Tác giả sử dụng mô hình GJR-GARCH và ARDL nghiên cứu với dữ liệu chuỗi thời gian bằng phương pháp thống kê và phân tích định lượng để đánh giá các tác động trên có xem xét tính đến độ trễ và các cú sốc thông tin trên thị trường

1. International Conference on Emerging Challenges: Managing to Success, 2015, 132-138
CÁC TÁC ĐỘNG CỦA CHỈ SỐ GIÁ THẾ GIỚI LÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Hoang Thanh Hue Ton1
, Van Duy Nguyen2
1
School of Economics and Business Management, Hong Duc University, ThanhHoa, Viet Nam
2Viet Nam Quantitative Analysis Join Stock Company, Hanoi, Vietnam
Tóm tắt
Việc nghiên cứu quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động thị trường chứng
khoán (TTCK) Việt Nam là rất quan trọng. Ngoài các yếu kinh tế trong nước được nhiều
nhà khoa học đã nghiên cứu như lạm phát, tỷ giá, cung tiền..., còn có các yếu tố kinh tế
trên thế giới đều có thể tác động tới chỉ số VNINDEX trong thời kì kinh tế thị trường như
hiện nay. Vì thế bài báo này thực hiện nhằm đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố giá vàng
thế giới (GOLD), giá dầu thô (CRUDE), giá trị thị trường SP500 lên giá trị VNINDEX giai
đoạn 2008 đến 2013. Tác giả sử dụng mô hình GJR-GARCH và ARDL nghiên cứu với dữ
liệu chuỗi thời gian bằng phương pháp thống kê và phân tích định lượng để đánh giá các
tác động trên có xem xét tính đến độ trễ và các cú sốc thông tin trên thị trường. Kết quả
cho thấy các giá trị SP500, CRUDE, VNINDEX ở giai đoạn trước (trễ 1 đơn vị) đều có tác
động tích cực lên giá trị VNINDEX, đồng thời giá trị SP500 còn có tác động tức thời lên
chỉ số giá VNINDEX. Một khám phá mới của bài báo chỉ ra rằng giá vàng thế giới không
có tác động tới VNINDEX và các cú sốc âm và dương đều có tác động như nhau tới thị
trường chứng khoán ở Việt Nam.
Từ khóa:, Mô hình GJR-GARCH, Mô hình ARDL, VNINDEX
Abstract
Keywords: GJR-GARCH Model, ARDL Model, VNINDEX.
1. Giới thiệu
Thị trường chứng khoán ở Việt Nam ra đời vào năm 2000 đầu tiên tại TP. Hồ Chí
Minh với hai mã cổ phiếu là SAM và REE. Sau đó 5 năm, tức là năm 2005 thì Trung tâm
giao dịch chứng khoán ở Hà Nội mới bắt đầu ra đời. Và đến năm 2005 ở Việt Nam mới chỉ
được gọi là thời kì chập chững biết đi của TTCK Việt Nam.

2. - 1 -
Nghiên cứu quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động thị trường chứng
khoán (TTCK) Việt Nam sẽ góp phần giúp Chính phủ xem xét đưa ra các chính sách hợp
lý; giúp những nhà đầu tư đưa ra các quyết định trong đầu tư cổ phiếu.
Chỉ số giá chứng khoán luôn luôn biến động theo từng ngày, những biến động này
nguyên nhân có thể do sự thay đổi của các yếu tố kinh tế, xã hội bên ngoài hoặc những yếu
tố mang tính chất thông tin thị trường. Vì thế việc xem xét yếu tố tác động đó nhằm đưa ra
khả năng của thị trường chứng khoán cũng như có các tính toán sao cho phù hợp với mục
tiêu của các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán.
Hiện nay, trên phạm vi nghiên cứu tại Việt Nam đa số các nghiên cứu chỉ nói tới yếu
tố kinh tế vĩ mô truyền thống như lãi suất, tỷ giá, tăng trưởng GDP, cung tiền, giá vàng; mà
chưa có các nghiên cứu đánh giá các yếu tố giá của thị trường quốc tế như giá vàng, giá
xăng dầu, chỉ số giá thị trường SP500. Mặc dụ các yếu tố này có những tác động trực tiếp
tới tình hình kinh tế trong nước nói riêng và chỉ số giá chứng khoán nói riêng. Do vậy, việc
đánh giá các yếu tố giá cả thị trường quốc tế lên chỉ số VNINDEX là nghiên cứu quan
trọng để tìm ra các tác động của các biến giá cả, đồng thời việc nghiên cứu có xem xét tới
các cú sốc trên thị trường cũng là điểm mới và không thể thiếu khi nghiên cứu về chỉ số
chứng khoán tại Việt Nam.
2. Tổng quan lý thuyết, mô hình nghiên cứu
2.1 Tổng quan lý thuyết
Được xuất phát từ Fama (1970) đưa ra "Lý thuyết thị trường hiệu quả" đã đặt ra cơ
sở lý thuyết cực kỳ quan trọng cho các nhà làm chính sách cũng như cho các nhà đầu tư
chứng khoán. Theo đó, các nhà làm chính sách có thể tự do thi hành các chính sách vĩ mô
quốc gia mà không cần phải lo sợ rằng các chính sách này sẽ làm thay đổi bản chất của
TTCK vì chúng chỉ ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán mà thôi. Từ đó đã có rất nhiều
nhà nghiên cứu tập trung và tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên sự sự thay đổi của
chỉ số chứng khoán.
Đối với thị trường chứng khoán Hồng Kong (HIS-Hang Seng Index), Garefalakis et
al (2011) thực hiện nghiên cứu các yếu tố quyết định tới thị trường chứng khoán đã đưa ra
các yếu tố SP500, CRUDE, GOLD có tác động tới chỉ số giá chứng khoán ở Hồng Kong.
Trong đó các yếu tố SP500 có tác động tới HSI ở độ trễ 1 đơn vị và HSI (Hang Seng

3. - 2 -
Index) ở độ trễ 1,2,3 có tác động lên HIS ở hiện tại; CRUDE và GOLD có tác động tức
thời lên HIS.
Tại thị trường Ấn Độ, Nath và Samanta (2003) đánh giá tác động giữa tỷ giá hối đoái
và giá chứng khoán qua kiểm định Granger đánh giá tác động theo từng năm một, đã chỉ ra
chỉ có tác động qua lại vào các năm 1993(sig=0.03), năm 2001 (sig=0.02), năm
2002(sig=0.07). Tác giả đã chỉ ra rằng vào các năm khác nhau với tình hình kinh tế khác
nhau dẫn tới sự tác động hay không cũng khách nhau.
Tại Việt Nam đã có những nghiên cứu về TTCK như nghiên cứu của Nguyễn Thị
Mỹ Dung xem xét các nhân tố vĩ mô tác động lên giá chứng khoán ở Việt Nam, một số đề
tài cấp thạc sỹ cũng đều xoay quanh các nhân tố vĩ mô như lạm phát, lãi suất, cung tiền hay
tỉ giá hối đoái. Bên cạnh đó việc Việt Nam gia nhập tổ chức WTO năm 2006 đã đưa Việt
Nam hội nhập với các nước trên thế giới, từ đó làm cho việc chịu tác động mạnh mẽ hơn
khi có sự thay đổi từ các yếu tố kinh tế bên ngoài. Trong bài nghiên cứu này của tác giả sẽ
bỏ qua các tác động của các biến vĩ mô nêu trên, nhóm tác giả sẽ tập trung về các nhân tố
giá cả thị trường quốc tế có xem xét tới các tác động tức thời và tác động của các thời kì
trễ.
2.2 Mô hình nghiên cứu
Các yếu tố kinh tế ước lượng theo dữ liệu chuỗi thời gian luôn có tác động với nhau
qua 2 giai đoạn (tác động tức thời và tác động ở giai đoạn trước). Do vậy, bài nghiên cứu
nhóm tác giả sẽ đi tìm hiểu sự tác động của giá vàng, giá dầu thô, chỉ số cổ phiếu SP500
lên giá trị VNIDEX ở cả 2 giai đoạn tức thời và ở giai đoạn trước (ở độ trễ i).
Đối với thị trường chứng khoán Việt Nam đã có nghiên cứu về tác động của yếu tố
kinh tế vĩ mô, song các nghiên cứu chỉ dừng ở việc đưa ra cá chỉ số cơ bản như lạm phát,
tỷ giá, cung tiền hay là giá vàng. Vì vậy, để đánh giá các yếu tố vĩ mô trên thế giới ảnh
hưởng tới chỉ số VNINDEX như thế nào, ngoài xem xét các giá trị về giá vàng thế giới
(GOLD), giá dầu thô (CRUDE) đã được nêu ra như một giả thuyết truyền thống về các
nhân tố tác động lên Vnindex cũng như xem xét mô hình nghiên cứu của Garefalakis et al
(2011) trên TTCK Hồng Kong thì tác giả đưa thêm biến chỉ số cổ phiếu SP500 của thị
trường Mỹ.

4. - 3 -
Trong đó:
Biến độc lập: RVNINDEXt là tỷ suất lợi nhuận VNINDEX tại thời điểm t
RVNINDEXt = ln(VNINDEXt /VNINDEXt-1)
RVNINDEXt-i là RVNINDEX ở độ trễ thứ i
Biến phụ thuộc: RGOLD: tỷ suất lợi nhuận GOLD
RSP500: Tỳ suất lợi nhuận SP500
RCRUDE: Tỷ suất lợi nhuận CRUDE
Các giá trị RGOLDt, t-i ; RSP500t, t-i ; RCRUDEt, t-i tính toán tương tự như đối với
RVNINDEXt,t-i
Bên ạnh mô hình ước lượng các yếu tố tác động lên chỉ số VNINDEX, tác giả còn
đưa ra mô hình đánh giá tác động của phương sai trong các thời kì và phần dư của mô hình
RVNINDEXt
RGOLDt
RGOLDt-i
RVNINDEXt-i
RCRUDEt
RCRUDEt-i
RSP500t
RSP500t-i

5. - 4 -
(đại diện cho các cú sốc mang tính chất thông tin cũng như đột biết tác động có lợi hay
không tốt tới thị trường:
2 2 2 2
0 1 1 1 1 1 1 1* .... * * .... * * * .... * *t t i t i t i t i t t i t i t ih h h u u u d u dγ δ δ γ γ ν ν− − − − − − − −= + + + + + + + + + (2)
3. Phương pháp phân tích
Để đánh giá tác động của các nhân tố lên một yếu tố kinh tế nào đó, cách truyền
thống các nhà nghiên cứu kinh tế hay dùng là sử dụng mô hình ARDL (Nguyễn Văn Duy,
Đào Trung Kiên, Bùi Quang Tuyến, 2014). Đối với dữ liệu chuỗi thời gian, để đảm bảo mô
hình có tính bền vững trước khi thực hiện mô hình ARDL các nhà khoa học trong các bài
nghiên cứu hiện đại luôn sử dụng nguồn dữ liệu có tính dừng. Việc dữ liệu đầu vào đảm
bảo tính dừng sẽ tránh xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo (Gurajati, 2003; Ramanathan,
2002). Bên cạnh đánh giá các yếu tố tác động tới biến phụ thuộc, yếu tố không quan sát
được- đặc biệt là các cú sốc cần được ước lượng nhằm đem lại các đánh giá chi tiết hơn về
sự thay đổi của biến phụ thuộc. Trong mô hình kinh tế, Engle đã phát triển mô hình ARCH
đầu tiên năm 1982 và sau đó ông cùng với và Kroner phát triển thêm GARCH năm 1995
nhằm ước lượng thêm các cú sốc trên thị trường. Dựa trên tiền đề về ước lượng cú sốc của
Engle, nhà khoa học Glosten, Jaganathan và Runkle (1993) đã phát triển thêm khi đưa và
ước lượng các cú sốc âm và dương nhằm xem xét có sự khác biệt nào không giữa cú sốc
tốt và xấu hay không (gọi tắt là mô hình GJR-GARCH).
Trong bài nghiên cứu này để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế tới thị trường
chứng khoán ở Việt Nam giai đoạn 2008 đến 2013 tác giả áp dụng kết hợp mô hình ARDL
nhằm đánh giá các yếu tố kinh tế thị trường tác động lên chỉ số VNindex và mô hình GJR-
GARCH nhằm ước lượng thêm các cú sốc âm và dương trong giai đoạn nghiên cứu. Mô
hình nghiên cứu được mô tả như sau:
Yt= α0 +α1*Yt−1+α2*Yt−2 +…+αn*Yt−1 + β0*Xit+β1*Xit−1+…+ βn*Xit−n +ut (1)
2 2 2 2
0 1 1 1 1 1 1 1* .... * * .... * * * .... * *t t i t i t i t i t t i t i t ih h h u u u d u dγ δ δ γ γ ν ν− − − − − − − −= + + + + + + + + + (2)
Trong đó: Yt và Xt là các biến dừng, và ut là phần nhiễu trắng.
Yt−n và Xt−n là các biến dừng ở các độ trễ.
ht: Phương sai mô hình.
dt: Biến giả về cú sốc âm, dương.

6. - 5 -
Chuỗi thời gian có tính dừng là chuỗi có trung bình, phương sai, hiệp phương sai
không đổi tại mọi thời điểm (Gurajati, 2003). Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian,
trong phần mềm EViews thường dùng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) để kiểm
định tính dừng của chuỗi thời gian dựa trên kiểm định ADF mở rộng (Gurajati, 2003).
Độ trễ tối ưu là độ trễ tại đó các biến được mô hình hóa qua biến trễ và các biến khác
cùng cùng một độ trễ cho kết quả tốt nhất. Việc xác định độ trễ tối ưu dựa trên các chỉ số
lựa chọn (Hansen, 2013), các chỉ số này được hỗ trợ trong phần mềm EViews.
Để đảm bảo mô hình bền vững, phương trình hồi quy cần thỏa mãn điều kiện về
kiểm định thừa biến (đảm bảo mô hình không chứa các biến thừa - không tác động tới
VNindex); kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định tự tương quan.
Trong phương trình (2) nếu hệ số ν có ý nghĩa thống kê thì các cú sốc âm, dương
có tác động khác nhau lên phương sai ht (Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn
Khánh Duy, 2009).
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu và ma trận tương quan
Thống kê mô tả dữ liệu đầu vào: Trong giai đoạn 2008 – 2013 chỉ số Vnindex có
giá trị trung bình âm cho thấy giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam nhìn chung có xu
thế giảm trong cả giai đoạn. Và tỷ suất lợi nhuận các nhân tố khác đều có xu thế tăng lên
nhưng không phải lúc nào cũng tăng khi giá trị nhỏ nhất các chỉ số nghiên cứu đều có giá
trị âm (bảng 4.1).
Bảng 4.1 Thống kê mô tả giá trị giai đoạn 2008 – 2013
RCRUDE RGOLD RSP500 RVNINDEX
Trung bình 5.22E-05 0.000310 0.000101 -0.000416
Lớn nhất 0.164097 0.086432 0.132022 0.046468
Nhỏ nhất -0.130654 -0.098206 -0.104003 -0.048019
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Đối với ma trận tương quan: Các biến nghiên cứu RSP500 và RCRUDE có tương
quan dương với RVNINDEX, còn biến RGOLD có tương quan âm song hệ số tương quan

7. - 6 -
r rất nhỏ -0.002.(bảng 4.2). Để đánh giá rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố nghiên cứu
của đề tài nhóm tác giả thực hiện các kĩ thuật phân tích hồi quy dựa trên mô hình GJR-
GARCH và OLS để ước lượng mối quan hệ giữa RSP500, RGOLD, RCRUDE lên
RVNINDEX:
Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến
RVNINDEX RSP500 RGOLD RCRUDE
RVNINDEX 1
RSP500 0.011 1
RGOLD -0.002 0.024 1
RCRUDE 0.067 0.382 0.317 1
Kết quả từ phần mềm EViews
4.2 Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Để đánh giá tác động của các biến nghiên cứu lên chỉ số VNINDEX để đảm bảo tính
tin cậy của dữ liệu, dữ liệu cần thỏa mãn tính dừng (Gujarati, 2003). Kết quả kiểm định
tính dừng dữ liệu thu được như sau:
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu
Tên biến
Kết quả kiểm
định ADF
Giá trị thống kê ở các mức ý nghĩa
Prob
1% 5% 10%
RVNINDEX -28.89 ü ü ü 0.000
RSP500 -30.81 ü ü ü 0.000
RGOLD -36.54 ü ü ü 0.000
RCRUDE -29.33 ü ü ü 0.000
Kết quả từ phần mềm EViews
Kết quả cho thấy biến nghiên cứu đều dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% do vậy
các biến nghiên cứu đều thỏa mãn điều kiện về tính dừng, vì vậy các biến đều được đưa
vào phân tích chạy hồi quy ở các bước sau..
4.4 Xác định độ trễ tối ưu

8. - 7 -
Các biến kinh tế thông thường có một độ trễ nhất định khi xem xét ảnh hưởng tới các
biến khác. Để xác định độ trễ tối ưu đánh giá đúng ảnh hưởng của các biến nghiên cứu lên
RVNINDEX nhóm tác giả sử dụng các chỉ số thông kê xác định độ trễ phù hợp. Kết quả
phân tích từ dữ liệu trong giai đoạn 2008 – 2013 như sau (bảng 4.5):
Bảng 4.4 Kết quả xác định độ trễ tối ưu
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 15341.15 NA 6.69e-15 -21.28682 -21.27218 -21.28136
1 15505.15 326.8582 5.45e-15 -21.49223* -21.41904* -21.46491*
2 15527.20 43.81455 5.40e-15 -21.50062 -21.36888 -21.45145
3 15541.34 28.03458 5.42e-15 -21.49805 -21.30776 -21.42701
4 15563.29 43.38571 5.37e-15* -21.50631 -21.25747 -21.41342
5 15573.05 19.21990 5.42e-15 -21.49763 -21.19025 -21.38289
6 15580.93 15.49266 5.48e-15 -21.48637 -21.12044 -21.34977
7 15591.01 19.76178 5.52e-15 -21.47816 -21.05368 -21.31970
8 15609.62 36.35901* 5.50e-15 -21.48177 -20.99874 -21.30147
Kết quả từ phần mềm EViews.
Kết quả cho thấy với nguồn số liệu nghiên cứu có tác động với nhau trong 2 giai
đoạn (ngày hôm trước và ngày hôm nay) khi có bất cứ sự thay đổi nào cũng dẫn tới yếu tố
kia thay đổi theo. Như vậy nhóm tác giả lựa chọn độ trễ 1 để thiết lập mô hình nghiên cứu.
4.5 Kết quả phân tích tác động của các yếu tố nghiên cứu lên RVNINDEX
Ban đầu nhóm tác giả sẽ đưa ra mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động lên
RVNINDEX và sau đó sẽ ước lượng các cú sốc có thể có trên thị trường.
Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình các yếu tố tác động lên RVNINDEX
RGDP
β S.E Prob
C -0.0004 0,00035 0,2294
RVNINDEX(-1) 0.2249 0,0252 0,0000
RGOLD - - -
RCRUDE - - -
RSP500 0.0585 0,0239 0,0145

9. - 8 -
RGOLD(-1) - - -
RCRUDE(-1) 0.0437 0,0173 0,0115
RSP500(-1) 0.2309 0,0297 0,0000
R2
16.16%
Prob(F-s) 0.000
Mức ý nghĩa 5%
Kết quả từ phần mềm EViews.
Bảng 4.6 Kết quả ước lượng các cú sốc trên thị trường
ht
β S.E Prob
C 1.52E
-05 2.89E
-06 0.0000
2
1tu − 0.1311 0.0299 0.0000
2
1 1*t tu d− − 0.0518 0.0367 0.1584
ht-1 0.7761 0.3186 0.0000
Prob(F-s) 0.000
Mức ý nghĩa 5%
Kết quả từ phần mềm EViews.
Để chắc chắn cho các kết luận từ mô hình ước lượng được nhóm tác giả tiến hành
kiểm định sự vi phạm các giả định của ước lượng hồi quy. Kết quả cho thấy các mô hình (1
không gặp khuyết tật phương sai sai số thay đổi (bảng 4.7). Điều đó cho thấy các kết luận
từ kết quả ước lượng đạt tính tin cậy.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định mô hình
Kiểm định Prob
Phương sai sai số thay đổi 0.9349
Mức ý nghĩa 5%
Kết quả từ phần mềm EViews.
Bên cạnh đó có thể đánh giá mô hình có bền vừng hay không dựa vào biểu đồ phần
dư. Phần dư có phân phối chuẩn đồng nghĩa với việc mô hình không tồn tại khuyết tật.

10. - 9 -
Với phân phối phần dư biểu đồ hình chuông, có phân phối chuẩn nên có thể kết luận
mô hình nghiên cứu cuối cùng hoàn toàn bền vững.
Phương trình hồi quy có dạng: RVNINDEX = -0,00042 + 0,058589097827*RSP500
+ 0,2249*RVNINDEX(-1) + 0,0437*RCRUDE(-1) + 0,2309*RSP500(-1) (*)
Mô hình ước lượng cú sốc : ht = 1.52e-05 + 0.1311* 2
1tu − + 0.0518* 2
1 1*t tu d− − +
0.7761* ht-1 (**)
Kết quả cho thấy các yếu tố RSP500 có tác động tức thời tới RVNINDEX và có tác
tác động cùng chiều (+). Các yếu tố RVNINDEX giải đoạn trước, RCRUDE, RSP500 cũng
có tác động cùng chiều lên RVNINDEX.
Đối với các cú sốc được ước lượng qua các giá trị phần dư ở giai đoạn trước và
phương sai ở giai đoạn trước 1 đơn vị. Bên cạnh đó yếu tố cú sốc âm hay dương đều có tác
động như nhau tới thị trường do giá trị P_value của ước lượng phương sai bằng 0,158 lớn
hơn 0,05 (lấy mức ý nghĩa 5%). Từ đó có thể thấy được thông tin thị trường được đo lường
bởi các cú sốc (phương sai) biểu diễn qua các giá trị thông tin ở giai đoạn trước đó 1 đơn vị
thời gian và những thông tin thị trường này dù tốt hay xấu thì cũng chỉ tác động điển hình
trong 1 giai đoạn thời gian (1 ngày).
4.6. Bàn luận
Đối với kết quả thống kê từ giai đoạn 2008 đến 2013 cho thấy tỷ suất lợi nhuận của
các giá trị quốc tế đều có xu thế tăng (giá trị trung bình đều ở mức dương), trong khi đó tỷ

11. - 10 -
suất lợi nhuận của VNINDEX lại có xu hướng giảm khi giá trị trung bình giai đoạn đạt giá
trị âm (-0.000416). Với giai đoạn đang diễn ra trong điều kiện nền kinh tế thế giới đang bị
suy thoái dẫn tới các chỉ số kinh tế nghiên cứu cũng đều những thời kì giá cả bị hạ thấp để
tránh xảy ra tình trạng kinh tế tồi tệ hơn.
Qua phương trình (*) cho thấy chỉ số VNINDEX phụ thuộc vào chỉ số VNINDEX
của giai đoạn trước, việc giá chứng khoán giai đoạn trước tăng thì cũng kéo theo giá của
giai đoạn này cũng sẽ tăng theo và ngược lại. Tương tự đối với CRUDE cũng vậy, đều có
tác động cùng chiều trong 1 đơn vị độ trễ. Bên cạnh đó riêng đối với giá trị SP500 có tác
động ở cả 2 giai đoạn tức thời và giai đoạn về trước (trễ 1).
Điều này cho thấy giá trị thông tin về các biến CRUDE, SP500 được lan truyền theo
1 đơn vị thời gian (tính theo ngày). Ngoài các yếu tố trên còn có các yếu tố thông tin không
quan sát được sẽ được ước lượng qua mô hình (**).
Đối với thị trường ở Việt Nam có khác với nghiên cứu tại thị trường Hồng Kong của
tác giả Garefalakis, etl năm 2011 cho thấy các yếu tố tác động tới chỉ số chứng khoán
Hồng Kong bao gồm : Chỉ số giá chứng khoán trên thị trường ở các độ trễ 1,2,3 cùng với
giá trị SP500 ở thời kì trước đó (trễ 1), giá dầu thô CRUDE và GOLD có tác động tức thời.
Do thị trường Hồng Kong phát triển hơn thị trường ở Việt Nam nên giá trị về GOLD mang
tính toàn cầu ảnh hưởng trực tiếp ngay tới giá chứng khoán tại Hồng Kong.
Qua phương trình (**) Từ đó có thể thấy được thông tin thị trường được đo lường
bởi các cú sốc (phương sai) biểu diễn qua các giá trị thông tin ở giai đoạn trước đó 1 đơn vị
thời gian và những thông tin thị trường này dù tốt hay xấu thì cũng chỉ tác động điển hình
trong 1 giai đoạn thời gian (1 ngày).
Có sự giống về mặt thông tin các cú sốc giữa thị trường Việt Nam và thị trường
Hồng Kong khi các cú sốc ở cả 2 thị trường đều có tác động ở độ trễ 1 và về tính chất của
cú sốc âm và dương đều không có tác động khác nhau lên thị trường chứng khoán ở hai thị
trường (giá trị P_value của cú sốc âm, dương đều lớn hơn 0.05). Điều này cũng có nghĩa
việc thu nhận các thông tin tốt hoặc xấu thì sự ảnh hưởng của các cú sốc này luôn luôn có
thời gian tác động kéo dài như nhau tới TTCK.
5. Kết luận

12. - 11 -
Với sự tác động của giá dầu thô, chỉ số SP500 và chỉ số VNINDEX ở giai đoạn trước
đó 1 ngày lên chỉ số VNINDEX của ngày kế tiếp đem lại những căn cứ gợi ý hết sức quan
trọng cho các nhà đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam. Với các yếu tố có tác động
lên VNINDEX sau một ngày và có tác động cùng chiều là một căn cứ cho nhà đầu tư có
quyết định có lợi cho mục đích đầu tư của mình nhằm đem lại hiệu quả cao nhất.
Việc khi một trong các chỉ số này của ngày hôm nay tăng thì nhà đầu tư có thể dự
báo cho ngày mai về chỉ số chứng khoán ở Việt Nam cũng có xu hướng tăng theo và
ngược lại khi các chỉ số kia giảm thì chỉ số Vnindex cũng có xu thế giảm cho ngày hôm
sau.
Bên cạnh tác động của các yếu tố của giai đoạn trước (độ trễ là 1), mô hình còn đưa
ra sự tác động tức thời của SP500, do vậy mà SP500 có tác động kéo dài từ ngày hôm
trước tới ngày hôm nay.
Việc chỉ số SP500 ảnh hưởng cả ở giai đoạn trước (độ trễ 1) mà còn cả ở hiện tại lên
chỉ số Vnindex cho thấy các nhà đầu tư ngoài việc quan tới các chỉ số ở trên cũng cần đặc
biệt quan tâm thường xuyên chỉ số SP500 để tránh tình trạng bị bất nhờ đối với chỉ số
SP500 này.
Ngoài ra với phương trình của các cú sốc về thông tin ở giai đoạn trước (1 ngày) để
xem xét tác động có lợi cũng như không tốt lên thị trường chứng khoán ở Việt Nam, các
tác động mang tính chất thông tin này kéo dài hết 1 ngày kể từ có thông tin cú sốc ; do vậy
để kịp phản ứng với các cú sốc diễn ra, nhà đầu tư cần lương trước, đo đếm được cú sốc
mang tính chất tốt hay xấu tới thị trường nhằm đem lại quyết định đầu tư vào thị trường
ngày hôm sau.
Danh mục tài liệu tham khảo
Engle, R.F. (1982), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the
Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50(4), 987-1007.
Engle, R.F & Kroner, K.F. (1995), Multivariate simultaneous GARCH, Econometric
Theory, 122-150.
Garefalakis, A.E., Dimitras, A., Spinthiropoulos, K. & Koemtzopoulos, D. (2011),
Determinant factors of Hong Kong Stock Market, Working Papers Series, 1-14.

13. - 12 -
Glosten, L.R, Jaganathan, R & Runkle, D.E. (1993), On the Relation between the
Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks, The
Journal of Finance, 48(5), 1779-1801.
Gurajati, D.N. (2003), Basic Econometrics, McGraw Hill.
Hansen, B.E. (2014), Econometrics, University of Wisconsin.
Nath, C.G & Samanta, G.P. (2003), Relationship Between Exchange Rate and Stock Prices
in India – An Empirical Analysis, Working paper series, 1-11.
Nguyễn Quang Dong & Nguyễn Thị Minh. (2012), Giáo trình kinh tế lượng, Đại học Kinh
tế Quốc Dân.
Nguyễn Thị Mỹ Dung. 2013, Nhân tố ảnh hưởng tới giá chứng khoán của Việt Nam Một
số điểm cần lưu ý, Tạp chí Nghiên Cứu và Trao Đổi, 8(18).
Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình & Nguyễn Khánh Duy. (2009), Dự Báo và Phân
Tích Dữ Liệu trong Kinh Tế và Tài Chính, Nhà xuất bản thống kê.
Nguyễn Văn Duy, Đào Trung Kiên & Bùi Quang Tuyến. (2014), Ảnh hưởng của đầu tư
trực tiếp nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 1990- 2013, Tạp
chí Đào tạo và Giáo dục.
Ramanathan, R. (2002), Introductory Econometrics with Applications, Harcourt College
Publishers.