Kiểm định các nhân tố vĩ mô tác động đến thị trường chứng khoán Việt Nam

ạng hóa các lĩnh vực đầu tư, khi đó TTCK có cơ hội tăng trưởng cùng với các lĩnh vực đầu tư khác. Cú sốc trong lãi suất sẽ dẫn đến sụt giảm VNINDEX sau tháng thứ 3 và chỉ đạt mức cân bằng dài hạn từ tháng thứ 24. Cú sốc của giá trị sản lượng công nghiệp kể từ tháng thứ 3, trong khi đó, cú sốc do CPI gây ra làm VNINDEX phản ứng tức thì sau đó một tháng, tuy nhiên cú sốc trong tỷ giá không rõ ràng đến VNINDEX. Kết quả cho thấy VNINDEX có xu hướng phản ứng giảm khi xảy ra cú sốc, ngoại trừ cú sốc của cung tiền. Kết quả phân rã phương sai và hàm phản ứng IRF cho thấy TTCK Việt Nam vẫn chưa làm tốt vai trò là phong vũ biểu của nền kinh tế như các nước khác, nhà đầu tư chưa thật sự tận dụng tốt các thông tin vĩ mô, nên phải thực sự cẩn thận khi sử Tạp chí Khoa học – 2014, Quyển 3 (2), 70 - 78 Trường Đại học An Giang 76 dụng các biến vĩ mô để dự đoán sự thay đổi trong giá chứng khoán. -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of LVNINDEX to LVNINDEX -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of LVNINDEX to LMS -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of LVNINDEX to LITR -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of LVNINDEX to LIP -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of LVNINDEX to LEXR -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of LVNINDEX to LCPI Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Hình 3. Hàm phản ứng IRF 4.7 Kiểm định Granger Causality Tạp chí Khoa học – 2014, Quyển 3 (2), 70 - 78 Trường Đại học An Giang 77 Bảng 7 cho thấy cung tiền có Granger Causality đến VNINDEX và ngược lại VNINDEX có ranger Causality đến cung tiền. Việc nghiên cứu các chính sách mở rộng hoặc thu hẹp cung tiền có thể dùng để dự đoán VNINDEX và ngược lại khi TTCK phát triển sẽ kích thích các dòng vốn đầu tư vào thị trường này, trong đó có cả những dòng vốn đầu tư ngoại, chính phủ lúc này sẽ thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ nhằm thực hiện chính sách kích cầu tạo điều kiện cho các nhà đầu tư đa dạng hóa lĩnh vực và danh mục đầu tư của mình. Bảng 7. Kiểm định Granger Causality Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. LMS does not Granger Cause LVNINDEX 154 3.39367 0.0362** LVNINDEX does not Granger Cause LMS 2.86723 0.0600* **, *: với mức ý nghĩa 5% và 10% 5. KẾT LUẬN Mục đích của nghiên cứu nhằm kiểm tra sự tồn tại mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô: cung tiền, lãi suất cho vay, chỉ số giá tiêu dùng, giá trị sản lượng công nghiệp, tỷ giá hối đoái và chỉ số VNINDEX ở VN từ 2001 đến 2013. Nghiên cứu kiểm định tính dừng của các biến số và thấy rằng các chuỗi dữ liệu đều dừng ở sai phân bậc nhất, đồng thời kết quả nghiên cứu còn cho thấy: Thứ nhất, có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến vĩ mô với TTCK (ngoại trừ tỷ giá hối đoái). Biến cung tiền và giá trị sản lượng công nghiệp có ảnh hưởng cùng chiều với TTCK, lãi suất và chỉ số giá tiêu dùng có mối quan hệ ngược chiều với TTCK. Kiểm định nhân quả cho thấy giữa cung tiền và VNINDEX có ranger Causality. Do đó, các chính sách thắt chặt tín dụng thường đem lại tác động tiêu cực đến TTCK. Thực tế cho thấy giai đoạn từ 2006 đến 3 tháng đầu năm 2008, với chính sách mở rộng tiền tệ, cộng với gia nhập WT đã kích thích dòng vốn đầu tư chảy vào TTCK, thanh khoản tăng mạnh trên thị trường. Từ 2010 đến 2012, chính phủ thực hiện thắt chặt tín dụng, hạn chế đầu tư vào lĩnh vực TTCK và bất động sản đã làm dòng vốn đầu tư đảo chiều ra khỏi thị trường, các quỹ đầu tư dịch chuyển dòng vốn sang các kênh đầu tư khác, TTCK phản ứng khá tiêu cực trong giai đoạn này. Kết quả này cho thấy các nhà đầu tư trên TTCK nên quan tâm đến động thái về chính sách tiền tệ của chính phủ. Về góc độ quản lý, chính phủ cũng nên tham khảo đến sự biến động, phản ứng trên TTCK trước khi điều chỉnh các gói chính sách cung – cầu tiền tệ trên thị trường. Thứ hai, về góc độ dự báo, từ kết quả Granger Causality chỉ ra chỉ có biến cung tiền có khả năng dự báo biến động TTCK, bốn biến kinh tế vĩ mô còn lại đóng vai trò khá nhỏ trong việc dự báo hoạt động trên TTCK. Chúng tôi cho rằng TTCK VN hoạt động khá tách bạch so với thị trường tài chính, thông tin trên thị trường là chưa hiệu quả, vẫn còn tiềm ẩn khá nhiều rủi ro, TTCK chậm phản ứng trước biến động thông tin vĩ mô. Việc kiểm soát thông tin công bố và đảm bảo tính minh bạch trong giao dịch chứng khoán vẫn còn hạn chế. UBCKNN hiện chỉ mới phát hiện các sai phạm về chế độ báo cáo, công bố thông tin của công ty niêm yết; vi phạm về báo cáo giao dịch cổ phiếu của cổ đông nội bộ, cổ đông lớn; hoạt động không đúng nội dung quy định trong giấy phép... Còn các hành vi như thao túng giá cổ phiếu hay giao dịch nội gián thì chưa được làm r nhiều. Một trong những nguyên nhân đó là thẩm quyền của UBCKNN trong công tác thanh tra, giám sát hiện nay còn hạn chế. Khác với UBCK các nước, UBCKNN VN không có khả năng thu thập thông tin về tài khoản và giao dịch ngân hàng; không có quyền tiếp cận điện thoại, thư tín điện tử. Ngoài ra, UBCKNN bị hạn chế về thẩm quyền cũng như lực lượng (chưa có hệ thống ngành dọc tại các tỉnh, thành phố) nên việc xác minh tại chỗ các thông tin liên quan đến đối tượng vi phạm cũng gặp rất nhiều khó khăn. Thứ ba, từ kết quả phân rã phương sai và phân tích IRF cho thấy VNINDEX ít nhạy cảm với các cú sốc của thông tin vĩ mô và có xu hướng phản ứng giảm khi xảy ra cú sốc, ngoại trừ cú sốc của cung tiền. Nguyên nhân có thể là do chính phủ đã can thiệp hành chính khá nhiều vào thị trường: giới hạn biên độ giao dịch trên thị trường, hạn chế bán khống làm cho các biến vĩ mô ít phản ánh thực chất hoạt động của nền kinh tế. TÀI LIỆU THAM KHẢO Dickey, D., & Fuller, W. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit Tạp chí Khoa học – 2014, Quyển 3 (2), 70 - 78 Trường Đại học An Giang 78 root. Journal of the American Statistical Association, 427-431. Engle, R., & Granger, C. (1987). Cointegration and error correction representation, estimation and testing. Econometrica, 251-276. Fama, E., & French, K. (1992). The Cross-section of Expected Stock returns. The Journal of Finance, 427-465. Flannery, M., & Protopapadakis, A. (2004). Factors DO Influence Aggregate Stock Returns. Journal Global Finance, 20-35. Granger, C. (1969). Investigating causal relation by econometric and cross sectional method. Econometrica, 424-438. Gupta, R., & Modise, M. (2013). Macroeconomic Variables and South African stock return Predictability. Economic Modelling, 612-622. Issahaku, H., Ustarz, Y., & Domanban, P. (2013). Macroeconomic variables and stock market returns in Ghana: any causal link? Asian Economic and Financial Review, 1044-1062. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 231-254. Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of integration vectors in gaussian vector autoregressive models. Econometrica, 1551-1580. Johansen, S. (1995). Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models. Oxford: Oxford University Press. Johansen, S. (2000). Modeling of cointegration in the vector autoregressive model. Economic Modeling, 359-373. Johansen, S. a. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with application to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 169-210. Kuwornu, J. (2012). Effect of macroeconomic variables on the ghanaian stock market returns: A co- integration analysis. Agris on-line Papers in Economics and Informatics, 1-12. Kwiatkowski, D., Phillips, P., & Shin, Y. (1992). Testing thenull hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics, 159-178. Montes, G., & Tiberto, B. (2012). Macroeconomic environment, country risk and stock market performance. Economic Modelling, 1666-1678. Nader, M., & Alraimony, H. (2012). The Impact of Macroeconomic Factors on Amman Stock Market Returns. International Journal of Economics and Finance. Phillips, P., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 335-346. Ross, S. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic Theory, 34-369. Shin, C., & Tai, S. (1999). Cointegration and causality between mcroeconomic variables and stock market returns. Global Finance Journal, 71-81. .