Nghiên Cứu Biến Động Giữa Giá Dầu Thế Giới Và Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Giá dầu thế giới có ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế và thị trường chứng khoán Việt Nam. 100 trang · Học viện Ngân hàng · 2022.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Dung
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Thị Hằng
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Tài chính
• Đề tài: Nghiên Cứu Biến Động Giữa Giá Dầu Thế Giới Và Tỷ Suất Sinh Lợi Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
• 1.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 1.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Mối quan hệ giữa giá dầu và biến động TSSL thị trường chứng khoán
• 2.2. Ảnh hưởng của biến động giá dầu tới nền kinh tế và thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3. CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Các bước thực hiện
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thực trạng tác động của giá dầu thế giới đến TTCK Việt Nam
• 4.2. Kiểm định tính dừng
• 4.3. Xác định độ trễ tối ưu
• 4.4. Kiểm định tính đồng liên kết
• 4.5. Mức độ phản ứng của toàn thị trường chứng khoán (VNI) đối với giá dầu
• 4.6. Kết quả kiểm định VECM
• 4.7. Kết quả kiểm định VAR
• 4.8. Mức độ phản ứng của các ngành với giá dầu
• 4.9. Kết quả ước lượng mô hình VECM (mối quan hệ dài hạn)
• 4.10. Kết quả ước lượng VAR (mối quan hệ ngắn hạn)
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Của Giá Dầu Thế Giới Đến Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Giá dầu thế giới có ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế và thị trường chứng khoán Việt Nam. Sự biến động của giá dầu không chỉ tác động đến các doanh nghiệp dầu khí mà còn ảnh hưởng đến nhiều ngành khác. Nghiên cứu này sẽ phân tích mối quan hệ giữa giá dầu và thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó đưa ra những nhận định và khuyến nghị cho các nhà đầu tư.

1.1. Tác Động Của Giá Dầu Đến Nền Kinh Tế Việt Nam

Giá dầu ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí sản xuất và giá thành hàng hóa. Khi giá dầu tăng, chi phí vận chuyển và sản xuất cũng tăng theo, dẫn đến lạm phát. Điều này ảnh hưởng đến sức mua của người tiêu dùng và kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp.

1.2. Mối Quan Hệ Giữa Giá Dầu Và Thị Trường Chứng Khoán

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng giá dầu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán. Khi giá dầu tăng, các chỉ số chứng khoán thường giảm do lo ngại về chi phí sản xuất tăng và lợi nhuận giảm.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Từ Biến Động Giá Dầu Thế Giới

Biến động giá dầu thế giới gây ra nhiều thách thức cho nền kinh tế Việt Nam. Các doanh nghiệp phải đối mặt với chi phí sản xuất tăng cao, trong khi người tiêu dùng phải chịu áp lực từ giá cả hàng hóa. Điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn ảnh hưởng đến sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán.

2.1. Nguyên Nhân Tăng Giá Dầu Thế Giới

Giá dầu thế giới tăng do nhiều nguyên nhân như căng thẳng địa chính trị, nhu cầu toàn cầu tăng, và các quyết định của OPEC. Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến giá dầu mà còn tác động đến các chỉ số kinh tế vĩ mô.

2.2. Ảnh Hưởng Của Biến Động Giá Dầu Đến Các Ngành Kinh Tế

Các ngành như vận tải, sản xuất và dịch vụ đều bị ảnh hưởng bởi biến động giá dầu. Doanh nghiệp trong các ngành này phải điều chỉnh chiến lược kinh doanh để ứng phó với chi phí tăng cao, từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận và giá cổ phiếu.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tác Động Của Giá Dầu Đến Thị Trường Chứng Khoán

Nghiên cứu này sử dụng các mô hình kinh tế lượng để phân tích mối quan hệ giữa giá dầu và thị trường chứng khoán Việt Nam. Các phương pháp như VAR và VECM sẽ được áp dụng để kiểm định tính đồng liên kết và độ trễ giữa các biến.

3.1. Mô Hình VAR Trong Phân Tích Tác Động

Mô hình VAR cho phép phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến số kinh tế. Trong nghiên cứu này, mô hình VAR sẽ được sử dụng để kiểm tra tác động của giá dầu đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán.

3.2. Mô Hình VECM Để Kiểm Định Tính Đồng Liên Kết

Mô hình VECM sẽ giúp xác định mối quan hệ dài hạn giữa giá dầu và thị trường chứng khoán. Qua đó, nghiên cứu sẽ chỉ ra mức độ ảnh hưởng của giá dầu đến các chỉ số chứng khoán trong thời gian dài.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Tác Động Của Giá Dầu Đến Thị Trường Chứng Khoán

Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự tương quan rõ rệt giữa biến động giá dầu và tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Việt Nam. Các ngành khác nhau phản ứng khác nhau trước sự thay đổi của giá dầu, cho thấy sự cần thiết phải có các chính sách điều chỉnh phù hợp.

4.1. Mức Độ Phản Ứng Của Thị Trường Chứng Khoán

Thị trường chứng khoán Việt Nam phản ứng mạnh mẽ trước các cú sốc về giá dầu. Các chỉ số chứng khoán thường giảm mạnh khi giá dầu tăng, đặc biệt là trong các ngành nhạy cảm như vận tải và sản xuất.

4.2. Phân Tích Theo Ngành Nghề

Các ngành như dầu khí có xu hướng hưởng lợi từ giá dầu cao, trong khi các ngành khác như tiêu dùng và dịch vụ thường bị ảnh hưởng tiêu cực. Điều này cho thấy sự cần thiết phải phân tích sâu hơn về từng ngành.

V. Kết Luận Và Khuyến Nghị Về Tác Động Của Giá Dầu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng giá dầu thế giới có tác động lớn đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Để giảm thiểu tác động tiêu cực, cần có các chính sách điều chỉnh kịp thời và hiệu quả nhằm ổn định thị trường.

5.1. Khuyến Nghị Chính Sách Đối Với Nhà Đầu Tư

Nhà đầu tư cần theo dõi sát sao biến động giá dầu để có những quyết định đầu tư hợp lý. Việc đa dạng hóa danh mục đầu tư cũng là một chiến lược hiệu quả để giảm thiểu rủi ro.

5.2. Đề Xuất Chính Sách Cho Chính Phủ

Chính phủ cần có các biện pháp hỗ trợ doanh nghiệp trong các ngành bị ảnh hưởng nặng nề bởi giá dầu. Việc xây dựng các quỹ dự trữ và chính sách điều chỉnh giá cũng cần được xem xét.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Xăng dầu là mặt hàng chiến lược và là nguyên liệu đầu vào thiết yếu phục vụ toàn bộ hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như đời sống xã hội. Do đó, sự biến động của giá dầu thế giới tác động trực tiếp đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt là nhóm ngành dầu khí, đồng thời gây áp lực lên các cân đối vĩ mô của nền kinh tế. Tại Việt Nam, đặc thù xuất nhập khẩu năng lượng thể hiện rõ qua việc vừa xuất khẩu dầu thô, vừa nhập khẩu dầu thành phẩm và các loại dầu thô phục vụ lọc hóa dầu. Theo số liệu của Tổng cục Hải quan năm 2021, kim ngạch nhập khẩu dầu thô cao hơn xuất khẩu (lượng xuất khẩu đạt hơn 3,1 triệu tấn trong khi nhập khẩu đạt hơn 9,9 triệu tấn). Bước sang quý I/2022, lượng nhập khẩu xăng dầu các loại tiếp tục tăng 26,5% so với cùng kỳ, đạt 2,66 triệu tấn; riêng tháng 3/2022 nhập khẩu đạt 1,31 triệu tấn, tăng 75% so với tháng trước. Sự phụ thuộc này khiến các biến động trên thị trường năng lượng quốc tế tác động trực tiếp đến mặt bằng giá trong nước và thị trường tài chính.

Trong bối cảnh nền kinh tế bước vào giai đoạn phục hồi sau đại dịch Covid-19 và chịu tác động từ các biến động địa chính trị quốc tế (tiêu biểu là xung đột Nga - Ukraine đầu năm 2022), sự biến động của giá dầu đặt ra thách thức lớn đối với việc duy trì ổn định kinh tế vĩ mô và tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (TTCK). Phần lớn các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận mối quan hệ giữa giá dầu và chỉ số thị trường chung, chưa đi sâu phân tích bóc tách mức độ phản ứng chi tiết của từng nhóm ngành trên chuỗi dữ liệu cập nhật. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngọc Dung (Khoa Tài chính, Học viện Ngân hàng, năm 2022) được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống này.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể gồm hai nhiệm vụ:

1. Nghiên cứu định lượng về mức độ ảnh hưởng của giá dầu tới biến động thị trường chứng khoán (TTCK) và các ngành nghề trong nền kinh tế;
2. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, đưa ra một số khuyến nghị chính sách nhằm giảm thiểu tác động của biến động giá dầu tới tính ổn định của TTCK và từng ngành nghề trong nền kinh tế.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là ảnh hưởng của giá dầu WTI đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) thị trường chứng khoán Việt Nam và chỉ số các nhóm ngành chứng khoán niêm yết. Phạm vi nghiên cứu bao gồm tất cả các mã cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), với dữ liệu thứ cấp thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn từ ngày 01/01/2015 đến ngày 31/03/2022 (tương ứng với chuỗi thời gian 87 tháng).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý luận của khóa luận dựa trên cơ chế truyền dẫn kinh tế vi mô và vĩ mô: khi giá dầu tăng cao, chi phí sản xuất đầu vào của phần lớn các ngành kinh tế gia tăng, làm suy giảm biên lợi nhuận kỳ vọng của doanh nghiệp, từ đó tác động tiêu cực đến định giá cổ phiếu thông qua việc chiết khấu các dòng thu nhập tương lai. Ngược lại, đối với nhóm ngành thượng nguồn như khai thác, thăm dò dầu khí, giá dầu tăng mang lại lợi thế doanh thu và thu hút dòng tiền đầu tư ngắn hạn. Ở cấp độ vĩ mô, biến động giá dầu làm thay đổi kỳ vọng lạm phát, thúc đẩy việc điều chỉnh chính sách tiền tệ (tăng lãi suất), làm tăng chi phí vốn và gián tiếp tác động lên hành vi giao dịch của nhà đầu tư. Bên cạnh đó, tác giả kế thừa các phân loại về cú sốc giá dầu (cú sốc cung, cú sốc cầu tổng thể và cú sốc nhu cầu phòng ngừa).

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả ứng dụng mô hình kinh tế lượng chuỗi thời gian dựa trên khung nghiên cứu của Filis (2010), kết hợp giữa Mô hình Tự hồi quy Vector (VAR - Christopher A. Sims, 1980) và Mô hình Hiệu chỉnh Sai số Vector (VECM). Trình tự thực nghiệm bao gồm:

• Kiểm định tính dừng: Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF test) trên chuỗi dữ liệu gốc và chuỗi sai phân bậc một $d_lnX = \ln(X_t) - \ln(X_{t-1})$.
• Xác định độ trễ tối ưu: Dựa trên các tiêu chuẩn thống kê bao gồm LR (Sequential modified LR test statistic), FPE (Final prediction error), AIC (Akaike information criterion) và HQ (Hannan-Quinn information criterion).
• Kiểm định đồng liên kết: Ứng dụng kiểm định hạng đồng liên kết Johansen (Trace test) để xác định sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng dài hạn.
• Ước lượng mô hình: Sử dụng VECM khi tồn tại quan hệ đồng liên kết và hệ số hiệu chỉnh sai số (ECT / CointEq-1) có ý nghĩa thống kê; sử dụng mô hình VAR khi không tồn tại quan hệ đồng liên kết dài hạn để phân tích các tương tác trong ngắn hạn.
• Kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng Autocorrelation LM test và hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White Heteroskedasticity (No Cross Terms).
• Phân tích động lượng: Thực hiện phân rã phương sai (Variance Decomposition) và hàm phản ứng xung (Impulse Response Functions) kết hợp mô phỏng Monte Carlo với 1.000 bước lặp nhằm tăng độ tin cậy thống kê.

Nguồn dữ liệu được thu thập từ Investing.com (giá dầu thô WTI giao ngay và chỉ số VN-Index), Finance.vn (Chỉ số giá tiêu dùng CPI và Chỉ số sản xuất công nghiệp IIP dưới dạng % thay đổi), và Cophieu68.vn (giá đóng cửa của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE). Từ danh sách ban đầu gồm 25 nhóm ngành, tác giả gộp ngành Dịch vụ - Du lịch và Dịch vụ công ích thành ngành Dịch vụ, đồng thời bổ sung cổ phiếu DBD vào nhóm Dược phẩm/Hóa chất/Y tế do ngành Giáo dục chỉ có 1 mã cổ phiếu, xác lập tổng cộng 23 nhóm ngành nghiên cứu. Chỉ số của từng nhóm ngành được tính toán bằng phương pháp bình quân giản đơn trọng số giá (Price Weighted Index - Zinn, 2020) theo công thức:

$$\text{Chỉ số ngành} = \frac{\sum_{n=1}^N P_n}{N}$$

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Chương này tổng thuật hệ thống nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước về mối quan hệ giữa giá dầu và thị trường tài chính. Về nghiên cứu nước ngoài, tác giả phân tích các công trình của Driesprong, Jacobsen và Maat (2008) về khả năng dự báo lợi nhuận cổ phiếu tại 18 thị trường; Miller và Ratti (2009) áp dụng VECM trên 6 quốc gia OECD; Broadstock và Filis (2014) sử dụng mô hình Scalar-BEKK so sánh thị trường Mỹ và Trung Quốc; Narayan và Sharma (2011) với mô hình GARCH(1,1) trên 560 công ty niêm yết sàn NYSE; Filis (2010) nghiên cứu thị trường Hy Lạp; Miramir và Cesario (2019) nghiên cứu tại Tây Âu; và nghiên cứu của Narayan và Narayan (2010) tại Việt Nam.

Về nghiên cứu trong nước, tác giả tổng hợp các công trình của Trần Quốc Thắng (2016) sử dụng mô hình SVAR; Trần Thị Minh Phương (2013) sử dụng mô hình VAR giai đoạn 2005 - 2013; Nguyễn Anh Văn (2015) sử dụng mô hình GARCH(1,1) trên 254 công ty niêm yết HOSE; Trần Huy Hoàng (2017) áp dụng VAR và VECM từ 2003 đến 2015; Nguyễn Tuyết Hạnh (2015) dùng kết hợp VAR-SVAR và Scalar-BEKK; và Võ Thị Thảo Nguyên (2014) áp dụng VAR/VECM. Điểm chung của các nghiên cứu trước là tập trung vào chỉ số chung toàn thị trường hoặc một số biến vĩ mô, kết quả còn phân tán tùy thuộc vào giai đoạn nghiên cứu, chưa phân tích chi tiết toàn bộ các phân ngành trên sàn HOSE trong giai đoạn có biến cố dịch bệnh Covid-19.

Chương 2: Cơ sở lý luận

Nội dung chương 2 làm rõ hai trụ cột lý thuyết: mối quan hệ tổng quát giữa giá dầu và biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán, và các kênh tác động cụ thể đến nền kinh tế cùng thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả phân tích tác động bất đối xứng: giá dầu tăng làm gia tăng chi phí sản xuất, hạ thấp triển vọng lợi nhuận của các doanh nghiệp sử dụng nhiều năng lượng, nhưng lại kích thích sự quan tâm của dòng tiền đối với nhóm cổ phiếu khai thác, thăm dò dầu khí trong ngắn hạn. Bên cạnh đó, chương này phân tích mối liên hệ giữa giá dầu, lạm phát và lãi suất điều hành; chỉ ra rằng khi lạm phát gia tăng, các cổ phiếu tăng trưởng (growth stocks) thường chịu tổn thương mạnh hơn cổ phiếu giá trị do cơ chế định giá chiết khấu dòng tiền trong tương lai.

Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương này trình bày chi tiết quy trình 3 bước xử lý dữ liệu và 4 bước ước lượng thực nghiệm. Quy trình xử lý dữ liệu gồm: (1) Sàng lọc các mã cổ phiếu niêm yết trên HOSE theo 23 ngành; (2) Lựa chọn chuỗi dữ liệu đủ 87 tháng (1/2015 - 3/2022); (3) Tính toán chỉ số ngành theo phương pháp Price Weighted Index và chuyển đổi sang dạng tỷ suất sinh lợi thông qua logarit sai phân. Tác giả mô tả chi tiết phương trình toán học của mô hình VECM với ma trận hệ số dài hạn $\Pi = \alpha \beta'$ và hệ số ECT (CoinEq-1), cũng như cấu trúc hệ phương trình VAR đa biến với trật tự sắp xếp mức độ ngoại sinh: WTI $\rightarrow$ CPI $\rightarrow$ IIP $\rightarrow$ biến nội sinh (VNI hoặc chỉ số ngành). Chương này cũng xác định tiêu chuẩn kiểm định khuyết tật mô hình (tự tương quan và phương sai sai số thay đổi).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 phản ánh các tính toán thực nghiệm trên phần mềm EViews 10:

• Thực trạng: Trình bày bối cảnh kinh tế Việt Nam quý I/2022, tốc độ tăng CPI tháng 3/2022 (tăng 0,7% so với tháng trước và 2,41% so với cùng kỳ), kim ngạch xuất nhập khẩu nhiên liệu khoáng sản tăng mạnh, cũng như tác động ngắn hạn của căng thẳng Nga - Ukraine lên chỉ số VN-Index (phiên ngày 24/02 giảm hơn 17 điểm).
• Kiểm định dừng và độ trễ: Kết quả ADF test cho thấy tất cả các biến chuỗi gốc đều không dừng ở mức ý nghĩa 5% ($p > 0{,}05$), chuỗi sai phân bậc một đạt tính dừng. Độ trễ tối ưu được xác định: VNI có độ trễ là 2; các ngành có độ trễ dao động từ 2 đến 3.
• Kiểm định đồng liên kết: Trace test xác nhận sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết giữa giá dầu và chỉ số toàn thị trường cũng như các nhóm ngành ở mức ý nghĩa 5%.
• Ước lượng toàn thị trường (VNI): Kết quả VECM đối với VN-Index cho thấy hệ số ECT không có ý nghĩa thống kê ($|t\text{-statistic}| = 0{,}645 < 1{,}645$). Tác giả chuyển sang ước lượng VAR, chỉ ra mối quan hệ ngắn hạn cùng chiều giữa giá dầu và VN-Index. Phân rã phương sai cho thấy biến động giá dầu WTI giải thích 38,27% biến động của VN-Index ở kỳ 1, trong khi phần lớn biến động của thị trường được giải thích bởi chính giá trị quá khứ của nó.
• Ước lượng theo ngành: Mô hình VECM xác nhận quan hệ dài hạn chỉ tồn tại ở 6 ngành (Đầu tư xây dựng, Bất động sản, Thương mại, Vật liệu xây dựng, Xây dựng, Thép). Đối với 17 ngành còn lại, hệ số ECT không có ý nghĩa thống kê, tác giả sử dụng mô hình VAR để đo lường tương tác ngắn hạn. Kết quả kiểm định Autocorrelation LM test và White Heteroskedasticity cho thấy 18 mô hình VAR đều không vi phạm các khuyết tật mô hình.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương cuối cùng đúc kết các phát hiện định lượng: khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa giá dầu và thị trường chứng khoán trong ngắn hạn; tổng kết 6 ngành có quan hệ dài hạn và mức độ phân hóa phản ứng của 17 ngành trong ngắn hạn. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các khuyến nghị chính sách vĩ mô nhằm kiểm soát lạm phát, ổn định tâm lý thị trường, đồng thời gợi mở chiến lược phân bổ danh mục đầu tư theo từng nhóm ngành khi giá năng lượng biến động.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chi tiết

Mô hình VECM xác lập mối quan hệ đồng liên kết dài hạn có ý nghĩa thống kê tại 6 nhóm ngành kinh tế khi giá dầu WTI biến động:

Nhóm ngành	Hệ số điều chỉnh sai số (ECT)	Giá trị thống kê t	Phản ứng dài hạn khi giá dầu WTI tăng 1%
Đầu tư xây dựng	-0,24957	$> 1{,}645$	Chỉ số ngành tăng 16,25%
Vật liệu xây dựng	-0,608656	$> 1{,}645$	Chỉ số ngành tăng 5,65%
Xây dựng	Có ý nghĩa	$> 1{,}645$	Chỉ số ngành tăng 2,65%
Thương mại	-0,356640	$> 1{,}645$	Chỉ số ngành tăng 1,36%
Bất động sản	-0,299964	$> 1{,}645$	Chỉ số ngành tăng 0,30%
Thép	Có ý nghĩa	$> 1{,}645$	Phản ứng cùng chiều

Đối với toàn thị trường (VN-Index) và 17 ngành còn lại, biến số ECT không có ý nghĩa thống kê ($|t| < 1{,}645$), xác nhận không tồn tại mối liên kết cân bằng dài hạn. Kết quả ước lượng mô hình VAR ngắn hạn và phân rã phương sai ghi nhận:

• Chỉ số thị trường chung (VN-Index): Giá dầu thô WTI giải thích 38,27% biến động của VN-Index ở kỳ 1; mức độ giải thích của CPI là 0,001% và IIP là 1,41%. Diễn biến VN-Index chịu tác động lớn nhất từ chính giá trị quá khứ của nó (60,31%).
• Mức độ giải thích của biến động giá dầu đối với 17 nhóm ngành (Phân rã phương sai kỳ 1):
  • Nhóm phản ứng mạnh: Dầu khí (36,97%), Công nghệ (29,91%), Ngân hàng/Bảo hiểm (27,81%), Đầu tư phát triển (21,41%).
  • Nhóm phản ứng trung bình: Vận tải (18,80%), Cao su (17,60%), Sản xuất kinh doanh (13,92%), Hàng không (11,77%).
  • Nhóm phản ứng thấp: Khoáng sản (9,77%), Thủy sản, Thực phẩm, Dược phẩm, Chứng khoán, Năng lượng, Phân bón, và thấp nhất là ngành Nhựa (2,22%).
• Kết quả hàm phản ứng xung (Impulse Response Functions): Phản ứng của các ngành nhìn chung cùng chiều trước cú sốc giá dầu:
  • Cú sốc WTI tăng 0,139%: Dầu khí tăng 0,0613%, Dịch vụ tăng 0,030%, Thực phẩm tăng 0,029%, Ngân hàng/Bảo hiểm tăng 0,0183%.
  • Cú sốc WTI tăng 0,141%: Thủy sản tăng 0,0382%, Cao su tăng 0,025%, Vận tải tăng 0,025%, Khoáng sản tăng 0,022%.
  • Cú sốc WTI tăng 0,137%: Chứng khoán tăng 0,025%.
  • Cú sốc WTI tăng 0,135%: Dược phẩm tăng 0,022%, Sản xuất kinh doanh tăng 0,019%.

Giải pháp và khuyến nghị đề xuất

• Về phía cơ quan quản lý vĩ mô: Duy trì các công cụ bình ổn giá xăng dầu trong nước để kiểm soát lạm phát kỳ vọng; điều hành linh hoạt chính sách tiền tệ nhằm ổn định thanh khoản thị trường tài chính và hỗ trợ phục hồi kinh tế sau dịch bệnh.
• Về phía nhà đầu tư và doanh nghiệp: Cần nhận diện rõ sự phân hóa phản ứng giữa các nhóm ngành. Khi giá dầu tăng, dòng tiền có xu hướng dịch chuyển vào nhóm năng lượng, dầu khí và các ngành ít chịu rủi ro chi phí trực tiếp hoặc có khả năng chuyển chi phí sang giá bán (như công nghệ, một số mảng dịch vụ, vật liệu xây dựng).

Đóng góp của đề tài

Khóa luận đã mở rộng phạm vi phân tích thực nghiệm bằng việc kiểm định đồng thời 23 phân ngành niêm yết trên sàn HOSE thay vì chỉ tập trung vào chỉ số chung. Đồng thời, nghiên cứu cập nhật khung thời gian đến tháng 3/2022, phản ánh tác động đan xen của giai đoạn phục hồi kinh tế sau dịch Covid-19 và biến động địa chính trị quốc tế.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế: Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu theo tần suất tháng và tập trung vào các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE, chưa bao quát sàn HNX và UPCoM. Phương pháp tính chỉ số ngành theo bình quân giản đơn trọng số giá (Price Weighted Index) chưa phản ánh trọng số vốn hóa thị trường của từng doanh nghiệp. Một số ngành đầu vào xăng dầu (như vận tải, hàng không) có mức phản ứng thực nghiệm thấp hơn lý thuyết do chịu tác động bất thường kéo dài từ đại dịch Covid-19 trong giai đoạn quan sát.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng nghiên cứu với tần suất dữ liệu theo ngày để nắm bắt các biến động ngắn hạn; áp dụng phương pháp chỉ số theo trọng số vốn hóa; phân tách các thành phần cú sốc giá dầu (cung, cầu, đầu cơ) thông qua mô hình SVAR hoặc mô hình phi tuyến tính Markov-Switching.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu thuộc các chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng và Kinh tế lượng tài chính. Phần đáng tham khảo nhất của công trình là quy trình 4 bước kết hợp giữa kiểm định nghiệm đơn vị ADF, kiểm định đồng liên kết Johansen, mô hình VECM và mô hình VAR đa biến trên phần mềm EViews. Bên cạnh đó, số liệu phân rã phương sai và hàm phản ứng xung của 23 phân ngành cung cấp cơ sở dữ liệu thực chứng cho các chuyên viên phân tích chiến lược ngành tại các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao tác giả không sử dụng mô hình VECM cho toàn thị trường chứng khoán (VN-Index) mà phải chuyển sang mô hình VAR?
Mặc dù kiểm định Trace test cho thấy tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa giá dầu WTI và VN-Index, nhưng khi ước lượng mô hình VECM, hệ số hiệu chỉnh sai số (ECT / CointEq1) đạt giá trị $|t\text{-statistic}| = 0{,}645 < 1{,}645$ (không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%). Điều này chứng minh không có mối quan hệ cân bằng bền vững trong dài hạn giữa giá dầu và VN-Index trong mẫu nghiên cứu, buộc tác giả phải chuyển sang mô hình VAR để đánh giá tương tác ngắn hạn.

2. Sáu nhóm ngành nào có mối quan hệ cân bằng dài hạn với giá dầu thế giới theo kết quả mô hình VECM?
Sáu nhóm ngành có hệ số ECT đạt ý nghĩa thống kê gồm: Đầu tư xây dựng (ECT = -0,24957), Vật liệu xây dựng (ECT = -0,608656), Thương mại (ECT = -0,356640), Bất động sản (ECT = -0,299964), Xây dựng và Thép. Khi giá dầu tăng 1%, chỉ số ngành Đầu tư xây dựng ghi nhận mức tăng dài hạn cao nhất là 16,25%.

3. Nhóm ngành nào chịu ảnh hưởng mạnh nhất từ biến động giá dầu thế giới trong ngắn hạn?
Theo kết quả phân rã phương sai từ mô hình VAR, nhóm ngành Dầu khí chịu ảnh hưởng mạnh nhất khi biến động của giá dầu WTI giải thích tới 36,967% sự thay đổi của chỉ số ngành này ở kỳ đầu tiên. Xếp sau đó là các ngành Công nghệ (29,907%), Ngân hàng/Bảo hiểm (27,814%) và Đầu tư phát triển (21,41%). Ngành có tỷ lệ giải thích thấp nhất là ngành Nhựa (2,22%).

4. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ những nguồn nào và xử lý ra sao?
Dữ liệu giá dầu WTI và chỉ số VN-Index được lấy từ Investing.com; chỉ số CPI và IIP thu thập từ Finance.vn; giá đóng cửa của các mã cổ phiếu thu thập từ Cophieu68.vn. Tác giả đã tính toán chỉ số cho 23 nhóm ngành theo phương pháp trung bình giản đơn trọng số giá (Price Weighted Index) từ 87 quan sát theo tháng (01/2015 - 03/2022), sau đó chuyển đổi sang tỷ suất sinh lợi bằng cách lấy logarit sai phân.

5. Vì sao các ngành tiêu thụ nhiều xăng dầu như vận tải và hàng không lại có mức độ phản ứng thực nghiệm thấp hơn kỳ vọng lý thuyết?
Trong khung thời gian nghiên cứu (2015 - 2022), giai đoạn bùng phát đại dịch Covid-19 đã làm ngưng trệ hoạt động di chuyển và vận chuyển trong thời gian dài. Biến cố dịch bệnh tác động quá lớn lên kết quả kinh doanh và hoạt động của ngành vận tải, hàng không, làm lấn át và làm lệch pha tác động thông thường của biến động giá dầu lên thị trường chứng khoán.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Ngọc Dung đã cung cấp bằng chứng định lượng về tác động của giá dầu thế giới (WTI) đến tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN-Index và 23 phân ngành niêm yết trên HOSE giai đoạn 2015 - 2022. Kết quả chỉ ra sự tồn tại mối quan hệ dài hạn tại 6 nhóm ngành liên quan đến xây dựng và vật liệu, trong khi phần lớn các ngành còn lại và thị trường chung phản ứng cùng chiều với giá dầu trong ngắn hạn. Nghiên cứu khẳng định sự biến động của thị trường chứng khoán chịu chi phối lớn bởi các yếu tố nội tại và giá trị quá khứ, đóng góp cơ sở dữ liệu quan trọng cho công tác điều hành vĩ mô và xây dựng chiến lược đầu tư danh mục.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 1. Các nghiên cứu nước ngoài Có rất nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và TTCK. Các nghiên cứu đa số cho thấy mối quan hệ ngược giữa biến động giá dầu và TTCK. Giá dầu tăng ảnh hưởng không tốt đến tăng trưởng kinh tế của các quốc gia, kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp đều bị ảnh hưởng tiêu cực.

Từ đó ảnh hưởng đến TSSL của thị trường chứng khoán. Dưới đây là một số nghiên cứu về tác động của giá dầu đến kết quả của TTCK trên thế giới. Driesprong, Jacobsen và Maat (2008) đã nghiên cứu mối quan hệ này thông qua việc lựa chọn dữ liệu theo tháng trên các TTCK bắt đầu từ tháng 10/1973 đến tháng 4/2003. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng dự đoán có ý nghĩa thống kê của lợi nhuận cổ phiếu trước sự thay đổi của giá dầu.

Khả năng dự đoán này đặc biệt mạnh mẽ ở các thị trường phát triển. Lợi tức của cổ phiếu có chiều hướng giảm sau khi giá dầu tăng trong tháng trước và ngược lại. Khả năng dự đoán này chỉ tồn tại trong thời gian ngắn. Ngoài ra, kết quả của độ trễ cho thấy các NĐT phản ứng tương đối chậm đối với thông tin mặc dù họ biết biến động giá dầu sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả đầu tư của mình.

Miller và Ratti (2009) đã nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa giá dầu thô thế giới và các TTCK quốc tế thông qua việc kiểm định mô hình VECM có điều kiện với chuỗi dữ liệu từ tháng 1 năm 1971 đến tháng 3 năm 2008. Kết quả chỉ ra sự tồn tại trong mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi dữ liệu đối với 6 quốc gia từ tháng 1/1971 đến 5/1980 và từ tháng 2/1988 đến 9/1999, nó cho thấy rằng trong dài hạn, giá dầu tăng ảnh hưởng tiêu cực tới các chỉ số chứng khoán. Kết quả không cho thấy mối quan hệ nói trên trong giai đoạn từ tháng 6/1980 đến 1/1988. Broadstock và Filis (2014) nghiên cứu mối quan hệ giữa các cú sốc giá dầu và TSSL của thị trường chứng khoán thông qua mô hình Scalar – BEKK.

Nghiên cứu này được kiểm định tại 2 nước Mỹ và Trung Quốc – đại diện cho các quốc gia đã phát triển và đang phát triển trong giai đoạn từ năm 1995 đến năm 2013. Hai tác giả 5 cũng tìm thấy mối quan hệ giữa các cú sốc giá dầu và TSSL chứng khoán thay đổi theo thời gian một cách rõ ràng và có hệ thống. TTCK và các ngành chứng khoán sẽ phản ứng khác nhau giữa các cú sốc. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cho thấy TTCK Mỹ phản ứng nhanh hơn với các cú sốc giá dầu so với TTCK Trung Quốc.

TTCK Mỹ luôn phản ứng cùng chiều với các cú sốc tổng cầu, trong khi TTCK Trung Quốc thì ngược lại. Narayan và Sharma (2011) đã kiểm định quan hệ giữa giá dầu và TSSL thị trường chứng khoán trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2008 thông qua mô hình GARCH (1,1), việc kiểm định được thực hiện trên 560 công ty niêm yết trên sàn NYSE. Kết quả cũng tìm thấy quan hệ giữa giá dầu và TSSL thị trường chứng khoán, mức độ tác động phụ thuộc vào nhóm ngành và quy mô của doanh nghiệp. Ngoài ra, kết quả còn chỉ ra độ trễ của các nhóm ngành trước sự thay đổi của giá dầu.

Khi giá dầu thay đổi được 2 ngày, các nhóm ngành phản ứng mạnh nhất bao gồm: Điện, sản xuất, cung ứng, hóa chất, vận tải và dịch vụ chung. Các nhóm ngành như năng lượng, y tế, thực phẩm và khu vực ngân hàng phần lớn là phản ứng sau khi giá dầu thay đổi được 5 ngày.G (2010) đã nghiên cứu để tìm ra mối quan hệ giữa TTCK, giá dầu và chí số kinh tế vĩ mô trong ngắn hạn ở Hy Lạp. Bài nghiên cứu này được nghiên cứu trong khung thời gian từ tháng 1/1966 đến tháng 6/2008 và kiểm định thông qua mô hình VECM và VAR. Kết quả cho thấy giá dầu và chỉ số giá tiêu dùng_CPI ảnh hưởng tiêu cực đến TTCK Hy Lạp.

Phân tích các biến theo chu kỳ cho thấy giá dầu có ảnh hưởng tiêu cực đến TTCK. Ngoài ra, giá dầu có ảnh hưởng tiêu cực đến CPI. Không có mối quan hệ nào được chỉ ra giữa sản lượng công nghiệp và TTCK Hy Lạp. Nghiên cứu của Miramir và Cesario (2019) ảnh hưởng của giá dầu đến thị trường chứng khoán và các doanh nghiệp dầu khí giai đoạn năm 2006 đến năm 2015 tại Châu Âu.

Kết quả cũng chỉ ra sự tồn tại của mối quan hệ giữa dầu mỏ và TTCK Châu Âu và phản ứng khác nhau giữa các nhóm ngành. Ngoài ra, tác giả còn chỉ ra biến động giữa lợi nhuận và giá dầu của TTCK. Giá dầu thô ảnh hưởng tương đối lớn và tích cực đến kết quả kinh doanh của các công ty dầu khí niêm yết ở Tây Âu. Mặt 6 khác, các công ty này chịu ảnh hưởng tiêu cực từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu (2008-2009).

Nghiên cứu Narayan P.S (2010) tại TTCK Việt Nam. Hai tác giả đã tìm ra mối quan hệ giữa giá dầu và TSSL thị trường chứng khoán Việt Nam. Thông qua việc kiểm định đồng liên kết Johansen và mô hình VAR, các tác giả đã thực hiện nghiên cứu trong khung thời gian từ năm 2000 đến năm 2008 với số liệu thu thập theo ngày. Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa giá dầu, TSSL thị trường chứng khoán và tỷ giá hối đoái.

Giá dầu và tỷ giá hối đoái có mối quan hệ cùng chiều với TTSL thị trường chứng khoán. Không tìm thấy mối quan hệ ngắn hạn giữa ba nhân tố này. Các nghiên cứu trong nước Mối quan hệ giữa sự biến động trên thị trường dầu thế giới, biểu thị qua giá dầu, với biến động tỷ suất sinh lời thị trường chứng khoán không chỉ thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu thế giới mà còn thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu, nhà chính sách trong nước. Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu còn tương đối hạn chế.

Trần Quốc Thắng (2016) đã nghiên cứu tác động của các cú sốc giá dầu thế giới đến TTCK Việt Nam. Thông qua mô hình định lượng SVAR, tác giả cũng chỉ ra mức độ phản ứng sẽ khác nhau giữa các nhóm ngành, nó phụ thuộc rất lớn vào nguyên nhân của việc giá dầu thế giới thay đổi. Kết quả kiểm định cho thấy các cú sốc của giá dầu thô thế giới tác động khoảng 20% trong sự thay đổi TSSL của TTCK Việt Nam. Các cú sốc cung dầu thì ít quan trọng hơn so với cú sốc tổng cầu nền kinh tế thế giới hoặc cú sốc cầu dự trữ dầu thô khi phần tích những thay đổi trong giá chứng khoán.

Cụ thể, cú sốc cầu dự trữ dầu là nguyên nhân chính làm giảm điểm của TTCK trong bối cảnh rối loạn chính trị tại khu vực Trung Đông. Ngược lại nếu giá dầu tăng là do tổng cầu của nền kinh tế thế giới tăng, điều này sẽ có tác động tích cực đến giá cổ phiếu trong giai đoạn đầu của chu kỳ tăng trưởng và sẽ giảm từ từ trong tương lai. 7 Trần Thị Minh Phương (2013) thông qua mô hình VAR đã nghiên cứu quan hệ giữa giá dầu với TTCK Việt Nam và các biến kinh tế vĩ mô. Số liệu thu thập theo ngày từ ngày 26/07/2005 đến ngày 25/09/2013.

Kết quả kiểm định không tìm thấy mối quan hệ dài hạn giữa giá dầu, TTCK và tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, trong ngắn hạn, thông qua mô hình VAR, tác giả đã chỉ ra giá dầu và TTCK có quan hệ cùng chiều, tỷ giá hối đoái và TTCK có quan hệ ngược chiều nhưng mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái là tương đối thấp. Không tìm thấy quan hệ giữa lãi suất và TTCK trong bài nghiên cứu này. Kết quả phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy cho thấy sự thay đổi của giá chứng khoán chịu ảnh hưởng bởi chính các giá trị của nó trong quá khứ nhiều hơn sự ảnh hương của giá dầu, lãi suất và tý giá hối đoái.

Nguyễn Anh Văn (2015) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và tỷ suất sinh lợi chứng khoán Việt Nam. Bài nghiên cứu được thu thập số liệu theo ngày từ ngày 01/01/2026 đến hết ngày 31/03/2015 tại 254 công ty niêm yết trên HOSE, kiểm định thông qua mô hình GARCH. Kết quả cho thấy có mối quan hệ giữa biến động giá dầu thế giới và TSSL thị trường chứng khoán niêm yết tại 27 trên tổng số 254 công ty. Ngoài ra, kết quả cũng chỉ ra rằng TTCK sẽ phản ứng mạnh nhất trước sự thay đổi của giá dầu thế giới trước đó 7 ngày.

Bài nghiên cứu cũng đưa ra nhận định sơ bộ rằng mức độ ảnh hưởng sẽ khác nhau, tùy thuộc vào quy mô và ngành nghề của các chứng khoán niêm yết, quy mô tăng thì rủi ro từ những biến động của giá dầu đem lại sẽ càng lớn. Trần Huy Hoàng (2017) đã nghiên cứu ảnh hưởng của giá dầu thế giới đến TTCK Việt Nam và các biến vĩ mô trong nền kinh tế Việt Nam từ quý I/2003 đến quý II/2015. Bài nghiên cứu được thực hiện dựa trên 2 mô hình Tự hồi quy vector (VAR) và Hiệu chỉnh sai số vector (VECM). Kết quả kiểm định cho thấy giá dầu và các chỉ số của TTCK có quan hệ ngược chiều.

Bất kỳ sự thay đổi nào của giá dầu cũng đều ảnh hưởng xấu đến sự phát triển chung của thị trường. Ngoài ra, các biến động giá dầu cũng ảnh hưởng không tốt đến tăng trưởng GDP và là một trong những nguyên nhân gây ra lạm phát, thất nghiệp, đầu tư,… Nói chung biến động giá dầu có ảnh hưởng tiêu cực đến TTCK và nền kinh tế vĩ mô. 8 Nguyễn Tuyết Hạnh (2015) nghiên cứu ảnh hưởng của cú sốc giá dầu lên lợi nhuận TTCK Việt Nam. Số liệu nghiên cứu từ tháng 01/2005 đến tháng 7/2015 và sử dụng mô hình VAR- SVAR và Scalar-BEKK để kiểm định.

Kết quả từ kiểm định VAR-SVAR với giả định là phương sai sai số không đổi, cú sốc giá dầu có quan hệ cùng chiều với IIP và CPI Việt Nam. Đặc biệt, cú sốc giá dầu thế giới có mối tương quan dương nhưng yếu với TTCK Việt Nam, phần lớn sự thay đổi của TTCK được giải thích bởi chính nó trong quá khứ. Tuy nhiên, khi xem xét cụ thể mối tương quan giữa cú sốc giá dầu khác nhau lên TTCK trong điều kiện phương sai sai số thay đổi, kết quả lại có sự khác biệt.