5. Kết cấu đề tài
2.2.2.1. Kiểm định đồng tích hợp
Từkết quảkiểm tra tính dừng và bậc tích hợp cho thấy tất cả các biến trong nghiên cứu đều có cùng bậc tích hợp là một hay I(1). Như vậy, bước tiếp theo là phân tích đồng tích hợp và kiểm tra mối quan hệdài hạn giữa các biến.
Luận văn sử dụng phương pháp của Johansen (1991) để tính ra giá trị kiểm định thống kê “Trace Statistic” và “Maximum Eigen value” nhằm tìm ra số vectơ đồng tích hợp. Kết quả có được như sau5
Bảng 2.5:Kết quả kiểm định đồng tích hợptheo kiểm định Trace
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Chuỗi dữ liệu LVNI, LCPI,LREER, LINT, LM2, LIPI
Giả thuyết (số lượng vectơ
đồng tích hợp)
Giá trị riêng của ma trận (Eigenvalue) Giá trị thống kê vết của ma trận (Trace Statistic) Giá trị tới hạn (5%) P–value 0*6 0.396191 120.8588 95.75366 0.0003 1 0.225789 68.39095 69.81889 0.0646 2 0.174372 41.77628 47.85613 0.1651 3 0.140207 21.84878 29.79707 0.3070 Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1 5Xem chi tiếtởphụlục 4 6Biểu thịbác bỏgiảthuyết H ởmức ý nghĩa 5%
Bảng 2.6: Kết quả kiểm định đồng tích hợp theo kiểm định Maximum Eigenvalue
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Chuỗi dữ liệu LVNI, LCPI,LIPII, LREER, LM2, LGB10, LINT Giả thuyết
(số lượng vectơ đồng tích
hợp)
Giá trị riêng của ma trận
(Eigenvalue)
Giá trị thống kê vết
của ma trận (Trace
Statistic)
Giá trị riêng cực đại
của ma trận(Max- Eigen Statistic) P– value 0* 0.396191 52.46780 40.07757 0.0013 1 0.225789 26.61468 33.87687 0.2845 2 0.174372 19.92749 27.58434 0.3462 3 0.140207 15.71058 21.13162 0.2422 Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Kết quả bảng 2.5 và 2.6 cho thấy kiểm định vết ma trận Trace và kiểm định bằng tỷlệhàm hợp lý (Maximum Eigenvalue) đều bác bỏgiảthuyết H0 và cùng cho rằng có tồn tại một vectơ đồng tích hợp đối với chuỗi LVNI, LCPI, LIPI, LREER, LM2, LINTở mức ý nghĩa 5%. Điều đó cho thấy có mối quan hệdài hạn (đồng tích hợp) giữa các biến nghiên cứu.
Tóm lại, kết quảcủa hai bảng 2.5 và 2.6 cho thấy có tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp, cho phép sử dụng mô hình VECM để nghiên cứu ảnh hưởng của các biến kinh tếvĩ mô đến TTCK Việt Nam qua biến phụthuộc là chỉsốchứng khoán LVNI. 2.2.2.2.Xác định độtrễtối ưu
Độtrễ của mô hìnhđược xác định dựa trên 5 tiêu chuẩn kiểm định bao gồm LR, FPE, AIC, SC và HQ. Kết quả được thể hiện tại bảng 2.7. Bảng này cho thấy độtrễthích hợp của mô hình là 3.
Bảng 2.7: Kết quả lựa chọn độ trễ cho mô hình7
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 643.4864 NA 1.17e-13 -12.74973 -12.59342 -12.68647 1 1465.251 1528.482 1.75e-20 -28.46502 -27.37085* -28.02219* 2 1507.570 73.63559 1.56e-20 -28.59141 -26.55938 -27.76901 3 1547.244 64.27118* 1.47e-20* -28.66488* -25.69499 -27.46291 4 1564.015 25.15673 2.25e-20 -28.28030 -24.37255 -26.69876 5 1599.880 49.49337 2.40e-20 -28.27760 -23.43198 -26.31649 6 1636.970 46.73292 2.58e-20 -28.29939 -22.51591 -25.95871 7 1680.196 49.27851 2.56e-20 -28.44393 -21.72259 -25.72368 8 1713.561 34.03213 3.27e-20 -28.39122 -20.73202 -25.29141 Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
2.2.2.3. Mối quan hệtrong dài hạn giữa các biến nghiên cứu
Bảng 2.8: Kết quả ước lượng mô hình trong dài hạn8
LVNI LCPI LIPI LREER LM2 LINT C CointEq1 0.070701 -0.112270 3.444491 -0.472119 0.731956 -31.29934 Standard errors (0.86686) (0.13181) (1.54848) (0.29750) (0.31479)
t-value [ 0.08156] [-0.85173] [ 2.22444] [-1.58698] [ 2.32524]
Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Từ vectơ đồng tích hợp xác định được kết hợp với kết quả ước lượng từ mô hình VECM luận văn biến đổi sang dạng phương trình đồng tích hợp hay mô hình mô tả sự tác động của các biến vĩ mô lên chỉ số VN-Index của TTCK Việt Nam trong dài hạn.
Vectơ đồng tích hợp có dạng:
Vectơu = [1.000000, 0.70701, -0.112270, 3.444491, -0.472119, 0.731956, -31.29934] Từ vectơ trên, ta có mô hình mô tả ảnh hưởng của các biến LCPI, LIPI, LREER, LM2, LINT trong dài hạnnhưsau:
7Xem chi tiếtởphụlục 3
LVNI = 31.29934 –0.70701*LCPI + 0.112270*LIPI –3.444491*LREER + 0.472119*LM2–0.731956*LINT
Trong đó, hệ số của biến điều chỉnh sai số9có giá trị là -0.207076 với p- value = 0.0000 < mức ý nghĩa α= 0.05 nên mô hình trên là có ý nghĩa.
2.2.2.4. Mối quan hệtrong ngắn hạn giữa các biến nghiên cứu
Dựa trên độ trễ tối ưu đãđược xác định, độ trễtrong mô hình ngắn hạn là 3. Dođó, mô hìnhước lượng trong ngắn hạn có dạng như sau:
∆LVNIt= c +μ1∆LVNIt-1+μ2∆LVNIt-2+μ3∆LVNIt-3 +φ11∆LCPIt-1+φ12∆LCPIt-2+φ13∆LCPIt-3
+φ21∆LREERt-1 +φ22∆LREERt-2+φ23∆LREERt-3 +φ31∆LINTt-1+φ32∆LINTt-2+φ33∆LINTt-3
+φ41∆LM2t-1+φ42∆LM2t-2 +φ43∆LM2t-3
+φ51∆LIPIt-1 +φ52∆LIPIt-2+φ53∆LIPIt-3+γECTt-1+ρt
Bảng 2.9: Kết quả ước lượng mô hình trong ngắn hạn10
Biến số Hệsố Sai sốchuẩn Thống kê T Giá trịP-value C 0.006368 0.013346 0.477181 0.6345 ∆LVNIt-1 0.028264 0.097413 0.290142 0.7724 ∆LVNIt-2 0.053811 0.095617 0.562778 0.5751 ∆LVNIt-3 -0.139944 0.092285 -1.516436 0.1332 ∆LCPIt-1 -0.150524 1.439508 -0.104566 0.9170 ∆LCPIt-2 0.829789 1.622261 0.511501 0.6103 ∆LCPIt-3 1.138967 1.330133 0.856281 0.3943 ∆LREERt-1 -0.183709 0.751114 -0.244582 0.8074 ∆LREERt-2 0.818151 0.730958 1.119286 0.2662 ∆LREERt-3 -1.195737 0.770360 -1.552179 0.1244 ∆LINTt-1 -0.168889 0.151973 -1.111309 0.2696 ∆LINTt-2 0.093352 0.151056 0.617997 0.5382 ∆LINTt-3 0.218595 0.152507 1.433339 0.1555 ∆LM2t-1 0.650559 0.392788 1.656261 0.1014 ∆LM2t-2 -0.647614 0.397427 -1.629516 0.1069 ∆LM2t-3 -0.156221 0.413283 -0.377999 0.7064 ∆LIPIt-1 -0.042272 0.066014 -0.640344 0.5237 ∆LIPIt-2 -0.036944 0.064188 -0.575566 0.5664 ∆LIPIt-3 0.014718 0.059067 0.249181 0.8038 ECTt-1 -0.207076 0.046323 -4.470304 0.0000 Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Từbảng trên, ta có mô hình trong ngắn hạn sau:
∆LVNIt= 0.006368+ 0.028264∆LVNIt-1 + 0.053811∆LVNIt-2- 0.139944∆LVNIt-3 - 0.150524∆LCPIt-1+ 0.829789∆LCPIt-2+ 1.138967∆LCPIt-3
- 0.183709∆LREERt-1+ 0.818151∆LREERt-2- 1.195737∆LREERt-3 - 0.168889∆LINTt-1 + 0.093352∆LINTt-2+ 0.218595∆LINTt-3
+ 0.650559∆LM2t-1- 0.647614∆LM2t-2- 0.156221∆LM2t-3
- 0.042272∆LIPIt-1 - 0.036944∆LIPIt-2 + 0.014718∆LIPIt-3 - 0.207076ECTt-1
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệsốtrong mô hình: Đềtài sử dụng giá trị p-value từ kết quả chạy mô hình trong bảng 2.9 để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số trong mô hình. Theo quyđịnh, nếu giá trị p-value tính được nhỏ hơn mức ý nghĩa α cho trước (ở đây α = 5%) thì nghiên cứu bác bỏgiảthuyết H0, tức hệ số có ý nghĩa. Theo đó, trong ngắn hạn, giá cổ phiếu trên TTCK bị tác động bởi phần dư ECT (độ trễt-1). Trong khi đó biến động của các yếu tốcòn lại ở kì trước không tác động đến giá của cổphiếuởkỳnày.
2.2.3. Kiể m đị nh sự phù hợ p củ a mô hình
2.2.3.1. Kiểm định tính dừng của phần dư
Bảng 2.10. Kết quảkiểm định tính dừng (ADF) của phần dư11
Null Hypothesis: RESID has a unit root
P-value = 0.0000 t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.06638 Test critical values: 1% level -3.495021 5% level -2.889753 10% level -2.581890
Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Nếu giá trị kiểm định < P-value: chấp nhận giảthuyết H0: Phần dư không dừng. Nếu giá trị kiểm định > P-value: bác bỏgiảthuyết H0: Phần dư dừng.
Kết quả kiểm định tính dừng phần dư bằng kiểm định Dickey - Fuller của mô hình thể hiện mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong bảng 2.10 cho thấy giá trị của kiểm định > 0.05 nên bác bỏgiảthuyết H0,phần dư của mô hình dừngởtất cảcác mức ý
nghĩa. Phần dư của mô hình thểhiện mối quan hệdài hạn dừng khẳng định sựtồn tại của mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến như kết quảkiểm địnhởbảng 2.5 và 2.6.
2.2.3.2. Kiểm định tính chuẩn của sai sốngẫu nhiên
Giảthuyết H0: Phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Giảthuyết H1: Phần dư không tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 S e r ie s : R e s id u a ls S a m p le 2 0 0 9 M 0 5 2 0 1 7 M 1 2 O b s e r v a tio n s 1 0 4 M e a n - 9 .2 1 e - 1 7 M e d ia n 0 .0 0 7 9 1 3 M a xim u m 0 .1 3 9 8 3 2 M in im u m - 0 .1 3 9 0 2 5 S td . D e v . 0 .0 4 9 9 2 4 S k e wn e s s - 0 .1 1 5 1 4 1 K u r to s is 3 .4 2 6 7 9 1 Ja r q u e - B e r a 1 .0 1 9 1 1 2 P r o b a b ility 0 .6 0 0 7 6 2
Biểu đồ2.11: Kết quảkiểm định JB của sai sốngẫu nhiên
Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Khoá luận sử dụng kiểm định JB để kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư mô hình. Kết quảkiểm định cho thấy giá trị P-value của phần dư lớn hơn mức ý nghĩa = 5% nên không thể bác bỏ giảthuyết H0 hay phần dư của mô hình tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
2.2.3.3. Kiểm định tính tự tương quan của phần dư
Bảng2.11: Kết quả kiểm định tính tự tương quan của phần dư12
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
F-statistic 0.809385 Prob. F(3,81) 0.4923 Obs*R-squared 3.026893 Prob. Chi-Square(3) 0.3875
Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Nếu giá trị kiểm định < P-value: chấp nhận giả thuyết H0: Phần dư của mô hình không tồn tại tự tương quan.
Nếu giá trị kiểm định > P-value: chấp nhận giả thuyết H1: Phần dư của mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Khoá luận sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey để kiểm định xem có tồn tại tự tương quan trong phần dư của mô hình hay không. Giá trị P-value của phần dư lớn hơn mức ý nghĩa = 5% nên chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 hay phần dư của mô hình không tồn tại tự tương quan.
2.2.2.4. Kiểm định phương sai sai sốthay đổi
Bảng 2.12: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi13
Heteroskedasticity Test: ARCH
F-statistic 0.610854 Prob. F(3,97) 0.6096 Obs*R-squared 1.872750 Prob. Chi-Square(3) 0.5992
Nguồn: Xửlý bằng eview 8.1
Giải thiết H0: Phần dư của mô hình cóphương sai sai số không đổi Giảthuyết H1: Phần dư của mô hình có phương sai sai số thay đổi.
Khoá luận sử kiểm định ARCH để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong phần dư của mô hình. Kết quảkiểm định cho thấy giá trị P-value của phần dư lớn hơn mức ý nghĩa = 5% nên không thể bác bỏgiảthuyết H0hay phần dư của mô hình cóphương sai sai số không đổi.
Kết luận: Kết quả của các kiểm định trên cho thấy mô hình thỏa mãn các điều kiện: chuỗi phần dư là chuỗi dừng, sai sốngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn, phần dư không bị tự tương quan và phương sai sai số không thay đổi. Như vậy, mô hìnhđược lựa chọnởtrên là phù hợp.
CHƯƠNG 3: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KHUYẾN NGHỊ MỘT SỐ CHÍNH SÁCH
3.1. Thảo luận kết quảnghiên cứu
3.1.1. Mô hình trong dài hạ n
LVNI = 31.29934 –0.70701*LCPI + 0.112270*LIPI –3.444491*LREER + 0.472119*LM2–0.731956*LINT
Mô hình trên cho thấyở dài hạn, tất cảcác biến số có dấu của các hệsố ước lượng là hoàn toàn phù hợp với lý thuyết và so với kỳvọng ban đầu14
Thứ nhất, hệ số ảnh hưởng của lạm phát đến chỉ số VN-Index là –0.70701, chứng tỏlạm phát cóảnh hưởng tiêu cựcđến giá cổphiếu trên TTCK.Theo đó, nếu lạm phát tăng 1% thì chỉ số giá chứng khoán sẽgiảm đi 0.71%. Điều này phản ánh đúng thực trạng TTCK Việt Nam trong thời gian qua và hoàn toàn phù hợp với cơ sở lý thuyết. Lạm phát tăng thường đi kèm với chính sách tín dụng thắt chặt, việc tiếp cận nguồn vốn của các NĐTchứng khoán sẽ khó khăn hơn. Hoạt động của các DN có quan hệ tín dụng với ngân hàng cũng bị ảnh hưởng theo chiều hướng xấu. Mặt khác, khi lạm phát tăng, chi phí đầu vào cho hoạt động sản xuất kinh doanh của các DN cũng tăng lên, lợi nhuận kỳvọng của DN trong tương lai bị định giá thấp, dẫn tới giảm sự sôi động trên TTCK. Hơn nữa, sự tăng lên của lạm phát có thểtác động tiêu cực đến tâm lýNĐT, làm cho TTCK trở nên kém hấp dẫn hơn so với các hình thức đầu tư an toàn khác. Như vậy, rõ ràng lạm phát tăng sẽ kéo theo sự sụt giảm của giá cổ phiếu trên TTCK. Kết luận này tương đồng với các nghiên cứu trước của Komain (2009), Nadeem và Hussain (2009), Nader và Alraimony (2012).
Thứ hai, kết quả cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất TPCP kỳ hạn 10 năm với chỉ số VN-Index, giống với các nghiên cứu ở trong nước và nước ngoài. Theo đó, độ co giãn của biến vĩ mô này với chỉ số VN-Index là -0.731956,
nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, cứ 1% giảm đi của lãi suất TPCP làm cho cổ phiếu trên TTCK tăng hơn 0.73% và ngược lại. Mối quan hệ này thểhiện rất rõ ràng trong gầnhai năm trởlại đây, khi mà lãi suất giao dịch TPCP kỳ hạn 10 năm liên tục giảm từ6.94% vào tháng 4/2016 xuống chỉcòn 5.05% vào cuối tháng 12/2017 thì giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam lại khởi sắc hơn rất nhiều. Điều này có thể được giải thích theo lý thuyết về lượng cầu tài sản. Đó là khi lãi suất thấp, những NĐT trước đây đã mua trái phiếu nhằm tìm kiếm sự an toàn thường có xu hướng bán trái phiếu để tìm kiếm thu nhập cao hơn từ TTCK. Hơn nữa, lãi suất TPCP thường cóảnh hưởng đến lãi suất chiết khấu và thông qua đó tác động làm thay đổi các loại lãi suất khác trên thị trường. Có thể thấy khi lãi suất TPCP giảm thì đồng nghĩa với lãi suất cho vay đối với khách hàng cũng giảm xuống. Lúc này các khoản vay trở nên rẻ hơn, không chỉgiúp cho các cá nhân và tổ chức dễdàng vay tiềnđể đầu tư vào cổ phiếu mà còn góp phần tạo điều kiện thuận lợi cho các DN mở rộng sản xuất và thu được lợi nhuận cao. Do vậy, giá cổ phiếu trên TTCK sẽ tăng lên. Ngược lại, lãi suất TPCP tăng sẽ gây khó khăn cho NĐT trong việc tiếp cận vốn cũng như tác động tiêu cực đến hoạt động của DN, từ đó làm cho chỉ sốVN-Index sụt giảm. Ngoài ra, hiện tượng tâm lý đầu tư theobầy đàn và tâm lý chi phối hành vi của nhà đầu tư trên TTCK khá mạnh mẽ càng khiến cho chỉ sốgiá chứng khoán sụt giảm khi có các tín hiệu bất ổn của kinh tếvĩ mô như lãi suất tăng. Đề tài của Nousheen Zafar, Syeda Faiza Urooj và Tahir Khan Durrani (2008) cũng có kết luận tương tựvềmối quan hệtỷlệnghịch giữa lãi suất và giá cổ phiếu trên thị trường Mỹvà Hàn Quốc.
Thứba, hệsố ảnh hưởng của tỷgiá USD/VND là –3.444491 < 0 cho thấy sự thay đổi trong tỷ giá bình quân USD/VND trên thị trường liên ngânhàng có tương quan tỷlệnghịch với chỉsốVN-Index. Cụthể, khi tỷgiá hối đoái tăng1%, tức USD tăng giá hay VND giảm giá 1%, sẽlàm cho chỉ sốVN-Index giảm xuống 3.4%. Mối quan hệnàyđúng với giảthuyếttương quan âm đãđặt raởphần cơ sởlý luận. Xét ở khía cạnh thương mại quốc tế, khi tỷ giá tăng hoạt động xuất khẩu sẽthuận lợi hơn nhập khẩu. Mà Việt Nam được xem là một nước khá nổi trội trong hoạt động nhập
khẩu khi luônở trong tình trạng nhập siêu trong hơn 10 năm từ 2006 – 2015 (riêng năm 2016 xuất siêu 2.5 tỉ USD, 2017 xuất siêu 2.7 tỉ USD) và yết giá trực tiếp nên điều này sẽ gây ra tác động tỷlệnghịch đến giá cổphiếu.
Biểu đồ2.12: Tình hình biến động kim ngạch xuất, nhập khẩugiai đoạn 2006- 2015
Nguồn: VnEconomy
Thứ tư, hệsố ảnh hưởng của chỉ số sản xuất công nghiệp là 0.112270. Điều