TS. Vũ Thị Hằng Nga

Học viện Tài chính

Email: Vuhangnga@hvtc.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu này thực hiện ước lượng mô hình Tự hồi quy vectơ (VAR), kiểm định nhân quả Granger để kiểm định có tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế vĩ mô với biến chỉ số giá chứng khoán hay không. Kết quả kiểm định cho thấy các biến như: Sản lượng công nghiệp, Lạm phát, Cung tiền không có mối quan hệ nhân quả 2 chiều với Chỉ số giá chứng khoán; tồn tại mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa biến Tỷ giá hối đoái và Lãi suất cho vay với Chỉ số giá chứng khoán. Điều này cho thấy, thị trường chứng khoán Việt Nam chưa đạt hiệu quả về mặt thông tin. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp nhằm đảm bảo tính công khai, minh bạch, nâng cao tính hiệu quả về mặt thông tin trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Từ khóa: Chỉ số giá chứng khoán, sản lượng công nghiệp, lạm phát, cung tiền, tỷ giá hối đoái, lãi suất

Summary

This study applies a Vector Autoregression (VAR) model in conjunction with the Granger causality test to examine the existence of causal relationships between key macroeconomic variables and the stock price index. The empirical results reveal that variables such as industrial output, inflation, and money supply do not exhibit a bidirectional causal relationship with the stock price index. However, there exists a two-way causal relationship between the exchange rate and lending interest rate with the stock price index. These findings suggest that the Vietnamese stock market has not yet achieved informational efficiency. Accordingly, the study proposes several policy implications to enhance transparency, ensure information disclosure, and improve the informational efficiency of Viet Nam’s stock market.

Keywords: Stock price index, industrial output, inflation, money supply, exchange rate, interest rate

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sau hơn 2 thập kỷ hình thành và phát triển, thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam đã đạt được nhiều thành tựu đáng ghi nhận cả về quy mô lẫn chất lượng. Số lượng doanh nghiệp niêm yết, giá trị vốn hóa thị trường và số lượng nhà đầu tư đều tăng trưởng nhanh chóng, phản ánh niềm tin ngày càng lớn của công chúng vào kênh đầu tư này. Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả đã đạt được, TTCK Việt Nam vẫn đang phải đối mặt với không ít hạn chế khiến thị trường hoạt động chưa đạt hiệu quả.

TTCK muốn đạt hiệu quả thì giá chứng khoán phải biến động một cách ngẫu nhiên, không bị chi phối bởi các chủ thể tham gia trên thị trường. Để làm được điều này, trước tiên thị trường phải hiệu quả về mặt thông tin - một trong vấn đề quan trọng hàng đầu giúp thị trường hoạt động một cách trôi chảy và lành mạnh. Vấn đề này thường được các nhà nghiên cứu xem xét thông qua mối quan hệ nhân quả giữa các chỉ số chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Các nghiên cứu này rất có ý nghĩa, nếu kết quả cho thấy thị trường không hiệu quả về mặt thông tin, những chủ thể tham gia có thể lợi dụng nhữg thất bại của thị trường để đầu cơ sinh lợi. Khi đó, thị trường không thể thực hiện tốt vai trò huy động vốn cho nền kinh tế. Việc kiểm định tính hiệu quả về mặt thông tin trên TTCK Việt Nam có ý nghĩa quan trọng, nên kết quả nghiên cứu có thể sử dụng để đánh giá đúng thực trạng vấn đề thông tin kém hiệu quả, từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả về mặt thông tin của TTCK Việt Nam theo hướng phát triển bền vững.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Theo Humpe (2005), TTCK đạt hiệu quả về mặt thông tin là thị trường trong đó giá cả của các chứng khoán phản ánh đầy đủ, tức thời tất cả các thông tin sẵn có trên thị trường. Nói cách khác, trong một thị trường hiệu quả, mọi thông tin liên quan đến giá trị thực của chứng khoán đều được phản ánh ngay lập tức vào giá, nên không nhà đầu tư nào có thể đạt được lợi nhuận vượt trội một cách bền vững chỉ nhờ vào việc khai thác thông tin. Trong một thị trường hiệu quả, tại bất kỳ thời điểm nào, giá thị trường của một chứng khoán sẽ là một ước lượng có ý nghĩa cho giá trị thực của chứng khoán đó.

Theo Wing - Keung Wong và cộng sự (2005), một TTCK thực sự hiệu quả nếu không có mối quan hệ nhân quả 2 chiều nào giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Ngược lại, sẽ là một thị trường không hiệu quả về mặt thông tin khi có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô. Nếu có mối quan hệ nhân quả một chiều từ các biến kinh tế vĩ mô sang chỉ số giá chứng khoán thì thị trường cũng không hiệu quả về mặt thông tin. Bởi vì, nếu thị trường là hiệu quả, thị trường đã phản ánh đầy đủ các thông tin sẵn có trên thị trường, không còn tồn tại mối quan hệ với các biến kinh tế vĩ mô cũng như xu hướng thay đổi trong các biến kinh tế vĩ mô không thể dùng để dự đoán giá chứng khoán. Còn nếu có mối quan hệ nhân quả một chiều từ biến chỉ số giá chứng khoán sang biến kinh tế vĩ mô thì thị trường vẫn hiệu quả về mặt thông tin.

Trên cơ sở đó, mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán VN-Index và các biến kinh tế vĩ mô như sau:

VNI_t = f (IO_t, CPI_t, E_t, R_t, M_t) (1)

Trong đó: VNI (điểm): Giá đóng cửa VN- Index ngày cuối quý; IO (tỷ đồng): Sản lượng công nghiệp theo quý; CPI (phần trăm): Chỉ số giá tiêu dùng theo quý; E (VNĐ/USD): Tỷ giá hối đoái ngày cuối quý; R (phần trăm): Lãi suất cho vay theo quý; M (phần trăm): Phần trăm cung tiền tăng so với quý trước.

Mô hình sẽ phân tích mối quan hệ giữa các biến sản lượng công nghiệp, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái, phần trăm cung tiền và chỉ số giá chứng khoán VN-Index (giá đóng cửa) để đạt được 2 mục tiêu sau:

Thứ nhất là xem có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán thông qua mô hình hồi quy bội về các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán hay không.

Thứ hai là kiểm định xem TTCK Việt Nam có hiệu quả về mặt thông tin hay không thông qua kiểm định nhân quả Granger. Để tránh hiện tượng hồi quy tương quan giả khi các chuỗi số liệu thời gian không dừng, nhóm tác giả đã tiến hành kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thu thập dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng số liệu kinh tế vĩ mô được tổng hợp từ quý III/2015 đến quý II/2025 (40 quan sát). Số liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm: Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), Tổng cục Thống kê (nay là Cục Thống kê), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Sở giao dịch chứng khoán HOSE và HNX.

Mô hình kinh tế lượng và phương pháp xử lý số liệu

Mô hình (1) ở trên là mô hình chuỗi thời gian với các biến có sự tác động qua lại với nhau, các biến này chịu tác động không chỉ bởi giá trị hiện tại mà còn cả giá trị trong quá khứ với độ trễ thời gian nhất định. Với các lý do trên, mô hình VAR được lựa chọn để ước lượng và kiểm định mô hình nghiên cứu. Mô hình VAR đơn giản có dạng như sau:

Trong đó: p là độ trễ các biến trong mô hình ; Y_t…Y_t-p là véc tơ các biến trong phương trình VNI_t = f (IO_t, CPI_t, E_t, R_t, M_t) ; C là véc tơ các hằng số; ε_t là véc tơ các sai số.

Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 17 để xử lý số liệu qua 4 bước sau: Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến quan sát; Bước 2: Ước lượng mô hình VAR; Bước 3: Kiểm định nhân quả Granger; Bước 4: Kiểm định tính ổn định của mô hình.

Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kiểm định tính dừng và xử lý tính dừng

Kiểm định tính dừng

Mô hình VAR yêu cầu tất cả các biến nghiên cứu đều phải có tính dừng. Do đó, trước khi đi vào ước lượng mô hình VAR, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định tính dừng đối với tất cả các biến. Việc kiểm định tính dừng các biến cho thấy: Các biến VNI, IO, CPI, E, R có p-value lớn hơn 0.1 có nghĩa là các biến này đều có tính dừng. Biến M có giá trị p-value nhỏ hơn 0.1 tức là biến M không có tính dừng (Bảng 1).

Bảng 1: Kết quả kiểm định tính dừng

Nguồn: Xử lý dữ liệu trên Stata

Xử lý tính dừng

Để xử lý trường hợp dữ liệu của biến M không dừng, biến này được lấy sai phân bậc 1. Sau khi tiếp tục kiểm định tính dừng với phương pháp nghiệm đơn vị ADF, biến M có tính dừng sau khi lấy sai phân bậc 1. Sau khi kiểm định tính dừng và xử lý tính dừng của biến M, ta có véc tơ các biến trong mô hình VAR như sau:

Y = f(VNI, IO, CPI, E, R, M_D)

Ước lượng và kiểm định mô hình VAR

Xác định độ trễ phù hợp: Độ trễ p = 1 được chọn vì nó phù hợp theo 4 tiêu chí FPE, AIC, HQIC và SBIC.

Ước lượng mô hình VAR: Kết quả ước lượng mô hình VAR không giới hạn (Unrestricted VAR) với độ trễ p = 1 như Bảng 2.

Bảng 2: Kết quả ước lượng mô hình VAR

Nguồn: Xử lý dữ liệu trên Stata

Kết quả ước lượng mô hình VAR cho thấy chỉ số giá chứng khoán VN-Index có tính phụ thuộc mạnh vào chính nó trong quá khứ (hiệu ứng quán tính) với mức ý nghĩa cao. Tỷ giá hối đoái (E) có tác động đến chỉ số giá chứng khoán với dấu dương, tức là khi tỷ giá hối đoái tăng (VNĐ mất giá) thì VN-Index có xu hướng tăng nhẹ. Lãi suất cho vay có ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán với dấu âm, tức là lãi suất cho vay tăng làm giảm chỉ số giá chứng khoán. Các biến IO, CPI, M không có ý nghĩa thống kê (p - value > 0.1)

Kiểm định nhân quả Granger

Để xác định và kiểm định các yếu tố kinh tế vĩ mô nào có mối quan hệ nhân quả với chỉ số giá chứng khoán VN-Index, phương pháp kiểm định nhân quả Granger được sử dụng. Kết quả kiểm định như Bảng 3.

Bảng 3: Kết quả kiểm định Granger

Nguồn: Xử lý dữ liệu trên Stata

Với mức ý nghĩa 10% thì các biến tỷ giá hối đoái và lãi suất cho vay có giá trị p-value < 10%. Với giá trị p-value như trên, nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H0, đồng nghĩa với việc chấp nhận giả thuyết H1 rằng tỷ giá hối đoái và lãi suất cho vay có mối quan hệ nhân quả với chỉ số giá chứng khoán VN-Index. Với các biến còn lại gồm: sản lượng công nghiệp, tỷ lệ lạm phát và cung tiền có giá trị p-value > 10%, chưa có căn cứ để bác bỏ giả thuyết H0 tức là các biến này không có mối quan hệ nhân quả với chỉ số giá chứng khoán VN-Index.

Kiểm định tính ổn định của mô hình

Để phân tích nhân quả Granger đáng tin cậy, nhóm tác giả thực hiện kiểm định tính ổn định của mô hình VAR. Mô hình VAR có tính ổn định thì mô hình VAR sẽ hội tụ về trạng thái cân bằng dài hạn và các cú sốc ngắn hạn sẽ tiêu tan dần theo thời gian. Kết quả kiểm định như Bảng 4.

Bảng 4: Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình

Nguồn: Xử lý dữ liệu trên Stata

Kết quả cho thấy tất cả các giá trị Modulus < 1, tức là mô hình ổn định. Các kết quả phân tích từ mô hình VAR và kiểm định nhân quả Granger là đáng tin cậy.

Từ kết quả ước lượng mô hình VAR và kiểm định nhân quả Granger cho thấy, mặc dù các biến như: Sản lượng công nghiệp, Lạm phát, Cung tiền không có mối quan hệ nhân quả 2 chiều với chỉ số giá chứng khoán nhưng vẫn còn tồn tại mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa biến tỷ giá hối đoái và lãi suất cho vay với chỉ số giá chứng khoán. Theo Wing - Keung Wong (2005) cho thấy thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn chưa hiệu quả về mặt thông tin.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Bằng việc kết hợp mô hình VAR với độ trễ p = 1 kết hợp với việc kiểm định nhân quả Granger, nghiên cứu đã cho thấy TTCK Việt Nam vẫn chưa đạt hiệu quả về mặt thông tin do vẫn còn tồn tại mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa một số biến kinh tế vĩ mô như lãi suất và tỷ giá hối đoái với chỉ số giá chứng khoán.

Hàm ý quản trị

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu trên, một số biện pháp cụ thể nhằm nâng cao hiệu quả về mặt thông tin trên TTCK Việt Nam như sau:

Thứ nhất, hoàn thiện khung pháp lý nhằm minh bạch hóa thông tin trên TTCK. Cụ thể cần quy định rõ ràng hơn về nội dung, phạm vi và thời hạn công bố thông tin trên TTCK, đi kèm với các công cụ đảm bảo thực thi; Xây dựng hệ thống công bố thông tin tập trung do Ủy ban Chứng khoán Nhà nước quản lý, tích hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big data) để hỗ trợ cơ quan giám sát kiểm tra kịp thời; Tăng cường khung pháp lý về vai trò của các bên trung gian.

Thứ hai, các công ty niêm yết cần sớm áp dụng chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế (IFRS) theo lộ trình mà Bộ Tài chính đề ra. Đồng thời, xây dựng chuẩn mực minh bạch như một giá trị cốt lõi. Điều này có thể thực hiện thông qua đào tạo định kỳ cho cán bộ quản lý, nhân viên tài chính - kế toán và truyền thông nội bộ về trách nhiệm công bố thông tin.

Thứ ba, các công ty chứng khoán cần quán triệt đầy đủ các nguyên tắc về thông tin chứng khoán, phản ánh trung thực các thông tin về chứng khoán, công ty niêm yết. Xây dựng bộ quy chuẩn nội bộ cho hoạt động phân tích, công khai giả định, dữ liệu sử dụng trong mô hình định giá, đồng thời phân định rõ ràng giữa bộ phận phân tích và bộ phận kinh doanh để tránh xung đột lợi ích. Công khai các chỉ số an toàn tài chính sẽ giúp nâng cao uy tín và thu hút hợp tác với các nhà đầu tư nước ngoài.

Thứ tư, đối với các sở giao dịch chứng khoán, cần xây dựng hệ thống công bố thông tin thống nhất nhằm làm minh bạch hóa thông tin trên thị trường. Đồng thời, áp dụng công nghệ phân tích Big data AI để phát hiện các hành vi bất thường như thao túng giá, giao dịch nội gián hoặc giao dịch chéo. Thực hiện công khai dữ liệu thị trường nhằm tăng tính minh bạch của thị trường, giảm rủi ro thị trường bị dẫn dắt bởi tin đồn.

Tài liệu tham khảo:

1. Humpe, A. (2005). Can macroeconomic variables explain long term stock market movements, A comparison of US and Japan, Working Paper.

2. Wing- Keung Wong, Habibullah Khan & JuinDu (2005). Money, Interest rate & Stock price: New Evidence from Singapore & US, Working Paper.

3. Tô Thị Thư Nhàn (2024). Công bố thông tin của doanh nghiệp niêm yết trên thị TTCK Việt Nam, Tạp chí Tài chính, kỳ 2 tháng 4/2024.