B ng 4.4 Kt qu cl ng mô hình quanh quanh vn_index và Ex_rate
4.5 cl ng mô hình hi quy đ ng tích hp (Cointergrating regresstion)
Vi c c l ng mô hình h i quy đ ng tích h p trong lu n v n này s d ng ph ng pháp c l ng OLS đ c hi u ch nh hoàn toàn c a Phillips and Hansen (1990).
Phillips và Hansen (1990) đã đ xu t m t c l c s d ng hi u ch nh các tham s đ lo i tr nh ng v n đ gây ra b i t ng quan dài h n gi a ph ng trình đ ng k t h p và các thay đ i có tính ng u nhiên c a các bi n đ c l p. K t qu c a Ph ng pháp OLS đ c đi u ch nh hoàn toàn này (Fully Modified OLS - FMOLS) là m t c l ng không ch nh và có các giá tr ti m c n hi u qu hoàn toàn cho phép s d ng các
i u ki n đ áp d ng ph ng pháp này là ph i t n t i m t quan h đ ng tích h p gi a các bi n do đó ki m đnh đ ng tích h p c n ph i th c hi n tr c khi th c hi n ph ng pháp h i quy này.
Ph ng trình h i quy đ ng tích h p có d ng nh sau:
VN-Index = βo + β1 CPI + 2 IP + 3 LNint-rate) + 4 LNex-rate) + ε
Trong đó:
- VN_index: ch s ch ng khoán VN_Index - CPI: ch s giá hàng tiêu dùng (ch s l m phát) - IP : giá tr s n xu t công nghi p
- LnInt_rate: logarith Nêpe (lãi su t ti n g i) - LnEx_rate : logarith Nêpe (t giá đô la M )
- Gi thuy t Ho : 1 = 2 = 3 = 4 = 0 (t c là không có m i quan h gi a các bi n v mô v i bi n ch s ch ng khoán)
- Gi thuy t H1: có ít nh t m t Bi ≠ 0
Theo ngôn ng c a lý thuy t đ ng tích h p thì h i quy c a Yt theo Xt trong tr ng h p này g i là h i quy đ ng tích h p, và các h s h i quy g i là các tham s đ ng tích h p.
Vi c c l ng ph ng trình h i quy đ ng tích h p b ng ph ng pháp OLS đã đ c hi u ch nh hoàn toàn (Fully-modified OLS) phù h p cho d li u không có tính d ng b ng ph n m m EVIEWS.
* Các ki m đnh đ c th c hi n:
Ki m đ nh F ki m đnh ý ngh a chung c a mô hình c ng là ki m đnh ý ngh a c a h s xác đnh R2. Th c hi n b ng ki m đnh Wald v i gi thuy t Ho : các h s h i quy b ng không hay là Ho: h s xác đnh R2 = 0.
Ki m đ nh t cho các h s h i quy đ c th c hi n thông qua các giá tr p-Value c a b ng k t qu h i quy s cho bi t h s h i quy đ ng tích h p nào có ý ngh a th ng kê.
H s R2 đi u ch nh s cho bi t m c đ gi i thích c a mô hình đ i v i bi n ph thu c VN_index.
Ngoài ra ki m đnh tính d ng c a ph n d t ph ng trình h i quy s đ c th c hi n. N u ph n d này có tính d ng m t l n n a kh ng đ nh mô hình h i quy đ ng tích h p là phù h p.
* Khác bi t v ph ng pháp c l ng h i quy đ ng tích h p s d ng trong lu n v n này so v i các nghiên c u tr c đây
Ph ng pháp c l ng h i quy đ ng tích h p s d ng trong lu n v n này có khác bi t v i ph ng pháp suy lu n mô hình h i quy đ ng tích h p t mô hình VECM th ng đ c s d ng trong các nghiên c u tr c đây có liên quan đ n mô hình này.
Ph ng pháp th ng hay dùng là suy lu n mô hình h i quy đ ng tích h p t mô hình VECM có h n ch là không tính đ c R2 c a mô hình h i quy đ ng tích h p th hi n m i quan h dài h n nên không th cho bi t là mô hình này gi i thích bao nhiêu % bi n thiên c a ch s ch ng khoán VN-Index.
Vi c suy lu n này c ng khi n cho vi c l y s li u ph n d t mô hình này b vào mô hình đi u ch nh sai s ECM c ng g p khó kh n. D n đ n ph i s d ng sai s c a mô hình h i quy OLS (mà có th có k t qu h i quy có th sai l ch do quan h đ ng tích h p gi a các bi n).
Vi c s d ng Ph ng pháp c l ng h i quy đ ng tích h p tr c ti p t d li u nghiên c u trong lu n v n này c ng là m t đi m m i c a lu n v n này. Ph ng pháp c l ng h i quy đ ng tích h p s d ng trong lu n v n này: M t là nó giúp cho chúng ta có th đánh giá m c đ gi i thích c a mô hình đ i v i bi n đ ng c a ch s
hình ng n h n s th c hi n d dàng đ đ m b o h s th hi n t c đ đi u ch nh cân b ng dài h n gi a mô hình đi u ch nh sai s (ECM) và mô hình h i quy đ ng tích h p chính xác h n.