KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu thời gian:

Cả hai phương pháp kiểm định ADF theo Dickey and Fuller (1979, 1981) và kiểm định PP theo Phillips-Perron (1988) được sử dụng để kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu bao gồm chuỗi dữ liệu giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái, chỉ số giá tiêu dùng và giá dầu thô thế giới.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các chuỗi dữ liệu được tóm tắt trong Bảng 4.1 dưới đây:

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Biến

Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) Kiểm định Phillips-Perron (PP) Giá trị  của

chuỗi ban đầu

Giá trị  của chuỗi lấy sai phân

bậc 1

Giá trị  của chuỗi ban đầu

Giá trị  của chuỗi lấy sai phân

bậc 1

SP - 4.1253* - - 3.6053* -

ER - 1.3976 - 7.9068* - 1.1589 - 9.8369*

CPI - 3.2312** - - 3.2302** -

OP - 2.9092** - - 2.6794*** -

Lưu ý: *,**, *** thể hiện mức ý nghĩa lần lượt là 1% 5% và 10%.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các chuỗi dữ liệu bằng kiểm định

Augmented Dickey-Fuller cho thấy:

Đối với chuỗi dữ liệu chỉ số giá chứng khoán Việt Nam (SP), kết quả ở Bảng 4.1

cho thấy, trị thống kê // lớn hơn các giá trị tới hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

Như vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ ở mức ý nghĩa 1%, và

kết luận LNSP không có nghiệm đơn vị, hay nói cách khác SP là chuỗi dữ liệu có tính dừng.

Đối với chuỗi dữ liệu tỷ giá hối đoái (ER), kết quả ở Bảng 4.1 cho thấy, về mặt giá trị tuyệt đối, giá trị // của chuỗi dữ liệu ban đầu nhỏ hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Như vậy, chúng ta chấp nhận giả

thuyết H₀ và kết luận ER là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị. Ở sai phân bậc 1, giá trị //

của dữ liệu lớn hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 1%,

5% và 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ với mức ý

nghĩa 1%, và kết luận sai phân bậc 1 của chuỗi ER không có nghiệm đơn vị, hay nói cách khác sai phân bậc 1 của chuỗi ER là chuỗi có tính dừng.

Đối với chuỗi dữ liệu chỉ số giá tiêu dùng (CPI), kết quả kiểm định Bảng 4.1 cho thấy về mặt giá trị tuyệt đối, giá trị // của dữ liệu ban đầu lớn hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 5% và 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả

thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ ở mức ý nghĩa 5%, và kết luận CPI không có nghiệm

đơn vị, hay nói cách khác CPI là chuỗi dữ liệu có tính dừng.

Đối với chuỗi dữ liệu giá dầu thô thế giới (OP), kết quả kiểm định ở Bảng 4.1 cho thấy, về mặt giá trị tuyệt đối, giá trị // của dữ liệu ban đầu lớn hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 5% và 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả

thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ ở mức ý nghĩa 5%, và kết luận OP không có nghiệm

đơn vị, hay nói cách khác OP là chuỗi dữ liệu có tính dừng.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các chuỗi dữ liệu bằng kiểm định Phillips-Perron (PP) cho thấy:

Đối với chuỗi dữ liệu chỉ số giá chứng khoán Việt Nam (SP), kết quả ở Bảng 4.1

cho thấy, về mặt tuyệt đối, trị thống kê // lớn hơn các giá trị tới hạn ở các mức ý nghĩa

1%, 5% và 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ ở mức

ý nghĩa 1%, và kết luận SP không có nghiệm đơn vị, hay nói cách khác SP là chuỗi dữ liệu có tính dừng.

Đối với chuỗi dữ liệu tỷ giá hối đoái (ER), kết quả ở Bảng 4.1 cho thấy, về mặt giá trị tuyệt đối, giá trị // của chuỗi dữ liệu ban đầu nhỏ hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Như vậy, chúng ta chấp nhận giả

thuyết H₀ và kết luận LNER là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị. Ở sai phân bậc 1, giá trị

// của dữ liệu lớn hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa

1%, 5% và 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ với

mức ý nghĩa 1%, và kết luận sai phân bậc 1 của chuỗi ER không có nghiệm đơn vị, hay nói cách khác sai phân bậc 1 của chuỗi ER là chuỗi có tính dừng.

Đối với chuỗi dữ liệu chỉ số giá tiêu dùng (CPI), kết quả kiểm định Bảng 4.1 cho thấy về mặt giá trị tuyệt đối, giá trị // của dữ liệu ban đầu lớn hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 5% và 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả

thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ ở mức ý nghĩa 5%, và kết luận CPI không có nghiệm

đơn vị, hay nói cách khác CPI là chuỗi dữ liệu có tính dừng.

Đối với chuỗi dữ liệu giá dầu thô thế giới (OP), kết quả kiểm định ở Bảng 4.1 cho thấy, về mặt giá trị tuyệt đối, giá trị // của dữ liệu ban đầu lớn hơn các giá trị tới hạn được tính bởi Mackinnon ở các mức ý nghĩa 10%. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết

H₀, chấp nhận giả thuyết H₁ ở mức ý nghĩa 10%, và kết luận OP không có nghiệm đơn

vị, hay nói cách khác OP là chuỗi dữ liệu có tính dừng.

Tóm lại, cả hai kiểm định ADF và PP đều cho thấy: Các chuỗi dữ liệu chỉ số giá

chứng khoán, chỉ số giá tiêu dùng và giá dầu thế giới là các chuỗi dữ liệu thời gian có tính dừng, I(0). Trong khi đó, tỷ giá hối đoái là chuỗi có nghiệm đơn vị, hay nói cách khác đây là chuỗi không dừng và chỉ dừng ở sai phân bậc 1, tức là I(1).

4.2 Kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến:

Theo tiêu chuẩn AIC, độ trễ tối ưu của các biến trong phương trình được lựa chọn là 4. Theo đó, phương trình ước lượng theo phương pháp ARDL như sau:

∆LSP_t = α₀ + α₁₁∆LSP_t-1 + α₁₂∆LSP_t-2 + α₁₃∆LSP_t-3 + α₁₄∆LSP_t-4 + α₂₁∆LER_t-1 + α₂₂∆LER_t-2 + α₂₃∆LER_t-3 + α₂₄∆LER_t-4 + α₃₁∆CPIt-1 + α₃₂∆CPIt-2 + α₃₃∆CPIt-3 + α₃₄∆CPIt-4

+ α₄₁∆LOP_t-1 + α₄₂∆LOP_t-2 + α₄₃∆LOP_t-3 + α₄₄∆LOP_t-4 + β₁LSP _t-1 + β₂LER _t-1 + β₃CPI_t-1 + β₄LOP_t-1 + e_t

Kết quả kiểm định Wald-test được trình bày dưới đây:

Wald Test:

Equation: UNRESTRICTED_ECM

Test Statistic Value df Probability F-statistic 6.443644 (3, 43) 0.0011 Chi-square 19.33093 3 0.0002

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(17) - C(20) 0.002673 0.180508 C(18) - C(20) 0.566933 0.262062 C(19) - C(20) 0.337985 0.176167 Restrictions are linear in coefficients.

Giá trị thống kê F-statistic tính toán được là 6.443, với (k+1) = 3 biến trong mô hình. Vì vậy, chúng ta tra giá trị tới hạn trong Bounds Test tables với k = 2.

Tại Bảng CI(iii) Case III: Unrestricted intercept and no trend với k = 2, giá trị tới hạn tại các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% lần lượt là (3,17; 4,14), (3,79; 4,85) và (5,15; 6,36). Như vậy, giá trị F-statistic được tính toán lớn hơn giá trị 6,36 ở mức ý nghĩa 1%, do vậy chúng ta có thể kết luận rằng có bằng chứng của một mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô.

4.3 Ƣớc lƣợng mối quan hệ ngắn hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến kinh tế vĩ mô theo mô hình ARDL:

Tiếp theo kết quả kiểm định đồng liên kết để xác định mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến vĩ mô gồm tỷ giá hối đoái, chỉ số giá tiêu dùng và giá dầu thô, Nghiên cứu tiếp tục áp dụng mô hình ARDL dựa trên hồi quy OLS để định lượng mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến. Kết quả ước lượng được trình bày ở Bảng bên dưới.

Dependent Variable: D(LSP) Method: Least Squares Date: 01/24/14 Time: 00:43

Sample (adjusted): 2008M04 2013M07 Included observations: 64 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LSP(-1)) 0.354186 0.131464 2.694157 0.0096 D(LSP(-3)) 0.084597 0.132489 0.638520 0.5261 D(LER(-1)) 0.107228 0.991147 0.108185 0.9143 D(LER(-2)) 0.006833 0.987663 0.006918 0.9945 D(LER(-3)) -0.878029 1.020641 -0.860272 0.3938 D(LER(-4)) -1.052281 0.990070 -1.062835 0.2931 D(CPI(-1)) 0.004074 0.016989 0.239829 0.8115 D(CPI(-2)) 0.007056 0.016871 0.418229 0.6776 D(CPI(-3)) 0.012766 0.016281 0.784120 0.4367 D(LOP(-1)) -0.221924 0.187890 -1.181137 0.2432 D(LOP(-2)) 0.559064 0.184379 3.032140 0.0039 D(LOP(-3)) 0.048663 0.195190 0.249312 0.8042 D(LOP(-4)) -0.000299 0.190661 -0.001569 0.9988 Z(-1) -0.223404 0.083201 -2.685123 0.0099 C 0.003333 0.014793 0.225293 0.8227 R-squared 0.345748 Mean dependent var -0.000775 Adjusted R-squared 0.158819 S.D. dependent var 0.096210 S.E. of regression 0.088240 Akaike info criterion -1.815825 Sum squared resid 0.381529 Schwarz criterion -1.309837 Log likelihood 73.10641 Hannan-Quinn criter. -1.616491 F-statistic 1.849619 Durbin-Watson stat 2.074523 Prob(F-statistic) 0.057361

Kết quả ước lượng theo phương pháp ARDL cho thấy, tốc độ điều chỉnh đến đường cân bằng dài hạn là -0,22 với mức ý nghĩa là 1%. Ngoài ra, sự biến động của chỉ số giá chứng khoán ở 1 tháng trước cũng ảnh hưởng đến sự biến động của giá chứng khoán ở thời điểm hiện tại với hệ số là 0,35 ở mức ý nghĩa 1%. Sự biến động của giá dầu ở trễ 2 tháng cũng ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán với hệ số 0,55 ở mức ý nghĩa 1%. Ngoài ra, sự biến động của các biến vĩ mô khác như tỷ giá hối đoái và chỉ số giá tiêu dùng không trong ngắn hạn không giải thích cho sự biến động của chỉ số giá chứng khoán.

5. KẾT LUẬN VÀ NGỤ Ý CHÍNH SÁCH

Nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán là một chủ đề khá thú vị đã thu hút nhiều nghiên cứu trong nước cũng như trên thế giới. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu trong lĩnh vực này đều không có sự thống nhất về mối quan hệ hay mức độ tác động giữa các biến vĩ mô do sự khác biệt về đặc thù của kinh tế, các chính sách vĩ mô ở từng quốc gia hay trên cùng một quốc gia nhưng vào những thời kỳ khác nhau… Trong các mối quan hệ phức tạp đó, Đề tài này kiểm định mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán Việt Nam với tỷ giá hối đoái USD/VND, chỉ số giá tiêu dùng tại Việt Nam và giá dầu thô trong giai đoạn từ tháng 11 năm 2007 đến tháng 7 năm 2013.

Kết quả nghiên cứu được thực hiện dựa trên sự kết hợp nhiều phương pháp như kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bằng hai phương pháp ADF và PP, kiểm định mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến theo phương pháp ARDL để xác định có sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn và ước lượng mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến. Kết quả thu được có nhiều thú vị như sau:

Thứ nhất, trong bốn biến của Nghiên cứu gồm chỉ số giá chứng khoán Việt Nam với tỷ giá hối đoái USD/VND, chỉ số giá tiêu dùng tại Việt Nam và giá dầu thô thì chuỗi dữ liệu tỷ giá hối đoái USD/VND là chuỗi kết hợp bậc 1, có nghĩa đây là chuỗi dừng ở sai phân bậc 1. Ba chuỗi dữ liệu còn lại đều là chuỗi dừng ở bậc ban đầu.

Thứ hai, kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen (1991) và cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM theo phương pháp ARDL cho thấy, có tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến vĩ mô gồm tỷ giá hối đoái USD/VND, chỉ số giá tiêu dùng và giá dầu thô. Kết quả này phù hợp với một số nghiên cứu trước đây như Abdalla và Murinde (1997), Dadgar và Nazari (2012), Lee (2012), Pardis Parsva (2011), Pramod Kumar Naik (2012), Sifunjo E. Kisaka (2012), Faiza Saleem (2013), người đã tìm ra mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái; Ibrahim (2013) – người đã đưa ra bằng chứng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa chỉ

số giá chứng khoán và lạm phát; Khan (2013) - người đã đưa ra bằng chứng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và lạm phát, giá dầu thô, tỷ giá hối đoái.

Thứ ba, ước lượng ARDL cho kết quả về các mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến cho thấy: 1) Sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Việt Nam chịu tác động từ các cú sốc của chính nó và giá dầu thế giới lần lượt trước đó 1 và 2 tháng ở mức ý nghĩa là 1%; 2) Sự biến động của tỷ giá hối đoái USD/VND và chỉ số giá tiêu dùng không giải thích cho sự biến động của chỉ số giá chứng khoán trong ngắn hạn; kết quả này phù hợp với Patra and poshakwale (2006) – người đã kết luận một số biến kinh tế vĩ mô như cung tiền, lạm phát, trao đổi thương mại có cả mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn với giá cổ phiếu trong trạng thái cân bằng ở Hy Lạp trong khi không có mối quan hệ ngắn hạn hay dài hạn nhận thấy giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu.

Thực tế cho thấy, sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Việt Nam chịu sự tác động của nhiều yếu tố kinh tế xã hội. Trong giai đoạn trước năm 2012, Việt Nam là quốc gia theo đuổi chính sách tăng trưởng kinh tế nhanh, do vậy tình trạng lạm phát cao trong nền kinh tế là không tránh khỏi. Từ năm 2012, với mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững, áp lực lạm phát trong nền kinh tế Việt Nam đang hạ nhiệt đáng kể. Kết quả thực nghiệm cho thấy, trong dài hạn, sự biến động của chỉ số giá chứng khoán tại Việt Nam chịu tác động cùng chiều bởi các cú sốc từ lạm phát trong nền kinh tế. Điều này ngụ ý, để nền kinh tế đạt được tốc độ tăng trưởng nhanh, Việt Nam cũng cần duy trì một tỷ lệ lạm phát ở mức phù hợp.

Trong khi đó, sự biến động của chỉ số giá chứng khoán dường như không được giải thích rõ ràng từ các cú sốc của tỷ giá hối đoái, điều này có thể được lý giải là do Việt Nam đang áp dụng cơ chế tỷ giá hối đoái thả nổi có kiểm soát, do vậy các hành vi của các các dòng vốn đầu tư dựa trên sự biến động tỷ giá hối đoái được kiểm soát chặt chẽ, do đó trong ngắn hạn tác động trực tiếp từ sự biến động của tỷ giá hối đoái lên chỉ số giá chứng khoán không rõ ràng là phù hợp với thực tế. Tuy nhiên, trong dài hạn, sự biến động của tỷ giá hối đoái rõ ràng có ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán. Cụ thể, khi tỷ giá hối đoái tăng, hay đồng Việt Nam giảm giá so với đôla Mỹ, sẽ tạo ra lợi thế cạnh

tranh cho hàng hóa Việt Nam trên thị trường quốc tế, thu nhập của các doanh nghiệp xuất khẩu Việt Nam sẽ tăng, do đó giá chứng khoán sẽ tăng. Tuy nhiên, tỷ giá tăng cũng tác động lên các doanh nghiệp sử dụng nguyên liệu đầu vào phụ thuộc từ nguồn nhập khẩu, ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa tiêu dùng, đến lạm phát. Ngoài ra, tỷ giá tăng liên tục cũng ảnh hưởng đến tâm lý người dân, đến niềm tin vào VND và chính sách chống đôla hóa nền kinh tế.

Đối với mối quan hệ giữa chỉ số giá chứng khoán và giá dầu thô. Thực tế cho thấy, dầu là một loại tài nguyên, một dạng hàng hóa đặc biệt quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế. Việt Nam là một nên kinh tế nhập dầu, do đó chịu ảnh hưởng tương đối từ các cú sốc giá dầu trên thế giới. Trong những năm qua, tăng trưởng kinh tế Việt Nam phụ thuộc khá nhiều vào xuất khẩu, ở một chừng mực nhất định khi giá dầu thế giới tăng có nghĩa là nền kinh tế của các quốc gia trên thế giới đang tăng trưởng, do vậy các