MỐI QUAN HỆ NĂNG ĐỘNG GIỮA TỶ GIÁ VÀ GIÁ CHỨNG KHOÁN Ở VIỆT NAM.PDF

BăGIÁOăDCăVĨăĨOăTO
TRNGăIăHCăKINHăTăTP.HCM





HăTHăLAM




MIăQUANăHăNNGăNGăGIAăTăGIÁăVĨăăăăăăăăă
GIÁăCHNGăKHOÁNăăVITăNAM






LUNăVNăTHCăS KINHăT

TP. HCM, tháng 7 nm 2014


BăGIÁOăDCăVĨăĨOăTO
TRNGăIăHCăKINHăTăTP.HCM





HăTHăLAM



MIăQUANăHăNNGăNGăGIAăTăGIÁăVĨăăăăăăăăă
GIÁăCHNGăKHOÁNăăVITăNAM






LUNăVNăTHCăS KINHăT
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mư s: 60340201

NGIăHNGăDNăKHOAăHC: GS.ăTS.ăTRNăNGCăTH






TP. HCM, tháng 7 nm 2014


LIăCAMăOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cu khoa hc đc lp ca
tôi, di s hng dn ca GS. TS. Trn Ngc Th. Các thông tin, s liu
trong lun vn là trung thc và có ngun gc rõ ràng, c th. Kt qu nghiên
cu trong lun vn là trung thc và cha tng đc công b trong bt k
công trình nghiên cu nào khác.
Tácăgi

HăThăLam

MC LC
DANH MC CÁC KÝ HIU, CÁC CH VIT TT
DANHăMCăCÁCăBNG
DANHăMCăCÁCăHỊNH V,ăăTH
TịMăTT 1
Chngă1ăậ GIIăTHIU 2
1.1. t vn đ nghiên cu 2
1.2. Mc tiêu nghiên cu 4
1.3. i tng và phm vi nghiên cu 5
1.4. Phng pháp nghiên cu 5
1.5. ụ ngha ca đ tài 5
1.6. Tng quan các ni dung chính ca lun vn 6
Chngă2ă- TNGăQUANăCÁCăNGHIÊNăCUăTRCăÂY 7
2.1. Các nghiên cu lỦ thuyt 7
2.2. Các nghiên cu thc nghim 9
2.2.1. Các nghiên cu thc hin đi vi th trng nc ngoài 9
2.2.2. Các nghiên cu thc hin đi vi th trng Vit Nam 23
Chngă3ă- PHNGăPHÁPăNGHIÊNăCU 26
3.1. D liu 26
3.2. Phng pháp nghiên cu 33
3.2.1. Kim đnh nghim đn v (Kim đnh tính dng) 34
3.2.2. Kim đnh đng liên kt 36
3.2.3. Mô hình VAR – GARCH đa bin 37

Chngă4ăậ KTăQUăNGHIÊNăCU 44
4.1. Thng kê mô t 44
4.2. Kt qu kim đnh tính dng ca t giá và giá chng khoán 45
4.2.1. Kt qu kim đnh nghim đn v bng phng pháp kim đnh phi tham
s Phillips – Perron 45
4.2.2. Kt qu kim đnh tính dng bng phng pháp kim đnh KPSS 47
4.3. Kt qu kim đnh đng liên kt gia t giá và giá chng khoán 48
4.4. Kt qu kim đnh mô hình VAR – GARCH 49
ChngăVăậ KTăLUN 56
5.1. Kt qu nghiên cu chính 56
5.2. Khuyn ngh 57
5.3. Hn ch ca nghiên cu 58
TĨIăLIUăTHAMăKHO
PHăLC











DANH MC CÁC KÝ HIU, CÁC CH VIT TT
Tăvitătt
Dinăgii
AR
Autoregressive – T hi quy

ARCH
Autoregressive Coditional Heteroskedasticity – Phng sai thay
đi có điu kin t hi quy
CAPM
Capital Asset Price Model - Mô hình đnh giá tài sn vn
CPI
Consumer Price Index - Ch s giá tiêu dùng
DDM
Dividend Discuont Model - Mô hình chit khu c tc
ECM
Error Correction Model – Mô hình hiu chnh sai s
EU
European Union - Liên minh Châu Âu
ER
Exchange Rate - T giá danh ngha song phng
FTSE – 100
Ch s c phiu 100 công ty có giá tr vn hóa ln nht niêm yt
trên s giao dch chng khoán Luân ôn
GARCH
Generalized Autoregressive Coditional Heteroskedasticity –
Phng sai thay đi có điu kin t hi quy tng quát hóa
IMF
International Monetary Fund – Qu tin t quc t
NEER
Nominal Effective Exchange Rate - T giá hiu lc danh ngha
NYSE
Sàn giao dch chng khoán New York
NIKKEY
Ch s chng khoán ca th trng chng khoán Nht Bn
NHNN

Ngân hàng Nhà nc
PPP
Purchasing Power Parity – Ngang giá sc mua
OECD
Organization for Economic Cooperation and Development - T
chc Hp tác và Phát trin kinh t
REER
Real Effective Exchange Rate - T giá hiu lc thc
S&P 500
Ch s c phiu 500 ca Standard & Poor
USD
United States Dollar – Dollar M
VAR
Vector Autoregressive – T hi quy dng véc t
VECM
Vector Error Correction Model – Mô hình hiu chnh sai s dng
véc t
VND
Vit Nam đng


DANHăMCăCÁCăBNG
Bng
Niădung
Trang
3.1
Ngun gc s liu ca các d liu đc s dng trong lun vn
29
4.1
Kt qu thng kê mô t

44
4.2
Kt qu kim đnh nghim đn v Phillips – Perron
46
4.3
Kt qu kim đnh tính dng KPSS
48
4.4
Kt qu kim đnh đng liên kt gia t giá và giá chng khoán
49
4.5
Kt qu c lng mô hình MGARCH-BEKK
51
4.6
Kt qu kim đnh hiu ng lan ta bin đng
52
4.7
Kt qu kim đnh phn d
55

DANHăMCăCÁCăHỊNH V,ăăTH
Hình
Niădung
Trang
3.1
Bin đng t giá VND (Index)
31
3.2
Bin đng t giá VND và giá chng khoán
32
4.1
H s tng quan có điu kin thay đi theo thi gian
52

1

TênăđătƠi
:ăPHÂNăTệCHăMIăQUANăHăGIAăTăGIÁăVĨă
GIÁăCHNGăKHOÁNăăVITăNAM
TịMăTT
Lun vn nghiên cu và phân tích thc nghim v mi quan h nng đng
gia t giá hiu lc thc ca tin đng Vit Nam (VND) và giá chng khoán ti
Vit Nam đc đi din bi ch s chng khoán VN-Index. Nghiên cu s dng mô
hình véc t t hi quy (VAR) và mô hình phng sai thay đi t hi quy tng quát
hóa (GARCH) đa bin đ mô hình hóa mi quan h gia hai bin đang quan tâm
vi d liu theo tháng t tháng 7 nm 2000 đn tháng 12 nm 2013. Kt qu thc
nghim cho thy không có mi quan h cân bng dài hn n đnh gia t giá hiu
lc thc VND và giá chng khoán. Hiu ng lan ta trung bình (hay mi quan h
nhân qu Granger) gia th trng ngoi hi và th trng chng khoán không đc
tìm thy trong giai đon nghiên cu. Ngoài ra, th trng ngoi hi và th trng
chng khoán có đc đim phng sai thay đi theo thi gian có Ủ ngha và tính bin
đng dai dng. Do đó, lun vn tin hành xem xét hiu ng bin đng chéo gia các
th trng s dng thng kê t l likelihood (likelihood ratio statistic). Tn ti hiu
ng lan ta bin đng hai chiu gia hai th trng, có ngha là các moment cp hai
ca hai bin s kinh t có tng quan, điu này ch ra rng nhng thay đi ngoài k
vng trong quá kh trên th trng chng khoán có tác đng đáng k đn nhng
bin đng trong tng lai trên th trng ngoi hi và ngc li. Nh vy không tn
ti mi quan h tuyn tính trc tip nhng tn ti mi quan h phi tuyn gia t giá
và giá chng khoán  Vit Nam.

2

Chngă1ăậ GII THIU
1.1. t vnăđ nghiên cu
Quá trình t do hóa tài chính din ra nhanh và mnh to c hi m rng kh
nng đu t quc t và đa dng hóa danh mc đu t trên th trng chng khoán c
trong nc và nc ngoài. Cùng vi vic m rng hi nhp theo xu hng toàn cu
hóa, s ni lng các quy đnh kim soát vn nc ngoài và vic áp dng ch đ t
giá hi đoái linh hot hn ca các quc gia trên th gii đư tng s quan tâm ca các
nhà nghiên cu và các hc viên trong vic nghiên cu s tng tác gia th trng
chng khoán và th trng ngoi hi.
Các nn kinh t đang phát trin ngày càng tr thành mt môi trng đu t
không th b qua ca các nhà đu t toàn cu đ phân tán ri ro ca danh mc đu
t quc t ca h. Vì thng mi quc t đang phát trin vi mt tc đ đáng kinh
ngc và vn đc di chuyn trên toàn th gii, lúc này t giá hi đoái đc xem nh
là nhân t quyt đnh li nhun ca các nhà đu t toàn cu và các khon kim đc
trên nhng khon đu t ca h (Kim, 2003). Korihara (2006) đư chng minh rng
có nhiu các yu t kinh t nh là c tc, giá chng khoán ca nc khác, lưi sut,
vic làm, t giá … dn dt li nhun chng khoán.
Vic nghiên cu và thit lp mi quan h gia giá chng khoán và t giá là
quan trng vì mt s lỦ do. Th nht, mi quan h gia hai bin có th nh hng
đn các quyt đnh v chính sách tin t và tài khóa. Gavin (1989) đư ch ra rng
mt th trng chng khoán phát trin s có hiu ng tích cc đi vi tng cu.
Tng cu tng làm tng cu tin và lưi sut thông qua mô hình IS-LM và do đó thu
hút vn nc ngoài vào trong nc làm gim t giá. Nu tác đng này là đ ln,
chính sách tin t m rng mà mc tiêu là lưi sut và t giá s b mt tác dng vì khi
đó t giá s gim ch không phi là tng. ôi khi các nhà hoch đnh chính sách

ng h vic tn kém ít tin mà vn có th thúc đy xut khu, bng vic tác đng
đn t giá. H phi cân nhc xem liu mt chính sách nh vy có th làm suy gim
th trng chng khoán – ni đc ví là phong v biu cho nn kinh t. Th hai,
3

mi liên kt gia hai th trng có th đc s dng đ d đoán t giá hi đoái.
iu này s có li cho các tp đoàn đa quc gia, các công ty có hot đng xut nhp
khu… trong vic qun lỦ đ nhy cm vi các giao dch nc ngoài và ri ro t giá
ca h đ n đnh thu nhp. Th ba, tin t đc xem nh mt tài sn trong danh
mc đu t ngày càng thng xuyên hn. Hiu bit v mi liên h gia giá tin t
(t giá) và giá các tài sn khác trong mt danh mc đu t là rt quan trng cho vic
thc hin đu t ca các nhà đu t. Cách tip cn trung bình – phng sai (Mean –
Variance approach) đ phân tích danh mc đu t cho thy li nhun d kin đc
xác đnh bi phng sai ca danh mc. Do đó, vic c tính chính xác phng sai
ca danh mc đu t là cn thit. iu này đi hi c tính tng quan gia t giá
và giá chng khoán.  ln ca tng quan liu có khác nhau khi t giá là bin tác
đng hay giá chng khoán là bin tác đng. Cui cùng, s hiu bit v mi quan h
t giá và giá chng khoán có th hu ích trong vic d báo khng hong. Khalid và
Kawai (2003) cng nh Ito và Yuko (2004) cho rng mi quan h gia th trng
chng khoán và th trng tin t đư giúp nhn din cuc khng hong tài chính
châu Á nm 1997. Ngi ta tin rng s mt giá mnh ca đng Baht Thái Lan đư
gây ra s mt giá ca các đng tin ca các nc khác trong khu vc và điu này
dn đn s sp đ ca các th trng chng khoán. Nhn thc v mi quan h gia
hai th trng s giúp thc hin các hành đng phòng nga trc s lây lan ca
cuc khng hong.
Hin nay đư có mt s các nghiên cu tin hành nghiên cu và đo lng mi
quan h gia t giá và giá chng khoán ti Vit Nam nh Hunh Th Nguyn và
Nguyn Quyt (2013), Nguyn Minh Kiu và các cng s (2013), Bùi Kim Yn và
Nguyn Thái Sn (2014)… Các nghiên cu trên ch yu tp trung vào mi quan h
tuyn tính gia hai bin (hay mi liên kt v giá). Tuy nhiên, mi quan h gia t

giá và giá chng khoán không nht thit phi là tuyn tính (Zhao, 2010). Vì vy,
tác gi thc hin đ tài “ Phân tích mi quan h gia t giá và giá chng khoán 
Vit Nam” nhm cung cp thêm bng chng v mi quan h nng đng trong ngn
hn gia t giá và giá chng khoán  Vit Nam; đng thi lp đy các khong trng
4

trong các nghiên cu trc cho th trng Vit Nam bng cách điu tra thông tin
đc truyn gia hai bin s kinh t va thông qua các lan truyn v giá va thông
qua các lan truyn bin đng trong ngn hn – hay mi quan h tuyn tính và phi
tuyn - gia hai bin.
1.2. Mcătiêuănghiênăcu
Lun vn đc thc hin vi mc tiêu phân tích và làm rõ mi quan h trong
ngn hn gia 2 bin s kinh t là t giá hiu lc thc ca VND (REER - Real
Effective Exchange Rate) và giá chng khoán ti Vit Nam, bng cách xem xét
thông tin đc truyn gia hai bin s kinh t thông qua các tng tác v giá và lan
ta bin đng (volatility spillovers) trong ngn hn nh th nào.
S tn ti ca hiu ng lan ta bin đng ng Ủ rng mt cú sc ln ca mt
tài sn hay trên mt th trng làm tng bin đng không ch ca chính tài sn hay
th trng đó mà còn ca tài sn hoc th trng khác. Bin đng thng liên quan
đn tc đ lan truyn thông tin (Ross, 1989). Nu thông tin đn theo tng cm,
nhóm (clusters), li nhun hay giá c ca tài sn có th th hin s bin đng mc
dù th trng có th hoàn toàn và ngay lp tc điu chnh vi nhng tin tc mi.
Nghiên cu v hiu ng lan ta bin đng có th giúp làm sáng t cách thc mà
thông tin đc truyn ti gia các tài sn và các th trng.
 thc hin đc mc tiêu trên, lun vn đi vào tr li các câu hi sau:
(1) Mi quan h trong ngn hn gia t giá và giá chng khoán (hay gia
th trng ngoi hi và th trng chng khoán)  Vit Nam?
(2) Hng quan h nhân qu gia hai bin (hay hai th trng) này?
(3) Tn ti hay không hiu ng lan ta bin đng gia hai th trng?
(4) Hng tác đng ca hiu ng lan ta bin đng?

5

1.3. iătng và phm vi nghiên cu
 tài tp trung vào nghiên cu mi quan h tuyn tính và phi tuyn gia t
giá hiu lc thc ca VND (REER) và ch s giá chng khoán ti Vit Nam
(VN-Index). Nghiên cu đc thc hin ti Vit Nam trong giai đon tháng 7/2000-
tháng 12/2013, tc là giai đon t khi th trng chng khoán Vit Nam đc thành
lp ti nay.
1.4.ăPhngăphápănghiênăcu
Bài nghiên cu s dng phng pháp đnh lng - da trên mô hình véc t
t hi quy (Vector Autoregressive - VAR) và mô hình phng sai thay đi có điu
kin t hi quy tng quát hóa (Generalized Autoregressive Coditional
Heteroskedasticity - GARCH) đa bin - đ phân tích thc nghim mi quan h nng
đng gia hai bin s là t giá hiu lc thc ca VND và giá chng khoán ca Vit
Nam.
1.5. ụănghaăcaăđ tài
Bài nghiên cu đóng góp vào lỦ lun và thc tin  các khía cnh sau:
(i) u tiên, bài nghiên cu làm rõ các vn đ lỦ lun v mi quan h
gia th trng chng khoán và th trng ngoi hi;
(ii) Th hai, bài nghiên cu thc nghim khám phá các mi quan h nng
đng ngn hn gia các hành vi giá ca giá chng khoán và t giá hi đoái  Vit
Nam, điu này là hu ích đ các nhà qun lỦ tài chính có th có hiu rõ hn v các
đà chuyn đng trong ngn hn ca giá chng khoán và t giá hi đoái. Mt s hiu
bit tt hn v đà chuyn đng trong ngn hn ca hai th trng này cho phép các
nhà qun lỦ tài chính có thêm thông tin đ đa ra các quyt đnh đu t và tài tr;
Hn na, vic hiu bit v mi quan h gia t giá và giá chng khoán có th giúp
các nhà đu t chng khoán linh hot hn trong vic quyt đnh các chng trình
phòng nga ri ro nng đng (dynamic hedging) thông qua kênh phòng nga gián
tip qua th trng ngoi hi hoc ngc li đi vi các nhà đu t ngoi hi.
6

(iii) Th ba, các nghiên cu trc đây cho th trng Vit Nam ch xem
xét mi quan h tuyn tính, nghiên cu xem xét c mi quan h v giá (tuyn tính)
và bin đng (phi tuyn) gia giá chng khoán và t giá hi đoái. Bi vì mi quan
h gia giá chng khoán và t giá hi đoái không nht thit phi là tuyn tính, m
rng phân tích bao gm c hiu ng lan ta giá và bin đng s đa ra mt bc
tranh toàn din hn v các mi quan h gia hai th trng này;
(iv) Th t, các nghiên cu trc cho th trng Vit Nam hu ht s
dng t giá song phng đ đi din cho s thay đi trong giá tr đng tin, lun
vn s dng t giá hiu lc thc ca VND (REER) giúp đánh giá toàn din và
khách quan hn s tng và gim giá đng tin và nhn đnh chính xác hn v mi
quan h gia 2 bin kinh t - giá chng khoán và t giá  Vit Nam.
(v) Cui cùng, vic đánh giá đúng v mi quan h nng đng gia t giá
và giá chng khoán ca bài nghiên cu là c s giúp cho các nhà hoch đnh chính
sách cng nh các nhà đu t đ d đoán và phòng nga ri ro.
1.6. Tng quan các ni dung chính ca lunăvn
Lun vn đc cu trúc nh sau:
(i) Chng 1 – Gii thiu, tác gi đt vn đ nghiên cu và s lc v
phng pháp nghiên cu trong chng này;
(ii) Chng 2 – Tng quan các nghiên cu trc đây, trong chng này
tác gi tng hp v các nghiên cu lỦ thuyt và thc nghim trc đây ca các tác
gi trong và ngoài nc v mi quan h gia hai bin t giá và giá chng khoán ti
các nc khác cng nh  Vit Nam;
(iii) Chng 3 – Phng pháp nghiên cu, tác gi trình bày v d liu thu
thp và tính toán phc v cho nghiên cu, các đc đim k thut ca các mô hình s
dng trong lun vn và các vn đ kinh t lng có liên quan trong chng này.
(iv) Chng 4 – Kt qu nghiên cu, chng này mô t d liu, phân tích
phng sai và hip phng sai thay đi theo thi gian ca t giá và giá chng khoán
và trình bày các kt qu thc nghim cho mô hình nghiên cu.
7

(v) Chng 5 – Kt lun, tác gi tóm tt các kt qu thc nghim, trình
bày mt s khuyn ngh và hn ch ca nghiên cu.

Chngă2ă- TNG QUAN CÁC NGHIÊN CUăTRCăÂY
2.1. Các nghiên cu lý thuyt
Liên kt lỦ thuyt gia giá chng khoán và t giá hi đoái đư đc mô hình
hóa di hai hình thc.
u tiên, mô hình tip cn theo dòng (flow) ca t giá hi đoái đc đa ra
bi Dornbusch và Fischer (1980) và Meese và Rogoff (1983) mà đn gin là s kt
hp ca mt mô hình IS-LM trong mt nn kinh t nh và m ca vi mô hình
chit khu c tc ca giá chng khoán (DDM). Nu điu kin Marshall-Lerner duy
trì, s tng t giá thc (hàm Ủ s gim giá tr ca đng ni t, t giá  đây đc
đnh ngha là giá tính bng ni t ca đng ngoi t) s dn đn tng nng lc cnh
tranh ca hàng hóa trong nc so vi hàng hóa nc ngoài và ci thin cán cân
thng mi do đó làm gia tng sn lng và thu nhp thc; mà thông qua DDM s
tr thành s gia tng trong giá chng khoán bi vì li nhun công ty tng và điu
này đc tính vào giá chng khoán (giá c phiu là giá tr hin ti ca các dòng tin
trong tng lai ca công ty). Do đó mô hình này d đoán mt mi tng quan
dng gia giá chng khoán và t giá hi đoái.
Mt khác, Gavin (1989) phân tích mt mô hình ca nn kinh t nh và m
ca, cho thy giá tài sn và bin đng sn lng có th thay đi nng đng hn theo
nhng cách khác nhau so vi mô hình Mundell-Fleming. c bit s tng tác gia
sn lng, li nhun, giá chng khoán và tng cu có xu hng làm gim nhng tác
đng ca chính sách tin t đn t giá: giá chng khoán thay đi tác đng đn tng
cu thông qua s giàu có (c phn là mt phn ca s giàu có) và hiu ng thanh
khon, do đó nh hng đn cu tin và t giá. Khi giá chng khoán trong nc
tng, điu này s dn đn tng tài sn (tng s giàu có) trong nc. S giàu có tng
8

s khuyn khích chi tiêu và gim tit kim, dn đn s gia tng nhu cu v tin bc
– hiu ng giàu có (Wealth effects), do đó, tng lưi sut. Lưi sut cao ln lt, s thu
hút vn nc ngoài, kt qu ni t tng giá. Trong trng hp nhng cú sc tng
cu là bt ng, có xu hng cú sc cu to ra mt mi tng quan nghch gia giá
chng khoán và t giá thc. Tuy nhiên, nu chính sách tài khóa có đ tr dài, có th
là mi tng quan s tr nên dng.
Th hai là mô hình tip cn theo khi (stock) ca t giá. Mô hình này có
nhiu cách tip cn khác nhau.
Vi cách tip cn tin t - cách tip cn này có lch s phát trin lâu dài, xem
Canto et al. (1983), mô hình này ch yu da vào điu kin ngang giá sc mua
(PPP) và điu kin cân bng cho th trng tin t trong đó nhu cu nm gi tin
tng quan âm vi t l li nhun. Mt s gia tng trong giá chng khoán dn đn
t l li nhun tng, vic nm gi tin tr nên kém hp dn vì nó không to ra li
nhun. S st gim trong nhu cu nm gi tin làm d cung tin t, điu này s làm
tng mc giá trong nn kinh t, mà thông qua PPP s làm tng t giá. Nh vy mô
hình này d đoán mt mi tng quan dng gia giá chng khoán và t giá, ging
nh mô hình “Flow-Oriented”.
Cách tip cn th hai trong mô hình tip cn theo khi là cách tip cn cân
bng danh mc đu t (portfolio-balance) ca Branson (1983) và Frankel (1983).
Trong trng hp này, các nhà đu t đc cho là nm gi mt danh mc đu t
quc t đa dng và vai trò ca t giá nh mt yu t làm cân bng cung và cu các
tài sn, tc là các chng khoán. Vì vy, bt k s thay đi trong cung và cu tài sn
s tác đng đn cung, cu ngoi t và làm thay đi t giá hi đoái cân bng. Cách
tip cn này xác đnh nhng thay đi t giá bng cách trao cho tài khon vn mt
vai trò quan trng. Mt s gia tng giá chng khoán trong nc s thu hút các nhà
đu t nc ngoài vào th trng chng khoán trong nc do t l li nhun cao,
cu ni t tng, gây áp lc tng giá lên đng ni t, tc là t giá gim. Khi mà giá tr
ca các tài sn tài chính đc xác đnh bi giá tr hin ti ca các dòng tin trong
9

tng lai ca chúng, nhng k vng ca giá tr tin t liên quan đóng mt vai trò
đáng k trong nhng chuyn đng giá ca các tài sn. Do đó, nhng thay đi ngoài
k vng ca giá chng khoán có th nh hng, hoc b nh hng bi nhng bin
đng t giá hi đoái.Nh vy mô hình này d đoán mt mi quan h nghch gia
hai bin đang quan tâm.
Cách tip cn cân bng danh mc đu t nên đc phân bit vi gi thuyt
cân đi li danh mc đu t ca Hau & Rey’s (2004). Các tác gi cho rng mt nhà
đu t đa dng hóa quc t, nhng ngi mà nm gi mt danh mc đu t vi
chng khoán trong nc và nc ngoài, khi giá chng khoán trong nc gim so
vi giá chng khoán nc ngoài, h s gim đ nhy cm ri ro t giá ca mình
bng cách gim nm gi chng khoán nc ngoài, tc h s bán chng khoán nc
ngoài cho các nhà đu t nc ngoài và mua chng khoán trong nc. iu này
làm cung ngoi t tng gây nên áp lc tng giá đng ni t, tc t giá gim.
2.2. Các nghiên cu thc nghim
2.2.1. Các nghiên cu thc hin đi vi th trng nc ngoài
Xut phát t nhng liên kt lỦ thuyt v mi quan h gia t giá và giá
chng khoán, các nghiên cu thc nghim đư tin hành kim đnh mi quan h
trong thc t gia hai bin. Nhng nghiên cu này đc thc hin mt cách rng rưi
 nhiu th trng – th trng phát trin và đang phát trin, trong nhiu giai đon –
giai đon n đnh hay trong thi k khng hong,  nhiu ch đ t giá, và nhiu
cách tip cn khác nhau.
2.2.1.1. Nhng nghiên cu tp trung vào mi tng quan gia t giá và
giá chng khoán
Aggarwal (1981) s dng d liu tháng ca giá chng khoán M (đc đo
bng ba ch s NYSE, S&P 500 và DC 500) và t giá theo trng s thng mi ca
USD vi 46 nc có thng mi ln nht vi M trong giai đon t tháng 07/1974
đn tháng 12/1978 đ nghiên cu mi quan h gia t giá và giá chng khoán trong
10

giai đon th ni t giá ca M. Kt qu cho thy có mt mi tng quan dng

gia giá chng khoán và giá tr đng USD trong giai đon nghiên cu.
Jorion (1990) xem xét đ nhy cm ca các công ty đa quc gia ca M đi
vi ri ro t giá. Thc nghim ch ra rng mi quan h gia li nhun chng khoán
và t giá (theo trng s) là khác nhau mt cách h thng gia các công ty đa quc
gia. S đng chuyn đng gia li nhun chng khoán và giá tr ca đng đô la
tng quan thun vi t l phn trm ca các hot đng nc ngoài ca các công ty
đa quc gia M. Giai đon nghiên cu t tháng 01/1971 đn tháng 12/1987 cho
mu 287 công ty đa quc gia M đang hot đng trong giai đon này.
Ma & Kao (1990) s dng ch s chng khoán và t giá hàng tháng đ
nghiên cu mi quan h gia hai bin  M. Ch s chng khoán và t giá đc
tính toán theo giá tr bình quân gia quyn vi trng s thng mi ca M và sáu
nc công nghip ln (Anh, Canada, Pháp, Tây c, Italy và Nht Bn) trong giai
đon t tháng 05/1973 đn tháng 12/1983. Kt qu cho thy có mi tng quan
dng gia t giá và ch s chng khoán, và ch s chng khoán b nh hng
nhiu bi mc t giá (level) hn là bi s thay đi t giá hi đoái.
Bartov & Bodnar (1994) đư tht bi trong vic tìm ra mi tng quan gia
li nhun bt thng ca các công ty trong mu (các công ty đa quc gia và các
công ty xut khu ln ca M) vi hot đng quc t và s thay đi giá tr ca đng
đô la M - đc đo bng s thay đi t giá hiu lc ca USD - trong giai đon
1978-1989. Tuy nhiên bin tr t giá li có Ủ ngha gii thích cho li nhun bt
thng hin ti ca các công ty, hàm Ủ tn ti vic đnh giá sai dn đn trit tiêu
mi quan h gia t giá và li nhun bt thng ca các công ty. Nghiên cu s
dng các quan sát hàng quỦ ca 208 công ty M.
Donnelly và Sheehy (1996) nghiên cu vi mu là các công ty ti Anh và
tìm thy mt mi quan h nghch đng thi gia t giá theo trng s thng mi và
giá tr th trng ca 39 hãng xut khu ln nht trong giai đon t 1978-1992. Các
tác gi cng tìm thy mt mi quan h tr yu, điu này cho thy th trng chng
11

khoán cn có thi gian đ kt hp tt c các tác đng ca bin đng ngoi t vào giá

c phiu.
Kim (2003) tìm thy rng S&P 500 tng quan dng vi ch s sn xut
công nghip nhng tng quan âm gia vi t giá thc, lưi sut và lm phát trong
giai đon t tháng 01/1974 đn tháng 12/1998 ca nc M. Kim đnh đng liên
kt Johansen cho thy S&P 500 có mi quan h cân bng dài hn vi bn bin còn
li. Phân tích hiu chnh sai s cho thy giá chng khoán, ch s sn xut công
nghip và lm phát t điu chnh đ hiu chnh s mt cân bng gia nm bin,
trong khi k thut phân rư phng sai ch ra rng giá chng khoán thay đi đáng k
bi nhng thay đi ngoài k vng trong lưi sut.
Phylaktis & Ravazzolo (2005) nghiên cu mi quan h nng đng dài hn và
ngn hn gia t giá và giá chng khoán và các kênh mà qua đó nhng cú sc ngoi
sinh tác đng lên các th trng này. Các tác gi s dng phng pháp kim đnh
đng liên kt, kim đnh nhân qu Granger đa bin và mô hình VAR đ quy cho
nm quc gia lc vc Thái Bình Dng (bao gm Malaysia, Thái Lan, Philippines,
Hng Kông và Singapore) trong giai đon 1980-1998. Bng chng thc nghim ch
ra rng tn ti mt mi tng quan dng gia th trng ngoi hi và th trng
chng khoán  các quc gia; th trng chng khoán M đóng vai trò nh mt cu
ni cho nhng liên kt này và cuc khng hong tài chính cng có nh hng nht
đnh trong s chuyn đng đng nhp dài hn ca hai th trng này.
Agrawal et al. (2010) phân tích mi quan h gia li nhun ch s Nifty và t
giá đng Rupee n  (Rupee/USD) trong giai đon t ngày 11/10/2007 đn ngày
09/03/2009, d liu hàng ngày. Các tác gi tìm thy mi tng quan âm gia li
nhun Nifty và t giá; hn na kt qu kim đnh nhân qu Granger cng cho thy
tn ti mi quan h nhân qu đn hng t li nhun Nifty đn t giá.
Tsai (2012) s dng d liu hàng tháng ca sáu quc gia châu Á (bao gm
Singapore, Thái Lan, Malaysia, Philippines, Hàn Quc và ài Loan) trong giai đon
t tháng 05/1992 đn tháng 12/2009 đ c lng mi quan h gia ch s giá
12

chng khoán và t giá vi mô hình hi quy phân v (quantile regression model). Kt

qu cho thy mi tng quan âm gia th trng chng khoán và th trng ngoi
hi mnh m hn khi t giá rt cao hoc rt thp (có ngha s tng lên ca li nhun
ch s chng khoán s làm gim t giá- hay đng ni t lên giá và ngc li).
Moore & Wang (2014) áp dng mô hình GARCH-DCC đ nghiên cu mi
quan h gia t giá thc và giá chng khoán trong giai đon ch đ t giá th ni
đc thc hin cho các nc phát trin và các nc mi ni châu Á. S dng ch s
giá chng khoán đóng ca hàng tháng và t giá thc cui k ca các đng tin so
vi đng USD, cho các nc mi ni châu Á gm Indonexia, Malaysia, Hàn Quc,
Philippines, Singapore và Thái Lan, và các nc phát trin gm Úc, Canada, Nht
Bn và Anh. Kt qu cho thy (1) có mt mi tng quan có điu kin nng đng
đáng k gia hai bin, ngoài ra th trng chng khoán M có nh hng đn
nhng nn kinh t này trên c th trng chng khoán đa phng và th trng
ngoi hi; (2) Mi tng quan đc tìm thy là tng quan âm (-) gia hai th
trng, điu này h tr cho d đoán ca các mô hình lỦ thuyt; (3) Cán cân thng
mi là yu t quyt đnh chính ca mi liên h nng đng gia hai bin đi vi các
nc châu Á trong khi vi các nc phát trin thì chênh lch lưi sut là yu t quyt
đnh.
2.2.1.2. Các nghiên cu tp trung vào hng quan h nhân qu gia t
giá và giá chng khoán
Bahmani-Oskooee & Sohrabian (1992) s dng kim đnh đng liên kt và
kim đnh nhân qu Granger đ đo lng mi quan h gia giá chng khoán (đc
đo bng ch s S&P 500) và t giá hiu lc ca USD; nghiên cu s dng d liu
hàng tháng trong giai đon t tháng 07/1973 đn tháng 12/1988. Các tác gi tìm
thy mt mi quan h nhân qu hai chiu gia giá chng khoán và t giá hiu lc
trong ngn hn; phân tích đng liên kt cho thy không tn ti mi quan h cân
bng dài hn gia hai bin.
13

Mok (1993) s dng phng pháp ARIMA và kim đnh nhân qu Granger
đ khám phá mi quan h nhân qu ca lưi sut, t giá ( s dng ch s t giá theo

trng s thng mi) và giá chng khoán hng ngày (bao gm giá m ca và giá
đóng ca)  Hng Kông trong giai đon t ngày 02/04/1986 đn ngày 30/06/1991
(trong đó chia ra làm 3 thi k mu nh: (1) t 02/04/1986 đn 16/10/1987; (2) t
02/11/1987 đn 31/05/1989 và (3) t 12/06/1989 đn 30/06/1991). Kt qu tng th
cho thy nhng thông tin lch s ca hai bin kinh t là t giá và lưi sut không cung
cp ni dung d báo đáng k trong ngn hn cho c giá chng khoán đóng ca và
m ca hng ngày. Trong đó mi quan h gia lưi sut, lưi sut qua đêm và giá
chng khoán đóng ca, giá chng khoán m ca là các chui đc lp. Xét chung
trong c giai đon, các chui t giá và giá chng khoán cng đc xem là khá đc
lp, song có nhng thi đim tn ti mi quan h nhân qu dng hai hng gia
hai bin, có ngha là khi đng đô la Hng Kông mt giá thì giá chng khoán gim
và ngc li.
Abdalla & Murinde (1997) tìm thy mt mi quan h nhân qu đn hng t
t giá đn giá chng khoán  các nc n , Hàn Quc, Pakistan ngoi tr
Philipppines. Kt qu này đc rút ra t nghiên cu tng tác gia t giá hi đoái
và giá chng khoán trên các th trng tài chính mi ni trên; nghiên cu này s
dng mô hình VAR hai bin vi b d liu ch s giá chng khoán và t giá hiu
lc thc hàng tháng ca các nc trong giai đon t tháng 01/1985 đn tháng
07/1994.
Ajayi et al. (1998) s dng ch s đóng ca chng khoán hng ngày và t giá
trong by th trng tài chính tiên tin giai đon t tháng 04/1985 đn tháng
08/1991 (gm Canada, c, Pháp, Italy, Nht, Anh, M) và tám th trng mi ni
châu Á giai đon 12/1987-09/1991 (gm ài Loan, Hàn Quc, Philippines,
Malaysia, Singapore, Hng Kông, Indonexia, Thái Lan) đ nghiên cu v mi quan
h gia li nhun chng khoán và t giá. Nghiên cu áp dng phng pháp kim
đnh nhân qu Granger và tìm thy mi quan h nhân qu đn hng t th trng
chng khoán đn th trng ngoi hi trong tt c các nc phát trin tuy nhiên
14

không có quan h nhân qu gia hai bin  các nc mi ni. Các tác gi cng cho

rng có s tng phn trong kt qu ca hai nhóm nc là do s khác bit trong cu
trúc và đc đim th trng tài chính gia hai nhóm nc.
Granger et al. (2000) áp dng mô hình nghim đn v và đng liên kt đ xác
đnh mi quan h Granger thích hp gia giá chng khoán và t giá hi đoái s
dng d liu t giá và giá chng khoán ca Hng Kông, Indonexia, Nht Bn, Hàn
Quc, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và ài Loan cho giai đon t
ngày 03/01/1986 đn ngày 16/06/1998. Thông qua hàm phn ng xung, các tác gi
tìm thy rng d liu t Hàn Quc là phù hp vi cách tip cn truyn thng: t giá
hi đoái nh hng đn giá c phiu. Mt khác, d liu ca Philippines cho thy các
kt qu mong đi theo cách tip cn danh mc đu t: giá c phiu nh hng đn
t giá hi đoái vi tng quan âm. D liu t Hng Kông, Malaysia, Singapore,
Thái Lan, và ài Loan cho thy quan h phn hi mnh m, trong khi đó d liu t
Indonesia và Nht Bn không tit l bt k thông tin nào.
Wu (2000) s dng mô hình hiu chnh sai s (ECM) đ nghiên cu hiu
ng bt đi xng ca t giá đng đô la Singapore vi bn đng tin khác nhau lên
giá chng khoán ca Singapore và đ nhy ca hiu ng ti bt n nn kinh t.
Nghiên cu s dng d liu hàng tun trong giai đon 03/04/1991- 31/05/2000. Kt
qu nghiên cu ch ra rng quan h nhân qu ch mt chiu t t giá đn giá chng
khoán, khi đng đô la Singapore tng giá so vi USD và đng Ringgit ca Malaysia
hoc gim giá so vi đng Yên Nht và đng Rupiah Indonexia dn đn s tng lên
trong dài hn ca giá chng khoán trong hu ht mu nghiên cu thuc thp niên
1990. Riêng hiu ng ca t giá SGD/USD có du hiu đo ngc gia hai giai
đon trong cuc khng hong 1997-1998 và giai đon phc hi 1999-2000: mt tác
đng dài hn âm ca s gim giá tin t trong giai đon khng hong đc thay
bng mt tác tác đng dng trong giai đon phc hi.  nhy cm ca giá chng
khoán và t giá tng theo thi gian: thp trong giai đon tng trng cao
(03/04/1991-25/01/1995), tng dn trong giai đon trc khng hong (01/02/1995-
15

25/06/1997) và giai đon khng hong (02/07/1997-30/12/1998) và cao nht trong

giai đon phc hi (06/01/1999-31/05/2000).
Nieh & Lee (2001) cho thy không có mt mi quan h cân bng dài hn có
Ủ ngha gia giá chng khoán và t giá  các nc G-7. Trong ngn hn, mi quan
h gia hai bin cng ch đc tìm thy trong mt ngày cho mt s nc nht đnh
trong G-7. Ví d s gim giá tin t thng kéo theo s gim sút trong li nhun
chng khoán  c, nhng nó li có tác đng ngc li  th trng Canada và M
(tc tin t gim giá làm li nhun chng khoán tng) trong ngày hôm sau; tuy
nhiên s gia tng giá chng khoán thng dn đn tin t gim giá vào ngày hôm
sau ti th trng ụ và Nht Bn. Các tác gi s dng kim đnh đng liên kt
Johansen, hi quy hai bc EG và mô hình VECM đ c lng mi quan h gia
t giá và giá chng khoán đóng ca hàng ngày cho tng nc trong nhóm G-7 (bao
gm Canada, Pháp, c, ụ, Nht Bn, Anh và M) trong giai đon t ngày
01/10/1993 đn ngày 15/02/1996.
Tabak (2006) nghiên cu mi quan h nng đng gia giá chng khoán và t
giá ca Brazil. S dng kim đnh đng liên kt đ kim đnh mi quan h trong dài
hn, kim đnh nhân qu Granger cng đc thc hin, tác gi tìm thy không có
mi quan h cân bng trong dài hn nhng có mt mi quan h nhân qu tuyn tính
t giá chng khoán ti t giá, phù hp vi cách tip cn danh mc: giá chng khoán
nh hng nghch ti t giá. ng thi, mi quan h nhân qu phi tuyn t t giá
ti giá chng khoán cng đc tìm thy. Nghiên cu s dng giá đóng ca hàng
ngày ca ch s chng khoán IBOVESPA và t giá (Real/USD) trong giai đon t
01/08/1994 đn 14/05/2002.
Pan, Fok & Liu (2007) s dng kim đnh nhân qu Granger, phân tích
phng sai và phân tích phn ng xung trong mô hình VAR đ kim đnh mi quan
h nng đng gia t giá và giá chng khoán cho by quc gia ông Á, bao gm
Hng Kông, Nht Bn, Hàn Quc, Malaysia, Singapore, ài Loan và Thái Lan cho
giai đon t tháng 05/1988 đn tháng 10/1998 (d liu theo ngày). Nhóm tác gi
16

tìm thy tn ti mi quan h nhân qu có Ủ ngha t t giá đn giá chng khoán 

Hng Kông, Nht Bn, Malaysia và Thái Lan trc khng hong tài chính châu Á
1997. ng thi cng tn ti mt mi quan h nhân qu t th trng chng khoán
đn th trng ngoi hi cho Hng Kông, Hàn Quc và Singapore. Trong giai đon
ca cuc khng hong, mi quan h nhân qu t t giá đn giá chng khoán đc
tìm thy  hu ht các quc gia (ngoi tr Malaysia); ngc li không tìm thy mi
quan h nhân qu t giá chng khoán đn t giá  tt c các quc gia. Nhóm tác gi
cng ch ra s khác bit trong mi quan h ca hai bin kinh t này gia các quc
gia là do ch đ t giá, quy mô thng mi, mc đ kim soát vn và quy mô th
trng chng khoán khác nhau gia các nc.
Yau & Nieh (2009) điu tra tác đng ca t giá gia đng đôla ài Loan và
đng Yên Nht (NTD/JPY) đn giá chng khoán  Nht Bn và ài Loan trong giai
đon t tháng 01/1991 đn tháng 03/2008. Nghiên cu s dng mô hình hiu chnh
sai s ngng (TECM). Bng chng thc nghim cho thy có mt mi quan h cân
bng dài hn gia NTD/JPY và giá c phiu ca Nht Bn và ài Loan trong giai
đon nghiên cu. Tuy nhiên mi quan h đng liên kt ngng bt đi xng ch tn
ti  th trng tài chính ài Loan. Nghiên cu đc m rng bng vic tính đn
nh hng ca t giá USD trên th trng tài chính ài Loan, kt qu ch ra rng
tn ti mt mi quan h nhân qu bt đi xng và cân bng dài hn gia NTD/USD
và giá chng khoán  ài Loan. Kt qu ca kim đnh nhân qu Granger TECM
ch ra rng không có mi quan h nhân qu trong ngn hn gia hai bin trong c
hai nc; tuy nhiên trong dài hn có mt mi quan h nhân qu t t giá (NTD/JPY
hoc NTD/USD) đn giá chng khoán  ài Loan.
Richards et al. (2009) nghiên cu  th trng Úc v tng tác gia giá
chng khoán và t giá trong giai đon t ngày 02/01/2003 đn ngày 30/06/2006,
cung cp bng chng v mt mi quan h đng liên kt dng gia hai bin, đng
thi mt mi quan h nhân qu Granger t giá chng khoán đn t giá cng đc
tìm thy trong giai đon nghiên cu.
17

Rahman (2009) tìm thy rng các chui d liu t giá và giá chng khoán 

ba quc gia mi ni  Nam Á là Bangladesh, n  và Pakistan là không dng và
đc tích hp bc mt, đng thi s dng kim đnh Johansen cho thy không tn
ti mi quan h đng liên kt và kt qu kim đnh nhân qu Granger là không có
mi quan h nhân qu gia hai bin kinh t này  các nc. Trong công trình
nghiên cu ca mình, tác gi s dng t giá hi đoái danh ngha trung bình tháng
ca đng Taka Bangladesh, Rupee n  và Rupee Pakistan vi USD và ch s giá
chng khoán Dhaka, Bombay, Karachi trong giai đon t tháng 01/2003 đn tháng
06/2008 đ tin hành nghiên cu v mi quan h gia t giá hi đoái và giá chng
khoán  ba quc gia trên.
Hamrita & Trifi (2011) tìm thy bng chng v mi quan h hai chiu gia
li nhun chng khoán và thay đi t giá trong giai đon t tháng 1/1990 đn tháng
12/2008, đng thi cng ch ra tng quan gia t giá và lưi sut gn nh bng
không và tng quan gia thay đi lưi sut và li nhun chng khoán ch khác
không vi mc cao nht, khi s dng k thut phân tích Wavelet đ làm rõ mi
quan h đa mc gia lưi sut, t giá và giá chng khoán  M trong giai đon trên.
Tudor et al. (2012) điu tra mi quan h nhân qu gia giá chng khoán và
bin đng t giá trong 13 th trng tài chính mi ni và phát trin trong giai đon
t tháng 01/1997 đn tháng 03/2012. Các nc đc la chn bao gm Úc, Canada,
Pháp, Hng Kông, Nht Bn, Anh, và M – đi din cho các nc phát trin – và
Brazil, Trung Quc, n , Hàn Quc, Nga, Nam Phi – đi din cho các nc mi
ni. Mi quan h nhân qu hai chiu đáng k gia hai bin đc tìm thy  Hàn
Quc; s thay đi ca t giá có tác đng đn li nhun chng khoán trong tháng
tip theo đc tìm thy  Brazil và Nga trong khi th trng chng khoán là mt
nhân t ri ro cho t giá trong trng hp ca Anh.
Wu et al. (2012) s dng d liu hàng tháng t tháng 05/1997 đn tháng
07/2010 ca t giá và giá chng khoán đóng ca (PSEI) ti Philippines trong mô
hình VECM đ nghiên cu mi tng quan gia hai bin này. Kt qu cho thy tn