Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường tài chính trong nền kinh tế thị trường bao gồm thị trường tiền tệ và thị trường vốn. Trong đó, thị trường chứng khoán (TTCK) giữ vai trò là kênh lưu chuyển vốn trung và dài hạn, phục vụ hoạt động đầu tư phát triển thông qua các công cụ như cổ phiếu và trái phiếu. Tại Việt Nam, sau hơn 20 năm hình thành với sự ra đời của Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) vào tháng 7/2000 và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) vào năm 2005, TTCK đã trở thành kênh huy động vốn quan trọng nhưng quy mô và tính ổn định vẫn còn hạn chế so với khu vực. Cụ thể, tỷ lệ giá trị vốn hóa TTCK Việt Nam năm 2019 tương đương 102,6% GDP, thấp hơn so với Nhật Bản (337%), Singapore (257%), Malaysia (215%), Thái Lan (161%) và Philippines (107%).

Bên cạnh thị trường chứng khoán, vàng là tài sản đặc biệt mang hình thái hàng hóa - tiền tệ, có tính thanh khoản cao và đóng vai trò là kênh tích trữ giá trị, phòng ngừa lạm phát cũng như đa dạng hóa danh mục đầu tư. Tại Việt Nam, nhu cầu tiêu thụ vàng chịu sự quản lý chặt chẽ của Chính phủ, dẫn đến hiện tượng chênh lệch giữa giá vàng trong nước và giá vàng thế giới. Biến động của giá vàng có thể tác động trực tiếp đến dòng tiền dịch chuyển trên thị trường chứng khoán.

Nhằm làm rõ cơ chế tương tác giữa hai kênh đầu tư này, đề tài "Mô hình ARDL đánh giá mối quan hệ giữa giá Vàng và chỉ số thị trường chứng khoán ở Việt Nam" được thực hiện với các nội dung cụ thể:

  • Mục tiêu nghiên cứu:
    1. Đánh giá tác động dài hạn giữa giá vàng và chỉ số chứng khoán tại Việt Nam.
    2. Đánh giá tác động ngắn hạn giữa giá vàng và chỉ số chứng khoán tại Việt Nam.
    3. Đề xuất kiến nghị và giải pháp nhằm điều hòa mối quan hệ giữa thị trường vàng và thị trường chứng khoán.
  • Đối tượng nghiên cứu: Mối quan hệ giữa biến động giá vàng và các chỉ số thị trường chứng khoán.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Không gian: Thị trường tài chính Việt Nam (bao gồm 3 sàn giao dịch HOSE, HNX và UPCoM).
    • Thời gian: Giai đoạn từ ngày 01/01/2010 đến ngày 31/12/2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công cụ phân tích

Tài liệu hệ thống hóa các khái niệm về vàng, các đơn vị quy đổi (1 ounce troy = 31,1034768 gam; 1 lượng/cây = 10 chỉ = 37,5 gam), phân loại vàng theo độ tinh khiết (vàng 24K, 18K, 14K, 10K) cùng các chi phí cấu thành giá vàng trong nước (phí vận chuyển khoảng 0,75 USD/ounce, phí bảo hiểm 0,25 USD/ounce, thuế nhập khẩu 1%, phí gia công).

Đối với thị trường chứng khoán, nghiên cứu phân loại theo phương thức hoạt động (tập trung, phi tập trung), luân chuyển vốn (sơ cấp, thứ cấp) và hàng hóa (cổ phiếu, trái phiếu, công cụ phái sinh). Nghiên cứu trình bày 5 phương pháp tính chỉ số giá chứng khoán:

  • Phương pháp Paasche (chỉ số giá bình quân gia quyền theo khối lượng kỳ tính toán, được áp dụng cho chỉ số VN-Index).
  • Phương pháp Laspeyres (chỉ số bình quân gia quyền theo khối lượng kỳ gốc).
  • Chỉ số giá bình quân Fisher (trung bình nhân giữa Paasche và Laspeyres).
  • Phương pháp số bình quân đơn giản.
  • Phương pháp bình quân nhân giản đơn.

Khung phân tích định lượng dựa trên mô hình Phân phối trễ tự hồi quy (Autoregressive Distributed Lag - ARDL). Theo Pesaran & Pesaran (1997), mô hình ARDL có các ưu điểm: áp dụng hiệu quả cho mẫu nhỏ hơn so với phương pháp đồng liên kết Johansen; chỉ cần ước lượng một phương trình duy nhất; cho phép các biến độc lập có độ trễ tối ưu khác nhau; có thể áp dụng cho các chuỗi dữ liệu có bậc tích hợp kết hợp giữa $I(0)$ và $I(1)$. Phương trình ARDL tổng quát có dạng:

$$\Delta Y_t = \mu + \sum_{i=1}^{p} \alpha_i \Delta Y_{t-i} + \sum_{j=0}^{q} \beta_j \Delta X_{t-j} + \beta_{0n} X_{t-1} + u_t$$

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

Quy trình phân tích kinh tế lượng trong đề tài được tiến hành qua các bước:

  1. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test): Sử dụng kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) của Dickey & Fuller (1979) và kiểm định Phillips-Perron (PP) để xác định tính dừng của các chuỗi dữ liệu gốc và sai phân bậc 1.
  2. Kiểm định đường bao ARDL (ARDL Bounds Test): Sử dụng giá trị thống kê $F$ so sánh với các giá trị tới hạn chặn dưới $I(0)$ và chặn trên $I(1)$ để kiểm tra mối quan hệ đồng liên kết dài hạn.
  3. Mô hình Tự hồi quy Vector (VAR): Trong trường hợp không tồn tại quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến, mô hình VAR được sử dụng để đánh giá tác động ngắn hạn tại độ trễ tối ưu (lựa chọn qua 5 tiêu chí: LR, FPE, AIC, SC, HQ).
  4. Kiểm định chẩn đoán: Kiểm tra tính ổn định của mô hình bằng vòng tròn nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc trưng (Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial), kiểm định tự tương quan (LM Test) và kiểm tra quan hệ nhân quả.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu giá vàng đóng cửa trung bình tháng tại Việt Nam được thu thập từ website Investing.com. Dữ liệu các chỉ số chứng khoán trung bình tháng được thu thập từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX). Mẫu dữ liệu gồm 108 quan sát theo tháng (từ tháng 01/2010 đến tháng 12/2018).

Tên biến Diễn giải Đơn vị tính Nguồn thu thập
GOLDVN Giá vàng trung bình tháng tại Việt Nam VND Investing.com
VNI Chỉ số thị trường trung bình tháng trên sàn HOSE Điểm Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM
HNXI Chỉ số thị trường trung bình tháng trên sàn HNX Điểm Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội
UPCOMI Chỉ số thị trường trung bình tháng của các công ty đại chúng chưa niêm yết Điểm Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Thị trường Vàng và Cơ sở lý thuyết

Chương này khái quát về thị trường vàng thế giới, tình hình khai thác (trữ lượng phát hiện khoảng 100.000 tấn, khai thác hàng năm khoảng 2.000 tấn) và cơ cấu tiêu thụ (45% làm trang sức, 40% đúc tiền xu và vàng miếng). Tác giả tổng hợp cơ sở lý thuyết về TTCK, các chủ thể tham gia (cơ quan quản lý, chủ thể phát hành, nhà đầu tư cá nhân/tổ chức, trung gian tài chính), và các nghiên cứu thực nghiệm tiền bối:

  • Quốc tế: Mishra và cộng sự (2010) tại Ấn Độ tìm thấy quan hệ nhân quả hai chiều giữa giá vàng và lợi nhuận chứng khoán (BSE 100); Samontaray & Alanuzi (2015) chỉ ra TASI tại Saudi Arabia phản ứng tiêu cực với giá vàng; Shaique và cộng sự (2016) tại Pakistan kết luận không có quan hệ dài hạn giữa KSE-100 và giá vàng; Rahman & Mustafa (2018) tại Mỹ qua ARDL Bounds Test chỉ ra tác động tiêu cực ngắn hạn của giá vàng tới lợi nhuận chứng khoán.
  • Việt Nam: Trần Huy Hoàng & Trịnh Hữu Mạnh (2019) sử dụng mô hình VAR giai đoạn 2007–2017 cho thấy giá vàng thế giới tương quan cùng chiều còn giá vàng trong nước tương quan ngược chiều với TTCK; Nguyễn Thị Thanh Huyền (2014) khảo sát mối liên hệ giữa giá vàng, tỷ giá USD và VN-Index.

Chương 2: Đánh giá thực trạng biến động giá Vàng và chỉ số chứng khoán tại Việt Nam giai đoạn 2010 - 2018

Chương 2 mô tả bối cảnh kinh tế vĩ mô Việt Nam giai đoạn 2010–2018: gói kích cầu 2009 trị giá 143.000 tỷ đồng tạo hệ lụy lạm phát trên 20% năm 2011, VND bị phá giá 9,3% vào ngày 11/02/2011; Chính phủ ban hành Nghị quyết số 11/NQ-CP thắt chặt tiền tệ dẫn đến giai đoạn tái cơ cấu nợ xấu 2012; tăng trưởng GDP phục hồi dần đạt 6,81% năm 2017 và năng suất lao động có sự chuyển biến.

Về biến động thị trường:

  • Giá vàng: Năm 2010, giá vàng trong nước tăng 35% (quốc tế tăng 26%). Tháng 8/2011, giá vàng trong nước lập đỉnh 46 triệu đồng/lượng trước khi bước vào chu kỳ giảm giá kéo dài 5 năm (mất gần 50% giá trị, chạm mốc dưới 30 triệu đồng/lượng). Giai đoạn 2016–2018, thị trường vàng ổn định quanh ngưỡng 34–36,5 triệu đồng/lượng.
  • Chỉ số chứng khoán: VN-Index tăng hơn 85% trong toàn bộ giai đoạn (từ 481,96 điểm tháng 01/2010 lên 892,54 điểm tháng 12/2018). Thị trường ghi nhận các đợt sụt giảm mạnh vào năm 2011 (chốt năm ở 351,55 điểm), tháng 8/2012 do sự kiện bắt giữ lãnh đạo ngân hàng, và tháng 5/2014 do sự kiện Biển Đông. Năm 2017, thị trường chứng khoán phái sinh ra đời giúp VN-Index tăng trưởng mạnh và đạt đỉnh vào đầu năm 2018.
  • Hệ số tương quan: Phân tích tương quan tuyến tính cho thấy giá vàng (GOLDVN) có mối quan hệ ngược chiều với cả 3 chỉ số chứng khoán: tương quan với VNI là -0,33; với HNXI là -0,50; và với UPCOMI là -0,53.

Chương 3: Ứng dụng mô hình phân phối trễ tự hồi quy ARDL đánh giá mối quan hệ giữa giá Vàng và chỉ số chứng khoán

Chương này thực hiện toàn bộ các kiểm định kinh tế lượng trên phần mềm EViews 10:

  1. Thống kê mô tả (108 quan sát):
    • GOLDVN có giá trị trung bình là 31.871.165,51 VND, trung vị 30.881.571,48 VND.
    • Các chỉ số VNI, HNXI, UPCOMI đều có độ lệch chuẩn và độ bất đối xứng được tổng hợp cụ thể trong mẫu nghiên cứu.
  2. Kiểm định nghiệm đơn vị (ADF và PP):
    • Tại chuỗi cấp số gốc, giá trị thống kê kiểm định của tất cả các biến đều lớn hơn giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 5% (chuỗi không dừng).
    • Tại sai phân bậc 1, các biến $\Delta\text{GOLDVN}$ (ADF = -12,888669), $\Delta\text{VNI}$ (ADF = -8,888932), $\Delta\text{HNXI}$ (ADF = -7,889200), $\Delta\text{UPCOMI}$ (ADF = -10,889200) đều có tính dừng ở mức ý nghĩa 5%, xác nhận các chuỗi tích hợp bậc 1, ký hiệu $I(1)$.
  3. Kiểm định đường bao ARDL (ARDL Bounds Test):
    • Cặp GOLDVN - VNI: Thống kê $F = 0,050640$.
    • Cặp GOLDVN - HNXI: Thống kê $F = 4,525294$.
    • Cặp GOLDVN - UPCOMI: Thống kê $F = 2,889873$.
    • So sánh với các giá trị tới hạn chặn trên $I(1)$ (tại mức 95% là 5,73; mức 99% là 7,84), toàn bộ giá trị thống kê $F$ tính toán đều nhỏ hơn giá trị tới hạn. Tác giả kết luận không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa giá vàng và các chỉ số chứng khoán.
  4. Ước lượng mô hình VAR:
    • Lựa chọn độ trễ tối ưu $p=1$ dựa trên các tiêu chí thông tin (LR, FPE, AIC đối với VNI; SC, HQ đối với HNXI).
    • Kết quả hồi quy VAR với biến VNI: Hệ số hồi quy của $\Delta\text{GOLDVN}_{t-1}$ đối với $\Delta\text{VNI}_t$ đạt 1,84 với mức ý nghĩa $p\text{-value} = 0,095$ ($< 10%$).
    • Kết quả hồi quy VAR với biến HNXI: Hệ số hồi quy của $\Delta\text{GOLDVN}_{t-1}$ tác động cùng chiều đến $\Delta\text{HNXI}_t$ ở mức ý nghĩa 10%.
    • Kiểm tra tính ổn định: Tất cả các giá trị nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc trưng AR đều nằm bên trong vòng tròn đơn vị, xác nhận mô hình VAR đạt tính ổn định.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

Kiểm định tính dừng ADF/PP: Chuỗi biến dừng tại sai phân bậc 1 I(1)
Kiểm định ARDL Bounds Test: F-statistic < Giá trị tới hạn chặn trên
   (VNI: F=0,0506; HNXI: F=4,5253; UPCOMI: F=2,8899)
Kết luận dài hạn: KHÔNG CÓ ĐỒNG LIÊN KẾT DÀI HẠN
Chuyển tiếp mô hình: Ước lượng VAR với độ trễ tối ưu p=1
Kết luận ngắn hạn: Biến động giá vàng trễ 1 kỳ có tác động cùng chiều
tới biến động chỉ số VNI (hệ số 1,84; p=0,095) và HNXI ở mức ý nghĩa 10%
Cặp biến nghiên cứu Thống kê F (Bounds Test) Giá trị tới hạn I(1) ở mức 95% Kết luận quan hệ dài hạn Tác động ngắn hạn VAR (Độ trễ p=1)
GOLDVN - VNI 0,050640 5,73 Không đồng liên kết $\Delta\text{GOLDVN}_{t-1}$ tác động cùng chiều (+1,84), $p < 0,10$
GOLDVN - HNXI 4,525294 5,73 Không đồng liên kết $\Delta\text{GOLDVN}_{t-1}$ tác động cùng chiều, $p < 0,10$
GOLDVN - UPCOMI 2,889873 5,73 Không đồng liên kết Không có quan hệ dài hạn

Đóng góp của đề tài

  1. Về mặt phương pháp luận: Ứng dụng quy trình kinh tế lượng hiện đại kết hợp giữa ARDL Bounds Test và VAR trên chuỗi thời gian 108 tháng để kiểm tra tính liên kết giữa thị trường vàng và cả 3 sàn chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM).
  2. Về mặt thực tiễn: Làm sáng tỏ hiện tượng trong dài hạn không có mối quan hệ ràng buộc cân bằng giữa giá vàng và TTCK Việt Nam, tương đồng với các phát hiện của Shaique & Herani (2016) tại Pakistan và Ahmet (2010) tại Thổ Nhĩ Kỳ. Tuy nhiên trong ngắn hạn, biến động giá vàng có tác động trễ cùng chiều lên chỉ số chứng khoán ở mức ý nghĩa 10%.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về quy mô dữ liệu: Đề tài chỉ sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng trong giai đoạn 2010–2018 (108 quan sát). Việc chuyển đổi từ dữ liệu ngày sang trung bình tháng tuy làm giảm độ phân tán bất thường nhưng cũng làm mất đi các dao động vi mô tần suất cao trong ngày.
  • Hạn chế về cấu trúc mô hình: Nghiên cứu tập trung vào mô hình hai biến (đơn biến giải thích) giữa giá vàng và từng chỉ số chứng khoán mà chưa tích hợp đồng thời các biến kiểm soát vĩ mô khác như lãi suất, tỷ giá USD/VND, giá dầu thế giới hay cung tiền vào cùng một hệ phương trình liên kết.
  • Hướng mở rộng: Mở rộng khung thời gian nghiên cứu sau năm 2018 để đánh giá các cú sốc kinh tế mới (như giai đoạn dịch bệnh Covid-19); đưa thêm các biến số tài chính quốc tế và áp dụng các mô hình phi tuyến tính (NARDL) để phân tích tác động bất đối xứng của giá vàng.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên chuyên ngành Toán kinh tế, Kinh tế lượng, Tài chính - Ngân hàng và các nhà phân tích thị trường:

  • Tham khảo về phương pháp luận: Cung cấp mẫu quy trình thực hành kiểm định tính dừng (ADF, PP), kiểm định đồng liên kết qua ARDL Bounds Test và quy trình lựa chọn độ trễ tối ưu trong mô hình VAR bằng phần mềm EViews.
  • Tham khảo về dữ liệu và thực tiễn: Cung cấp chuỗi số liệu tổng hợp về thị trường vàng và 3 chỉ số chứng khoán Việt Nam (VNI, HNXI, UPCOMI) giai đoạn 2010–2018 cùng các diễn biến kinh tế vĩ mô tương ứng.

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ nguồn nào và xử lý theo tần suất nào?

Dữ liệu giá vàng tại Việt Nam được thu thập từ website Investing.com; dữ liệu các chỉ số VN-Index, HNX-Index, UPCOM-Index được lấy từ website của Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội. Dữ liệu gốc theo ngày trong giai đoạn từ 01/01/2010 đến 31/12/2018 được tính trung bình theo tháng thành chuỗi 108 quan sát nhằm đảm bảo tính đồng nhất và giảm độ phân tán bất thường.

2. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (ADF và PP) của các biến như thế nào?

Kiểm định ADF và PP cho thấy tất cả các biến (GOLDVN, VNI, HNXI, UPCOMI) đều không dừng ở chuỗi dữ liệu gốc, nhưng đều đạt tính dừng ở sai phân bậc 1 tại mức ý nghĩa 5% (chuỗi tích hợp bậc 1 - $I(1)$). Cụ thể giá trị kiểm định ADF sai phân bậc 1 của GOLDVN là -12,888669; VNI là -8,888932; HNXI là -7,889200; UPCOMI là -10,889200.

3. Kết quả kiểm định đường bao ARDL Bounds Test khẳng định điều gì?

Giá trị thống kê $F$ của kiểm định đường bao giữa giá vàng và các chỉ số VNI ($F = 0,050640$), HNXI ($F = 4,525294$), UPCOMI ($F = 2,889873$) đều nhỏ hơn giá trị tới hạn chặn trên $I(1)$ ở các mức ý nghĩa từ 90% đến 99%. Do đó, nghiên cứu khẳng định không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa giá vàng và các chỉ số chứng khoán tại Việt Nam giai đoạn 2010–2018.

4. Trong ngắn hạn, mô hình VAR cho thấy giá vàng tác động ra sao đến VN-Index?

Do không có đồng liên kết dài hạn, tác giả sử dụng mô hình VAR với độ trễ tối ưu $p=1$. Kết quả cho thấy biến sai phân giá vàng trễ 1 kỳ ($\Delta\text{GOLDVN}_{t-1}$) có tác động cùng chiều lên sai phân chỉ số VN-Index ($\Delta\text{VNI}_t$) với hệ số hồi quy là 1,84 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% ($p\text{-value} = 0,095$).

5. Hệ số tương quan tuyến tính giữa giá vàng và các chỉ số chứng khoán đạt bao nhiêu?

Ma trận hệ số tương quan cho thấy giá vàng (GOLDVN) có tương quan âm (nghịch biến) với cả ba chỉ số chứng khoán: hệ số tương quan với VN-Index là -0,33; với HNX-Index là -0,50; và với UPCOM-Index là -0,53.

Kết luận

Chuyên đề thực tập tốt nghiệp của tác giả Lê Thị Lan Anh đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về thị trường vàng, thị trường chứng khoán và phương pháp kiểm định phân phối trễ tự hồi quy ARDL. Kết quả thực nghiệm giai đoạn 2010–2018 trên 108 quan sát tháng chỉ ra rằng không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa giá vàng và các chỉ số chứng khoán (VN-Index, HNX-Index, UPCOM-Index) tại Việt Nam. Trong ngắn hạn, mô hình VAR với độ trễ $p=1$ cho thấy biến động giá vàng có tác động cùng chiều đến biến động chỉ số VN-Index và HNX-Index ở mức ý nghĩa 10%. Công trình cung cấp tài liệu tham khảo có giá trị về mặt thực nghiệm kinh tế lượng cho các nhà nghiên cứu và cơ quan hoạch định chính sách tài chính.