Ảnh Hưởng Của Biến Động Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Và Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Cổ Phiếu.doc

Dịch vụ viết thuê đề tài – KB Zalo/Tele 0917.193.864 – luanvantrust.com
Kham thảo miễn phí – Kết bạn Zalo/Tele mình 0917.193.864
BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
----------------------------------
TRẦN MINH PHƯƠNG
ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG LÃI SUẤT
VÀ TỶ GIÁ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ
BIẾN ĐỘNG TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU
TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
----------------------------------
TRẦN MINH PHƯƠNG
ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỘNG LÃI SUẤT
VÀ TỶ GIÁ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI VÀ
BIẾN ĐỘNG TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU
TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã ngành: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA
HỌC GS.TS. TRẦN NGỌC THƠ

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi và được sự hướng dẫn của GS.TS
Trần Ngọc Thơ. Số liệu trong bài được thu thập trung thực và từ các nguồn đáng tin
cậy. Bài nghiên cứu có tham khảo các tài liệu trong và ngoài nước được trích dẫn đầy
đủ trong bài và kết quả nghiên cứu chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình
nghiên cứu nào.
Tp.HCM, ngày 06 tháng 04 năm 2018
Tác giả
Trần Minh Phương

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
TÓM TẮT
Chương 1. Giới thiệu ................................................................................................ 1
1.1. Lý do chọn đề tài.............................................................................................. 1
1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu...................................................................... 2
1.3. Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu. ........................................ 3
1.4. Ý nghĩa công trình nghiên cứu: ...................................................................... 3
1.5. Cấu trúc đề tài.................................................................................................. 3
Chương 2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây ............................. 5
2.1. Các lý thuyết..................................................................................................... 5
2.1.1. Mô hình định giá tài sản vốn liên thời gian (ICAPM).................................. 5
2.1.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT).................................................. 5
2.1.2.1. Mô hình APT một nhân tố........................................................................... 6
2.1.2.2. Mô hình APT hai nhân tố ............................................................................ 6
2.1.2.3. Mô hình APT đa nhân tố ............................................................................. 7
2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây......................................................... 7
Chương 3. Phương pháp nghiên cứu .................................................................... 15
3.1. Dữ liệu ............................................................................................................. 15
3.1.1. Dữ liệu về biến phụ thuộc.............................................................................. 15
3.1.2. Dữ liệu về biến độc lập................................................................................... 17
3.1.2.1. Tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá thị trường ................................................. 17
3.1.2.2. Sự biến động của lãi suất. .......................................................................... 18

1
3.1.2.3. Sự biến động của tỷ giá .............................................................................. 19
3.1.3. Giai đoạn nghiên cứu và tần suất dữ liệu .................................................... 20
3.2. Quy trình nghiên cứu..................................................................................... 21
3.3. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 22
3.3.1. Phân tích thống kê mô tả............................................................................... 22
3.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian ....................................... 23
3.3.3. Mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS)...................................... 25
3.3.4. Mô hình phương sai có điều kiện thay đổi................................................... 26
3.3.4.1. Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy (ARCH).
26
3.3.4.2. Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy tổng
quát (GARCH)............................................................................................................. 28
3.4. Mô hình nghiên cứu ....................................................................................... 29
3.4.1. Ước lượng tỷ suất sinh lợi với mô hình OLS............................................... 29
3.4.2. Ước lượng tỷ suất sinh lợi với mô hình GARCH (1,1) ............................... 30
3.4.3. Ước lượng biến động của tỷ suất sinh lợi với mô hình GARCH (1,1) ...... 32
Chương 4. Kết Quả Nghiên Cứu ........................................................................... 33
4.1. Thống kê mô tả và Kiểm định ADF ............................................................. 33
4.2. Kết quả ước lượng tỷ suất sinh lợi theo mô hình hồi quy OLS ................. 39
4.3. Kết quả hồi quy tỷ suất sinh lợi theo mô hình GARCH (1,1).................... 42
4.4. Kết quả ước lượng mức độ biến động tỷ suất sinh lợi với GARCH (1,1).. 49
Chương 5. Kết luận và kiến nghị giải pháp.......................................................... 54
5.1. Kết luận........................................................................................................... 54
5.2. Kiến nghị chính sách...................................................................................... 55
5.3. Hạn chế của đề tài và kiến nghị hướng nghiên cứu trong tương lai ......... 56
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC: KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH HỒI QUY

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ Ý Nghĩa
ADF Kiểm định Dickey và Fuller mở rộng
APT Mô hình Arbitrage Pricing
ARCH Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy
CAPM Capital Asset Pricing Model
FX Biến động tỷ giá hối đoái
GARCH Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội
HOSE Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh
ICAPM Intertemporal Capital Asset Pricing Model
INT Biến động lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn qua đêm
MRK Tỷ suất sinh lợi thị trường
NHNN Ngân hàng Nhà nước
OLS Ordinary Least Squares.
TCTD Tổ chức tín dụng
TMCP Thương mại cổ phần
TSSL Tỷ suất sinh lợi

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1. Danh mục các ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu ........................ 16
Bảng 3.2. Tóm tắt về dữ liệu nghiên cứu được sử dụng trong mô hình .................. 21
Bảng 4.1: Thống kê mô tả và kết quả kiểm định tính dừng ..................................... 38
Bảng 4.2: Kết quả ước lượng hồi quy mô hình OLS của từng cổ phiếu ngân hàng
........................................................................................................................................ 39
Bảng 4.3. Kết quả ước lượng tỷ suất sinh lợi theo mô hình GARCH (1,1) ............. 43
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng biến động tỷ suất sinh lợi theo mô hình GARCH
(1,1) ................................................................................................................................ 50

TÓM TẮT
Bài nghiên cứu này kiểm định ảnh hưởng của biến động lãi suất và tỷ giá đến tỷ suất
sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi tại các ngân hàng Thương mại Việt Nam bằng
cách sử dụng mô hình ước lượng OLS và GARCH. Kết quả cho thấy biến động lãi suất
có tác động ngược chiều lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu các ngân hàng. Ngoài ra, mức độ
tác động của tỷ suất sinh lợi thị trường lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng là mạnh
mẽ hơn với so với lãi suất và tỷ giá hối đoái, điều này ngụ ý rằng tỷ suất sinh lợi thị
trường là một yếu tố quan trọng tác động đến mức độ biến động tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu ngân hàng. Kết quả cũng cho thấy biến động lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác
động đến biến động tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng. Ngoài ra, sự thay đổi tỷ
suất sinh lợi của cổ phiếu ngành ngân hàng còn bị ảnh hưởng bởi các cú sốc trong quá
khứ.

1
Chương 1. Giới thiệu
1.1. Lý do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, việc tự do hóa thị trường tài chính là một xu thế tất yếu đối
các quốc gia trên thế giới. Điều này thực sự cần thiết đối với các quốc gia trong quá
trình hội nhập vào kinh tế thế giới, trong đó có Việt Nam. Việc tự do hóa tài chính tạo
ra nhiều cơ hội nhưng cũng không ít rủi ro. Sự ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái và lãi suất
đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng là mối quan tâm lớn đối với các nhà quản trị
ngân hàng, các cơ quan quản lý, các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư, đặc biệt kể từ khi
sự thất bại của nhiều ngân hàng do tác động của sự bất ổn của lãi suất và tỷ giá hối
đoái.
Độ nhạy cảm của lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng đối với sự thay đổi lãi suất và tỷ giá
được giải thích bằng một số mô hình và lý thuyết. Đầu tiên là mô hình ICAPM của
Merton về định giá tài sản vốn liên thời gian, rủi ro lãi suất trong mô hình ICAPM như
là một yếu tố thị trường, mô hình này cho rằng sự thay đổi của lãi suất dẫn đến sự thay
đổi của một cơ hội đầu tư. Do đó các nhà đầu tư yêu cầu có một sự bồi thường cho
nguy cơ thay đổi đó. Ngoài ra, lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) có thể cung
cấp bằng chứng về việc rủi ro lãi suất và tỷ giá ảnh hưởng đến giá cân bằng của cổ
phiếu ngân hàng (Sweeney và Warga, 1986). Trong trạng thái cân bằng, lãi suất và tỷ
giá có sự ảnh hưởng đáng kể đến giá trị cổ phiếu phổ thông của các định chế tài chính
nói riêng và các ngân hàng nói riêng (Yourougou, 1990).
Ngân hàng có thể giảm rủi ro tỷ giá và lãi suất bằng cách tham gia vào các hoạt động
ngoại bảng khác nhau và thực hiện các kỹ thuật hạn chế rủi ro một cách hiệu quả. Mặc
dù vậy các tổ chức tín dụng ở các nước đang phát triển dễ bị tổn thương hơn do thiếu
các công cụ và kỹ thuật như vậy. Không có gì đáng ngạc nhiên khi các nước này
thường xuyên đối mặt với khủng hoảng tài chính nghiêm trọng. Vì vậy việc nghiên cứu

2
về lãi suất và tỷ giá tác động như thế nào đến các ngân hàng thương mại tại các nước
có nền kinh tế đang phát triển có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng các chính
sách, ổn định tài chính cho các nhà hoạch định, quản lý kinh tế quốc gia.
Mặc dù việc nghiên cứu về tác động của lãi suất và tỷ giá lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
ngân hàng rất quan trọng, nhưng không có nhiều bài nghiên cứu đã điều tra rõ ràng sự
tương tác của tỷ giá và lãi suất lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng trong bối cảnh ở
các nước có nền kinh tế đang phát triển. Trong khi đó, phần lớn các nghiên cứu về vấn
đề này lại được tập trung ở các nước phát triển. Việt Nam được coi là một quốc gia
đang phát triển, đã chứng kiến sự phát triển đáng kể trong hệ thống ngân hàng kể từ khi
được hình thành. Cũng như ở các nước đang phát triển khác, lãi suất cao và biến động
tỷ giá là một vấn đề của nền kinh tế Việt Nam trong một thời gian dài. Nhận thấy tầm
quan trọng của vấn đề trên, tôi đã quyết định chọn đề tài “Ảnh hưởng của biến động lãi
suất và tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại ngân hàng
thương mại Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu.
1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu của bài nghiên cứu này là điều tra sự tác động của biến động lãi suất và tỷ giá
đến biến động tỷ suất sinh lợi và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại các ngân hàng thương mại
Việt Nam trong giai đoạn từ 01/11/2011 đến 30/11/2017 bằng phương pháp ước lượng
OLS và mô hình GARCH. Các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra:
Câu hỏi 1: Biến động tỷ giá và lãi suất có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân
hàng TMCP tại Việt Nam hay không? Nếu chịu tác động thì mức độ ảnh hưởng và
chiều hướng như thế nào?
Câu hỏi 2: Biến động tỷ giá và lãi suất có ảnh hưởng đến biến động tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngân hàng TMCP tại Việt Nam hay không? Nếu chịu tác động thì mức độ ảnh
hưởng và chiều hướng như thế nào?

3
Câu hỏi 3: Có hay không ảnh hưởng của cú sốc trong thời gian trước đó đến tỷ suất
sinh lợi của các ngân hàng, mức độ ảnh hưởng và chiều hướng ảnh hưởng như thế nào?
1.3. Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu.
Đề tại tập trung nghiên cứu các đối tượng: lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn qua
đêm, tỷ giá và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu các ngân hàng TMCP tại Việt Nam được niêm
yết trên Sở giao dịch chứng khoán TPHCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà
Nội (HNX).
Phạm vi nghiên cứu: đề tài nghiên cứu số liệu trong gian đoạn từ 01/11/2011 đến
30/11/2017.
Phương pháp nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định lượng. Đề tài sử dụng hai
mô hình ước lượng OLS và mô hình GARCH. Công cụ xử lý mô hình được xử dụng là
phần mềm Eview 8.1.
1.4. Ý nghĩa công trình nghiên cứu:
Bài nghiên cứu đã phân tích được ảnh hưởng của tỷ giá và lãi suất đến tỷ suất sinh lợi
cổ phiếu các ngân hàng TMCP tại Việt Nam, là một minh chứng hữu ích cho các nhà
quản lý kinh tế, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, các nhà quản trị ngân hàng và nhà đầu
tư trên thị trường.
1.5. Cấu trúc đề tài
Bài nghiên cứu được chia làm năm chương:
Chương 1: Giới thiệu về đề tài: Lý do chọn đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối
tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa công trình nghiên cứu và cấu trúc
đề tài.

4
Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây.
Chương 3: Dữ liệu nghiên cứu, quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu.
Chương 5: Kết luận về kết quả của bài nghiên cứu, những hạn chế và định hướng
nghiên cứu.

5
Chương 2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây
2.1. Các lý thuyết
Sự nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi chứng khoán ngành ngân hàng đối với tỷ giá và lãi
suất được giải thích bằng một vài mô hình và giả thuyết khác nhau như mô hình định
giá tài sản vốn liên thời gian (ICAPM) (Merton, 1973), lý thuyết Kinh doanh chênh
lệch giá – Mô hình APT (Ross Stephen, 1976).
2.1.1. Mô hình định giá tài sản vốn liên thời gian (ICAPM)
Mô hình này được Merton đưa ra vào năm 1973, cho rằng rủi ro lãi suất trong mô hình
(ICAPM) như là một yếu tố thị trường, mô hình này cho rằng sự thay đổi của lãi suất
dẫn đến sự thay đổi của một cơ hội đầu tư. Do đó các nhà đầu tư yêu cầu có một sự bồi
thường cho nguy cơ biến động đó. Tỷ suất sinh lợi dự kiến được mô tả như sau:
αi = rf + βim(αm − rf) + βih(αh − rf)
Trong đó:
rf : lãi suất phi rủi ro
βim: độ nhạy của chứng khoán đối với sự thay đổi của danh mục thị trường
αm là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường
βih: độ nhạy của chứng khoán đối với sự thay đổi của danh mục phòng ngừa rủi ro
αh là tỷ suất sinh lợi của một danh mục phòng ngừa rủi ro
2.1.2. Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT)
Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) có thể cung cấp bằng chứng về việc rủi ro
tỷ giá và lãi suất có sự ảnh hưởng lên giá cân bằng của cổ phiếu ngân hàng (Sweeney

6
và Warga, 1986). Trong trạng thái cân bằng, tỷ giá và lãi suất gây ảnh hưởng đáng kể
đến giá trị cổ phiếu phổ thông của các định chế tài chính nói riêng và các ngân hàng
nói riêng (Yourougou, 1990).
Mô hình dựa vào các giả định:
- Mô hình một nhân tố có thể mô tả cho tỷ suất sinh lợi.
- Kinh doanh chênh lệch giá không xảy ra.
- Rủi ro đặc thù của công ty là không xảy ra do các công ty đa dạng hóa được rủi
ro này. Điều này xảy ra bởi vì công ty xây dựng được danh mục đầu tư với số
lượng chứng khoán rất lớn.
- Không có các hiện tượng bất hoàn hảo trong thị trường tài chính.
2.1.2.1. Mô hình APT một nhân tố
Mô hình này thể hiện có một yếu tố F ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
I (ri). Yếu tố F không thể đa dạng hóa được bởi các nhà đầu tư do yếu tố này là yếu tố
thị trường. Sự tác động của yếu tố F lên chứng khoán I được đại diện bằng chỉ số βi.
Mô hình một nhân tố được mô tả như sau:
ri = αi + βiF + εi
Trong đó:
αi là tỷ suất sinh lợi mong đợi.
εi là yếu tố đặc trưng riêng của chứng khoán và có thể đa dạng hóa.
2.1.2.2. Mô hình APT hai nhân tố
Theo mô hình APT hai nhân tố, tỷ suất sinh lợi của chứng khoán I được mô tả như sau:
ri = αi + βi1F1 + βi2F2 + εi

7
Trong đó:
F1 là giá trị nhân tố thứ nhất
F2 là giá trị của nhân tố thứ hai
βi1 là hệ số tác động của nhân tố thứ nhất lên chứng khoán I
βi2 là hệ số tác động của nhân tố thứ hai lên chứng khoán I.
2.1.2.3. Mô hình APT đa nhân tố
Dựa trên nguyên tắc tương tự khi chúng ta đề cập đến nhiều hơn 2 nhân tố chúng ta sẽ
có mô hình đa nhân tố. Mô hình đa nhân tố cho thấy rằng giá cả chứng khoán có thể
thay đổi tùy thuộc vào rất nhiều nhân tố chứ không riêng gì một hoặc hai nhân tố khác
nhau. Các nhân tố ở đây có thể bao hàm cả lãi suất và tỷ giá. Mô hình APT đa nhân tố
được mô tả như sau:
n
ri = αi + ∑ βij j + εi
j=1
2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Từ sau khi các mô hình lý thuyết ICAPM, APT và giả thuyết hợp đồng danh nghĩa ra
đời, các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
ngân hàng được phát triển nhanh chóng.
Hầu hết các nghiên cứu hiện tại tập trung vào độ chịu tác động của tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngân hàng riêng biệt đối với lãi suất và tỷ giá hối đoái bằng cách sử dụng các
phương pháp khác nhau. Mỗi phương pháp dẫn đến kết quả thực nghiệm khác nhau.
Bằng cách sử dụng phương pháp dòng tiền với cổ phiếu ngân hàng Mỹ, Flannery
(1981) nhận thấy rằng họ không bị ảnh hưởng bởi sự biến động lãi suất kể từ khi những

8
thay đổi này không có tác động đáng kể về chi phí và lợi nhuận. Nghiên cứu thực
nghiệm trước đó về độ nhạy cảm lãi suất của ngân hàng bao gồm các nghiên cứu của
Lloyd và Shick (1977), Stone (1974), Chance và Lane (1980), Lynge và Zumwalt
(1980), Flannery và James (1984), Scott và Peterson (1986), Booth và Officer ( 1985),
và Bae (1990). Bằng cách áp dụng mô hình hai yếu tố (bao gồm cả thị trường và lãi
suất) trên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu các ngân hàng theo giả định phương sai không
đổi, các kết quả thực nghiệm là khác nhau về hướng và độ lớn của sự tác động. Các kết
quả thực nghiệm của Lloyd và Shick (1977) và Chance và Lane (1980), trong đó cung
cấp một bằng chứng yếu của tác động của lãi suất đến lợi nhuận các cổ phiếu tổ chức
tài chính, đã được kiểm nghiệm bởi các kết quả của một số bài nghiên cứu. Các tác giả
sau báo cáo rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của các tổ chức tài chính đã ảnh hưởng tiêu
cực bởi sự thay đổi lãi suất.
Lynge và Zumwalt (1980) nghiên cứu sự ảnh hưởng của lãi suất đến tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu ngân hàng. Tác giả đưa vào mô hình yếu tố thị trường và tỷ suất sinh lợi
của trái phiếu nhưng có sự tách biệt thành tỷ suất sinh lợi của trái phiếu ngắn hạn và tỷ
suất sinh lợi của trái phiếu dài hạn như là một mô hình ba nhân tố và tác giả kết luận
rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng bị tác động ngược chiều và có ý nghĩa bởi lãi
suất.
Dinenis & S.K. Staikouras (1998) nghiên cứu tác động của sự thay đổi lãi suất và tỷ
suất sinh lợi không mong đợi của danh mục các cổ phiếu phổ thông của các định chế
tài chính Anh. Các định chế tài chính nghiên cứu được chia thành năm nhóm khác nhau
là ngân hàng, công ty bảo hiểm, quỹ đầu tư, các công ty đầu tư bất động sản và các
công ty tài chính. Nghiên cứu sử dụng mô hình hai nhân tố với nhân tố đầu tiên là tỷ
suất sinh lợi của thị trường, nhân tố thứ hai là biến động lãi suất, kết quả nghiên cứu
cho thấy tác động ngược chiều của lãi suất lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.

9
Christian C. P. Wolff - Harald A. Benink (2000) nghiên cứu thực nghiệm độ nhạy lãi
suất lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hai mươi ngân hàng lớn nhất tại Mỹ với việc sử
dụng mô hình ARIMA. Kết quả cho thấy độ nhạy lãi suất có mối quan hệ nghịch biến
với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng Mỹ trong giai đoạn cuối thập niên 1980 đến đầu
thập niên 1990.
Mặc dù có một số lượng lớn các lý thuyết về độ nhạy cảm lãi suất, nhưng có ít bài
nghiên cứu về sự tác động của tỷ giá đến lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng. Kể từ khi sự
thay đổi bất ngờ trong tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến các ngân hàng trực tiếp
bằng cách tạo ra lợi nhuận hoặc thua lỗ khi tham gia vào thị trường ngoại hối, rủi ro hối
đoái có thể là một yếu tố quyết định quan trọng của lợi nhuận cổ phiếu các ngân hàng.
Các nghiên cứu đầu tiên đã thu hút được sự chú ý đặc biệt đến rủi ro ngoại hối vào quá
trình tạo ra lợi nhuận của các ngân hàng là Grammatikos và cộng sự (1986) và
Chamberlain và cộng sự (1997). Kết quả của những nghiên cứu cho thấy rằng các ngân
hàng Mỹ đã được tiếp xúc với rủi ro tỷ giá. Bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày và
hàng tháng, Chamberlain và cộng sự (1997) đã so sánh nhạy cảm tỷ giá của các ngân
hàng Mỹ với các ngân hàng Nhật Bản. Họ nhận thấy rằng tỷ suất sinh lơi cổ phiếu của
phần lớn các ngân hàng Mỹ dường như nhạy cảm với sự thay đổi tỷ giá hối đoái, trong
khi chỉ có một vài trong số cổ phiếu của ngân hàng Nhật Bản có tỷ suất sinh lợi nhạy
cảm với tỷ giá hối đoái.
Trong khi hầu hết các nghiên cứu đã nói chung đã phân tích tác động của một trong hai
lãi suất hoặc tỷ giá trên lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng, Choi và cộng sự (1992) và
Wetmore và Brick (1994) áp dụng một mô hình ba nhân tố tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu
các ngân hàng Mỹ mà cùng nhau ước tính tác động của thị trường, tỷ giá và các yếu tố
lãi suất theo các giả định về sai số biến đổi. Mặc dù kết quả của Choi và cộng sự
(1992) cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hơn của sự tác động lãi suất so với sự tác động
tỷ giá, Wetmore và Brick (1994) tìm thấy một kết quả gây tranh cãi cho các ngân hàng

10
Mỹ. Ngoài ra, bằng cách sử dụng các mô hình ba yếu tố cùng với quá trình tạo ra lợi
nhuận của các ngân hàng Hàn Quốc, Hahm (2004) kết luận rằng tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu các ngân hàng Hàn Quốc rất nhạy cảm với những yếu tố này.
Như đã nói ở trên, những nghiên cứu này chủ yếu sử dụng phương pháp ước lượng
tuyến tính, chẳng hạn như OLS và GLS, và không xem xét rằng sự nhạy cảm của ngân
hàng với thị trường, lãi suất, và yếu tố tỷ giá là khác nhau theo thời gian. Do ảnh
hưởng hiệu ứng ARCH phương pháp ước lượng tuyến tính (OLS) tạo ra kết quả sai
lệch, không phù hợp và do đó, sẽ là đúng đắn khi giả định biến động liên tục trong giai
đoạn nghiên cứu. Dựa trên giả định của một phương sai có điều kiện phụ thuộc thời
gian, một vài nghiên cứu đã sử dụng các mô hình ARCH – GARCH để nắm bắt tính
chất rủi ro thay đổi theo thời gian trong những dữ liệu này. Song (1994), người sử dụng
mô hình ước lượng ARCH, cho thấy rằng mô hình ARCH là khung thích hợp nhất
trong việc xác định lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng. Bài nghiên cứu thực nghiệm của
Mansur và Elyasiani (1995) đã nghiên cứu tác động của biến đổi cả về mức độ và sự
biến động của lãi suất trên tiền lãi cổ phiếu ngân hàng áp dụng mô hình ước lượng
ARCH, kết quả cho thấy rằng cả lãi suất và biến động lãi suất đều có khả năng ảnh
hưởng ngân hàng lợi nhuận cổ phiếu. Flannery và cộng sự (1997), bằng cách sử dụng
một mô hình GARCH hai yếu tố ban đầu được phát triển bởi Engle và cộng sự (1990),
cho thấy rằng rủi ro thị trường và lãi suất đã trở thành một nhân tố quan trọng trong
việc xác định danh mục đầu tư chứng khoán ngoài ngân hàng và ảnh hưởng của rủi ro
lãi suất đã được tìm thấy là ít mạnh mẽ trong các danh mục đầu tư cổ phiếu ngân hàng.
Tương tự như vậy, bằng cách sử dụng các mô hình GARCH-M, những phát hiện của
Elyasiani và Mansur (1998) đã chỉ ra rằng sự thay đổi trong lãi suất có tác động ngược
chiều ngay thời điểm đầu tiên trong khi sự biến động liên quan có tác động ngược
chiều đến sự phân phối tỷ suất sinh lợi cổ phiếu các ngân hàng. Tuy nhiên, những
nghiên cứu này không đưa vào rủi ro tỷ giá. Do thiếu các nghiên cứu về tác động của

11
rủi ro tỷ giá tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng và củng cố thêm kết quả trước đó về rủi
ro lãi suất, đó là mục đích của bài viết này cung cấp bằng chứng liên quan đến sự
tương tác chung của thị trường, lãi suất và tỷ giá trên lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng do
sử dụng cả hai phương pháp OLS và mô hình GARCH.
Song (1994) đưa ra mô hình thống kê nghiên cứu rủi ro thay đổi theo thời gian của
ngành ngân hàng, tác giả sử dụng mô hình hai nhân tố gồm nhân tố thị trường và lãi
suất dự trên mô hình ICAPM của Merton. Mô hình ARCH được sử dụng để nghiên cứu
sự thay đổi của cổ phiếu theo thời gian. Kết quả cho rằng rủi ro thị trường và rủi ro lãi
suất tác động mạnh mẽ lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu theo các giai đoạn khác nhau
trong mẫu nghiên cứu từ năm 1977 – 1987.
Flannery và cộng sự (1997) đã sử dụng mô hình GARCH được nghiên cứu bởi Engle
và cộng sự (1990) cho thấy rằng mặc dù rủi ro thị trường và lãi suất đều là những yếu
tố tác động lên tỷ suất sinh lợi của một danh mục cổ phiếu phi ngân hàng, tuy nhiên rủi
ro lãi suất lại ít ảnh hưởng đến các danh mục bao gồm cổ phiếu ngân hàng.
Nghiên cứu thực nghiệm của Ryan và cộng sự (2004) khai thác mô hình GARCH –M
giải thích tác động của rủi ro thị trường, rủi ro lãi suất và tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh
lợi của cổ phiếu ngân hàng ở Úc trong thời gian 1996 -2001, kết quả bài nghiên cứu thể
hiện rằng rủi ro lãi suất ngắn hạn, trung hạn, biến động lãi suất và rủi ro thị trường là
những nhân tố giải thích trọng yếu đối với tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành ngân
hàng. Tuy nhiên, lãi suất dài hạn và tỷ giá thì không có ý nghĩa thống kê trong mô hình
nghiên cứu trên dữ liệu tại Úc.
Mặc dù có rất nhiểu các nghiên cứu trên thế giới được thực hiện về đề tài tác động của
lãi suất và tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng nhưng khá ít các nghiên cứu
thực hiện tại các quốc gia đang phát triển. Nổi bật tại các quốc gia đang phát triển
chính là mô hình nghiên cứu của Hooy và cộng sự (2004), bài nghiên cứu điều tra sự

12
nhạy cảm rủi ro lãi suất và tỷ giá của cổ phiếu ngân hàng tại Malaysia trong cuộc
khủng hoảng tài chính gần đây bằng cách sử dụng GARCH-M. Trong giai đoạn trước
và trong cuộc khủng hoảng, giá cổ phiếu ngân hàng đã trở nên ít nhạy cảm với những
rủi ro, và đã nhạy cảm hơn khi nguy cơ rủi ro của các ngân hàng của Malaysia tăng sau
khi các chính sách kiểm soát vốn và chính sách sáp nhập hợp nhất ngân hàng tại
Malaysia để tránh khủng hoảng.
Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011) nghiên cứu tác động của lãi suất,
tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cua cổ phiếu ngành
ngân hàng tại Thổ Nhĩ Kỳ bằng các sử dụng mô hình ước lượng OLS và GARCH, dữ
liệu bao gồm giá đóng cửa cổ phiếu 13 Ngân hàng trong giai đoạn từ 27/07/1999 –
09/04/2009 được niêm yết trên sàn chứng khoán ISE, tỷ giá hối đoái bao gồm rổ tiền tệ
chính là Euro và USD, lãi suất trái phiếu chính phủ 2 năm, chỉ số ISEindex 100 là chỉ
số thị trường. Bài nghiên cứu đầu tiên sử dụng mô hình OLS để xác định tác động của
biến động tỷ suất sinh lợi chỉ số trị trường, lãi suất và tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi
của 13 cổ phiếu ngân hàng riêng lẻ và danh mục cổ phiếu ngân hàng Bankindex. Tuy
nhiên, tác giả đã kiểm định hiệu ứng ARCH và có ý nghĩa ở tất cả các biến nghiên
nghiên cứu, vì vậy tác giả đã sử dụng mô hình GARCH đã ước lượng vì mô hình là
phù hợp. Ngoài ước lượng tác động lên tỷ suất sinh lợi, bài nghiên cứu còn sử dụng mô
hình GARCH (1,1) để ước lượng của biến đông của lãi suất và tỷ giá hối đoái lên biến
động tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng riêng lẻ và chỉ số danh mục cổ phiếu
nganh ngân hàng. Bài nghiên cứu cho kết quả rằng những thay đổi lãi suất và tỷ giá hối
đoái các tác động tiêu cực (tác động ngược chiều) và đáng kể lên tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngành ngân hàng, ngoài ra tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành ngân hàng chịu tác
động mạnh của rủi ro thị trường được đo lường bằng chỉ số ISEindex 100.
Tại Việt Nam cũng có một số tác giả nghiên cứu về đề tài ảnh hưởng của thị trường
đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam như Nguyễn Quyết và Huỳnh

13
Thế Nguyễn vào năm 2013 đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi suất, tỷ giá và giá cổ
phiếu tại TPHCM, dữ liệu trong bài là chuỗi dữ liệu theo tháng thống kê từ tháng
10/2007 tới 10/2012 tại TPHCM. Các biến được tác giả sử dụng gồm lãi suất bình quân
liên ngân hàng, tỷ giá USD, giá cả cổ phiếu thì được lấy logarit tự nhiên. Bài nghiên
cứu cho thấy sự nhạy cảm giữa giá cổ phiếu với và lãi suất tại bậc trễ thứ nhất và tỷ giá
tại bậc trễ thứ hai. Ngoài ra chính những bậc trễ 1, 2 của giá cả cổ phiếu cũng ảnh
hưởng đến chính nó.
Một bài nghiên cứu nổi bật khác tại Việt Nam đó là Trương Đông Lộc (2014) nghiên
cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi của giá cổ phiếu. Tác giả đã sử dụng
chuỗi giá, lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS), lãi suất cho vay, tỷ giá USD/VND, giá
vàng và chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tần suất hàng quý trong giai đoạn từ 31/12/2006
đến 31/12/2012. Bài nghiên cứu trình bày kết quả cho thấy rằng EPS, tỷ giá USD/VND
có tương quan thuận với giá các cổ phiếu trên thị trường HOSE. Ngược lại, biến động
của giá vàng và tỷ lệ lạm phát có mối tương quan nghịch với tỷ suất sinh lợi của các cổ
phiếu.
Từ những nghiên cứu trên, có thể thấy đã có rất nhiều những nghiên cứu khác nhau, và
đánh giá tổng quát là tác động cùng chiều hay ngược chiều của tỷ giá, lãi suất, biến thị
trường lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất lợi của cổ phiếu ngành Ngân hàng. Bài
nghiên cứu của Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011) đưa ra kết quả có
ý nghĩa thống kê khá cao, phương pháp sử dụng ngoài OLS thông thường tác giả đá áp
dụng mô hình GARCH (1,1) từ đó dự báo, mang đến tính chính xác và hợp lý cho bài
nghiên cứu khi mà các kiểm định ARCH đều có ý nghĩa.
Việt Nam được xem là một thị trường mới nổi do sự tồn tại của sự bất ổn kinh tế vĩ mô
như đặc trưng bởi sự biến động cao trong sự tăng trưởng và tỷ lệ lãi suất thực tế, thiếu
thị trường tiền tệ, thị trường vốn, và có ít các công cụ phòng ngừa rủi ro. Vì vậy là
đáng giá để kiểm tra xem một số những đặc điểm này ảnh hưởng đến sự sống còn của

14
hệ thống ngân hàng Việt Nam như thế nào. Sự lựa chọn Việt Nam trong giai đoạn
nghiên cứu từ ngày 01/11/2011 – 30/11/2017 đánh giá hầu hết những biến động của
nền kinh tế tác động thông qua tỷ giá hối đoái, những bất ổn lãi suất thị trường giai
đoạn năm 2012, khi mà lãi suất liên ngân hàng kỳ hạn qua đêm lên đến gần 20%/năm,
ngoài ra từ ngày 31/12/2015 Ngân hàng Nhà nước áp dụng cơ chế tỷ giá trung tâm của
đồng Việt Nam với USD, tỷ giá tính chéo của đồng Việt Nam với một số ngoại tệ khác.
Vì vậy để lấp đầy những khoảng trống trong nghiên cứu về tỷ suất sinh lợi và biến
động tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu các ngân hàng đối với thị trường có nền kinh tế đang
phát triển nói chung và thị trường Việt Nam nói riêng, tác giả thực hiện bài nghiên cứu
này.
Dựa trên bài nghiên cứu Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011), tác giải
sử dụng hai mô hình OLS và GARCH để ước lượng. Đầu tiên thu thập dữ liệu về tỷ giá
USD/VND, lãi suất liên ngân hàng kỳ hạn qua đêm (bài nghiên cứu của Saadet
Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011) sử dụng lãi suất Trái phiếu Chính phủ 2
năm) vì tác giả đánh giá đây là lãi suất có ảnh hưởng mạnh đến ngành Ngân hàng tại
Việt Nam hơn là lãi suất trái phiếu Chính Phủ kỳ hạn 1 năm, chỉ số VN-INDEX đại
diện cho chỉ số thị trường tại Việt Nam, tác giả chạy mô hình OLS để ước lượng, kiểm
định ARCH tìm ra các mô hình có kiểm định ARCH có ý nghĩa, tiếp tục thực hiện chạy
mô hình GARCH (1,1) để dự báo tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu các ngân hàng tại Việt Nam.

15
Chương 3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Dữ liệu
3.1.1. Dữ liệu về biến phụ thuộc
Bài nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của tám ngân hàng đang
niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán
Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn nghiên cứu từ ngày 01/11/2011 –
30/11/2017. Đây là tám ngân hàng có thời gian niêm yết khá sớm trên sàn HOSE và
HNX, các mẫu dữ liệu này phục vụ cho việc nghiên cứu một cách toàn diện nhất về tỷ
suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu ngân hàng.
Các ngân hàng được lựa chọn là những ngân hàng có tổng tài sản chiếm tỷ trọng khá
lớn trong ngành Ngân hàng, nằm ở hai nhóm ngân hàng đại diện chủ yếu cho thị
trường ngân hàng Việt Nam là:
- Nhóm ngân hàng TMCP có vốn chủ sở hữu nhà nước lớn, các ngân hàng này
thường là các ngân hàng dẫn chiếu lãi suất và tỷ giá cho thị trường, Nhà nước
thông qua các ngân hàng này một phần để quản lý và dẫn dắt thị trường bao
gồm: Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (VCB), Ngân
hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (CTG).
- Nhóm Ngân hàng TMCP tư nhân gồm sáu ngân hàng còn lại trong mẫu nghiên
cứu. Các ngân hàng này có tổng tài sản lớn và mạng lưới rộng khắp tại Việt
Nam.

16
Bảng 3.1. Danh sách các ngân hàng TMCP trong mẫu dữ liệu
Số thứ
Ký hiệu Ngân hàng Ngày - Sàn niêm yết
tự
1 ACB
Ngân hàng Thương Mại Cổ
21/11/2006 - HNX
Phần Á Châu
2 CTG
Ngân hàng Thương mại cổ phần
16/07/2009 - HOSE
Công Thương Việt Nam
3 EIB
Ngân hàng thương mại cổ phần
27/10/2009 - HOSE
Xuất nhập khẩu Việt Nam
4 MBB
1/11/2011 - HOSE
Quân đội
5 NVB
13/09/2009 - HNX
Quốc Dân
6 SHB
20/04/2009 - HNX
Sài Gòn - Hà Nội
7 STB
12/07/2006 - HOSE
Sài Gòn Thương Tín
8 VCB
30/06/2009 - HOSE
Ngoại thương Việt Nam
Nguồn: website www.vndirect.com

17
Tỷ suất sinh lợi được tính toán bằng cách lấy giá đóng cửa hàng ngày của từng cổ
phiếu ngân hàng. Công thức tính tỷ suất sinh lợi tại thời điểm t, ký hiệu là rt, được tính
bằng công thức:
rt = 100*ln(pt/pt-1)
Trong đó:
pt: Giá cổ phiếu i tại thời điểm t.
pt-1: Giá cổ phiếu tại thời điểm t-1.
Tỷ suất sinh lợi được tính theo nguyên tắc lãi kép với số kỳ ghép lãi liên tục. Nguyên
tắc này được áp dụng tương tự cho chỉ số thị trường, lãi suất và tỷ giá.
3.1.2. Dữ liệu về biến độc lập
3.1.2.1. Tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá thị trường
Tác giả chọn chỉ số VN-Index đại diện cho chỉ số giá thị trường. VN-Index là chỉ số
thể hiện xu hướng biến động giá của tất cả cổ phiếu niêm yết và giao dịch tại Sở giao
dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Chỉ số VN-Index so sánh giá trị vốn hóa
thị trường hiện tại với giá trị vốn hóa thị trường cơ sở vào ngày gốc 28/07/2000, ngày
đầu tiên thị trường chứng khoán chính thức đi vào hoạt động. Giá trị vốn hóa thị trường
cơ sở tính trong công thức chỉ số được điều chỉnh trong các trường hợp như niêm yết
mới, hủy niêm yết và các trường hợp có thay đổi về vốn niêm yết. Chỉ số này được tính
theo phương pháp trọng số giá trị thị trường, tức dựa vào mức độ chi phối của từng giá
trị được sử dụng để tính chỉ số.
Ở Việt Nam, ngoài chỉ số VN-Index đại diện cho cổ phiếu niêm yết và giao dịch tại Sở
giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh còn có hai chỉ số chính khác là HNX-
Index (đại diện cho cổ phiếu niêm yết và giao dịch tại Sở giao dịch chứng khoán Hà

18
Nội) và Upcom-Index (đại diện cho cổ phiếu công ty chưa được niêm yết). Trong ba
chỉ số trên, VN-Index có quy mô và tính thanh khoản cao hơn hẳn, các nhà đầu tư
trong nước và ngoài nước đều xem chỉ số này là tiêu biểu cho thị trường chứng khoán
Việt Nam. Chính vì thế, bài nghiên cứu chọn chỉ số này là đại diện cho chỉ số giá thị
trường. Dữ liệu được chọn là giá đóng cửa hang ngày của chỉ số VN-Index, được thu
thập từ website www.vndirect.com.
Tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá thị trường được tính theo công thức:
MRKt = 100*ln(VNIndext/VNIndext-1)
Trong đó:
VNIndext: chỉ số giá thị trường thời điểm t.
VNIndext-1: chỉ số thị trường tại thời điểm t-1.
3.1.2.2. Sự biến động của lãi suất.
Bài nghiên cứu của Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011) cho thấy
những tác động tiêu cực của biến động tỷ giá và lãi suất đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
ngành ngân hàng. Chính vì thế bài nghiên cứu đưa vào yếu tố lãi suất và tỷ giá hối đoái
là hai trong số các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Trong bài nghiên cứu của
Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011), tác giả sử dụng lãi suất trái phiếu
chính phủ kỳ hạn 2 năm đại diện cho lãi suất thị trường. Tuy nhiên khi xét đến thị
trường Việt Nam, lãi suất ảnh hưởng đến các ngân hàng nhiều nhất là lãi suất liên ngân
hàng (lãi suất qua đêm). Lãi suất liên ngân hàng (lãi suất qua đêm) là lãi suất vay mượn
lẫn nhau giữa các ngân hàng, thông qua thị trường liên ngân hàng. Trong kỳ bất ổn
kinh tế, có rất nhiều công cụ của chính sách tiền tệ được nhà nước sử dụng để kiềm chế
bất ổn thì cơ chế điều hành lãi suất và tỷ giá là công cụ chính, có những tác động và

19
ảnh hưởng mạnh đến hoạt động thị trường chứng khoán ở đa số tất cả các ngành và
ngành mạnh mẽ nhất chính là ngành ngân hàng.
Ảnh hưởng của Lãi suất qua đêm đến nền kinh tế: Khi lãi suất qua đêm quá cao (có thể
lên tới 17%, 18%, do thiếu hụt 1 lượng lớn tiền đồng) các ngân hàng khó có thể vay
trên thị trường liên ngân hàng, và để bù đắp thiếu hụt vốn (phục vụ các nhu cầu vay,
thanh khoản trong hoạt động), lúc này các ngân hàng phải điều chỉnh lãi suất huy động
tăng để lôi kéo thêm nguồn tiền nhàn rỗi từ dân cư, lãi suất huy động tăng dẫn tới chi
phí huy động vốn tăng thì Ngân hàng phải tăng lãi suất cho vay sẽ ảnh hưởng đến đầu
tư từ đó ảnh hưởng đến nền kinh tế.
Dữ liệu lãi suất liên ngân hàng được tổng hợp từ nguồn Datastream, được xử lý theo
công thức sau để tính toán sự thay đổi lãi suất trước khi đưa vào mô hình:
INTt=100*ln(lst/lst-1)
Trong đó:
lst: lãi suất qua đêm thời điểm t.
lst-1: lãi suất qua đêm tại thời điểm t-1.
3.1.2.3. Sự biến động của tỷ giá
Tỷ giá đồng tiền USD/VND được đưa vào mẫu nghiên cứu, dữ liệu được thu thập từ
website www.sbv.gov.vn . Dữ liệu được xử lý theo công thức sau để tính toán sự biến
động của tỷ giá hối đoái:
FXt = 100*ln(tgt/tgt-1)
Trong đó:
Tgt: tỷ giá bình quân liên ngân hàng thời điểm t.

20
Tgt-1: tỷ giá bình quân liên ngân hàng tại thời điểm t -1.
Tỷ giá hối đoái tác động gián tiếp đến giá cổ phiếu ngân hàng thông qua một số yếu tố
kinh tế vĩ mô khác. Ví dụ như khi tỷ giá thay đổi tác động đến cán cân thương mại
quốc tế của quốc gia và ảnh hưởng đến kim ngạch xuất nhập khẩu của các doanh
nghiệp trong nước, từ đó tác động đến chi phí và doanh thu của các công ty kéo theo thị
trường chứng khoán và giá cổ phiếu ngân hàng bị ảnh hưởng. Ngoài ra, tỷ giá hối đoái
thay đổi ảnh hưởng đến dòng chu chuyển vốn nước ngoài. Trong trường hợp nợ danh
nghĩa vượt quá tài sản danh nghĩa bằng ngoại tệ, một sự giảm giá đồng nội tê (tỷ giá
tăng) sẽ làm giảm lợi nhuận của ngân hàng từ đó làm giảm giá cổ phiếu ngân hàng
(Hahm, 2004; Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc, 2011). Theo nghiên cứu
trên, sự thay đổi của tỷ giá hối đoái có tác động ngược chiều đối với tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngân hàng.
3.1.3. Giai đoạn nghiên cứu và tần suất dữ liệu
Dữ liệu của các biến trong bài nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn từ ngày
01/11/2011 đến 30/11/2017, dữ liệu được thu thập theo ngày ngoại trừ ngày thứ 7, ngày
chủ nhật và ngày nghỉ lễ tại Việt Nam. Dữ liệu đảm bảo số lượng quan sát tối thiểu là
300 quan sát để kết quả nghiên cứu là đáng tin cậy (Ryan và các cộng sự, 2004). Ngoài
ra, giai đoạn nghiên cứu trên đảm bảo cổ phiếu của mẫu tám ngân hàng được chọn đã
được niêm yết trên sản chứng khoán và có đầy đủ dữ liệu về chỉ số giá.

21
Bảng 3.2. Tóm tắt về dữ liệu nghiên cứu được sử dụng trong mô hình
Ký Thời gian
Kỳ
Tên biến Cách tính toán (%) vọng
hiệu chọn mẫu
Nguồn dữ liệu
dấu
TSSL cổ
phiếu
rt rt = 100*ln(pt/pt-1)
1/11/2011-
www.vndirect.com
ngân 30/11/2017
hàng
TSSL chỉ
MPKt= 100*ln(VN- 1/11/2011-
số thị MPKt www.vndirect.com +
indext/VN-indext – 1) 30/11/2017
trường
TSSL của
INTt INTt = 100*ln(lst/lst-1)
1/11/2011-
Datastream -
lãi suất 30/11/2017
TSSL của
FXt FXi = 100*ln(tgt/tgt-1)
1/11/2011-
www.sbv.gov.vn -
tỷ giá 30/11/2017
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.2. Quy trình nghiên cứu
Để tiến hành nghiên cứu tác giả sử dụng hai mô hình là mô hình OLS và GARCH. Ý
tưởng chính để thực hiện bài nghiên cứu dựa trên bài “The impact of interest rate and
exchange rate volatility in banks” stock returns and volatility. Evidence from Turkey”
của Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011). Bài nghiên cứu được thực
hiện qua các bước như sau:

22
Đầu tiên, tác giả thực hiện thu thập, xử lý số liệu và chạy thống kê mô tả các dữ liệu
đưa vào mô hình.
Tiếp theo tác giả kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu bằng kiểm định nghiệm
đơn vị ADF test (Augumented Dickey – Fuller test).
Sau đó, tác giả dùng mô hình OLS với ba biến độc lập là tỷ suất sinh lợi chỉ số thị
trường, biến động lãi suất và biến động tỷ giá hối đoái, biến phụ thuộc là tỷ suất sinh
lợi của cổ phiếu ngân hàng.
Tiếp theo, tác giả sử dụng mô hình ARCH để kiểm định sự phù hợp của mô hình tuyến
tính OLS và tính thích hợp của mô hình GARCH. Nếu tồn tại hiệu ứng ARCH, tác giả
tiếp tục sử dụng mô hình GARCH để đánh giá sự tác động của các biến.
Sau đó, tác giả sử dụng mô hình GARCH (1,1) với mục đích đánh giá lại tác động của
các biến độc lập đến biến phụ thuộc và mức độ tác động là như thế nào.
Tiếp theo, để đo lường sự tác động của biến động các biến độc lập đến biến động của
biến phụ thuộc, tác giải sử dụng mô hình GARCH (1,1), nhưng khác với mô hình trước
đó ở phương trình trung bình có điều kiện sẽ không có biến giải thích và biến giải thích
được đưa vào phương trình phương sai có điều kiện.
Cuối cùng tác giả tổng hợp, phân tích kết quả để đưa ra đánh giá về chiều hướng và
mức độ tác động của biến động tỷ giá, lãi suất, tỷ suất sinh lợi của thị trường đến biến
động tỷ suất sinh lợi của cô phiếu các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.1. Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập
được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Nói đến thống kê mô tả

23
là nói đến việc mô tả dữ liệu bằng các phép tính và chỉ số thống kê như số trung bình,
số trung vị, giá trị lớn nhất và bé nhất, phương sai độ lệch chuẩn, hệ số đối xứng, hệ số
nhọn, thống kê JB (thống kê Jarque-Bera) cho các biến độc lập và biến phụ thuộc trong
giai đoạn ngày 01 tháng 11 năm 2011 đến 30 tháng 11 năm 2017.
3.3.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian
Một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, hiệp phương sai, phương sai (tại các
độ trễ khác nhau) không thay đổi vào bất kỳ thời điểm nào. Chuỗi dừng sẽ tịnh tiến về
giá trị trung bình và những biến động quanh giá trị trung bình sẽ là bằng nhau.
Hầu hết các chuỗi thời gian về kinh tế là không dừng nhưng có thể chuyển các chuỗi
dữ liệu này về chuỗi dừng thông qua sai phân. Chuỗi dữ liệu bậc n là khi sai phân bậc n
của chuỗi dữ liệu đó có tính dừng, ký hiệu là I(d).
Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian gồm các phương pháp: kiểm định Phillip–
Person (PP), kiểm định nghiệm đơn vị Dickey–Fuller (DF), và kiểm định nghiệm đơn
vị Dickey và Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan,… trong đó
kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến.
Tác giả sử dụng kiểm định ADF để thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu.
Mô hình kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng ADF có dạng:
∆ = 0 + −1 + ∑ ∅ ∆ − + (1)
=1
∆ = 0 + + −1 + ∑ ∅ ∆ − + (2)
=1
Trong đó:

24
∆ = − −1 ;
yt: chuỗi dữ liệu;
k: chiều dài độ trễ
: Nhiễu trắng
Trong hai mô hình trên thì mô hình (2) có thêm biến xu hướng về thời gian t, mô hình
(1) thì không có biến này. Biến xu hướng số 1 đại diện cho quan sát đầu tiên và biến xu
hướng số n đại diện cho quan sát cuối cùng trong chuỗi dữ liệu.
Nhiễu trắng đáp ứng đầy đủ các giả thiết của mô hình cổ điển là khi nó có giá trị trung
bình bằng không, phương sai không thay đổi và hiệp phương sai bằng không.
Khi nghiên cứu chúng ta sẽ thực hiện kiểm định lần lượt các mô hình (1) và (2) cho
trường hợp có xu hướng và không có xu hướng. Để chọn lựa k tối ưu cho mô hình
ADF chúng ta dựa vào tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike’s Information Criterion) của
Akaike (1973). Giá trị k tối ưu khi AIC nhỏ nhất. Giá trị này sẽ được tìm một cách tự
động khi dùng phần mềm Eviews để thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị.
Giả thuyết kiểm định:
H0: β = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng)
H1: β < 0 (Yt là chuỗi dữ liệu dừng)
Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF giá trị t ước lượng của các hệ số trong
các mô hình sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị hệ số ước lượng/ sai
số của hệ số ước lượng), giá trị kiểm định ADF không tuân theo phân phối chuẩn. Giá
trị tới hạn τ được xác định dựa trên bảng giá trị tính sẵn của Mackinnon (1996). Khi
chúng ta sử dụng phần mềm Eviews, giá trị tới hạn này cũng được tính sẵn. Để kiểm

25
định giả thuyết H0 nghiên cứu so sánh giá trị kiểm định τ tính toán với giá trị τ tới hạn
của Mackinnon và kết luận về tính dừng của các chuỗi quan sát. Cụ thể, nếu trị tuyệt
đối của giá trị tính toán lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn thì giả thuyết H0 sẽ bị bác
bỏ, tức chuỗi dữ liệu có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết H0, tức dữ liệu
không có tính dừng.
3.3.3. Mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS)
Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) được sử dụng để ước lượng mối tương quan
giữa các biến khác nhau. Trong các nghiên cứu trước đây, hầu hết đều sử dụng phương
pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để ước lượng tác động của thay đổi trong lãi suất và
tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành ngân hàng.
Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) được nhà toán học người Đức Carl
Friedrich Gauss đưa ra. Phương pháp trên xác định các hệ số hồi quy dựa trên tiêu
chuẩn cực tiểu tổng bình phương của các sai số thống kê.
Mô hình hồi quy tuyến tính tổng hợp có dạng như sau:
= 0+ 1 1 +⋯+ +
Các giả thiết của mô hình hồi qui tuyến tính với dữ liệu chuỗi thời gian sử dụng
Phương pháp OLS.
- Giả thiết 1: Biến Xi là không ngẫu nhiên.
- Giả thiết 2: Các sai số là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị kì vọng bằng 0
E (Ui / Xi) = 0
- Giả thiết 3: Các sai số là đại lượng ngẫu nhiên có phương sai không thay đổi Var (Ui / Xi) = 2= const

26
- Giả thiết 4: Không có sự tương quan giữa các sai số ngẫu
nhiên Cov (Ui , Uj / Xi , Xj) = 0, i ≠ j
- Giả thiết 5: Không có sự tương quan giữa sai số và biến độc lập
Cov (Xi , Ui ) = 0
Định lý Gauss – Markov cho rằng: Khi các giả thiết này được đảm bảo thì các ước
lượng tính được bằng phương pháp OLS là các ước lượng tuyến tính không chệch, hiệu
quả nhất của hàm hồi quy tổng thể.
3.3.4. Mô hình phương sai có điều kiện thay đổi
3.3.4.1. Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy (ARCH)
Mô hình ARCH được sử dụng khi có lý do tin rằng, tại bất cứ điểm thời gian nào,
chuỗi dữ liệu có phương sai thay đổi. Cụ thể, các mô hình ARCH giả sử rằng phương
sai của sai số hiện tại là một hàm số của các sai số của các giai đoạn thời gian trước
thông thường là phương sai sẽ có quan hệ với bình phương của các sai số trước đó. Mô
hình hồi quy tuyến tính như OLS giả định rằng các phương sai của sai số là không đổi,
đối với các dữ liệu chuỗi thời gian trong lĩnh vực kinh tế tài chỉnh thì việc giả định
phương sai không đổi là không phù hợp. Vì vậy việc sử dụng mô hình ARCH trở nên
rộng rãi trong lĩnh vực kinh tế tài chính. Các mô hình này thường được gọi là mô hình
ARCH (Engle, 1982).
Mô hình ARCH là mô hình đầu tiên đưa ra cơ sở lý thuyết để mô hình hóa rủi ro. Mô
hình ARCH (q) có dạng:
= +
=

27
2= 0+ 1 2−1+⋯+ 2−
Trong đó:
rt là lợi suất của tài sản tại thời điểm t
α0 > 0, αi > 0 với mọi i
là biến ngẫu nhiên độc lập có phân bố với kỳ vọng bằng 0, phương sai bằng 1.
thường có phân bố chuẩn hóa hoặc phân bố t-Student.
Từ phương trình trên ta thấy khi các cú sốc trong quá khứ lớn dẫn đến phương sai có
điều kiện đối với lớn, dẫn đến có xu hướng lớn. Từ đó ta thấy theo mô hình ARCH, các
cú sốc lớn thời kỳ trước tạo ra xu hướng cho các cú sốc lớn hiện tại. Đặc điểm này
giống như tính chất bầy đàn của độ rủi ro.
Mô hình ARCH(q) được sử dụng trong dự báo dữ liệu chuỗi thời gian tài chính có
những ưu điểm như mô hình hoá động thái của phương sai có điều kiện. Nhờ đó có thể
dự tính được độ rủi ro lợi suất của một loại tài sản. Tuy vậy, mô hình này có một số
nhược điểm sau đây: chưa có chuẩn mực để xác định q của mô hình. Một phương pháp
được sử dụng là Likelihood Radio Test, tuy nhiên phương pháp này chưa phải là
phương pháp tốt nhất, giá trị q của phần dư có thể là một con số rất lớn để có thể kiểm
soát được tất cả sự phụ thuộc của phương sai có điều kiện. Việc này dẫn đến mô hình
phương sai có điều kiện không giới hạn, ràng buộc không âm của phương sai có thể bị
vi phạm. Nếu như mọi thứ đều có thể giữ nguyên, càng nhiều thông số trong phương
trình phương sai có điều kiện thì càng nhiều khả năng xuất hiện phương sai âm.

28
3.3.4.2. Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát
(GARCH)
Mô hình GARCH cho phép phương sai có điều kiện phụ thuộc vào độ trễ trước đây
như sau:
= +
=
2 =
0
+ 2 + ⋯ + 2 + 2 +⋯+ 2
1 −1 − 1 −1 −
là biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân bố
2 =
0
+ ∑ 2 + ∑ 2
− −
=1 =1
max( , )
0 >0, 1, 2…. ≥0, 1, 2…. ≥0 à ∑ ( + )<1
=1
Mô hình GARCH là mô hình tổng quát hơn mô hình ARCH, được kí hiệu là GARCH(p,q) với p: là bậc trễ của 2, q: là bậc trễ của 2. Mô hình GARCH cho rằng
giá trị quá khứ của những cú sốc ảnh hưởng đến phương sai, đại diện bởi các biến trễ của hạng nhiễu bình phương, và các giá trị quá khứ của 2.
Dạng cơ bản nhất của mô hình là GARCH(1,1), có dạng như sau:
2= 0+ 1 2−1+ 1 2−1
0>0, 1, 1≥0 à( 1+ )<1

29
2= 0+ 1 2−1+ 1 2−1
0>0; 1, 1≥0
1+ 1<1
Mô hình GARCH có ưu điểm là giải thích được khi nhà đầu tư dự báo về phương sai
của tài sản thời kì này bằng việc tạo ra một trọng số trung bình trong dài hạn và
phương sai dự báo ở giai đoạn trước, những thông tin về sự dao động từ thời kì trước.
Xem xét các dạng dữ liệu trong đó cho phép phương sai của nó phụ thuộc vào các giá
trị phương sai trong quá khứ nhằm ước lượng mức độ rủi ro và dự báo mức độ dao
động của chuỗi thời gian tài chính có độ dao động cao, dữ liệu càng nhiều độ trễ sẽ có
nhiều biến bị mất.
Kiểm định hiệu ứng ARCH
Trước khi ước lượng các mô hình ARCH, điều quan trọng là chúng ta cần kiểm tra xem có hiệu ứng
ARCH hay không để biết mô hình cần đưa vào ước lượng theo phương pháp ARCH thay vì ước lượng
theo phương pháp OLS. Ta đặt = − là phần dư của mô hình trung bình. Sử dụng chuỗi dữ liệu 12 để
kiểm định có hiệu ứng ARCH hay không. Cách khác, có thể dùng giá trị p-value so sánh với mức ý
nghĩa α. Nếu P-value nhỏ hơn hoặc bằng α thì bác bỏ giả thiết H0. Nếu Ho được chấp nhận khi đó
không có hiệu ứng ARCH, và ngược lại H0 bị bác bỏ thì có hiệu ứng ARCH.
3.4. Mô hình nghiên cứu
3.4.1. Ước lượng tỷ suất sinh lợi với mô hình OLS
Mô hình ước lượng theo phương pháp OLS có dạng như sau:
=0+1 +2 +3 + (1)

30
Trong đó:
là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t
MRKt là tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường
INTt là biến động của lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn qua đêm
FXt: là sự biến động của tỷ giá hối đoái
0: hệ số chặn (hệ số tung độ gốc)
1, 2, 3: hệ số góc (hệ số độ dốc) là hệ số đo lường sự nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hoặc chỉ số cổ phiếu ngành
ngân hàng với sự thay đổi chỉ số thị trường, lãi suất qua đêm và tỷ giá.
: Sai số với giả định của điều kiện iid (biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân bố)
3.4.2. Ước lượng tỷ suất sinh lợi với mô hình GARCH (1,1)
Sự phù hợp của mô hình hồi quy OLS được kiểm tra với các kiểm định ARCH. Nếu
phần dư bình phương có hiện tượng tự tương quan hoặc phần dư có phương sai sai số
thay đổi, có khả năng là giả thuyết của mô hình sẽ bị từ chối. Ngoài ra nếu có sự hiện
diện của tự tương quan còn là một thất bại rất nghiêm trọng của giả định cổ điển OLS
vì sự hiện diện của nó ngụ ý rằng hệ số OLS không được ước lượng một cách hiệu quả.
Vì vậy, nếu như kiểm định ARCH có ý nghĩa thì mô hình GARCH sẽ xuất hiện sẽ phù
hợp hơn để ước lượng dữ liệu đó.
Mô hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát (Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskadesticity- GARCH) Bollerslev (1986) tổng quát từ mô hình
phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian của Engle (1982), là một trong những
lớp mô hình quan trọng được áp dụng rộng rãi để đo lường sự biến động của chuỗi dữ

31
liệu tài chính theo thời gian. Bollerslev (1986) cho rằng mô hình GARCH (1,1) phù
hợp hầu hết dữ liệu chuỗi thời gian.
Mô hình GARCH (1,1) gồm có 2 phương trình bao gồm phương trình trung bình có
điều kiện và phương trình phương sai có điều kiện như sau:
= 0 +1+2+3+ (2)
2 =
0
+ 2 + 2
1 −1 −1
Trong đó:
là thành phần ngẫu nhiên hay hạng nhiễu
0: biến động trung bình dài hạn
1: hệ số của mô hình ARCH
: hệ số của mô hình GARCH
2
−1: giá trị quá khứ của những cú sốc đại diện bởi các biến trễ của hạng nhiễu bình phương
2−1: giá trị quá khứ của 2
0 > 0, 1, 1 ≥ 0 à ( 1 + ) < 1 nhằm đảm bảo phương sai không điều kiện và
phương sai có điều kiện dương
Độ lớn các tham số 1, xác định những bất ổn ngắn hạn của độ lệch chuẩn chuỗi thời gian. Hệ số 1 trong mô hình
GARCH dương lớn thể hiện những cú sốc đối với phương sai có điều kiện phải cần một thời gian dài mới mất
hẳn, nghĩa là những thời kỳ có độ lệch chuẩn cao thì thời kì sau cũng có độ lệch chuẩn cao, và ngược lại thời kì

32
có độ lệch chuẩn thấp thì thời kì sau cũng có độ lệch chuẩn thấp. Hệ số 1 lớn hàm ý độ lệch chuẩn phản ứng mạnh đối với những thay đổi của thị trường.
Nếu tỷ suất sinh lợi thị trường hay biến động lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn qua đêm hay
biến động tỷ giá hối đoái có tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thì các hệ số 1, 2, 3 có ý nghĩa thống
kê, chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố là dấu và độ lớn của 3 hệ số.
3.4.3. Ước lượng biến động của tỷ suất sinh lợi với mô hình GARCH (1,1)
Tác giả tiếp tục sử dụng mô hình GARCH(1,1) để đánh giá sự tác động của biến động tỷ suất sinh lợi
lãi suất và tỷ giá đến biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu từng ngân hàng riêng lẻ. 2và 2 được sử dụng
tương ứng trong phương trình phương sai để đo lường biến động lãi suất và tỷ giá.
= 0 +
(3)
2 =
0
+ 2 + 2 +2 + 2
1 −1 −1 1 2
Trong đó: 1 và 2 là hệ số đo lường sự biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng đối với biến động lãi suất và tỷ giá.

33
Chương 4. Kết Quả Nghiên Cứu
4.1. Thống kê mô tả và Kiểm định ADF
Kết quả thống kê mô tả và kiểm định tính dừng ADF được trình bày tại bảng 4.1 cho tỷ
suất sinh lợi của từng ngân hàng, tỷ suất sinh lợi chỉ số giá thị trường, tỷ suất sinh lợi
của lãi suất, tỷ suất sinh lợi của tỷ giá trong giai đoạn nghiên cứu từ ngày 01/01/2011
đến ngày 30/11/2017 với 1519 quan sát với mỗi biến trong mô hình.
Kết quả thống kê mô tả và kiểm định hồi quy được trình bày tại bảng 4.1, được trình
bày cụ thể như sau:
- Biến biến động lãi suất bình quân liên ngân hàng qua đêm (INT)
Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là -54.9108 và 73.2888,
độ lệch chuẩn là 11.9942, giá trị trung bình là -0.2045. Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng
- Skewness) là 1.0390>0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên phải. Giá trị độ
nhọn (Kurtosis) là 8.5484 >3 cho thấy phân phối có dạng nhọn hơn với 2 đuôi hẹp so
với phân phối chuẩn, đuôi dẹt và đỉnh cao. Kiểm định Jarque-Bera cho thấy rằng chuỗi
dữ liệu tỷ suất sinh lợi của lãi suất bình quân liên ngân hàng không có phân phối chuẩn
ở mức ý nghĩa 1%. Chuỗi dữ liệu INT là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%.
- Biến biến động tỷ giá USD/VND (FX)
Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là -0.1373 và 0.9970, độ
lệch chuẩn là 0.0602, giá trị trung bình là 0.0050. Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng-
Skewness) là 14.6075 >0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên phải. Giá trị độ
nhọn (Kurtosis) là 240.4879>3 cho thấy phân phối có dạng nhọn hơn với 2 đuôi hẹp so
dữ liệu FX không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%. Chuỗi dữ liệu FX là chuỗi
dừng ở mức ý nghĩa 1%.

34
- Biến tỷ suất sinh lợi của chỉ số giá thị trường (VNINDEX - MRK)
lệch chuẩn là 1.0217, giá trị trung bình là -0.0547. Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng-
Skewness) là -0.5435< 0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên trái. Giá trị độ
nhọn (Kurtosis) là 5.9616> 3 cho thấy phân phối có dạng nhọn hơn với 2 đuôi hẹp so
dữ liệu MRK không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%. Chuỗi dữ liệu MRK là
chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)
độ lệch chuẩn là 1.5618, giá trị trung bình là 0.0325. Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng-
Skewness) là -0.4579 < 0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên trái. Giá trị độ
nhọn (Kurtosis) là 11.3586 > 3 cho thấy phân phối có dạng nhọn hơn với 2 đuôi hẹp so
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ACB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng ACB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
(CTG)
Skewness) là 0.2498> 0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên phải. Giá trị độ
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu CTG không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.

35
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng CTG là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam
(EIB)
Skewness) là 0.1475 > 0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên phải. Giá trị độ
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu EIB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dự liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng EIB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quân đội (MBB)
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu MBB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng MBB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NVB)
độ lệch chuẩn là 3.4085, giá trị trung bình là -0.00399. Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng-

36
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu NVB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng NVB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Sài Gòn-Hà Nội (SHB)
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu SHB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng SHB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB)
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu STB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng STB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.

37
- Biến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam
(VCB)
Skewness) là -1.4161 < 0 cho thấy hình dáng của phân phối lệch về bên trái. Giá trị độ
dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu VCB không có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 1%.
Chuỗi dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng VCB là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa
1%.

38
Bảng 4.1: Thống kê mô tả và kết quả kiểm định tính dừng
Mean Max Min SD Skewness Kurtosis Jarque-Bera ADF
INT -0.2045 73.2888 -54.9108 11.9942 1.0390 8.5484 2221.719***
-29.5602***
FX 0.0050 0.9970 -0.1373 0.0602 14.6075 240.4879 3623704***
-38.08195***
MRK -0.0547 3.9278 -6.0512 1.0217 -0.5435 5.9616 629.9179***
-36.1415***
ACB 0.0325 7.6540 -13.2873 1.5618 -0.4579 11.3586 4475.004***
-36.2218***
CTG 0.0280 6.7441 -9.3312 1.8343 0.2498 5.3640 369.5174***
-38.21555***
EIB 0.0006 6.7600 -7.6161 1.7764 0.1475 6.1352 627.6308***
-37.2252***
MBB 0.0491 6.5958 -8.9856 1.5162 0.1204 6.4764 768.5971***
-39.5322***
NVB 0.00399 9.5310 -10.5361 3.4085 0.0571 4.3804 121.4245***
-49.2327***
SHB 0.0383 9.4410 -8.9231 2.3620 0.1863 4.5815 167.0930***
-42.9660***
STB 0.0264 11.2328 -7.2400 2.0426 0.3026 5.3324 367.4961***
-36.0922***
VCB 0.04999 6.7620 -26.6134 2.0479 -1.4161 22.7407 25172.19***
-37.2115***
Ghi chú: - Mean, max, min, SD, là từ viết tắt của giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn
- ***, **, *
kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả hồi quy từ phần mềm Eviews 8.0

39
4.2. Kết quả ước lượng tỷ suất sinh lợi theo mô hình hồi quy OLS
Mô hình ước lượng theo phương pháp OLS có dạng như sau:
=0+1 +2 +3 + (1)
Kết quả ước lượng tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu ngân hàng bằng mô hình hồi quy
OLS được trình bày trong bảng 4.2 chi tiết như sau:
Bảng 4.2: Kết quả ước lượng hồi quy mô hình OLS của từng cổ phiếu ngân hàng
Adjusted
β0 β1 β2 β3 R2
ARCH (1)
-0.00997 0.7245***
-0.0041 0.3986 0.2248 0.1396***
ACB (0.7789) (0.0000) (0.1591) (0.4966) (0.0000)
-0.0325 1.0601***
0.0019 0.5867 0.3476 0.1819***
CTG (0.3956) (0.0000) (0.5437) (0.3530) (0.0000)
-0.0392 0.6143***
-0.0060*
-0.7597 0.1258 0.2291***
EIB (0.3601) (0.0000) (0.0917) (0.2834) (0.0000)
0.0029 0.8259***
-0.0013 0.1517 0.3086 0.1260***
MBB (0.9283) (0.0000) (0.6228) (0.7778) (0.0000)
-0.0057 0.0660 -0.0057 -0.6116 -0.0011 0.3535***
NVB (0.9481) (0.4411) (0.4365) (0.6740) (0.0000)
-0.0320 1.2828***
-0.00001 0.0246 0.3065 0.2017***
SHB (0.5248) (0.0000) (0.9972) (0.9766) (0.0000)
-0.0147 0.7231***
-0.0105**
-0.1115 0.1335 0.2243***
STB (0.7641) (0.0000) (0.0102) (0.8906) (0.0000)
-0.0244 1.3358***
-0.0038 0.1222 0.4439 0.0102
VCB (0.5343) (0.0000) (0.2398) (0.8511) (0.6920)
Số
trường
hợp có ý 0/8 7/8 2/8 0/8 7/8
nghĩa
thống kê
Ghi chú: ***, **, *

40
Dựa vào bảng kết quả ước lượng theo mô hình hồi quy OLS của từng cổ phiếu ngân
hàng được trình bày tại bảng 4.2, sự tác động của từng nhân tố đối với từng cổ phiếu
Ngân hàng được thể hiện như sau:
- Tác động của tỷ suất sinh lợi thị trường đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu:
Hệ số β1 đo lường sự ảnh hưởng của tỷ suất sinh lợi thị trường đến tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu các Ngân hàng. Sự tác động của tỷ suất sinh lợi thị trường đến tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngành Ngân hàng có chiều hướng dương và có ý nghĩa ở hầu hết các biến nghiên
cứu (có 7/8 trường hợp có ý nghĩa ngoại trừ cổ phiếu NVB). Tất cả các phương trình
đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Từ kết quả trên cho thấy biến tỷ suất sinh
lợi được đại diện bởi chỉ số VNINDEX có tác động tỷ lệ thuận và giải thích phần lớn tỷ
suất sinh lợi của cổ phiếu các Ngân hàng.
- Tác động của biến động lãi suất qua đêm bình quân liên ngân hàng đến tỷ
suất sinh lợi cổ phiếu:
Hệ số β2 đo lường sự tác động của biến động lãi suất đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu
ngành ngân hàng. Sự tác động của biến động lãi suất đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu
ngàng Ngân hàng có chiều hướng âm và có ý nghĩa ở hai biến nghiên cứu là cổ phiếu
EIB và STB. Trong đó cổ phiếu EIB có hệ số là -0.0060 có ý nghĩa ở mức ý nghĩa
thống kê 10%, cổ phiếu STB có hệ số là -0.0105 và có ý nghĩa ở mức ý nghĩa thống kê
5%. Từ đó có thể nhận thấy biến động lãi suất có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi tuy
nhiên mức độ ảnh hưởng yếu hơn so với tỷ suất sinh lợi của thị trường, ngoài ra các hệ
số này đều là số âm cho thấy biến động ngược chiều của lãi suất và tỷ suất sinh lợi của
cổ phiếu ngân hàng.
- Tác động của biến động tỷ giá hối đoái đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu:

41
Hệ số β3 đo lường sự tác động của biến động tỷ giá hối đoái đến tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngành ngân hàng. Hệ số β3 không có ý nghĩa tại tất cả các biến nghiên cứu của
mô hình. Từ kết quả trên cho thấy chưa có bằng chứng cho thấy biến động tỷ giá hối
đoái tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngành ngân hàng.
Tổng quát các kết quả nghiên cứu có thể thấy, giá trị hệ số của tỷ suất sinh lợi thị
trường lớn hơn 0 và có ý nghĩa thống kê cho hầu hết các ngân hàng (có 7/8 trường hợp
có ý nghĩa ngoại trừ cổ phiếu Ngân hàng TMCP Quốc Dân NVB). Kết quả trên thể
hiện rằng tỷ suất sinh lợi thị trường có tương quan thuận và giải thích phần lớn tỷ suất
sinh lợi cổ phiếu ngân hàng, khả năng giải thích của biến chỉ số thị trường là mạnh hơn
và đáng kể hơn so với biến sự thay đổi của lãi suất và tỷ giá. Ngoài ra, sự thay đổi của
lãi suất liên ngân hàng cũng có ý nghĩa thống kê với hệ số mang dấu âm thể hiện tương
quan ngược chiều, hai cổ phiếu có ý nghĩa thống kê bao gồm cổ phiếu EIB và cổ phiếu
STB, do đó sự thay đổi trong lãi suất bình quân liên ngân hàng cũng có ảnh hưởng đến
tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng nhưng ở mức độ ít hơn. Kết quả ước lượng hồi
quy OLS còn cho thấy độ nhạy cảm của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngành Ngân hàng đối
với sự thay đổi của tỷ giá là không có bằng chứng, bởi vì hệ số hồi quy của tất cả các
biến bao gồm 8 Ngân hàng đều không có ý nghĩa thống kê. Như vậy có thể kết luận
thông qua mô hình hồi quy OLS là tỷ suất sinh lợi của thị trường là tác động mạnh,
cùng chiều và đáng kể lên cổ phiếu ngân hàng, biến động lãi suất có tác động yếu hơn,
ngược chiều lên cổ phiếu ngân hàng. Kết quả nghiên cứu từ mô hình OLS tương đối
phù hợp với những nghiên cứu trước đây trên thế giới như nghiên cứu của Flannery và
cộng sự (1997) cho thấy rằng rủi ro thị trường và lãi suất đều có tác động đến tỷ suất
sinh lợi của chứng khoán, trong đó rủi ro lãi suất ảnh hưởng ít hơn đến các danh mục
bao gồm cổ phiếu ngân hàng. Ngoài ra theo nghiên cứu của Saadet Kasman, Gulin
Vardar và Gokce Tunc (2011) nghiên cứu tác động của lãi suất, tỷ giá hối đoái lên tỷ
suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành ngân hàng tại Thổ Nhĩ

42
Kỳ cho kết quả rằng tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngành ngân hàng chịu tác động mạnh
của rủi ro thị trường được đo lường bằng chỉ số ISEindex 100.
Tiếp theo để xét tính phù hợp của mô hình OLS, tác giả thực hiện kiểm định hiệu ứng
ARCH đối với phần dư từ phương trình hồi quy của từng cổ phiếu để tìm ra mô hình
phù hợp cho bài nghiên cứu. Tác giả kiểm định hiệu ứng ARCH đối với phần dư với
mỗi phương trình OLS của cổ phiếu ngân hàng. Ta có:
H0: Phần dư không có hiệu ứng ARCH
H1: Phần dư có hiệu ứng ARCH
Nếu bình phương phần dư trong mô hình (1) có tự tương quan hay phương sai có điều
kiện thay đổi, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ. Cột cuối cùng của bảng 4.2 thể hiện kết quả
kiểm định ARCH được thực hiện bởi Eviews 8.0. Kết quả kiểm định cho thấy phần dư
của 7/8 cổ phiếu ngân hàng có hiệu ứng ARCH (ngoại trừ cổ phiếu của Ngân hàng
Vietcombank – VCB). Sự xuất hiện của tự tương quan hay phương sai có điều kiện
thay đổi sẽ vi phạm giả thiết cổ điển của mô hình OLS vì dự hiện diện của hiệu ứng
ARCH ngụ ý rằng hệ số OLS không được ước lượng một cách hiệu quả và ảnh hưởng
đến kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê là không đáng tin cậy. Do vậy, lựa chọn mô
hình GARCH (1,1) là sự xuất hiện phù hợp để ước lượng dữ liệu có hiệu ứng ARCH
này. Theo nghiên cứu của Saadet Kasman, Gulin Vardar và Gokce Tunc (2011), thì
chuỗi dữ liệu tại thị trường của Thổ Nhĩ Kỳ cũng có hiệu ứng ARCH 14/14 biến
nghiên cứu của mô hình và tác giả đã thực hiện dùng mô hình GARCH (1,1) để ước
lượng nghiên cứu của mình.
4.3. Kết quả hồi quy tỷ suất sinh lợi theo mô hình GARCH (1,1)
Mô hình hồi quy : = 0 + 1 +2+3+
(2)
2 =
0
+ 2 + 2
1 −1 −1

43
Bảng 4.3. Kết quả ước lượng tỷ suất sinh lợi theo mô hình GARCH (1,1)
0 1 2 3 0 1 β
-0.0340 0.5316***
-0.0067***
0.2876 0.0698 0.1149 0.8584
ACB (0.1349) (0.0000) (0.0065) (0.6458) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
-0.0653**
1.0102***
0.0026 0.3232 0.1178 0.1407 0.8135
CTG (0.0392) (0.0000) (0.3281) (0.5100) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
-0.0244 0.5148***
-0.0059**
0.7217 0.2029 0.1711 0.7693
EIB (0.4747) (0.0000) (0.0106) (0.3039) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
-0.0155 0.7033***
-0.0015 -0.0141 0.0632 0.0733 0.8868
MBB (0.5638) (0.0000) (0.4739) (0.9767) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
-0.0711 0.0859 -0.0046 -0.0524 1.1579 0.2102 0.6990
NVB (0.3124) (0.2270) (0.4601) (0.9857) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
-0.0785*
1.1344***
0.0003 0.4165 0.1187 0.0966 0.8769
SHB (0.0740) (0.0000) (0.9367) (0.6927) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
-0.0353 0.0650***
-0.0109***
-0.3449 0.6230 0.2745 0.5822
STB (0.3324) (0.0000) (0.0009) (0.7817) (0.0000) (0.0000) (0.0000)
Số
trường
hợp có
2/7 6/7 3/7 0/7 7/7 7/7 7/7
ý nghĩa
thống
kê
Ghi chú: ***, **, *

Ảnh Hưởng Của Biến Động Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Và Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Cổ Phiếu.doc

Ảnh Hưởng Của Biến Động Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Và Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Cổ Phiếu.doc

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a Ảnh Hưởng Của Biến Động Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Và Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Cổ Phiếu.doc

Similar a Ảnh Hưởng Của Biến Động Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Và Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Cổ Phiếu.doc (20)

Más de Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149

Más de Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149 (20)

Último

Último (20)

Ảnh Hưởng Của Biến Động Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Tỷ Suất Sinh Lợi Và Biến Động Tỷ Suất Sinh Lợi Cổ Phiếu.doc