Mô hình chu i th i gian s d ng d li u chéo c ng nh d li u h n h p. nghiên c u tính hi u qu thông tin, đ ng liên k t Engle-Granger, Johansen vƠ ki m đ nh nhơn qu Granger đ c s d ng. Nh ng k thu t nƠy cho phép ki m tra cho b t k m i liên h ti m tƠng gi a các bi n trong dƠi h n c ng nh ng n h n.
xác đ nh các nhơn t nh h ng đ n tính hi u qu c a TTCK Vi t Nam trong mô hình th c nghi m, tác gi th c hi n theo các b c sau:
B c th nh t, tác gi th c hi n vi c ki m đ nh tính d ng c a các chu i
th i gian s d ng trong mô hình th c nghi m. Các chu i nƠy, đ u d ng logarit c s t nhiên vƠ bao g m t l l m phát, cung ti n, t giáh i đoái c a đ ng USD tính theo VND, lãi su t ti n g i vƠ lãi su t cho vay. N u các chu i nƠy lƠ không d ng (hay có nghi m đ n v ), chúng ta ph i l y sai phơn cho t i khi nó có tính d ng tr c khi đ a vƠo mô hình th c nghi m. Gi a các chu i s không d ng có th t n t i m i quan h đ ng tích h p (m i quan h trong dƠi h n).
B c hai, s d ng ph ng pháp phơn tích đ ng tích h p c a Engle ậ
Granger (1987) và Johansen9 (1λλ0) nh m xác đ nh kh n ng t n t i các m i quan h trong dƠi h n gi a các bi n. V i các bi n s s d ng trong mô hình, tác gi t p trung ki m đ nh m i quan h dƠi h n gi a các bi n kinh t v mô v i ch s giá ch ng khoán VN-Index.
B c ba, th c hi n ki m đ nh nhơn qu Granger đ kh o sát m i quan h
đ ng trong ng n h n ch s VN-Index và các bi n kinh t v mô.
9Johansen, Søren, ắCointegration and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models”, Econometrica, Vol.59, No.6 (Nov 1991) 1551ậ1580.
32
2.1.2.1 Ki m đnh nghi m đ n v:
Ki m đ nh nghi m đ n v lƠ m t ki m đ nh đ c s d ng khá ph bi n đ ki m đ nh m t chu i th i gian d ng hay không d ng.
Gi s ta có ph ng trình h i qui t t ng quan nh sau: (2.1) Ta có các gi thuy t:
H0: = 1 ( lƠ chu i không d ng).
H1: < 1 ( lƠ chu i d ng).
Ph ng trình (2.1) t ng đ ng v i ph ng trình (2.2) sau đơy: =
= (2.2)
Nh v y các gi thuy t trên có th đ c vi t l i nh sau:
H0: = 0 ( lƠ chu i không d ng).
H1: < 0 ( lƠ chu i d ng).
Dickey vƠ Fuller cho r ng giá tr t c l ng c a h s s theo phân ph i xác su t (tau statistic, = giá tr c l ng/sai s c a h s ). Ki m đnh th ng kê còn đ c g i lƠ ki m đ nh Dickey ậ Fuller (DF). Ki m đ nh DF đ c c l ng v i 3 hình th c:
- Khi lƠ m t b c ng u nhiên không có h ng s : (2.3) - Khi lƠ m t b c ng u nhiên có h ng s :
(2.4)
- Khi lƠ m t b c ng u nhiên v i h ng s xoay quanh m t đ ng xu th ng u nhiên:
(2.5)
ki m đ nh H0 ta so sánh giá tr th ng kê tính toán v i giá tr th ng kê tra b ng DF (các ph n m m kinh t l ng đ u cung c p giá tr th ng kê ). Tuy
33
nhiên, do có th có hi n t ng t ng quan chu i gi a các ut do thi u bi n, nên ng i ta th ng s d ng ki m đ nh DF m r ng lƠ ADF (Augmented Dickey ậ Fuller Test). Ki m đ nh nƠy đ c th c hi n b ng cách đ a thêm vƠo ph ng trình (2.5) các bi n tr c a sai phơn bi n ph thu c :
(2.6) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
K t qu n u | | < | | v i l n l t t i các m c Ủ ngh a th ng kê. Ta k t lu n ch p nh n gi thuy t H0 th c chu i Y lƠ không d ng vƠ ng c l i.
2.1.2.2 Ki m đ nh tính đ ng liên k t Engle-Granger:
Chúng ta bi t r ng khi h i qui các chu i th i gian không d ng th ng d n đ n ấk t qu h i qui gi m o»10. Tuy nhiên, Engle và Granger11 (1λκ7) cho r ng n u k t h p tuy n tính c a các chu i th i gian không d ng có th lƠ m t chu i d ng vƠ các chu i th i gian không d ng đó đ c cho lƠ đ ng liên k t. K t h p tuy n tính d ng đ c g i lƠ ph ng trình đ ng liên k t vƠ có th đ c gi i thích nh m i quan h cơn b ng dƠi h n gi a các bi n. Nói cách khác, n u ph n d trong mô hình h i qui lƠ th c vƠ th hi n m i quan h cơn b ng dƠi h n gi a các bi n trong mô hình. M c đích c a ki m đ nh đ ng liên k t lƠ xác đ nh xem m t nhóm các chu i không d ng có đ ng liên k t hay khôngς
K thu t Engle-Granger lƠ ph ng pháp ti p c n d a trên sai s . M t s nghiên c u đã s d ng k thu t nƠy đ ki m đ nh tính hi u qu c a TTCK đ i v i các y u t kinh t v mô. Theo Engle vƠ Granger, n u m t xu h ng ph bi n đ c góp ph n b i hai hay nhi u chu i th i gian không d ng, chúng đ c cho lƠ có tính liên k t. Vi c tìm ra đ ng liên k t trong b i c nh tính hi u qu TTCK đã đ c gi i thích vì s không hi u qu c a th tr ng vƠ ng c l i. K thu t nƠy đ c s d ng trong nghiên c u nh sau:
B c th nh t, c n ph i ch c ch n r ng t t c các bi n cá th lƠ I(1) ậ
d ng t i sai phơn b c nh t.
10 Spurious regression
34
B c hai, c tính các m i quan h lơu dƠi gi a ch s giá ch ng khoán
vƠ t ng y u t kinh t v mô b ng cách s d ng ph ng pháp bình ph ng nh nh t (OLS) t c lƠ ch yh i quy trên các ph ng trìnhđ có đ c ph n d :
(2.7)
L u l i ph n d h i quy . Ph n d c a h i qui nƠy có th dùng đ ki m đ nh xem li u và có th c s đ ng tích h p hay khôngς N u và không đ ng tích h p thì t h p tuy n tính c a chúng lƠ không d ng vƠ do đó ph n d s không d ng.
B c 3:Ki m đ nh đ ng tích h p lƠ ki m đ nh gi thuy t H0: là không
d ng, t c không có m i quan h đ ng tích h p. ki m tra xem lƠ có d ng hay không b ng cách s d ng tiêu chu n ADF m t l n n a. Th t c t ng t nh b c th nh t. N u bác b gi thuy t H0 v nghi m đ n v , t c lƠ ph n d d ng thì k t lu n r ng các bi n trong ph ng trình (2.7) lƠ có m i quan h đ ng tích h p ngh a lƠ ch s giá ch ng khoán vƠ các y u t v mô đang b rƠng bu c b i m t s quan h trong dƠi h n (Brooks n m 200κ).
2.1.2.3 Ki m đ nh đ ng tích h p đa l ng bi n Johansen:
đi u tra nghiên c u m i t ng quan dƠi h n gi a ch s VN-Index và các bi n kinh t v mô nh m t h ph ng trình, chúng ta v n d ng phép ki m đ nh đ ng tích h p đa l ng bi n Johansen. M i quan h gi a các bi n d a trên mô hình sau đơy:
(2.8) Trong đó :
v i i = 1, …., -1 V i I lƠ m t ma tr n đ ng nh t th c.
Ma tr n bao g m các tham s đi u ch nh ng n h n, và ma tr n ch a các thông tin v m i quan h cân b ng dài h n gi a các bi n . Ma tr n phân tách
35
thành tích s c a ma tr n vƠ nên = n i ma tr n ch a các vector đ ng tích h p r vƠ đ i di n cho t c đ c a các tham s đi u ch nh (Johansen, 1λλκ).
Johansen đ a ra hai ki m nghi m t s d báo đ ki m tra s vector đ ng tích h p (r): ki m tra d u hi u vƠ ki m tra t i đa giá tr đ c tr ng c a ma tr n. Các d u hi u th ng kê ki m nghi m gi thuy t không c a r = 0 (t c lƠ không có s đ ng tích h p) ng c l i v i kh n ng lƠ r > 0 (t c lƠ có m t ho c nhi u vector đ ng tích h p).
Các s li u th ng kê t i đa giá tr đ c tr ng c a ma tr n ki m tra gi thuy t không r ng s vector đ ng tích h p lƠ r ng c v i kh n ng c th c a các vector đ ng tích h p r+1.
2.1.2.4 Ph ng pháp ki m đ nh nhân qu Granger:
Tr c khi ch y mô hình gi a hai chu i th i gian X vƠ Y c n ph i đ m b o r ng X vƠ Y lƠ các chu i d ng vƠ/ho c đ ng liên k t (không có hi n t ng t ng quan gi ).
ki m đ nh li u có t n t i m i quan h nhơn qu Granger gi a hai chu i th i gian Y vƠ X trên Eviews, ta xơy d ng hai ph ng trình sau:
Y t = 0 + 1Y t-1 + … + lY t-l + 1X t-1 + … + lX t-l + t (2.9) X t = 0 + 1X t-1 + … + lX t-l + 1Y t-1 + … + lY t-l + t (2.10)
xem các bi n tr c a X có gi i thích cho Y (X tác đ ng nhơn qu Granger lên Y) vƠ các bi n tr c a Y có gi i thích cho X (Y tác đ ng nhơn qu Granger lên X) hay không ta ki m đ nh gi thuy tsau đơy cho m i ph ng trình:
H 0:
1 = (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2 = … =
l = 0
ki m đ nh gi thuy tđ ng th i nƠy, ta s d ng th ng kê F c a ki m đ nh Wald vƠ cách quy t đ nh nh sau: N u giá tr th ng kê F tính toán l n h n giá tr th ng kê F phê phán m t m c Ủ ngh a xác đ nh ta bác b gi thuy t H0 vƠ ng c l i. Có b n kh n ng nh sau:
Nhơn qu Granger m t chi u t X sang Y n u các bi n tr c a X có tác đ ng lên Y, nh ng các bi n tr c a Y không có tác đ ng lên X.
36
Nhơn qu Granger m t chi u t Y sang X n u các bi n tr c a Y có tác đ ng lên X, nh ng các bi n tr c a X không có tác đ ng lên Y.
Nhơn qu Granger hai chi u gi a X vƠ Y n u các bi n tr c a X có tác đ ng lên Y vƠ các bi n tr c a Y có tác đ ng lên X.
Không có quan h nhơn qu Granger gi a X vƠ Y n u các bi n tr c a X không có tác đ ng lên Y vƠ các bi n tr c a Y không có tác đ ng lên X.
C n l u Ủ r ng, quan h nhơn qu Granger ch có ngh a m t s t ng quan gi a giá tr hi n t i c a m t bi n vƠ các giá tr trong quá kh c a các bi n khác; nó không có ngh a lƠ s bi n đ ng c a m t bi n gơy ra thay đ i c a bi n khác (Brooks 200κ). Vi c tìm ra Ủ ngh a quan h nhơn qu Granger gi a VN-Index vƠ các y u t kinh t v mô gi i thích lƠ TTCK lƠ không hi u qu .
2.2 K tăqu ănghiênăc u:
2.2.1 K t qu ki m đ nh nghi m đ n v :
Tính d ng c a d li u chu i th i gian đ c xem xét đ u tiên vƠ ph i ch n ch n ắd ng”cùng c p tr c khi ch y b t k mô hình h i quy nào.
M c đích c a ph n nƠy lƠ ki m tra tính d ng c a các chu i th i gian nh m tránh nh ng r c r i khi s d ng d li u trong các phơn tích sau nƠy do v n đ h i quy gi gơy ra. M c dù không th hi n trong nghiên c u, nh ng tác gi đã xem xét d li u thông qua đ th vƠ l c đ t ng quan đ có s c m nh n ban đ u v đ c tính c a chúng. Qua đó th y r ng, t t c các chu i d li u đ u không có tính d ng. Tuy nhiên đ có k t lu n chính xác, tác gi t p trung th c hi n các ki m đ nh chính th c theo ph ng pháp ADF, v i đ tr c a các bi n đ c l a ch n d a trên tiêu chu n thông tin Akaike (AIC), các gi thuy tđ t ra cho m i bi n lƠ:
H0: = 0 (có nghi m đ n v - chu i th i gian không d ng).
H1: < 0 (không có nghi m đ n v - chu i th i gian d ng).
K t qu c a ki m đ nh nghi m đ n v b ng cách s d ng ph ng pháp ADF đ c trình bƠy trong b ng 2.2 d i đơy.
37
B ng 2.2 - K t qu ki m đnh nghi m đ n v:
Stt Bi năs Ki măđ nhăADF K tălu n T iăm c Saiăphơnăb că1
1. VNI -3.692396** -2.064441 (a) -5.623206* I(1) 2. EX -1.057826 -7.284519* I(1) 3. IN -2.658861 -4.581220* I(1) 4. MO -2.888373 -6.558730* I(1) 5. RD -3.262772*** -1.610202(b) -4.187196* I(1) 6. RL -2.764780 -4.639507* I(1) Ghi chú: - *, ** và *** ký hi u ý ngh a th ng kê l n l t t i m c 1%, 5% và 10%; - (a), (b) là ký hi u ki m đ nh s d ng chu n thông tin “AẤC b sung” và “SẤC b
sung”.
Theo b ng 2.2, ngo i tr VNI và RD, k t qu ki m đ nh t i m c cho th y h u h t các bi n đ u ch p nh n gi thuy t H0 r ng có nghi m đ n v , ngh a lƠ chu i không d ng. M t chút r c r i x y ra khi giá tr th ng kê c a VNI vƠ RD l n l t bác b gi thuy t H0 t i m c Ủ ngh a 5% vƠ 10% hay chu i lƠ I(0). Tuy nhiên, khi ki m đ nh v i chu n ắAIC b sung” vƠ ắSIC b sung” thì v n đ nƠy đ c gi i quy t v i k t qu ch p nh n gi thuy t H0.
Khi ki m đ nh các bi n t i sai phơn b c nh t c a chúng, k t qu th ng kê đ u nh t quán r ng bác b gi thuy t H0t i m c Ủ ngh a 1%.
Nh v y, trong nghiên c u nƠy t t c các bi n không d ng t i m c nh ng d ng t i sai phơn b c nh t v i m c Ủ ngh a lƠ 1%. K t qu nƠy lƠ phù h p v i đa s d li u chu i th i gian đã đ c ki m ch ng trong các nghiên c u tr c đơy vƠ lƠ đi u ki n c n thi t đ ti n hƠnh th c hi n các th ng kê ki m đ nh ti p theo.
38
2.2.2 K t qu ki m đ nh Engle-Granger:
Nh đã gi i thích trên, k thu t Engle-Granger lƠ m t k thu t d a trên ph nd . có đ c giá tr ph n d , lúc đ u, tôi ch y h i quy c a ch s giá ch ng khoán VN-Index trên t ng y u t kinh t v mô. Các phép h i quy đ c trình bƠy nh sau: (2.11) (2.12) (2.13) (2.14) (2.15) Trong đó:
: ch s giách ng khoán VN-Index;
EX, IN, MO, RD, RL: t giá h i đoái, t l l m phát, cung ti n, lãi su t ti n g i và lãi su t cho vay t ng ng;
: ph nd ; (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
i trong ch s d i dòng (t-i) đ i di n cho đ tr c a m i bi n đ c l p t ng ng v i m i c phi u. tr t i u đ c xác đ nh b i chu n Akaike Information Criterion (AIC).
Các ph n d thu đ c t ph ng trình h i quy (2.11) đ n (2.15) sau đó đ c xem xét b ng cách ki m đ nh nghi m đ n v nh ph n 2.2.1 v igi thuy tnh sau:
H0: = 0 (Ph n d c a ph ngtrình lƠ m t chu i không d ng).
H1: < 0 (Ph n d c a ph ngtrình lƠ m t chu i d ng).
K t qu c a đ ng liên k t b ng cách s d ngph ng pháp ki m đ nh h i qui c a Engle-Granger cho ch s giá ch ng khoán Vi t Nam (VN-Index) đ c trình bƠy trong b ng 2.3 t ng ng.
39
B ng 2.3 - K t qu ki m đnh Enlge - Granger gi a ch s VN-Index và các bi n