Phụ lục 3.12 trình bày ma trận tương quan giữa các biến kinh tế. Biến TSSL có tương quan cao với các biến chênh lệch trong tỷ lệ M2_GDP, chênh lệch tỷ giá hối đoái và TSSL MSCI Châu Á. Đặc biệt là biến TSSL giữa VN-Index và MSCI tương quan với nhau rất mạnh (41.5%). Bên cạnh đó, các cặp biến độc lập cũng có tương quan với nhau cao như R_MSCI và R_M2_GDP; R_Rf với R_CPI, vàR_OIL khá cao. Trong đó, trừ mối quan hệ giữa các cặp biến (R_TB và R_Ex), (R_TB và R_MSCI),
(R_TM và R_IP), thì biến R_TB và R_TM có mối tương quan rất mờ nhạt với các biến còn lại.
Bảng 3: Tổng hợp kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến
Biến t-statistic p-value Biến t-statistic P-value
R_IP -6.324970 0.0000 R_CPI -4.262463 0.0011 R_Rf -5.268294 0.0000 R_TM -14.51705 0.0001 R_OIL -4.694998 0.0002 R_Ex -8.356089 0.0000 R_M2_GDP -2.113052 0.2403 R_TB -11.62157 0.0000 R_GOLD -9.829596 0.0000 R_MSCI -6.649595 0.0000 R -5.610605 0.0000 T tới hạn 1% level 5% level 10% level -3.527045 -2.903566 -2.589227 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy hầu hết các chuỗi đều là chuỗi dừng và có ý nghĩa ở mức 1% (|t| > |t| tới hạn và p-value rất nhỏ); riêng chuỗi dữ liệu thay đổi trong tỷ lệ M2/GDP lại là chuỗi không dừng (|t| < |t| tới hạn) đồng thời cũng không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể là do giá CK phản ứng trễ so với mức thay đổi trong tỷ lệ M2/GDP. Để khắc phục điều này, chúng ta sẽ sử dụng sai phân bậc nhất cho chuỗi chênh lệch này. Kết quả kiểm định tính dừng cho sai phân bậc nhất của chuỗi dữ liệu này được trình bày trong phụ lục 3.12 cho thấy chênh lệch tỷ lệ M2/GDP có ý nghĩa và là một chuỗi dừng (t = -8.2722 và p-value = 0.0000).
Sau khi kiểm định nghiệm đơn vị và phát hiện chuỗi R_M2_GDP là chuỗi không dừng, ta thực hiện kiểm định Johansen để xem xét mối quan hệ trong dài hạn giữa R và biến này. Dựa vào kết quả kiểm định đồng liên kết của Johansen (phụ lục 3.13) với trace test và max eigenvalue test, ta thấy cả 2 đều cho cùng 1 kết quả là có hiện tượng đồng liên kết ở mức ý nghĩa 1%. Trong trace test và max eigenvalue cho kết quả tương ứng là: Với giả thiết H0 (không có đồng liên kết): trace statistic = 30.6513 > Critical value = 19.9371; Max-Eigen Statistic = 25.6419 > Critical value = 18.5200: Bác bỏ giả thiết H0. Với giả thiết HA1 (có một vector đồng liên kết): trace statistic = Max-Eigen statistic = 5.0094 < critical value = 6.6349: Chấp nhận giả thiết HA1. Như vậy, kiểm định OLS là có cơ sở và kiểm định t, F có ý nghĩa thống kê.
Hồi quy TSSL VN-Index với các biến kinh tế vĩ mô và loại dần các biến không có ý nghĩa thống kê, ta có được tập hợp các biến có khả năng giải thích cho sự thay đổi TSSL VN-Index đó là: Thay đổi lạm phát (R_CPI(1)), thay đổi trong tỷ giá hối đoái (R_Ex), TSSL MSCI Châu Á (R_MSCI), và thay đổi cán cân thương mại (R_TB). Trong đó, như đã phân tích trong phần hồi quy đơn biến, biến chênh lệch trong lạm phát sẽ được sử dụng sớm hơn 1 kỳ: R_CPI(1). Bên cạnh đó, do R_M2_GDP là chuỗi không dừng nên ta sử dụng sai phân bậc nhất cho biến này.
Sau khi phát hiện các biến không có ý nghĩa thống kê, ta loại dần các biến này. Và kiểm định hồi quy kết hợp các biến có ý nghĩa bao gồm: Thay đổi lạm phát, thay đổi trong tỷ giá hối đoái Ex, TSSL MSCI Châu Á, và thay đổi cán cân thương mại. Mặc dù mối quan hệ giữa TSSL của TTCK Việt Nam với chênh lệch trong tỷ lệ M2/GDP là có ý nghĩa trong mô hình hồi quy đơn biến nhưng khi đưa vào mô hình đa biến lại không có ý nghĩa do xảy ra đa cộng tuyến với biến TSSL MSCI Châu Á, mà biến R_MSCI như kết quả trong mô hình đơn biến có ý nghĩa thống kê cao hơn và cũng có khả năng giải thích cao hơn so với biến R_M2_GDP.
Mô hình hồi quy kết hợp 4 biến:
Kết quả hồi quy cho thấy R2 = 33.49% và dấu của các hệ số hồi quy không thay đổi so với mô hình hồi quy đơn biến ban đầu.
Bước tiếp theo ta sẽ kiểm định tính phù hợp của mô hình. Kiểm định Breusch Godfrey Lagrange Multiplier cho phương trình (12) với 1 độ trễ có giá trị p-value = 0.3129 khá lớn nên không tồn tại tự tương quan trong phương trình hồi quy (12).
Theo kinh nghiệm từ các bài nghiên cứu khác của các tác giả, do đặc tính của thị trường Việt Nam là thị trường hiệu quả dạng yếu. Bên cạnh đó, do chỉ số VN-Index của ngày hôm qua thường có xu hướng phản ánh cao chỉ số giá VN-Index của ngày hôm nay, nên để tăng thêm khả năng giải thích cho mô hình, tác giả đưa thêm biến trễ của TSSL CK vào mô hình và độ trễ được chọn ở đây là 1 kỳ.
Rt = α + β1R_CPI(1) +β2R_Ex + β3R_MSCI + β4R_TB + β5Rt-1 + ԑi (13) Kết quả hồi quy sau khi đưa biến trễ (phụ lục 3.18) cho thấy dấu của các hệ số hồi quy không thay đổi, các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê. TSSL MSCI Châu Á có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1%. Biến chênh lệch tỷ giá hối đoái,thay đổi cán cân thương mại, và độ trễ của TSSL TTCK Việt Nam có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nhân tố chênh lệch lạm phát tuy có ý nghĩa thống kê nhưng rất thấp, p-value = 0.1028. Kết quả
hồi quy cũng được cải thiện, hệ số giải thích R2
tăng lên đạt 38.96%. Sau khi có được kết quả hồi quy với biến trễ Rt-1, ta tiếp tục thực hiện kiểm định Breusch Godfrey
Lagrange Multiplier cho phương trình (13) với 1 độ trễ để xem xét hiện tượng tự tương
quan trong mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy p-value = 0.2539: chấp nhận giả thiết
H0: Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Tiếp theo, để phát hiện có tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình hay không, ta sử dụng mô hình hồi quy phụ: hồi quy lần lượt các biến R_CPI(1), R_Ex, R_MSCI, R_TB
và Rt-1 theo các biến còn lại, ta có kết quả được trình bày trong phụ lục 3.20. Kết quả
cho thấy: mô hình hồi quy với các biến phụ thuộc là R_CPI(1), R_MSCI, R_TB có p- vlalue khá cao. Mô hình hồi quy với các biến còn lại tuy có R2>0, và có ý nghĩa, nhưng hệ số R2
0.1798 và 0.1786) vẫn có thể chấp nhận được. Như vậy, ta có thể kết luận không tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình.
Kết quả kiểm định White cũng rất khả quan cho mô hình của chúng ta đến thời điểm này. Thực hiện kiểm định White cho chúng ta xác suất p-value = 0.1516 khá lớn
nên chúng ta chấp nhận giả thiết H0. Tức là không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Để kiểm định mô hình có thiếu biến không, chúng ta sẽ sử dụng kiểm định
RESET của Ramsey với giả định mô hình mới sẽ thêm 1 biến . Kết quả cho thấy F =
0.5096 với giá trị xác suất p-value = 0.4781 khá lớn, nên mô hình của chúng ta không bị thiếu biến.