tỷ giá) lên chỉ số VN-Index (VNI).
2. Tách biệt phản ứng tức thời và độ trễ của thị trường trước các cú sốc nội sinh và ngoại sinh thông qua mô hình cấu trúc.
3. Đề xuất hệ thống khuyến nghị thực thi chính sách và chiến lược phòng ngừa rủi ro cho nhà đầu tư.

Phương pháp tiếp cận giải pháp sử dụng mô hình Vector tự hồi quy cấu trúc (Structural Vector Autoregression - SVAR) dựa trên nền tảng lý thuyết số lượng tiền tệ, hệ số Tobin-q và mô hình chiết khấu cổ tức Gordon. Kết quả kỳ vọng lượng hóa chính xác tỷ trọng phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Functions - IRF) trên chuỗi dữ liệu 72 quan sát giai đoạn 2017–2022. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trên sàn HOSE với dữ liệu tần suất tháng.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính tại Việt Nam thường áp dụng các phương pháp truyền thống nhưng còn bộc lộ nhiều điểm hạn chế khi xử lý các mối quan hệ đồng thời.

Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm	Đánh giá khoảng trống
OLS / Mô hình tuyến tính cổ điển	Đơn giản, dễ ước lượng tham số.	Bỏ qua hiện tượng nội sinh và tự tương quan chuỗi.	Không phản ánh được tính tương tác hai chiều giữa CSTT và TTCK.
Standard VAR (Sims, 1980)	Đánh giá được mối quan hệ chuỗi thời gian đa biến.	Không áp đặt được các ràng buộc lý thuyết kinh tế; phụ thuộc thứ tự biến.	Các cú sốc phân rã thuần túy toán học, thiếu căn cứ cấu trúc kinh tế.
GARCH / EGARCH	Đo lường tốt độ biến động phi tuyến tính (volatility).	Chỉ tập trung vào phương sai thay đổi, không tách biệt được cú sốc cấu trúc.	Không phân rã được nguồn gốc của cú sốc từ cung tiền hay lãi suất.
SVAR (Structural VAR)	Áp đặt ràng buộc cấu trúc kinh tế lý thuyết; nhận diện cú sốc độc lập.	Yêu cầu cơ sở lý thuyết kinh tế vi mô/vĩ mô vững chắc để định dạng ma trận.	Giải pháp tối ưu: Phù hợp cho việc mô hình hóa chính sách kinh tế mở.

Yêu cầu hệ thống định lượng được phân cấp theo tiêu chí MoSCoW:

• Must-have: Kiểm định nghiệm đơn vị (ADF test), lựa chọn độ trễ tối ưu (LR, AIC, SC), định dạng ma trận cấu trúc AB theo quan hệ đệ quy Cholesky có điều chỉnh kinh tế mở.
• Should-have: Phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF) 10–24 kỳ, phân rã phương sai sai số dự báo (Forecast Error Variance Decomposition - FEVD).
• Could-have: Kiểm định độ ổn định của đa thức trễ AR (Lag Exclusion and Stability Condition).
• Won't-have: Khảo sát dữ liệu tick-by-tick thời gian thực trong phiên giao dịch.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc luồng xử lý dữ liệu và kiểm định kinh tế lượng được thiết kế chuẩn hóa theo quy trình 4 tầng:

Hệ thống công nghệ và tham số kỹ thuật:

• Môi trường tính toán: EViews 8.0 / R 4.3.0 (vars, urca packages) / Python 3.10 (statsmodels 0.14.0).
• Cấu trúc dữ liệu: Chuỗi thời gian đa biến tần suất tháng ($N = 72$ quan sát, 01/2017 – 12/2022).
• Vector biến nội sinh ($Y_t$): Bao gồm 7 biến: Lãi suất quỹ liên bang Mỹ ($RUS$), Chỉ số sản xuất công nghiệp ($IIP$), Chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$), Lãi suất liên ngân hàng ($RVN$), Tốc độ tăng cung tiền ($M2$), Tỷ giá $USD/VND$ ($EX$), Chỉ số $VN-Index$ ($VNI$).
• Xử lý chuỗi phi dừng: Biến đổi logarit tự nhiên ($\ln$) đối với $VNI$ và $EX$ nhằm loại bỏ hiện tượng phương sai thay đổi và chuẩn hóa phân phối.

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng thực nghiệm chặt chẽ qua 5 giai đoạn:

1. Kiểm định tính dừng: Sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) để xác định bậc tích hợp $I(d)$.
2. Xác định cấu trúc độ trễ tối ưu: Đánh giá thông qua tiêu chuẩn Tỷ số khả dĩ hiệu chỉnh (Sequential Modified LR test statistic), Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) và Schwarz (SC).
3. Thiết lập mô hình SVAR: Phương trình tổng quát dạng cấu trúc: $$A_0 Y_t = A_1 Y_{t-1} + A_2 Y_{t-2} + \dots + A_p Y_{t-p} + \varepsilon_t$$ Dạng rút gọn (Reduced-form VAR): $$Y_t = \Phi_1 Y_{t-1} + \Phi_2 Y_{t-2} + \dots + \Phi_p Y_{t-p} + U_t$$ Mối quan hệ giữa phần dư dạng rút gọn $U_t$ và cú sốc cấu trúc $V_t$ ($\varepsilon_t$) được ràng buộc qua hệ thức: $$A U_t = B V_t$$ Trong đó ma trận $A$ (kích thước $7 \times 7$) áp đặt các điều kiện giới hạn $n(n-1)/2 = 21$ ràng buộc đệ quy dựa trên lý thuyết kinh tế vĩ mô đối với nền kinh tế mở nhỏ:

$$\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \ a_{21} & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \ a_{31} & a_{32} & 1 & 0 & 0 & a_{36} & 0 \ 0 & 0 & 0 & 1 & a_{45} & a_{46} & 0 \ 0 & a_{52} & a_{53} & a_{54} & 1 & 0 & 0 \ a_{61} & a_{62} & a_{63} & a_{64} & a_{65} & 1 & 0 \ a_{71} & a_{72} & a_{73} & a_{74} & a_{75} & a_{76} & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} U_{RUS} \ U_{IIP} \ U_{CPI} \ U_{RVN} \ U_{M2} \ U_{EX} \ U_{VNI} \end{pmatrix} = B \begin{pmatrix} V_{RUS} \ V_{IIP} \ V_{CPI} \ V_{RVN} \ V_{M2} \ V_{EX} \ V_{VNI} \end{pmatrix}$$

Implementation và kết quả

Development process

Kịch bản phân tích được lập trình tự động hóa quy trình ước lượng và trích xuất ma trận trên nền tảng kinh tế lượng:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR, SVAR

# 1. Load Data (Monthly frequency: 2017M01 - 2022M12, N=72)
data = pd.read_csv('macro_vietnam_data.csv', parse_dates=['Date'], index_index='Date')
data['LVNI'] = np.log(data['VNI'])
data['LEX'] = np.log(data['EX'])

# 2. Endogenous variables vector
var_cols = ['RUS', 'IIP', 'CPI', 'RVN', 'M2', 'LEX', 'LVNI']
df_var = data[var_cols].dropna()

# 3. Define Structural Identification Matrices (A & B)
# Matrix A: Contemporaneous restrictions (7x7)
A = np.array([
    [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    ['E', 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    ['E', 'E', 1.0, 0.0, 0.0, 'E', 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 'E', 'E', 0.0],
    [0.0, 'E', 'E', 'E', 1.0, 0.0, 0.0],
    ['E', 'E', 'E', 'E', 'E', 1.0, 0.0],
    ['E', 'E', 'E', 'E', 'E', 'E', 1.0]
], dtype=object)

# Matrix B: Diagonal structural shocks
B = np.diag(['E', 'E', 'E', 'E', 'E', 'E', 'E']).astype(object)

# 4. SVAR Model Estimation with optimal lag p=2
svar_model = SVAR(df_var, svar_type='AB', A=A, B=B)
svar_results = svar_model.fit(maxlags=2, ic=None)

# 5. Compute Impulse Response Functions (IRF) & FEVD
irf = svar_results.irf(periods=24)
fevd = svar_results.fevd(periods=24)
print(svar_results.summary())

Testing và validation

Quá trình kiểm định dữ liệu và tham số mô hình ghi nhận các kết quả thống kê quan trọng:

• Kiểm định tính dừng ADF: Tất cả các chuỗi sau khi lấy sai phân bậc 1 ($d=1$) hoặc logarit đều bác bỏ giả thuyết $H_0$ có nghiệm đơn vị tại mức ý nghĩa 1% và 5%, đảm bảo chuỗi dừng $I(1)$ ổn định.
• Xác định độ trễ tối ưu: Tiêu chuẩn LR và AIC thống nhất lựa chọn độ trễ $p = 2$ là tối ưu cho mô hình VAR dạng rút gọn trước khi áp đặt cấu trúc.
• Độ ổn định mô hình (Stability Test): Tất cả các nghiệm của đa thức đặc trưng đều nằm bên trong vòng tròn đơn vị (Modulus < 1), khẳng định mô hình SVAR đạt điều kiện ổn định nghiêm ngặt.

Kết quả đạt được

Phân tích định lượng từ mô hình SVAR cho thấy cơ chế truyền dẫn của CSTT đến chỉ số VN-Index giai đoạn 2017–2022:

1. Phản ứng trước cú sốc Cung tiền ($M2$):

   • Cú sốc tăng cung tiền $M2$ tạo ra tác động dương tức thời và kéo dài lên chỉ số VN-Index.
   • Giá cổ phiếu tăng đạt đỉnh trong 3–5 tháng đầu tiên trước khi hấp thụ hoàn toàn vào mặt bằng giá mới, phù hợp với Lý thuyết số lượng tiền tệ và Kênh của cải (Wealth Effect).

2. Phản ứng trước cú sốc Lãi suất liên ngân hàng ($RVN$):

   • Tác động ngược chiều rõ nét: Khi lãi suất liên ngân hàng tăng 1 độ lệch chuẩn, chỉ số VN-Index giảm ngay lập tức trong ngắn hạn. Chi phí sử dụng vốn tăng cao làm giảm mức định giá theo Mô hình chiết khấu cổ tức Gordon ($P_0 = \frac{D_1}{r - g}$).

3. Tác động của cú sốc tỷ giá ($EX$) và lãi suất ngoại sinh ($RUS$):

   • Biến động tỷ giá USD/VND tác động ngược chiều trong ngắn hạn lên VN-Index do áp lực rút ròng của dòng vốn ngoại.
   • Cú sốc tăng lãi suất FED ($RUS$) tạo áp lực kép lên cả tỷ giá trong nước và thanh khoản thị trường cổ phiếu.

4. Kết quả phân rã phương sai (Variance Decomposition):

   • Trong ngắn hạn (1–3 tháng), biến động của VN-Index chủ yếu được giải thích bởi chính nó (>80%).
   • Trong trung và dài hạn (12–24 tháng), tỷ trọng đóng góp của cung tiền $M2$ và lãi suất $RVN$ tăng dần, giải thích lần lượt từ 12% đến 18% tổng biến động giá chứng khoán, khẳng định vai trò cốt lõi của CSTT đối với xu hướng thị trường.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những giá trị học thuật và thực tiễn nổi bật:

• Đổi mới phương pháp: Ứng dụng thành công hệ thống nhận diện SVAR 7 biến tích hợp biến ngoại sinh ($RUS$), giải quyết triệt để vấn đề "nhận diện sai" (identification problem) vốn xuất hiện trong các mô hình VAR truyền thống.
• Kiểm chứng đa lý thuyết: Đồng thời xác thực tính tương thích của ba học thuyết kinh điển (Lý thuyết số lượng tiền tệ, Mô hình Gordon và Lý thuyết Tobin-q) trên dữ liệu thực tế TTCK Việt Nam.
• Độ chính xác định lượng: Tách biệt thành công tác động của CSTT nội địa khỏi các cú sốc lãi suất toàn cầu từ FED, cung cấp bức tranh độc lập với độ tin cậy thống kê cao.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng (Use Cases)

1. Cơ quan quản lý (NHNN, UBCKNN):

   • Sử dụng kết quả phân tích độ trễ chính sách (2–4 tháng) để điều tiết liều lượng can thiệp qua nghiệp vụ thị trường mở (OMO) và lãi suất tái chiết khấu, hạn chế tình trạng bong bóng tài sản hoặc suy thoái thanh khoản đột ngột.

2. Các định chế tài chính và Quỹ đầu tư:

   • Tích hợp các biến số CSTT ($M2$, $RVN$, $EX$) vào mô hình định lượng phân bổ tài sản (Asset Allocation Framework). Khi $M2$ có tín hiệu mở rộng và lãi suất liên ngân hàng hạ nhiệt, tỷ trọng phân bổ vào danh mục cổ phiếu được tự động tối ưu tăng lên.

3. Doanh nghiệp niêm yết:

   • Lựa chọn thời điểm phát hành cổ phiếu tăng vốn (SEO) khi hệ số Tobin-q cao do tác động nới lỏng tiền tệ, tối ưu hóa chi phí huy động vốn chủ sở hữu.

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế dữ liệu: Tần suất dữ liệu theo tháng ($N=72$) chưa phản ánh hết các phản ứng tâm lý diễn ra theo ngày (high-frequency intraday shocks).
• Cấu trúc tuyến tính: Mô hình SVAR giả định mối quan hệ tham số cố định, chưa bao quát hoàn toàn các giai đoạn biến đổi cấu trúc đột ngột (Structural Breaks) như khủng hoảng đại dịch COVID-19.
• Hướng phát triển tương lai:
  • Ứng dụng mô hình SVAR với tham số biến đổi theo thời gian (Time-Varying Parameter SVAR - TVP-SVAR).
  • Kết hợp thuật toán Machine Learning (LSTM, Random Forest) để dự báo bước ngắn chỉ số VN-Index dựa trên tập đặc trưng vĩ mô mở rộng.

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận khung nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng chuẩn mực, phương pháp thiết lập ma trận SVAR và quy trình phân tích chuỗi thời gian thực tế.
• Nhà phát triển hệ thống tài chính (Fintech/Quant Developers): Cung cấp thuật toán và logic cấu trúc kinh tế để xây dựng các chỉ báo vĩ mô tự động trong các nền tảng phân tích tài chính.
• Chuyên viên phân tích vĩ mô & Quản lý quỹ: Nắm bắt dữ liệu định lượng chính xác về độ trễ và biên độ tác động của cung tiền/lãi suất để xây dựng mô hình dự báo thị trường.
• Cơ quan hoạch định chính sách: Có thêm cơ sở thực nghiệm vững chắc để đánh giá mức độ tương tác giữa thị trường tiền tệ và thị trường vốn.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật để tái lập mô hình SVAR trong nghiên cứu là gì?

   • Cần máy tính cá nhân cấu hình cơ bản, cài đặt phần mềm EViews (từ phiên bản 8.0 trở lên) hoặc môi trường Python 3.9+ với các thư viện statsmodels, pandas, numpy. Dữ liệu đầu vào cần chuẩn hóa định dạng thời gian tháng liên tục.

2. Tại sao lại chọn mô hình SVAR thay vì mô hình VAR chuẩn?

   • Mô hình VAR chuẩn chỉ dựa trên đặc tính thống kê thuần túy của dữ liệu và nhạy cảm với thứ tự sắp xếp biến. SVAR cho phép nhà nghiên cứu áp đặt các ràng buộc cấu trúc dựa trên lý thuyết kinh tế, giúp các cú sốc có ý nghĩa thực tế rõ ràng.

3. Chỉ số VN-Index phản ứng mất bao lâu sau khi NHNN thay đổi cung tiền M2?

   • Kết quả phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy cho thấy thị trường phản ứng tích cực rõ rệt nhất từ tháng thứ 2 đến tháng thứ 5 sau khi có cú sốc tăng trưởng cung tiền.

4. Tác động của lãi suất FED (RUS) đến VN-Index diễn ra qua kênh nào?

   • FED tăng lãi suất làm tăng giá trị đồng USD, gây áp lực lên tỷ giá USD/VND và kích hoạt xu hướng rút vốn của khối ngoại, từ đó tạo áp lực điều chỉnh giảm lên chỉ số VN-Index.

5. Chi phí triển khai mô hình định lượng này trong doanh nghiệp đầu tư là bao nhiêu?

   • Chi phí rất thấp do sử dụng các nguồn dữ liệu vĩ mô công khai (IMF, GSO, SBV) và mã nguồn mở (Python/R), mang lại hiệu quả đầu tư (ROI) vượt trội trong việc kiểm soát rủi ro danh mục.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành toàn diện việc mô hình hóa và lượng hóa ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2017–2022 bằng mô hình cấu trúc SVAR 7 biến. Các phát hiện thực nghiệm khẳng định cung tiền M2 có tác động cùng chiều mạnh mẽ, trong khi lãi suất liên ngân hàng và tỷ giá hối đoái có tác động ngược chiều lên chỉ số VN-Index. Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp giá trị học thuật quan trọng trong việc hoàn thiện cơ chế truyền dẫn chính sách mà còn cung cấp công cụ định lượng hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách, tổ chức tài chính và nhà đầu tư trong việc dự báo và quản trị rủi ro thị trường.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 Giới thiệu về đề tài của khóa luận, nêu ra những nội dung chính mà khóa luận sẽ hướng tới và tổng quan những vấn đề chính như lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên, nội dung nghiên cứu và đóng góp của đề tài. Cuối cùng là đưa ra bố cục của bài khóa luận làm rõ những ý chính của các chương cần nghiên cứu và làm rõ. 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ CÁC HỌC THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 2.1 Tổng quan về chính sách tiền tệ và thị trường chứng khoán 2.1 Chính sách tiền tệ 2.1 Khái niệm chính sách tiền tệ Cùng với chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ là phương tiện chính thông qua đó các cơ quan chính phủ có thể tác động, điều tiết tốc độ và hướng đi của hoạt động kinh tế như mức tổng sản lượng, việc làm và cả lãi suất chung tại đó giá có thể tăng hoặc giảm trong nền kinh tế thị trường. Các cơ quan chính phủ thực hiện CSTT thông qua ngân hàng Trung ương, các ngân hàng trung ương thực hiện chính sách tiền tệ bằng cách điều chỉnh nguồn cung tiền, thường thông qua việc mua hoặc bán chứng khoán trên thị trường mở.

Theo (Mishkin, 2013) CSTT là quá trình quản lý cung tiền của NHTW nhằm đạt được những mục tiêu nhất định như bình ổn giá cả (lạm phát thấp và ổn định), duy trì ổn định tỷ giá hối đoái, tăng trưởng kinh tế gia tăng tỷ lệ việc làm. Các ngân hàng trung ương cũng có chung nhận định về chính sách tiền tệ với các nhà nghiên cứu kinh tế. Theo FED, chính sách tiền tệ chính là các hành động nhằm vào chi phí của tiền và tín dụng mục đích thúc đẩy việc làm tối đa, giá cả ổn định và lãi suất dài hạn vừa phải đây là các mục tiêu kinh tế mà FED theo đuổi do Quốc hội đưa ra. Ngân hàng trung ương Úc, CSTT là các hành động tác động đến lãi suất để tác động đến tổng cầu, việc làm và lạm phát trong nền kinh tế nhằm ổn định nên kinh tế chung.

Như vậy, nhìn chung CSTT được các cơ quan chính phủ và các nhà kinh tế có chung nhận định là quá trình các ngân hàng trung ương sử dụng các công cụ để các động vào cung tiền, lãi suất, việc làm để điều tiết nền kinh tế nhằm đạt được mục tiêu kinh tế nhất định được đưa ra.2 Mục tiêu của chính sách tiền tệ Có sáu mục tiêu cơ bản thường được đề cập khi nói đến đối tượng chính sách tiền tệ 9 (1) Kiểm soát lạm phát ổn định giá cả NHTW có thể thông qua CSTT tác động đến giá trị của đồng tiền của trong nước sao cho phù hợp với bối cảnh kinh tế tại thời điểm đó. Tính ổn định của giá trị đồng tiền cần xem xét bởi 2 mặt: sức mua đối nội của đồng tiền (số lượng hàng hóa và dịch vụ trong nước mà một đồng tiền có thể trao đổi được) và sức mua đối ngoại (tỷ giá của đồng tiền một nước so với đồng tiền nước ngoài). NHTW thường lượng hóa mục tiêu này bằng tỷ lệ tăng của chỉ số giá tiêu dùng. Đây có thể được xem là mục tiêu quan trọng nhất của CSTT để định hướng phát triển kinh tế của quốc gia vì nó giúp việc dự đoán những biến động của môi trường kinh tế vĩ mô dễ dàng hơn.

Một mức lạm phát thấp và ổn định sẽ tạo môi trường đầu tư ổn định, thúc đẩy nhu cầu đầu tư và đảm bảo phân bổ nguồn lực xã hội một cách hiệu quả (Mishkin, 2013). Các ngân hâng trung ương nên điều chỉnh CSTT tích cực và ưu tiên để bù đắp cho áp lực giảm phát và lạm phát khi mới hình thành. Mặc dù vậy, lạm phát không phải lúc nào cũng là điều bất lợi, khi có thể duy trì được tỷ lệ lạm phát ở mức vừa phải hợp lý thì dường như lạm phát lại trở thành một nhân tố có lợi cho sự phát triển kinh tế. Vì vậy, xu hướng hiện nay càng có nhiều Ngân hàng Trung ương các nước trên thế giới quyết định chuyển hướng CSTT sang thực hiện lượng hoá mục tiêu lạm phát.

Mục tiêu lạm phát xem mục tiêu chính của ngân hàng trung ương là duy trì sự ổn định giá cả xoay quanh việc điều hành CSTT để đạt được tỷ lệ lạm phát hàng năm cụ thể, thường được đặt ở mức 2% đến 3%. Mục tiêu lạm phát cho phép các NHTW ứng phó với các cú sốc đối với nền kinh tế trong nước dễ dàng hơn, lạm phát ổn định làm giảm đi sự không chắc chắn của nhà đầu tư, cho phép NĐT dự đoán những thay đổi trong lãi suất và neo giữ kỳ vọng lạm phát kích thích tăng trưởng đầu tư. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã định hướng việc điều hành CSTT theo khuôn khổ lạm phát mục tiêu, tuy nhiên, sự chuyển này vẫn còn là một thách thức đối với Việt Nam (Hạnh, 2020). (2) Tỷ lệ thất nghiệp thấp 10 Với một nền kinh tế mở rộng tăng trưởng sẽ mở ra nhiều cơ hội việc làm và ngược lại có thể nói tỷ lệ việc làm trên thị trường phụ thuộc ít nhiều vào điều kiện và tình trạng của nền kinh tế., 2013) tạo ra việc làm là một mục tiêu có giá trị vì (1) khi tỷ lệ lệ thất nghiệp cao sẽ gây ra tình trạng các gia đình, cá nhân gặp khó khăn trong vấn đề tài chính sẽ dẫn đến trạng thái tâm lý không ổn định sẽ là mầm mống gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đến xã hội; (2) khi thất nghiệp lên cao không những lãng phí nguồn lực lao động mà còn lãng phí các nguồn lực khác như nhà máy, xí nghiệp không hoạt động hết công suất dẫn đến giảm sản lượng sản xuất ra nền kinh tế và điều này còn gây tổn thất lên tổng nguồn thu của ngân sách nhà nước.

Tạo công ăn việc làm đầy đủ không có nghĩa là tỷ lệ thất nghiệp bằng 0, các nhà kinh tế học gọi đó là mức thất nghiệp tự nhiên mà tại mức này cầu lao động ngang bằng cung lao động. Tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên được cấu thành từ tỷ lệ thất nghiệp tạm thời và tỷ lệ thất nghiệp cơ cấu. Trong đó, tỷ lệ thất nghiệp tạm thời nảy sinh là do người lao động cần có thời gian để tìm kiếm được việc làm thích hợp. Tỷ lệ thất nghiệp cơ cấu xảy ra do không phù hợp giữa yêu cầu của việc làm và kỹ năng lao động sẵn có của lực lượng lao động.

Việc thông qua CSTT để khôi phục trạng thái toàn dụng lao động rất khó để áp dụng với tỷ lệ thất nghiệp cơ cấu vì tình trạng thiếu việc làm do nguyên nhân ngoài lĩnh vực tiền tệ vì vậy cần áp dụng các chính sách công của chính phủ như thực hiện các chương trình hỗ trợ đào tạo nghề cho người lao động để khắc phục. (3) Tăng trưởng kinh tế Mục tiêu tăng trưởng kinh tế có quan hệ chặt chẽ với mục tiêu việc làm vì khi sản xuất kinh doanh được mở rộng cần có một nguồn lực lượng lao động mới tham gia vào quá trình từ đó tạo ra cơ hội việc làm. NHTW có thể sự dụng công cụ điều hành CSTT như lãi suất để kích thích tăng trưởng kinh tế, khi kinh tế đang có dấu hiệu trì trệ NHTW cần hạ lãi nhằm tăng chi tiêu tiêu dùng, kích thích quá trình sản xuất hàng hóa, đầu tư… Tuy nhiên, trong dài hạn để gia tăng mức sản lượng tiềm năng phụ 11 thuộc vào việc phát triển và áp dụng kĩ thuật ,công nghệ mới, mở rộng quy mô vốn, kĩ năng lực lượng lao động và nguồn tài nguyên của quốc gia. Mục tiêu tăng trưởng kinh tế có mâu thuẫn với mục tiêu ổn định giá cả trong ngắn hạn qua hoạt động điều chỉnh giảm tỷ lệ lạm phát nhằm ổn định giá trị đối nội của đồng tiền đồng nghĩa với một CSTT thắt chặt khiến cho lãi suất trong nền kinh tế tăng lên, sẽ có sự rút vốn đầu tư ra khỏi thị trường làm tổng cầu của nền kinh tế giảm xuống dẫn đến thất nghiệp sẽ có xu hướng tăng và tăng trưởng kinh tế bị kìm hãm (Thanh, 2017).

Như vậy, trong ngắn hạn NHTW không thể cùng lúc đạt được tất cả các mục tiêu. (4) Ổn định lãi suất Lãi suất là biến số quan trọng cho sự ổn định của nền kinh tế nó tác động đến hầu hết các hoạt động diễn ra trên thị trường. Khi lãi suất cao, người dân sẽ có xu hướng tiết kiệm gửi tiền vào ngân hàng, hạn chế vay mượn và chi tiêu. Cũng như các doanh nghiệp sẽ hạn chế vay vốn để mở rộng sản xuất đầu tư vì chi phí vốn lúc này quá cao.

Hơn nữa, khi lãi suất tăng lên có thể dẫn tới áp lực giảm giá thị trường của các tài sản khác, chủ yếu là bất động sản và chứng khoán. Bởi vì những tài sản nhạy cảm với giá này chiếm phần lớn trong tổng tài sản nắm giữ bởi các hộ gia đình ở nhiều quốc gia, nên những biến động trong lãi suất ảnh hưởng đến mức độ giàu có của một nền kinh tế và từ đó tác động đến tổng cầu. Ngược lại, khi lãi suất thấp người dẫn sẽ có tâm lý tiêu dùng và vay mượn nhiều hơn và các doanh nghiệp sẽ dễ dàng hơn trong tiếp cận nguồn vốn để phát triển hoạt động kinh doanh. Giảm lãi suất còn có tác động tích cực lên hoạt động xuất khẩu của nền kinh tế thông qua tác động lên tỷ giá hối đoái.

Do đó, ổn định lãi suất là một mục tiêu quan trọng mà NHTW hướng tới để ổn định môi trường kinh tế vĩ mô. (5) Ổn định tỷ giá Trong nền kinh tế mở giao thương buôn bán với nước ngoài ngày càng được mở rộng, vì vậy mà ổn định tỷ giá là yếu tố quan trọng cần được chú ý tới. Tỷ giá giảm nghĩa là giá trị đồng nội tệ tăng điều này sẽ làm giảm mức độ cạnh tranh của các hàng 12 hóa sản xuất trong nước. Ngược lại, tỷ giá tăng sẽ có thể làm gây áp lực lạm phát qua con đường nhập khẩu.

Do đó, nếu tỷ giá có xu hướng biến động mạnh sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến kế hoạch chi tiêu của hộ gia đình cũng như kế hoạch đầu tư và phát triển của các doanh nghiệp. Những nước thị trường mới nổi có mối lo ngại bận tâm lớn hơn về biến động của tỷ giá hối đoái.