Biến phụ thuộc
Các biến phụ thuộc được bài nghiên cứu lựa chọn như phát triển kinh tế được minh họa qua biến tăng trưởng GDP - được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan đến phát triển kinh tế, ví dụ như nước ngoài như nghiên cứu của Kemi & Dayo (2014), Knotek (2007), Villaverde và Maza (2008), Freeman (2001) và trong nước như Trần Hoàng
Ngân, Vũ Thị Lệ Giang, Hoàng Hải (2013). Ở bài khóa luận sử dụng tỷ lệ phần trăm và dữ
liệu được tìm kiếm và tổng hợp từ The Global Economy và DataBank. Công thức tính tỷ lệ thay đổi GDP.
í GDPt X _______
("/'—— - 1) * 100%GDP(t -1)
∖ /
Phát triển kinh tế còn được biểu diễn qua biến tiêu thụ năng lượng và cụ thể hơn là tiêu thụ điện. Bùi Hoàng Ngọc và Vương Đức Hoàng Quân (2018) nghiên cứu về “Mối quan hệ giữa tiêu thụ điện và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam” ứng dụng phương pháp
tự hồi quy phân phối trễ ARDL1, kiểm tra đồng liên kết giữa các biến và phân tích quan hệ nhân quả Granger theo phương pháp của Toda & Yamamoto. Đồng thời phân tích nhân quả Granger tìm thấy tác động một chiều của tiêu thụ điện tác động đến tăng trưởng kinh tế. Các tác giả tìm thấy bằng chứng thống kê là tiêu thụ điện có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam cả trong ngắn hạn và dài hạn. Do vậy, tiêu thụ năng lượng làm biến xác định tăng trưởng và phát triển nền kinh tế. Khóa luận sử dụng lượng điện tiêu thụ của các quốc gia trong vòng 20 năm. Với dữ liệu là số tuyệt đối, khi đưa vào mô hình hồi quy bài khóa luận đã lấy logarit của tiêu thụ năng lượng, viết tắt là “log (energy)” để những số liệu trong bài khóa luận ít có sự biến động và tương đồng hơn.
Các biến phụ thuộc của TTCK khóa luận đã thể hiện qua các biến như chỉ số và vốn
hóa. Việc sử dụng nhân tố này làm biến đại điện cho sự biến động của TTCK có thể tìm thấy trong nhiều nghiên cứu như nghiên cứu Maysami et al. (2005) sử dụng chỉ số thị trường chứng khoán Singapore (STI), Farsio & Fazel (2013) có bài nghiên cứu về mối quan hệ giữ thị trường chứng khoán và thất nghiệp ở 3 nước là Mỹ, Trung Quốc và Nhật Bản sử dụng các chỉ số chứng khoán như S&P 500, Nikkei và Shanghai ... chỉ số chứng khoán được ghi nhận giá trị của các chỉ số chứng khoán chính của từng quốc gia vào cuối năm. Phần trăm biến động của chỉ số chứng khoán được bài khóa luận tính bằng cách:
Chỉ số năm sau — Chỉ số năm trước
---Z⅛nZZΣ----* 100% Chỉ số năm trước
Vốn hóa thị trường được khóa luận thu thập chỉ số giá chứng khoán chính của các nước. Biến này giữa các nước cũng có sự khác nhau tương đối lớn nên khóa luận cũng lấy logarit của vốn hóa thị trường để số liệu bài nghiên cứu được mượt và ít chênh lệch.
Biến độc lập
Dựa trên các bài nghiên cứu trong nước cũng như trên thế giới về mối quan hệ giữa
thất nghiệp, PTKT và TTCK. Bài khóa luận Các biến độc lập như thất nghiệp trình độ học vấn cao, thất nghiệp có trình độ học vấn bình thường, thất nghiệp có trình độ học vấn thấp,
nữ giới thất nghiệp, nam giới thất nghiệp và tỷ lệ người trẻ thất nghiệp đều được tính theo 1 ARDL: Autoregressive Distributed Lag
nghiệp nam giảm thì GDP mới có sự tăng trưởng. Cụ thể, để giảm tỷ lệ thất nghiệp nam, tăng trưởng GDP phải đạt khoảng 3,5%, nhưng phải hơn 6% đối với tỷ lệ nữ giới thất nghiệp ở các quốc gia phát triển và nòng cốt ở EU
Các nghiên cứu của Okoye và các cộng sự (2014); Huỳnh Phẩm Dũng Phát và các cộng sự (2013) đều chỉ ra rằng thất nghiệp ở lao động trẻ cao sẽ là ảnh hưởng tiêu cựu đến PTKT và GDP. Nghiên cứu của Ismayilov (2020) cho rằng lao động trẻ có đóng góp tích cực đối với PTKT, bên cạnh đó đối với TTCK, Cheng và French (2000) khi phân tích tác động của các nhóm tuổi đối với TTCK lại chỉ ra nhóm lao động trẻ không có ảnh hưởng gì
với TTCK.
Bài khóa luận đặt ra các giả thuyết:
(H1): Thất nghiệp theo TĐHV có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP. (H2): Thất nghiệp theo giới tính có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP. (H3): Thất nghiệp theo độ tuổi có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP. (H4): Các biến số của kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP. (H5): Thất nghiệp theo TĐHV có ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng. (H6): Thất nghiệp theo giới tính có ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng. (H7): Thất nghiệp theo độ tuổi có ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng. (H8): Các biến số của kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng. (H9): Thất nghiệp theo TĐHV có ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán (H10): Thất nghiệp theo giới tính có ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán (H11): Thất nghiệp theo độ tuổi có ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán (H12): Các biến số của kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến chỉ số chứng khoán (H13): Thất nghiệp theo TĐHV có ảnh hưởng đến vốn hóa thị trường (H14): Thất nghiệp theo giới tính có ảnh hưởng đến vốn hóa thị trường (H15): Thất nghiệp theo độ tuổi có ảnh hưởng đến vốn hóa thị trường (H16): Các biến số của kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến vốn hóa thị trường
Biến kiểm soát
Cuối cùng, các biến kiểm soát là lạm phát được lấy theo chỉ số giá tiêu dùng CPI và cung tiền M2 là tăng trưởng cung tiền M2. Các biến này xuất hiện trong nghiên cứu của
Biến Số quan sát GTTB ĐLC GTNN GTLN GDP 200 0,0567 0,0313 -0,0251 0,1453 ENERGY 200 1,3334 0,7734 -0,4202 2,3627 INDEX 117 0,1240 0,3043 -0,6595 1,4484 CAP 120 2,1863 0,4919 1,0603 2,8961 ADVANCED 75 0,0502 0,0362 0,0070 0,1440 BASIC 80 0,0353 0,0308 0,0020 0,1100 INTER 75 0,0553 0,0470 0,0020 0,1750 FEMALE 200 0,0326 0,0254 0,0046 0,1005 MALE 200 0,0276 0,0195 0,0033 0,0882 YOUTH 200 0,0853 0,0714 0,0037 0,3151 INFLATION 200 0,0484 0,0687 -0,0230 0,5710 M2 200 0,7498 0,4058 0,1290 1,6490
Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và TTCK thông thường là mối quan hệ ảnh hưởng ngược chiều. Khi lạm phát cao, đồng tiền mất giá khiến nhà đầu tư chuyển sang nắm giữ vàng,... thay vì đầu tư khiến doanh nghiệp thiếu vốn để mở rộng sản xuất, tăng trưởng của nền kinh tế nhìn chung sẽ chậm lại.
Nadeem Sohail và Zakir Hussain (2009) đã dùng mô hình VECM nghiên cứu ảnh hưởng của cung tiền lên chỉ số LSE25 trên SGDCK Lahore - Pakistan trong khoảng thời gian 12/2002 đến tháng 6/2008. Nghiên cứu cho thấy cung tiền tác động tích cực đến giá cổ phiếu trong ngắn hạn.
32
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU