Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Gia the gioi len ttck

1,882 views

Published on

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

Published in: Economy & Finance
  • Be the first to comment

Gia the gioi len ttck

  1. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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.

×