đối với sự đồng biến
Với những ưu điểm của SDM và SAR so với các mô hình khác, trong nghiên cứu này tôi lựa chọn 2 mô hình này để kiểm định tính đồng biến giữa các thị trường chứng khoán, so sánh đánh giá các yếu tố được cho là có tác động đến tính đồng biến ấy.
Lấy mô hình SDM làm ví dụ: Y = δWY + ατN + Xβ +WXθ + ϵ
Hệ số δ phản ánh sự phụ thuộc (trung bình) của Y của một section vào các Y của các section lân cận. Nếu kết quả hồi quy cho δ> 0 và có ý nghĩa thống kê thì chứng tỏ tồn tại tính vận động cùng hướng (đồng biến) của Y giữa các section. Hệ số δ càng lớn chứng tỏ mức độ đồng biến càng cao.
Để so sánh các mối liên kết (đo lường bằng W) với nhau xem đo lường nào phản ánh tốt hơn sự đồng biến, Asgharian et al. (2013) sử dụng đồng thời mô hình SDM với hai phần tử spatial lag: Y=ρ1W1Y +ρ2W2Y + βX + θ1W1X + θ2W2X + μ + ϵ Nếu ρ1> ρ2 thì chứng tỏ mức độ ảnh hưởng của W1 cao hơn W2 đến sự đồng biến của Y giữa các section.
Trong nghiên cứu này, tôi đưa thêm một đo lường so sánh nhằm đánh giá mức độ
ảnh hưởng giữa các W bằng tỷ số ρ1/ρ2. Nếu tỷ số này càng lớn chứng tỏ sức vượt
trội càng cao giữa W1 so với W2 (và ngược lại).
Trong trường hợp W1 và W2 được xây dựng bằng cách tách từ một ma trận gốc W
nhằm so sánh 2 nhóm 50% liên kết cao và 50% liên kết thấp, tỷ số ρ1/ρ2 càng lớn
chứng tỏ nhóm section liên kết cao có tính đồng biến lớn hơn nhóm liên kết thấp, hay mối liên kết đó thực sự ảnh hưởng đáng kể đến sự đồng biến.
CHƯƠNG 4. LỰA CHỌN VÀ XÂY DỰNG BIẾN
Chương này trình bày lý luận để lựa chọn biến nghiên cứu và cách xây dựng biến từ chuỗi dữ liệu gốc. Có 3 loại biến trong mô hình.
- Biến phụ thuộc Y là tỷ suất sinh lợi các thị trường chứng khoán.
- Biến phản ánh quan hệ kinh tế song phương để xây dựng ma trận trọng số W.
- Biến độc lập X là các biến kinh tế mỗi quốc gia
Mô hình đầy đủ theo (eq 3.7): Y = δWY + ατN + Xβ +WXθ + u, u = λWu + ϵ 4.1.Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi thị trường hằng tháng các quốc gia. Tỷ suất sinh lợi hằng tháng được tính bằng thay đổi logarithm của chỉ số chứng khoán bình quân tháng. Các chỉ số chứng khoán quốc gia được chọn có thể là chỉ số trực tiếp của thị trường hoặc chỉ số đại diện tham chiếuqua MSCI, nếu chỉ số MSCI đại diện không có thì chọn NASDAQ đại diện.
Indexmonth t = DailyAverage(Index days in month t) StockReturnt = log(Indext)-log(Indext-1) 4.2.Nhóm biến đo lường mối liên kết tài chính
Để đo lường mối liên kết phản ánh mối quan hệ giữa các quốc gia được cho là có tác động đến thị trường chứng khoán song phương, có mười mối liên kết được xem xét. Mục tiêu của nghiên cứu là xem xét những mối liên kết này có tác động đến tính biến động cùng chiều giữa các thị trường chứng khoán hay không và mức độ tác động so sánh giữa chúng ra sao nếu có.
Trong nghiên cứu này, các mối liên kết tài chính được giả định là ổn định trong từng thời kỳ nghiên cứu. Do vậy ma trận W cho mỗi mô hình được tính bằng cách lấy dữ liệu cho cả thời kỳ để tính. Mỗi phần tử wij có thể là “tỷ lệ song phương”, độ
lệch tiêu chuẩn của một chỉ tiêu song phương, hay các biến thể đo lường từ những chỉ tiêu đó.
4.2.1. Dao động tỷ giá song phương
Tỷ giá song phương ổn định sẽ giảm rủi ro tỷ giá. Điều này kích thích hoạt động hội nhập kinh tế lẫn nhau giữa hai quốc gia qua đầu tư, thương mại. Dao động tỷ giá song phương thấp hay tính ổn định tỷ giá cao cũng khiến kỳ vọng lạm phát giống nhau giữa các quốc gia, làm cho kỳ vọng tỷ suất sinh lợi phi rủi ro giống nhau dẫn tới tính đồng biến thị trường tăng. Tuy nhiên các nghiên cứu về tác động của dao động tỷ giá song phương lại cũng cho những kết quả khác nhau.
Theo Clark et al. (2004), không có bằng chứng cho thấy dao động tỷ giá song phương có tác động xấu đến thương mại song phương vì vậy không thể kết luận dao động tỷ giá song phương làm giảm hay tăng mối liên kết tài chính. Bekaert and Harvey (1995) cho thấy không có liên quan giữa dao động tỷ giá song phương với hội nhập tài chính.
Heimonen K. (2009), nghiên cứu tỷ giá song phương USD, EUR cho rằng sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi thị trường Mỹ và EU dẫn tới gia tăng dòng vốn chảy một chiều từ EU vào Mỹ, làm cho giá đồng USD tăng so với EUR. Hau and Rey (2002, 2006) lại cho thấy tỷ suất sinh lợi chứng khoán thị trường nội địa cao hơn thị trường nước ngoài thì song hành với giá đồng tiền nội địa thấp. Bodart and Reding (1999) và Beine et al. (2010) cũng cho thấy hiệu ứng ngược của dao động tỷ giá tác động lên tính đồng biến của hai thị trường, tức là dao động tỷ giá tác động xấu đến tính hội nhập tài chính. Asgharian et al. (2013) lại chứng tỏ dao động tỷ giá có ảnh hưởng tích cực đến tính đồng biến của tỷ suất sinh lợi các thị trường.
Asgharian et al. (2013) sử dụng dao động tỷ giá song phương tính bằng độ lệch tiêu chuẩn của thay đổi giá trị logarith tự nhiên tỷ giá song phương hằng ngày. Tôi cũng sử dụng đo lường này nhưng chia cho mỗi thời kỳ (2004-2006, 2007-2009, 2010- 2013).
W={wij = stdev( log(Fij,t) –log(Fij,t-1) )}NxN
Fij là tỷ giá song phương, đo bằng số đồng ngoại tệ đổi một đồng nội tệ. Với cách
tính này đối với những đồng tiền có giá trị thấp như VND (i) so với USD hay AUD (j) thì wij=0 vì mức độ thay đổi hằng ngày quá nhỏ so với giá trị trung bình. Với giả định tỷ giá song phương là đối xứng ở hai quốc gia do tồn tại của Arbitrage, khi đó wij được lấy xấp xỉ bằng wji.
4.2.2. Thương mại song phương
Thương mại song phương càng tăng, sự phụ thuộc kinh tế tài chính giữa hai quốc gia càng lớn, điều này đẩy mạnh sự đồng bộ chu kỳ kinh tế. Quốc gia nhập khẩu nhiều suy giảm kinh tế khiến nhu cầu nhập khẩu giảm sẽ tác động đến giá trị và khối lượng xuất khẩu tại các quốc gia xuất khẩu làm cho tác động của chu kỳ kinh tế được lan toả. Điều này đã được đề cập trong hệ thống các mối liên kết kinh tế tài chính của World Bank như phần 2.1.2. Frankel and Rose (1998) cũng khẳng định mối liên hệ giữa thương mại song phương với sự đồng bộ chu kỳ kinh tế. Walti (2005), Hasthak (1995) khẳng định hệ số tương quan giữa hai chỉ số thị trường chứng khoán là hàm tăng theo tỷ trọng thương mại song phương và đầu tư trực tiếp song phương.
Beine and Candelon (2007) tìm thấy bằng chứng vững chắc để khẳng định tự do hoá thương mại và thương mại song phương tác động tích cực đến tính đồng biến giữa các thị trường chứng khoán các nước mới nổi.
Kết quả của Chinn and Forbes (2004) cho thấy thương mại song phương là kênh hiệu quả truyền dẫn các cú sốc từ thị trường chứng khoán các nền kinh tế lớn tới thị trường khác. Hai tác giả này cũng khẳng định kênh thương mại trực tiếp là yếu tố lớn và chủ yếu mang tới hiệu ứng lan toả từ thị trường lớn ra toàn thế giới.
Beine and Candelon(2011) sử dụng dữ liệu bảng cho 25 quốc gia đang phát triển với 15 năm cho thấy thương mại song phương và cải cách tự do hoá tài chính có tác động tích cực đến mức độ liên kết giữa các thị trường chứng khoán.
Moore and Wang (2014) nghiên cứu tính đồng bộ thị trường một số nước châu Á so sánh với Mỹ thì cho thấy thương mại song phương có ảnh hưởng tích cực.
Ma trận W đo lường bằng cầu nối thương mại song phương được tính toán dựa trên tỷ lệ thương mại song phương của quốc gia i với quốc gia đối ứng j so với toàn bộ các quốc gia (trong mẫu) có quan hệ thương mại với i.
= , + ,
= ∑
i là quốc gia báo cáo, j là quốc gia đối ứng 4.2.3. Đầu tư trực tiếp FDI
Đầu tư trực tiếp được coi là cầu nối mang đến sự ràng buộc bền vững về kinh tế giữa các quốc gia đầu tư và nhận đầu tư, có tác dụng đồng bộ chu kỳ kinh tế. Chẳng hạn khủng hoảng kinh tế xảy ra ở nước đầu tư dẫn tới các công ty của nước này phải thu hẹp hoạt động ở nước ngoài, khiến kinh tế các quốc gia nhận đầu tư cũng chịu ảnh hưởng lây lan. Cơ chế này có thể dẫn tới sự biến động cùng hướng của tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán giữa các quốc gia. Chinn and Forbes (2004) trong khi tìm thấy bằng chứng vững chắc về hiệu ứng này của kênh thương mại song phương thì kênh đầu tư trực tiếp lại không có ý nghĩa thống kê. Fernández- Avilés et al. (2012) lại khẳng định FDI là yếu tố quan trọng chính mang tới sự đồng bộ giữa các thị trường chứng khoán. Hasthak (1995) khẳng định hệ số tương quan giữa hai chỉ số thị trường chứng khoán là hàm tăng theo tỷ trọng thương mại song phương và đầu tư trực tiếp song phương.
Asgharian et al. (2013) cũng dùng tỷ lệ FDI song phương so với FDI toàn bộ của một quốc gia với các quốc gia trong mẫu. Trước đó, Fernadez-Aviles et al. (2012) cũng đo lường FDI như luồng đơn thuần nhưng lấy chuẩn hoá theo GDP trong nghiên cứu bằng mô hình gravity. Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng đo lường tương tự của Asgharian et al. (2013).
= +
Ma trận W cũng được chuẩn hoá: W={ =∑ }NxN
4.2.4. Nợ ngân hàng nước ngoài Foreign claim
Allen and Gale (2000) mô tả mối liên kết liên ngân hàng xuyên quốc gia là một nguyên nhân tạo nên sự lây lan tài chính. Khi một quốc gia bị khủng hoảng, tài sản của các quốc gia khác tại quốc gia bị khủng hoảng bị đe doạ. Chiếu theo định nghĩa của World Bank về các mối liên kết, mối liên kết bằng foreign claims (Nợ xuyên quốc gia giữa các ngân hàng) có thể được xếp vào nhóm liên kết tài chính. Buchhol and Tonzer (2013) nghiên cứu về lây lan rủi ro tiền tệ thì cho thấy mối liên kết tài chính này có kết quả khá khác nhau nhưng nghiêng về phía liên kết này làm giảm tính đồng biến của rủi ro tín dụng khu vực Eurozone. Trong nghiên cứu này, tôi xem xét khám phá xem liệu foreign claims nó có ảnh hưởng đáng kể hay không tới sự đồng biến của các thị trường chứng khoán.
= +
Ma trận W cũng được chuẩn hoá: W={ =∑ }NxN
4.2.5. Đầu tư gián tiếp FPI
Đầu tư gián tiếp cũng là một kênh phản ánh mối quan hệ tài chính giữa các quốc gia. Về hiệu ứng tác động của FPI lên sự biến đổi cùng hướng của thị trường chứng khoán đến nay chưa thấy có nghiên cứu nào thực hiện. Theo suy luận chủ quan, nhà đầu tư gián tiếp ra thị trường nước ngoài có nhiều mục đích, trong đó có mục đích đa dạng hoá danh mục để giảm rủi ro, vì vậy có thể có mối quan hệ nghịch chiều giữa tỷ suất sinh lợi hai thị trường với đầu tư gián tiếp song phương.
Nghiên cứu này đưa yếu tố liên kết qua FPI vào với mục tiêu khám phá tác động của nó với tính đồng bộ của các thị trường chứng khoán. Xây dựng ma trận W cho FPI cũng giống như FDI.
= +
Ma trận W cũng được chuẩn hoá: W={ =∑ }NxN
4.2.6. Hội tụ lạm phát
Đầu tư vào tài sản trong đó có chứng khoán là một cách phòng ngừa trước lạm phát. Theo Ely and Robinson (1997), giá chứng khoán duy trì tương đối so với chỉ số CPI, cho dù nguồn gốc của cú sốc lạm phát đến từ vấn đề lĩnh vực tiền tệ hay không. Do vậy, nếu hai quốc gia có cùng mức độ lạm phát sẽ làm giảm cân nhắc lựa chọn nơi đầu tư cho nhà đầu tư, nhà đầu tư có thể dễ dàng phân chia tỷ lệ đầu tư trong nước và nước ngoài.
Theo hiệu ứng Fisher, i = (1+ρ).(1+π) -1 ≈ ρ + π , lãi suất danh nghĩa = lãi suất thực tế + kỳ vọng lạm phát. Vì vậy kỳ vọng lạm phát giống nhau ở cá quốc gia khiến lãi suất danh nghĩa giống nhau với giả định lãi suất thực tế giống nhau, vì vậy tác động tích cực đến tính đồng bộ giữa các thị trường.
Asgharian et al. (2013) cho thấy hội tụ kỳ vọng lạm phát có tác động tích cực đến tính đồng bộ giữa các thị trường chứng khoán. Nhóm tác giả này cũng tính cho trường hợp điều chỉnh chênh lệch tỷ lệ lạm phát với ngang giá sức mua PPP, kết quả cho cũng tích cực như trường hợp không điều chỉnh.
Hội tụ kỳ vọng lạm phát (Fij) được tính bằng giá trị tuyệt đối của chênh lệch kỳ
vọng lạm phát hằng tháng (EInfDiffij,t) trong thời kỳ nghiên cứu. Chỉ số lạm phát
tháng t được tính mỗi tháng bằng thay đổi logarith chỉ số CPI tháng t với chỉ số CPI tháng t năm trước. Kỳ vọng lạm phát tháng t được tính bằng chỉ số thực tế phát sinh (actual, realized) tháng trước đó, t-1.
, = . ,
, = | , − ( , )|
4.2.7. Hội tụ lãi suất
Mức độ ngang bằng lãi suất giữa các quốc gia phản ánh khả năng tự do luân chuyển vốn giữa chúng, bằng chứng cho sự tồn tại của Arbitrage. Asgharian et al. (2013) sử dụng độ khác biệt lãi suất danh nghĩa cho thấy hệ số này có tác động tích cực đến tính biến động cùng hướng giữa các thị trường. Kết quả đo lường với điều chỉnh theo ngang giá sức mua cũng cho kết quả tích cực.
Nghiên cứu của Moore and Wang (2014) cũng cho thấy sự khác biệt lãi suất (interest rate differentials) có tác động tích cực đến tính đồng biến giữa thị trường chứng khoán các nước châu Á với Mỹ, đặc biệt là các nước phát triển.
Nghiên cứu này sử dụng lại đo lường của Asgharianet al. (2013), nhưng lấy chênh lệch lãi suất cho vay danh nghĩa hằng tháng rồi tính trung bình trong thời kỳ nghiên cứu.
, = | − |
=∑ ,
Ma trận W cũng được chuẩn hoá: W={ =∑ }NxN
4.2.8. Mở cửa thị trường vốn, Hội nhập tài chính – KaOpen song phương (Bilateral KaOpen)
Beine and Candelon (2011) sử dụng dữ liệu bảng cho 25 quốc gia đang phát triển với 15 năm cho thấy thương mại song phương và cải cách tự do hoá tài chính có tác động tích cực đến mức độ liên kết song phương giữa các thị trường chứng khoán. Didier et al. (2011) cho rằng yếu tố chính tạo nên sự đồng bộ giữa các thị trường chứng khoán là các cầu nối tài chính chứ thương mại không đóng vai trò quan trọng. Walti (2005) lại cho rằng cả hội nhập tài chính và thương mại song phương đều có tác động dương đến tính chất đồng bộ hoá chu kỳ kinh tế, thị trường chứng khoán.
Hội nhập tài chính được đo lường thông qua chỉ số KAOPEN do Chinn and Ito (2008) đề xuất và được cập nhật hằng năm dựa trên các cam kết pháp lý của các quốc gia được đánh giá. Một quốc gia có chỉ số này cao ngụ ý quốc gia đó kiểm soát vốn ít, các dòng vốn tự do luân chuyển vào ra. Như thế có thể đặt giả thuyết quốc gia có độ mở tài khoản vốn cao thì thị trường chứng khoán quốc gia đó sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào thị trường quốc tế. Nói cách khác, KAOPEN có tác động tích cực đến tính đồng bộ của các thị trường chứng khoán.
KAOPEN được tính toán dựa trên các cam kết của quốc gia đó, do vậy nó ngụ ý cho một quốc gia đối với toàn thế giới chứ không cho một quốc gia đối với một quốc gia khác, do vậy khi áp dụng vào nghiên cứu ảnh hưởng của mở cửa thị trường vốn, tôi đề xuất một đo lường song phương (bilateral) dựa trên chỉ số này.
, = , = , ∗ ,
- BKaOpenij,t, Fij,t: Hội nhập tài chính song phương giữa quốc gia i với quốc gia j,
- KaOpeni,t, KaOpenj,t: Chỉ số KAOPEN quốc gia i và j tại năm
t theo Chinn and Ito (2008)
Chỉ số này sẽ phản ánh được mức độ mở thị trường vốn song phương giữa các quốc
gia. Quốc gia i có mức độ mở cao hơn quốc gia j theo KaOpen thì BKaOpenik,t>