Phân tích với mô hình SAR(2)+SEM

Một phần của tài liệu Các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các TTCK - Tiếp cận từ mô hình Spatial Econometrics Luận văn thạc sĩ Trường Đại Học Kinh Tế, 2014 (Trang 73)

Để kiểm định so sánh tác động giữa hai nhóm “thị trường liền kề” lên một thị

trường để xem có phải thực sự những thị trường có trọng số wij cao tức là có mối

quan hệ kinh tế cao thì tính đồng bộ của thị trường chứng khoán lớn, Asgharian et al. (2013) sử dụng mô hình SDM với 2 ma trận trọng số cho cả biến phụ thuộc (hệ số ρ) và biến giải thích chéo (hệ số θ) dạng

y=ρ1W1y +ρ2W2y + βX + θ1W1X + θ2W2X + μ + ϵ

Với W1 thể hiện mối quan hệ các nước có mối quan hệ kinh tế cao, W2 thể hiện các

mối quan hệ thấp.W1 và W2 đều được trích từ ma trận W theo quy tắc: - For each (i,j) {if(wij ≥ mean(wi) ) w1,ij = wij else w1,ij=0}

- For each (i,j) {if(wij < mean(wi) ) w2,ij = wij else w2,ij=0}

W1 bao gồm 50% các phần tử wij cao, W2 bao gồm 50% các phần tử wij thấp. Sau

đó mỗi W1, W2 lại được chuẩn hoá dòng như 3.1.2 đề cập.

Với mục tiêu như vậy, Asgharian et al. (2013) kỳ vọng ρ1>ρ2. Kết quả chỉ cho thực

sự hệ số ρ1 và ρ2 phản ánh mức độ tác động tới thị trường chứng khoán của một

quốc gia bởi của thị trường của 2 nhóm quốc gia “gần” và “xa” có ý nghĩa thống kê và tất cả các kết quả hồi quy với các đo lường W khác nhau đều cho ρ1> ρ2. Các hệ

số θ1 và θ2 hầu như không có ý nghĩa. Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng mô hình

SAR như một sự rút gọn để kiểm định lại kết quả nghiên cứucủa Asgharian et al. (2013); đồng thời cũng nhằm mục đích nghiên cứu tính vững chắc (robustness) cho kết quả từ mô hình SDM trên của tôi để khẳng định giả thuyết thị trường chứng khoán các quốc gia hội nhập tài chính càng cao thì tính đồng bộ với thị trường quốc tế càng lớn. Kết quả kỳ vọng ρ1>ρ2.

Mô hình SAR(2)+SEM được sử dụng để ước lượng:

y=ρ1W1y +ρ2W2y + βX + μ + u , SAR(2) u=λWu + ϵ , SEM

Kết quả ước lượng với fixed individual effect được trình bày qua bảng 6.2 cho thấy

ngoại trừ đo lường bằng Foreign Claim, tất cả đều cho ρ1> ρ2, phản ánh mức độ

đồng bộ thị trường cao hơn giữa những nền kinh tế gần gũi nhau (hội nhập cao) theo các đo lường ấy so với các nền kinh tế ít gần gũi nhau (hội nhập kém hơn). Kết quả này phù hợp với phát hiện của Asgharian et al. (2013) cho dù mô hình được lựa chọn khác nhau,ngoại trừ đo lường FDI. Trong khi Asgharian et al. (2013) cho kết quả FDI không thực sự phản ánh tính đồng bộ của thị trường chứng khoán do hai hệ số ρ1 ρ2 xấp xỉ nhau thì ở nghiên cứu này thực sự ρ1≫ ρ2. Ngoài ra đo lường bằng thương mại song phương cũng cho kết quả một kỳ không phù hợp (2007- 2009, ρ1< ρ2 ) nhưng giá trị hai hệ số là gần nhau, điều này chứng tỏ thương mại song phương giải thích tính đồng biến giữa các thị trường chứng khoán tốt ở giai đoạn trước và sau khủng hoảng nhưng ở giai đoạn khủng hoảng kém hơn các đo lường khác.

Để phân tích tính ổn định và khả năng phản ánh tính đồng bộ thị trường chứng

khoán của các đo lường W, tỷ số ρ1/ρ2 được tôi sử dụng để so sánh giữa các đo

lường qua các thời kỳ. Kết quả cho thấy đo lường bằng KaOpen, FPI có kết quả khá ổn định (KaOpen luôn đứng ở vị trí 7-8, FPI thứ tự 5-6 trong thứ tự sắp xếp từ thấp đến cao). Trong khi đó, đo lường bằng FDI lại cho kết quả ngày càng cao theo thời gian và cao nhất trong giai đoạn khủng hoảng. Còn đo lường bằng khoảng cách địa lý thì lại tốt ở giai đoạn trước và sau khủng hoảng nhưng trong khủng hoảng sức phản ánh kém hơn so với các đo lường khác, điều này chứng tỏ trong khủng hoảng, khoảng cách địa lý dường như không có tác dụng ngăn ngừa lây lan khi hiệu ứng đồng bộ của nó như nhau cho cả quốc gia ở gần và xa. Các đo lường còn lại sức mạnh giải thích kém hơn. Có thể nhận định rằng đo lường bằng KaOpen song phương là tốt và ổn định nhất trong mọi giai đoạn (Xem hình 6.3)

Bảng 6-2. Kết quả mô hình SAR(2)+SEM

Phương trình ước lượng: y=ρ1W1y + ρ2W2y + βX + μ + u , SAR(2) u=λWu + ϵ , SEM. Kết quả hồi quy đều

cho ρ1≫ρ2 (ngoại trừ với ma trận thương mại song phương giai đoạn khủng hoảng) chứng tỏ hiệu ứng đồng

Tỷ số ρ1/ρ2 theo KaOpen và FDI luôn cao và vị trí so sánh khá ổn định. Tỷ số này theo đo lường địa lý rất cao ở trước và sau khủng hoảng, trong khủng hoảng thì kém chứng tỏ trong khủng hoảng khoảng cách địa lý không có tác dụng ngăn ngừa lây lan, khi mà tác dụng của nó tương đương nhau cho cả quốc gia ở gần lẫn xa..

Một phần của tài liệu Các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các TTCK - Tiếp cận từ mô hình Spatial Econometrics Luận văn thạc sĩ Trường Đại Học Kinh Tế, 2014 (Trang 73)