Luận văn thạc sĩ Phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán Việt Nam

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH
………
………

NGUYN TH HNG GIANG



PHÂN TÍCH MI QUAN H GIA CÁC
BIN KINH T V MÔ VÀ CH S GIÁ
CHNG KHOÁN VIT NAM



LUN VN THC S KINH T




Thành ph H Chí Minh – Nm 2012
B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH
………………


NGUYN TH HNG GIANG


PHÂN TÍCH MI QUAN H GIA CÁC
BIN KINH T V MÔ VÀ CH S GIÁ

CHNG KHOÁN VIT NAM


Chuyên Ngành : Tài Chính –Ngân Hàng
Mã S : 60340201

LUN VN THC S KINH T

NGI HNG DN KHOA HC:
P.GS TS NGUYN TH LIÊN HOA


Thành ph H Chí Minh – Nm 2012
DANH MC T VIT TT:
TTCK : Th trng chng khoán
TTCKVN : Th trng chng khoán Vit Nam
SGDCK : S giao dch Chng khoán
VN-Index : Ch s giá TTCK TP.HCM
NHNN : Ngân hàng nhà nc
NHTM : Ngân hàng thng mi







DANH MC CÁC BNG
Bng 1: Bng tóm tt tng quan gia các nhân t kinh t v mô và TTCK  các nc 25
Bng 2: Mô t các bin s dng trong mô hình 27

Bng 3: Thng kê mô t các bin đc s dng trong nghiên cu 38
Bng 4: Bng tóm tt kt qu kim đnh tính dính dng ca các bin 40
Bng 5:  tr ti u ca mô hình 40
Bng 6:  tr ti u da trên LM test tng quan phn d 41
Bng 7: Kim đnh đng liên kt Johansen -Juselius trong mô hình đa bin 42
Bng 8 : Phng trình đng liên kt dài hn 42
Bng 9: Kt qu kim đnh nhân qu Granger 43
Bng 10: Tóm tt phng trình hi quy theo VAR gia các bin v mô 45
Bng 11: Phân rã phng sai thay đi ch s VN-index 49








DANH MC CÁC  TH
Hình 1: Biu đ ch s VN-index, ch s sn xut công nghip, ch s giá tiêu dùng, t giá
hi đoái, cung tin, giá du, lãi sut t tháng 1/2006 đn tháng 06/2012 38
Hình 2:  th phn d ca các bin 46
Hình 3:  th phn ng xung lc 47

LI CAM OAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cu ca tôi vi s hng dn ca PGS.
TS Nguyn Th Liên Hoa. Các ni dung đc đúc kt t quá trình hc tp, các s liu và
kt qu nghiên cu thc nghim đc thc hin trung thc, chính xác.

Tác gi lun vn
NGUYN TH HNG GIANG

LI CM N
 hoàn thành chng trình cao hc và lun vn tt nghip này tôi đã nhn đc s
hng dn, giúp đ, h tr ca Quý Thy Cô Trng i Hc Kinh T Tp.HCM, gia đình
và bn bè.
Tôi xin chân thành gi li cm n đn PGS. TS Nguyn Th Liên Hoa đã tn tình
hng dn, đóng góp ý kin quý báu ca Cô đã giúp tôi hoàn thành lun vn này.
Tôi xin gi li cm n đn Quý Thy Cô Trng i Hc Kinh T Tp.HCM đã
truyn đt kin thc cho tôi trong sut quá trình hc cao hc.
Tôi xin chân thành cm n gia đình, bn bè đã to điu kin thun li nht và h tr
tôi trong sut quá trình nghiên cu.
Trân trng cm n.
Tác gi lun vn
NGUYN TH HNG GIANG



1
MC LC


LI CM N
LI CAM OAN
MC LC
DANH T VIT TT
DANH MC CÁC BNG
DANH MC CÁC  TH
TÓM TT 4
1. GII THIU 4
2. TNG QUAN CÁC KT QU NGHIÊN CU TRC ÂY V MI QUAN H

GIA CÁC BIN KINH T V MÔ VÀ CH S GIÁ CHNG KHOÁN CA MT
S NC TRÊN TH GII 7
 BenjaminA. Abugri, Southern Connecticut State University, New Haven, USA
“Empirical relationship between macroeconomic volatility and stock returns: Evidence
from Latin American markets”, 2008 7
 Robert D. Gay, Jr., Nova Southeastern University “Effect Of Macroeconomic Variables
On Stock Market Returns For Four Emerging Economies: Brazil, Russia, India, And
China”, March 2008 8
 Aisyah Abdul Rahman, Noor Zahirah Mohd Sidek, Fauziah Hanim Tafri
“Macroeconomic determinants of Malaysian stock market”, Accepted 27 January, 2009.9
 Halil Tunalı, Istanbul University, Istanbul, Turkey “The Analysis of Relationships
between Macroeconomic Factors and Stock Returns: Evidence from Turkey Using VAR
Model”, 2010 10
 Nopphon Tangjitprom, Martin de Tours School of Management of Economics
Assumption University, Bangkok, Thailand “Macroeconomic Factors of Emerging
Stock Market: The Evidence from Thailand”, November 10, 2011 11
 Abbas Alavi Rad, Abarkouh Branch, Islamic Azad University, Iran “Macroeconomic
Variables and Stock Market: Evidence From Iran”, 2011 13
 Xiufang Wang, School of Economics, Osaka Prefecture University, Japan “The
Relationship between Stock Market Volatility and Macroeconomic Volatility: Evidence
from China” , 2011 13
2
 Muhammad Akbar, Shahid Ali and Muhammad Faisal Khan, Pakistan “The
relationship of stock prices and macroeconomic variables revisited: Evidence from
Karachi stock exchange”, Accepted 8 November, 2011 14
 Mohamed Khaled Al-Jafari, Rashed Mohammed Salameh & Mohammad Rida
Habbash “Investigating the Relationship between Stock Market Returns and
Macroeconomic Variables: Evidence from Developed and Emerging Markets”, 2011 15
 Yu Hsing, PhD; Antoinette S. Phillips, PhD; Carl Phillips, PhD, Southeastern
Louisiana University “Stock Prices and Aggregate Economic Variables: The Case of

Brazil” 5 May, 2011 17
 Yu Hsing, Southeastern Louisiana University, USA“Effects of Macroeconomic
Variables on the Stock Market: The Case of the Czech Republic” 2011 18
 Isiaq Olasunkanmi Oseni, Philip Ifeakachukwu Nwosa, Bells University of Technology
“Stock Market Volatility and Macroeconomic Variables Volatility in Nigeria: An
Exponential GARCH Approach”, 2011 19
 Heng Lee Ting, Sim Chuit Feng, Tee Wee Wen, Wong Kit Lee “Macroeconomic
Determinants of The Stock Market Return: The Case in Malaysia” May 2012 19
 Các Nhân T Kinh T V Mô Trong Các Nghiên Cu: 20
3. PHNG PHÁP NGHIÊN CU 26
 D liu các bin nghiên cu 26
 Phng pháp nghiên cu 27
4. NI DUNG VÀ KT QU NGHIÊN CU V MI QUAN H GIA CÁC BIN
KINH T V MÔ VÀ CH S GIÁ CHNG KHOÁN TI VIT NAM 38
4.1. Thng Kê Mô T Các Bin c S Dng Trong Nghiên Cu 38
4.2. Kim nh Tính Dng Các Bin Trong Mô Hình 39
4.3. La Chn  Tr Ti u Trong Mô Hình: 40
4.4. Kim nh ng Liên Kt Johansen Và Juselius: 41
4.5. Kim nh Nhân Qu Granger: 42
4.6. Kt Qu Chy Mô Hình VAR: 45
4.7. Phân Tích Phn ng Xung Lc 47
4.8. Phân Tích Phân Rã Phng Sai (Variance Decomposition) 48
5. KT LUN 51


3
TÀI LIU THAM KHO 54
PH LC 58
Ph Lc 1: S Liu Thu Thp 58
Ph Lc 2: Kim nh Tính Dng Các Bin Trong Mô Hình 60

Ph Lc 3: Kt Qu Chy Mô Hình VAR 74
Ph lc 4:  Th Hàm Phn ng Xung Lc Các Bin Kinh T V Mô 76
Ph lc 5: Phân Rã Phng Sai Các Bin Kinh T V Mô 79
















4
TÓM TT
Bài nghiên cu này xem xét mi liên h gia các bin s kinh t v mô và ch s
chng khoán Vit Nam giai đon t tháng 1 nm 2006 đn tháng 06 nm 2012 bng cách
s dng mô hình vector tng quan t hi quy (VAR). Trong nghiên cu này tác gi thc
hin kim đnh tính dng da trên gin đ t tng quan, kim đnh nghim đn v, kim
đnh đng liên kt Johansen test, kim đnh nhân qu Granger, d báo mô hình VAR, phân
tích phn ng xung lc, phân rã phng sai đ phân tích.
Các kt qu thc nghim cho thy có mi quan h dài hn gia các bin trong mô
hình. ng thi, có mi quan h nhân qu mt chiu t ch s VN-index đn t giá, t giá
du đn ch s VN-index, t lm phát (CPI) đn cung tin và lãi sut. Bên cnh đó, có

quan h nhân qu mt chiu t cung tin (M2) đn thay đi t giá, đn thay đi ch s sn
xut công nghip và lãi sut. ng thi, có quan h nhân qu mt chiu t lãi sut đn
thay đi t giá.
Mô hình VAR cho thy thay đi trong VN-index bin đng cùng chiu vi thay đi
VN-index tr 1 tháng, giá du tr 2 tháng và bin đng ngc chiu vi thay đi ca cung
tin tr 2 tháng, lãi sut tr 3 tháng.
Kt qu nghiên cu cng cho thy ch s VN-index sc vi chính nó, phn ng vi
cú sc giá du và lãi sut. Phân rã phng sai cho kt qu bin đng VN-index b tác đng
nhiu nht bi chính bn thân nó trong ngn hn ln dài hn.
1. GII THIU
Th trng chng khoán là mt th trng vn đóng vai trò rt quan trng trong nn
kinh t th trung. To điu kin cho nhà nc, các doanh nghip và cá nhân huy đng
đc ngun vn cho hot đng sn xut kinh doanh. Chính vì điu này mà đòi hi TTCK
phát trin lành mnh và n đnh. TTCK các nc trên th gii đã tn ti và phát trin hàng
trm nm nay. TTCK Vit Nam bt đu giao dch vào ngày 28/07/2000 ch có hai loi
5
chng khoán REE, SAM vi s vn 270 t đng và mt s ít trái phiu Chính ph đc
niêm yt giao dch. TTCK Vit Nam đn nay đã hn 12 nm tui và tri qua nhiu giai
đon thng trm.
Trong giai đon t nm 2000 - 2005 quy mô TTCK Vit Nam khá nh vi 32
doanh nghip niêm yt và phn ln là các doanh nghip va và nh, không mang tính đi
din cho ngành, giá tr vn hóa/GDP cha đn 1%, tính thanh khon ca th trng khá
thp, cha to nên kênh huy đng vn hiu qu cho nn kinh t. Cui nm 2006 Vit Nam
gia nhp WTO, s ra đi ca lut chng khoán vi các u đãi v thu thu nhp doanh
nghip đã làm gia tng đáng k s lng doanh nghip niêm yt, mc vn hóa ca th
trng đã tng đt bin đt 18,8 t USD, chim 22,7% GDP. ây là giai đon phát trin
mnh m ca TTCK Vit Nam. Tuy nhiên, đn nm 2011 - 2012, TTCK Vit Nam bc
vào thi k suy thoái, lng c phiu mi niêm yt không ngng tng lên nhng s st
gim v giá đã khin vn hóa toàn th trng gim t 718.894 t đng nm 2010 xung
mc 536.673 t đng nm 2011. Tng vn hóa ca TTCK Vit Nam nm 2011 ch chim

14.7%/GDP - thp nht so vi các quc gia trong khu vc ông Nam Á.
Trong thi gian qua TTCK Vit Nam cha thc s phát trin lành mnh và n đnh,
thanh khon cha tt, chng loi chng khoán còn nghèo nàn, thiu các mã chng khoán
đi din cho nn kinh t nh đin lc, bu đin, PetrolVietnam …. cha thc hin niêm
yt. Bên cnh đó do các nguyên nhân: thay đi chính sách kinh t v mô ca nhà nc,
môi trng đu t … làm TTCK Vit Nam bin đng không n đnh và làm đau đu các
nhà đu t khi tham gia th trng.
Khi tham gia TTCK các nhà đu t thng quan tâm đn các nhân t có th giúp h
d báo giá c phiu. Nu các nhà đu t có th s dng các tin tc kinh t v mô nh là
các ch s đáng tin cy hàng đu cho TTCK thì h có th qun lý tt danh mc đu t ca
mình nh tng li nhun và hoc gim ri ro. Trong khi đó, các nhà hoch đnh chính sách
phi quan tâm đn tình hình ca TTCK, có th coi nh là mt ch s hàng đu ca các hot
6
đng kinh t v mô trong tng lai. H có th kim soát tt hn xu hng và s n đnh
ca mt nn kinh t bng cách điu chnh các nhân t kinh t v mô nu mi quan h gia
li nhun c phiu và hot đng kinh t có sc mnh d báo.
Mi quan h gia các nhân t kinh t v mô và TTCK t lâu đã là ch đ nghiên
cu kinh t. Trong sut lch s hin đi, TTCK đc công nhn đóng mt vài trò ni bt
trong vic đnh hình phát trin kinh t và chính tr ca mt quc gia. S sp đ ca TTCK
luôn có xu hng kích hot mt cuc khng hong tài chính và thúc đy nn kinh t ri
vào suy thoát.  TTCK phát trin n đnh và bn vng, TTCK đã thc hin đúng chc
nng ca nó hay cha? Chúng ta cn phi tìm ra nguyên nhân tác đng đn nó, t đó đa
ra nhng gii pháp thích hp đ đnh hng tt cho th trng. Nhng nguyên nhân tác
đng đn TTCK trong đó không th không nói đn nhân t kinh t v mô. Hin ti trên
TTCK Viêt Nam đã có nhiu thông tin nói đn mi tng quan gia các bin kinh t v
mô và TTCK. Tuy nhiên vn còn m h và cha có s liu chng minh chính xác hn.
Hn na các nghiên cu ca mt s tác gi trên th gii đã có kt lun ca mt s TTCK
v mi tng quan gia các bin kinh t v mô và ch s giá chng khoán. Chính vì vy
mà tác gi la chn đ tài “Phân tích mi quan h gia các bin kinh t v mô và ch s giá
chng khoán ti Vit Nam” đ nghiên cu.

Trong bài nghiên cu này, sáu bin kinh t v mô đc s dng: tc đ tng trng
kinh t, lm phát, t giá hi đoái, lãi sut, cung tin và giá du. Ch s sn xut công
nghip (IP) là bin đi din cho tc đ tng trng kinh t. Ch s giá tiêu dùng (CPI) là
bin đi din cho lm phát. Bin cung tin đc s dng là M2. T giá hi đoái gia VND
và đô la M (EXC) dùng đi din cho th trng ngoi hi. Lãi sut c bn (R) là bin đi
din cho giá c trên th trng tin t. Giá du th gii (OIL) là bin đi din cho chi phí
đu vào ca doanh nghip.
Phng pháp phân tích s dng mô hình vector tng quan t hi quy Var đ kim
đnh mi quan h gia TTCK và các bin s kinh t v mô. Kim đnh tính dng bng gin
7
đ t tng quan, nghim đn v đc thc hin trc đ đm bo rng d liu trong mô
hình là d liu dng. Vì vy, mi tng quan tr đã đc kim đnh gia các bin bng
cách s dng mô hình Var và kim đnh nhân qu Granger. Kt qu s cho thy các bin
kinh t v mô có th hu ích đ d đoán ch s chng khoán tng lai hoc ch s chng
khoán có th đc s dng đ d đoán các bin kinh t v mô trong tng lai. Cui cùng,
phng pháp k thut phân tích các bin đc thc hin đ kim đnh Ch s chng khoán
có nhy cm vi mi bin kinh t v mô nh th nào?
Câu hi đt ra khi nghiên cu:
+ Có mi tng quan gia các bin kinh t v mô và ch s giá chng khoán Vit
Nam và ngc li hay không?
+ Có mi quan h trong ngn hn, dài hn gia các bin kinh t v mô và ch s
giá chng khoán Vit Nam hay không?
+ Các bin kinh t v mô và ch s giá chng khoán Vit Nam s tác đng ln
nhau nh th nào và mc đ nh hng ra sao khi xy ta cú sc trong h thng?
2. TNG QUAN CÁC KT QU NGHIÊN CU TRC ÂY V MI
QUAN H GIA CÁC BIN KINH T V MÔ VÀ CH S GIÁ CHNG
KHOÁN CA MT S NC TRÊN TH GII
 BenjaminA. Abugri, Southern Connecticut State University, New Haven, USA
“Empirical relationship between macroeconomic volatility and stock returns:
Evidence from Latin American markets”, 2008

Bài nghiên cu này xem xét mi quan h gia các nhân t v mô đn t sut sinh
li TTCK ti 4 quc gia mi ni  Châu M La Tinh. Các nhân t v mô chính nh t giá,
lãi sut, sn xut công nghip và cung tin. T sut sinh li th trng mi ni đc trng là
có bin đng mnh hn so vi th trng phát trin.
8
Ch s MSCI và lãi sut T-bill 3 tháng cng đc s dng đi din cho nh hng
ca các bin quc t. Bài nghiên cu này s dng mô hình VAR vi 6 bin. Kt qu
nghiên cu tìm thy bin MSCI và lãi sut T-bill 3 tháng đu có ý ngha gii thích t sut
sinh li  tt c các th trng. ng thi, phn ng ca t sut sinh li vi nhng cú sc
trong các bin v mô không th xác đnh ti 1 thi đim và có khuynh hng khác nhau 
các quc gia. Các bin quc t có quan trng hn so vi các bin v mô trong nc.
Nhng phát hin trong nghiên cu này có th có ý ngha quan trng trong vic ra
quyt đnh đu t, do tác đng các bin v mô trong nc nh hng khác nhau và có ý
ngha khác nhau đi vi t sut sinh li  mi quc gia khác nhau nên các nhà đu t có
th s dng chin lc đa dng hóa danh mc theo quc gia.
 Robert D. Gay, Jr., Nova Southeastern University “Effect Of Macroeconomic
Variables On Stock Market Returns For Four Emerging Economies: Brazil,
Russia, India, And China”, March 2008
Trong nghiên cu này tác gi phân tích tác đng ca các bin v mô: bin t giá,
bin giá du đn ch s giá chng khoán trên th trng Brazil, Nga, n , và Trung
Quc (BRIC) giai đon tháng 3/1999 đn tháng 6/2006 bng cách s dng mô hình
ARIMA ca Box-Jenkins.
Kt qu nghiên cu cho thy: Bin t giá hi đoái và thay đi giá du không có
quan h đáng k nào đn ch s giá chng khoán trên TTCK  các nc nh Brazil, n
đ, Trung Quc và Nga. iu này không phi là bt ng. Nhng các bin kinh t v mô
khác trong nc và th gii nh sn xut, lm phát, c tc, lãi sut, cán cân thng mi, t
l cu trúc có mt vai trò quyt đnh đi vi ch s giá chng khoán. Hn na vic
nghiên cu mi quan h gia các bin kinh t v mô vi ch s giá chng khoán đã đc
bo đm.
9

Theo gi thit, mi quan h gia t giá hi đoái và giá chng khoán nên tích cc.
Gi thuyt đc tìm thy mi quan h gia ch s giá và t giá hi đoái  TTCK Brazil,
n đ, Trung Quc nhng không tìm thy đi vi TTCK Nga.
Vi kt qu khác là mi quan h gia ch s giá chng khoán vi giá du, tác gi
đa ra gi thuyt có mi quan h ngc chiu. Tuy nhiên, kt qu là không mt TTCK nào
tn ti mi quan h trên.
Mc dù giá tr gii thích gia t giá hi đoái, giá du đi vi ch s giá chng
khoán là không quan trng. Nghiên cu này đã nêu lên s nh hng ca các nhân t v
mô khác, c trong nc và quc t, cng cn khám phá cho mi quan h ca h vi giá c
TTCK. Nhng nghiên cu sâu hn vào khu vc này có th chng minh nhng thông tin
quan trng và có th d báo phng hng giá TTCK quc gia tng ng vi nhng cú
sc c hai bên trong và bên ngoài.
 Aisyah Abdul Rahman, Noor Zahirah Mohd Sidek, Fauziah Hanim Tafri
“Macroeconomic determinants of Malaysian stock market”, Accepted 27
January, 2009
Nghiên cu này xem xét s tng tác gia các bin s kinh t v mô và giá chng
khoán  Malaysia. Các bin đc nghiên cu bao gm ch s KLCI đi din cho TTCK
Malaysia, ch s sn xut công nghip (IP) đi din cho các yu t ngun cung trong nc,
t giá hi đoái thc (RER), cung tin (M2), d tr ngoi hi (RES) và lãi sut trái phiu
kho bc 3 tháng (TB). D liu thu thp hàng tháng t tháng 1 nm 1986 đn tháng 3 nm
2008. Trong bài nghiên cu này tác gi s dng mô hình VAR, kim đng liên kt
Johansen, nhân qu Granger đ phân tích.
Kt qu kim đnh đng liên kt cho thy, s gia tng cung tin nh hng tiêu cc
đn t sut sinh li ca chng khoán. ng thi, có mi tng quan đng bin gia KLCI,
d tr ngoi hi, ch s sn xut công nghip và mi tng quan nghch bin gia KLCI
và lãi sut, cung tin và t giá thc. Phân tích đng liên kt cho kt qu trong dài hn 1%
10
tng trong d tr ngoi hi và ch s sn xut công nghip s tng KLCI tng đng
0.4% và 2.6%. Tng 1 đim trong lãi sut dn đn KLCI gim 0.009%. KLCI gim 1% và
3% khi cung tin và t giá gim 1%.

Bên cnh đó, có mi quan h nhân qu gia t giá hi đoái và KLCI; KLCI và lãi
sut; d tr và lãi sut, gia KLCI và sn xut công nghip. ng thi, có mi quan h
nhân qu 2 chiu gia t giá và lãi sut.
Hn na, da trên phân tích phân hy phng sai, bài vit này nhn mnh rng
TTCK Malaysia có tng tác mnh vi d tr , ch s sn xut công nghip so vi cung
tin, lãi sut, t giá hi đoái.
 Halil Tunalı, Istanbul University, Istanbul, Turkey “The Analysis of
Relationships between Macroeconomic Factors and Stock Returns: Evidence
from Turkey Using VAR Model”, 2010
Nghiên cu này nhm phân tích các mi quan h gia các bin s kinh t v mô và
li nhun c phiu trong TTCK ca Th Nh K (Istanbul Stock Exchange-Index 100) giai
đon t tháng 1 nm 2002 và tháng 8 nm 2008 trên c s hàng tháng. Các bin kinh t v
mô đi din cho các ch s c bn ca nn kinh t Th Nh K gm 11 bin: li nhun
chng khoán  TTCK quc gia 100 Index (SRISEI-100), ch s trung bình công nghip
Dow Jones (DJIA), t giá hi đoái (USD), lãi sut huy đng 1 tháng (1-MTDR), giá vàng
(GP), ch s sn xut công nghip (IPI), ch s giá sn xut (PPI), giá du thô quc t
(ICOP), tng khi lng tín dng (TCV), cung tin (M2Y), d tr ngoi hi ròng (NFER),
nhp khu (IMP). Trong bài nghiên cu này tác gi s dng phng pháp kim đnh
nghim đn v, đng liên kt Johansen, quan h nhân qu Granger và th nghim mô hình
VAR và phân tích phân rã phng sai đ phân tích.
Bng cách s dng đng liên kt Johansen đ kim đnh các mi quan h lâu dài
gia li nhun chng khoán và các bin s kinh t v mô đc điu tra cho hai bin, đa
11
bin và thy rng có mt mi quan h lâu dài gia li nhun chng khoán và tt c các
bin khác.
Theo kt qu kim tra quan h nhân qu Granger có mi quan h nhân qu hai
chiu gia li nhun chng khoán và ch s trung bình công nghip Dow Jones; li nhun
chng khoán và ch s sn xut công nghip. ng thi, có quan h nhân qu mt chiu t
t giá hi đoái, giá du thô quc t, cung tin, nhp khu, tng khi lng tín dng đn li
nhun chng khoán và có mt mi quan h nhân qu mt chiu t li nhun chng khoán

đn ch s giá sn xut (PPI).
Theo th nghim mô hình VAR, có mt mi quan h tiêu cc gia t giá hi đoái,
giá vàng, lãi sut huy đng và li nhun chng khoán. Nhng có mt mi quan h tích cc
gia ch s sn xut công nghip, tng khi lng tín dng, nhp khu, cung tin, d tr
ngoi hi ròng, giá du thô quc t, ch s trung bình công nghip Dow Jones (DJIA) và
li nhun chng khoán.
Cui cùng, trong ngn hn (2 tháng) li nhun chng khoán ch yu là b nh
hng bi nhng cú sc ca chính nó và ca tng khi lng tín dng. Trong thi gian dài
(10 tháng) li nhun chng khoán ch yu b nh hng bi nhng cú sc chính nó và các
bin ca tng khi lng tín dng, t giá hi đoái, ch s sn xut công nghip, ch s
trung bình công nghip Dow Jones, cung tin, ch s giá sn xut (PPI), giá vàng, nhp
khu, lãi sut huy đng 1 tháng, d tr ngoi hi ròng, giá du thô.
 Nopphon Tangjitprom, Martin de Tours School of Management of Economics
Assumption University, Bangkok, Thailand “Macroeconomic Factors of
Emerging Stock Market: The Evidence from Thailand”, November 10, 2011
Bài nghiên cu này nhm mc đích xem xét s nh hng ca các nhân t kinh t
v mô đn hiu qu ca TTCK Thái Lan. Các bin kinh t v mô đc s dng trong
nghiên cu này bao gm t l tht nghip, lãi sut, lm phát và t giá hi đoái. Các bin
kinh t v mô đc thu thp da trên s liu hàng tháng k t tháng 1 nm 2001 đn tháng
12
12 nm 2010. Ch s giá chng khoán đc thu thp cùng thi gian. Do không có d liu
GDP hàng tháng ti Thái Lan, t l tht nghip hàng tháng đc s dng đ đi din cho
nhân t tình trng và chu k kinh doanh ca nn kinh t chung. Trái phiu chính ph 5
nm đi din cho mc lãi sut. Ch s giá tiêu dùng hàng tháng đi din cho nhân t lm
phát. i vi các hot đng quc t, t giá hi đoái danh ngha gia Baht và đng đô la
M đc s dng làm đi din.
Phng pháp phân tích hi quy đc s dng đ kim đnh mi quan h gia li
nhun c phiu và các bin s kinh t v mô. Kt qu cho thy ch có 2 bin kinh t v mô,
lãi sut và t giá hi đoán là có ý ngha thng kê. Bin t l tht nghip và t l lm phát
không có ý ngha thng kê đ xác đnh li nhun c phiu. iu này có th phn ánh rng

có vài đ tr trc khi d liu đc to ra.
Mô hình hi quy đc c tính bng cách s dng đ tr 2 tháng ca t l tht
nghip và t l lm phát thay th cho mô hình gc. Kt qu ca mô hình hi quy mi cho
thy có ý ngha thng kê đi vi mi bin kinh t v mô. Ngay c khi lãi sut ngn hn đã
đc s dng thay th cho lãi sut dài hn, hoc s dng các bin thc thay th cho các
bin danh ngha vn không làm thay đi kt qu trc đó.
Tng quan tr gia các bin đc kim tra bng kim đnh nhân qu Granger. Kt
qu cho thy t l tht nghip tng quan không đáng k vi li nhun c phiu nhng
ngc li là không đúng. ng thi có quan h nhân qu 2 chiu gia lãi sut và li nhun
c phiu. Nhng có quan h nhân qu 1 chiu t li nhun c phiu đn t l lm phát và
t giá hi đoái. Nh vy, ch có 1 vài bin kinh t v mô có th d đoán li nhun tng lai
ca c phiu nhng ngc li li nhun c phiu có th d đoán hu ht các bin kinh t
v mô trong tng lai, ngoài tr t l tht nghip. iu này ng ý rng hiu qu hot đng
ca TTCK là mt ng c viên hàng đu tt nh là mt ch s kinh t hàng đu cho tình
hình kinh t v mô trong tng lai.
13
Cui cùng, kt qu phân tích phng sai cho thy tm quan trng ca lãi sut đ
gii thích s thay đi trong li nhun c phiu. Kt qu tng t ngay c khi ch s SET50
hoc ch s MAI đc s dng thay vì ch s SET. Hn na, kt qu cho thy rng mi
ngành nhy cm vi mi bin kinh t v mô khác nhau da trên bn cht ca kinh doanh.
Tuy nhiên, hu ht các ngành vn nhy cm nhiu vi lãi sut.
 Abbas Alavi Rad, Abarkouh Branch, Islamic Azad University, Iran
“Macroeconomic Variables and Stock Market: Evidence From Iran”, 2011
Trong bài này, tác gi xem xét mi quan h gia ch s giá chng khoán Tehran
(TSE)  Iran và các bin kinh t v mô nh ch s giá tiêu dùng (CPI), t giá hi đoái th
trng t do (FER) và tính thanh khon (M2) trong giai đon t nm 2001 đn nm 2007.
Các phng pháp thc nghim s dng trong nghiên cu là mô hình vector t hi
quy (VAR), hàm phn ng xung lc Impulse (IRF) và phân tích phng sai d báo li
tng quát (FEVD) đ phân tích hành vi ca ch s giá chng khoán TSE.
Các kt qu thc nghim da trên d liu chui thi gian hàng tháng trong sut giai

đon đ điu tra đc tóm tt nh sau: Th nht, hàm phn ng xung lc (IRF) ch ra rng
phn ng ca ch s giá chng khoán đi vi nhng cú sc trong các bin kinh t v mô là
yu và mt bn tháng cht (nm cht mt 4 tháng).
Th hai, phân tích phng sai d báo tng quát li (FEVD) cho thy các bin kinh
t v mô trong bin đng ca ch s giá TSE là khong 12%. Trong thc t, các bin kinh
t v mô không đóng mt vai trò quan trng trong s bin đng ca ch s giá TSE  Iran.
Cui cùng, nhng kt qu h tr các nghiên cu khác, có v nh cú sc chính tr
hay lc lng kinh t khác có th nh hng trên ch s giá TSE  Iran.
 Xiufang Wang, School of Economics, Osaka Prefecture University, Japan
“The Relationship between Stock Market Volatility and Macroeconomic
Volatility: Evidence from China” , 2011
14
Bài nghiên cu này xem xét mi quan h gia s bin đng ca TTCK Trung Quc
và các nhân t kinh t v mô nh GDP thc, lm phát và lãi sut. Trong nghiên cu này tác
gi s dng ch s Shanghai đi din cho ch s TTCK ca Trung Quc. D liu trong
phân tích đc thu thp hàng tháng t tháng 1 nm 1992 đn tháng 12 nm 2008.
Mô hình đc s dng trong nghiên cu là mô hình tng quát t hi quy phng
sai có điu kin thay đi dng m (EGARCH) và mô hình phng sai b sung đ tr. Da
trên các d liu, nghiên cu này thc hin d toán bin đng ca mi bin bng cách s
dng mô hình AR-EGARCH. Sau đó, s dng mô hình LA-VAR đ phân tích các mi
quan h nhân qu gia s bin đng ch s giá chng khoán và các bin kinh t v mô.
Kt qu cho thy rng không có mi quan h nhân qu gia bin đng TTCK và
bin đng ca GDP thc, ngha là giá c phiu không có ý ngha đáng k trong vic gii
thích GDP thc và ngc li. Tuy nhiên, bin đng lm phát và bin đng TTCK có mi
quan h nhân qu song phng, ngha là tn ti ca mt hin tng phn hi gia ch s
giá tiêu dùng ca Trung Quc và giá c phiu. Trong khi đó tn ti mi quan h nhân qu
mt chiu t bin đng TTCK đn bin đng lãi sut. iu này cho thy giá c phiu phi
phn ánh k vng v hiu qu ca công ty trong tng lai. Ngc li, li nhun doanh
nghip nói chung có th phn ánh mc đ ca các hot đng ca nn kinh t đt nc.
Nh vy, giá c phiu phn ánh chính xác các nguyên tc c bn, sau đó giá c

phiu nên đc s dng nh các ch s hàng đu ca các hot đng kinh t trong tng lai.
Tuy nhiên, nhng kt qu cho thy, ngoi tr cho t l lm phát, TTCK Trung Quc
không phn ánh nhng thay đi ca các bin s kinh t v mô nh GDP thc và lãi sut.
 Muhammad Akbar, Shahid Ali and Muhammad Faisal Khan, Pakistan “The
relationship of stock prices and macroeconomic variables revisited: Evidence
from Karachi stock exchange”, Accepted 8 November, 2011
Mc tiêu ca bài nghiên cu này là kim đnh mi quan h gia các nhân t kinh t
v mô và ch s giá chng khoán Pakistan (ch s KSE100) trong giai đon t tháng 1-
15
1999 đn tháng 6-2008. Nghiên cu này xem xét các nhân t kinh t v mô liên quan đn
giá chng khoán gm t l lm phát (CPI), ch s sn xut công nghip (MPI), tng d tr
ngoi t tr vàng (RESERVEMG), lãi sut trái phiu kho bc 6 tháng (SMTB), t giá hi
đoái danh ngha (NEER) và cung tin. D liu chui thi gian trong nghiên cu này bao
gm các quan sát hàng tháng ca ch s KSE100 và các nhân t v mô.
Kim đnh đng liên kt, kim đnh nhân qu Grange và kim đnh hiu chnh sai
s đc s dng đ phân tích mi quan h này. Kim đnh ADF và PP cho rng tt c các
nhân t chui thi gian đã đc tích hp thành 1, thành chui không dng. Sau đó, c
lng kim đnh đng liên kt 2 bin cho thy rng ch s giá chng khoán là đng liên
kt vi t l lm phát, d tr ngoi t tr vàng, ch s sn lng sn xut. Nhng ch s
giá chng khoán không liên kt vi t giá hi đoái danh ngha và cung tin. Kim đnh
đng liên kt đa bin cho thy rng giá chng khoán và các nhân t kinh t v mô đng
liên kt và có ít nht tn ti 1 mi quan h nhân qu 1 chiu gia 2 b các bin. Kt qu
cho thy rng giá chng khoán có quan h thun vi cung tin, lãi sut ngn hn và có
quan h ngc chiu vi t l lm phát và d tr ngoi t. Tuy nhiên, không có mi quan
h gia ch s sn xut công nghip và t giá hi đoái vi giá chng khoán.
 Mohamed Khaled Al-Jafari, Rashed Mohammed Salameh & Mohammad
Rida Habbash “Investigating the Relationship between Stock Market Returns
and Macroeconomic Variables: Evidence from Developed and Emerging
Markets”, 2011
Nghiên cu này xem xét mi quan h gia các bin s kinh t v mô và giá chng

khoán đi vi th trng phát trin và th trng đang ni lên trong giai đon t tháng 1
nm 2002 đn tháng 12 nm 2008. Các bin kinh t v mô đc nghiên cu bao gm: hot
đng kinh t thc t, lm phát, lãi sut, cung tin và t giá hi đoái. Ch s giá tiêu dùng là
bin đi din cho lm phát. Bin cung tin đc s dng là M2. T giá hi đoái đc đo
bng đng ni t cho mi đng đô la M. Ch s sn xut công nghip là bin đi din cho
16
hot đng kinh t thc. Trái phiu kho bc 3 tháng là bin đi din cho lãi sut. Các d
liu ca nghiên cu bao gm giá đóng ca hàng tháng ca TTCK  16 nc mi ni và 16
nc đang phát trin, cng nh ch s giá tiêu dùng, cung tin, t giá hi đoái, lãi sut, ch
s sn xut công nghip.
Trong nghiên cu này tác gi s dng các phng pháp th nghim khác nhau bao
gm c kim đnh quan h nhân qu Granger và kim đnh đng liên kt bng Pedroni.
Kim đnh này thc hin bng cách s dng d liu t 16 th trng phát trin (Australia,
Áo, B, Canada, an Mch, Phn Lan, Pháp, Hng Kông, Nht Bn, New Zealand, B
ào Nha, Singapore, Thy in, Thy S, Vng quc Anh, và Hoa K ) và 16 th trng
mi ni ( Argentina, Brazil, Chile, Trung Quc, Colombia, Cng hòa Séc, Hungary, n
, In-đô-nê-xi-a, Malaysia, Mexico, Philippines, Ba Lan, Nga,Thái Lan, và Th Nh K).
Cu trúc ca TTCK mi ni khác vi th trng phát trin nên bin đng ch s TTCK
mi ni có th phn ng khác nhau vi các bin kinh t v mô so vi các th trng phát
trin. Do đó, nghiên cu này đ phát hin s khác bit trong phn ng ca bin đng giá
chng khoán đn s bin đng các bin kinh t v mô gia th trng mi ni và phát
trin.
Kt qu cho thy, không có mi quan h dài hn gia giá chng khoán vi tt c
các bin kinh t v mô trong c hai th trng phát trin và mi ni, ngoi tr mc đ hot
đng kinh t thc có mi quan h vi giá chng khoán  th trng phát trin, nhng
không đc phát hin ti các th trng mi ni.
Mt khác, có mi quan h ngn hn gia giá chng khoán và các hot đng kinh t
thc, lm phát trong c hai chiu cho th trng phát trin và mi ni. Nhng có mi quan
h ngn hn mt chiu t giá chng khoán đn lãi sut trong c hai th trng. ng thi,
có mi quan h ngn hn mt chiu t giá chng khoán đn cung tin ti các th trng

mi ni và mt chiu t t giá hi đoái đn giá chng khoán  các th trng phát trin.
17
Cui cùng, kt qu cho thy rng mi quan h gia các bin kinh t v mô và lãi c
phiu ti các th trng mi ni là hoàn toàn có ý ngha thng kê đáng k hn so vi các
th trng phát trin.
 Yu Hsing, PhD; Antoinette S. Phillips, PhD; Carl Phillips, PhD, Southeastern
Louisiana University “Stock Prices and Aggregate Economic Variables: The
Case of Brazil” 5 May, 2011
Bài nghiên cu này áp dng mô hình Egarch đ xem xét mi quan h gia ch s
chng khoán Bovespa ca Brazil vi các bin s kinh t v mô. Các bin s kinh t v mô
bao gm sn xut công nghip, lãi sut, cung tin, t giá hi đoái, t l lm phát và ch s
chng khoán ca M. D liu đc thu thp hàng quý t quý 1 nm 1997 đn quý 2 nm
2010.
Kt qu ca mô hình Egarch cho thy rng ch s chng khoán Bovespa nhy cm
hn vi s thay đi trong sn xut công nghip, lãi sut cho vay thp hn, t l M2/GDP
cao hn, t l lm phát thp hn hoc ch s TTCK M hn so vi các bin s khác. Tng
1% (gim) trong sn xut công nghip s dn đn tng (gim) 2,761% các ch s chng
khoán Bovespa. Tng (gim) 1% lãi sut cho vay s dn đn gim (tng) 0,924% ch s
chng khoán Bovespa. Nu ch s giá c phiu th trng M tng (gim) 1%, ch s
chng khoán bovespa s tng (gim) 0,717%, cho thy rng TTCK bovespa thay đi t l
ít hn so vi ch s TTCK M.
 co giãn c tính -0,291 đi vi t giá đi đoái cho thy rng nu thc s Brazil
mt giá (đánh giá cao) 1% ch s chng khoán Bovespa s gim (tng) 0,291%. iu này
ng ý rng nhng tác đng tiêu cc trên vn quc t chy vào Brazil, chi phí nhp khu và
giá trong nc ln hn so vi tác đng tích cc vào xut khu. Nh vy, trong vic xem
xét các chính sách t giá hi đoái, ngoài tác đng thông thng trên xut khu ròng, hiu
ng tin nng khác cn đc xem xét.
18
ng thi ch s chng khoán Bovespa ca Brazil cho thy có mi quan h cùng
chiu vi sn xut công nghip, t l ca cung tin M2 vi GDP và ch s TTCK M, và

có mi quan h ngc chiu vi lãi sut cho vay, khu hao thc t Brazil, t l lm phát
ca Brazil và t l qu liên quan M. Chính sách tin t ca M s nh hng đn hiu
qu hot đng ca TTCK Brazil. Hiu ng lây lan t TTCK M đn TTCK Brazil là đáng
k. Tin khu hao có th giúp khu vc xut khu nhng s làm tn thng TTCK.
 Yu Hsing, Southeastern Louisiana University, USA“Effects of Macroeconomic
Variables on the Stock Market: The Case of the Czech Republic” 2011
Nghiên cu này xem xét mi quan h gia các ch s TTCK Czech và các bin s
kinh t v mô. D liu đc thu thp t cc thng kê tài chính Quc t và Qu Tin t
Quc t (IMF) trong khong thi gian t quý 1- 2002 đn quý 2-2010.
Áp dng mô hình GARCH, bài này cho thy rng ch s TTCK Czech có mi quan
h tích cc vi GDP thc t và th trng c và ch s chng khoán ca M, có nh
hng tiêu cc bi t l vay ca chính ph đi vi GDP, lãi sut thc trong nc, t giá
hi đoái CZK /USD, t l lm phát d kin và trái phiu chính ph khu vc đng tin
chung châu Âu và th hin mt mi quan h bc hai vi t l M2 trên GDP. Nó cho thy
rng ch s TTCK Séc và t l M2/GDP có mt mi quan h tích cc (âm) nu t l
M2/GDP nh (ln) hn giá tr ti hn 60,0%. Do đó, đ thúc đy mt TTCK mnh m,
các c quan chc nng d kin s theo đui hoc duy trì tng trng kinh t, k lut tài
chính, đánh giá tin t, lãi sut tng đi thp và t l lm phát k vng, và t l M2/GDP
là di giá tr ti hn 60,0%. Nu chính sách tài khóa đc đi din bi t l n / GDP ca
chính ph, h s tiêu cc ca nó là không đáng k  mc ý ngha 10%. Khi cung tin đc
đi din bng t l M1/GDP, giá tr ti hn ca t l M1/GDP đc c tính là 40,3%.