Luận văn thạc sĩ the impact of macroeconomic factors on conditional stock market volatility in vietnam

Nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô đến biến động thị trường chứng khoán có điều kiện tại Việt Nam. Phân tích sâu sắc và kết quả đáng chú ý.

• Tác giả: Nguyễn Thúy Vân
• Người hướng dẫn: Doctor Trương Quang Thông
• Trường học: University of Economics Hochiminh City
• Chuyên ngành: Banking and Finance
• Đề tài: Tác Động Của Yếu Tố Vĩ Mô Đến Biến Động Thị Trường Chứng Khoán
• Loại tài liệu: master thesis
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• Table of contents
• 1. CHAPTER 1: Introduction
• 1.1. Introduction
• 1.2. Research problem
• 1.3. Research objectives
• 1.4. Research methodology and scope
• 1.5. Structure Of The Study
• 2. CHAPTER 2: Literature review
• 2.1. Introduction
• 2.2. ARCH and GARCH model
• 2.2.1. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH)
• 2.2.2. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)
• 2.3. The impact of macroeconomic variables on stock market volatility
• 2.3.1. Inflation
• 3. CHAPTER 3: Research Methodology
• 3.1. Research data and construction of variables
• 3.2. Construction of variables for the models
• 3.3. DF unit root test
• 3.4. Hypotheses and empirical models
• 3.4.1. Model 1: The standard GARCH (1,1) model
• 3.4.2. Applying GARCH (1,1) models to find out the impact of macroeconomic variables on stock return volatility
• 4. CHAPTER 4: Empirical Results of the Research
• 4.1. DF unit root test
• 4.2. Correlation Matrix of the variables
• 4.3. Empirical result of model
• 4.3.1. Model 1: Standard GARCH (1,1)
• 5. CHAPTER 5: Conclusions, Limitations and recommendations
• 5.1. Conclusions and Implications
• 5.2. Limitations and recommendations
• Descriptive Statistics of variables
• Glossary

Tóm tắt

I. Tổng quan về tác động của yếu tố vĩ mô đến biến động thị trường chứng khoán

Thị trường chứng khoán là một trong những lĩnh vực nhạy cảm nhất với các yếu tố vĩ mô. Các yếu tố như lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến biến động của thị trường chứng khoán. Nghiên cứu này sẽ phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và biến động thị trường chứng khoán tại Việt Nam.

1.1. Định nghĩa và vai trò của biến động thị trường chứng khoán

Biến động thị trường chứng khoán được hiểu là sự thay đổi giá cổ phiếu trong một khoảng thời gian nhất định. Nó phản ánh mức độ rủi ro mà nhà đầu tư phải đối mặt. Các nhà hoạch định chính sách thường sử dụng biến động này để đánh giá sức khỏe của thị trường.

1.2. Các yếu tố vĩ mô chính ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán

Các yếu tố vĩ mô như lạm phát, lãi suất và tỷ giá hối đoái có vai trò quan trọng trong việc xác định biến động của thị trường chứng khoán. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự thay đổi trong các yếu tố này có thể dẫn đến sự thay đổi trong giá cổ phiếu.

II. Vấn đề và thách thức trong việc phân tích tác động của yếu tố vĩ mô

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về tác động của yếu tố vĩ mô đến biến động thị trường chứng khoán, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc xác định mối quan hệ này. Các yếu tố như tâm lý nhà đầu tư và các yếu tố bên ngoài khác cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ về các yếu tố vĩ mô là một thách thức lớn. Nhiều dữ liệu có thể không được công bố kịp thời hoặc không đầy đủ, ảnh hưởng đến độ tin cậy của nghiên cứu.

2.2. Tác động của tâm lý nhà đầu tư

Tâm lý nhà đầu tư có thể tạo ra những biến động không thể đoán trước trên thị trường chứng khoán. Sự hoảng loạn hoặc lạc quan của nhà đầu tư có thể làm tăng hoặc giảm giá cổ phiếu một cách bất thường.

III. Phương pháp nghiên cứu tác động của yếu tố vĩ mô đến biến động thị trường chứng khoán

Nghiên cứu này sử dụng mô hình GARCH để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và biến động thị trường chứng khoán. Mô hình này cho phép đánh giá sự thay đổi trong biến động theo thời gian.

3.1. Mô hình GARCH và ứng dụng của nó

Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để ước lượng biến động của thị trường chứng khoán. Mô hình này giúp xác định mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và biến động giá cổ phiếu.

3.2. Dữ liệu và phương pháp phân tích

Dữ liệu được thu thập từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM và các nguồn khác. Phân tích sẽ bao gồm các bước như kiểm định đơn vị DF và áp dụng mô hình GARCH để đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô.

IV. Kết quả nghiên cứu về tác động của yếu tố vĩ mô đến biến động thị trường chứng khoán

Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và biến động thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, không có đủ bằng chứng để khẳng định rằng lãi suất và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đáng kể đến biến động này.

4.1. Tác động của lạm phát đến biến động thị trường

Nghiên cứu chỉ ra rằng sự gia tăng lạm phát dẫn đến sự gia tăng biến động của thị trường chứng khoán. Điều này có thể do nhà đầu tư lo ngại về khả năng sinh lời trong tương lai.

4.2. Tác động của lãi suất và tỷ giá hối đoái

Mặc dù lãi suất và tỷ giá hối đoái là những yếu tố quan trọng, nhưng nghiên cứu không tìm thấy mối liên hệ rõ ràng giữa chúng và biến động thị trường chứng khoán tại Việt Nam.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô có tác động đáng kể đến biến động thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, cần có thêm nhiều nghiên cứu để hiểu rõ hơn về mối quan hệ này trong bối cảnh Việt Nam.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát có tác động tích cực đến biến động thị trường chứng khoán, trong khi lãi suất và tỷ giá hối đoái không có ảnh hưởng rõ ràng.

5.2. Đề xuất cho nghiên cứu trong tương lai

Cần có thêm các nghiên cứu sâu hơn về tác động của các yếu tố vĩ mô khác và các yếu tố tâm lý nhà đầu tư để có cái nhìn toàn diện hơn về biến động thị trường chứng khoán.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức đi vào vận hành từ ngày 28 tháng 07 năm 2000 tại Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (nay là Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM - HOSE). Ban đầu, thị trường chỉ có 2 cổ phiếu niêm yết là REE và SAM với quy mô vốn hóa vỏn vẹn 270 tỷ đồng. Trải qua hơn một thập kỷ phát triển đầu tiên, quy mô vốn hóa thị trường đã có bước nhảy vọt ấn tượng, đạt 13,8 tỷ USD vào tháng 12 năm 2006, tương đương 22,7% tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Chỉ số VN-Index từng chạm đỉnh lịch sử 1.170,67 điểm vào tháng 03 năm 2007 trước khi sụt giảm hơn 70% xuống mức 308 điểm vào cuối năm 2008 do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu và các đợt siết chặt tiền tệ trong nước.

Sự biến động mạnh mẽ của thị trường chứng khoán mới nổi đặt ra thách thức lớn đối với công tác quản trị rủi ro của nhà đầu tư cũng như năng lực điều hành của cơ quan quản lý. Tại Việt Nam, hành vi giao dịch thường xuyên chịu tác động bởi tâm lý đám đông, trong khi các biến số kinh tế vĩ mô như lạm phát, lãi suất và tỷ giá biến động hết sức phức tạp. Vấn đề cốt lõi đặt ra là liệu các biến số vĩ mô này có thực sự tác động đến mức độ biến động có điều kiện (conditional volatility) của lợi suất thị trường chứng khoán hay không, và mức độ ảnh hưởng định lượng là bao nhiêu.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là nhận diện, đo lường và kiểm định tác động của lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất tiền gửi đến biến động lợi suất của chỉ số VN-Index. Nghiên cứu thực hiện trên bộ dữ liệu chuỗi thời gian hàng tháng kéo dài từ tháng 08 năm 2000 đến tháng 12 năm 2010, bao gồm 125 quan sát thực tế tại sàn HOSE. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học định lượng chuẩn xác giúp nhà đầu tư thiết lập ngưỡng chịu đựng rủi ro và hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước điều tiết vĩ mô hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng nền tảng dựa trên Thuyết Định giá Tài sản Kinh doanh Chênh lệch (Arbitrage Pricing Theory - APT) được Ross phát triển vào năm 1976. Theo mô hình APT, tỷ suất sinh lời kỳ vọng của tài sản tài chính chịu sự chi phối của nhiều nhân tố vĩ mô mang tính hệ thống. Chen, Roll và Ross (1986) đã chứng minh rằng các cú sốc vĩ mô tác động trực tiếp đến dòng tiền kỳ vọng và tỷ suất chiết khấu của doanh nghiệp, từ đó thiết lập trạng thái cân bằng dài hạn giữa giá cổ phiếu và môi trường vĩ mô. Bên cạnh đó, mô hình Chiết khấu Cổ tức (Dividend Discount Model - DDM) và mô hình Định giá Tài sản Vốn (CAPM) cũng bổ trợ giải thích cơ chế lan truyền thông tin kinh tế vào giá trị tài sản.

Để đo lường rủi ro biến động theo thời gian, nghiên cứu kế thừa mô hình Phương sai Thay đổi Có điều kiện Tự hồi quy (ARCH) do Engle đề xuất năm 1982 và mô hình GARCH mở rộng được hoàn thiện bởi Bollerslev và Taylor vào năm 1986. Nghiên cứu tập trung vào 4 khái niệm kinh tế lượng tài chính then chốt:

• Biến động lợi suất có điều kiện (Conditional Volatility): Thước đo sự thay đổi của phương sai lợi suất theo thời gian dựa trên tập thông tin quá khứ.
• Cụm biến động (Volatility Clustering): Hiện tượng các giai đoạn biến động mạnh nối tiếp nhau và các giai đoạn trầm lắng diễn ra liên tục.
• Phần bù rủi ro vĩ mô: Mức sinh lời bổ sung mà nhà đầu tư yêu cầu để bù đắp rủi ro lạm phát hoặc tỷ giá.
• Tính bất đối xứng của thông tin: Sự phản ứng khác biệt của thị trường trước tin tức tích cực và tiêu cực.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thực nghiệm với chuỗi số liệu thời gian hàng tháng từ tháng 08 năm 2000 đến tháng 12 năm 2010. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 125 quan sát liên tục. Tác giả áp dụng phương pháp chọn mẫu toàn bộ theo chuỗi thời gian (time-series census sampling) nhằm bao quát toàn bộ lịch sử 10 năm đầu tiên của thị trường chứng khoán Việt Nam, phản ánh đầy đủ các chu kỳ thăng trầm từ giai đoạn sơ khai, bùng nổ 2006–2007 đến giai đoạn khủng hoảng 2008 và tái phục hồi 2009–2010.

Nguồn dữ liệu bao gồm:

• Chỉ số VN-Index chốt cuối tháng được trích xuất từ Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM.
• Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đại diện cho lạm phát từ Tổng cục Thống kê.
• Tỷ giá danh nghĩa chính thức VND/USD và lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng từ cơ sở dữ liệu Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích GARCH(1,1) là vì chuỗi lợi suất VN-Index có hệ số nhọn (kurtosis) đạt 3,79 (lớn hơn 3), biểu thị phân phối có đuôi béo (leptokurtic) và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, khiến phương pháp OLS truyền thống bị chệch. Quy trình phân tích gồm:

• Kiểm định tính dừng bằng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller mở rộng (ADF) với giá trị tới hạn kiểm định tại mức 1% (-3,48) và 5% (-2,88).
• Thiết lập ma trận tương quan giữa các biến độc lập để kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến.
• Ước lượng mô hình chuẩn GARCH(1,1) và các mô hình GARCH mở rộng có biến ngoại sinh bằng phương pháp Hợp lý cực đại (Maximum Likelihood - thuật toán Marquardt) trên phần mềm EViews 6.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thống kê mô tả và ước lượng mô hình kinh tế lượng trên bộ dữ liệu 125 quan sát đã mang lại các phát hiện thực nghiệm quan trọng:

Thứ nhất, kiểm định thống kê mô tả cho thấy lợi suất trung bình hàng tháng của VN-Index đạt 1,57% với độ lệch chuẩn lên tới 12,02%, thể hiện mức độ rủi ro rất cao. Hệ số bất đối xứng (skewness) đạt -0,22 và hệ số nhọn đạt 3,79. Kiểm định ADF xác nhận chuỗi lợi suất VN-Index và các biến đổi vĩ mô đều dừng ở mức sai phân bậc 0 với giá trị xác suất p-value đều nhỏ hơn 0,05.

Thứ hai, kết quả ước lượng Mô hình 1 (GARCH(1,1) tiêu chuẩn) khẳng định sự hiện diện mạnh mẽ của hiệu ứng GARCH trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Hệ số của phương sai kỳ trước (GARCH term) đạt 0,6072 với p-value bằng 0,0000, trong khi hệ số tin tức thị trường (ARCH term) đạt 0,1684. Điều này chỉ ra rằng 60,72% mức độ biến động lợi suất của tháng hiện tại được giải thích bởi mức độ biến động của tháng trước đó, phản ánh rõ nét quán tính tâm lý và hiện tượng cụm biến động.

Thứ ba, Mô hình 3 ghi nhận lạm phát có tác động cùng chiều sâu sắc và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% (p-value = 0,0500) đến biến động lợi suất có điều kiện. Hệ số ước lượng của lạm phát đạt mức +19,51. Cụ thể, khi tốc độ tăng CPI tăng thêm 1%, mức độ biến động có điều kiện của chỉ số VN-Index sẽ tăng thêm 19,51%.

Thứ tư, tại Mô hình 4 và Mô hình 5, sự thay đổi của tỷ giá VND/USD (p-value = 0,8974) và lãi suất tiền gửi 3 tháng (p-value = 0,0181 nhưng phương trình phương sai không hội tụ đầy đủ ý nghĩa thống kê) chưa thể hiện tác động rõ ràng lên biến động có điều kiện của thị trường chứng khoán trên chuỗi dữ liệu tần suất tháng.

Thảo luận kết quả

Tác động dương mạnh mẽ của lạm phát lên biến động thị trường hoàn toàn phù hợp với thực tế kinh tế Việt Nam giai đoạn 2007–2008, khi lạm phát phi mã đạt đỉnh gần 20%, kéo theo sự bùng nổ của tăng trưởng tín dụng lên tới 54% và cung tiền M2 tăng 47% trong năm 2007. Lạm phát gia tăng làm xói mòn lợi nhuận doanh nghiệp, gia tăng chi phí vốn và kích hoạt làn sóng bán tháo cổ phiếu để tìm kiếm các kênh trú ẩn an toàn. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế của Saryal (2007) tại Thổ Nhĩ Kỳ và Engle & Rangel (2005) tại 50 thị trường mới nổi.

Nguyên nhân khiến tỷ giá và lãi suất chưa thể hiện tác động rõ nét trong mô hình xuất phát từ đặc thù cơ chế quản lý kinh tế giai đoạn 2000–2010. Ngân hàng Nhà nước áp dụng cơ chế tỷ giá neo bò trườn (crawling peg) với biên độ hẹp từ ±0,1% đến ±3%, khiến tỷ giá chính thức ít biến động và không phản ánh trọn vẹn sức ép từ thị trường tự do. Tương tự, lãi suất tiền gửi thường xuyên bị khống chế bởi trần lãi suất hành chính (quanh mức 6%–6,5% giai đoạn 2001–2007 trước khi biến động lên 16%–17% vào năm 2008 và 2010), khiến độ nhạy của thị trường bị trễ hoặc bị triệt tiêu khi phân tích theo dữ liệu tháng.

Trong thực tế phân tích dữ liệu, các phát hiện này có thể được trình bày sinh động thông qua biểu đồ đường kết hợp (combo line-chart) thể hiện mối tương quan đồng pha giữa chỉ số lạm phát CPI và chuỗi phương sai biến động VN-Index qua từng năm, đi kèm bảng ma trận hệ số tương quan (với tất cả các cặp biến độc lập đều có hệ số tương quan dưới 0,30, loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến).

Đề xuất và khuyến nghị

Từ các bằng chứng thực nghiệm thu được, tác giả đưa ra 4 nhóm giải pháp chiến lược:

• Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro lạm phát (Early Warning System): Ngân hàng Nhà nước phối hợp với Ủy ban Chứng khoán Nhà nước thiết lập chỉ số giám sát vĩ mô tự động. Khi chỉ số CPI tháng vượt ngưỡng biến động 1,0% hoặc lạm phát năm vượt 8%, hệ thống cần kích hoạt cảnh báo rủi ro biến động thị trường. Thời gian hoàn thiện cơ chế trong vòng 12 tháng.
• Phát triển và hoàn thiện các công cụ tài chính phái sinh: Bộ Tài chính và các Sở Giao dịch Chứng khoán cần đẩy nhanh việc ra mắt hợp đồng tương lai chỉ số và hợp đồng quyền chọn nhằm cung cấp công cụ phòng hộ rủi ro biến động cho nhà đầu tư, hướng tới mục tiêu giảm thiểu 15% đến 20% biên độ điều chỉnh hoảng loạn khi có cú sốc vĩ mô. Lộ trình triển khai từ 24 đến 36 tháng.
• Nâng cao tính linh hoạt và minh bạch trong điều hành tỷ giá và lãi suất: Ngân hàng Nhà nước từng bước xóa bỏ can thiệp hành chính trực tiếp, chuyển dịch hoàn toàn sang điều hành lãi suất thị trường mở và mở rộng biên độ tỷ giá linh hoạt từ ±3% đến ±5%. Mục tiêu thu hẹp khoảng cách giữa tỷ giá chính thức và tỷ giá tự do xuống dưới 1,5% trong vòng 18 tháng.
• Nâng cấp khung quản trị rủi ro tại các định chế tài chính: Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư cần tích hợp mô hình GARCH(1,1) và mô hình Giá trị chịu rủi ro (Value-at-Risk - VaR) vào quy trình phân bổ tài sản hàng ngày, nhằm kiểm soát tỷ lệ sụt giảm giá trị tài sản ròng (NAV) không vượt quá 10% trong các chu kỳ lạm phát cao.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng chính trong hệ sinh thái tài chính:

• Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp nắm bắt quy luật biến động của thị trường, nhận diện lạm phát là yếu tố chỉ báo rủi ro hàng đầu để chủ động tái cấu trúc tỷ trọng giữa tiền mặt và cổ phiếu, tối ưu hóa lợi nhuận danh mục trong chu kỳ thăng trầm kinh tế.
• Chuyên viên phân tích và quản trị rủi ro tại các công ty chứng khoán, ngân hàng và quỹ đầu tư: Cung cấp mô hình toán định lượng GARCH(1,1) có thể ứng dụng trực tiếp để ước tính phương sai có điều kiện, hỗ trợ định giá chứng khoán phái sinh và thiết lập hạn mức ký quỹ (margin) chính xác.
• Cơ quan quản lý nhà nước (Ngân hàng Nhà nước, Bộ Tài chính, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước): Tham chiếu phản ứng định lượng của thị trường chứng khoán trước các quyết định điều hành lãi suất, tỷ giá và cung tiền, từ đó cân chỉnh liều lượng và thời điểm ban hành chính sách tiền tệ phù hợp.
• Giảng viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu tài chính - ngân hàng: Sử dụng làm tài liệu tham khảo mẫu mực về quy trình kiểm định kinh tế lượng tài chính, kỹ thuật xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và ứng dụng mô hình phi tuyến tính trong phân tích thị trường chứng khoán mới nổi.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao nghiên cứu lại chọn mô hình GARCH(1,1) thay vì mô hình hồi quy tuyến tính OLS thông thường? Mô hình OLS giả định phương sai của sai số là không đổi, điều này vi phạm thực tế chuỗi lợi suất tài chính thường có hiện tượng cụm biến động và phân phối đuôi béo với hệ số nhọn đạt 3,79. Mô hình GARCH(1,1) khắc phục hoàn toàn nhược điểm này bằng cách mô hình hóa phương sai thay đổi có điều kiện.

Tác động của lạm phát đến biến động thị trường chứng khoán Việt Nam cụ thể như thế nào? Nghiên cứu chỉ ra hệ số lạm phát đạt +19,51 với mức ý nghĩa 5%. Khi tốc độ tăng chỉ số CPI tăng thêm 1%, độ biến động có điều kiện của thị trường chứng khoán sẽ tăng thêm 19,51%, cho thấy lạm phát là nguồn cơn gây bất ổn định và rủi ro lớn nhất cho thị trường.

Vì sao biến động tỷ giá và lãi suất chưa thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình? Giai đoạn 2000–2010 ghi nhận tỷ giá chính thức được kiểm soát chặt theo cơ chế neo bò trườn với biên độ hẹp và lãi suất bị áp trần hành chính. Do đó, dữ liệu thống kê tháng chính thức chưa phản ánh hết các biến động nhạy bén của thị trường thực tế.

Dữ liệu 125 tháng giai đoạn 2000–2010 có còn giá trị ứng dụng cho thị trường hiện nay không? Dữ liệu giai đoạn này mang giá trị nền tảng kinh điển vì phản ánh trọn vẹn một chu kỳ kinh tế hoàn chỉnh gồm khởi tạo, tăng trưởng bùng nổ, khủng hoảng và phục hồi. Khung phương pháp luận GARCH vẫn giữ nguyên giá trị ứng dụng chuẩn xác cho thị trường hiện đại.

Nhà đầu tư có thể ứng dụng kết quả GARCH(1,1) vào quản lý danh mục như thế nào? Với hệ số GARCH đạt 0,6072, nhà đầu tư hiểu rằng biến động thị trường có tính quán tính cao. Khi thị trường bước vào giai đoạn biến động lớn do áp lực vĩ mô, nhà đầu tư nên chủ động hạ đòn bẩy tài chính và gia tăng tỷ trọng tiền mặt ngay lập tức.

Kết luận

• Luận văn đã kiểm định thành công và khẳng định sự tồn tại của hiện tượng cụm biến động trên sàn HOSE thông qua mô hình GARCH(1,1) với quán tính phương sai chiếm 60,72%.
• Nghiên cứu xác lập bằng chứng thực nghiệm vững chắc về tác động khuếch đại rủi ro của lạm phát, khi mỗi 1% tăng thêm của CPI làm tăng 19,51% độ biến động lợi suất thị trường.
• Phân tích làm rõ nguyên nhân các rào cản hành chính trong điều hành tỷ giá và lãi suất giai đoạn 2000–2010 đã làm giảm độ nhạy thống kê của hai biến số này trên dữ liệu tháng.
• Công trình đóng góp hệ thống phương pháp luận kinh tế lượng tài chính chuẩn mực, mở đường cho các nghiên cứu định lượng chuyên sâu về thị trường vốn Việt Nam.
• Trong giai đoạn tiếp theo từ 12 đến 24 tháng tới, các nhà nghiên cứu nên mở rộng mô hình sang dữ liệu tần suất ngày, tích hợp sàn HNX và phân tích sâu theo từng nhóm ngành kinh tế riêng biệt. Hãy tải ngay toàn văn tài liệu để làm chủ mô hình định lượng rủi ro tài chính chuyên sâu này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

1 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECONOMICS HOCHIMINH CITY --- oOo --- NGUYỄN THÚY VÂN THE IMPACT OF MACROECONOMIC FACTORS ON CONDITIONAL STOCK MARKET VOLATILITY IN VIETNAM MAJOR: BANKING AND FINANCE MAJOR CODE: 60.12 MASTER THESIS INSTRUCTOR: Doctor TRƯƠNG QUANG THÔNG Ho Chi Minh City – 2011 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 2 ACKNOWLEDGEMENT Firstly, I would like to express my sincerest gratitude to my supervisor, Dr. Truong Quang Thong for his valuable guidance and helpful comments during the course of my study. I also would like to thank all of my lecturers at Faculty of Banking and Finance, University of Economics Hochiminh City for their English program, knowledge and teaching during my master course at school. I would like to specially express my thanks to my classmates, my friends for their support and encouragement.

Special thanks should go to my family for their love and support during my life. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 3 ABSTRACT The study looks at the relationship between macroeconomic factors and and stock market, and determined whether inflation, movements in exchange rate, interst rate have an effect on stock market return volatility in Vietnam. The Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedascity (GARCH) models are used in establishing the relationship between these variables and stock market volatility. The results confirms presence of GARCH (1,1) effect on stock return time series of Vietnam stock market.

It is also found that there is strong and positive relationship between inflation and stock market return volatility. It means that an increase in inflation leads to an increase in stock market return volatility in the long run. However, there is no enough proof to conclude that change in interest rate and exchange rate can influence market return volatility. Keywords: volatility, leverage, interest rate, inflation, exchange rate, returns, Hochiminh Stock Exchange TIEU LUAN MOI download : [e-mail] i Table of contents  CHAPTER 1 Introduction .4 Research methodology and scope .5 Structure Of The Study.4 CHAPTER 2 Literature review .2 ARCH and GARCH model .1 Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) .2 Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) 8 2.3 The impact of macroeconomic variables on stock market volatility .4 Application of Garch model in Vietnam .15 CHAPTER 3 Research Methodology .2 Research data and construction of variables: .16 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.2 Construction of variables for the models: .3 DF unit root test:.4 Hypotheses and empirical models .1 Model 1: The standard GARCH (1,1) model .2 Applying GARCH (1,1) models to find out the impact of macroeconomic variables on stock return volatility .28 CHAPTER 4 Empirical Results of the Research .3 DF unit root test .4 Correlation Matrix of the variables .5 Emprical result of model .1 Model 1: Standard GARCH (1,1) .37 CHAPTER 5 Conclusions, Limitations and recommendations .2 Conclusions and Implications .3 Limitations and recommendations: .45 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Descriptive Statistics of variables. Monthly CPI from 2000 – 2010 (Source: GSO). Unit root test .1 The performance of VN-Index from 07/2000 – 12/2010 .2 Inflation in Vietnam and selected countries 2000 - 2009 .3 Vietnam‟s nominal exchange rate (VND/USD) and inflation rate 1992-2010.1 Vietnam exchange rate arrangement 2000 - 2010 .1 Descriptive statistics of variables (07/2000 – 12/2010) .2 ADF UNIT ROOT TEST .3 Correlation Matrix of the variables .4 Result of model 1 .5 Result of model 2 .6 Result of model 3 .7 Result of model 4 .8 Result of model 5 .37 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] iv Glossary CPI: consumer price index SBV: State Bank of Vietnam GARCH: Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity ARCH: Autoregressive Conditional Hetroskedasticity GDP: Gross Domestic Product HOSE: Hochiminh Stock Exchange TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 1 CHAPTER 1 Introduction 1.1 Introduction Stock return volatility refers to the variation in stock price changes during a period of time. Normally investors and agents perceive this variation as a measure of risk.

The policy makers use estimate of volatility as a tool to measure the vulnerability of the stock market. Since understanding the nature of stock market volatility gives important implications for policy makers and investors, movements in stock prices volatility have been the central variable of many researches.