Kim đ nh nghi mđ nv

Một phần của tài liệu Mối quan hệ giữa các biến động mang tính chu kỳ của kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu ở Việt Nam Luận văn thạc sĩ 2014 (Trang 35)

3. PH NG PH́P NGHIÊN CU V̀ MÔ TD LI U

3.2.3. Kim đ nh nghi mđ nv

xác đnh mô hình phù h p cho nghiên c u, đ u tiên c n ki m tra tính d ng c a các chu i th i gian. Các bài ki m đ nh nghi m đ n v đ c th c hi n. K t qu c a các ki m đ nh Augmented Dickey Fuller (ADF) vƠ Phillips Perron (PP) đ c tóm t t trong b ng 3.2.

B ng 3.2 - Ki m đ nh nghi m đ n v theo tiêu chu n ADF và PP Bi n Ký hi u ADF PP K t lu n i u ki n Giá tr i u ki n Giá tr cpi ∆cpi cpi dcpi c, t c -1.896 -4.436* c, t c -2.074 -4.348* I(1) iip ∆iip iip diip c, t, 1 c 0.782 -13.282* c, t c -0.266 -25.158* I(1) oil ∆oil oil doil c, t, 2 c -3.364*** -9.191* c, t c -3.306*** -9.379* I(1) vni ∆vni vni dvni c c -2.135 -7.890* c c -1.930 -7.829* I(1)

hp_cpi hpccpi c -4.022* c -3.067** I(0)

hp_iip hpciip c, 1 -4.932* c -11.002* I(0)

hp_oil hpcoil c, 2 -4.948* c -3.798* I(0)

hp_vni hpcvni c, 1 -3.582* c -2.993** I(0)

bk_cpi bkccpi c, 1 -9.890* c -4.826* I(0)

bk_iip bkciip c, 1 -13.456* c -30.711* I(0)

bk_oil bkcoil c, 1 -10.395* c -6.726* I(0)

bk_vni bkcvni c, 1 -14.074* c -12.977* I(0)

Chú thích:  *, **, *** t ng ng bi u th cho hi n t ng d ng c a bi n các m c ý ngh a 1%, 5%, 10%  c: h s ch n  t: xu h ng  các s nguyên: đ tr c a các bi n

K t h p k t qu c a hai ki m đnh cho th y v i m c ́ ngh a 5%, t t c các ch s giá tiêu d̀ng (CPI), ch s s n xu t công nghi p (IIP), giá d u (OIL) vƠ ch s

VNIndex (VNI) không d ng chu i g c mà d ng sai phân b c 1, I(1); trong khi đó các chu i thƠnh ph n mang t́nh chu k c a chúng đ u là các chu i d ng, I(0). Do các bi n g c đ u d ng sai phân b c 1 nên s th a đi u ki n đ s d ng mô h̀nh VECM trong tr ng h p có m i quan h đ ng liên k t gi a các bi n.

3.3. Ćc b c th c hi n

đo l ng m i quan h gi a các thƠnh ph n mang t́nh chu k c a ch s giá tiêu d̀ng, ch s s n xu t công nghi p, giá d u vƠ th tr ng ch ng khoán, các b c sau l n l t đ c th c hi n trên ph n m m Eviews 8:

(1) Xác đ nh đ tr t i uđ đ t đ c mô hình d báo t t nh t. (2) Ki m đ nh đ ng liên k t.

(3) Ch y mô h̀nh VECM trên các chu i g c. (4) Ki m đnh tính n đnh c a mô hình. (5) Ki m đnh m i quan h nhân qu

(6) Xác đ nh tác đ ng c a các cú s c c a các bi n đ n các bi n c̀n l i b ng cách s d ng hàm ph n ng xung cho các ph n d .

(7) Phơn rư ph ng sai cho mô h̀nh VECM

(8) Mô t d li u c a các thƠnh ph n mang t́nh chu k c a các bi n.

(9) Ch y VAR cho các thƠnh ph n mang t́nh chu k c a các bi n.

(10) Xác đ nh tác đ ng gi a các cú s c c a các thƠnh ph n mang t́nh chu k v i

nhau b ng cách s d ng hàm ph n ng xung cho các ph n d .

(11) th y rõ t m quan tr ng c a các cú s c c a các thƠnh ph n mang t́nh chu k trong vi c gi i thích bi n đ ng c a các bi n c̀n l i, ch c n ng phân rã

4. K T QU NGHIÊN C U VÀ TH O LU N

Ph n này s trình bày và th o lu n các k t qu th c nghi m c a hai mô h̀nh đ c s d ng trong bƠi. C th , nh ng n i dung c a ph ng pháp đ ng liên k t vƠ mô h̀nh VECM đ c tr̀nh bƠy trong ph n 4.1. Trong đó bao g m các đ c đi m k thu t vƠ k t qu c a ph ng pháp đ ng liên k t vƠ mô h̀nh VECM. K t qu các

hƠm xung đ ng ph n h i ph n ánh m c đ và t c đ c a các ć s c c a các bi n ch s giá tiêu d̀ng, ch s s n l ng công nghi p, giá d u vƠ ch s VNIndex đ c phơn t́ch sau c ng trong ph n nƠy. Ti p đ n, ph n 4.2 lƠ nh ng phơn t́ch vƠ th o lu n c a mô h̀nh VAR v i các bi n thƠnh ph n mang t́nh chu k . Ph n nƠy b t đ u v i các k t qu s b cho th y m i quan h gi a các thƠnh ph n mang t́nh chu k th hi n qua vi c mô t d li u c a các chu i nƠy. M i quan h nƠy cƠng đ c ch ng minh r̃ nét h n trong k t qu c a mô h̀nh VAR. Trong ph n ti p theo, m t l n n a hƠm xung đ ng ph n h i l i đ c s d ng. H n th n a, t m quan tr ng

t ng đ i c a các cú s c c a m t bi n trong s bi n đ ng c a các bi n c̀n l iđ c ki m tra b ng cách áp d ng phơn rư ph ng sai.

4.1. Ph ng ph́p ti p c n đ ng liên k t và VECM 4.1.1. L a ch n đ tr th́ch h p

đ t đ c mô hình d báo t t nh t, các tiêu chu n ki m tra đ tr t i đa LogL, LR, FPE, AIC, SC, HQ đư đ c ti n hành v i m c ý ngh a 5%.

B ng 4.1 ậ K t qu l a ch n đ tr cho mô hình VECM

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -2196.896 NA 53727275 29.15094 29.23087 29.18341 1 -2061.704 261.4311 11081906 27.57224 27.97188* 27.73459* 2 -2043.970 33.35322 10835431* 27.54927* 28.26863 27.84151

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 3 -2033.460 19.21020 11666027 27.62199 28.66105 28.04411 4 -2022.568 19.33173 12509146 27.68964 29.04842 28.24165 5 -2003.293 33.18859 12019215 27.64627 29.32475 28.32816 6 -1991.163 20.24325 12715404 27.69753 29.69573 28.50930 7 -1983.451 12.46244 14290542 27.80730 30.12521 28.74895 8 -1971.042 19.39374 15127368 27.85486 30.49249 28.92640 9 -1949.800 32.07373* 14283807 27.78544 30.74277 28.98686 10 -1936.969 18.69455 15123685 27.82741 31.10445 29.15871 * th hi n đ tr đ c l a ch n b i m i tiêu chu n

Trong khi sai s d đoán cu i c̀ng (FPE) vƠ tiêu chu n thông tin Akaike (AIC) cho

đ tr 2, tiêu chu n thông tin Schwarz (SC) và tiêu chu n thông tin Hannan-Quinn (HQ) báo cáo đ tr 1 và các ki m đ nh LR h ng t i đ tr 9. Trong nghiên c u này, tiêu chu n thông tin Schwarz (SC) và tiêu chu n thông tin Hannan-Quinn (HQ) s đ c áp d ng đ l a ch n đ tr t i u. Mô h̀nh VECM do đó đ c c tính v i

đ tr 1, t ng t nghiên c u c a Filis (2010).

4.1.2. Ki m đ nh đ ng liên k t

Ki m tra đ ng liên k t lƠ đi u ki n tiên quy t đ c l ng VECM. Các s li u c a th ng kê Trace và th ng kê Max-Eigen đ u ch ra là có t n t i m t vect đ ng liên k t có ́ ngh a th ng kê, xem b ng 4.2.

B ng 4.2 - Ki m đ nh đ ng liên k t mô h̀nh VECM Ki m đnh Trace M i quan h đ ng liên k t Tr riêng (Eigen value) Th ng kê Trace Giá tr t i h n 5% p_value Không * 0.158574 52.11014 47.85613 0.0189 T i đa 1 0.101723 24.48500 29.79707 0.1807 T i đa 2 0.043451 7.320717 15.49471 0.5406 T i đa 3 0.001330 0.212942 3.841466 0.6445 Ki m đnh Max-Eigen M i quan h đ ng liên k t Tr riêng (Eigen value) Th ng kê Max-Eigen Giá tr t i h n 5% p_value Không * 0.158574 27.62514 27.58434 0.0494 T i đa 1 0.101723 17.16428 21.13162 0.1644 T i đa 2 0.043451 7.107775 14.26460 0.4765 T i đa 3 0.001330 0.212942 3.841466 0.6445 K t qu trên cho th y b n bi n trong bƠi đ c liên k t v i nhau b i m t m i quan h cân b ng dài h n. M i quan h này đ c th hi n c th trong b ng 4.3 ậ Vect đ ng liên k t, v i các h s l n l t đ c chu n hóa theo bi n ch s giá tiêu dùng.

B ng 4.3 ậVect đ ng liên k t

CPI VNI OIL IIP

1.000000 -0.509569 18.14086 -1.833307 (0.24403) (3.69595) (0.50405) [-2.08815] [ 4.90831] [-3.63715] * (sai s chu n) [th ng kê t]

Trong dài h n ch s giá ch ng khoán th hi n m t t ng quan ng c chi u v i ch s giá tiêu dùng. K t qu này phù h p v i các lý thuy t kinh đi n và m t s nghiên c u khác, ví d nh Fama (1981), Geske vƠ Roll (1983), Solnik vƠ Solnik (1997),

Schotman và Schweitzer (2000), Nguy n Minh Ki u và Nguy n V n i p (2013). Giá d u và ch s giá tiêu dùng có m i t ng quan c̀ng chi u m nh m , t ng t

v i k t qu c a Hooker (2002) và LeBlanc và Chinno (2004). i u nƠy đ c gi i thích là do vi c giá d u t ng lên có th gây ra l m phát chi ph́ đ y m t n c nh p kh u d u nh Vi t Nam. Ngoài ra, ch s s n xu t công nghi p l i th hi n m t m i

t ng quan ng c chi u v i ch s giá tiêu dùng.

4.1.3. Ki m đnh tính n đ nh c a mô hình

V i đ tr b ng 1 đ c l a ch n ph n trên, mô h̀nh VECM đ c ti n hành ki m tra tính n đnh. V nguyên t c, m t mô hình VECM n u mu n phân tích hàm ph n ng xung thì c n ph i đ t tính n đnh. M t mô h̀nh đ c g i là n đ nh khi giá tr các bi n dao đ ng xung quanh giá tr trung bình c a chúng vƠ ph ng sai không đ i theo th i gian. Trên ph n m m Eviews 8, k t qu ki m đnh AR Root c a mô hình

đ c th hi n d i d ng b ng ho c bi u đ có s d u ch m b ng s bi n nhân v i s đ tr . Trong hình 4.1, vì t t c các d u ch m đ u n m trong v̀ng tr̀n đ n v , ta k t lu n mô h̀nh đ t đ c tính n đ nh c n có.

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

H̀nh 4.1 - K t qu ki m đnh tính n đnh c a mô hình VECM v i đ tr 1 4.1.4. Ki m đnh m i quan h nhân qu

K đ n tôi ti n hành tìm s nh h ng c a các bi n thông qua mô hình ki m đnh nhân qu theo đ xu t c a Granger (1969) đ kh ng đ nh s tác đ ng gi a các y u t kinh t v mô, th tr ng ch ng khoán và giá d u, xem b ng 4.4.

B ng 4.4 - Ki m đnh nhân qu Granger STT Gi thuy t H0 Xác su t

1 VNI does not Granger Cause CPI 0.0005 3 OIL does not Granger Cause CPI 0 6 CPI does not Granger Cause IIP 0.0085 8 VNI does not Granger Cause OIL 0.0222 11 IIP does not Granger Cause OIL 0.0685 Ngu n: Tác gi t ng h p

K t qu cho th y hoàn toàn không có m i quan h nhân qu hai chi u x y ra (xét m c ́ ngh a 10%). Trong đó, ch s giá tiêu dùng b tác đ ng b i ch s VNIndex và giá d u th gi i. Ch s giá tiêu dùng l i có tác đ ng đ n ch s s n xu t công nghi p. Tuy nhiên không tìm th y s tác đ ng ng c l i c a ch s s n xu t công nghi p lên ch s giá tiêu dùng trong ng n h n. B c ti p theo là phân tích các thông s ng n h n c a mô hình VECM và các hàm ph n ng xung, đ c trình bày

t ng ng trong ph n 4.1.5 và 4.1.6.

4.1.5. K t qu c l ng mô hình VECM

Engle vƠ Granger (1987) đư ch ng minh r ng khi xác đnh hai bi n có đ ng liên k t thì m t mô h̀nh hi u ch nh sai s s có th đ c s d ng đ s a ch a s m t cân b ng trong ng n h n c a m i quan h này (đi u nƠy đ c gói g n trong đ nh lý

Granger). Trong các ph ng tr̀nh c a ECM, có th t̀m th y nhi u y u t khác nhau,

trong đó bao g m các vi phơn b c nh t có đ tr c a các bi n n i sinh và h s đi u ch nh sai s CointEq. CointEq ch ra m c đ sai l ch so v i tr ng thái cân b ng dài h n đư đ c xem xét ph n trên. H s đ c g n li n v i CointEq đáp ng vai trò c a các tham s đi u ch nh, trong đó cho th y t l m t cân b ng đ c ph c h i trong th i gian ti p theo. M t khác, các h s đ c g n v i các vi phơn b c nh t có đ tr cung c p m t d u hi u c a m i quan h ng n h n gi a các bi n n i sinh. Nói cách khác, chúng ta có th l p lu n r ng các sai s m t cân b ng (cái đ c th hi n b i CointEq) có th bu c các bi n quay tr l i tr ng thái cân b ng dài h n c a ch́ng. Masih vƠ Masih (1997) gi i thích các h s t ng ng v i CointEq là m t trong nh ng m i quan h nhân qu dài h n gi a các bi n t ng ng.

Do đó, b t đ u v i h s đi u ch nh sai s CointEq1, k t qu cho th y r ng kho ng 0.06% c a s m t cân b ng dài h n đ c đi u ch nh m i tháng b i nh ng thay đ i

trong ph ng tr̀nh CPI. M t giá tr 0.000559 cho h s đi u ch nh sai s cho th y r ng ch s giá tiêu dùng Vi t Nam s h i t v m c cân b ng dƠi h n v i t c đ r t ch m. Ti p t c v i các thông s ng n h n, k t qu cho th y th tr ng ch ng khoán

Vi t Nam trong ng n h n không b nh h ng b i b t c y u t nào ngo i tr chính b n thân nó. Giá d u có m i t ng quan cùng chi u v i ch s giá tiêu d̀ng, nh ng

m c đ tác đ ng không đáng k . M c dù m c đ tác đ ng c a giá d u lên ch s s n xu t công nghi p cao h n nhi u so v i m c tác đ ng lên ch s giá tiêu d̀ng, t ng

ng là 46.73% và 5.59%, nh ng m i quan h này l i không có ́ ngh a th ng kê.

B ng 4.5 ậ K t qu VECM

Error Correction: D(CPI) D(VNI) D(OIL) D(IIP) CointEq1 0.000559 0.000613 -0.006236 0.006795 (0.00027) (0.01394) (0.00162) (0.00647) [ 2.08257] [ 0.04394] [-3.83862] [ 1.05017] D(CPI(-1)) 0.644214 -3.492653 0.912170 -1.188162 (0.06562) (3.40912) (0.39723) (1.58226) [ 9.81720] [-1.02450] [ 2.29634] [-0.75093] D(VNI(-1)) -0.000892 0.409878 -0.003480 0.009685 (0.00145) (0.07533) (0.00878) (0.03496) [-0.61497] [ 5.44138] [-0.39648] [ 0.27703] D(OIL(-1)) 0.055931 -0.054265 0.286552 0.467286 (0.01263) (0.65604) (0.07644) (0.30448) [ 4.42921] [-0.08272] [ 3.74867] [ 1.53469] D(IIP(-1)) -0.001184 0.077238 0.008537 -0.566710 (0.00273) (0.14161) (0.01650) (0.06572) [-0.43443] [ 0.54544] [ 0.51740] [-8.62270] C 0.441689 5.121419 -0.805031 7.589102 (0.10177) (5.28717) (0.61606) (2.45391) [ 4.34003] [ 0.96865] [-1.30675] [ 3.09266]

(sai s chu n) [th ng kê t]

4.1.6. HƠm xung đ ng ph n h i

gi a các bi n thông qua h s c a vect đ ng liên k t. Tuy nhiên, đơy ch a ph i lƠ k t qu ch́nh xác th hi n m i quan h cơn b ng dƠi h n c a các bi n. Khi ć s c c a m t bi n x y ra th̀ nó không ch tác đ ng đ n bi n quan sát mƠ c̀n nh h ng đ n các bi n s khác. H n n a các bi n s khác đó c ng có th có nh h ng đ n bi n quan sát. T c lƠ khi m t ć s c x y ra th̀ nó s có nh h ng tr c ti p vƠ gián ti p đ n m t ho c nhi u bi n khác. V̀ v y đ xác đ nh ch́nh xác h n m i quan h cơn b ng dƠi h n gi a các bi n th̀ các hƠm ph n ng xung s xem xét trong ph n nƠy.

HƠm xung đ ng ph n h i cho th y các tác đ ng dƠi h n c a m t bi n tr c ć s c

1% c a các bi n c̀n l i. Các ph n ng xung đ c hi n th trong m t ph m vi th i gian là 36 tháng. ơy lƠ kho ng th i gian thích h p nh t đ phân tích các ph n ng.

Sau đó các hi u ng trong nhi u tr ng h p lƠ không đáng k . l n c a cú s c

đ c đo b ng m t đ n v đ l ch chu n c a ph n d t mô hình VECM.

Ph n ng c a ch s giá tiêu d̀ng tr c các ć s c ch s VNIndex, giá d uch s s n xu t công nghi p: Các cú s c c a ch s VNIndex và ch s s n xu t công nghi p h u nh không lƠm nh h ng đ n ch s giá tiêu dùng. Ng c l i, ch s giá tiêu dùng l i b tác đ ng m nh m t giá d u. Giá d u t ng 1% lƠm ch s giá

tiêu d̀ng t ng m nh, đ t đ nh 1.5155% sau 18 tháng vƠ d n đi vƠo n đ nh. Có th

Một phần của tài liệu Mối quan hệ giữa các biến động mang tính chu kỳ của kinh tế vĩ mô, thị trường chứng khoán và giá dầu ở Việt Nam Luận văn thạc sĩ 2014 (Trang 35)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(83 trang)