Luận Văn Thạc Sĩ Tác Động Của Chính Sách Tiền Tệ Lên Giá Cổ Phiếu Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam đã chia sẻ đến cho các bạn nguồn tài liệu hoàn toàn hữu ích đáng để xem và theo dõi. Nếu như các bạn có nhu cầu cần tải bài mẫu này vui lòng nhắn tin nhanh qua zalo/telegram : 0934.536.149 để được hỗ trợ tải nhé!

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
Nguyễn Ngọc Đoan Trang
TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ LÊN GIÁ CỔ
PHIẾU TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Tham khảo thêm tài liệu tại Trangluanvan.com
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận,Báo Cáo
Khoá Luận, Luận Văn
ZALO/TELEGRAM HỖ TRỢ 0934.536.149
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TPHCM - 2022

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
Nguyễn Ngọc Đoan Trang
TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ LÊN GIÁ CỔ
PHIẾU TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng (Hƣớng ứng dụng)
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Ngƣời hƣớng dẫn khoa học:PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang
TPHCM - 2022

3. LỜI CA ĐOAN
Tôi xin cam đoan bài luận văn này là công trình nghiên cứu của bản thân tôi với sự
hướng dẫn khoa học của PGS TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang. Các nội dung nghiên cứu
và kết quả trong bài viết này là trung thực và chưa từng được công bố dưới bất kỳ hình
thức nào trước đây. Các thông tin và số liệu tham khảo từ nguồn bên ngoài đều được
trích nguồn một cách rõ ràng. Nếu có bất kỳ sự gian lận nào được phát hiện liên quan
đến quyền tác giả, tôi xin chịu trách nhiệm về nội dung luận văn của mình. Trường Đại
học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh không liên quan đến những vi phạm về bản
quyền, tác quyền (nếu có) do tôi gây ra.

4. MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CA ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
TÓM TẮT
ABSTRACT
PHẦN MỞ ĐẦU.............................................................................................................1
1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu ..............................................................................1
2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................2
3. Câu hỏi nghiên cứu ..............................................................................................2
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ......................................................................2
5. Phƣơng pháp nghiên cứu ....................................................................................3
CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC
NGHIỆM.........................................................................................................................4
1. Tổng quan lý thuyết.............................................................................................4
1.1. Tác động CSTT lên giá cổ phiếu - ô hình tăng trƣởng Gordon ............4
1.2. Vai trò của giá cổ phiếu trong cơ chế dẫn truyền CSTT...........................5
1.2.1. Tobin q........................................................................................................5
1.2.2. Hiệu ứng giàu có.........................................................................................6

5. 2. Bằng chứng thực nghiệm.....................................................................................7
2.1. Các nghiên cứu trên thị trƣờng nƣớc ngoài ..............................................7
2.2. Các nghiên cứu tại thị trƣờng Việt Nam ..................................................12
2.3. Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm..............................................13
CHƢƠNG 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU.............................15
1. Phƣơng pháp nghiên cứu..................................................................................15
2. Dữ liệu nghiên cứu .............................................................................................20
CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN.............................................................24
1. Các kiểm định.....................................................................................................24
2. Tác động của CSTT lên VNIndex.....................................................................26
2.1. Phản ứng của VNIndex trƣớc các cú sốc..................................................26
2.2. Phân rã phƣơng sai.....................................................................................28
3. Tác động của CSTT lên HNXIndex .................................................................30
3.1. Phản ứng của HNXIndex trƣớc các cú sốc...............................................30
3.2. Phân rã phƣơng sai.....................................................................................33
4. Tác động của CSTT lên chỉ số các nhóm ngành .............................................34
4.1. Phản ứng trƣớc các cú sốc .........................................................................34
4.1.1. Phản ứng trƣớc cú sốc từ nền kinh tế thế giới......................................34
4.1.2. Phản ứng trƣớc cú sốc từ nền kinh tế trong nƣớc ...............................35
4.1.3. Phản ứng trƣớc cú sốc từ chính sách tiền tệ.........................................36
4.2. Phân rã phƣơng sai.....................................................................................38

6. CHƢƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.............................................................41
1. Kết luận...............................................................................................................41
2. Hạn chế của đề tài ..............................................................................................43
3. Kiến nghị.............................................................................................................44
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

7. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
CSTT Chính sách tiền tệ
FED Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ
HOSE Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Ho Chí Minh
HNX Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội
NHNN Ngân hàng Nhà nƣớc

8. DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1. Các biến trong mô hình..................................................................................20
Bảng 2.2. Thống kê mô tả..............................................................................................23
Bảng 3.1. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình A0.....................................24
Bảng 3.2. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình A01 ...................................25
Bảng 3.3. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình A02 ...................................25
Bảng 3.4. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình A03 ...................................25
Bảng 3.5. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình A04 ...................................26
Bảng 3.6. Phân rã phương sai biến LVNI......................................................................29
Bảng 3.7. Phân rã phương sai biến LHNXI ...................................................................33

9. DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 3.1. Phản ứng của VNIndex trước các cú sốc .......................................................27
Hình 3.2. Phản ứng của HNXIndex trước các cú sốc ....................................................31
Hình 3.3. Phản ứng của các chỉ số nhóm ngành trước cú sốc lãi suất FED...................34
Hình 3.4. Phản ứng của chỉ số ngành trước cú sốc chỉ số sản xuất công nghiệp IIP.....35
Hình 3.5. Phản ứng của chỉ số ngành trước cú sốc chỉ số giá tiêu dùng CPI.................35
Hình 3.6. Phản ứng của chỉ số ngành trước cú sốc lãi suất tái cấp vốn .........................36
Hình 3.7. Phản ứng của chỉ số ngành trước cú sốc cung tiền M2..................................37
Hình 3.8. Phản ứng của chỉ số ngành trước cú sốc tỷ giá USD/VND ...........................37
Hình 3.9. Phân rã phương sai các biến chỉ số nhóm ngành ...........................................38

10. TÓM TẮT
Tiêu đề: Tác động của chính sách tiền tệ lên giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán
Việt Nam
Bài viết bằng phương pháp SVAR đã nghiên cứu tác động của CSTT lên chỉ số
VNIndex, HNXIndex trong giai đoạn từ tháng 12/2013 đến tháng 6/2019. Bên cạnh đó,
bài viết cũng tiến hành đối chiếu tác động của chính sách tiền tệ lên giá cổ phiếu các
nhóm ngành xây dựng (HNXCon), ngành tài chính (HNXFin) và ngành công nghiệp
(HNXMan) cũng trong giai đoạn từ tháng 12/2013 đến tháng 6/2019. Bên cạnh các
biến đại diện CSTT (lãi suất tái cấp vốn, cung tiền M2 và tỷ giá USD/VND), biến chỉ
số chứng khoán (VNIndex, HNXIndex, HNXCon, HNXFin, HNXMan), bài nghiên
cứu còn xét đến biến lãi suất Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ và nhóm biến đại diện nền
kinh tế trong nước là chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng. Kết quả phân
tích cho thấy cả VNIndex và HNXIndex đều có xu hướng giảm trong ngắn hạn trước
cú sốc tăng lãi suất tái cấp vốn RVN và tăng trong ngắn hạn trước cú sốc tăng cung
tiền M2. Đối với cú sốc tăng tỷ giá USD/VND, VNIndex có xu hướng tăng trong kỳ
đầu, trong khi đó HNXIndex lại chưa phản ứng trong kỳ đầu và có xu hướng giảm từ
kỳ thứ 2. Các chỉ số nhóm ngành đều chưa phản ứng ngay kỳ đầu mà bắt đầu giảm từ
kỳ thứ 2 trong ngắn hạn trước cú sốc tăng lãi suất tái cấp vốn. Trước cú sốc tăng cung
tiền M2, các chỉ số nhóm ngành đều có xu hướng giảm nhẹ trước khi tăng. Các nhóm
ngành có phản ứng tương đối khác nhau trước cú sốc tăng tỷ giá USD/VND. Trong
phản ứng phân rã phương sai, đối với các biến CSTT, tỷ giá USD/VND có tỷ trọng
đóng góp lớn nhất vào biến động của VNIndex và HNXMan; cung tiền M2 có tỷ trọng
đóng góp lớn nhất vào biến động của HNXIndex và HNXFin. Trong khi đó, cú sốc từ
lãi suất tái cấp vốn có tỷ trọng đóng góp lớn nhất vào biến động trong HNXCon.
Từ khóa: Chính sách tiền tệ, giá cổ phiếu, SVAR

11. ABSTRACT
Title: The impact of monetary policy on stock price in Vietnam stock market
By taking advantages of SVAR models, this article examines the impacts of monetary
policy on VNIndex and HNXIndex in the period from 12/2013 to 6/2019. Besides, the
author also investigates the differences among the impacts of monetary policy on stock
price of three sector indices including: Construction (HNXCon), Finance (HNXFin)
and Manufacture (HNXMan) also in the period from 12/2013 to 6/2019. In addition to
monetary policy variables (refinancing rate, M2 money supply and USD/VND
exchange rate), stock indice variables (VNIndex, HNXIndex, HNXCon, HNXFin,
HNXMan), thisarticle also considers US Federal Funds rate and a group of variables
representing the domestic economy includingindustrial production indexand consumer
price index.The results show that both the VNIndex and the HNXIndex tended to
decrease in response to the shock of increasing the RVN refinancing interest rate and
increasedue to the impact of increasing money supply M2in short term. Reacting to the
shock of USD / VND exchange rate, VNIndex tended to increase in the first period,
while HNXIndex did not react in the first period and tended to decrease from the
second period.The sector indices did not react at the beginning but started to decline
from the second period in the short term in response to the shock of raising refinancing
interest rate.In response to the shock of M2 money supply, sector indices tended to
decrease slightly before increasing. The sector indices reacted differently to the shock
of increasing USD/VND exchange rate.In the variance decomposition reaction, for
monetary policy variables, USD/VND exchange rate has the largest contribution to the
fluctuations of VNIndex and HNXMan; M2 money supply has the largest contribution
to the fluctuations of HNXIndex and HNXFin.Meanwhile, the shock from refinancing
interest rate has the largest contribution to the volatility in HNXCon.
Keywords: monetary policy, stock price, SVAR

12. 1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu
Chính sách tiền tệ (CSTT) được thực hiện nhằm hướng tới các mục tiêu kinh tế vĩ mô
về lạm phát, thất nghiệp và sản lượng thực của nền kinh tế. Mặc dù vậy, tác động của
CSTT thường chỉ gián tiếp tác động lên các yếu tố này với độ trễ nhất định. Trong khi
đó, các thành phần của thị trường tài chính như thị trường cổ phiếu, trái phiếu, thế
chấp, ngoại hối với đặc điểm nhanh chóng phản ứng theo các thông tin mới, chịu tác
động trực tiếp và tức thời trong việc thay đổi của chính sách tiền tệ. Để hiểu rõ hơn cơ
chế truyền dẫn của CSTT, việc xác định mối quan hệ giữa CSTT và giá tài sản tài
chính là rất cần thiết.
Thị trường cổ phiếu được xem là một thành phần quan trọng trong thị trường tài chính.
Giá cổ phiếu là một trong những giá tài sản được giám sát chặt chẽ nhất trong nền kinh
tế và thường rất nhạy cảm với điều kiện kinh tế. Giá cổ phiếu liên kết với nền kinh tế
thực thông qua ảnh hưởng của chúng đối với chi tiêu tiêu dùng và chi tiêu đầu tư.
Chính vì vậy, với cơ chế truyền dẫn thông qua ảnh hưởng lên giá cổ phiếu, những thay
đổi trong CSTT có thể tác động lên nền kinh tế thực. Bernanke và Kuttner (2005) đã
ghi nhận sự phản ứng tương đối mạnh mẽ và nhất quán của thị trường cổ phiếu đối với
các cú sốcCSTTvà biến động CSTTphần nào chịu sự ảnh hưởng của biến động chung
trong giá cổ phiếu.
Hilde C. Bjørnland và Kai Leitemo (2009) cho rằng có ít nhất hai lý do tại sao thông
tin giá cổ phiếu có thể ảnh hưởng đến lập trường CSTT. Lý do thứ nhất là giá cổ phiếu
có thể là chỉ số hàng đầu dùng để xem xét các mục tiêu của chính sách tiền tệ. Giá cổ
phiếu có thể ảnh hưởng đến tiêu dùng thông qua hiệu ứng giàu có và đến đầu tư thông
qua hiệu ứng Tobin Q (Tobin, 1969). Lý do thứ hai, giá cổ phiếu có thể phản ánh phản
ứng dự kiến của các yếu tố quyết định đến kết quả của CSTT. Lý do thứ hai này được

13. 2
giải thích dựa trên việc xác định giá tài sản thông qua phương pháp chiết khấu về hiện
giá các biến số phản ảnh dòng thu nhập kỳ vọng trong tương lai.
Bài nghiên cứu về tác động của CSTT lên giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán
Việt Nam không chỉ hữu ích cho việc nghiên cứu các yếu tố quyết định giá cổ phiếu
trong thị trường này mà còn góp phần hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của CSTT và
ảnh hưởng tiềm tàng của nó lên nền kinh tế thực.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Phân tích tác động của CSTT lên giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Cụ thể là tác động của CSTT thông qua biến động của các biến chính sách gồm lãi suất
tái cấp vốn, cung tiền M2 và tỷ giá USD/VND lên chỉ số chứng khoán VNIndex và
HNXIndex giai đoạn từ tháng 12/2013 đến tháng 6/2019.
Bên cạnh đó, bài viết cũng muốn xem xét tác động của các biến CSTT lên giá cổ phiếu
các nhóm ngành xây dựng (HNXCon), tài chính (HNXFin) và công nghiệp (HNXMan)
trong giai đoạn từ 12/2013 đến 6/2019.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Bài viết này sẽ tập trung giải quyết câu hỏi nghiên cứu sau:
- Sự thay đổi các biến CSTT (lãi suất tái cấp vốn, cung tiền M2 và tỷ giá
USD/VND) có tác động ra sao lên chỉ số VNIndex và HNXIndex?
- Sự thay đổi các biến CSTT có tác động ra sao lên chỉ số các nhóm ngành theo
phân loại của sàn HNX: xây dựng (HNXCon), tài chính (HNXFin) và công
nghiệp (HNXMan)?
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là phản ứng của các chỉ số chứng khoán VNIndex, HNXIndex,
HNXCon, HNXFin và HNXMan trước tác động của CSTT mà đại diện là các biến tỷ
giá USD/VND, cung tiền M2 và lãi suất tái cấp vốn.

14. 3
Phạm vi nghiên cứu là tác động của CSTT lên các chỉ số chứng khoán VNIndex,
HNXIndex, HNXCon, HNXFin và HNXMan trong giai đoạn từ 12/2013 đến 6/2019.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
Bài viết sử dụng mô hình SVAR trên cơ sở tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm của
các tác giả Yun Daisy và cộng sự (2010), Nguyễn Phúc Cảnh (2014) và Dương Ngọc
Mai Phương và cộng sự (2015) cho bài làm. Eview được ứng dụng trong bài làm bởi
tính phổ biến và dễ sử dụng của phần mềm này.

15. 4
CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC
NGHIỆM
1. Tổng quan lý thuyết
1.1. Tác độngCSTT lên giá cổ phiếu - ô hình tăng trƣởng Gordon
Tác động của CSTT lên giá cổ phiếu có thể được giải thích thông qua mô hình tăng
trưởng Gordon. Đây là một trong những mô hình hữu ích để tính toán giá trị của cổ
phiếu. Theo Miskin (2013, trang 141-156), mô hình tăng trưởng Gordon được mô tả
như sau:
Trong đó:
- P0 là hiện giá của cổ phiếu.
- D0 là cổ tức được trả gần đây nhất
- g là tốc độ tăng trưởng cổ tức không đổi dự kiến
- ke là tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của nhà đầu tư
Mô hình gồm hai giả định như sau:
- Thứ nhất, cổ tức được giả định sẽ tiếp tục tăng trưởng mãi mãi với một tốc độ g
không đổi. Hay nói cách khác, trên thực tế, nếu cổ tức được kỳ vọng tăng trưởng với
tốc độ không đổi trong một khoảng thời gian dài, thì mô hình sẽ cho ra kết quả hợp lý
do dòng tiền phát sinh ở tương lai càng xa thì khi chiết khấu về hiện tại sẽ càng nhỏ.
- Thứ hai, tốc độ tăng trưởng cổ tức được giả định nhỏ hơn tỷ suất sinh lợi đòi hỏi
trên vốn chủ sở hữu ke. Myron Gordon, trong quá trình phát triển mô hình, đã chứng
minh rằng đây là một giả định hợp lý vì về lý thuyết, nếu tốc độ tăng trưởng cổ tức
nhanh hơn tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của những người nắm giữ vốn cổ phần, về lâu dài,
công ty sẽ tăng trưởng vô cùng lớn một cách không hợp lý.

16. 5
CSTT có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu theo hai cách với sự giải thích dựa trên mô
hình tăng trưởng Gordon. Cách đầu tiên, khi ngân hàng trung ương (ở Mỹ là Cục dự
trữ Liên bang - FED) giảm lãi suất, lợi nhuận của trái phiếu – một loại tài sản có thể
thay thế cho cổ phiếu – sẽ giảm và nhà đầu tư sẽ chấp nhận mức tỷ suất sinh lợi đòi hỏi
thấp hơn trên khoản đầu tư vào cổ phiếu (ke). Sự sụt giảm của ke làm giảm mẫu số của
công thức tăng trưởng Gordon, dẫn đến giá trị P0 cao hơn và làm giá cổ phiếu tăng.
Theo cách thứ hai, việc giảm lãi suất có xu hướng kích thích tăng trưởng kinh tế, nhờ
đó, tốc độ tăng trưởng cổ tức g có thể tăng và làm giảm mẫu số trong công thức, dẫn
đến P0 cao hơn và giá cổ phiếu tăng. Theo Mishkin, tác động của CSTT đối với giá cổ
phiếu là một trong những cách quan trọng mà CSTT ảnh hưởng đến nền kinh
tế.(Miskin, 2013)
1.2. Vai trò của giá cổ phiếu trong cơ chế dẫn truyền CSTT
Vai trò của giá cổ phiếu trong cơ chế dẫn truyền CSTT thường được Mishkin (2013)
giải thích thông qua hệ số Tobin q và hiệu ứng giàu có.
1.2.1. Tobin q
Lý thuyết về Tobin q được phát triển bởi James Tobin - nhà kinh tế học đoạt giải Nobel
theo trường phái Keynes. Lý thuyết giải thích về ảnh hưởng của CSTT đến nền kinh tế
thông qua tác động của nó lên giá cổ phiếu. Lý thuyết này giải thích tốt cho việc tỷ lệ
chi tiêu đầu tư cực kỳ thấp trong cuộc Đại khủng hoảng khi giá cổ phiếu sụp đổ; năm
1933, cổ phiếu chỉ có giá trị bằng 1/10 giá trị vào cuối năm 1929; q giảm xuống chưa
từng thấy. Với chỉ số q được tính bằng thương số giữa giá trị thị trường của doanh
nghiệp và chi phí vốn thay thế (dùng để mua mới máy móc, thiết bị nhằm mở rộng sản
xuất). Chỉ số q cao hàm ý giá trị của doanh nghiệp cao hơn chi phí vốn thay thế, do đó
doanh nghiệp có thể phát hành cổ phiếu với giá cao hơn và mua mới máy móc, thiết bị
với giá thấp hơn. Điều này khiến chi đầu tư mở rộng của doanh nghiệp gia tăng hơn vì
họ có thể mở rộng sản xuất kinh doanh nhiều hơn với một lượng chứng khoán phát

17. 6
hành lớn hơn. Ngược lại, khi q thấp hơn, doanh nghiệp sẽ không đầu tư mới vì giá trị
thị trường của các công ty nhỏ hơn so với chi phí vốn cho việc mua mới nhà máy, thiết
bị. Các công ty sẽ thực hiện việc mở rộng thông qua mua lại những công ty hiện có
thay vì mua mới nhà máy thiết bị. Do đó, chi đầu tư mua mới sẽ rất thấp. Mấu chốt vấn
đề được giải thích bởi mối quan hệ giữa chỉ số q và đầu tư. CSTT trước hết tác động
đến giá cổ phiếu thông qua lãi suất thực. Cụ thể, khi lãi suất thực tế của trái phiếu thấp
hơn có nghĩa là lợi nhuận kỳ vọng của phương án thay thế cho cổ phiếu giảm. Điều này
làm cho cổ phiếu hấp dẫn hơn so với trái phiếu, do đó nhu cầu đối với cổ phiếu tăng và
tăng giá cổ phiếu (Ps), dẫn đến q cao hơn, và do đó chi đầu tư cao hơn. Ngược lại, khi
lãi suất thực của trái phiếu cao hơn, làm cho cổ phiếu kém hấp dẫn so với trái phiếu, do
đó nhu cầu đối với cổ phiếu giảm và giảm giá cổ phiếu (Ps), dẫn đến q thấp hơn, và do
đó chi đầu tư giảm, tổng cầu giảm. Cơ chế dẫn truyền CSTT trong trường hợp này như
sau:
Như vậy, trong cơ chế dẫn truyền, thông qua tác động của lãi suất thực lên giá cổ
phiếu, từ đó ảnh hưởng đến đầu tư của doanh nghiệp, CSTT có thể tác động đến tổng
cầu của nền kinh tế.
1.2.2. Hiệu ứng giàu có
Hiệu ứng giàu có được Franco Modigliani dùng để giải thích cơ chế truyền dẫn CSTT
theo cách tiếp cận thông qua tác động bảng cân đối thu chi của người tiêu dùng lên
quyết định chi tiêu tiêu dùng của họ. Chi tiêu vốn của người tiêu dùng không bao gồm
những khoản chi tiêu cho hàng hóa tiêu dùng hàng ngày. Theo lý thuyết này, yếu tố
quyết định chi tiêu tiêu dùng của người tiêu dùng là nguồn lực trọn đời (không chỉ gồm
thu nhập hiện tại). Sự giàu có về mặt tài chính với việc nắm giữ cổ phiếu phổ thông

18. 7
được xem là phần quan trọng trong nguồn lực trọn đời. Khi giá cổ phiếu tăng, sự giàu
có tài chính gia tăng giúp làm tăng nguồn lực trọn đời của người tiêu dùng và chi tiêu
tiêu dùng sẽ tăng lên. Ngược lại, khi giá cổ phiếu giảm, sụt giảm sự giàu có tài chính
cũng như nguồn lực trọn đời của người tiêu dùng và giảm chi tiêu tiêu dùng. Như vậy,
thông qua việc tác động lên lãi suất và giá cổ phiếu, một cơ chế dẫn truyền khác được
đề xuất như sau:
Có thể thấy, theo lý thuyết Tobin q và hiệu ứng giàu có, giá cổ phiếu là yếu tố chịu tác
động trực tiếp bởi sự tăng hoặc giảm lãi suất thực từ CSTT. Thông qua sự biến động
này của giá cổ phiếu, CSTT có thể tác động lên chi tiêu đầu tư và tiêu dùng, từ đó làm
thay đổi tổng cầu và cuối cùng là ảnh hưởng lên tỷ lệ lạm phát, thất nghiệp và sản
lượng thực của nền kinh tế. Bài nghiên cứu chưa tiến hành phân tích vai trò của giá cổ
phiếu trong cơ chế truyền dẫn CSTT bởi vì mục tiêu nghiên cứu tập trung vào tác động
của CSTT lên giá cổ phiếu. Tuy nhiên, việc đề cập đến hai lý thuyết này trước tiên sẽ
cùng với mô hình tăng trưởng Gordon giải thích rõ hơn về cách mà CSTT tác động lên
giá cổ phiếu. Bên cạnh đó, hai lý thuyết trên giúp củng cố hơn tính ý nghĩa của đề tài
bằng cách cho thấy vai trò của giá cổ phiếu trong cơ chế dẫn truyền CSTT.
2. Bằng chứng thực nghiệm
2.1. Các nghiên cứu trên thị trƣờng nƣớc ngoài
Bài nghiên cứu về điều kiện kinh doanh, chính sách tiền tệ và lợi nhuận chứng khoán
dự kiến của Jensen và cộng sự (1996) được thực hiện bằng cách phân tích tác động của
điều kiện kinh doanh lên lợi nhuận dự kiến hàng tháng và hàng quý của cổ phiếu và trái
phiếu dưới ảnh hưởng của CSTTgiai đoạn tháng 2/1954 đến tháng 12/1992 ở Hoa Kỳ.

19. 8
Kết quả cho thấy CSTT có tác động đáng kể đến lợi nhuận mong đợi của chứng khoán
thông qua việc tác động lên các biến điều kiện kinh doanh (gồm tỷ suất cổ tức, phần bù
kỳ hạn và phần bù vỡ nợ). Đồng thời, các biến điều kiện kinh doanh đóng vai trò khác
nhau đáng kể trong việc giải thích sự thay đổi của lợi nhuận cổ phiếu và trái phiếu dự
kiến trong các giai đoạn CSTT khác nhau. Tỷ suất cổ tức và rủi ro vỡ nợ giải thích một
cách hiệu quả sự biến động lợi nhuận cổ phiếu tương lai trong các giai đoạn mở rộng
tiền tệ.Trong giai đoạn thắt chặt tiền tệ, cả ba biến đều không giải thích hiệu quả sự
biến động trong lợi nhuận cổ phiếu tương lai. Trong khi đó, đối với lợi nhuận trái phiếu
tương lai, phần bù kỳ hạn lại giải thích hiệu quả hơn trong các giai đoạn thắt chặt tiền
tệ và tỷ suất cổ tức chỉ có ý nghĩa đối với dữ liệu hàng tháng trong các giai đoạn mở
rộng tiền tệ.
Bằng việc nghiên cứu tác động nội sinh và ngoại sinh giữa biến động giá cổ phiếu trên
thị trường chứng khoán và CSTT dựa trên các số liệu hàng ngày của chỉ số S&P500 và
lãi suất T-bill kỳ hạn 3 tháng từ tháng 3/1985 đến tháng 12/1999 kết hợp với việc phân
tích biến động của thị trường chứng khoán và CSTT bởi các cú sốc khác nhau, Roberto
Rigobon và cộng sự (2003) đã nhận thấy sự biến động của thị trường chứng khoán có
tác động đáng kể đến lãi suất ngắn hạn, thúc đẩy chúng đi theo hướng tương tự như sự
thay đổi của giá cổ phiếu. Cụ thể, theo ước tính, giá cổ phiếu tăng 5% trong một ngày
khiến xác suất tăng 25 điểm cơ bản của lãi suất tăng lên một nửa. Bài nghiên cứu đã
đóng góp hữu ích cho các nghiên cứu trong tương lai về chủ đề phản ứng của CSTT
với sự biến động của giá tài sản, hay nói cách khác là biến động của lãi suất dưới sự tác
động của biến động giá cổ phiếu.
Thông qua việc sử dụng các dữ liệu GDP thực, cung tiền M3, lạm phát, lãi suất ngắn
hạn, lợi tức trái phiếu và chỉ số giá thị trường cổ phiếu thực tại các quốc gia thuộc khu
vực sử dụng đồng Euro từ quý 1/1980 đến quý 4/2000, Nuno Cassola và cộng sự
(2004) nghiên cứu vai trò của thị trường chứng khoán trong cơ chế truyền dẫn trong

20. 9
khu vực đồng euro và đánh giá xem sự ổn định giá cả và sự ổn định tài chính có là
những mục tiêu phù hợp và bổ sung cho nhau. Bài nghiên cứu rút ra bốn kết luận
chính. Đầu tiên, giá cổ phiếu cũng như giá tương đối của tài sản dường như đóng một
vai trò quan trọng trong cơ chế truyền dẫn trong khu vực đồng euro. Thứ hai, các tác
giả không tìm thấy bất kỳ tác động đáng kể, trực tiếp nào của giá cổ phiếu lên lạm phát.
Hai kết quả này cùng ủng hộ quan điểm rằng giá thị trường chứng khoán có thể quan
trọng đối với chính sách tiền tệ, độc lập với tác động trực tiếp của chúng đối với lạm
phát. Thứ ba, cú sốc năng suất dài hạn là động lực của thị trường chứng khoán trong
dài hạn và đóng góp đáng kể vào tính chu kỳ của nó. Tuy nhiên, phần lớn các động lực
theo chu kỳ trong thị trường chứng khoán được giải thích bởi các cú sốc nhất thời. Thứ
tư, một CSTT tập trung vào việc duy trì sự ổn định giá cả trong dài hạn cũng có thể
đóng góp vào sự ổn định của thị trường chứng khoán.
Shiu-Sheng Chen (2007) kiểm tra thực nghiệm các tác động của CSTT đối với lợi
nhuận chứng khoán. Thông qua việc tham khảo các tài liệu nghiên cứu trước, tác giả
nhận thấy rằng các cú sốc tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến lợi
nhuận chứng khoán khi đo lường CSTT bằng công cụ lãi suất (lãi suất chiết khấu hoặc
lãi suất liên bang). Bài viết có sự nghiên cứu sâu hơn về mức độ tác động của CSTT
đến giá cổ phiếu trong thị trường giá lên và giá xuống. Thông qua nghiên cứu một số
mô hình lý thuyết gắn với chi phí đại lý của trung gian tài chính, tác giả nhận thấy rằng
khi có sự bất cân xứng thông tin trong thị trường tài chính, các đại lý có thể hành xử
như thể họ bị hạn chế về mặt tài chính và trong thị trường giá xuống, các hạn chế tài
chính có nhiều khả năng bị ràng buộc hơn. Do đó, một CSTT có thể có tác động lớn
hơn trong thị trường giá xuống. Ngoài ra, bằng việc áp dụng các phiên bản sửa đổi của
mô hình chuyển đổi Markov do Hamilton phát triển, sử dụng dữ liệu lợi nhuận hàng
tháng cho chỉ số giá S & P 500 từ tháng 1/1965 đến tháng 11/2004, tập trung vào thị
trường chứng khoán Hoa Kỳ trên cả lợi nhuận chứng khoán danh nghĩa và thực tế, bài
viết này đã làm sáng tỏ tác động mạnh mẽ và tiêu cực của CSTT thắt chặt đối với lợi

21. 10
nhuận cổ phiếu. Hơn nữa, nó đã được chứng minh rằng CSTT dường như có tác động
lớn hơn nhiều trong thời kỳ thị trường giá xuống so thời kỳ thị trường giá lên. Kết quả
thực nghiệm cho thấy một cú sốc CSTT thắt chặt có thể làm giảm xác suất duy trì chế
độ thị trường giá lên và làm tăng khả năng duy trì chế độ thị trường giá xuống. Hay nói
cách khác, CSTT thắt chặt có thể làm giảm lợi nhuận cổ phiếu theo hai kênh khác
nhau: bằng cách hạ thấp lợi nhuận trực tiếp và bằng cách gia tăng xác suất chuyển sang
chế độ thị trường giá xuống.
Christos Ioannidis và cộng sự (2008) đã nghiên cứu về tác động của CSTT đối với lợi
nhuận chứng khoán ở mười ba quốc gia OECD từ 1972 đến 2002. Kết quả chỉ ra rằng
sự thay đổi CSTT ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận chứng khoán, từ đó ủng hộ quan
điểm truyền dẫn CSTT thông qua thị trường chứng khoán. Bài viết áp dụng cách tiếp
cận tiêu chuẩn hiện nay là đo lường CSTT bằng cách sử dụng các biến lãi suất. Bài viết
kết hợp sử dụng kiểm tra mức độ nhạy cảm thông qua việc đưa khoản thanh toán cổ tức
vào tính toán lợi nhuận cổ phiếu, trong khi vẫn xem xét cả lợi nhuận danh nghĩa và lợi
nhuận thực tế. Bài viết đóng góp cho các nghiên cứu trước đây ở khía cạnh những phát
hiện là mạnh mẽ đối với các biện pháp thay thế khác nhau của lợi nhuận cổ phiếu. Bên
cạnh đó, bài nghiên cứu có tính đến sự hợp tác ngày càng tăng giữa các thị trường
chứng khoán quốc tế. Phân tích độ nhạy cho thấy kết quả vẫn không thay đổi nhiều.
Ngoài ra, kết quả cũng cho thấy đối với phần lớn các quốc gia trong mẫu, môi trường
tiền tệ là một yếu tố quyết định quan trọng đối với các nhà đầu tư. CSTT mở rộng thúc
đẩy thị trường chứng khoán ở hầu hết các quốc gia được xem xét.
Hilde C. Bjørnland và cộng sự (2009) đã thực hiện nghiên cứu tìm hiểu sự phụ thuộc
lẫn nhau giữa giá cổ phiếu và CSTT tại Hoa Kỳ theo mô hình VAR (bao gồm logarit sự
thay đổi hàng năm của các biến: lãi suất liên bang, chỉ số giá chứng khoán S & P 500,
chỉ số giá hàng hóa bằng đô la Mỹ,chỉ số giá tiêu dùng (lạm phát) và chỉ số sản xuất
công nghiệp). Tương ứng năm biến này là năm cú sốc: cú sốc chính sách tiền tệ, cú sốc

22. 11
giá cổ phiếu thực, cú sốc giá hàng hóa, cú sốc lạm phát và cú sốc sản lượng) và xem
xét đầy đủ vấn đề về tính đồng thời. Mô hình được ước tính sử dụng dữ liệu hàng tháng
từ tháng 1/1983 đến tháng 12/2002. Cú sốc giá tài sản được tìm thấy là yếu tố quan
trọng trong việc giải thích sự biến động của lạm phát và sản lượng. Hơn nữa, kết quả
cho thấy một cú sốc CSTT thắt chặt có những tác động tương tự với kết quả trong
trong các nghiên cứu khác là tăng lãi suất, giảm sản lượng tạm thời và có tác động
chậm chạp lên lạm phát với biến đại diện là giá tiêu dùng. Hơn nữa, một cú sốc CSTT
thắt chặt làm giảm giá cổ phiếu thực. Hoạch định CSTT cũng bị ảnh hưởng bởi thị
trường chứng khoán, vì lãi suất tăng đáng kể để đáp ứng với cú sốc tăng giá thị trường
chứng khoán. Cú sốc CSTT và cú sốc thị trường chứng khoán đều quan trọng về mặt
định lượng trong việc giải thích các biến đổi trong cả lãi suất liên bang và giá cổ phiếu.
Các tác giả ủng hộ quan điểm rằng hoạch định CSTT thực sự quan trọng đối với thị
trường chứng khoán và có một mức độ phụ thuộc đáng kể giữa các quyết định CSTT
và giá cổ phiếu cũng như sự tác động mạnh mẽ ngay lập tức lẫn nhau khi xuất hiện cú
sốc của một trong hai yếu tố.
Yun Daisy và cộng sự (2010) đã nghiên cứu tác động của cú sốc CSTT lên giá cổ phiếu
ở thị trường Mỹ (đại diện cho nền kinh tế đóng) và Canada (đại diện cho nền kinh tế
mở). Bằng cách sử dụng mô hình SVAR, dữ liệu từ tháng 1/1988 đến tháng 12/2003
đối với các biến đại diện cho sản lượng thực (chỉ số sản xuất công nghiệp), mức giá
(chỉ số tiêu dùng CPI), lãi suất qua đêm, cung tiền M2, chỉ số giá chứng khoán, giá dầu
(đối với Mỹ), tỷ giá USD/CAD (đối với Canada). Các tác giả nhận thấy tác động của
cú sốc lãi suất lên giá chứng khoán rất nhanh và không kéo dài ở Canada, nhưng lại
chậm hơn và kéo dài ở Mỹ. Cụ thể, với mức tăng 25 điểm cơ bản trong lãi suất, giá cổ
phiếu ở Canada sụt giảm 0.8% trong vòng 4 tháng sau cú sốc; trong khi đó ở Mỹ, giá
cổ phiếu sụt giảm khoảng 4% trong vòng 17 tháng sau cú sốc. Nghiên cứu cũng nhận
thấy cú sốc tiền tệ ở Mỹ có tác động đến giá cổ phiếu ở Canada. Bên cạnh đó, kết quả
cho thấy rằng việc kết hợp các hiệu ứng giàu có vào mô hình chu kỳ kinh doanh tiền tệ

23. 12
trong nền kinh tế mở là rất quan trọng trong việc tìm hiểu các cú sốc của chính sách
tiền tệ.
2.2. Các nghiên cứu tại thị trƣờng Việt Nam
Đã có một số nghiên cứu về mối quan hệ giữa CSTT và thị trường chứng khoán tại
Việt Nam như:
Dương Ngọc Mai Phương và cộng sự (2015) nghiên cứu thực nghiệm tác động của
CSTT lên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các tác giả đã dùng mô hình tự hồi quy
vector cấu trúc SVAR để xử lý các biến đại diện cho cú sốc ngoại sinh như lãi suất
chính sách của Mỹ, các biến đại diện cho nền kinh tế trong nước như biến sản lượng
công nghiệp, lạm phát, cung tiền, lãi suất và giá chứng khoán. Tất cả dữ liệu được thu
thập từ tháng 1/2005 đến tháng 12/2014. Dữ liệu được biểu diễn với dạng lograrit trừ
lãi suất. Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ mật thiết giữa CSTT và thị
trường chứng khoán tại Việt Nam. CSTT thắt chặt (bằng cách tăng lãi suất) sẽ gây ra
sự sụt giảm trong thị trường chứng khoán và CSTT mở rộng (bằng cách tăng cung tiền
M2) sẽ thúc đẩy sự gia tăng trong thị trường chứng khoán.
Nguyễn Phúc Cảnh (2014) nghiên cứu về truyền dẫn của CSTT thông qua kênh giá tài
sản tài chính cũng bằng mô hình SVAR cho các dữ liệu về CSTT và thị trường cổ
phiếu Việt Nam giai đoạn 2000 – 2013. Các biến được sử dụng trong bài gồm: giá dầu
thế giới, tỷ giá USD/VND danh nghĩa, chỉ số sản xuất công nghiệp Việt Nam IP, thay
đổi trong chỉ số giá tiêu dùng CPI theo năm, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu,
lãi suất điều hành VNibor của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, cung tiền M2, chỉ số
VN-Index và HNX-Index. Kết quả cho thấy CSTT có tác động mạnh đến thị trường
chứng khoán thông qua tác động của cung tiền và lạm phát. Trong khi đó lãi suất
không có tác động lớn đến thị trường chứng khoán (cụ thể là chỉ số VN-Index và
HNX-Index). Ngoài ra, tác giả cũng nhận thấycung tiền tăng làm thay đổi lượng tiền
trong nền kinh tế trong đó có dòng tiền chảy vào các loại tài sản tài chính làm thay đổi

24. 13
giá cả các loại tài sản tài chính. Lạm phát cũng ảnh hưởng mạnh đến giá các loại tài sản
tài chính, lạm phát gia tăng làm tăng tỷ suất sinh lợi đòi hỏi và làm giảm giá chứng
khoán.
Trong bài viết Quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động thị trường chứng
khoán: bằng chứng nghiên cứu từ thị trường Việt Nam, Nguyễn Minh Kiều và cộng sự
(2013) đã tìm thấy mối quan hệ trong dài hạn của cung tiền M2 và chỉ số VN-Index.
Cụ thể, bài viết lường tác động của bốn yếu tố kinh tế vĩ mô (gồm chỉ số giá tiêu dùng,
tỷ giá USD/VND, cung tiền M2, giá vàng trong nước) lên mức độ biến động của thị
trường chứng khoán Việt Nam (chỉ số VN-Index) giai đoạn từ tháng 1/2004 đến tháng
12/2011. Kết quả cho thấy rằng trong dài hạn, lạm phát có mối quan hệ nghịch biến
đến chỉ số giá chứng khoán; lượng cung tiền M2 và giá vàng trong nước có mối quan
hệ cùng chiều với chỉ số giá chứng khoán; trong khi tỷ giá USD/VND không có sự tác
động lên giá chứng khoán. Trong ngắn hạn, chỉ số giá lại có mối quan hệ ngược chiều
với tỷ giá USD/VND.
2.3. Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm
Từ những kết quả nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện ở thị trường trong và ngoài
nước, kết quả cho thấy có mối liên hệ giữa các biến CSTT (như cung tiền M2, lãi suất,
...) và thị trường chứng khoán (các chỉ số chứng khoán như S&P 500, VNIndex,
HNXIndex,...). Các nghiên cứu cũng không đơn thuần nghiên cứu mối quan hệ giữa
các biến CSTT và thị trường chứng khoán mà còn xét đến tác động của các yếu tố khác
như lạm phát, chỉ số công nghiệp, tỷ giá, ... để việc phân tích mối quan hệ giữa CSTT
và thị trường chứng khoán được toàn diện hơn. Phương pháp và mô hình nghiên cứu
cũng khá đa dạng (SVAR, VAR, VECM,...), dữ liệu nghiên cứu cho giai đoạn khá dài
(trên 5 năm). Mối quan hệ giữa CSTT và thị trường chứng khoán được xem xét trên
nhiều khía cạnh: tác động CSTT lên thị trường chứng khoán, vai trò của thị trường
chứng khoán trong truyền dẫn CSTT, ...

25. 14
CSTT có sự tác động đến thị trường chứng khoán. Dưới tác động của CSTT mở rộng,
giá chứng khoán tăng thúc đẩy thị trường chứng khoán và ngược lại, dưới tác động của
CSTT thắt chặt, giá chứng khoán giảm và thị trường chứng khoán có xu hướng đi
xuống. Ngoài ra, CSTT có thể có tác động lớn hơn đến thị trường chứng khoán trong
thị trường giá xuống. Bên cạnh đó, thị trường chứng khoán cũng đóng vai trò quan
trọng trong sự truyền dẫn của chính sách tiền tệ. Biến động của thị trường chứng khoán
có tác động đáng kể đến lãi suất ngắn hạn, thúc đẩy chúng đi theo hướng tương tự như
sự thay đổi của giá cổ phiếu.

26. 15
CHƢƠNG 2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
1. Phƣơng pháp nghiên cứu
SVAR hay VAR cấu trúc là một trong những mô hình được sử dụng phổ biến bởi các
tác giả khi tìm hiểu các vấn đề về tác động của CSTT như trong nghiên cứu của Dương
Ngọc Mai Phương và cộng sự (2015), Nguyễn Phúc Cảnh (2014), Yun Daisy và cộng
sự (2010),... So với VAR, SVAR có thể phân tích các cú sốc một cách độc lập mà
VAR chưa thể thực hiện một cách tách bạch. Đồng thời, đối với SVAR, người nghiên
cứu cũng có thể đưa ra các ràng buộc cho ma trận. Ngoài ra, SVAR là mô hình tương
đối phù hợp với nền kinh tế nhỏ như Việt Nam. Chính vì vậy, trong khuôn khổ bài làm
này, mô hình SVAR được lựa chọn để phân tích các tác động của CSTT lên chỉ số
VNIndex, HNXIndex cũng như so sánh mức độ tác động của CSTT lên các nhóm
ngành: xây dựng (HNXCon), tài chính (HNXFin) và công nghiệp (HNXMan).
Dạng rút gọn của mô hình VAR như sau:
Trong đó:
- yt : véc tơ của biến nội sinh
- βl : ma trận các tham số
- yt-l : là véc tơ các biến trễ y với l = 1, 2, 3, , p
- ut : các xáo trộn. Là véc tơ của các nhiễu trắng với kỳ vọng ε(ut) = 0 và ma trận
hiệp phương sai ε(utut’)=. ut được viết dưới dạng rút gọn là sự kết hợp tuyến
tính giữa các cú sốc vttrong biểu thức sau: vt=A0ut.
Mô hình SVAR được xây dựng trên cơ sở nhân 2 vế dạng rút gọn của mô hình VAR
cho A0:

27. 16
Trong đó:
- A0: ma trận các tham số với aij là tham số thứ j của phương trình thứ i trong ma
trận
- yt : véc tơ của biến nội sinh
- Al = A0βl: ma trận các đa thức trễ trong biến nội sinh
- yt-l : là véc tơ các biến trễ y với l = 1, 2, 3,....., p
- vt: véc tơ của phần dư với kỳ vọng ε(vtvt’)=Ω và do đó  = A0
-1
Ω(A0
-1
)’. Mối
quan hệ giữa phần dư và các cú sốc trong cấu trúc được hiển thị qua phương
trình vt= A0ut
Mô hình SVAR gồm hệ thống các mô hình tuyến tính của các biến nội sinh, trong đó
giá trị hiện tại của mỗi biến sẽ phụ thuộc vào độ trễ của chính nó và giá trị hiện tại của
các biến nội sinh khác trong mô hình. Có nhiều cách để ước lượng các tham số mô
hình SVAR. Khi sử dụng bất kỳ phương pháp nào để xác định các hệ số của mô hình
cũng đều cần thiết lập các điều kiện. Phương pháp đơn giản nhất và thường được sử
dụng đối với mô hình SVAR cho tác động của CSTT là dùng ma trận hiệp phương sai
phần dư vt=A0ut thông qua phương pháp phân tích phản ứng xung và phân rã phương
sai Cholesky.
Mục tiêu chính của bài làm là nghiên cứu tác động của CSTT lên giá cổ phiếu trên thị
trường chứng khoán trong nước. Tuy nhiên, việc đưa vào phân tích thêm tác động của
các yếu tố trong và ngoài nước lên giá cổ phiếu sẽ hỗ trợ hiệu quả cho việc xem xét
đầy đủ hơn biến động của giá cổ phiếu dưới các cú sốc. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng
mô hình gồm 7 biến trên cơ sở tham khảo nghiên cứu của Dương Ngọc Mai Phương
cùng cộng sự (2015) và Yun Daisy cùng cộng sự (2010). Cụ thể 7 biến trên theo thứ tự
hiển thị trong các mô hình bao gồm: lãi suất trên Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ, chỉ số

28. 17
sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá USD/VND, lãi suất tái cấp vốn, cung
tiền M2, chỉ số chứng khoán (VNIndex, HNXIndex, HNXCon, HNXFin, HNXMan lần
lượt ứng với biến ở dòng cuối cùng trong các mô hình A0, A01, A02, A03, A04).
Mô hình A0 phân tích cho tác động của CSTT lên chỉ số VNIndex:
1 0 0 0 0 0 0 uRUS vRUS
a21 1 0 0 0 0 0 uIIP vIIP
a31 a32 1 0 0 a36 0 uCPI vCPI
0 0 0 1 a45 a46 0 uRVN = vRVN
0 a52 a53 a54 1 0 0 uM2 vM2
a61 a62 a63 a64 a65 1 0 uEX vEX
a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 uVNI vVNI
Dòng 1 của mô hình minh họa tác động từ cú sốc nền kinh tế thế giới mà đại diện là
biến lãi suất Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (RUS). RUS được kỳ vọng có tác động đến
các biến chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá USD/VND
(EX) và chỉ số giá chứng khoán (VNI). Dòng 2 và 3 minh họa cho cú sốc từ nền kinh tế
trong nước. Cụ thể, dòng 2 minh họa cú sốc từ sản lượng trong nước. Cú sốc từ tổng
cung có thể được gây ra từ những thay đổi trong năng suất và một số yếu tố khác ảnh
hưởng đến nguồn cung. Cụ thể, cú sốc đến từ tổng cung là hàm của biến chỉ số sản xuất
công nghiệp (IIP) với ràng buộc biến này chịu sự tác động của RUS, chính nó và độ trễ
của các biến khác trong mô hình. Dòng 3 đại diện cho cú sốc từ tổng cầu trong nước,
được xác định bởi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong nước, lãi suất Cục dự trữ Liên bang
Hoa Kỳ, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá USD/VND, chính nó và độ trễ của các biến
khác trong mô hình. Dòng 4, 5, 6 minh họa cho các cú sốc đến từ biến CSTT. Cụ thể,
dòng 4 minh họa cho cú sốc lãi suất tái cấp vốn (RVN). Cú sốc từ lã suất tái cấp vốn
được kỳ vọng sẽ chịu sự ảnh hưởng của chính nó, cung tiền M2, tỷ giá USD/VND và
độ trễ các biến khác trong mô hình. Dòng 5 đại diện cho cú sốc trạng thái cân bằng thị

29. 18
1 0 0 0 0 0 0 uRUS vRUS
a21 1 0 0 0 0 0 uIIP vIIP
a31 a32 1 0 0 a36 0 uCPI vCPI
0 0 0 1 a45 a46 0 uRVN = vRVN
0 a52 a53 a54 1 0 0 uM2 vM2
a61 a62 a63 a64 a65 1 0 uEX vEX
trường tiền tệ thể hiện mối quan hệ giữa cung tiền M2 với sản lượng (đại diện là biến
IIP), mức giá (đại diện là biến CPI) và lãi suất tái cấp vốn RVN. Dòng 6 minh họa cú
sốc tỷ giá, thể hiện nhu cầu hàng hóa Việt Nam của nước ngoài phụ thuộc một phần
vào tỷ giá USD/VND. Theo mô hình, cú sốc tỷ giá chịu tác động của các biến khác
trong mô hình (ngoại trừ biến chỉ số giá chứng khoán). Dòng 7 minh cú sốc chỉ số giá
chứng khoán (ở mô hình này là VNIndex). Chỉ số giá chứng khoán được kỳ vọng sẽ
chịu sự tác động của các biến còn lại trong mô hình. Đây cũng là tâm điểm được phân
tích trong bài viết này.
Các ma trận tương tự cũng được thiết lập để phân tích tác động của CSTT lên
HNXIndex và chỉ số các nhóm ngành.
Ma trận A01 dành cho chỉ số HNXIndex:
1 0 0 0 0 0 0 uRUS vRUS
a21 1 0 0 0 0 0 uIIP vIIP
a31 a32 1 0 0 a36 0 uCPI vCPI
0 0 0 1 a45 a46 0 uRVN = vRVN
0 a52 a53 a54 1 0 0 uM2 vM2
a61 a62 a63 a64 a65 1 0 uEX vEX
a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 uHNXI vHNXI
Ma trận A02 dành cho nhóm ngành xây dựng (HNXCon):

30. 19
a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 uHNXC vHNXC
Ma trận A03 dành cho nhóm ngành tài chính (HNXFin):
1 0 0 0 0 0 0 uRUS vRUS
a21 1 0 0 0 0 0 uIIP vIIP
a31 a32 1 0 0 a36 0 uCPI vCPI
0 0 0 1 a45 a46 0 uRVN = vRVN
0 a52 a53 a54 1 0 0 uM2 vM2
a61 a62 a63 a64 a65 1 0 uEX vEX
a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 uHNXF vHNXF
Ma trận A04 dành cho nhóm ngành công nghiệp (HNXMan):
1 0 0 0 0 0 0 uRUS vRUS
a21 1 0 0 0 0 0 uIIP vIIP
a31 a32 1 0 0 a36 0 uCPI vCPI
0 0 0 1 a45 a46 0 uRVN = vRVN
0 a52 a53 a54 1 0 0 uM2 vM2
a61 a62 a63 a64 a65 1 0 uEX vEX
a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 uHNXM vHNXM
Phần mềm Eview sẽ được dùng để thực hiện các phép hồi quy và kiểm tra. Đây là một
trong những phần mềm được sử dụng phổ biến trong kinh tế lượng bởi tính linh hoạt
trong thao tác, quản lý dữ liệu dễ dàng, kết quả hiển thị nhanh và dễ hiểu. Đầu tiên,
kiểm định ADF (Augemented Dickey-Fuller test) sẽ được sử dụng để xác định tính
dừng của các dữ liệu. Tiếp theo, độ trễ tối ưu của mô hình sẽ là độ trễ được chọn bởi
tiêu chuẩn LR và thống nhất cho các mô hình.Sau cùng, biểu đồ các hàm phản ứng và
phân rã phương sai Cholesky được đưa vào để phân tích tác động của các cú sốc lên
chỉ số chứng khoán trong ngắn hạn và trung hạn.

31. 20
2. Dữ liệu nghiên cứu
Như đã giới thiệu ở phần mở đầu, chi tiết về ký hiệu, nguồn và giai đoạn lấy dữ liệu
của các biến trong bài làm được trình bày ở bảng 2.1:
Bảng 2.1. Các biến trong mô hình
Ký hiệu Tên biến Nguon Giai đoạn lấy
mẫu
RUS Lãi suất Cục dự trữ
Liên bang Hoa Kỳ (lãi
suất FED)
Website Quỹ tiền tệ quốc tế
IMF: http://data.imf.org
12/2013–
06/2019
IIP Chỉ số sản xuất công
nghiệp (năm gốc 2010)
Website của Tổng cục Thống
kê: https://www.gso.gov.vn/
12/2013–
06/2019
CPI Chỉ số giá tiêu dùng
(năm gốc 2010)
Website Quỹ tiền tệ quốc tế
IMF: http://data.imf.org
12/2013–
06/2019
EX Tỷ giá USD/VND Website Quỹ tiền tệ quốc tế
IMF: http://data.imf.org
12/2013–
06/2019
RVN Lãi suất tái cấp vốn Website Quỹ tiền tệ quốc tế
IMF: http://data.imf.org
12/2013–
06/2019
M2 Cung tiền M2 Website Quỹ tiền tệ quốc tế
IMF: http://data.imf.org
12/2013–
06/2019
VNI Chỉ số VNIndex Website Công ty Cổ phần
Chứng khoán Bảo Việt
12/2013–
06/2019

32. 21
(BVSC): http:// bvsc.com.vn
HNXI Chỉ số HNXIndex Website Sở Giao dịch Chứng
khoán Hà Nội:
http://www.hnx.vn
12/2013–
06/2019
HNXC Chỉ số ngành xây dựng
(HNXCon)
Website Sở Giao dịch Chứng
khoán Hà Nội:
http://www.hnx.vn
12/2013–
06/2019
HNXF Chỉ số ngành tài chính
(HNXFin)
Website Sở Giao dịch Chứng
khoán Hà Nội:
http://www.hnx.vn
12/2013–
06/2019
HNXM Chỉ số ngành công
nghiệp (HNXMan)
Website Sở Giao dịch Chứng
khoán Hà Nội:
http://www.hnx.vn
12/2013–
06/2019
Có thể thấy, lãi suất thị trường tiền tệ của Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ là một trong
những yếu tố từ nền kinh tế thế giới có sự tác động mạnh mẽ đến thị trường chứng
khoán trong nước. Chính vì vậy, trong bài nghiên cứu này, tác giả đã chọn RUS là biến
đại diện cho tác động từ nền kinh tế thế giới. Về cú sốc từ sản lượng, tác giả nhận thấy
biến chỉ số sản xuất công nghiệp khá phù hợp để minh họa cho sản lượng trong nước
bởi lẽ cơ sở tính chỉ số này dựa trên mức tăng trưởng sản lượng của các kỳ so với kỳ
gốc (chứ không dựa trên yếu tố giá cả - yếu tố dễ có sự tác động của lạm phát). Biến
CPI được đưa vào mô hình để phân tích cú sốc từ tổng cầu lên các chỉ số chứng khoán.
Cả chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng đều là dữ liệu lấy năm gốc 2010.
Năm gốc này khá phù hợp khi nghiên cứu cho giai đoạn từ 12/2013 đến 6/2019.

33. 22
Các công cụ lãi suất trong CSTT được sử dụng ở Việt Nam rất đa dạng, gồm các dạng
như lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất cơ bản, ... Bài viết chọn sử dụng
lãi suất tái cấp vốn RVN bởi hai lý do. Thứ nhất, cùng với một số công cụ CSTT khác,
lãi suất tái cấp vốn đã hỗ trợ hiệu quả cho việc thực hiện các mục tiêu CSTT. Thứ hai,
các số liệu về loại lãi suất này có thể tìm thấy ở những nguồn tin cậy như từ bộ dữ liệu
của Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF. Ngoài biến lãi suất tái cấp vốn, hai biến tỷ giá
USD/VND và cung tiền M2 cũng được đưa vào mô hình đại diện cho các biến CSTT.
Tỷ giá được dùng trong bài là tỷ giá trung tâm thống kê vào ngày cuối trong tháng và
được lấy dữ liệu từ trang web của Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF. Cung tiền M2 được dùng
trong bài làm tương tự như trong nghiên cứu của Yun Daisy cùng cộng sự (2010).
Chỉ số chứng khoán VNIndex đại diện cho cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt
Nam. Tuy nhiên, bài viết chưa thể sử dụng chỉ số nhóm ngành theo phân loại của sàn
HOSE do giới hạn về số quan sát vì các chỉ số này được thiết lập vào năm 2016. Do
đó, bài viết sẽ sử dụng các nhóm phân ngành theo sàn HNX. Đồng thời, do quy mô của
sàn HNX khá nhỏ so với quy mô sàn HOSE, việc so sánh trực tiếp các chỉ số nhóm
ngành theo sàn HNX với chỉ số VNIndex sẽ không hợp lý, chỉ số HNXIndex được đưa
vào giúp việc so sánh hợp lý hơn. Bài làm sẽ sử dụng toàn bộ 3 nhóm chỉ số theo phân
ngành của sàn HNX gồm: xây dựng (HNXCon), tài chính (HNXFin) và công nghiệp
(HNXMan). Các dữ liệu chỉ số theo tháng sẽ được tính trung bình từ giá đóng cửa vào
các ngày giao dịch trong tháng. Bằng cách này, dữ liệu trong bài sẽ mang tính bình
quân cho dữ liệu trong giai đoạn đang xét và hạn chế những trường hợp giá đóng cửa
quá cao hoặc quá thấp.
Về giai đoạn lấy dữ liệu: Bài viết tiến hành phân tích dữ liệu từ tháng 12/2013 đến
tháng 06/2019 cho tất cả các chỉ số VNIndex, HNXIndex, HNXCon, HNXFin và
HNXMan vì ba lý do. Thứ nhất, 2013 được xem là dấu mốc cho sự phục hồi của thị
trường chứng khoán Việt Nam sau giai đoạn khủng hoảng nhờ vào các chính sách kinh

34. 23
tế vĩ mô như nới lỏng room khối ngoại, tăng biên độ giao dịch, triển khai gói tín dụng
30 nghìn tỷ đồng. Thứ hai, đã có những nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ
lên thị trường chứng khoán Việt Nam cho giai đoạn từ 2012 trở về trước. Thứ ba, các
chỉ số ngành HNXCon, HNXFin và HNXMan được Sở Giao dịch Chứng khoán Hà
Nội triển khai từ tháng 12/2013, việc lấy dữ liệu bắt đầu từ thời điểm này sẽ thuận tiện
hơn cho việc so sánh, đối chiếu tác động của CSTT lên chỉ số các nhóm ngành,
HNXIndex và VNIndex. Ngoài ra, nhằm làm trơn dữ liệu, tất cả các biến sẽ được sử
dụng dưới dạng logarit.
Bảng 2.2. Thống kê mô tả
LRUS LIIP LCPI LRVN LM2 LEX LVNI LHNXC LHNXF LHNXI LHNXM
Trung bình -0.82 5.23 5.03 1.86 22.58 10.00 6.56 4.87 4.97 4.52 5.13
Trung vị -0.92 5.14 5.02 1.87 22.61 10.00 6.49 4.86 4.86 4.46 5.22
Tối đa 0.88 5.70 5.11 1.95 22.96 10.05 7.04 5.04 5.51 4.89 5.42
Tối thiểu -2.66 4.64 4.95 1.83 22.16 9.95 6.23 4.61 4.63 4.20 4.63
Độ lệch chuẩn 1.24 0.31 0.05 0.03 0.24 0.03 0.23 0.09 0.24 0.16 0.21
Hệ số bất đối xứng -0.04 -0.01 0.23 1.11 -0.14 -0.20 0.55 -0.18 0.59 0.51 -0.53
Hệ số nhọn 1.46 1.54 1.63 5.52 1.76 1.98 1.86 3.17 1.98 2.32 2.15
Thống kê JB 6.63 5.95 5.84 31.47 4.56 3.30 6.97 0.44 6.86 4.23 5.14
ức xác suất 0.04 0.05 0.05 0.00 0.10 0.19 0.03 0.80 0.03 0.12 0.08
Tổng -55.19 350.30 336.77 124.69 1512.90 670.03 439.38 326.54 332.85 302.60 343.89
Tổng bình phƣơng chênh lệch 102.29 6.51 0.15 0.05 3.84 0.05 3.64 0.52 3.88 1.64 2.91
Số quan sát 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67
Các đặc điểm thống kê mô tả của dữ liệu sử dụng trong bài được trình bày trong bảng
2.2. Các số liệu dưới dạng logarit, sự chênh lệch giữa trung bình, trung vị, giá trị lớn
nhất và nhỏ nhất không nhiều. Xét về độ biến động theo hệ số biến thiên (thương số
giữa độ lệch chuẩn và trung bình), LRUS có sự biến động lớn nhất. Theo mức xác suất
thì ngoài LRUS, LRVN, LVNI và LHNXF theo phân phối chuẩn (mức xác suất nhỏ
hơn 5%), các biến còn lại đều không theo phân phối chuẩn.

35. 24
CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
1. Các kiểm định
1.1. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF
Kiểm định nghiệm đơn vị ADF được thực hiện để xác định tính dừng của chuỗi dữ
liệu. Kết quả kiểm định ADF đối với chuỗi dữ liệu gốc (phụ lục, bảng 1) cho thấy
ngoại trừ LRVN và LHNXC dừng với mức ý nghĩa 5% và LCPI dừng với mức ý nghĩa
10% thì các biến còn lại đều không dừng với mức ý nghĩa 10%. Chính vì vậy kiểm
định ADF sai phân bậc 1 của chuỗi dữ liệu được thực hiện (phụ lục, bảng 2) và kết quả
cho thấy tất cả các biến đều dừng với mức ý nghĩa 1%. Như vậy có thể nói, chuỗi dữ
liệu gốc của tất cả các biến tuy không hoàn toàn ổn định, nhưng chuỗi sai phân bậc 1
của các biến đều ổn định, có tính dừng và có thể dùng cho việc chạy mô hình.
1.2. Xác định độ trễ tối ƣu
Bảng 3.1. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu mô hình A0
Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1108.688 NA 2.66e-25* -36.72294 -36.47860* -36.62736*
1 1156.401 82.70217* 2.80E-25 -36.68003 -34.72531 -35.91543
2 1190.795 51.59117 4.87E-25 -36.19317 -32.52806 -34.75954
3 1232.032 52.23347 7.51E-25 -35.9344 -30.55891 -33.83175
4 1289.274 59.14966 8.22E-25 -36.20912 -29.12325 -33.43745
5 1350.51 48.9891 1.09E-24 -36.617 -27.82075 -33.1763
6 1425.154 42.29811 1.65E-24 -37.47179* -26.96516 -33.36207
Bảng 3.1 minh họa kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình A0. Tiêu chuẩn FPE, SC
và HQ chọn độ trễ tối ưu là 0. Tiêu chuẩn LR chọn độ trễ tối ưu là 1 và tiêu chuẩn AIC
chọn độ trễ tối ưu là 6.

36. 25
Bảng 3.2. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu mô hình A01
Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1177.412 NA 2.69e-26* -39.01374 -38.76940* -38.91817*
1 1216.891 68.42921 3.73E-26 -38.69636 -36.74163 -37.93176
2 1248.776 47.82844 7.04E-26 -38.12588 -34.46077 -36.69225
3 1302.633 68.21851* 7.13E-26 -38.28777 -32.91228 -36.18512
4 1361.029 60.34294 7.52E-26 -38.60098 -31.51511 -35.82931
5 1428.833 54.24325 7.99E-26 -39.22778 -30.43154 -35.78709
6 1518.592 50.86324 7.34E-26 -40.58640* -30.07978 -36.47668
Bảng 3.2 minh họa kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình A01. Độ trễ là 0 được lựa
chọn bởi các tiêu chuẩn FPE, SC và HQ. Tiêu chuẩn LR lựa chọn độ trễ là 3 và AIC
lựa chọn độ trễ là 6.
Bảng 3.3. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu mô hình A02
Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1183.697 NA 2.18e-26* -39.22322 -38.97888* -39.12764*
1 1223.42 68.85394 3.00E-26 -38.914 -36.95928 -38.1494
2 1253.422 45.00325 6.03E-26 -38.28074 -34.61564 -36.84712
3 1308.493 69.75623* 5.87E-26 -38.4831 -33.10761 -36.38045
4 1357.746 50.89536 8.38E-26 -38.49155 -31.40568 -35.71988
5 1422.92 52.13918 9.73E-26 -39.03068 -30.23443 -35.58998
6 1528.798 59.99752 5.22E-26 -40.92661* -30.41998 -36.81689
Bảng 3.3 minh họa kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình A02. Độ trễ là 0 được lựa
chọn bởi các tiêu chuẩn FPE, SC và HQ. Trong khi đó, tiêu chuẩn LR lựa chọn độ trễ
là 3 và AIC lựa chọn độ trễ là 6.
Bảng 3.4. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu mô hình A03
Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1160.555 NA 4.71E-26 -38.45185 -38.20751* -38.35627*
1 1205.173 77.33792 5.52E-26 -38.30578 -36.35106 -37.54118
2 1238.626 50.17935 9.88E-26 -37.78754 -34.12244 -36.35392
3 1294.214 70.41073* 9.45E-26 -38.00712 -32.63164 -35.90448
4 1356.355 64.21225 8.78E-26 -38.44515 -31.35929 -35.67348
5 1431.313 59.96682 7.36E-26 -39.31044 -30.51419 -35.86974
6 1538.111 60.51855 3.83e-26* -41.23702* -30.73039 -37.1273

37. 26
Bảng 3.4 minh họa kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình A03. Độ trễ là 0 được lựa
chọn bởi các tiêu chuẩn SC và HQ. Tiêu chuẩn LR lựa chọn độ trễ là 3, AIC và FPE
lựa chọn độ trễ là 6.
Bảng 3.5. Thống kê kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu mô hình A04
Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1188.732 NA 1.84e-26* -39.39106 -39.14672* -39.29548*
1 1233.292 77.23775* 2.16E-26 -39.24307 -37.28834 -38.47847
2 1267.279 50.98113 3.80E-26 -38.74265 -35.07754 -37.30902
3 1314.567 59.89747 4.79E-26 -38.68556 -33.31008 -36.58291
4 1373.912 61.32336 4.89E-26 -39.0304 -31.94454 -36.25873
5 1429.687 44.61965 7.77E-26 -39.25622 -30.45997 -35.81552
6 1542.698 64.03969 3.29E-26 -41.38993* -30.8833 -37.28021
Bảng 3.5 minh họa kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình A04. Độ trễ là 0 được lựa
chọn bởi các tiêu chuẩn FPE, SC và HQ. Tiêu chuẩn AIC lựa chọn độ trễ là 6 và LR
chọn độ trễ là 1.
Có thể thấy, độ trễ tối ưu theo tiêu chuẩn LR cho mô hình A0 và A04 là 1. Tuy nhiên,
bước trễ này còn khá ngắn so với các mô hình còn lại và so với thực tế độ trễ được xác
định trong các bài nghiên cứu tại trường Việt Nam. Bên cạnh đó, trong bài làm sẽ có sự
đối chiếu so sánh mức phản ứng của các chỉ số trước các cú sốc, sự thống nhất bước trễ
sẽ giúp việc so sánh tránh thiên lệch hơn. Do đó, bài viết thống nhất chọn độ trễ là 3
cho tất cả các mô hình A0, A01, A02, A03, A04. Với độ trễ này, tất cả các giá trị riêng của
các mô hình trong kiểm định nghịch đảo gốc đa thức AR đều vẫn nằm trong vòng tròn
đơn vị, cho thấy rằng sự ổn định của các mô hình vẫn đảm bảo khi chọn độ trễ là 3.
2. Tác động của CSTT lên VNIndex
2.1. Phản ứng của VNIndex trƣớc các cú sốc

38. 27
Hình 3.1. Phản ứng của VNIndex trƣớc các cú sốc
Hình 3.1 minh họa phản ứng xung của VNIndex với các cú sốc:
Trước cú sốc tăng lãi suất Cục dự trữ Liên bang Hoa Kỳ, VNIndex có xu hướng giảm
trong kỳ đầu, tăng nhẹ trong 2 kỳ tiếp theo, tiếp tục giảm nhẹ trong kỳ 5, 6 và ngưng
phản ứng từ kỳ thứ 7. Trước cú sốc gia tăng chỉ số sản xuất công nghiệp IIP, VNIndex
phản ứng không rõ ràng. Chỉ số giảm trong kỳ đầu, sau đó biến động tăng và giảm với
biên độ rất nhỏ trong 9 kỳ tiếp theo và ngưng phản ứng từ cuối kỳ thứ 10. Xu hướng
biến động này khác biệt với phản ứng cùng chiều của VNIndex trước cú sốc IIP được
tìm thấy trong nghiên cứu của Dương Ngọc Mai Phương và cộng sự (2015). Trong khi
đó, trước cú sốc tăng chỉ số giá tiêu dùng CPI, VNIndex lại có xu hướng giảm trong kỳ
đầu, tăng trong kỳ tiếp theo, biến động tăng giảm với biên độ rất nhỏ trong 7 kỳ tiếp

39. 28
theo và ngưng phản ứng trong kỳ thứ 9. Xu hướng giảm ban đầu là do sự gia tăng CPI
khiến nhà đầu tư e ngại tác động lạm phát ảnh hưởng đến dòng thu nhập từ đầu tư vào
cổ phiếu, từ đó họ đòi hỏi mức sinh lợi cao hơn và làm cho giá cổ phiếu giảm. Việc
VNIndex giảm trước cú sốc tăng CPI cũng được tìm thấy trong các nghiên cứu của
Nguyễn Minh Kiều và cộng sự (2013), Nguyễn Phúc Cảnh (2014), Dương Ngọc Mai
Phương và cộng sự (2015). Xu hướng tăng trong các kỳ tiếp theo của VNIndex trước
cú sốc tăng CPI có thể là do lạm phát đi kèm với tăng trưởng kinh tế một cách hợp lý
với kỳ vọng của nhà đầu tư khiến họ tin rằng nguyên nhân gây ra lạm phát là do sự
tăng trưởng kinh tế, họ sẵn sàng đầu tư vào cổ phiếu và làm tăng giá cổ phiếu. Hoặc có
thể nhà đầu tư đã không còn phản ứng quá mức trước thông tin về gia tăng CPI.
Đối với cú sốc từ các biến chính sách tiền tệ, nếu như VNIndex giảm ngay kỳ đầu
trước cú sốc tăng lãi suất tái cấp vốn RVN thì trước cú sốc tăng cung tiền M2 và tỷ giá
USD/VND, chỉ số này lại có xu hướng tăng trong kỳ đầu. Dưới chính sách tiền tệ thắt
chặt (tăng lãi suất tái cấp vốn), giá cổ phiếu có xu hướng sụt giảm và dưới chính sách
tiền tệ mở rộng (tăng cung tiền M2), giá cổ phiếu có xu hướng tăng. Điều này tương
đối hợp lý và được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Còn với
phản ứng trước cú sốc từ tỷ giá, có thể thấy, khi tỷ giá USD/VND gia tăng, Việt Nam
sẽ có lợi thế trong việc xuất khẩu bởi 1 đồng đô la Mỹ sẽ đổi được nhiều Việt Nam
đồng hơn. Do đó, giá cổ phiếu có xu hướng tăng trong kỳ đầu. Tuy nhiên, với việc
nhập khẩu phần lớn máy móc thiết bị, nguyên vật liệu cho lĩnh vực sản xuất, khoản
thanh toán cho đối tác nước ngoài tính bằng đồng đô la Mỹ của các doanh nghiệp có xu
hướng gia tăng. Điều này góp phần làm cho các nhà đầu tư e ngại đầu tư vào cổ phiếu
doanh nghiệp và làm giảm giá cổ phiếu trong những kỳ tiếp theo.
2.2. Phân rã phƣơng sai

40. 29
Kỳ
(Tháng)
Bảng 3.6. Phân rã phƣơng sai biến LVNI
D(LRUS) D(LIIP) D(LCPI) D(LRVN) D(LM2) D(LEX) D(LVNI)
1 0.36% 1.97% 0.48% 1.84% 0.39% 1.93% 93.03%
2 0.82% 1.32% 2.62% 1.67% 0.48% 1.84% 91.26%
3 1.67% 1.39% 2.60% 1.71% 0.50% 1.86% 90.26%
4 1.96% 1.38% 2.64% 1.72% 1.35% 1.98% 88.98%
5 2.06% 1.51% 2.55% 1.85% 1.82% 1.92% 88.29%
6 2.05% 1.77% 2.51% 1.82% 1.89% 2.15% 87.82%
7 2.05% 1.78% 2.67% 1.84% 1.89% 2.15% 87.61%
8 2.08% 1.87% 2.67% 1.84% 1.88% 2.18% 87.47%
9 2.08% 2.02% 2.66% 1.84% 1.88% 2.17% 87.34%
10 2.10% 2.06% 2.66% 1.85% 1.88% 2.18% 87.27%
11 2.17% 2.06% 2.66% 1.84% 1.88% 2.18% 87.21%
12 2.19% 2.06% 2.66% 1.84% 1.88% 2.18% 87.19%
13 2.19% 2.07% 2.66% 1.84% 1.88% 2.18% 87.18%
14 2.19% 2.07% 2.66% 1.84% 1.88% 2.18% 87.17%
15 2.19% 2.07% 2.66% 1.84% 1.89% 2.18% 87.16%
16 2.19% 2.07% 2.66% 1.84% 1.89% 2.18% 87.16%
17 2.19% 2.07% 2.66% 1.84% 1.89% 2.18% 87.16%
18 2.19% 2.07% 2.67% 1.84% 1.89% 2.18% 87.16%
Bảng 3.6 trình bày kết quả phân rã phương sai của biến chỉ số giá chứng khoán
VNIndex (LVNI). Từ việc phân tích xu hướng tỷ trọng tác động của các biến lên LVNI
trong 18 kỳ, có thể thấy được mức đóng góp tương đối của các cú sốc lên biến LVNI
theo thời gian. Có thể thấy, VNIndex chịu tác động chủ yếu từ cú sốc của chính nó.
Mặc dù tỷ trọng tác động này có sự sụt giảm nhưng vẫn duy trì ở mức trên 85%. Mức
đóng góp của các cú sốc RUS, IIP và CPI có xu hướng tăng qua các kỳ. Đối với các
biến chính sách tiền tệ, LEX có tỷ trọng đóng góp vào biến động của VNIndex nhiều
nhất (dao động trong khoảng từ 1.84% đến 2.18%). Trong 4 kỳ đầu, RVN có tỷ trọng
đóng góp nhiều hơn M2. Tuy nhiên trong 14 kỳ còn lại, M2 lại có tỷ trọng đóng góp
nhiều hơn so với RVN trong biến động của VNIndex.
Kết quả từ phản ứng xung và phân rã phương sai chỉ số VNIndex đã góp phần giải
đáp mục tiêu nghiên cứu đầu tiên: Có thể thấy, sự thay đổi CSTT thông qua tác động

41. 30
biến đổi lãi suất tái cấp vốn và cung tiền M2 đã dẫn đến những biến động trong chỉ số
VNIndex tương đối giống với các nghiên cứu trước đây cũng như các lý thuyết về tác
động của CSTT lên giá cổ phiếu. Việc gia tăng cung tiền M2 sẽ gây ra xu hướng tăng
chỉ số VNIndex và với việc gia tăng lãi suất tái cấp vốn sẽ gây ra xu hướng giảm chỉ
số VNIndex. Hay nói cách khác, chỉ số chứng khoán có xu hướng giảm trước cú sốc từ
CSTT thắt chặt. Tác động của việc gia tăng tỷ giá USD/VND gây ra xu hướng giảm chỉ
số VNIndex. Ngoài ra, kết quả phản ứng phân rã phương sai cho thấy các cú sốc đến từ
các biến CSTT có tỷ trọng đóng góp rất nhỏ vào biến động của chỉ số VNIndex. Xét
riêng đóng góp của các biến CSTT lên biến động của VNIndex, tỷ giá USD/VND có tỷ
trọng đóng góp lớn nhất so với hai biến còn lại. Phần lớn các biến động của chỉ số
VNIndex đều đến từ cú sốc của chính nó.
3. Tác động của CSTT lên HNXIndex
3.1. Phản ứng của HNXIndex trƣớc các cú sốc

42. 31
Hình 3.2. Phản ứng của HNXIndex trƣớc các cú sốc
Hình 3.2 minh họa phản ứng của HNXIndex trước các cú sốc:
Phản ứng của HNXIndex trước cú sốc từ lãi suất FED có sự khác biệt với phản ứng của
VNIndex trước cú sốc này. Trước cú sốc tăng lãi suất FED, HNXIndex chưa phản ứng
ngay trong kỳ đầu mà có xu hướng tăng từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 4. Từ kỳ thứ 5 tới kỳ
thứ 13, chỉ số biến động với biên độ nhỏ hơn. Cụ thể, chỉ số có xu hướng giảm từ kỳ
thứ 5 đến kỳ thứ 8 và trong kỳ thứ 10. Chỉ số tăng nhẹ trong kỳ thứ 9, 12 và 13. Chỉ số
ngừng phản ứng từ kỳ thứ 14. Có thể, ban đầu, các nhà đầu tư ồ ạt rút vốn ra khỏi thị
trường Việt Nam để đầu tư sang thị trường Mỹ trước cú sốc tăng lãi suất FED. Tuy
nhiên, đó chỉ là phản ứng nhất thời và mau chóng hồi phục. Trước cú sốc tăng chỉ số
sản xuất công nghiệp IIP, HNXIndex phản ứng với xu hướng không rõ ràng. Trước cú

43. 32
sốc tăng CPI, HNXIndex có xu hướng giảm từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 5, tăng trong kỳ 6
và 7. Từ kỳ thứ 8, chỉ số biến động với xu hướng không rõ ràng và biên độ nhỏ.
Đối với tác động từ cú sốc các biến CSTT, không giống với VNIndex, HNXIndex
không phản ứng ngay trong kỳ đầu, nhưng phản ứng kéo dài trong nhiều kỳ và có xu
hướng biến động không hoàn toàn rõ ràng. Trước cú sốc tăng lãi suất tái cấp vốn RVN,
HNXIndex cũng có xu hướng giảm từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 6, tăng nhẹ từ kỳ thứ 7 đến
kỳ thứ 9, giảm nhẹ trong kỳ thứ 10 và ngưng phản ứng ở kỳ thứ 11. Trước cú sốc tăng
cung tiền M2, HNXIndex có xu hướng tăng từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 6, giảm trong 2 kỳ
tiếp theo. Từ kỳ 9 đến kỳ 16, HNXIndex biến động với biên độ rất nhỏ và chỉ ngưng
phản ứng từ kỳ thứ 17. Có thể trước thông tin mở rộng tiền tệ bằng việc tăng cung tiền,
nhà đầu kỳ vọng sự tăng trưởng kinh tế và gia tăng đầu tư vào cổ phiếu. Tuy nhiên việc
tăng cung tiền cũng sẽ góp phần gây ra lạm phát, nhà đầu tư cũng e ngại vấn đề này và
điều chỉnh giảm nắm giữ cổ phiếu. Trước cú sốc tăng tỷ giá USD/VND, HNXIndex
cũng có xu hướng giảm từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 4, tăng từ kỳ thứ 5 đến kỳ thứ 8, sau đó
biến động với biên độ rất nhỏ và ngừng phản ứng ở kỳ thứ 18.

44. 33
3.2. Phân rã phƣơng sai
Bảng 3.7. Phân rã phƣơng sai biến LHNXI
Kỳ
(Tháng)
D(LRUS) D(LIIP) D(LCPI) D(LRVN) D(LM2) D(LEX) D(LHNXI)
1 4.07% 0.00% 8.25% 0.04% 1.00% 0.04% 86.61%
2 4.82% 1.72% 7.66% 0.06% 2.72% 2.86% 80.16%
3 5.04% 1.83% 7.46% 0.77% 3.33% 3.23% 78.34%
4 8.41% 3.92% 7.27% 0.84% 3.57% 3.01% 72.99%
5 8.44% 4.05% 9.17% 0.98% 3.66% 2.92% 70.78%
6 10.63% 4.28% 9.47% 1.05% 3.53% 2.82% 68.22%
7 10.67% 4.27% 9.47% 1.06% 3.59% 2.81% 68.14%
8 11.10% 4.24% 10.02% 1.04% 3.51% 2.76% 67.32%
9 11.11% 4.23% 10.00% 1.04% 3.64% 2.82% 67.16%
10 11.10% 4.27% 10.04% 1.03% 3.68% 2.81% 67.06%
11 11.17% 4.27% 10.03% 1.03% 3.67% 2.82% 67.01%
12 11.31% 4.27% 10.13% 1.03% 3.66% 2.82% 66.79%
13 11.37% 4.27% 10.12% 1.04% 3.66% 2.82% 66.73%
14 11.41% 4.27% 10.12% 1.04% 3.66% 2.83% 66.68%
15 11.42% 4.26% 10.12% 1.04% 3.66% 2.82% 66.66%
16 11.43% 4.26% 10.12% 1.04% 3.66% 2.83% 66.65%
17 11.43% 4.27% 10.12% 1.04% 3.66% 2.83% 66.65%
18 11.43% 4.27% 10.13% 1.04% 3.66% 2.83% 66.64%
Bảng 3.7 trình bày kết quả phân rã phương sai của biến chỉ số giá chứng khoán
HNXIndex (LHNXI). Tương tự như VNIndex, HNXIndex chịu tác động lớn nhất từ
biến động của chính nó trong 18 kỳ và tỷ trọng này có xu hướng giảm qua các kỳ. Tuy
nhiên, tỷ trọng đóng góp từ cú sốc của chính bản thân HNXIndex vào biến động của
chính nó thấp hơn so với VNIndex trong tất cả các kỳ. RUS và IIP có mức tỷ trọng
đóng góp tương đối lớn và có xu hướng tăng dần trong 18 kỳ vào biến động của
HNXIndex. Trong các biến CSTT, M2 có tỷ trọng đóng góp lớn nhất (dao động trong
khoảng từ 1% đến 3.68%) vào biến động của HNXIndex. EX có tỷ trọng đóng góp vào
biến động của HNXIndex nhiều hơn RVN. Có thể thấy, nhìn chung, tỷ trọng đóng góp
của M2 và LEX vào biến động của HNXIndex cao hơn so với VNIndex và RVN thì có
tỷ trọng đóng góp vào biến động của HNXIndex thấp hơn so với VNIndex.

45. 34
Kết quả từ phản ứng xung và phân rã phương sai chỉ số HNXIndex đã giải quyết
được mục tiêu đầu tiên của bài nghiên cứu. Cụ thể: Khác với VNIndex, các cú sốc từ
các biến CSTT chưa gây ra phản ứng ngay trong kỳ đầu của HNXIndex. Tuy vậy, cú
sốc tăng lãi suất tái cấp vốn cũng dẫn đến xu hướng giảm trong HNXIndex và cú sốc
tăng cung tiền M2 cũng dẫn đến xu hướng tăng trong HNXIndex. Mặc dù vậy, cú sốc
tăng tỷ giá USD/VND lại dẫn đến xu hướng tăng của HNXIndex. Kết quả phân rã
phương sai cho thấy, tổng tỷ trọng đóng góp của các biến CSTT trong biến động của
HNXIndex cao hơn so với VNIndex và cung tiền M2 có tỷ trọng đóng góp lớn nhất
vào biến động của HNXIndex so với hai biến còn lại. Nhìn chung, phần lớn biến động
của chỉ số HNXIndex vẫn đến từ biến động của chính nó.
4. Tác động của CSTT lên chỉ số các nhóm ngành
4.1. Phản ứng trƣớc các cú sốc
4.1.1. Phản ứng trƣớc cú sốc từ nền kinh tế thế giới
Phản ứng của HNXCon Phản ứng của HNXFin Phản ứng của HNXMan
Hình 3.3. Phản ứng của các chỉ số nhóm ngành trƣớc cú sốc lãi suất FED
Hình 3.3 minh họa phản ứng của các chỉ số nhóm ngành trước cú sốc từ lãi suất FED.
Tương tự như phản ứng của HNXIndex, chỉ số các nhóm ngành chưa phản ứng ngay
trong kỳ đầu tiên nhưng có xu hướng tăng từ kỳ thứ 2 và sau đó có sự biến thiên tăng
rồi giảm cho tới lúc ngừng phản ứng. Trong 3 chỉ số, HNXMan có sự gia tăng từ kỳ
thứ 2 kéo dài nhất (đến hết kỳ thứ 5). HNXCon và HNXFin có sự gia tăng từ kỳ thứ 2
khá ngắn (kéo dài đến hết kỳ thứ 3). Biên độ tăng ban đầu của HNXCon là thấp nhất.

46. 35
Có thể thấy trong ngắn hạn, HNXMan và HNXFin phản ứng khá mạnh với cú sốc tăng
lãi suất FED.
4.1.2. Phản ứng trƣớc cú sốc từ nền kinh tế trong nƣớc
Phản ứng của HNXCon Phản ứng của HNXFin Phản ứng của HNXMan
Hình 3.4. Phản ứng của chỉ số ngành trƣớc cú sốc chỉ số sản xuất công nghiệp IIP
Phản ứng của các chỉ số ngành trước cú sốc từ chỉ số sản xuất công nghiệp IIP được thể
hiện trong hình 3.4.Tương tự như HNXIndex, HNXCon và HNXFin chưa phản ứng
ngay trong kỳ đầu và có xu hướng giảm trong kỳ thứ 2. Trong khi đó, HNXMan không
phản ứng trong cả 2 kỳ đầu và có xu hướng tăng trong kỳ thứ 3, 4. Ngoài ra, xu hướng
đường biểu diễn biến động của HNXCon và HNXFin có hình dạng tương tự nhau.
Phản ứng của HNXCon Phản ứng của HNXFin Phản ứng của HNXMan
Hình 3.5. Phản ứng của chỉ số ngành trƣớc cú sốc chỉ số giá tiêu dùng CPI
Hình 3.5 minh họa phản ứng của các chỉ số chứng khoán theo nhóm ngành trước cú
sốc từ chỉ số giá tiêu dùng CPI. Khác với VNIndex, các chỉ số nhóm ngành chưa phản
ứng ngay trong kỳ 1. Tuy nhiên gần giống HNXIndex, các chỉ số có xu hướng giảm từ

47. 36
kỳ thứ 2. Có thể thấy, ban đầu cú sốc tăng CPI làm tăng lãi suất chiết khấu trong mô
hình tăng trưởng Gordon và làm giảm lợi nhuận của nhà đầu tư vào cổ phiếu các nhóm
ngành. Tuy nhiên, sau đó, nhà đầu tư có thể nhận thấy sự tăng CPI có thể đến từ sự
tăng trưởng thực của nền kinh tế và đối với các nhà đầu tư, lợi nhuận thu được từ kênh
cổ phiếu vẫn rất hấp dẫn. Ngoài ra, HNXFin có xu hướng biến động giống xu hướng
của HNXIndex nhất.
4.1.3. Phản ứng trƣớc cú sốc từ chính sách tiền tệ
Phản ứng của HNXCon Phản ứng của HNXFin Phản ứng của HNXMan
Hình 3.6. Phản ứng của chỉ số ngành trƣớc cú sốc lãi suất tái cấp vốn
Hình 3.6 minh họa tác động từ cú sốc lãi suất tái cấp vốn lên chỉ số các nhóm ngành.
Giống như HNXIndex, các nhóm ngành có xu hướng giảm từ kỳ thứ 2 trước cú sốc
tăng lãi suất tái cấp vốn. HNXFin có biên động giảm nhiều nhất trong 3 biến. Có thể
thấy, tất cả các chỉ số ngành đều có sự phản ứng giảm trước cú sốc tăng lãi suất tái cấp
vốn ngay từ kỳ thứ 2 là tương đối hợp lý. Khi lãi suất tái cấp vốn tăng, tỷ suất sinh lợi
đòi hỏi của nhà đầu tư sẽ gia tăng, từ đó làm giảm giá cổ phiếu.

48. 37
Phản ứng của HNXCon Phản ứng của HNXFin Phản ứng của HNXMan
Hình 3.7. Phản ứng của chỉ số ngành trƣớc cú sốc cung tiền M2
Hình 3.7 minh họa phản ứng của các chỉ số nhóm ngành trước cú sốc từ cung tiền M2.
Trước cú sốc tăng cung tiền M2, khác với xu hướng phản ứng tăng trong kỳ đầu tiên
(đối với VNIndex) hoặc tăng ngay trong kỳ thứ 2 (đối với HNXIndex), cả 3 chỉ số
ngành đều có xu hướng giảm trong kỳ thứ 2 trước khi tăng lên sau đó. Xu hướng biến
động của HNXFin và HNXCon tương đối giống nhau, không rõ ràng khi liên tục giảm
rồi tăng và chỉ dừng lại vào kỳ thứ 18. Trong khi đó, sự biến động của HNXMan có sự
biến động giảm rồi tăng với số lần ít hơn và dừng phản ứng từ kỳ thứ 15.
Phản ứng của HNXCon Phản ứng của HNXFin Phản ứng của HNXMan
Hình 3.8. Phản ứng của chỉ số ngành trƣớc cú sốc tỷ giá USD/VND
Hình 3.8 minh họa phản ứng chỉ số các nhóm ngành trước cú sốc tỷ giá. Phản ứng của
3 chỉ số khác biệt nhau trước cú sốc tăng tỷ giá USD/VND. HNXFin có xu hướng tăng
nhẹ trong kỳ thứ 2 trước khi biến động với xu hướng không rõ ràng từ kỳ thứ 3 (liên
tục giảm xuống rồi tăng lên) và ngưng phản ứng vào kỳ thứ 17. HNXCon và HNXMan
mặc dù có sự tương tự với HNXIndex khi giảm từ kỳ thứ 2. Tuy nhiên HNXMan có sự

49. 38
sụt giảm với biên độ lớn hơn và kéo dài qua nhiều kỳ hơn trong giai đoạn đầu trước cú
sốc tăng tỷ giá.
4.2. Phân rã phƣơng sai
Hình 3.9. Phân rã phƣơng sai các biến chỉ số nhóm ngành
Hình 3.9 minh họa kết quả phân rã phương sai cho các biến chỉ số ngành trong 18
tháng. Có thể thấy trong 18 tháng, biến động trong các biến chỉ số chịu sự tác động với
tỷ trọng biến đổi khác nhau của các biến khác và chính nó. Cụ thể tác động của từng
biến được phân tích như bên dưới:
Tác động của mỗi biến lên chính biến động của nó chiếm tỷ trọng cao nhất đối với cả
ba chỉ số nhóm ngành. HNXCon chịu tác động từ chính nó với tỷ trọng lớn nhất trong
kỳ đầu (93.74%) và có xu hướng giảm dần trong 18 kỳ. HNXFin có tỷ trọng tác động
từ chính nó thấp nhất so với hai biến còn lại trong kỳ đầu và tỷ trọng tác động này có
xu hướng giảm dần trong 18 kỳ. HNXMan có tỷ trọng tác động từ chính nó là 86.35%
trong kỳ đầu và cũng có xu hướng giảm trong 18 kỳ.
Tác động từ biến RUS lên biến động chỉ số các nhóm ngành có sự tăng dần tỷ trọng
trong 18 kỳ. Tỷ trọng đóng góp của biến lãi suất FED lên biến động chỉ số nhóm ngành
xây dựng HNXCon và công nghiệp HNXMan là thấp trong 3 kỳ đầu nhưng gia tăng

50. 39
đạt mức trên 10% từ kỳ thứ 4 trở đi. Trong khi đó, RUS có tỷ trọng đóng góp nhỏ hơn
vào biến động của chỉ số nhóm ngành tài chính HNXFin (dưới 10%).
Đối với biến động từ hai biến đại diện cho điều kiện kinh tế trong nước CPI và IIP,
nhìn chung HNXCon chịu sự tác động với tỷ trọng khá cao theo xu hướng tăng trong
18 kỳ của IIP. HNXFin và HNXMan chịu sự tác động với tỷ trọng thấp hơn của IIP.
Tỷ trọng đóng góp của CPI vào biến động của các chỉ số ngành cũng có xu hướng tăng
dần qua 18 kỳ nhưng không vượt quá 9%.
Đối với các biến CSTT, EX có tỷ trọng đóng góp lớn nhất so với M2 và RVN vào biến
động của chỉ số HNXMan. RVN lại có tỷ trọng đóng góp lớn nhất so với 2 biến còn lại
vào biến động của chỉ số HNXCon. Điều này có vẻ hợp lý, vì ngành công nghiệp trong
nước hướng mục tiêu vào việc xuất khẩu và cũng chịu ảnh hưởng bởi doanh thu từ việc
xuất khẩu hàng hóa và nhập khẩu máy móc. Chính vì vậy, yếu tố tỷ giá sẽ có tỷ trọng
đóng góp lớn nhất vào biến động của chỉ số này. Trong khi đó, ngành xây dựng sẽ phụ
thuộc một phần vào nhu cầu của khách hàng trong nước. Yếu tố lãi suất sẽ có sự tác
động tương đối lớn vào quyết định tiêu thụ sản phẩm dịch vụ ngành xây dựng của
khách hàng. M2 có tỷ trọng đóng góp lớn nhất trong hầu hết các kỳ vào biến động của
chỉ số HNXFin.
Kết quả từ phản ứng xung và phân rã phương sai chỉ số ba nhóm ngành đã góp
phần giải đáp mục tiêu nghiên cứu thứ hai. Phản ứng xung, cho thấy tác động của
các biến CSTT gây ra các biến động tương đối khác nhau trong các chỉ số ngành. Nhìn
chung, khác với VNIndex, tác động từ các biến CSTT chưa gây ra các phản ứng ngay
từ kỳ đầu đối với chỉ số các nhóm ngành. Cụ thể, CSTT thắt chặt (bằng cách tăng lãi
suất tái cấp vốn) đã dẫn đến xu hướng giảm từ kỳ thứ hai đối với cả ba chỉ số, nhưng
xu hướng tác động lên HNXFin là mạnh nhất với biên độ giảm lớn nhất và kéo dài qua
nhiều kỳ nhất. Trong khi đó, cú sốc tăng cung tiền M2 đều dẫn đến xu hướng giảm
trước khi tăng khác biệt với VNIndex và HNXIndex. HNXCon và HNXFin có xu

51. 40
hướng biến động tương đối giống nhau. HNXMan có số lần đảo chiều trước cú sốc từ
tăng cung tiền M2 rất ít và giai đoạn phản ứng cùng chiều cũng khá dài so với hai biến
còn lại. Cú sốc tăng tỷ giá USD/VND cũng gây ra các phản ứng khác biệt giữa các chỉ
số ngành với nhau và giữa các chỉ số ngành với VNIndex, HNXIndex. Cú sốc tăng tỷ
giá đã gây ra xu hướng biến động ngược chiều với biên độ lớn của HNXMan trong hầu
hết các kỳ. Trong khi đó, cú sốc này chỉ gây ra xu hướng tăng nhẹ trước khi giảm đối
với HNXFin và xu hướng giảm nhẹ trước khi tăng của HNXCon. Nhìn chung, cú sốc
tăng tỷ giá gây ra xu hướng biến động cùng chiều của HNXFin và HNXCon kéo dài
trong hầu hết các kỳ đang xét, biên độ gia tăng tích lũy cao hơn biên độ sụt giảm tích
lũy. Tỷ trọng đóng góp của ba biến CSTT lên biến động của chỉ số các nhóm ngành
cũng lớn hơn so với tỷ trọng đóng góp lên biến động của VNIndex và HNXIndex.
Trong ba biến CSTT, chỉ số ngành công nghiệp chịu tỷ trong đóng góp lớn nhất từ tỷ
giá USD/VND (trên 10% ở hầu hết các kỳ); chỉ số ngành xây dựng chịu tỷ trọng đóng
góp lớn nhất từ lãi suất tái cấp vốn và chỉ số ngành tài chính chịu tỷ trọng đóng góp lớn
nhất từ cung tiền M2.

52. 41
CHƢƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Trong mối tương tác và vai trò truyền dẫn đối với CSTT, kênh giá tài sản – cụ thể là
giá cổ phiếu được sự quan tâm cao từ giới nghiên cứu và các nhà làm chính sách, bởi lẽ
sự phản ứng của kênh này trước các cú sốc từ CSTT có thể dễ dàng, nhanh chóng được
ghi nhận và đánh giá trong khi đối với các kênh khác thì sẽ cần một độ trễ dài hơn. Tác
động của CSTT lên giá cổ phiếu được giải thích chủ yếu thông qua việc định giá cổ
phiếu dựa trên phương pháp chiết khấu về hiện giá các dòng thu nhập tương lai thông
qua mô hình tăng trưởng Gordon. Mấu chốt của sự tác động này nằm ở tỷ lệ chiết khấu
mà cụ thể là tỷ suất sinh lợi mong đợi của cổ phiếu. Trong chính sách nới lỏng tiền tệ,
lãi suất thực giảm khiến lợi nhuận từ trái phiếu - kênh đầu tư thay thế cho cổ phiếu
giảm, làm giảm tỷ suất sinh lợi mong đợi cho cổ phiếu và từ đó làm tăng giá cổ phiếu.
Các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước liên quan đến tác động của CSTT lên
giá cổ phiếu cũng như vai trò của giá cổ phiếu trong cơ chế truyền dẫn CSTT đã góp
phần củng cố và làm sáng tỏ các học thuyết kinh tế. Các phương pháp được sử dụng
phổ biến trong các nghiên cứu thực nghiệm gồm VAR, SVAR, VECM... Các biến
được sử dụng đại diện cho cả nền kinh tế thế giới như lãi suất FED, giá dầu thế giới;
đại diện nền kinh tế trong nước như chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng
CPI; đại diện CSTT như cung tiền (M2, M3), các loại lãi suất (lãi suất qua đêm, lãi suất
điều hành,...), tỷ giá. Ngoài ra các biến giá cổ phiếu thường mang tính đại diện cho thị
trường cổ phiếu của quốc gia đó. Giai đoạn lấy mẫu cũng khá dài (từ 5 năm trở lên).
Việc xem xét toàn diện các tác động không chỉ từ biến CSTT lên giá cổ phiếu đã giúp
các nghiên cứu trước đây ghi nhận rõ hơn biến động trong chỉ số giá cổ phiếu trước các
cú sốc.
Kế thừa, học hỏi các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, bài nghiên cứu
cũng sử dụng phương pháp SVAR, đưa vào biến đại diện nền kinh tế thế giới (lãi suất

53. 42
FED); nền kinh tế trong nước (chỉ số sản xuất công nghiệp IIP, chỉ số giá tiêu dùng
CPI); các biến CSTT (lãi suất tái cấp vốn, cung tiền M2 và tỷ giá USD/VND). Bài viết
tập trung nghiên cứu ở hai khía cạnh chính: tác động của CSTT lên chỉ số VNIndex,
HNXIndex và so sánh tác động của các biến CSTT lên chỉ số đại diện các nhóm ngành
HNXCon (ngành xây dựng), HNXFin (ngành tài chính) và HNXMan (ngành công
nghiệp).
Đầu tiên, độ trễ tối ưu được xác định là 3 cho tất cả các mô hình phân tích tác động của
các nhóm yếu tố lên các chỉ số. Tiếp theo, phản ứng xung cho thấy biến động của các
biến chỉ số trước các cú sốc. Trước tác động của tất cả các biến, VNIndex có xu hướng
phản ứng ngay trong kỳ đầu; trong khi đó HNXIndex và các chỉ số nhóm ngành đều
bắt đầu phản ứng từ kỳ thứ 2. Trước cú sốc tăng lãi suất FED, VNIndex có xu hướng
giảm nhẹ trước khi tăng, HNXIndex và các nhóm ngành lại có xu hướng tăng trong vài
kỳ đầu. Trước cú sốc tăng chỉ số sản xuất công nghiệp IIP, VNIndex lại có xu hướng
giảm trong kỳ đầu và tăng với biên độ không lớn trong kỳ tiếp theo; HNXIndex và chỉ
số các nhóm ngành có xu hướng giảm nhẹ rồi mới tăng trong ngắn hạn. Trước cú sốc
tăng chỉ số giá tiêu dùng CPI, VNIndex có xu hướng giảm ngay kỳ đầu và tăng lên
trong kỳ thứ 2; HNXIndex, HNXCon và HNXFin lại có xu hướng giảm với biên độ lớn
từ kỳ thứ 2 và kéo dài trong khoảng 4 kỳ đến 7 kỳ sau đó. VNIndex có xu hướng giảm
ngay trong kỳ đầu trong khi các chỉ số Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội có xu hướng
giảm từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 7 trước cú sốc tăng lãi suất tái cấp vốn. Trước cú sốc tăng
cung tiền M2, VNIndex có xu hướng tăng trong kỳ đầu và HNXIndex có xu hướng
tăng từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 7; trong khi đó, chỉ số các nhóm ngành lại có xu hướng
giảm trước khi tăng. VNIndex phản ứng cùng chiều với cú sốc tăng tỷ giá USD/VND
trong kỳ đầu. HNXIndex và chỉ số các nhóm ngành có phản ứng khác nhau trước cú
sốc tăng tỷ giá USD/VND: HNXIndex có xu hướng giảm rồi tăng với biên độ lớn từ kỳ
thứ 2 đến kỳ thứ 7; HNXCon có xu hướng giảm nhẹ trong kỳ thứ 2 trước khi tăng từ kỳ
thứ 3 đến kỳ thứ 8; HNXFin lại tăng nhẹ trong kỳ thứ 2, giảm trong kỳ thứ 3 và tăng

54. 43
với biên độ lớn hơn trong 5 kỳ sau đó; HNXMan lại có xu hướng giảm với biên độ lớn
từ kỳ thứ 2 đến kỳ thứ 4, sau đó chỉ số này chỉ tăng với biên độ rất nhỏ. Sau cùng, phản
ứng phân rã phương sai cho thấy tỷ trọng đóng góp của các cú sốc lên các chỉ số. Xét
cú sốc từ các biến CSTT, lãi suất tái cấp vốn có tỷ trọng tác động lớn nhất lên chỉ số
nhóm ngành xây dựng HNXCon; cung tiền M2 có tỷ trọng tác động lớn nhất lên chỉ số
HNXIndex và chỉ số ngành tài chính HNXFin; trong khi đó, tỷ giá USD/VND lại có tỷ
trọng tác động lớn nhất lên VNIndex và chỉ số ngành công nghiệp HNXMan.
2. Hạn chế của đề tài
Hạn chế thứ nhất của đề tài đến từ nguyên nhân khách quan là do sự hạn chế trong dữ
liệu về chỉ số các nhóm ngành. Như đã giới thiệu ở các phần trên, ba nhóm chỉ số
HNXCon, HNXFin và HNXMan được thiết lập từ tháng 12/2013. Do đó, đối với các
nhóm chỉ số này chỉ có thể lấy dữ liệu từ tháng 12/2013 đến tháng 6/2019. Việc hạn
chế về số kỳ trong dữ liệu khiến việc giải thích các tương tác trong dài hạn là chưa đầy
đủ. Ngoài ra, các kết quả phân tích từ mô hình có thể chưa thật sự phản ánh được xu
hướng thực tế.
Hạn chế thứ hai đến từ việc lựa chọn mô hình. Mặc dù mô hình VAR có thể tách rời và
xem xét phản ứng xung của từng yếu tố này lên các yếu tố khác, việc đối chiếu này vẫn
chưa làm rõ hoàn toàn những khác biệt trong tác động của CSTT lên các nhóm ngành.
Bên cạnh đó, việc sử dụng sai phân sẽ có ý nghĩa mô hình cao hơn nhưng có thể sẽ
không phản ánh hoàn toàn mối quan hệ thực tế giữa các biến.
Hạn chế cuối cùng đến từ việc đối chiếu, so sánh chỉ số các nhóm ngành theo phân loại
của sàn HNX cũng chưa mang tính chất đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam
vì quy mô của sàn này nhỏ hơn quy mô của sàn HOSE. Tuy nhiên, trong bối cảnh hạn
chế về việc tiếp cận nguồn dữ liệu phân ngành theo sàn HOSE do sàn này không công
khai thông tin chỉ số giá 10 ngành được phân loại. Bên cạnh đó, giả sử có được thông
tin từ các nhóm ngành này đi chăng nữa, bài nghiên cứu vẫn sẽ gặp những khó khăn do