TS. Phạm Ngọc Vân

Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh (IUH)

Email: vanpn.iuh@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng mô hình Tự hồi quy phân phối độ trễ dừng (ARDL) nhằm ước lượng mối quan hệ giữa Chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam (VNI) và các biến vĩ mô bao gồm: Lãi suất (IR), Lạm phát (CPI), Cung tiền (M2), Dòng vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài (FII), Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (OW), Quy mô thị trường (SIZE), Khối lượng giao dịch (STEX), Chỉ số chứng khoán S&P500 (SP500) và Tỷ giá USD (USD). Từ mô hình ARDL, tác giả tiếp tục xây dựng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để đánh giá tốc độ điều chỉnh về cân bằng trong dài hạn. Tác giả đã tìm thấy tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa VNI với các biến kinh tế vĩ mô và tốc độ điều chỉnh về cân bằng là khoảng 76%. Các ảnh hưởng ngắn hạn chủ yếu đến từ các biến nội địa (như IR, M2); các yếu tố quốc tế (như USD, SP500) ít ảnh hưởng.

Từ khoá: ARDL, các yếu tố vĩ mô, thị trường chứng khoán

Summary

The study uses the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model to estimate the relationship between the Viet Nam stock market index (VNI) and macroeconomic variables in the short and long run. The macroeconomic factors include: interest rate (IR), inflation (CPI), money supply (M2), foreign portfolio investment (FII), foreign ownership ratio (OW), market size (SIZE), trading volume (STEX), S&P500 stock index (SP500) and USD exchange rate (USD) affecting the Viet Nam stock market, specifically the VNI index. From ARDL, the study continues to build an error correction model (ECM) to assess the speed of adjustment to equilibrium in the long run. The results show that there is a long-term relationship between VNI and macroeconomic variables and the speed of adjustment to equilibrium is about 76%. Short-term effects mainly come from domestic variables (IR, M2), international factors such as exchange rates and international stock markets have little impact on the Vietnamese stock market.

Keywords: ARDL, macroeconomic factors, stock market

GIỚI THIỆU

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán (TTCK). Nghiên cứu của Basci và cộng sự (2013) xác định các yếu tố vĩ mô tác động đến biến động của chỉ số TTCK bao gồm: thay đổi của chính sách tiền tệ (thông qua lãi suất) hoặc biến động của tỷ giá hối đoái có thể tác động đến tâm lý nhà đầu tư và do đó ảnh hưởng đến giá trị các cổ phiếu. Tương tự, Ahmed và cộng sự (2015) nghiên cứu mối liên hệ giữa lạm phát và lợi nhuận trên TTCK Bangladesh đã chỉ ra rằng, lạm phát và lợi nhuận trên TTCK có tác động ngược chiều nhau. Hoặc nghiên cứu của Bekhet và cộng sự (2013) phân tích mối quan hệ đồng liên kết và quan hệ nhân quả giữa giá cả trên TTCK và các yếu tố kinh tế vĩ mô.

Tại Việt Nam, trong những năm gần đây, TTCK ghi nhận nhiều biến động mạnh do ảnh hưởng từ cả yếu tố nội tại như tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP), lãi suất, tỷ giá, lạm phát, cũng như các yếu tố ngoại lực như tình hình kinh tế thế giới, dòng vốn đầu tư nước ngoài, chỉ số chứng khoán quốc tế (S&P500)... Nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2014) đánh giá tác động của lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS), GDP và lạm phát đến giá cổ phiếu được giao dịch tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE). Ngoài ra, nghiên cứu của Phạm Hữu Hồng Thái và Lê Dũng Hiệp (2016) sử dụng các biến như giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu (NAVPS), cổ tức (DIV), EPS, lạm phát và GDP để phân tích ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam.

Để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến sự biến động của TTCK Việt Nam, nghiên cứu này thực hiện phân tích, từ đó cung cấp cơ sở lý luận và thực tiễn cho nhà đầu tư, doanh nghiệp và nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định kinh tế tài chính hiệu quả.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Nguồn dữ liệu lấy theo tháng bắt đầu tháng 1/2018 hết tháng 12/2024 từ các nguồn thứ cấp thác nhau: VNI lấy từ nguồn của HOSE; các nhân tố khác lấy từ Tổng cục Thống kê (nay là Cục Thống kê - GSO), Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (WB).

Từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, tác giả đưa vào phân tích 7 nhân tố, bao gồm: Lãi suất (IR), Lạm phát (CPI), Cung tiền (M2), Dòng tiền đầu tư gián tiếp nước ngoài (FII), Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (OW), Quy mô thị trường (SIZE), Khối lượng giao dịch (STEX), Chỉ số chứng khoán S&P500 (SP500) và Tỷ giá USD (USD). Tuy nhiên, khi kiểm tra thống kê mô tả và biểu đồ chuỗi thời gian, CPI chỉ dao động trong một biên độ hẹp, không có xu hướng rõ ràng và gần như không phản ánh cú sốc hay biến động đột biến. Vì vậy, việc loại bỏ CPI khỏi mô hình là có cơ sở khoa học, giúp mô hình tập trung hơn vào các yếu tố thực sự có ảnh hưởng mạnh đến thị trường.

Sau khi kiểm định độ dừng ADF test, ghi nhận: VNI, M2, USD, SP500 không dừng [I(1)]; IR và FII dừng [I(0)] tiến hành sai phân bậc 1 cho các biến chưa dừng. Kết quả, các biến đã dừng chạy hồi quy ARDL bậc trễ theo thứ tự của các biến với ARDL (2,2,1,1,1,1). (Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế)

Mô hình ARDL

Nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi quy với độ trễ phân phối (ARDL) do Pesaran và Shin (1999) đề xuất nhằm phân tích mối quan hệ giữa Chỉ số TTCK Việt Nam (VNI) và các biến kinh tế vĩ mô trong cả ngắn hạn và dài hạn. Mô hình ARDL phù hợp khi các chuỗi dữ liệu thời gian có thể dừng ở mức [I(0)] hoặc dừng sau sai phân bậc nhất [I(1)], nhưng không dừng sau sai phân bậc hai [I(2)].

Mô hình ARDL (2,2,1,1,1,1), phương trình được biểu diễn như sau:

VNIt = α₀ + α₁·VNI{t−1} + α₂·VNI{t−2} + β₁₀·IRt + β₁₁·IR{t−1} + β₁₂·IR{t−2} + β₂₀·FIIt + β₂₁·FII{t−1} + β₃₀·M2t + β₃₁·M2{t−1} + β₄₀·USDt + β₄₁·USD{t−1} + β₅₀·SP500t + β₅₁·SP500{t−1} + ε_t

Trong đó:

- VNIt​: Chỉ số TTCK Việt Nam tại thời điểm t

- IRt​: Lãi suất

- FIIt​: Vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài

- M2t: Cung tiền

- USD​: Tỷ giá USD/VND

- SP500​: Chỉ số chứng khoán Mỹ

- εt: Sai số ngẫu nhiên

Mô hình ECM

Từ mô hình ARDL tác giả tiếp tục xây dựng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để đánh giá tốc độ điều chỉnh về cân bằng trong dài hạn. Mô hình ECM được xây dựng từ mô hình ARDL nhằm phân tích mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến, đồng thời đánh giá tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng dài hạn thông qua phần sai số điều chỉnh (ECM hay ECT).

Công thức tổng quát của mô hình ECM:

[VNIt = (α) + i X{i,t} + ECT{t-1} ± t]

Trong đó:

- (VNIt): Sai phân bậc nhất của chỉ số TTCK Việt Nam tại thời điểm t

- (X{i,t}): Sai phân bậc nhất của các biến giải thích (IR, FII, M2, USD, SP500…)

- (ECT{t-1}): Thành phần sai số điều chỉnh, được lấy từ phần dư (residual) của phương trình ARDL dài hạn

- (α) Hệ số điều chỉnh: kỳ vọng dấu âm và có ý nghĩa thống kê để đảm bảo tồn tại quan hệ dài hạn.

- (± t): Sai số ngẫu nhiên

Nếu (< 0) và có ý nghĩa thống kê (thường (p < 0.05), thì tồn tại mối quan hệ dài hạn ổn định giữa các biến.

Giá trị tuyệt đối của (α) thể hiện tốc độ điều chỉnh: ví dụ (= -0.76) nghĩa là 76% sai lệch khỏi cân bằng được điều chỉnh sau một kỳ (1 tháng trong trường hợp dữ liệu tháng).

Kiểm định độ tin cậy của mô hình

Kiểm định Durbin-Watson test để kiểm tra giả định độc lập của phần dư trong mô hình hồi quy tuyến tính (dừng ở bậc 1), kiểm định Breusch-Godfrey LM test nhằm kiểm định tổng quát để phát hiện tự tương quan bậc bất kỳ để kiểm tra xem sai số của mô hình hồi quy có tự tương quan (autocorrelation) hay không. Kiểm tra này phù hợp với các mô hình có biến trễ (như ARDL, VAR...), khi Durbin-Watson không còn đáng tin cậy; kiểm định White test (kiểm tra phương sai sai số thay đổi). Sau khi kiểm tra tự tương quan, tính ổn định của mô hình để cho kết quả đáng tin cậy sẽ tiến hành kết luận và đưa ra khuyến nghị phù hợp.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Kiểm định tính dừng

Sau khi kiểm định tính dừng và kết quả sai phân bậc 1 có biến (IR và FII) dừng ở đơn vị gốc còn các biến còn lại (M2, USD, SP500) dừng ở sai phân bậc 1, nên tác giả dùng mô hình ARDL để hồi quy là phù hợp nhất.

Kiểm định Bound Test cho mô hình ARDL

Giá trị F-statistic thu được sẽ được so sánh với các mức tới hạn tại các ngưỡng ý nghĩa 10%, 5%, và 1%.

F-statistic = 5.12 > Upper Bound tại mức 1% (4.10), do đó bác bỏ H0: không có mối quan hệ đồng liên kết. ⇒ Tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa VNI và các biến vĩ mô.

Hồi quy ARDL (2,2,1,1,1,1) tiêu chí AIC

Kết quả hồi quy, với R-squared = 0.9796, F = 251.62, p = 0.0000 số liệu trên mô hình là phù hợp.

- L1.VNI và L2.VNI có ý nghĩa thống kê cao (p < 0.01), cho thấy tính thể hiện sự phụ thuộc của VNI vào chính nó trong các kỳ trước.

- L1.VNI dương và L2.VNI (=), ngụ ý có sự điều chỉnh quay về giá trị cân bằng. IR và L2.IR có tác động cùng chiều và ý nghĩa (p < 0.01), điều này có thể ngụ ý rằng chính sách tiền tệ có độ trễ và ảnh hưởng tích cực đến thị trường.

- M2 và L1.M2 đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05), cho thấy cung tiền có tác động tích cực đến VNI.

- FII, USD và SP500 không có ý nghĩa thống kê (p > 0.1), điều này cho thấy trong giai đoạn mẫu, các yếu tố này không giải thích được biến động ngắn hạn của VNI.

Để xác định mối quan hệ dài hạn giữa VNI và các biến vĩ mô, tác giả sử dụng ước lượng từ mô hình ARDL (2,2,1,1,1,1) và thu được kết quả:

- Hệ số dài hạn của IR (1.500) và M2 (0.190) là dương và có giá trị tương đối lớn, điều này cho thấy rằng trong dài hạn, lãi suất và cung tiền có tác động tích cực đến VNI.

- Hệ số của USD là âm (-0.437), điều này phản ánh rằng sự tăng lên của tỷ giá USD/VND có xu hướng làm giảm giá trị của VNI trong dài hạn.

- FII (0.024) và SP500 (0.025) có hệ số rất nhỏ, cho thấy tác động yếu hoặc không đáng kể tới VNI trong dài hạn.

Hồi quy ECM

Bảng 1: Kết quả hồi quy ECM từ ARDL

Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Stata

Mô hình được xây dựng dưới dạng sai phân bậc nhất của biến phụ thuộc (∆VNI) theo các biến giải thích ngắn hạn và một thành phần điều chỉnh sai lệch (ECM):

ΔVNIt = α₀ + Σβi ΔXᵢₜ + φ·ECMt₋₁ + εₜ

Trong đó, ECMt₋₁ là phần dư từ quan hệ dài hạn, thể hiện mức độ sai lệch khỏi trạng thái cân bằng.

Kết quả (Bảng 1) cho thấy, L1.longrun_resid = -0.7594 (p = 0.002) thể hiện tốc độ điều chỉnh về cân bằng dài hạn.

Bảng 2 thể hiện giá trị và diễn giải kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn từ mô hình ECM.

Bảng 2: Kết quả ước lượng hệ số ngắn hạn từ mô hình ECM

Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata

Kiểm định chẩn đoán mô hình

Kiểm định Durbin-Watson

Không có dấu hiệu rõ ràng của tự tương quan bậc nhất, với giá trị thống kê Durbin-Watson (d) = 2.3935 > 2, phần dư có xu hướng tự tương quan âm nhẹ, nhưng nằm trong khoảng chấp nhận.

Kiểm định Breusch-Godfrey (Serial Correlation LM Test)

Kết quả cho thấy có hiện tượng tự tương quan bậc cao trong phần dư, mô hình nên được điều chỉnh H0: Không có tự tương quan trong phần dư; p-value < 0.05 ⇒ Bác bỏ H0.

Kiểm định White (Phương sai sai số thay đổi)

Chi2 = 44.79, df = 37, p-value = 0.1775 → Không bác bỏ H0 ⇒ Không có bằng chứng về phương sai sai số thay đổi

Do kiểm định Breusch-Godfrey (Serial Correlation LM Test) có hiện tượng tự tương quan bậc cao trong phần dư, mô hình nên được điều chỉnh. Cụ thể là sai số chuẩn Newey-West (HAC) để đảm bảo kết quả ước lượng đáng tin cậy hơn. Sau khi hồi quy ECM với sai số chuẩn Newey-West (Bảng 3).

Bảng 3: Kết quả hồi quy ECM với sai số chuẩn Newey-West

Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Stata

Qua phân tích và ước lượng mô hình ARDL (2,2,1,1,1,1) và mô hình ECM tương ứng, nghiên cứu rút ra các kết luận chính sau:

Thứ nhất, tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số VN-Index và các biến vĩ mô: Lãi suất (IR), Dòng vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài (FII), Cung tiền (M2), Tỷ giá USD/VND (USD) và Chỉ số chứng khoán Mỹ (SP500).

Thứ hai, tốc độ điều chỉnh về cân bằng dài hạn là 76%-92% mỗi tháng, thể hiện TTCK Việt Nam có khả năng hồi phục nhanh sau những cú sốc ngắn hạn.

Thứ ba, trong ngắn hạn, các biến Lãi suất (IR) và Cung tiền (M2) có ảnh hưởng rõ nét đến VN-Index. Đặc biệt, lãi suất kỳ trước (d_IR_1) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê.

Thứ tư, các yếu tố bên ngoài như Tỷ giá USD và SP500 không có ảnh hưởng đáng kể trong ngắn hạn, cho thấy tính độc lập tương đối của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ

Dựa trên kết quả trên, nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị chính sách như sau:

Một là, cần ổn định chính sách tiền tệ cần và có độ trễ phù hợp. Do lãi suất có tác động lớn đến TTCK, do vậy Ngân hàng Nhà nước nên cẩn trọng trong điều chỉnh lãi suất, tránh gây sốc cho nhà đầu tư.

Hai là, tăng cường phát triển thị trường vốn nội địa. Khi dòng vốn nước ngoài và chỉ số TTCK Mỹ không tác động đáng kể trong ngắn hạn, điều này mở ra cơ hội để phát triển TTCK dựa trên các yếu tố trong nước.

Ba là, quản lý cung tiền hiệu quả. Chính sách mở rộng tiền tệ có thể thúc đẩy thị trường, nhưng cần theo dõi kỹ để tránh gây áp lực lên lạm phát hoặc bong bóng tài sản.

Bốn là, tăng cường tính kết nối và minh bạch. Dù TTCK Việt Nam hiện tại chưa bị ảnh hưởng mạnh bởi TTCK quốc tế. Tuy nhiên, việc hội nhập tài chính sâu hơn trong tương lai là tất yếu, vì vậy, cần chuẩn bị hành lang pháp lý và nâng cao chất lượng thông tin thị trường.

Năm là, giám sát rủi ro vĩ mô. Các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng dài hạn rõ rệt, chính vì vậy cần chú trọng đến hoạt động giám sát, tăng cường vai trò phân tích xu hướng vĩ mô làm cơ sở để nhà hoạch định chính sách có phản ứng kịp thời.

Tài liệu tham khảo:

1. Ahmed,S., Islam, K,M,Z; & Khan (2015). Relationship between Inflation and Stock Market Returns: Evidence from Bangladesh, Daffodil International University Journal of Business and Economics, Vol. 9, No. 1, PP. 1-12

2. Basci, E.S., &Karaca,S.S (2013). The Determinants of Stock Market Index: VAR Approach to Turkish Stock Market, International Journal of Economics and Financial Issues, pp 163-171

3. Bekhet, H.A. & Mugableh, M.I, (2012). Investigating Equilibrium Relationship between Macroeconomic Variables and Malaysian Stock Market Index through Bounds Tests Approach, International Journal of Economics and Finance, (4:10), pp. 69-81

4. Phạm Hữu Hồng Thái và Lê Dũng Hiệp (2016). Yếu tố quyết định giá cổ phiếu niêm yết và hàm ý chính sách, Tạp chí Tài chính, số 638, 61-64.

5. Pesaran và Shin (1999). An Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis, Cambridge University Press, 371-413.

6. Trương Đông Lộc (2014). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi giá của cổ phiếu: các bằng chứng từ Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, số 33, 72-78.