6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
3.1.3. Uớc lượng phân rã phương sai (Forecast Erorr Variance
Decomposition, FEVD)
Ước lượng phân rã phương sai đo lường lượng thông tin của mỗi biến góp phần vào việc giải thích sự biến động của chính bản thân biến đó và các biến khác trong chuỗi phân tích (Enders 1995). Trong phân tích FEVD, phương sai thay đổi của Y gây ra bởi cú sốc của Z được thể hiện như sau:
σ𝑧2[ α12(0)2+ α12(1)2+ ⋯ + α12(𝑚 − 1)2] σ𝑦(𝑚)2
Có thể thấy rằng, số thời kỳ m càng tăng thì giá trị σ𝑦(𝑚)2 càng tăng.
Hơn nữa, biến động này có thể được chia ra thành hai chuỗi: yt và zt. Do đó,
phương sai của y có thể được tạo thành bởi eyt và ezt . Nếu eyt tiến về 1, điều này có nghĩa là chuỗi yt độc lập với chuỗi zt . Có thể nói rằng yt là ngoại sinh so với zt. Ngược lại, nếu eyt tiến về 0 (có nghĩa là ezt tiến về 1), có thể nói rằng yt là
nội sinh so với zt (Enders 1995)
Như vậy, ước lượng phân rã phương sai sẽ giúp chúng ta xác định lượng thông tin của mỗi biến vĩ mô góp phần vào việc giải thích sự biến động của chỉ số giá chứng khoán Vn-Index trong mối quan hệ cân bằng động giữa các biến trong mô hình. Tác giả thực hiện việc đo lường trong khoản thời gian 5 năm
(60 tháng) để thấy được mức độ giải thích của các biến vĩ mô đến chỉ số VNI trong cả ngắn hạn và dài hạn. Kết quả như sau:
Hình 3.2: Kết quả ước lượng phân rã phương sai
Period S.E. VNI CPI IIP SIR EX ROIL GP
1 0.069337 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.144941 89.72698 0.118732 0.001499 1.642185 3.627828 0.128625 4.754148 3 0.217947 82.83640 0.299195 2.531568 1.703865 1.614199 0.058270 10.95650 4 0.295772 82.40323 0.176551 1.903340 1.448976 0.882551 0.032683 13.15267 5 0.380128 84.80893 0.190681 1.166430 0.877364 0.631277 0.172227 12.15309 6 0.470389 84.66717 1.407647 1.101781 0.593273 0.778284 0.318874 11.13297 7 0.548456 84.33021 2.479922 1.028712 0.478175 1.290917 0.360663 10.03140 8 0.605675 84.54436 2.898490 0.843527 0.464657 1.474222 0.334132 9.440616 9 0.652977 84.40980 3.736296 0.747878 0.605255 1.303571 0.287476 8.909724 10 0.708939 83.71097 4.934338 0.651805 1.063903 1.105970 0.245108 8.287906 11 0.781743 82.56759 6.990158 0.547203 1.095157 0.913667 0.224057 7.662170 12 0.857307 81.72240 8.283617 0.493614 0.910658 0.852274 0.203200 7.534233 13 0.943190 81.59375 8.163331 0.418195 0.754186 0.841930 0.193026 8.035577 14 1.035612 81.53921 7.618977 0.422109 0.640683 1.098998 0.165428 8.514591 15 1.138823 81.14605 7.547645 0.468632 0.541578 1.450363 0.150712 8.695024 16 1.229275 80.73079 7.670312 0.405113 0.464949 1.808240 0.130852 8.789744 17 1.298583 79.75377 8.005618 0.446879 0.421545 2.143825 0.178830 9.049536 18 1.350633 78.83679 8.249677 0.617246 0.394324 2.283431 0.330676 9.287861 19 1.391958 78.17235 8.354573 0.594915 0.385917 2.378291 0.495939 9.618014 20 1.430553 77.39497 8.656356 0.563613 0.370435 2.516682 0.622924 9.875024 21 1.460103 76.57636 9.036046 0.546253 0.365143 2.554251 0.750548 10.17140 22 1.488253 75.70841 9.178152 0.534662 0.352856 2.600600 0.938540 10.68677 23 1.520826 75.15091 8.892955 0.688577 0.359443 2.659837 0.993998 11.25428 24 1.559721 74.70591 8.485177 0.959825 0.402027 2.810518 0.974099 11.66245 48 2.175473 70.58936 4.938395 2.832709 2.712464 2.560111 1.283407 15.08355 60 2.352178 70.05583 4.396751 3.046031 2.759374 2.464842 1.337003 15.94017
Cholesky Ordering: VNI CPI IIP SIR EX ROIL GP
- Trong khoảng thời gian ngắn từ 1 đến 4 tháng đầu tiên, biến động của
biến VNI phần lớn được giải thích bởi dữ liệu quá khứ của chính nó. Ở vào tháng thứ 2, tỷ lệ giải thích của VNI đối với chính nó là 89,72%, đây là một tỷ lệ khá cao. Tiếp đó, biến kinh tế vĩ mô có mức độ giải thích cao nhất đến VNI là chỉ số GP (4,75%), sau đó là EX (3,63%), SIR (1,64%); các biến còn lại có
mức độ tác động không đáng kể là CPI (0,12%), ROIL (0,13%) và chỉ số IIP gần như không tác động đến chỉ số giá chứng khoán.
- Xét trong khoảng thời gian 1 năm, mức độ giải thích sự biến động VNI
bởi chính dữ liệu của nó trong quá khứ có xu hướng giảm xuống nhưng vẫn giữ vai trò chủ đạo (81,72%). Hầu hết các biến vĩ mô đều có xu hướng tăng lên về mức độ giải thích cho sự biến động của biến VNI ngoại trừ hai biến SIR và EX lại có tỷ lệ giải thích giảm xuống so với mốc thời gian 2 tháng. GP không còn là biến quan trọng thứ 2 giải thích cho VNI nữa mà thay vào đó là chỉ số CPI với mức độ giải thích 8,28%, sau đó là GP (7,53%), IIP (0,49%) và ROIL (0,25). Biến SIR vào độ trễ 2 tháng đã giải thích 1,64% nay giảm xuống còn 0,91%; biến EX giảm từ 3,63% xuống còn 0,85%.
- Trong khoảng thời gian 2 năm, mức độ giải thích cho biến VNI bởi
chính nó tiếp tục giảm còn 74,7%. Biến quan trọng nhất giải thích cho sự biến động VNI vẫn là GP (chiếm 11,66%). Tiếp đó là CPI (8,49%), IIP (0,96%); ROIL (0,97%). Biến SIR tiếp tục giảm xuống về tỷ lệ giải thích (0,4%); biến EX có sự tăng lên so với khoản thời gian 1 năm nhưng vẫn thấp hơn mức giải thích ở thời kỳ 2 tháng (2,81%).
- Trong khoản thời gian 5 năm, sự tác động của các nhân tố vĩ mô đến
VNI có nhiều biến động tăng giảm khác nhau nhưng nhìn chung hai biến GP và CPI vẫn là hai biến tác động mạnh nhất đến VNI với tỷ lệ lần lượt là 15,94% và 4,39%. Các biến tiếp theo là IIP, SIR, EX và ROIL với tỷ lệ giải thích lần lượt là 3,05%, 2,78%, 2,46% và 1,34%. Trong khi đó VNI đóng vai trò 70,06% trong việc giải thích sự biến động của chính nó.
Kết luận
Từ những phân tích trên ta có thể thấy thị trường chứng khoán Việt Nam chưa thực sự hoàn hảo khi hầu hết sự biến động của giá chứng khoán chỉ phụ thuộc vào chính nó, thông tin vĩ mô chưa đóng góp nhiều cho việc giải thích sự
biến động của chỉ số VNI trong cả ngắn hạn và dài hạn. Trong đó, hai biến vĩ mô chiếm tỷ trọng cao hơn trong việc giải thích sự biến động của VNI trong cả ngắn và dài hạn là GP và CPI. Các biến IIP và ROIL có mức độ giải thích tăng dần theo thời gian nhưng vẫn ở mức thấp. Hai biến còn lại là SIR và EX thể hiện sự tác động mạnh mẽ đến chỉ số VNI trong ngắn hạn (từ 1-2 tháng) nhưng sau đó thì giảm dần. Điều này cho thấy VNI khá nhạy với thông tin của lãi suất và tỷ giá, tuy nhiên trong thời gian dài thì mức độ ảnh hưởng của hai nhân tố này không còn cao.
3.2.PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ VN-INDEX TRONG ĐIỀU KIỆN THỰC TẾ TẠI VIỆT ĐẾN CHỈ SỐ VN-INDEX TRONG ĐIỀU KIỆN THỰC TẾ TẠI VIỆT NAM