VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
KHOA TÀI CHÍNH

----------

Đề tài môn: Đầu tư tài chính

ẢNH HƯỞNG CỦA NỀN KINH TẾ VÀ THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN

Giảng viên hướng dẫn
Nhóm thực hiện
Lớp

: TS. Lê Đạt Chí
: 03
: TC01 – Khóa 23

TP.HCM, tháng 02 năm 2015


VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
KHOA TÀI CHÍNH

----------

Đề tài môn: Đầu tư tài chính

ẢNH HƯỞNG CỦA NỀN KINH TẾ VÀ THỊ

ẢNH HƯỞNG CỦA NỀN KINH TẾ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG
KHOÁN...................................................................................................... 2
Giảng viên hướng dẫn : TS. Lê Đạt Chí..................................................2
Nhóm thực hiện : 03.................................................................................. 2
Lớp : TC01 – Khóa 23............................................................................... 2
2
2


I.Giới thiệu................................................................................................. 1
II.Lý thuyết................................................................................................ 2
III.Xây dựng các nhân tố kinh tế..............................................................3
A.Sản lượng công nghiệp...........................................................................................4
B.Lạm phát.................................................................................................................6
C.Phần bù rủi ro........................................................................................................7
D. Cấu trúc kỳ hạn.....................................................................................................8
E.Chỉ số thị trường.....................................................................................................8
F.Chỉ số tiêu dùng......................................................................................................9
G.Giá dầu...................................................................................................................9
H.Đặc tính thống kê của các biến vĩ mô...................................................................10

IV.Các biến kinh tế và Định giá tài sản..................................................12
A.Kết quả cơ bản......................................................................................................12
B.Tiêu dùng và định giá tài sản................................................................................19
C.Giá dầu và định giá tài sản...................................................................................20

V.Kết luận................................................................................................ 22
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................24
1.Banz, Rolf W. 1981. The relationship between returns and market
values of common stocks. Journal of Financial Economics 9:3 – 18....24

12.Litterman, Robert, and Weiss, Laurence. 1983. Money, Real
interest rates, and output: A reinterpretation of postwar U.S data.
NBER Working Paper no. 1077. Chicago: Uni versity of Chicago......24
13.Lucas, Robert E., Jr. 1978. Asset prices in an exchange economy.
Econometrica 46:867 – 87.......................................................................24
14.Roll, R., and Ross, s. 1980. An empirical investigation of te
arbitrage pricing theory. Journal of Finance 35:1073 – 1103..............24
15.Ross, Stephen A. 1976. The arbitrage theory of capital asset pricing.
Journal of Economic Theory 13:341 – 60..............................................24


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

ECONOMIC FORCES AND THE STOCK MARKET
(ẢNH HƯỞNG CỦA KINH TẾ VÀ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN)
I.

Giới thiệu
Bài nghiên cứu này kiểm tra nhận định rủi ro do sự thay đổi trong các biến vĩ

mô thì có được đền bù trong thị trường chứng khoán hay không. Các lý thuyết tài
chính cho rằng những biến kinh tế vĩ mô sau đây nên ảnh hưởng một cách có hệ thống
đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán: sự chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và
lãi suất ngắn hạn, lạm phát kỳ vọng và lạm phát ngoài kỳ vọng, sản lượng công
nghiệp, sự chênh lệch giữa trái phiếu cấp cao và cấp thấp. Chúng tôi tìm thấy những
nguồn gốc của rủi ro này được định giá đáng kể. Hơn thế nữa, tỷ suất sinh lợi thị
trường và tổng cầu không được định giá tách biệt nhau. Chúng tôi cũng tìm thấy rằng
rủi ro giá dầu thì không được bù đắp một cách tách biệt trong giá chứng khoán.

giả. Phần IV cân nhắc giữa giá trị của giá thị trường tính theo trọng số, một chỉ số của
tổng cầu thực, một chỉ số của giá dầu. Mỗi giá trị này được tìm thấy là không quan
trọng đối với giá cả khi so sánh với biến trạng thái kinh tế được xác định. Phần V tổng
kết ngắn gọn những kết quả nghiên cứu và đề xuất một vài hướng nghiên cứu tiếp
theo.
II.

Lý thuyết
Không tồn tại lý thuyết nào thỏa đáng nói về mối quan hệ đồng biến giữa thị

trường tài chính và kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên giá thị trường thường được xem là sự
phản ứng lại các nguồn lực bên ngoài. (Măc dù chúng có phản ứng lên các biến khác).
Trong một số ý nghĩ căn bản, nó cho thấy tất cả các biến là nội sinh. Chỉ những nguồn
lực tự nhiên như sao băng động (Supernovas), động đất là ngoại sinh với nền kinh tế
thế giới. Hơn nữa, mô hình định giá tài sản dựa trên những yếu tố vật lý có hệ thống là
quá xa so với khả năng hiện tại. Mục tiêu của chúng tôi hiện nay chỉ đơn thuần là thiết
lập mô hình lợi nhuận vốn chủ sở hữu thông qua các biến số vĩ mô và lợi nhuận của tài
sản không thuộc vốn chủ sở hữu. Do đó, nghiên cứu sẽ lấy biến thị trường chứng
khoán là nội sinh, có quan hệ với những thị trường khác.
Tranh luận rằng sự đa dạng hóa tiềm ẩn trong lý thuyết thị trường vốn, chỉ duy
nhất biến trạng thái kinh tế cơ bản sẽ ảnh hưởng đến giá của tổng thể thị trường chứng
khoán. Bất kì biến số có hệ thống tác động đến người đầu cơ giá của nền kinh tế hoặc
cổ tức cũng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi từ việc đầu tư chứng khoán. Hơn nữa,
bất kỳ biến nào cần thiết để hoàn thành việc mô tả điều kiện tự nhiên cũng nằm trong
phần mô tả yếu tố rủi ro hệ thống. Một mẫu của biến này không ảnh hưởng trực tiếp
đến dòng tiền hiện tại nhưng có tác động đến việc thay đổi cơ hội đầu tư.
Giá chứng khoán có thể được viết dưới dạng chiết khấu cổ tức kỳ vọng:

2|Page


Xây dựng các nhân tố kinh tế
Để đưa ra một tập hợp các biến có liên quan, tác giả phải xác định phương pháp

đo lường và thu thập chuỗi dữ liệu thời gian của những biến động không dự đoán
được. Tác giả có thể tiến hành bằng cách xác định và ước lượng một mô hình vector tự
hồi quy (Vector AutoRegressive Model), phần dư của mô hình là biến động không dự
đoán được trong các nhân tố kinh tế. Tuy nhiên, phần dư này không có trong mẫu, cho

3|Page


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

nên không thể dựa vào lý thuyết mà ta có thể ước lượng phương trình một cách trực
tiếp. Đặc biệt, tỷ suất sinh lợi hàng tháng thì gần như không có hiện tượng tự tương
quan, nhà nghiên cứu có thể sử dụng mà không cần biến đổi. Tác động tổng thể của
việc thất bại trong việc lọc ra những biến động kỳ vọng trong biến độc lập dẫn đến vấn
đề sai số trong các biến. Điều này phải được đánh đổi để chống lại những sai số nêu
trên bằng cách không chỉ rõ ra phương trình ước lượng để xác định biến động kỳ vọng.
Một vấn đề tương tự như trên đã xảy ra với mô hình vector tự hồi quy. Bất kỳ
phương pháp thống kê nào dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian tìm độ trễ của tỷ suất sinh
lợi của thị trường chứng khoán có ý nghĩa để dự báo cho các biến kinh tế vĩ mô. Trong
phân tích định giá, các nhà nghiên cứu gián tiếp sử dụng độ trễ của biến thị trường
chứng khoán để giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên danh mục đầu tư. Bất kỳ những
lợi thế kinh tế được đề cập, trái ngược với tinh thần của bài nghiên cứu của tác giả,
điều này cho thấy sự ảnh hưởng đến giá cả của các biến ngoại sinh kinh tế vĩ mô. Vì lý
do này, cũng như bất kỳ lý do khác, tác giả đã chọn hướng đơn giản cho việc xây dựng
các chuỗi thời gian mà họ sử dụng.1


GVHD: TS. Lê Đạt Chí

Vì IP(t) thực sự là dòng sản lượng công nghiệp trong tháng t, MP(t) đo lường
sự thay đổi trong độ trễ của sản lượng công nghiệp ít nhất là trong một phần của tháng.
Để làm cho biến này đồng nhất với các biến khác, việc thống kê biến này sử dụng thời
gian 1 tháng. Ngoại trừ những báo cáo thường niên có tính chất mùa vụ, nó là biến
nhiễu được xem như là một cú sốc.
* Bảng tổng hợp và định nghĩa các biến
Ký hiệu
I
TB

Biến
Những biến cơ bản
Inflation
Treasury-bill rate

LGB

tháng
Long-term government Tỉ suất sinh lợi của TP chính phủ dài hạn

IP
Baa

Định nghĩa hoặc nguồn gốc
Sự khác nhau theo hàm logarit của CPI ở Mỹ
Tỉ suất sinh lợi cuối kỳ của Tín Phiếu kỳ hạn 1



Value-weighted

chứng khoán trên NYSE (CRPS)
Tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu tư có trọng số

equities

Value-weighted equities của những chứng

Consumption

khoán trên NYSE (CRPS)
Tốc độ tăng trưởng của tiêu dùng bình quân đầu
người (Hansen và Singleton (1982); Khảo sát

OG

Oil prices

các DN hiện nay)
Sự khác nhau theo hàm logarit của chỉ số giá sản
xuất/dầu thô (thống kê của Cục Lao động)

MP(t)

Những biến mở rộng
Monthly growth, industrial production

loge [IP(t) - / IP(loge [IP(t)/ IP(t 1)]

TB(t-1) – I(t)
E[I(t+1)│t] – E[I(t)│t-1]
Baa(t) – LGB(t)
LGB(t) – TB(t-1)

Chuỗi hàng tháng của tỷ lệ tăng trưởng hàng năm, YP(t), đã được kiểm định bởi
vì thị trường vốn có liên quan đến những thay đổi trong hoạt động công nghiệp dài
hạn. Bởi vì giá chứng khoán liên quan đến việc xác định giá trị dòng tiền trong khoảng
thời gian dài hạn trong tương lai, tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán không
tương quan cao với sự thay đổi sản lượng công nghiệp hàng tháng, mặc dù sự thay đổi
đó có thể là những thông tin cần thiết cho việc định giá. Sự thay đổi hàng tháng trong
giá chứng khoán có thể phản ánh những thay đổi trong sản lượng công nghiệp kỳ vọng
trong tương lai. Vì vậy, phương pháp thống kê tiếp theo tác giả sẽ sử dụng thời gian 1
năm cho biến này, tương tự như các biến được sử dụng trong Fama (1981).
Vì sự chồng chéo trong chuỗi dữ liệu này, YP(t) được cho là có hiện tượng tự
tương quan cao. Một quy tắc được phát triển cho việc dự báo kỳ vọng về YP(t) và một
loạt các thay đổi không kỳ vọng trong YP (t), và những thay đổi trong kỳ vọng riêng
của nó đã được kiểm định bởi những tác động của nó trong giá cả. Chuỗi kết quả chỉ ra
rằng không có lợi thế rõ ràng qua các chuỗi sản phẩm thô, và như một hệ quả, nó được
loại bỏ khỏi phân tích2.
B. Lạm phát
Lạm phát ngoài kỳ vọng được định nghĩa:
UI(t) = I(t) - E[I(t)/t - 1]

(5)

I(t) được nhận diện hàng tháng, lấy sai phân bậc nhất trong logarithm của chỉ số giá
tiêu dùng trong giai đoạn t. Chuỗi lạm phát kỳ vọng, E[I(t)lt - 1] cho giai đoạn 19531978, tìm thấy trong nghiên cứu của Fama và Gibbons (1984). Nếu RHO(t) được biểu
thị bởi tỷ lệ lãi suất thực trong khoảng giai đoạn t và TB(t-1) được biểu thị là lãi suất


lạm phát kỳ vọng theo một cái neo và có thể được xem như là một cú sốc, và nó chứa
đựng thông tin không hiện diện trong biến UI. Điều này có thể diễn ra bất cứ khi nào
lạm phát dự báo chịu tác động bởi các yếu tố kinh tế hơn là những sai số dự báo trong
quá khứ (chú ý rằng, chuỗi UI và DEI bao gồm thông tin trong chuỗi các cú sốc của tỷ
lệ lãi suất danh nghĩa T-bill,TB)3.
C. Phần bù rủi ro
Để xác định tác động của sự thay đổi ngoài kỳ vọng trong phần bù rủi ro lên tỷ
suất sinh lợi, tác giả sử dụng một biến khác từ thị trường tiền tệ.
Biến này được định nghĩa như sau:
UPR(t) = Tỷ tỷ suất sinh lợi của danh mục trái phiếu xếp hạng Baa và thấp hơn trong
thời kỳ t – LGB (t)
(8)
LGB(t) là tỷ suất sinh lợi của danh mục trái phiếu chính phủ dài hạn lấy từ
nghiên cứu của Ibbotson và Sinquefield (1982) cho giai đoạn 1953-78. Từ 1979 đến
1983, LGB(t) được lấy từ dữ liệu nghiên cứu của CRSP. Lặp lại, UPR không phải là
một cú sốc chính thức, nhưng bởi vì có sự khác biệt giữa hai chuỗi tỷ suất sinh lợi, nó
không tương quan một cách đầy đủ để tác giả có thể xem như là ngoài kỳ vọng và tác
giả sẽ sử dụng nó như là các thành phần kinh tế.
Chuỗi dữ liệu về tỷ suất sinh lợi của trái phiếu xếp hạng thấp (trái phiếu của các
doanh nghiệp không chuyển đổi), nó được lấy từ nghiên cứu từ R.G Ibbotson and
3

: Bên cạnh đó, kết quả của biến lạm phát không lường trc được, UI(t), là không tương quan một cách hoàn hảo
với sự thay đổi không lường trước được trong lãi suất thực. Điều này kế tiếp từ những quan sát rằng Cân bằng
Fisher (6) nắm giữ lãi suất thực đúng như mong đợi. Dãy UI(t) có giá trị tương quan nhẹ là .98 với dãy lạm phát
không lường trước được trong Fama (1981).

7|Page



trong việc thay đổi của mức độ e ngại rủi ro.
E. Chỉ số thị trường
4

: Có tranh luận rằng UPR có ảnh hưởng như một đòn bảy, với những công ty có đòn bảy cao và xếp hạng thấp.
Hơn nữa URP được ví như công cụ đo lường của TSSL vốn chủ sở hữu vì sự phân chia quan trọng của giá trị
những trái phiếu được xếp hạng bắt nguồn từ hạng của quyền chọn mua (phía sau nợ đảm bảo) như cho chứng
khoán phổ thông.

8|Page


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

Động cơ nỗ lực chính của nhóm nghiên cứu chính là kiểm tra mối tương quan
giữa các biến kinh tế không phải vốn cổ phần và tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Tuy
nhiên, bởi vì tính ổn định và trung bình của các chuỗi dữ liệu vĩ mô trong thời kì ngắn,
ví dụ như theo từng tháng thì không thể kì vọng những dữ liệu này sẽ chứa đựng tất cả
thông tin đang có trên thị trường trong 1 tháng đó. Mặt khác, giá chứng khoán thì lại
phản ánh nhanh chóng những thông tin được phổ biến. Kết quả của việc này là nhằm
đảm bảo tỷ suất sinh lợi của thị trường sẽ có mối tương quan yếu và nhiễu đến cú sốc
kinh tế vĩ mô. Việc này sẽ làm lệch kết quả của nhà nghiên cứu trong việc tìm kiếm
một mối liên kết giữa chuỗi tỷ suất sinh lợi của chỉ số của thị trường và tỷ suất sinh lợi
của những danh mục khác hơn là mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi danh mục đầu tư này
với những cú sốc vĩ mô.
Để kiểm tra mối quan hệ tác động giữa việc định giá và chỉ số thị trường, nhóm
nghiên cứu sử dụng các biến sau:
EWNY(t) = return on the equally weighted NYSE index (tỷ suất sinh lợi của

H. Đặc tính thống kê của các biến vĩ mô
Bảng 2 trình bày ma trận tương quan cho các biến trạng thái. Ma trận tương
quan được tính toán cho một vài giai đoạn khác nhau: Phần A thể hiện 371 mẫu dữ
liệu theo tháng từ 1/1953 cho đến 11/1983. Và phần còn lại thể hiện cho 3 giai đoạn
nhỏ, được tách ra tại thời điểm năm tháng 12/1977 và tại tháng 1/1973. Tác giả tách
mẫu tại những thời điểm này bởi vì người ta cho rằng giá dầu tăng lên trong năm 1973
đã dự báo cấu trúc chu kì của các biến vĩ mô (nghiên cứu của Litterman và Weiss năm
1983 hỗ trợ cho điểm này, mặc dù các nhà nghiên cứu không có kiểm nghiệm lại một
cách chính thức nhưng ma trận tương quan không có điểm khác biệt nhiều cho các giai
đoạn nhỏ).
Bảng 2: Ma trận tương quan của các biến kinh tế

10 | P a g e


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

Với sự loại trừ các chỉ số thị trường, mối tương quan mạnh nhất là giữa UPR và
UTS. Điều này thì được mong đợi bởi vì cả 2 đều sử dụng dữ liệu trái phiếu trong dài
hạn. Kết quả của việc cộng tuyến có xu hướng làm yếu đi tác động của từng biến riêng
biệt. Việc thay thế trái phiếu xếp hạng Aaa trong việc tính toán UPR như trước đây, đã
làm cải thiện ý nghĩa cho cả 2 đại lượng UPR và UTS, tuy nhiên sự cải thiện này
không quan trọng đủ để tạo ra một sự khác biệt tốt trong bài nghiên cứu. Biến sản
lượng YP và MP thì có tương quan với nhau và với những biến khác ngoại trừ biến
DEI và biến UI (hai biến này cũng có sự tương quan mạnh mẽ với nhau). Hai biến này
có sự tương quan với nhau bởi vì cả 2 đều có bao gồm giá trị EI(t), và mối tương quan
âm giữa DEI và UTS xảy ra là do lý do tương tự. Một số tương quan khác thì đáng kể,


12 | P a g e


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

Trong đó, beta là hệ số hồi quy của các biến kinh tế, a là hằng số và e là sai số
ngẫu nhiên của mô hình. Chúng tôi sử dụng một phiên bản của kỹ thuật FamaMacbeth 1973 để xác định các biến số kinh tế trên có giải thích cho giá của thị trường
chứng khoán hay không. Quy trình thực hiện như sau:
a. Lựa chọn mẫu tài sản.
b. Độ nhạy cảm (beta) của các tài sản với các biến số kinh tế được ước
lượng bằng cách hồi quy tỉ suất sinh lợi của nó theo các biến động của
các biến kinh tế qua giai đoạn nghiên cứu (chúng tôi sử dụng dữ liệu
của 5 năm trước đó).
c. Kết quả ước lượng của các beta được sử dụng là các biến độc lập trong
mô hình hồi quy cross-section 12, mỗi hồi quy được thực hiện cho 12
tháng tiếp theo, với tỉ suất sinh lợi của tài sản của tháng là biến phụ
thuộc. Mỗi hệ số từ mô hình hồi quy trên cho thấy 1 ước lượng của phần
bù rủi ro, nếu có, tương ứng với các biến số kinh tế và các biến động của
của biến số kinh tế trong tháng đó.
d. Bước b và c được lặp lại cho từng năm của giai đoạn mẫu tạo ra các ước
lượng về phần bù rủi ro cho mỗi biến vĩ mô trong chuỗi thời gian. Sau
đó, các chuỗi thời gian của các ước tính này được kiểm định có ý nghĩa
hay không bởi kiểm định t.
Để kiểm soát các lỗi trong mô hình trong bước c phát sinh từ việc ước lượng
beta trong bước b và giảm nhiễu của tỷ suất sinh lợi cá nhân, các chứng khoán được
phân loại thành các danh mục. Các danh mục được xây dựng có tỷ suất sinh lợi kỳ
vọng chênh lệnh nhau để gia tăng sự khác biệt trong mô hình hồi quy. Chúng tôi hy
vọng yếu tố Quy mô công ty, được xem là nhân tốc động manh đến lợi nhuận bình

trong tất cả thời kỳ, nhưng nhìn chung các hệ số ít quan trọng và ít có ý nghĩa trong
phân kỳ cuối cùng, 1978-1984.
Trong khi chúng tôi đã không phát triển một nền tảng lý thuyết cho những dấu
hiệu của biến trạng thái thì ít nhất những dấu hiệu của chúng cũng đáng tin cậy.
Trong khi các tác giả không phát triển một cở sở lý thuyết cho dấu của các biến
trạng thái, đáng chú ý là dấu của chúng ít nhất phải hợp lý.
-

MP mang dấu dương phản ánh giá trị đảm bảo chống lại những rủi ro hệ

thống trong sản xuất thực.
-

Tương tự, UPR có phần bù rủi ro dương do các cá nhân muốn phòng hộ

trước sự gia tăng phần bù rủi ro tổng hợp gây ra bởi gia tăng trong sự không chắc
chắn.
-

Bởi vì thay đổi trong lạm phát có hiệu ứng tổng thể của việc chuyển đổi

sự giàu có giữa các nhà đầu tư, không có tiên đoán mạnh mẽ về dấu của phần bù rủi
roc ho UI hoặc DEI, nhưng phần bù mang dấu âm cho các biến này có nghĩa rằng
những tài sản thị trường chứng khoán sẽ phòng hộ chống lại ảnh hưởng xấu lên những
tài sản khác mang tính cố định hơn về mặt danh nghĩa.
-

Đối với biến UTS, phần bù rủi ro âm chỉ ra rằng các chứng khoán có tỷ

suất sinh lợi nghịch với việc lãi suất dài hạn tăng vượt quá lãi suất ngắn hạn thì được

VWNY.
Trái ngược với những thử nghiệm thể hiện trong bảng 4, bảng 5 báo cáo về
những thử nghiệm được thiết kế để nâng cao ảnh hưởng của những chỉ số thị trường.
Những thử nghiệm thảo luận ở trên là "hợp lý" trong ý nghĩa rằng các hồi quy chuỗi
thời gian mà đo beta và các hồi quy chéo mà ước tính ảnh hưởng của giá cả theo từng
biến với một cơ hội ưu tiên bằng nhau là có ý nghĩa; thiết kế xử lý các biến trong hình
dạng đối xứng. Những kiểm định báo cáo ở bảng 5 là bất đối xứng, chúng ưu tiên các
chỉ số thị trường.
Những kiểm định ở bảng 4 có thể giải thích từ quan điểm của lý thuyết chênh
lệch giá. Chúng được kiểm định nếu những biến kinh tế có thể được khuyếch trương
bởi chỉ số thị trường. Theo ý nghĩa này chúng được kiểm định nếu thị trường bao gồm
những nhân tố định giá sai (missing price) hoặc thay vào đó là những nhân tố không
có ý nghĩa so với giá thị trường. Những kiểm định ở bảng 5 được giải thích chính xác
nhất vì những kiểm định của giả thuyết H0 là kiểm định theo mô hình CAPM, hoặc một

16 | P a g e


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

cách đơn giản hơn là hiệu quả của chỉ số. Nếu việc sử dụng các chỉ số là hiệu quả, sau
đó những nhân tố không nên đưa vào để giải thích khả năng định giá của nó. Dĩ nhiên,
tất cả những giải thích này có thể báo trước rằng các yếu tố duy nhất có thể giúp cải
thiện các ước tính của các danh mục đầu tư thị trường tốt hoặc bằng cách làm mất đi
tài sản (missing asset) hoặc thông qua các mối tương quan của chúng với sai số đo
lường trong việc ước lượng beta thị trường.
Bảng 5: Các biến kinh tế và định giá:


khác để thể hiện có ý nghĩa trong việc định giá nhiều hơn thông qua tương quan với
sai số đo lường trong hệ số beta của chỉ số. Một lần nữa chỉ số thị trường không có ý
nghĩa, và những biến khác không thể thay thế cho nó. Kết quả của biến EWNY tương
tự và không được báo cáo.
Những chỉ số giá thị trường chứng khoán không có ý nghĩa trái ngược với ý
nghĩa của chúng trong chuỗi thời gian. Trong hồi quy chuỗi thời gian, EWNY và
VWNY là các biến có ý nghĩa thống kê nhất. Ví dụ: trung bình t giá trị thống kê của
EWNY trong khoảng 11.7 và 29.9 trên 20 danh mục đầu tư. Thống kê t lớn nhất cho
bất kỳ biến nào có giá trị là 3.4 khi không có những chỉ số (UPR và danh mục đầu tư
nhỏ nhất) và giá trị này giảm xuống 2.5 khi có VWNY , đa số là nhỏ hơn. Mặc dù chỉ
số thị trường chứng khoán giải thích nhiều cho những thay đổi theo thời gian trong
danh mục đầu tư chứng khoán, ước tính độ nhạy cảm (estimated exposures) không giải
thích được sự khác biệt chéo trong thu nhập trung bình sau khi có hệ số beta của
những biến tình hình kinh tế. Điều này đưa ra rằng khả năng giải thích của những chỉ
số thị trường có thể có ít hơn để tiến hành với biến kinh tế và nhiều hơn để thực hiện

18 | P a g e


Economic forces and the stock market

GVHD: TS. Lê Đạt Chí

với quan sát trạng thái rộng, danh mục đầu tư lệch của những biến ngẫu nhiên là tương
quan dương.
B.

Tiêu dùng và định giá tài sản
Bởi vì lãi suất hiện tại trong mô hình định giá tài sản dựa trên tiêu dùng, chúng



Ngoài ra, mặc dù quy trình cập nhật của chúng tôi là một nỗ lực để đối phó với
những thay đổi liên thời gian trong các hệ số beta, nó cũng có thể được lập luận rằng
các yếu tố có mối tương quan với những thay đổi như vậy (xem Cornell [1981] cho
một cuộc thảo luận về khả năng này)
Bảng 6 trình bày kết quả của những thử nghiệm bằng cách sử dụng chuỗi CG
của tăng trưởng tiêu thụ bình quân đầu người thực tế được mô tả trong Phần III. Bởi vì
dữ liệu thu thập theo thời điểm nên chuỗi CG cũng giống như MP thực sự có thể đo
những thay đổi tiêu thụ với 1 độ trễ. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã dẫn chuỗi
CG về trước 1 tháng. Các kết quả với chuỗi CG đương thời là thống nhất ít thuận lợi
cho các ảnh hưởng của giá cả của nó và không được báo cáo.
Bảng 6: Định giá với tiêu dùng

Lưu ý: Các giá trị kiểm định t trong dấu ( )
Kể từ khi bắt đầu chuỗi CG năm 1959, các bài kiểm tra chỉ được tiến hành
trong giai đoạn bắt đầu vào năm 1964, 5 năm sau đó. Hệ số beta tiêu thụ và beta các
nhân tố được ước lượng đồng thời , phần bù rủi ro được đo lường bằng kiểm định
chéo. Kết quả cho thấy hệ số beta tiêu thụ không có ý nghĩa trong suốt toàn bộ các giai
đoạn và các phân kỳ, dấu của chúng là âm. So với kết quả ở bảng 4 phần B thì các biến
trạng thái không có thay đổi gì khi đưa hệ số beta CG vào.
Để tóm tắt các kết quả của tiểu mục này, tốc độ thay đổi trong tiêu dùng dường
như không có liên quan đáng kể đển định giá tài sản. Phần bù rủi ro ước tính là không
đáng kể và có những dấu hiệu sai.
C.

Giá dầu và định giá tài sản

20 | P a g e