Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường tài chính giữ vai trò thiết yếu trong việc tạo dựng nền tảng ổn định và thúc đẩy hiệu quả hoạt động của toàn bộ nền kinh tế quốc dân. Trong hệ thống đó, thị trường chứng khoán (TTCK) chịu sự tác động đa chiều từ các biến số kinh tế vĩ mô cả trong nước lẫn quốc tế. Nhiều tài liệu học thuật đã ghi nhận mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô cơ bản như lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, cung tiền, giá hàng hóa với sự biến động của chỉ số giá chứng khoán. Tuy nhiên, chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố này không đồng nhất giữa các quốc gia, thậm chí có sự biến động rõ rệt giữa các giai đoạn phát triển khác nhau trong cùng một nền kinh tế. Do đó, việc áp đặt nguyên mẫu kết quả nghiên cứu từ các thị trường quốc tế vào thị trường chứng khoán Việt Nam là không khả thi, đòi hỏi phải có các nghiên cứu thực nghiệm độc lập dựa trên chuỗi dữ liệu chuỗi thời gian thực tế tại Việt Nam.

Tại Việt Nam, các công trình nghiên cứu trước đây (như Nguyen và Nguyen, 2013; Truong, 2014; Dinh và Nguyen, 2008; Nguyệt và Thảo, 2013; Yến và Sơn, 2014) phần lớn tập trung đo lường ảnh hưởng của biến số vĩ mô đến giá của từng nhóm cổ phiếu riêng lẻ hoặc chỉ khảo sát một số biến cơ bản như lạm phát, tỷ giá, cung tiền mà chưa đánh giá tổng thể hệ thống các nhân tố vĩ mô ngoại sinh then chốt tác động trực tiếp lên chỉ số đại diện toàn thị trường là VN-Index.

Đề tài: "Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index" (tên đăng ký trong phần mở đầu: "Đánh giá tác động của yếu tố kinh tế vĩ mô tới thị trường chứng khoán Việt Nam") được tác giả Nguyễn Trung Đức (MSV: 11181005, Lớp Toán Kinh tế K60, Khoa Toán Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân) thực hiện dưới sự hướng dẫn của Th.S Nguyễn Thị Thu Trang vào tháng 4 năm 2022.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là đánh giá định lượng sự ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index. Đề tài xác định 2 mục tiêu cụ thể:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán.
  2. Xác định, ước lượng và phân tích thực nghiệm mức độ, chiều hướng tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index tại Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán tại Việt Nam, cụ thể là chỉ số VN-Index đại diện cho Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi nghiên cứu: Chuỗi dữ liệu thời gian theo tháng thu thập trong giai đoạn 21 năm, kéo dài từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2021 (tổng cộng 252 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình nền tảng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng của hai lý thuyết tài chính - kinh tế học then chốt:

  • Lý thuyết định giá kinh doanh chênh lệch giá (APT - Arbitrage Pricing Theory) của Ross (1976): Khẳng định tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán được xác định bởi mô hình đa nhân tố $k$ biến số: $$r_j = a_j + \beta_{j1} f_1 + \beta_{j2} f_2 + \dots + \beta_{jk} f_k + u_j$$ Trong đó, $f_n$ là các nhân tố hệ thống vĩ mô (lạm phát, lãi suất, cung tiền, GDP, tỷ giá, giá dầu...), $\beta_{jn}$ là hệ số nhạy cảm của tài sản $j$ đối với nhân tố $n$, và $u_j$ là sai số ngẫu nhiên.
  • Mô hình chiết khấu dòng tiền (Discounted Cash Flow - DCF): Định giá chứng khoán dựa trên giá trị hiện tại của dòng tiền kỳ vọng trong tương lai: $$PV = \frac{FV}{(1 + r)^n}$$ Trong đó, lãi suất $r$ đóng vai trò là chi phí sử dụng vốn và tỷ suất chiết khấu; khi lãi suất tăng, giá trị hiện tại của cổ phiếu sụt giảm và ngược lại.
  • Phương pháp luận tính chỉ số giá chứng khoán: Hệ thống hóa các phương pháp tính chỉ số giá gồm chỉ số bình quân gia quyền Paasche (trọng số thời kỳ báo cáo), Laspeyres (trọng số thời kỳ gốc), Fisher (trung bình nhân giữa Paasche và Laspeyres) và phương pháp bình quân đơn giản/nhân đơn giản. Trong đó, chỉ số VN-Index tại Việt Nam áp dụng phương pháp chỉ số giá bình quân gia quyền Paasche với quyền số là khối lượng cổ phiếu niêm yết hiện hành: $$\text{VN-Index} = \frac{\sum P_{1i} \cdot Q_{1i}}{\sum P_{0i} \cdot Q_{1i}} \times 100$$

Phương pháp nghiên cứu và quy trình kinh tế lượng

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng chuỗi thời gian nhằm khắc phục nhược điểm của phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) vốn dễ dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo khi dữ liệu có xu thế không dừng. Quy trình phân tích gồm các bước:

  1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu: Sử dụng kết hợp kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF - Augmented Dickey-Fuller test) và kiểm định Phillips-Perron (PP test) đối với chuỗi gốc và sai phân bậc 1 của các biến ở dạng logarit tự nhiên.
  2. Xác định độ trễ tối ưu: Dựa trên 5 tiêu chuẩn thông dụng gồm LR (sequential modified LR test statistics), FPE (Final prediction error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion) và HQ (Hannan-Quinn information criterion) từ mô hình VAR.
  3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập để sàng lọc biến trước khi ước lượng.
  4. Kiểm định đồng liên kết Johansen: Thực hiện kiểm định Trace (Trace Statistic) và kiểm định Giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue test) theo Johansen và Juselius (1990) để xác định sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến có cùng bậc tích hợp $I(1)$.
  5. Ước lượng Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM - Vector Error Correction Model): Tách bạch và lượng hóa mối quan hệ cân bằng trong dài hạn cũng như các tác động điều chỉnh ngắn hạn của các biến độc lập lên chỉ số VN-Index.
  6. Kiểm định chẩn đoán sự phù hợp của mô hình: Thực hiện kiểm định quan hệ nhân quả Granger (Pairwise Granger Causality), kiểm định tính ổn định của mô hình thông qua vòng tròn nghiệm đơn vị (Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial), kiểm định phần dư dừng và kiểm định tự tương quan phần dư.
  7. Phân tích động lượng: Phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF - Impulse Response Function) và phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD - Forecast Error Variance Decomposition).

Nguồn dữ liệu và định nghĩa biến

Toàn bộ dữ liệu thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn 01/2001 - 12/2021 (252 tháng quan sát), được chuyển hóa sang dạng logarit tự nhiên (ký hiệu tiền tố 'L' và sai phân ký hiệu tiền tố 'D'):

Tên biến Ký hiệu Đơn vị đo lường Nguồn thu thập dữ liệu Kỳ vọng dấu tương quan với VN-Index
Chỉ số VN-Index VNI / LVNI Điểm (trung bình các phiên trong tháng) Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE), UBCKNN, Vn.com Biến phụ thuộc
Lạm phát (Chỉ số giá tiêu dùng) CPI / LCPI % Data.org +/-
Lãi suất ngắn hạn IR / LIR %/năm (lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn 3 tháng) Data.org -
Tỷ giá hối đoái ER / LER VND/USD (ngày cuối tháng) Vn.com +/-
Giá dầu thế giới OP / LOP USD/thùng (giá bán lẻ Mogas 92 / dầu thô) Cơ quan Quản lý Thông tin Năng lượng (EIA) +/-
Giá vàng trong nước GP / LGP VND/Oz Goldprice.org -
Cung tiền M2 / LM2 Nghìn USD Data.org +

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán

Chương 1 trình bày khung lý luận tổng quan về thị trường chứng khoán, chỉ số giá và cơ chế tác động của các biến số kinh tế vĩ mô. Tác giả phân tích các khái niệm căn bản theo Luật Chứng khoán Việt Nam (Khoản 14 Điều 4), phân loại thị trường theo sự luân chuyển vốn (sơ cấp, thứ cấp), theo phương thức giao dịch (tập trung tại HOSE/HNX, phi tập trung OTC), theo hàng hóa giao dịch (cổ phiếu, trái phiếu, công cụ phái sinh) cùng vai trò "phong vũ biểu" của nền kinh tế.

Về cơ chế tác động lý thuyết:

  • Lạm phát: Tăng cao dẫn đến suy giảm sức mua, làm tăng chi phí đầu vào của doanh nghiệp và thúc đẩy mặt bằng lãi suất danh nghĩa tăng, khiến dòng vốn chuyển dịch khỏi kênh chứng khoán; tuy nhiên trong bối cảnh lạm phát nhẹ kèm chính sách nới lỏng, thị trường có thể tăng trưởng tích cực.
  • Lãi suất: Tương quan âm trực tiếp thông qua công thức chiết khấu dòng tiền định giá cổ phiếu và chi phí vốn vay của doanh nghiệp.
  • Tỷ giá hối đoái: Có thể tác động hai chiều; sự giảm giá đồng nội tệ hỗ trợ doanh nghiệp xuất khẩu nhưng gây rủi ro rút vốn của khối ngoại và tăng chi phí nhập khẩu nguyên vật liệu.
  • Cung tiền (M2): Tăng cung tiền tạo thanh khoản dồi dào, kích thích dòng tiền nhàn rỗi chảy vào TTCK.
  • Giá vàng: Đóng vai trò là tài sản trú ẩn an toàn; khi giá vàng biến động mạnh, nhà đầu tư có xu hướng rút vốn khỏi cổ phiếu để chuyển sang vàng, tạo tương quan nghịch chiều.
  • Giá dầu thế giới: Là chi phí đầu vào cốt lõi của nền kinh tế; biến động giá dầu gây áp lực lên biên lợi nhuận của doanh nghiệp sản xuất nhưng có thể tạo tác động tích cực đối với nhóm ngành khai thác năng lượng hoặc khi giá được trợ cấp/can thiệp ổn định.

Chương này cũng tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế tiêu biểu (Fama & Schwert 1977; Chen, Roll & Ross 1986; Ibrahim & Yusoff 2001; Rahman và cộng sự 2009) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyệt & Thảo 2013; Yến & Sơn 2014; Phạm Đình Long & Ngô Thị Thu Hạnh 2019), qua đó làm căn cứ lựa chọn mô hình VECM cho chuỗi dữ liệu chuỗi thời gian không dừng.

Chương 2. Thực trạng ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index

Chương 2 phác thảo bức tranh toàn cảnh về sự phát triển của chỉ số VN-Index từ khi khai trương Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (ngày 20/7/2000 với mức cơ sở 100 điểm, bắt đầu giao dịch từ 28/7/2000) qua các mốc lịch sử:

  • Giai đoạn 2000 - 2005: Giai đoạn khởi đầu với quy mô vốn hóa chỉ đạt 1,1% GDP vào cuối năm 2005.
  • Giai đoạn 2006 - 2007: Bùng nổ với việc Vinamilk và Sacombank niêm yết, Việt Nam gia nhập WTO; VN-Index tăng 144% lên 752 điểm (năm 2006) và đạt đỉnh 1.171 điểm vào ngày 12/3/2007 trước khi đóng cửa năm 2007 ở 927 điểm.
  • Năm 2008: Khủng hoảng tài chính toàn cầu và lạm phát kỷ lục khiến VN-Index sụt giảm 66%, chạm đáy 316 điểm; giá trị vốn hóa bốc hơi mạnh.
  • Giai đoạn 2010 - 2019: Phục hồi từng bước; năm 2010 ghi nhận kỷ lục 81 doanh nghiệp mới niêm yết và 102 công ty chứng khoán; năm 2017 VN-Index tăng 48% đạt 984 điểm, vốn hóa vượt 50% GDP; năm 2018 thiết lập đỉnh mới 1.204 điểm (ngày 9/4/2018) và đóng cửa năm 2019 tại 961 điểm.
  • Giai đoạn 2021: Bất chấp dịch Covid-19, chỉ số VN-Index tăng 35,73% đạt 1.498,28 điểm, lọt vào nhóm các chỉ số tăng trưởng mạnh nhất thế giới.

Tiếp đó, chương 2 thiết lập quy trình nghiên cứu thực nghiệm với 7 biến ban đầu (VNI, CPI, IR, ER, OP, GP, M2), mô tả chi tiết phương pháp tính toán và nguồn thu thập của từng chuỗi số liệu.

Chương 3. Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày các kết quả ước lượng thống kê và kinh tế lượng:

  1. Thống kê mô tả:

    • Chỉ số VN-Index giai đoạn 2001 - 2021 có giá trị trung bình là 579,24 điểm (giá trị cao nhất đạt 1.485 điểm theo mẫu thống kê). Giá trị logarit trung bình LNVI là 6,2667.
    • Lạm phát CPI đạt đỉnh 107,65%, giá trị trung bình 67,24%.
    • Biến cung tiền LM2 và giá vàng LGP có độ biến thiên và độ phân tán lớn nhất, trong khi các biến còn lại có độ lệch chuẩn tương đối thấp.

  2. Kiểm định tính dừng (ADF và Phillips-Perron):

    • Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị trên chuỗi gốc cho thấy các biến đều không dừng ở mức ý nghĩa 5% (chấp nhận giả thuyết $H_0$).
    • Sau khi lấy sai phân bậc 1 ($D$), tất cả các chuỗi $D(LVNI)$, $D(LCPI)$, $D(LIR)$, $D(LER)$, $D(LOP)$, $D(LGP)$, $D(LM2)$ đều bác bỏ $H_0$ với giá trị $p\text{-value} = 0,0000$, tức dừng ở sai phân bậc 1, đạt bậc tích hợp $I(1)$.

  3. Xác định độ trễ tối ưu và xử lý đa cộng tuyến:

    • Dựa trên 5 tiêu chuẩn đánh giá mô hình VAR, có 2 tiêu chí là FPE và AIC lựa chọn độ trễ tối ưu $k = 2$.
    • Khi kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến độc lập, tác giả phát hiện biến lạm phát (CPI) và cung tiền (M2) có hệ số tương quan rất cao, lên đến 96% (0,96), gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Do đặc thù nền kinh tế Việt Nam giao dịch tiền mặt vẫn chiếm tỷ trọng lớn khiến tác động của M2 không thật sự rõ ràng, tác giả quyết định loại bỏ biến M2 ra khỏi mô hình. Hệ thống mô hình tiếp tục với 5 biến độc lập: CPI, ER, IR, OP, GP.

  4. Kiểm định đồng liên kết Johansen:

    • Với độ trễ tối ưu bằng 2 trên 248 quan sát sau điều chỉnh (giai đoạn 05/2001 - 12/2021), cả kiểm định Trace Statistic và kiểm định Maximum Eigenvalue đều cho giá trị $p\text{-value} = 0,0000$, bác bỏ giả thuyết không có đồng liên kết. Kết quả xác nhận tồn tại ít nhất 1 vector đồng liên kết, chứng minh có mối quan hệ cân bằng dài hạn vững chắc giữa các yếu tố vĩ mô và VN-Index.

  5. Ước lượng phương trình đồng liên kết và mô hình VECM:

    • Phương trình đồng liên kết dài hạn được xác lập với biến phụ thuộc LVNI (kết quả ước lượng gốc có dấu âm trong hệ thống VECM, khi chuyển vế biểu diễn quan hệ dài hạn được hiểu ngược dấu): $$\text{LVNI} = f(\text{LOP}, \text{LGP}, \text{LER}, \text{LCPI}, \text{LIR})$$
    • Hệ số điều chỉnh sai số (ECT - Error Correction Term) của phương trình $D(LVNI)$ đạt giá trị âm $-0,007404$ (ở bảng tóm tắt ghi nhận $-0,344887$ với $t = 0,28089$, phần diễn giải thực nghiệm kết luận hệ số $-0,007404$). Khi có cú sốc ngắn hạn làm chỉ số VN-Index lệch khỏi quỹ đạo cân bằng dài hạn, trong kỳ tiếp theo chỉ số sẽ tự điều chỉnh khoảng 0,74% độ lệch để quay về trạng thái cân bằng.
    • Trong ngắn hạn: Biến trễ của chính nó gồm $D(LVNI(-1))$ và $D(LVNI(-2))$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0,01$), khẳng định biến động quá khứ có sức giải thích mạnh mẽ cho hiện tại. Các biến giá dầu ($D(LOP)$), lãi suất ($D(LIR)$) và giá vàng ($D(LGP)$) có tác động trong ngắn hạn, trong khi tỷ giá ($D(LER)$) và lạm phát ($D(LCPI)$) chưa đủ bằng chứng có ý nghĩa thống kê ngắn hạn.

  6. Kiểm định chẩn đoán mô hình:

    • Kiểm định nhân quả Granger (Pairwise Granger Causality): Tại độ trễ 2, ghi nhận tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều hoặc hai chiều giữa các biến (như $D(LVNI)$ tác động Granger đến $D(LOP)$ với $F = 4,0163$, tương tác giữa $D(LIR)$ và $D(LVNI)$ với $F \approx 2,1$).
    • Kiểm định độ ổn định (Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial): Tất cả các điểm nghiệm đặc trưng đều nằm hoàn toàn bên trong vòng tròn đơn vị (giá trị module $< 1$), chứng minh mô hình VECM đạt trạng thái ổn định vững chắc.
    • Phần dư: Đồ thị phần dư của các phương trình dao động ổn định quanh trục 0, xác nhận phần dư dừng và không vi phạm các giả định hồi quy nghiêm trọng.

Chương 4. Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index

Chương 4 đi sâu phân tích cơ chế tác động định lượng kết hợp với thực tiễn thị trường:

  • Phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF) và phân rã phương sai (FEVD): Lượng hóa phản ứng của VN-Index trước các cú sốc chuẩn của từng biến số vĩ mô và mức độ đóng góp của từng yếu tố vào phương sai sai số dự báo của VN-Index qua các chu kỳ.
  • Tác động của lạm phát (CPI): Phân tích thực tế qua 4 kịch bản tương tác giữa lạm phát và chính sách tiền tệ/tài khóa tại Việt Nam (tăng trưởng nóng khi lạm phát có kiểm soát kết hợp bơm tiền; suy giảm mạnh khi lạm phát vượt trần dẫn đến thắt chặt tiền tệ; hồi phục khi lạm phát hạ nhiệt và nới lỏng chính sách; đi ngang/sideway down khi lạm phát trung bình và thu hẹp tiền tệ).
  • Tác động của lãi suất (IR): Khẳng định mối tương quan âm rõ nét; việc tăng lãi suất cho vay 1% ước tính làm VN-Index giảm tương ứng 35,205 điểm do tâm lý đám đông và sự gia tăng chi phí sử dụng vốn.
  • Tác động của tỷ giá hối đoái (ER): Tương quan âm do Việt Nam là quốc gia nhập siêu tư liệu sản xuất và tâm lý tích trữ USD phòng ngừa rủi ro vĩ mô.
  • Tác động của giá dầu (OP) và giá vàng (GP): Giá dầu thế giới thể hiện tương quan dương với VN-Index trong mẫu nghiên cứu do sự can thiệp bình ổn giá xăng dầu nội địa của Nhà nước làm biến dạng tín hiệu chi phí đầu vào; giá vàng thể hiện mối quan hệ thay thế ngược chiều với kênh đầu tư cổ phiếu (hệ số co giãn thực nghiệm tham chiếu ở mức 1% biến động giá vàng làm tỷ suất sinh lời cổ phiếu dịch chuyển ngược chiều 0,72%).
  • Định hướng và kiến nghị 2021 - 2030: Đề xuất các quan điểm phát triển TTCK bền vững, nâng cao tính minh bạch, hoàn thiện khung pháp lý và định hướng giải pháp chính sách vĩ mô nhằm ổn định thị trường.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính và số liệu thực nghiệm

Nghiên cứu đã lượng hóa thành công các mối quan hệ vĩ mô tác động đến chỉ số VN-Index thông qua hệ số thực nghiệm cụ thể:

Yếu tố kinh tế vĩ mô Dấu tác động dài hạn Tác động ngắn hạn Ý nghĩa thực nghiệm từ mô hình
Chỉ số VN-Index trễ ($D(LVNI_{-1}), D(LVNI_{-2})$) Dương (+) Có ý nghĩa (1%) Xu hướng quá khứ của thị trường giải thích mạnh mẽ cho biến động hiện tại ($t > 2,756$).
Hệ số hiệu chỉnh sai số (ECT) Âm (-) Tốc độ hồi phục $\text{ECT} = -0,007404$; khi có cú sốc, thị trường tự điều chỉnh 0,74% mỗi tháng để về mức cân bằng dài hạn.
Lãi suất ($LIR$) Âm (-) Có ý nghĩa Lãi suất tăng 1% làm VN-Index giảm 35,205 điểm trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Lạm phát ($LCPI$) Âm/Dương theo kịch bản Không đủ ý nghĩa ngắn hạn Tác động dài hạn phụ thuộc vào trạng thái điều hành chính sách tiền tệ/tài khóa đi kèm.
Tỷ giá hối đoái ($LER$) Âm (-) Không đủ ý nghĩa ngắn hạn Phản ánh đặc thù nhập siêu và tâm lý trú ẩn ngoại tệ của nền kinh tế.
Giá vàng ($LGP$) Âm (-) Có ý nghĩa Vàng đóng vai trò kênh đầu tư thay thế và phòng ngừa rủi ro cho TTCK.
Giá dầu thế giới ($LOP$) Dương (+) Có ý nghĩa Tương quan dương do độ trễ và sự điều tiết bình ổn giá năng lượng trong nước từ Nhà nước.

Đề xuất và kiến nghị của tác giả

Từ các kết quả nghiên cứu định lượng, tác giả đưa ra các nhóm giải pháp và khuyến nghị chính:

  1. Đối với cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Cần sử dụng thị trường chứng khoán như một "phong vũ biểu" nhạy bén của nền kinh tế; kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng và lãi suất ở mức hợp lý nhằm tránh gây sốc cho thị trường tài chính; điều hành tỷ giá linh hoạt và công khai minh bạch các chỉ số vĩ mô để giảm thiểu tâm lý bầy đàn của nhà đầu tư.
  2. Đối với nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Cần theo dõi chặt chẽ các chỉ báo vĩ mô hàng đầu gồm lãi suất liên ngân hàng, biến động giá vàng và giá dầu thế giới; sử dụng biến động quá khứ của chính VN-Index để nhận diện xu hướng ngắn hạn; tránh phản ứng thái quá trước các biến động tức thời của tỷ giá hay CPI khi chưa có sự thay đổi mang tính đảo chiều chính sách.

Đóng góp học thuật và thực tiễn

  • Đóng góp học thuật: Nghiên cứu đã cung cấp bức tranh thực nghiệm toàn diện trên một chuỗi dữ liệu lịch sử kéo dài 21 năm (2001 - 2021) bao quát toàn bộ tiến trình hình thành và phát triển của sàn HOSE; giải quyết thỏa đáng vấn đề dữ liệu không dừng $I(1)$ bằng mô hình VECM và xử lý hiện tượng đa cộng tuyến giữa cung tiền M2 và CPI.
  • Đóng góp thực tiễn: Cung cấp hệ số định lượng cụ thể về độ co giãn và tốc độ hiệu chỉnh sai số dài hạn (0,74%/tháng), giúp các nhà phân tích tài chính và nhà quản trị danh mục có căn cứ khoa học để xây dựng mô hình dự báo thị trường.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung mục hạn chế và phạm vi trình bày trong văn bản:

  1. Phạm vi biến số nghiên cứu: Đề tài chỉ tập trung đo lường các nhân tố kinh tế vĩ mô ngoại sinh (CPI, IR, ER, OP, GP), chưa tích hợp các biến số nội sinh của các doanh nghiệp niêm yết (như kết quả kinh doanh, quy mô vốn hóa, đòn bẩy tài chính) cũng như các biến tâm lý thị trường chuyên sâu.
  2. Xử lý biến số cung tiền: Do hiện tượng đa cộng tuyến rất cao giữa biến cung tiền M2 và chỉ số giá tiêu dùng CPI tại Việt Nam ($r = 0,96$), nghiên cứu buộc phải loại bỏ biến M2 ra khỏi mô hình ước lượng VECM cuối cùng, do đó chưa lượng hóa độc lập được tác động thuần túy của tổng phương tiện thanh toán trong phương trình đồng liên kết.
  3. Tính chất bất thường của giai đoạn cuối mẫu: Giai đoạn 2020 - 2021 chịu tác động mạnh từ đại dịch Covid-19 dẫn đến hiện tượng thị trường chứng khoán tăng trưởng nóng (tăng 35,73% trong năm 2021) với sự tham gia ồ ạt của dòng tiền cá nhân F0, làm xuất hiện những giai đoạn giá chứng khoán chưa phản ánh hoàn toàn đúng thực trạng sức khỏe nền kinh tế vĩ mô thực tế.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo chuyên sâu cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Sinh viên, học viên ngành Toán Kinh tế, Kinh tế học ứng dụng và Kinh tế lượng: Tài liệu cung cấp quy trình chuẩn mực từng bước trong phân tích chuỗi thời gian không dừng trên phần mềm EViews, từ kiểm định tính dừng (ADF, PP), chọn độ trễ bằng các tiêu chí thông tin (AIC, FPE), kiểm tra đa cộng tuyến, kiểm định đồng liên kết Johansen (Trace, Max-Eigen), thiết lập mô hình VECM đến các kiểm định sau ước lượng (Granger causality, AR roots, phần dư).
  • Sinh viên, nhà nghiên cứu ngành Tài chính - Ngân hàng và Chứng khoán: Cung cấp cơ sở lý luận chi tiết về các phương pháp tính chỉ số giá (Paasche, Laspeyres, Fisher) và lịch sử phát triển 20 năm của thị trường chứng khoán Việt Nam qua các chu kỳ khủng hoảng và thịnh vượng.
  • Nhà đầu tư và chuyên viên phân tích vĩ mô: Tham khảo các hệ số phản ứng định lượng giữa VN-Index với biến động của lãi suất liên ngân hàng, giá vàng và giá dầu để phục vụ công tác quản trị rủi ro danh mục đầu tư.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả phải loại bỏ biến cung tiền M2 ra khỏi mô hình ước lượng VECM?

Trong quá trình kiểm tra tương quan trước khi chạy kiểm định đồng liên kết Johansen, ma trận tương quan chỉ ra biến cung tiền M2 và chỉ số giá tiêu dùng CPI có hệ số tương quan tuyến tính rất cao ($r = 0,96$ hay 96%). Nếu giữ nguyên cả hai biến sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng làm sai lệch ước lượng. Đồng thời, tại Việt Nam giao dịch bằng tiền mặt vẫn phổ biến nên tác giả quyết định loại bỏ M2 để tập trung vào 5 biến độc lập: CPI, ER, IR, OP và GP.

2. Dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập trong giai đoạn nào và gồm bao nhiêu quan sát?

Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu theo tần suất tháng trong khoảng thời gian 21 năm, bắt đầu từ tháng 1/2001 đến hết tháng 12/2021, tổng cộng gồm 252 quan sát (sau khi lấy sai phân và hiệu chỉnh độ trễ trong mô hình VECM còn 248 - 249 quan sát hữu hiệu).

3. Kết quả kiểm định tính dừng (ADF và Phillips-Perron) của các chuỗi biến số cho kết quả ra sao?

Tất cả các chuỗi dữ liệu ở dạng logarit tự nhiên ($LVNI, LCPI, LIR, LER, LOP, LGP, LM2$) đều có nghiệm đơn vị ở chuỗi gốc (không dừng). Tuy nhiên, sau khi lấy sai phân bậc 1 ($D$), tất cả các chuỗi đều bác bỏ giả thuyết $H_0$ ở mức ý nghĩa 1% ($p\text{-value} = 0,0000$), tức đạt tính dừng ở sai phân bậc 1 và đồng tích hợp bậc 1, ký hiệu $I(1)$.

4. Hệ số điều chỉnh sai số (ECT) trong mô hình VECM mang ý nghĩa kinh tế lượng gì?

Hệ số ECT trong phương trình VECM mang dấu âm ($-0,007404$), phản ánh cơ chế tự điều chỉnh của thị trường. Cụ thể, khi có một cú sốc ngắn hạn làm chỉ số VN-Index lệch khỏi giá trị cân bằng dài hạn, trong kỳ tiếp theo chỉ số sẽ tự động điều chỉnh tăng khoảng 0,74% độ lệch đó để kéo thị trường trở về trạng thái cân bằng dài hạn.

5. Chỉ số VN-Index được tính toán theo phương pháp nào và mốc cơ sở ban đầu là bao nhiêu?

Chỉ số VN-Index được tính toán theo phương pháp chỉ số giá bình quân gia quyền Paasche với quyền số là khối lượng cổ phiếu niêm yết tại thời kỳ tính toán trên sàn HOSE. Chỉ số có giá trị cơ sở ban đầu là 100 điểm vào ngày thị trường chính thức đi vào hoạt động (28/7/2000).

Kết luận

Chuyên đề thực tập tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Trung Đức đã hoàn thành xuất sắc mục tiêu lượng hóa tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index trong suốt giai đoạn lịch sử 2001 - 2021. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng chuỗi thời gian chặt chẽ thông qua mô hình VECM, nghiên cứu đã chứng minh sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa thị trường chứng khoán với lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá vàng và giá dầu. Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho sinh viên khối ngành kinh tế - tài chính, các nhà phân tích thị trường cũng như các cơ quan hoạch định chính sách tại Việt Nam.