Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh: Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số

51
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 220- Tháng 9. 2020
Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên 
Thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh: 
Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số
Nguyễn Quyết
Đại học Tài Chính Marketing
Ngày nhận: 16/12/2019 Ngày nhận bản sửa: 09/01/2019 Ngày duyệt đăng: 05/02/2020
Mục tiêu của bài viết này là tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi 
suất và giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh 
(TTCK Tp.HCM). Để phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa các biến, phân 
tích thực nghiệm được tiếp cận dựa vào phương pháp phân tích miền tần 
số. Cơ sở lý thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước. 
Dữ liệu phân tích được thu thập theo tháng trong khoảng thời gian từ ngày 
01/01/2013 đến ngày 31/12/2018. Kết quả phân tích miền tần số chỉ ra rằng 
tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều từ lãi suất đến tỷ giá hối đoái trong 
trung hạn và ngắnhạn. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu không phát hiện mối 
quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số VN-Index; lãi suất và VN-
Index trong dài hạn, trung hạn và ngắn hạn.
Từ khóa: Chỉ số giá chứng khoán VN-Index, Miền tần số, Miền thời gian, 
Lãi suất, Tỷ giá. 
The relationship between exchange rate, interest rate and stock prices in Ho Chi Minh city stock 
exchange: The domain frequency analysis approach 
Abstract: The main objective of this paper is to explore the relationship between the exchange rate, interest 
rate and stock prices in Ho Chi Minh City stock exchange. In order to detect the causality relationship between 
the variables, the empirical analysis is based on the using of the frequency domain analysis. The theoretical 
basis is analyzed and synthesized from previous studies. The monthly data were examined for the period 1st 
January 2013 to 31st December 2018. The results of frequency domain analysis indicate that there is uni-
directional the relationship from interest rate to the exchange rate across a medium and short term. However, 
the results do not reveal that the causal relationship between the exchange rates and VN-Index; interest rates 
and VN-Index for the long-term, medium-term and short-term.
Keywords: VN-Index, Domain frequency, Domain time, Interest rate, Exchange rate.
Quyet Nguyen
Email: nguyenquyet@ufm.edu.vn
University of Finance and Marketing
Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí 
Minh: Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số
52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020
1. Giới thiệu 
Việt Nam là một trong những quốc gia có 
nền kinh tế mới nổi, do đó Chính phủ rất cần 
nguồn lực về vốn cũng như những nguồn 
lực khác nhằm hỗ trợ mục tiêu tăng trưởng. 
Trong đó, TTCK là một bộ phận quan trọng 
trong thị trường vốn và là kênh tạo cơ hội 
cho Chính phủ huy động các nguồn tài 
chính mà không gây ra áp lực về lạm phát. 
Tuy vậy, vai trò tích cực của TTCK có 
được phát huy hiệu quả hay không lại phụ 
thuộc đáng kể vào mối quan hệ với các biến 
kinh tế vĩ mô khác như lãi suất, tỷ giá, lạm 
phát Do vậy, sự hiểu biết về mối quan hệ 
giữa TTCK, tỷ giá hối đoái, lãi suất là rất 
quan trọng và hữu ích đối với những nhà 
hoạch định chính sách, cũng như các nhà 
đầu tư chuyên nghiệp, giúp họ áp dụng các 
chính sách một cách phù hợp và dự báo tác 
động đầy đủ trong các quyết định quản lý 
và điều hành. Trong thực tế, bằng những 
phương pháp khác nhau, một số học giả 
đã nghiên cứu về mối quan hệ này, được 
thực nghiệm chủ yếu tại các quốc gia có 
nền kinh tế đã phát triển và kết quả nghiên 
cứu vẫn chưa có sự đồng thuận (Calvo, 
2001; Caraiani, P., 2012). Đối với những 
nước đang phát triển như Việt Nam, những 
nghiên cứu tương tự như vậy vẫn còn khá 
hạn chế và vẫn tiếp tục thực hiện nhằm tìm 
kiếm những bằng chứng đáng tin cậy hỗ trợ 
cho công tác quản lý điều hành. 
Mục đích của bài viết này là khảo sát mối 
quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và giá 
chứng khoán trên TTCK Tp. HCM bằng 
phương pháp phân tích miền tần số. Để đạt 
được mục tiêu trên, phần tiếp theo của bài 
viết sẽ trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết 
và vấn đề nghiên cứu, tiếp theo là phần mô 
tả về phương pháp nghiên cứu, kết quả thực 
nghiệm từ phương pháp phân tích miền tần 
số và sau cùng là phần kết luận. 
2. Tổng quan lý thuyết 
2.1. Tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán
Về mặt lý thuyết có 3 cách để tiếp cận giải 
thích mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá 
chứng khoán. Thứ nhất, theo tiếp cận của 
Dornbusch và Fisher (1980) cho thấy tỷ giá 
và giá chứng khoán có mối quan hệ đồng 
biến. Theo đó, nếu đồng nội địa được định 
giá thấp sẽ dẫn đến gia tăng hoạt động xuất 
khẩu, điều này làm cho giá cổ phiếu của 
những doanh nghiệp này tăng lên. Thứ hai, 
Branson (1983) tiếp cận bằng mô hình cân 
bằng danh mục đầu tư về tỷ giá cho thấy 
tỷ giá và giá chứng khoán có mối quan hệ 
nghịch biến. Trong mô hình này, tỷ giá hối 
đoái giữ một vai trò điều chỉnh cân bằng 
cung và cầu tài sản. Giả sử nhà đầu tư cá 
nhân nắm giữ tài sản trong nước và nước 
ngoài, khi họ muốn nắm giữ nhiều tài sản 
trong nước hơn thì họ bán những tài sản 
nước ngoài kém hấp dẫn, dẫn đến đồng tiền 
nội địa được định giá cao hay tỷ giá giảm, 
do đó tỷ giá và giá chứng khoán có tương 
quan nghịch. Mặt khác, khi tỷ giá tăng và 
tài sản trong nước hấp dẫn nhà đầu tư làm 
cho nhu cầu tiền cũng tăng lên dẫn đến lãi 
suất tăng. Thứ ba, theo Gavin (1989) trong 
mô hình tiền tệ đã khẳng định tỷ giá và giá 
cổ phiếu có mối quan hệ yếu hoặc hoàn 
toàn không có quan hệ. Đồng tiền trong 
nước được định giá thấp để nâng cao giá 
trị của những doanh nghiệp xuất khẩu hàng 
hóa nếu doanh nghiệp sử dụng nhiều chi 
phí nhập khẩu sản phẩm đầu vào, khi đó 
chi phí tăng sẽ làm giảm lợi nhuận dẫn đến 
giá cổ phiếu có thể giảm hoặc không tăng.
Cho đến nay về mặt thực nghiệm, mối 
quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng 
khoán đã được rất nhiều nhà nghiên cứu 
giải thích, tuy nhiên kết quả của những 
nghiên cứu này vẫn chưa có sự thống nhất 
NGUYỄN QUYẾT
53Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
về chiều ảnh hưởng của hai biến này. Theo 
Gan, Lee và Zhang (2006), Narayan, P.K. 
và Narayan, S. (2010) cho thấy mối quan 
hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán 
là đồng biến. Tuy nhiên, nghiên cứu của 
Ajayi và Mougoue (1996) cho thấy rằng 
mất giá đồng tiền (phá giá) lại tác động 
nghịch chiều cả trong ngắn hạn và dài hạn 
đối với TTCK. Tương tự, Aggarwal (1981) 
thực hiện nghiên cứu mối liên hệ giữa thay 
đổi đồng đô la (USD), tỷ giá hối đoái và giá 
cổ phiếu trên thị trường Mỹ trong giai đoạn 
1974-1978 với kết quả ba biến nêu trên có 
tương quan thuận mạnh hơn trong dài hạn. 
Kutty (2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa 
tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu trên thị trường 
Mexico trong giai đoạn từ tháng 1/1989 tới 
tháng 12/2006 đã kết luận có mối liên hệ 
giữa hai biến trong ngắn hạn nhưng không 
tìm thấy liên hệ này trong dài hạn. Trái với 
những kết luận trên, một số nghiên cứu 
thực nghiệm của Joseph (2002), Vygodina 
(2006), Rahman và Uddin (2009) cho rằng 
không có mối liên hệ trong ngắn hạn cũng 
như trong dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và giá 
cổ phiếu. Alagidede và cộng sự (2011) sử 
dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết 
nghiên cứu mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái 
với giá cổ phiếu trên thị trường Australia, 
Canada, Japan, Switzerland và United 
Kingdom trong giai đoạn tháng 01/1992 tới 
tháng 12/2005 với kết luận không có mối 
liên hệ nào giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ 
phiếu trong dài hạn. 
2.2. Lãi suất và giá chứng khoán
Theo Bernanke và Kuttner (2005), lãi suất 
và giá chứng khoán có mối quan hệ nghịch 
biến. Tác giải này lập luận trên 3 quan 
điểm: Thứ nhất, nếu lãi suất tăng dẫn đến 
tăng chi phí sản xuất của công ty, do đó có 
nguy cơ làm giảm dòng tiền thanh toán cổ 
tức trong tương lai; Thứ hai, nếu lãi suất 
danh nghĩa có xu hướng tăng có thể dẫn 
đến tăng lãi suất dự kiến, làm cho dòng tiền 
danh nghĩa trong tương lai ít có giá trị đối 
với các cổ đông; Thứ ba, chính sách thắt 
chặt tiền tệ có thể làm tăng phí bảo hiểm 
vốn chủ sở hữu, khi đó các nhà đầu tư có 
xu hướng e ngại đầu tư vào TTCK. Đồng 
quan điểm này, nghiên cứu của Campbell 
(1987), Shanken (1990), Uddin và Alam 
(2007), Leon (2008) đã khẳng định rằng 
khi lãi suất ngân hàng gia tăng thì giá chứng 
khoán sẽ giảm trong ngắn hạn. Rigobon và 
Sack (2004) dựa trên nghiên cứu của mình 
cũng có kết luận tương tự.
Mặt khác, Zhou (1996) dựa trên nghiên cứu 
thực nghiệm bằng phương pháp hồi quy 
giữa lãi suất ngân hàng và giá chứng khoán 
đã kết luận rằng lãi suất ngân hàng đóng vai 
trò quan trọng đối với giá cổ phiếu, đặc biệt 
là trong dài hạn. Wong và cộng sự (2005) 
nghiên cứu mối liên hệ giữa các chỉ tiêu vĩ 
mô với các chỉ tiêu chứng khoán trên thị 
trường Singapore và Mỹ trong giai đoạn 
tháng 1/1982 đến tháng 12/2002 bằng kiểm 
định đồng liên kết đã tìm thấy sự tác động 
của lãi suất ngân hàng và cung tiền đến giá 
chứng khoán trên thị trường Singapore, 
nhưng không tìm thấy kết luận tương tự 
trên thị trường Mỹ. Harasty và Roulet 
(2000) kết luận lãi suất, giá cổ phiếu và 
cổ tức có mối liên hệ với nhau trong dài 
hạn, tuy nhiên vấn đề tương tự không tìm 
được ở thị trường Italia. Arango và cộng 
sự (2002) nghiên cứu mối liên hệ giữa giá 
chứng khoán và lãi suất liên ngân hàng trên 
TTCK Bogota với dữ liệu chuỗi thời gian 
từ tháng 1/1994 tới tháng 12/2000 cho biết 
không tồn tại mối quan hệ giữa hai biến này 
trong ngắn hạn. 
2.3. Tỷ giá và lãi suất 
Trong hầu hết các mô hình lý thuyết, tỷ 
Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí 
Minh: Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số
54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020
giá hối đoái được xác định từ các yếu tố cơ 
bản của nền kinh tế. Sự chênh lệch giữa lãi 
suất trong nước và nước ngoài là một trong 
những yếu tố kinh tế quan trọng nhất ảnh 
hưởng đến tỷ giá hối đoái. Về lý thuyết, có 
những quan điểm khác nhau giải thích mối 
tương quan khác nhau giữa lãi suất và tỷ 
giá hối đoái. Thứ nhất, mô hình cân bằng 
danh mục đầu tư (Branson, 1983; Branson 
và Halttunen, 1979; Branson và cộng sự, 
1977) cho rằng tỷ giá hối đoái và lãi suất có 
mối quan hệ nghịch biến. Tài sản trở nên 
hấp dẫn hơn trong trường hợp lãi suất nội 
địa tăng, thúc đẩy các nhà đầu tư muốn sở 
hữu nhiều tài sản hơn. Điều này sẽ dẫn đến 
đồng nội địa được đánh giá cao dẫn đến tỷ 
giá giảm. Thứ hai, theo kết luận trường phái 
Chicago thì lãi suất và tỷ giá hối đoái có sự 
tương quan đồng biến. Trường phái này cho 
rằng giá cả là hoàn toàn thay đổi, do đó sự 
thay đổi của lãi suất danh nghĩa sẽ phản ánh 
sự thay đổi tỷ lệ lạm phát kỳ vọng (Frankel, 
1979). Nếu lãi suất nội địa cao hơn lãi suất 
thế giới sẽ dẫn đến cầu tiền giảm, khi đó 
đồng nội địa sẽ bị định giá thấp, do đó tỷ 
giá hối đoái sẽ tăng. Ngược lại, theo tiếp 
cận của Keynesian cho rằng lãi suất và tỷ 
giá có mối quan hệ nghịch biến. Keynesian 
lý luận rằng giá cả là không linh hoạt, do 
đó sự thay đổi của lãi suất danh nghĩa sẽ 
cho thấy sự thay đổi của chính sách tiền tệ 
(chính sách mở rộng hoặc thắt chặt). Nếu 
gia tăng lãi suất sẽ dẫn đến nguyên nhân 
làm gia tăng dòng vốn từ nước ngoài, do 
đó tỷ giá sẽ giảm. Mặt khác, mối quan hệ 
giữa lãi suất và tỷ giá còn được giải thích 
dựa vào giả thuyết Fisher (1930). Theo giả 
thuyết này, lãi suất danh nghĩa bao gồm tỷ 
lệ lạm phát kỳ vọng và tỷ lệ lãi suất thực, 
trong đó lãi suất danh nghĩa có mối quan 
hệ (thuận) trực tiếp với tỷ lệ lạm phát. Hay 
nói cách khác, tăng trưởng cung tiền trong 
dài hạn thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa 
lãi suất danh nghĩa và lạm phát, còn lãi suất 
thực sẽ là một hằng số và không có mối 
quan hệ với lạm phát. Vậy theo giả thuyết 
này, khi lãi suất thực có xu hướng tăng lên 
thì đồng nội địa sẽ được định giá cao và khi 
đó tỷ giá sẽ giảm. Tương tự, nếu lạm phát 
kỳ vọng tăng lên sẽ dẫn đến lãi suất danh 
nghĩa tăng, làm cho đồng nội địa sẽ được 
định giá thấp và khi đó tỷ giá sẽ tăng lên. 
Về mặt thực nghiệm, các nghiên cứu đánh 
giá mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối 
đoái đã cho thấy kết quả không thống nhất 
thậm chí còn mâu thuẫn. Những sự khác 
biệt này xuất hiện tùy thuộc vào mức lãi suất 
nào được xem xét (danh nghĩa hay lãi suất 
thực, ngắn hạn hoặc dài hạn), nhóm quốc 
gia nào chọn phân tích (các nước đang phát 
triển, mới nổi hoặc phát triển), loại chế độ 
tỷ giá hối đoái được sử dụng, hoặc khoảng 
thời gian xem xét. Nghiên cứu của Clarida 
và Gali (1994) chứng minh rằng chênh lệch 
lãi suất không phải là nguyên nhân gây ra 
thay đổi tỷ giá hối đoái. Bautista (2003) 
đánh giá tương quan giữa tỷ giá hối đoái và 
lãi suất bằng phương pháp GARCH với dữ 
liệu hàng tuần của Philippines từ 1988 đến 
2000. Kết quả cho thấy mối tương quan 
giữa các biến này trong dài hạn. Tương tự, 
Andrieș et al. (2014) xem xét mối liên hệ 
giữa lãi suất, giá cổ phiếu và tỷ giá hối đoái 
ở Ấn Độ trong kỳ giữa tháng 7/1997 và 
tháng 12/2010. Kết quả nghiên cứu kết luận 
rằng tồn tại mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ 
giá hối đoái trong ngắn hạn. Trái lại, Gould 
and Kamin (2000) cho thấy rằng không tìm 
thấy quan hệ nhân quả từ lãi suất đến tỷ giá 
hối đoái trong ngắn hạn cũng như trong dài 
hạn. 
3. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
3.1. Phương pháp nghiên cứu
Breitung và Candelon (2006) giới thiệu 
NGUYỄN QUYẾT
55Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
phương pháp phân tích tác động nhân quả 
dựa trên miền tần số, bằng cách mở rộng 
kết quả nghiên cứu của Geweke (1982) và 
Yuzo Hosoya (1991). Cho z
t
 = [x
t
, y
t
]/ là 
vectơ (chuỗi thời gian) hai chiều với t = 
1,,T, giả sử z
t
 được biểu diễn theo mô 
hình VAR có bậc xác định: 
 Θ(L)zt = εt (1) 
Trong đó: 
Θ(L) = I − Θ1(L)
1 − ... − Θ
p
(L)p là trễ đa 
thức với L
k
z
t
 = z
t-k
, E(ε
t
) = 0 (thỏa tính 
chất nhiễu trắng), E(ε
t
, ε
t
/) = ∑
là ma trận 
xác định dương, ∑-1 = G/G (là ma trận tam 
giác dưới thu được từ phân rã Cholesky), 
do đó E(η
t
, η
t
/) = I và η
t
 = Gε
t
. Giả sử z
t
là dừng khi đó được biểu diễn thành 
1t 1t11 12 11 12
t t t
21 22 21 222t 2t
(L) (L) (L) (L)
z (L) (L)
(L) (L) (L) (L)
ε ηΦ Φ Ψ Ψ      
= Φ ε = = Ψ η =      Φ Φ Ψ Ψε η      
1t 1t11 12 11 12
t t t
21 22 21 222t 2t
(L) (L) (L) (L)
z (L) (L)
(L) (L) (L) (L)
ε ηΦ Φ Ψ Ψ      
= Φ ε = = Ψ η =      Φ Φ Ψ Ψε η       (2)
Trong đó: 
Φ(L) = Θ1(L)
-1 ; Ψ(L) = Φ(L)-1G-1. Theo 
biểu diễn này thì hàm mật độ phổ của 
biến x
t
 có thể được biểu diễn như sau 
(theo biến đổi Fourier ngược): 
}{ 2 2i ix 11 121f ( ) (e ) (e )2 − ω − ωω = ψ + ψπ (3)
Theo Geweke (1982) và Yuzo Hosoya 
(1991) mối quan hệ nhận quả của hai biến 
x, y được đị ... h. 
4. Kết quả nghiên cứu 
4.1. Phân tích mô tả mẫu
Kết quả Bảng 1 cho thấy mẫu phân tích 
có 72 quan sát (từ tháng 01/2013 đến 
tháng 12/2018). Trong giai đoạn này lãi 
suất thấp nhất là 6,5%, cao nhất là 9,000% 
và bình quân là 6,618%, tỷ giá trung bình 
là 21.781,020 (VNĐ/USD) và chỉ số VN-
Index bình quân là 675,530. Trong ba biến 
nghiên cứu, tỷ giá có phân phối lệch trái (vì 
hệ số độ lệch âm) và tỷ giá biến động lớn 
hơn so với hai biến còn lại (vì có độ lệch 
chuẩn lớn).
Mặt khác, kết quả phân tích tương quan 
giữa các biến cho thấy tỷ giá và VN-Index 
có tương quan thuận khá chặt (0,8459), tỷ 
giá và lãi suất có tương quan nghịch và yếu 
hơn (-0,6508). 
4.2. Kiểm định tính dừng
Nelson và Plosser (1982) cho rằng hầu hết 
các chuỗi thời gian là không dừng tại bậc 
I(0), cho nên trước khi phân tích cần phải 
kiểm định xem chuỗi thời gian có dừng 
hay không. Tính dừng của chuỗi dữ liệu 
thời gian có ý nghĩa quyết định hiệu quả 
phương pháp ước lượng được sử dụng. Nếu 
chuỗi thời gian không dừng thì giả định của 
phương pháp OLS (Ordinary Least Square) 
không thỏa mãn. Theo đó, các kiểm định t 
Bảng 1. Thống kê mô tả
laisuat tygia vnindex
Trung bình 6,618 21.781,020 675,530
Giá trị lớn nhất 9,000 22.783,040 1.146,140
Giá trị nhỏ nhất 6,500 20.828,000 454,490
Độ lệch chuẩn 0,526 617,967 178,492
Độ lệch 3,114 -0,074 1,055
Độ nhọn 13,507 1,652 3,041
Quan sát 72 72 72
laisuat 1,000
tygia -0,651 1,000
vnindex -0,551 0,846 1,000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu
NGUYỄN QUYẾT
57Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
hoặc kiểm định F không có hiệu lực (Chrish, 
2008). Kiểm định thông dụng được sử dụng 
để xem xét tính dừng của chuỗi thời gian là 
kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) và 
được Augment Dickey-Fuller (ADF) giới 
thiệu lần đầu vào năm 1979 với mô hình 
như sau: 
a. Mô hình 1: Không có xu thế
ΔY
t
 = α0 + βYt-i + 
p
t 0 t-i i t-i t
i=1
Ä = á +â + ñ ÄY + ãT + å∑ρiΔYt-i + εt (13)
b. Mô hình 2: Có xu thế
ΔY
t
 = α0 + βYt-i + 
p
t 0 t-i i t-i t
i=1
Ä = á +â + ñ ÄY + ãT + å∑ρiΔYt-i + γT + εt (14)
Trong đó: 
∆ là sai phân bậc nhất, ε
t là phần dư (thỏa 
tính chất nhiễu trắng- white noise) và T là 
biến xu thế. Giả thuyết kiểm định: H0: β 
= 0 và H1: β ≠ 0. Nếu giả thuyết H0 được 
chấp nhận thì Y
t
 có nghiệm đơn vị, kết luận 
chuỗi đang xem xét không dừng và ngược 
lại. 
Kết quả trong Bảng 2 cho biết, xét trên chuỗi 
ban đầu (chuỗi gốc), chỉ có chuỗi lãi suất 
(laisuat) dừng, các chuỗi còn lại không dừng 
trong cả hai trường hợp có xu thế và không 
có xu thế. Đối với chuỗi sai phân bậc 1, 
hầu hết các chuỗi dừng trong cả trường hợp 
không có xu thế và có xu thế. 
4.3. Xác định bậc trễ thích hợp
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, 
việc xác định bậc trễ phù hợp có ý nghĩa 
đặc biệt quan trọng. Nếu bậc trễ quá dài thì 
các ước lượng sẽ không hiệu quả, ngược 
lại nếu quá ngắn thì phần dư của ước lượng 
không thỏa mãn tính nhiễu trắng làm sai 
lệch kết quả phân tích. Để chọn bậc trễ tối 
ưu, người ta thường căn cứ vào tiêu chuẩn 
AIC (Akaike information criterion), SBIC 
Bảng 2. Kết quả kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF)
Biến
Kiểm định ADF
Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc 1
Không có xu thế Có xu thế Không có xu thế Có xu thế 
laisuat -5.757*** -5.438*** -8.683*** -9.487***
tygia -0.248 -2.275 -7.636*** -7.580***
vnindex -0.771 -1.820 -6.997*** -6.945***
Dấu (***) mức ý nghĩa thống kê 1%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata
Bảng 3. Kết quả xác định bậc trễ thích hợp
 Lag LL LR df P FPE AIC HQIC SBIC
0 561.256 1.2e-11 -16.6644 -16.6253 -16.5656
1 647.747 172.98* 9 0.000 1.2e-12* -18.9775* -18.8213* -18.5826*
2 649.468 3.4425 9 0.944 1.4e-12 -18.7602 -18.4868 -18.0692
3 657.316 15.695 9 0.074 1.5e-12 -18.7258 -18.3352 -17.7387
4 659.482 4.3332 9 0.888 1.8e-12 -18.5219 -18.014 -17.2385
Dấu (*) tiêu chuẩn có bậc trễ tối ưu 
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata
Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí 
Minh: Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số
58 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020
(Schwart bayesian information criterion) 
và HQIC (Hannan quinn information 
criterion). Theo AIC, SBIC và HQIC, bậc 
trễ tối ưu được lựa chọn là bậc trễ có chỉ số 
nhỏ nhất. 
Kết quả thống kê cho thấy tiêu chuẩn AIC, 
SBIC và HQIC đều cho kết quả bậc trễ thích 
hợp nhất dùng trong phân tích là bậc 1.
4.4. Phân tích miền tần số
Bảng 4 trình bày kết quả kiểm định quan hệ 
nhân quả bằng hai phương pháp: miền thời 
gian và miền tần số với tần số ω (0, )∈ π ( , π) và 
từ tần số này dễ dàng suy ra chu kỳ T = 2π 
/ ω (tháng).
Kết quả phân tích bằng phương pháp miền 
thời gian không tìm thấy mối quan hệ nhân 
quả giữa các biến nghiên cứu. Tuy nhiên, 
phương pháp phân tích miền tần số đã chỉ 
rõ mối quan hệ nhân quả của các biến trong 
từng giai đoạn; trong ngắn hạn khi tần số ω 
> 2 (khoảng 4 tháng), trung hạn khi tần số 
1 < ω < 1.5 (từ 4 đến 6 tháng); dài hạn khi 
tần số ω < 0.05 (khoảng 125 tháng). Xét 
mối quan hệ nhân quả của lãi suất và tỷ giá, 
trong dài hạn, giả thuyết H0 không bị bác 
bỏ, nghĩa là lãi suất không ảnh hưởng đến 
tỷ giá. Ngược lại, trong thời kỳ trung hạn 
và ngắn hạn thì lãi suất ảnh hưởng lên tỷ 
giá vì giả thuyết H0 bị bác bỏ (với mức ý 
nghĩa 10%). Lý luận tương tự đi đến kết 
luận rằng, kết quả nghiên cứu không tìm 
thấy quan hệ nhân quả giữa các biến lãi 
suất và chỉ số VN-Index; tỷ giá và chỉ số 
VN-Index trong ngắn hạn, trung hạn và dài 
hạn. 
5. Kết luận 
Mục tiêu của bài viết này là ứng dụng 
phương pháp phân tích miền tần số để khảo 
sát mối quan hệ nhân quả giữa các biến 
tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu tại TTCK 
Tp.HCM. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng 
lãi suất ảnh hưởng lên tỷ giá trong ngắn hạn 
và trung hạn, nhưng không tồn tại mối quan 
hệ nhân quả của hai biến này trong dài hạn. 
Kết quả nghiên cứu này là bằng chứng quan 
trọng giúp cơ quan nhà nước có cơ sở xây 
dựng, điều hành chính sách lãi suất, tỷ giá 
hối đoái một cách hợp lý và hiệu quả. Hơn 
nữa, đối với doanh nghiệp xuất nhập khẩu, 
những nhà đầu tư, kết quả nghiên cứu có 
ý nghĩa trong việc định hướng chiến lược 
hoạt động, đa dạng hóa danh mục đầu tư để 
ứng phó với vấn đề biến động lãi suất và tỷ 
Bảng 4: Kết quả phân tích miền tần số
Giả thuyết H0
Miền thời 
gian
Miền tần số
Dài hạn Trung hạn Ngắn hạn
ω = 0.01 ω = 0.05 ω = 1.0 ω = 1.5 ω = 2.0 ω = 2.5
laisuat ≠> tygia 0.1242 2.5167 2.5218 4.6877** 5.0205** 5.0394** 5.0259**
tygia ≠> laisuat 0.4071 0.1421 0.1421 0.1312 0.0696 0.0210 0.0273
laisuat ≠> vnindex 1.8576 1.7689 1.7691 2.1320 2.2494 2.2796 2.2887
vnindex ≠> laisuat 0.0040 1.4766 1.4761 1.0564 0.2270 0.2508 0.5269
tygia ≠> vnindex 1.7968 3.8514 3.8506 3.1853 1.4745 0.9368 1.4850
vnindex ≠ 0.0050 2.5783 2.5782 2.1702 0.6540 0.1098 0.3692
Dấu (**) mức ý nghĩa thống kê 10%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata
NGUYỄN QUYẾT
59Số 220- Tháng 9. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
giá trong ngắn hạn và trung hạn. Mặt khác, 
phương pháp Ganger (1969), dựa vào miền 
thời gian kết hợp với phương trình hồi quy 
để phân tích mối quan hệ nhân quả ứng với 
độ trễ xác định, qua đó chỉ thấy được những 
tác động tức thời của 2 biến, còn phân tích 
miền tần số có những ưu điểm vượt trội vì 
ứng với một tần số cụ thể, nhà nghiên cứu 
có thể biết được mối quan hệ nhân quả tại 
tần số đó. Do đó phương pháp này là căn 
cứ khoa học đáng tin cậy hỗ trợ trong việc 
ra quyết định chính sách trong ngắn hạn, 
trung hạn và dài hạn.
6. Hạn chế của nghiên cứu
Tương tự như những nghiên cứu khác, 
nghiên cứu này vẫn tồn tại những hạn chế 
nhất định mà nghiên cứu trong tương lai 
cần phải hoàn thiện, khắc phục. Thứ nhất, 
phương pháp nghiên cứu này đã chỉ ra 
mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong 
ngắn hạn, trung hạn và dài hạn nhưng chưa 
minh chứng được chiều hướng tác động 
của chúng (nghịch biến hay đồng biến). 
Thứ hai, quy mô nghiên cứu còn tương đối 
hẹp, trong nghiên cứu chỉ khảo sát dữ liệu 
từ TTCK Tp.HCM nhưng chưa đề cập tới 
TTCK Hà Nội. Do đó, những vấn đề này đã 
gợi ra một hướng nghiên cứu trong tương 
lai, cần kết hợp linh hoạt với những phương 
pháp nghiên cứu khác, mở rộng quy mô lớn 
hơn để một lần nữa kiểm chứng lại những 
kết quả này và giải quyết vấn đề hạn chế 
một cách đầy đủ hơn ■
Tài liệu tham khảo
1. Andrieș, A.M., Ihnatov, I., Tiwari, A.K., (2014). Analyzing time-frequency relationship between interest rate, stock 
price and exchange rate through continuous wavelet. Economic Model, 41, 227-238.
2. Aggarwal, R., (1981). Exchange rates and stock prices: A Study of the US Capital Markets under Floating 
Exchange Rates. Akron Business and Economic Review, 12, 7-12.
3. Ajayi, R.A. and Mougoue, M. (1996). On the Dynamic Relation between Stock Prices and Exchange Rates. The 
Journal of Financial Research, 19, 193-207.
4. Arango, L.E., Gonzalez, A. and posada, C.E. (2002). Returns and Interest Rate: A Nonlinear Relationship in the 
Bogota Stock Market. Applied Financial Economics, 12(11), 835-842.
5. Bautista, C.C., (2003). Interest rate-exchange rate dynamics in the Philippines: a DCC analysis. Applied 
Economics Letters, 10, 107-111. 
6. Bernanke, B.S., and K.N. Kuttner. (2005). What Explains the Stock Market’s Reaction to Federal Reserve Policy?. 
Journal of Finance, 3, 1221-1257.
7. Branson, W.H., Halttunen, H., Masson, P., (1977). Exchange rates in the short run: the Dollar-Deutschemark rate, 
European Economic review, 10, 303-324.
8. Branson, W.H., Halttunen, H., (1979). Asset-market determination of exchange rates: Initial empirical and policy 
results. In: Martin, J.P., Smith, A. (Eds.), Trade and Payments Adjustment under Flexible Exchange Rates. Macmillan, 
London. 
9. Branson, W.H. (1983). Macroeconomic determinants of real exchange risk. In R.J Herring (ed) Managening 
Foreign Exchange Risk. Chapter 1. Cambridge. Cambridge University Press.
10. Breitung, J. and B. Candelon (2006). Testing for short- and long-run causality: A frequency domain approach, 
Journal of Econometrics, 132, 363-379.
11. B. Schelter, M. Winterhalder and J. Timmer (eds.) (2006). Handbook of Time Series Analysis. Wiley: 437-460.
12. Calvo, G.A., (2001). Capital markets and the exchange rate, with special reference to the dollarization debate in 
Latin America. J. Money Credit Bank, 33(2), 312-334.
13. Campbell, J.Y. (1987). Stock Returns and the Term Structure. Journal of Financial Economics, 18, 373-399.
14. Cheng, B.S., (1999). Beyond the purchasing power parity: testing for cointegration and causality between exchange 
rates, prices, and interest rates. Journal of Internatinal Money and Finance, 18, 911-924.
15. Ciner, C. (2011b). Eurocurrency interest rate linkages: A frequency domain analysis. International Review of 
Economics & Finance, 20(4), 498-505.
16. Clarida, R., Gali, J., (1994). Sources of real exchange-rate fluctuations: How important are nominal shocks? 
Carnegie-Rochester Conf. Ser. Public Policy, 41, 1-56.
Mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá cổ phiếu trên Thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí 
Minh: Tiếp cận theo phương pháp phân tích miền tần số
60 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220- Tháng 9. 2020
17. Ding, M., Y. Chen and S.L. Bessler (2006). Granger Causality: Basic Theory and Application to Neuroscience. 
Wiley-VCH Verlage, 451-474.
18. Dornbusch, R. and Fischer, S. (1980). Exchange rates and the current account. The American Economic Review, 
70(5), 960-971. 
19. Frankel, J. A. (1979). A Theory of floating exchange rates based on real interest differentials. The American 
Economic Review, 69(4), 610-622.
20. Gan, C., Lee, M., Young, H.W.A. and Zhang, J (2006). Macroeconomic variables and stock market new zealand 
evidence. Investment Interactions: Management and Financial Innovations, 3(4), 89-101.
21. Gavin, M. (1988). The Stock Market and Exchange rate Dynamic. Journal of International Money and Finance, 
8(2), 181-200. 
22. Geweke, J. (1982). Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series. Journal of the 
American Statistical Association, 77, 304-313.
23. Geweke, J. F. (1984). Measures of conditional linear dependence and feedback between time series. Journal of the 
American Statistical Association, 79, 907-915.
24. Gould, D. M. ve Kamin, S. B. (2000). The Impact of monetary policy on exchange rates during financial crises. 
International Finance Discussion Papers, 669, 1-51,
25. Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. 
Econometrica, 37, 424-438.
26. Harasty, H. and Roulet, J. (2000). Modeling stock market returns. Journal of Portfolio Management, 26(2), 33-46.
27. Hosoya, Y. (1991). The decomposition and measurement of the interdependency between second-order stationary 
processes. Probability Theory and Related Fields, 88, 429-444.
28. Joseph, N.L., (2002). Modeling the impacts of interest rate and exchange rate changes on uk stock returns. 
Derivatives Use, Trading and Regulation, 7(4), 306-323.
29. Kutty, G. (2010). The Relationship between Exchange Rates and Stock Prices: The Case of 
Mexico. North American Journal of Finance and Banking Research, 4(4), 1-12.
30. Leon, N.K. (2008). The effects of interest rates volatility on stock returns and volatility: Evidence from Korea. 
International Research Journal of Finance and Economics, 14, 285-290. 
31. Narayan, K.P. and Narayan, S. (2010). Modelling the impact of oil prices on Vietnam’s stock prices. Applied 
energy, 87(1), 356-361.
32. Rahman, Md. L. and Uddin, J. (2009). Dynamic relationship between stock prices and exchange rates: Evidence 
from Three South Asian Counties. International Business Research, 2(2), 167-174.
33. Rigobon, R. and Sack, B. (2004). The Impact of Monetary Policy on Asset Price. Journal of Monetary Economics, 
51, 1553-1575.
34. Strauss, J. ve Terrell, D. (1995). Cointegration tests of the fisher hypothesis with variable trends in the World. 
Southern Economic Journal, 61(4), 1047-56.
35. Shanken, J. (1990). Intertemporal asset pricing. Journal of Econometrics, 45, 99-120.
36. Uddin, M.G.S. and Alam, M.M. (2007). The impacts of interest rate on stock market: Empirical evidence from 
Dhaka Stock Exchange. South Asian Journal of Management and Sciences, 1(2), 123-132.
37. Vygodina, A.V., (2006). Effects of size and international exposure of the us firms on the relationship between stock 
prices and exchange rates. Global Financial Journal, 17, 214-223.
38. Wong, W-K., Khan, H. and Du, J. (2005). Money, interest rate and stock prices: New Evidence from Singapore and 
the United States. Graduate School for Global Leaders, Working Paper, No. 007.
39. Zhou, C. (1996). Stock market fluctuations and the term structure. Board of governors of the federal reserve system, 
Finance and economics discussion Series, 03.