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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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