Tác động của độ chính sách tiền tệ đối với tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán

Để định lượng được tác động này, tôi sử dụng bộ dữ liệu về giá giao dịch của các chứng khoán, mà cụ thể là các cổ phiếu niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh trong

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM

TRỊNH QUANG CÔNG

TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐỐI VỚI

TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CHỨNG KHOÁN

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN HỮU HUY NHỰT

TpHCM năm 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của TS.Nguyễn Hữu Huy Nhựt Các số liệu và kết quả được nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu cửa mình

Tác giả luận văn

Trịnh Quang Công

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 2

1.1 Đặt vấn đề: 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 3

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu: 3

1.5 Ý nghĩa thực tiễn: 4

1.6 Kết cấu của luận văn: 4

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 5

2.1 Cơ sở lý thuyết: 5

2.1.1 Các mô hình định giá chứng khoán: 5

2.1.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn 5

2.1.1.2 Mô hình chiết khấu dòng tiền 6

2.1.2 Lý thuyết thị trường hiệu quả 8

2.1.3 Các hàm ý rút ra từ các lý thuyết cơ sở: 9

2.2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây: 10

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13

3.1 Dữ liệu: 13

3.1.1 Biến phụ thuộc: 13

3.1.2 Biến giải thích 14

3.2 Phương pháp nghiên cứu: 16

3.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị: 17

3.2.1.1 Kiểm định Augmented Dickey – Fuller 17

3.2.1.2 Kiểm định Phillips – Perron (PP) 18

3.2.2 Kiểm định đồng liên kết Johansen 18

3.2.3 Mô hình VAR/VECM : 20

3.2.3.1 Mô hình VAR 20

3.2.3.2 Hàm phản ứng đẩy : 20

3.2.3.3 Phân rã phương sai : 21

3.2.3.4 Mô hình VECM 22

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 23

4.1 Thống kê mô tả: 23

4.2 Đồ thị phân phối của các biến : 24

4.3 Kiểm định nghiệm đơn vị: 28

4.4 Xác định độ trễ tối ưu 30

4.5 Kiểm định tính đồng liên kết 30

4.6 Kết quả mô hình VAR/VECM: 31

4.6.1 Hệ thống BANK: 31

4.6.2 Hệ thống ELEC: 36

4.6.3 Hệ thống PROD: 41

4.6.4 Hệ thống CONS và REAL: 45

4.6.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình: 45

4.7 Phân rã phương sai: 50

4.7.1 Kết quả phân rã phương sai của BANK: 50

4.7.2 Kết quả phân rã phương sai của ELEC: 52

4.7.3 Kết quả phân rã phương sai của PROD: 54

4.8 Hàm phản ứng đẩy 55

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 60

5.1 Những đóng góp của luận văn 60

5.2 Những hạn chế của luận văn : 61

5.3 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo : 62 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ADF: Augmented Dickey Fuller – Kiểm định ADF

CAPM: Capital Asset Pricing Model – Mô hình định giá tài sản vốn DCF: Discounted cash flow – mô hình chiết khấu dòng tiền

DDM: Dividend Discount Model – mô hình chiết khấu dòng cổ tức GGM : Gordon Growth Model –Mô hình Tăng trưởng Gordon IMF: International Monetary Fund – Quỹ tiền tệ Quốc tế

PP: Phillips – Perron (PP) – Kiểm định PP

VAR: Vector autoregression – Vectơ tự hồi quy

VECM: Vector error correction model - Vectơ hiệu chỉnh sai số

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Mô tả các biến sử dụng trong nghiên cứu 15

Bảng 4.1 Thống kê mô tả của dữ liệu 23

Bảng 4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị 28

Bảng 4.3 Xác định độ trễ tối ưu 30

Bảng 4.4 Kiểm định đồng liên kết 30

Bảng 4.5 Kết quả ước lượng mô hình VAR với hệ thống BANK 31

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định nhân quả Granger trong hệ thống BANK 35

Bảng 4.7 kết quả ước lượng VECM đối với hệ thống ELEC 36

Bảng 4.8 kết quả ước lượng VECM đối với hệ thống PROD 41

Bảng 4.9 kiểm định tính dừng của phần dư 45

Bảng 4.10 kết quả phân rã phương sai của BANK 50

Bảng 4.11 Kết quả phân rã phương sai của ELEC 52

Bảng 4.12 Kết quả phân rã phương sai của PROD 54

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 4.1a Đồ thị phân phối của biến BANK 24

Hình 4.1b Đồ thị phân phối của biến CONS 24

Hình 4.1c Đồ thị phân phối của biến ELEC 25

Hình 4.1d Đồ thị phân phối của biến PROD 25

Hình 4.1e Đồ thị phân phối của biến REAL 26

Hình 4.1f Đồ thị phân phối của biến MFER 26

Hình 4.1g Đồ thị phân phối của biến LEND 27

Hình 4.1h Đồ thị phân phối của biến DEPO 27

Hình 4.2 Đồ thị phần dƣ trong hệ thống BANK 46

Hình 4.3 Đồ thị phần dƣ trong hệ thống ELEC 48

Hình 4.4 Đồ thị phần dƣ trong hệ thống PROD 49

Hình 4.5 Phản ứng đẩy của BANK 56

Hình 4.6 Phản ứng đẩy của ELEC 57

Hình 4.7 Phản ứng đẩy của PROD 58

Hình 4.8 Diễn biến VN-Index từ tháng 02/2011 đến tháng 02/2013 59

TÓM TẮT

Trong nghiên cứu này, chúng tôi thực hiện nghiên cứu tác động của các chính sách tiền tệ lên tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán Để định lượng được tác động này, tôi sử dụng bộ dữ liệu về giá giao dịch của các chứng khoán, mà cụ thể là các cổ phiếu niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2008 đến hết tháng 09 năm 2014 kết hợp với bộ dữ liệu về chính sách tiền tệ, cụ thể là hai công cụ phổ biến như lãi suất và tỷ giá trong cùng kỳ nghiên cứu Mô hình Vector tự hồi quy (VAR) và Vector hiệu chỉnh sai số (VECM) được sử dụng trong nghiên cứu tác động giữa các biến này Kết quả cho thấy, lãi suất đóng vai trò như một chi phí đầu vào chủ yếu của doanh nghiệp đã có tác động trái chiều (tương quan âm) với tỷ suất sinh lợi của phần lớn các chứng khoán được nghiên cứu Trong khi biến tỷ giá hầu như không có tác động trực tiếp lên tỷ suất sinh lợi của phần lớn các chứng khoán được nghiên cứu

Từ khoá : chính sách tiền tệ, tỷ suất sinh lợi, VAR, VECM

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Đặt vấn đề:

Thị trường chứng khoán là một kênh huy động vốn khá hiệu quả với chi phí thấp dành cho các doanh nghiệp Đây là một kênh đầu tư thu hút dòng tiền nhàn rỗi trong và ngoài nước Và quan trọng hơn cả, thị trường chứng khoán là “phong vũ biểu” của nền kinh tế, là cơ sở để các nhà làm chính sách căn cứ đưa ra các quyết sách vĩ mô phù hợp

Trên thế giới, đã có nhiều công trình nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về việc các yếu tố kinh tế vĩ mô có tác động đến thị trường chứng khoán như tăng trưởng GDP, lạm phát, cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái, … Trong bối cảnh thị trường Việt Nam hiện nay, yếu tố chính sách tiền tệ, trong đó tỷ giá hối đoái và lãi suất đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến thị trường chứng khoán

Bởi vì theo lý thuyết mô hình chiết khấu dòng tiền (Discounted cash flow – DCF) giá trị doanh nghiệp hay giá cổ phiếu bằng kỳ vọng của hiện giá các dòng tiền ròng trong tương lai Trong khi đó, một cú sốc trong chính sách tiền tệ sẽ dễ dàng tác động đến giá trị doanh nghiệp thông qua: một chính sách tiền tệ thắt chặt thể hiện qua việc gia tăng lãi suất và làm gia tăng tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của nhà đầu tư qua đó làm giảm giá trị doanh nghiệp và ngược lại; hoặc khi gia tăng tỷ giá hối đoái

sẽ dễ dàng làm gia tăng chi phí đầu vào trong tương lai của doanh nghiệp, qua đó làm sụt giảm các dòng thu nhập trong tương lai của doanh nghiệp nên sẽ làm giảm giá trị doanh nghiệp

Do đó, luận văn này sẽ tập trung kiểm định tác động của lãi suất, tỷ giá đến giá trị doanh nghiệp thông qua nghiên cứu thực nghiệm các cổ phiếu niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh giai đoạn từ tháng 01 năm 2008 đến hết tháng 09 năm 2014

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

Bằng việc thu thập dữ liệu thực tế về tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường, các thông số vĩ mô như lãi suất, tỷ giá hối đoái và bằng phương pháp định lược được sử dụng trong nghiên cứu, luân văn này sẽ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về việc:

1) Có hay không tác động của lãi suất và tỷ giá đến tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán trên thị trường?

2) Nếu có tác động thì chiều của tác động sẽ diễn ra như thế nào và về mặt lượng thì mức độ tác động là như thế nào?

3) Yếu tố thời gian cũng sẽ được nghiên cứu như: độ trễ của chính sách và thời gian ảnh hưởng của chính sách là bao lâu?

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Như đã đề cập ở các phần trên, luận văn này sẽ tập trung nhiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ đến tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán tại Việt Nam

Nghiên cứu này được thực hiện trên dữ liệu về tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán, lãi suất và tỷ giá hối đoái ở Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2008 đến hết tháng 09 năm 2014

1.4 Phương pháp nghiên cứu:

Để thực hiện các nội dung yêu cầu mà luận văn đã đặt ra, luận văn sử dụng một số phương pháp nghiên cứu khoa học như sau:

Phương pháp thống kê: để nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ lên

tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán, chúng tôi thực hiện thu thập, thống kê dữ liệu giao dịch hàng ngày của 194 cổ phiếu đang niêm yết tại Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh và dữ liệu về lãi suất, tỷ giá hối đoái tại Việt Nam Các dữ liệu này được thu thập từ 2 nguồn chính là website của Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh và Thư viện điện tử của Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF)

Phương pháp mô hình hoá: phương pháp này sử dụng các hình vẽ, đồ thì để minh hoạ cho các số liệu, kết quả nghiên cứu đạt được một cách cụ thể và rõ ràng

Phương pháp kinh tế lượng: luận văn sử dụng phương pháp ước lượng bằng

mô hình Vectơ tự hồi quy (Vector autoregression – VAR) và mô hình Vectơ hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction – VECM) để kiểm định tác động của chính sách tiền tệ đối với tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán tại Việt Nam

1.6 Kết cấu của luận văn:

Luận văn này được chia làm 5 chương (không bao gồm lời mở đầu, danh mục tài liệu tham khảo và các phụ lục), cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ĐÂY

2.1 Cơ sở lý thuyết:

2.1.1 Các mô hình định giá chứng khoán:

Đối với các nhà đầu tư tham gia thị trường chứng khoán thì việc phân tích và định giá chứng khoán là một công việc gần như bắt buộc Các nhà nghiên cứu trên thế giới đã đề xuất một số mô hình định giá chứng khoán như:

2.1.1.1 Mô hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model – CAPM)

Mô hình này được phát triển bởi William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor trong giữa thập niên 1960 Đây là một trong những mô hình cơ bản để xác định tỷ suất sinh lợi của chứng khoán:

( ) , ( ) - (2.1) Trong đó:

β i là Beta của chứng khoán

r f là tỷ suất sinh lợi phi rủi ro Thông số này thường được đo lường bằng lãi suất của trái phiếu Chính phủ

Các trường hợp đặc biệt của Mô hình CAPM như :

β i = 0 thì khi đó E(r i )= r f Do Beta là hệ số đo lường mức độ rủi ro của

chứng khoán nên khi β i = 0 thì tỷ suất sinh lợi của chứng khoán bằng với lãi suất phi rủi ro Chứng khoán này không có rủi ro nên tỷ suất sinh lợi bằng với lãi suất phi rủi

ro

β i = 1 thì khi đó E(r i )= r m Khi đó tỷ suất sinh lợi của chứng khoán đúng bằng tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường

Mô hình CAPM hàm ý rằng phần bù rủi ro của chứng khoán [E(r i )- r f ] phải bằng với phần bù rủi ro của thị trường nhân (X) cho một hệ số rủi ro đặc trưng cho

chứng khoán đó, chính là Beta (β i)

Từ mô hình CAPM, có thể nhận thấy lãi suất đóng vai trò quan trọng trong việc định giá chứng khoán vì đây là nhân tố trực tiếp trong mô hình CAPM dùng để xác định tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của các nhà đầu tư đối với chứng khoán

Theo CAPM thì khi lãi suất tăng (giả sử là lãi suất phi rủi ro tăng) trong điều

kiện các yếu tố khác không đổi thì tỷ suất sinh lợi đòi hỏi của nhà đầu tư đối với

chứng khoán đó sẽ tăng

2.1.1.2 Mô hình chiết khấu dòng tiền (Discounted cash flow – DCF):

Mô hình này được phát triển dựa trên ý tưởng giá trị thời gian của dòng tiền Đây là mô hình được sử dụng rộng rãi trong các lý thuyết cơ bản về định giá chứng khoán

Trong mô hình DCF giá của một chứng khoán hay một danh mục là hiện giá các dòng tiền kỳ vọng trong tương lai của chứng khoán hoặc danh mục đó:

∑

( ) ( ) Trong đó:

P i là giá của chứng khoán

CF t là các dòng tiền kỳ vọng của chứng khoán trong trương lai

(1+r i)-t là thừa số chiết khấu, với r i là lãi suất chiết khấu tương ứng với chứng

khoán P i

Mô hình DCF như trên là mô hình tổng quát, trong đó các trường hợp riêng của mô hình này được phát triển như sau:

∑

( ) ( ) Trong đó:

CF t trong (2.2) được thay bằng DIVt là dòng cổ tức kỳ vọng trong tương lai

của chứng khoán i với hàm ý rằng toàn bộ dòng thu nhập của chứng khoán đều đến

từ dòng cổ tức Mô hình (2.3) được gọi là mô hình chiết khấu dòng cổ tức (Dividend Discount Model – DDM) Một trường hợp riêng của mô hình DDM là

Mô hình Tăng trưởng Gordon (Gordon Growth Model – GGM) với giả định cổ tức

tăng trưởng đều hàng năm với tốc độ là g (g < r i), khi đó (2.3) được viết lại:

( ) Ngoài ra còn một số biến thể của mô hình DCF như mô hình dòng tiền tự do của doanh nghiệp (Free Cash Flow to the Firm – FCFF) và dòng tiền tự do của cổ đông (Free Cash Flow to Equity – FCFE) được áp dụng để xác định giá trị của doanh nghiệp vẫn dựa trên nguyên tắc cở bản của mô hình chiết khấu dòng tiền (DCF) nhưng thay đổi các dòng tiền kỳ vọng trong tương lai và thừa số chiết khấu tương ứng phù hợp với dòng tiền đó

Để xem xét quan hệ về mặt lý thuyết giữa lãi suất và tỷ suất sinh lợi của

chứng khoán, chúng tôi đạo hàm hai về của (2.2) và (2.3) theo r i và thu được:

∑ ( )

( )

Do t, CFt (hoặc DIVt) là các số dương đạo hàm bậc nhất cuả P i theo r i là số

âm nên có thể kết luận rằng quan hệ về mặt lý thuyết giữa lãi suất và giá chứng khoán là quan hệ nghịch biến Từ đó, có thể dễ dàng suy ra rằng quan hệ giữa lãi suất và tỷ suất sinh lợi thực tế của chứng khoán cũng là quan hệ nghịch biến

Tương tự, khi lấy đạo hàm hai vế của (2.4) thì cũng thu được kết quả như trên:

( ) ( ) Trong (2.6), DIV1 cũng là số dương và g < r i do đó giữa lãi suất và giá chứng khoán có tồn tại quan hệ nghịch biến tương tự như kết luận rút ra từ (2.5)

2.1.2 Lý thuyết thị trường hiệu quả

Lý thuyết thị trường hiệu quả được phát triển bởi Eugene F Fama rằng giá của chứng khoán phản ánh đầy đủ mọi thông tin đã biết Do đó không thể kiếm được lợi nhuận bằng cách căn cứ vào các thông tin đã biết hay những dữ liệu lịch sử của giá chứng khoán Có thể nói một cách ngắn gọn là các nhà đầu tư không thể đánh bại thị trường

Có ba dạng thị trường hiệu quả như sau:

Thị trường hiệu quả dạng yếu: giá cả của chứng khoán trên thị trường hiện tại đã phán ảnh tất cả các thông tin trong quá khứ Trong thị trường hiệu quả dạng yếu này, các nhà đầu tư sử dụng phương pháp phân tích kỹ thuật dựa vào dự liệu lịch sử của giá chứng khoán để dự đoán giá cả trong tương lai sẽ không mang lại hiệu quả do giá chứng khoán trong thị trường hiệu quả dạng yếu này là một bước ngẫu nhiên (random walk)

Thị trường hiệu quả dạng vừa: giá của chứng khoán trong thị trường hiệu quả dạng vừa phản ảnh tất cả các thông tin về giá trong quá khứ mà còn phản ánh tất cả các thông tin được công bố khác như thông tin về báo cáo tài chính, những thay đổi trong kinh tế vĩ mô Trong thị trường hiệu quả dạng này, giá của chứng khoán sẽ điều chỉnh ngay lập tức trước những thông tin được công bố như thay đổi lãi suất, thay đổi tỷ giá, thông tin về mua bán sáp nhập cổ phần, thông tin về lợi nhuận trên bao cáo tài chính hàng quý vừa được công bố,… Trong thị trường hiệu quả dạng vừa, các nhà phân tích cơ bản sẽ không mang lại hiệu quả khi sử dụng các thông tin

cơ bản được công bố để dự đoán giá chứng khoán

Thị trường hiệu quả dạng mạnh: giá của chứng khoản phản ảnh tất cả các thông tin có thể có được bằng cách phân tích một cách tỉ mỉ về tình hình hoạt động của công ty và phân tích những biến động của nền kinh tế, bao gồm cả các thông tin

về quá khứ, thông tin vừa được công bố ở hiện tại vả cả các thông tin nội bộ chưa được công bố

2.1.3 Các hàm ý rút ra từ các lý thuyết cơ sở:

Từ các lý thuyết cơ sở nêu trên, có thể hình dung thị trường chứng khoán dường như thật sự có chịu tác động của các thông tin liên quan đến chính sách tiền

tệ, như các thay đổi về lãi suất, tỷ giá hối đoái,…

Trong đó, lý thuyết thị trường hiệu quả cho thấy biến động của thị trường chứng khoán phản ánh tất cả các thông tin công bố trên thị trường, bao gồm các thông tin liên quan đến chính sách tiền tệ, những biến số kinh tế vĩ mô,… hay nói

cách khác chính sách tiền tệ có đóng góp vào việc tác động lên giá của chứng khoán hay biến động của thị trường chứng khoán

Thứ hai, có thể suy ra từ các mô hình định giá chứng khoán rằng lãi suất có tác động lên giá chứng khoán và tác động này là nghịch biến

Như vậy, về mặt lý thuyết thì chính sách tiền tệ có tác động đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán và riêng đối với lãi suất thì tác động này là nghịch biến Điều này cũng phù hợp với các quan điểm trên thực tế khi lãi suất và tỷ giá đóng vai tro như giá của các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp nên dễ dàng nhận thấy các yếu tố này sẽ tác động trực tiếp đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp và qua đó ảnh hưởng đến giá và tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán

Từ những cơ sở đó, chúng tôi tiếp tục xem xét các nghiên cứu thực nghiệm

về tác động của chính sách tiền tệ đối với thị trường chứng khoán

2.2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây:

Trước đây, các nhà nghiên cứu về kinh tế và tài chính đã có nhiều công trình nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ đối với biến động trong tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán

Năm 1992, Jongmoo Jay Choi, Elyas Elyasiani và Kenneth J Kopecky sử dụng mô hình đa nhân tố đã phát hiện ra rằng tỷ suất sinh lợi của nhóm các cổ phiếu ngành ngân hàng tại Mỹ bị tác động âm và có ý nghĩa từ thay đổi trong tỷ giá hối đoái trong giai đoạn trước tháng 10 năm 1979 nhưng sau đó tác động này đổi chiều

và vẫn có ý nghĩa

Trong một nghiên cứu của Mohamed & cộng sự (2009) về tác động của các yếu tố vĩ mô lên giá cổ phiếu ở thị trường chứng khoán Malaysia bằng mô hình VECM đã chỉ ra rằng chỉ số chứng khoán và lạm phát có quan hệ cân bằng dài hạn cùng chiều với nhau Trong khi đó, tỷ giá hối đoái có tác động cùng chiều trong ngắn hạn và trong dài hạn tác động ngược chiều lên giá chứng khoán

Năm 2012, Hasan Mohammed El-Nader và Ahmad Diab Alraimony thực hiện nghiên cứu tác động của các nhân tố vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán Amman thuộc Jordan Các nhân tố vĩ mô được sử dụng là cung tiền, tổng sản phẩm quốc nội, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái, lãi suất cho vay Theo

đó, kết quả kiểm định của các tác giả này bằng mô hình ARCH cho thấy cung tiền, lạm phát, tỷ giá hối đoái, lãi suất đều có tác động ngược chiều lên tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán, ngoại trừ tổng sản phẩm quốc nội (GDP) có tác động dương

Năm 2013, Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết dùng mô hình VAR để ước lượng tác động của lãi suất và tỷ giá lên chỉ số giá cổ phiếu giao dịch tài Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh từ tháng 10 năm 2007 đến tháng

10 năm 2012 Kết quả nghiên cứu của các tác giả này cho thấy chỉ số giá cổ phiếu chịu tác động của lãi suất và tỷ giá lần lượt ở các trễ 1 và 2 tháng Ngoài ra, chỉ số giá cũng chịu tác động của chính nó trong qua khứ ở các trễ 1 và 2 tháng

Năm 2014, Lê Thị Lanh và cộng sự đã sử dụng mô hình VECM để kiểm định tác động của các nhân tố vĩ mô bao gồm cung tiền, lãi suất cho vay, chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá hối đoái và giá trị sản lượng công nghiệp đến thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2001 đến 2013 Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả này cho thấy có mối quan hệ dài hạn giữa các biến vĩ mô với thị trường chứng khoán Việt Nam (ngoại trừ tỷ giá hối đoái) Trong đó, lãi suất cho vay và chỉ số giá tiêu dùng có quan hệ ngược chiều với thị trường chứng khoán trong khi cung tiền và sản lượng công nghiệp có ảnh hưởng cùng chiều Ngoài ra theo nghiên cứu của nhóm tác giả này thì thị trường chứng khoán Việt Nam rất ít nhạy cảm với các cú sốc của thông tin vĩ mô và có xu hướng phản ứng giảm khi xảy ra các cú sốc (ngoại trừ cú sốc cung tiền)

Nguyễn Phúc Cảnh (2014) sử dụng mô hình SVAR để nghiên cứu tác động chính sách tiền tệ với giá tài sản tài chính tại Việt Nam với bộ dữ liệu về VN-Index, HNX-Index và các biến số vĩ mô như tỷ giá, lãi suất, cung tiền, lạm phát,… Kết quả nghiên cứu của tác giả cho thấy VN-Index và HNX – Index phản ứng rất mạnh với

sự thay đổi trong lạm phát và cung tiền nhưng phản ứng không rõ ràng trước các cú sốc của giá dầu thế giới và lãi suất điều hành của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam Cuối cùng tác giả kết luận chính sách tiền tệ có tác động mạnh lên thị trường chứng khoán

Các kết quả nghiên cứu trên đã cho thấy bằng chứng thực nghiệm rằng có tồn tại mối quan hệ hay tác động của các yếu tố vĩ mô như lãi suất, tỷ giá đối với thị trường chứng khoán tại nhiều nước trên thế giới, trong đó có cả Việt Nam

Để phát triển ý tưởng của các công trình nghiên cứu này, chúng tôi một lần nữa sử dụng các mô hình định lượng thống kê để kiểm định tác động của các công

cụ chính sách tiền tệ, cụ thể ở đây là tỷ giá và lãi suất đối với thị trường chứng khoán

Mặc dù chưa có công trình nghiên cứu nào khẳng định về khả năng đại diện thị trường của chỉ số VN-Index nhưng các chuyên gia, nhà đầu tư vẫn cho rằng đây

là một chỉ số không hoàn hảo Dẫn đến việc hình thanh các chỉ số riêng như Index,…

VN30-Trong nghiên cứu này chúng tôi cũng không nỗ lực đưa ra một chỉ số có khả năng đánh giá thị trường chứng khoán tốt hơn Song, chúng tôi thực hiện ý tưởng nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ lên từng nhóm cổ phiếu riêng lẻ thay

vì nghiên cứu chỉ số chung của thị trường như các nghiên cứu trước đây

Như vậy, mặc dù đã có bằng chứng thực nghiệm cho rằng lãi suất và tỷ giá

có tác động đến thị trường chứng khoán nhưng liệu rằng tác động này có tiếp diễn

và tác động ở mức độ nào khi đánh giá trên một nhóm các chứng khoán được phân theo ngành một cách riêng lẻ?

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ đi sâu vào tìm hiểu tác động của lãi suất

và tỷ giá đối với tỷ suất sinh lợi của từng nhóm chứng khoán riêng lẻ để rút ra kết luận cho câu hỏi nghiên cứu nêu trên

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu:

3.1.1 Biến phụ thuộc:

Biến phụ thuộc cần nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán Để xác định được tỷ suất sinh lợi của chứng khoán thì cần thu thập dữ liệu thô là giá của chứng khoán đó qua các thời kỳ

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng dữ liệu về giá của các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh trong thời kỳ từ tháng 01 năm 2008 đến hết tháng 09 năm 2014 Do đây là thời kỳ hậu tăng trưởng nóng nên khả năng sử dụng các biến vĩ mô để giải thích cho biến động giá cổ phiếu

sẽ tốt hơn nếu áp dụng nghiên cứu trong các giai đoạn tăng trưởng nóng

Dữ liệu về giá của các chứng khoán được thu thập trong giai đoạn từ đầu tháng 01 năm 2008 đến hết tháng 09 năm 2014 (81 kỳ quan sát) của 194 cổ phiếu được niêm yết tại Sở Gia Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh và được phân thành 5 nhóm ngành (dựa trên kết quả phân ngành cua Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh được công bố tại website: www.hsx.vn) Biến số tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu được tính toán dự trên tỷ lệ phân trăm thay đổi giá trong 1 tháng của cổ phiếu đó (sau khi loại trừ biến động do chia cổ tức, cổ phiếu thưởng, chia tách cổ phiếu, ) Công thức xác định như sau:

̅̅̅̅̅̅ ̅̅̅̅̅̅̅ ( )

Trong đó:

R ij là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ j vào tháng thứ i

P ij là giá của cổ phiếu thứ j vào tháng thứ i

P i-1,j là giá của cổ phiếu thứ j vào tháng liền trước tháng thứ i Dựa trên kết quả phân ngành được Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh công bố, tỷ suất sinh lợi của ngành được xác định bằng trung bình cộng của tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu thuộc cùng nhóm ngành đó

3.1.2 Biến giải thích

Mục tiêu của nghiên cứu là tìm ra sự tác động của chính sách tiền tệ lên tỷ suất sinh lợi hay giá của các chứng khoán Vì vậy, cần phải chọn ra các biến đại diện cho chính sách này Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất áp dụng tỷ giá hối đoái và lãi suất cho vay hoặc lãi suất tiền gửi như là một biến đại diện cho chính sách tiền tệ Bởi vì, chính sách tiền tệ được Ngân hàng nhà nước thực hiện qua nhiều công cụ như nghiệp vụ thị trường mở, lãi suất chiết khấu, tỷ giá hối đoái, tỷ

lệ dữ trữ bắt buộc,…về cơ bản sẽ làm thay dổi cung tiền và theo nhiều kênh truyền dẫn sẽ tác động lên những biến số có ảnh hưởng trực tiếp đến thị trường như lãi suất cho vay, lãi suất tiền gửi, tỷ giá hối đoái,…

Lãi suất chiết khấu là một công cụ chính sách tiền tệ quan trọng Bằng việc thay đổi lãi suất chiết khấu, cung tiền trong nền kinh tế sẽ thay đổi và tác động đến các mức lãi suất trên thị trường như lãi suất cho vay, lãi suất tiền gửi, … Do đó tác động đến chi phí huy động vốn của các doanh nghiệp hoặc tổ chức tín dụng từ đó ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh và tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu của các doanh nghiệp/tổ chức tín dụng này

Tỷ giá hối đoái sẽ tác động đến tỷ suất sinh lợi của doanh nghiệp thông qua kênh lạm phát : do tỷ giá hối đoái có tác động lên giá cả các mặt hàng nhập khẩu được sử dụng như nguyên, nhiên liệu đầu vào của các doanh nghiệp nên làm thay đổi chi phí sản xuất kinh doanh, lợi nhuận của doanh nghiệp qua đó ảnh hưởng đến

tỷ suất sinh lợi của các chứng khoán

Dữ liệu về lãi suất và tỷ giá được thu thập tại Thư viện điện tử của Quỹ Tiền

Tệ Quốc Tế (IMF elibrary) trong cùng thời kỳ (từ đầu tháng 01 năm 2008 đến hết tháng 09 năm 2014) Cụ thể, dữ liệu tỷ giá được sử dụng là dữ liệu của cặp tỷ giá

Đô la Mỹ - Việt Nam Đồng bình quân hàng tháng (EUSD/VND) trong giai đoạn nghiên cứu Dữ liệu về lãi suất là dự liệu lãi suất cho vay bình quân hàng tháng (INTL) hay lãi suất tiền gửi bình quân hàng tháng (INTD)

Dữ liệu sau khi được thu thập theo phương pháp như trên sẽ được lấy Logarit tự nhiên (cơ số e) và được ký hiệu như sau:

Bảng 3.1 Mô tả các biến sử dụng trong nghiên cứu

1 BANKi

Logarit của tỷ suất sinh lợi bình quân của các cổ phiếu nhóm ngành “Hoạt động Tài chính, Ngân hàng và Bảo hiểm” luỹ kế đến tháng thứ i

∏( )

2 CONSi

Logarit của tỷ suất sinh lợi bình quân của các cổ phiếu nhóm ngành “Xây Dựng” luỹ kế đến tháng thứ i

4 PRODi

Logarit của tỷ suất sinh lợi bình quân của các cổ phiếu nhóm ngành “Công nghiệp chế biến, chế tạo” luỹ kế đến tháng thứ i

5 REALi

Logarit của tỷ suất sinh lợi bình quân của các cổ phiếu nhóm ngành “Hoạt động kinh doanh bất động sản” luỹ kế đến tháng thứ i

Đối với nhóm doanh nghiệp thuần tuý hoạt động sản xuất kinh doanh như Xây dựng, kinh doanh bất động sản, công nghiệp chế biến chế tạo và nhóm sản xuất phân phối điện, khí đốt, nước nóng, hơi nước và điều hoà không khí, tôi sử dụng bộ biến giải thích bao gồm tỷ giá hối đoái (MFER) và lãi suất cho vay (LEND) do lãi suất cho vay và tỷ giá có tác động trực tiếp đến chi phí đầu vào của các doanh nghiệp thuộc nhóm này

Đối với nhóm ngành tài chính ngân hàng, tôi sử dụng biến giải thích là tỷ giá hối đoái (MFER) và lãi suất tiền gửi (DEPO) vì lãi suất tiền gửi có ảnh hưởng đến chi phí đầu vào của nhóm ngành này

3.2 Phương pháp nghiên cứu:

Đối với các dữ liệu dạng chuỗi thời gian thì thường xuất hiện các dàng xu hướng như tăng hoặc giảm liên tục vì thế làm cho khi ước lược mô hình hồi quy của

các biến dạng chuỗi thời gian sẽ tạo ra các hồi quy giả mạo, tức là sự tương quan giữa các biến này là do có sự xuất hiện của các xu thế nêu trên chứ về bản chất các biến này không có sự tác động đến nhau hoặc tác động không đủ mạnh để tạo ra các giá trị thống kê R2 rất lớn trong các hồi quy giả mạo

Vì vậy, khi kiểm định mối quan hệ giữa các biến dạng chuỗi thời gian thì việc quan trọng là cần xác định mối quan hệ này là thực hay giả mạo Đây là điều

mà các mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống không thực hiện được trên các dữ liệu chuỗi thời gian có xu hướng hay nói cách khác là không có tính dừng

Mô hình Vector tự hồi quy (Vector autoregression - VAR) và Vector hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction Model – VECM) thực hiện được công việc này trên dự liệu dạng chuỗi thời gian có tính dừng hoặc không có tính dừng Do đó, trong nghiên cứu ngày, để thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa các biến đại diện cho chính sách tiền tệ và các biến đại diện cho tỷ suất sinh lợi của chứng khoán, tôi

sử dụng các mô hình này để thực hiện Để ước lược các mô hình này thỉ cần thực hiện các bước sau:

3.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị:

3.2.1.1 Kiểm định Augmented Dickey – Fuller

Xét chuỗi số liệu theo thời gian y t

Theo Dickey và Fuller (1981) mô hình kiểm định nghiệm đơn vị có dạng:

∑ ( )

∑ ( )

Trong đó:

Sau khi ước lượng hệ thống (3.2) và (3.3) ta tính giá trị thống kê

( )

Sau đó so sánh giá trị này với các giá trị tới hạn để kết luận về giả thiết Ho

3.2.1.2 Kiểm định Phillips – Perron (PP)

Trong kiểm định này, Phillips – Perron thực hiện ước lượng phương trình sau:

( ) Trong đó có thể thay thế hằng số bằng biến xu thế

Các giá trị thống kê được xác định như sau:

( ̂ ) ̂

( ̂ ̂ ) ( )

√ ̂ ̂

̂ ̂ ( ̂ ̂ )

̂ ̂ ( ) Trong đó :

̂ ∑ ̂ ̂

̂ ̂ ∑ (

)

̂

∑ ̂ Giả thiết Ho : ρ = 1 (chuỗi dữ liệu không dừng hay có nghiệm đơn vị)

Sau khi tính toán các giá trị thống kê thì thực hiện so sánh với các giá trị tới hạn để rút ra kết luận về giả thiết Ho và tính dừng của chuỗi dữ liệu

3.2.2 Kiểm định đồng liên kết Johansen

Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng mô hình VAR hoặc VECM để ước lượng tác động của chính sách tiền tệ thông qua tỷ giá và lãi suất lên tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu Đối với VECM, điều kiện để áp dụng là các chuỗi thời gian phải cùng dừng ở sai phân bậc 1 và có mối quan hệ đồng liên kết Do vậy, trước khi áp

dụng VECM cho các chuỗi dừng ở sai phân bậc 1 thì cần phải kiểm định tính đồng liên kết giữa chúng

Về lý thuyết, Engle và Granger (1987) cho rằng „„nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Nói cách khác, nếu phần dư trong mô hình hồi qui giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi qui là thực và thể hiên mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình Và nếu như mô hình là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, và khi đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có ý nghĩa‟‟ Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Engle- Granger, kiểm định CRDW, và kiểm định Johasen

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp Johansen để kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dự liệu

Dữ liệu đầu vào của kiểm định là các chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 được viết dưới dạng hệ phương trình VAR :

( )

Trong đó y t là một ma trận n dòng (n là số lượng chuỗi đầu vào) và đều dừng

ở sai phân bậc 1 Khi đó hệ (3.4) có thể được viết lại như sau :

∑ ( )

Trong đó :

∑

∑

( ) Khi đó, các giá trị thống kê cần ước lượng là :

∑ ( ̂

( )

( ̂ ) ( ) Trong phương pháp Johansen, hai giá trị thống kê trên là cở sở để xem xét việc có tồn tại quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong hệ

Thực hiện so sách giá trị TRACE (trường hợp áp dụng Trace Test) hoặc MAXEI (trường hợp áp dụng maximum eigenvalue test) với các giá trị tới hạn để kết luận về tính đồng liên kết giữa các biến và số lượng phương trình đồng liên kết

3.2.3 Mô hình VAR/VECM :

3.2.3.1 Mô hình VAR

Mô hình Vector tự hồi quy (Vector autoregression – VAR) là một hệ phương trình đồng thời của các biến theo giá trị quá khứ của chúng và của các biến khác trong hệ

Mô hình VAR có n biến và p trễ được viết dưới dạng :

( ) Trong đó :

y t ma trận n dòng của n biến

Πi là các ma trận hệ số của mô hình

p là số trễ của mô hình

c là hệ số chặn

εt là sai số ngẫu nhiên

Các hệ số trong mô hình VAR được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất đa chiều (Multivariate least squares – MLS)

3.2.3.2 Hàm phản ứng đẩy :

Hàm phản ứng đẩy trong mô hình VAR có dạng :

* +

( )

Về toán học, hàm phản ứng đẩy là tập hợp các giá trị của đạo hàm bậc 1 theo

jt của biến y i, t+n Kết quả hàm này cho biết độ nhạy của biến y i trong hệ trước 1 cú

sốc (thay đổi 1 độ lệch chuẩn) của biến y j khác

Giá trị của phản ứng đẩy sẽ bằng 0 nếu một trong các biến không có quan hệ nhân quả với các biến khác trong hệ thống

3.2.3.3 Phân rã phương sai :

Hệ phương trình (3.9) được gọi là VAR(p) hay mô hình VAR với p trễ Một VAR(p) bất kỳ có thể được rút gọn thành VAR(1) bằng các biến đổi sau :

Đặt các ma trận sau :

[

]

[

] [ ] [ ] Khi đó (3.9) được viết lại dưới dạng VAR(1) như sau :

( ) Khi đó đại lượng đo lường phần trăm giải thích của biến j lên biến k qua h giai đoạn trong hệ thống VAR được xác định là :

Trong đó :

ej là cột thứ j trong Ik

Σu là ma trận hiệp phương sai của εt

P là ma trận tam giác dưới khi thực hiện phương pháp bóc tách của Cholesky đối với Σu sao cho Σu=PPT

Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction Model – VECM)

là một dạng của mô hình VAR nhưng được sử dụng trong trường hợp các chuỗi dự liệu dừng ở sai phân bậc 1 và có mối quan hệ đồng liên kết

Mô hình VECM tổng quát có dạng :

( ) Trong đó

Δ là sai phân bậc 1

Γ là các ma trận hệ số của mô hình

Π = αβ, trong đó α là hệ số tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng dài hạn ;

β là ma trận hệ số trong phương trình đồng liên kết

-1/α là thời gian điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn của mô hình Theo đó, nếu α càng lớn thì thời gian điều chỉnh càng ngắn và ngược lại

Do VECM là một dạng mô hình VAR nên có thể biến đổi VECM về dạng VAR cơ bản và áp dụng ước lượng MLS để tính toán các hệ số trong mô hình tương

tự như áp dụng với VAR

Do VECM là một dạng của mô hình VAR nên các phân tích phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy có thể vận dụng tương tự như mô hình VAR tổng quát

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả:

Kết quả thống kê mô tả của các dữ liệu đầu vào như sau:

Bảng 4.1 Thống kê mô tả của dữ liệu

Biến số BANK CONS ELEC PROD REAL MFER LEND DEPO Mean -0.99 -0.84 -0.83 -0.72 -0.48 9.86 -2.09 -2.35

Số quan

4.2 Đồ thị phân phối của các biến :

Hình 4.1a Đồ thị phân phối của biến BANK

Hình 4.1c Đồ thị phân phối của biến ELEC

Hình 4.1e Đồ thị phân phối của biến REAL

Hình 4.1g Đồ thị phân phối của biến LEND

4.3 Kiểm định nghiệm đơn vị:

Như đã trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu, đối với dữ liệu dạng chuỗi thời gian thì công việc trước tiên cần thực hiện là kiểm định tính dừng hay kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi dự liệu đó

Có hai phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị đó là kiểm định Augmented Dickey – Fuller (ADF) và kiểm định Phillips – Perron (PP)

Giả thiết Ho được đặt ra trong 2 phương pháp kiểm định này là chuỗi dự liệu không có tính dừng hay có nghiệm đơn vị

Sau khi tính toán các giá trị thống kê và thực hiện so sánh với các giá trị tới hạn tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% và đưa ra kết luận về tính dừng của chuỗi dự liệu

Kết quả kiểm định tính dừng đối với các chuỗi dự liệu trong nghiên cứu như sau:

Bảng 4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị

Kiểm định ADF Kiểm định PP Ghi chú

DEPO -2.468369 -2.519963

D(DEPO) -4.913160*** -4.887072*** Lấy sai phân bậc 1

Các ký hiệu (*) (**) (***) tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt 10%, 5%, 1%

Kết quả kiểm định cho thấy các biến:

Biến ELEC có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi không dừng và sau khi lấy sai phân bậc 1 thì được chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%

Biến PROD có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi không dừng và sau khi lấy sai phân bậc 1 thì được chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1% với kiểm định PP và mức ý nghĩa 10% với kiểm điệm ADF

Biến MFER có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi không dừng và sau khi lấy sai phân bậc 1 thì được chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%

Biến LEND có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi không dừng và sau khi lấy sai phân bậc 1 thì được chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%

Biến DEPO có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi không dừng và sau khi lấy sai phân bậc 1 thì được chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%

Như vậy, có thể sử dụng mô hình VAR để ước lượng cho mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc là BANK, CONS, REAL và các biến độc lập (MFER và LEND) Ngược lại, do các biến ELEC và PROD là chuỗi dừng ở sai phân bậc 1 (cùng với các biến độc lập) nên có thê sử dụng VAR hoặc VECM để ước lượng mối quan hệ giữa các biến này với các biến độc lập

Trường hợp sử dụng VECM, các biến phụ thuộc và biến độc lập phải có mối quan hệ đồng liên kết (sẽ được kiểm định bằng phương pháp Johansen)