Phân tích tác động của một số nhân tố đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam

HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA92
PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA MỘT SỐ NHÂN TỐ ĐẾN CHỈ SỐ 
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Vũ Quốc Dũng*
Nguyễn Thị Phương Tuyến**
TÓM TẮT: Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích tác động của một số nhân tố ảnh hưởng đến sự thay 
đổi của chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam VNINDEX. Số liệu được sử dụng trong nghiên cứu này 
bao gồm tỷ giá USD/VND, giá vàng thế giới và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) theo thời gian với tần suất tháng 
(monthly series) trong giai đoạn từ tháng 1/2011 đến tháng 3/2019, nhờ mô hình tự hồi quy phân phối 
trễ (Autoregressive Distributed Lag, viết tắt là ARDL). Kết quả phân tích hồi quy cho thấy trong ngắn hạn, 
chỉ số của thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng bởi những biến đổi trong quá khứ của chính 
nó trong 3 ngày gần nhất và bị ảnh hưởng bởi tỷ giá USD/VND ngay lập tức (trong ngày). Với số liệu này, 
không tìm thấy tác động trong ngắn hạn của giá vàng và chỉ số CPI đến chỉ số thị trường chứng khoán. 
Còn trong dài hạn, tỷ giá USD/VND có quan hệ ngược chiều với lợi suất chỉ số thị trường chứng khoán, 
sự biến động của giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng thì có quan hệ cùng chiều với biến động của chỉ số thị 
trường chứng khoán.
Từ khóa: Chỉ số, thị trường chứng khoán, nhân tố ảnh hưởng
1. GIỚI THIỆU
Thị trường chứng khoán giữ vai trò hết sức quan trọng trong hệ thống tài chính ở mỗi quốc 
gia. Trên thị trường, giá cổ phiếu là yếu tố được các nhà đầu tư đặc biệt quan tâm khi đưa ra quyết 
định đầu tư. Lý thuyết thị trường hiệu quả cho rằng giá của cổ phiếu phải phản ánh tất cả các thông 
tin sẵn có liên quan đến cổ phiếu đó (Fama, 1970). Nói một cách khác, nếu thị trường là hiệu quả 
thì giá của cổ phiếu sẽ bị tác động bởi nhiều nhân tố, bao gồm cả nhân tố vi mô và vĩ mô. Tuy 
nhiên, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng thị trường chứng khoán ở nhiều quốc gia là 
không hiệu quả. Vì vậy, các thông tin khi được công bố có thể sẽ không được phản ảnh đầy đủ vào 
trong giá cổ phiếu.
Trong những năm gần đây, các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu là chủ đề được nhiều 
nhà nghiên cứu về tài chính đặc biệt quan tâm do những ý nghĩa quan trọng của nó. Nhiều nghiên 
cứu thực nghiệm đã chỉ rằng các yếu tố cơ bản của công ty, chẳng hạn như tỷ lệ cổ tức, có ảnh 
hưởng trực tiếp đến giá cổ phiếu (Al-Qenae và cộng sự, 2002; Al-Tamimi và cộng sự, 2007; 
Uddin và cộng sự, 2013). Bên cạnh đó, một số nghiên cứu khác lại tìm thấy những bằng chứng về 
* Khoa Tài chính công, Học viện Tài chính, Đức Thắng, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam.
** Khoa Kế toán, Học viện Tài chính, Đức Thắng, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam.
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 93
sự ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô (lãi suất, lạm phát, tăng trưởng kinh tế) đến giá của cổ phiếu 
(Tsoukalas, 2003; Liu và Shrestha, 2008; Aurangzeb, 2012).
Cho đến nay, đã có một vài nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến giá của các cổ phiếu 
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, (Hussainey và Ngoc, 2009; Phan Thị Bích Nguyệt 
và Phạm Dương Phương Thảo, 2013). Tuy nhiên, các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào việc 
đo lường ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến giá của cổ phiếu mà chưa nghiên cứu ảnh hưởng 
của các yếu tố cơ bản của công ty. Hơn nữa, theo quan sát của tác giả, giá vàng là nhân tố có thể 
ảnh hưởng đến giá của các cổ phiếu bởi vì ở Việt Nam thị trường vàng có mối quan hệ rất chặt chẽ 
với thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, biến số này lại không được sử dụng trong các nghiên cứu 
trước đây ở Việt Nam. Mục tiêu của nghiên cứu này là đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến giá của 
các cổ phiếu niêm yết trên HOSE, trong đó chú trọng đến những khoảng trống mà các nghiên cứu 
trước đây để lại. Kết quả của nghiên cứu này sẽ bổ sung những bằng chứng thực nghiệm về các 
nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ trong điều kiện thị trường chứng khoán mới nổi và góp phần giúp 
các nhà đầu tư có những hành vi đầu tư hợp lý hơn. Đây là yếu tố quan trọng giúp thị trường chứng 
khoán Việt Nam phát triển một cách ổn định và bền vững hơn. 
2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu là chủ đề nhận được sự quan tâm 
đặc biệt của nhiều nhà nghiên cứu trong những năm gần đây. Các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ 
phiếu được tìm thấy trong các nghiên cứu thực nghiệm đã công bố bao gồm các nhân tố vĩ mô và 
nhân tố cơ bản liên quan đến tình tình tài chính và hiệu quả hoạt động của các công ty. Do không 
thể liệt kê tất cả các nghiên cứu có liên quan nên trong phần này, chúng tôi chỉ liệt kê một vài 
nghiên cứu tiêu biểu làm cơ sở cho nghiên cứu của mình.
Trước tiên là nghiên cứu của Al-Qenae và cộng sự (2002). Trong nghiên cứu này, các tác giả 
đo lường ảnh hưởng của các nhân tố EPS, tổng sản phẩm quốc dân (GNP), lãi suất và lạm phát đến 
giá của các cổ phiếu niêm yết trên Thị trường chứn ... 
DUSD_VND
-300
-200
-100
0
100
200
300
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
DGOLD
-1.6
-1.2
-0.8
-0.4
0.0
0.4
0.8
1.2
1.6
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
DCPI
Hình 2. Đồ thị của các chuỗi sai phân bậc nhất
Hình 2 gợi ý rằng các chuỗi sai phân bậc nhất của các chuỗi thời gian ban đầu là các chuỗi 
dừng. Để minh chứng, chúng ta sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị, nhờ một kiểm định phổ biến 
là kiểm định Augmented Dicky-Fuller (kiểm định ADF). Các Bảng 1 và 2 dưới đây lần lượt trình 
bày các kiểm định ADF cho các chuỗi thời gian ban đầu, và các chuỗi sai phân bậc nhất của chúng.
Null Hypothesis: VNINDEX has a unit root
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -0.086679 0.9471
Test critical 
values: 1% level -3.498439 
 5% level -2.891234 
10% 
level -2.582678 
Null Hypothesis: USD_VND has a unit root
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -0.161859 0.9385
Test critical 
values: 1% level -3.500669 
 5% level -2.892200 
10% 
level -2.583192 
Null Hypothesis: GOLD has a unit root
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -1.936850 0.3143
Test critical 
values: 1% level -3.498439 
 5% level -2.891234 
10% 
level -2.582678 
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -4.958542 0.0001 
Test critical 
values: 1% level -3.499167 
 5% level -2.891550 
10% 
level -2.582846 
Bảng 1. Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi ban đầu
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA98
Null Hypothesis: D(VNINDEX) has a unit root 
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -8.953774 0.0000
Test critical 
values: 1% level -3.499167 
 5% level -2.891550 
10% 
level -2.582846 
Null Hypothesis: D(USD_VND) has a unit 
root 
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -6.345212 0.0000 
Test critical 
values: 1% level -3.500669 
 5% level -2.892200 
10% 
level -2.583192 
Null Hypothesis: D(GOLD) has a unit root
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -11.34245 0.0000 
Test critical 
values: 1% level -3.499167 
 5% level -2.891550 
10% 
level -2.582846 
Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root
 t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test 
statistic -10.21871 0.0000
Test critical 
values: 1% level -3.500669 
 5% level -2.892200 
10% 
level -2.583192 
Bảng 2. Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi sai phân bậc nhất
Kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy các chuỗi gian ban đầu gồm VNINDEX, USD_VND, 
GOLD không dừng, nhưng sau khi lấy sai phân bậc nhất, chúng ta thu được các chuỗi thời gian 
dừng. Còn chuỗi CPI ban đầu đã dừng, tuy nhiên để thuận tiện khi phân tích mô hình, tác giả vẫn 
sử dụng biến sai phân bậc nhất của CPI, tất nhiên vẫn là chuỗi dừng. Các kết quả này phù hợp với 
những dự đoán ban đầu từ các Hình 1 và 2. 
Tiếp theo, chúng ta thực hiện thống kê mô tả cho thấy các biến đều có độ lệch chuẩn cao, thể 
hiện sự biến động mạnh của các biến này. Giá trị thống kê Jarque-Bera ở mức cao cho thấy rằng 
các chuỗi đều không có phân phối chuẩn.
 DVNINDEX DUSD_VND DGOLD DCPI 
 Mean 4.797551 37.82143 -0.176531 -0.019898 
 Median 10.54500 4.000000 -4.600000 0.030000 
 Maximum 126.1200 1380.000 200.2000 1.570000 
 Minimum -124.2000 -250.0000 -208.1000 -1.510000 
 Std. Dev. 36.05282 180.5782 65.61184 0.528108 
 Skewness -0.287391 4.667759 0.082687 -0.276731 
 Kurtosis 5.739297 33.72517 4.237565 4.222677 
 Jarque-Bera 31.98933 4210.684 6.365570 7.355149 
 Probability 0.000000 0.000000 0.041470 0.025284 
 Sum 470.1600 3706.500 -17.30000 -1.950000 
 Sum Sq. Dev. 126081.2 3163024. 417576.6 27.05310 
 Observations 98 98 98 98 
Bảng 3. Thống kê mô tả các sai phân của từng biến
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 99
Bước tiếp theo, cần xác định độ trễ tối ưu cho mô hình ARDL. Đây là một công đoạn quan 
trọng trước khi ước lượng mô hình ARDL. Cách truyền thống để lựa chọn độ trễ tối ưu là ước 
lượng mô hình ARDL nhiều lần với các trễ giảm dần đến 0. Trong số các mô hình ARDL được ước 
lượng, chúng ta lựa chọn mô hình nào có giá trị tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quin nhỏ nhất. Trong 
bài báo này, tác giả thử các trễ đến tối đa bậc 10 và lựa chọn được mô hình được khuyến nghị theo 
tiêu chuẩn Hannan-Quin là mô hình ARDL(3,0,0,0). Hình 3 sau đây chỉ minh họa tiêu chuẩn cho 
20 mô hình có kết quả tốt hơn cả, trong đó có mô hình tốt nhất nói trên.
10.06
10.07
10.08
10.09
10.10
10.11
10.12
10.13
10.14
A
R
D
L(
3,
 0
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
4,
 0
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
1,
 0
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
3,
 0
, 0
, 1
)
A
R
D
L(
3,
 0
, 1
, 0
)
A
R
D
L(
3,
 1
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
5,
 0
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
2,
 0
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
4,
 0
, 0
, 1
)
A
R
D
L(
4,
 1
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
4,
 0
, 1
, 0
)
A
R
D
L(
1,
 0
, 0
, 1
)
A
R
D
L(
3,
 0
, 2
, 0
)
A
R
D
L(
1,
 1
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
1,
 0
, 1
, 0
)
A
R
D
L(
3,
 0
, 1
, 1
)
A
R
D
L(
3,
 2
, 0
, 0
)
A
R
D
L(
3,
 0
, 0
, 2
)
A
R
D
L(
3,
 1
, 0
, 1
)
A
R
D
L(
3,
 1
, 1
, 0
)
Hannan-Quinn Criteria (top 20 models)
Hình 3. Minh họa tiêu chuẩn Hann-Quin cho 20 mô hình tốt nhất
Kết quả ước lượng mô hình ARDL được trình bày trong Bảng 4 sau đây.
Dependent Variable: DVNINDEX 
Method: ARDL 
Sample (adjusted): 2011M05 2019M03 
Included observations: 95 after adjustments 
Maximum dependent lags: 10 (Automatic selection) 
Model selection method: Hannan-Quinn criterion (HQ) 
Dynamic regressors (10 lags, automatic): DUSD_VND DGOLD DCPI 
Fixed regressors: C 
Number of models evalulated: 13310 
Selected Model: ARDL(3, 0, 0, 0) 
Note: final equation sample is larger than selection sample 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.* 
DVNINDEX(-1) 0.116793 0.101092 1.155312 0.2511 
DVNINDEX(-2) 0.190174 0.103218 1.842447 0.0688 
DVNINDEX(-3) -0.235045 0.102963 -2.282813 0.0249 
DUSD_VND -0.068977 0.031453 -2.193032 0.0309 
DGOLD 0.052720 0.056979 0.925255 0.3574 
DCPI 2.707796 7.201455 0.376007 0.7078 
C 6.787416 3.759462 1.805422 0.0744 
R-squared 0.132235 Mean dependent var 5.270316 
Adjusted R-squared 0.073070 S.D. dependent var 36.16089 
S.E. of regression 34.81470 Akaike info criterion 10.00878 
Sum squared resid 106661.5 Schwarz criterion 10.19696 
Log likelihood -468.4173 Hannan-Quinn criter. 10.08482 
F-statistic 2.234999 Durbin-Watson stat 1.970579 
Prob(F-statistic) 0.047015 
Bảng 4. Kết quả ước lượng mô hình ARDL(3,0,0,0)
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA100
Tuy mô hình ARDL (3,0,0,0) là mô hình tốt nhất trong số các mô hình theo tiêu chuẩn 
Hannan-Quin, nhưng có thể nhận thấy, sau khi ước lượng, có một hệ số hồi quy không có ý nghĩa 
thống kê ở mức ý nghĩa 5%, đó là DVNI(-1), DGOLD, DCPI. Chúng ta có thể ước lượng lại mô 
hình, sau khi bỏ các biến này khỏi mô hình, như trong Bảng 5. 
Dependent Variable: DVNINDEX 
Method: Least Squares 
Sample (adjusted): 2011M05 2019M03 
Included observations: 95 after adjustments 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
DVNINDEX(-2) 0.190149 0.100534 1.891399 0.0618 
DVNINDEX(-3) -0.224593 0.100711 -2.230075 0.0282 
DUSD_VND -0.070559 0.031318 -2.252991 0.0267 
C 7.174654 3.714846 1.931346 0.0566 
R-squared 0.108818 Mean dependent var 5.270316 
Adjusted R-squared 0.079439 S.D. dependent var 36.16089 
S.E. of regression 34.69489 Akaike info criterion 9.972255 
Sum squared resid 109539.9 Schwarz criterion 10.07979 
Log likelihood -469.6821 Hannan-Quinn criter. 10.01571 
F-statistic 3.703865 Durbin-Watson stat 1.745964 
Prob(F-statistic) 0.014488 
Bảng 5. Kết quả ước lượng mô hình DVNI sau khi bỏ một số biến
Sau khi xác định được các nhân tố tác động đến biến động của chỉ số thị trường chứng khoán 
như khuyến nghị của mô hình. Trước khi phân tích kết quả, bước tiếp theo, chúng ta cần kiểm định 
mô hình ARDL(3,0,0,0) ở trên.
Trước tiên, cần kiểm định phần dư của mô hình không mắc khuyết tật tự tương quan, nhờ 
kiểm định nhân tử Lagrange (Lagrang Multiplier, viết tắt là LM) như trong Bảng 6.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM 
Test:
F-statistic 0.244492 Prob. F(1,87) 0.6222
Obs*R-
squared 0.266226 
 Prob. Chi-
Square(1) 0.6059
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM 
Test:
F-statistic 0.809318 Prob. F(2,86) 0.4485
Obs*R-
squared 1.754998
 Prob. Chi-
Square(2) 0.4158
Bảng 6. Kiểm định LM về hiện tượng tự tương quan của phần dư của mô hình ARDL
Như vậy, mô hình ARDL(3,0,0,0) có phần dư không mắc khuyết tật tự tương quan bậc 1 hay 
bậc 2.
Kết quả kiểm định dạng hàm Ramsey RESET như trong Bảng 7 thể hiệndạng hàm là phù hợp. 
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 101
Ramsey RESET Test 
Equation: UNTITLED 
Specification: DVNINDEX DVNINDEX(-1) DVNINDEX(-2) DVNINDEX(-
3) 
 DUSD_VND DGOLD DCPI C 
Omitted Variables: Squares of fitted values 
 Value df Probability 
t-statistic 0.879002 87 0.3818 
F-statistic 0.772645 (1, 87) 0.3818 
Bảng 7. Kết quả kiểm định dạng hàm
Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình được thực hiện nhờ tổng tích lũy của phần dư 
(CUSUM: Cumulative Sum of Recursive Residuals). Kết quả trong Hình 4 cho thấy tổng tích lũy 
của phần dư nằm trong dải tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa 5% nên có thể kết luận phần dư của mô 
hình có tính ổn định và vì thế mô hình là ổn định.
-30
-20
-10
0
10
20
30
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
CUSUM 5% Significance
Hình 4. Minh họa tổng tích lũy của phần dư và khoảng tin cậy 5%
Như vậy, mô hình ARDL(3,0,0,0) là phù hợp để mô tả tác động của một số chỉ số kinh tế vĩ 
mô đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho thấy, trong ngắn hạn, chỉ số của thị 
trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng bởi những biến đổi trong quá khứ của chính nó trong 
3 ngày gần nhất và bị ảnh hưởng bởi tỷ giá USD/VND ngay lập tức (trong ngày). Với số liệu này, 
không tìm thấy tác động trong ngắn hạn của giá vàng và chỉ số CPI đến chỉ số thị trường chứng 
khoán.
Tiếp theo, để xem trong dài hạn có tồn tại mối quan hệ cân bằng một số chỉ số kinh tế vĩ mô 
đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam hay không, chúng ta thực hiện kiểm định đồng tích 
hợp. Kết quả khẳng định tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp được trình bày trong Bảng 8.
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA102
ARDL Bounds Test 
Sample: 2011M05 2019M03 
Included observations: 95 
Null Hypothesis: No long-run relationships exist 
Test Statistic Value k 
F-statistic 8.207305 3 
Critical Value Bounds 
Significance I0 Bound I1 Bound 
10% 2.72 3.77 
5% 3.23 4.35 
2.5% 3.69 4.89 
1% 4.29 5.61 
Bảng 8. Kết quả kiểm định mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến
Trong kiểm định Bound, giá thị thống kê đều lớn hơn các giá trị tới hạn ở các mức khác nhau 
thể hiện rằng tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến, hay quan hệ cân bằng dài hạn giữa 
các biến. Phương trình thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến đó là:
Cointeq = DVNINDEX - (-0.0743*DUSD_VND + 0.0568*DGOLD + 2.9176*DCPI + 7.3134 )
Nghĩa là, trong dài hạn, tỷ giá USD/VND có quan hệ ngược chiều với lợi suất chỉ số thị 
trường chứng khoán, sự biến động của giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng lại có quan hệ cùng chiều 
với biến động của chỉ số thị trường chứng khoán.
5. KẾT LUẬN
Nghiên cứu này đã cung cấp những bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến 
lợi suất của chỉ số thị trường chứng khoán. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, trong ngắn hạn, chỉ 
số của thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng bởi những biến đổi trong quá khứ của chính 
nó trong 3 ngày gần nhất và bị ảnh hưởng bởi tỷ giá USD/VND ngay lập tức (trong ngày). Với số 
liệu này, không tìm thấy tác động trong ngắn hạn của giá vàng và chỉ số CPI đến chỉ số thị trường 
chứng khoán. Còn trong dài hạn, tỷ giá USD/VND có quan hệ ngược chiều với lợi suất chỉ số thị 
trường chứng khoán, sự biến động của giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng thì có quan hệ cùng chiều 
với biến động của chỉ số thị trường chứng khoán. Trong thực tế, tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu có 
thể còn bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố khác. Đây là hạn chế của nghiên cứu này và cũng là khía 
cạnh nghiên cứu khá hấp dẫn mà các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào.
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA 103
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Al- Qenae, Rashid, Carmen Li và Bob Wearing (2002), “The information content of 
earnings on stock price: The Kuwait Stock Exchange”, Multinational Finance Journal, 6(3), trang 
197-221.
2. Al-Tamimi, Hussein (2007), “Factors affecting stock price in the UAE financial markets”, 
The Business Review, 5(2), trang 225-223.
3. Aurangzeb (2012), “Factors affecting performance of stock market: Evidence from South 
Asian countries”, International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 
2(9), trang 1-15.
4. Eita, Joel Hinaunye (2012), “Modelling macroeconomic determinants of stock market 
prices: Evidence from Namibia”, The Journal of Applied Business Research, 28(5), trang 871-884.
5. Fama, Eugene F. (1970), “Efficient capital markets: A review of theory and empirical 
work”, Journal of Finance, 25, trang 383-417.
6. Hussainey, Khaled và Le Khanh Ngoc (2009), “The impact of macroeconomic indicators 
on Vietnamese stock prices”, Journal of Risk Finance, 10(4), trang 321-332.
7. Liu, Ming-Hua và Keshab Shrestha (2008), “Analysis of the long-term relationship between 
macroeconomic variables and the Chinese stock market using heteroscedastic cointegration”, 
Managerial Finance, 34, trang 744-755.
8. Mehr-un-Nisa và Mohammad Nishat (2012), “The determinants of stock prices in Pakistan”, 
Asian Economic and Financial Review, 1(4), trang 276-291.
9. Pesaran, M. H. ; Shin, Y. and Smith, R. J. (1996), “Testing for the Existence of a Long-run 
Relationship”, Working paper.
10. Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013), “Phân tích tác động của 
các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Phát triển và hội nhập, 
8, trang 34-41.
11. Trương Đông Lộc (2014), “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi giá cổ phiếu niêm yết 
trên sàn thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí khoa học trường Đại học Cần Thơ, số 33, trang 72-78.
12. Tsoukalas, Domitrios (2003), “Macroeconomic factors and stock prices in the emerging 
Cypriot equity market”, Managerial finance, 29, trang 87-92.
13. Uddin, Reaz, Zahidur Rahman và Rajib Hossain (2013), “Determinants of stock 
prices in financial sector companies in Bangladesh: A study on Dhaka Stock Exchange (DSE)”, 
Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 5(3), trang 471-480.