Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán (TTCK) đóng vai trò là kênh dẫn vốn trung và dài hạn quan trọng, đồng thời là thước đo sức khỏe của nền kinh tế. Tại Việt Nam, kể từ khi thành lập theo Nghị định số 48/1998/NĐ-CP và chính thức vận hành giao dịch từ năm 2000 với 2 mã cổ phiếu ban đầu (REE và SAM), TTCK Việt Nam đã có sự phát triển vượt bậc với hơn 1.600 doanh nghiệp niêm yết và đăng ký giao dịch trên hai sở giao dịch, quy mô vốn hóa đạt trên 4 triệu tỷ đồng (tương đương 65% GDP).

Tuy nhiên, thị trường chịu sự chi phối mạnh mẽ từ các biến số kinh tế vĩ mô và những cú sốc kinh tế - chính trị toàn cầu. Giai đoạn 2020–2022 chứng kiến những biến động phức tạp như đại dịch COVID-19 làm gián đoạn chuỗi cung ứng, xung đột Nga – Ukraine đẩy giá năng lượng và lương thực tăng cao, chính sách Zero-Covid tại Trung Quốc, cùng làn sóng thắt chặt chính sách tiền tệ nhanh chóng từ các ngân hàng trung ương lớn trên thế giới (Cục Dự trữ Liên bang Mỹ - FED tăng lãi suất 6 lần trong năm 2022 với tổng mức tăng 3,75 điểm %; Ngân hàng Trung ương Anh - BoE tăng lãi suất 7 lần liên tiếp; Ngân hàng Trung ương Châu Âu - ECB tăng lãi suất 3 lần). Trước những áp lực này, các chỉ số chứng khoán toàn cầu sụt giảm mạnh (MSCI ACWI giảm 21,98%), và chỉ số VN-Index năm 2022 cũng giảm 33% (tương đương giảm gần 522 điểm so với mức đỉnh). Đề tài được thực hiện nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động động của các biến số vĩ mô trong nước và quốc tế tới TTCK Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu: Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến TTCK ở Việt Nam, từ đó đề xuất một số chính sách phù hợp nhằm phát triển thị trường ổn định trong bối cảnh kinh tế hiện tại và tương lai.

Nhiệm vụ và câu hỏi nghiên cứu:

  1. Sự phát triển của TTCK tại Việt Nam diễn ra như thế nào?
  2. Cơ chế tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô bao gồm: lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng chỉ số phát triển công nghiệp, cung tiền, giá vàng và giá dầu thế giới ảnh hưởng đến TTCK Việt Nam như thế nào?
  3. Những chính sách nào nên được thực hiện để phát triển TTCK ổn định phù hợp với tình hình kinh tế?

Đối tượng nghiên cứu: Tác động của 7 biến số kinh tế vĩ mô (lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng chỉ số phát triển công nghiệp, cung tiền, giá vàng thế giới, giá dầu thế giới) đến chỉ số giá chứng khoán đại diện là VN-Index.

Phạm vi nghiên cứu:

  • Không gian: Sàn Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), đại diện qua chỉ số VN-Index.
  • Thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian tần suất theo tháng, thu thập từ tháng 1 năm 2012 đến hết tháng 12 năm 2022 (tổng cộng 132 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết nền tảng

Nghiên cứu dựa trên 3 lý thuyết tài chính và kinh tế học tiền tệ kinh điển:

  1. Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH - Fama 1965, 1970): Khẳng định giá chứng khoán phản ánh đầy đủ các thông tin sẵn có ($O_t^* = O_t$). EMH phân loại thành ba dạng hiệu quả: dạng yếu (phản ánh thông tin quá khứ), dạng bán mạnh (phản ánh thông tin công khai gồm kết quả kinh doanh và biến số vĩ mô như GDP, lãi suất, cung tiền), và dạng mạnh (phản ánh cả thông tin nội bộ).
  2. Mô hình chiết khấu cổ tức (DDM - Williams 1938, Gordon & Shapiro 1956, Campbell & Shiller 1988): Giá trị nội tại của cổ phiếu bằng tổng giá trị hiện tại của các dòng cổ tức kỳ vọng trong tương lai được chiết khấu theo tỷ suất sinh lợi đòi hỏi ($E_t[P_t] = \sum_{i=t+1}^{\infty} \frac{E_t[D_i]}{(1+r)^{i-t}}$). Biến động kinh tế vĩ mô làm thay đổi dòng tiền kỳ vọng và tỷ lệ chiết khấu, dẫn đến biến động giá chứng khoán.
  3. Lý thuyết định giá kinh doanh chênh lệch giá (APT - Ross 1976): Lợi nhuận kỳ vọng của cổ phiếu được thúc đẩy bởi nhiều nhân tố rủi ro hệ thống vĩ mô ($E(R_i) = \lambda_0 + \lambda_1 \beta_{1i} + \dots + \lambda_k \beta_{ki} + \mu_i$).

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

Nghiên cứu ứng dụng mô hình Vector tự hồi quy (VAR - Vector Autoregression) do Christopher Sims đề xuất năm 1980. Quy trình kinh tế lượng gồm 4 bước:

  • Bước 1 - Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test): Sử dụng kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc và chuỗi sai phân, loại bỏ hiện tượng hồi quy giả.
  • Bước 2 - Lựa chọn độ trễ tối ưu: Ước lượng độ trễ phù hợp bằng kiểm định F và thực hiện kiểm định tự tương quan sai số (Lagrange Multiplier / Rao F-test) để đảm bảo phần dư của mô hình là nhiễu trắng.
  • Bước 3 - Phân tích hàm phản ứng (Impulse Response Function - IRF): Đo lường phản ứng động của VN-Index trong 20 tháng tiếp theo trước cú sốc 1 độ lệch chuẩn từ các biến vĩ mô, dựa trên kỹ thuật phân rã Cholesky.
  • Bước 4 - Phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD): Xác định tỷ lệ phần trăm biến thiên trong tổng phương sai của VN-Index được giải thích bởi cú sốc của chính nó và từng biến số vĩ mô qua các chu kỳ dự báo.

Nguồn dữ liệu và định nghĩa biến

Tên biến Ký hiệu Đơn vị / Cách biến đổi Nguồn dữ liệu
Chỉ số chứng khoán VNI $LVNI = \ln(VNI)$ Investing.com
Tỷ lệ lạm phát IF Tỷ lệ % (CPI) Tổng cục Thống kê
Lãi suất IR Tỷ lệ % Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)
Tỷ giá hối đoái EX $LEX = \ln(EX)$ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)
Tốc độ tăng chỉ số phát triển công nghiệp DIP Tỷ lệ % Tổng cục Thống kê
Cung tiền M2 $LM2 = \ln(M2)$ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)
Giá vàng thế giới GP $LGP = \ln(GP)$ Investing.com
Giá dầu thế giới OP $LOP = \ln(OP)$ Investing.com

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương này giới thiệu lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ vai trò của TTCK đối với nền kinh tế và tính nhạy cảm của chỉ số chứng khoán trước những cú sốc vĩ mô toàn cầu trong giai đoạn 2020–2022. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, hệ thống hóa 3 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm, xác định đối tượng gồm 7 biến số vĩ mô cùng chỉ số VN-Index, và giới hạn phạm vi nghiên cứu tại sàn HOSE với chuỗi dữ liệu tháng từ tháng 1/2012 đến tháng 12/2022.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 2 trình bày có hệ thống 3 nền tảng lý thuyết: Lý thuyết thị trường hiệu quả (Fama), Mô hình chiết khấu cổ tức (DDM) và Lý thuyết chênh lệch giá (APT). Đồng thời, tác giả tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về mối quan hệ giữa TTCK với từng biến số:

  • Lạm phát: Adam & Tweneboah (2008) phát hiện tác động cùng chiều; Bùi Kim Yến & Nguyễn Thái Sơn (2014), Atsuyuki Naka (1998) kết luận tác động ngược chiều; Kolluri & Wahab (2008) chỉ ra tính phi tuyến tùy thuộc mức lạm phát.
  • Lãi suất: Hầu hết nghiên cứu (Alam & Uddin 2009, Tangjitprom 2012) khẳng định mối quan hệ ngược chiều do chi phí vốn và tỷ lệ chiết khấu dòng tiền gia tăng.
  • Tỷ giá hối đoái: Bùi Kim Yến & Nguyễn Thái Sơn (2014) tìm thấy mối quan hệ cùng chiều; Tangjitprom (2012) ghi nhận quan hệ ngược chiều; Ho & Huang (2015) nhận thấy không có tác động tại một số thị trường.
  • Chỉ số sản xuất công nghiệp (DIP): Phan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013) khẳng định tác động tích cực; Brahmasrene & Jiranyakul (2007) không tìm thấy tác động.
  • Cung tiền (M2): Tác động cùng chiều qua kênh nới lỏng thanh khoản (BIS 1998, Rozeff 1974, Bùi Kim Yến & Nguyễn Thái Sơn 2014).
  • Giá vàng & Giá dầu: Giá vàng đóng vai trò tài sản trú ẩn và chi phí cơ hội nên tác động ngược chiều (Gokmenoglu & Fazlollahi 2015, Trương Đông Lộc 2014); giá dầu có thể tác động cùng chiều (Federova & Pankratov 2010) hoặc ngược chiều (Gokmenoglu & Fazlollahi 2015).

Chương 2 xác định khoảng trống nghiên cứu: phần lớn nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chỉ tập trung vào các biến số nội địa mà thiếu vắng các cú sốc ngoại sinh toàn cầu (giá dầu, giá vàng) trong bối cảnh hội nhập sâu rộng và giai đoạn dữ liệu mới 2012–2022.

Chương 3: Thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 3 phân tích diễn biến của TTCK Việt Nam qua các giai đoạn nổi bật:

  • Giai đoạn 2013–2017: Phục hồi mạnh mẽ sau khủng hoảng tài chính; năm 2013 VN-Index tăng 22,2%; đến ngày 29/12/2017 đạt mốc 984 điểm (tăng 48% so với 2016), quy mô vốn hóa đạt 140 tỷ USD (74,6% GDP), khối ngoại mua ròng 1,77 tỷ USD.
  • Năm 2018: "Năm u tối" khi FED tăng lãi suất 3 lần cùng chiến tranh thương mại Mỹ - Trung khiến vốn ngoại rút ròng, VN-Index giảm về mức đáy 880,85 điểm (ngày 30/10/2018).
  • Giai đoạn 2020–2021: Chịu cú sốc đầu năm 2020 (VN-Index chạm đáy 659,21 điểm ngày 24/3/2020), sau đó bứt phá mạnh nhờ chính sách hạ lãi suất điều hành (Thông tư 01/2020/TT-NHNN, 03/2020/TT-NHNN, 14/2021/TT-NHNN), vốn hóa đạt trên 84% GDP, VN-Index lập đỉnh lịch sử 1.528,57 điểm vào ngày 06/01/2022.
  • Năm 2022: Thị trường điều chỉnh giảm 32,8%, đóng cửa ở mức 1.007,09 điểm do áp lực thắt chặt tiền tệ toàn cầu và xử lý sai phạm thị trường vốn.

Chương này cũng phân tích trực quan qua đồ thị chuỗi thời gian sự tương quan giữa VN-Index với từng biến số: lạm phát ổn định thúc đẩy thị trường, lãi suất cho vay giảm kích thích dòng tiền, tỷ giá duy trì ổn định nhờ cơ chế tỷ giá trung tâm từ 2016, cung tiền tăng trưởng bình quân 14%/năm (giảm mạnh còn 3% vào quý 3/2022), và biến động cùng pha rõ rệt giữa giá dầu thế giới với nhóm cổ phiếu năng lượng trên VN-Index.

Chương 4: Mô hình và kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Chương 4 thực hiện các kiểm định định lượng chi tiết:

  • Kiểm định tính dừng: Kết quả kiểm định ADF cho thấy các chuỗi dữ liệu ở dạng sai phân bậc 1 ($DLVNI, DLEX, DLM2, DLGP, DLOP$) và dạng gốc ($IF, IR, DIP$) đều dừng tại mức ý nghĩa 5% (thống kê t-Statistic của DLVNI là -10,0000; IF là -8,0000; IR là -5,0000; DLEX là -9,0000; đều nhỏ hơn giá trị tới hạn tại mức 1% là -3,5786).
  • Lựa chọn độ trễ và kiểm định tự tương quan: Ban đầu ước lượng mô hình $VAR(7)$, nhưng phát hiện tự tương quan sai số ở độ trễ 6 tại mức ý nghĩa 10%. Khi nâng lên mô hình $VAR(8)$, kiểm định sai số cho thấy không có hiện tượng tự tương quan ở mọi mức ý nghĩa (phần dư là nhiễu trắng). Do đó, mô hình $VAR(8)$ được chọn.
  • Thứ tự phân rã Cholesky: Xác lập dựa trên lý thuyết kinh tế: $DLOP \rightarrow DIP \rightarrow IF \rightarrow DLM2 \rightarrow IR \rightarrow DLEX \rightarrow DLGP \rightarrow DLVNI$.
  • Kết quả hàm phản ứng (IRF): Phân tích phản ứng của VN-Index trong 20 tháng trước các cú sốc vĩ mô.
  • Kết quả phân rã phương sai (FEVD): Đo lường mức độ giải thích của từng biến đối với biến động của VN-Index.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Chương cuối cùng tổng kết các kết quả từ mô hình VAR(8), chỉ ra rằng TTCK Việt Nam trong ngắn hạn mang đặc trưng của thị trường thông tin dạng yếu do biến động chủ yếu giải thích bởi chính nó và giá dầu thế giới, trong khi các biến vĩ mô khác có mức giải thích hạn chế. Tác giả đề xuất các nhóm giải pháp chính sách vĩ mô cho cơ quan quản lý và khuyến nghị chiến lược phân bổ danh mục cho nhà đầu tư.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

                       CÁC CÚ SỐC VĨ MÔ (VAR-8)
Quán tính VNI    Giá dầu (OP)  Lãi suất (IR)  SXCN (DIP)    Lạm phát & Tỷ giá
• Tháng 1: +5,3% • T1: +3,9%   • T4: +1,1%    • T1: Âm      • Tác động tiêu cực
• T12: -1,4%     • FEVD: 34,7%                • T2: +1,3%   • Mức độ giải thích
• FEVD: ~44%     (ổn định 27%)                              rất nhỏ
  • Quán tính của chính chỉ số chứng khoán: Cú sốc của chính VN-Index tác động tích cực tức thời rất mạnh trong tháng đầu tiên (+5,3%), sau đó giảm dần về 0; đến tháng thứ 12 có sự điều chỉnh âm (-1,4%). Kết quả phân rã phương sai cho thấy đến tháng thứ 10, mức độ tự giải thích của VN-Index vẫn chiếm tới gần 44%.
  • Cú sốc giá dầu thế giới (DLOP): Tác động tích cực mạnh trong tháng đầu tiên (+3,9%) trước khi suy giảm về 0. Giá dầu giải thích tới 34,7% biến động của VN-Index ở tháng thứ nhất và duy trì ổn định mức giải thích khoảng 27% xuyên suốt 10 tháng tiếp theo.
  • Cú sốc lãi suất (IR): VN-Index có xu hướng tăng điểm nhẹ từ tháng thứ 1 và đạt mức tăng cao nhất vào tháng thứ 4 (+1,1%).
  • Cú sốc chỉ số sản xuất công nghiệp (DIP): Tác động tiêu cực nhẹ ở tháng đầu tiên nhưng nhanh chóng đảo chiều tích cực và đạt cực đại vào tháng thứ 2 (+1,3%).
  • Cú sốc cung tiền (DLM2): Tác động cùng chiều đến chỉ số giá chứng khoán trong ngắn hạn.
  • Cú sốc giá vàng (DLGP): Tác động tích cực tức thời trong giai đoạn đầu nhưng đổi chiều sang tác động tiêu cực sau 4 chu kỳ.
  • Cú sốc lạm phát (IF) và tỷ giá (DLEX): Đều tác động ngược chiều (tiêu cực) đến chỉ số chứng khoán trong ngắn hạn, tuy nhiên tỷ trọng giải thích phương sai sai số là rất nhỏ.

Khuyến nghị và hàm ý chính sách

  1. Đối với nhà đầu tư: Cần theo dõi chặt chẽ biến động giá dầu thô thế giới ngay cả khi danh mục không nắm giữ cổ phiếu năng lượng; kết hợp phân tích kỹ thuật quá khứ của chỉ số với xu hướng điều hành chính sách tiền tệ để định giá tài sản hợp lý qua mô hình DDM.
  2. Đối với cơ quan quản lý nhà nước:
    • Kiểm soát lạm phát mục tiêu ổn định và điều hành lãi suất linh hoạt để tạo môi trường kinh tế vĩ mô thuận lợi cho thị trường vốn.
    • Nâng cao năng lực dự báo biến động giá hàng hóa chiến lược (đặc biệt là giá xăng dầu quốc tế) nhằm chủ động các kịch bản bình ổn cung - cầu và giảm thiểu cú sốc lan truyền sang thị trường tài chính.

Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm giai đoạn 2012–2022, kết hợp đồng thời cả biến số vĩ mô nội địa và biến số ngoại sinh quốc tế (giá dầu thô thế giới, giá vàng) trong mô hình VAR(8), chứng minh vai trò dẫn dắt lớn của giá dầu và hiện tượng thông tin dạng yếu của TTCK Việt Nam trong ngắn hạn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Phạm vi dữ liệu: Nghiên cứu chỉ tập trung phân tích chỉ số VN-Index đại diện cho sàn HOSE, chưa mở rộng sang sàn HNX, UPCoM hoặc phân rã chi tiết theo từng nhóm ngành nghề cụ thể.
  • Tần suất số liệu: Dữ liệu sử dụng là số liệu chuỗi thời gian theo tháng; hướng nghiên cứu tiếp theo có thể xem xét tần suất dữ liệu theo ngày hoặc tuần kết hợp các mô hình biến động điều kiện (GARCH, ARDL, hoặc SVAR) để nắm bắt biến động tức thời.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng học thuật: Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Kinh tế học, Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế lượng ứng dụng cần tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình ước lượng mô hình VAR (từ kiểm định nghiệm đơn vị, xử lý tự tương quan sai số, phân rã Cholesky đến hàm phản ứng và phân rã phương sai).
  • Đối tượng thực tiễn: Các chuyên viên phân tích vĩ mô, nhà quản lý quỹ đầu tư và các cơ quan quản lý thị trường tài chính trong việc xây dựng mô hình dự báo định lượng và đánh giá rủi ro lan truyền từ thị trường hàng hóa quốc tế sang TTCK Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại lựa chọn mô hình VAR(8) thay vì mô hình VAR(7)?

Ban đầu tác giả ước lượng mô hình $VAR(7)$, tuy nhiên kết quả kiểm định tự tương quan sai số (LM test/Rao F-test) cho thấy mô hình $VAR(7)$ xuất hiện hiện tượng tự tương quan ở độ trễ thứ 6 tại mức ý nghĩa 10%. Để đảm bảo phần dư của mô hình là nhiễu trắng, tác giả đã tăng độ trễ lên $VAR(8)$. Kiểm định trên mô hình $VAR(8)$ xác nhận sai số hoàn toàn không có tự tương quan ở mọi mức ý nghĩa.

2. Thứ tự sắp xếp Cholesky trong phân tích hàm phản ứng được thiết lập như thế nào?

Thứ tự Cholesky được sắp xếp theo mức độ nội sinh hóa và quán tính phản ứng từ ngoại sinh đến nội sinh nhất: $$\text{DLOP} \rightarrow \text{DIP} \rightarrow \text{IF} \rightarrow \text{DLM2} \rightarrow \text{IR} \rightarrow \text{DLEX} \rightarrow \text{DLGP} \rightarrow \text{DLVNI}$$ Thứ tự này dựa trên lý luận: Giá dầu (OP) là yếu tố ngoại sinh tác động tức thời đến sản xuất và lạm phát; cung tiền và lãi suất có thể điều chỉnh sau cú sốc giá cả; và cuối cùng chỉ số chứng khoán (VNI) là biến nhạy cảm nhất tiếp nhận toàn bộ tác động lan truyền từ các biến đi trước.

3. Biến số vĩ mô nào giải thích tỷ trọng lớn nhất cho biến động của VN-Index trong phân rã phương sai?

Ngoài quán tính tự giải thích của chính VN-Index (chiếm gần 44% ở tháng thứ 10), giá dầu thế giới (OP) là biến số vĩ mô giải thích tỷ trọng lớn nhất, đóng góp tới 34,7% biến động của VN-Index ở tháng thứ nhất và duy trì ổn định ở mức xấp xỉ 27% suốt 10 tháng tiếp theo.

4. Tại sao tác giả nhận định TTCK Việt Nam trong ngắn hạn là thị trường thông tin dạng yếu?

Mô hình định lượng chỉ ra rằng phần lớn biến thiên của VN-Index được giải thích bởi chính giá trị quá khứ của nó (quán tính giá) và giá dầu, trong khi các biến số vĩ mô nội địa khác (lạm phát, lãi suất, tỷ giá, M2) chỉ giải thích một phần rất nhỏ phương sai sai số dự báo. Điều này phản ánh giá chứng khoán chưa phản ánh nhanh và đầy đủ mọi thông tin kinh tế công khai trong ngắn hạn.

Kết luận

Chuyên đề tốt nghiệp đã phân tích thành công tác động động của 7 biến số kinh tế vĩ mô đến chỉ số VN-Index trong giai đoạn 2012–2022 bằng mô hình VAR(8) chặt chẽ. Kết quả thực nghiệm khẳng định biến động của TTCK Việt Nam chịu sự chi phối chủ yếu từ quán tính quá khứ của chính nó và cú sốc giá dầu thế giới, trong khi các biến số vĩ mô nội địa có mức độ giải thích khiêm tốn. Nghiên cứu cung cấp cơ sở định lượng hữu ích cho việc xây dựng chiến lược đầu tư và hoạch định chính sách ổn định thị trường tài chính trước các cú sốc kinh tế toàn cầu.