Lựa chọn mô hình:
Để kiểm tra tính hợp lý của việc chọn lựa mô hình, bài viết tiến hành các kiểm định chuẩn đoán bao gồm kiểm định LM tương quan chuỗi, kiểm định White đối với hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định chuẩn đoán được cho tại Bảng 4.5.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định chuẩn đoán phần dư VAR
IR VNI USDVND VAR
AR 1-7 3.9704*** (0.0006) 0.71270 (0.6613) 1.8834* (0.0774) 1.3306* (0.0594) ARCH 1-7 1.2872 (0.2619) 3.1763*** (0.0040) 0.0493 (0.9998) Kiểm định phân phối chuẩn 210.14*** (0.0000) 16.676*** (16.676) 2037.3*** (0.0000) 2078.5*** (0.0000) Kiểm định phương sai thay đổi
5.0034*** (0.0001) 0.50654 (0.8025) 0.0872 (0.9975) 1.4992** (0.0332)
Nguồn: tính toán của tác giả
Kết quả ước lượng mô hình 𝐹𝐼𝐸𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1, 𝑑, 1) đơn biến được trình bày trong
Bảng 4.6. Hệ số d khác không và có ý nghĩa thống kê cao cho thấy hành vi dai dẳng
của mỗi chuỗi. Giá trị tham số này cao nhất đối với chuỗi lợi suất VN-Index. Kết quả này phản ánh tình trạng thành quả hiện tại đối với cổ phiếu phụ thuộc rất lớn vào thành quả trong quá khứ. Đồng thời, kết quả này gợi ý rằng việc tham khảo các thông tin quá khứ khi thiết lập danh mục đầu tư hay bỏ vốn vào một cổ phiếu nào đó là hết sức cần thiết tại thị trường Việt Nam.
Hệ số 𝛾 ước lượng có ý nghĩa thống kê ở tất cả các biến cho thấy đặc tính bất đối xứng trong dao động của các chuỗi dữ liệu. Hệ số 𝜃 cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với hai chuỗi tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu. Trong đó, 𝜃 biểu thị tác động về dấu của dao động và 𝛾 biểu thị cho độ lớn của dao động. Ngoài ra, giá trị ước lượng của hệ số 𝜃âm cho trường hợp của chuỗi lợi suất lãi suất trong khi kết quả là dương đối với các chuỗi lợi suất chỉ số trị trường cổ phiếu và chỉ số tỷ giá hối đoái. Đặc điểm này cho thấy dao động có điều kiện sẽ bị tác động nhiều hơn bởi cú sốc dương so với cú sốc âm đối với thị trường trái phiếu và ngược lại cho trường hợp của
thị trường cổ phiếu và thị trường ngoại hối. Trong khi đó, 𝛾 lớn nhất đối với chuỗi lợi suất lãi suất và nhỏ hơn trong trường hợp của chuỗi lợi suất tỷ giá hối đoái và chuỗi lợi suất chỉ số cổ phiếu. Điều này cho thấy rằng dao động có điều kiện của chuỗi lãi suất sẽ bị tác động mạnh nhất đối với cùng một cú sốc cho cả 3 thị trường.
Bảng 4.6. Kết quả ước lượng mô hình FIEGARCH(1,d,1)8
𝐅𝐈𝐄𝐆𝐀𝐑𝐂𝐇(𝟏, 𝒅, 𝟏) IR VNI USDVND 𝜔 -126,5555x10^10*** (0,0000) -5,1884*** (0,0000) 0,0594 (0,9944) d 0,3474*** (0,0000) 1,9172*** (0,0000) -0,2054*** (0,0000) 𝛼 1,1468*** (0,0000) -1,1677*** (0,0000) 3,4239*** (0,0000) 𝛽 -1,0150*** (0,0000) -0,7314*** (0,0000) 0,9924*** (0,0000) 𝜃 0,6966 (0,6840) 0,1318*** (0,0000) -0,5770*** (0,0000) 𝛾 3,0979*** (0,0000) 0,3594*** (0,0000) 1,0240*** (0,0000)
Nguồn: tính toán của tác giả
Như vậy, kết quả ước lượng mô hình 𝐹𝐼𝐸𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1, 𝑑, 1) đã cho thấy sự hợp lý khi sử dụng mô hình này để phân tích hành vi dao động của các chuỗi dữ liệu tài chính được sử dụng trong nghiên cứu này. Không chỉ tất cả các đặc tính của dao động bao gồm đặc tính bất đối xứng của cú sốc dương và cú sốc âm, đặc tính dai dẳng của dao động được nắm bắt đầy đủ mà còn cho thấy mức ý nghĩa thống kê rất cao. Đây
8 Kết quả ước lượng mô hình: ln ℎ𝑖,𝑡= 𝜔 + (1 − 𝛽𝐿)−1(1 − 𝛼𝐿)(1 − 𝐿)−𝑑𝑔(𝜀𝑖,𝑡−1) và 𝑔(𝜀𝑖,𝑡) = 𝜃𝜀𝑖,𝑡+ 𝛾(|𝜀𝑖,𝑡| − 𝐸[|𝜀𝑖,𝑡|])
chính là những ưu điểm mô hình 𝐹𝐼𝐸𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1, 𝑑, 1) đem lại mà không thể tìm thấy ở các mô hình thông thường khác. Việc khám phá các đặc tính dao động của các chuỗi dữ liệu này là cần thiết và quan trọng, đặc biệt là cho các quyết định đầu tư tài chính.
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình cDCC9
Tham số Hệ số t-prob. 𝜌𝑉𝑁𝐼,𝐼𝑅 0,2005** 0,0319 𝜌𝑈𝑆𝐷𝑉𝑁𝐷,𝐼𝑅 -0,0325 0,8357 𝜌𝑈𝑆𝐷𝑉𝑁𝐷,𝑉𝑁𝐼 -0,2053** 0,0128 𝑎 0,5264*** 0,0055 𝑏 0,0544 0,3394
Nguồn: tính toán của tác giả
Hệ số ước lượng trong phương trình tương quan tại Bảng 4.7 có ý nghĩa thống kê cao (đối với hệ số 𝑎) đã bác bỏ giả thuyết cho rằng tương quan giữa các chuỗi giá trị là cố định, không đổi qua thời gian. Ngoài ra, tổng của hai tham số 𝑎 và 𝑏 gần với 1, chỉ ra sự tồn tại của tính dai dẳng trong tương quan có điều kiện giữa các chuỗi chỉ số.
Hình 4.3. Tương quan có điều kiện động giữa các cặp thị trường
Nguồn: tính toán của tác giả
Trước khi đi vào phân tích sâu hơn tương quan động giữa các thị trường và sự liên hệ của chúng tới các điểm chuyển đổi dao động, chúng ta cần chỉ ra những hạn chế quan trọng và những trở ngại mà các nghiên cứu hiện tại về chủ đề hiệu ứng lây lan tài chính đang gặp phải, mà những hạn chế này sẽ được xử lý bằng mô hình 𝑐𝐷𝐶𝐶
(Chiang và cộng sự, 2007).
Thứ nhất, theo Forbes và Rigobon (2002), hiệu ứng lây lan (contagion) được
cú sốc trên một trị trường (hoặc một nhóm thị trường)10. Do đó, để có thể khảo sát xem liệu có sự gia tăng này hay không đòi hỏi chúng ta phải có tương quan thay đổi qua thời gian quan sát được. Yêu cầu này được xử lý trực tiếp bằng mô hình 𝒄𝑫𝑪𝑪 vì mô hình này cho phép chúng ta có thể xác định các phản ứng động trước các thông tin mới trong các mối tương quan.
Thứ hai, vấn đề phương sai thay đổi sẽ xuất hiện khi đo lường tương quan, nguyên nhân là do dao động sẽ gia tăng trong các thời kỳ khủng hoảng. Tuy nhiên, đây lại không phải là vấn đề trong nghiên cứu này do mô hình 𝒄𝑫𝑪𝑪 ước lượng các hệ số tương quan của phần dư đã được tiêu chuẩn hóa và do đó, đã trực tiếp tính đến vấn đề phương sai thay đổi trong mô hình của mình.
Thị trường cổ phiếu với thị trường trái phiếu: Theo quan sát tại Hình 4.3, liên kết động giữa thị trường cổ phiếu và thị trường trái phiếu cho thấy giá trị dương tại phần lớn thời gian khảo sát nhưng lại có những điểm đổi chiều rất mạnh từ dương thành âm. Sau một thời kỳ duy trì ổn định trên phía trên phần dương, tương quan giữa hai thị trường bất ngờ rơi tự do rất sâu xuống miền âm, chạm tới mức -0,8 vào thời điểm đầu năm 2008 và quay đầu mạnh mẽ một lần nữa không lâu sao đó vào cuối năm 2008, đầu năm 2009 lên rất cao trong miền dương với cùng giá trị +0,8. Bắt đầu từ thời điểm này, tương quan giữa hai thị trường liên tiếp bất ổn với những dao động mạnh kéo dài kèm theo những thời kỳ đổi chiều nhỏ hơn. Điển hình là thời điểm cuối năm 2010, đầu năm 2011, thời diểm đàu năm 2013 và đặc biệt là lần rơi tự do vào đầu năm 2015. Khác với giai đoạn trước thời điểm đầu năm 2008, tương quan giữa hai thị trường ổn định ở mức +0,2 thì đến thời điểm nửa năm 2009, tương quan giữa hai thị trường lần lượt chạm các mốc +0,4 đến +0,4 vào cuối năm 2010. Kết quả này một lần nữa khẳng định tính động trong tương quan giữa hai thị trường.
10 Theo Forbes và Rigobon (2002), nếu hai thị trường cho thấy mức độ tương quan cao trong các thời kỳ ổn định và nếu tiếp tục tương quan cao sau khi có một cú sốc lên lên một thị trường, thì sẽ không được xem là có hiện tượng lây lan. Khi đó, hai thị trường này được cho là có mối liên hệ bền vững.
Mối quan hệ giữa thị trường cổ phiếu và thị trường trái phiếu mà bài viết này phát hiện đối với trường hợp của Việt Nam ngược lại với lý thuyết về nhân tố chiết khấu khi định giá cổ phiếu cho rằng tương quan này nên mang giá trị âm. Tuy nhiên, phát hiện này lại tương đồng với một số nghiên cứu gần đây của của Rigobon và Sack (2003), Andersen cùng cộng sự (2007) và nghiên cứu của Baele (2010).
Thị trường ngoại hối với thị trường cổ phiếu: mặc dù Hình 4.3 cho thấy giá trị âm ở phần lớn thời kỳ khảo sát đối với tương quan có điều kiện giữa cặp thị trường ngoại hối - cổ phiếu nhưng liên kết này rất biến động. Rất nhiều thời điểm tương quan giữa hai thị trường này này đổi chiều từ âm sang dương như tại các thời điểm nửa đầu năm 2006 và đặc biệt dao động mạnh mẽ trong toàn bộ thời gian từ cuối năm 2007, đầu năm 2008 cho đến hết năm 2009 mới quay trở về âm ổn định. Khác với tương quan giữa hai cặp thị trường còn lại, tương quan giữa thị trường ngoại hối và thị trường trái phiếu dao động cách xa giá trị 0 kể cả trong miền âm lẫn miền dương. Liên tiếp xuất hiện các thời điểm tương quan giữa hai thị trường rơi sâu dưới -0,5 như đầu năm 2006, đầu và giữa năm 2007; lại có những thời điểm rơi sâu tới gần giá trị - 0,9 như cuối năm 2009 và đầu năm 2011. Trong phần lớn thời gian, hai thị trường này duy trì tương quan âm ở mức trung bình từ -0,3 đến -0,5. Tuy vậy, khi đổi chiều lên miền dương, tương quan giữa hai thị trường này cũng tăng lên rất cao. Điển hình như thời điểm nửa đầu năm 2006, tương qua đã đột ngột thay đổi từ -0,7 lên đến +0,45; thời điểm đầu năm 2008 đã tăng lên tới +0,7 và +0,8 vào thời điểm cuối năm 2009. Một lần nữa, kết quả này khẳng định tính động trong tương quan giữa hai thị trường và xác minh tính đúng đắn khi sử dụng các mô hình dao động để xử lý số liệu.
Thị trường ngoại hối với thị trường trái phiếu: Tương quan giữa hai thị trường này thể hiện giá trị âm khá ổn định và gần 0 trong phần lớn thời kỳ khảo sát. Thời điểm đầu năm 2008 là điểm bắt đầu cho một thời kỳ bất ổn dài sau đó bằng một cú đột ngột rơi sâu vào miền âm tiệm cận đến giá trị -0,8. Tuy nhiên, sau đó không lâu thì tương quan này nhanh chóng quay đầu đi lên mạnh mẽ tới gần +0,5 vào giữa năm 2008. Đến cuối năm 2008, tương quan này đã chạm mốc +0,7. Đây cũng là thời điểm
bắt đầu một chu trình mà tương quan giữa hai thị trường này dao động mạnh liên tục giống như đã được quan sát thấy trên hai chuỗi tương quan còn lại. Điển hình như các thời điểm đầu năm 2010, đầu năm 2011 và rơi sâu vào đầu năm 2015.
Tương quan âm giữa thị trường ngoại hối và thị trường trái phiếu mà nghiên cứu này đang khảo sát ủng hộ cho quan điểm cho rằng khi tăng lãi suất sẽ thu hút dòng vốn đi vào quốc gia, từ đó làm giảm tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, tại một số thời điểm, kết quả của nghiên cứu này lại cho thấy rằng tỷ giá hối đoái và lãi suất có xu hướng tăng cùng một thời điểm với nhau. Lý do đằng sau hiện tượng này có thể là do các thị trường mới nổi với lịch sử thâm hụt ngân sách kéo dài như Việt Nam thì kênh kỳ vọng của nhà đầu tư đóng một vai trò quan trọng trong việc cân nhắc hoạt động của họ. Nếu lãi suất tăng với bất kỳ lý do gì thì nó cũng thường được nhà đầu tư nhận thức rằng thị trường này sắp phải hứng chịu một cú sốc nào đó. Và kết quả là dòng tiền nóng có xu hướng nhanh chóng chảy ra khỏi quốc gia. Những kết quả này đã cho thấy tầm quan trọng của kênh kỳ vọng lên dòng vốn đi vào đi ra khỏi các quốc gia đang phát triển.
Một đặc điểm dễ nhận ra từ Hình 4.3 là tương quan động giữa các thị trường có những dao động rất mạnh xung quanh năm 2008 và 2010 tương ứng với giai đoạn diễn ra cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Như vậy, có thể nói rằng Việt Nam cũng chịu những ảnh hưởng nhất định đối với cuộc khủng hoảng này. Như đã đề cập ở phần đầu của bài viết này, song song những lợi ích nhận được từ quá trình hội nhập với dòng chảy kinh tế tài chính toàn cầu, Việt Nam cũng phải hứng chịu những đợt sóng từ những cơn địa chấn khắp nơi trên thế giới. Đáng kể nhất là các cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế. Chi tiết đặc điểm của từng chuỗi tương quan giữa các thị trường được trình bày trong Bảng 4.8 bên dưới.
Bảng 4.8. Thống kê mô tả các chuỗi tương quan điều kiện động
IR-VNI USDVND-IR USDVND-VNI
Giá trị nhỏ nhất -0,7513 -0,7690 -0,8407 Trung bình 0,1863 -0,0369 -0,1643 Giá trị lớn nhất 0,7768 0,6867 0,7467 Độ lệch chuẩn 0,1632 0,1602 0,2659 Độ lệch -1,1263 -0,2667 0,5323 Độ nhọn vượt trội 14,0213 13,1877 4,6362 Jarque-Bera 732,8975*** 602,7545*** 22,0706*** ADF (có hằng số) -9,4089*** -10,0190*** -10,2139*** ADF(có hằng số và xu hướng) -9,4715*** -9,9858*** -10,1748***
Nguồn: tính toán của tác giả