Để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán, ta ước lượng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là chỉ số giá chứng khoán Vn- Index và các biến độc lập là các biến kinh tế vĩ mô tỷ giá hối đoái, lãi suất, giá dầu, lạm phát và cung tiền M2. Tuy nhiên, mối quan hệ này chỉ thực sự tồn tại khi giữa các biến trong mô hình hồi quy có quan hệđồng liên kết (kết quả đã được kiểm định ở mục 4.2.3). Để ước lượng mối quan hệ trong dài hạn, sử dụng mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM.
𝐿𝑛𝑉𝑁𝐼 = −16.5102 + 2.10487𝐿𝑛𝐸𝑋+ 0.58486𝐿𝑛𝑂𝑃 −0.22454𝐿𝑛𝐿𝑅 −5.26226𝐿𝑛𝐶𝑃𝐼+ 1.85689𝐿𝑛𝑀2 +𝜋
Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệsố trong mô hình:
Nghiên cứu sử dụng giá trị thống kê t (t-statistic) để kiểm định xem biến độc lập có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không. Với mức ý nghĩa 𝛼 cho trước và k là biến số trong mô hình:
𝑡𝑐 =𝛽̂𝑗 −0
𝑠𝑒(𝛽̂𝑗) , (𝑗 = 1,2,3, … ,𝑘)(𝑡 − 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐)
Với: |𝑡𝑐| > t ( 𝛼/2, n-k), bác bỏ giả thuyết 𝐻0�𝛽𝑗 = 0�và chấp nhận giả thuyết
𝐻1(𝛽𝑗 ≠0). Ta có t ( 𝛼 / 2 , n-k) = TINV(𝛼 , n-k)
Kết quả trong mô hình nghiên cứu (tham khảo phụ lục 1) cho thấy giá trị thống kê t hay t c (t-statistic) của biến LnEX là [3.74], biến LnOP là [6.93], biến LnLR là [-2.03], biến LnCPI là [-10.14] và biến LnM2 là [8.57], trong khi đó hàm TINV (1%, 114) cho giá trị t = 2.619645. Với kết quả này cho thấy các biến số: tỷ giá, giá dầu, lạm phát, cung tiền có ảnh hưởng đến biến VN-Index trong dài hạn với độ tin cậy 99%. Riêng biến số lãi suất thì không có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, với R-squared = 60,33% cho thấy mức độ
giải thích của các biến giải thích cho VN-Index là trên mức trung bình, bên cạnh đó, hệ
số Adjusted R – squared = 58,59% cũng gợi ý rằng còn một số biến giải thích tốt nên đưa vào mô hình nghiên cứu.