Bạn Tuấn có một nghiên cứu khá hay và khá hiếm trên sách báo VN. Riêng cách trình bày bài viết đã thể hiện bạn có tư duy của một nhà khoa học đích thực. Điều này cực hiếm ở Việt Nam. Chúc mừng bạn.
Tôi không nghiên cứu về thị trường chứng khoán nhưng có biết về kinh tế lượng nên muốn góp ý thêm với bạn thế này.
1. Khi bạn nghiên cứu ảnh hưởng của một số yếu tố tới một biến nào đó, điều tối quan trọng là các yếu tố đầu vào phải không có quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Điều này cần kiểm định. Trong mô hình của bạn, tôi ngờ là các chỉ tiêu M2, CPI, IR, EX... có quan hệ với nhau, nhất là quan hệ giữa M2, EX và CPI (tạo thành vòng xoáy tiền tệ - tỷ giá - lạm phát). Khi đó quan hệ tốt của mô hình không phải là do quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và biến cần giải thích mà thực chất lại là do quan hệ giữa các yếu tố đầu vào với nhau. Trong trường hợp này, bạn có nhiều giải pháp. Hoặc bạn phải xây dựng mô hình nhiều phương trình mới phản ánh được; ví dụ bạn phải bổ sung phương trình CPI phụ thuộc vào M2 chẳng hạn. Hoặc bạn phải loại bỏ bớt các yếu tố có quan hệ trực tiếp với nhau ra khỏi mô hình, ví dụ bạn bỏ biến M2 hay CPI ra nếu kiểm định cho thấy chúng có mối quan hệ nhân quả... Bạn viết khi M2 tăng hàm ý lãi suất trên thị trường tiền tệ sẽ giảm... tức là không đảm bảo sự độc lập giữa chúng rồi.
2. Khi làm các phương trình kinh tế lượng, cần đảm bảo tính tương thích giữa các chỉ tiêu. Trong mô hình của bạn, các chỉ tiêu đều được lấy theo giá hiện hành, điều này chấp nhận được. Riêng chỉ tiêu IO, bạn cũng cần lấy theo giá hiện hành.
3. Việc kiểm định tính dừng: Các chỉ tiêu trên tính theo giá hiện hành nên đương nhiên không thỏa mãn tiêu chuẩn I(0), song không vì thế mà bạn áp đặt chúng thỏa mãn tiêu chuẩn I(1) để bạn dùng các hàm ln thay thế. Cũng cần kiểm định I(1). Nếu không thoả mãn thì bạn phải thay đổi phương pháp ước lượng hoặc điều chỉnh mô hình.
4. Dấu của các sai lệch chuẩn β của từng biến đầu vào trong mô hình của bạn là sai. Dấu của chúng phải trùng với dấu của chính sai lệch chuẩn β. Của bạn ngược hoàn toàn.
5. Bạn lấy số liệu từ IFS là không nên vì số liệu của IFS khác nhiều với của VN (và tôi tin là không đúng vì chuyên gia VN thưởng điều chỉnh số liệu trước khi đưa nộp IMF và chuyên gia IMF lại điều chỉnh tiếp một lần nữa theo cách tiếp cận riêng của họ. Những số liệu này các cơ quan ở VN đều có, bạn nên dùng số liệu của VN thì tốt hơn.
6. Bạn sử dụng tài liệu quốc tế để tham khảo, song tôi ngờ rằng đây không phải là những tài liệu do chuyên gia giỏi viết vì thấy mô hình và kết quả rút ra của họ đều có vấn đề phi lô gic về lý thuyết kinh tế và kinh nghiệm thực tiễn. Kết quả ước lượng của họ cũng trái với của bạn, vì dụ ở Bangladesh, tiền tệ không ảnh hưởng tới chứng khoán, ở Pakistan, tiền tệ ảnh hưởng ngược chiều, còn trong nghiên cứu của bạn, tiền tệ có ảnh hưởng thuận chiều... Điều này làm bạn đọc hoang mang. Bạn nên tham khảo bài viết của các nhà kinh tế uy tín, có tên tuổi.
7. Về kết quả ước lượng mô hình của bạn, rõ ràng thống kê t (thay cho sai lệch chuẩn β) của các biến IO, IR và EX là khá thấp và hệ số β của các biến này cũng rất nhỏ nên cần đưa ra khỏi mô hình. Khi đó mô hình của bạn còn lại là:
LnVNI = β0 +β2LnCPI+β5LnM2 (3)
với kết quả β2 rất âm, β5 rất dương. Điều này là vô lý vì tiền tệ và giá nếu nằm trong một phương trình thì phải biến động cùng chiều. Không thể có hiện tượng phi lô gic ví dụ như VNI ổn định thì M2 tăng buộc CPI phải giảm hoặc ngược lại... Bạn đọc mấy dòng bạn viết mà không thấy vô lý à: Khi CPI tăng 1% VNI giảm 11,9768%; Khi M2 tăng 1% VNI tăng 4,2545%. M2 tăng mà CPI không tăng à ? Cả hai đều tăng (thế mới đúng) thì VNI tăng hay giảm ?
Do đó nếu bỏ 3 biến IO, IR và EX ra và ước lượng lại phương trình (3), tôi tin là 1 trong 2 biến CPI và M2 sẽ trở lên vô nghĩa, và mô hình cuối của bạn sẽ là:
LnVNI = β0 +β2LnCPI (4)
Điều này chứng tỏ rằng mô hình lý thuyết bạn đề ra ban đầu không đảm bảo sự độc lập của các biến giải thích (biến đầu vào).
Tất nhiên, với phương trình (4), bạn lại có thể đưa trở lại biến IO... để kiểm tra ảnh hưởng của nó tới VNI.
8. Nếu điều chỉnh lại mô hình thì các kết luận trong bài của bạn (hiện khá mâu thuẫn) cũng cần được viết lại cho phù hợp.
Chỉ số chứng khoán chịu tác động mạnh bởi yếu tố vĩ mô nào?
(NDHMoney) Chỉ số giá thị trường chứng khoán chịu tác động của nhiều yếu tố trong đó có các biến số vĩ mô.
Ảnh minh họa
Để trả lời cho câu hỏi Chỉ số giá thị trường chứng khoán Việt Nam (VNI) chịu tác động mạnh với biến số vĩ mô nào, tác giả đã thực hiện một phân tích định lượng đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến số vĩ mô là cung tiền, lãi suất, tỷ giá, lạm phát và sản lượng công nghiệp đến VNI giai đoạn năm 2005-2011.
Kinh nghiệm thế giới
Có nhiều nghiên cứu trên thế giới chỉ ra rằng chỉ số giá chứng khoán chịu ảnh hưởng mạnh bởi các biến số vĩ mô. Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006) [1] đã kiểm định tác động của các biến như lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái (EX) lãi suất ngắn hạn (SR), lãi suất dài hạn (LR), tăng trưởng kinh tế (GDP), Cung tiền (M1) đến chỉ số giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán New Zealand (NZSE40). Kết quả cho thấy có mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô như lãi suất ngắn hạn, cung tiền và tăng trưởng kinh tế với chỉ số giá chứng khoán NZSE40 giai đoạn 1990-2003.
Md. Mohiuddin, Md. Didarul Alam and Abdullah Ibneyy Shahid (2008) [2] kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô là tỷ lệ lạm phát, tỷ giá, lãi suất, cung tiền và chỉ số sản lượng công nghiệp với chỉ số giá chứng khoán Bangladesh. Kết quả nghiên cứu không tìm mấy mối tương quan nào giữa chỉ số giá chứng khoán Bangladesh với các yếu tố vĩ mô trong mức ý nghĩa thống kê;
Suliaman D. Mohammad, Adnan Hussain, Adnan Ali (2009) [3] nghiên cứu tác động các yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Karachi. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng số liệu hằng quý để quan sát các yếu tố vĩ mô bao gồm tỷ giá hối đoái, dự trữ ngoại hối, chỉ số sản xuất công nghiệp, chi tiêu tổng tài sản cố định, cung tiền M2 và chỉ số giá bán buôn tác động đến chỉ số giá chứng khoán Karachi (Karachi Stock Exchange-KSE) giai đoạn năm 1986-2007.
Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số sản xuất công nghiệp, dự trữ ngoại hối, chỉ số giá bán buôn có tác động cùng chiều lên chỉ số giá chứng khoán trong khi tỷ giá hối đoái, chỉ tiêu tổng tài sản cố định, lãi suất và cung tiền M2 có tác động nghịch chiều. Tất cả các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến chi tiêu tổng tài sản cố định.
CPI và M2 tác động thế nào tới VN-Index?
Như vậy với các bằng chứng thực nghiệm có thể thấy có thể có hoặc không tồn tại mối tương quan giữa các yếu tố vĩ mô với giá chứng khoán. Để xem xét Chỉ số giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam nhạy cảm với biến số vĩ mô nào tác giả xây dựng mô hình phân tích định lượng như sau:
LnVNI = β0 +β1LnIO+β2LnCPI+β3LnEx+β4LnIR+β5LnM2 (1)
Trong đó:
- β0: Hệ số gốc đường hồi quy
- β1,2,3,4,5: Hệ số hồi quy biến độc lập
- VNI: Chỉ số giá thị trường chứng khoán Việt Nam, được tính bằng cách lấy chỉ số giá đóng cửa hằng tháng chỉ số VN-Index.
- IO: Giá trị sản lượng công nghiệp theo thống kê của GSO
- CPI: Chỉ số giá tiêu dùng theo thống kê của IFS (International Financial Statistics)
- EX: Tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương VND/USD theo thống kê của IFS
- M2: Cung tiền M2 (bao gồm tiền tệ và chuẩn tệ) theo thống kê của IFS
- IR: Lãi suất huy động ngân hàng thương mại kỳ hạn 3 tháng theo thống kê của IFS
Tác giả sử dụng số liệu thống kê theo tháng và thời gian nghiên cứu từ tháng 1 năm 2005 đến tháng 3 năm 2011, trong thời gian này thị trường chứng khoán trải qua giai đoạn tăng trưởng nhanh (giai đoạn 2006-2007) và sụt giảm mạnh của thị trường (năm 2008). Thời gian này cũng là thời điểm chính sách tiền tệ có nhiều thay đổi để ứng phó với khủng hoảng kinh tế và kiềm chế lạm phát.
Với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê Eview, các chuỗi số liệu được xác định là chuỗi thời gian không dừng I(0). Nhận thấy thị trường chứng khoán Việt Nam phản ứng rất nhanh với thay đổi chính sách vĩ mô của nhà nước nên nghiên cứu chọn bước trễ tối ưu là 1 thời kỳ như đề nghị của tiêu chuẩn PPE (Final prediction error) và tiêu chuẩn HQ (Hannan-Quinn information criterion). Do đặc điểm của chuỗi dữ liệu, tác giả dùng kỹ thuật kiểm định đồng liên kết để kiểm định mối cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình (1).
Kết quả cho thấy cả hai kiểm định mà Johansen và Juselius (1990) đưa ra là kiểm định vết ma trận (Trace) và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận (maximal eigenvalue) đều khẳng định có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến lựa chọn trong mô hình (1). Mối liên hệ này được thể hiện qua phương trình (2):
LnVNI = 12.7608+ 0.6213LnIO – 11.9768LnCPI – 1.2989LnEX – 0.1076LnIR +4.2545Ln M2 (2)
[-1.01355] [ 10.5972] [ 1.10193] [ 0.50411] [-8.15233]
Từ kết quả hồi quy (mô hình (2)) và kết quả kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình (2) có thể giải thích mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô trong mô hình như sau:
Với mức ý nghĩa thống kê α= 10%, hệ số thống kê t = 1.6675 nghiên cứu nhận thấy tồn tại mối hệ giữa biến VNI với các biến CPI và M2, không tồn tại mối quan hệ giữa biến VNI với các biến IO, EX và IR. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi sự của một biến trong mô hình sẽ làm VNI thay đổi cụ thể như sau:
- Khi CPI tăng 1% VNI giảm 11,9768%
- Khi M2 tăng 1% VNI tăng 4,2545%
Các hệ số tương quan trong mô hình đều có dấu đúng với kỳ vọng, nghĩa là sự gia tăng giá trị sản lượng công nghiệp và cung tiền M2 sẽ tác động tích cực (tương quan thuận) đến chỉ số giá chứng khoán. Các biến CPI, EX, IR có tác động tiêu cực (tương quan nghịch) đến chỉ số giá chứng khoán.
Mặc dù hệ số hồi quy các biến OI, EX và IR không có ý nghĩa thống kê nhưng lại là những biến quan trọng và dấu hệ số hồi quy của chúng đều phù hợp với kỳ vọng nên nghiên cứu không loại chúng ra khỏi mô hình. Có thể giải thích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình như sau:
Với biến số M2 , M2 gia tăng thể hiện sự mở rộng về chính sách tiền tệ nên nguồn cung tiền trên thị trường cũng gia tăng. Cả doanh nghiệp và nhà đầu tư có nhiều cơ hội tiếp cận nguồn vốn. Doanh nghiệp dễ dàng vay vốn để mở rộng kinh doanh nên khả năng tăng thu nhập cũng tăng lên. Nhà đầu tư có thêm nguồn vốn để kinh doanh đầu tư nên cầu về chứng khoán sẽ tăng. Mặt khác khi M2 tăng hàm ý lãi suất trên thị trường tiền tệ sẽ giảm và theo nguyên tắc bình thông nhau giữa thị trường tiền tệ và thị trường vốn lượng tiền nhàn rỗi sẽ dịch chuyển từ thị trường tiền tệ sang thị trường chứng khoán để hưởng mức sinh lời cao hơn.
Với biến CPI , trong thời kỳ lạm phát cao kỳ vọng về nền kinh tế xấu đi. Lạm phát còn làm giảm lượng tiền thực lưu thông trong nền kinh tế khiến cầu về hàng hóa giảm đi, góp phần giảm cầu chứng khoán và chỉ số giá giảm.
Bên cạnh đó, lạm phát cao dẫn đến lợi nhuận doanh nghiệp giảm, chi phí của việc phát hành chứng khoán cũng như chi phí của việc giữ tiền và chi phí đầu tư tăng lên ngay khi có lạm phát, còn giá các sản phẩm của doanh nghiệp lại thay đổi chậm hơn. Tất cả điều này làm giảm dòng tiền trong tương lai của doanh nghiệp và làm giảm chỉ số giá do cầu giảm.
Kết luận
Kết quả nghiên cứu định lượng cho thấy trong dài hạn tồn tại mối tương quan thuận giá trị sản lượng công nghiệp và cung tiền M2 với VN-Index và tương quan nghịch giữa các biến chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất và tỷ giá có tương quan nghịch đến VN-Index, trong đó chỉ số giá tiêu dùng có mức tác động mạnh nhất trong các biến.
Tuy nhiên, ở góc độ thống kê nghiên cứu chỉ chấp nhận mối tương quan giữa VN-Index với biến chỉ số giá tiêu dùng và biến cung tiền M2 với mức ý nghĩa α = 10%, các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Mặt dù có nhiều biến hệ số tương quan không có ý nghĩa thống kê nhưng xét về dấu và nếu kết hợp với phân tích mô tả ban đầu thì kết quả mô hình định lượng phù hợp với thực tế của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn năm 2005-2011.
___________________________
[1] Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong (2006), Jun Zhang, Macroeconomic Variables And Stock Market Interactions: New Zealand Evidence, Investment Management and Financial Innovations, Volume 3, Issue 4, 2006
[2] Md. Mohiuddin, Md. Didarul Alam and Abdullah Ibneyy Shahid (2008) An Empirical Study of the Relationship between Macroeconomic Variables and Stock Price: A Study on Dhaka
[3] Suliaman D. Mohammad, Adnan Hussain, Adnan Ali (2009), Impact of Macroeconomics Variables on Stock Prices: Emperical Evidance in Case of KSE (Karachi Stock Exchange), European Journal of Scientific Research, ISSN 1450-216X Vol.38 No.1 (2009), pp.96-103
Nguyễn Hữu Tuấn - NDHMone
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét