Bài viết tìm hiểu tác động củachỉ số của thị trường chứng khoán Trung Quốc đến chỉ số của thị trường chứng khoán Việt Nam. Dữ liệu theo ngày được thu thập từ ngày 17 tháng 5 năm 2016 đến ngày 17 tháng 5 năm 2019, gồm 724 quan sát. Để mô tả mối quan hệ giữa các biến này, tác giả sử dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ.
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA 79 TÁC ĐỘNG CỦA CHỈ SỐ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TRUNG QUỐC ĐẾN CHỈ SỐ THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Nguyễn Thị Việt Nga* TĨM TẮT: Bài viết tìm hiểu tác động củachỉ số thị trường chứng khoán Trung Quốc đến số thị trường chứng khoán Việt Nam Dữ liệu theo ngày thu thập từ ngày 17 tháng năm 2016 đến ngày 17 tháng năm 2019, gồm 724 quan sát Để mô tả mối quan hệ biến này, tác giả sử dụng mơ hình tự hồi quy phân phối trễ Kết cho thấy, ngắn hạn, số thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng biến đổi q khứ bị ảnh hưởng số thị trường chứng khoán Trung Quốc ngày Trong dài hạn tồn mối quan hệ cân dài hạn số thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường chứng khoán Trung Quốc Mối quan hệ hai số thị trường chứng khoán ngắn hạn dài hạn quan hệ chiều Từ khóa: số thị trường chứng khốn, Trung Quốc, Việt Nam, mơ hình tự hồi quy phân phối trễ GIỚI THIỆU Q trình tồn cầu hóa thị trường tài quốc tế làm tương tác thị trường chứng khoán tăng lên thông qua tiến công nghệ thông tin viễn thông giúp tăng cường mối quan hệ thị trường khác nhau, điều dẫn đến bất ổn kinh tế nước phát triển nước có quy mơ kinh tế lớn ảnh hưởng nhiều đến thị trường chứng khoán quốc gia nhỏ phát triển Hệ tượng tài sản giao dịch thị trường khác có mức rủi ro tương tự nhau, hay nói cách khác tài sản tài giao dịch thị trường riêng biệt có mức rủi ro dẫn đến mức kỳ vọng lợi nhuận tương tự Do đó, nhà đầu tư tận dụng mối tương quan thị trường quốc tế nội địa để tăng lợi nhuận giảm rủi ro (Shih cộng sự, 2008; Oliveira cộng sự, 2009) Theo thông tin Worldbank vào ngày 18/09/2015, kinh tế Trung Quốc vượt qua Nhật Bản trở thành kinh tế lớn thứ hai giới, sau Mỹ, thị trường Trung Quốc trở nên quan trọng ảnh hưởng lớn đến kinh tế toàn cầu Các nhà lãnh đạo nước tự tin thị trường quốc tế bắt đầu tác động đến thị trường Châu Á, Châu Phi Mỹ La Tinh nhiều hơn, với hợp đồng có giá trị lớn Bên cạnh đó, theo Hiệp hội quốc gia Đông Nam Á (Association of Southeast Asian Nations), với thành lập Cộng đồng Kinh tế ASEAN (AEC) vào ngày 31/12/2015, AEC Blueprint 2025 dẫn dắt khu vực ASEAN trở nên chủ động hơn, tạo * Học viện Tài chính, Đức Thắng, Bắc Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam 80 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA nên cấu trúc khn khổ hoạt động cộng đồng kinh tế Ngoài ra, Blueprint chắn nước thành viên không liên kết kinh tế với nhau, mà liên kết cách vững với kinh tế tồn cầu, góp phần thực mục tiêu phát triển chung Những kiện góp phần làm cho mối quan hệ thị trường vốn Trung Quốc với nước khu vực Đông Nam Á trở nên mạnh Điều thấy số Shanghai Composite thị trường chứng khoán Trung Quốc vào ngày đầu năm 2016 giảm sâu, có lúc phải kích hoạt hệ thống ngừng giao dịch phần khiến cho thị trường chứng khoán nhiều nước giới giảm, có Việt Nam Sự kiện dẫn đến câu hỏi liệu thị trường chứng khốn Trung Quốc có ảnh hưởng đến thị trường chứng khốn Việt Nam khơng vấn đề cần thiết nên xem xét bối cảnh thị trường biến động Do đó, nhóm tác giả thực nghiên cứu nhằm xem xét mối quan hệ thị trường chứng khoán Trung Quốc Việt Nam TỔNG QUAN LÝ THUYẾT Bắt đầu từ kỷ thứ XX, phát triển công nghệ thông tin, điện tử viễn thông giúp cho q trình tồn cầu hóa diễn nhanh hơn, kéo theo mối liên hệ thị trường tài giới mạnh Sự tương tác hay tính liên kết thị trường tài dẫn đến việc cú sốc (shock) thị trường tài chính, mà đặc biệt thị trường tài có quy mơ lớn, dẫn đến thay đổi thị trường tài khác mà chủ yếu thị trường tài phát triển Điều dẫn đến tài sản giao dịch thị trường khác có rủi ro tương tự, từ tạo lợi nhuận tương tự tính liên kết thị trường Một liên kết thị trường tài mạnh làm cho thị trường thay đổi giống Khi đó, cú sốc số thị trường chứng khoán dẫn đến thay đổi tương tự thị trường khác giới Nghiên cứu Otavio R.De Mediros, Gustavo R.De Oliveira F.N Van Doornik (2009) cho thấy thị trường chứng khốn Brazil giải thích liệu chứng khoán Mỹ vài phút trước Kofman Martens (1997) nghiên cứu mối quan hệ hai thị trường chứng khoán riêng biệt, giá chứng khoán thị trường dẫn đầu thị trường lại thay đổi tương tự với độ trễ định Tác giả xem xét mối liên hệ số chứng khoán London New York với kết cho thấy thị trường chứng khốn Mỹ có tác động lan tỏa đến thị trường chứng khốn Anh, có vài trường hợp ngược lại Nếu nắm bắt mối liên hệ trễ thị trường, nhà đầu tư có hội để thu tỷ suất sinh lợi bất thường thông qua arbitrage Theo Jiang cộng (2001) định nghĩa tác động lan tỏa “hiện tượng phản ánh tình trạng thay đổi mức giá khác thay đổi tương tự nhau” Điều phù hợp với nghiên cứu Oliveira cộng (2009) cho thị trường phát triển trước thị trường khác, dự báo phần thay đổi giá thị trường khác, tạo hội “arbitrage”, tạo tỷ suất sinh lợi bất thường Khi tác động phát hiện, lại khơng phù hợp với giả thiết thị trường hiệu phát triển Fama năm 1970, ơng cho giá chứng khốn bước ngẫu nhiên, khơng thể dự báo, khơng có tỷ suất sinh lợi bất thường khơng thể thực arbitrage Tuy nhiên, thực tế, có thị trường phát triển thị trường khác, tạo khác biệt đặc tính, quy mơ Ví dụ thị trường chứng khoán New York (NYSE) lớn hai mươi lần so với thị trường chứng khoán Brazil (Bovespa) Sự tồn chế tốt để bảo vệ HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA 81 nhà đầu tư nhỏ lẻ Bên cạnh đó, phương tiện thơng tin đại chúng điện đại nước phát triển cung cấp thông tin nhanh đem lại hiệu lớn cho nhà đầu tư, đó, tạo nhiều bất lợi cho nước phát triển Tất đặc điểm dẫn đến mức độ phát triển khác thị trường, tạo điều kiện cho bất cân xứng thông tin xảy Khi giả thiết thị trường hiệu không đứng vững, giá tài sản thị trường phát triển phụ thuộc vào ảnh hưởng việc nắm bắt thông tin nhanh hiệu Hay nói cách khác, thay đổi giá tài sản thị trường lớn - Mỹ - dự báo thay đổi giá thị trường phát triển Brazil (Oliveira cộng (2009)), hay theo nghiên cứu Bwo-Nung Huang cộng (1999) cho thấy thị trường Nhật Bản, Hồng Kông Singapore thể tác động dẫn dắt thị trường Châu Á nổi, có mối liên kết mạnh mẽ thị trường phát triển Đây tác động lan tỏa, mà thay đổi giá tài sản thị trường dẫn tới thay đổi giá tài sản nước khác với độ trễ Tình trái ngược với giả thiết thị trường hiệu giúp dự báo tỷ suất sinh lợi thị trường, tạo hội kiếm tỷ suất sinh lợi bất thường thị trường theo sau thơng qua arbitrage Do đó, số cơng trình nghiên cứu đưa số nguyên nhân dẫn đến tác động lan tỏa trễ này: số lượng nhà phân tích cơng ty, tỷ lệ sở hữu tổ chức công ty, khối lượng giao dịch Các giải thích mở rộng gồm giao dịch không đồng (Lo MacKinlay, 1990b), lợi nhuận mong đợi theo thời gian, truyền dẫn thông tin chậm chạp (Lo MacKinlay, 1990a) Nghiên cứu Kewei (2007) tập trung vào lý thứ ba tác động lan tỏa giá chứng khoán số công ty ảnh hưởng chậm chạp với thông tin yếu tố khác Và yếu tố kinh tế lý cho truyền dẫn thông tin chậm chạp thị trường chứng khốn? Đã có nhiều nghiên cứu thực dựa tác động lan tỏa Miller (1980) ứng dụng tác động lan tỏa để xác định giá bán sỉ dẫn dắt giá sản xuất thịt heo Mỹ Đối với thị trường chứng khoán, tác động lan tỏa sử dụng nhiều cách khác Theo Yiu Kuen WaiSum Chan (2010) thị trường giao sau dẫn dắt thị trường kỳ hạn cho số S&P500 Nghiên cứu Tse (2006) cho thấy mối quan hệ dẫn dắt hợp đồng giao giao sau Nikkei thấy thay đổi giá tương lai lấy trễ dẫn dắt thay đổi giá giao ngay, ngắn hạn, khơng có chiều ngược lại Tương tự các nghiên cứu trên, lý thuyết áp dụng lên số chứng khoán Malliaris Urrutia (1992) xem xét tác động lan tỏa cho số số chứng khoán lớn: New York S&P500, Tokyo Nikkei, London FT-30, Hồng Kong Hang Seng, Singapore Straits Times Australia All Ordinaries Tác giả tìm thấy mối lên hệ số vào giai đoạn trước sau khủng hoảng 1987 khơng có tác động lan tỏa tồn vào tháng khủng hoảng Oliveira cộng (2009) xem xét tồn mối liên hệ thị trường chứng khoán Mỹ Brazil, đại diện số NYSE Bovespa Kết cho thấy lợi nhuận Bovespa giải thích thay đổi phút trước NYSE Mặt khác, Shih cộng (2008) xem xét mối quan hệ số thị trường phát triển Trung Quốc, Nhật Bản Mỹ kết cho thấy khơng có mối tương quan thị trường Theo Bwo- 82 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA Nung Huang cộng (1999), thị trường Mỹ có tác động lan tỏa tới thị trường giá chứng khoán Nhật Bản, Hồng Kong, Singapore thể tác động lan tỏa đến thị trường nước Châu Á Nguyễn Phúc Cảnh cộng (2016) nghiên cứu xem xét tác động lan tỏa thị trường chứng khoán Trung Quốc đối vớithị trường chứng khoán nước khu vực Đông Nam Á bao gồm Indonesia,Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan Việt Nam giai đoạn từ 2005 - 2015 Thơng qua sử dụng mơ hình véc tơ tự hồi quy, hàm phản ứng đẩy phân rã phương sai cho liệu chuỗi thời gian theo ngày, kết cho thấy thị trường chứng khoán Trung Quốc có tác động lan tỏa đến thị trường nước ASEAN tác động lan tỏa có độ trễ từ đến ngày Từ lý thuyết nghiên cứu thực trạng số chứng khoán Trung Quốc giảm sút ảnh hưởng đến số chứng khoán nước khác thị trường chứng khốn Trung Quốc có tác động lan tỏa đến thị trường chứng khốn Việt Nam hay khơng? Ở phần tiếp theo, nhóm tác giả sử dụng phương pháp kinh tế lượng để kiểm định điều này, nhiên, liệu nghiên cứu cập nhật phương pháp sử dụng sử dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp nghiên cứu Phần thể phương pháp để đạt mục tiêu nghiên cứu Đầu tiên, phân tích liệu chuỗi thời gian, phân tích số chứng khốn thị trường tài chính, áp dụng mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển có giả định chuỗi thời gian dừng, hay nói cách khác bước chúng ngẫu nhiên Theo cách này, chuỗi liệu xem dừng trung bình độ lệch chuẩn không đổi theo thời gian giá trị hiệp phương sai hai chuỗi thời gian phụ thuộc vào độ trễ hai giai đoạn phụ thuộc vào thời gian mà hiệp phương sai tính Trong nghiên cứu này, để kiểm định xem chuỗi liệu có dừng hay khơng, nhóm tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller theo nghiên cứu Dickey Fuller (1979) Để xem xét mối quan hệ thị trường chứng khoán Trung Quốc Việt Nam dài hạn hay ngắn hạn nhóm tác giả tiến hành thực kiểm định đồng liên kết Johansen với giả thiết H0 không tồn đồng liên kết hai thị trường Nếu bác bỏ giả thiết H0 mối quan hệ Trung Quốc Việt Nam dài hạn Ngược lại, chấp nhận giả thiết H0, hay tồn mối quan hệ ngắn hạn nước này, nhóm tác giả thực mơ hình tự hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag, viết tắt ARDL) Mơ hình đề xuất Pesaran, Shin & Smith (1996) Dạng tốn học mơ hình ARDL sử dụng báo là: m n D(VNINDEX )t = α + ∑ α i D (VNINDEX )t −i + ∑ βi D ( HANGSENG )t −i + ut , =i =i D ký hiệu toán tử lấy sai phân, α i , βi hệ số hồi quy, ut phần dư có 83 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HĨA tương quan đồng thời khơng tương quan với trễ khơng tương quan với tất biến độc lập Do vế phải phương trình hồi quy gồm biến trễ biến độc lập, sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu Quy trình ước lượng mơ hình ARDL tóm lược qua bước sau: - Kiểm định tính dừng chuỗi thời gian Biến đổi chuỗi thời gian chưa dừng chuỗi dừng Tức biến đổi để nhận chuỗi có kỳ vọng, phương sai hiệp phương sai không đổi theo thời gian - Lựa chọn bậc trễ tối ưu cho mơ hình ARDL - Ước lượng mơ hình ARDL - Kiểm định kết ước lượng mơ hình ARDL: Kiểm định dạng hàm; kiểm định tính ổn định mơ hình ARDL; kiểm định phần dư mơ hình ARDL khơng mắc khuyết tật tự tương quan - Kiểm định đồng tích hợp để tìm mối quan hệ cân dài hạn biến Chi tiết mơ hình ARDL tìm thấy Chương 17 Gujarati (2004) 3.2 Dữ liệu Chỉ số thị trường chứng khoán Trung Quốc Hangseng Composite số thị trường chứng khoán Việt Nam VNI thu thập từ https://www.investting.com, giai đoạn từ ngày 17 tháng năm 2016 đến ngày 17 tháng năm 2019, gồm 724 quan sát Giai đoạn giai đoạn sau khủng hoảng tài toàn cầu với liệu cập nhật Một số kết thú vị liên quan đến thời kỳ thị trường có biến động mạnh nghiên cứu báo khác Trong chuỗi liệu thu thập có số liệu bị thiếu ngày lễ lý khác, tác giả điều chỉnh để tạo nên liệu cân KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Các chuỗi số liệu đưa vào phân tích mơ hình ARDL phải chuỗi dừng Tính dừng khái niệm quan trọng nghiên cứu chuỗi thời gian Tuy nhiên, thực tế, hầu hết chuỗi số liệu tài khơng dừng Trước tiên, quan sát đồ thị chuỗi ban đầu Hình VNI SHANGHAI_COMPOSITE 3,600 1,300 1,200 3,400 1,100 3,200 1,000 3,000 900 2,800 800 700 2,600 600 2,400 500 III IV 2016 I II III 2017 IV I II III 2018 IV I II III IV 2016 I II III 2017 IV I II III IV 2018 2019 Hình Đồ thị chuỗi VNI HANGSENG COMPOSITE I 2019 II 84 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA Hình gợi ý chuỗi thời gian ban đầu không dừng Chúng ta khảo sát đồ thị chuỗi sai phân bậc chuỗi ban đầu Hình DVNI DSHANGHAI_COMPOSITE 160 40 120 20 80 40 0 -40 -20 -80 -120 -40 -160 -200 -60 III IV 2016 I II III 2017 IV I II III 2018 IV I II III IV 2016 I II III 2017 IV I II III 2018 IV I II 2019 2019 Hình Đồ thị chuỗi DVNI DHANGSENG COMPOSITE Hình gợi ý chuỗi sai phân bậc chuỗi thời gian ban đầu chuỗi dừng Để minh chứng, sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị, nhờ kiểm định phổ biến kiểm định Augmented Dicky-Fuller (kiểm định ADF) Kết sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị với trễ bậc theo khuyến nghị Newey-West, với kỹ thuật sử dụng theo dạng mơ hình có xu hướng hệ số chặn Các Bảng trình bày kiểm định ADF cho chuỗi thời gian ban đầu, chuỗi sai phân bậc chúng Bảng Kết kiểm định tính dừng chuỗi VNI HANGSENG COMPOSITE 85 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA Bảng Kết kiểm định tính dừng chuỗi DVNI DHANGSENG COMPOSITE Kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi gian ban đầu không dừng, sau lấy sai phân bậc nhất, thu chuỗi thời gian dừng Các kết phù hợp với dự đốn ban đầu từ Hình Việc sử dụng phương pháp lấy sai phân bậc không để thu chuỗi thời gian dừng, mà lựa chọn phù hợp cần giải thích hàm phản ứng Bởi vì, chuỗi sai phân cung cấp thông tin xu hướng tăng giảm (theo dấu kết sai phân) không tập trung cung cấp thông tin giá trị thực chuỗi thời gian Tiếp theo, thực thống kê mô tả cho thấy biến có độ lệch chuẩn cao, thể biến động mạnh biến Giá trị thống kê Jarque-Bera mức cao cho thấy chuỗi khơng có phân phối chuẩn Mean DVNI Median Maximum Mini Skew Jarque Std Dev Kurtosis Probability mum ness Bera Sum Ob Sum Sq servaDev tions 0.486487 1.110000 37.85000 -56.33 9.756029 -1.14 9.244214 1331.134 0.000000 351.7300 68720.04 723 DSHANGHAI 0.053416 1.890000 157.0500 -171.9 30.42501 COMPOSITE -0.535 7.708474 702.3827 0.000000 38.62000 668341.7 723 Bảng Thống kê mô tả sai phân biến Bước cần xác định độ trễ tối ưu cho mơ hình ARDL Đây cơng đoạn quan trọng trước ước lượng mơ hình ARDL Cách truyền thống để lựa chọn độ trễ tối ưu ước lượng mơ hình ARDL nhiều lần với trễ giảm dần đến Trong số mơ hình ARDL ước lượng, lựa chọn mơ hình có giá trị tiêu chuẩn thơng tin Hannan-Quin nhỏ Trong báo này, tác giả thử trễ đến tối đa bậc 12 lựa chọn mô hình khuyến nghị theo 86 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA tiêu chuẩn Hannan-Quin mơ hình ARDL(2,0) Hình sau minh họa tiêu chuẩn cho 20 mơ hình có kết tốt cả, có mơ hình tốt nói Hannan-Quinn Criteria (top 20 models) 7.346 7.344 7.342 7.340 7.338 7.336 7.334 7.332 ARDL(8, 0) ARDL(2, 3) ARDL(6, 2) ARDL(9, 0) ARDL(3, 2) ARDL(5, 2) ARDL(1, 0) ARDL(4, 2) ARDL(7, 0) ARDL(6, 1) ARDL(3, 1) ARDL(2, 2) ARDL(4, 1) ARDL(5, 1) ARDL(2, 1) ARDL(6, 0) ARDL(3, 0) ARDL(4, 0) ARDL(5, 0) ARDL(2, 0) 7.330 Hình Minh họa tiêu chuẩn Hann-Quin cho 20 mơ hình tốt Kết ước lượng mơ hình ARDL trình bày Bảng sau Dynamic regressors (12 lags, automatic): D(SHANGHAI_COMPOSITE) Fixed regressors: C Number of models evalulated: 156 Selected Model: ARDL(2, 0) Note: final equation sample is larger than selection sample Coefficie nt Std Error t-Statistic Prob.* Variable D(VNI(-1)) D(VNI(-2)) D(SHANGHAI_COM POSITE) C R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -0.039778 0.035668 -1.115232 0.2651 0.119079 0.035801 3.326116 0.0009 0.084552 0.011497 7.354260 0.0000 0.448229 0.348521 1.286088 0.1988 0.090668 0.086863 Mean dependent var 0.495534 S.D dependent var 9.768021 Akaike info 9.334144criterion 7.310768 62469.51 Schwarz criterion 7.336180 Hannan-Quinn -2631.532criter 7.320578 23.83033 Durbin-Watson stat 2.007488 0.000000 *Note: p-values and any subsequent tests not account for model selection Bảng Kết ước lượng mơ hình ARDL(2,0) HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA 87 Tuy mơ hình ARDL(2,0) mơ hình tốt số mơ hình theo tiêu chuẩn HannanQuin, nhận thấy, sau ước lượng, có hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5%, DVNI(-1) Chúng ta ước lượng lại mơ hình, sau bỏ biến khỏi mơ hình, Bảng Các hệ số hồi quy mơ hình Bảng có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Có thể nhận thấy hệ số hồi quy biến có ý nghĩa thống kê mơ hình Bảng Bảng sai lệch không nhiều Dependent Variable: D(VNI) Method: Least Squares Included observations: 721 after adjustments Variable Coefficie nt Std Error t-Statistic Prob D(VNI(-2)) 0.120523 0.035784 3.368075 0.0008 D(SHANGHAI_COM POSITE) 0.083935 0.011486 7.307794 0.0000 C 0.428103 0.348113 1.229781 0.2192 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.089091 0.086553 Mean dependent var 0.495534 S.D dependent var 9.768021 Akaike info 9.335728criterion 7.309727 62577.88 Schwarz criterion 7.328786 Hannan-Quinn -2632.157criter 7.317084 35.11171 Durbin-Watson stat 2.086869 0.000000 Bảng Kết ước lượng mơ hình DVNI sau bỏ số biến Sau xác định nhân tố tác động đến biến động số thị trường chứng khoán khuyến nghị mơ hình Trước phân tích kết quả, bước tiếp theo, cần kiểm định mơ hình ARDL(2,0) Trước tiên cần kiểm định, phần dư mơ hình khơng mắc khuyết tật tự tương quan, nhờ kiểm định nhân tử Lagrange (Lagrang Multiplier, viết tắt LM) Bảng Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Prob Prob F-statistic 1.394257 F(1,717) 0.2381 F-statistic 0.696466 F(2,716) 0.4987 Obs*RProb ChiObs*RProb Chisquared 1.399314 Square(1) 0.2368 squared 1.399937 Square(2) 0.4966 Bảng Kiểm định LM tượng tự tương quan phần dư mơ hình ARDL 88 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA Như vậy, mơ hình ARDL(2,0) có phần dư không mắc khuyết tật tự tương quan bậc hay bậc Kết kiểm định dạng hàm Ramsey RESET Bảng thể dạng hàm chưa phù hợp Có lẽ tác động số thị trường chứng khoán Trung Quốc đến số thị trường chứng khoán Việt Nam cần thêm biến để thể đường truyền dẫn Điều thực nghiên cứu Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED Specification: D(VNI) D(VNI(-2)) D(SHANGHAI_COMPOSITE) C Omitted Variables: Squares of fitted values Probabilit Value df y 3.986542 717 0.0001 15.89252 (1, 717) 0.0001 15.80664 0.0001 t-statistic F-statistic Likelihood ratio Bảng Kết kiểm định dạng hàm Kết kiểm định tính ổn định mơ hình thực nhờ tổng tích lũy phần dư (CUSUM: Cumulative Sum of Recursive Residuals) Kết Hình cho thấy tổng tích lũy phần dư nằm dải tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa 5% nên kết luận phần dư mơ hình có tính ổn định mơ hình ổn định 80 60 40 20 -20 -40 -60 -80 III IV 2016 I II III IV 2017 CUSUM I II III 2018 IV I II 2019 5% Significance Hình Minh họa tổng tích lũy phần dư khoảng tin cậy 5% Như vậy, mơ hình ARDL (2,0) tạm thời phù hợp để mơ tả tác động số thị trường chứng khoán Trung Quốc đến số thị trường chứng khoán Việt Nam Kết cho thấy, ngắn hạn, số thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng biến đổi q khứ ngày trước bị ảnh hưởng số thị trường chứng khoán Trung Quốc (trong ngày) HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA 89 Tiếp theo, để xem dài hạn có tồn mối quan hệ cân số thị trường chứng khoán Việt Nam số thị trường chứng khoán Trung Quốc, thực kiểm định đồng tích hợp Kết khẳng định tồn mối quan hệ đồng tích hợp trình bày Bảng ARDL Cointegrating And Long Run Form Dependent Variable: D(VNI) Selected Model: ARDL(2, 0) Included observations: 721 Cointegrating Form Variable Coefficie nt Std Error t-Statistic Prob D(VNI(-1), 2) -0.119079 0.035801 -3.326116 0.0009 D(SHANGHAI_COMP OSITE, 2) 0.084552 0.011497 7.354260 0.0000 CointEq(-1) -0.920699 0.051442 -17.897803 0.0000 Cointeq = D(VNI) - (0.0918*D(SHANGHAI_COMPOSITE) + 0.4868 ) Long Run Coefficients Variable Coefficie nt Std Error t-Statistic Prob D(SHANGHAI_COMP OSITE) 0.091835 0.013005 7.061405 0.0000 C 0.486836 0.377565 1.289409 0.1977 Bảng Kết kiểm định mối quan hệ cân dài hạn biến Trong kiểm định đồng tích hợp, hệ số hồi quy đồng tích hợp mang dấu âm (-0.920699) có ý nghĩa thống kê mức 5% (giá trị xác suất nhỏ) thể tồn mối quan hệ đồng tích hợp biến Tức dài hạn hệ thống trạng thái cân bằng, có cú sốc xảy biến mơ hình có xu hướng vận động, “kéo” hệ “quay về” trạng thái cân bằng, tức có xu hướng vận động ngược chiều (dấu âm hệ số đồng tích hợp) so với biến động Phương trình đồng tích hợp, hay phương trình thể mối quan hệ cân dài hạn biến là: DVNI = 0.091835*DHANGSENG_COMPOSITE + 0.486836 KẾT LUẬN Nghiên cứu ngắn hạn, số thị trường chứng khốn Trung Quốc ngày có tác động đến số thị trường chứng khoán Việt Nam, tác động tác động chiều Nói cách khác, biến động số thị trường chứng khoán Việt Nam không chịu ảnh hưởng 90 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA q khứ gần mà cịn đóng góp thơng tin từ thị trường chứng khốn Trung Quốc Kết nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng nhà đầu tư Các nhà đầu tư thị trường chứng khoán Việt Nam nên theo dõi chặt chẽ thông tin số thị trường chứng khoán Trung Quốc báo Trong dài hạn, tồn mối quan hệ cân số thị trường chứng khoán Trung Quốc số thị trường chứng khoán Việt Nam Bởi việc phân tích, dự báo số thị trường chứng khốn Việt Nam dài hạn cần quan tâm thêm đến số thị trường chứng khoán Trung Quốc Một lần nữa, dài hạn, số thị trường chứng khoán Trung Quốc có tác động chiều đến số thị trường chứng khoán Việt Nam Để thấy mối quan hệ chặt chẽ giúp đo lường rủi ro danh mục đầu tư gồm tài sản cần khảo sát cấu trúc phụ thuộc số, số phương pháp khác phương pháp copula Ngồi ra, đưa thêm vào mơ hình biến kinh tế giới khác, số thị trường chứng khoán quốc gia khác giới, biến kinh tế vĩ mô Điều thực nghiên cứu tác giả TÀI LIỆU THAM KHẢO Bwo-Nung H., Soong-Nark S and Yang, C W.(1999), “State Dependent Correlation and Lead-Lag Relation when Volatility of Markets is Large: Evidence from the US and Asian Emerging Markets”,Journal of economic development, vol 24, No.2 Dickey, D A and Fuller, W A, (1979), “Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root”,Journal of American Statistical Association, 74:427-431 Gujarati, D N (2004), Basic Econometrics, Gary Burke, New York JIANG, L.; FUNG, J K W.; CHENG, L T W.(2001), “The Lead-lag relation between spot and futures markets under different short-selling regimes”,The Financial Review, No 38, pp.6388 Kewei H (2007), “Industry information diffusion and the lead-lag effect in stock returns”,The Review of Financial Studies, pp.1113-1138 Kofman, P.; Martens, M (1997), “Interaction between stock markets: an analysis of the common trading hours at the London and New York stock exchange”,Journal of International Money and Finance, Volume 16, Issue 3, pp 387414 Lo, A W., and MacKinlay, A C.(1990a), “When are contrarian profits due to stock market overreaction?”The review of financial studies,Vol.3, No Lo, A W., and MacKinlay, A C.(1990b), “An econometric analysis of nonsynchronous trading”,Journal of Econometrics, Vol 45, pp.181-211 Malliaris, A G.; Urrutia J L.(1992), “The international crash of October 1987: causality tests”,The Journal of Financial and Quantitative Analysis,Vol 27, No 3, pp 353-364 10 Miller, S E (1980), “Lead-lag relationships between pork prices at the retail, wholesale, and farm levels”, Southern Journal of Agricultural Economics, pp 73-76 HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TỒN CẦU HĨA 91 11 Nguyễn Phúc Cảnh, Phan Gia Quyền, Hà Thị Mỹ Duyên (2016), “Tác động lan tỏa từ thị trường chứng khoán Trung Quốc đến thị trường chứng khốn quốc gia Đơng Nam Á”, Tạp chí Kinh tế đối ngoại 12 Otavio R D M., Gustavo R.D Oliveira and Bernardus, Doornik, F.N V.(2009), “Testing for lead-lag effects between the American and the Brazilian stock markets”,Brazilian Businessreview, Vol.6, Issue1, pp.1-20 13 Pesaran, M H ; Shin, Y and Smith, R J (1996), “Testing for the Existence of a Long- run Relationship”, Working paper 14 Shih, M L., Hsiao, S H and Chen, F S H.(2008), “The Association of China Stock Index with Japan and US”,Journal of Convergence Information Technology 3(2):13-22 15 Tse, Y K (2006), “Lead-lag relationship between spot index and futures price of the nikkei stock average”, Journal of Forecasting, Vol 14, pp.553-563 16 Yiu Kuen TSE, Wai-Sum Chan, (2010), “The Lead-Lag Relationship between the S&P 500 Spot and Futures Markets: An Intraday-Data Analysis Using Threshold Regression Model”, Japanese Economic Review, Vol 61 ... ngắn hạn, số thị trường chứng khoán Trung Quốc ngày có tác động đến số thị trường chứng khốn Việt Nam, tác động tác động chiều Nói cách khác, biến động số thị trường chứng khốn Việt Nam khơng... tạm thời phù hợp để mô tả tác động số thị trường chứng khoán Trung Quốc đến số thị trường chứng khoán Việt Nam Kết cho thấy, ngắn hạn, số thị trường chứng khoán Việt Nam bị ảnh hưởng biến đổi... thị trường chứng khoán Việt Nam nên theo dõi chặt chẽ thơng tin số thị trường chứng khốn Trung Quốc báo Trong dài hạn, tồn mối quan hệ cân số thị trường chứng khoán Trung Quốc số thị trường chứng