5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
2.2. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu đƣợc sử dụng để đƣa vào mô hình nghiên cứu vai trò của kênh Tobin’s q trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam đƣợc tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau nhƣng đều đƣợc lấy trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 12 năm 2014. Thông tin về các biến trong mô hình đều đƣợc ghi nhận theo dữ liệu tháng. Tên biến, ký hiệu và nguồn tổng hợp các biến đƣa vào mô hình nghiên cứu đƣợc thể hiện trong bảng 2.1.
số sản xuất công nghiệp trong nƣớc (y) và chỉ số giá tiêu dùng trong nƣớc (p) đƣợc lấy từ trang thông tin thống kê của Tổng cục Thống kê Việt Nam, lãi suất ngắn hạn liên ngân hàng đồng nội tệ (r) và tỷ giá danh nghĩa (ex) đều đƣợc tổng hợp từ trang thông tin của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam.
Bảng 2.1. Các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Nguồn
Chỉ số giá cả hàng hóa thế giới wp IFS - IMF Chỉ số sản xuất công nghiệp trong
nƣớc y Tổng cục Thống kê
Chỉ số giá tiêu dùng trong nƣớc p Tổng cục Thống kê
Cung tiền M2 m IFS - IMF
Lãi suất ngắn hạn VND r Ngân hàng Nhà nƣớc
Tỷ giá hối danh nghĩa giữa USD và
VND ex Ngân hàng Nhà nƣớc
Hệ số Tobin’s q của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng
khoán thành phố Hồ Chí Minh q HSX
Hệ số Tobin’s q của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng
khoán Hà Nội hnq HNX
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Riêng hệ số Tobin’s q đƣợc tác giả tính toán từ các số liệu tổng hợp về giá trị vốn hóa thị trƣờng và giá trị sổ sách của các doanh nghiệp niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HSX) và sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). Hệ số Tobin’s q không chỉ phản ánh đƣợc sự biến động của giá cổ phiếu mà còn bao hàm cả sự biến động số lƣợng cổ phiếu niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán. Hệ số Tobin’s q của các
doanh nghiệp niêm yết tại HSX đƣợc lựa chọn làm đối tƣợng nghiên cứu chính vì sàn HSX có khối lƣợng niêm yết và giá trị vốn hóa chiếm phần lớn thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Hệ số Tobin's q trên sàn HNX sẽ đƣợc xem xét để bổ sung cho kết quả nghiên cứu trên sàn HSX.
Bảng 2.2. Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Biến ex m p q r y wp Trung bình 19437.3 2750191 100.80 3.277 0.099 102.79 165.10 Trung vị 20693.0 2562651 100.52 3.040 0.080 103.04 165.67 Lớn nhất 21246.0 5022639 103.91 8.290 0.160 109.22 228.39 Nhỏ nhất 16977.0 1278400 99.24 2.060 0.060 95.80 109.33 Độ lệch chuẩn 1714.3 1077987 0.947 0.947 0.029 4.092 25.81 Skew- ness -0.474 0.403 1.153 2.439 0.926 0.051 0.111 Kurt- osis 1.480 2.028 4.171 11.801 2.391 1.603 2.308 Số quan sát 84 84 84 84 84 84 84
(Nguồn: Kết quả do tác giả tổng hợp và tính toán)
Các dữ liệu này đều đƣợc ghi nhận theo tháng nên sẽ đƣợc kiểm định và xử lý tính mùa vụ. Kết quả dữ liệu sau khi xử lý nhƣ trong bảng 2.3.
Biến ex_SA m_SA p_SA q_SA r_SA wp_SA y_SA Trung bình 19433.4 2750960 100.79 3.285 0.099 102.79 164.99 Trung vị 20620.8 2564670 100.57 3.036 0.083 102.89 165.10 Lớn nhất 21262.0 4943572 103.90 8.730 0.160 109.16 209.26 Nhỏ nhất 16782.6 1278502 99.05 2.171 0.063 96.199 121.53 Độ lệch chuẩn 1714.66 1079433 0.87 0.970 0.028 4.087 23.266 Skew- ness -0.481 0.406 1.308 2.835 0.894 0.060 0.030 Kurt- osis 1.494 2.034 5.013 14.535 2.335 1.582 1.927 Số quan sát 84 84 84 84 84 84 84
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Lĩnh vực nghiên cứu về các mô hình kinh tế lƣợng để phục vụ công tác phân tích và dự báo chính sách đã có lịch sử hơn nửa thế kỷ. Bắt đầu từ mô hình đầu tiên cho nền kinh tế Hà Lan do Tinbergen giới thiệu, cùng với những đóng góp mang tính bƣớc ngoặt của các nhà kinh tế - toán học lừng lẫy trong nhóm nghiên cứu đặc biệt của Ủy ban Cowles, những đóng góp của trƣờng phát Keynes, trƣờng phái tiền tệ, cho đến ngày nay, lĩnh vực nghiên cứu và xây dựng mô hình kinh tế lƣợng vĩ mô đã có những thay đổi lớn lao để đạt đƣợc những thành tựu vô cùng to lớn.
Cùng với sự phát triển của lý thuyết kinh tế vĩ mô từ giữa thế kỷ XX trở về sau, cuộc chiến giữa các nhà kinh tế thuộc trƣờng phái Keynes và các nhà kinh tế thuộc trƣờng phái tiền tệ không chỉ mở ra một thời kỳ mới cho lĩnh vực truyền dẫn chính sách tiền tệ mà còn thúc đẩy sự ra đời của những phƣơng pháp thực nghiệm với nhiều mô hình kinh tế lƣợng vĩ mô tinh vi và chuẩn xác hơn.
Phƣơng pháp tự hồi quy véctơ theo cấu trúc (SVAR) là phƣơng pháp kết hợp giữa phép ƣớc lƣợng tự hồi quy véctơ dựa trên số liệu quá khứ rất đơn giản mà hiệu quả của Christopher Sims và phƣơng pháp tiếp cận kinh tế lƣợng vĩ mô theo hƣớng cấu trúc dựa trên nền tảng kinh tế vi mô của Thomas Sargent. Sự kết hợp này đã tạo ra một công cụ vô cùng hữu hiệu trong việc phân tích và dự báo chính sách cho các nhà lập chính sách ở bất kỳ quốc gia nào trên thế giới.
Các mô hình tự hồi quy véctơ theo cấu trúc đƣợc sử dụng để nghiên cứu các phản ứng trung bình của các biến trong mô hình với một cú sốc cấu trúc tại một thời điểm nhất định, đồng thời cho phép xây dựng các phép phân tách các cú sốc nhằm định lƣợng đƣợc đóng góp trung bình của từng cú sốc
lên sự biến thiên của dữ liệu và xây dựng các kịch bản dự báo có điều kiện về các chuỗi giả thuyết của những cú sốc cấu trúc trong tƣơng lai.
Mô hình tự hồi quy véctơ theo cấu trúc đƣợc sử dụng để nghiên cứu vai trò của kênh Tobin’s q trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Việt Nam có 7 biến là chỉ số hàng hóa thế giới (wp), mức cung tiền M2 (m), chỉ số sản xuất công nghiệp trong nƣớc (y), chỉ số giá tiêu dùng trong nƣớc (p), lãi suất ngắn hạn liên ngân hàng đồng nội tệ (r), tỷ giá hối đoái danh nghĩa (ex) và hệ số Tobin's q của các doanh nghiệp niêm yết tại hai sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội. Dữ liệu đƣợc thu thập từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 12 năm 2014. Các ràng buộc dùng để nhận diện mô hình đƣợc điều chỉnh từ các mô hình nghiên cứu tƣơng tự trên thế giới nhằm phù hợp với tình hình thực tế của Việt Nam.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU