Tóm tắt luận văn Phân tích ảnh hưởng của nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán vn index

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN TRẦN PHƯƠNG THẢO PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN INDEX Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng Mã số : 60.34.20 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH Đà Nẵng - Năm 2015 Công trình được hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS. ĐINH BẢO NGỌC Phản biện 1: TS. Đặng Tùng Lâm Phản biện 2: GS.TS. Dương Thị Bình Minh Luận văn đã được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ quản trị kinh doanh họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 26 tháng 01 năm 2015 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Thư viện trường Đại học kinh tế, Đại học Đà Nẵng 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Hầu hết mọi người đều cho rằng chỉ số giá chứng khoán chịu ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô cơ bản như lạm phát, tỷ giá, lãi suất nhưng điều đáng nói là, kết quả của sự tác động đó khi nghiên cứu ở quốc gia này lại có thể giống hoặc không giống với quốc gia khác. Thậm chí, trong cùng một quốc gia nhưng kết quả vẫn có thể khác nhau khi nghiên cứu ở những giai đoạn khác nhau. Vì vậy, việc sử dụng kết quả của các nghiên cứu nước ngoài để áp dụng cho thị trường chứng khoán Việt Nam là điều không thể. Do đó, nghiên cứu thực nghiệm tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán khi sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian tại Việt Nam là điều vô cùng cần thiết. Đối với các nhà hoạch định chính sách, kết quả nghiên cứu này là kim chỉ nan giúp họ có được sự lựa chọn tối ưu nhất khi muốn tác động vào nền kinh tế theo đúng mục đích; còn đối với các nhà đầu tư, việc nắm rõ mối quan hệ giữa giá chứng khoán với các biến kinh tế vĩ mô giúp họ có thể dự đoán được thị trường và đưa ra các quyết định hợp lý. Chính vì lý do đó, tôi đã chọn đề tài nghiên cứu: “Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN Index” Tác động đến thị trường chứng khoán nói chung và chỉ số giá chứng khoán nói riêng bao gồm các yếu tố nội sinh, các yếu tố ngoại sinh và những yếu tố khác nữa. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này chúng ta chỉ quan tâm đến sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô (nhân tố ngoại sinh) đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tổng quát của đề tài là phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN-Index. Gồm những mục tiêu cụ thể sau: - Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và những nghiên cứu thực nghiệm về sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán. - Xác định và phân tích ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. - Gợi ý chính sách kinh tế vĩ mô nhằm phát triển ổn định thị trường 2 chứng khoán Việt Nam. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu  Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index.  Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index trong khoảng thời gian từ tháng 1/2005 đến tháng 09/2014. 4. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp định lượng theo mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM) kết hợp với các kiểm định tính dừng ADF và PP; kiểm định đồng liên kết Johansen; kiểm định nhân quả Granger... Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng phương pháp thống kê mô tả (phân tích biểu đồ, hình ảnh, các chỉ số) để phân tích sự ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. 5. Bố cục đề tài Chương 1: Cơ sở lý luận và nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán. Chương 2: Nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. Chương 3: Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. Chương 4: Một số gợi ý về chính sách vĩ mô nhằm phát triển ổn định thị trường chứng khoán Việt Nam. 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Thông qua kết quả thực nghiệm, nghiên cứu đã chỉ ra mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index trong giai đoạn từ 12/2005 đến 09/2014. Từ đó, đề xuất một vài gợi ý về điều hành chính sách kinh tế vĩ mô nhằm phát triền ổn định thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời giúp các nhà đầu tư trong và ngoài nươc giảm thiểu được rủi ro khi đầu tư vào thị trường chứng khoán Việt Nam. 3 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN 1.1. THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN 1.1.1. Thị trường chứng khoán a. Khái niệm b. Phân loại thị trường chứng khoán  Phân loại theo phương thức hoạt động của thị trường  Phân loại theo sự luân chuyển các nguồn vốn  Phân loại theo hàng hóa trên thị trường c. Chức năng và vai trò của thị trường chứng khoán  Chức năng:  Vai trò: d. Chủ thể tham gia trên thị trường chứng khoán 1.1.2. Chỉ số giá chứng khoán a. Khái niệm Chỉ số giá chứng khoán là chỉ số được dùng để phản ánh sự biến động của giá cổ phiếu niêm yết trên một TTCK nhất định tại một thời điểm so với thời điểm gốc. Chỉ số giá chứng khoán cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư đánh giá và phân tích TTCK, từ đó đưa ra những quyết định đầu tư phù hợp. Ý nghĩa của chỉ số giá chứng khoán: b. Phương pháp tính 1.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN Sự ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán có thể tìm thấy trong lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (Arbitrage Pricing Theory – APT). Theo đó, bất kỳ một thông tin mới nào về các nhân tố vĩ mô như lãi suất, lạm phát, cung tiềnđều có thể ảnh hưởng đến giá chứng khoán/ tỷ suất sinh lợi chứng khoán thông qua tác động đến cổ tức kỳ vọng, tỷ lệ chiết khấu hoặc cả hai (Chen, Roll & 4 Ross, 1986). Năm 1976, lý thuyết APT đã được phát triển bởi Stephen Ross để giải thích tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trên thị trường chứng khoán. Các nhân tố trong mô hình APT có thể là các nhân tố kinh tế vĩ mô hoặc các nhân tố kinh tế vi mô. Lý thuyết này cho rằng tỷ suất sinh lời kỳ vọng của chứng khoán được xác định bởi công thức: Rj = aj + βj,1F1 + βj,2F2 ++ + βj,kFk + uj Bên cạnh đó, theo lý thuyết thị trường hiệu quả, giá cổ phiếu phản ánh tất cả các thông tin có được từ việc phân tích về công ty và nền kinh tế, do đó có mối quan hệ mật thiết giữa giá cổ phiếu với kỳ vọng về kinh tế vĩ mô trong tương lai. Dựa vào khung lý thuyết nêu trên, nghiên cứu sẽ phân tích ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô gồm: lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi suất, tỷ giá, cung tiền, giá dầu và chỉ số giá vàng đến chỉ số giá chứng khoán dựa trên các lý thuyết có liên quan. 1.2.1. Ảnh hưởng của lạm phát đến chỉ số giá chứng khoán 1.2.2. Ảnh hưởng của chỉ số sản xuất công nghiệp đến chỉ số giá chứng khoán 1.2.3. Ảnh hưởng của lãi suất đến chỉ số giá chứng khoán 1.2.4. Ảnh hưởng của tỷ giá đến chỉ số giá chứng khoán 1.2.5. Ảnh hưởng của cung tiền đến chỉ số giá chứng khoán 1.2.6. Ảnh hưởng của giá xăng bán lẻ đến chỉ số giá chứng khoán 1.2.7. Ảnh hưởng của giá vàng trong nước đến chỉ số giá chứng khoán 1.3. NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN 1.3.1. Nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài Nền tảng của việc định giá chứng khoán là dựa vào dòng tiền chiết khấu kỳ vọng. Do đó, nhân tố quyết định giá chứng khoán chính là tỷ suất sinh lợi và dòng tiền kỳ vọng ( Elton & Gruber, 1991). Các biến kinh tế vĩ mô sẽ tác động lên tỷ suất sinh lợi và dòng tiền kỳ vọng trong tương lai của doanh nghiệp, từ đó sẽ ảnh hưởng đến giá chứng khoán. Fama & Gibbon (1982) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, tỷ suất sinh lợi và vốn đầu tư. Kết quả này ủng hộ cho các nghiên cứu 5 của Mundell (1963) và Tobin (1965) cho thấy rằng lợi nhuận kỳ vọng và tỷ lệ lạm phát có tương quan âm. Chen, Roll và Ross (1986) với nghiên cứu nổi tiếng về mô hình đa nhân tố để đánh giá ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô lên TTCK Mỹ. Các biến kinh tế vĩ mô mà nghiên cứu đã xem xét bao gồm : chỉ số sản xuất công nghiệp (Industrial Production), lạm phát (Inflation), phần bù rủi ro (Risk Premia), cấu trúc kỳ hạn (The Term Structure), chỉ số thị trường (Market Indices), mức chi tiêu thực tế (Consumption) và giá dầu (Oil Prices) giai đoạn từ tháng 1/1953 đến tháng 11/1984. Kết quả cho thấy có một vài biến được chứng minh là có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu, đặc biệt là biến sản lượng công nghiệp, biến động trong phần bù rủi ro và đường cong lãi suất ; những biến còn lại có tác động yếu hơn. Tác giả cũng kiểm định sự ảnh hưởng của những thay đổi trong tiêu dùng bình quân đầu người thực và thay đổi giá dầu trong việc định giá chứng khoán, nhưng kết quả cho thấy không có một tác động toàn diện nào. 1.3.2. Nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam Nguyệt & Thảo (2013) đã chọn sáu nhân tố vĩ mô là: cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp, lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá dầu làm biến độc lập. Dữ liệu được chọn để thể hiện tình hình của thị trường chứng khoán là chỉ số VN-Index theo tháng trong giai đoạn từ tháng 7/2000 đến tháng 9/2011 (135 quan sát). Kết quả cuối cùng cho thấy khi các điều kiện khác không đổi thì cung tiền, lạm phát, sản lượng công nghiệp và giá dầu có mối tương quan dương với thị trường chứng khoán. Lãi suất và tỷ giá hối đoái có tương quan âm với thị trường chứng khoán. Yến & Sơn (2014) đã sử dụng các nhân tố vĩ mô gồm: lạm phát, lãi suất, tỷ giá và cung tiền để phân tích tác động của nó đến chỉ số giá chứng khoán Vn-Index. Dữ liệu dùng để phân tích được lấy theo tháng từ tháng 1/2007 đến tháng 12/2012. Kết quả cho thấy, các biến lạm phát và lãi suất có tác động âm đến chỉ số giá chứng khoán, các biến còn lại là tỷ giá và cung tiền thì có tác động dương đến chỉ số VNI. Trong đó, 6 các hệ số đều có ý nghĩa ở mức 5% trừ tác động của biến cung tiền đến chỉ số giá chứng khoán VNI là không đáng tin cậy ở mức ý nghĩa 5%. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 Qua chương 1, nghiên cứu đã trình bày cơ sở lý luận về sự ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán. Đồng thời, tác giả đã tổng hợp một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và trong nước nhằm thấy được sự tác động và mức độ ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán là giống và khác nhau như thế nào ở mỗi quốc gia và mỗi giai đoạn. Dựa vào cơ sở lý luận đã trình bày, đặc biệt là nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986) tác giả đã lựa chọn một số biến kinh tế vĩ mô phù hợp với điều kiện kinh tế và thông tin tại Việt Nam để thực hiện phân tích. Bên cạnh đó, qua tham khảo các nghiên cứu nước ngoài đã cho thấy sự hữu hiệu của phương pháp hồi quy theo mô hình VECM khi dữ liệu đều là các chuỗi thời gian không dừng; đồng thời, thực tế cho thấy các nghiên cứu trong nước bằng mô hình VECM cũng đạt được những kết quả khả quan nên bài nghiên cứu sẽ thực hiện theo mô hình VECM nhằm khắc phục những hạn chế và nâng cao hơn nữa ý nghĩa thực tiễn của mô hình. Trong phần sau của luận văn, tác giả sẽ từng bước thực hiện việc thiết kế nghiên cứu và phân tích kết quả nhận được; đồng thời đưa ra một số kiến nghị về chính sách kinh tế vĩ mô nhằm phát triển ổn định TTCK Việt Nam. CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN-INDEX 2.1. GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ CHỈ SỐ VN-INDEX 2.1.1. Công thức tính chỉ số Vn-Index Chỉ số VN-Index được tính theo công thức Passcher theo công thức: VN-Index = 0 t t t P Q P Q     Trong đó: Pt và P0: là giá tại thời điểm t và thời điểm gốc. Qt: là khối lượng (quyền số) tại thời điểm tính toán t. 7 2.1.2. Diễn biến chỉ số Vn-Index giai đoạn 2005-2014 2.2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ GIÁ CHỨNG KHOÁN VN-INDEX 2.2.1. Phương pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích chuỗi dữ liệu để xem xét ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp OLS tỏ ra nhiều hạn chế vì yêu cầu tính dừng của chuỗi dữ liệu. Một chuỗi dừng là chuỗi có giá trị trung bình là hằng số, đồng thời có phương sai không thay đổi theo thời gian. Điều này thường không đúng đối với những biến có xu thế. Do đó, nếu hồi quy những chuỗi như vậy sẽ dễ dàng dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo. Để khắc phục hạn chế đó, trong bài nghiên cứu này tôi sử dụng mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM). Đây là một mô hình cho phép hồi quy các biến không dừng nhưng lại có quan hệ đồng liên kết, điều này rất phù hợp với các biến được lựa chọn trong mô hình. Trước khi thực hiện hồi quy, tất cả các biến đều được lấy Logarit để tăng tính ổn định. Để hồi quy theo mô hình VECM, bài nghiên cứu tiến hành quy trình sau: a. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, có thể nói tính dừng là một yếu tố tiên quyết. Một mô hình tốt được đưa ra khi phân tích trên các dữ liệu dừng. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì sẽ tạo ra hiện tượng hồi quy giả mạo và làm sai lệch kết quả mô hình. Có nhiều phương pháp để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian như: kiểm định Dickey-Fuller (DF), kiểm định Phillip-Person (PP) và kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) Trong đó, phương pháp ADF được sự dụng phổ biến hơn cả. Tuy nhiên, trong thời gian gần đây phương pháp ADF thường bị chỉ trích vì không đủ tính thuyết phục nên trong nghiên cứu này tôi sử dụng thêm phương pháp PP song song với phương pháp ADF để tăng tính chính xác của kiểm định. b. Kiểm định đồng liên kết Johansen Việc hồi quy các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến kết 8 quả hồi quy giả mạo. Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết. Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết như: kiểm định Engle-Granger ; kiểm định CRDW ; phương pháp VAR của Johansen ;.. Trong đó, phương pháp phổ biến nhất hiện nay là phương pháp VAR của Johansen, bao gồm hai kiểm định là Trace và kiểm định Max-Eigen. c.Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số VECM Trong phân tích hồi quy, các chuỗi thời gian thường không dừng nên việc áp dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS (Ordinary Least Squares) thường không xác định được một mô hình hồi quy hiệu quả cho mối liên hệ giữa các biến trong mô hình. Nhưng nếu các biến nghiên cứu không dừng ở dữ liệu gốc nhưng dừng ở sai phân bậc 1 và sự kết hợp tuyến tính giữa các biến này là một chuỗi dừng; nghĩa là tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến hay nói cách khác là tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình thì chúng ta có thể áp dụng mô hình vector hiệu chính sai số VECM (Vector Error Correction Model) để ước lượng mô hình thể hiện mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến. d. Kiểm định sự phù hợp của mô hình  Kiểm định quan hệ nhân quả Granger để xem xét sự tồn tại các mối quan hệ giữa các biến.  Kiểm định nghiệm đơn vị đối với phần dư thu được từ mô hình.  Kiểm định tự tương quan của phần dư trong mô hình. 2.2.2. Dữ liệu nghiên cứu Biến VNI: đại diện cho TTCK Việt Nam và được tính là trung bình của chỉ số VN-Index đóng cửa cuối mỗi ngày giao dịch trong tháng. Điều này giúp phản ánh chính xác và giảm sai lệch so với việc lấy chỉ số đầu tháng hoặc cuối tháng. Biến CPI: đại diện cho mức độ lạm phát của nền kinh tế và được xác định bằng chỉ số giá tiêu dùng theo tháng tính trên cơ sở năm gốc là năm 2005. CPI được dự báo sẽ có tác động ngược chiều đối với chỉ số VN-Index giống như kết quả thu được từ các nghiên cứu như: Fama (1991), Mohamed & cộng sự (2009); Khil và Lee (2000); Francis và Tewari (2011)... 9 Biến IIP: Theo lý thuyết, tăng trưởng GDP mới là biến phù hợp nhất để đại diện cho triển vọng tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, do hạn chế không thu thập được số liệu tăng trưởng GDP theo tháng nên bài nghiên cứu sử dụng chỉ số giá trị sản xuất công nghiệp để thay thế. Trong một vài nghiên cứu trước đây, giá trị sản xuất công nghiệp có tác động dương lên chỉ số VN-Index như: Fama (1981, 1990); Schwert (1990); Chen, Roll & Ross (1986); Levine & Zervos (1996); Khan và Senhadji (2000); Adjasi và Biekpe (2006); Bilson và cộng sự (2001), Humpe và Macmillan (2009)... Biến SIR: dùng để chỉ lãi suất ngắn hạn và được xác định bằng lãi suât bình quân liên ngân hàng kỳ hạn ba tháng và được lấy trung bình theo tháng. Kỳ vọng về dấu của biến SIR đối với VNI là âm, phù hợp với hầu hết các lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm như: Fama (1981); Menike (2006); Sohail và Hussain (2011); Mashayekh và cộng sự (2011). Biến EX: là biến đại diện cho tỷ giá hối đoái VND/USD và được xác định bằng tỷ giá giao dịch của ngày cuối cùng trong mỗi tháng. Có quan điểm cho rằng tồn tại mối quan hệ nghịch biến hai biến EX và VNI như Bilson, Braisford và Hooper (2001). Trong khi đó, nghiên cứu của Gan, Lee, Yong và Zhang (2006) Maysami & các cộng sự (2004) lại tìm thấy mối quan hệ đồng biến. Do đó, kỳ vọng về sự tác động của EX lên VNI là có thể âm hoặc dương. Biến M2: đại diện cho mức cung tiền. M2 được tính bằng tổng lượng tiền mặt và tiền các ngân hàng thương mại gởi tại ngân hàng trung ương (M1) cộng với chuẩn tệ (tiền gởi tiết kiệm và tiền gởi có kỳ hạn). Theo lý thuyết thì việc tăng M2 sẽ kích thích tăng trưởng kinh tế, từ đó gây phản ứng tốt lên thị trường chứng khoán. Các nghiên cứu trước đây cũng đưa ra kết quả tương tự: Chen, Roll & Ross (1986); Wong (2005); Mukherjee (1995) Biến ROIL: đại diện cho giá dầu bán lẻ trong nước. Được tính theo giá bán lẻ của mặt hàng xăng Mogas 92 vào thời điểm cuối mỗi tháng trên thị trường Việt Nam. Các nghiên cứu trước đây về vấn đề này cho thấy những kết quả trái chiều. Gan, Lee, Yong & Zhang (2006) cho 10 rằng có quan hệ đồng biến giữa hai biến này. Còn Chen, Roll & Ross (1986) lại không tìm thấy mối quan hệ nào giữa giá dầu và TTCK. Biến GP: là chỉ số giá vàng trong nước được xác định theo từng tháng. Chỉ số giá vàng là chỉ tiêu tương đối phản ảnh xu hướng và mức độ biến động của giá vàng. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về sự tương quan giữa giá vàng chỉ số giá chứng khoán ở một số nước trên thế giới cho nhiều kết quả khác nhau: nghiên cứu của Pooja Singh (2014), Bhunia & Mukhuti (2013), Yahyazadehfar & Babaie (2012) và Bhunia (2013) trên thị trường chứng khoán Ấn Độ đều cho thấy giá vàng có tác động tiêu cực đến chỉ số giá chứng khoán. Trong khi đó, Kaliyamoorthy & Parithi (2012) trên thị trường Ấn Độ và Buyuksalvarci (2010) trên thị trường Thổ Nhĩ Kỳ lại kết luận rằng không có quan hệ nào giữa giá vàng và chỉ số giá chứng khoán. Tuy nhiên, nghiên cứu của Movahedizadeh (2013) trên thị trường Malaysia thì cho rằng mối quan hệ này là cùng chiều. Bảng 2.2 Tóm tắt các biến trong mô hình và nguồn thu thập dữ liệu Tên biến Mô tả Đơn vị Nguồn VNI Chỉ số giá thị trường trung bình tháng trên sàn HOSE. Điểm Website của Sở giao dịch chứng khoán TP. HCM. CPI Chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng. % Website của Tổng cục thống kê Việt Nam. IIP Chỉ số sản xuất công nghiệp hàng tháng. % Website của Tổng cục thống kê Việt Nam. SIR Lãi suất bình quân liên ngân hàng (trung bình tháng) kỳ hạn 3 tháng. % Website của Ngân hàng nhà nước Việt Nam. EX Tỷ giá hối đoái liên ngân hàng (trung bình tháng) của VND so với USD. VND/ USD Website của Ngân hàng nhà nước Việt Nam. M2 Mức cung tiền Tỷ đồng Elibrary trên website của Quỹ tiền tệ Quốc tế IMF. R