6. Kết cấu đề tài
3.3.1. Kiểm định tính dừng các biến quan sát
Trước khi bước vào tiến hành ước lượng mơ hình tự hồi quy vectơ, VAR yêu cầu mọi biến thuộc nghiên cứu đều phải cĩ tính dừng. Theo đĩ, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) để thực hiện kiểm định tính dừng đối với mọi biến. Kiểm định ADF như sau:
H0: Xảy ra hiện tượng khơng cĩ tính dừng H1: Xảy ra hiện tượng cĩ tính dừng
Sau khi thực hiện ADF, tác giả nhận được kết quả như sau:
47
Tên biến T-statistic P-value DLNVNI -8.055 0.0000 DLNM2 -10.107 0.0000 DLNIR -6.509 0.0000 CPI -5.047 0.0000 OIL -6.939 0.0000 EXC -8.464 0.0000 GP -10.430 0.0000
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
Sau khi thực hiện kiểm định ADF, kết quả cho ra rằng: trong các biến thuộc nghiên cứu, các biến bao gồm CPI, OIL, EXC, GP cĩ giá trị tuyệt đối t-statistic lớn hơn mức giá trị tới hạn tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% và xác suất <5%. Điều này cho thấy rằng, tác giả cĩ thể bác bỏ giả thuyết HO: CPI, OIL, EXC, GP cĩ nghiệm đơn vị hay chuỗi dữ liệu của các biến trên khơng cĩ tính dừng. Bên cạnh đĩ, bài nghiên cứu xuất hiện ba biến là IR, VNI và M2 xảy ra hiện tượng khơng dừng khi giá trị tuyệt đối t-statistic nhỏ hơn mức giá trị tới hạn tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% và xác suất lớn hơn 5% nên chưa cĩ căn cứ để bác bỏ giả thuyết HO.
Để xử lý các dữ liệu khơng cĩ tính dừng, tác giả thực hiện lấy sai phân bậc một đối với biến VNI, IR và M2 và thực hiện lại kiểm định ADF, biến VNI, IR và M2 cĩ tính dừng sau khi lấy sai phân bậc 1. Kết quả kiểm định cho ra như sau:
Tên biến DLNVN I DLN M2 DLNI
R CPI OIL EXC GP
Trung bình 0.0066 0.011 6 0.0482- 4 0.230 0.0100- 20.001 60.009 Tối đa 0.1491 3 0.039 91.099 1.4 0.4959 60.030 30.140 Tối thiểu 0.2863- -0.012 1.7137- -1.54 0.5443- 0.0125- 0.0795- Hệ số bất đối xứng (Skweness ) - 0.3026 0.866 3 0.104 3 0.316 9 0.2631 0.949 2 0.544 3 Hệ số chọn (Kurtosis) 3.8669 5 4.296 23.305 6 3.155 2.5656 15.954 73.288 Độ lệch chuẩn 0.0621 3 0.009 80.444 2 0.437 0.1282 10.006 20.043
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
Như vậy, sau khi thực hiện kiểm định ADF về tính dừng và xử lý tính dừng cho các biến, tác giả cĩ vectơ các biến trong mơ hình VAR như sau:
Y=(DLNVNI,DLNM2,DLNIR,CPI,OIL,EXC,GP)
49
3.2.2. Ket quả ước lượng mơ hình VAR
Thống kê mơ tả các biến
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
Qua kết quả mơ hình thống kê, các thơng số trong bảng 3.5 cho thấy:
Biến phụ thuộc: Chỉ số VN-Index (DLNVNI): Giá trị tối đa là 0,1491 và tối thiểu
là -0,2863 của biến DLNVNI khơng cĩ sự chênh lệch nhiều. Chỉ số độ lệch chuẩn của biến DLNVNI bằng 0,0621 cĩ giá trị cao hơn giá trị trung bình bằng 0,0066, chứng tỏ
Dependent variable: DLNVNI Coefficient DLNVNI(- 1) 0.3709*** DLNM2(-1) 3.2726*** LNIR(-3) -0.0643*** Biến độc lập:
- Cung tiền M2 (DLNM2): Biến DLNM2 khơng cĩ sự chênh lệch đáng kể giữa giá trị lớn nhất là 0,0393 và giá trị bé nhất là -0,012. Chỉ số độ lệch chuẩn bằng 0,0093 thấp hơn giá trị trung bình là 0,0116; chứng tỏ biến về cung tiền M2 cĩ mức độ tương đồng và tập trung cao. Bên cạnh đĩ, hệ số bất đối xứng bằng 0,8663 >0 nên độ lệch chuẩn của phân phối lệch về bên phải. Hệ số chọn bằng 4,2965 >3 nên biến DLNM2 cĩ sự biến thiên dao động mạnh trong khoảng thời gian nghiên cứu.
- LSLNH qua đêm (DLNIR): Biến cĩ sự chênh lệch giữa giá trị tối đa bằng 1,0999 và giá trị tối thiểu là -1,7137. Chỉ số độ lệch chuẩn bằng 0,4448 cao hơn giá trị trung bình nên biến về lãi suất cĩ các quan sát cĩ xu hướng dao động xa giá trị bình. Hệ số bất đối xứng 0,1043 >0 nên độ lệch chuẩn của phân phối lệch về bên phải. Hệ số chọn bằng 3,3052 >3; vì vậy, biến DLNIR cĩ sự biến thiên dao động mạnh trong khoảng thời gian nghiên cứu.
- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), thay đổi giá dầu (OIL), thay đổi tỷ giá USD/VND (EXC), thay đổi giá vàng thế giới (GP): Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các biến CPI, OIL, EXC và GB khơng cĩ sự chênh lệch nhiều. Xét trong mối tương quan với giá trị trung bình, các biến CPI, OIL, EXC và GP cĩ độ lệch chuẩn cao hơn mức trung bình thì các quan sát cĩ xu hướng dao động xa giá trị bình. Các biến cung tiền giá dầu (OIL), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tỷ giá USD/VND (EXC) và giá vàng (GP) cĩ giá trị Skewness (hệ số bất đối xứng) đều >0 nên độ lệch của phân phối lệch về bên phải. Độ nhọn Kutosis của các biến bao gồm CPI, EXC và GB cĩ giá trị >3 và chứng tỏ rằng các biến này cĩ sự biến thiên dao động mạnh trong khoảng giai đoạn nghiên cứu. Chỉ cĩ biến OIL cĩ giá trị <3, chứng tỏ rằng biến này cĩ sự dao động ít trong khoảng thời gian nghiên cứu.
51
Kết quả mơ hình
CPI(-1) -0.0486** OIL(-1) -0.204*** EXC(-3) -2.6166** GP(-5) -0.5410*** Std.Error Prob. 0.1271 0.004 0.8513 0.000 0.0169 0.000 0.0231 0.036 0.0697 0.003 1.0928 0.017 0.1615 0.001
Dependent variable: DLNVNI Chi-sq df P-value DLNM2 27.945 5 0.000 DLNIR 29.351 5 0.000 CPI 34.621 5 0.000 OIL 18.766 5 0.002 EXC 37.063 5 0.000 GP 26.797 5 0.000 ALL 113.07 5 0.000
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13; Các kí hiệu ***,**, *tương ứng với giá trị p-value 1 %, 5% và 10%.
Từ kết quả ước lượng, tất cả các biến trong mơ hình bao gồm DLNM2, DLNIR, CPI, OIL, EXC, GP đều được chứng minh là cĩ tác động tới biến phụ thuộc DLNVNI.
Thứ nhất, kết quả cho thấy biến cung tiền M2 cĩ tác động tích cực tới biến chỉ số giá chứng khốn (DLNVNI). Với độ trễ là 1 tháng, khi cung tiền M2 tăng 1% thì chỉ số VN-Index sẽ tăng thêm 3,27%, xảy ra khi các biến số khác khơng đổi.
Thứ hai, hế số ảnh hưởng của LSLNH (DLNIR) là -0,0643 cho thấy sự tương quan tỷ lệ nghịch với chỉ số VN-Index trên TTCK. Cụ thể, với độ trễ là 3 tháng, LSLNH tăng 1% sẽ làm chỉ số VN-Index giảm xuống 0,064% khi điều kiện các biến số khác khơng đổi.
Thứ ba, hệ số ảnh hưởng của các biến đại diện cho chỉ số lạm phát, giá dầu thế giới, tỷ giá USD/VND và giá vàng thế giới đều <0 cho thấy tỷ lệ tương quan âm giữa các
52
biến trên với chỉ số VN-Index. Trong đĩ, độ trễ của sự ảnh hưởng từ biến CPI và OIL tới DLNVNI là 1 tháng; độ trễ là biến EXC là 3 tháng và biến GP là 5 tháng.
3.3.3. Kiểm định nhân quả Granger
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Granger để đánh giá và kiểm định nguyên nhân gây ra biến động của giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam. Kiểm định nhân quả Granger cho kết quả như sau:
Lag Chi-sp df P-value
1 45.1465 49 0.66985
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
biến động trên TTCK Việt Nam. Và nhìn tổng thể, do p-value <1% nên sự kết hợp của của DLNM2, DLNIR, CPI, OIL, EXC và GP đều thật sự là nguyên nhân ảnh hưởng tới biến dộng của chỉ số VN-Index.
3.3.4. Kiểm định tính tự tương quan Lagrange-multiplier
Nghiên cứu sử dụng kiểm định Lagrange-multiplier để kiểm định xem mơ hình cĩ tồn tại tự tương quan trong biến trễ của mơ hình hay khơng. Kiểm định tính tự tương quan Lagrange-multiplier cho kết quả như sau:
Nguồn: Xử lý dữ liệu từ Stata 13.
H0: Thứ tự độ trễ của mơ hình khơng tồn tại tự tương quan. H1: Thứ tự độ trễ của mơ hình tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Qua kết quả của kiểm định Lagrange-multiplier, với giá trị P-value của thứ tự độ trễ lơn hơn mức ý nghĩa K = 5% nên tác giả chưa cĩ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 hay thứ tự độ trễ của mơ hình khơng tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Ket luận chương 3
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các hướng tiếp cận đề tài nhằm đưa ra phương pháp nghiên cứu phù hợp với thực tế, tác giả đã lựa chọn mơ hình tự hồi quy vectơ (VAR) để đánh giá ảnh hưởng của CSTT tới giá cổ phiếu trên thị trường chứng khốn tại Việt Nam. Các biến được đưa vào mơ hình được chia thành 3 nhĩm: (i) biến đại diện cho CSTT: cung tiền M2 và LSLNH, (ii) biến đại diện cho giá cổ phiếu trên TTCK: chỉ số VN-Index, (iii) biến đại diện cho nền kinh tế vĩ mơ: chỉ số giá tiêu dùng, tỷ giá USD/VNI, giá dầu thế giới, giá vàng thế giới.
Trong nghiên cứu, các giả thuyết được đặt ra đã được dựa trên cơ sở lý luận và các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam và trên thế giới. Theo đĩ, tác giả kỳ vọng việc NHNN điều hành CSTT cĩ tác động tới giá cổ phiếu trên TTCK. Các dữ liệu được thu
thập từ các nguồn đáng tin cậy như: UBCKNN, NHNN, GSO và Bloomberg. Các dữ liệu đã được thực hiện kiểm định tính dừng trước khi đưa vào mơ hình nhằm đảm bảo tính ổn định và tin cậy để thực hiện phân tích. Mơ hình VAR được sử dụng trong bài nghiên cứu được ước lượng bằng phần mềm Stata 13.0.
Sau khi sử dụng mơ hình VAR, tác giả đã nhận chứng minh được ảnh hưởng của CSTT tới giá cổ phiếu trên TTCK tại Việt Nam. Trong đĩ, kết quả cho thấy giá cổ phiếu cĩ phản ứng cùng chiều với cung tiền M2 và phản ứng ngược chiều với LSLNH trong giai đoạn từ năm 2015 - 9T2020. Bên cạnh đĩ, tác giả cũng sử dụng kiểm định nhân quả Granger để chứng minh kênh dẫn truyền của CSTT là nguyên nhân dẫn đến sự biến động của giá cổ phiếu trên TTCK. Sau khi áp dụng mơ hình, khĩa luận đã lựa chọn kiểm định tính tự tương quan Lagrange-multiplier để chứng minh rằng thứ tự độ trễ khơng tồn tại hiện tượng tự tương quan.
CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN NGHỊ.
4.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Qua mơ hình nghiên cứu VAR kết hợp với các kiểm định, tác giả đã chứng minh được tác động của CSTT tới TTCK Việt Nam thơng qua các biến bao gồm: cung tiền M2, LSLNH qua đêm tới chỉ số VN-Index.
LSLNH qua đêm cĩ hệ số hồi quy bằng -0,0643 và cĩ ý nghĩa thống kê với xác suất xảy ra là 0,000 cho thấy thay đổi của LSLNH cĩ tác động ngược chiều tới biến động của chỉ số VN-Index. Khi LSLNH giảm 1% với điều kiện các biến số khác khơng đổi sẽ làm cho chỉ số VN-Index tăng khoảng 0,0643%. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước Tweneboah và cộng sự (2008), Alam và cộng sự (2009). Theo đĩ, LSLNH qua đêm sẽ ảnh hưởng tới chi phí nguồn vốn của các doanh nghiệp, khi lãi suất giảm thì chi phí cũng sẽ giảm và gây tác động tới lợi nhuận khiến giá cổ phiếu cĩ xu hướng tăng.
Cung tiền M2 cĩ tác động cùng chiều đến chỉ số VN-Index được thể hiện qua hệ số hồi quy dương. Khi cung tiền tăng 1% sẽ làm cho chỉ số VN-Index tăng khoảng 3,27%. Theo đĩ, cung tiền M2 sẽ cĩ ảnh hưởng tích cực tới giá cổ phiếu trong ngắn hạn và phù hợp với cơ sở lý luận khi NHNN tăng cung tiền sẽ dẫn đến giảm lãi suất và các doanh nghiệp sẽ cĩ đà để tăng cường kinh doanh và sản xuất, dẫn đến các NĐT cĩ tâm lý đầu tư vào TTCK.
Bên cạnh đĩ, các nhân tố thuộc nền kinh tế vĩ mơ cũng gây tác động tới biến động giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam. Các nhân tố vĩ mơ bao gồm:
Đại diện cho lạm phát là chỉ số giá tiêu dùng (CPI) cĩ hệ số hồi quy bằng -0,0486 và cĩ mức ý nghĩa 5%. Biến số CPI cĩ mức ý nghĩa thấp nhất trong tất cả biến trong mơ hình và cĩ mức tác động ngược chiều với chỉ số giá cổ phiếu trên TTCK. Kết quả này cũng cĩ điểm tương đồng với kết quả nghiên cứu của Adam và cộng sự (2008).
Giá dầu (OIL) cũng cĩ tác động đáng kể tới giá cổ phiếu trên TTCK với hệ số hồi quy là -0,204 cĩ mức ý nghĩa 1%. Do vậy, khi giá dầu tăng thì chỉ số giá chứng khốn
sẽ giảm. Điều này cũng phù hợp với kết luận giá dầu cĩ tác động đến chỉ số giá chứng khốn của Smyth và Narayan (2018).
Tỷ giá (EXC) cĩ tác động ngược chiều với chỉ số giá cổ phiếu qua kết quả mơ hình VAR. NĐT sẽ cĩ xu hướng giao dịch trên thị trường ngoại hối khi tỷ giá tăng, điều này sẽ dẫn đến giá cổ phiếu trên TTCK đi xuống khi nguồn cầu giảm. Kết quả này giống với nghiên cứu trước của Menike (2006) và Bilson (2010).
Giá vàng (GP) cĩ tác động ngược chiều đến chỉ số VN-Index với mức ý nghĩa là 1%. Hệ số hồi quy bằng -0,5410 đã giải thích rằng khi giá vàng tăng 1% sẽ làm chỉ số VN-Index giảm 0,54%. Tại Việt Nam, mức lạm phát từng ở ngưỡng cao nhất Châu Á nên vàng được coi là một kênh cất giữ tài sản. Bên cạnh đĩ, trong nước, mức thu nhập bình quân đầu người đang cĩ xu hướng tăng nên người dân lựa chọn vàng để đầu tư vì đây được cho là kênh ít rủi ro nhất. Vì lý do đĩ mà khi giá vàng cĩ xu hướng tăng, NĐT sẽ cĩ tâm lý bán tháo cổ phiếu khiến giá cổ phiếu giảm để chuyển sang kênh đầu tư vàng.
4.2. Kiến nghị
Qua kết quả của bài nghiên cứu, tác giả đưa ra một số kiến nghị với NHNN và các NĐT cĩ thể tham khảo như sau:
4.2.1. Đối với NHNN
Từ thực trạng và kết quả nghiên cứu, điều hành CSTT của NHNN cĩ ảnh hưởng tới giá cổ phiếu trên TTCK và biến số cung tiền M2, LSLNH qua đêm (IR) cĩ tác động rõ rệt nhất lên biến động của chỉ số Vn-Index. Vì vậy, các nhà hoạch định cĩ thể tham khảo một số kiến nghị về chính sách như sau:
Thứ nhất, NHNN nên duy trì điều hành CSTT nới lỏng trong năm 2021 nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp và cá nhân phục hồi sau đại dịch COVID-19. Điều này được dựa trên việc các NHTW thuộc các nước khác cũng đang trong giai đoạn thực hiện chiến lực tương tự và đồng USD cĩ thể tiếp tục diễn biến giảm giá. Với mục tiêu tăng trưởng tín dụng được NHNN đề ra trong năm 2021 là 12% và cĩ thể linh hoạt dựa trên nhu cầu vốn của doanh nghiệp và nền kinh tế, Việt Nam được kỳ vọng cĩ thể điều chỉnh lại mức lãi suất khỏi mức đáy vào giữa năm 2021. Trên thực tế, việc NHNN điều hành
CSTT theo hướng thắt chặt hay nới lỏng cũng cĩ sự ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự biến động giá cổ phiếu trên TTCK và TTCK cũng rất nhạy bén trong việc mở rộng tín dụng từ NHNN. Do đĩ, để TTCK phát huy tốt vai trị là một kênh huy động vốn trung và dài hạn, thu hút được các nguồn vốn cịn đang nhàn rỗi trên thị trường, NHNN và UBCKNN cần phối hợp chặt chẽ bằng cách ban hành các cơ chế chính sách nhằm nâng cao chất lượng tái cơ cấu thị trường và các chủ thể tham gia vào TTCK.
Thứ hai, tác giả kiến nghị NHNN cần điều hành CSTT qua việc kiểm sốt và điều tiết linh hoạt cung tiền với mục đích kích thích tăng trưởng kinh tế, qua đĩ ảnh hưởng gián tiếp tới sự phát triển của TTCK. Cụ thể, các NHNN cần lập ra hoạch định cụ thể cho cung tiền dựa trên diễn biến của thị trường tiền tệ ở trong nước và quốc tế nhằm mục đích kiểm sốt lạm phát, ổn định tỷ giá, phù hợp với biến động của nền kinh tế vĩ