Luận Văn Ảnh Hưởng Của Biến Động Tỷ Giá Hối Đoái Đến Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam đã chia sẻ đến cho các bạn nguồn tài liệu hoàn toàn hữu ích đáng để xem và tham khảo. Nếu như các bạn có nhu cầu cần làm bài mẫu này hãy nhắn tin ngay qua zalo/telegram : 0973.287.149 để được hỗ trợ tải nhé.

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
BÙI HÙNG MẠNH
ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNGTỶ GIÁ HỐI
ĐOÁI ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
VIỆT NAM
Tham khảo thêm tài liệu tại Baocaothuctap.net
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận,Báo Cáo
Khoá Luận, Luận Văn
ZALO/TELEGRAM HỖ TRỢ 0973.287.149
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2022

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
BÙI HÙNG MẠNH
ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNGTỶ GIÁ HỐI
ĐOÁI ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính-Ngân Hàng
(hướng ứng dụng)
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS: NGUYỄN NGỌC ĐỊNH
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2022

3. MỤC LỤC
TÓM TẮT LUẬN VĂN.......................................................................................................... 2
ABSTRACT............................................................................................................................ 3
Chương 1: Tổng Quan Đề Tài Nghiên Cứu............................................................................. 5
1.1. Giới thiệu Đề tài.......................................................................................................... 5
1.2. Mục tiêu nghiên cứu:..................................................................................................8
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:.............................................................................. 8
1.4. Phương pháp nghiên cứu:........................................................................................... 9
1.5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài ........................................................................................ 9
Chương 2: Tổng Quan Nền Tảng Lý Thuyết......................................................................... 10
Chương 3: Dữ Liệu Và Phương Pháp Nghiên Cứu ............................................................... 17
3.1 Phương pháp nghiên cứu.......................................................................................... 17
3.2 Ngu n ữ iệu:........................................................................................................... 18
3.3 Quy tr nh nghiên cứu:............................................................................................... 19
Chương 4: Phân Tích Kết Quả Mô Hình Và Thảo Luận....................................................... 20
4.1 Bước 1: Mô tả dữ liệu qua phần mềm STATA 12 ..................................................... 20
4.2 Bước 2: Kiểm định sự phù hợp của ước tính OLS..................................................... 20
4.2.1 Chuỗi thời gian có tính dừng- iểm định D.........................................................20
4.2.2 Sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:.............................................21
4.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình và tính phụ thuộc của số liệu:........................22
4.2.4 Phương sai thay đổi:..............................................................................................23
4.2.5 Hiện tượng đa cộng tuyến:....................................................................................23
4.2.6 Tự tương quan......................................................................................................23
4.3 Bước 3: Đánh giá kết quả h i quy.............................................................................. 24
4.3.1 Ý nghĩa tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc:...................................24
4.3.2 Hệ số xác định của mô hình R-squared (R2
):..........................................................25
Chương 5: ết Luận Và Gợi Mở.......................................................................................... 26
5.1 Một số đ c kết nhận th y được qua ài nghiên cứu ................................................. 26
5.2 Một số hạn chế của nghiên cứu................................................................................. 26
5.3 Các gợi ý mở rộng và phát triển cho hướng nghiên cứu:........................................... 27
5.4 Lời Kết:.................................................................................................................... 27
Các Tài Liệu Tham Khảo và Phụ Lục tính toán: .................................................................. 28

4. 1
LỜI C M ĐO N
Trước tiên, tôi xin trân trọng gởi lời cảm ơn sâu sắc đến các Quý Thầy
Cô đã tận tình giảng dạy trong suốt chương trình đào tạo Thạc sĩ Tài chính
K27 của Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM. Để hoàn tất Luận văn này bản
thân Tôi nói riêng và các Học viên cùng Nhóm đã nhận được sự hướng dẫn
rất tận tình từ các Thầy Cô thuộc khoa Tài chính sau đại học của UEH và đặc
biệt là Thầy hướng dẫn luận văn.
Tôi xin cam đoan rằng đây là bài nghiên cứu được hướng dẫn bởi
Người hướng dẫn khoa học là PGS.TS Nguyễn Ngọc Định và dữ liệu được
sử dụng cho bài nghiên cứu được thu thập từ các nguồn chính thống và đáng
tin cậy. Các nội dung nghiên cứu và đúc kết trong đề tài nhằm góp phần
mang đến những ứng dụng thực tế trong hoạt động kinh tế, tài chính của đất
nước ta.
Kính chúc Quý Thầy Cô luôn mạnh khỏe và gặt hái được nhiều thành
tựu trong sự nghiệp giảng dạy.
Tác giả
Bùi Hùng Mạnh

5. 2
TÓM TẮT LUẬN VĂN
ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI ĐẾN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Thị trường chứng khoán VN (TTCK VN) ngày càng lớn mạnh và có ý nghĩa
ngày càng quan trọng ảnh hưởng và tác động đến nền kinh tế đang trong giai đoạn
phát triển năng động của nước ta. Dựa trên yếu tố quan trọng này, bản thân tôi đã
tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán trong đó nhấn mạnh yếu
tố Tỷ giá để đánh giá tác động của nó đến TTCK. Qua đó, cố gắng rút ra được các
đúc kết có ý nghĩa thực tiễn trong các hoạt động tài chính liên quan đến tỷ giá và thị
trường chứng khoán cho các tổ chức, cá nhân và Nhà nước. Thậm chí cũng có thể
được sử dụng cho các nhà nghiên cứu chính sách, các cơ quan hữu quan của Nhà
nước trong việc nhìn nhận và điều hành chính sách kinh tế vĩ mô để đạt được những
mục tiêu ngắn hạn và dài hạn.
Đề tài tập trung vào yếu tố Tỷ giá hối đoái tác động đến Thị trường chứng
khoán ra sao? Tỷ giá hối đoái được sử dụng trong Đề tài là tỷ giá USD/VND, vì
USD ở nước ta là một ngoại tệ mạnh có vai trò quan trọng nhất liên quan mật thiết
đến hầu hết các lĩnh vực của thị trường tài chính bên cạnh các ngoại tệ khác ít quan
trọng hơn như: Nhân dân tệ, Bảng anh, Yên Nhật, France…
Đề tài sử dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) với Mô
hình hồi quy đa biến và phần mềm STATA 12 để phân tích các số liệu thống kế
theo chuỗi thời gian từ năm 2010 đến năm 2017 của chỉ số VNINDEX, Tỷ giá
USD/VND, Giá dầu, Giá vàng, Chỉ số tiêu dùng CPI.
Kết quả nghiên cứu đã xác thực rõ một điều sự tăng/giảm của Tỷ giá đã có tác
động giảm/tăng nhất định đến thị trường chứng khoán (thể hiện qua chỉ số
VNINDEX).
Mong muốn của Đề tài trong việc phân tích mức độ ảnh hưởng của Tỷ giá
nhằm góp phần mang lại các giá trị ứng dụng thiết thực đến cộng đồng, cụ thể: đến
các cá nhân trong việc đầu tư, các doanh nghiệp cổ phần có niêm yết trên sàn chứng

6. 3
khoán trong việc huy động vốn và hoạt động tài chính liên quan đến ngoại tệ; các cơ
quan nhà nước và các nhà nghiên cứu điều hành chính sách vĩ mô của Nhà
Nước…từ đó có thể làm điểm tựa cho các nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng sâu và
rộng hơn đến thị trường chứng khoán nói riêng và nền kinh tế việt nam nói chung.
Từ khóa: tỷ giá và thị trường chứng khoán; tỷ giá tác động đến chứng khoán; USD
và thị trường chứng khoán Việt Nam; mối quan hệ giữa tỷ giá và thị trường chứng
khoán.
ABSTRACT
EFFECTSOF EXCHANGE RATE MOVTÔIENTS TO VIETNAM
SECURITIES MARKET
Vietnam stock market is getting bigger and more important and affecting the
economy in the dynamic development stage of our country. Based on this important
factor, I myself investigated the factors affecting the stock market, tôiphasizing the
Exchange rate factor to assess its impact on the stock market. Thereby, trying to
draw out the practical conclusions in financial activities related to exchange rates
and the stock market for organizations, individuals and the state agencies. It can
even be used for policy researchers and government stakeholders in recognizing and
administering the State's macroeconomic policy to achieve short-term and long-
term goals.
How does the topic focus on the exchange rate factor affecting the stock
market? The exchange rate used in the Paper is the USD / VND exchange rate,
because the USD in our country is a strong foreign currency with the most
important role closely related to most areas of the financial market besides the Other
less important currencies such as Yuan, British Pound, Japanese Yen, Franc ...
The thesis uses the method of least squares estimation (OLS) with the
multivariate regression model and STATA 12 software to analyze time series

7. 4
statistics from 2010 to 2017 of VNINDEX, Exchange rate USD / VND, Oil price,
Gold price, CPI index.
The results of the study clearly verified that the increase / decrease of the
exchange rate had a certain reduction / increase impact on the stock market
(expressed through Vnindex index).
Desire of the thesis in analyzing the influence of exchange rates in order to
contribute to bring practical application values to the community, in particular: to
individuals in investment, joint stock enterprises have listing on the stock exchange
in mobilizing capital and financial activities related to foreign currency; State
agencies and researchers regulate the macro policies of the State ... which can serve
as a fulcrum for studies of factors that affect more deeply and widely on the stock
market in particular and the Vietnamese economy in general.
Key word: Exchange rate and stock market; exchange rat affect to stock market;
USD and Vietnam stock market; Relationship between Stock Price and
Exchange Rate

8. 5
Chương 1: Tổng Quan Đề Tài Nghiên Cứu
1.1. Giới thiệu Đề tài:
Chủ đề nghiên cứu các yếu tố tác động đến Thị trường chứng khoán (TTCK)
cũng không phải là xa lạ và thực tế trên thế giới từ những thập niên gần đây đã có
nhiều bài nghiên cứu được các Tổ chức các Viện nghiên cứu và các Tạp chí tài
chính kinh tế uy tín trên thế giới đánh giá cao thông qua các chỉ số xếp hạng.
Thật vậy, trong thời buổi kinh tế thị trường, toàn cầu hóa đã tạo ra nhiều liên
kết toàn cầu trên toàn thế giới dẫn đến sự tăng trưởng rõ rệt trong tương tác giữa
các thị trường tài chính quốc tế (Karunanayake, Valadkhani & O'Brien, 2009),
việc tìm hiểu hoặc đánh giá tác động của các nhân tố đến thị trường chứng khoán
có ý nghĩa to lớn trong các hoạt động tài chính liên quan đến thị trường chứng
khoán, các hoạt động thúc đẩy tăng trưởng kinh tế hay các chính sách điều tiết vi
mô-vĩ mô của nhà nước. Hơn nữa, để nghiên cứu phát triển kinh tế thì việc dự
kiến thông qua một hệ thống tài chính hoạt động tốt rất cần thiết, trong đó thị
trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng chung của kinh tế
(Muktadir-Al-Mukit, 2012), Jegajeevan (2012). Như nhóm tác giả Nancy Areli
Bermudez Delgado, Estefanía, Bermudez Delgado, Eduardo Saucedo (2018) đã
mô tả mối quan hệ giữa giá dầu, chỉ số thị trường chứng khoán và tỷ giá tại
Mexico, đã chỉ ra phần nào sự tăng giá của tỷ giá hối đoái có liên quan đến sự gia
tăng chỉ số thị trường chứng khoán, chỉ số giá tiêu dùng có tác động tích cực đến
tỷ giá hối đoái và tác động tiêu cực đến chỉ số thị trường chứng khoán, việc tăng
giá dầu tạo ra sự tăng giá của tỷ giá hối đoái. Ngoài ra Perera H. A. P. K (2013)
có bài nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy sự biến động
của tỷ giá hối đoái Euro có tác động tích cực và đáng kể đến biến động lợi nhuận
của tất cả các chỉ số chứng khoán (ASPI) của Sở giao dịch chứng khoán
Colombo (CSE) trong khi biến động của tỷ giá hối đoái của Đô la Mỹ và Bảng
Anh là âm và không đáng kể. Nhìn chung, những phát hiện của nghiên cứu nhấn
mạnh rằng biến động tỷ giá hối đoái là một yếu tố quyết định khác của biến động

9. 6
lợi nhuận thị trường chứng khoán, trong đó cần cân nhắc đúng đắn khi đưa ra
quyết định đầu tư thị trường vốn. Mita Nasri, Hermanto Siregar, Sahara (2016)
đã nghiên cứu và chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa JCI (Chỉ số giá chứng khoán
tổng hợp Indonesia) và tỷ giá hối đoái, có kết quả khác nhau về mối quan hệ của
tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu ở cấp độ vi mô. Thêm vào đó tác giả Christopher
K.MA and Gwench Kao (1990) đã nghiên cứu cho thấy hai tác động có thể có
của những thay đổi trong giá trị tiền tệ của một quốc gia đối với biến động giá cổ
phiếu, vì một khoản đầu tư trở nên hấp dẫn hơn khi được quy đổi bằng một loại
tiền tệ mạnh, tỷ giá hối đoái cao có liên quan đến biến động giá cổ phiếu thuận
lợi. Turgut Tursoy, Faisal Faisal (2017) Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ
dài hạn và ngắn hạn giữa giá cổ phiếu, giá dầu và vàng ở Thổ Nhĩ Kỳ cho thấy sự
tương tác giữa giá cổ phiếu và giá vàng được xác nhận bởi quan hệ nhân quả
Granger cung cấp bằng chứng giá vàng tác động tiêu cực đến giá cổ phiếu trong
ngắn hạn và dài hạn, phát hiện này ủng hộ quan điểm rằng vàng là nơi trú ẩn an
toàn cho các nhà đầu tư ở Thổ Nhĩ Kỳ để bảo vệ các khoản đầu tư của họ. Ngoài
ra, có một mối quan hệ tích cực giữa giá dầu thô và giá cổ phiếu dựa trên các
phương trình hợp nhất, ngụ ý rằng dầu thô tác động tích cực đến giá cổ phiếu.
Tuy nhiên, không có bằng chứng về mối quan hệ nhân quả giữa giá cổ phiếu và
dầu thô. Anshul Jain, P.C. Biswal (2016) đã chỉ ra trong ngắn hạn tại Ấn Độ mối
tương quan giữa giá vàng và tỷ giá hối đoái, giữa giá vàng và thị trường chứng
khoán là tiêu cực, ngoài ra thông qua các thử nghiệm quan hệ nhân quả đã chỉ ra
trong trường hợp không đối xứng, giá vàng giảm gây ra sự mất giá của Rupee Ấn
Độ và sự mất giá của Rupee Ấn Độ gây ra sự sụt giảm trong chỉ số chứng khoán.
Điều này có thể được giải thích từ góc độ của các nhà đầu tư chuyển đổi giữa các
loại tài sản để tối ưu hóa rủi ro của họ. Trong một nghiên cứu khác về giá dầu, tỷ
giá và thị trường chứng khoán David Roubaud, Mohamed Arour (2018) chỉ ra
có mối tương quan đáng kể giữa các biến được nghiên cứu; mối quan hệ giữa các
biến khá phi tuyến tính; các liên kết giữa các biến thay đổi từ giai đoạn này đến
giai đoạn khác, nhưng chúng mạnh hơn trong thời kỳ khủng hoảng và giá dầu

10. 7
dường như đóng một vai trò tích cực trong việc truyền các cú sốc giá sang cả tỷ
giá hối đoái và thị trường chứng khoán. Filus Raraga and Harjum Muharam
(2013) có nghiên cứu nhằm phân tích ảnh hưởng của giá dầu thế giới và giá vàng
thế giới đối với mối quan hệ tương hỗ giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá cổ phiếu,
kết quả phân tích cho thấy giá dầu thế giới có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ giá hối
đoái nhưng không ảnh hưởng đến JCI (Jakarta Composite Index); giá vàng thế
giới không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái và JCI; tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng
đáng kể đến JCI và ngược lại. Thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger cho thấy
JCI và tỷ giá hối đoái có mối quan hệ hai chiều. Kết quả phân tích cho thấy các
cú sốc giá dầu thế giới phản ứng tiêu cực bởi tỷ giá hối đoái; cú sốc giá vàng thế
giới phản ứng tiêu cực bởi JCI và tỷ giá hối đoái; thay đổi tỷ giá hối đoái phản
ứng tích cực bởi JCI và thay đổi JCI phản ứng tích cực theo tỷ giá hối đoái.
Trong một nghiên cứu liệu rằng giá dầu tăng có làm ảnh hưởng giảm đến thị
trường chứng khoán không Shiu-Sheng Chen (2009) có nghiên cứu thực
nghiệm từ lợi nhuận hàng tháng trên chỉ số giá S & P 500 của Standard & Poor
cho thấy rằng giá dầu tăng dẫn đến khả năng cao hơn là thị trường gấu xuất hiện
thị trường giảm điểm . Bằng chứng cho thấy giá dầu càng cao thì khả năng
chuyển đổi từ thị trường tăng trưởng sang thị trường gấu càng cao. Mặt khác,
người ta cũng thấy rằng giá dầu cao hơn khiến thị trường ở lại chế độ gấu lâu
hơn, mặc dù bằng chứng cho điều này có phần yếu hơn. Tuy nhiên, có thể kết
luận rằng giá dầu cao hơn sẽ đẩy thị trường chứng khoán vào lãnh thổ gấu.
Khi nghiên cứu về thị trường vốn tại Pakistan, Najaf R, Najaf K and Yousaf S
(2016) đã chỉ ra rằng vàng và dầu không có kết quả quan trọng về lợi nhuận
chứng khoán, có nghĩa là không có tác động của giá vàng và giá dầu đối với lợi
nhuận của Sở giao dịch chứng khoán Karachi. Sajjadur Rahman và Apostolos
Serletis (2019) sử dụng bộ dữ liệu tần số cao của Hoa Kỳ để xác định các cú sốc
giá dầu trong một mô hình cấu trúc Bivariate đơn giản phù hợp với tập dữ liệu
của chúng tôi một cách hợp lý tìm thấy những phản ứng tiêu cực và có ý nghĩa
thống kê về lợi nhuận thị trường trong tuần thứ hai và thứ ba sau cú sốc giá dầu,

11. 8
điều này cho thấy sự gia tăng đột ngột trong giá dầu có tác động tiêu cực tổng
thể đến lợi nhuận thị trường chứng khoán Hoa Kỳ. Thêm một nghiên cứu nữa
Joseph (2002) lưu ý rằng tỷ giá hối đoái ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cạnh
tranh quốc tế của các công ty dựa trên mức giá đầu vào và đầu ra của các công ty
đó. Mặt khác, hiệu quả kinh tế từ thay đổi tỷ giá cho thấy, đối với một quốc gia
thống trị xuất khẩu, sự tăng giá tiền tệ làm giảm khả năng cạnh tranh của thị
trường xuất khẩu và có tác động tiêu cực đến thị trường chứng khoán trong nước.
Ngược lại, đối với một quốc gia nhập khẩu, việc tăng giá tiền tệ sẽ giảm chi phí
nhập khẩu và tạo ra tác động tích cực đến thị trường chứng khoán.
Dễ dàng nhận thấy trong các nền kinh tế tỷ giá các ngoại tệ mạnh và các nhân
tố khác như giá dầu, giá vàng, chỉ số giá tiêu dùng luôn có những ảnh hưởng đến
các hoạt động tài chính tiền tệ, thương mại. Trong khi đó Thị trường chứng
khoán là nơi đại diện hoạt động chung của các doanh nghiệp, tình hình chung của
nền kinh tế và còn là môi trường giúp Chính phủ thực hiện chính sách kinh tế vĩ
mô. Vì vậy việc nghiên cứu về Thị trường chứng khoản là rất có giá trị.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu:
Mục tiêu bài Luận của tôi là nghiên cứu tại Việt Nam Tỷ giá tác động thực tế
đến chỉ số chứng khoán như thế nào và mức độ ra sao để từ đó có những đúc kết
thực tiễn ứng dụng và gợi mở cho các hướng nghiên cứu sâu và rộng hơn sau
này.
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Đối tượng chính được nghiên cứu trong bài luận của tôi là Chỉ số thị trường
chứng khoán VNINDEX là biến phụ thuộc, chỉ số Tỷ giá Đô la Mỹ/VND là biến
độc lập. Ngoài ra, tôi đưa thêm vô các biến độc lập khác là: Giá dầu, giá vàng
Thế giới và Chỉ số giá tiêu dùng tại Việt Nam để xem x t tổng quan hơn sự ảnh
hưởng và tác động ra sao đến Thị trường chứng khoán.
Khoảng thời gian để thực hiện nghiên cứu là 7 năm 10 tháng kể từ ngày 11
tháng 02 năm 2010 đến ngày 29 tháng 12 năm 2017 với các số liệu được lấy từ
các nguồn có uy tín, phần này sẽ được trình bày chi tiết trong chương 3

12. 9
1.4. Phương pháp nghiên cứu:
Để phân tích tác động của biến động tỷ giá và các biến khác như Giá vàng, giá
dầu đến biến động thị trường chứng khoán Việt Nam, bài nghiên cứu này sử dụng
phương pháp phân tích Hồi quy OLS, trong đó phương trình phương trình hồi
quy đa biến là :
rt = β0 + β1USDt + β2OILt + β3GOLDt + β4CPIt + µt
Phần này sẽ được trình bày chi tiết trong chương 3, chương 4
1.5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:
Đánh giá được tác động của Tỷ giá và các nhân tố liên quan khác đến Chỉ số
chứng khoán Việt Nam như thế nào và mức độ ra sao để từ đó có những đúc kết
thực tiễn cho việc ứng dụng thực hiện các quyết sách trong các hoạt động tài
chính trong nền kinh tế hội nhập và gợi mở cho các hướng nghiên cứu sâu và
rộng hơn tại Việt Nam sau này.

13. 10
Chương 2: Tổng Quan Nền Tảng Lý Thuyết
Trong những thập kỷ gần đây, nhiều quốc gia đã áp dụng một hệ thống tỷ giá
hối đoái thả nổi. Theo lý thuyết truyền thống, sự thay đổi của tỷ giá hối đoái chịu
ảnh hưởng của thương mại quốc tế. Hiệu suất của thị trường chứng khoán trong
nước trong vài thập kỷ đã đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến dòng
vốn đầu tư hoặc dòng tiền, cho thấy tác động đáng kể của những thay đổi trong tỷ
giá lên biến động giá cổ phiếu.
Đề tài liên quan giữa tỷ giá và chứng khoán trên thế giới cũng đã có nhiều
bằng chứng thực nghiệm, có thể đi sâu hơn vào các nghiên cứu phân tích qua các đề
tài của các tác giả trên thế giới để thấy được những nguồn dữ liệu, phương pháp
nghiên cứu, mô hình phân tích và các đúc kết qua các bài nghiên cứu.
Trong việc phân tích các biến số của giá dầu, tỷ giá hối đoái và chỉ số thị
trường chứng khoán để giải thích cách chúng tương tác với nhau trong nền kinh tế
Mexico, Nancy Areli Bermudez Delgado, Estefanía, Bermudez Delgado, Eduardo
Saucedo (2018) đã sử dụng cơ sở dữ liệu hàng tháng k o dài từ tháng 1 năm 1992
đến tháng 6 năm 2017 thông qua mô hình Vector tự hồi quy (VAR) phân tích mối
quan hệ giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái danh nghĩa, chỉ số thị trường chứng khoán
Mexico và chỉ số giá tiêu dùng. Kết quả chỉ ra rằng tỷ giá có ảnh hưởng tiêu cực và
có ý nghĩa thống kê đến chỉ số thị trường chứng khoán; điều này cho thấy sự tăng
giá của tỷ giá hối đoái có liên quan đến sự gia tăng chỉ số thị trường chứng khoán,
chỉ số giá tiêu dùng có tác động tích cực đến tỷ giá hối đoái và tác động tiêu cực đến
chỉ số thị trường chứng khoán. Kết quả cũng chỉ ra rằng giá dầu có ý nghĩa thống kê
so với tỷ giá hối đoái, kết luận rằng việc tăng giá dầu tạo ra sự tăng giá của tỷ giá
hối đoái. Thêm một bằng chứng thực nghiệm của Korhan K. Gokmenoglu Negar
Fazlollahi (2015) khi nghiên cứu về sự tương tác giữa vàng, dầu và thị trường
chứng khoan Mỹ bằng chứng từ S P 500, tác giả đã sử dụng dữ liệu về giá dầu thô
Euro Brent (tính bằng đô la Mỹ trên mỗi cổ phiếu được thu thập từ Cơ quan Thông
tin Năng lượng Hoa Kỳ (USEnergy, 2014). Chỉ số thị trường dựa trên giá đóng cửa
được điều chỉnh hàng ngày cho S P500 GSPC đã được trích xuất từ trang web

14. 11
của Yahoo Finance (S & P500Dow, 2014). Giá vàng giao ngay trong lịch sử đã
được mua từ London PM Fix (đô la Mỹ mỗi ounce) (PMfixLondon, 2014). Các chỉ
số biến động của chuỗi vàng (GVZ) và dầu (OVX), có sẵn từ năm 2008 được lấy từ
trang web chính thức của CBOE (CBOE, 2014). Theo nghiên cứu và lý thuyết kinh
tế lượng Tác giả đã xây dựng phương trình hồi quy với các biến giá dầu thô, giá
vàng, và biến động giá dầu và biến động giá vàng là các biến độc lập và giá thị
trường chứng khoán là biến phụ thuộc. Thông qua một loạt các kiểm định (Unit
root test, ADF, Phillip và Peron) và sử dụng mô hình phân tích tích hợp ARDL để
ước tính các tham số, kết quả cho thấy chỉ số giá thị trường chứng khoán S & P500
(GSPC) hội tụ ở mức dài hạn bằng 1,2% tốc độ điều chỉnh hàng ngày bằng các đóng
góp của dầu, giá vàng và các biến động của chúng. Trong khi tất cả các biến có tác
động dài hạn đến chỉ số giá thị trường chứng khoán S P500, giá vàng có tác động
cao nhất đến giá cổ phiếu trong dài hạn và ngắn hạn; điều đó có ý nghĩa quan trọng
đối với các nhà đầu tư. Các nhà đầu tư có thể phản ứng chống lại sự thay đổi của giá
vàng, bằng cách xem xét rằng vàng là sự thay thế rất tốt của chứng khoán; bởi vì nó
có sẵn nhiều hơn và họ có thể tự chống lại lạm phát, khi thay đổi giá vàng xảy ra, nó
có tác động cao nhất trên thị trường chứng khoán. Trong các biến động ngắn hạn
của dầu và vàng không có tác động đến thị trường chứng khoán S & P500.
Nghiên cứu về tác động của biến động tỷ giá đến biến động lợi nhuận thị
trường chứng khoán Colombo, Perera H. A. P. K (2013) sử dụng giá trị thị trường
hàng ngày của Chỉ số giá cổ phiếu (ASPI của Sở giao dịch chứng khoán Colombo
(CSE và giá trị tỷ giá hối đoái hàng ngày của Đô la Mỹ, Euro và Bảng Anh trong
khoảng thời gian sáu năm kể từ ngày 5 tháng 1 năm 2010 đến Ngày 31 tháng 12
năm 2015. Sau đó, dữ liệu đã được kiểm tra độ ổn định bằng cách sử dụng thử
nghiệm Augmented Dickey-Fuller (ADF để tránh xây dựng hồi quy giả có thể xảy
ra do sự cố về đơn vị gốc khi làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian không cố định.
Để phân tích tác động của biến động tỷ giá đến biến động thị trường chứng khoán,
bài báo này trước tiên sử dụng phương pháp OLS trong đó phương trình chỉ định
mô hình được ước tính bằng OLS. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cho thấy sự

15. 12
biến động của tỷ giá hối đoái Euro có tác động tích cực và đáng kể đến biến động
lợi nhuận của ASPI trong khi biến động của tỷ giá hối đoái của Đô la Mỹ và Bảng
Anh là âm và không đáng kể. Nhìn chung, những phát hiện của nghiên cứu nhấn
mạnh rằng biến động tỷ giá hối đoái là một yếu tố quyết định khác của biến động lợi
nhuận thị trường chứng khoán, trong đó cần cân nhắc đúng đắn khi đưa ra quyết
định đầu tư thị trường vốn.
Để ước tính ước tính mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và tỷ giá hối
đoái ở các quốc gia Châu Á, I-Chun Tsai (2012) áp dụng phương pháp Bình
Phương Tối Thiểu thông thường để ước tính mối quan hệ giữa lợi nhuận của chỉ số
giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, lấy dữ liệu hàng tháng của thị trường chứng
khoán và ngoại hối ở 6 quốc gia Singapore, Thái Lan, Malaysia, Philippines, Hàn
Quốc và Đài Loan từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 12 năm 2009. Chỉ số các Cổ
phiếu chính được sử dụng cho dữ liệu thị trường chứng khoán, và tỷ giá hối đoái
của các quốc gia với Hoa Kỳ, đồng đô la cũng được sử dụng để đo giá trị của một
loại tiền tệ. Trong bài báo này, các bài kiểm tra gốc đơn vị được tiến hành bằng
cách sử dụng các phép thử Augmented Dickey hay Fuller và các thử nghiệm
Phillipsron Perron. Kết quả thực nghiệm của bài báo này cho thấy dữ liệu ở cả sáu
quốc gia châu Á có mô hình tương tự nhau trong các hệ số khác nhau thu được từ
các hàm hồi quy khác nhau. Các hệ số chênh lệch đáng kể khi tỷ giá hối đoái cực kỳ
cao hoặc thấp, cho thấy các hệ số đại diện cho mối quan hệ giữa hai biến ở sáu quốc
gia đều tương quan âm cao. Điều này có nghĩa là sự tăng (giảm lợi nhuận của chỉ
số giá chứng khoán sẽ làm giảm (tăng tỷ giá hối đoái, khiến đồng nội tệ tăng giá
(mất giá . Ở một nghiên cứu khác ở Indonesia, Mita Nasri, Hermanto Siregar,
Sahara (2106) nghiên cứu ở cấp độ vĩ mô khi tỷ giá hối đoái liên quan đến Chỉ số
giá chứng khoán tổng hợp Indonesia (JCI) và ở cấp độ vi mô khi loạt thử nghiệm
được áp dụng giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu của các công ty (mẫu từ ngành
nông nghiệp). Nghiên cứu này đã sử dụng giá đóng cửa hàng ngày của chỉ số chứng
khoán, giá cổ phiếu của ngành nông nghiệp và đồng Rupi so với Đô la Mỹ. Thời
gian lấy mẫu từ ngày 1 tháng 1 năm 2007 đến ngày 30 tháng 12 năm 2016. Chỉ có

16. 13
công ty được liệt kê từ ngày 1 tháng 1 năm 2007 đến ngày 30 tháng 12 năm 2016
được chọn làm mẫu nghiên cứu. Dữ liệu sau đó trải qua một loạt các thử nghiệm
như kiểm tra gốc đơn vị, kiểm tra hợp nhất, kiểm tra VAR / VECM và kiểm tra
quan hệ nhân quả Granger. Dựa trên phân tích mô tả nhận thấy có khả năng sự khác
biệt về xu hướng ảnh hưởng bởi vốn hóa thị trường, tỷ lệ cổ phần nước ngoài và tỷ
lệ cổ phần đại chúng thuộc sở hữu của công ty. Kết quả cho thấy có mối quan hệ hai
chiều giữa JCI và tỷ giá hối đoái và có kết quả khác nhau về mối quan hệ của tỷ giá
hối đoái và giá cổ phiếu ở cấp độ vi mô.
Thêm một nghiên cứu giá trị khác được Christopher K.MA and G.WENCH
KAO (1990) nghiên cứu kiểm tra các phản ứng giá cổ phiếu đến thay đổi tỷ giá hối
đoái. Theo chế độ lãi suất thả nổi. Bài báo đã sử dụng chỉ số chứng khoán hàng
tháng của sáu nước công nghiệp lớn và tỷ giá hối đoái hàng tháng tương ứng được
thu thập từ Bảng tỷ giá và lãi suất do Cục Dự trữ Liên bang cung cấp. Vương quốc
Anh, Canada, Pháp, Tây Đức, Ý và Nhật Bản được chọn có thị trường ngoại hối ít
kiểm soát hơn và thị trường vốn di động nhiều hơn. Xuất khẩu và nhập khẩu hàng
tháng của Hoa Kỳ đối với mỗi quốc gia này được thu thập từ Thống kê Kinh doanh.
Thời gian lấy mẫu là từ tháng 1 năm 1973 đến tháng 12 năm 1983. Nghiên cứu đưa
ra một số đúc kết đó là hiệu ứng tài chính của thay đổi tỷ giá là các nhà đầu tư tiếp
xúc giao dịch phải đối mặt nếu giá trị tiền tệ cơ bản không ổn định. Vì một khoản
đầu tư trở nên hấp dẫn hơn khi được quy đổi bằng một loại tiền tệ mạnh, tỷ giá hối
đoái cao có liên quan đến biến động giá cổ phiếu thuận lợi. Mặt khác, hiệu quả kinh
tế từ thay đổi tỷ giá cho thấy, đối với một quốc gia thống trị xuất khẩu, sự tăng giá
tiền tệ làm giảm khả năng cạnh tranh của thị trường xuất khẩu và có tác động tiêu
cực đến thị trường chứng khoán trong nước. Ngược lại, đối với một quốc gia nhập
khẩu, việc tăng giá tiền tệ sẽ giảm chi phí nhập khẩu và tạo ra tác động tích cực đến
thị trường chứng khoán. Shiu-Sheng Chen (2009) sử dụng dữ liệu hàng tháng từ
1957: M1 đến 2009: M5 của Chỉ số giá cổ phiếu S & P 500 và chỉ số giá dầu thô
trung bình thế giới từ Thống kê tài chính quốc tế do Quỹ tiền tệ quốc tế công bố, tập
trung vào thị trường chứng khoán Mỹ và điều tra lợi nhuận chứng khoán của nó.

17. 14
Ngoài việc thực hiện các thử nghiệm gốc đơn vị thông thường như thử nghiệm
Augmented Dickey-Fuller (ADF), thử nghiệm Phillips-Perron (PP) và thử nghiệm
DF-GLS của Elliott-Rothenberg-Stock, tác giả cũng xem xét các thử nghiệm của
Zivot và Andrew (1992) để kiểm tra đơn vị gốc có tỷ lệ phá v không xác định do
dầu cũng như thị trường chứng khoán có thể đã bị thay đổi cấu trúc. Bằng chứng
cho thấy giá dầu càng cao thì khả năng chuyển đổi từ thị trường tăng trưởng sang
thị trường gấu càng cao. Mặt khác, người ta cũng thấy rằng giá dầu cao hơn khiến
thị trường ở lại chế độ gấu lâu hơn, mặc dù bằng chứng cho điều này có phần yếu
hơn. Tuy nhiên, có thể kết luận rằng giá dầu cao hơn sẽ đẩy thị trường chứng khoán
vào lãnh thổ gấu. Sajjadur Rahman và Apostolos Serletis (2019) đã sử dụng bộ dữ
liệu tần số cao để xác định các cú sốc giá dầu trong một mô hình cấu trúc Bivariate
đơn giản phù hợp với tập dữ liệu của tác giả một cách hợp lý. Tác giả sử dụng dữ
liệu hàng ngày trên hai biến số: thay đổi giá dầu (xt) và lợi nhuận chứng khoán (yt),
dựa trên giá giao ngay của dầu thô do West Texas Intermediate (WTI) cung cấp và
các loại lợi nhuận khác nhau bao gồm lợi nhuận tổng hợp và phân tách của thị
trường chứng khoán Hoa Kỳ; tổng hợp và phân chia lợi nhuận vượt quá của Hoa
Kỳ; lợi nhuận của ngành năng lượng dựa trên Tiêu chuẩn phân loại công nghiệp
toàn cầu (GICS); lợi nhuận của các công ty dầu khí lớn; lợi nhuận toàn cầu,
Eurozone và một số quốc gia cụ thể bao gồm các nền kinh tế mới nổi và tiên tiến.
Bằng các ước tính tham số của mô hình VAR Bivariate, thực nghiệm đã ủng hộ
quan điểm cho rằng cú sốc giá dầu tích cực có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống
kê đến thị trường chứng khoán.
Để nghiên cứu cứu tác động của giá dầu, giá vàng đến TTCK Thổ Nhĩ Kỳ
Turgut Tursoy, Faisal Faisal (2017) dữ liệu hàng tháng từ Thổ Nhĩ Kỳ trong
khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1986 đến tháng 11 năm 2016. Nghiên cứu này sử
dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) với các phương trình hợp nhất
FMOLS, DOLS và CCR để kiểm tra tác động dài hạn giữa các biến. Bằng chứng
cho thấy cả kết quả ngắn hạn và dài hạn đều xác nhận mối quan hệ tiêu cực giữa giá
vàng và giá cổ phiếu và mối quan hệ tích cực giữa giá dầu thô và giá cổ phiếu. Kết

18. 15
quả thu được từ nghiên cứu này cho thấy thị trường vàng nên được sử dụng như một
hàng rào chống lại cú sốc lạm phát giá dầu và sự biến động của thị trường dầu có
thể được sử dụng để xác định hành vi của thị trường vàng. Anshul Jain, P.C.
Biswal (2016) có bài nghiên cứu về liên kết động giữa giá dầu, giá vàng, tỷ giá hối
đoái và thị trường chứng khoán tại Ấn Độ, dịch vụ dữ liệu Bloomberg được sử dụng
để thu thập dữ liệu hàng ngày trong khoảng thời gian mười năm 2006-2015. Giá
vàng giao ngay Quốc Tế (vàng được tính bằng USD /ounce và giá giao ngay dầu
thô được tính bằng USD/thùng. Đồng đô la Mỹ (Đô la Mỹ)-Tỷ giá hối đoái Rupee
Ấn Độ (INR đã được đo bằng USD/INR (inr). BSE Sensex 30 (sensex) là một chỉ
số thị trường chuẩn ở Ấn Độ, được duy trì bởi Sở giao dịch chứng khoán Bombay
(BSE) Mô hình DCC-GARCH được sử dụng để kiểm tra mối tương quan thay đổi
theo thời gian giữa hai hoặc nhiều chuỗi và được phát triển bởi Engle (2009). Mô
hình Vectơ tự hồi quy (VAR) phù hợp với sê-ri và phần dư của nó được chuẩn hóa
bằng cách chia chúng cho độ lệch chuẩn điều kiện GARCH tương ứng của chúng.
Thử nghiệm phân phối đối xứng cung cấp thông tin về quan hệ nhân quả và thử
nghiệm không đối xứng cung cấp thông tin về tác động tích cực hoặc tiêu cực của
quan hệ nhân quả. Trong trường hợp đối xứng, đã quan sát thấy rằng giá vàng tác
động đến tỷ giá hối đoái ở Ấn Độ và sau đó tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến hành vi
thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, rất khó để nhận xét về bản chất chính xác của
Nhân quả đơn hướng này từ kết quả xét nghiệm đối xứng. Khi kiểm tra thêm bằng
cách sử dụng thử nghiệm không đối xứng, có thể thấy giá vàng giảm Được phát
hiện gây ra sự mất giá của Rupee Ấn Độ và sự mất giá của Rupee Ấn Độ gây ra sự
sụt giảm trong chỉ số chứng khoán. Hơn nữa, thử nghiệm quan hệ nhân quả không
đối xứng cũng chứng minh mối quan hệ nhân quả giữa dầu thô và tỷ giá; dầu thô và
Sensex; giá vàng và Sensex; và Sensex và giá vàng. Chẳng hạn, giá dầu thô giảm
khiến cả đồng Rupee của Ấn Độ mất giá và thị trường chứng khoán ở Ấn Độ giảm.
Chỉ số chứng khoán và vàng cũng có mối quan hệ hai chiều, với giá vàng giảm
khiến Sensex giảm cũng như giảm Sensex khiến giá vàng tăng. Khi nghiên cứu
phân tích ảnh hưởng của giá dầu thế giới và giá vàng thế giới đối với mối quan hệ

19. 16
tương hỗ giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá cổ phiếu, Filus Raraga and Harjum
Muharam (2013) sử dụng dữ liệu hàng tháng về tỷ giá hối đoái (IDR/US) và JCI từ
tháng 1 năm 2000 đến tháng 1 năm 2013. Kiểm tra tích hợp đã được sử dụng để
phân tích mối quan hệ lâu dài giữa các biến. Mô hình VAR được sử dụng để xác
định liệu giá dầu thế giới và giá vàng thế giới có ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái và
chỉ số chứng khoán hay không và phân tích mối quan hệ tương quan giữa tỷ giá hối
đoái và chỉ số giá chứng khoán. Phân tích đáp ứng xung (Impulse Response
Analysis ) được sử dụng để xác định phản ứng của tỷ giá hối đoái và chỉ số giá cổ
phiếu về cú sốc giá dầu thế giới và cú sốc giá vàng thế giới. Kết quả phân tích tích
hợp cho thấy tất cả các biến số có tương quan lâu dài. Phân tích cho thấy giá dầu thế
giới có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ giá hối đoái nhưng không ảnh hưởng đến JCI; giá
vàng thế giới không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái và JCI; tỷ giá hối đoái có ảnh
hưởng đáng kể đến JCI và ngược lại. Thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger cho
thấy JCI và tỷ giá hối đoái có mối quan hệ hai chiều.
Agarwal, Srivastav và Srivastav (2010) đã báo cáo rằng về mặt lý thuyết dựa
trên các đặc điểm đa quốc gia của một công ty, biến động tỷ giá ảnh hưởng đến hoạt
động ngoại thương do đó sẽ làm ảnh hưởng trực tiếp đến tổng lợi nhuận và giá cổ
phiếu của công ty trên thị trường chứng khoán. Maysumi và Koh (2000) thông qua
nghiên cứu thực nghiệm của họ đã chứng minh rằng lãi suất và tỷ giá hối đoái cũng
nên được coi là yếu tố quyết định đến giá cổ phiếu, Tương tự, Aggarwal (1981) đã
báo cáo một mối liên hệ tích cực giữa tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng
khoán thông qua nghiên cứu về ảnh hưởng của tỷ giá đối với giá thị trường chứng
khoán Mỹ. Soenen và Hennigar (1988), sử dụng dữ liệu từ 1980 đến 1986, nhận
thấy rằng ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái lên giá cổ phiếu của Hoa Kỳ là âm.
Qua một số nghiên cứu thực nghiện bởi các tác giả khắp nơi trên thế giới cho
thấy việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến thị trường chứng khoán là một đề tài
không mới nhưng luôn tạo cảm hứng và đưa ra nhiều nhận định khác nhau. Trên cơ
sở đó Bài nghiên cứu này thực hiện việc thực nghiệm về tác động của Tỷ giá hối
đoái đến thị trường chứng khoán Việt Nam nhằm đưa ra một số đúc kết ứng dụng.

20. 17
Chương 3: Dữ Liệu Và Phương Pháp Nghiên Cứu
3.1 Phương pháp nghiên cứu:
Bài nghiên cứu này tham chiếu phương pháp qua 2 bài nghiên cứu sau:
- The Interactions among Gold, Oil, and Stock Market: Evidence from
S&P500-Korhan K. Gokmenoglua Negar Fazlollahi (2015)
- Effects of Exchange Rate Volatility on Stock Market Return Volatility:
Evidence from an emerging Market- Perera H. A. P. K (2016)
Có thể nhận thấy có nhiều nghiên cứu về các yếu tố tác động đến Thị trường
chứng khoán như: Giá vàng, giá dầu thô, tỷ giá các ngoại tệ, lãi suất, các biến
động về tỷ giá, cú sốc dầu…ở khắp nơi trên thế giới, tuy nhiên các kết quả
thường không thống nhất và khác nhau ở nhiều nền kinh tế và khu vực trên thế
giới.
Vận dụng kiến thức kinh tế lượng, các phương pháp và lý luận từ các bài
nghiên cứu của các nhà kinh tế học trên thế giới, trong phạm vi bài nghiên cứu
này, tác giả phân tích xem xét sự thay đổi của T giá hối đoái ảnh hưởng thế nào
đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, dễ dàng nhận tháy yếu tố
vàng và ầu luôn đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam cũng như
trên thế giới. Với dầu thì liên quan nhiều đến sản xuất công nghiệp và sản xuất
nói chung, xuất khẩu-nhập khẩu…còn vàng là phương tiện trao đổi, mua bán
hàng ngày và là một kênh đầu tư cất trữ hoặc trú ẩn trong bối cảnh nhiều biến
động mất an toàn của nền kinh tế mà trong các bài nghiên cứu cũng đã nhắc đến,
trên cơ sở đó Nghiên cứu đưa thêm 2 biến giá ầu và giá vàng hàng ngày vào
phương trình để cùng phân tích tác động đến Vnindex.
Mặt khác, chỉ số giá tiêu dùng CPI là chỉ tiêu được sử dụng phổ biến nhất để
đo lường mức giá và sự thay đổi của mức giá chính là lạm phát hàng năm của nền
kinh tế năng động của Việt Nam và cũng đã có nhiều diễn đàn, các Tạp chính tài
chính trong nước phân tích đến trong những năm gần đây, vì vậy tác giả đề xuất
có mặt trong mô hình phân tích.

21. 18
Trên cơ sở đó Phương trình hồi quy được xây dựng lấy chỉ số Vnindex làm
Biến phụ thuộc được giải thích bởi 4 Biến độc lập là: Tỷ giá USD/VND, giá dầu,
giá vàng và CPI. Thông qua phương pháp OLS và một loạt các kiểm định để
phân tích đánh giá. Phương trình hồi quy cụ thể như sau:
rt = β0 + β1USDt + β2OILt + β3GOLDt + β4CPIt +µt
Trong đó:
o rt là biến phụ thuộc đại diện chỉ số VNINDEX, USDt là biến độc lập
đại diện cho chỉ số USD/VND hàng ngày, OILt là biến độc lập đại
diện cho giá dầu hàng ngày, CPIt là biến độc lập đại diện cho chỉ số
tiêu dùng trong mẫu thời gian trên.
o rt, USDt, OILt, GOLDt, CPIt được tính bằng hàm logarith:
rt=ln(Pt/Pt-1); USDt=ln(Dollart/Dollart-1); OILt=ln(OILt/OILt-1);
CPIt=ln(CPIt/CPIt-1);
Trong mô hình tính sử dụng STATA 12, các quy ước thực tế như sau:
rt=ln_vni; USDt=ln_exrate; OILt=ln_oil-price; GOLDt=ln_gold-
price; CPIt=ln_cpi;
o β0 là hệ số chặn; β1 đến β4 là hệ số hồi quy riêng/hệ số góc tương ứng
với các biến độc lập và µt là hệ số nhiễu của mô hình.
3.2 Ngu n ữ iệu:
Mẫu dữ liệu được lấy trong khoảng thời gian 7 năm 10 tháng kể từ ngày 11
tháng 02 năm 2010 đến ngày 29 tháng 12 năm 2017. Mẫu nghiên cứu bao
gồm các giá trị thị trường hàng ngày là Chỉ số giá cổ phiếu của Sở giao dịch
chứng khoán Hồ Chí Minh-VNINDEX; Chỉ số tỷ giá hối đoái của
USD/VNĐ; Chỉ số giá dầu thế giới; Chỉ số giá vàng thế giới. Dữ liệu sau đó
đã được kiểm tra độ ổn định bằng cách sử dụng thử nghiệm Augmented
Dickey-Fuller (ADF) để tránh xây dựng hồi quy giả có thể xảy ra do sự cố
của đơn vị gốc khi làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian không cố định cùng
với các kiểm định sẽ được trình bày chi tiết trong chương 4. Dữ liệu được
lấy từ các nguồn như sau:

22. 19
1. Chỉ số VN-index: Trang web https://vn.investing.com/currencies/usd-
vnd-historical-data hoặc các trang web http://cafef.vn/ ;
https://www.cophieu68.vn/
2. Chỉ số USD/VND: trang web https://vn.investing.com/currencies/usd-
vnd-historical-data
Dollar Mỹ là ngoại tệ mạnh tại TT VN và các nền kinh tế của các
nước nhỏ, các nước đang phát triển…được dùng để đại diện cho Chỉ số
Tỷ giá trong Mô hình hồi quy.
3. Chỉ số giá dầu thế giới: trang web https://www.cophieu68.vn/
4. Chỉ số giá vàng thế giới: trang web https://www.cophieu68.vn/
5. Chỉ số giá tiêu dùng CPI: trang web của Tổng Cục thống kê
https://www.gso.gov.vn
Riêng chỉ số CPI chỉ có số liệu thống kê hàng tháng, không tương thích
với các số liệu của các biến độc lập: tỷ giá, giá dầu, giá vàng được thể hiện
theo ngày. CPI là chỉ số tính theo phần trăm để phản ánh mức thay đổi tương
đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian. Sở dĩ chỉ là thay đổi tương đối vì
chỉ số này chỉ dựa vào một giỏ hàng hóa đại diện cho toàn bộ hàng tiêu dùng,
ngoài ra mức thay đổi giá hàng ngày trong tháng sẽ có những biến động
không quá sốc. Trên cơ sở đó Tác giả đề xuất sử dụng số liệu CPI hàng tháng
làm đại diện cho các ngày trong tháng để tính toán.
3.3 Quy tr nh nghiên cứu:
Nghiên cứu được tiến hành lần lượt qua các bước như sau:
- Bước 1: Thu thập dữ liệu-sắp xếp dữ liệu
- Bước 2: Xây dựng, đo lường và mô tả các biến nghiên cứu
- Bước 3: Xây dựng bảng thống kê mô tả
- Bước 4: Ước lượng mô hình
- Bước 5: Kết quả nghiên cứu

23. 20
Chương 4: Phân Tích Kết Quả Mô Hình Và Thảo Luận
4.1 Bước 1: Mô tả dữ liệuqua phần mềm STATA 12
Thực hiện lệnh summarize, detail và tổng hợp kết quả ta có bảng sau:
VNI Exrate Oil_price Gold_price CPI
Mean 0.0003447 0.0000947 -0.0000997 0.0000883 -0.0000088
Median 0.0008139 0 0 0.0001837 0
Std.Dev 0.0109028 0.0021206 0.0207655 0.0106738 0.0010915
Skewness -0.4464178 15.07096 0.0399582 -0.465291 -1.508204
Kortosis 5.127644 456.9173 5.78119 9.039397 100.7271
Hình 4.1
4.2 Bước 2: Kiểm định sự phù hợp của ước tính OLS hoi quy sử dụng lý
Thuyết H0 để đảm bảo mô hình ước tính là hợp lývà có giá trị thực tiễn.
4.2.1 Chuỗi thời gian có tính dừng- iểm định D
Giả thuyết kiểm định:
H0: β = 0 (rt là chuỗi dữ liệu không dừng)
H1: β < 0 (rt là chuỗi dữ liệu dừng)
Sử dụng từng câu lệnh: dfuller ln_vni; dfuller ln_exrate; dfuller
ln_oil_price; dfuller ln_gold_price; dfuller ln_cpi
Kết quả tổng hợp như sau:
Variable t-statistic Prob
VNI ADF test statistic -38.304 0.0000
Exrate ADF test statistic -32.740 0.0000
Oil_price ADF test statistic -45.738 0.0000
Gold_price ADF test statistic -42.440 0.0000
CPI ADF test statistic -48.451 0.0000
Hình 4.2.1

24. 21
Ta thấy hệ số β < 0 => bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa chuỗi dữ liệu với
các biến theo thời gian trong bài nghiên cứu có tính dừng đảm bảo mô
hình tránh hiện tượng Hồi quy giả.
4.2.2 Sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:
Tương quan r(x,y) Є [-1;1]. Về mặt lý thuyết, tương quan giữa biến
phụ thuộc với một biến độc lập càng cao thì càng tốt (cao được hiểu là
càng gần về 2 phía -1 hoặc 1), và ngược lại càng thấp khi càng gần 0.
Thực hiện lệnh “pwcorr ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_goldln_cpi,
sig” cho kết quả:
Hình 4.2.2a
o Ở đây ta thấy các hệ số sig của Tỷ giá và GOLD <10% cho thấy 2
biến độc lập này có ý nghĩa tương quan với biến phụ thuộc (mức ý
nghĩa 10%).
o Ở đây ta thấy các hệ số sig của OIL và CPI >10% cho thấy 2 biến
độc lập này chưa xác định được mức độ tương quan với biến phụ
thuộc ở mức ý nghĩa 10%.
o Phân tích hệ số tương quan của Biến độc lập và biến phụ thuộc:

25. 22
Biến số Giá trị Ý nghĩa
VNI 1 Tương quan tuyệt đối dương
USD -0.0409 Tương quan âm (có nghĩa là tỷ giá USD càng
cao thì số chỉ số VNI càng giảm và ngược lại)
OIL 0.0261 Tương quan dương (có nghĩa là giá càng cao thì
chỉ số VNI càng cao và ngược lại)
GOLD 0.0470 Tương quan dương (có nghĩa là khi giá vàng
tăng thì chỉ số VNI càng cao và ngược lại)
CPI - 0.092 Tương quan âm (có nghĩa là khi CPI tăng thì chỉ
số VNI càng giảm và ngược lại)
Hình 4.2.2b
4.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình và tính phụ thuộc của số liệu:
Sử dụng câu lệnh: ―reg ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_cpi‖ cho kết
quả:
Hình 4.2.3a
- Ta có: P-value của kiểm định F bằng 0.0759 < 10% từ đây có căn cứ bác
bỏ Ho, điều đó có nghĩa mô hình là phù hợp có R2#0 và có thể sử dụng để
phân tích thống kê.
- Ta thấy: chỉ số Exrate có P=0.069; GOLD có P=0.050 < 10%, thì 2 biến
này có ý nghĩa thống kê/có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Còn với Oil có
P=0.483 và CPI có P=0.686>10% nên 2 biến này chưa có cơ sở rõ ràng
xác định ảnh hưởng đến biến phụ thuộc VNI.

26. 23
Giátrị P > ItI Mức độ tác động
USD 0.069 Có ảnh hưởng tới biến VNI
OIL 0.483 Không ảnh hưởng tới biến VNI
GOLD 0.050 Có ảnh hưởng tới biến VNI
CPI 0.686 Không ảnh hưởng tới biến VNI
Hình 4.2.3b
4.2.4 Phương sai thay đổi:
Sử dụng lệnh “estat hettest” cho kết quả:
Hình 4.2.4a
Nhận xét: với mức ý nghĩa 5% ta có: Prob = 0.6107 > 5% nên chấp nhận
giả thuyết H0 => mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi
4.2.5 Hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng lệnh “vif” trong STATA cho kết quả:
Hình 4.2.5
Như vậy VIF của tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 5% nên hiện tượng đa
cộng tuyến trong mô hình là không xảy ra.
4.2.6 Tự tương quan:
- Sử dụng lệnh “ wstat” trong STATA 12 cho kết quả:
Hình 4.2.6a

27. 24
Quy tắc kiểm định Durbin Watson theo kinh nghiệm
Hình 4.2.6b
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các kiểm
định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm
định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết
H0: không có sự tự tương quan.
Ta thấy: 1 < 1.420822 < 3 như vậy chấp nhận giả thiết H0 có nghĩa là
không có sự tự tương quan của các biến trong mô hình hồi quy.
4.3 Bước 3: Đánh giá kết quả hoi quy
Với biến phụ thuộc là VNI sau khi tiến hành kiểm định các giả thuyết hồi
quy của phương pháp OLS, ta được kết quả có 2 biến độc lập ảnh hưởng
nhiều đến VNI là USD và GOLD còn 2 biến OIL và CPI chưa xác
định/không ảnh hưởng nhiều:
VNI=0.00036-0.21151*USD+0.008468*OIL+0.046*GOLD- 0.091* CPI
4.3.1 Ý nghĩa tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc:
 Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các biến độc lập không
có tác động chỉ số VNINDEX sẽ tăng mỗi ngày là 0.000364%.
 Với biến độc lập USD ta có: ̂ = -0.21151 điều này đồng nghĩa trong
điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ giá USD giảm 1% thì chỉ số
VNINDEX có xu hướng tăng lên 21.151% và ngược lại.
 Xét với biến độc lập OIL ta có: ̂ = 0.008468 điều này mang ý nghĩa
trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá dầu tăng 1% thì chỉ
số VNINDEX có xu hướng tăng lên 0.8468%.

28. 25
 Xét với biến độc lập GOLD ta có: ̂ = 0.046 điều này mang ý nghĩa
trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá vàng tăng 1% thì chỉ
số VNINDEX có xu hướng tăng lên 4.6 %.
 Xét với biến độc lập CPI ta có: ̂ = -0.091 điều này mang ý nghĩa
trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, chỉ số CPI giảm 1% thì chỉ
số VNINDEX có xu hướng tăng lên 9.1%.
4.3.2 Hệ số xác định của mô hình R-squared (R2):
Trên đây, chúng ta đã đánh giá được mức độ tác động của từng biến
độc lập đối với biến phụ thuộc VNI. Bây giờ sẽ đi đánh giá mức độ tác
động của tất cả các biến độc lập đối với biến phụ thuộc VNI. Từ mô
hình, có một chỉ số cho ta biết chính xác mức độ tác động của các biến
độc lập đối biến phụ thuộc đó là chỉ số R2 hay còn gọi là hệ số xác
định của mô hình.
Ý nghĩa: Từ bảng kết quả hồi quy tìm được R2 = 0.023 hay 0.23% như
vậy các biến giải thích (bao gồm: USD, OIL, GOLD, CPI) có thể giải
thích được 0.23% sự thay đổi của biến phụ thuộc VNI.
Tuy nhiên mục tiêu của Đề tài là xem xét chính là yếu tô Tỷ giá biến
động ảnh hưởng thế nào đến thị trường chứng khoán, như vậy qua bài
nghiên cứu đã thấy cho kết quả rất khả quan: Tỷ giá có tương quan âm
đáng kể ảnh hưởng đến VNI cụ thể nếu Tỷ giá 1% sẽ làm VNI có xu
hướng giảm đi 21.1% và ngược lại.

29. 26
Chương 5: ết Luận Và Gợi Mở
5.1 Một số đ c kết nhận th y được qua ài nghiên cứu:
o Kết quả nghiên cứu cho thấy Tỷ giá và chỉ số chứng khoán có tương
quan âm, điều này là phù hợp với thực tiễn, vì khi tỷ giá tăng đồng
nghĩa với đồng nội tệ mất giá dẫn đến nguồn tiền sẽ không tham gia
thêm vào thị trường chứng khoán mà có xu hương đi ra để bù lại
khoản chênh lệch khi có giao dịch thương mại phải thanh toán bằng
ngoại tệ.
o Việc giá vàng có tương quan dương với chỉ số VNINDEX điều này có
thể mâu thuẫn với lý thuyết trong thực tiễn đó là vàng sẽ là nơi trú ẩn
tốt một khi thị trường có nhiều rủi ro như lạm phát, lãi suất cao, thi
trường chứng khoán giảm điểm sâu…Tuy nhiên, kết quả này mở ra
một ý nghĩa khác trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam là tương đối
tốt, không bị khủng hoảng, lạm phát và lãi suất được nhà nước kiểm
soát tốt dẫn đến các rủi ro liên quan đến tài chính trong nền kinh tế
nước ta là không đáng ngại và thậm chí khi giá vàng tăng thì làm cho
chỉ số VNIDEX có xu hướng tăng theo.
o Giá dầu có tương quan dương, điều đó cho thấy nước ta cũng có
những lợi ích nhất định trong việc xuất khẩu dầu thô và sản xuất công
nghiệp và sản xuất nói chung đang được chính phủ kiểm soát tốt
không bị tình trạng khan hiếm nhiên liệu.
5.2 Một số hạn chế của nghiên cứu:
o Mới chỉ rút ra được một vài đúc kết trong việc ảnh hưởng của Tỷ giá
USD đến Thị trường chứng khoán nói chung.
o Mới phân tích được một vài các yếu tố chính liên quan đến TTCK như
USD, Giá dầu, giá vàng, chỉ số CPI…trong khi còn nhiều yếu tố khác
nữa như: lãi suất, lạm phát, chính sách vĩ mô của nhà nước, các nhóm
ngành trong nền kinh tế, hoạt động suất nhập khẩu, tốc độ thu hút vốn

30. 27
nước ngoài, các hoạt động tín dụng của Ngân hàng thương mại và
trung ương…
o Hạn chế nữa đó là mức độ ảnh hưởng của Tỷ giá nói riêng và Nhóm
yếu tố của Bài luận đến Chỉ số VNINDEX là còn nhỏ, cần có nghiên
cứu sâu và rộng hơn để cho giá trị vận dụng từ nghiên cứu cao hơn
nữa.
5.3 Các gợi ý mở rộng và phát triển cho hướng nghiên cứu:
o Cần sử dụng thêm một số mô hình khác để phân tích, đánh giá chéo
kết quả thu được từ phương pháp phân tích thống kê đơn giản OLS.
o Kết quả nghiên cứu này có thể làm tiền đề cho các hướng nghiên cứu
tập trung hơn vào một số ngành nghề cụ thể như: các ngành nghề liên
quan nhiều đến hoạt động xuất nhập khẩu/ngoại tệ, các ngành du lịch,
hoặc các ngành nông nghiệp, các ngành công nghiệp…để có những
đúc kết thiết thực hơn nữa.
o Làm tiền đề cho việc thu thập thêm các cơ sở dữ liệu sâu và rộng khác
như: lạm phát, lãi suất, chỉ số tăng trưởng FDI, GDP, các yếu tố xã
hội…nhằm có được những đúc kết thiết thực giá trị hơn nữa.
5.4 Lời Kết:
Bài luận nghiên cứu “Ảnh Hưởng Của Biến Động Tỷ Giá Hối Đoái Đến
Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam‖ tuy chưa mang đến những ứng dụng
có giá trị cao và chi tiết đến các hoạt động tài chính cụ thể trong nền kinh tế
Việt Nam nhưng cũng đã chỉ ra phần nào được mối quan hệ có tính quy luật
của Tỷ giá USD đến TTCK VN nói riêng. Từ các đúc kết bên trên tác giả có
tâm nguyện đóng góp một phần làm nền tảng cho các Bài nghiên cứu khoa
học của các cá nhân và tổ chức chuyên môn trong lĩnh vực Tài chính để phát
triển hơn nữa và mang lại nhiều giá trị ứng dụng thực tiễn hơn nữa góp phần
thúc đẩy, phát triển kinh tế nước nhà ngày càng giàu mạnh.

31. 28
Các Tài Liệu Tham Khảo và Phụ Lục tính toán:
[1] Aggarwal, R., "Exchange Rates and Stock Prices: A Study of the US
Capital Markets under Floating Rates". Akron Business and Economic
Review, XXII, pp.7-12, 1981.
[2] Agrawal, G., Srivastav, A.K. & Srivastava, A., "A Study of Exchange
Rates Movtôient and Stock Market Volatility". International Journal of
Business and Managtôient, V (12), pp.62-73, 2010.
[3] Christopher K.MA and Gwench Kao, ―On Exchange Rate Changes And
Stock Price Reactions‖. Journal of Business Finance & Accounting, 1990.
[4] I-Chun Tsai, ―The relationship between stock price index and exchange
rate in Asian markets: A quantile regression approach‖. Journal of
International Financial Markets, Institutions & Money, 2012.
[5] Jegajeevan, S., "Return Volatility and Asymmetric News Effect in Sri
Lankan Stock market". Staff StudiesCentral Bank of Sri Lanka, XL, 2012.
[6] Joseph, N., "Modelling the impacts of interest rate and exchange rate
changes on UK Stock Returns". Derivatives Use, Trading & Regulation,
VII (4), pp.306-323, 2002.
[7] Karunanayake, I., Valadkhani, A. & O’Brien, M., "Modelling Australian
Stock Market Volatility: A Multivariate GARCH Approach". working
paper. Research Online, 2009.
[8] Maysami, R. & Koh, T., "A Vector Error Correction Model of the
Singapore Stock Market". International Review of Economics and
Finance, IX (1), pp.79-96, 2000.
[9] Mita Nasri, Hermanto Siregar, Sahara, ―Relationship Between Stock Price
And Exchange Rate In Indonesia (Tôipirical Study At Macro And Micro
Level)‖. International Journal of Science and Research (IJSR), 2016.

32. 29
[10] Muktadir-Al-Mukit, D., "Effects of Interest Rate and Exchange Rate on
Volatility of Market Index at Dhaka Stock Exchange". Journal of Business
and Technology (Dhaka), VII (2), 2012.
[11] Nancy Areli Bermudez Delgado, Estefanía, Bermudez Delgado, Eduardo
Saucedo, ―The relationship between oil prices, the stock market and the
exchange rate: Evidence from Mexico‖. North American Journal of
Economics and Finance 45, 2018.
[12] Perera H.A.P.K, “Effects Of Exchange Rate Volatility On Stock Market
Return Volatility: Evidence From An Emerging Market‖. International
Journal of Science and Research (IJSR), 2013.
[13] Soenen, L.A., Hennigar, E.S., 1988. ―An analysis of exchange rates and
stock prices—the U.S experience between 1980 and 1986‖. Akron Bus
Econ. Rev. 19, 7–16.
[14] Korhan K. Gokmenoglu Negar Fazlollahi, ―The Interactions among Gold,
Oil, and Stock Market: Evidence from S&P500‖. Procedia Economics and
Finance 25 ( 2015 ) 478 – 488, 2015.
[15] Shiu-Sheng Chen, ―Do higher oil prices push the stock market into bear
territory?‖. Energy Economics 32 (2010) 490–495, 2010.
[16] Sajjadur Rahman and Apostolos Serletis, ―Oil Prices and the Stock
Markets: Evidence from High Frequency Data‖. The Energy Journal,
march 11, 2019.
[17] Turgut Tursoy, Faisal Faisal, ―The impact of gold and crude oil prices on
stock market in Turkey: Empirical evidences from ARDL bounds test and
combined cointegration‖. Resources Policy (2017), accepted 25 October
2017.
[18] Anshul Jain, P.C. Biswal, ―Dynamic linkages among oil price, gold price,
exchange rate, and stock market in India‖. Resources Policy 49 (2016)
179–185, 2016.

33. 30
[19] Filus Raraga and Harjum Muharam, ―VAR Analysis on Mutual
Relationship between Stock Price Index and Exchange Rate
and the Role of World Oil Price and World Gold Price‖. 11th Ubaya
International Annual Symposium On Management, ISBN: 978-979-
99365-8-5, 2013.
[20] David Roubaud , Mohamed Arouri,‖ Oil Prices, Exchange Rates and
Stock Markets under Uncertainty and Regime-Switching‖. Finance
Research Letters (2018), 2018.
[21] Najaf R, Najaf K and Yousaf S, ―Gold and Oil Prices Versus Stock
Exchange: A Case Study of Pakistan‖. Journal of Accounting &
Marketing, 2016.

34. LV THAC SY-FINAL Tuesday November 19 00:41:15 2019 Page 1
___ ____ ____ ____ ____(R)
/__ / ____/ / ____/
___/ / /___/ / /___/
Statistics/Data Analysis
___ ____ ____ ____ ____ (R)
User: BUI HUNG MANH
Project: TY GIA VA CHUNG KHOAN VN{space -2}
/__ / ____/ / ____/
___/ / /___/ / /___/ 12.0 Copyright 1985-2011 StataCorp LP
Statistics/Data Analysis StataCorp
4905 Lakeway Drive
Special Edition College Station, Texas 77845 USA
800-STATA-PC http://www.stata.com
979-696-4600 stata@stata.com
979-696-4601 (fax)
Single-user Stata network perpetual license:
Serial number: 93611859953
Licensed to: STATAforAll
STATA
Notes:
1. (/v# option or -set maxvar-) 5000 maximum variables
1 . import excel "E:GOOGLE DRIVE2.THAC SY TC1.LUAN VAN1.THUC HIEN1.HOAN THANH LV2.THUYE
> T TRINH LVSO LIEUHIEU CHINHDATA 2-HIEU CHINH.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow
2 . tsset date
time variable: date, 2/11/2010 to 12/29/2017, but with gaps
delta: 1 day
3 . summarize, detail
date
Percentiles Smallest
1% 18338 18304
5% 18452 18305
10% 18592 18315 Obs 1966
25% 19031 18316 Sum of Wgt. 1966
50% 19743.5 Mean 19749.17
75% 20468
Largest
21179
Std. Dev. 832.4326
90% 20902 21180 Variance 692944.1
95% 21045 21181 Skewness -.0006634
99% 21157 21182 Kurtosis 1.795031
ln_vni
Percentiles Smallest
1% -.0311012 -.0605119
5% -.0174576 -.05424
10% -.012371 -.0479748 Obs 1965
25% -.0052868 -.0478713 Sum of Wgt. 1965
50% .0008139 Mean .0003447
75% .0067388
Largest
.0352793
Std. Dev. .0109028
90% .012441 .035632 Variance .0001189
95% .0174952 .0377843 Skewness -.4464178
99% .0286783 .0392776 Kurtosis 5.127644
ln_exrate
Percentiles Smallest
1% -.0045449 -.0135466
5% -.0016378 -.0106966
10% -.0009474 -.0105542 Obs 1965
25% -.0002908 -.0093848 Sum of Wgt. 1965

35. LV THAC SY-FINAL Tuesday November 19 00:41:15 2019 Page 2
50% 0 Mean .0000947
75% .0003302
Largest
.0107967
Std. Dev. .0021206
90% .0011012 .0137096 Variance 4.50e-06
95% .0019446 .0187251 Skewness 15.07096
99% .005225 .0650515 Kurtosis 456.9173
ln_oil_price
Percentiles Smallest
1% -.0562808 -.0912515
5% -.0340989 -.0910664
10% -.0241947 -.090882 Obs 1965
25% -.0109208 -.0870449 Sum of Wgt. 1965
50% 0 Mean -.0000997
75% .0109291
Largest
.0815056
Std. Dev. .0207655
90% .0226335 .0955439 Variance .0004312
95% .0318338 .096228 Skewness .0399582
99% .0588405 .1140475 Kurtosis 5.78119
ln_gold_price
Percentiles Smallest
1% -.0303605 -.0946743
5% -.0169413 -.0589649
10% -.0116986 -.0547418 Obs 1965
25% -.0051417 -.0499638 Sum of Wgt. 1965
50% .0001837 Mean .0000883
75% .0055561
Largest
.0465273
Std. Dev. .0106738
90% .0117069 .046548 Variance .0001139
95% .0159745 .0465688 Skewness -.465291
99% .0292679 .048293 Kurtosis 9.039397
ln_cpi
Percentiles Smallest
1% -.0025697 -.0150154
5% 0 -.0132974
10% 0 -.0120083 Obs 1965
25% 0 -.0119384 Sum of Wgt. 1965
50% 0 Mean -8.81e-06
75% 0
Largest
.0097262
Std. Dev. .0010915
90% 0 .0107176 Variance 1.19e-06
95% 0 .0111929 Skewness -1.508204
99% .0022785 .0154813 Kurtosis 100.7271
4 . describe
Contains
obs:
data
2,713
vars: 6
size: 113,946
variable
storage
name type
display
format
value
label variable label
date int %td.. date
ln_vni double %10.0g ln_vni
ln_exrate double %10.0g ln_exrate
ln_oil_price double %10.0g ln_oil_price
ln_gold_price double %10.0g ln_gold_price

36. LV THAC SY-FINAL Tuesday November 19 00:41:15 2019 Page 3
ln_cpi double %10.0g ln_cpi
Sorted by: date
Note: dataset has changed since last saved
5 . dfuller ln_vni
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -38.304 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
6 . dfuller ln_exrate
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -32.740 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
7 . dfuller ln_oil_price
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -45.738 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
8 . dfuller ln_gold_price
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Interpolated Dickey-Fuller
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -42.440 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
9 . dfuller ln_cpi
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1555
Test 1%
Interpolated Dickey-F
Critical 5% Critical
uller
10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t) -48.451 -3.430 -2.860 -2.570
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

37. LV THAC SY-FINAL Tuesday November 19 00:41:15 2019 Page 4
Source SS df MS
Model .001005694 4 .000251423
Residual .23245665 1960 .0001186
Total .233462343 1964 .000118871
Number of obs = 1965
F( 4, 1960) = 2.12
Prob > F = 0.0759
R-squared = 0.0043
Adj R-squared = 0.0023
Root MSE = .01089
10 . pwcorr ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_gold ln_cpi, sig
ln_vni ln_exr~e ln_oil~e ln_gol~e ln_cpi
ln_vni 1.0000
ln_exrate -0.0409 1.0000
0.0700
ln_oil_price 0.0261 -0.0434 1.0000
0.2484 0.0544
ln_gold_pr~e 0.0470 0.0258 0.1870 1.0000
0.0372 0.2530 0.0000
ln_cpi -0.0092 0.0227 0.0329 0.0061 1.0000
0.6821 0.3139 0.1453 0.7865
11 . reg ln_vni ln_exrate ln_oil_price ln_gold_price ln_cpi
ln_vni Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
ln_exrate -.2115108 .1160959 -1.82 0.069 -.4391951 .0161735
ln_oil_price .0084687 .0120677 0.70 0.483 -.0151982 .0321357
ln_gold_price .0460875 .0234501 1.97 0.050 .0000978 .0920772
ln_cpi -.0910641 .2253164 -0.40 0.686 -.532949 .3508208
_cons .0003607 .0002459 1.47 0.143 -.0001216 .000843
12 . estat hettest
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of ln_vni
chi2(1) = 0.26
Prob > chi2 = 0.6107
13 . vif
Variable VIF 1/VIF
ln_oil_price 1.04 0.961628
ln_gold_pr~e 1.04 0.963878
ln_exrate 1.00 0.996341
ln_cpi 1.00 0.998335
Mean VIF 1.02
14 . dwstat
Number of gaps in sample: 409
Durbin-Watson d-statistic( 5, 1965) = 1.420822
15 .