Mối quan hệ giữa các biến động mang tính chu kỳ của kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu ở việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
------------------

VÕ THỊ THẢO NGUYÊN

MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN ĐỘNG MANG TÍNH CHU
KỲ CỦA KINH TẾ VĨ MÔ, THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
VÀ GIÁ DẦU Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 11 NĂM 2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
------------------

VÕ THỊ THẢO NGUYÊN

MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN ĐỘNG MANG TÍNH CHU
KỲ CỦA KINH TẾ VĨ MÔ, THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN
VÀ GIÁ DẦU Ở VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số:

60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 11 NĂM 2014


LỜI CAM ĐOAN
Tôi tên là Võ Thị Thảo Nguyên, tác giả của luận văn thạc sĩ “Mối quan hệ giữa các
biến động mang tính chu kỳ của kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu ở
Việt Nam”.
Tôi xin cam đoan: Nội dung của luận văn là kết quả nghiên cứu của cá nhân dưới sự
hướng dẫn khoa học của PGS. TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang. Luận văn được thực
hiện và hoàn tất một cách độc lập, tự thân. Tất cả các số liệu là trung thực và được
thu thập từ các nguồn đáng tin cậy, kết quả nghiên cứu được lấy từ phần mềm kinh
tế lượng, không sao chép từ các nguồn khác. Tất cả tài liệu tham khảo được sử dụng
trong luận văn này đều có trích dẫn đầy đủ và rõ ràng.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2014
Tác giả đề tài
Võ Thị Thảo Nguyên


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH
TÓM TẮT
1.

GIỚI THIỆU....................................................................................................................... 2

2.

NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU .............................................................................................. 6

3.

2.1.

Các thành phần của một chuỗi thời gian .................................................................. 6

2.2.

Các yếu tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán ............................................... 9

2.3.

Tác động giá dầu trên các chỉ số kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán ........... 17

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ TẢ DỮ LIỆU .............................................. 25
3.1.

Mô hình VAR / VECM .......................................................................................... 25

3.2.

Dữ liệu .................................................................................................................... 26

3.2.1.

Biến nghiên cứu và dữ liệu ............................................................................. 26

3.2.2.

Các thành phần mang tính chu kỳ................................................................... 28

3.2.3.

Kiểm định nghiệm đơn vị ............................................................................... 28

3.3.
4.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ................................................................ 31
4.1.

Phương pháp tiếp cận đồng liên kết và VECM ...................................................... 31

4.1.1.

Lựa chọn độ trễ thích hợp ............................................................................... 31

4.1.2.

Kiểm định đồng liên kết ................................................................................. 32

4.1.3.

Kiểm định tính ổn định của mô hình .............................................................. 34

4.1.4.

Kiểm định mối quan hệ nhân quả ................................................................... 35

4.1.5.

Kết quả ước lượng mô hình VECM................................................................ 36

4.1.6.

Hàm xung động phản hồi ................................................................................ 37

4.1.7.

Phân rã phương sai của mô hình VECM ........................................................ 40

4.2.

5.

Các bước thực hiện ................................................................................................. 30

Phương pháp tiếp cận VAR .................................................................................... 43

4.2.1.

Kết quả sơ bộ .................................................................................................. 43

4.2.2.

Kết quả VAR .................................................................................................. 51

KẾT LUẬN ...................................................................................................................... 62

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
ADF

: Augmented Dickey-Fuller

AIC

: Akaike Information Criterion (Tiêu chuẩn thông tin Akaike)

APT

: Arbitrage Pricing Theory (Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá)

BK

: Baxter – King

CF

: Christian - Fitzgerald

CPI

: Consumer price index (Chỉ số giá tiêu dùng)

ECM

: Error Correction Model

EIA

: Energy Information Administration (Cơ quan Quản lý Thông tin Năng lượng)

FPE

: Final prediction error (Sai số dự đoán cuối cùng)

GDP

: Gross Domestic Product (Tổng sản phẩm quốc nội)

GSO

: General Statistics Office of Vietnam (Tổng cục thống kê Việt Nam)

HOSE : Ho Chi Minh Stock Exchange (Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí
Minh)
HP

: Hodrick-Prescott

HQ

: Hannan-Quinn information criterion (Tiêu chuẩn thông tin của Hannan –
Quinn)

IFS

: International Financial Statistics (Thống kê tài chính Quốc tế)

IIP

: Index Industry Products (Chỉ số sản xuất công nghiệp)

ISE

: Istanbul Stock Exchange (Chỉ số chứng khoán Istabul)

LR

: Likelihood Ratio

OECD : Organization for Economic Co-operation and Development (Tổ chức Hợp tác
và Phát triển Kinh tế)
PP

: Phillips Perron

SC

: Schwarz information criterion (Tiêu chuẩn thông tin Schwarz)

VAR

: Vector AutoRegression

VECM : Vector Error Correction Model
WTI

: West Texas Intermediate


DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1 - Mô tả các biến trong mô hình
Bảng 3.2 - Kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn ADF và PP
Bảng 4.1 - Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình VECM
Bảng 4.2 - Kiểm định đồng liên kết mô hình VECM
Bảng 4.3 - Vectơ đồng liên kết
Bảng 4.4 - Kiểm định nhân quả Granger
Bảng 4.5 - Kết quả VECM
Bảng 4.6 - Thống kê mô tả các thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc HodrickPrescott
Bảng 4.7 - Thống kê mô tả các thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc BaxterKing
Bảng 4.8 - Kiểm định đồng liên kết các thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc
Hodrick-Prescott
Bảng 4.9 - Kiểm định đồng liên kết các thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc
Baxter-King
Bảng 4.10 - Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình VAR của các thành phần mang
tính chất chu kỳ theo bộ lọc Hodrick-Prescott
Bảng 4.11 - Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình VAR của các thành phần mang
tính chất chu kỳ theo bộ lọc Baxter-King

Bảng 4.12 - Kết quả kiểm định tính ổn định của hai mô hình VAR với độ trễ 2
Bảng 4.13 - Kết quả các mô hình VAR


DANH MỤC HÌNH
Hình 4.1

- Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình VECM với độ trễ 1

Hình 4.2

- Hàm phản ứng xung của mô hình VECM

Hình 4.3

- Phân rã phương sai của chỉ số giá tiêu dùng

Hình 4.4

- Phân rã phương sai của chỉ số VNIndex

Hình 4.5

- Phân rã phương sai của chỉ số sản xuất công nghiệp

Hình 4.6

- Đồ thị biểu diễn các thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc HodrickPrescott

Hình 4.7

- Đồ thị biểu diễn các thành phần mang tính chu kỳ theo bộ lọc BaxterKing

Hình 4.8

- Hàm phản ứng xung của các thành phần mang tính chu kỳ của chỉ số
giá tiêu dùng

Hình 4.9

- Hàm phản ứng xung của các thành phần mang tính chu kỳ của chỉ số
VNIndex

Hình 4.10 - Hàm phản ứng xung của các thành phần mang tính chu kỳ của chỉ số
sản xuất công nghiệp
Hình 4.11 - Phân rã phương sai của thành phần mang tính chu kỳ của chỉ số giá
tiêu dùng
Hình 4.12 - Phân rã phương sai của thành phần mang tính chu kỳ của chỉ số
VNIndex
Hình 4.13 - Phân rã phương sai của thành phần mang tính chu kỳ của chỉ số sản
xuất công nghiệp


1

TÓM TẮT
Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số sản xuất công
nghiệp, thị trường chứng khoán và giá dầu ở Việt Nam. Ban đầu phân tích được
thực hiện với một khuôn khổ thống kê bao gồm kiểm định đồng liên kết và mô hình
VECM để nghiên cứu các chuỗi dữ liệu gốc. Sau đó một mô hình VAR đa biến

được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các thành phần mang tính chu kỳ của
các chuỗi dữ liệu. Giai đoạn mẫu của nghiên cứu là từ tháng 01/2001 đến tháng
06/2014. Kết quả phân tích VECM cho thấy giá dầu thế giới có mối tương quan
cùng chiều với chỉ số giá tiêu dùng. Trong khi đó, thị trường chứng khoán và chỉ số
sản xuất công nghiệp lại có mối tương quan ngược chiều với chỉ số giá tiêu dùng.
Phân tích các thành phần mang tính chu kỳ cũng cho thấy một mối quan hệ ngược
chiều giữa giá dầu và thị trường chứng khoán. Ngoài ra, giá dầu cũng thể hiện một
mối tương quan cùng chiều với chỉ số giá tiêu dùng, trong khi thị trường chứng
khoán có mối tương quan ngược chiều với chỉ số giá tiêu dùng như trong kết quả
mô hình VECM. Cuối cùng, kết quả của các thành phần mang tính chu kỳ không
tìm thấy mối quan hệ giữa chỉ số sản xuất công nghiệp và thị trường chứng khoán
Việt Nam.
Từ khóa: Các thành phần mang tính chu kỳ, VAR, Giá dầu, Các chỉ số kinh tế vĩ
mô, Thị trường chứng khoán


2

1. GIỚI THIỆU
Kể từ khi chính thức đi vào hoạt động vào ngày 28/07/2000 đến nay, thị trường
chứng khoán Việt Nam đã không ngừng phát triển và có những đóng góp đáng kể
trong sự phát triển của nền kinh tế. Trong năm 2006, vốn hóa của thị trường chứng
khoán chỉ chiếm khoảng 22% GDP thì năm 2007 đã lên tới hơn 40% GDP. Chỉ số
VNIndex đã lập kỷ lục trong lịch sử 14 năm hình thành thị trường chứng khoán, đạt
đỉnh 1170.67 điểm vào ngày 12/3/2007. Tuy nhiên, từ cuối năm 2007 đến nay, tình
hình kinh tế thế giới và trong nước có nhiều sự biến động mạnh mẽ về tỷ giá, nhiên
liệu, thiên tai, dịch bệnh,... đặc biệt là những biến động của thị trường tài chính do
ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng tài chính thế giới có nguồn gốc từ khủng hoảng
tài chính ở Mỹ, đã dẫn đến tình trạng sụt giá chứng khoán và mất giá tiền tệ quy mô
lớn ở nhiều nước trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Bên cạnh các tác nhân bên

ngoài thì những thông tin tiêu cực về kinh tế vĩ mô cũng đã tác động không nhỏ tới
sự suy giảm của thị trường chứng khoán Việt Nam. Trong thời gian qua, thị trường
chứng khoán Việt Nam đã gặp phải rất nhiều khó khăn và thách thức. Việc nghiên
cứu mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế trong và ngoài nước với thị trường chứng
khoán Việt Nam ngày càng được quan tâm, nhằm hỗ trợ các nhà hoạch định chính
sách đưa ra các biện pháp phù hợp và hiệu quả, nhằm hỗ trợ cho sự phát triển ổn
định của một thị trường chứng khoán còn non trẻ như Việt Nam.
Với giả thiết rằng các biến động kinh tế vĩ mô tác động đến giá cổ phiếu thông qua
ảnh hưởng của các dòng tiền tương lai và tỷ lệ chiết khấu dòng tiền, mối quan hệ
giữa giá cổ phiếu và các biến số kinh tế vĩ mô đã được nghiên cứu rộng rãi. Lý
thuyết kinh doanh chênh lệch giá của Ross (1976) đã trở thành động lực chính của
nhiều nghiên cứu trước đây và có thể được coi là mô hình định giá tài sản toàn cầu.
Các yếu tố kinh tế vĩ mô được đưa vào các mô hình thường là những biến tiền tệ
như lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái,... hoặc những biến kinh tế thực như sản xuất,
giá dầu,... Trong vài thập kỷ qua, mối quan hệ giữa lợi nhuận của thị trường chứng
khoán và các biến kinh tế vĩ mô đã trở thành một chủ đề rất được quan tâm của các
nhà nghiên cứu kinh tế thực nghiệm trên toàn thế giới. Những nghiên cứu ban đầu


3

trong lĩnh vực này hỗ trợ cho lập luận rằng lợi nhuận thị trường chứng khoán bị ảnh
hưởng bởi các thông báo kinh tế. Các nghiên cứu này đã chứng minh sự tồn tại của
mối quan hệ đáng kể giữa thị trường chứng khoán với một vài biến số kinh tế vĩ mô
được lựa chọn ở mỗi quốc gia. Ngoài ra, các tác giả như Levine và Zervos (1998),
Hooker (2004) và Chiarella và Gao (2004) đã đưa ra bằng chứng quan trọng rằng
lợi nhuận thị trường chứng khoán bị ảnh hưởng bởi các chỉ số kinh tế vĩ mô như
GDP, năng suất, việc làm và lãi suất.
Phản ứng của lợi nhuận thị trường chứng khoán trước những thay đổi trong các biến
số kinh tế vĩ mô không thể được xác định sẵn vì những phản ứng này mang tính đặc

thù cho từng quốc gia. Nói cách khác, các mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán
và các biến kinh tế vĩ mô ở một nền kinh tế nhỏ như Việt Nam có thể khác biệt đáng
kể so với những gì đã được ghi nhận ở các nền kinh tế lớn như Mỹ và Anh. Mặc dù
thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển nhanh chóng, nhưng mức độ vốn
hóa của thị trường vẫn nhỏ hơn nhiều so với các thị trường phát triển. Vì vậy, gần
như chắc chắn rằng chỉ số chứng khoán Việt Nam chủ yếu bị tác động bởi các hoạt
động đầu cơ, thao túng và các can thiệp của chính phủ nhiều hơn là từ thị trường thế
giới. Thêm nữa, do nhận thức của các nhà đầu tư ở mỗi quốc gia rất khác nhau nên
chỉ số giá chứng khoán thường cũng phản ứng với các biến số kinh tế theo những
cách khác biệt. Từ đó, dẫn đến có sự khác biệt giữa các nền kinh tế về tầm quan
trọng của các chỉ số kinh tế vĩ mô trong nước.
Ngoài ra, các nghiên cứu trên thế giới cũng thường xem xét vai trò của các biến
toàn cầu trong việc giải thích lợi nhuận của thị trường chứng khoán. Mối quan hệ
giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu cũng đã được
nghiên cứu rộng rãi trước đây, điển hình như tại các nước Mỹ, Anh, Nhật Bản,
Canada và nhiều quốc gia khác. Giá dầu mỏ là một trong những biến số mang tính
thế giới hay được lựa chọn để đưa vào các nghiên cứu nhất. Những năm qua đã
chứng kiến một sự đột biến về các nghiên cứu liên quan đến giá dầu, một phần là do
sự tăng giá gần đây của mặt hàng chiến lược đóng vai trò không thể thay thế trong
nền kinh tế toàn cầu này. Dầu là một trong những mặt hàng được giao dịch nhiều


4

nhất trên thế giới. Các nghiên cứu đã quan sát rất nhiều biến động giá cả của dầu
mỏ và thấy được những biến động này không chỉ liên quan đến sự phát triển mạnh
mẽ của kinh tế thế giới mà còn là nguyên nhân dẫn đến lạm phát kinh tế hoặc suy
thoái kinh tế. Điển hình cho các nghiên cứu đã được thực hiện về việc đánh giá mối
quan hệ giá dầu - kinh tế vĩ mô có thể kể đến như Hamilton (1983), Park và Ratti
(2008), Kilian và Park (2007)... Tất cả đều nghiên cứu mối quan hệ ngẫu nhiên giữa

các biến số kinh tế vĩ mô và giá dầu. Ngoài ra, các tác giả như Haung và các cộng
sự (1996) và Sadorsky (1999) đã kiểm tra mối quan hệ giữa giá dầu và lợi nhuận
chứng khoán. Tất cả họ đều kết luận rằng thay đổi giá dầu là yếu tố quyết định quan
trọng đến lợi nhuận thị trường chứng khoán.
Tại Việt Nam, xăng dầu tiêu dùng trong nước hiện nay chủ yếu phải nhập khẩu, giá
trong nước phụ thuộc vào sự biến động của giá thị trường thế giới. Nhìn chung, ảnh
hưởng của việc tăng giá xăng dầu hàm chứa nhiều yếu tố tiêu cực dễ thấy như xáo
trộn tâm lý, tăng giá và sức ép tăng giá, gây sốc trên thị trường chứng khoán, bất lợi
trong khu vực kinh doanh khi yếu tố đầu vào tăng giá và quan trọng nhất là tác động
trực tiếp đến chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Tuy nhiên, thực tế là tại các nền kinh tế quy
mô nhỏ, tác động giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô, giá dầu và thị trường chứng khoán
không được nghiên cứu đầy đủ trong các tài liệu. Có rất ít sự quan tâm về vấn đề
này cho các nước châu Á, cụ thể hơn là Việt Nam. Điều quan trọng là cần kiểm tra
mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu cho nền
kinh tế quy mô nhỏ. Với mong muốn góp phần bổ sung tài liệu nghiên cứu thực
nghiệm về vấn đề này ở một nước đang phát triển như Việt Nam, nghiên cứu này đã
được thực hiện.
Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô, giá
dầu và thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 1/2001 đến tháng
6/2014. Cụ thể hơn, nghiên cứu này xem xét mối quan hệ giữa chỉ số giá tiêu dùng,
chỉ số sản xuất công nghiệp, thị trường chứng khoán và giá dầu thô tại Việt Nam.
Đầu tiên, một kiểm định đồng liên kết và mô hình VECM được sử dụng để phân
tích các chuỗi dữ liệu gốc, tức là xem xét các xu hướng dài hạn của các chuỗi dữ


5

liệu và các phản ứng trong ngắn hạn của chúng. Kết quả cho thấy giá dầu thế giới
có mối tương quan ngược chiều với thị trường chứng khoán và thị trường chứng
khoán có mối tương quan ngược chiều với chỉ số giá tiêu dùng. Sau đó nghiên cứu

tiến hành tách riêng các thành phần mang tính chu kỳ để kiểm tra xem liệu việc
phân rã các chuỗi và rút ra các thành phần không quan sát được của chu kỳ có đưa
ra được những bằng chứng bổ sung có ý nghĩa hay không. Phương pháp VAR được
sử dụng để phân tích các thành phần mang tính chu kỳ này. Kết quả thu được tương
tự với kết luận từ mô hình VECM.
Phần còn lại của luận văn được tổ chức như sau:
 Phần 2: Giới thiệu tổng quan về các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm
quan trọng liên quan đến các thành phần mang tính chu kỳ và mối quan hệ
giữa các thành phần này của các chỉ số kinh tế vĩ mô, thị trường chứng
khoán và giá dầu.
 Phần 3: Thảo luận về mô hình VAR/VECM và tính toán các thành phần
mang tính chu kỳ. Đồng thời, phần này cũng trình bày đặc tính của các chuỗi
dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này.
 Phần 4: Trình bày và thảo luận kết quả thực nghiệm.
 Phần 5: Kết luận.


6

2. NỀN TẢNG NGHIÊN CỨU
2.1. Các thành phần của một chuỗi thời gian
Những nghiên cứu trước đây thường chú trọng kiểm tra mối quan hệ giữa tốc độ
tăng trưởng của các chuỗi dữ liệu. Song nghiên cứu này lại tập trung vào việc kiểm
tra các mối quan hệ của các thành phần mang tính chu kỳ của các chuỗi dữ liệu. Tốc
độ tăng trưởng đại diện cho sự tiến bộ về năng suất hoặc tăng trưởng kinh tế trong
dài hạn, trong khi chu kỳ kinh doanh đại diện cho những biến động xung quanh tiến
trình này (xu hướng), tức là chúng đại diện cho một trong những thành phần biến
động trong ngắn hạn của một chuỗi. Để hiểu rõ sự khác biệt của các thành phần
trong một chuỗi thời gian thì chúng ta cần tìm hiểu sơ lược về chúng.
Bất kỳ chuỗi thời gian nào cũng có thể có một số hoặc tất cả các thành phần sau:

 Xu hướng (Trend – T): Xu hướng này là mô hình dài hạn của một chuỗi thời
gian. Một xu hướng có thể là gia tăng hay suy giảm tùy thuộc vào việc chuỗi
thời gian thể hiện một mô hình tăng dài hạn hoặc một mô hình giảm dài hạn.
Nếu một chuỗi thời gian không cho thấy một mô hình tăng hoặc giảm thì
chuỗi này dừng ở giá trị trung bình.
 Chu kỳ (Cyclical – C): Bất kỳ mô hình nào thể hiện một sự vận động lên
xuống xung quanh một xu hướng nhất định thì được định nghĩa là một mô
hình có tính chu kỳ. Khoảng thời gian tồn tại của một chu kỳ phụ thuộc vào
loại hình kinh doanh hoặc ngành công nghiệp được phân tích.
 Mùa vụ (Seasonal – S): Tính mùa vụ tồn tại khi chuỗi thời gian thể hiện sự
dao động đều đặn trong cùng một tháng (hoặc nhiều tháng) mỗi năm, hoặc
trong cùng một quý mỗi năm. Ví dụ, doanh số bán lẻ cao điểm trong tháng
mười hai hàng năm.
 Bất thường (Irregular – I): Thành phần này là không thể đoán trước. Mỗi
chuỗi thời gian có một số thành phần không thể đoán trước, điều này làm cho
nó thành một biến ngẫu nhiên.


7

Các thành phần này có thể được kết hợp trong những cách khác nhau. Người ta
thường giả định rằng chúng được nhân hoặc cộng với nhau, ví dụ:
yt = T x C x S x I
yt = T + C + S + I
Để xác định xu hướng, trong trường hợp một, một sẽ chia cho biểu thức đầu tiên
của xu hướng (T). Trong trường hợp thứ hai nó được quy định là phép trừ.
Chu kỳ kinh doanh đã là một chủ đề chính của các cuộc thảo luận, đặc biệt là trong
thời kỳ diễn ra các biến động lớn trong các biến tổng hợp của nền kinh tế công
nghiệp hóa, điển hình như trong cuộc Đại suy thoái. Nhiều nhà nghiên cứu đã dành
hết thời gian của họ để giải thích nguyên nhân chính của các biến động này và chỉ

ra được hậu quả của chúng lên các hoạt động kinh tế thực. Một nghiên cứu quan
trọng của Burns và Mitchell (1946) đã mang lại kết quả quan trọng trong việc đo
lường và phân loại các chu kỳ kinh doanh. Kể từ đó, kỹ thuật để xác định chu kỳ
kinh doanh được cải thiện đáng kể. Trong những năm 1980, với phương pháp
khuếch tán của bộ lọc Hodrick-Prescott (bộ lọc HP) nhằm làm mịn xu hướng,
những bước tiến mới đã diễn ra trong việc phân tích các chu kỳ kinh doanh của nền
kinh tế thị trường hiện đại. Chu kỳ kinh doanh kể từ đó đã được xem như là độ lệch
của xu hướng của các chuỗi thời gian và những xu hướng này có thể thay đổi theo
thời gian. Cụ thể hơn, Burns và Mitchell (1946) định nghĩa một chu kỳ kinh doanh
như sau:
“Một chu kỳ bao gồm sự phát triển mở rộng xảy ra vào cùng một thời điểm trong
nhiều hoạt động kinh tế, kế theo là giai đoạn suy thoái thu hẹp nói chung xảy ra
tương tự theo chiều ngược lại, và những phục hồi từ sự suy thoái của chu kỳ trước
chính là giai đoạn phát triển mở rộng của chu kỳ tiếp theo; trình tự này của những
biến động xảy ra thường xuyên nhưng không mang tính định kỳ; thời gian của một
chu kỳ kinh doanh có thể thay đổi từ hơn một năm đến mười hoặc mười hai năm;
chúng không thể chia được thành các chu kỳ ngắn hơn mà những chu kỳ này có các
đặc tính tương tự với biên độ dao động xấp xỉ của chính chúng" (Burns và Mitchell


8

(1946) - tr.3).
Chu kỳ kinh doanh không thể chỉ được xem là biến động đơn thuần xung quanh xu
hướng dài hạn của các hoạt động kinh tế. Chu kỳ kinh doanh có các đặc tính khác
biệt với các dao động ngắn hạn khác (ví dụ như mùa vụ), như chúng diễn ra đồng
thời ở nhiều yếu tố kinh tế - chúng không có chiều dài hoặc biên độ cố định. Vì vậy,
các nghiên cứu hiện nay, theo Diebold và Rudebusch (1996), đã góp phần làm mới
tầm quan trọng của các chu kỳ bằng việc kiểm tra các hành vi khác nhau của nền
kinh tế trong thời kỳ phát triển và suy thoái, tức trong các giai đoạn khác nhau của

chu kỳ kinh doanh.
Phân tách chuỗi với các thành phần không quan sát được của chúng và rút ra các
thành phần mang tính chu kỳ có thể mang lại lợi ích quan trọng cho hoạt động
nghiên cứu. Lợi ích quan trọng nhất của việc kiểm tra các chu kỳ kinh doanh là ý
nghĩa của chúng trong hỗ trợ quyết định các chính sách. Đặc tính ngắn hạn của
chúng cho phép các nhà làm chính sách có thể xây dựng chiến lược của họ với một
nỗ lực nhằm giảm thiểu những biến động tức thời. Diebold và Rudenbusch (2001)
lập luận rằng chính sách của chính phủ đã góp phần đáng kể trong sự ổn định của
chu kỳ kinh doanh kể từ Chiến tranh thế giới thứ hai. Ngoài ra, Rudebusch và
Svensson (1999) viện dẫn quan điểm cho rằng các dự báo của chu kỳ kinh doanh là
rất cần thiết trong việc xây dựng được các chính sách thành công.
Hiện nay bên cạnh bộ lọc Hodrick-Prescott còn có những bộ lọc khác hỗ trợ cho
việc bóc tách các thành phần mang tính chu kỳ của các chuỗi dữ liệu thô, ví dụ như
bộ lọc Baxter – King và bộ lọc Christiano – Fitzgerald. Dựa theo Filis (2010),
nghiên cứu này sẽ sử dụng đồng thời hai bộ lọc Hodrick-Prescott và Baxter – King
để tạo ra các chuỗi thành phần mang tính chu kỳ của các biến xem xét. Đây là hai
bộ lọc đã được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu trước đây. Christodoulakis
và các cộng sự (1995) đã sử dụng bộ lọc HP trong nghiên cứu so sánh các đặc tính
chu kỳ kinh doanh của nền kinh tế Hy Lạp với các đặc tính tương ứng của các nền
kinh tế khác thuộc Ủy ban Châu Âu. Hodrick và Prescott (1997) cũng đã sử dụng


9

bộ lọc HP để nghiên cứu các đặc tính của chu kỳ kinh doanh ở Mỹ những năm sau
chiến tranh. Trong khi đó, Dickerson và các cộng sự (1998), Inklaar và Haan (2001)
và Ewing và Thomson (2007) cũng sử dụng bộ lọc HP để xem xét chu kỳ kinh
doanh ở các nước châu Âu. Bộ lọc BK đã được đề xuất trong nghiên cứu của Baxter
và King (1999). Sau đó, Ewing và Thomson (2007) đã sử dụng bộ lọc BK cùng với
bộ lọc HP để xem xét mối quan hệ giữa giá dầu và các nhân tố kinh tế vĩ mô ở Anh.

2.2. Các yếu tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán
Trong thập niên 1970, S.A Ross đã triển khai một mô hình nổi tiếng gọi là kinh
doanh chênh lệch giá (APT) bằng cách sử dụng các yếu tố đa rủi ro giải thích tỷ
suất sinh lợi của chứng khoán. Mô hình APT cho rằng tỷ suất sinh lợi của chứng
khoán là một hàm số tuyến tính của tập hợp các yếu tố kinh tế tác động đến tất cả
các chứng khoán. Ross (1976) đã triển khai mô hình này như sau:
̅ + β1 F1 + β2 F2 + ⋯ + βn Fn + ∈
R= R

(1)

Trong đó: R: tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
̅: tỷ suất sinh lợi mong đợi của chứng khoán
R
Fn: yếu tố thứ n
: đặc trưng đối với từng chứng khoán riêng biệt và không liên quan gì
đến  của các chứng khoán khác
Mô hình thể hiện ở phương trình (1) được gọi là mô hình nhân tố và nguồn gốc của
rủi ro hệ thống ký hiệu là F được gọi là các yếu tố. Các yếu tố được sử dụng trong
mô hình này có thể là lạm phát, GDP, thay đổi trong lãi suất, rủi ro chính trị, giá dầu,
khu vực mậu dịch, tỷ giá hối đoái...
Nhiều nhà khoa học đã chứng minh bằng các nghiên cứu thực nghiệm về tác động
của các nhân tố kinh tế vĩ mô đối với thị trường chứng khoán. Theo Ritter (2005),
tăng trưởng kinh tế và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán muốn tốt hơn đòi hỏi


10

phải tăng chi phí vốn. Điều này cần phải có một trong hai nguồn tái đầu tư lợi

nhuận nhiều hơn (và trả cổ tức ít hơn trong ngắn hạn) hoặc tiết kiệm cá nhân được
đầu tư vào các công ty phát hành cổ phiếu cao hơn. Do đó, một mối quan hệ một
chiều có thể được giả định là tồn tại giữa tăng trưởng kinh tế và tỷ suất sinh lợi thị
trường chứng khoán. Nhiều nghiên cứu đã cố gắng để cung cấp bằng chứng về mối
quan hệ một chiều này.
Gjerde và Sættem (1999) sử dụng cách tiếp cận VAR, nghiên cứu về mối quan hệ
giữa lợi nhuận cổ phiếu và các yếu tố kinh tế vĩ mô ở một số thị trường chính tiêu
biểu cho nhóm nước có nền kinh tế nhỏ, mở (Canada, Úc, Thụy Điển và Na Uy).
Họ cũng chỉ ra rằng phản ứng của thị trường chứng khoán với những thay đổi trong
GDP bị trì hoãn. Bilson và cộng sự (2001) sử dụng mô hình APT để nghiên cứu mối
quan hệ giữa cung tiền và hoạt động thị trường chứng khoán trong các thị trường
chứng khoán mới nổi. Các kết quả cho thấy GDP đóng vai trò như chỉ số lãnh đạo
các biến động thị trường chứng khoán, có nghĩa là tăng trưởng GDP dẫn đến sự phát
triển thị trường chứng khoán trong giai đoạn tiếp theo. Glen (2002) sử dụng dữ liệu
giai đoạn 1980-2001 của 18 quốc gia thuộc nhóm thị trường mới nổi cho thấy tăng
trưởng GDP sau một đợt phá giá tiền tệ sẽ làm tăng lợi nhuận các tài sản trong nước
được nắm giữ qua thời gian này.
Vassalou (2003) đã kiểm định một mô hình Fama – French ba nhân tố, kết hợp các
thông tin liên quan đến tăng trưởng GDP trong tương lai. Kết quả cho thấy khi đi
kèm với các yếu tố thị trường, mô hình có thể giải thích lợi nhuận vốn chủ sở hữu.
Tóm lại, tin tức liên quan đến GDP trong tương lai có thể giải thích lợi nhuận thị
trường chứng khoán hiện tại, dữ liệu chéo của giá trị ghi sổ trên giá trị thị trường và
quy mô danh mục đầu tư. Acikalin và các cộng sự (2008) sử dụng các kiểm tra
đồng liên kết và mô hình VECM trên một tập dữ liệu hàng quý để điều tra mối quan
hệ giữa lợi nhuận thị trường chứng khoán Istanbul (ISE) và các biến số kinh tế vĩ
mô của nền kinh tế Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả cho thấy mối quan hệ ổn định lâu dài giữa
ISE và bốn biến số kinh tế vĩ mô: GDP, tỷ giá, lãi suất, cán cân vãng lai. Trong khi
đó, kết quả của các kiểm định quan hệ nhân quả cho thấy có mối quan hệ một chiều

11

giữa các chỉ số vĩ mô và chỉ số ISE. Theo quan sát từ các kết quả thực nghiệm,
những thay đổi trong quá khứ của ISE và GDP có tác động tiêu cực đến những thay
đổi hiện tại trong chỉ số ISE.
Lạm phát cũng là một yếu tố được xem là có ảnh hưởng đến thị trường chứng
khoán. Ở các nước phát triển, lạm phát và thị trường chứng khoán có mối quan hệ
ngược chiều. Lạm phát tăng cao luôn là dấu hiện cho thấy nền kinh tế đang nóng,
báo hiệu sự tăng trưởng kém bền vững. Thông qua việc sử dụng các phương pháp
VAR và đồng liên kết, Pearce và Roley (1983), Gjerde và Sættem (1999) cho rằng
lạm phát có mối tương quan ngược chiều với hoạt động thị trường chứng khoán.
Điều này có nghĩa là lạm phát càng thấp thì lợi nhuận thị trường chứng khoán càng
cao và ngược lại. Cụ thể, Pearce và Roley (1983) sử dụng các dữ liệu hàng tuần của
Mỹ bắt đầu vào ngày 29/09/1977 và kết thúc vào ngày 29/01/1982, chia làm ba giai
đoạn nhỏ để nghiên cứu. Gjerde và Sættem (1999) lại nghiên cứu ở nền kinh tế nhỏ
mở là Na Uy. Kết quả của nghiên cứu này còn cho thấy thị trường chứng khoán có
một phản ứng chậm với những thay đổi trong hoạt động kinh tế thực trong nước.
Những kết quả giống hệt nhau đã được công bố kể từ đầu thập niên 70 của một số
tác giả, chứng minh rằng một mối quan hệ ngược chiều tồn tại giữa lạm phát và lợi
nhuận thị trường chứng khoán. Điển hình là nghiên cứu của Fama và Schwert
(1977), xem xét mức độ phản ứng của các tài sản khác nhau trước các thay đổi ngẫu
nhiên của tỷ lệ lạm phát ở Mỹ trong giai đoạn 1953-1971. Kết quả cho thấy trái
phiếu chính phủ Mỹ và các hối phiếu là một rào cản hiệu quả chống lại cả lạm phát
dự kiến và lạm phát bất thường. Kết quả bất ngờ nhất là lợi nhuận cổ phiếu phổ
thông có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ lạm phát. Tiếp đến, Fama (1981) lập
luận rằng lạm phát được xem như biến số đại diện cho các biến kinh tế thực khi
xem xét mối quan hệ giữa lạm phát và lợi nhuận chứng khoán. Khi hoạt động kinh
tế dự kiến gia tăng sẽ dẫn đến sự gia tăng lợi nhuận cổ phiếu, nhưng do tính không
trung lập trong ngắn hạn của tiền tệ, lạm phát tăng dẫn đến làm giảm hoạt động kinh
tế và do đó làm giảm lợi nhuận cổ phiếu. Geske and Roll (1983) cũng nhận định lợi

nhuận chứng khoán có mối quan hệ ngược chiều với lạm phát dự kiến và lạm phát


12

bất thường, nhưng không thể hiện một mối quan hệ nhân quả. Mối quan hệ ngược
chiều này báo hiệu một chuỗi các sự kiện dẫn đến kết quả là sự gia tăng mở rộng
tiền tệ. Chen và cộng sự (1986), Solnik và Solnik (1997) và Schotman và
Schweitzer (2000) cũng cho thấy kết quả tương tự về mối quan hệ nghịch biến giữa
lạm phát và thị trường chứng khoán.
Bilson và cộng sự (2001) cũng đã chứng minh được rằng chỉ số CPI có ý nghĩa
trong việc giải thích cho lợi nhuận thị trường chứng khoán. Engsted và Tanggaard
(2002) sử dụng phương pháp VAR để so sánh mối quan hệ của lạm phát và thị
trường chứng khoán giữa Mỹ và Đan Mạch. Mặc dù có những khác biệt lớn trong
mối quan hệ của lạm phát kỳ vọng và lợi nhuận tài sản kỳ vọng giữa hai quốc gia,
song kết quả nghiên cứu vẫn khẳng định thị trường chứng khoán là một rào chắn
hiệu quả trước những biến động bất thường của lạm phát. Kim và In (2005) trình
bày một cái nhìn mới về giả thuyết Fisher với cách tiếp cận mới. Nghiên cứu này
thực hiện dựa trên phương pháp phân rã các chuỗi được chia thành những độ dài
khác nhau theo thời gian. Kết quả thực nghiệm cho thấy có một mối quan hệ cùng
chiều giữa lợi nhuận cổ phiếu và lạm phát ở quy mô ngắn nhất (1 tháng) và ở quy
mô dài nhất (128 tháng), trong khi một mối quan hệ ngược chiều được tìm thấy ở
quy mô trung bình.
Lãi suất cũng đã được xem xét trong nghiên cứu của Pearce và Roley (1983) và
Gjerde và Sættem (1999) cùng với lạm phát. Và kết quả thu được cho rằng lãi suất
và hoạt động thị trường chứng khoán có mối tương quan ngược chiều. Tức là lãi
suất càng giảm thì lợi nhuận thị trường chứng khoán càng cao và ngược lại. Hơn
nữa, thay đổi lãi suất thực tế sẽ ảnh hưởng đến cả lợi nhuận chứng khoán và lạm
phát. Omrana (2003) không đề cập đến lạm phát mà chỉ tập trung xem xét ảnh
hưởng của lãi suất lên lợi nhuận của thị trường chứng khoán tại Ai Cập trong giai

đoạn 18 năm, từ 1980/1981 đến 1997/1998. Nghiên cứu này cho thấy các hoạt động
thị trường chứng khoán tăng lên khi lãi suất thực tăng, ngụ ý một mối quan hệ cùng
chiều giữa các biến. Kết luận mâu thuẫn với các nghiên cứu trên. Sự khác biệt này
được giải thích là do phản ứng khác nhau của các nhà đầu tư ở thị trường chứng


13

khoán phát triển và thị trường chứng khoán mới nổi trước một sự gia tăng của lãi
suất thực. Acikalin và các cộng sự (2008) đã tìm thấy những thay đổi trong chỉ số
thị trường chứng khoán làm ảnh hưởng đến lãi suất, nhưng tác động ròng của ảnh
hưởng này là cùng chiều hay ngược chiều thì không thể kết luận chắc chắn.
Bên cạnh các yếu tố tiêu biểu kể trên thì còn nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô khác cũng
được đưa vào các nghiên cứu. Cung tiền và tỷ giá hối đoái, thường được lựa chọn
trong nhiều chỉ số khác để xem xét và đã được xác định là có ảnh hưởng đến lợi
nhuận cổ phiếu (Flannery và Protopapadakis (2002)). Dựa trên bằng chứng của
Bilson và cộng sự (2001), cung tiền có ý nghĩa trong việc giải thích cho lợi nhuận
thị trường chứng khoán. Acikalin và các cộng sự (2008) đã chứng tỏ được rằng
những thay đổi trong quá khứ của tỷ giá hối đoái và cán cân vãng lai có tác động
tiêu cực đến những thay đổi hiện tại trong thị trường chứng khoán Istanbul của Thổ
Nhĩ Kì.
Tuy nhiên mối quan hệ một chiều giữa các biến kinh tế vĩ mô và thị trường chứng
khoán không phải là luôn luôn rõ ràng. Một số nghiên cứu đã cố gắng để giải thích
mối quan hệ giữa các chỉ số kinh tế vĩ mô và tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán
nhưng đã không thể đưa ra một câu trả lời rõ ràng (Balke và Wohar (2001), Rapach
(2001)). Theo một số tác giả (Carlstrom và cộng sự (2002), Wongbangpo và Sharma
(2002)), có tồn tại mối quan hệ không rõ ràng giữa các chỉ số kinh tế vĩ mô và tỷ
suất sinh lợi thị trường chứng khoán. Ví dụ thị trường chứng khoán có thể dự đoán
sự chuyển động trong GDP, điều này không luôn luôn có nghĩa là thị trường chứng
khoán làm cho GDP thay đổi. Nhìn chung, các nghiên cứu này dù không đưa ra kết

luận trực tiếp nhưng vẫn thể hiện có tồn tại mối quan hệ chắc chắn giữa các biến
kinh tế vĩ mô và các biến động của thị trường chứng khoán, với “quan hệ nhân quả”
chạy từ môi trường kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán và do đó, nói chung,
tăng trưởng kinh tế sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán cao hơn.
Ngoài ra, theo một số tác giả, không phải tất cả các trường hợp đều là các biến kinh
tế vĩ mô gây ra những thay đổi về tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán, mà


14

ngược lại, những biến động thị trường chứng khoán cũng gây ảnh hưởng lớn đến
các biến vĩ mô, nhất là ảnh hưởng đến GDP. Levine và Zervos (1998) lập luận rằng
những biến động của thị trường chứng khoán có thể dự đoán tăng trưởng kinh tế
trong tương lai. Năng suất và thanh khoản thị trường chứng khoán là các yếu tố
quyết định tăng trưởng GDP. Schwert (1989) nghiên cứu mối quan hệ giữa biến
động của lạm phát, cung tiền và lợi nhuận cổ phiếu, trong giai đoạn 1857-1987.
Ông cho rằng biến động thị trường chứng khoán có thể hỗ trợ trong việc dự đoán sự
biến động của các chỉ số kinh tế vĩ mô trong tương lai. Các quan sát tương tự đã
được báo cáo bởi Mauro (2003), nhưng nghiên cứu của ông đã được thực hiện ở các
thị trường mới nổi, chứ không phải các thị trường trưởng thành. Điều thú vị là
nghiên cứu này cho thấy rằng không có sự khác biệt trong khả năng dự báo các chỉ
số vĩ mô của thị trường chứng khoán, giữa các thị trường mới nổi và thị trường
trưởng thành. Một số tác giả khác, tương tự, đã kết luận rằng thị trường chứng
khoán lãnh đạo hoạt động kinh tế, lập luận chính là các mô hình định giá chiết khấu
- dòng tiền (chẳng hạn như mô hình tăng trưởng Gordon) với giá cổ phiếu phản ánh
kỳ vọng của nhà đầu tư liên quan đến hoạt động kinh tế trong tương lai của một
quốc gia (Morck và cộng sự (1990), Choi và cộng sự (1999)).
Cuối cùng, các nhà nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng biến động giá cổ phiếu không thể
được giải thích bởi các yếu tố kinh tế cơ bản. Ví dụ, Harvey (2000) và Verma và
Ozunab (2005) cho thấy các chỉ số kinh tế vĩ mô không có khả năng để giải thích

lợi nhuận chứng khoán dự kiến trong thị trường phát triển và mới nổi.
Đặc biệt, một nghiên cứu trên các thành phần mang tính chu kỳ của các chỉ số kinh
tế vĩ mô và thị trường chứng khoán đã được thực hiện bởi Leon và Filis (2008) ở
Hy Lạp cho giai đoạn 1989-2005. Sử dụng dữ liệu hàng quý, phân tích VAR cho
thấy GDP và đầu tư có mối quan hệ cùng chiều, GDP có một ảnh hưởng ngược
chiều đáng kể đến thị trường chứng khoán. Trong khi đó, những ảnh hưởng của thị
trường chứng khoán trên GDP là thấp nhưng vẫn cùng chiều. Đầu tư và chu kỳ thị
trường chứng khoán thể hiện một mối quan hệ cùng chiều, mặc dù có tầm quan
trọng tương đối nhỏ. Cũng xem xét mối quan hệ giữa các thành phần mang tính chu


15

kỳ của các biến trong nền kinh tế Hy Lạp, Filis (2010) đã sử dụng các biến chỉ số
giá tiêu dùng và chỉ số sản xuất công nghiệp thay cho GDP và đầu tư để đưa vào
nghiên cứu. Giai đoạn nghiên cứu là từ tháng 1/1996 đến tháng 6/2008. Kết quả cho
thấy có tồn tại một mối quan hệ hai chiều giữa các thành phần mang tính chu kỳ của
chỉ số giá tiêu dùng và thị trường chứng khoán. Cụ thể, thị trường chứng khoán Hy
Lạp tác động ngược chiều lên chỉ số giá tiêu dùng và cũng nhận lại một tác động
ngược chiều từ chỉ số giá tiêu dùng. Ngược lại, các thành phần mang tính chu kỳ
của sản xuất công nghiệp lại có tác động cùng chiều lên thị trường chứng khoán.
Các nghiên cứu đã được thực hiện tại thị trường Việt Nam tìm thấy bằng chứng cho
thấy các chỉ số kinh tế vĩ mô và lợi nhuận thị trường chứng khoán thể hiện một mối
quan hệ dài hạn. Hussainey và Ngọc (2009) kiểm tra các chỉ số kinh tế vĩ mô bao
gồm sản xuất công nghiệp, lãi suất ảnh hưởng đến giá chứng khoán Việt Nam.
Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu trong thời gian tháng 1/2001 đến tháng 4/2008.
Họ phát hiện ra mối quan hệ đáng chú ý trong giá chứng khoán, thị trường tiền tệ và
sản xuất công nghiệp ở Việt Nam. Cụ thể, kết quả nghiên cứu cho thấy một mối
tương quan dương giữa sản xuất công nghiệp và thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) đã sử

dụng phương trình ước lượng hồi qui bội để phản ánh mối tương quan giữa các
nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán Việt Nam. Sáu biến vĩ mô được
chọn theo tháng trong giai đoạn từ tháng 7/2000 đến tháng 9/2011 để xem xét tương
quan với thị trường chứng khoán, bao gồm: cung tiền, lạm phát, hoạt động kinh tế
thực, lãi suất, tỉ giá hối đoái và giá dầu. Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát
tương quan dương với thị trường chứng khoán nhưng biến chỉ số giá tiêu dùng
trong mô hình có ý nghĩa thống kê thấp, không phản ánh chính xác tác động thực sự
của nhân tố lạm phát đến thị trường chứng khoán. Sản lượng công nghiệp tương
quan dương với thị trường chứng khoán, khi sản lượng công nghiệp tăng 1.000 tỉ
đồng/tháng thì chỉ số VNIndex tăng 9,985 điểm. Kết quả này tương tự những
nghiên cứu trước và phù hợp với thực tế Việt Nam.


16

Nguyễn Minh Kiều và Nguyễn Văn Điệp (2013) xem xét quan hệ giữa các yếu tố
kinh tế vĩ mô và biến động thị trường chứng khoán ở Việt Nam. Bốn biến kinh tế vĩ
mô được đo lường trong mô hình là chỉ số giá tiêu dùng (đo lường mức độ lạm
phát), tỷ giá hối đoái VND/USD, cung tiền M2 và giá vàng trong nước. Kết quả cho
thấy trong dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán VNIndex với cung tiền M2 và giá
vàng trong nước có mối quan hệ tích cực, với lạm phát có mối quan hệ tiêu cực.
Trong khi đó, tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán không có bất kỳ mối liên hệ
nào. Tuy nhiên trong ngắn hạn chỉ số giá chứng khoán có mối quan hệ ngược chiều
với tỷ giá hối đoái.
Một nghiên cứu khác trong thời gian gần đây về mối quan hệ của các biến vĩ mô và
thị trường chứng khoán Việt Nam là nghiên cứu của Bùi Kim Yến và Nguyễn Thái
Sơn (2014). So với các biến được xem xét trong nghiên cứu của Phan Thị Bích
Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) thì nghiên cứu này không đề cập đến
hai biến số là hoạt động kinh tế thực (sản lượng công nghiệp) và giá dầu. Nghiên
cứu này xem xét các tác động đến thị trường chứng khoán trong khoảng thời gian từ

tháng 1/2007 đến tháng 12/2012. Nghiên cứu này thực hiện kiểm định bằng mô hình
VECM để xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán
VNIndex và các biến kinh tế vĩ mô. Kết quả cho thấy một mối quan hệ ngược chiều
giữa CPI và VNIndex với mức ý nghĩa 5%. Điều này trái ngược với kết quả của
Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) nhưng lại phù hợp với
những lý thuyết kinh điển.
Tóm lại, các kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và thị
trường chứng khoán, trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng, đều không đưa
đến một kết luận thống nhất. Đặc biệt, các nghiên cứu tiến hành ở các nước có nền
kinh tế mới nổi thường luôn xuất hiện các mối tương quan không đồng nhất với các
lý thuyết kinh điển.


17

2.3. Tác động giá dầu trên các chỉ số kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán
Giá dầu được chứng tỏ có ảnh hưởng đến các chỉ số kinh tế vĩ mô và lợi nhuận thị
trường chứng khoán bằng cách kiểm tra những ảnh hưởng của giá dầu lên sản xuất
công nghiệp và lạm phát.
Các biến kinh tế vĩ mô: biến đầu ra đã được Hamilton (1983) chứng minh là có tồn
tại một mối quan hệ ở mức ý nghĩa 1% với giá dầu. Nghiên cứu này sử dụng sáu
biến đại diện cho kinh tế vĩ mô trong nghiên cứu tác động của giá dầu lên nền kinh
tế Mỹ kể từ Chiến tranh Thế giới II, bao gồm: hai biến đầu ra, ba biến giá cả và một
biến cung tiền. Tuy nhiên không tìm thấy bằng chứng cho thấy các biến kinh tế vĩ
mô có thể dự đoán cho những biến động trong tương lai của giá dầu, cũng như cho
những cuộc suy thoái tiếp sau đó.
Tổng sản lượng của Mỹ cũng đã được tìm thấy là có mối quan hệ không cân xứng
với sự thay đổi giá dầu. Ferderer (1996) đã chứng minh một phần của mối quan hệ
này có thể được giải thích bằng phản ứng của nền kinh tế trước những biến động giá
dầu. Nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng hỗ trợ cho nhận định rằng những cú sốc

giá dầu có thể có một tác động xấu đến kinh tế vĩ mô, không chỉ do sự tăng giá dầu,
mà còn vì sự gia tăng của mức độ biến động của giá dầu. Nghiên cứu cho thấy rằng
biến động giá dầu, được đo bằng độ lệch chuẩn hàng tháng của giá dầu hàng ngày,
giúp dự báo những biến động trong tổng sản lượng ở Mỹ.
Theo Jones và cộng sự (2004), giá dầu tăng cao đã dẫn đến những suy giảm trong
GDP của Mỹ từ cuối những năm 1940 đến quý ba của năm 2001. Giá dầu tăng cao
cũng dẫn đến chi phí sản xuất cao và làm cho mức sản xuất thấp hơn hoặc thu nhập
dự kiến thấp hơn, kéo theo đó là việc phân bổ lại lao động từ các ngành sản xuất
chuyển sang các khu vực khác. Mặt khác, nghiên cứu về tác động của các cú sốc giá
dầu lên thị trường tài sản là không hoàn toàn phù hợp với lý thuyết về cú sốc giá
dầu và các chu kỳ kinh doanh.
Sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất và tỷ giá cũng thường được đưa
vào các phân tích về mối quan hệ với giá dầu. Sadorsky (1999) sử dụng một mô


18

hình VAR để điều tra mối quan hệ giữa giá dầu, lãi suất, sản xuất công nghiệp và
chỉ số giá tiêu dùng và thị trường chứng khoán ở Mỹ giai đoạn từ tháng 01/1950
đến tháng 04/1996. Ông thấy rằng giá dầu và biến động giá dầu, cả hai đều đóng vai
trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến lợi nhuận cổ phiếu thực. Khi chia giai đoạn
mẫu thành hai giai đoạn mẫu phụ, 01/1950 – 12/1985 và 01/1986 – 04/1996, thì kết
quả cho thấy rằng sau năm 1986, biến động giá dầu giải thích được nhiều hơn các
khác biệt sai số dự báo trong lợi nhuận cổ phiếu thực so với lãi suất. Ngoài ra ông
cũng tiến hành thử nghiệm tính đối xứng giữa các tác động của cú sốc dầu mỏ tăng
và giảm với nền kinh tế. Các bằng chứng cho thấy những cú sốc biến động giá dầu
có tác động bất đối xứng lên nền kinh tế, cụ thể là những cú sốc dầu giảm có tác
động lên thị trường chứng khoán và các hoạt động kinh tế lớn hơn so với tác động
của cú sốc dầu mỏ tăng. Ông cũng phát hiện ra rằng sự bất ổn ngày càng tăng của
giá dầu có một tác động ngược chiều lên thị trường chứng khoán.

Nghiên cứu của Donoso (2009) đã so sánh mức độ ảnh hưởng của những biến động
trong giá dầu đến thị trường chứng khoán và sản xuất công nghiệp của ba quốc gia
là Mỹ, Anh và Nhật Bản. Nền kinh tế Mỹ đã được chứng minh là nhạy cảm nhất
trong ba nền kinh tế với sự thay đổi của giá dầu. Nền kinh tế Mỹ cũng là nền kinh tế
duy nhất mà thị trường chứng khoán cũng như sản xuất công nghiệp đã tăng đáng
kể trong thập niên 90, trong khi đó Anh đã có một thị trường chứng khoán tăng
nhưng ngành công nghiệp lại thể hiện một sự suy giảm so với năm 2000 và Nhật
Bản đã có một sự phục hồi trong sản xuất công nghiệp sau cuộc khủng hoảng năm
2001, nhưng thị trường chứng khoán thì vẫn gặp khó khăn trong việc đạt được mức
điểm như trước khi bong bóng kinh tế bùng nổ. Hơn nữa nghiên cứu này cũng cho
thấy những tác động bất cân xứng của giá dầu lên thị trường chứng khoán và sản
xuất công nghiệp của Mỹ, Anh và Nhật Bản. Các ngành công nghiệp của Mỹ bị ảnh
hưởng nhiều hơn bởi cú sốc dầu mỏ tăng so với từ cú sốc dầu mỏ giảm, trong khi
ảnh hưởng của cú sốc dầu mỏ tăng vào thị trường chứng khoán Mỹ là ít hơn so với
ảnh hưởng của những cú sốc dầu giảm. Đồng thời, nền kinh tế Anh luôn luôn bị ảnh
hưởng bởi những cú sốc dầu giảm, trong cả hai thị trường chứng khoán và ngành