Các nhân tố tác động đến giá chỉ số VN INDEX

I.
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI & PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1. Lí do chọn đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam mới ra đời đầu năm 2000. Thuật ngữ “Thị trường
chứng khoán” còn khá mới mẻ đối với công chúng Việt Nam. Trong khi đó nhiều nước
trên thế giới, thị trường chứng khoán đã phát triển rất sôi động. Hiện nay, tại Việt Nam
có hai sàn HOSE của thành phố Hồ Chí Minh và HNX của Hà Nội, nhưng trong đó sàn
giao dịch của thành phố Hồ Chí Minh chiếm tỷ lệ giao dịch lớn nhất. Như chúng ta đã
biết, để tham gia vào thị trường chứng khoán, mọi người cần phải có kiến thức nhất
định về thị trường chứng khoán. Thị trường chứng khoán chỉ có thể phát triển được nếu
có sự tham gia ngày càng đông của những người có đầy đủ kiến thức về thị trường
chứng khoán. Nó không chỉ quan trọng đối với nền kinh tế của một nước mà còn quan
trọng đối với mỗi người bởi vì khả năng sinh lợi của nó. Vì vậy, tùy theo điều kiện, khả
năng của mình mà cần phải tiếp cận thật nhanh để tham gia đầu tư có hiệu quả vào thị
trường chứng khoán. Để hiểu rõ hơn những tác động và các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ
số VN-INDEX của sàn giao dịch tại thành phố Hồ Chí Minh nhóm chúng tôi thực hiện đề
tài nghiên cứu này.
2. Phạm vi nghiên cứu
Do quy mô và thời gian hạn chế cho nên đề tài nghiên cứu của nhóm chúng tôi chỉ tập
trung đề cập vào những nội dung của thị trường chứng khoán tại sàn giao dịch thành
phố Hồ Chí Minh.
Kiến thức về thị trường chứng khoán rất lớn nên nhóm chúng tôi chỉ làm rõ một số vấn
đề tương đối về thị trường chứng khoán.
II.

ĐỐI TƯỢNG, MỤC TIÊU, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

2.1 Đối tượng nghiên cứu: các nhân tố tác động đến giá chỉ số VNINDEX từ tháng
4/2010 - 4/2012
2.2 Mục tiêu nghiên cứu: xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến giá chỉ số
VN-INDEX, từ đó đưa ra đề xuất nhằm cải thiện chỉ số VN-INDEX.

2.3 Phương pháp nghiên cứu:
Báo cáo này sẽ sử dụng mô hình kinh tế lượng để thực hiện mục tiêu nghiên cứu. Chúng
tôi sẽ sử dụng dữ liệu của Cục thống kê, VN-INDEX, giá cổ phiếu và các biến số khác như
tỷ giá, lãi suất, chỉ số giá vàng, DJ Index được cập nhật từ tháng 4/2010 - 4/2012. Các số


liệu được xử lý logarit hóa để xem xét những biến động có tính % thay vì những con số
tuyệt đối. Biến đổi theo % sẽ có nhiều ý nghĩa hơn về mặt kinh tế cũng như thống kê
kinh tế lượng.
Hiện nay các nhà đầu tư sử dụng phổ biến các phần mềm vẽ biểu đồ giá chứng khoán và
các công cụ đi kèm để xác định mức hỗ trợ, kháng cự, đường xu hướng, các mẫu hình…
để từ những biến động giá trong quá khứ để dự báo xu hướng giá trong tương lai. Ở đây
ta sử dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích các tác động này
2.4 Cách thức thu thập số liệu: các số liệu trong bài là dữ liệu thứ cấp do nhóm thu
thập trên các trang web, sách và báo chí.
III. THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT
Qua quá trình tham khảo các tài liệu, phân tích chung, và các cơ sở lý luận nhóm chúng
tôi thấy có rất nhiều nhân tố vi mô và vĩ mô tác động đến chỉ số VN-INDEX. Tuy nhiên chỉ
số VN-INDEX tựu trung lại chịu tác động mạnh của các biến tỷ giá, vàng, lãi suất, và chỉ
số DJ INDEX
Mô hình tổng quát dự kiến như sau:
(

)
(
(

)
)

(

)

(

)

Trong đó:
Biến phụ thuộc:
:
:
:
:
:
IV.

Chỉ số VN-INDEX
Chỉ số giá USD
Chỉ số giá vàng
Lãi suất ngân hàng (%)
Chỉ số chứng khoán Dow Jones của Mỹ

PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG

Từ số liệu thu thập được, xử lý Eview ta được
Kết quả hồi qui:
Dependent Variable: LOG(VNINDEX)
Method: Least Squares

Date: 05/12/12 Time: 21:29
Sample: 1 24
Included observations: 24
Variable

Coefficien Std. Error t-Statistic
t

Prob.

C
6.109479 1.742946 3.505261
LOG(TYGIA)
-1.387053 0.517481 -2.680396
LOG(VANG)
-0.455885 0.089896 -5.071280
LOG(LAISUAT)
0.971694 0.204801 4.744578
LOG(DOWJONES) 0.712540 0.230829 3.086871

0.0024
0.0148
0.0001
0.0001
0.0061

R-squared

0.816724

Adjusted Rsquared
S.E. of regression

Mean dependent
var
0.778140 S.D. dependent var

6.096813
0.094532

Akaike info
-3.202416
criterion
Sum squared resid 0.037669 Schwarz criterion
-2.956989
Log likelihood
43.42900 F-statistic
21.16721
Durbin-Watson
1.696868 Prob(F-statistic)
0.000001
stat
Từ bảng kết xuất Eview ta có phương trình hồi qui mẫu:
(̂

0.044526

)
(

(

)

)

(
(

)
)

Với độ phù hợp R2 = 0.816724
Prob(F-statistic) = 0.000001
 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi qui
̂ = 6.109479, khi

, thì chỉ số

VN_INDEX tăng 6.109479 %
̂ = - 1.387053, khi
Tương tự đối với ̂ , ̂ ̂

tăng lên 1%, thì chỉ số VN-INDEX giảm 1.387053%


Tóm lại, VN-INDEX có tương quan ngược chiều với
thuận chiều với

nhưng lại vận động

 Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi qui (mức ý nghĩa

)

Giả thiết {
Dựa vào kết quả kết xuất Eview, xét hệ số P_Value:
Ta bác bỏ giả thiết , nghĩa là số liệu các biến
có ý nghĩa thống kê.

S

 Đo độ phù hợp của mô hình(mức ý nghĩa

)

R2= 0.816724 tức là mô hình giải thích được 81.6724% sự biến động của biến tự do ảnh
hưởng dến biến phụ thuộc.
H 0 : R 2  0
2
H :R 0

Kiểm định giả thiết : 

Tiêu chuẩn kiểm định:

(

Miền bác bỏ

(

)

(

(

)

)

(

)
)

 Bác bỏ H 0 , tức là mô hình hồi quy là phù hợp
Từ mô hình hồi quy, bạn có thể ước lượng cho một số giá trị, nên ta bỏ qua xem xét cho
phần này.
 Xét đa cộng tuyến cho các biến độc lập ta rút ra không xuất hiện đa cộng tuyến
cho các biến tự do.
Liệu mô hình có thể giải thích thêm bằng các biến khác
Ta xét đến tác động của sự tăng giảm của thị trường BẤT ĐỘNG SẢN bằng cách thực
hiện việc thêm biến giả cho mô hình.


{

Biến giả:

Thực hiện chạy phần mềm Eview ta được bảng sau:
Dependent Variable: LOG(VNINDEX)
Method: Least Squares
Date: 05/15/12 Time: 10:42
Sample: 1 24
Included observations: 24
Variable

Coefficient Std. Error t-Statistic

C
DI
LOG(TYGIA)
LOG(VANG)
LOG(LAISUAT)
LOG(DOWJONES)

5.446417
0.041763
-1.351626
-0.438951
0.991803
0.748907

R-squared

1.596881
0.017999
0.466710

0.081360
0.184812
0.208660

3.410660
2.320268
-2.896070
-5.395149
5.366545
3.589116

0.0031
0.0323
0.0096
0.0000
0.0000
0.0021

Mean dependent
var
0.819731 S.D. dependent var

6.096813

0.858920

Adjusted Rsquared
S.E. of regression

0.040136

Akaike info
criterion
0.028997 Schwarz criterion
46.56898 F-statistic
2.313719 Prob(F-statistic)

Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson
stat

Prob.

0.094532
-3.380748
-3.086235
21.91742
0.000000

Kết quả hồi qui theo biến giả như sau:
(̂

)
(
(
(

)

(

)

)

)

Vậy có nên thêm biến DI vào mô hình. Kết quả hồi quy cho ta kết quả biến có tác động
đến chỉ số VN-INDEX. Như vậy: