4.2.1. Kiểm định tự tương quan
Bảng 11-3: Ket quả mô hình tự tương quan của VNI với các yếu tố vĩ mô trong và ngoài nước
__________VNI30 GAS OIL GOLD FDI DJI D INTE R VNI30 1.0000 GAS - 0.2648* 1.0000 OIL - 0.4315* 0.6223* 1.0000 GOLD -0.4639* 0.0950 0.5786* 1.0000 FDI 0.5248* - 0.2939* - 0.4114* - 0.2882* 1.0000 DJI 0.8991* - 0.4326* - 0.5436* - 0.4105* 0.5528* 1.0000 D - 0.5097* - 0.6559* - 0.4328* 0.5427* 0.9738* 1.0000 INTER -0.5974* 0.3330* 0.4069* 0.3973* - 0.3210* - 0.6392* - 0.6995* 1.0000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Giá ga và giá dầu có hệ số tương quan là 0.6, vì vậy mối quan hệ giữa thị trường Việt Nam và giá cả hai loại nhiên liệu trên đều là nghịch biến và dao động quanh -0.5 đến -0.3. Mặc dù khi giá nhiên liệu tăng có thể tác động tích cực tới cổ phiếu các công ty thượng nguồn, giá nhiên liệu tăng có thể tạo áp lực lên chi phí đầu vào của một số doanh nghiệp nhập khẩu khí tự nhiên và dầu thô và ảnh hưởng tiêu cực tới kỳ vọng về lợi nhuận cổ phiếu của doanh nghiệp.
Giá vàng có quan hệ khá chặt chẽ với giá dầu thô, nên mối quan hệ tương quan
với với VNI cũng trong khoảng -0.5. Khi giá nhiên liệu và giá vàng tăng, thì thị trường
giảm điểm và ngược lại.
Nguồn đầu tư trực tiếp FDI có quan hệ đồng biến với thị trường, hệ số tương quan là 0.55, nhưng cũng không có mối quan hệ quá chặt chẽ với thị trường.
Chỉ số chứng khoán Hoa Kỳ, Dow Jones có quan hệ thuận chiều rất chặt chẽ động trên thị trường chứng khoán Hoa Kỳ có ảnh hưởng rất lớn tới tâm lý và hành vi nhà đầu tư trên thị trường Việt Nam.
Ngoài ra, hai yếu tố vĩ mô trong nước là lượng cung tiền M2 và lãi suất qua đêm cũng có mối quan hệ tương quan trái ngược nhau với thị trường Việt Nam. Đặc biệt, lượng cung tiền M2 có tương quan lớn tới VNI, với hệ số tương quan là 0.85. Trong khi đó, lãi suất liên ngân hàng có mối quan hệ nghịch biến với VNI. Hệ số tương quan lần lượt là -0.54.
Qua đó có thể thấy thị trường chứng khoán Việt Nam có mối quan hệ mật thiết
chặt chẽ nhất với chỉ số chứng khoán Dow Jones của Hoa Kỳ.Bảng 11-4: Ket quả mô hình tự tương quan của VNI30 với các yếu tố vĩ
. reg VNI GAS OIL GOLD FDI DOWJ D Inter Source SS df MS Numbe F (7, r of obs = 100) = 108 86.38 Model 1.37917316 7 . 197024737 Prob > F = 0.0000
Residual .228101924 IOO . 002281019 R-S qu ared 0.8581
Adj R -squared = 0.8481 Total 1.60727508 107 . 01502126 2 Root MSE = .04776
VNI Coef. Std. Err. t p: Mt I [95% Conf. Interval]
GAS .175013 .0657888 2. 66 O 009 .0444 9 .305536 OIL -.1675354 .0762863 -2.20 O 030 -.3188852 -.0161856 GOL D -.2297934 .1198429 -1.92 O 058 - . 4675584 .0079715 FDI .0168728 .012976 1.30 O 196 -.0088712 .0426169 DOW J D 1.56823- . 447596 .1685576.2485776 -2.666.31 O OOOO 009 -.78200961.075059 - 2..1131824061401 Inter -.0518348 .2033365 -0.25 O 799 - . 4552487 .351579 _COH3 .0630636 .4391245 0.14 O 886 -.8081469 . 9342741
Variable VIF 1/VIF
D 4.33 0.23095 DOWJ 8.91 0.11223 OIL 5.47 0.18282 Inter 2.64 0.37879 GOLD 2.26 0.44248 GAS 2.11 0.47393 FDI 1.5 0.66667 Mean Vif 5.82
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Do các cổ phiếu đều cùng thuộc VNI nên VNI30 cũng có mối quan hệ tương tự với các yếu tố vĩ mô. Hệ số tương quan gần với 1 của Dow Jones (0.9) và cung tiền M2, thể hiện quan hệ tích cực giữa VNI30 và hai biến. Đồng thời, FDI cũng có quan hệ thuận chiều với VNI30, nhưng hệ số tương quan không lớn bằng hai biến trên. Giá dầu, giá ga và giá vàng tồn tại quan hệ nghịch biến với các chỉ số trên VN30.
Hệ số tương quan của ba biến với VNI30 lần lượt là -0.43, -0.26 và -0.46.
4.4.2. Kết quả mô hình hồi quya. Nhóm 1 a. Nhóm 1
❖ VN-Index
Bảng 11-5: Kết quả mô hình hồi quy của VNI với các yếu tố vĩ mô
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Vì các biến độc lập có độ biến thiên nhỏ, các đơn vị của mỗi biến khác nhau nên khóa luận thực hiện tính chỉ số Vif để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Từ kết quả kiểm định, chỉ số Vif của các biến đều nhỏ hơn 10 nên mô hình không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
. reg VN30 GAi OIL GOLD FDI DOWJ D Inter
Source SS df MS mbeNu r of obs = 108
F (7 IOO) 84.14
Mô hình hồi quy của VN-Index:
VNI = 0.063 + 0.175GAS - 0.168OIL - 0.230GOLD + 0.017FDI + 1.568DJI - 0.448M2 -0.052INTERBANK
Ket quả mô hình hồi quy cho thấy nếu các yếu tố khác không thay đổi thì nếu giá ga tăng 1 USD sẽ làm chỉ số VNI giảm 0.168 điểm. Kết quả tương tự với giá dầu,
giá vàng, FDI, chỉ số Dow Jones, cung tiền M2 và lãi suất liên ngân hàng. R2=0.86 cho thấy trong 100% sự biến động của chỉ số VNI thì có 86% là biến động do giá gas,
giá dầu, giá vàng, FDI, chỉ số Dow Jones, cung tiền M2 và lãi suất, còn lại 14% là do
các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác không có trong mô hình. Significance F rất thấp (nhỏ hơn 0.05) thể hiện có sự tương quan hay tồn tại giữa các biến của mô hình (mô hình hồi quy trên là phù hợp). Do đó ta có thể bác bỏ HO và chấp nhận H1, tức là tồn tại mối quan hệ phụ thuộc giữa VNI và các yếu tố vĩ mô trên mô hình.
Tuy nhiên, kết quả từ p-value chỉ ra có hai yếu tố nước ngoài tác động thật sự đến VNI: giá ga, giá dầu, lượng cung tiền M2 và chỉ số Dow Jones.
Chỉ số Dow Jones có tác động tích cực lớn tới toàn bộ thị trường Việt Nam. DJI là chỉ số lâu đời nhất, tính giá trị của 30 công ty cổ phần lớn nhất và nhiều cổ đông nhất Hoa Kỳ. DJI đại diện cho tình trạng nền kinh tế và các chính sách vĩ mô của Mỹ. Ví dụ, khi Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) tăng lãi suất, làm chỉ số DJI giảm, tâm lý nhà đầu tư trong và ngoài nước đều bị ảnh hưởng. Các nhà đầu tư trong nước sẽ lo lắng trước sự biến động của chứng khoán thế giới, và các tổ chức, nhà đầu
tư ngoại sẽ cân nhắc rút tiền từ thị trường Việt Nam về khi lãi suất tăng. Vì vậy, các biến động của DJI đều được các nhà đầu tư theo dõi hàng ngày, mặc dù ảnh hưởng trực tiếp tới hoạt động kinh doanh và sản xuất của các doanh nghiệp Việt Nam không quá lớn, nhưng DJI tác động nhiều tới tâm lý và kỳ vọng của các nhà đầu tư trên thị trường.
Sự biến động của giá khí ga chỉ có ý nghĩa đối với VN-Index do nhu cầu sử dụng khí thiên nhiên ngày càng tăng, chủ yếu làm nhiên liệu đầu vào của các doanh tăng, giá trị sản phẩm từ khí thiên nhiên tăng và nhà đầu tư kỳ vọng lớn hơn vào doanh thu doanh nghiệp. Trong khi đó, các công ty trên VN30 có lĩnh vực phong phú,
nhưng các doanh nghiệp sản xuất, kinh doanh hay tiêu dùng khí thiên nhiên không nhiều nên giá ga không có ý nghĩa đối với VNI30.
Ket quả cũng cho thấy, VN-Index cũng chịu tác động từ biến động giá dầu. Thứ nhất, giá dầu là một trong các yếu tố tác động mạnh nhất tới thị trường chứng khoán Hoa Kỳ, thể hiện qua biến động của chỉ số Dow Jones, từ đó gián tiếp tác động
tới thị trường chứng khoán Việt Nam. Thứ hai, giá dầu thô tác động trực tiếp đến doanh thu tất cả các ngành khí, ngành xăng dầu, ngành phân đạm và ngành điện khí. Giá xuất nhập khẩu dầu thô ảnh hưởng đáng kể tới các doanh nghiệp trực tiếp kinh doanh, sản xuất và tiêu dùng các mặt hàng liên quan đến dầu thô. Số lượng các doanh
nghiệp hoạt động kinh doanh ở các lĩnh vực trên được niêm yết trên sàn HOSE khá
Model .985556546 7 14079379 2 b Pro > F= 0.0000 Residual .167342152 IOO . 00167342 2 squ R- ared 0.85490.8447 squared “ Total 1.1528987 107 . 01077475 4 t Roo MSE= .04091 VN3
0 Coef. Std. Err. t p> t I∣ [95% Conf. Interval]
GA S .09333 .0563495 1.66 O . IOl - .0184657 .2051258 OIL -.0406145 .0653408 -0.62 O . 536 - .1702489 .0890198 GOL D FDI -.1606486.0100046 .0111142.102648 -1.570.90 0.1210.370 - - .3642994.0120457 .0430021.032055 DOW J 1.409652 .212912 6.62 O . OOO .9872409 1.832064 D -.4270211 .1443732 -2.96 O . 004 - .7134535 - .1405887 Inter -.3702099 .1741621 -2.13 O . 036 - .7157424 - .0246773 _cons .2269943 .3761195 0.60 0.548 - .5192161 .9732047
Variable VIF 1/VIF D 4.33 0.23095 DOWJ 8.91 0.11223 OIL 5.47 0.18282 Inter 2.64 0.37879 GOLD 2.26 0.44248 GAS 2.11 0.47393 FDI 1.5 0.66667 Mean Vif 5.82
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Tương tự như mô hình VN-Index, khóa luận sử dụng chỉ số Vif để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy không tồn tại hiện tượng trên. Vì vậy, các dữ liệu trên mô hình hồi quy có độ tin cậy cao.
Bảng 11-8: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến của VNI30 với các yếu tố vĩ mô
Coefficients Standard
Error t Stat P-Hilue Lower 95% Upper 95%
Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept Khối lượng ròng của 400.4073404 4.4660494 29 89.6558237 2 0.0000 391.6493078 409.165372 9 391.6493078 409.1653729 NĐTNN -0.00000317 5.3781E-07 - 5.90287131 0.0000 -4.22928E- 06 -2.11996E- 06 -4.22928E- 06 -2.11996E- 06 Tổng KLGD trên VNI 0.000001 87 3.40785E- 08 54.7419464 3 0.0000 1.7987E-06 1.93235E- 06 1.7987E-06 1.93235E-06 R Square 0.573975534 Significance F 0.000000000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Mô hình hồi quy của VN30-Index:
VNI30 = 0.227 + 0.093GAS - 0.041OIL - 0.161GOLD + 0.010FDI + 1.410DJI - 0.427M2 - 0.370INTERBANK
Bảng 4-8 thống kê lại kết quả mô hình hổi quy của VNI30 với các yếu tố vĩ mô trong và ngoài nước. R2=0.85 thể hiện trong 100% sự biến động của chỉ số VNI30
thì có 85% là biến động do giá gas, giá dầu, giá vàng, FDI, chỉ số Dow Jones, cung tiền M2 và lãi suất, còn lại 15% là do các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác không
có trong mô hình. Significance F rất thấp (nhỏ hơn 0.05) mô hình hồi quy trên là phù hợp. Nếu các yếu tố khác không thay đổi thì nếu giá dầu tăng 1 USD sẽ làm chỉ số VNI30 giảm 0.041 điểm, Giải thích cũng tương tự như vậy với các biến còn lại.
VNI30 chỉ chịu tác động của Dow Jones trong tất cả các yếu tố nước ngoài trên mô hình. Các yếu tố vĩ mô nước ngoài khác như giá vàng, FDI đều không có tác động đến cả hai chỉ số VNI và VNI30.
Về các yếu tố vĩ mô trong nước, sự tăng giảm của lượng cung tiền M2 có ý nghĩa tích cực đến hoạt động của cả hai chỉ số qua thay đổi kỳ vọng của nhà đầu tư cá nhân và tổ chức về dòng tiền đổ vào thị trường. Trong khi đó, lãi suất chỉ có tác động tiêu cực đến VNI30
Tóm lại, kết quả kiểm định chung của cả hai mô hình trên là phù hợp. Tuy
41
thuộc giữa các biến độc lập với từng biến phụ thuộc không đồng nhất. Qua đó, thị trường Việt Nam bị tác động mạnh nhất bởi chỉ số Dow Jones, giá dầu và giá ga.
Kết quả nghiên cứu của Lưu Tiến Thuận (2011) và Võ Xuân Vinh (2014) cũng
chỉ ra tác động tích cực của chứng khoán Hoa Kỳ tới thị trường Việt Nam. Tuy nhiên,
kết quả về FDI của khóa luận ngược lại so với nghiên cứu của Hausman và Fernandez
(2000), khi tác giả kết luận FDI có ảnh hưởng tích cực tới thị trường chứng khoán trong lâu dài. Tương tự, Võ Xuân Vinh (2014) cũng chứng minh giá vàng có mối liên
kết với thị trường chứng khoán Việt Nam sau giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Huỳnh Việt Hải và cộng sự (2017) cũng cho rằng giá dầu thô có quan hệ chặt chẽ với thị trường, nhưng mối quan hệ là tích cực trong ngắn hạn và tiêu cực trong dài hạn, giống với kết quả của khóa luận.
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 397.6069564 5.25513870 8 75.66060164 00 0.00 387.3015004 407.9124124 387.3015004 407.9124124 Khối lượng ròng của NĐTNN -0.00000215 5.90925E- 07 - 3.639940887 0.00 03 -3.30975E-06 -9.92114E- 07 -3.30975E-06 -9.92114E- 07 Tổng KLGD trên VN30____________ 0.000005 13 1.12162E- 07 45.76456891 0.00 00
4.91309E-06 5.35299E-06 4.91309E-06 5.35299E-06
R Square Significance F
0.485249694 0.000000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Mô hình: VNI = 400.407- 0.00000317NET + 0.00000187LIQ
Kết quả mô hình hồi quy từ bảng 4-9 cho thấy nếu các yếu tố khác không thay
đổi thì nếu khối lượng ròng tăng 1 cổ phiếu thì sẽ làm chỉ số VNI giảm 0.00000137 điểm. Ngược lại, khối lượng giao dịch trên VNI nếu tăng 1 cổ phiếu sẽ làm chỉ số chung tăng 0.00000187 điểm. R2=0.57 cho thấy trong 100% sự biến động của chỉ số VNI thì có 57% là biến động do giao dịch ròng của các nhà đầu tư nước ngoài và thanh khoản thị trường , còn lại 43% là do các yếu tố ngẫu nhiên và các yếu tố khác quan hay tồn tại giữa các biến của mô hình. Do đó ta có thể bác bỏ H0 và chấp nhận H1.
P-value của cả hai biến đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy biến động của khối lượng mua bán nước ngoài và khối lượng giao dịch trên sàn HOSE có ý nghĩa tới sự tăng giảm điểm của chỉ số VN-Index.
- VN30-Index
Bảng 11-10: Ket quả mô hình hồi quy của VNI30 với KLGD của NĐTNN
dù có tác động đến chỉ số thị trường, nhưng khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài vẫn không phải yếu tố tất yếu tạo ra hiệu quả hoạt động trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả từ mô hình hồi quy có sự tương đồng với kết luận của Nguyễn Trí Minh (2017). Tác giả chỉ ra khối lượng mua ròng của nước ngoài làm giảm thanh khoản thị trường nhưng lại ảnh hưởng tích cực tới chỉ số VN-Index, và giải thích nguyên nhân có kết quả như trên là do quyền sở hữu của nước ngoài đối với Việt Nam vẫn còn hạn chế, nên dù có sự tham gia mua ròng của nước ngoài, thanh khoản thị trường cũng không tăng lên.
❖ Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
Bảng 11-11: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
Breusch-Pagan / Cook-Weighsberg test for Heteroskedasticity
_____________________Model VNI Model VNI30__________
Chi-square____________20159.68 1154.93
Prob > Chi-square 0.0000 _____________ 0.0000 _______________
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation ____________________
_____________________Model VNI Model VNI30__________
Chi-square____________1012.394 1111.511
Prob > Chi-square 0.0000 0.0000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận) (Nguồn: Kết quả nghiên cứu của khóa luận)
Mô hình: VNI30 = 397.607- 0.00000215NET + 0.00000513LIQ
Từ dữ liệu trên bảng 4-10, có thể thấy kết quả phương trình hồi quy cũng tương
tự như VNI, với R2=0.49, tức là 49% biến động VNI30 là do khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài và thanh khoản trên toàn thị trường, và Significance F nhỏ
hơn 0.05, thể hiện độ phù hợp cao của mô hình, do đó bác bỏ H0 và chấp nhận H1. Hai phương trình hồi quy đều cho thấy khối lượng giao dịch ròng của nhà đầu
tư nước ngoài đều tác động tiêu cực đến VNI và VNI30. Thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn thuộc thị trường mới nổi, đang dần thu hút dòng vốn ngoại, tuy nhiên, tỷ trọng khối lượng giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài với khối lượng giao dịch trên toàn thị trường nhìn chung vẫn thấp, nên vẫn chưa có tác động đáng kể đến VNI và VNI30. Hơn nữa, tâm lý của nhà đầu tư vẫn nghiêng về kỳ vọng trong ngắn hạn.