Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên lợi tức của chỉ số VN30

TÓM TẮT

VN30 là một trong số các chỉ số quan trọng nhất để đánh giá sức khỏe của nền kinh tế. Tuy nhiên

trong những năm gần đây, có một sự thiếu hụt những nghiên cứu đánh giá một cách đầy đủ mức

độ ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô cơ bản đối với sự biến động của chỉ số này. Bài báo là

một sự bổ sung cho khoảng trống nghiên cứu đó. Nghiên cứu dựa theo lý thuyết định giá chênh

lệch phát triển bởi Ross (1976) để đánh giá ảnh hưởng của sự thay đổi không kỳ vọng của các

nhân tố kinh tế vĩ mô đến lợi tức của chỉ số VN30. Phương pháp bình phương nhỏ nhất với sai số

chuẩn HAC theo cách của Newey và West (1987) được sử dụng để ước lượng các mô hình trong

nghiên cứu. Kết quả của nghiên cứu cho thấy liên quan đến lợi tức của chỉ số VN30, thay đổi

không kỳ vọng của lạm phát và tỷ giá ảnh hưởng âm, thay đổi không kỳ vọng của tỷ số S&P 500

ảnh hưởng dương, thay đổi không kỳ vọng của tăng trưởng sản xuất công nghiệp và cấu trúc kỳ

hạn của lãi suất không ảnh hưởng. Kết quả của nghiên cứu là một sự tham khảo có giá trị đối với

những nhà đầu tư và quản lý các quỹ chỉ số có tài sản cơ sở là chỉ số VN30.

Từ khóa: Tài chính; lạm phát; tỷ giá; tăng trưởng sản xuất công nghiệp; cấu trúc kỳ hạn của lãi

suất; S&P 500; VN30.

pdf 5 trang phuongnguyen 360
Bạn đang xem tài liệu "Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên lợi tức của chỉ số VN30", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

Tóm tắt nội dung tài liệu: Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên lợi tức của chỉ số VN30

Ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên lợi tức của chỉ số VN30
 ISSN: 1859-2171 
e-ISSN: 2615-9562 
TNU Journal of Science and Technology 225(07): 400 - 404 
400  Email: jst@tnu.edu.vn 
ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ 
LÊN LỢI TỨC CỦA CHỈ SỐ VN30 
Hoàng Văn Hải 
Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh - ĐH Thái nguyên 
TÓM TẮT 
VN30 là một trong số các chỉ số quan trọng nhất để đánh giá sức khỏe của nền kinh tế. Tuy nhiên 
trong những năm gần đây, có một sự thiếu hụt những nghiên cứu đánh giá một cách đầy đủ mức 
độ ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô cơ bản đối với sự biến động của chỉ số này. Bài báo là 
một sự bổ sung cho khoảng trống nghiên cứu đó. Nghiên cứu dựa theo lý thuyết định giá chênh 
lệch phát triển bởi Ross (1976) để đánh giá ảnh hưởng của sự thay đổi không kỳ vọng của các 
nhân tố kinh tế vĩ mô đến lợi tức của chỉ số VN30. Phương pháp bình phương nhỏ nhất với sai số 
chuẩn HAC theo cách của Newey và West (1987) được sử dụng để ước lượng các mô hình trong 
nghiên cứu. Kết quả của nghiên cứu cho thấy liên quan đến lợi tức của chỉ số VN30, thay đổi 
không kỳ vọng của lạm phát và tỷ giá ảnh hưởng âm, thay đổi không kỳ vọng của tỷ số S&P 500 
ảnh hưởng dương, thay đổi không kỳ vọng của tăng trưởng sản xuất công nghiệp và cấu trúc kỳ 
hạn của lãi suất không ảnh hưởng. Kết quả của nghiên cứu là một sự tham khảo có giá trị đối với 
những nhà đầu tư và quản lý các quỹ chỉ số có tài sản cơ sở là chỉ số VN30. 
Từ khóa: Tài chính; lạm phát; tỷ giá; tăng trưởng sản xuất công nghiệp; cấu trúc kỳ hạn của lãi 
suất; S&P 500; VN30. 
Ngày nhận bài: 30/4/2020; Ngày hoàn thiện: 05/6/2020; Ngày đăng: 23/6/2020 
IMPACTS OF MACROECONOMIC FACTORS 
ON VN30 INDEX’ S RATE OF RETURN 
Hoang Van Hai 
TNU - University of Economic and Bussiness Administration 
ABSTRACT 
VN30 is one of the most important indexes to judge the economy‟s health. However, there is a 
shortage of researches comprehensively assessing the degree of influence of fundamental 
macroeconomic factors on the index‟s fluctuation in recent years. The paper is an complement for 
that researching gap. The research follows arbitrage theory developed by Ross (1976) to judge the 
impact of unexpected changes of macroeconomic factors on VN30 index „s rate of return. The 
ordinary least square with standard errors HAC following Newey và West (1987) is used to 
estimate models in the research. The result indicates that regarding to VN30 index„s rate of return, 
unexpected changes of inflation and exchange rate are negatively related, unexpected of S&P 500 
index is positively related, unexpected changes of industrial production growth and term structure 
have no influence. These findings are a valuable reference for investors and managers of exchange 
traded funds taking the index as the basic asset. 
Keywords: Finance; inflation; exchange rate; industrial production growth; term structure; 
S&P500; VN30. 
Received: 30/4/2020; Revised: 05/6/2020; Published: 23/6/2020 
Email: hoanghai@tueba.edu.vn 
Hoàng Văn Hải Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 225(07): 400 - 404 
 Email: jst@tnu.edu.vn 401 
1. Giới thiệu 
Cùng với sự tăng trưởng cao của nền kinh tế 
và sự hội nhập sâu, rộng của đất nước với nền 
kinh tế thế giới thì thị trường chứng khoán 
Việt Nam đang thu hút được sự quan tâm của 
các nhà đầu tư trong và ngoài nước. Các công 
cụ tài chính để các nhà đầu tư tìm kiếm lợi 
nhuận cũng như phòng ngừa rủi ro theo sự 
phát triển của thị trường cũng ngày một 
phong phú. Trong đó không thể không kể đến 
sự ra đời của các quỹ chỉ số ETF (exchange 
trade fund). Trong số các chỉ số được cung 
cấp bởi sở giao dịch chứng khoán thành phố 
Hồ Chí Minh (HOSE) thì VN30 là một trong 
số những chỉ số quan trọng nhất vì nó là tài 
sản cơ sở cho những quỹ chỉ số (ETF) và phái 
sinh chỉ số ở hiện tại cũng như trong tương 
lai. Sự biến động của tỷ số này liên quan đến 
những rủi ro của các nhân tố kinh tế vĩ mô là 
mối quan tâm của nghiên cứu. 
Ảnh hưởng rủi ro của các nhân tố kinh tế vĩ mô 
lên lợi tức của cổ phiếu/danh mục đầu tư đã 
nhận được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu 
trong nhiều thập kỷ kể từ khi Ross (1976) [1] 
phát triển lý thuyết định giá chênh lệch APT. 
Theo đó thì APT cung cấp một khung lý thuyết 
giải thích lợi tức kỳ vọng của một tài sản ở điều 
kiện cân bằng như là một hàm tuyến tính của rủi 
ro của tài sản với một tập hợp các nhân tố đại 
diện cho các rủi ro của thị trường. Trong bài 
báo, tác giả không định rõ đó là nhân tố nào tuy 
nhiên chúng ta có thể tìm thấy một tập hợp các 
nhân tố này ở các nghiên cứu có liên quan. 
Theo các nghiên cứu [2]-[4] thì biến động của 
lạm phát có ảnh hưởng đến lợi tức của tài sản. 
Nghiên cứu của [2], [4], [5] chỉ ra rằng rủi ro 
của tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đến lợi tức của 
cổ phiếu. Biến động của tăng trưởng sản xuất 
công nghiệp được [3], [6] chỉ ra là có ảnh 
hưởng đến lợi tức của danh mục đầu tư. Lãi suất 
ngắn hạn chỉ số Nikkei và MSC được [4] chỉ ra 
là có ảnh đến lợi tức của chỉ số VNINDEX. Với 
các nghiên cứu được tiến hành tại Việt Nam, 
một số sử dụng biến phụ thuộc là những danh 
mục đầu tư bao gồm các cổ phiếu nhóm lại với 
nhau dựa trên những tiêu chí có tính công ty 
như giá trị thị trường (market value), giá trị sổ 
sách trên giá trị thị trường (book to market), 
xung lượng/ động lượng (momentum) hay 
ngành sản xuất (Ví dụ, xem [7] - [9]). Điều này 
có lợi đối với nhà đầu tư có sự quan tâm đến cổ 
phiếu dựa trên những thuộc tính nêu trên nhưng 
lại cung cấp ít thông tin với những nhà đầu tư 
và những nhà quản lý các các quỹ chỉ số nơi mà 
lợi nhuận luôn phụ thuộc vào sự biến động của 
một chỉ số chính nào đó trên thị trường chứng 
khoán. Với những nghiên cứu khác (Ví dụ, xem 
[4], [5]) tuy biến phụ thuộc là lợi tức của chỉ số 
thị trường VNINDEX, tuy nhiên sẽ không lý trí 
nếu nhà đầu tư hoặc nhà quản lý quỹ chỉ số lấy 
VN30 làm tài sản cơ sở lại căn cứ vào chỉ số 
VNINDEX để ra quyết định, cái họ cần là 
những thông tin liên quan đến chỉ số VN30. 
Xuất phát từ những vấn đề trên, nghiên cứu 
tập trung vào phân tích ảnh hưởng của biến 
động không kỳ vọng đến từ lạm phát, tỷ giá, 
tăng trưởng của sản xuất công nghiệp, cấu 
trúc kỳ vọng của lãi suất, và chỉ số S&P 500 
đến lợi tức của chỉ số VN30. Kết quả của 
nghiên cứu là một sự tham khảo có giá trị đối 
với những nhà đầu tư và quản lý các quỹ chỉ 
số có tài sản cơ sở là chỉ số này. 
Kết quả của nghiên cứu cho thấy liên quan đến 
lợi tức của chỉ số VN30, thay đổi không kỳ 
vọng của lạm phát và tỷ giá ảnh hưởng âm, 
thay đổi không kỳ vọng của tỷ số S&P 500 ảnh 
hưởng dương, thay đổi không kỳ vọng của 
tăng trưởng sản xuất công nghiệp và cấu trúc 
kỳ vọng của lãi suất không ảnh hưởng. 
Cấu trúc của bài báo như sau: Trong mục 2, 
tác giả miêu tả mô hình và phương pháp ước 
lượng tưng ứng, cách ước lượng giá trị kỳ 
vọng của các biến giải thích và nguồn gốc của 
số liệu. Kết quả nghiên cứu được trình bày 
trong mục 3. Mục 4 là kết luận. 
2. Phương pháp nghiên cứu 
2.1. Mô hình 
Theo tinh thần của lý thuyết định giá chênh 
lệch APT (Arbitrage pricing theory) được đề 
xuất bởi Ross (1976), mô hình hồi quy trong 
nghiên cứu như sau1: 
1 Tác giả sẽ cung cấp tài liệu chứng minh sự phù hợp 
của mô hình và các biến theo yêu cầu 
Hoàng Văn Hải Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 225(07): 400 - 404 
 Email: jst@tnu.edu.vn 402 
Biến phụ thuộc là R được định nghĩa là lợi 
tức của chỉ số VN30 ở cuối tháng t và được 
tính như sau: R(t)= 100*(lnVN30(t)-
lnVN30(t-1)). Trong đó VN30(t) và VN30(t-
1) lần lượt là giá trị quan sát của chỉ số VN30 
ở cuối tháng t và t-1. 
UI được định nghĩa là sự thay đổi không kỳ 
vọng (không dự đoán được) của lạm phát và 
được tính bằng hiệu của giá trị lạm phát quan 
sát ở tháng t trừ đi giá trị kỳ vọng của nó ở 
cuối tháng t-1. 
FX được định nghĩa là sự thay đổi không theo 
kỳ vọng (không dự đoán được) của tỷ giá hối 
đoái của đồng Việt Nam so với đồng đô la 
Mỹ và được tính bằng hiệu của tỷ giá quan sát 
trung bình ở tháng t trừ đi giá trị kỳ vọng của 
nó ở cuối tháng t-1. 
MP được định nghĩa là sự thay đổi không 
theo kỳ vọng (không dự đoán được) của tốc 
độ tăng trưởng của sản xuất công nghiệp và 
được tính bằng hiệu của tốc độ tăng trưởng 
quan sát ở tháng t trừ đi giá trị kỳ vọng của nó 
ở cuối tháng t-1. Biến này cho biết về thực 
trạng của nền kinh tế (Ví dụ, xem [3], [6]). 
US&P500 là thay đổi không theo kỳ vọng 
(không đoán được) của chỉ số S&P 500 trong 
tháng t được tính bằng hiệu của giá trị quan 
sát của chỉ số ở cuối tháng t trừ đi giá trị kỳ 
vọng của nó ở cuối tháng t-1. Xuất phát từ 
thực tế về tầm ảnh hưởng của thị trường tài 
chính Mỹ lên các thị trường tài chính toàn cầu 
và S&P 500 là một trong số những công cụ 
tin cậy để đo sức khỏe của thị trường này, kết 
hợp với sự tham khảo nghiên cứu của [4], tác 
giả đã đưa chỉ số này vào mô hình để đánh 
giá sự ảnh hưởng của những biến động của thị 
trường chứng khoán Mỹ đến sự biến động của 
chỉ số VN30. 
DTERM được định nghĩa là sự thay đổi 
không theo kỳ vọng (không dự đoán được) 
của cấu trúc kỳ hạn của lãi suất2. Biến này 
2 Hiệu số giữa lợi tức của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 
năm và 3 tháng, tuy nhiên ở Việt Nam, do không có trái 
phiếu chính phủ kỳ hạn 3 tháng nên kỳ hạn 1 năm được 
dùng để thay thế. 
được tính bằng hiệu của cấu trúc kỳ hạn của 
lãi suất quan sát ở tháng t trừ đi giá trị kỳ 
vọng của nó ở cuối tháng t-1. Nhân tố kinh tế 
vĩ mô này cung cấp thông tin dự báo về chu 
kỳ của nền kinh tế (Ví dụ, xem [3], [6], [7]). 
Trong nghiên cứu của Anh và Hải [4] các 
biến lãi suất ngắn hạn và mức cung tiến M2 
được đưa vào mô hình hồi quy với vai trò là 
các biến giải thích, tuy nhiên điều này dường 
như không hợp lý. Ngân hàng trung ương 
tăng (giảm) mức cung tiền M2 để nhằm giảm 
(tăng) lãi suất ngắn hạn với mục tiêu kích 
thích (giảm nhiệt) tăng trưởng kinh tế. Nhà 
đầu tư căn cứ vào việc tăng giảm này để đưa 
ra những dự báo về sức khỏe nền kinh tế ở 
những giai đoạn tiếp theo. Do đó M2 được 
xem là một trong những chỉ số dự báo về chu 
kỳ của nền kinh tế (Ví dụ, xem thêm [10]). 
Tuy nhiên liên quan đến vấn đề này thì cấu 
trúc về lãi suất thường được các nghiên cứu 
sử dụng (Ví dụ, xem [2], [3], [7]) thay vì mức 
cung tiền M2 và lãi suất ngắn hạn theo đó sự 
tăng (giảm) của cấu trúc này là điềm báo cho 
tín hiệu xấu (tốt) của sức khỏe nền kinh tế. 
Do đó bài bào chọn đưa biến này vào mô hình 
còn M2 và lãi suất ngắn hạn chỉ được đưa vào 
mô hình như là một cách để kiểm tra tính bền 
vững của nó. 
Liên quan đến cách tính giá trị kỳ vọng của 
các biến, các chuỗi thời gian theo tháng của 
lạm phát, M2, tỷ giá và S&P500 là không 
dừng nên nghiên cứu sử dụng giá trị quan sát 
của biến ở tháng t-1 là giá trị kỳ vọng của nó 
ở tháng t, như vậy US&P500 được tính bởi 
công thức US&P500(t) = 100*(lnS&P500(t)-
lnS&P500(t-1)) trong đó S&P500(t) và 
S&P500 (t-1) lần lượt là giá trị quan sát của 
chỉ số S&P500 ở cuối tháng t và t-1. Còn với 
các biến lãi suất ngắn hạn, tăng trưởng của 
sản xuất công nghiệp, và cấu trúc kỳ hạn của 
lãi suất là các chuỗi thời gian dừng nên để 
ước lượng giá trị kỳ vọng của chúng, nghiên 
cứu sử dụng mô hình AR(1). 
Để ước lượng các mô hình hồi quy, phương 
pháp bình phương nhỏ nhất được sử dụng với 
sai số chuẩn được điều chỉnh cho phương sai 
Hoàng Văn Hải Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 225(07): 400 - 404 
 Email: jst@tnu.edu.vn 403 
sai số thay đổi và tự tương quan theo cách của 
Newey và West (1987). 
2.2. Dữ liệu 
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu trong giai đoạn từ 
01/2013 đến 12/2019. Dữ liệu về chỉ số VN30 
và S&P 500 (giá trị cuối trong tháng), lãi suất 
của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm và 1 
năm được lấy từ trang web của Fusion Media 
Limited. Dữ liệu về lạm phát, tỷ giá bình 
quân trong tháng của đồng Việt Nam so với 
đô la Mỹ, tốc độ tăng trưởng của sản xuất 
công nghiệp, mức cung tiền M2 và lãi suất 
ngắn hạn được lấy từ trang web của CEIC. 
3. Kết quả 
Kết quả ước lượng mô hình (1) được cho ở 
bảng 1. Theo đó hệ số ước lượng của UI âm 
và có ý nghĩa thống kê mạnh (prob < 0,05). 
Kết quả này cho thấy khi UI tăng (giảm) thì R 
sẽ giảm (tăng). Như vậy sự không chắc chắn 
của lạm phát sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến lợi 
tức của chỉ số VN30 do đó chỉ số này không 
thể dùng như là một công cụ phòng ngừa rủi 
ro đối với lạm phát. 
Hệ số ước lượng của FX âm và có ý nghĩa 
thống kê yếu (0,05 < prob < 0,1). Kết quả này 
cho thấy khi FX tăng (giảm) thì R sẽ giảm 
(tăng). Như vậy việc tăng của tỷ giá sẽ ảnh 
hưởng tiêu cực đến lợi tức của chỉ số VN30. 
Như vậy chỉ số này không thể dùng như là 
một công cụ phòng ngừa rủi ro đến từ sự yếu 
đi của đồng Việt Nam so với đô la Mỹ. 
Hệ số ước lượng của MP là dương và không 
có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy lợi tức 
của chỉ số VN30 trong ngắn hạn không bị chi 
phối bởi sự thay đổi bất ngờ của yếu tố có 
tính thực kinh tế (real economy) như là tăng 
trưởng kinh tế. 
Hệ số ước lượng của US&P 500 dương và có 
ý nghĩa thống kê mạnh (prob < 0,05). Kết quả 
này cho thấy khi US&P 500 tăng (giảm) thì R 
sẽ tăng (giảm). Như vậy những bất ngờ tích 
cực (tiêu cực) liên quan đến chỉ số S&P 500 
có ảnh hưởng tích cực (tiêu cực) đến lợi tức 
của chỉ số VN30. Do đó cổ phiếu của các quỹ 
chỉ số lấy hai chỉ số này làm tài sản cơ bản 
không nên được xếp vào cùng một danh mục 
đầu tư với mục đích giảm thiểu rủi ro. 
Hệ số ước lượng của DTERM âm không có ý 
nghĩa thống kê, điều này cho thấy sự thay đổi 
không theo kỳ vọng của chu kỳ kinh tế trong 
ngắn hạn là không ảnh hưởng đến chỉ số 
VN30. Nhà đầu tư có thể cần có thời gian để 
khẳng định “sức khỏe” của nền kinh tế. 
Khi đưa vào mô hình (1) thêm 2 biến là thay 
đổi không kỳ vọng của mức cung tiền DM2 
và lãi suất ngắn hạn DIR ta thấy giá trị và 
mức ý nghĩa thống kê của các biến giải thích 
trong mô hình ban đầu thay đổi không lớn và 
giữ nguyên dấu3. Giá trị ước lượng của các 
biến thêm vào DM2 và DIR là không có ý 
nghĩa thống kê. Có thể trong dài hạn chúng sẽ 
có tác động nhưng trong ngắn hạn thì chưa có 
đủ bằng chứng để khẳng định sự hiện diện 
của những tác động đó. 
Bảng 1. Kết quả ước lượng của các mô hình hồi quy 
Biến 
Hệ số ước lượng và (prob) 
Mô hình ban 
đầu 
Mô hình khi thêm 
DM2 và DIR 
C 
0.603517 
(0.3760) 
0.484849 
(0.5097) 
UI 
-2.449527
*** 
(0.0036) 
-2.475120
*** 
(0.0060) 
FX 
-0.018099
* 
(0.0693) 
-0.018405* 
(0.0656) 
MP 
0.024027 
(0.6006) 
0.020744 
(0.6602) 
DTERM 
-0.477414 
(0.4860) 
-0.551371 
(0.3816) 
US&P500 
0.416670
** 
(0.0103) 
0.396321
** 
(0.0105) 
DM2 
4.66E-05 
(0.7706) 
DIR 
-0.634692 
(0.4676) 
Adj R2 0.191994 0.178199 
F-test 
4.896871
*** 
(0.000607) 
3.540124
*** 
(0.002440) 
Durbin-
Watson 
1.806084 1.822527 
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) 
3
 Cách tính DM2 và DIR tương tự như các biến khác 
Hoàng Văn Hải Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN 225(07): 400 - 404 
 Email: jst@tnu.edu.vn 404 
4. Kết luận 
Nghiên cứu đã áp dụng lý thuyết định giá 
chênh lệch để đánh giá sự ảnh hưởng của thay 
đổi không kỳ vọng của các nhân tố kinh tế vĩ 
mô đến lợi tức của chỉ số VN30. Các nhân tố 
này là lạm phát, tỷ giá, tăng trưởng của sản 
xuất công nghiệp, cấu trúc kỳ hạn của lãi suất, 
và chỉ số S&P500. Kết quả của nghiên cứu 
cho thấy liên quan đến lợi tức của chỉ số 
VN30, thay đổi không kỳ vọng của lạm phát 
và tỷ giá ảnh hưởng âm, thay đổi không kỳ 
vọng của tỷ số S&P 500 ảnh hưởng dương, 
thay đổi không kỳ vọng của tăng trưởng sản 
xuất công nghiệp và cấu trúc kỳ hạn của lãi 
suất không ảnh hưởng. Như vậy nhà đầu tư 
không nên dùng chỉ số VN30 như là một công 
cụ phòng ngừa rủi ro đến từ lạm phát và sự 
yếu đi của đồng Việt Nam so với đô la Mỹ. 
Ngoài ra cổ phiếu của các quỹ chỉ số lấy hai 
chỉ số VN30 và S&P 500 làm tài sản cơ bản 
không nên được xếp vào cùng một danh mục 
đầu tư với mục đích giảm thiểu rủi ro. Về mặt 
quản lý vĩ mô, chính phủ cần chú trọng đến 
ổn định lạm phát và tỷ giá vì sự phát triển bền 
vững của nền kinh tế và thị trường chứng 
khoán, một kênh huy động vốn quan trọng 
của doanh nghiệp. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES 
[1]. S. A. Ross, “The arbitrage theory of capital 
asset pricing,” Journal of Economic Theory, 
vol. 13, pp. 341-360, 1976. 
[2]. W. Bailey, “Risk and return in the Philippine 
equity market: A multifactor exploration,” 
Pacific-Basin Finance Journal, vol. 4, pp. 
197-218, 1996. 
[3]. N. F. Chen, R. Roll, and S. A. Ross, 
“Economic forces and the stock market,” 
Journal of Business, vol. 59, no. 3, pp. 383-
403, Jul 1986. 
[4]. T. T. A. Vo, and T. H. Nguyen, “Researching 
impacts of macro factors on return rate of 
stocks listed on HSX,” Journal of Economic 
Development, vol. 275, no. 9, pp. 16-27, 
Sep 2013. 
[5]. P. K. Narayan, and S. Narayan, “Modelling 
the impact of oil prices on Vietnam‟s stock 
prices,” Applied Energy, vol. 87, pp. 356-
361, 2010. 
[6]. K. Aretz, S. M. Bartram, and P. F. Pope, 
“Macroeconomic risks and characteristic-
based factor models,” Journal of Banking & 
Finance , vol. 34, pp. 1383-1399, 2010. 
[7]. T. Q. Vo, and T.N. L. Dang, “Macroeconomic 
factors and stock prices-A case of real estate 
stocks on Ho Chi Minh stock exchange,” 
Journal of Science Ho Chi Minh City Open 
University, vol. 2, no. 18, pp. 63-75, 2016. 
[8]. A. P. Nguyen, and V. H. Tran, “Applying 
Fama and French three factors model and 
capital asset pricing model in the stock 
exchange of Vietnam,” International 
Research Journal of Finance and Economics, 
vol. 95, pp. 116-120, 2012. 
[9]. A. P. Nguyen, “Pricing model with liquidity 
risk in Vietnam‟s stock market,” International 
Research Journal of Finance and Economics, 
vol. 152, pp. 39-45, 2016. 
[10]. CFA Institute, Economics level 1, pp. 238, 
2017. 

File đính kèm:

  • pdfanh_huong_cua_cac_nhan_to_kinh_te_vi_mo_len_loi_tuc_cua_chi.pdf