Tiểu luận quản trị rủi ro 198 Chen Roll Ross – Economic Forces and the Stock Market

198- Chen Roll Ross – Economic Forces and the Stock Market.
I. Giới thiệu
Giá tài sản được cho là phản ứng nhạy cảm với tin tức kinh tế. Kinh nghiệm hằng
ngày dường như ủng hộ quan điểm rằng giá tài sản riêng lẻ bị ảnh hưởng bởi một loạt các
sự kiện bất ngờ và trong vài sự kiện đó có ảnh hưởng lớn hơn lên tài sản hơn các sự kiện
khác. Phù hợp với khả năng của các nhà đầu tư đến sự đa dạng hóa, mô hình lý thuyết
hiện đại đã tập trung có tính hệ thống” hoặc có tính lan tỏa rộng các ảnh hưởng là nguồn
gốc của rủi ro. Kết luận chung của lý thuyết là thành phần bổ sung của tỷ suất sinh lợi dài
hạn được đòi hỏi và đạt được bất cứ khi nào một tài sản cụ thể bị ảnh hưởng bởi thông tin
thông tin kinh tế có hệ thống và không có phụ trội thêm được kiếm bằng cách chịu đựng
rủi ro do có những thay đổi toàn cầu về kinh tế
Bài báo này kiểm tra liệu những thay đổi bất ngờ trong các biến số vĩ mô có rủi ro
nhận được trong thị trường chứng khoán hay không. Lý thuyết tài chính gợi ý rằng biến
số kinh tế vĩ mô nên có ảnh hưởng hệ thống đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán :
chênh lệch giữa lãi suất ngắn hạn và dài hạn,lạm phát kỳ vọng và ngoài kỳ vọng, sản
lượng công nghiệp,chênh lệch giữa trái phiếu tín nhiệm cao và tín nhiệm thấp. Chúng tôi
thấy rằng các nhân tố này có ảnh hưởng đáng kể tới giá. Hơn nữa, cả danh mục dầu tư thì
trường và tổng cầu điều được định giá riêng. Chúng tôi cũng thấy rằng rủi ro giá dầu cũng
không có ảnh hưởng tới thị trường chứng khoán.
Bài nghiên cứu của chúng tôi nhằm giải quyết các vấn đề trên. Trong phần II, một
hướng dẫn lý thuyết đơn giản để giúp chọn biến trạng thái của nền kinh tế. Trong phần
III, chúng tôi giới thiệu dữ liệu và giải thích kỹ thuật sử dụng phương pháp unanticipated
movements (luồng luân chuyển không được dự tính) trong biến sô trạng thái được đề
xuất.
Phần IV tìm hiểu liệu liệu sự trình bày biến trạng thái có hệ thống có giải thích được
tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. vì thay thế cụ thể cho ảnh hưởng giá của biến trạng thái được
nhận biết bởi mô hình lý thuyết đơn giản,Phần IV cân nhắc giá trị và chỉ số thị trường,
một chỉ số của hàng tiêu dùng, một chỉ số của giá dầu. Phần V tóm tắc ngắn gọn một vài
gợi ý và kết quả cho nghiên cứu tương lai.
II.Lý thuyết
Không tồn tại lý thuyết nào đồng ý mối quan hệ giữa thị trường tài chính và kinh tế vĩ

mô. Tuy nhiên giá thị trường luôn được cân nhắc như là sự phản ứng đến nguồn lực bên
ngoài. (Măc dù chúng có phản ứng lên các biến khác). Nó cho thấy tấc cả các biến là nội
sinh in some ultimate sense. Chỉ những nguồn lực tự nhiên như sao băng động, động đất
là ngoại sinh với nền kinh tế thế giới. Nhưng để dựa trên mô hình định giá tài sản lên
những yếu tố vật lý có hệ thống là quá xa so với khả năng hiện tại. Mục tiêu là Our
present goal is merely to model equity returns as functions of macro variables and
nonequity asset returns. Dó đó, pp sẽ đưa biến thị trường chứng là nội sinh, quan hệ với
thị trường khác.
• Không tồn tại những lý thuyết nào thoả đáng nói về mối liên hệ đồng biến giữa thị
trường tài chính và kinh tế vĩ mô.
• Chỉ những biến số trạng thái kinh tế cơ bản sẽ ảnh hưởng đến giá của tổng thể thị
trường chứng khoán. Bât kì biến số có hệ thống tác động đến người đầu cơ giá của nền
kinh tế hoặc cổ tức cũng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi từ việc đầu tư chứng khoán
• Tranh luận rằng tiềm ẩn trong lý thuyết cấu trúc vốn, chỉ duy nhất biến trạng thái
kinh tế cơ bản sẽ ảnh hưởng đến giá của tổng thể thị trường chứng khoán. . Bât kì biến số
có hệ thống tác động đến người đầu cơ giá của nền kinh tế hoặc cổ tức cũng sẽ ảnh hưởng
đến tỷ suất sinh lợi từ việc đầu tư chứng khoán
Giá chứng khoán có thể được viết dưới dạng cổ tức kỳ vọng được chiết khấu:
C là cổ tức kỳ vọng và k là lãi suất chiết khấu. Điều này ám chỉ rằng tỷ suất sinh lợi
thực tế trong bất kỳ giai đoạn nào được xác định bởi
Nguồn lực hệ thống mà ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi là yếu tố chiếc khấu thay đổi,
k, dòng tiền mặt kỳ vọng, E(c).
Tỷ lệ chiết khấu là tỷ lệ trung bình theo thời gian, Nó thay đổi cả về mức độ và nó sẽ
thay đổi khác nhau ở các kỳ đáo hạn khác nhau, thay đổi bất ngờ trong tỷ lệ lãi suất rủi ro
do đó ảnh hưởng đến giá, thông qua ảnh hưởng của chúng lên giá trị dòng tiền mặt tương
lai và chúng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi. Tỉ lệ chiết khấu cũng sẽ phụ thuộc vào
phần bù rủi ro, do đó, sự thay đổi bất ngờ trong phần bù sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi
• Dòng tiền kỳ vọng thay đổi bởi cả những yếu tố thực và danh nghĩa. Sự thay đổi
trong tỉ lệ lạm phát kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền kỳ vọng cũng như tỉ lệ lãi suất
danh nghĩa

Dòng tiền kỳ vọng thay đổi bởi cả những yếu tố thực và danh nghĩa. Sự thay đổi
trong tỉ lệ lạm phát kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền kỳ vọng cũng như tỉ lệ lãi suất
danh nghĩa
a. Khi sự đo lường phần bù rủi ro không bù đắp được sự không chắc chắn của sản
xuất công nghiệp, sự gia tăng trong tỉ lệ sản xuất sẽ có một ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi
của chứng khoán.
III. Cấu trúc các yếu tố kinh tế.
Đầu tiên tác giả đề xuất một bộ các biến kinh tế ngoại sinh có ảnh hưởng đến thị
trường chứng khoán.
Xác định và ước tính xu hướng của mô hình hồi quy, trong đó phần dư ra của mô
hình là các nhân tố kinh tế không dự kiến được .
Bằng cách tiếp cận theo chuỗi thời gian , từ các dự báo đáng kể các biến kinh tế vĩ
mô sẽ cho thấy những tác động chậm đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán
Bằng những phân tích về giá, tác giả sử dụng gián tiếp biến ảnh hưởng chậm đến
TTCK để giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tư
Tác giả xây dựng các chuỗi thời gian để nghiên cứu, để khám phá những ảnh hưởng
của các biến kinh tế ngoại sinh đến giá
Quy ước cách thức áp dụng các chuỗi thời gian như sau:
Trong suốt bài nc chúng tôi quy ước ký hiệu thời gian áp dụng cho kết thúc chuổi
thời gian. Thời kỳ chuẩn là 1 tháng, do đó E(It-1) giải thích kỳ vọng nhận được của nhà
đầu tư tại tháng t-1, tuỳ thuộc vào thông tin cuối tháng t-1.
x (t) giải thích biến x vào tháng t, hoặc sự tăng trưởng thường xuyên từ cuối tháng t-1
đến cuối tháng t.
* Bảng tổng hợp các biến
Ký hiệu Biến Cách xác định hoặc nguồn gốc
Những biến cơ bản
I Inflation Sự khác nhau theo hàm logarit của CPI ở Mỹ
TB Treasury-bill rate Tỉ suất sinh lợi cuối kỳ của Tín Phiếu kỳ hạn 1 tháng
LGB Long-term government bonds Tỉ suất sinh lợi của TP chính phủ dài hạn
1958-78: Ibbotson và Sinquefield (1982)

1979-83: CRPS
IP Industrial production Sản lượng công nghiệp trong tháng (Khảo sát các DN
hiện nay)
Baa Low-grade bonds Tỉ suất sinh lợi của TP xếp hạng từ Baa trở xuống
1953-77: Ibbotson (1979)
1978-83: tự xây dựng
Ký hiệu Biến Cách xác định hoặc nguồn gốc
Những biến cơ bản
EWNY Equally weighted equities Tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu
tư có trọng số bằng nhau Equally
weighted equities của những
chứng khoán trên NYSE (CRPS)
VWNY Value-weighted equities Tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu
tư có trọng số Value-weighted
equities của những chứng khoán
trên NYSE (CRPS)
CG Consumption Tốc độ tăng trưởng của tiêu dùng
bình quân đầu người (Hansen và
Singleton (1982); Khảo sát các DN
hiện nay)
OG Oil prices Sự khác nhau theo hàm logarit của
chỉ số giá sản xuất/dầu thô (thống
kê của Cục Lao động)
Ký hiệu Biến Cách xác định hoặc nguồn gốc
Những biến mở rộng
MP(t) Monthly growth, industrial production IP(t - 1)]
YP(t) Annual growth, industrial production log
e
[IP(t) - /

IP(t - 12)]
E[I(t)] Expected inflation Fama và Gibbons (1984)
UI(t) Unexpected inflation I(t) – E[I(t)│ t – 1]
RHO(t) Real interested (ex post) TB(t-1) – I(t)
DEI(t) Change in expected inflation E[I(t+1)│t] – E[I(t)│t-1]
URP(t) Risk premium Baa(t) – LGB(t)
UTS(t) Term structure LGB(t) – TB(t-1)
A. Sản lượng công nghiệp
• MP(t)
- Chuỗi cơ bản là tốc độ tăng trưởng sản lượng công nghiệp Mỹ.
- Dữ liệu được lấy từ cuộc khảo sát các Dnghiep.
- IP(t): tỉ lệ sản lượng công nghiệp trong tháng t.
- MP(t): Tốc độ tăng trưởng hàng tháng
MP(t) = log
e
IP(t) - log
e
IP(t - 1),
 Do IP(t) là dòng sản lượng công nghiệp trong tháng t, MP (t) đo lường sự
thay đổi trong sản lượng công nghiệp sẽ bị trễ 1 phần của tháng. Để làm biến này đồng
thời với các biến khác, khi thống kê, sẽ sử dụng dữ liệu trước 1 tháng.
• YP (t)
- YP(t): Tốc độ tăng trưởng hàng năm
YP(t) = log
e
IP(t) - loge IP(t - 12)
 Lý do cần xem xét đến YP(t) là do thị trường chứng khoán có liên quan đến các
hoạt động sản xuất công nghiệp trong dài hạn. Tỉ suất sinh lợi hàng tháng của chứng
khoán có thể không có tương quan cao với những thay đổi sản lượng sản xuất công
nghiệp trong tháng hiện tại, dù những thay đổi này có thể chứa đựng các thông tin cho

việc định giá.
Thay đổi giá cổ phiếu trong tháng này, có thể dự đoán sự thay đổi trong sản lượng
công nghiệp dự đoán cho nhiều tháng trong tương lai.
-Khi thống kê sẽ dẫn biến này 1 năm, tương tự như biến sử dụng trong Fama (1981)
???
-Do có sự trùng lắp về dữ liệu, YP(t) có tính tự tương quan cao. 1 quy trình được
thực hiện để dự báo YP(t) kỳ vọng và chuỗi những thay đổi không lường trước trong
YP(t), và những thay đổi trong kỳ vọng được kiểm định về sự ảnh hưởng cúa nó lên việc
định giá.
-Chuổi kết quả cho sản xuất nguyên liệu thô không rõ rệt, nên chúng được loại khỏi
phân tích.
B. Lạm phát
• lạm phát ngoài kỳ vọng (Unanticipated inflation)
UI(t) = I(t) - E[I(t)/t - 1],
- I(t): sự thay khác biệt trong log CPI hàng tháng - đầu tiên trong thời kỳ t.
- Chuỗi lạm phát kỳ vọng E[I(t)/t - 1] cho giai đoạn 1953-1978 được lấy từ Fama &
Gibons (1984).
- RHO(t): Lãi suất thực hậu nghiệm thời kỳ t (Sau khi hết 1 năm, nhìn lại LS của
năm đó, gọi là LS thực hậu nghiệm)
- TB (t-1): Lãi suất tín phiếu đã biết ở cuối thời kỳ t-1 và ấp dụng cho thời kỳ t
- Phương trình fisher : TB(t - 1) = E[RHO(t)/t - 1] + E[I(t)/t - 1].
- TB(t-1) – I(t) đo lường tỉ suất sinh lợi thực nhận được của tín phiếu trong
kỳ. Từ phân tích time-series của biến này, Fama và Gibbons 1984 xây dựng time – series
cho E[RHO(t)/t - 1]
 Lạm phát kỳ vọng: E[I(t)/t - 1]=TB(t - 1) -E[RHO(t)/t - 1] : Trừ lãi suất thực
kỳ vọng ra khỏi lãi suất tín phiếu.
• DEI: Thay đổi trong lạm phát kỳ vọng
DEI(0 = E[I(t + 1)/t] - E[I(t )/t-1]
Biến này được viết cho thời kỳ t do ở cuối tháng t-1 nó chưa được xác định.
DEI(t) không có trung bình bằng 0, dưới giả định lạm phát kỳ vọng theo biến này

có thể được coi là một thay đổi và nó không đại diện biến UI.
Điều này có thể xảy ra bất cứ khi nào dự báo lạm phát bị ảnh hưởng bởi các yếu tố
kinh tế khác nhiều hơn là các sai số dự báo trong quá khứ.
C. Phần bù rủi ro
UPR= “Baa and under” bond portfolio return (t) – LGB (t)
LGB(t): tỉ suất sinh lợi trên danh mục trái phiếu chính phủ dài hạn theo Ibbotson &
Sinquefield (1982) cho giai đoạn 1953-1978. Từ năm 1979 đến 1983, LGB (t) được lấy từ
dữ liệu của trung tâm nghiêm cứu giá chứng khoán (CRSP). UPR không phải là sự thay
đổi, đây là sự khác biệt giữa hai chuỗi tỉ suất sinh lợi, ta có thể em đây là nhân tố không
dự kiến được và sử dụng như một nhân tố kinh tế.
Chuỗi tỉ suất sinh lợi của trái phiếu low-grade được tính cho trái phiếu công ty ko
chuyển đổi, được lấy từ R.G.Ibbotson và company cho gai đoạn trước 1977. Mô tả chi tiết
về mẫu nghiên cứu theo Ibbotson 1979. Chuỗi dư liệu trái phiếu được mở rộng đến 1983
bằng cách chọn 10 trái phiếu có mức xếp hạng dưới mức Baa vào tháng 1/1966. Đến năm
1978 những trái phiếu này vẫn ở mức dưới Baa, nhưng thời gian đáo hạn đã ngắn hơn
chuỗi trái phiếu chính phủ dài hạn. 10 trái phiếu này sẽ được ghép với 3 trái phiếu bị bỏ
qua trong chuỗi của Ibbotson series vào cuối năm 1978 để tạo ra danh mục trái phiếu low-
grade cho 13 trái phiếu. Tỉ suất sinh lợi của danh mục này sau đó được sử dụng để mở
rộng chuỗi UPR từ sau 1977 đến 1983.
2 khó khăn với chuỗi dữ liệu là xếp hạng có ảnh hưởng của mức lạm phát khá lớn
từ giữa những năm 1950 và chuỗi low-grade bao gồm cả các trái phiếu chưa được xếp
hạng.???
Biến UPR sẽ có trung bình bằng 0 trong điều kiện không quan tâm đến rủi ro (Rish
neutral: nhà đầu tư chỉ quan tâm đến tỉ suất sinh lợi mà ko quan tâm đến rủi ro). Và nó sẽ
là cách đo lường trực tiếp cho độ không ưa thích rủi ro và rủi ro tiềm ẩn trong việc định
giá. Chúng tôi hy vọng rằng, UPR sẽ phản ánh những thay đổi ko mong đợi mức độ
không ưa thích rủi ro và rủi ro tiềm ẩn trong định giá thị trường của cổ phiếu.
D. Biến cấu trúc kỳ hạn
Theo giải thích cấu trúc kỳ hạn thì thông thường lãi suất dài hạn thường cao hơn
lãi suất ngắn hạn. Tuy nhiên vẫn có trường hợp bất thường xảy ra ngược lại, lãi suất ngắn

hạn lại cao hơn lãi suất dài hạn, nguyên nhân để xảy ra sự bất thường này là do sự kỳ
vọng của NĐT, chLýính là phụ thuộc vào sự ưa thích rủi ro của NĐT.
Nếu nhà NĐT bàng quan với rủi ro, thì họ sẽ ko thích mạo hiểm, bao h cũng mong muốn
kết quả chắc chắn vì thế tác giả đề ra giả định về bàng quan rủi ro nhằm cách ly những
ảnh hưởng của cấu trúc kỳ hạn thuần túy
Biến URP được sử dụng để đo lường những biến động của sự sợ rủi ro
E. Biến chỉ số thị trường
Bởi vì hầu hết các nhân tố kinh tế vĩ mô có những đặc tính rất nhạy cảm thường
đạt tới giá trị trung bình trong thời gian dài nên trong một thời gian ngắn như 1 tháng thì
những nhân tố của nền kinh tế vĩ mô không thể có những ảnh hưởng lên những thông tin
sẵn có trên thị trường. Hay nói một cách khác, giá cổ phiếu phản ứng rất nhanh đối với
các thông tin công khai. Những tác động đó đã khẳng định rằng ít nhất tỷ suất sinh lợi thị
trường có mối quan hệ rất chặt chẽ với các nhân tố kinh tế vĩ mô.
Chính vì điều này mà trong dự đoán của nhóm tác giả là khám ra mối liên hệ chặt
chẽ giữa TSSL của các chỉ số thị trường trong dài hạn với các TSSL của DM Cổ phiếu
khác hơn là mối quan hệ giữa TSSL DM và các biến nhân tố kinh tế vĩ mô quan trọng.
Để đo lường sự ảnh hưởng của biến động giá của các chỉ số thị trường truyền
thống thì nhóm tác giả sử dụng 2 biến:
EWNY- Equally weighted equities :Lợi nhuận của danh mục đầu tư có trọng số
bằng nhau của những chứng khoán trên NYSE (CRPS)
VWNY- Value-weighted equities: Lợi nhuận của danh mục đầu tư có trọng số của
những chứng khoán trên NYSE (CRPS)
2 biến này sẽ phản ánh thông tin thực tế trong chuỗi sản xuất công nghiệp và
những ảnh hưởng danh nghĩa của biến lạm phát
F. Biến Tốc độ tăng trưởng của tiêu dùng bình quân đầu người
CG là tỷ lệ phần trăm thay đổi tiêu dùng thực, là một trong những nhân tố của nền
kinh tế vĩ mô, được tính trên bình quân đầu người của tiêu dùng thực điều chỉnh theo mùa
CITIBASE
CG từ tháng 1/1959 đến tháng 12/1983 được mở rộng từ số liệu của Lars Hansen
trong khoảng thời gian năm 1979. Mô tả chi tiết cấu trúc của nó có thể tìm thấy trong

Hansen và Singleton (1983)
G. Giá dầu
Giá dầu luôn là một nhân tố cực kỳ quan trọng của kinh tế vĩ mô tác động đến giá
và TSSL thị trường CK
Biến OG được tính bằng hàm logarit của chỉ số giá sản xuất/dầu thô (thống kê của
Cục lao động). hay chính là sự khác nhau theo hàm logarit thực của chỉ số sản xuất/dầu
thô hàng tháng
H. Biến thống kê vĩ mô đặc trưng
Bảng 2 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến.
Symbol EWNY VWNY MP DEI UI UPR UTS
A. January 1953-November 1983
VWNY .916
MP .103 .020
DEI 163 119 .063
UI 163 112 067 .378
UPR .105 .042 .216 .266 .018
UTS .227 .248 159 394 103 752
YP .270 .270 .139
©
Ọ
r
1
1
.113 .099
B. January 1953-December 1972
VWNY .930
MP .147 .081
DEI 130 122 .020
UI 081 021 203 .388
UPR .265 .214 .213 .068 - .072

UTS .110 .108 059 210 041 688
YP .260 .238 .128 013 032 .128 .063
c. January 1973-December 1977
VWNY .883
MP .022 118
DEI 314 263 .004
UI 377 352 004 .505
UPR .341 .231 .227 .032 - .289
UTS .217 .313 350 - .280 .026 554
YP .335 .361 .107 124 334 .221 .174
D. January 1978-November 1983
VWNY .937
MP .092 010
DEI 143 073 .169
UI 055 024 .168 .375
UPR 275 319 .248 .458 .259
UTS .424 .431 277 512 239 890
YP .269 .261 .193 .053 .247 .018 .115
Có 4 thời kỳ trong đó thời lỳ A là lớn nhất gồm tất cả 371 tháng từ tháng 1 năm
1953 đến tháng 12 năm 1983
- Tương quan mạnh nhất là giữa UPR và UTS, đúng như kỳ vọng bởi cả 2 đều sử
dụng biến LGB(t) (lợi nhuận của trái phiếu chính phủ dài hạn) để tính toán -> làm cho
tác động từng nhân tố riêng lẻ đến những biến này yếu đi
- YP và MP thì tương quan với nhau và tương quan mạnh với các biến khác, ngoại
trừ DEI và UI.
- DEI và UI tương quan với nhau bởi vì chúng đều bao gồm EI(t).
- Tương quan phủ định giữa DEI và UTS xảy ra bởi lý do tương tự.
Bảng 3 thể hiện tự tương quan của các biến
Symbol P! 92 p3 p4 P5 p6 p7 P8 P9 Pio Pn Pl2 Adjusted
Box/Pierce

(24)
YP .9615 .8896 .7937 .6838 .5658 .4477 .3290 .2088 .0919 0196 1233 — .2109 1,639
MP - .0990 1711 1204 .0413 .0778 .0241 .0765 .0240 1558 2122 1914 .8030 632.9
DEI - .0432 - .0864 - .0094 0719 .0284 .0130 - .0874 .1662 .1101 - .0290 .0297 .0007 43.33
UI .1804 .1314 .0567 .0483 .0490 0454 0398 .0535 1391 .1536 .1361 .1875 85.50
UPR 1053 .0491 1340 .0882 - .0196 .0422 1297 .0117 0494 - .0733 .0834 .0264 52.81
UTS .0267 - .0052 1637 .0383 .0739 .0750 - .0929 - .0278 .0023 0105 .1693 - .0029 57.15
CG 2458 - .0269 .1190 .0192 - .0460 .0082 .0497 0496 .0121 .0470 .1364 1324 53.06
OG .4088 .2194 .1523 .1613 .0954 .1447 .1594 .0674 .0969 .0976 .0609 - .0038 159.0
EWNY .1447 0133 .0141 .0554 .0518 0213 - .0959 - .0861 .0072 0140 .0043 .0997 40.43
VWNY .0677 - .0223 .0456 .0936 .0909 - .0755 - .0779 - .0258 .0147 0515 - .0320 .0655 37.24
- YP tự tương quan cao.
- Những biến khác tự tương quan thấp.
- Chuỗi MP có đỉnh trong 12 tháng (lặp lại trong 24 tháng), cảnh báo rằng biến này
có tính thời vụ cao.
- Sự tự tương quan trong biến trạng thái hàm ý rằng sự tồn tại lỗi trongmô hình hồi
quy sẽ làm giảm ý nghĩa thống kê.
IV. Các biến kinh tế và định giá tài sản
A. Kết quả cơ bản
Sử dụng các biến kinh tế ở trên cho thấy tỉ suất sinh lợi của chứng khoán tuân theo
mô hình nhân tố.

Để xác định các biến số kinh tế trên có là các nhân tố giải thích cho giá cả trong thị
trường chứng khoán, một phiên bản của kỹ thuật Fama-Macbeth 1973 được sử dụng.
Quy trình như sau:
a. Lựa chọn mẫu
b. Độ nhạy cảm (beta) của các tài sản với các biến số kinh tế được ước lượng
bằng cách hồi quy tỉ suất sinh lợi của nó theo các thay đổi bất ngờ trong các
biến số kinh tế trong các giai đoạn nghiên cứu (chúng tôi sử dụng dư liệu
trước đó 5 năm)

c. Kết quả ước lượng các beta được sử dụng là các biến độc lập trong mô hình
hồi quy cross section 12., mỗi hồi quy được thực hiện cho 12 tháng tiếp
theo, với tỉ suất sinh lợi của tài sản của tháng là biến phụ thuộc.
Mỗi hệ số từ mô hình hồi quy trên cho thấy 1 ước lượng của phần bù rủi ro
tương ứng với các biến số kinh tế và các thay đổi bất ngờ trong biến số kinh
tế.
d. Bước b và c được lặp lại cho từng năm của giai đoạn mẫu tạo ra các ước
lượng về phần bù rủi ro cho mỗi biến vĩ mô trong chuỗi thời gian. Sau đó,
các chuỗi thời gian của các ước tính này được kiểm định xem chugns có ý
nghĩa hay không bởi kiểm định t.
Để kiểm soát các lỗi trong mô hình trong bước c phát sinh từ việc ước
lượng beta trong bước b, các chứng khoán được nhóm lại thành các danh
mục dựa trên quy mô.
TABLE 4:
Bảng 4 báo cáo kết quả
của những kiểm định
này trên 20 danh mục
đầu tư có trọng số bằng
nhau, được nhóm lại theo
tổng giá trị thị trường của
các chứng khoán cấu
thành tại thời điểm đầu
mỗi giai đoạn kiểm định.
Mỗi phần của bảng 4
được chia thành 4 phân
kỳ nhỏ bắt đầu vào
tháng 1 năm 1958, tháng
đầu tiên bắt đầu bằng 60
tháng cần thiết của dữ liệu được sử dụng để ước tính rủi ro.
Phần A của bảng 4 xem xét các biến trạng thái, YP, MP, DEI, UI, UPR, và UTS.

Trong toàn bộ mẫu, các biến MP, UI và UPR là có ý nghĩa, trong khi UTS có ý nghĩa ở
mức thấp hơn.
Các biến có liên quan đến lạm phát, DEI và UI, là có ý nghĩa cao trong giai đoạn
1968-1977 và không có ý nghĩa trong các giai đoạn trước và sau đó. Sản lượng hàng năm,
YP, không có ý nghĩa trong bất kỳ phân kỳ nào, do đó việc xóa bỏ biến này trong phần B
không có ảnh hưởng đáng kể đối với các biến trạng thái còn lại. Mặc dù các hệ số có
Years YP MP DEI UI ƯPR ƯTS Constant
1958-84 4.341 13.984 111 672 7.941 -5.87 4.112
(.538)
(3.727) (-
-1.499)
(-2.052)
(2.807)
(-1.844)
(1.334)
1958-67
.417
15.760
.014
133
5.584
.535
4.868
(.032)
(2.270)
(.191
( 259)
(1.923)
(.240)
(1.156)

1968-77
1.819
15.645
264
-1.420
14.35
-14.329
-2.544
(.145)
(2.504) (-
-3.397)
(-3.470)
(3.161)
(-2.672)
( 464)
1978-84
13.549
8.937
070
373
2.150
-2.941
12.541
(.774) (1.602) ( - .289) ( 442) (.279) ( 327) (1.911)
B
MP DEI UI ƯPR ƯTS Constant
1958-84 13.589 125 _ .629 7.205 -5.211 4.124
(3.561)
(-1.640)
(-1.979) (2.590)

(-1.690)
(1.361)
1958-67
13.155
.006
-
.191
5.560
008
4.989
(1.897)
(.092)
(-
.382) (1.935)
( 004)
(1.271)
1968-77
16.966
245
-1.353 12.717
-13.142
-1.889
(2.638)
(-3.215)
(-3.320) (2.852)
(-2.554)
( 334)
1978-84
9.383
140

-
.221
1.679
-1.312
11.477
(1.588) ( 552) (- .274) (.221) ( 149) (1.747)
c
EWNY MP DEI UI ƯPR ƯTS Constant
1958-84 5.021 14.009 128 848 8.130 -5.017 6.409
(1.218)
(3.774) (-
-
(-2.541)
(2.855)
(-1.576)
(1.848)
1958-67
6.575
14.936
005
279
5.747
146
7.349
(1.199)
(2.336) (
- .
( 558)
(2.070)
( 067)

(1.591)
1968-77
2.334
17.593
248
-1.501
12.51
-9.904
3.542
(.283)
(2.715) (-
-
(-3.366)
(2.758
(-2.015)
(.558)
1978-84
6.638
7.563
132
729
5.273
— 4.993
9.164
(.906) (1.253) ( - .
529)
( 847) (.663) ( 520) (1.245)
D
VWNY MP DEI UI ƯPR ƯTS Constant
1958-84 -2.403 11.756 123 795 8.274 -5.905 10.713

( 633)
(3.054) (-
1.600
(-2.376)
(2.972
(-1.879)
(2.755)
1958-67
1.359
12.394
.005
209
5.204
086
9.527
(.277)
(1.789)
(.064
( 415)
(1.815
( 040)
(1.984)
1968-77
-5.269
13.466
255
-1.421
12.89
-11.708
8.582

( 717)
(2.038) (-
■3.23
(-3.106)
(2.955
(-2.299)
(1.167)
1978-84
-3.683
8.402
116
739
6.056
-5.928
15.452
( 491) (1.432) ( - .
458)
( 869) (.782) ( 644) (1.867)
những dấu hiệu tương tự trong tất cả thời kỳ, nhưng các hệ số nhìn chung ít quan trọng và
ít có ý nghĩa trong phân kỳ cuối cùng, 1978-1984.
Trong khi chúng tôi đã không phát triển một nền tảng lý thuyết cho những dấu hiệu
của biến trạng thái thì ít nhất những dấu hiệu của chúng cũng đáng tin cậy.
Ý Nghĩa về dấu của các phần bù
 MP mang dấu dương phản ánh giá trị bảo hiểm chống lại những rủi ro hệ thống
trong sản xuất thực.
 UPR có phần bù rủi ro dương vì cá nhân muốn phòng hộ chống lại sự bất ổn gia
tăng trong phần bù rủi ro tổng hợp gây ra bởi sự gia tăng không chắc chắn.
 UI và DEI mang dấu âm có nghĩa rằng những tài sản thị trường chứng khoán sẽ
phòng hộ chống lại ảnh hưởng xấu lên những tài sản khác; có lẽ là thông qua việc cố
định hơn về kỳ hạn danh nghĩa.

 Đối với biến UTS, phần bù rủi ro âm cho thấy rằng các chứng khoán có tỷ suất
sinh lợi tương quan nghịch đối với việc gia tăng lãi suất dài hạn vượt quá lãi suất ngắn
hạn thì được định giá cao hơn (với điều kiện các yếu tố khác không đổi). Điều này có thể
hiểu là, UTS đo lường sự thay đổi lãi suất thực trong kỳ dài hạn. Khi lãi suất thực dài hạn
giảm, theo sau nó là tỷ suất sinh lợi của bất ký hình thức vốn nào cũng giảm. Các nhà đầu
tư muốn phòng hộ chống lại khả năng này sẽ định giá những tài sản có giá tăng khi lãi
suất thực dài hạn giảm, và những tài sản như thế sẽ có phần bù rủi ro âm. Vì vậy, các
chứng khoán có tỷ suất sinh lợi tương quan với lợi tức của trái phiếu dài hạn sẽ có giá trị
cao hơn những chứng khoán không có tương quan hoặc tương quan âm với lợi tức của trái
phiếu dài dạn, lý thuyết từ những thay đổi không dự kiến trước trong lạm phát hay lạm
phát kỳ vọng và giữ các đặc tính khác như nhau, sẽ có giá trị hơn cổ phiếu không tương
quan hoặc tỷ lệ nghịch với lợi nhuận trái phiếu dài hạn
 Để kiểm tra ảnh hưởng của giá cả trên các chỉ số thị trường, EWNY và VWNY đã
được thêm vào tập hợp các biến trạng thái (trên thực tế chúng thay thế YP). Nó sẽ không
được phù hợp với lý thuyết định giá tài sản để khám phá ra các bản thử nghiệm trên danh
mục đầu tư thị trường là đủ để nắm bắt tác động giá cả của các biến trạng thái kinh tế vĩ
mô và nó chắc chắn sẽ hợp lý hóa những nỗ lực vừa qua đã tập trung vào kiểm tra hiệu
quả của chỉ số thị trường. Trong một số ý nghĩa, sau đó, một kiểm tra quan trọng về ảnh
hưởng giải thích độc lập của các biến kinh tế vĩ mô về giá cả là để xem cách chúng tồn tại
trong việc cạnh tranh trực tiếp với một số thị trường.
Phần C và D của bảng 4 trình bày kết quả kiểm nghiệm như sau. Sử dụng EWNY
như là một sự thay thế cho YP và bao gồm cả MP, DEI, UI, UPR, và UTS, tác giả tìm
thấy trong phần C các chỉ số thị trường không có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến giá cả
trong bất kỳ phân kỳ nào. Mặt khác, các biến số kinh tế vĩ mô gốc có ý nghĩa tương tự
như trong phần B. Kết quả này cũng không bị ảnh hưởng bởi sự lựa chọn của chỉ số thị
trường, phần D của bảng 4 cho thấy kết quả tương tự khi sử dụng VWNY.
Ngược lại với các báo cáo kiểm tra trong bảng 4, bảng 5 báo cáo kiểm tra mà đã có
ý định được thiết kế để tăng cường tác động của các chỉ số thị trường. Các kiểm tra được
báo cáo trong bảng 5 là không đối xứng ở chỗ chúng ưu tiên các chỉ số thị trường.
Các kiểm tra trong bảng 4 có thể được giải thích từ quan điểm của lý thuyết chênh

lệch giá cả. Chúng là các kiểm tra về việc liệu tập hợp các biến kinh tế có thể tăng hữu ích
bởi sự bao gồm một chỉ số thị trường. Các kiểm tra trong bảng 5 được giải thích tốt nhất
là thử nghiệm mà các giả thuyết là mô hình CAPM, hoặc, đúng hơn đơn giản hơn, hiệu
quả của các chỉ số. Nếu chỉ số hiệu quả, sau đó các yếu tố không cần cải thiện về khả
năng giá cả của nó. Tất nhiên, tất cả những giải thích có thể sự báo trước rằng các yếu tố
duy nhất có thể giúp cải thiện các ước tính của danh mục đầu tư thị trường "true" bằng
cách chiếm mất tài sản hoặc thông qua mối tương quan của họ với các lỗi đo lường trong
dự toán beta thị trường.
TABLE 5
 Phần A bảng 5 cho thấy rằng khi hồi quy đơn biến VWNY (loại bỏ các biến còn
lại) thì các hệ số beta của biến VWNY có ý nghĩa và tương quan dương với tỷ suất sinh
lợi trong suốt các thời kỳ. Các bản thử nghiệm chỉ số VWNY có ý nghĩa và tích cực liên
quan đến lợi nhuận trung bình trên toàn bộ thời kỳ, mặc dù chúng chỉ có ý nghĩa trong
phân kỳ cuối cùng
 Phần B của bảng 5 báo cáo một kiểm tra đòi hỏi nhiều hơn về sự ảnh hưởng của
chỉ số giá cả. Những kết quả khác nhau từ phần D của bảng 4 bởi vì the cross sections đã
được chạy với các hệ số beta đơn giản cho chỉ số VWNY (thay vì beta từ hồi quy đa biến
chuỗi thời gian). Hệ số beta cho những biến trạng thái từ hồi quy chuỗi thời gian đa biến
chỉ bao gồm những biến giống phần B Bảng 4. Hệ số beta VWNY có ý nghĩa trong suốt
thời kỳ nhưng xuất hiện với dấu âm và so sánh với phần B của bảng 4 cho thấy không
phải các hệ số cũng như tầm quan trọng của yếu tố beta bị thay đổi đáng kể bởi sự bao
gồm của chỉ số thị trường.
 Phần B bảng 5 cho thấy hệ số beta của biến VWNY nhìn chung là không có ý
nghĩa và các biến khác bị thay đổi đáng kể (về hệ số và mức ý nghĩa) khi biến này thêm
vào.
 Phần C của bảng 5 : Để ước lượng hệ số beta của VWNY, tác giả sử dụng hệ số
beta ước lượng thị trường. Tác giả đưa nó vào trong mỗi test cross-sectional cùng với hệ
số beta của các biến khác. Hệ số beta của các biến khác đã được ước lượng trước đó, từ
hồi quy đa biến chuỗi thời gian (Hệ số beta cho các biến khác hệ số thị trường được lấy
từ phần D của bảng 4). Ở đây tác giả không sử dụng hệ số beta ước lượng lấy từ kết quả

hồi quy đa biến đơn chạy trong giai đoạn thử nghiệm 1958 – 1983 vì tác giả cho rằng khi
sử dụng hệ số beta ước lượng tính từ giai đoạn thử nghiệm sẽ làm giảm khả năng giải
thích của các biến khác trong định giá nếu chỉ dựa vào mối tương quan với sai số đo
lường trong hệ số beta. Kết quả phần C của bảng 5 cũng cho thấy hệ số thị trường không
có ý nghĩa tổng thể và những biến khác không thay đổi khi đưa hệ số này vào. Làm
tương tự với EWNY.
Việc sử dụng những hệ số thị trường trong định giá sẽ không có ý nghĩa so với sử
dụng hệ số từ phân tích chuỗi thời gian. Trong hồi quy chuỗi thời gian, EWNY và
VWNY là những biến có ý nghĩa thống kê mạnh. Ví dụ, giá trị trung bình của t – statistics
cho EWNY dao động từ 11.7 đến 29.9 trong 20 danh mục đầu tư. Giá trị t-statistics cao
nhất đối với các biến khác chỉ là 3.4 khi không đưa vào hệ số URP và danh mục đầu tư
nhỏ nhất và nó sẽ giảm xuống còn 2.5 khi đưa VWNY vào. Mặc dù hệ số thị trường giải
thích nhiều cho intertemporal movements trong danh mục đầu tư chứng khoán khác
nhưng estimated exposures (hệ số beta) không giải thích được cross- sectional differences
trong tỷ suất sinh lợi trung bình sau khi đưa hệ số beta của các biến vĩ mô vào.
B. Tiêu thụ và định giá tài sản
Vì lãi suất hiện hành cũng được sử dụng trong tiêu thụ dựa vào mô hình định giá
tài sản, nên tác giả cũng xem xét ảnh hưởng của series tiêu thụ thực tế. Trong mô hình
định giá tài sản one-good intertemporal, tài sản sẽ được định giá theo hiệp phương sai với
tổng lượng tiêu thụ (tiện ích cận biên) ( xem Lucas 1978; Breeden 1980; hoặc Cox và
cộng sự năm 1985). Trong phân tích này không yêu cầu biến tiêu thụ phải đại diện cho
bất kỳ biến trạng thái riêng biệt, và trên thực tế, mô hình phù hợp với mô tả thống kê về
nền kinh tế. Kết quả là, dựa trên lý thuyết tiêu thụ , các nhân tố đại diện cho biến trạng
thái là bao gồm tiêu thụ, nó sẽ không có ảnh hưởng đến việc định giá.
Hệ số beta hàm tiêu thụ như sau:
E – r = b
c*
k
trong đó E –r là vector tỷ suất sinh lợi vượt trội, k là đại lượng đo lường phần bù
rủi ro, b

c
là vector của hệ số tiêu thụ. Theo lý thuyết trực quan, các cá nhân sẽ điều chỉnh
mức tiêu thụ theo thời gian để phòng ngừa cho những thay đổi trong thiết lập cơ hội. Ở
trạng thái cân bằng, tài sản dao động cùng với mức tiêu thụ, có nghĩa là, khi b
c
>0 tài sản
sẽ giảm giá trị so với những tài sản có đảm bảo nhằm chống lại những biến động trong
tiêu thụ (b
c
<0)
Kiểm tra giả định thay thế:
E – r = b
c*
k + b
*
q
Trong đó b là beta vector của các biến vĩ mô , và q là vector phần bù rủi ro. Giả
thiết H
0
của mô hình beta tiêu thụ đúng khi k dương và q =0. Thực tế, các biến khác cũng
tạo ra sự thay đổi trong giá cả tương đối của những hàng hoá tiêu thụ khác nhau hoặc điểu
chỉnh sai sót trong đo lường tiêu thụ thực tế.
- Sử dụng phương pháp CG series
- Do dữ liệu thu thập theo thời điểm nên CG series cũng giống như MP, tính theo
series sản xuất hàng tháng, dùng để đo lường sự thay đổi tiêu thụ với 1 độ trễ.
- CG series tính từ năm 1959, các phương pháp kiểm tra được thực hiện sau đó 5
năm (1964). Hệ số beta tiêu thụ và beta các nhân tố được ước lượng đồng thời , phần bù
rủi ro được đo lường bằng cross-sectional test
- Kết quả cho thấy hệ số beta tiêu thụ không có ý nghĩa trong suốt toàn bộ các giai
đoạn và các phân kỳ, dấu của chúng là âm. So với kết quả ở bảng 4 phần B thì các biến

trạng thái không có thay đổi gì khi đưa hệ số beta CG vào. Phần bù rủi ro ước tính ko
đáng kể
C. Dầu và định giá tài sản
- Sử dụng phương pháp giống kiểm tra biến tiêu thụ: OG series
- Các hệ số beta của dầu không tác động đáng kể đến giá cả trong thời kỳ tổng thể
và trong hai phân kỳ. Khi so sánh phần B của bảng 4 cho thấy, tăng trưởng giá dầu đã làm
giảm ý nghĩa của chỉ số sản xuất công nghiệp, nhưng nó làm tăng ý nghĩa của biến phần
bù rủi ro (UPR) và biến cấu trúc kỳ hạn (UTS).
5. Kết luận
 Bài nghiên cứu đã khám phá một bộ các biến số trạng thái kinh tế như những ảnh
hưởng có hệ thống đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán và đã kiểm định ảnh
hưởng của chúng trên giá tài sản.
 Từ góc nhìn của lý thuyết thị trường hiệu quả và lý thuyết kỳ vọng định giá tài sản,
giá tài sản phụ thuộc vào độ nhạy cảm của chúng đến các biến trạng thái mô tả nền kinh
tế.
 Một số biến kinh tế đã được thấy có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng của chứng khoán, (đáng chú ý nhất là biến sản xuất công nghiệp MP, thay đổi về
phần bù rủi ro URP), xoay quanh đường cong lợi tức và có phần yếu hơn, là việc đo
lường lạm phát không dự kiến và thay đổi trong lạm phát dự kiến các thời kỳ khi các
biến này biến động mạnh.
 Các biến kinh tế được lựa chọn để phân tích đã thực hiện tốt thay cho các biến tiềm
tiềm tàng khác chưa tìm thấy. Nổi bật nhất là, các chỉ số thị trường chứng khoán, như các
chỉ số giao dịch chứng khoán New York, giải thích một phần quan trọng về sự biến đổi
theo chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi chứng khoán, nó có một ảnh hưởng không đáng
kể đến giá khi so sánh với các biến trạng thái kinh tế.
 Hai biến tốc độ tăng trưởng trong tiêu dùng và tôc độ tăng trưởng trong tiêu thụ
bình quân đầu người có ý nghĩa không đáng kể.
 Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán thì nhạy cảm đối với tin tức kinh tế có hệ thống,
chúng được định giá phù hợp với những sự nhạy cảm đó và những tin tức có thể được đo
lường bởi sự biến động của các biến trạng thái