6. Phương pháp nghiên cứu:
2.1. CHUỖI SỐ LIỆU SỬ DỤNG:
Tại Việt Nam, việc tập hợp các số liệu vĩ mô còn nhiều khó khăn, việc sử dụng dữ liệu quý là không thích hợp. Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu tháng. Khoảng thời gian chọn biến là từ tháng 01/2006 đến tháng 12/2014. Tổng số quan sát sử dụng là 108 quan sát.
Bảng 2.1: Tóm tắt các biến trong mô hình
Tên biến Kí hiệu Nội dung Đơn vị
VN - Idex VNI Chỉ số giá chứng khoán, đại diện
cho TTCK Việt Nam Điểm
Chỉ số giá tiêu
dùng CPI
Chỉ số giá tiêu dùng, đại diện cho mức độ lạm phát của nền kinh tế. % Lãi suất I Lãi suất huy động bình quân liên
ngân hàng %
Giá vàng G Giá vàng SJC Sài Gòn, đại diện cho giá vàng trong nước
Triệu đồng/ lượng
2.2. CÁCH THỨC CHỌN BIẾN:
Bảng 2.2: Cách thức chọn số liệu các biến
Biến Cách thức chọn biến Đơn vị Nguồn
VNI
Giá sử dụng là bình quân giá đóng cửa của tất cả các ngày trong tháng
Điểm
http://www.stockbiz.vn
CPI
Lấy số liệu theo tháng từ trang web quỹ tiền tệ thế giới IMF
% http://data.imf.org/
I
Lấy số liệu theo tháng từ trang web quỹ tiền tệ thế giới IMF
% http://data.imf.org/
G
Giá vàng được sử dụng là giá bình quân của tất cả các ngày trong tháng
Triệu đồng/
lượng http://www.giavangonline.com
O Giá dầu bình quân của các
quốc gia trên thế giới USD/thùng http://www.eia.gov
2.3. CÁC PHẦN MỀM ĐƯỢC SỬ DỤNG:
Phần mềm được sử dụng trong nghiên cứu là phần mềm Microsoft Excel 2007 để sử lý và tính toán số liệu.
Sau đó, số liệu được chuyển sang phần mềm Eviews 8.1 để tiến hành các phân tích kiểm định, chạy mô hình hồi quy cùng các thủ tục khác.
2.4. CÁC TIỀN PHÂN TÍCH – KIỂM ĐỊNH: 2.4.1. Phân tích mô tả (thống kê mô tả các biến):
Với thủ tục thống kê mô tả, ta có thể đo lường khuynh hướng hội tụ : trung bình (mean, median, mode, sum); độ phân tán (độ lệch chuẩn- std. Deviation); kiểm định phân phối chuẩn (thống kê Skeness và kiểm định Jarque- Bera).
2.4.2. Kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu:
Khi các nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu dưới dạng chuỗi dữ liệu thời gian thì việc đầu tiên cần nên làm là kiểm tra xem những biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu là dừng hay không dừng. Vì một trong các giả thuyết của mô hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên (hay có tính dừng). Nếu chúng ta ước lượng mô hình mà có chuổi thời gian mà các biến độc lập không dừng, thì khi đó giả thuyết của OLS bị vi phạm (kỳ vọng toán, phương sai và hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian) dẫn đến việc sử dựng kiểm định t và F không hiệu quả.
Vấn đề khác liên quan đến tính không dừng khi phân tích chuỗi thời gian là vấn đề tương quan giả tạo (spurious). Nếu như mô hình có ít nhất một biến độc lập không dừng, biến này thể hiện xu thế tăng (giảm) và biến phụ thuộc cũng có xu thể như vậy, thì khi ước lượng mô hình có thể ta sẽ thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và R2 cao, nhưng điều này có thể là giả mạo. R2 cao có thể là do hai biến này đều có cùng xu thế.
2.5. CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƯỢC SỬ DỤNG:
Bài nghiên cứu này sẽ lần lượt sử dụng các mô hình hồi quy đơn biến, hồi quy đa biến OLS để phân tích sự tác động của các biến vĩ mô tới TTCK Việt Nam.
2.5.1. Mô hình hồi quy đơn biến:
Ban đầu bài nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình hồi quy đơn biến để đánh giá sơ bộ tác động riêng rẽ của từng nhân tố vĩ mô lên TTCK VN. Kết quả phân tích của mô hình đơn biến cũng đóng góp một số cơ sở cho việc phân tích mô hình hồi quy đa biến trong bước tiếp theo.
Phương trình hồi quy :
VNIt = β0 + β1Xt + εt
Xt : lần lượt sẽ là các biến vĩ mô (CPI, I, G, O) được đưa vào mô hình β0 là hằng số không đổi và β1 là hệ số của biến, εt là sai số.
Ngoài việc kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến bằng kiểm định Johansen đã được thực hiện ở bước các tiền kiểm định trước đó thì ở phần mô hình hồi quy đơn biến này, để thêm sự chắc chắn rằng kết quả hồi quy đơn biến giữa VN- Index và một biến số trong bốn biến số kinh tế vĩ mô (có chuỗi dữ liệu gốc không dừng) là không phải giả mạo, bài nghiên cứu sẽ tiến hành một hậu kiểm định là kiểm định Engle – Granger (thực chất là kiểm định tính dừng bằng kiểm định ADF của phần dư từ kết quả của mô hình hồi quy đơn biến giữa VN- Index và một biến kinh tế vĩ mô có chuỗi dữ liệu gốc là không dừng), nếu kết quả là chuỗi dữ liệu phần dư là dừng thì kết quả hồi quy là thực, còn nếu kết quả chuỗi dữ liệu phần dư là không dừng thì kết quả hồi quy có thể là giả mạo, và do đó ta phải thực hiện hồi quy với sai phân dừng của các biến số.
2.5.2. Mô hình hồi quy đa biến OLS :
Mô hình:
VNI = f{ CPI, I, G, O } Phương trình hồi quy:
VNIi = β1 + β2Ci + β3Ii + β4Gi + β5Oi + Ui
Trong phương trình trên:
Bài nghiên cứu cũng sẽ tiến hành các hậu kiểm định nhằm nâng cao mức xác thực của phương trình hồi quy và cũng để tìm ra hàm hồi quy phù hợp nhất với chuỗi dữ liệu mẫu. Các hậu kiểm định bao gồm :
Kiểm định tính đa cộng tuyến giữa các biến độc lập : dựa vào ma trận hệ số tương quan giữa các biến, đồng thời với đó là sử dụng kiểm định Wald để phát hiện ra sự có mặt của các biến không cần thiết, từ đó sẽ loại bớt đi một số biến ra khỏi mô hình hồi quy bội.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. 3.1.CÁC TIỀN PHÂN TÍCH - KIỂM ĐỊNH:
3.1.1. Thống kê mô tả các biến:
Thống kê mô tả bao gồm các phương pháp thu thập dữ liệu , mô tả và trình bày dữ liệu bằng bảng và đồ thị, tính toán các đặc trưng của dữ liệu trung bình, mốt, trung vị…Ở đây, bài nghiên cứu sử dụng phần mềm eviews 8.1 để chạy bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình.
Bảng 3.1: Thống kê mô tả chỉ số giá chứng khoán VN-Idex và các biến kinh tế vĩ mô
Trong bảng 3.1, ta thấy VNI có giá trị trung bình là 514,6030 điểm. Thống kê Skewness cho thấy VN-Idex có phân phối lệch dương (có giá trị dương), cùng
với đó là các biến CPI, I, G, O cũng có phân phối lệch dương, trong đó CPI và O lệch đáng kể về bên phải.
Kiểm định phân phối chuẩn được áp dụng cho các dữ liệu bằng cách sử dụng kiểm định Jarque – Bera (1980), đo lường mức độ phù hợp lệch khỏi tính chuẩn, dựa trên độ nhọn và độ nghiêng của mẫu. Dựa trên số liệu thống kê Jarque-Bera và p-value, ta thấy VNI dường như không có phân phối chuẩn, còn lại các biến CPI, I, G,O có ý nghĩa thống kê ở mức %, tức dữ liệu có phân phối chuẩn.
Thống kê mô tả cho thấy các kết quả hỗn tạp đối với phân phối chuẩn. Từ đó có thể nói rằng không có sự ngẫu nhiên trong dữ liệu mà ở đây các dữ liệu có thể bị ảnh hưởng rất nhiều từ việc đầu cơ và hiển thị thay đổi định kì (hiển thị thông tin thay đổi có tính chu kỳ). Điều này cho thấy các nhà đầu tư có thể kiếm một tỷ suất sinh lợi cao đáng chú ý từ thị trường chứng khoán.
3.1.2. Kiểm định tính dừng của các biến:
3.1.2.1. Kiểm định tính dừng của chỉ số VN-Index:
Bảng 3.2: Bảng kiểm định tính dừng chỉ số VN-Idex:
Dựa vào bảng 3.2, ta thấy p-value =0,0000< 0,05 do vậy có thể kết luận biến VNI có tính dừng tại I(1) (đã tiến hành kiểm tra tại I(0) nhưng kiểm định cho thấy VNI không có tính dừng tại I(0).).
3.1.2.2. Kiểm định tính dừng của chỉ số giá tiêu dùng CPI:
Bảng 3.3: Bảng kiểm định tính dừng của chỉ số CPI
Dựa vào bảng 3.3, ta thấy p-value =0,0118< 0,05 do vậy có thể kết luận biến CPI có tính dừng tại I(0).
3.1.2.3. Kiểm định tính dừng của lãi suất huy động:
Bảng 3.4: Bảng kiểm định tính dừng của biến I
Dựa vào bảng 3.4, ta thấy p-value =0,0000< 0,05 do vậy có thể kết luận biến I có tính dừng tại I(1) (đã tiến hành kiểm tra tại I(0) nhưng kiểm định cho thấy CPI không có tính dừng tại I(0).).
3.1.2.4. Kiểm định tính dừng của giá vàng trong nước:
Bảng 3.5: Bảng kiểm định tính dừng của biến G
Dựa vào bảng 3.5, ta thấy p-value =0,0000< 0,05 do vậy có thể kết luận biến G có tính dừng tại I(1) (đã tiến hành kiểm tra tại I(0) nhưng kiểm định cho thấy G không có tính dừng tại I(0).).
3.1.2.5. Kiểm định tính dừng của giá dầu thế giới:
Dựa vào bảng 3.6, ta thấy p-value =0,0000< 0,05 do vậy có thể kết luận biến O có tính dừng tại I(1) (đã tiến hành kiểm tra tại I(0) nhưng kiểm định cho thấy O không có tính dừng tại I(0).).
Tóm lại: qua việc chạy kiểm định tính dừng cho thấy các biến VNI, I, G, O
có tính dừng tại I(1) và biến CPI có tính dừng tại không, do đó số liệu đảm bảo về mặt kỹ thuật và có thể sử dụng chuỗi số liệu phục vụ cho bài nghiên cứu.
3.2. MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ VÀ TTCK Ở VIỆT NAM THỂ HIỆN TRÊN MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN BIẾN:
3.2.1. Tác động của lạm phát lên VN- Index :
Một TTCK hiệu quả thì thường chịu ảnh hưởng rõ nét đối với sự thăng trầm của chỉ số CPI, với quy luật : CPI tăng - TTCK xuống. Trước khi đi vào phân tích mối quan hệ với TTCK, ta đi sơ lược về đặc điểm lạm phát ở Việt Nam, theo đó:
10 năm trở lại đây, mục tiêu tăng trưởng luôn được chú trọng hơn mục tiêu kềm chế lạm phát, qua đó cho thấy tiềm ẩn những rủi ro về bùng nổ lạm phát cao.
Hàng năm NHNN phải cung ứng một lượng tiền không nhỏ cho ngân sách để tài trợ thâm hụt tài khóa, các khoản tạm ứng này thường không có bảo đảm và trên thực tế không được hoàn trả đầy đủ trong năm ngân sách.
Sự độc lập của NHNN cũng bị giới hạn một phần, tốc độ tăng trưởng cung tiền thường phụ thuộc vào chính sách phát triển do Chính phủ đề ra.
Gốc của lạm phát Việt Nam đa số nằm ở khu vực đầu tư công, nơi chiếm hơn 50% lượng đầu tư của xã hội nhưng hệ số ICOR của các doanh nghiệp Nhà nước rất kém, năng suất kém không tương xứng với tốc độ bơm tiền chính là nguyên nhân gây ra lạm phát.
Các đặc điểm của lạm phát Việt Nam cho thấy rõ ràng nó có ảnh hưởng mạnh lên nền kinh tế nói chung hay TTCK nói riêng. Theo nhiều nghiên cứu trên thế giới, chỉ số CPI ổn định ở mức khoảng 5% là điều kiện lý tưởng để TTCK hoạt động bình thường và phát triển. Ở Việt Nam, khi CPI tăng cao thì sẽ có thể tác động đến TTCK qua các cơ chế như sau:
CPI tăng sẽ làm tăng các chi phí, gây khó khăn cho DN trong việc đảm bảo lợi nhuận kinh doanh và lợi tức, các báo cáo tài chính kém sáng sủa làm cho chứng khoán kém hấp dẫn hơn, đồng nghĩa với việc giảm sự sôi động trên TTCK.
CPI tăng sẽ truyền tải thông điệp rằng một chính sách tín dụng thắt chặt trong tương lai, việc tiếp cận nguồn tín dụng sẽ khó khăn và đắt đỏ hơn, vì vậy làm dòng tiền vào TTCK đi xuống.
CPI tăng kéo theo lãi suất ngân hàng tăng, khiến lãi suất tiền gửi trở nên hấp dẫn hơn, điều này làm thu hẹp dòng đầu tư trên TTCK.
CPI tăng sẽ làm tăng bán ra các mã xấu, và tăng mua vào các mã tốt. Xu hướng bán tháo thường xảy ra nếu TTCK có nhiều chứng khoán chất lượng thấp và các nhà đầu tư không chuyên nghiệp đi theo bầy đàn, vốn ít.( Công trình dự thi giải thưởng nghiên cứu khoa học sinh viên “ Nhà kinh tế trẻ - năm 2011”)
Kết quả thể hiện sự tác động của lạm phát đến VN-Idex như sau:
Hình 3.2: Đồ thị phân tán giữa VNI và CPI. Bảng 3.1: Kết quả hồi quy giữa VNI và CPI.
Theo bảng 3.1, với hệ số p-value = 0,0285 cho thấy hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, chứng minh rằng các thay đổi trong CPI có ảnh hưởng lên TTCK. Hệ số của biến mang dấu âm (-6,949983) tức là khi chỉ số CPI tăng 1% thì VN-Index giảm 6,949983 điểm, và ngược lại khi chỉ số CPI giảm 1% thì VN-Idex tăng 6,949983 điểm.
Mối quan hệ nghịch biến giữa VN-Index và CPI hoàn toàn phù hợp với lý giải ở trên : Khi chỉ số giá tiêu dùng tăng thì chỉ số VN-Index trên thị trường chứng khoán giảm, và ngược lại, vì vậy chúng có mối quan hệ (-) với nhau. Điều này là do khi lạm phát tăng đó được coi là một dấu hiệu bất ổn của thị trường cộng thêm tâm lý bầy đàn phổ biến trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các nhà đầu tư sẽ giảm đầu tư trên thị trường CK như một hình thức để giảm thiểu rủi ro.
3.2.2. Tác động của lãi suất huy động lên VN- Index :
Lãi suất huy động và cho vay của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam thường bị chi phối nhiều bởi chính sách lãi suất của NHNN Việt Nam và cung - cầu vốn trên thị trường. Tuy nhiên chính sách lãi suất của NHNN Việt Nam thường thể hiện khá nhiều bất cập đặc biệt là trong các năm gần đây. Chính sách lãi suất thường bao gồm hai mục tiêu:
Thứ nhất, giữ lãi suất huy động ở mức thấp để giữ lãi suất cho vay ở mức thấp. Qua đó giảm chi phí lãi vay và hạn chế bớt rủi ro cho hệ thống doanh nghiệp.
Thứ hai, Nhà nước đã quyết tâm xóa bỏ thị trường ngoại tệ tự do và cấm kinh doanh vàng miếng. Điều đó khiến người dân có ít lựa chọn hơn và buộc phải giữ tiền đồng dù tiền đồng luôn mất giá và lãi suất thấp.
Hình 3.3: Sự biến động của VNI và I
Kết quả hổi quy mô hình đơn biến:
Bảng 3.8: Kết quả hồi quy giữa VNI và I
Với kết quả trên bảng 3.8, ta thấy p-value =0,000 thể hiện hệ số hồi quy của biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chứng tỏ rằng các thay đổi trong lãi suất huy động bình quân trong nước thực sự có ảnh hưởng đến TTCK. Hệ số của biến đạt giá trị âm là -36,92994 tức là khi lãi suất huy động tăng 1% thì VN-Idex sẽ giảm 36,92994 điểm và ngược lại.
Như vậy, kết quả hồi quy giữa VNI và I phù hợp với tình hình thực tế ở Việt Nam. Khi lãi suất tiền gửi kì hạn tăng lên thì chỉ số VN – Index sẽ giảm, và ngược lại, vì vậy chúng có mối quan hệ (-) với nhau. Bởi vì nhà đầu tư có nhiều phương án đầu tư với mục đích là tối đa hoá lợi nhuận nhưng đồng thời rủi ro phải ở mức thấp nhất có thể, nếu lãi suất tiền gửi tăng thì các nhà đầu tư sẽ có xu hướng chuyển sang hình thức tiền gửi.
3.2.3. Tác động của giá vàng trong nước lên VN- Index :
Thị trường vàng trong nước có một số đặc trưng như sau:
- Thứ nhất, thị trường vàng trong nước chịu tác động và điều chỉnh khá nhanh theo giá vàng thế giới. Giá vàng thế giới thị phụ thuộc nhiều vào giá USD, cầu của Trung Quốc và Ấn Độ.
- Thứ hai, tâm lý nắm giữ vàng trong dân là khá phổ biến, vàng là công cụ đầu tư, cất giữ truyền thống của người Việt Nam. Việt Nam hiện nay là một trong