Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa lạm phát và biến động của thị trường chứng khoán tại Việ

1
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 199- Tháng 12. 2018
Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa 
lạm phát và biến động của thị trường 
chứng khoán tại Việt Nam
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH- TIỀN TỆ 
Dương Ngân Hà
Ngày nhận: 25/07/2018 Ngày nhận bản sửa: 20/12/2018 Ngày duyệt đăng: 26/12/2018
Nghiên cứu này nhằm mục tiêu kiểm định mối quan hệ nhân quả 
giữa lạm phát và biến động của thị trường chứng khoán (TTCK) tại 
Việt Nam kể từ thời điểm TTCK bắt đầu giao dịch. Từ mối quan hệ 
này, nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ cũng như mức độ tác động của 
lạm phát tới thay đổi của TTCK trong thời gian dài. Bài nghiên cứu 
sử dụng dữ liệu về chỉ số VN-Index để đại diện cho TTCK Việt Nam 
trong giai đoạn từ tháng 8/2000 tới tháng 5/2018. Giá trị của chỉ số 
được lấy bình quân các ngày giao dịch trong tháng đó. Đối với biến 
số lạm phát, chuỗi dữ liệu về sự thay đổi của CPI (Consumer Price 
Index- chỉ số giá tiêu dùng) được sử dụng để đại diện cho sự thay 
đổi về lạm phát theo tháng tương ứng với giá trị của chỉ số VN-Index 
bình quân tháng. Kết quả của kiểm định Granger cho thấy sự biến 
động của chỉ số CPI có tác động tới sự thay đổi điểm trung bình 
tháng của chỉ số VN-Index. Mặc dù mức độ thay đổi chỉ số CPI là 
lớn nhưng lại không tác động ngay/trực tiếp tới chỉ số VN-Index, mà 
cần độ trễ lên tới 6 tháng.
Từ khóa: Chỉ số VN-Index, Chỉ số CPI, Lạm phát, kiểm định Granger
1. Giới thiệu
ạm phát được 
hiểu là sự tăng 
lên của giá cả 
hàng hóa dịch vụ 
và nó sẽ tác động 
chung tới hoạt động của nền 
kinh tế và tác động riêng tới 
hiệu quả của TTCK. Về phía 
TTCK, được biết tới là một 
trong các bộ phận cấu thành 
lên thị trường tài chính và 
phản ánh mức độ tăng trưởng 
của nền kinh tế nói chung, 
TTCK chịu ảnh hưởng bởi lạm 
phát. Sự tăng lên của lạm phát 
sẽ tác động làm tăng giá các 
tài sản tài chính. Cụ thể, khi 
lạm phát tăng thể hiện sự bất 
ổn trong nền kinh tế, nhà đầu 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
2 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 199- Tháng 12. 2018
tư sẽ có xu hướng rút khỏi 
TTCK khiến giá chứng khoán 
giảm. Kết hợp với các chính 
sách thắt chặt tiền tệ của 
Chính phủ trong thời kỳ này 
có thể làm thanh khoản của thị 
trường giảm xuống. 
TTCK Việt Nam được hình 
thành từ năm 1997 nhưng giao 
dịch chính thức phiên đầu 
tiên tại Trung tâm giao dịch 
chứng khoán Thành phố Hồ 
Chí Minh vào ngày 28/7/2000. 
Tính từ thời điểm đó tới nay, 
TTCK đã có nhiều biến động. 
Tuy nhiên, xét trong dài hạn, 
xu thế tăng vẫn được duy trì. 
Đối với lạm phát trong nước, 
mức độ lạm phát của Việt 
Nam được thể hiện thông qua 
chỉ số CPI được thống kê theo 
tháng, quý và năm. Bởi sự 
thay đổi của TTCK theo ngày 
trong khi CPI được thống kê 
theo tháng, thêm vào đó các 
mục tiêu tăng trưởng kinh tế 
vĩ mô thường được đặt ra theo 
năm, bởi vậy việc công bố chỉ 
số CPI theo tháng chỉ mang 
tính chất tham khảo về lạm 
phát tại thời điểm đó. Chính 
nguyên nhân này dẫn tới mối 
quan hệ giữa lạm phát và 
TTCK thường xuất hiện trong 
dài hạn, ít khi xuất hiện phản 
ứng trực tiếp theo tháng của 
TTCK với thông tin CPI tháng 
đó khi được công bố.
Nghiên cứu về mối quan hệ 
giữa lạm phát và TTCK tại 
các nước, nhiều tác giả đã chỉ 
ra mối quan hệ tích cực và 
tiêu cực giữa hai yếu tố này. 
Tanggaard (2002) và Sharfe 
(2002) đã tìm thấy mối quan 
hệ thuận giữa sinh lời kỳ vọng 
của cổ phiếu với lạm phát kỳ 
vọng tại thị trường Mỹ hay 
nói cách khác, khi lạm phát 
kỳ vọng tăng lên, giá cổ phiếu 
sẽ giảm xuống. Mối quan hệ 
ngược chiều giữa lạm phát và 
giá chứng khoán còn được tìm 
thấy bởi các nhà nghiên cứu 
trước đó tại nhiều thị trường 
như Nhật Bản (Najandand 
và cộng sự, 1988), Trung 
Quốc (Zhao, 1999), Australia 
(Crossby, 2001), Nigeria 
(Ogunmuyiwa, 2015). Nghiên 
cứu tại Nigeria cho thấy mối 
quan hệ gián tiếp giữa lạm 
phát và TTCK cũng như lạm 
phát không phải là yếu tố 
chính tác động lên TTCK 
trong nước.
Tại Việt Nam, các nghiên cứu 
trước đây về mối quan hệ giữa 
lạm phát và TTCK được thực 
hiện tại nhiều nghiên cứu về 
đánh giá mức độ ảnh hưởng 
của các biến số vĩ mô tới 
TTCK. Nguyễn Minh Kiều và 
cộng sự (2013) đã nghiên cứu 
các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng 
tới TTCK Việt Nam trong 
giai đoạn từ tháng 01/2004 
đến tháng 12/2011 thông qua 
phương pháp hồi quy với 
mô hình đồng tích hợp cho 
04 biến độc lập là lạm phát, 
cung tiền, giá vàng và tỷ giá 
hối đoái và biến phụ thuộc là 
chỉ số VN-Index. Theo đó, 
nhóm tác giả đã tìm thấy mối 
quan hệ nghịch biến giữa chỉ 
số CPI với TTCK Việt Nam 
trong dài hạn, mối quan hệ 
trong ngắn hạn của hai biến 
số này là không rõ ràng bên 
cạnh các mối quan hệ của các 
biến số khác. Cũng thực hiện 
nghiên cứu sự ảnh hưởng của 
các biến vĩ mô tới thị trường, 
Thân Thị Thu Thủy và cộng 
sự (2015) đã thực hiện nghiên 
cứu trong giai đoạn từ tháng 
7/2000 tới tháng 12/2012 và 
01/2014, với 06 nhóm chỉ số 
thị trường được sử dụng để 
đại diện cho TTCK Việt Nam 
và các biến số vĩ mô như lạm 
phát, tỷ giá, cung tiền, lãi 
suất, giá trị sản lượng công 
nghiệp. Dựa trên cơ sở phân 
tích tác động của các yếu tố 
với mô hình hồi quy cổ điển 
dành cho chuỗi thời gian, kết 
hợp với các kiểm định đồng 
liên kết nhóm tác giả đã tìm 
thấy mối quan hệ giữa các 
biến số vĩ mô và sự thay đổi 
của các chỉ số chứng khoán 
đại diện cho thị trường. Kết 
quả nghiên cứu của nhóm 
tác giả cho thấy nhân tố lạm 
phát có tác động tiêu cực tới 
tất cả các chỉ số cổ phiếu tại 
Sở Giao dịch chứng khoán 
(SGDCK) TP. Hồ Chí Minh, 
đặc biệt những tác động này 
có mức độ khác nhau đối với 
các chỉ số theo từng nhóm 
ngành.
Như vậy, các nghiên cứu đều 
chứng minh rằng có tồn tại 
mối quan hệ giữa lạm phát và 
sự thay đổi của TTCK tại các 
nước trên thế giới cũng như 
tại Việt Nam. Mức độ ảnh 
hưởng của lạm phát lên chỉ 
số chứng khoán thường cho 
thấy là tiêu cực, tuy nhiên độ 
lớn của sự tác động này còn 
tùy thuộc vào từng thị trường 
cũng như giai đoạn nghiên 
cứu. Thêm vào đó, các nghiên 
cứu tại Việt Nam mới chỉ 
dừng lại ở những kiểm định 
hồi quy về mức độ ảnh hưởng 
của các biến số vĩ mô lên chỉ 
số chứng khoán trong đó có 
lạm phát, từ đó chỉ ra tác động 
của lạm phát tới chỉ số chứng 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
3Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 199- Tháng 12. 2018
khoán. Tuy nhiên, trong các 
nghiên cứu chưa chỉ ra mối 
quan hệ nhân quả giữa hai 
biến số này, liệu có mối quan 
hệ hai chiều giữa lạm phát 
và chỉ số VN-Index, và nếu 
tồn tại mối quan hệ này thì sự 
tác động sẽ xảy ra trong ngắn 
hạn hay dài hạn. Bài viết này 
sẽ tập trung làm rõ mối quan 
hệ trên thông qua kiểm định 
Granger.
2. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp kiểm định nhân 
quả Granger cho phép nghiên 
cứu mối quan hệ giữa lạm 
phát và TTCK. Tuy vậy, kiểm 
định Granger sẽ được thực 
hiện khi các chuỗi dữ liệu 
phải đáp ứng điều kiện về tính 
dừng thông qua kiểm định 
nghiệm đơn vị.
2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị
Để kiểm tra tính dừng của 
chuỗi dữ liệu nghiên cứu, tác 
giả sẽ sử dụng hai kiểm định 
là ADF (Augmented Dickey 
Fuller) và Phillips Perron (PP)
Hai kiểm định này đều có mô 
hình được viết dưới dạng như 
sau: 
 (1)
 (2)
Mô hình (1) và (2) khác nhau 
ở biến xu hướng về thời gian, 
dành cho những chuỗi dữ liệu 
có xu thế biến động.
Kết quả kiểm định của ADF 
và PP thường rất nhạy cảm 
với chiều dài độ trễ k nên 
sau khi thực hiện kiểm định 
nghiệm đơn vị, tiêu chuẩn 
AIC (Akaike’s Information 
Criterion) được sử dụng để 
lựa chọn k tối ưu cho mô hình. 
Giá trị k được lựa chọn sao 
cho AIC là nhỏ nhất.
Giả thuyết kiểm định:
Ho: Y
t
 là chuỗi dữ liệu không 
dừng
H1: Y
t
 là chuỗi dữ liệu dừng
2.2. Kiểm định Granger
Kiểm định nhân quả Ganger 
được thể hiện theo mô hình 
sau:
Với sự thay đổi của các hệ số 
hồi quy β
j 
, δ
i
, mối quan hệ 
giữa hai biến X
t
 và Y
t 
được 
xác định như sau:
- Nếu β
j 
≠ 0
và có ý nghĩa 
thống kê, nhưng δ
i
 không có ý 
nghĩa thì sự biến động của X 
là nguyên nhân gây ra sự biến 
động của Y.
- Nếu β
j 
không có ý nghĩa 
thống kê, nhưng δ
i 
≠ 0 và có ý 
nghĩa thì sự biến động của Y 
là nguyên nhân gây ra sự biến 
động của X.
- Nếu β
j 
≠ 0 và δ
i 
≠ 0 và có ý 
nghĩa thống kê thì X và Y có 
tác động qua lại lẫn nhau.
- Nếu β
j 
và δ
i 
đều không có ý 
nghĩa thống kê thì X và Y là 
độc lập với nhau.
3. Kết quả nghiên cứu
3.1. Mô tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu mối quan 
hệ giữa lạm phát và TTCK 
0
200
400
600
800
1,000
1,200
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
VNIm
Hình 1. Biến động chỉ số VN-Index bình quân tháng 
từ 8/2000 đến 5/2018
Nguồn: Dữ liệu ngày từ Cafef.vn; mức điểm lấy bình quân theo tháng- 
Xử lý dữ liệu trên Eview 10
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
4 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 199- Tháng 12. 2018
được thể hiện thông qua hai 
chỉ số: Chỉ số CPI đại diện 
cho lạm phát và chỉ số VN-
Index đại diện cho TTCK Việt 
Nam. Khoảng thời gian nghiên 
cứu được thực hiện trong 18 
năm, từ năm 2000 cho đến 
năm 2018. Cụ thể thời gian từ 
tháng 8/2000 cho đến tháng 
5/2018. Giá trị của CPI được 
lấy theo tháng theo thống kê 
từ IMF và dữ liệu về chỉ số 
VN-Index được tính bình quân 
tháng theo dữ liệu theo ngày 
của chỉ số này. Với tổng số 
quan sát là 214 quan sát cho 
mỗi chuỗi dữ liệu tương ứng 
với 214 tháng nghiên cứu. Các 
kết quả nghiên cứu sử dụng 
phần mềm Eview 10.
Kết quả thống kê từ Bảng 1 và 
Hình 1, Hình 2 cho thấy trong 
giai đoạn nghiên cứu từ tháng 
8/2000 đến tháng 5/2018, chỉ 
số VN-Index có sự biến động 
khá lớn. Cụ thể với mức thấp 
nhất là 112,54 điểm và cao 
nhất là 1.146,143 điểm. Đây 
là mức điểm lấy bình quân 
theo tháng trong khoảng thời 
gian 18 năm. Tương tự, chỉ số 
CPI cũng có mức biến động 
lớn trong giai đoạn này. Chỉ 
số CPI bình quân trong giai 
đoạn nghiên cứu là 97,856% 
nhưng độ lệch tiêu chuẩn đạt 
40,203%. Thêm vào đó, sự biến 
động của các chỉ số trong giai 
đoạn này có xu hướng rõ rệt.
3.2. Kiểm tra tính dừng của 
chuỗi dữ liệu và xác định độ 
dài của trễ 
Điều kiện để có thể thực hiện 
40
60
80
100
120
140
160
180
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
CPIHình 2. Biến động chỉ số CPI theo tháng từ 8/2000 đến 5/2018
Nguồn: Dữ liệu từ IMF- Xử lý dữ liệu trên Eview 10
Bảng 1. Thống kê mô tả dữ liệu
Tiêu chí CPI (%) VN-Index (điểm theo tháng)
Trung bình 97,85630 476,1709
Trung vị 91,48879 468,2603
Cao nhất 160,5137 1.146,143
Thấp nhất 47,55481 112,5454
Độ lệch chuẩn 40,20348 239,3099
Số quan sát 214 214
Nguồn: Thống kê số liệu từ Cafef.vn và IMF; mức điểm lấy bình quân 
theo tháng; Xử lý dữ liệu trên Eview 10
Bảng 2. Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Kiểm định VNI D(VNI) CPI D(CPI)
Augmented Dickey-Fuller 
(Có xu hướng)
ADF 
Statistic -2.984603 -8.604196(***) -2.183988 -7.215408(***)
Giả thuyết Ho: chuỗi là dừng Bác bỏ Ho Chấp nhận Ho Bác bỏ Ho Chấp nhận Ho
Phillips-Perron Test
(Có xu hướng)
PP 
Statistic -2.276261 -8.407038(***) -2.242691 -7.195298(***)
Giả thuyết Ho: Chuỗi là dừng Bác bỏ Ho Chấp nhận Ho Bác bỏ Ho Chấp nhận Ho
(*) mức ý nghĩa 10%, (**) mức ý nghĩa 5%, (***) Mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Xử lý dữ liệu trên Eview 10
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
5Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 199- Tháng 12. 2018
kiểm định Ganger là các chuỗi 
dữ liệu phải có tính dừng. Bởi 
vậy, việc thực hiện kiểm định 
tính dừng của hai chuỗi dữ 
liệu VNI và CPI phải được 
thực hiện trước khi thực hiện 
kiểm định nhân quả giữa 
hai chuỗi dữ liệu này. Tác 
giả tiến hành kiểm định tính 
dừng dựa trên hai kiểm 
định là kiểm định ADF 
(Augmented Dickey-
Fuller) và kiểm định 
PP (Phillips-Perron) 
với chuỗi dữ liệu có 
xu hướng về thời gian 
(từ đồ thị của hai chuỗi 
dữ liệu này nhận thấy 
xu thế biến động trong 
khoảng thời gian qua rất 
rõ ràng). Kết quả kiểm 
định được trình bày ở 
Bảng 2.
Kết quả kiểm định ADF 
và PP cho thấy cả hai 
chuỗi dữ liệu VNI và 
CPI đều không dừng. 
Thực hiện lấy sai phân 
bậc 1 của hai chuỗi dữ 
liệu ta có chuỗi dữ liệu 
dừng ở bậc 1.
Kiểm tra độ trễ tối đa bằng 
cách sử dụng mô hình Var. Sử 
dụng tiêu chuẩn AIC làm tiêu 
chuẩn chính để kiểm tra, với 
giá trị AIC nhỏ hơn sẽ được 
lựa chọn. Trong đó, AIC nhận 
giá trị nhỏ nhất là 12,05071 
tại giá trị trễ 7 (Bảng 3). Đây 
là độ trễ tối đa của mô hình.
3.3. Kết quả kiểm định 
Granger
Trên cơ sở kết quả kiểm định 
nghiệm đơn vị và tiêu chuẩn 
AIC để xác định chiều dài tối 
đa độ trễ (k) thích hợp cho 
các biến trong mô hình, kiểm 
định Granger được thực hiện 
Bảng 3. Kết quả kiểm định độ dài của trễ
 Trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -1298.765 NA 1112.798 12.69039 12.72281 12.70350
1 -1229.697 136.1143 589.8262 12.05558 12.15284* 12.09492*
2 -1225.444 8.298241 588.3819 12.05311 12.21521 12.11868
3 -1224.135 2.528877 604.0532 12.07936 12.30630 12.17115
4 -1223.171 1.841988 622.2542 12.10899 12.40077 12.22701
5 -1221.501 3.162097 636.6162 12.13171 12.48833 12.27596
6 -1209.497 22.48503* 588.8764 12.05363 12.47508 12.22410
7 -1205.198 7.969093 587.2680* 12.05071* 12.53701 12.24741
8 -1203.786 2.589611 602.4295 12.07596 12.62709 12.29888
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên Eview 10
Bảng 4. Kết quả kiểm định Granger
Mối quan hệ Giá trị - F Prob. Trễ 
DVNI không có quan hệ nhân quả với DCPI 1.96208 0.1432 2
DCPI không có quan hệ nhân quả với DVNI 1.11187 0.3309 2
DVNI không có quan hệ nhân quả với DCPI 1.46118 0.2263 3
DCPI không có quan hệ nhân quả với DVNI 0.80677 0.4914 3
DVNI không có quan hệ nhân quả với DCPI 1.14711 0.3356 4
DCPI không có quan hệ nhân quả với DVNI 0.51433 0.7253 4
DVNI không có quan hệ nhân quả với DCPI 1.06775 0.3795 5
DCPI không có quan hệ nhân quả với DVNI 0.58240 0.7135 5
DVNI không có quan hệ nhân quả với DCPI 0.89270 0.5013 6
DCPI có quan hệ nhân quả với DVNI 1.97752(*) 0.0706 6
DVNI không có quan hệ nhân quả với DCPI 0.84416 0.5520 7
DCPI có quan hệ nhân quả với DVNI 1.79463(*) 0.0904 7
(*) mức ý nghĩa 10%, (**) mức ý nghĩa 5%, (***) mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên Eview 10
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
6 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 199- Tháng 12. 2018
để xác định mối quan hệ nhân 
quả giữa chỉ số chứng khoán 
VN-Index và lạm phát. Kết 
quả kiểm định Granger được 
trình bày ở Bảng 4.
Không có mối quan hệ nhân 
quả giữa VNI và DCPI tại các 
trễ 1 cho tới 5 ở cả hai chiều. 
Tuy nhiên, tại mức trễ 6 và 7, 
CPI lại có quan hệ nhân quả 
với VNI ở mức ý nghĩa thống 
kê 10%. Điều này cho thấy 
mối quan hệ trong dài hạn của 
CPI tác động lên chỉ số VNI. 
Mặc dù tác động này không 
phải là quá mạnh.
3.4. Kiểm định hồi quy ảnh 
hưởng của CPI tới biến động 
của chỉ số VN-Index
Dựa trên mô hình VAR (gồm 
2 biến là DVNI và DCPI) 
với bậc của trễ tương ứng là 
bậc 7, ta có mô hình hồi quy 
cho kết quả kiểm định với 
biến phụ thuộc là DVNI và 
các biến độc lập tương ứng 
D(VNI(-k)) và D(CPI(-k)) với 
k là số bậc trễ nhận giá trị từ 1 
đến 7. Sở dĩ mô hình hồi quy 
chỉ xét với biến phụ thuộc là 
DVNI bởi kết quả kiểm định 
mối quan hệ nhân quả Granger 
cho thấy biến động của chỉ 
số VNI không phải là nguyên 
nhân gây ra biến động của chỉ 
số CPI, nhưng ở chiều ngược 
lại, tại độ trễ k=6 và 7, chỉ số 
CPI lại được cho là có ảnh 
hưởng tới sự biến động của 
chỉ số VNI. Tác giả sử dụng 
mô hình VAR để tính toán hệ 
số hồi quy với mục đích làm 
rõ hơn hướng tác động cũng 
như độ lớn của tác động này 
lên chỉ số VN-index.
Phương trình hồi quy được sử 
dụng có dạng:
Y
t
: Chỉ số VN-Index bình 
quân tháng ở tháng thứ t
X
t
: Chỉ số giá tiêu dùng ở 
tháng thứ t
k: Chiều dài độ trễ về thời 
gian (tháng) (k = 7) 
Kết quả hồi quy cho thấy sự 
biến động của chỉ số VN-
Index bình quân theo tháng ( 
DVNI) có mối tương quan 
thuận với chính sự biến 
động của chỉ số VN-Index 
trong tháng trước đó (độ 
trễ k = 1). Điều này có 
nghĩa là nếu chỉ số VN-
Index bình quân tháng 
trước đó tăng thì chỉ số sẽ 
tăng ở tháng sau đó. Cụ 
thể là biến động của chỉ số 
VN-Index bình quân tháng 
trước tăng 1 điểm thì chỉ 
số này sẽ tăng thêm trung 
bình 0,545 điểm vào tháng 
liền sau đó. Bên cạnh đó, 
biến động chỉ số VN-Index 
bình quân tháng với độ trễ 
k=6 và k=7 có ảnh hưởng 
tới biến động của chỉ số 
bình quân ở tháng hiện 
tại. Tuy nhiên, mức độ 
thay đổi trong điểm chỉ 
số là không quá lớn (giảm 
0,274 điểm ở độ trễ k = 6, 
và tăng 0,1418 điểm ở độ 
trễ k = 7), hơn nữa, với độ 
trễ lớn như vậy, mức độ 
ảnh hưởng có thể không 
chính xác so với những 
biến động thực tế trên thị 
trường chứng khoán. Về ý 
nghĩa thống kê, các mối tương 
quan này đều có ý nghĩa ở 
mức 1% và 10%.
Bên cạnh đó, kết quả phân 
tích hồi quy được trình bày 
trong Bảng 5 còn cho thấy sự 
biến động của chỉ số VN-
Index bình quân tháng ở thời 
điểm hiện tại có mối quan hệ 
ngược chiều với biến động của 
chỉ số CPI ở độ trễ k = 6. Điều 
này có nghĩa là khi chỉ số lạm 
phát của 6 tháng trước tăng 
1% thì chỉ số VN-Index bình 
quân tháng hiện tại sẽ giảm 
17,384 điểm. Đây được đánh 
giá là mức giảm điểm lớn của 
Bảng 5. Kết quả kiểm định hồi 
quy
Biến số Hệ số hồi quy
Giá trị 
thống kê t
D(VNI(-1)) 0.5450 7.426(***)
D(VNI(-2)) -0.1226 -1.554
D(VNI(-3)) -0.0986 -1.231
D(VNI(-4)) 0.1049 1.298
D(VNI(-5)) 0.0182 0.222
D(VNI(-6)) -0.2740 -3.353(***)
D(VNI(-7)) 0.1418 1.903(*)
D(CPI(-1)) -2.9656 -0.600
D(CPI(-2)) 1.7502 0.315
D(CPI(-3)) -2.0468 -0.367
D(CPI(-4)) 0.6585 0.116
D(CPI(-5)) 2.7428 0.488
D(CPI(-6)) -17.384 -3.078(***)
D(CPI(-7)) 7.815 1.541
Số quan sát 206
R2 0.3166
(*) mức ý nghĩa 10%
(**) mức ý nghĩa 5%
(***) mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên 
Eview 10
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
7Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 199- Tháng 12. 2018
chỉ số VN-Index trong giai 
đoạn nghiên cứu. Về ý nghĩa 
thống kê, mối tương quan này 
có ý nghĩa ở mức 1%.
4. Kết luận
Nghiên cứu này kiểm tra mối 
quan hệ nhân quả giữa biến 
động của chỉ số VN-Index 
và lạm phát (được biểu hiện 
thông qua chỉ số CPI theo 
tháng). Tác động một chiều 
hoặc hai chiều giữa lạm phát 
và chỉ số chứng khoán có ý 
nghĩa trong việc xác định các 
nhân tố ảnh hưởng tới TTCK 
nói chung và các chứng khoán 
trên thị trường nói riêng. Từ 
đó, nhà đầu tư sẽ nắm được 
sự thay đổi của TTCK thông 
qua sự thay đổi của lạm phát. 
Về phía các nhà quản lý, mối 
quan hệ này cũng là một gợi 
ý để thực hiện các chính sách 
kiểm soát lạm phát trong 
nước. Do các lĩnh vực tiền 
tệ, chứng khoán của nền kinh 
tế không tồn tại độc lập với 
nhau, hơn nữa các chính sách 
kiểm soát lạm phát cũng có 
vai trò nhất định đối với thị 
trường tiền tệ, mức độ ảnh 
hưởng giữa các biến số này 
thường sẽ xuất hiện trong dài 
hạn.
Kết quả kiểm định Granger 
cho thấy sự biến động của lạm 
phát có tác động đến sự biến 
động của chỉ số VN-Index với 
độ trễ về thời gian là 6 và 7 
Tài liệu tham khảo
1. Crossby, M (2000). Stock Returns and Inflation. Australian Economic Papers. Vol 40, pp 156-165.
2. Najand, M and Noronha, G (1998). Causal Relations Among Stock Returns, Inflation, Real Activity and Interest Rates: 
Evidence from Sri Lanka. Sri Lankan Journal of Management. Vol 2, No 3, pp 269-287.
3. Ogunmuyiwa (2015). Does Inflation Granger Cause Stock Market Performance in Nigeria. Reseacrch Journal of Finance and 
Accounting. Vol 6, No.16, pp 72-76
4. Sharpe, S.A (2002). Re-examining Stock Valuation and Inflation: The Implications of Analysis Earnings Forecasts, Review of 
Economics and Statistics, Vol 84, pp 632-648
5. Tangaard, E.T (2002). The Relation Between Asset Returns and Inflation at Short and Long Horizons. Journal of 
International Financial Markets, Institutions and Money. Vol 12, pp 101-118.
6. Zhao, X (1999). Stock Prices, Inflation and Output: Evidence from China. Apllied Economics Letters. Vol 6, pp 509-511.
7. Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Văn Điệp (2013). Quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và biến động TTCK: bằng chứng nghiên 
cứu từ thị trường Việt Nam. Tạp chí Phát triển KH&CN. Số Q3-2013, trang 86-100
8. Thân Thị Thu Thủy, Võ Thị Thùy Dương (2015). Sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến các chỉ số giá cổ phiếu tại 
HOSE. Tạp chí Phát triển & Hội nhập. Số 24(34), trang 59-67.
9. Dữ liệu về CPI được lấy từ trang web của IMF (  và dữ liệu chỉ số VN-Index được lấy từ trang web 
cafeF ( )
Thông tin tác giả
Dương Ngân Hà, Thạc sỹ
Học viện Ngân hàng
Email: hadn@hvnh.edu.vn
Summary
Testing Granger Causal Relationship between Inflation and Stock market index in Viet Nam
The purpose of this paper is for testing Granger causal relationship between inflation and movements of stock 
market index in Viet Nam from the moment stock market begins trading. From this result, the reseach shows the 
relationship as well as the impact of inflation on changes in the stock market in long term. The research used 
monthly time data series of VN-Index from August, 2000 to May, 2018 to represents the stock market in Vietnam. 
The index value equals mean of a month’s trading days. Considering the inflation variable, the data series of 
CPI variation represents the changes of inflation of the according month. The Granger causality test reveals the 
changes in CPI causes the changes in VN-Index. Although influence of CPI on VN-Index is significant, the effect 
is not immediately/undirect and requires a lag up to six months.
Key words: Granger causality test, inflation, VN-Index, CPI. 
Duong Ngan Ha, MEc.
Banking Academy
xem tiếp trang 19
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
19Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 199- Tháng 12. 2018
Summary
Development of banking payment system in Vietnam- Current situation and solutions
The system of payment through banks has a long history of development, with the role of management, 
development and pioneer of the State Bank of Vietnam In recent years, from the units of the State Bank of Vietnam 
(SBV) to commercial banks and related organizations, has been implementing synchronized non-cash payment 
solutions. This is also considered the political task of the entire banking sector, the implementation of decisions of 
the Prime Minister, decisions of the Governor of the State Bank, improve the competitiveness of credit institutions 
(CIs) in the trend of further international economic integration, join CPTPP. The paper uses qualitative methods, 
calculations, analyzes and assessments based on reports of the SBV, some commercial banks, Refer to some 
related studies for recommendations.
The paper focuses on analyzing, assessing, clarifying the status of the formation, development and operation 
of banking payment systems in Vietnam over the past few years, this has included the participation of non-
cash payment service providers through banks. the performance status of banking payment systems; Results of 
payment activity in the economy in 2014- 2017. The paper recommends 3 groups of solutions: For the Government 
and relevant Ministries; the State Bank and for commercial banks and payment service providers to continue to 
develop non-cash payment in the coming time.
Key words: system development, bank payment, status and solutions. 
Hai Van Le, PhD.
University of Banking Hochiminh City (UBH)
tháng. Kết quả này phù hợp 
với các nghiên cứu trước đó 
về mối quan hệ giữa lạm phát 
và TTCK. Thêm vào đó, từ 
kết quả cho thấy khoảng thời 
gian ảnh hưởng của chỉ số CPI 
lên biến động của VN-Index 
có độ trễ khá dài, đây là điểm 
mới mà nghiên cứu tìm ra 
bởi các tác giả trước đây khi 
nghiên cứu mối quan hệ này 
ở Việt Nam chỉ đưa ra được 
độ lớn của mức độ tác động 
trong dài hạn mà chưa chỉ rõ 
khoảng thời gian tác động của 
hai biến số này. Tuy nhiên, ở 
chiều ngược lại, sự biến động 
của chỉ số VN-Index không 
có sự ảnh hưởng tới sự thay 
đổi của chỉ số CPI hàng tháng. 
Mối quan hệ này phù hợp với 
thực tế bởi CPI được tính toán 
dựa trên giỏ hàng hóa đại diện 
cho toàn bộ hàng tiêu dùng 
nhưng trong đó không có chỉ 
số VN-Index. Đối với sự thay 
đổi của CPI sẽ phản ánh mức 
biến động về lạm phát của nền 
tiếp theo trang 7 kinh tế. 
Mỗi sự tăng lên của chỉ số 
CPI đã được chứng minh có 
quan hệ ngược chiều với sự 
biến động của TTCK. Điều 
này dễ dàng nhận thấy bởi sự 
tăng lên của lạm phát sẽ dẫn 
tới tăng sinh lời kỳ vọng của 
nhà đầu tư vào TTCK khiến 
giá chứng khoán giảm. Với độ 
trễ tương ứng là 6 tháng, đồng 
nghĩa với việc sự thay đổi của 
CPI sẽ diễn ra trước 6 tháng 
sau đó mới được phản ánh vào 
sự biến động của chỉ số chứng 
khoán ở tháng hiện tại. Mối 
quan hệ này cho thấy lạm phát 
không phải là yếu tố tác động 
trực tiếp và quan trọng tới 
sự thay đổi của chỉ số chứng 
khoán chung. Mức độ trễ 6 
tháng tương ứng với 2 quý 
trong năm cho thấy sự quan 
tâm của các nhà đầu tư tới chỉ 
số CPI trong thời gian trung 
và dài hạn hơn là ngắn hạn. ■