Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số VN30 của thị trường chứng khoán Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Dữ liệu nghiên cứu

• Bảng 4.1. Thống kê mô tả

Chỉ số lạm phát: Giá trị lạm phát ở Việt Nam biến động mang tính ngẫu nhiên theo tháng. Chỉ số trung bình trong giai đoạn năm 2016 – 2025 là 0.266 với độ lệch chuẩn là 0.429 cho thấy mức độ dao động của lạm phát là tương đối cao. Chỉ số thấp nhất và cao nhất lần lượt là -1.540 và 1.520.

Lãi suất: Lãi suất có giá trị trung bình là 5.272 với độ lệch chuẩn lớn 1.004, cao hơn đáng kể so với giá vàng và dầu, phản ánh độ biến động mạnh hơn. Trong giai đoạn năm 2016 – 2025 ghi nhận lãi suất đã dao động từ mức thấp nhất 4.000 đến cao nhất 6.500, cho thấy có sự điều chỉnh lãi suất đáng kể theo điều kiện kinh tế.

Giá dầu thô: Giá dầu có mức biến động nhiều hơn giá vàng, với giá trị trung bình là 4.187 và độ lệch chuẩn là 0.301. Mức thấp nhất là 2.911 và cao nhất là 4.810, cho thấy có những giai đoạn giá dầu giảm sâu hoặc tăng vọt – có thể do cú sốc cung/cầu trên thế giới, đặc biệt là sự kiện Covid-19 và chiến sự Nga – Ukraine năm 2022.

Chỉ số S&P 500: Chỉ số S&P500 có giá trị trung bình là 8.159, với độ lệch chuẩn là 0.310, phản ánh mức biến động tương đối. Mức tối đa đạt 8.733 và tối thiểu là 7.630. Dù có dao động, thị trường Mỹ nhìn chung ổn định trong giai đoạn được quan sát.

Chỉ số VN30: Chỉ số VN30 dao động quanh mức trung bình là 6.917, với độ lệch chuẩn là 0.271 cho thấy mức độ biến động không lớn. Giá trị thấp nhất là 6.349 và cao nhất là 7.338, phản ánh sự ổn định tương đối của TTCK Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2025.

• Biểu đồ 4.1. Biểu đồ xu hướng của các biến từ tháng 03/2016 đến tháng 06/2025

4.2. Kiểm định tính dừng Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Xem xét xu hướng của các đồ thị trong phần thống kê mô tả nêu trên, có thể chia các biến thành 2 nhóm chính là (1) có hệ số chặn và không có xu thế tuyến tính và (2) có hệ số chặn và xu thế tuyến tính. Trong đó:

• : Có hệ số chặn và không có xu thế tuyến tính bao gồm: lạm phát, lãi suất.
• : Có hệ số chặn và xu thế tuyến tính bao gồm: giá vàng, giá dầu, chỉ số S&P500, chỉ số VN30.

Tiến hành kiểm định tính dừng cho từng biến bằng phương pháp ADF thu được như sau:

• Bảng 4.2. Kết quả kiểm định Unit Root Test (bậc gốc và bậc 1)

Giá vàng: Sau lần thử đầu tiên cho thấy trị số kiểm định -1.28 > giá trị tới hạn tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Do đó, giả thuyết H0 chưa thể bị bác bỏ.

Tuy nhiên, lần thử thứ 2 đã thành công khi chuỗi xác nhận là dừng với trị số kiểm định -8.11 < các giá trị tới hạn tại cả 3 mức ý nghĩa. Lúc này giả thuyết H0 chính thức bị bác bỏ.

Chỉ số lạm phát: Biến lạm phát dừng ở chuỗi ban đầu với trị số kiểm định -7.86 < giá trị tới hạn tại cả 3 độ tin cậy α = 1%, α = 5%, α = 10%. Ngoài ra, giá trị p-value < 0.05 cũng xác nhận rằng giả thuyết H0 bị bác bỏ, đồng nghĩa chuỗi có tính dừng.

Lãi suất: Tại lần thử đầu tiên thu được trị số kiểm định -1.65 > giá trị tới hạn tại các mức độ tin cậy, chưa thể bác bỏ giả thuyết H0. Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Do đó tiếp tục lấy sai phân bậc 1 cho chuỗi và cho ra trị số kiểm định là -7.32 < giá trị tới hạn trong cả 3 độ tin cậy α = 1%, α = 5%, α = 10%. Kết hợp với giá trị p-value < 0.05 có thể khẳng định giả thuyết H0 bị bác bỏ, chuỗi có tính dừng.

Giá dầu: Biến OP không dừng tại chuỗi ban đầu với trị số kiểm định -2.49 > giá trị tới hạn. Vì vậy cần phải lấy sai phân bậc 1 để có thể xem xét bác bỏ H0.

Trong lần thử thứ 2, trị số kiểm định là -8.70 < giá trị tới hạn tại cả 3 độ tin cậy α = 1%, 5% và 10%. Cùng với p-value < 0.05 có thể kết luận chuỗi có tính dừng tại sai phân bậc 1, giả thuyết H0 bị bác bỏ.

Chỉ số S&P500: Tương tự như biến lãi suất và giá dầu. SP500 là chuỗi không dừng tại bậc ban đầu khi trị số kiểm định > giá trị tới hạn tại các các độ tin cậy.

Tiến hành lấy sai phân bậc 1 cho ra kết quả trị số kiểm định -11.79 < giá trị tới hạn tại cả 3 độ tin cậy α = 1%, 5%, 10% và chỉ số p-value = 0.0000 < 0.05. Từ đây có thể kết luận bác bỏ giả thuyết H0, khẳng định chuỗi dừng tại sai phân bậc 1.

Chỉ số VN30: Chuỗi ban đầu cũng không dừng khi trị số kiểm định > giá trị tới hạn một cách tương đối lớn. Vì vậy giả thuyết H0 chưa thể bị bác bỏ.

Đối với lần sai phân bậc 1 đã thu được trị số kiểm định -9.83 < giá trị tới hạn tại các độ tin cậy α = 1%, 5%, 10% và chỉ số p-value < 0.05 nên có thể kết luận chuỗi đã dừng và giả thuyết H0 bị bác bỏ hoàn toàn.

4.3. Xác định độ trễ tối ưu Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Dựa trên các tiêu chí lựa chọn độ trễ tối ưu bao gồm: AIC, SC, HQ, LR và FPE, phần mềm EViews 10 đã tiến hành tính toán với 8 độ trễ khác nhau. Kết quả cho thấy độ trễ bằng 3 đáp ứng đồng thời và nhiều nhất là 3 trong 5 tiêu chí quan trọng bao gồm: LR, FPE và AIC. Do đó, mô hình VECM được xác định với độ trễ k = 3, hàm ý rằng giá trị hiện tại của các biến phụ thuộc vào thông tin từ ba kỳ trước, tương ứng với ba tháng liền kề trong quá khứ.

• Bảng 4.3. Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu (lag length)

4.4. Kiểm định đồng liên kết

Sau khi hoàn tất kiểm định tính dừng của các biến, để tăng độ chính xác cho việc ước lượng mô hình VECM, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm tra chéo bằng cách sử dụng thêm kiểm định đồng liên kết nhằm xác định xem có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến không dừng tại chuỗi gốc hay không.

• Bảng 4.4. Kiểm định đồng liên kết Johansen theo phương pháp Trace

Đối với kiểm định Trace ghi nhận tại r = 0 và r = 1 cho ra giá trị thống kê lần lượt là 119.59 và 69.90, lớn hơn giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5% là 95.75 và 69.82, từ đó suy ra tồn tại 2 quan hệ đồng liên kết giữa các biến (bác bỏ giả thuyết H0). Tuy nhiên, từ lần thử r ≤ 2 đến r ≤ 5, các giá trị thống kê lại nhỏ hơn các giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5%. Do đó, chưa thể bác bỏ giả thuyết H0, đồng nghĩa không phát hiện thêm vector đồng liên kết nào.

• Bảng 4.5. Kiểm định đồng liên kết Johansen theo phương pháp Max – Eig

Kết quả kiểm định Max-Eigenvalue cho thấy có 2 mối quan hệ đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%, khi các giả thuyết H0 lần lượt bị bác bỏ tại r = 0 và r = 1, nhưng không bị bác bỏ từ r = 2 trở đi. Cụ thể, tại r = 0 thì giá trị thống kê là 49.69 > giá trị tới hạn là 40.08 và tại r = 1 thì giá trị thống kê là 37.90 > giá trị tới hạn là 33.88. Tuy nhiên, khi r = 2,3,4,5,.. thì các giá trị thống kê bắt đầu luôn nhỏ hơn các giá trị tới hạn.

Trong cả 2 trường hợp hai kiểm định đều cho ra kết quả đồng nhất, nghiên cứu có thể khẳng định rằng tồn tại 2 mối quan hệ đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%.

4.5. Ước lượng mô hình VECM

4.5.1. Trong dài hạn Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Phương trình đồng liên kết (thế hiện tác động trong dài hạn của các biến độc lập lên biến phụ thuộc). 1* VN30(-1) + 4.70*GP(-1) – 0.47*INFL(-1) – 0.41*IR(-1) + 2.48*OP(-1) – 5.27* SP500(-1) – 0.02@Trend – 5.88 = 0 ↔ VN30(-1) = – 4.70*GP(-1) + 0.47*INFL(-1) + 0.41*IR(-1) – 2.48*OP(-1) + 5.27*SP500(-1) + 0.02@Trend + 5.88.

• Bảng 4.6. Kết quả ước lượng mô hình VECM trong dài hạn

(*): T-statistic có giá trị tuyệt đối lớn hơn 2 thường được xem là có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Giá vàng (GP) có tác động ngược chiều khá mạnh với chỉ số VN30 trong dài hạn với mức ý nghĩa cao. Theo lý thuyết tài chính hành vi, vàng thường được xem là một tài sản trú ẩn an toàn, đặc biệt trong bối cảnh nhà đầu tư lo ngại về rủi ro trên thị trường tài chính. Khi niềm tin vào TTCK suy giảm, dòng vốn có xu hướng dịch chuyển khỏi các tài sản rủi ro như cổ phiếu và chuyển sang các tài sản an toàn hơn như vàng. Do đó, sự gia tăng giá vàng có thể được xem như một tín hiệu phản ánh tâm lý e ngại rủi ro ngày càng gia tăng trong cộng đồng nhà đầu tư. Trong bối cảnh đó, việc chỉ số VN30 đại diện cho nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn trên TTCK Việt Nam có xu hướng giảm điểm khi giá vàng tăng là một phản ứng phù hợp. Ngược lại, nếu giá vàng giảm và nền kinh tế đang ổn định thì các nhà đầu tư sẽ lựa chọn đầu tư vào cổ phiếu do kỳ vọng lợi nhuận mang lại sẽ cao hơn vàng.

Lạm phát (INFL) tăng cho thấy sẽ kéo theo tăng trưởng dương của chỉ số VN30. Điều này có thể hiểu rằng do tác động tích cực của việc nới lỏng chính sách tiền tệ, đặc biệt là khi NHNN cắt giảm lãi suất giúp các doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận nguồn vốn tín dụng với chi phí rẻ hơn, từ đó thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh và hỗ trợ tăng trưởng lợi nhuận, qua đó góp phần làm tăng giá cổ phiếu. Mặt khác, lạm phát cao cũng có thể phản ánh một giai đoạn tăng trưởng nóng của nền kinh tế, khi dòng tiền đổ mạnh vào thị trường tài chính, đặc biệt là TTCK, dẫn đến hiện tượng tăng giá cổ phiếu vượt mức hợp lý và hình thành bong bóng tài sản. Do đó, mối quan hệ dương giữa lạm phát và VN30 không chỉ phản ánh kỳ vọng về chính sách hỗ trợ tăng trưởng mà còn cho thấy rủi ro tiềm ẩn nếu lạm phát vượt ngưỡng kiểm soát.

Lãi suất (IR) có tác động cùng chiều với chỉ số Mặc dù theo lý thuyết kinh tế truyền thống, lãi suất và chỉ số VN30 thường có quan hệ ngược chiều nhưng trong một số điều kiện kinh tế và chính sách đặc thù, mối quan hệ này có thể diễn biến cùng chiều. Có thể thấy rõ trong giai đoạn từ năm 2018 đến năm 2020, cả Việt Nam và thế giới phải chịu tác động tiêu cực từ cuộc chiến thuế quan giữa Mỹ và Trung Quốc, cùng với đó là sự xuất hiện của đại dịch Covid-19 đã khiến cho nền kinh tế rơi vào khủng hoảng trầm trọng. Việc cắt giảm lãi suất được thực hiện để ứng phó với nguy cơ sụp đổ kinh tế trong dài hạn khiến thị trường phản ứng tiêu cực, dẫn đến VN30 giảm cùng chiều với lãi suất. Ngoài ra, việc tăng lãi suất từ mức quá thấp về mức trung tính có thể được nhìn nhận như sự “bình thường hóa” chính sách tiền tệ, góp phần củng cố niềm tin vào ổn định vĩ mô và thu hút dòng tiền trở lại TTCK. Do đó, cần thận trọng khi đánh giá mối quan hệ này, bởi chúng có thể phản ánh cả tác động thực tế lẫn kỳ vọng thị trường trong từng thời kỳ cụ thể. Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Giá dầu (OP) có ảnh hưởng ngược chiều (tiêu cực) đến chỉ số VN30 vì làm gia tăng trực tiếp chi phí đầu vào của doanh nghiệp, đặc biệt trong các ngành như vận tải, sản xuất công nghiệp và hàng không, từ đó lan sang các lĩnh vực có liên quan khác. Khi giá dầu tăng cao, biên lợi nhuận doanh nghiệp bị thu hẹp, khiến giá cổ phiếu có xu hướng giảm do e ngại của nhà đầu tư về tình hình kinh doanh khó khăn. Đồng thời, giá dầu tăng còn làm gia tăng áp lực lạm phát, dẫn đến khả năng NHNN phải tăng lãi suất để kiểm soát giá cả, từ đó khiến chi phí sử dụng vốn tăng lên và làm giảm sức hấp dẫn của TTCK. Bên cạnh đó, giá dầu neo cao trong thời gian dài có thể làm giảm tiêu dùng, tăng nguy cơ suy thoái kinh tế và tác động tiêu cực đến kỳ vọng lợi nhuận trong tương lai.

S&P500 thể hiện sự biến động cùng chiều với VN30 do chịu ảnh hưởng từ các yếu tố kinh tế vĩ mô toàn cầu, dòng vốn quốc tế và tâm lý thị trường liên thông. Khi thị trường Mỹ tăng trưởng tích cực nhờ chính sách tiền tệ nới lỏng hoặc kết quả kinh doanh khả quan, nhà đầu tư quốc tế có xu hướng lạc quan hơn và tăng giải ngân vào cả các thị trường mới nổi như Việt Nam nhằm khai thác tối đa lợi nhuận kỳ vọng, từ đó giúp chỉ số VN30 tăng theo. Ngược lại, khi S&P 500 giảm sâu do rủi ro hệ thống hoặc đối mặt với chính sách thắt chặt tiền tệ, thị trường Việt Nam cũng thường bị ảnh hưởng tiêu cực. Có thể kết luận răng mặc dù phản ánh hai nền kinh tế khác nhau nhưng chỉ số S&P 500 và VN30 vẫn có mối quan hệ cùng chiều trong bối cảnh hội nhập tài chính toàn cầu.

Đối chiếu với cơ sở lý thuyết được nêu ở chương 2, kết quả hồi quy cho thấy chỉ số VN30 chịu tác động đáng kể từ các biến kinh tế vĩ mô ở độ trễ ba kỳ, bao gồm giá vàng, giá dầu và chỉ số S&P500. Cụ thể, giá vàng và giá dầu có tác động tiêu cực, trong khi chỉ số S&P500 có ảnh hưởng tích cực đến biến động của VN30. Hai biến còn lại là lạm phát và lãi suất chi phối không đáng kể ở độ trễ từ một đến ba. Điều này cho thấy phản ứng của thị trường đối với thông tin công khai diễn ra chậm, hàm ý rằng giá cổ phiếu trên thị trường chưa phản ánh đầy đủ và kịp thời các thông tin kinh tế sẵn có. Do đó, xét theo khuôn khổ của Lý thuyết thị trường hiệu quả (Fama, 1970), TTCK Việt Nam đại diện bởi chỉ số VN30 chưa đạt được hay chỉ tiệm cận trạng thái hiệu quả trung bình (semi-strong form), đồng thời tồn tại tiềm năng khai thác dữ liệu công khai trong quá khứ để dự báo xu hướng thị trường. Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Ngoài ra, việc giá vàng tăng thường phản ánh tâm lý lo ngại rủi ro và thiên kiến hành vi của nhà đầu tư. Khi thị trường tài chính xuất hiện biến động hoặc thông tin bất ổn, nhà đầu tư có xu hướng rời bỏ tài sản rủi ro như cổ phiếu và chuyển sang tài sản an toàn như vàng đê trú ẩn. Ngoài ra, thiên kiến bầy đàn (herding behavior) khiến nhiều nhà đầu tư cùng hành động theo xu hướng đám đông, làm giá vàng tăng vốn mạnh lại càng mạnh hơn. Do đó, sự gia tăng của giá vàng không chỉ phản ánh yếu tố kinh tế thuần túy mà còn thể hiện phản ứng cảm xúc và phi lý trí của nhà đầu tư trước rủi ro, phù hợp với luận điểm của tài chính hành vi rằng giá tài sản bị chi phối bởi tâm lý và nhận thức chủ quan, chứ không hoàn toàn tuân theo giả định lý trí của Lý thuyết thị trường hiệu quả. Tương tự với chỉ số S&P500 khi tăng hoặc giảm mạnh sẽ kéo theo sự lạc quan của toàn bộ nhà đầu tư trên thế giới, từ đó ảnh hưởng đáng kể đến TTCK các nước.

Nhìn chung, các biến kinh tế vĩ mô độc lập đều có mối liên kết chặt chẽ và phức tạp với thị TTCK ở các mức độ khác nhau. Các yếu tố như lãi suất, giá vàng, giá dầu, lạm phát hay chỉ số S&P500 có thể tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến chỉ số VN30 thông qua cơ chế lan tỏa rủi ro, kỳ vọng và phản ứng tâm lý của nhà đầu tư. Điều này cho thấy TTCK Việt Nam vận hành trong một hệ thống tài chính có tính tương tác cao, nơi các cú sốc kinh tế được truyền dẫn qua nhiều kênh khác nhau, tạo nên mối quan hệ động và đa chiều giữa các biến số. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với Lý thuyết mạng lưới tài chính (Financial Network Theory), khẳng định rằng các thị trường và yếu tố kinh tế không tồn tại độc lập mà được liên kết trong một mạng lưới phức hợp, nơi thông tin và rủi ro được lan truyền liên tục trong toàn hệ thống.

4.5.2. Trong ngắn hạn Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Phương trình theo hệ số điều chỉnh ECT (thế hiện tác động trong ngắn hạn của các biến độc lập lên biến phụ thuôc):

D(VN30) = C(1)*( VN30(-1) + 4.70*GP(-1) – 0.469928083525*INFL(-1) -0.412518804534*IR(-1) + 2.48267556346*OP(-1) – 5.26902289761*SP500(-1) – 0.0179192069044*@TREND(16M03) – 5.88315876368 ) + C(2)*D(VN30(-1)) + C(3)*D(VN30(-2)) + C(4)*D(VN30(-3)) + C(5)*D(GP(-1)) + C(6)*D(GP(-2)) + C(7)*D(GP(-3)) + C(8)*D(INFL(-1)) + C(9)*D(INFL(-2)) + C(10)*D(INFL(-3)) + C(11)*D(IR(-1))   +   C(12)*D(IR(-2))   +   C(13)*D(IR(-3))   +   C(14)*D(OP(-1))  + C(15)*D(OP(-2)) + C(16)*D(OP(-3)) + C(17)*D(SP500(-1)) + C(18)*D(SP500(-2)) + C(19)*D(SP500(-3)) + C(20)

• Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình VECM trong ngắn hạn

Bảng trên cho thấy tại mức ý nghĩa thống kê 5%, chỉ có duy nhất C(17) có ý nghĩa thống kê (với p-value < 0.05). Các hệ số khác không được giữ lại trong mô hình. Trong đó, VN30 không bị ảnh hưởng bởi chính nó ở 3 kỳ trong quá khứ và không điều chỉnh về mối quan hệ dài hạn sau cú sốc. Giá vàng, lạm phát và giá dầu không có tác động mạnh mẽ trong ngắn hạn đến VN30. Lãi suất có thể ảnh hưởng ngắn hạn nhưng chưa rõ ràng về mặt thống kê. Đối với SP500 thì lại có ảnh hưởng rất lớn và có ý nghĩa thống kê đến biến động ngắn hạn của VN30 (cùng chiều ở t-1).

Phương trình rút gọn sau khi điều chỉnh loại bỏ các hệ số không có ý nghĩa về mặt thống kê tại 5%: D(VN30) = 0.62*D(SP500(-1))

4.6. Kiểm định phân phối chuẩn

Tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư trong mô hình dựa theo kết quả từ kiểm định Jarque – Bera đã tính toán, trong đó các giả thuyết đặt ra như sau:

• H0: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
• H1: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn → Với p-value tổng hợp (joint) < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0 và cho rằng toàn bộ mô hình không tuân theo phân phối chuẩn.

Bảng 4.8. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn Jarque – Bera

Tuy nhiên dựa theo Định luật giới hạn trung tâm, vẫn có đủ cơ sở để kết luận rằng mô hình là phù hợp và có sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn khi kích thước mẫu quan sát là 108 (n = 108).

4.7. Kiểm định phương sai thay đổi Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Kiểm định này đánh giá phần dư của mô hình có phương sai thay đổi hay không với giả thuyết:

• H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi
• H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi

Với p-value tổng hợp (joint) là 0.1236 > 0.05, chưa thể bác bỏ H0. Do đó mô hình được chứng minh là có phương sai không đổi, tức là ổn định theo thời gian. (Điều này cũng củng cố cho kết luận về tính phân phối chuẩn tại kiểm định Jarque -Bera phía trên)

• Bảng 4.9. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi

4.8. Kiểm định tự tương quan phần dư

Sử dụng phương phương pháp Portmanteau để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mô hình và đưa ra độ trễ tối ưu với giả thuyết:

• H0: Không tồn tại hiện tượng tự tương quan phần dư đến độ trễ
• H1: Có tồn tại hiện tượng tự tương quan phần dư tại độ trễ h

Với p-value > 0.05 tại độ trễ 4, chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, đồng nghĩa không bằng chứng thống kê cho thấy có sự tự tương quan phần dư tại các độ trễ từ 3 trở lên (hay phần dư đã hết thông tin).

• Bảng 4.10. Kết quả kiểm định tự tương quan Portmanteau

Ngoài ra, biểu đồ phần dư (residuals) của mô hình VECM cho thấy phần lớn các biến đều dao động ổn định quanh mốc 0, điều này phù hợp với giả định cơ bản của mô hình là phần dư có trung bình bằng 0 và không có xu hướng rõ ràng.

• Biểu đồ 4.2. Phần dư VEC Residuals của các biến Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Do vậy, nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp khi đã sử dụng trễ là 3 để ước lượng mô hình như các phần trên.

4.9. Kiểm định tính ổn định của mô hình

Biểu đồ nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc trưng (AR root graph) cho thấy tất cả các nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị. Điều này chứng tỏ mô hình VECM là ổn định về mặt động lực học, đảm bảo điều kiện dừng và tính hợp lệ của các kết quả ước lượng.

• Biểu đồ 4.3. Nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc trưng (AR root)

4.10. Kiểm định nhân quả Granger

Phương pháp kiểm định nhân quả Granger giữa hai chuỗi thời gian giúp đo lường mối quan hệ dạng tuyến tính khi xem xét giá trị quá khứ của biến X có cải thiện khả năng dự báo giá trị hiện tại hoặc tương lai của biến Y hay không. Trong đó, các giả thuyết được đưa ra nhu sau:

• H0: Biến Xt không tác động đến biến Yt
• H1: Biến Xt có tác động đến biến Yt

Với p-value > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 và ngược lại.

• Bảng 4.11. Kết quả kiểm định nhân quả Granger

Kết quả kiểm định nhân quả Granger chỉ ra rằng tồn tại nhiều mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến trong ngắn hạn. Tuy nhiên, trong khuôn khổ nghiên cứu này, trọng tâm sẽ được đặt vào việc phân tích mối quan hệ giữa chỉ số VN30 và các biến độc lập còn lại như sau:

Biến lãi suất và giá dầu đều có mối quan hệ nhân quả hai chiều với chỉ số VN30, khi cả hai chiều đều cho giá trị p-value < 0.05 tại mức ý nghĩa thống kê 5%. Đồng thời, chỉ số S&P 500 được xác định có ảnh hưởng nhân quả một chiều lên chỉ số VN30 với p-value = 0.0063, trong khi chiều ngược lại không đạt ngưỡng ý nghĩa thống kê. Song, các biến như giá vàng và lạm phát không thể hiện mối quan hệ nhân quả rõ rệt với chỉ số VN30 khi các giá trị p-value đều vượt quá mức 0.05.

4.11. Phản ứng xung và phân rã phương sai Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Bảng kết quả phân rã phương sai theo phương pháp Cholesky cho thấy sự biến động của chỉ số VN30 theo thời gian được giải thích bởi các cú sốc từ chính bản thân nó và từ các biến kinh tế khác trong thời gian 10 kỳ (10 tháng).

• Bảng 4.12. Kết quả phân rã phương sai theo phương pháp Cholesky

Ở giai đoạn đầu tiên là kỳ 1, toàn bộ 100% phương sai của VN30 chỉ chịu ảnh hưởng bởi chính nó, phản ánh đặc điểm phổ biến trong các mô hình VECM khi tác động của các biến khác chưa kịp lan tỏa. Tuy nhiên từ kỳ thứ 2 trở đi, tác động nội sinh của VN30 bắt đầu suy giảm dần, thể hiện qua tỷ trọng giảm từ 90.52% tại kỳ 2 xuống còn 76.83% tại kỳ 10. Đồng thời, sự đóng góp từ các biến ngoại sinh như giá vàng, lạm phát, lãi suất, giá dầu và chỉ số S&P 500 ngày càng gia tăng, cho thấy sự hội nhập và nhạy cảm của TTCK Việt Nam đối với các yếu tố kinh tế trong nước và toàn cầu. Đặc biệt, chỉ số S&P 500 và giá vàng là hai yếu tố bên ngoài có ảnh hưởng rõ rệt nhất đến VN30 về dài hạn, khi lần lượt đóng góp 10.56% và 7.56% vào phương sai của VN30 tại kỳ thứ 10. Các yếu tố như lạm phát, lãi suất và giá dầu cũng có ảnh hưởng nhất định nhưng ở mức độ thấp hơn, dao động trong khoảng 0.9% đến 2.35%. Điều này cho thấy rằng mặc dù chỉ số VN30 chịu ảnh hưởng mạnh bởi các yếu tố nội sinh trong ngắn hạn, nhưng về dài hạn, các yếu tố toàn cầu như TTCK Mỹ và giá vàng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích biến động của TTCK Việt Nam.

Tiến hành chạy hàm phản ứng xung và kết quả cũng cho thấy tương tự như phương pháp phản ứng đẩy với các biểu đồ tổng hợp như hình.

• Biểu đồ 4.4. Hàm phản ứng xung của các biến

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Tại chương 4, nghiên cứu đã thực hiện việc lượng hóa các yếu tố kinh tế vĩ mô theo định hướng được đề ra ở những chương đầu. Dựa trên mô hình VECM theo phương pháp Johansen, kết quả tính toán chỉ ra mối quan hệ chặt chẽ trong cả dài hạn và ngắn hạn giữa các biến lên chỉ số VN30, qua đó phản ánh rõ nét diễn biến của TTCK nói riêng và sức khỏe nền kinh tế Việt Nam nói chung.

Trong dài hạn, mô hình hồi quy xác định chỉ số VN30 chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô trong và ngoài nước. Giữ vai trò chi phối tích cực mạnh mẽ nhất lên xu hướng của VN30 thuộc về diễn biến của thị TTCK quốc tế, đặc biệt là thị trường Mỹ thông qua chỉ số S&P 500. Song song đó, các yếu tố như lạm phát và lãi suất tuy không tạo ra tác động nổi bật như S&P 500 nhưng vẫn thể hiện mối liên hệ cùng chiều chặt chẽ với VN30. Ngược lại, giá vàng và giá dầu lại có tác động tiêu cực đến sự phát triển đi lên của chỉ số VN30. Mô hình đồng thời cũng chỉ ra rằng nội tại VN30 có xu hướng tăng nhẹ theo thời gian, thể hiển sự phát triển ổn định của TTCK Việt Nam.

Tuy nhiên, một điểm đáng chú ý là chỉ số VN30 trong ngắn hạn lại không bị phụ thuộc vào các biến kinh tế vĩ mô ngoại trừ chỉ số S&P 500. Điều này ngụ ý TTCK trong nước vận hành tương đối bền vững trước những yếu tố ngoại sinh hoặc cú sốc của thế giới. Một phần vì chính sách nhà nước có tính độc lập và linh hoạt, hoặc một phần vì độ mở của nền kinh tế Việt Nam chưa lớn và chưa hội nhập quá sâu vào nền kinh tế toàn cầu.

Kết quả kiểm định độ tin cậy đã xác nhận rằng mô hình VECM được lựa chọn là phù hợp và duy trì trạng thái cân bằng. Cụ thể, các chuỗi dữ liệu đều dừng, phần dư tuân theo phân phối chuẩn, phương sai ngẫu nhiên không đổi và các nghiệm của đa thức đặc trưng đều nằm trong vòng tròn đơn vị. Vì vậy, mô hình có khả năng dự báo hiệu quả và giải thích rõ ràng tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến TTCK Việt Nam.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.1. Kết luận Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Luận văn được xây dựng chặt chẽ trong xuyên suốt từ chương 1 đến chương 5, kết hợp giữa cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm nhằm đưa ra kết quả nghiên cứu có tính khách quan cao, từ đó giải thích chính xác sự vận động của TTCK Việt Nam và các yếu tố kinh tế vĩ mô bao gồm: lạm phát, giá vàng, giá dầu, lãi suất và chỉ số S&P 500.

Dựa trên mô hình hồi quy hiệu chỉnh sai số vector (VECM) kết hợp với phương pháp Johansen thông qua phần mềm Eview 10, các dữ liệu thứ cấp đã thu thập cũng được đảm bảo xử lý một cách khoa học, làm nền tảng vững chắc cho toàn bộ quá trình nghiên cứu. Nhìn chung, từ giai đoạn tháng 08/2016 đến tháng 06/2025, tương ứng với hơn 9 năm dữ liệu và 112 mẫu quan sát theo tháng, toàn bộ bức tranh tài chính của nhóm cổ phiếu vốn hóa lớn VN30 trong dài hạn là tương đối ổn định.

Kết quả phân tích cho thấy khi lạm phát gia tăng (thường là chỉ dấu của tăng trưởng kinh tế nóng), NHNN có xu hướng điều chỉnh chính sách tiền tệ theo hướng thắt chặt, điển hình là việc nâng lãi suất điều hành. Song song với đó, nếu chỉ số S&P 500 của Hoa Kỳ (vốn mang tính đại diện cho TTCK quốc tế) cũng tăng trưởng, điều này có thể được xem là dấu hiệu tích cực lan tỏa đến cho chỉ số VN30 thông qua tâm lý kỳ vọng nhà đầu tư và dòng vốn gián tiếp nước ngoài.

Tuy nhiên, bên cạnh các yếu tố mang tính hỗ trợ, hai biến số vĩ mô quan trọng là giá dầu và giá vàng thường được nhận diện như những yếu tố rủi ro. Việc giá dầu tăng cao không chỉ gây sức ép lên chi phí đầu vào của doanh nghiệp mà còn trực tiếp làm thúc đẩy lạm phát ở mức cao, khiến chính sách tiền tệ cần phải trở nên thắt chặt một cách nghiêm khắc. Trong khi đó, giá vàng với vai trò là tài sản trú ẩn an toàn sẽ thường tăng mạnh trong bối cảnh bất ổn toàn cầu. Điều này cho thấy sự dịch chuyển của dòng tiền ra khỏi các tài sản rủi ro như cổ phiếu. Do đó, mối quan hệ nghịch chiều giữa giá vàng và giá dầu đối với chỉ số VN30 là hoàn toàn hợp lý về mặt lý thuyết kinh tế tài chính.

Tổng thể, dù chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế trong và ngoài nước, chỉ số VN30 vẫn cho thấy xu hướng phát triển bền vững theo thời gian. Kết quả này phản ánh sự thích nghi và phản ứng chính sách ngày càng linh hoạt của nền kinh tế Việt Nam, đồng thời cho thấy thị trường tài chính nội địa đang tiến gần hơn đến các chuẩn mực quốc tế. Những hàm ý này cũng phù hợp với thực tiễn khách quan về sự phát triển ổn định và tính hội nhập của TTCK Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

• Bảng 5.1. Kết luận chung về mối tương quan của các biến trong dài hạn Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Tuy nhiên ở trong khung thời gian nhỏ hơn, chỉ số VN30 dường như không chịu tác động đáng kể từ các biến số kinh tế vĩ mô truyền thống, ngoại trừ chỉ số S&P 500 của TTCK Hoa Kỳ. Phát hiện này cho thấy mức độ phản ứng ngắn hạn của TTCK Việt Nam, cụ thể là nhóm cổ phiếu có vốn hóa lớn và thanh khoản cao nhất đối với các yếu tố ngoại sinh là tương đối hạn chế. Điều này có thể được lý giải bởi một số nguyên nhân mang tính cấu trúc và chính sách.

Trước hết, TTCK Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn phát triển với mức độ hội nhập tài chính quốc tế chưa cao so với các nền kinh tế mới nổi khác. Độ mở của nền kinh tế tuy đã gia tăng đáng kể trong những năm gần đây nhưng vẫn còn giới hạn ở một số lĩnh vực, điều này giúp làm giảm mức độ lan truyền của các cú sốc toàn cầu vào hệ thống tài chính trong nước. Ngoài ra, việc kiểm soát dòng vốn và các chính sách điều hành vĩ mô mang tính chủ động, linh hoạt của Nhà nước cũng đóng vai trò như công cụ giảm thiểu tác động lan tỏa của các biến động bên ngoài lên nội tại các doanh nghiệp niêm yết trên TTCK Việt Nam.

Bên cạnh đó, phản ứng có ý nghĩa thống kê của chỉ số VN30 đối với chỉ số S&P 500 cũng cho thấy vai trò dẫn dắt của thị trường tài chính Hoa Kỳ đối với kỳ vọng nhà đầu tư trong nước, đặc biệt là trong bối cảnh toàn cầu hóa thông tin ngày càng sâu rộng. Nó được ghi nhận là chỉ báo tốt khi phản ánh hiệu quả tâm lý thị trường và xu hướng phát triển chung cả trong ngắn hạn và dài hạn. Có thể nhận ra rằng chỉ số VN30 mang tính đồng pha với thị trường thế giới, nhất là khi xét đến các dòng vốn gián tiếp như dòng vốn từ các định chế tài chính nước ngoài đổ vào thị trường Việt Nam (khác với dòng vốn từ FDI). Đây là dòng vốn được các quỹ đầu tư điều chỉnh và cơ cấu dựa trên tình hình thực tế của nền kinh tế Hoa Kỳ.

• Bảng 5.2. Kết luận chung về mối tương quan của các biến trong dài hạn

Tóm lại, việc chỉ số VN30 chỉ phản ứng với một yếu tố ngoại sinh duy nhất trong ngắn hạn cho thấy TTCK Việt Nam hiện đang vận hành tương đối ổn định trước các cú sốc toàn cầu, đồng thời phản ánh hiệu quả nhất định của chính sách điều tiết vĩ mô trong việc bảo vệ thị trường tài chính khỏi các biến động bất thường từ bên ngoài.

5.2. Hàm ý chính sách Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, luận văn sẽ đưa ra một số khuyến nghị cho Chính phủ trong công cuộc xây dựng và phát triển thị trường vốn lành mạnh, cải thiện môi trường đầu tư một cách hiệu quả hơn. Ngoài ra, bài viết cũng gợi ý vài điểm quan trọng như là chỉ báo xu hướng cho các nhà đầu tư trên TTCK. Cụ thể như sau:

5.2.1. Đối với Chính phủ

Thứ nhất, để kiểm soát lạm phát hiệu quả trong bối cảnh áp lực từ thị trường quốc tế vẫn lớn, Chính phủ Việt Nam cần tiếp tục điều hành chính sách tiền tệ một cách chủ động, linh hoạt và phối hợp chặt chẽ với chính sách tài khóa mở rộng một cách hợp lý, có trọng tâm, trọng điểm nhằm hỗ trợ hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như bình ổn chi phí đẩy. Đồng thời, cần chỉ đạo Bộ Tài chính thường xuyên cải thiện hệ thống cảnh báo sớm về giá cả lạm phát và tăng cường năng lực dự báo để kịp thời đưa ra biện pháp ứng phó phù hợp. Tiếp tục đôn đốc Bộ Công Thương tăng cường giám sát, đảm bảo nguồn cung hàng hóa trong nước thông qua tăng cường dự trữ quốc gia, hỗ trợ kích thích sản xuất nội địa và củng cố chuỗi cung ứng, đặc biệt là các mặt hàng thiết yếu như lương thực, xăng dầu, điện, v.v.. Bên cạnh đó, phải tăng cường công tác kiểm tra, thanh tra thị trường nhằm xử lý nghiêm các hành vi đầu cơ, thao túng giá song song với đẩy mạnh minh bạch thông tin và truyền thông chính sách điều hành để ổn định tâm lý người dân về kỳ vọng lạm phát. Chính phủ cũng nên mở rộng giao thương quốc tế, từ đó đa dạng hóa nguồn cung nguyên nhiên vật liệu, giảm thiểu tác động từ biến động địa chính trị và đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu.

Thứ hai, cho đến thời điểm quý 2 năm 2025, tình hình kinh tế thế giới vẫn luôn tồn tại các rủi ro địa chính trị và áp lực lạm phát tiềm ẩn từ cuộc chiến thương mại, chính sách lãi suất của NHNN Việt Nam cần được điều hành theo hướng linh hoạt, thận trọng và thích ứng. Mặt bằng lãi suất nên được neo ở mức hợp lý cho mục đích hỗ trợ phục hồi tăng trưởng nhưng lại không gây áp lực lên lạm phát và tỷ giá. Về chính sách tín dụng cần có sự phân hóa, ưu tiên lĩnh vực sản xuất, xuất khẩu, công nghiệp chế biến chế tạo, trong khi kiểm soát chặt tín dụng vào các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro như bất động sản mang tính đầu cơ. Đặc biệt phải phối hợp nhịp nhàng, đồng bộ với chính sách tài khóa nhằm tạo dư địa tăng trưởng bền vững, qua đó góp phần ổn định kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát và đảm bảo an ninh tài chính quốc gia. Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Thứ ba, nhiều cuộc xung đột chính trị giữa các quốc gia, bao gồm các quốc gia đóng góp đáng kể cho nguồn cung năng lượng toàn cầu đã đẩy giá dầu tăng phi mã (neo cao trên mốc 100 USD/thùng) trong giai đoạn 2021-2022, qua đó ảnh hưởng trực tiếp đến các quyết định khai thác và sản xuất sản lượng dầu mỏ từ tổ chức OPEC. Vì vậy, Chính phủ nên tập trung chỉ đạo các bộ, ban ngành cần triển khai hiệu quả chính sách bình ổn giá dầu thông qua các công cụ điều tiết như giá cơ sở, thuế và trích Quỹ bình ổn theo hướng minh bạch và thích ứng, nhằm hạn chế tối đa tác động tiêu cực lan truyền đến nhóm doanh nghiệp lớn trong rổ VN30, vốn thuộc nhiều lĩnh vực kinh tế trọng yếu như ngân hàng, hàng tiêu dùng, sản xuất công nghiệp và vận tải.

Thứ tư, giá vàng thế giới biến động mạnh thời gian qua đã và đang ảnh hưởng đáng kể đến thị trường tài chính trong nước, đặc biệt là chỉ số VN30. Khi giá vàng tăng cao, tâm lý phòng thủ gia tăng khiến dòng tiền có xu hướng rút khỏi thị trường chứng khoán, ảnh hưởng tiêu cực đến thanh khoản và giá cổ phiếu, nhất là các nhóm ngành tài chính và tiêu dùng trong VN30. Trước bối cảnh đó, cần có các khuyến nghị điều tiết phù hợp như duy trì vai trò kiểm soát thị trường vàng của NHNN, thu hẹp chênh lệch giá vàng trong nước và thế giới, cân nhắc cho phép nhập khẩu vàng nguyên liệu có kiểm soát nhằm ổn định cung cầu, cũng như phát triển các công cụ đầu tư vàng tài chính như quỹ ETF hoặc hợp đồng phái sinh để giảm áp lực lên vàng vật chất. Hơn hết là phải tuyên truyền tinh thần chống vàng hóa, đặc biệt vàng miếng và không khuyến khích người dân nắm giữ vàng.

Thứ năm, khi thị trường tài chính toàn cầu liên thông ngày càng sâu rộng, chỉ số S&P 500 thường có ảnh hưởng nhất định đến dòng vốn ngoại vào các thị trường mới nổi, trong đó có Việt Nam. Vì thế, để nâng cao tính cạnh trạnh và sức hút, UBCKNN cần nghiên cứu mở rộng chính sách ưu đãi khuyến khích các quỹ đầu tư nước ngoài giải ngân vào doanh nghiệp niêm yết VN30. Cụ thể, nên xem xét nới room ngoại tại một số doanh nghiệp lớn, nhất là các công ty có nền tảng quản trị tốt và dư địa tăng trưởng cao. Bên cạnh đó, kiến nghị các cơ quan lập pháp của Quốc hội khẩn trương hoàn thiện khung pháp lý về sở hữu nhà đầu tư nước ngoài và thí điểm phát triển các sản phẩm tài chính mới như NVDR (Non-voting Depository Receipt), mô hình được Thái Lan áp dụng thành công nhằm thu hút dòng vốn ngoại mà không ảnh hưởng đến quyền biểu quyết. Việc điều hành hiệu quả room ngoại sẽ góp phần giảm phụ thuộc vào biến động bên ngoài, tạo nền tảng vững chắc cho chỉ số VN30 trong mối tương quan với các thị trường lớn như S&P 500.

5.2.2. Đối với nhà đầu tư Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Khi giải ngân vào TTCK Việt Nam, các nhà đầu tư phải quan sát và phân tích tổng thể nền kinh tế thế giới và trong nước để ra quyết định sao cho hiệu quả nhất. Dựa vào các biến số vĩ mô đề cập phía trên, có thể xác định được đâu là yếu tố rủi ro và tín hiệu tích cực trong dài hạn.

Đối với giá vàng và giá dầu, nếu có dấu hiệu gia tăng ở một trong hai hoặc cả hai biến số này thì nhà đầu tư sẽ phải thận trọng hơn do đây là chỉ báo thể hiện sắp xảy ra bất ổn lớn kèm theo nguy cơ suy thoái hoặc khủng hoảng toàn cầu. Trường hợp này, việc cơ cấu lại danh mục từ các tài sản có tính rủi ro cao như cổ phiếu, chứng chỉ quỹ sang vàng hoặc ngoại tệ mạnh sẽ giúp bảo vệ khoản đầu tư, đảm bảo lưu trữ giá trị cho tương lai về sau.

Đối với lạm phát, tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2016 đến hiện tại, mỗi khi lạm phát tăng cao đều kéo theo sự đi lên của TTCK. Mặc dù được xem là sự kích thích tăng trưởng của nền kinh tế nhưng với nhiều bất cập còn tồn tại trong chính sách tiền tệ, nếu dòng tiền được đưa ra khỏi hệ thống và bơm vào lưu thông một cách thiếu kiểm soát, tình trạng dư thừa nguồn vốn sẽ chảy trực tiếp vào các kênh chứng khoán và bất động sản gây nên sự tăng trưởng ảo. Nhà đầu tư có thể tận dụng cơ hội này để đem lại một khoản lợi nhuận tốt hơn so với nhiều thời điểm bình thường khác.

Đối với lãi suất, thông thường chính sách tiền tệ được điều chỉnh theo thực tế biến động của thị trường. Có thể thấy, NHNN đã dự đoán trước được những khó khăn kinh tế gặp phải và chủ động thích ứng khi liên tục giảm lãi suất từ đầu năm 2019. Sau đại dịch Covid-19, một lần nữa NHNN bắt đầu nâng lãi suất và neo ở mức trung tính, phản ảnh sự bình thường hóa của toàn bộ thị trường khi bắt đầu phục hồi trở lại.

Đối với chỉ số S&P 500, đây được đánh giá là tín hiệu tâm lý chung của toàn bộ thị trường thế giới và dòng vốn ngoại đổ vào Việt Nam. Hầu như trong dài hạn chỉ số VN30 đều biến động với xu hướng tương tự như chỉ số S&P 500. Hơn nữa, các nhà đầu tư được khuyến nghị mua và nắm giữ chứng chỉ quỹ của cả hai chỉ số này do đều tăng trưởng dần theo thời gian.

Một lưu ý quan trọng là các nhà đầu tư nên hạn chế hoạt động lướt sóng (hay giao dịch liên tục) do trong ngắn hạn rất khó để dự đoán chính xác sự biến động của chỉ số VN30 và các cổ phiếu niêm yết của nó. Điều này hoàn toàn đồng nhất với kết quả nghiên cứu của luận văn này.

5.3. Hạn chế và hướng mở rộng của nghiên cứu Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

Do giới hạn về thời gian hoàn thành của luận văn, phạm vi nghiên cứu chỉ tập trung phân tích chuyên sâu năm biến số kinh tế vĩ mô cơ bản nhằm đánh giá tác động của chúng đến chỉ số VN30. Những yếu tố khác có thể có ảnh hưởng đáng kể đến TTCK như đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tỷ giá hối đoái, cán cân thương mại, tỷ lệ thất nghiệp và các chỉ báo kinh tế khác chưa được đưa vào phân tích trong khuôn khổ nghiên cứu này. Mặt khác, luận văn cũng chưa tiến hành so sánh hay đối chiếu mối quan hệ giữa TTCK Việt Nam với các TTCK tại các quốc gia đang phát triển hoặc mới nổi, điều này có thể giúp mang lại một cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn trong thời kỳ Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu. Mặc dù còn một số hạn chế, luận văn đã đóng góp phần nào vào việc cung cấp cơ sở dữ liệu và nền tảng khoa học về sự tương quan giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và TTCK trong nước. Những khe hở trong nghiên cứu này là tiền đề quan trọng để các nhà nghiên cứu tiếp theo có thể khai thác, mở rộng và phân tích sâu hơn nhằm hoàn thiện bức tranh tổng thể về sự vận động của TTCK Việt Nam đối với các biến số kinh tế.

• KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 đã tổng quát lại những nội dung đã nghiên cứu từ chương 1 đến chương 4 và đưa ra kết luận cuối cùng cho luận văn. Mô hình hồi quy VECM với các biến đề xuất bao gồm: chỉ số VN30, giá vàng, giá dầu, lạm phát, lãi suất và chỉ số S&P 500 là phù hợp, có ý nghĩa khoa học thực tiễn. Qua đó đề xuất các chính sách đúng đắn cho Chính phủ và đưa ra các khuyến nghị hiệu quả cho nhà đầu tư trên TTCK.

Mặc dù vẫn còn một số khoảng trống nghiên cứu chưa được lắp đầy trong bài viết này, đây vẫn được kỳ vọng là nền tảng cơ sở dữ liệu quý giá cho nhiều nghiên cứu khác trong tương lai. Luận văn: KQNC đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Ảnh hưởng đến chỉ số VN30 ở thị trường chứng khoán