Dữ liệu của tôi sử dụng từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2015, thu thập dữ liệu từ các nguồn công khai đáng tin cậy như IMF (International Financial Statistics), Tổng cục thống kê (GSO) và Ngân hàng nhà nước Việt Nam (NHNN), Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE), sàn giao dịch NASDAQ. Do dữ liệu là thấy theo tháng nên có số quan sát n=84 trong mô hình nghiên cứu.
Tóm tắt bảng dữ liệu như sau :
Bảng 3.1 : Tóm tắt dữ liệu nghiên cứu
Biến Ký hiệu Nguồn thu thập dữ liệu
Chỉ số VN-
INDEX
VNI HOSE
Tăng trưởng CPI CPI GSO
Giá dầu quốc tế OL NASDAQ
Tỷ giá hối đoái EX NHNN
Lãi suất cơ bản BR IMF
Tăng trưởng cung tiền M2
Biến VNI: Đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam và được tính bởi trung bình giá đóng cửa của các ngày giao dịch trong tháng . Đa số các công ty lớn và đầu ngành đều niêm yết tại sàn HOSE . Chỉ số VNI đại diện cho sàn HOSE vì thế có thể nói VNI đại diện cho chỉ số chứng khoán tại Việt Nam . Việc lấy trung bình theo số ngày giao dịch giúp giảm thiểu sự chênh lệch đầu tháng hay cuối tháng vì có nhiều tháng thị trường biến động thất thường do thông tin nhiễu.
Biến CPI: đại diện cho tăng trưởng CPI cả nước theo tháng và cũng được xem như là chỉ số lạm phát của quốc gia theo tháng. Được lấy từ tổng cục thống kê. Do có sự thay đổi năm gốc trong cách tính CPI nên không lấy chỉ số CPI mà lấy tăng trưởng CPI để đồng bộ trong chuỗi dữ liệu trong mô hình về mặt tính toán và đơn vị tính là phần trăm (%). CPI sẽ có tác động ngược chiều đối với chỉ số giá chứng khoán theo như nghiên cứu của: Fama (1991), Mohamed và cộng sự (2009), Francis và Tewari (2000), Khil và Lee (2010). Tuy nhiên cũng có một số nghiên cứu cho rằng CPI tăng trưởng một mức vừa phải là dấu hiệu tốt và điều này có ảnh hưởng tích cực tới thị trường chứng khoán như nghiên cứu của Ibrahim (2003) tại thị trường chứng khoán Malaysia. Tại Việt Nam mức lạm phát được cho là vừa phải là từ 3% cho đến 9% sẽ có tác động tốt đối với nền kinh tế.
Biến OL: đại diện cho giá dầu thế giới. Được lấy từ sàn giao dịch NASDAQ. Do giá dầu thế giới thay đổi liên tục nên sẽ lấy bình quân giá đóng cửa các ngày giao dịch trong tháng nhầm giảm sự chênh lệch và tăng tính ổn định, chính xác cho mô hình. Đơn vị tính là USD/thùng. Nhiều nghiên cứu chỉ ra được sự tác dộng trái chiều của giá dầu lên thị trường. Tuy nhiên các nghiên cứu trước đây của: Gan, Lee, Yong và Zang (2006) lại cho kết quả đồng biến. Tất cả nghiên cứu trước đây đều cho thấy sự tác động mạnh trong ngắn hạn và yếu dần trong dài hạn lên chỉ số giá chứng khoán. Vậy tại thị trường chứng khoán Việt Nam với công ty dầu có vốn hóa lớn trên thị trường và đóng góp rất lớn cho ngân sách nhà nước sẽ có bị ảnh hưởng như thế nào khi giá dầu thế giới có thay đổi.
Biến EX: là đại diện cho tỷ giá hối đoái VND/USD do ngân hàng nhà nước niêm yết theo phương thức yết giá trực tiếp. Được xác định bởi ngày đầu trong tháng do biên độ dao động không cao bởi chịu sự quản lý của nhà nước. EX có chu kỳ biến động chủ
yếu về các tháng cuối năm khi các đơn hàng nước ngoài được tất toán và ký mới. Với nghiên cứu của Bilson, Braisford và Hooper (2001) cho kết quả nghịch biến giữa tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán. Tuy nhiên Aggarwal (1981) lại khám phá ra mối quan hệ đồng biến giữa tỷ giá hối đối và chỉ số giá chứng khoán, mạnh trong ngắn hạn và yếu trong dài hạn.
Biến BR: là đại diện cho lãi suất cơ bản được ngân hàng nhà nước Việt Nam niêm yết . Lấy từ web của quỹ tiền tệ quốc tế IMF . Biến này ít biến động trong tháng. Được xem là công cụ chính sách của nhà nước nên tác động của BR lên thị trường không những đến thị trường trong ngắn hạn mà còn tác động dài hạn lên thị trường. Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đều cho rằng lãi suất tác động nghịch biến với chỉ số giá chứng khoán như: Fama (1981), Menike (2006), Sohail và Hussain (2011). Gần đây mỗi khi Fed có động thái năng lãi suất không chỉ làm thị trường chứng khoán Mỹ mà thị trường chứng khoán toàn cầu đều đi xuống.
Biến M2: đại diện cho tăng trưởng cung tiền M2 được tính bằng tổng lượng tiền mặt và tiền các ngân hàng thương mại gởi tại ngân hàng trung ương (M1) cùng với chuẩn tệ (tiền gởi tiết kiệm và có kỳ hạn). Do M2 quá lớn nên ta lấy tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 với đơn vị tính là phần trăm so với tháng trước đó. Theo lý thuyết thì M2 tăng đồng nghĩa với nền kinh tế đang và được kích thích phát triển. Điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của: Chen, Roll và Ross (1986), Wong (2005). Với các thời kỳ trước hệ thống ngân hàng Việt Nam chưa phát triển, người dân sử dụng tiền mặt là chủ yếu. Tuy nhiên trong giai đoạn hiện nay kỳ vọng rằng M2 sẽ tác động rất lớn tới thị trường chứng khoán Việt Nam
Bảng 3.2 : Tóm tắt kỳ vọng tương quan của các nhân tố tới VN-INDEX
Biến Kỳ vọng/dấu Cơ sở lý thuyết và thực nghiệm
CPI Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) Đồng chiều (+) -Fama (1991) -Mohamed và cộng sự (2009) -Francis và Tewari (2000) -Khil và Lee (2010) -Ibrahim (2003) BR Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) -Fama (1981) -Menike (2006) -Sohail và Hussain (2011) -Solnik (1987) EX Nghịch chiều (-) Nghịch chiều (-) Đồng chiều (+)
-Bilson, Braisford và Hooper (2001) -Mukherjee và Nake (1995)
-Aggarwal (1981)
OP Nghịch chiều (-)
Đồng chiều (+)
-Gan, Lee, Yong và Zang (2006) -Ibrahim (2003)
M2 Đồng chiều (+)
Đồng chiều (+)
-Chen, Roll và Ross (1986) -Wong (2005)
Tóm tắt chương 3
Trong chương ba tôi đã tóm tắt lại cơ sở nền tảng của các nghiên cứu trước đây để làm hổ trợ cho nghiên cứu của tôi. Trong các nghiên cứu trước đây đều chỉ ra lãi suất (BR) luôn có tác động nghich biến với chỉ số giá chứng khóa, lượng cung tiền M2 (M2) luôn có tác động cùng chiều với chỉ số giá chứng khoán, còn các nhân tố còn lại thuy vào thời gian cũng như đụa điểm phân tích.
Trong chương ba tôi cũng đưa ra phương pháp nghiên cứu cũng như các bước chạy mô hình để co ngườiđọc dễ hình dung cũng như giúp tôi định hướng trong quá trình làm nghiên cứu.
Ngoài ra người đọc có thể tham khảo thêm số liệu tại các nguồn mà tôi đã tóm tắt nếu cần.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu 4.1 Thực hiện mô hình hồi quy
4.1.1 Kiểm định tính dừng
Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian tôi dựa vào kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) . So sánh tri tuyệt đối t-Statistic và critical values mức ý nghĩa 5%. Nếu tri tuyệt đối t-Statistic > critical values thì có nghĩa là chuỗi đã dừng nếu không sẽ phải tiếp tục lấy sai phân và kiểm định lại. Chuỗi giá trị sẽ vô nghĩ nếu không dừng.
Bảng 4.1 : Kiểm định ADF
Các biến Kiểm định ADF Kết quả
VNI 0.17 Dừng ở phương sai bậc 1
D(VNI) -6.98
CPI -1.85 Dừng ở dữ liệu sai bậc 1
D(CPI) -7.03 EX 1.942 Dừng ở phương sai bậc 1 D(EX) -8.63 OP -0.71 Dừng ở phương sai bậc 1 D(OP) -6.43 BR -0.52 Dừng ở phương sai bậc 1 D(BR) -5.02 M2 -1.44 Dừng ở phương sai bậc 1 D(M2) -8.23 Nguồn: (tác giả)
Trong bảng trên với D (biến) là biến được đưa về phương sai bậc 1. Sau khi kiểm định kiểm định ADF từ bảng dữ liệu trên ta có thể thấy 6 biến nghiên cứu đều dừng tại phương sai bậc 1. Điều này cho thấy sự phù hợp khi sử dụng các biến này để phân tóch các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số VN-INDEX. Kết quả này cũng rất phù hợp với lý thuyết và nhận định đã đưa ra ở trên cũng như các nghiên cứu trong nước và nước ngoài.
4.1.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Trong các mô hình kinh tế rất thường xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến chính vị thế ta phải kiểm định đa cộng tuyến để tăng tính ổn định và chính xác cho mô hình nghiên cứu. Việc hệ số của M2 cho ra tác động nghịch biến với chỉ số VN-INDEX sau khi hồi quy càng làm tôi khẳng định có sự đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình nghiên cứu của tôi.
Tôi sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để xem xét sự đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.
Nếu VIF > 10 ra có hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.2: Kết quả VIF
Các biến Hệ số VIF Kết luận
CPI 1.399 Có xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến EX 18.803 OP 3.07 BR 7.06 M2 32.498 Nguồn: (tác giả)
Sau khi xem xét VIF bằng Eviews 8 ta có bảng trên. Theo kết quả cho thấy mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến . Đặc biệt là hai biến EX và M2 với hệ số phóng đại phương sai lớn hơn 10. Để giảm bớt hiện tượng đa cộng tuyến trong các biến độc lập ta có thể bỏ bớt biến độc lập ra khỏi mô hình, đặc biệt là hai biến độc lập EX và M2. Vì chúng có VIF cao > 10.
Sau khi loại bỏ thử từng biến trong hai biến EX và M2 ra khỏi mô hình. Kết quả thu được cho thấy loại bỏ biến M2 ra khỏi mô hình là tối ưu nhất trong các biến. Sau khi loải bỏ biến độc lập M2 ra khỏi mô hình ta thu được kết quả sau
Bảng 4.3 : Kết quả VIF sau khi bỏ biến M2
Các biến Hệ số VIF Kết luận
CPI 1.230 Không có hiện tượng đa cộng
tuyến
EX 1.320
OP 1.645
BR 1.827
Nguồn: (tác giả)
Ngoài việc mô hình hồi quy không còn hiện tượng đa cộng tuyến thì kết quả hồi quy cũng cũng lý hơn khi M2 không tác động trái chiều thị trường chứng khoán. Tuy theo các nghiên cứu nước ngoài thì M2 có quan hệ đồng biến với thị trường chứng khoán tuy nhiên cũng có một số nghiên cứu trước tại Việt Nam cho rằng M2 không có ý nghĩa trong việc ảnh hưởng tới giá chứng khoán . Tôi đưa M2 và để xem trong những năm gần đây có sự thay đổi tác động nào không giữa M2 và thị trường chứng khoán. Kết quả trên cho thấy trong giai doạn này M2 vẫn chưa tác động r rệt tới thị trường do người dân vẫn còn xài tiền mặt chủ yếu . Với sự phát triển của thị trường tín dụng hiện nay khoản 5-10 năm nữa cần xem xét lại sự tác động của M2.
Chính vì thế để xây dựng mô hình phù hợp với tình trạng hiện nay của thi trường tôi quyết định loại bỏ biến M2 và chỉ sử dụng bốn biến độc lập còn lại là: CPI, EX, OP, BR.
4.1.3 Kiểm định tự tương quan
Tiếp theo tôi quyết định kiểm đỉnh tự tương quan cho mô hình để xem các phần dư có xảy ra hiện tượng tự tương quan với nhau hay không. Có ba cách thông dụng và chính xác thường dùng để kiểm định sự tự tương quan như: phương pháp Cochrane- Orcutt, phương pháp Durbin-Watson(DW), phương pháp Breusch-Godfrey (BG). Trong nghiên cứu này tôi sẽ sử dụng phương pháp Durbin-Watson để kiểm định và khắc phục sự tự tương quan nếu có trong mô hình .
Sau khi loại bỏ biến M2 thì ta còn 4 biến giải thích nên ta có k’=4, và có số mẫu là n=72.
Tra bảng Durbin-Watson với k’=4 , n=72 với mức ý nghĩa 5% ta được dL=1.494, dU=1.735.
Từ kết quả thống kê trên Eviews ta có d= 0.422
Bảng 4.4 : Công thức kiểm định tự tương quan
Bác bỏ Ho Mô hình có tự tương quan dương Không kết luận Chấp nhận H0 Không có hiện tượng tự tương quan bậcn 1 Không kết luận Bác bỏ Ho Mô hình có tự tương quan âm
0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4
Nguồn: (kinh tế lượng)
Theo kết quả nhận được ta có 0 < d=0.422 < dL=1.735 Vậy mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan dương.
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan trong mô hình tôi sử dụng phương pháp của Durbin-Watson .
Trong bảng kết quả hồi quy ở òng Durbin-Waston ta có d=0.422 => p xấp xỉ 1-(d/2) = 1-(0.422/2) = 0.789
Phương trình sai phân tổng quát:
VNId = VNDt – 0.789 * VND(t-1) CPId = CPIt – 0.789 * CPI(t-1) EXd = EXt – 0.789 * EX(t-1) OPd = OPt – 0.789 * OP(t-1) BRd = BRt – 0.789 * BR(t-1)
Sau khi chuyển số liệu ta chạy mô hình kết quả thu được : d = 1.805 Theo kết quả nhận được ta có dU=1.735 < d=1.805 < 4-dU=2.265 => Không có hiện tượng tự tương quan bậc 1
4.1.4 Kết quả mô hình
Sau khi chạy mô hình hồi quy tôi thu được kết quả sau
R-squared : 0.54
Adjusted R-squared : 0.51
Đây là một kết quả rất thấp với Adjusted R-squared : 0.51 => các biến độc lập chỉ giải thích được 51% sự thây đổi của chỉ số VN-INDEX . Mức ý nghĩa này không chấp nhận được.
Thông thường các biến phân tích chỉ phù hợp để giải thích trong một thời kỳ. Tôi quyết định xem xét lại các thời kỳ của thị trường chứng khoán Việt Nam để tìm hiểu thêm nguyên do.
Tôi xem xét biểu đồ lịch sử của thì trường chứng khoán Việt Nam từ lúc mới thành lập cho đến nay và rút ra được 3 giai đoạn chính như sau:
Trước năm 2006: Sơ khai rất ít công ty niêm yết (ít bị ảnh hưởng của yếu tố vĩ mô)
2006-2009: gia đoạn bùng mổ tạo thị trường bong bóng và hậu bong bóng (giai đoạn Việt Nam gia nhập WTO dòng vốn đổ về ào ạt tạo bong bóng và bóng bóng vở cùng với cuộc khủng hoảng toàn cầu, thị trường bị ảnh hưởng nhiều bởi tâm lý)
2010 đến nay: giai đoạn phát triển bền vững (cùng với mục tiêu phát triển
bền vững của nhà nước nên các yếu tố vĩ mô cũng như các công cụ của nhà nước ảnh hưởng tới thị trường nhiều hơn).
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ VN-INDEX 2007-2013
Nguồn: ( cafef.vn)
Theo như biểu đồ trên ta có thể thấy rỏ 3 giai đoạn mà thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua cho lúc thành lập cho đến bây giờ.
Việc Thêm các mẫu quan sát của năm 2009 vào có thể sẽ làm độ chính xác của mô hình. Các biến độc lập giải thích được mức ý nghĩa ít hơn.
Do năm 2009 là giai đoạn vỡ bong bóng chứng khoán thị trường Việt Nam, bong bóng bất động sản và cuộc khủng hoàn tài chính toàn cầu nên tác động tâm lý là không hề nhỏ. Trong các cuộc khủng hoảng thị trường không bao giờ tuân theo bất kỳ quy luật nào.
Chính vì thế để tăng tính chính xác của mô hình, tìm được chính xác sự tác động của yếu tố vĩ mô tôi quyết định bỏ các mẫu của năm 2009 và chỉ giữ lại các năm 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015.
Sau khi bỏ năm 2009 và chạy mô hình hồi quy ta thu được kết quả sau
Bảng 4.5: Kết quả chạy mô hình hồi quy
Dependent Variable: VNI Method: Least Squares Date: 06/25/16 Time: 02:07 Sample: 1 72
Included observations: 72 Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob. C 374.7581 103.7789 3.611121 0.0006 CPI 2.924493 7.156476 0.408650 0.6841 OP -0.778477 0.245604 -3.169647 0.0023 EX 0.15835 0.004929 3.212807 0.0020 BR -14.98348 2.065323 -7.254785 0.0000 R-squared 0.706073 Mean dependent var 497.3865 Adjusted R-
squared 0.688525 S.D. dependent var 69.88499 S.E. of regression 39.00277
Akaike info
criterion 10.23206
Sum squared resid 101921.5 Schwarz criterion 10.39016 Log likelihood -363.3541
Hannan-Quinn
criter. 10.29500
Kết quả mô hình :
VNI= 374.58 - 0.15EX + 2.92CPI – 14.98BR - 0.77OP
Bảng 4.6: Tóm mức ý nghĩa của mô hình
Nguồn: (tác giả)
Từ kết quả trên ta có R-squared là 0.706 và Adjusted R-squared là 0.688 . Điều này có nghĩ là mô hình đã được giải thích 68.8% sự thay đổi của chỉ số VN-INDEX bởi bốn biến độc lập là CPI, EX, OP, BR. Tuy có khác về với các nghiên cứu trước nhưng mỗi nơi mỗi thời điểm khác nhau sẽ các những tác dộng khác nhau từ các biến vĩ mô.