Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Xăng dầu là mặt hàng chiến lược thiết yếu đối với nền kinh tế và đời sống xã hội tại Việt Nam. Theo thống kê của Vụ Thị trường trong nước thuộc Bộ Công Thương năm 2022, nhu cầu tiêu thụ xăng dầu nội địa đạt mức hơn 22 triệu m³/năm, gắn liền với phương tiện giao thông cá nhân chủ đạo (sản lượng sản xuất xe máy trong nước năm 2022 vượt 3,3 triệu chiếc) cùng các ngành kinh tế mũi nhọn như vận tải hàng hóa, giao thông vận tải và đánh bắt thủy hải sản. Dù sở hữu trữ lượng dầu mỏ lớn thứ hai tại Đông Á và từng có giai đoạn 2009–2013 ghi nhận thu ngân sách nhà nước từ dầu thô bình quân đạt 13,6%, Việt Nam từ năm 2010 đã chính thức trở thành quốc gia nhập khẩu dầu ròng. Nguồn cung từ hai nhà máy lọc dầu lớn nhất cả nước là Dung Quất và Nghi Sơn chỉ đáp ứng khoảng 65%–70% nhu cầu tiêu dùng nội địa; 30%–35% còn lại phụ thuộc vào nguồn nhập khẩu từ các đối tác như Hàn Quốc, Singapore và Trung Quốc (riêng 9 tháng đầu năm 2022, kim ngạch nhập khẩu xăng dầu đạt 616,1 triệu USD tương ứng 627.652 tấn).

Sự phụ thuộc lớn vào nhập khẩu khiến thị trường nội địa chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các biến động của giá dầu thô thế giới. Năm 2020, thị trường ghi nhận 24 đợt điều chỉnh giá (9 lần tăng, 11 lần giảm, 4 lần giữ nguyên). Năm 2021 tiếp tục có 24 đợt điều chỉnh (đối với xăng: 16 lần tăng, 5 lần giảm, 3 lần giữ nguyên; đối với dầu: 14 lần tăng, 7 lần giảm, 3 lần giữ nguyên). Đến năm 2022, thị trường chứng kiến 30 đợt biến động (16 lần tăng, 14 lần giảm), có thời điểm giá bán lẻ vượt mốc 30.000 đồng/lít. Biến động này xuất phát từ các cú sốc cung - cầu phức tạp: dịch bệnh Covid-19 làm đình trệ lưu thông, xung đột địa chính trị Nga – Ukraine làm đứt gãy nguồn cung năng lượng toàn cầu, Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) tăng mạnh lãi suất điều hành thêm 0,75%, liên minh OPEC+ cắt giảm sản lượng 2 triệu thùng/ngày, cùng áp lực thời tiết khắc nghiệt tại các quốc gia hàn đới. Đứng trước diễn biến phức tạp trên, tác giả Vương Chu Minh Trang thực hiện khóa luận nhằm lượng hóa mức độ tác động của giá xăng dầu đến thị trường chứng khoán Việt Nam và các biến số vĩ mô.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là tìm hiểu tác động của giá xăng dầu đến thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế những tác động tiêu cực lên thị trường. Mục tiêu cụ thể gồm 5 nội dung:

  1. Tìm hiểu sự tác động giữa giá xăng dầu, các nhân tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán.
  2. Xác định những yếu tố vĩ mô chịu ảnh hưởng từ sự biến thiên của giá xăng dầu, từ đó gây tác động đến thị trường chứng khoán Việt Nam.
  3. Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam.
  4. Tìm hiểu về mô hình VAR cùng các kiểm định phù hợp để giải thích cú sốc dầu.
  5. Đưa ra các kiến nghị, giải pháp nhằm hạn chế những tác động tiêu cực lên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa thành 4 câu hỏi nghiên cứu:

  1. Mối quan hệ giữa giá xăng dầu và thị trường chứng khoán là gì?
  2. Sự biến động của giá xăng dầu tác động tích cực hay tiêu cực đến thị trường chứng khoán Việt Nam? Vì sao?
  3. Vì sao mô hình VAR được sử dụng để đo lường mức độ ảnh hưởng từ cú sốc giá dầu thô thế giới, các yếu tố vĩ mô và thị trường chứng khoán của Việt Nam?
  4. Giải pháp giúp cho thị trường chứng khoán Việt Nam hạn chế những tác động tiêu cực là gì?

Đối tượng nghiên cứu là sự ảnh hưởng của giá xăng dầu theo tháng (đại diện bằng giá dầu thô Brent thế giới) đến thị trường chứng khoán Việt Nam (thông qua mức độ phản ứng của các nhân tố vĩ mô và chỉ số VN-Index). Phạm vi nghiên cứu về không gian là toàn bộ thị trường chứng khoán Việt Nam; phạm vi thời gian kéo dài 13 năm, từ tháng 01 năm 2010 đến tháng 12 năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết của khóa luận dựa trên mô hình định giá tài sản bằng phương pháp chiết khấu dòng tiền (Discounted Cash Flow - DCF) của Huang và cộng sự (1996), cùng các lập luận kế thừa từ Trinh & Đan (2018). Theo lý thuyết này, giá trị chứng khoán được xác định bằng hiện giá của dòng tiền kỳ vọng trong tương lai chiết khấu theo tỷ suất sinh lợi phù hợp. Khi giá xăng dầu tăng cao, chi phí nhiên liệu đầu vào của các doanh nghiệp sản xuất và dịch vụ vận tải gia tăng, làm biên lợi nhuận thu hẹp và dòng tiền thuần suy giảm. Đồng thời, do xăng dầu chiếm tỷ trọng khoảng 3% trong rổ hàng hóa tính Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tại Việt Nam, sự leo thang của giá năng lượng tạo áp lực tăng lạm phát, thúc đẩy các cơ quan quản lý thắt chặt tiền tệ và nâng lãi suất chiết khấu, khiến giá cổ phiếu trên thị trường sụt giảm.

Về phương pháp luận kinh tế lượng, tác giả so sánh ba mô hình định lượng phổ biến:

  • Mô hình bình phương nhỏ nhất (OLS): Đơn giản, dễ ước lượng nhưng không phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian có xu hướng tự tương quan, phi tuyến hoặc có quan hệ tương tác hai chiều đồng thời giữa các biến.
  • Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM): Yêu cầu các biến số phải tồn tại mối quan hệ đồng liên kết dài hạn và dễ gặp rủi ro hồi quy giả mạo nếu các chuỗi thời gian có xu hướng tương đồng.
  • Mô hình Vector tự hồi quy (VAR): Tác giả lựa chọn mô hình VAR làm phương pháp phân tích chính vì mô hình kết hợp ưu điểm của mô hình tự hồi quy đơn chiều (AR) và hệ phương trình đồng thời (SEs). Tất cả các biến trong hệ thống đều được coi là biến nội sinh, cho phép đo lường tác động qua lại lẫn nhau cũng như đánh giá phản ứng của từng biến trước các cú sốc ngẫu nhiên từ quá khứ thông qua độ trễ.

Dữ liệu thứ cấp sử dụng trong nghiên cứu có tần suất theo tháng trong giai đoạn 01/2010–12/2022 (tổng cộng 156 quan sát), được trích xuất từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Cơ quan Thông tin Năng lượng Hoa Kỳ (EIA). Hệ thống biến số bao gồm:

  • Giá dầu thô Brent thế giới (Price): đơn vị USD/thùng.
  • Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): tính theo tỷ lệ phần trăm (lấy logarit tự nhiên).
  • Chỉ số giá tiêu dùng (CPI): tính theo tỷ lệ phần trăm.
  • Chỉ số chứng khoán (VNI): điểm số VN-Index niêm yết trên sàn HOSE.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu đề tài

Chương mở đầu thiết lập cấu trúc tổng thể của công trình. Tác giả trình bày tính cấp thiết xuất phát từ sự phụ thuộc của thị trường xăng dầu nội địa vào biến động thế giới, hệ thống hóa 5 mục tiêu cụ thể, 4 câu hỏi nghiên cứu, xác định rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu 13 năm (2010–2022). Tác giả làm rõ đóng góp của đề tài trong việc bổ sung thực chứng tại thị trường chứng khoán Việt Nam qua hai giai đoạn thị trường dầu biến động trái chiều mạnh mẽ (sụt giảm sâu 2014–2015 và tăng kỷ lục 2020–2022), đồng thời phác thảo kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2. Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu

Chương này tập trung làm rõ đặc điểm ngành dầu khí và cơ chế tác động của xăng dầu tại Việt Nam. Tác giả chỉ ra bước ngoặt năm 2010 khi Việt Nam chuyển sang vị thế nhập khẩu dầu ròng. Diễn biến thực tiễn được phân kỳ thành hai giai đoạn rõ nét:

  • Giai đoạn 2011–2015: Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, thị trường phục hồi với quy mô vốn hóa đạt gần 2 triệu tỷ đồng. Tuy nhiên, giai đoạn 2014–2015, giá dầu Brent sụt giảm gần 60% từ 100 USD/thùng xuống xấp xỉ 44 USD/thùng do OPEC không can thiệp sản lượng, kéo chỉ số chứng khoán giảm 0,68% và nhóm cổ phiếu dầu khí (GAS, PXS, PVS) lao dốc.
  • Giai đoạn 2020–2022: Giai đoạn dị biệt chịu tác động kép từ dịch Covid-19 và xung đột Nga – Ukraine, đưa giá dầu năm 2022 lên đỉnh cao nhất trong 8 năm, kết hợp với các động thái tăng lãi suất 0,75% của FED và cắt giảm sản lượng 2 triệu thùng/ngày của OPEC+.

Phần tổng quan tài liệu lược khảo các nghiên cứu quốc tế (Jones & Kaul 1996; Kilian & Park 2007; Miller & Ratti 2009; Broadstock & Filis 2014) và các nghiên cứu trong nước (Trinh & Đan 2018; Loan 2019; Vinh 2011; Phương 2013). Các nghiên cứu thực nghiệm nhìn chung chỉ ra rằng tại các quốc gia nhập khẩu dầu ròng, cú sốc tăng giá xăng dầu thường tạo ra tác động tiêu cực đến lợi nhuận thị trường chứng khoán do gia tăng áp lực chi phí và lạm phát.

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng hệ phương trình VAR 4 biến bậc trễ $p$:

$$Price_t = \alpha_{1t} + \sum \beta_{1i} Price_{t-i} + \sum \gamma_{1i} GDP_{t-i} + \sum \delta_{1i} CPI_{t-i} + \sum \varepsilon_{1i} VNI_{t-i} + U_{1t}$$

$$GDP_t = \alpha_{2t} + \sum \beta_{2i} Price_{t-i} + \sum \gamma_{2i} GDP_{t-i} + \sum \delta_{2i} CPI_{t-i} + \sum \varepsilon_{2i} VNI_{t-i} + U_{2t}$$

$$CPI_t = \alpha_{3t} + \sum \beta_{3i} Price_{t-i} + \sum \gamma_{3i} GDP_{t-i} + \sum \delta_{3i} CPI_{t-i} + \sum \varepsilon_{3i} VNI_{t-i} + U_{3t}$$

$$VNI_t = \alpha_{4t} + \sum \beta_{4i} Price_{t-i} + \sum \gamma_{4i} GDP_{t-i} + \sum \delta_{4i} CPI_{t-i} + \sum \varepsilon_{4i} VNI_{t-i} + U_{4t}$$

Tác giả đề xuất 4 giả thuyết nghiên cứu:

  • Giả thuyết H1: Giá dầu thô thế giới tác động ngược chiều đến thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Giả thuyết H2: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Giả thuyết H3: Chỉ số giá tiêu dùng tác động cùng chiều đến thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Giả thuyết H4: Giá dầu thô tác động cùng chiều lên các yếu tố vĩ mô.

Quy trình thực nghiệm 6 bước gồm: Kiểm định nghiệm đơn vị (ADF, PP); Xác định độ trễ tối ưu; Kiểm định nhân quả Granger; Kiểm tra tính ổn định và tự tương quan phần dư; Phân tích hàm phản ứng đẩy (Impulse Response); và Phân rã phương sai (Variance Decomposition).

Chương 4. Kết quả nghiên cứu

Chương này trình bày các phát hiện định lượng thực tế xử lý qua phần mềm EViews 12. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy các chuỗi số liệu ở cấp độ chuỗi gốc phần lớn không dừng, nhưng đều đạt tính dừng đồng nhất ở mức ý nghĩa 1% sau khi lấy sai phân bậc 1. Mô hình xác định độ trễ tối ưu bậc 3. Các kiểm định tiếp theo xác nhận mô hình VAR có tính ổn định và phần dư không bị vi phạm hiện tượng tự tương quan. Kết quả hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai chỉ ra: cú sốc từ giá dầu thô thế giới tác động ngược chiều (làm suy giảm) chỉ số VN-Index, mức độ ảnh hưởng trong ngắn hạn tương đối nhỏ nhưng tích lũy và mở rộng rõ rệt trong dài hạn; ngược lại, giá dầu thô thế giới không gây ra tác động đáng kể lên tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam.

Chương 5. Kết luận và khuyến nghị

Chương cuối tóm lược các kết quả kiểm định so với các giả thuyết ban đầu, đánh giá ưu điểm và hạn chế của mô hình VAR khi tiếp cận dữ liệu vĩ mô tại Việt Nam. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất các gợi ý điều hành kinh tế vĩ mô cho Nhà nước nhằm ổn định thị trường xăng dầu nội địa, giảm thiểu cú sốc giá nhập khẩu, đồng thời khuyến nghị các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán cần quan sát chỉ số CPI và diễn biến giá dầu quốc tế để chủ động tái cấu trúc danh mục, ưu tiên các doanh nghiệp có hệ số P/E thấp và khả năng thích ứng chi phí tốt.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận cung cấp các bảng dữ liệu thực nghiệm chi tiết về hành vi của các biến số kinh tế vĩ mô và chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010–2022:

Biến số Trung bình Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Độ nghiêng Độ nhọn
Price (USD/thùng) 77,48851 74,21000 125,4500 18,38000 26,59580 0,083452 1,785326
GDP (%) 0,057608 0,060700 0,137100 -0,061700 0,023971 -1,939627 15,12859
CPI (%) 0,004216 0,002700 0,033200 -0,015400 0,006410 1,240655 6,157571
VNI (Điểm) 749,6598 625,2200 1508,550 351,3700 306,4088 0,812899 2,626933

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) xác định tính dừng của các chuỗi thời gian:

Biến số p-value ADF (Chuỗi gốc) p-value PP (Chuỗi gốc) p-value ADF (Sai phân bậc 1) p-value PP (Sai phân bậc 1)
GDP 0,6371 0,0000 0,0000 0,0000
CPI 0,0027 0,1770 0,0000 0,0000
VNI 0,8151 0,7859 0,0000 0,0000
Price 0,4745 0,4965 0,0000 0,0000

Kết quả lựa chọn độ dài độ trễ tối ưu cho thấy có 3 tiêu chí thông tin cùng lựa chọn độ trễ là 3:

Độ trễ (Lag) LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -316,4820 NA 0,000977 4,420441 4,502558* 4,453808
1 -295,0557 41,37495 0,000907 4,345595 4,756179 4,512429
2 -270,1919 46,64102 0,000803 4,223336 4,962387 4,523638
3 -238,8345 57,09211 0,000650* 4,011510* 5,079028 4,445279*
4 -229,8124 15,92857 0,000718 4,107758 5,503743 4,674994
5 -218,1896 19,87909 0,000765 4,168132 5,892585 4,868836
6 -196,3580 36,13501* 0,000710 4,087697 6,140617 4,921867
7 -186,7452 15,38043 0,000782 4,175796 6,557183 5,143435
8 -180,3118 9,938568 0,000902 4,307749 7,017603 5,408854

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm rút ra ba kết luận cốt lõi:

  1. Biến động tăng của giá dầu thô thế giới tác động tiêu cực đến thị trường chứng khoán Việt Nam, làm suy giảm điểm số VN-Index.
  2. Trong ngắn hạn, cú sốc từ giá dầu tác động nhỏ đến sàn chứng khoán, nhưng mức độ ảnh hưởng phát triển nhanh và tăng dần trong dài hạn.
  3. Giá dầu thô không tác động có ý nghĩa đến biến Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP). Ngoài ra, các cú sốc từ các biến vĩ mô khác (CPI, GDP) có mức ảnh hưởng nhỏ ban đầu nhưng có xu hướng gia tăng tác động lên sàn chứng khoán theo thời gian.

Các khuyến nghị chính sách và giải pháp thực tiễn được tác giả đề xuất:

  • Đối với cơ quan quản lý Nhà nước: Tận dụng các công cụ bình ổn giá xăng dầu linh hoạt nhằm giảm thiểu tác động lan truyền vào chỉ số giá CPI; đa dạng hóa nguồn năng lượng nhập khẩu và đẩy mạnh tiến độ các dự án năng lượng trong nước để giảm mức độ tổn thương trước biến động địa chính trị toàn cầu.
  • Đối với nhà đầu tư tài chính: Theo dõi chặt chẽ chu kỳ biến động của giá dầu thế giới và xu hướng chỉ số giá tiêu dùng CPI để dự báo rủi ro lạm phát; cơ cấu danh mục theo hướng thận trọng khi giá dầu biến động mạnh, ưu tiên phân bổ vào các nhóm cổ phiếu doanh nghiệp ít chịu ảnh hưởng từ chi phí nhiên liệu và có chỉ số P/E thấp.

Đóng góp của đề tài thể hiện ở việc cập nhật chuỗi số liệu 13 năm (2010–2022) bao quát các giai đoạn biến động đặc thù của giá năng lượng toàn cầu, ứng dụng phương pháp VAR đa biến để xử lý đồng thời mối quan hệ hai chiều giữa giá dầu thế giới, các chỉ số vĩ mô nội địa và thị trường chứng khoán Việt Nam mà không áp đặt phân định cứng nhắc biến nội sinh - ngoại sinh.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và mô hình nghiên cứu:

  • Hệ thống biến số vĩ mô trong mô hình VAR mới tập trung vào ba biến đại diện chính (GDP, CPI, Price) tác động lên VN-Index, chưa tích hợp thêm các yếu tố vĩ mô và tiền tệ quan trọng khác như lãi suất điều hành, tỷ giá hối đoái hay cung tiền.
  • Dữ liệu nghiên cứu thu thập theo tần suất tháng, do đó chưa phản ánh được các phản ứng nhạy cảm tức thời ở tần suất cao (theo ngày hoặc theo tuần) của thị trường chứng khoán trước các sự kiện sốc giá dầu đột ngột.
  • Mô hình VAR tiêu chuẩn giả định mối quan hệ tác động tuyến tính, chưa phân tách chuyên sâu tính bất đối xứng giữa cú sốc tăng giá và cú sốc giảm giá của dầu mỏ.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được gợi ý:

  • Mở rộng mô hình nghiên cứu bằng cách bổ sung các biến số tài chính vĩ mô như lãi suất, tỷ giá hối đoái.
  • Sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian tần suất cao hơn (ngày, tuần) hoặc ứng dụng các mô hình phi tuyến tính (như NARDL hoặc mô hình chuyển trạng thái Markov) để làm rõ mức độ tác động bất đối xứng của giá dầu trong các pha thị trường tăng trưởng và suy thoái.
  • Đi sâu phân tích tác động phân hóa của giá dầu đến từng nhóm ngành cổ phiếu riêng biệt trên sàn chứng khoán (như nhóm dầu khí, logistics, sản xuất công nghiệp).

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn cho sinh viên, học viên cao học và người nghiên cứu thuộc khối ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng và Kinh tế lượng. Nghiên cứu cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về quy trình kiểm định chuỗi thời gian hoàn chỉnh trên phần mềm EViews (từ kiểm định nghiệm đơn vị ADF, PP, lựa chọn trễ theo tiêu chí AIC, FPE, HQ, đến ước lượng hệ phương trình VAR, phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai). Đồng thời, tài liệu cung cấp luận cứ thực nghiệm hữu ích cho các chuyên viên phân tích vĩ mô, nhà quản lý danh mục đầu tư chứng khoán trong việc đánh giá mức độ lan truyền của rủi ro năng lượng quốc tế vào thị trường tài chính nội địa.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những biến số nào và thu thập dữ liệu trong khoảng thời gian nào?

Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu thứ cấp theo tháng trong giai đoạn 13 năm, từ tháng 01 năm 2010 đến tháng 12 năm 2022 (156 quan sát), gồm 4 biến: Giá dầu thô Brent thế giới (Price, đơn vị USD/thùng), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP, đơn vị %), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI, đơn vị %), và Chỉ số chứng khoán Việt Nam (VNI, đơn vị Điểm). Nguồn số liệu được trích xuất từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Cơ quan Thông tin Năng lượng Hoa Kỳ (EIA).

2. Vì sao tác giả lựa chọn mô hình VAR thay vì mô hình OLS hoặc VECM?

Tác giả chọn mô hình VAR vì mô hình này xem xét tất cả các biến kinh tế đều là biến nội sinh, cho phép đo lường quan hệ tác động qua lại hai chiều đồng thời và phân tích phản ứng của hệ thống trước các cú sốc ngẫu nhiên dựa trên các giá trị trễ trong quá khứ. Ngược lại, OLS không giải quyết được tính nội sinh và hiện tượng tự tương quan chuỗi thời gian; trong khi VECM chỉ phù hợp khi các biến số có mối quan hệ đồng liên kết dài hạn và dễ gặp rủi ro hồi quy giả mạo nếu các chuỗi có xu hướng tương đồng.

3. Kết quả kiểm định tính dừng của các biến số chuỗi thời gian ra sao?

Tại chuỗi dữ liệu gốc, chỉ có biến GDP dừng theo kiểm định Phillips-Perron ($p = 0,0000$) và CPI dừng theo kiểm định ADF ($p = 0,0027$); các chuỗi còn lại không dừng. Sau khi lấy sai phân bậc 1, cả 4 biến số (Price, GDP, CPI, VNI) đều đạt tính dừng ở mức ý nghĩa thống kê 1% ($p = 0,0000$ trên cả hai kiểm định ADF và PP), đủ điều kiện để đưa vào ước lượng mô hình VAR.

4. Độ trễ tối ưu của mô hình VAR được xác định là bao nhiêu và dựa trên những tiêu chí nào?

Độ trễ tối ưu của mô hình được xác định là bậc 3 ($Lag = 3$). Lựa chọn này căn cứ vào sự đồng thuận của ba tiêu chí thông tin thống kê với giá trị tối ưu nhỏ nhất: tiêu chí lỗi dự báo cuối cùng ($FPE = 0,000650^$), tiêu chí thông tin Akaike ($AIC = 4,011510^$) và tiêu chí thông tin Hannan-Quinn ($HQ = 4,445279^*$).

5. Kết luận chính của khóa luận về mối quan hệ giữa giá dầu thô và thị trường chứng khoán Việt Nam là gì?

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm kết luận rằng sự biến động của giá dầu thô thế giới gây ra tác động tiêu cực (làm giảm điểm) đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Trong ngắn hạn, tác động của cú sốc giá dầu lên sàn chứng khoán ở mức độ nhỏ, nhưng cường độ ảnh hưởng tích lũy nhanh và tăng dần trong dài hạn; đồng thời giá dầu thô thế giới không gây ra tác động có ý nghĩa thống kê lên biến Tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Vương Chu Minh Trang đã hệ thống hóa cơ sở lý luận và áp dụng phương pháp định lượng Vector tự hồi quy (VAR) để phân tích tác động của giá xăng dầu thế giới đến thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010–2022. Kết quả nghiên cứu khẳng định cú sốc giá dầu gây tác động tiêu cực đến chỉ số VN-Index với mức độ ảnh hưởng gia tăng theo thời gian trong dài hạn, trong khi không tạo ra tác động đáng kể đến tốc độ tăng trưởng GDP thực tế. Công trình hoàn thành trọn vẹn mục tiêu đo lường kinh tế lượng và đề xuất các nhóm giải pháp chính sách vĩ mô cũng như khuyến nghị phân bổ danh mục đầu tư phù hợp trước các biến động năng lượng toàn cầu.