Các biến độc lập được sử dụng trong mô hình gồm INF, EX, VNI, WGP, M1 và biến phụ thuộc là VGP. Phương pháp bình phương bé nhất OLS được sử
dụng để thực hiện hồi quy, trong mô hình hồi quy này các chuỗi thời gian phải dừng, vì thế nếu các chuỗi chưa dừng thì sẽ lấy sai phân bậc 1, bậc 2, sau đó hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất OLS để tránh hiện tượng hồi quy giả
mạo.
- Kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey-Fuller-1981)
Phương pháp này được thực hiện để kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu. Một khái niệm quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian là tính dừng, theo Gujarati (2003), nếu một chuỗi thời gian không dừng chúng ta chỉ xem xét hành vi của chuỗi trong khoảng thời gian đang được xem xét, và sẽ không khái quát hóa được cho các giai đoạn tương lai, dự báo các chuỗi thời gian như vậy sẽ
không có ý nghĩa thực tiễn vì với dữ liệu chuỗi thời gian chúng ta luôn giả định rằng xu hướng vận động trong quá khứ và hiện tại sẽđược duy trì trong tương lai và như vậy chúng ta sẽ không dự báo được điều gì cho tương lai nếu bản thân dữ
dừng thì tất các các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính sẽ
không có giá trị, không có ý nghĩa và thường gọi là “hồi quy giả mạo”. - Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình lý tưởng là mô hình mà các biến độc lập không có sự tương quan với nhau. Trong trường hợp có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra với mức độ cao, một biến độc lập thay đổi sẽ kéo theo sự thay đổi của những biến cộng tuyến với nó, do vậy giảđịnh cốđịnh các biến độc lập còn lại để xem xét ảnh hưởng của chính biến đó với biến phụ thuộc Y là không hợp lý.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta căn cứ vào kết quả của ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình, với hệ số tương quan r > 0.8 thì chứng tỏ có đa cộng tuyến cao giữa 2 biến và lúc này cần thiết phải khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
- Kiểm tra hiện tượng tự tương quan (Kiểm định Breusch – Godfrey)
Đối với số liệu chuỗi thời gian, hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) là sự tương quan giữa các thành phần của dãy quan sát theo thời gian. Mô hình hồi quy cần có tính chất không có tự tương quan của nhiễu xảy ra, điều này có nghĩa là nhiễu của một quan sát không bị ảnh hưởng bởi nhiễu của quan sát khác. Nếu kiểm định tự tương quan của nhiễu xảy ra không như kì vọng, các kiểm định t, F cũng mất ý nghĩa, sai số dự báo có thể không hiệu quả và có khả năng ước lượng quá cao R2.
Kiểm định này được thực hiện để phát hiện có xuất hiện hay không hiện tượng tự tương quan của nhiễu. Kiểm định cho tự tương quan bậc p bất kỳ. Giả
thiết không có tự tương quan bậc p tương đương với Ho: p1=p2=…. =pn. Kiểm
định này có thể thực hiện cho cỡ mẫu lớn.
Mô hình hồi quy tốt cần có phương sai của nhiễu Ut không thay đổi, đây là một trong những giả thiết đặt ra đối với mô hình hồi quy tuyến tính. Nếu vi phạm giả thiết này, các ước lượng OLS không còn là ước lượng hiệu quả nữa,
ước lượng phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS bị chệch, việc sử dụng thống kê t và F để kiểm định giả thuyết không còn đáng tin cậy nữa.
Kiểm định White là mô hình tổng quát nhất về sự thuần nhất của phương sai, kiểm định này khảo sát phần dư (resid) theo các biến độc lập. Kiểm định này
được thực hiện nhằm xác định có phương sai sai số thay đổi trong mô hình hay không.
Kết luận chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết dữ liệu, biến số, mô hình, phương pháp nghiên cứu. Theo đó, luận văn có một biến phụ thuộc và năm biến độc lập. Biến phụ
thuộc là Giá vàng Việt Nam, biến độc lập bao gồm Tỷ lệ lạm phát, Tỷ giá USD/VND, Cung tiền M1, Chỉ số chứng khoán VN Index và Giá vàng thế giới. Mặc khác dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, tác giả cũng tập trung phân tích để đưa ra kỳ vọng về chiều hướng tác động của các biến trên đến giá vàng Việt Nam.
Bên cạnh các phương pháp kiểm tra sự phù hợp của mô hình, việc kiểm định tính dừng đối với chuỗi dữ liệu thời gian là một yêu cầu cần thiết để tránh hiện tượng bị hồi quy giả mạo, cần thực hiện đầu tiên trước khi tiến hành chạy mô hình chuỗi dữ liệu thời gian. Tác giả hy vọng rằng các kết luận rút ra từ phương pháp nghiên cứu này sẽ đáng tin cậy và có sức thuyết phục cao. Các kết quả
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả các biến:
Sau khi thu thập số liệu, tính toán các biến đưa vào mô hình nghiên cứu, kết quả thống kê mô tả biến phụ thuộc và các biến độc lập được trình bày tóm tắt như sau: Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến VGP WGP VNI EX M1 INF Mean 21.73852 938.4081 475.3256 17600.68 409154.5 0.885463 Median 17.91000 848.8550 430.8700 16586.00 390968.9 0.600000 Maximum 46.68000 1771.880 1137.690 21015.00 730790.3 3.910000 Minimum 7.430000 383.4500 214.3200 15669.00 153007.2 -0.760000 Std. Dev. 13.10632 444.1248 224.3389 1981.436 178171.6 0.902490 Skewness 0.689844 0.502918 1.410135 0.675408 0.140387 1.160092 Kurtosis 2.057148 1.950196 4.417422 1.826177 1.636734 4.193089 Observations 108 108 108 108 108 108
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Eviews
Kết quả ở Bảng 4.1 cho thấy Giá vàng Việt Nam trung bình trong giai đoạn 2004 – 2012 là 21.73852 triệu đồng/lượng, trong đó Giá vàng Việt Nam lớn nhất trong dữ liệu phân tích là 46.68 triệu đồng/lượng và nhỏ nhất là 7.43 triệu
đồng/lượng.
Giá vàng thế giới trung bình trong giai đoạn 2004 – 2012 là 938.4081 USD/ounce trong đó Giá vàng thế giới cao nhất trong dữ liệu phân tích là 1771.88 USD/ounce và nhỏ nhất là 383.45 USD/ounce.
Chỉ số chứng khoán VN Index trung bình trong giai đoạn 2004 – 2012 là 475.3256 điểm trong đó VN Index cao nhất trong dữ liệu phân tích là 1137.69
Tỷ giá hối đoái trung bình trong giai đoạn 2004 – 2012 là 17600.68 đồng cho 1 USD trong đó Tỷ giá hối đoái cao nhất trong dữ liệu phân tích là 21015
đồng và thấp nhất là 15669 đồng cho 1 USD.
Cung tiền M1 trung bình trong giai đoạn 2004 – 2012 là 409154.5 tỷ đồng trong đó Cung tiền M1 cao nhất trong dữ liệu phân tích là 730790.3 tỷđồng, nhỏ
nhất là 153007.2 tỷđồng.
Tỷ lệ lạm phát trung bình trong giai đoạn 2004 – 2012 là 0.885463%, trong
đó Tỷ lệ lạm phát cao nhất trong dữ liệu phân tích là 3.91%, nhỏ nhất là -0.76%.
4.2. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF
Tác giả sử dụng phương pháp (ADF test) để kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu của phương trình nghiên cứu sau:
VGP = β0 + β1 INF + β2 EX + β3 M1+ β4 VNI + β5 WGP + u
Theo phương pháp này tác giả đi kiểm định giả thuyết Ho; chuỗi dữ liệu không dừng, nếu giá trị P-value < mức ý nghĩa α (= 0.05) hoặc nếu | t| tính toán > |t|α=5% (= 2.8922), thì bác bỏ giả thuyết Ho và kết luận chuỗi dừng.
Khi chuỗi dữ liệu gốc chưa dừng, tác giả tiếp tục lấy sai phân bậc 1, bậc 2 để
kiểm tra và thu được kết quả như sau (Tham khảo chi tiết tại phụ lục 1):
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng Dữ liệu Giá trị t P-value Kết luận Trật tự dừng VGP 1.192314 0.9980 Không thể bác bỏ Ho D(VGP) -8.331981 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) INF -5.149884 0.0000 Bác bỏ Ho I(0) VNI -2.158395 0.2228 Không thể bác bỏ Ho
D(VNI) -7.317712 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) EX -0.022400 0.9538 Không thể bác bỏ Ho D(EX) -13.31521 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) WGP 0.240198 0.9740 Không thể bác bỏ Ho D(WGP) -10.08508 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) M1 0.150887 0.9681 Không thể bác bỏ Ho D(M1) -11.11731 0.0000 Bác bỏ Ho I(1) Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Eviews
Kết luận: Các biến VGP, VNI, EX, WGP, M1 dừng ở sai phân bậc 1, biến INF dừng ở nguyên phân.
4.3. Mô hình hồi quy bội
Việc kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho thấy các biến đều có tính dừng, mô hình hồi quy là thực và không có hiện tượng hồi quy giả mạo. Các biến VGP, VNI, EX, WGP, M1 dừng ở sai phân bậc 1, biến INF dừng ở nguyên phân. Vì vậy ta có mô hình (1) như sau:
D(VGPt) = β0 + β1INFt + β2D(EXt) + β3D(M1t) + β4D(VNIt)+ β5D(WGPt) + ut Trong đó:
β : là các hệ số hồi quy, u: là sai số hệ thống
D(VGP): giá vàng Việt Nam sai phân bậc 1 (ĐVT: triệu đồng/lượng) INF: tỷ lệ lạm phát (đơn vị tính: %)
D(EX): tỷ giá đồng Việt Nam và Đô la Mỹ sai phân bậc 1 (ĐVT: USD/VND) D(M1): cung tiền M1 sai phân bậc 1 (đơn vị tính: tỷđồng)
D(VNI): chỉ số chứng khoán VN Index sai phân bậc 1 (ĐVT: điểm) D(WGP): giá vàng thế giới sai phân bậc 1 (đơn vị tính: USD/ounce) Kết quả hồi quy của mô hình (1) được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy của mô hình (1)
Dependent Variable: D(VGP) Method: Least Squares
Date: 05/29/13 Time: 20:28
Sample (adjusted): 2004M02 2012M12 Included observations: 107 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.024933 0.116496 -0.214025 0.8310 INF 0.180377 0.088950 2.027838 0.0452 D(EX) -0.000243 0.000225 -1.079339 0.2830 D(M1) 1.42E-05 4.85E-06 2.916779 0.0044 D(VNI) -0.000318 0.001194 -0.266267 0.7906 D(WGP) 0.013848 0.001765 7.845085 0.0000 R-squared 0.434280 Mean dependent var 0.363271 Adjusted R-squared 0.406274 S.D. dependent var 0.999081 S.E. of regression 0.769828 Akaike info criterion 2.369143 Sum squared resid 59.85620 Schwarz criterion 2.519021 Log likelihood -120.7491 Hannan-Quinn criter. 2.429902 F-statistic 15.50671 Durbin-Watson stat 2.201804 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Eviews
Kết quả trên cho thấy, giá trị P-value của các hệ số hồi quy của các biến D(M1), D(WGP) và INF đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy ước lượng có ý nghĩa về mặt thống kê. Biến D(VNI) và D(EX) có P-value lần lượt là 0.7906, 0.2830 lớn hơn 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê, do đó ta loại biến D(VNI) và D(EX) ra khỏi mô hình (1) để có mô hình (2) như sau:
Tiếp tục thực hiện và kết quả hồi quy của mô hình (2) được thể hiện như sau:
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mô hình (2)
Dependent Variable: D(VGP) Method: Least Squares
Date: 05/29/13 Time: 20:24
Sample (adjusted): 2004M02 2012M12 Included observations: 107 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.035820 0.115008 -0.311462 0.7561 INF 0.175095 0.087165 2.008779 0.0472 D(M1) 1.47E-05 4.81E-06 3.050070 0.0029 D(WGP) 0.013892 0.001758 7.902557 0.0000 R-squared 0.427339 Mean dependent var 0.363271 Adjusted R-squared 0.410659 S.D. dependent var 0.999081 S.E. of regression 0.766980 Akaike info criterion 2.343955 Sum squared resid 60.59062 Schwarz criterion 2.443874 Log likelihood -121.4016 Hannan-Quinn criter. 2.384460 F-statistic 25.62067 Durbin-Watson stat 2.222651 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Eviews
Kết quả trên cho thấy, giá trị P-value của các hệ số hồi quy đều nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy ước lượng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Mô hình (2) được viết lại thành:
D(VGP) = -0.035820 + 0.175095*INF + 1.47e-05*D(M1) + 0.013892*D(WGP)
4.4. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình 4.4.1. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 4.4.1. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Ma trận tương quan của các hệ số hồi quy trong mô hình (2) được thể hiện ở
Bảng 4.5: Ma trận tương quan của các hệ số hồi quy của mô hình (2)
INF D(M1) D(WGP) INF 1.000000 -0.298830 0.170867 D(M1) -0.298830 1.000000 -0.079084 D(WGP) 0.170867 -0.079084 1.000000 Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Eviews
Kết quả cho thấy không có sự đa cộng tuyến trong mô hình, vì hệ số tương quan giữa các biến nhỏ hơn 0.8.
4.4.2. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển chúng ta giả định không có tương quan giữa các phần dư hay Cov (ui,uj) = 0 với mọi i, j. Khi Cov(ui,uj) ≠ 0 có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
Để kiểm tra phương trình có bị tự tương quan hay không, chúng ta dùng kiểm
định d của Durbin – Watson. Thông thường người ta thường áp dụng quy tắc kinh nghiệm đơn giản sau:
- Nếu 0 < d < 1: mô hình có tự tương quan dương. - Nếu 1 < d < 3: mô hình không có tự tương quan. - Nếu 3 < d < 4 : mô hình có tự tương quan âm.
Có thể thấy từ kết quả hồi quy của mô hình (2), d có giá trị là 2.222651, như
vậy 1< d <3, chứng tỏ mô hình không có tự tương quan.
Tuy nhiên, kết quả này chỉ mới thể hiện mô hình (2) không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 1. Để đưa ra kết quả chính xác hơn, chúng ta sử dụng kiểm
định Breusch – Godfrey. Thông thường, người ta sẽ tiến hành kiểm định 5 bậc của tự tương quan. Tất cả các kết quảđều cho thấy giá trị P-value (Probability) > 0.05. Do đó, chúng ta kết luận rằng mô hình (2) không có hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định được thể hiện ở phụ lục 2.
4.4.3. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Chúng ta sử dụng kiểm định White với giả thiết Ho: phương sai thay đổi. Kết quảđược thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.6: Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.490758 Prob. F(9,97) 0.1621 Obs*R-squared 13.00164 Prob. Chi-Square(9) 0.1625 Scaled explained SS 95.17296 Prob. Chi-Square(9) 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ chương trình Eviews
Ta có, giá trị P-value (Probability) = 0.1625> 0.05. Do đó ta bác bỏ giả thiết Ho. Mô hình (2) đáp ứng giả thiết phương sai của nhiễu không thay đổi. Xem chi tiết tại phụ lục 3.
4.5. Giải thích kết quảđạt được
Như vậy mô hình (2) không bịđa cộng tuyến, không tự tương quan, không bị
hồi quy giả mạo, vì thế các ước lượng trong mô hình (2) đáng tin cậy để giải thích sự ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô lên giá vàng Việt Nam. Với những lý do trên, tác giả hy vọng kết quả ước lượng hồi quy sẽ là cơ sở đáng tin cậy để
chúng ta nhìn nhận và giải thích các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến giá vàng Việt Nam. Các biến VGP, WGP, M1, INF có tính dừng. Biến INF dừng ở nguyên phân và các biến còn lại dừng ở sai phân bậc 1. Do đó, phương trình hồi quy là thực, không bị giả mạo. Mô hình cuối cùng thu được là:
D(VGP) = -0.035820 + 0.175095*INF + 1.47e-05*D(M1) + 0.013892*D(WGP)
R2 có giá trị 42.73% cho thấy mô hình có thể giải thích được 42.73% sự thay
đổi của biến phụ thuộc Y. R2 điều chỉnh bằng 41.06% phản ánh: có 41.06% sự
còn lại 58.94% sự thay đổi của giá vàng Việt Nam được giải thích bởi các biến ngoài mô hình. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Tỷ lệ lạm phát tăng (giảm) 1%, thì sự biến động của Giá vàng Việt Nam so với thời kỳ trước đó tăng (giảm) 0.17 đơn vị. Khi Giá vàng thế giới tăng (giảm) 1 đơn vị Giá vàng Việt Nam tăng (giảm) 0.013 đơn vị. Khi Cung tiền M1 tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá vàng Việt Nam tăng (giảm) 1.47 đơn vị.
4.6. Thảo luận kết quả đạt được
Theo kết quả nghiên cứu chỉ có Tỷ lệ lạm phát, Cung tiền M1 và Giá vàng thế
giới ảnh hưởng đến Giá vàng Việt Nam, các yếu tố khác như Tỷ giá hối đoái USD/VND, Chỉ số chứng khoán VN Index không ảnh hưởng đến Giá vàng Việt Nam. Như vậy không có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H02 và H04 và đủ cơ sở để
bác bỏ giả thuyết H01, H03, H05. Kết quả chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tốđến giá vàng Việt Nam được tóm tắt trong bảng sau:
Bảng 4.7: Kết quả chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố đến GVVN
STT Yếu tố Kết quả nghiên cứu thực nghiệm Kỳ vọng ảnh hưởng trong bài nghiên cứu Kết quả nghiên cứu 1 Tỷ lệ lạm phát +/- + + 2 Chỉ số chứng khoán + - Không tác động 3 Cung tiền +/- + +
4 Tỷ giá hối đoái +/- + Không tác động 5 Giá vàng thế giới +/- + +
Ghi chú: (+) có nghĩa là các nhân tố có tương quan thuận, (-) nhân tố có tương quan nghịch.
Ảnh hưởng của lạm phát đến giá vàng Việt Nam là cùng chiều phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm và kỳ vọng của bài nghiên cứu. Lạm phát tăng